数据处理方法简述
1、什么是数据?
数据是对图书销售业务全过程记录下来的、可以以鉴别的符号。数据是销售业务全过程的属性数量、位置及相通关系等等的抽象表示。
数据表现形式一
数据
列表
数据表现形式二
描述性分析:数据分时段走势、差距变化情况以及相应的时间背景
数据表现形式三
图形可以帮助我们将数据转换成信息
主要内容
曲线插值与拟合
数值微分与积分
微分方程数值解
优化问题
回归分析
Chapter1 曲线插值与拟合
一维插值
二维插值
曲线拟合
一维插值
对表格给出的函数,求出没有给出的函数值。
在实际工作中,经常会遇到插值问题。
下表是待加工零件下轮廓线的一组数据,.
一维插值
下面是关于插值的两条命令(专门用来解决这类问题):
y=interp1(x0,y0,x,’method’) 分段线性插值
y=spline(x0,y0,x) 三次样条插值
x0,y0是已知的节点坐标,是同维向量。
y对应于x处的插值。y与x是同维向量。
method可选’nearest’(最近邻插值),’linear’(线性插值),’spline’(三次样条插值),’cubic’(三次多项式插值)
一维插值
解决上述问题,我们可分两步:
用原始数据绘图作为选用插值方法的参考.
确定插值方法进行插值计算
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