⑴ 能用資料庫模型來預測一些東西的概率嗎
可以，主要看你的數據質量。
祝好運，望採納。
⑵ 建立和求解概率圖模型有哪些好用的python 庫
標准庫 Python擁有一個強大的標准庫。Python語言的核心只包含數字、字元串、列表、字典、文件等常見類型和函數，而由Python標准庫提供了系統管理、網路通信、文本處理、資料庫介面、圖形系統、XML處理等額外的功能。 Python標准庫的主要功能有：...
⑶ 談一談你對資料庫的了解
國有企業招聘效度的Bayes分析方法
招聘工作是人力資源管理的重要職能之一，它從源頭上影響著企業整體人力資源的素質水平。為了成功地為企業找到合適的人選，HR們使出了渾身招數，在招聘方式上付出了極大的努力。各種各樣的面試方法和測評技術正不斷地充實著人力資源管理的理論與實踐。
��經過多年的招聘實踐和理論的學習，企業及HR們都或多或少地形成了一套自己的招聘理念與方法。那麼如何去評價這些方法是否真的有效呢？盡管我們可以應用一些諸如錄用比、完成比、應聘比、僱傭率等指標對人資部的招聘工作進行衡量，從企業的長短期目標、成本的控制等因素上進行考量。但這些指標仍然無法有針對性地顯示出企業所採用的招聘方法的有效性。在此筆者簡單地介紹一下企業招聘效度評價的貝葉斯(Bayes)分析方法，希望能起到拋磚引玉的作用。
��貝葉斯(Bayes)分析方法是一種基於概率的分析方法。在實踐中，企業可以根據招聘的歷史資料或主觀判斷初步地估計目前採用的招聘方式在某些方面的概率，如面試通過率等。這些概率由於是以前資料或經驗的總結，在實踐的運用上會存在著較大的偏差。在概率論里，我們稱這些概率為先驗概率。
��貝葉斯分析正是基於這些先驗概率進行分析的，它通過調查及統計分析的方法對先驗概率進行修正，求得較為准確的後驗概率，並協調管理人員據此進行決策。
��對企業招聘方式進行貝葉斯分析通常需要進行以下幾個步驟：
1．對企業招聘的內外部歷史數據及崗位資料進行收集
2．通過收集崗位資料進行計算和邏輯判斷，取得先驗概率，包括歷史概率和邏輯概率，對歷史概率要加以檢驗，辯明其是否適合計算後驗概率。
3．根據貝葉斯定理進行效度分析。
��例如，A公司決定對某管理職位所採用的招聘方式進行貝葉斯分析，假定該公司是進行常規面試來為公司甄選某管理職位人員。通過企業對該職位招聘的歷史數據進行統計和經驗的邏輯判斷表明：在所有應聘該職位的人員中，僅有70%的人在實際中「符合企業要求」，其餘則「不符合企業要求」。「符合企業要求」的人僅有80%能通過面試的篩選，「不符合企業要求」的人中，通過面試的為30%。
��在招聘工作中，企業希望招到的人是既「符合企業要求」又「通過面試」，而現實中卻常常會有「符合企業要求」的人沒有通過面試，或「不符合企業要求」的人通過了面試的現象發生。當然，無論哪種招聘方式都會或多或少地存在這種問題。作為招聘方，想知道的是一個「通過面試」的人「符合企業要求」的概率有多大。如果這個概率比較低，那麼證明這個招聘是無效的。
��以上面A公司為例，對這些數據進行貝葉斯分析，假定一個應聘者通過了企業的面試，那麼，他是一個「符合要求」的人員的概率是多少呢？
��按照概率論的貝葉斯定理，我們以A1表示一個「符合要求」的應聘者，B代表通過面試。給定一個應聘者通過了面試，那麼他實際是一個「符合企業要求」的人員的概率為：
P(A1|B) =P(A1)*P(B|A1)/[P(A1)*P(B|A1)+P(A2)P(B|A2)]
����=0.70*0.8/(0.70*0.8+0.30*0.30)=0.862
��該職位進行貝葉斯分析的Excel公式代碼(見附件)
��由此我們可以判斷出，該職位進行的招聘方法對於篩選應聘者是有價值的。因為對該職位來說，如果不進行面試，從應聘人中隨機挑選一個人，他符合要求的概率為70%；但是如果公司只接受通過面試的應聘者，這個概率就提高到86.2%。
��通過貝葉斯分析，我們可以較為清晰地了解到某種招聘方式在甄選方面的效度，從而決定是否應對這種招聘方法進行改善處理。上例中的概率為86.2%，如果企業的目標在90%以上，那麼這種面試方法還需要在技術、程序等方面加以改進以符合企業的要求。
��實踐表明，貝葉斯分析方法在對企業招聘效度的評價方面能取得較為不錯的效果。當然它也有一些缺點。比如需要企業保存有大量的招聘歷史數據，需要對這些信息的外部表象進行理性的分析。然而事實上，許多企業並沒有建立完善的資料庫，因此有些數據必須使用到主觀性概率，使得評價的結果的精確性受到一些人的懷疑，也妨礙了貝葉斯分析方法的應用與推廣。為了解決這些問題，對貝葉斯分析方法上出現了許多理論和研究方法的更新，如貝葉斯回歸分析、插值方法、分段定價模型、序貫分析等，對此有興趣的也可去了解一下。
⑷ sqlserver資料庫中查詢概率的語句怎麼寫 謝謝 幫幫忙！
愛問,,道無法自拔.
⑸ 能用資料庫模型來預測一些事情的概率嗎
資料庫本身是用於交易的，裡面使用的SQL語句用於業務操作，最主要的是數據的增刪改查，在這些方面是不能預測的。
當資料庫中積累了足夠多的數據之後，這些數據內部可能會滿足某種分布規律，此時可以套用數據挖掘的一些演算法進行預測。
⑹ 美國國家標准與技術研究院的資料庫
根據標准參考數據計劃，NIST的各實驗室正在將他們的資料庫產品不斷加入到在線訪問的資料庫行列，建立了一系列的科學數值資料庫。通過更新現有的資料庫及開發新資料庫，NIST不斷地豐富它的評價數值數據集，為社會提供可靠的、經過評價的數值數據。社會各界的工程師和科學家依靠 NIST的標准參考數據對許多關鍵技術進行決策。
NIST的標准參考資料庫系列包括50多個資料庫，其中大部分是建在微機上的多用途數據包，根據學科可分為以下幾類：分析化學（包括譜學），原子和分子物理，生物技術，化學與晶體結構，化學動力學，工業流體與化工，材料性能，熱力學與熱化學，以及NIST的其它資料庫。
分析化學類包括質譜庫、紅外譜、光電子能譜等資料庫；原子與分子物理類包括光譜性能、c-射線衰減系數及交叉截面、原子光譜等資料庫；生物技術類包括生物大分子結晶庫等資料庫；化學與晶體結構類有電子衍射等資料庫；化學動力學類包括化學動力學、溶液動力學等資料庫；工業流體與化工類有物質的熱力學性能資料庫；材料性能類包括結構陶瓷、腐蝕性能、摩擦材料、高溫超導等資料庫；表面數據類包括表面結構、彈性電子散射交叉截面等資料庫；熱化學類包括化學熱力學、有機化合物熱力學性能估算、JANAF熱化學表等資料庫。
NIST提供科學數值數據服務的方式主要有：①將數據與分析儀器連在一起出售，如質譜庫中有近10萬個化合物數據，附在質譜儀中出售的有常用的幾萬個化合物；②以PC數據包方式出售；③聯機數據服務；④作為其它大的軟體包的一部分；⑤直接裝入用戶的計算機。
具體的在線科學資料庫名單如下：
兒童人體測量資料庫（AnthroKids - Anthropometric Data of Children），
鉑/氖陰極管燈泡的光譜圖（Atlas of the Spectrum of a Platinum/Neon Hollow-Cathode Lamp in the Region 1130-4330 Å），
用於電子結構計算的原子參考資料庫（Atomic Reference Data for Electronic Structure Calculations），
原子光譜資料庫（Atomic Spectra Database，ASD），
原子譜線加寬目錄資料庫（Atomic Spectral Line Broadening Bibliographic Database），
原子躍遷概率資料庫（Atomic Transition Probability Bibliographic Database），
原子重量及同位素成分資料庫（Atomic Weights and Isotopic Compositions），
光子總交叉截面（衰減系數）測量目錄（Bibliography of Photon Total Cross Section (Attenuation Coefficient) Measurements），
生物高分子結晶資料庫（Biological Macromolecule Crystallization Database），
陶瓷互聯網手冊（Ceramics WebBook），
化學動力學資料庫（CKMech，Chemical Kinetic Mechanisms），
化學互聯網手冊（Chemistry WebBook），
單分子反應計算資料庫（ChemRate: A Calculational Database for Unimolecular Reaction），
視覺協同測試床（CIS2 Visual Interoperability Testbed），
化學動力學機理（CKMech，Chemical Kinetic Mechanisms），
計算化學比較和基準資料庫（Computational Chemistry Comparison and Benchmark Database），
計算機辨認工具測試項目網站（Computer Forensics Tool Testing (CFTT) Project Web Site），
二階光譜資料庫（Diatomic Spectral Database），
運演算法則和數據結構字典（Dictionary of Algorithms and Data Structures），
電子與等離子體加工用氣體相互作用數據 (Electron Interactions with Plasma Processing Gases），
元素數據索引（Elemental Data Index），
工程統計學手冊（Engineering Statistics Handbook），
火災研究信息服務（Fire Research Information Services ，FRIS），
基本物理常數（Fundamental Physical Constants），
中性原子的基本水平和電離能量（Ground Levels and Ionization Energies for the Neutral Atoms），
數學軟體指南（Guide to Available Mathematical Software），
NIST計量結果不確定性的評估與表達指南（Guidelines for Evaluating and Expressing the Uncertainty of NIST Measurement Results），
基礎原子光譜數據手冊（Handbook of Basic Atomic Spectroscopic Data），
絕緣體和建築材料的熱傳遞性質（Heat Transmission Properties of Insulating and Building Materials），
高溫超導材料資料庫（High Temperature Superconcting Materials Database），
HIV蛋白酶資料庫（HIV Protease Database），
人線粒體蛋白資料庫（Human Mitochondrial Protein Database），
烴類光譜資料庫（Hydrocarbon Spectral Database），
二氧化碳同位素測定的交互規則（Interactive Algorithm for Isotopic CO2 Measurements），
國際比較資料庫（International Comparisions Database），
ITS-90熱電偶資料庫（ITS-90 Thermocouple Database），
自動數據分析工具（MassSpectator Automated Data Analysis Tool），
矩陣市場資料庫（Matrix Market Database），
相點陣圖和計算熱動力學―焊接系統（Phase Diagrams and Computational Thermodynamics - Solder Systems），
多輪烴結構索引（Polycyclic Aromatic Hydrocarbon Structure Index），
聚合物方法資料庫（Polymer MALDI MS Methods Database），
高級材料的性質數據總結（Property Data Summaries for Advanced Materials），
斷裂韌度性質數據總結（Property Data Summaries for Fracture Toughness），
氧化玻璃的性質數據總結（Property Data Summaries for Oxide Glasses），
蛋白質數據銀行（Protein Data Bank (PDB) ( in collaboration with RCSB )
放射性核半衰期計量（Radionuclide Half-Life Measurements），
用於觀測星際分子微波躍遷的雷達技術掃描頻率（Recommended Rest Frequencies for Observed Interstellar Molecular Microwave Transitions - 1991 Revision），
加強滲透性數值資料庫（Database on Reinforcement Permeability Values），
短暫前後重復的DNA資料庫（Short Tandem Repeat DNA Internet Database），
無鉛焊料的焊接特性資料庫（Database for Solder Properties with Emphasis on New Lead-free Solders），
可溶性資料庫（IUPAC-NIST Solubility Database），
溶解動力學資料庫（NDRL/NIST Solution Kinetics Database on the Web），
坎德拉X-射線天文台光譜資料庫（Spectral Data for the Chandra X-ray Observatory），
統計參考資料庫（Statistical Reference Datasets），
電子、質子和氦離子的靜止能與行程表（Stopping-Power and Range Tables for Electrons,Protons,and Helium Ions），
NIST結構陶瓷學資料庫（NIST Structural Ceramics Database），
合成聚合物質譜項目（Synthetic Polymer Mass Spectrometry Project），
X-射線質量衰減系數和能量吸收系數表（Tables of X-Ray Mass Attenuation Coefficients and Mass Energy - Absorption Coefficients），
酶催化反應的熱力學資料庫（Thermodynamics of Enzyme-Catalyzed Reactions Database），
半導體器件加工用的氣體的熱物理特性資料庫（Database of the Thermophysical Properties of Gases Used in the Semiconctor Instry），
三原子光譜資料庫（Triatomic Spectral Database），
Vibrational branching ratios and asymmetry parameters in the photoionization of CO2 in the region between 650 Å and 840 Å
可見物粘合劑數據集（NIST Visible Cement Dataset），
Wavenumber Calibration Tables from Heterodyne Frequency Measurements
用於劑量測定的X-射線衰減與吸收表（X-Ray Attenuation and Absorption for Materials of Dosimetric Interest），
X-射線波型系數、衰減與散射表（X-Ray Form Factor,Attenuation and Scattering Tables），
X-射線電光子分光光譜資料庫（NIST X-ray Photoelectron Spectros Database），
X-射線躍遷能量資料庫（X-Ray Transition Energies Database），
光子交叉截面資料庫（XCOM: Photon Cross Sections Database）。
⑺ 從資料庫中根據出現概率隨機讀數據sql怎麼寫
如下：
--依據出現概率
SELECT * FROM t1 ORDER BY [出現概率]
--隨機
SELECT * FROM t1 ORDER BY NEWID()
⑻ 大連海事大學資料庫系統概率和資料庫原理同不同
您好，大連海事大學資料庫系統概論華文精品高分套餐包括資料庫系統概論的內部筆記、內部重點講義、導師復習題、近2-3年期末題、考研復習必做重點習題匯編、考研專業課基礎復習模擬測試題、2014年考研全程復習規劃（視頻）、專業就業指導及分析規劃（電子版）、2014年考研英語詞彙5500精講速記班 （視頻）。購買大連海事大學資料庫系統概論華文精品高分套餐贈送本專業所有歷年真題。
大連海事大學軟體工程（專業學位）專業資料庫原理筆記：大連海事大學軟體工程（專業學位）專業資料庫原理內部重點權威筆記，由大連海事大學軟體工程（專業學位）專業資料庫原理的多本重點筆記查缺補漏整理而成，手寫版，考點全面，重點突出。資料庫原理是大連海事大學軟體工程（專業學位）專業的最重要的核心專業基礎課之一，由大連海事大學軟體工程（專業學位）專業最權威的導師授課。包括考研重點分析，知識體系全面，基礎知識重難點分析。並且筆記由大連海事大學軟體工程（專業學位）專業的考研高分學員仔細檢查審定，並且結合自身考研經驗，對考研的重點進行了必要的補充，這樣就會更加凸顯重點，直擊考研的命題重點及相關考點，完善而詳細。
⑼ oracle資料庫，如何根據概率隨機查詢取四條數據呢
select * from tableName sample(10) where rownum<5;
sample(10)代表從tableName 表中隨機取到10%的數據 rownum<5 取4條
⑽ 查詢至少選修了資料庫和概率統計的學生姓名和所在系
select distinct 學生姓名,系名 from 學生表,成績表,選課表 where 選課表.課程號=成績表.課程號 and 學生表.學號=成績表.學號 and 課程表.課程名 in('資料庫','概率統計')
應為你沒給出表結構，所以不知道是怎麼樣的，我只能根據我自己寫的表結構這樣寫了