《商务智能》考试复习内容-(含答案)
闭卷考试，时间120分钟，五种题型：选择题（10分）、判断题（10分）、名词解释题（30分）、简答题（30分）、论述题（20分）
第1章商务智能基本知识
（1）商务智能的概念、价值、驱动力。
概念：
商务智能是企业利用现代信息技术收集、管理和分析结构化和非结构化的商务数据和信息，创造和累计商务知识和见解，改善商务决策水平，采取有效的商务行动，完善各种商务流程，提升各方面商务绩效，增强综合竞争力的智慧和能力-王茁专著《三位一体的商务智能》.
商务智能解决方案远远不只是数据和技术的组合，帮助用户获得正确的数据，发现它的价值，并共享价值。
价值：
() .
支持各级决策基于事实和商业管理的(科学)的预测当前和未来的业务情况下获得历史业务数据的智能分析。
恰当
准确
客观
及时
驱动力：
在商务智能背后有一些商业驱动力，例如：增加收入，减少费用和更有效地竞争的需求。管理和模拟当前商业环境复杂性的需求。
减少费用和利用已有公司业务信息的需求。
（2）商务智能系统的功能、主要工具。
功能：
在商务智能背后有一些商业驱动力，例如：增加收入，减少费用和更有效地竞争的需求。管理和模拟当前商业环境复杂性的需求。
减少费用和利用已有公司业务信息的需求。主要工具：
第2章商务智能核心技术
（1）商务智能系统的架构如何？
（2）什么是数据仓库？
数据仓库用来保存从多个数据库或其它信息源选取的数据, 并为上层应用提供统一用户接口，完成数据查询和分析。支持整个企业范围的主要业务来建立的，主要特点是，包含大量面向整个企业的综合信息及导出信息。
数据仓库是作为服务基础的分析型，用来存放大容量的只读数据，为制定决策提供所需要的信息。
数据仓库是与操作型系统相分离的、基于标准企业模型集成的、带有时间属性的、面向主题及不可更新的数据集合。
以1992年W H 出版《》为标志，数据仓库发展速度很快。W H 被誉为数据仓库之父。
W H 对数据仓库所下的定义：数据仓库是面向主题的、集成的、稳定的、随时间变化的数据集合，用以支持管理决策的过程。
（3）和的区别？
事务型处理()：即操作型处理，是指对数据库的联机操作处理。事务型处理是用来协助企业对响应事件或事务的日常商务活动进行处理。它是事件驱动、面向应用的，通常是对一个或一组记录的增、删、改以及简单查询等（大量、简单、重复和例行性）。在事务型处理环境中，数据库要求能支持日常事务中的大量事务，用户对数据的存取操作频率高而每次操作处理的时间短。
分析型处理()：用于管理人员的决策分析，例如、和多维分析等。它帮助决策者分析数据以察看趋向、判断问题。
分析型处理经常要访问大量的历史数据，支持复杂的查询。
分析型处理过程中经常用到外部数据，这部分数据不是由事务型处理系统产生的，而是来自于其他外部数据源。
（4）数据仓库的技术要求。
复杂分析的高性能体现：涉及大量数据的聚集、综合等，在进行复杂查询时经常会使用多表的联接、累计、分类、排序等操作。
对提取出来的数据进行集成：数据仓库中的数据是从多个应用领域中提取出来的，在不同的应用领域和不同的数据库系统中都有不同的结构和形式，所以如何对数据进行集成也是构建数据仓库的一个重要方面。
对进行高层决策的最终用户的界面支持：提供各种分析应用工具。
（5）数据仓库系统的组成。
源数据：数据仓库中的数据来源于多个数据源，它不仅可以是企业内部的关系型数据库，还包括非传统数据，如文件、文档等。数据仓库管理系统：
元数据库及元数据管理部件：元数据库用来存储由定义部件生成的关于源数据、目标数据、提取规则、转换规则以及源数据与数据仓库之间的映射信息等。
数据转换部件：该部件把数据从源数据中提取出来，依定义部件的规则将不同数据格式的源数据转换成数据仓库的数据格式并装载进数据仓库。
数据集成部件：该部件根据定义部件的规则、统一各源数据的编码规则，并净化数据，根据元数据中定义的数据组织形式对数据进行汇总、聚合计算。
数据仓库管理部件：它主要用于维护数据仓库中的数据，备份、恢复数据以及管理数据的安全权限问题。
数据仓库前端工具集：
查询/报表工具：以图形化方式和报表方式显示数据，帮助了解数据的结构、关系以及动态性。
工具：通过对信息的多种可能的观察形式进行快速、一致和交互性的存取，便于用户对数据进行深入的分析和观察。
数据挖掘工具：从大量数据中挖掘出具有规律性的知识，以及数据之间的内在联系。
前端开发工具：提供用户编程接口，便于在现有系统的基础上进行二次开发，增强系统的伸缩性。
数据仓库:在数据仓库系统中，数据仓库是一个数据存储集合，它的存储形式通常有多维数据库，关系型数据库及其他存储方式。（6）什么是星型模型？
（7）元数据的概念。
元数据：是用来描述数据的数据。它描述和定位数据组件、它们的起源及它们在数据仓库进程中的活动；关于数据和操作的相关描述(输入、计算和输出)。元数据可用文件存在元数据库中。元数据反映数据仓库中的数据项是从哪个特定的数据源填充的，经过哪些转换、集成过程。
（8）数据仓库中的粒度概念。
对数据仓库中的数据综合程度高低的一个度量，它既影响数据仓库中的数据量的多少，也影响数据仓库所能回答询问的种类。粒度越小，综合程度越低，回答查询的种类越多；粒度越高，
综合程度越高，查询的效率也越高。
在数据仓库中可将小粒度的数据存储在低速存储器上；大粒度的数据存储在高速存储器上。
（9）什么是数据集市？与数据仓库的区别是什么？
数据仓库是企业级的，能为整个企业各部门的运行提供决策支持手段。而数据集市（）是部门级别的，一般只能为某个局部范围内的管理人员服务，也称为部门级的数据仓库。
数据集市有两种：独立的数据集市和从属的数据集市。
数据集市不是数据仓库
数据集市并非小的数据仓库
多个数据集市集合并不构成数据仓库
第3章在线分析处理
（1）、的概念。
定义 1 ：(联机分析处理)是针对特定问题的联机数据访问和分析。通过对信息(维数据)的多种可能的观察形式进行快速、稳定一致和交互性的存取，允许管理决策人员对数据进行深入观察。定义2 ：(联机分析处理) 是使分析人员、管理人员或执行人员能够从多种角度对从原始数据中转化出来的、能够真正为用户所理解的、并真实反映企业维特性的信息进行快速、一致、交互地存取，从而获得对数据的更深入了解的一类软件技术。(委员会的定义)
的目标是满足决策支持或多维环境特定的查询和报表需求，它
的技术核心是“维”这个概念，因此也可以说是多维数据分析工具的集合。
的概念：
（2）简述的基本操作。
切片和切块、钻取、旋转
第4章数据挖掘原理
（1）什么是数据挖据？
从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随即的数据中提取正确的、有用的、未知的、综合的、以及用户感兴趣的知识并用于决策支持的过程。（课本）
从数据中提取正确的、有用的、未知的和综合的信息并用它进行决策的过程。（）
（2）简述数据挖掘的作用。
（3）数据挖据流程的国际标准。
1996年提出的行业无关、应用无关的数据挖掘过程标准—（）。这个标准把挖掘过程分为六个阶段：定义业务问题（）、数据理解（）、数据预处理（）、数据建模（）、模型评估（）和部署（）。
（4）数据预处理方法及内容。
数据清理处理内容：
格式标准化
异常数据清除
错误纠正
重复数据的清除
第5章分类和预测、关联规则
（1）什么是分类？
分类就是通过分析训练集（决策表）中的数据，为每个类别做出准确的描述或建立分析模型或挖掘出分类规则，然后用这个分类规则对其它数据对象进行分类。
（2）什么是决策树？简述其分类的基本原理。
（3）什么是聚类？简述K均值聚类算法的基本原理。
聚类就是把整个数据分成不同的组，并使组与组之间的差距尽可大，组内数据的差异尽可能小。
给定k，从n个对象中任意选择k个对象作为初始聚类中心；
计算每个对象与聚类中心的距离，把它们划到不同的簇；
重新计算每个簇的聚类中心；
聚类中心不再发生变化
（4）什么是关联规则挖掘？其主要应用有哪些？简述其基本原理？
关联规则挖掘：
在交易数据、关系数据或其他信息载体中，查找存在于项目集合或对象集合之间的频繁模式、关联结构。
应用：
购物篮分析、交叉销售、产品目录设计、聚集和分类等。
基本原理：
（5）什么是回归分析？简述回归分析的基本步骤。
分析一个变量与其他一个（或几个）变量之间的相关关系的统计方法就称为回归分析。
1.确定因变量和影响因素（自变量）。
2.绘制散点图，观察变量的大致关系。
3.求回归系数，并建立回归模型。
4.检验回归模型。
5.进行预测。
（6）什么是遗传算法、神经网络？简述其基本原理。
第6章数据挖掘应用
（1）数据挖掘在中的主要应用是什么？
客户关系管理（）
. . .
.
.
a .
.
.
, .
, .
a . , , .
, .
a a . a a .
.
（2）什么是个性化电子商务推荐？
“ ” “ a ”（3）简述运用到个性化电子商务推荐系统中的数据挖掘技术。
第7章挖掘
（1）挖掘的概念。
挖掘是从大量文档的集合C中发现隐含的、有用的模式P的过程：C→P 。
挖掘主要处理文本、图形和图像等半结构、非结构化的数据，这些数据分布在文档、服务器的日志、用户等。
（2）什么是文本挖掘？简述其与信息检索的关系。
文本挖掘针对包括页面内容、页面结构和用户访问信息等在内的各种数据，应用数据挖掘方法发现有用的知识帮助人们从大量文档集中发现隐藏的模式。
关系：
第8章知识管理
（1）什么是知识管理？简述其主要功能。
知识管理就是对一个企业集体的知识与技能的捕获，是为增强组织的绩效而创造、获取和使用知识的过程（知识的创造、储存、分享、应用和更新）。
整理、积累企业知识
分类、管理企业知识
共享、学习企业知识
交流、创新知识资本
应用、增值知识资本
人工智能课程教学大纲
人工智能课程教学大纲 【课程编码】JSZX0300 【适用专业】计算机科学与技术 【课时】 72(理论)+28(实验) 【学分】 3 【课程性质、目标和要求】 人工智能是计算机科学的重要分支，是计算机科学与技术专业本科生的专业限选课之一。本课程介绍如何用计算机来模拟人类智能，即如何用计算机实现诸如问题求解、规划推理、模式识别、知识工程、自然语言处理、机器学习等只有人类才具备的"智能"，使得计算机更好得为人类服务． 作为本科生一个学期的课程，重点掌握人工智能的基础知识和基本技能，以及人工智能的一般应用．完成如下教学目标： （1）了解人工智能的概念和人工智能的发展，了解国际人工智能的主要流派和路线，了解国内人工智能研究的基本情况，熟悉人工智能的研究领域． （2）较详细地论述知识表示的各种主要方法。重点掌握状态空间法、问题归约法和谓词逻辑法，熟悉语义网络法，了解知识表示的其他方法，如框架法、剧本法、过程法等。 （3）掌握盲目搜索和启发式搜索的基本原理和算法，特别是宽度优先搜索、深度优先搜索、等代价搜索、启发式搜索、有序搜索、A*算法等．了解博弈树搜索、遗传算法和模拟退火算法的基本方法． (4) 掌握消解原理、规则演绎系统和产生式系统的技术、了解不确定性推理、非单调推理的概念． （5）概括性地介绍人工智能的主要应用领域，如专家系统、机器学习、规划系统、自然语言理解和智能控制等． （6）简介人工智能程序设计的语言和工具． (7) 掌握Visual Prolog编程环境，会使用Prolog语言编写简单的智能程序。 要求学生已修过《数据结构》、《离散数据》和《编译原理》。 【教学时间安排】 本课程计 3 学分，理论课时72 ,实验课时28。学时分配如下表所示：
统计学简答题及答案
统计学简答题及参考答案 1.简述描述统计学的概念、研究容与目的。 概念：它是研究数据收集、整理和描述的统计学分支。 研究容：搜集数据、整理数据、展示数据和描述性分析的理论与方法。 研究目的：描述数据的特征；找出数据的基本数量规律。 2.简述推断统计学的概念、研究容与目的。 概念：它是研究如何利用样本数据来推断总体特征的统计学分支。 研究容：参数估计和假设检验的理论与方法。 研究目的：对总体特征作出统计推断。 3.什么是总体和样本？ 总体是指所研究的全部个体(数据)的集合，其中的每一个元素称为个体（也称为总体单位）。 可分为有限总体和无限总体： ?有限总体的围能够明确确定，且元素的数目是有限的，可数的。 ?无限总体所包括的元素数目是无限的，不可数的。 总体单位数可用N表示。 样本就是从总体中抽取的一部分元素的集合。构成样本的元素的数目称为样本容量，记为n。 4.什么是普查？它有哪些特点？ 普查就是为了特定的研究目的，而专门组织的、非经常性的全面调查。它有以下的特点： 1)通常是一次性或周期性的 2)一般需要规定统一的标准调查时间 3)数据的规化程度较高 4)应用围比较狭窄。 5.什么是抽样调查？它有哪些特点？ 抽样调查是指从总体中随机抽取一部分单位作为样本进行调查，并根据样本调查结果来推断总体特征的数据搜集方法和统计推断方法。 它具有经济性好、时效性强、适应面广、准确性高等特点。 6.简述统计调查方案的概念及应包括的基本容。 答：统计调查方案就是统计调查前所制订的实施计划，它是指导整个调查过程的纲领性文件，是保证调查工作有计划、有组织、有系统地进行的计划书。 它应包括的基本容有： 〈1〉明确调查目的； 〈2〉确定调查对象和调查单位； 〈3〉设计调查项目； 〈4〉设计调查表格和问卷； 〈5〉确定调查时间； 〈6〉组织实施调查计划； 〈7〉调查报告的撰写，等等。 7.简述统计分组的概念、原则和具体方法。 答：（1）概念
(完整版)医学统计学第六版课后答案
第一章绪论 一、单项选择题 答案 1. D 2. E 3. D 4. B 5. A 6. D 7. A 8. C 9. E 10. D 二、简答题 1答由样本数据获得的结果，需要对其进行统计描述和统计推断，统计描述可以使数据更容易理解，统计推断则可以使用概率的方式给出结论，两者的重要作用在于能够透过偶然现象来探测具有变异性的医学规律，使研究结论具有科学性。 2答医学统计学的基本内容包括统计设计、数据整理、统计描述和统计推断。统计设计能够提高研究效率，并使结果更加准确和可靠，数据整理主要是对数据进行归类，检查数据质量，以及是否符合特定的统计分析方法要求等。统计描述用来描述及总结数据的重要特征，统计推断指由样本数据的特征推断总体特征的方法，包括参数估计和假设检验。 3答统计描述结果的表达方式主要是通过统计指标、统计表和统计图，统计推断主要是计算参数估计的可信区间、假设检验的P 值得出相互比较是否有差别的结论。 4答统计量是描述样本特征的指标，由样本数据计算得到，参数是描述总体分布特征的指标可由“全体”数据算出。 5答系统误差、随机测量误差、抽样误差。系统误差由一些固定因素产生，随机测量误差是生物体的自然变异和各种不可预知因素产生的误差，抽样误差是由于抽样而引起的样本统计量与总体参数间的差异。 6答三个总体一是“心肌梗死患者”所属的总体二是接受尿激酶原治疗患者所属的总体三是接受瑞替普酶治疗患者所在的总体。 第二章定量数据的统计描述 一、单项选择题 答案 1. A 2. B 3. E 4. B 5. A 6. E 7. E 8. D 9. B 10. E 二、计算与分析 2
商务沟通与谈判实训课程教学大纲
《商务沟通与谈判实训》实验课程教学大纲 一、课程基本信息 二、实验性质、地位和任务 本课程是市场营销专业的项目实训课程之一，是《商务沟通》的同步实训课。随着市场经济的发展，商务沟通的成功与否对个人的发展、对企业的生存和发展、对社会经济的发展都起着越来越重要的作用。通过《商务沟通与谈判》项目实训，使学生能更好地理论联系实际，更扎实地掌握商务沟通的有关知识，在模拟商务谈判中，进一步掌握团队构建、书面沟通、口头沟通、商务礼仪及商务谈判的方法、策略及操作技巧，提高学生分析问题和处理问题的能力。 三、实验目的和要求 1．实验目的 通过分析实战案例、观看视频学习、完成商务谈判任务等多种实践方式，让学生了解和掌握商务沟通与谈判的理念、谈判方法和谈判技巧，以提高学生对商务沟通与谈判的认识，在实践中不断培养学生独立思考、综合分析、推理判断、解决问题的能力，锻炼学生的实际操作能力，相互协作的团队精神。 2．实验要求 （1）正确认识商务沟通的基本知识和内容； （2）熟练掌握组建商务团队的基本技巧和沟通方法；
（3）牢固掌握商务环境书面沟通技巧； （4）牢固掌握商务环境口头沟通技巧； （5）熟练掌握商务礼仪知识和禁忌； （6）牢固掌握如何做好商务谈判准备工作； （7）熟悉商务谈判过程及每阶段应完成的工作内容； （8）熟练掌握商务谈判策略及其应用； （9）熟练掌握商务谈判中僵局的处理方法和技巧； （10）了解谈判合同的签署和履行。掌握常见的一些电子商务软件的操作。 四、实验项目和学时分配 五、实验项目主要内容 实验一现代商务谈判组织与管理 （验证性实验 2学时） 1.目的要求 根据商务沟通课程介绍的商务谈判组织结构与管理方法，构建属于自己的谈判团队。 2.实验内容 （1）搜寻商务谈判组织结构与管理方法。 1）组织在所处领域、业务功能和定位。 2）谈判团队的组织结构情况。 （2）了解该团队组织管理和团队构成方法。 1）明确该团队所涉及部门的主要职责、功能以及责任人。 2）标示出各成员在团队中承担的角色、责任和命令链等。 （3）构建自己的谈判团队，标示出本团队各成员结构、角色、责任、命令链等。 3.主要实验仪器设备
《人工智能》教学大纲
附件1 广东财经大学华商学院课程教学大纲模板 一、课程简介 人工智能是计算机与自动化学科的一门分支学科。它研究如何用机器来模仿人脑所从事的推理、证明、识别、理解、学习、规划、诊断等智能活动。人工智能是当前科学技术中正在迅速发展，新思想、新观点、新技术不断涌现的一个学科，也是一门涉及数学、计算机科学、控制论、信息论、心理学、哲学等学科的交叉和边缘学科。人工智能原理是计算机科学技术类专业的应用学科。前修课程包括：离散数学、数据结构、算法分析与设计等，后续课程：专家系统，知识工程。 二、教学目标 （1）熟练掌握图搜索策略，熟练掌握回溯策略、图搜索策略的过程以及算法（BACKTRACK 以及AI算法），掌握一些典型问题的启发式函数； （2）掌握用命题逻辑、一阶逻辑表示知识的方法，并在此基础上进行推理，熟练掌握归结方法以及归结反驳过程，熟练掌握利用归结反驳方法进行推理。 （3）掌握基于贝叶斯规则的不确定性推理，掌握条件概率、独立、条件独立及贝叶斯公式；掌握利用贝叶斯定理检测垃圾邮件的基本方法。 三、主要教学模式和教学手段 1．本课程的教学包括课堂讲授、课外作业、辅导答疑、上机实验和期末考试等教学环节。
2．课堂教学采用启发式教学方法，理例结合，多媒体并用，引导学生加深对课程内容的理解，提高学生的学习兴趣和效果。 3．理论联系实际，通过本课程的教学，力争使学生在理解和掌握大纲所要求的知识内容的基础上，能正确地运用这些知识解决有关实际问题。 四、教学内容（要求编写所有章节的主要内容） 第一章人工智能概述 基本内容和要求： 1．人工智能的概念与目标； 2．人工智能的研究内容与方法； 3．人工智能的分支领域； 4．人工智能的发展概况。 第二章逻辑程序设计语言Prolog 基本内容和要求： 1．掌握Prolog语言的语句特点、程序结构和运行机理； 2．能编写简单的Prolog程序，能读懂一般的Prolog程序。 教学重点： Prolog程序设计。 教学难点： 表与递归，回溯控制 第三章基于图搜索的问题求解 基本内容和要求： 1．掌握状态图的基本概念、状态图搜索基本技术和状态图问题求解的一般方法，包括穷举式搜索、启发式搜索、加权状态图搜索和A算法、A*算法等； 2．掌握与或图的基本概念、与或图搜索基本技术和或图问题求解的一般方法； 3．理解一些经典规划调度问题（如迷宫、八数码、梵塔、旅行商、八皇后等问题）的求解方法； 教学重点：
厦门大学统计学原理期末试题与答案完整版
厦门大学网络教育 2013-2014学年第一学期 《统计学原理》复习题 、单选题 1、统计调查方法体系中，作为“主体”的是（ A ） A .经常性抽样调查 B.必要的统计报表 2、考虑全国的工业企业的情况时，以下标志中属于不变标志的有（ A .产业分类 B.职工人数 C.劳动生产率 3、某地区抽取3个大型钢铁企业对钢铁行业的经营状况进行调查，这种调查是 4、下列这组数列15，17，17，18，22，24，50，62的中位数是（C ）。 现象之间的相关程度越低，贝刑关系数越（ 接近+1 B 接近-1 接近0 8、假定其他变量不改变，研究一个变量和另一个变量间的相关关系的是（ 9、已知两个同类型企业职工平均工资的标准差分别为 8元，12元，则两个企业职 工平均工资的代表性是（A ） 10、（ C 。是标志的承担者。 C.重点调查及估计推算 D.周期性普查 D.所有制 A .普查 B .典型调查 C.重点调查 D .抽样调查 A.17 B.18 C.20 5、标志变异指标中最容易受极端值影响的是（ A.极差 B.平均差 &简单分组与复合分组的区别在于（ 总体的复杂程度不同 选择分组标志的性质不同 A. C. D.22 C. B. D. 标准差 D.标准差系数 ） 组数多少不同 选择的分组标志的数量不同 7、 A.偏相关 B.正相关 C.完全相关 D.复相关 A.甲大于乙 B.乙大于甲 C. 一样的 D.无法判断
11、 下列各项中属于数量标志的是（A ） A.年龄 B.学历 C.民族 D.性别 12、 某商品价格上涨了 5%,销售额增加了 10%，则销售量增加了（ C ） A. 15% B. 5.2 % C. 4.8 % D. 2 % 13、某变量数列末组为开口组，下限是 500;又知其邻组的组中值是 480,则该组 的组 中值应为（D ）0 B.时间和指标数值 C.时间和次数 20、现象总体中最普遍出现的标志值是（ A ） A.变量 B.总体 C.总体单位 D.指标 A. 490 B. 500 C. 510 D. 520 14、根据最小二乘法原理所配合的一元线性回归方程，是使（ B ）0 无 （Y -Y?）2 为最小 送（Y -Y?） = 0 A S （Y -Y ） = 0 C 送（Y -Y ）为最小 15、 以下不是统计量特点的是（ A.不确定 B.已知 16、 不属于专门调查的有（A A.统计年报 B.抽样调查 C.未知 C 普查 17、 今有N 辆汽车在同一距离的公路上行驶的速度资料, Z xf B. ----- Z f C 旦 C 7 x D.不唯一 D.典型调查 m 表示路程，x 表示速度, ） D. 18、 抽样推断的特点有（B ）0 A.事先人为确定好样本 C.缺乏一定的科学性和可靠性 19、 时间数列的构成要素是（ B.按随机原则抽取样本 D.事先无法计算和控制抽样误差 A.变量和次数 D.主词和宾词 A.众数 B.中位数 C.平均数 D.频数 21、定基发展速度等于相应的各环比发展速度（C A.之和 B.之差 C.之积 D.之商 22、平均指标不包括（A ） 0 A.标准差 B.调和平均数
商务沟通与谈判教学大纲
《商务沟通与谈判（微课版）》 教学大纲 一、课程信息 课程名称：商务沟通与谈判（微课版） 课程类别：素质选修课/专业基础课 课程性质：选修/必修 计划学时：18 计划学分：2 先修课程：无 选用教材：《商务沟通与谈判（微课版）》，简超编著，2019年；人民邮电出版社出版教材； 适用专业：适合作为高职高专相关专业学习沟通与谈判的课程教材，也可作为企事业单位管理人员、公司高层、公司对外联系部门等需要沟通与谈判技能的相关人员的培训、自学用书。 课程负责人： 二、课程简介 随着我国经济实力的增长，商务活动日益频繁，对外经济交往也在不断增加。沟通和谈判能力显得越来越重要，无论是商务活动中的人际交往、业务往来，还是职场中上下级的沟通、不同组织之间的沟通，或者个体与企业之间的谈判、企业与企业之间的谈判，都需要沟通和谈判能力的支撑。培养沟通和谈判能力，能够在商务活动中游刃有余。 本书注重实务性，可操作性强，每一节知识首先由与知识点关联的案例导入，然后结合理论、技巧和案例构成三位一体。全书行文通俗易懂，通过实际案例直观表现理论知识和技巧策略，方便学习与理解。 本书共9章，分为沟通篇和谈判篇。前面4章介绍商务沟通相关知识，包括商务沟通概述、商务沟通前的准备、商务沟通的常用渠道和商务沟通的的表达方式与技巧；后5章介绍商务谈判的相关知识，包括商务谈判概述、商务谈判礼仪与心理、商务谈判准备与组织、商务谈判过程和商务谈判策略。 三、课程教学要求
注：“课程教学要求”栏中内容为针对该课程适用专业的专业毕业要求与相关教学要求的具体描述。“关联程度”栏中字母表示二者关联程度。关联程度按高关联、中关联、低关联三档分别表示为“H”“M”或“L”。“课程教学要求”及“关联程度”中的空白栏表示该课程与所对应的专业毕业要求条目不相关。 四、课程教学内容
人工智能教学大纲
《人工智能》教学大纲 一、课程概述 1. 课程研究对象和研究内容 人工智能是计算机与自动化学科的一门分支学科。它研究如何用机器来模仿人脑所从事的推理、证明、识别、理解、学习、规划、诊断等智能活动。人工智能是当前科学技术中正在迅速发展，新思想、新观点、新技术不断涌现的一个学科，也是一门涉及数学、计算机科学、控制论、信息论、心理学、哲学等学科的交叉和边缘学科。 《人工智能》（双语）课程的主要目标是为大学本科高年级学生提供有关人工智能理论以及应用所必需的知识和技能；掌握人工智能的基本原理；掌握设计开发智能系统的基本方法。 2. 课程在整个课程体系中的地位 人工智能原理是计算机科学技术类专业的应用学科。前修课程包括：离散数学、数据结构、算法分析与设计等，后续课程：专家系统，知识工程，该课程可以在大学三、四年级开设。 二、课程目标 1．熟练掌握图搜索策略，熟练掌握回溯策略、图搜索策略的过程以及算法（BACKTRACK 以及A*算法），掌握一些典型问题的启发式函数。 2．掌握用命题逻辑、一阶逻辑表示知识的方法，并在此基础上进行推理，熟练掌握归结方法以及归结反驳过程，熟练掌握利用归结反驳方法进行推理。 3．掌握基于贝叶斯规则的不确定性推理，掌握条件概率、独立、条件独立及贝叶斯公式；掌握利用贝叶斯定理检测垃圾邮件的基本方法。 三、课程内容和要求 这门学科的知识与技能要求分为知道、理解、掌握、学会四个层次。这四个层次的一般涵义表述如下： 知道———是指对这门学科和教学现象的认知。 理解———是指对这门学科涉及到的概念、原理、策略与技术的说明和解释，能提示所涉及到的教学现象演变过程的特征、形成原因以及教学要素之间的相互关系。 掌握———是指运用已理解的教学概念和原理说明、解释、类推同类教学事件和现象。
统计学简答题完整
三、简答题(每题10分，共30分) 16.判断以下随机变量是定性变量还是定量变量，如果是定量变量，确定是离散变量还是 连续变量。 (1)网络供应商的姓名:定性变量。分) (2)每月的网络服务费:定量变量，连续变量。分〉 (3)每月上网时间:定量变量，连续变量。分〉 (4)上网的主要目的:定性变量。分) (5)上周收到的电子邮件数量:定量变量，离散变量(1分) (6)每月用于网上购物的金额:定量变量，连续变量(1分) (7)上月网上购物的次数:定量变量，离散变量。分) (8)使用的电脑的品牌:定性变量(1分) (9)上网是否玩游戏:定性变量。分) (10)电脑是否带有光盘刻录机:定性变量。分) 17.调查方法主要包括哪几种?简要说明各种方法的优缺点。 (1)问卷法 问卷法：是调查者根据一定的目的和要求，采用事先设计好的问卷，向被调查者了解情况，征询意见的一种方法。问卷法广泛应用于社会学、人口学、教育学、管理学、心理学等领域中。(1分) 问卷调查的主要优点是：获得的资料便于进行定量分析;节约时间、人力和经费;应用范围广;结果具有较高的信度。不足之处:(1)变量间的因果关系方面相对较弱;对事物的理解和解释的深入性及效度相对较差;所得资料比较表面化、简单化。(1分) (2)访谈法 访谈法：是指由调查员直接对被调查员进行访问和交谈，并记录调查结果的方法。访谈法是以口头语言为中介、调查者与被调查者面对面的交谈和互动的过程。(1分) 访谈法的主要：优点是:调查的回答率较高;调查资料的质量较高;调查对象的适用范围较高。缺点主要有:访 谈员的语言、表情等可能会影响被调查者的回答;对访谈员的要求比较高;匿名性较差;调查的时间比较长、费用比较高。(1分) (3)观察法 观察法是指研究者深入到所要研究对象的生活背景中，在实际参与研究对象的日常生活 的过程中直接记录研究对象的有关资料的方法。(1分) 观察法的主要优点是:能获得更真实的结果;调查结果不受研究对象的意愿和回答能力的影响;可以更快更准确的收集到想要的数据。观察法的缺点主要有:观察到的只是行为，而对于心理、态度、观点等没法公开的只能是通过观察到的行为推测，而不能直接得到;观察所得到的资料往往无法重复;对观察者的要求较高，观察者必须具备较强的敏感性、领悟能力。(2分) (4)典型组讨论 典型组讨论是由8-12个具有某些共同特征或经历的人，在一个经过专门培训的主持人 的引导下、围绕着某一专门话题进行互动小组讨论的一种定性调查方式。(1分) 典型组讨论的主要优点是:能够从一组人口中比较快得获得丰富的信息;所得的信息更加 丰富和深入，分析和报告更加生动;鼓励参与者互相回应和交流，为了解差异和不同视角、确认答案提供了渠道;典型组讨论的方式弹性比较大、灵活性比较强，适用面广o缺点主要有:参与者具有一定的偏差性;实施比较复杂，参与者的募集比较麻烦;参与者之间的互动可能会产生不利的影响;讨论内容和答案偏重于发现，元暇确认信息;得到的信息在汇总、分析、
统计学(第五版)贾俊平 课后思考题和练习题答案(最终完整版)
统计学（第五版）贾俊平课后思考题和练习题答案（最终完整版） 整理by__kiss-ahuang 第一部分思考题 第一章思考题 1.1什么是统计学 统计学是关于数据的一门学科，它收集，处理，分析，解释来自各个领域的数据并从中得出结论。 1.2解释描述统计和推断统计 描述统计；它研究的是数据收集，处理，汇总，图表描述，概括与分析等统计方法。 推断统计；它是研究如何利用样本数据来推断总体特征的统计方法。 1.3统计学的类型和不同类型的特点 统计数据；按所采用的计量尺度不同分； （定性数据）分类数据：只能归于某一类别的非数字型数据，它是对事物进行分类的结果，数据表现为类别，用文字来表述； （定性数据）顺序数据：只能归于某一有序类别的非数字型数据。它也是有类别的，但这些类别是有序的。 （定量数据）数值型数据：按数字尺度测量的观察值，其结果表现为具体的数值。 统计数据；按统计数据都收集方法分； 观测数据：是通过调查或观测而收集到的数据，这类数据是在没有对事物人为控制的条件下得到的。 实验数据：在实验中控制实验对象而收集到的数据。 统计数据；按被描述的现象与实践的关系分； 截面数据：在相同或相似的时间点收集到的数据，也叫静态数据。 时间序列数据：按时间顺序收集到的，用于描述现象随时间变化的情况，也叫动态数据。 1.4解释分类数据，顺序数据和数值型数据 答案同1.3 1.5举例说明总体，样本，参数，统计量，变量这几个概念 对一千灯泡进行寿命测试，那么这千个灯泡就是总体，从中抽取一百个进行检测，这一百个灯泡的集合就是样本，这一千个灯泡的寿命的平均值和标准差还有合格率等描述特征的数值就是参数，这一百个灯泡的寿命的平均值和标准差还有合格率等描述特征的数值就是统计量，变量就是说明现象某种特征的概念，比如说灯泡的寿命。 1.6变量的分类 变量可以分为分类变量，顺序变量，数值型变量。 变量也可以分为随机变量和非随机变量。经验变量和理论变量。 1.7举例说明离散型变量和连续性变量 离散型变量，只能取有限个值，取值以整数位断开，比如“企业数” 连续型变量，取之连续不断，不能一一列举，比如“温度”。 1.8统计应用实例 人口普查，商场的名意调查等。 1.9统计应用的领域 经济分析和政府分析还有物理，生物等等各个领域。
商务沟通教学大纲.doc
《商务沟通》教学大纲 二、教学目标及任务 1、使学生理解商务沟通的目标； 2、使学生熟悉各种不同类型的商务沟通方式和方法； 3、使学生认识影响有效沟通的主要因素； 4、使学生根据商务活动的具体情况有效利用不同的沟通方法 5、提供学生在实际业务中的沟通能力和技巧 三、学时分配 教学课时分配
四、教学内容及教学要求 第一章商务沟通概论 本章教学目的：沟通障碍图及其应用，理解沟通目的，了解并学会应用5W1H。 本章主要内容： 沟通是人们在交往过程中，通过借助某种载体和渠道将信息从发送者传递给接收者，并获取理解的过程。在现代信息社会，管理人员对信息的搜集、加工和处理能力已经成为决定其职场竞争力的关键因素。要成为一个优秀的管理人员，必须具备良好的沟通能力。沟通的目标由低到高包括四个层次，即实现信息被对方接收；信息不仅是被传递到，还要被充分理解；所传递的信息被对方接受；引起对方反响。以上四个目标能够在沟通活动中全部实现是比较困难的，但是如果我们未能实现以上四个目标中的任何一个目标，则意味着沟通的失败。 沟通过程是发送者将信息通过选定的渠道传递给接受者的过程，这个过程包括信息发出者、编码和译码过程、信息传播渠道、信息接受者等要素。由于感觉差异、武断、成见等原因可能会给沟通过程制造障碍。我们在沟通中应该通过分析，尽可能地越过这些障碍。 商务沟通是企业组织管理中的基础性工作，它具有相当重大的作用和意义。为了实现高效沟通的目标，情境分析法是关键，也即在沟通过程中进行5W1H分析，这样才可以使沟通工作更加容易进行并取得更好的成功机会。随着商业竞争的日益加剧，现代全球经济一体化浪潮的掀起以及技术的不断进步，商务活动和商务沟通都在不断发生着变化。这些变化主要体现在对质量和客户需求的重视、广泛使用现代信息技术、多元化以及讲求团队精神等。 本章重点、难点： (1) 重点：沟通的内涵和管理职能。 (2) 难点：高效沟通的标准。 主要参考文献： 《商务沟通》，黄漫宇编著，清华大学出版社，2016年. 本章思考题：
DX3004模式识别与人工智能--教学大纲
《模式识别与人工智能》课程教学大纲 一、课程基本信息 课程代码：DX3004 课程名称：模式识别与人工智能 课程性质：选修课 课程类别：专业与专业方向课程 适用专业：电气信息类专业 总学时： 64 学时 总学分： 4 学分 先修课程：MATLAB程序设计；数据结构；数字信号处理；概率论与数理统计 后续课程：语音处理技术；数字图像处理 课程简介： 模式识别与人工智能是60年代迅速发展起来的一门学科，属于信息，控制和系统科学的范畴。模式识别就是利用计算机对某些物理现象进行分类，在错误概率最小的条件下，使识别的结果尽量与事物相符。模式识别技术主要分为两大类：基于决策理论的统计模式识别和基于形式语言理论的句法模式识别。模式识别的原理和方法在医学、军事等众多领域应用十分广泛。本课程着重讲述模式识别的基本概念，基本方法和算法原理，注重理论与实践紧密结合，通过大量实例讲述如何将所学知识运用到实际应用之中去，避免引用过多的、繁琐的数学推导。这门课的教学目的是让学生掌握统计模式识别基本原理和方法，使学生具有初步综合利用数学知识深入研究有关信息领域问题的能力。 选用教材： 《模式识别》第二版，边肇祺，张学工等编著[M]，北京：清华大学出版社，1999； 参考书目： [1] 《模式识别导论》，齐敏，李大健，郝重阳编著[M]. 北京：清华大学出版社，2009； [2] 《人工智能基础》，蔡自兴，蒙祖强[M]. 北京：高等教育出版社，2005； [3] 《模式识别》，汪增福编著[M]. 安徽：中国科学技术大学出版社，2010； 二、课程总目标 本课程为计算机应用技术专业本科生的专业选修课。通过本课程的学习，要求重点掌握统计模式识别的基本理论和应用。掌握统计模式识别方法中的特征提取和分类决策。掌握特征提取和选择的准则和算法，掌握监督学习的原理以及分类器的设计方法。基本掌握非监督模式识别方法。了解应用人工神经网络和模糊理论的模式识别方法。了解模式识别的应用和系统设计。要求学生掌握本课程的基本理论和方法并能在解决实际问题时得到有效地运用，同时为开发研究新的模式识别的理论和方法打下基础。 三、课程教学内容与基本要求 1、教学内容： （1）模式识别与人工智能基本知识； （2）贝叶斯决策理论； （3）概率密度函数的估计； （4）线性判别函数； （5）非线性胖别函数；
统计学简答题完整版
一、统计的含义和本质是什么P2 含义：“统计”一词可以有三种含义：统计活动、统计数据和统计学。统计活动是对各种统计数据进行搜集、整理并做出相应的推断、分析的活动，通常被划分为统计调查、统计整理和统计分析三个阶段；统计数据是通过统计活动获得的、用以表现研究现象特征的各种形式的数据；统计学则是指导统计活动的理论和方法，是关于如何搜集、整理和分析统计数据的科学。 本质：统计的本质就是关于为何统计，统计什么和如何统计的思想。 二、统计数据有哪些分类不同类型数据有什么不同特点P7 1.统计数据按照所采用的计量尺度不同，可以分为定性数据与定量数据。定性数据是指只能用文字或数字代码来表现事物的品质特征或属性特征的数据，具体又分为定类数据与定序数据两种。定量数据是指用数值来表现事物数量特征的数据，具体又分为定距数据与定比数据两种。 2.统计数据按照其表现形式不同，可以分为绝对数、相对数和平均数。绝对数是用以反映现象或事物绝对数量特征的数据，有明确的计量单位。相对数是用以反映现象或事物相对数量特征的数据，它通过另外两个相关统计数据的对比来体现联系关系。平均数是用以反映现象或事物平均数量特征的数据，体现现象某一方面的一般数量水平。 3.统计数据按照其来源不同，可以分为观测数据与实验数据两类。观测数据是通过统计调查或观测的方式而获取的反映研究现象客观存在的数量特征的数据。实验数据是在人为控制的条件下，通过实验的方式而获得的关于实验对象的数据。 4.统计数据按照其加工程度不同，可以分为原始数据与次级数据两类。原始数据是指直接向调查对象搜集的、尚待加工整理、只反映个体特征的数据。次级数据也称为加工数据或二手数据，是指已经经过加工整理、能反映总体数量特征的各种非原始数据。 5.统计数据按照其时间或空间状态不同，可以分为时序数据与截面数据。时序数据是对同一现象在不同时间上搜集到的数据（即空间状态相同，时间状态不同）。截面数据是对一些同类现象在相同或近似相同的时间上搜集到的数据（即空间状态不同，时间状态相同）。 三、总体和样本概念以及它们之间的关系如何P14 概念：总体，就是统计研究的客观对象的全体，是由所有具有某种共同性质的事物所组成的集合体。样本，就是从总体中抽取的一部分个体所组成的集合。 关系：1.总体是所要研究的对象，而样本则是所要观测的对象，样本是总体的代表和缩影。 2.样本是用来推断总体的。对样本进行观测的目的是要对总体数量特征做出估计或判断，即通常所说的以样本推断总体。 3.总体和样本的角色是可以改变。随着考察角度的改变，一定的研究总体也可成为另一意义上总体的一个样本，这说明总体与样本的角色是可以改变的。 四、标志和指标之间的关系如何P17 区别:1.指标和标志说明的对象不同，指标说明总体的特征，标志则说明个体的特征。 2.指标和标志的表现形式不同，指标是用数值来表现的，而标志则既有只能用文字来表现的品质标志，又有用数值来表现的数量标志。 联系:1.标志是计算统计指标的依据，即统计指标数值是根据个体的标志表现综合而来的。 2.由于总体与个体的确定是相对的、可以换位的，因而指标与标志的确定也是相对的、可以换位的。 五、统计数据收集方案包括哪些内容P25 数据收集目的(why)、数据及其类型(what type)、数据收集对象与观测单位(whom)、观测标
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统计学专业名词·中英对照 我大学毕业已经多年，这些年来，越发感到外刊的重要性。读懂外刊要有不错的英语功底，同时，还需要掌握一定的专业词汇。掌握足够的专业词汇，在国内外期刊的阅读和写作中会游刃有余。 在此小结，按首字母顺序排列。这些词汇的来源，一是专业书籍，二是网上查找，再一个是比较重要的期刊。当然，这些仅是常用专业词汇的一部分，并且由于个人精力、文献查阅的限制，难免有不足和错误之处，希望读者批评指出。 A abscissa 横坐标 absence rate缺勤率 Absolute deviation 绝对离差 Absolute number 绝对数 absolute value 绝对值 Absolute residuals 绝对残差 accident error 偶然误差 Acceleration array 加速度立体阵 Acceleration in an arbitrary direction 任意方向上的加速度 Acceleration normal 法向加速度 Acceleration space dimension 加速度空间的维数 Acceleration tangential 切向加速度 Acceleration vector 加速度向量 Acceptable hypothesis 可接受假设 Accumulation 累积
Accumulated frequency 累积频数Accuracy 准确度 Actual frequency 实际频数Adaptive estimator 自适应估计量Addition相加 Addition theorem 加法定理Additive Noise 加性噪声Additivity可加性 Adjusted rate 调整率 Adjusted value 校正值Admissible error 容许误差Aggregation 聚集性 Alpha factoring因子α法Alternative hypothesis 备择假设Among groups 组间 Amounts 总量 Analysis of correlation 相关分析Analysis of covariance 协方差分析Analysis of data 分析资料Analysis Of Effects 效应分析Analysis Of Variance 方差分析Analysis of regression 回归分析
国际商务沟通教学大纲-全英(international business negotiation)
International Business Negotiations Fall 2010 Draft syllabus Teacher(s): Anne Marie Bülow, Morten Lindholst, Karim Jabbar (DIS), Christian Romer L?vendal Course responsible (academic contact): Jens Gammelgaard Teaching arrangements: Monday noon – 2 pm, weeks 36-39, weeks 41-43 and weeks 46-48. The course takes place at the Copenhagen Business School. Credits: 7.5 ECTS credits Academic qualifications and limitations: none Maximum enrollment: A maximum of 50 students - including a maximum of 20 DIS students and 30 CBS students will be enrolled to efficiently manage negotiation simulations Examination: 4 hours written exam. No aids. In week 49 or 50 Course content, structure, and teaching The course contains an introduction to the process of business negotiations, i.e. of reaching an agreement with a party whose interests, cultural norms, communication styles and business expectations may differ significantly from one’s own. Recent negotiation theory will be used to analyse the particulars of international business negotiations with a focus on two-party negotiations. The course is structured in three modules. Module 1: Introduction to Negotiation Theory will introduce the students to negotiation theory, laying out the analytical framework for understanding negotiations in general and international business relations in particular. Module 2: Cultural aspects of business negotiations explores the importance of cultural differences as a fundamental premise influencing all aspects of negotiations. In Module 3: International Business Negotiations in practice, the students will be introduced to tools for practical applications of effectively analysing, preparing and conducting negotiations and examples of real business negotiations will be discussed. The course will build on seminar work, presentations by teachers and student work groups, negotiation simulations and exercises (one of which will be written). This course is offered in collaboration with DIS (Danish Institute for Study Abroad). The aim of the course is to form a combined class of DIS students and CBS students, in order to create a true international learning environment, and departure for inter-cultural negotiation simulations. The course’s development of personal competences The course provides students with an understanding of the principles of effective negotiations and how these can be applied in international business negotiations. It enables the student to use a structured approach to analyse intercultural negotiations, and prepares them for becoming valuable members of business negotiation teams.
《人工智能》课程教学大纲
人工智能》课程教学大纲 、课程基本信息 二、课程教学目标 《人工智能》是计算机科学与技术专业的一门专业拓展课，通过本课程的学习使本科生对人工智能的基本内容、基本原理和基本方法有一个比较初步的认识，掌握人工智能的基本概念、基本原理、知识的表示、推理机制和智能问题求解技术。启发学生开发软件的思路，培养学生对相关的智能问题的分析能力，提高学生开发应用软件的能力和水平。 三、教学学时分配
四、教学内容和教学要求 第一章人工智能概述（3 学时） （一）教学要求 1.掌握人工智能的基本概念； 2.理解人工智能的发展状况。 3.理解人工智能的基本技术； 4.了解人工智能的研究途径与方法； 5.了解人工智能的分支领域； （二）教学重点与难点教学重点：人工智能的基本技术。教学难点：三大学派的研究途径与方法。 （三）教学内容 第一节人工智能的基本概念 1.什么是人工智能 2.强人工智能与弱人工智能 3.脑智能和群智能 4.符号智能和计算智能 第二节人工智能发展概况 1.人工智能学科的产生
2.人工智能学科的发展 3.人工智能三大学派 第三节人工智能研究途径与方法 1.人工智能的研究目标 2.人工智能的研究方法 3.人工智能的研究内容 第四节人工智能基本技术 1.推理技术 2.搜索技术 3.知识库技术 4.归纳技术 5.联想技术第五节人工智能的应用 1.难题求解 2.机器定理证明 3.自动程序设计 4.模式识别 5.机器翻译 6.智能管控 7.智能决策 8.智能人机接口 第六节人工智能的影响 1.人工智能对人类的影响 2.人工智能对社会的影响 本章习题要点：对基本概念、技术、方法的理解。 第二章智能程序设计语言（5 学时）（一）教学要求 1．了解常见的几种人工智能程序设计语言；
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第一章： 1、什么是统计学？ 统计学是一门收集、分析、表述、解释数据的科学和艺术。 2、描述统计：研究的是数据收集、汇总、处理、图表描述、概括与分析等统计方法。 推断统计：研究的是如何利用样本数据来推断总体特征。 3、统计学据可以分成哪几种类型，个有什么特点？ 按照计量尺度不同，分为：分类数据、顺序数据、数值型数据。 分类数据：只能归于某一类别的，非数字型数据。 顺序数据：只能归于某一有序类别的，非数字型数据。 数值型数据：按数字尺度测量的观察值，结果表现为数值。 按收集方法不同。分为：观测数据、和实验数据 观测数据：通过调查或观测而收集到的数据；不控制条件； 社会经济领域 实验数据：在试验中收集到的数据；控制条件；自然科学领域。 按时间不同，分为：截面数据、时间序列数据 截面数据：在相同或近似相同的时间点上收集的数据。 时间序列数据：在不同时间收集的数据。 4、举例说明总体、样本、参数、统计量、变量这几个概念。 总体：是包含全部研究个体的集合，包括有限总体和无限总体（范围、数目判定） 样本：从总体中抽取的一部分元素的集合。 参数：用来描述总体特征的概括性数字度量。（平均数、标准差、比例等） 统计量：用来描述样本特征的概括性数字度量。（平均数、标准差、比例等） 变量：是说明样本某种特征的概念，其特点：从一次观察到下一次观察结果会呈现出差别或变化。（商品销售额、受教育程度、产品质量等级等） （对一千灯泡进行寿命测试，那么这千个灯泡就是总体，从中抽取一百个进行检测，这一百个灯泡的集合就是样本，这一千个灯泡的寿命的平均值和标准差还有合格率等描述特 征的数值就是参数，这一百个灯泡的寿命的平均值和标准差还有合格率等描述特征的数 值就是统计量，变量就是说明现象某种特征的概念，比如说灯泡的寿命。） 5、变量可以分为哪几类？ 分类变量：说明事物类别；取值是分类数据。 顺序变量：说明事物有序类别；取值是顺序数据 数值型变量：说明事物数字特征；取值是数值型数据。 变量也可以分为：随机变量和非随机变量；经验变量和理论变量 6、举例说明离散型变量和连续型变量。 离散型变量：只能取有限个、可数值的变量。（企业个数、产品数量） 连续型变量：可以在一个或多个区间中取任何值的变量。（年龄、温度、零件尺寸误差）7、请举出统计应用的几个例子。 市场调查、人口普查等。 8、请举出应用统计学的几个领域。 社会科学中的经济分析、政府政策制定等；自然科学中的物理、生物领域等。