技巧032 图解多维引用模型
CiteSpace中文手册
5.2 打开地理可视化功能 ......................................................................................................... 41 5.3 相关参数设置 ..................................................................................................................... 41 5.4 结果的展示 ......................................................................................................................... 42 5.5 结果的编辑 ......................................................................................................................... 43 5.6 使用其他程式可视化 KML 文件 ........................................................................................ 45 6 Derwent 专利数据分析 ............................................................................................................. 47 6.1 登录 Derwent Innovations Index 数据库.
2020华为杯数学建模C题(试题、答案和解析)
针对问题四：睡眠数据中使用四种脑电波信号做一个多分类的睡眠预测模型。由于数
1
据量的限制采用神经网络和机器学习的方法对数据进行建模，将睡眠分期预测问题转化为 一个五分类问题来解决，通过预测效果对分类性能进行分析。对数据集进行训练集和测试 集的划分，具体采用随机的方式，对数据集进行多次随机打散，以 8:2 的比例首次划分训 练集和测试集，分别使用 XGBoost 和 MLP 训练模型，由于数据量过小，多次训练使用的 数据在前一次划分的基础上再次打散随机划分。在不断重复的情况下按比例划分训练集和 测试集，机器学习模型和神经网络模型两个的训练结果在测试集上预测的准确率分别为 76%和 72%。在训练数据过少的情况下进行多分类任务，机器学习模型和神经网络模型均 表现出较好的效果，但是神经网络模型在效率上略差于机器学习模型。 关键字：脑电信号；随机森林；特征选择；XGBoost
中国研究生创新实践系列大赛
“华为杯”第十七届中国研究生 数学建模竞赛
多维条件引用
多维条件引用
多维条件引用是一种常见的数据处理技术，常见于Excel等电子表格软件中。
它主要是用来在大量数据中筛选并提取出符合一定条件的数据，从而达到数据筛选和处理的目的。
多维条件引用的基本思路是通过设置多个条件（如多个列的数据满足某种关系），从而实现数据的筛选和提取。
这种方法可以极大地提高数据处理的效率，特别是在大规模数据处理的情况下，更是不可缺少的技术手段。
在进行多维条件引用时，需要注意一些技巧和方法。
比如，可以利用Excel中的高级筛选功能，结合条件格式等技术，进一步提高数据处理的准确性和效率。
此外，在设置条件时，还需要注意数据的正确性和完整性，以避免出现数据误差或不完整的情况。
总之，多维条件引用是一种重要的数据处理技术，可以帮助我们快速准确地筛选和提取数据，提高数据的处理效率和准确性。
因此，对于数据分析师和数据处理人员而言，掌握这种技术是非常重要的。
- 1 -。
多维建模工具的使用方法
多维建模工具的使用方法
1.简介
使用多维建模工具能够建立出多维模型，多维模型是基于语义层的语义模型以及数据仓库元数据或者物理表进行组织的模型。
在BQ产品中的透视表、仪表盘等功能节点中，展示的数据都是根据多维模型进行查询的。
2.模型介绍
在多维模型中，涉及到的模型如下：
各个模型的层次关系见下图所示
3.建模工具相关功能介绍
元定义生成立方体：如下图进行操作，选择一个元定义，系统会根据元定义中存在的字段自动创建一个立方体，其中字段类型为数字类型的字段会被标记为指标，字段类型为字符串或者时间戳类型的字段会被标记为维度自动加入到立方体中
成员预览：在维度上进行如下图的操作，可以看到该维度中存在的成员，成员会以树的结构进行展示，成员就是维度所有列中不同元素值的集合。
心理学与行为认知知识概论
选择困难症
象与骑象人模型
0 W H1A ： 在 感 性与理性
的冲突的情况下，怎样 改变行动
0 3
如何使用
0 2
使用场景
0 4
使用技巧
象与骑象人模型
WHA：在感性与理性 的冲突的情况下，怎 样改变行动 使用场景 如何使用 使用技巧
象与骑象人模型
使用场景
指改变原有的环境或情景，增加正确行动发生的概率
是否改变了预期？但是对于菜的评价倒是没有受到影响，不 好的还是不好
03 创新者模型
创新者模型
原理： 使用目的 应用场景：
关键词：打破常规、创 新、新方法、新理念
使用原则：
How：使用方法
创新者模型
Case：例子：
创新者模型
原理：
定义：创新通过将新方法来改变游戏格局，创新 挑战常规假定，迫使人们换一种思考方式。
分支主题
01
项羽破釜沉舟断绝后路
02
点门实验
被试不愿意让三扇门中 的一扇消失，即使另外 两扇门中获得的收益小 于这一扇。
03
买相机 在两个相机间摇摆不定，
多种选择的困境
人们总希望保留选择余地，但忽视保留它所需要的代 价
多种选择的困境
在两个相近选择中摇摆不定时，直 接用丢硬币决定
多种选择的困境
决策结果
消费行为
02
个人需求与群体需求的矛盾
个人需求与 群体需求的 矛盾
说明 在标新立异被称赞的文化背景下，点菜时倾向于点与朋友点
过的不同的菜 在不被称赞的文化背景下，倾向于点相同的菜 不止点菜，做任何决策都会受到周围或者说自己认定的文化 背景的影响
在别人点菜之前做好决定
利用别人的这种心理，自己做出影响他们决策的决策
文献引用模型
文献引用模型
文献引用模型是一个用于描述和分析文献之间引用关系的数学模型。
这种模型在学术研究领域、图书馆科学、信息科学和计算机科学等领域中都有广泛的应用。
文献引用模型主要用于分析学术文献的引用网络，揭示文献之间的关联性和影响力，以及学术领域的研究趋势和热点。
一个常见的文献引用模型是基于图的模型，其中文献被表示为图中的节点，而引用关系被表示为节点之间的边。
这种图模型可以是有向的（表示引用方向），也可以是无向的（不表示引用方向）。
通过分析这个图模型，可以计算出各种指标，如文献的入度（被引用的次数）、出度（引用的次数）、影响因子（被引用次数与总引用次数的比值）等，从而评估文献的影响力和学术价值。
除了基于图的模型外，还有一些其他的文献引用模型，如基于概率的模型、基于矩阵的模型等。
这些模型各有特点，适用于不同的应用场景和分析需求。
需要注意的是，文献引用模型虽然可以为我们提供很多有价值的信息，但也有一些局限性。
例如，引用关系可能受到多种因素的影响，如作者的偏好、期刊的引用要求等，因此并不能完全反映文献的实际学术价值。
此外，文献引用模型也面临着数据稀疏性、噪声等问题。
因此，在应用文献引用模型时，需要综合考虑其优缺点，并结合其他方法和数据来进行综合分析。
高级-课件-Indirect多维引用
Indirect/Offset的参数有数组时会产生多维引用，多维引用可以用以下函数计算得到内存数组Sumif，Countif，Countblank，Rank，Subtotal，N，T，数据库函数多维引用外面可以外面套Offset/Indirect得到嵌套的多维引用，结果像内存数组，但实质还是多维的147#VALUE!#VALUE!#VALUE!#VALUE!258#VALUE!#VALUE!#VALUE!#VALUE!369#VALUE!#VALUE!#VALUE!#VALUE!Indirect多维+Countif Indirect多维+Sumif Indirect多维+N/T 654121212198727272711211104545451Indirect多维+Subtotal(计数)Indirect多维+Subtotal（求和）Indirect多维+Subtotal（平3331212124666272727 4.59994545455把A25:A30的数据分别从上到下累加，得到右边黄色的内存数组111A39:A39344A39:A40488A39:A4121010A39:A42102020A39:A4332323A39:A4423a1b78127183取上面偶数列的数据，得到内存数组a b1218a b1218a b1218a b1218把上面紫色区域数据组合成一列，如下面黄色区域所示，生成内存数组1571257235731581258235831591FALSE3593FALSE FALSE3603计算2005~07年三人的销售量的平均值，返回内存数组2005年!R2C32005年!R2C42006年!R2C32006年!R2C42007年!R2C32007年!R2C42005年!R2C32005年!R2C4:R5C42006年!R2C32006年!R2C4:R5C42007年!R2C32007年!R2C4:R5C42005年!C:C2005年!D:D2006年!C:C2006年!D:D2007年!C:C2007年!D:D实质还是多维的A5:C1A5:C2A5:C3A6:C1A6:C2A6:C3A7:C1A7:C2A7:C3direct多维+N/T112223direct多维+Subtotal（平均值）444.5 4.555。
现代统计学分析方法与应用多变量的图表示法PPT课件
2021/3/12
中国人民大学六西格玛质量管理研究中心
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第九章 多变量的图表示法
因为对资料的图表示法只是以一种直观的方式 再现资料，不同的研究者习惯的资料显示方式可能 会有很大不同，因此，不同于其它统计方法，大部 分图表示法都没有非常严格的画图方法，研究者可 以根据自己的习惯设定某些规则以更方便地揭示资 料之间的联系。故此，本章对各种图表示方法原则 上只给出作图的思想及思路，而不对严格的数学公 式作过多说明。
中国人民大学六西格玛回 结束
§9.2 脸谱图
表9-1:
项目 负债保障率 长期负债倍数
流动比率 资产利润率 收入利润率 成本费用利润率 净利润现金比率 三年资产平均增长率 三年销售平均增长率 三年平均资本增长率
宝钢 2.89 5.16 1.31 21.71 23.17 30.23 1.79 1.48 20.07 11.04
2021/3/12
中国人民大学六西格玛质量管理研究中心
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§9.1 散点图矩阵
例9.1 以SPSS软件自带的world95.sav资料为例，该资料共 有26个变量109条观测，是1995年世界109个国家和地区的基 本发展情况的资料。选择该数据如下几个变量作图：density （每平方公里人口数）、lifeexpf（女性预期寿命）、 lifeexpm（男性预期寿命）、babymort（婴儿死亡率）、 gdp_cap（GDP是总资产的倍数）、calories（每日摄入热量）
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§9.2 脸谱图
例9．3 表9-1是五大钢铁公司反映经营状况的八
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请选择A1 这样的变化呢？
单元格区域的颜色，看看下面的 因为这些图片是用
行
Row参数 Row为一维纵向数组生成纵向三维引用
A1
A1
=OFFSET(A1,,,{1;2;3;4;5})
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列
A1 A2
A1
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A1 A2 A3
行
A1 A2 A3 A4
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High参数
行
Ref_text Ref_text Reference参数 Row为一维 Ref_text参数中二 二维数
gouweicao78友情提示： 请选择A1:F5，并输入公式=rept(row(),column())，或者改变
单元格区域的颜色，看看下面的图解有什么变化。为什么会有
这样的变化呢？ 因为这些图片是用Excel的“照相机”功能拍出来的。想了解更
A1 A2 A3 A4 A5
B1 B2 B3 B4 B5
C1 C2 C3 C4 C5
D1 D2 D3 D4 D5
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#VALUE!
=OFFSET(A1:B2,{0;1;2},)
gouweicao78
A1 A2
B1 A2 B2 A3
列
B2 A3 B3 A4 B3 B4
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A1 B1
列
B1 A1 B2 A2 A3
A1 A2
B1 A1 B2 A2 B3 A3 A4
A1 A2 A3 A4 A5
B1 B2 B3 B4
B1 B2 B3 B4 B5
High参数
High为一维纵向数组生成纵向三维引用
=OFFSET(A1:B2,{0;1;2},{0,1})
Hale Waihona Puke 行High为一维纵向数组生成纵向三维引用
A1
=OFFSET(A1,,,{1;2;3},{1;2;3})
#VALUE!
A1
列
A1 A2
A1 A2 A3
B1 B2
A1 A2
B1 B2 B3
C1 C2 C3
B1 A2 B2 A3
B2 A3 B3 A4
行
Row、High参数
High、Width为同维度同尺寸产生的三维引用
A1 A2 B1 A2 B2 A3
B2 A3 B3 A4
B1 B2
B3 B4
列
B2 B3
C1 C2
列
C2 B3 C3 B4 C3 C4
Row参数 行 Row、Col为不同方向一维数组产生的四维引用
Row参数