再分析资料

利用中国105站探空资料和NCEP/NCAR、ERA、JRA三种再分析资料，通过线性趋势、标准差、相关系数、EOF分析等方法，对比分析了三种再分析资料在中国区域年均高空温度的可靠性。结果显示，三者高空温度值均低于探空资料，NCEP/NCAR资料在对流层上层更接近探空资料，ERA和JRA资料则在对流层中下层与探空资料更为接近。在年际变化和长期变化趋势方面，ERA资料在我国北方对流层上层的再现能力较好，NCEP/NCAR资料在我国南方对流层上层的再现能力较好。

方差的 PDF 课件，讲得还挺系统的，适合你要快速上手或者补补统计基础的时候翻一翻。内容从单因素讲到双因素，案例也挺接地气，比如用灯泡寿命、作物产量这些日常例子来解释，蛮容易懂的。是交互作用那块，说得比较细，顺便帮你避个坑：不是两个因素都显著，就一定有交互作用，实际操作里还真常被搞混。试验设计那一部分也比较实用，是你搞 A/B 测试或者页面实验优化时，那种“多个条件一起评估”的场景，对口。你要是之前只接触过 t 检验，读一读你会知道为什么多组比较不能一直用 t 检验，用 ANOVA 才更靠谱。如果你顺手要查怎么在工具里做，可以看看这些扩展资源——Excel 和 SPSS 的操作指南都有，MAT

聚类方法的讲义 PPT，内容还挺实在的，适合做数据或市场细分的朋友参考一下。讲得比较清楚，从聚类的基本任务讲到系统聚类法，像k-means、欧式距离、Q-距离这些常见算法和概念都带到了，搭配案例用起来会更直观。 里面提到的样本分类和变量分类，是做初步探索时常见的做法，尤其是在你数据还比较“原始”的时候，用聚类先分个类，再去做判别、降维都比较方便。就像是先把人群按兴趣标签分个组，再研究他们的行为特征。 距离和相似性这块讲得也不啰嗦，比如用欧式距离判断相近，或者用余弦相似度看方向一致，其实你在用sklearn的时候经常得选这些参数，有这个讲义打底，心里会更有谱。 另外提到的系统聚类法，其实挺适合做

R 语言是一个强大的工具，用来搞统计和数据可视化都挺拿手的。如果你对数据感兴趣，又想要开源免费的工具，R 绝对值得一试。它的社区活跃，插件也多，基本上你能想到的方法，它都有现成的方案。嗯，用它来画图，效果也蛮炫酷，适合多元统计、建模之类的场景。如果你喜欢折腾，还可以搭配 GIS 做地理可视化，或者用经典的数据集，比如 Iris 来试手。，玩数据，R 可以算是老司机推荐的“必备神器”了。

《数据分析就业班》课程资料涵盖了丰富的内容，帮助学员掌握数据分析的核心技能，提升就业竞争力。内容包括数据类型、描述性统计、概率论、统计推断等基础概念，以及Python中Pandas库的数据预处理、Excel的数据整理应用、Scikit-learn库的预测模型构建和数据可视化等内容。案例分析涵盖电商、金融、医疗、社交媒体等多个行业，帮助学员理解不同行业的数据需求和分析方法。此外，资料还包含简历撰写技巧、面试准备策略等就业指南。

描述数据单位的不可再分解，包括：t名称t描述t数据类型t长度(精度)t取值范围及缺省值t计量单位。

共享数据分析学习资料，共同进步。祝学习愉快，万事顺遂！

电力系统的原型设计资料，整理得还挺全的。打包里有需求文档、用例图、活动图，还有 Axure 做的原型文件。.rp原型文件能直接用 Axure RP 7.0 打开，交互还原得比较细，像驳回修改、消缺查询这些流程都能跑通。 功能划分图、角色管理、系统配置等图是.vsd格式，用 Visio 打开就行，操作也方便。还有 HTML 版的原型页面，直接打开index.html就能点着看，响应也快，适合走流程演示。 对你要做类似智能巡检类的系统有，尤其是在搞需求的时候。不知道怎么拆功能模块？这里面就有清晰的结构图。怕漏掉边界情况？看看活动图和用例图就知道重点在哪儿。 顺带还有几个参考链接，比如Axure 社

在备考数据库考试之前，这些资料是必不可少的。它们包含了许多经典题目，按照不同颜色标示了其重要程度，尤其是蓝色和红色标示的部分尤为关键。这些资料能够帮助考生系统地准备考试，确保他们掌握了必要的知识和技能。

统计分析仿真主要涉及对器件和模型进行Monte Carlo分析，其中随机数生成依靠Gaussian、Uniform和Limit分析。通过.param设置分布类型，将dc、ac、tran设置为Monte Carlo分析，并用.measure输出分析结果。