决策就是概率？
一、决策就是概率？
决策就是做出决定，确定行动的方向与目标，当然事情的发展乃至最终结果的概率会倾向当初的决策
二、概率分布就是分布函数？
不是滴，概率分布指的是离散型随机变量的概率分布的那个表格，概率分布函数是指离散型随机变量的函数。
概率分布 就是不同的随机变量，对应不同的概率
分布函数 是概率累加函数
概率论与数理统计初步主要考查考生对研究随机现象规律性的基本概念、基本理论和基本方法的理解，以及运用概率统计方法分析和解决实际问题的能力。
随机事件和概率考查的主要内容有：
(1)事件之间的关系与运算，以及利用它们进行概率计算；
(2)概率的定义及性质，利用概率的性质计算一些事件的概率；
(3)古典概型与几何概型；
(4)利用加法公式、条件概率公式、乘法公式、全概率公式和贝叶斯公式计算概率；
(5)事件独立性的概念，利用独立性计算事件的概率；
(6)独立重复试验，伯努利概型及有关事件概率的计算
三、固态硬盘丢失数据概率？
固态硬盘一般多久会数据丢失，有一种说法，固态硬盘七天不用就会丢失数据，实际上没有那么严重，固态硬盘如果一直使用，每天通电，数据不会丢失，除非到了使用寿命。
如果固态硬盘是不使用，常温存放一般一年两年都不会丢失数据的。
所以，固态硬盘不适合长期不用的保存数据，最好还是机械硬盘，光盘之类的长久保存更好一些。
四、大数据就是海量数据
大数据就是海量数据，是当今信息时代的重要产物之一。随着互联网的普及和技术的发展，海量数据的产生已经成为一种常态。大数据不仅仅是数据的数量庞大，更重要的是其中蕴含着巨大的价值。在这个数字化时代，掌握大数据分析能力已经成为企业获得竞争优势的关键。
大数据的定义
大数据是指规模巨大、结构复杂且难以通过传统软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。它具有“3V”特性，即Volume（数据量大）、Variety（数据种类多样）和Velocity（数据处理速度快）。
大数据的应用
在各行各业中，大数据都发挥着重要作用。在金融领域，大数据分析可以帮助银行和证券公司更好地了解客户需求，降低风险并提高盈利能力。在医疗健康领域，大数据分析可用于疾病预测、药物研发等方面，帮助医生提供更精准的诊断和治疗方案。
大数据的挑战
虽然大数据可以为企业带来巨大的商业机会，但其处理和分析也面临着一些挑战。其中包括数据隐私与安全、数据质量、数据集成等方面的问题。解决这些挑战需要企业具备强大的技术实力和专业团队。
大数据在SEO中的应用
大数据就是海量数据，在搜索引擎优化（SEO）中扮演着重要角色。通过分析大数据，可以了解用户搜索行为、关键词偏好等信息，从而优化网站内容和排名策略。借助大数据分析工具，网站管理员可以更好地制定SEO策略，提升网站流量和用户体验。
结语
随着信息化进程的不断深入，大数据就是海量数据的重要性将愈发凸显。作为一名webmaster，在网站优化过程中充分利用大数据分析的力量，将有助于提升网站在搜索引擎中的排名，吸引更多潜在客户和用户，实现商业目标的更好实现。
五、串口丢数据概率高吗？
串口丢数据概率高。
串口接收端丢包严重时，如果不是因为明显错误导致，一般都是由于数据传输速度快，主控处理不过来造成的，因此想办法降低传输速度，就可以降低串口数据丢失，方法如下:
(1)波特率: 最直接的方法就是降低波特率，我做过一个小实验，用帧序号来判断丢包情况，当丢包时亮起一盏灯，波特率越大，灯闪得频率越高；
(2)发送间隔: 如果条件允许，可以将发送端的发送频率降低，采用定时发送的方式，每间隔一段时间发送；
(3)上拉电阻: 根据网上有些文章提到的方法，还可以在串口接收端增加上拉电阻，有时候即使发送端没有发出数据，接收端也会误接到一些数据，频繁进入中断也会降低单片机处理效率，在电路上增加上拉电阻的目的就在于降低误接的概率，提高单片机的处理效率，该方法我并没有亲自试过，但是加上上拉电阻效果肯定是好于不加的；
(4) 消息队列: 一般的串口中断接收，用一个全局变量数据来接收是完全没问题的，就像上文中的程序，用一个状态量来控制中断接收，当Usart1_State为8时，表示接收到了一个完整的数据包，主程序此时开始做出相应的处理，处理完之后把状态量Usart1_State 清零，中断可以继续接收。但是当接收数据量较大，较快时，会出现一个问题: 在主程序从全局变量数组里获取协议时，还没来得及处理完，发送端已经发来了数据，此时就有可能漏掉几个包，导致数据丢包。
六、怎么算数据出现的概率？
1、被统计的数据最好复制粘贴成一列；
2、之后使用数据透视表统计各数据出现的次数，最为简便快捷；
3、次数出现之后分别除以总次数就是各数据出现的比例；
4、第3步得出的比例与概率是两码事。第3步统计出的比例是针对已发生的现实数据，而概率是纯统计学的理论数据，所谓概率，简而言之就是可能性的大小，它有它的一套概率学统计理论公式。
七、为什么说数据就是资源,数据就是财富?
因为数据是一种新型资源，资源就是财富。
第一，大数据是一种信息资产，它是指那些没有办法在一定时间内使用常规的工具，而只能用新处理方式进行处理的数据集合。大数据的特点主要是数据信息是海量的，并且在持续的额增长中，而且这些在之前被认为是毫无作用，散乱无章的数据，在新兴的网络技术面前其实包含巨大的价值。在网络技术看来，大数据不但是一个海量的数据集合，它更是一个有规律可循，有价值可利用的金钱宝库。
第二，大数据里面包含了巨量的信息，包括消费者的衣食住行、偏好、憎恶、生活习惯、个性习俗等等方面的资讯，通过统计分析，可以比较准确地预测，哪些消费群体在什么时候需要什么东西，可以将相应的产品信息精准地推送给他们，获得事半功倍的销售效果，获取更多利润，是商家成功的法宝。
第三，大数据还是发展人工智能的重要手段。人工智能快速发展，此前一直依靠不断提高的程序手法。但是时至今日，今天的程序员写出来的程序 不见得就比十几年前写出来要高明。因此，机器需要自己去学习，因为机器程序思维的速度很快，所以大数据对于人工智能的发展就是一个一举两得的好事。
第四，研究大数据，最重要的意义是预测。因为数据从根本上讲，是对过去和现在的归纳和总结，其本身不具备趋势和方向性的特征，但是可以应用大数据去了解事物发展的客观规律、了解人类行为，并且能够帮助我们改变过去的思维方式，建立新的数据思维模型，从而对未来进行预测和推测。比如，商业公司对消费者日常的购买行为和使用商品习惯进行汇总和分析，了解到消费者的需求，从而改进已有商品并适时推出新的商品，消费者的购买欲就会提高。
八、概率标定就是指什么标定？
概率标定就是指这样的事有一定的基本定位，的标准和标志
九、大数据就是bi
大数据就是bi - 了解大数据对BI的重要性
随着互联网和移动技术的迅速发展，企业和组织在日常运营中产生了大量的数据。这些数据包含着丰富的信息和潜在的洞见，但如何有效地利用这些数据却成为许多企业面临的挑战。在这个信息爆炸的时代，大数据和商业智能（Business Intelligence，BI）的结合变得越来越重要。
大数据指的是规模巨大、复杂多样且增长迅速的数据集合，这些数据无法通过传统的数据处理工具进行捕捉、管理和处理。大数据具有三个核心特征：三V，即数据量大（Volume）、数据种类多样（Variety）和数据处理速度快（Velocity）。
而商业智能（BI）则是一种利用技术、流程和工具来转化数据为有意义信息的方法。BI帮助企业从海量的数据中提炼出关键信息，发现潜在的商业机会，并支持决策制定过程。
大数据如何影响商业智能
大数据的出现为BI领域带来了革命性的变化。传统的BI系统往往只能处理结构化数据，而大数据则包含着各种形式的数据，包括文本、音频、视频等。通过结合大数据技术，企业可以更全面地了解其业务和市场，从而做出更加准确和迅速的决策。
大数据的引入还为BI系统提供了更大的灵活性和可扩展性。传统BI系统往往需要提前定义好数据结构和指标，而大数据技术可以帮助企业实现对数据的实时分析和即席查询，帮助企业更迅速地适应市场变化。
此外，大数据的挖掘和分析过程也为BI系统提供了更多的数据来源。传统的BI系统通常只利用企业内部的数据进行分析，而大数据技术可以帮助企业整合外部数据源，包括社交媒体数据、物联网数据等，为决策制定提供更全面的信息支持。
如何实现大数据与BI的结合
要实现大数据与BI的有效结合，企业需要采取一系列的措施：
- 定义清晰的业务目标：在整合大数据和BI系统之前，企业需要明确自己的业务目标和需求。只有明确了目标，企业才能有针对性地收集和分析数据。
- 选择合适的技术和工具：企业需要根据自身的需求和技术实力选择合适的大数据技术和BI工具。不同的技术和工具适用于不同的场景，选择合适的技术和工具可以提高数据分析的效率。
- 建立数据治理机制：在处理大数据和BI系统时，数据的质量和安全性是至关重要的。企业需要建立完善的数据治理机制，确保数据的准确性和完整性。
- 培训专业人才：大数据和BI系统需要专业的人才来进行设计和管理。企业需要培训员工的数据分析和BI技能，以更好地利用数据为业务决策提供支持。
- 持续优化和改进：大数据与BI系统是一个持续优化和改进的过程。企业需要不断地监测和评估数据分析的结果，及时修正方法和策略，以实现更好的商业价值。
结语
大数据和BI的结合为企业带来了巨大的机遇和挑战。通过合理利用大数据技术和BI系统，企业可以更好地了解市场和客户，优化业务流程，提升竞争力。然而，要实现这一目标并不容易，企业需要付出持续的努力和投入。
希望通过本文的介绍，读者对大数据与BI系统的结合有了更深入的了解，并能够在实践中取得更好的效果。
十、大数据就是统计
There is an increasing buzz around **大数据** (big data) in various industries nowadays. Understanding the concept of **大数据就是统计** (big data is statistics) can provide valuable insights into its significance and applications. In this blog post, we will delve into the world of **大数据** and explore how it is intricately linked with the field of statistics.什么是大数据？
在当今数字化时代，**大数据**已经成为一种珍贵的资源。它指的是庞大且复杂的数据集合，无论是结构化的还是非结构化的数据，都可以被视为**大数据**。这些数据通常无法被传统的数据处理工具所处理，因此需要采用特殊的技术与工具来分析和解释。**大数据**不仅仅是关于数据量的增长，更重要的是如何从中提炼出有用的信息以支持决策制定和发现新的商业机会。大数据与统计之间的联系
尽管**大数据**被广泛认为是一种全新的概念，但其与统计学之间却存在着密切的联系。实际上，**大数据就是统计**这一说法凸显了从统计学角度来理解**大数据**的重要性。统计学作为一门研究数据收集、分析和解释的学科，为我们提供了处理**大数据**的理论基础和方法论。 统计学的核心概念，如概率、抽样、假设检验和回归分析等，都在处理**大数据**时发挥着重要作用。通过对数据进行统计分析，我们能够揭示数据之间的模式、趋势和关联，从而为决策制定和问题解决提供依据。换句话说，统计学为我们提供了从**大数据**中提取知识和见解的方法。大数据时代的挑战与机遇
随着**大数据**的不断涌现，企业和组织面临着诸多挑战和机遇。利用**大数据**可以帮助企业更好地了解消费者的需求和行为，优化产品和服务，提高运营效率，甚至创造全新的商业模式。然而，要实现这些目标并不容易，因为**大数据**本身也带来了一系列挑战。 首先，**大数据**的规模和多样性给数据收集、存储和处理带来了巨大的压力。如何有效地管理**大数据**，确保数据的质量和完整性，成为了组织面临的首要问题。其次，从**大数据**中提取有用的信息并非易事，需要结合统计分析、数据挖掘和机器学习等技术，才能发掘数据背后的价值。最后，**大数据**的使用也带来了诸多法律、道德和隐私方面的考量，如何平衡数据利用和保护个人隐私成为了一个重要议题。如何运用统计学分析大数据？
要有效地运用统计学来分析**大数据**，需要遵循一定的步骤和方法。首先，清晰地确定研究或分析的目的，明确需要回答的问题或解决的挑战。其次，收集和整理数据，确保数据的准确性和完整性。然后，选择适当的统计工具和技术，如描述统计、推断统计和预测分析等，对数据进行分析和解释。最后，将分析结果呈现出来，并根据结果进行决策或采取行动。 通过统计学分析**大数据**，我们能够发现隐藏在数据中的规律和趋势，预测未来的发展趋势，从而为组织的战略决策和运营管理提供支持。同时，统计学也可以帮助我们识别数据中的异常和错误，保证数据的质量和可靠性。总之，将统计学与**大数据**相结合，可以使我们更好地理解和利用这一宝贵的资源。结语
在当今信息爆炸的时代，**大数据**已经成为组织和企业的重要资产之一。了解**大数据**与统计学之间的联系，可以帮助我们更好地理解和运用**大数据**，发现其中的价值和机遇。通过统计学的方法和工具，我们能够更好地分析和解释**大数据**，为决策制定和问题解决提供依据。希望本文能够帮助您深入了解**大数据**和统计学，为您在**大数据**时代的学习和工作提供启示和指导。
相关文章