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深入了解统计分析，从总体、样本到误差和基本统计量。

每天任务统计：- 10TB 压缩数据新增- 135TB 扫描数据总量- 7500+ 任务- 80K 计算小时- 95% Hadoop 任务使用 Hive1GB 机架内连接，100MB 机架间连接所有磁盘均为 7200 SATA

这款成绩统计系统面向教师、年级段、学校和县区教育管理部门，助力其对学生成绩和教师学科教学成果进行统计分析。 功能亮点： 灵活的总分计算: 可根据预设比例，计算学生全科总分和主科总分。 多维度排名: 支持对任意项目进行班内、校内和县内排名。 全面的单科统计: 可统计单科的参考人数、平均分、最高分、最低分、及格率、优良率、优秀率、综合分、分数段等数据在班内、校内、年级段内的分布情况。 深入的教师学科分析: 可统计科任教师所教科目的参考人数、平均分、最高分、最低分、及格率、优良率、优秀率、综合分、分数段等数据在班内、校内、年级段内的分布情况。 多样的总分数据统计: 可统计总分最高分、最低分、平

统计学习基础 这本资源深入探讨了统计学习的核心概念，涵盖数据挖掘和机器学习的各个方面。

统计函数在SQL语法中扮演重要角色，用于提供各种统计信息，如累加、总和、平均值等。主要的统计函数包括COUNT用于统计行数或非NULL列数，SUM用于求和，MAX用于求最大值，MIN用于求最小值，AVG用于求平均值。通过这些函数，可以轻松获取数据库中的关键数据。

词频统计的练习素材，格式清爽，内容也挺实用的，拿来练手刚刚好。不管你是刚学Java、Python还是在搞Hadoop、HDFS那一套，拿这个素材跑一遍流程，顺手。文件结构简单明了，起来也不费劲，适合你写点小工具，测测性能啥的。 词频的词表文本，分段清晰，字符编码也没啥问题。你可以直接用BufferedReader按行读取，也可以整合进MapReduce任务里，数据量适中，既不压机器，也能测试出点效果。 顺便一提，相关的资料我也翻了一圈，有几篇还挺有意思的：比如莎士比亚文集的词频统计优化算法，讲了一些停用词和词根化的方法；还有HDFS Java API 实现文件词频统计，你想接点分布式的活，可以

多元统计是一种流行且重要的技术，用于分析复杂数据集。多元统计能够在多个自变量和因变量之间存在相关性时提供分析。使用标准的单变量统计课程仅是为学生阅读研究文献或为研究人员生成研究文献的准备。借助成熟的软件进行多元分析，多元统计得到了广泛的应用。

DPS 软件是一款由中国人自主研发的统计软件，具备以下特点： 丰富的试验设计功能：包括均匀设计、混料均匀设计，并采用独创算法突破大型均匀设计表构建限制，可处理任意约束条件的混料均匀设计。 全面的统计分析功能：涵盖各类统计分析内容，包括一般线性模型 (GLM)，可轻松处理复杂的方差分析问题，如多因素裂区混杂设计、格子设计等。 独特的非线性回归建模：满足用户“可想即可得”的需求，参数拟合精度高，通过美国国家标准和技术研究院数据验证。 不断扩充的专业统计分析模块：已包含顾客满意指数模型、数学生态、遗传育种等模块，并持续扩展。

mongoTemplate 通过 group() 函数实现数据统计和分组。