搞MIS真TM没劲，连源码都得给客户，我说

withhold 2000-08-22 10:35:00

国外网站上有没有现成的较完整项目source,
这玩意估计以后也没什么价值了，基本都是
行业性的。其实老外也是这么做，几个企业
原先都是老外给开发的，都给了source，按理
说放在网上也不是不可能。PB,VB,DEPHI都行啊。

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github上下载速度太忙，在此分享一个目前为止最新的windows版本的redis。方便大家下载。

本MIS系统于2012年6月11日完成，历时两天。功能是模拟完成地铁站的售票这次MIS系统的制作对个人的帮助还是很大的。对一个大型的工程项目有了一个初步的了解，另外对于软件的设计也有了进一步的认识。（差劲的设计对于二次开发简直就是噩梦，先前改过一个MIS的代码，太痛苦了。我的设计还是挺好的，至少在补充功能的时候没有对代码进行很大的改动，而只是在相应的地方增加了相应的代码） MySQL部

一. 课程介绍本课程结合Python进行统计与数据分析的原理讲解与实战，涵盖了大部分统计&数据分析模型，特别是当前比较主流的算法：参数估计、假设检验、线性回归、广义线性回归、Lasso、岭回归、广义可加模型、回归样条等；机器学习经常用到的主成分分析、因子分析、典型相关分析、聚类分析等；各种非参数统计模型，包括非参数统计推断、尺度推断、位置推断、非参数核密度估计、非参数回归等。本课程主要针对有一定Python编程基础、即将毕业参加工作的的大三大四学生，或者已经参加工作需要提升自己数据分析能力以及转行从事IT行业尤其是数据&大数据分析工作的初入职场者，或者正在攻读硕博士学位需要学习和掌握量化研究方法的研究生。本课程对于即将从事机器学习、深度学习&人工智能相关工作的程序员也有很大帮助，有利于打好坚实的理论基础。二. 课程目录第0章课程导学第1章数据描述性分析1.1 描述统计量1.2 数据的分布1.3 概率分布函数的图形1.4 直方图、经验分布函数与QQ图1.5 多元数据的数据特征与相关性分析1.6 多元数据的基本图形表示第2章参数估计2.1 点估计2.2 区间估计第3章假设检验3.1 基本原理3.2 参数检验第4章回归分析4.1 回归分析的概念与一元线性回归4.2 多元线性回归及统计量解析4.3 逐步回归与模型选择4.4 回归诊断4.5 广义线性回归4.6 非线性回归第5章方差分析5.1 单因素方差分析5.2 双因素方差分析第6章判别分析与聚类分析6.1 判别分析6.2 聚类分析第7章主成分分析、因子分析与典型相关分析7.1 主成分分析7.2 因子分析7.3 典型相关分析第8章非参数统计8.1 经验分布和分布探索8.2 单样本非参数统计推断8.3 两独立样本的位置与尺度判断8.4 多组数据位置推断8.5 分类数据的关联分析8.6 秩相关与分位数回归8.7 非参数密度估计8.8 一元非参数回归三. 讲师简介主讲人李进华博士，本、硕、博皆就读于武汉大学信息管理学院，2005年获博士学位进入211高校任教，2012年受聘为教授。从事信息管理与数据分析方面的教学、科研与系统开发工作20余年，具备深厚理论修养和丰富实战经验。是中国最早从事Java开发的程序员和Oracle数据库的DBA之一。曾带领团队开发《葛洲坝集团三峡工程指挥中心三期工程施工管理系统》、《湖北省财政厅国有企事业单位资产管理系统》等大型MIS。

信息安全体系三种不同的系统架构：MIS+S、S-MIS S2-MIS

文章目录名词解释MIS概述信息的特点与加工信息、消息、数据、知识之间的关系信息量与信息的层次性系统基础知识MIS的相关概念MIS开发概述结构化开发方法特点结构化开发的优缺点原型法开发方法原型法的优缺点面向对象法面向对象法的优缺点MIS的开发模式C/S模式（C、C#、C++、Java、JB、Python语言开发）B/S模式（Html、PHP、JavaScript、ASP语言开发）MIS开发方式自行委托合作利用现成诺兰模型（必考）信息系统规划原则步骤关键成功因素法（CSF）战略目标集转化法（SST）企业系统规划

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