数据科学实验及案例分析实战手册

数据科学实验及案例分析实战手册TOC\o"1-2"\h\u16710第1章数据科学基础 4323591.1数据科学与数据分析概述 4142331.2数据科学基本流程与工具 4314101.3数据预处理与数据清洗 4256071.4数据可视化与摸索性数据分析 421529第2章数据采集与存储 5296682.1数据采集方法与工具 5102222.2数据存储与管理 5264352.3数据库与SQL查询 655942.4数据仓库与大数据技术 61919第3章数据分析方法与模型 6124803.1描述性统计分析 659203.1.1频数分析 7265053.1.2集中趋势分析 7117443.1.3离散程度分析 7116753.2推断性统计分析 725193.2.1假设检验 7101883.2.2方差分析 7100153.2.3相关性分析 725653.2.4回归分析 7146943.3监督学习算法 7294333.3.1线性回归 7162043.3.2逻辑回归 8160273.3.3决策树 8259893.3.4随机森林 8197673.3.5支持向量机 8245823.3.6神经网络 8277343.4无监督学习算法 8209543.4.1Kmeans聚类 8143043.4.2层次聚类 8246493.4.3密度聚类 8156303.4.4主成分分析 8134243.4.5自编码器 913866第4章回归分析实战 916724.1线性回归模型 9115804.1.1一元线性回归 9267264.1.2多元线性回归 912874.1.3线性回归案例分析 9289244.2多元回归模型 989644.2.1多元回归模型概述 9145644.2.2变量选择方法 926334.2.3多元回归案例分析 9225874.3逻辑回归模型 10303234.3.1逻辑回归模型概述 10226114.3.2模型评估指标 10161384.3.3逻辑回归案例分析 10245884.4回归分析案例实战 10202294.4.1数据预处理 10224784.4.2模型构建与训练 1064754.4.3模型评估与优化 10272584.4.4模型应用与预测 1031338第5章分类算法实战 10130115.1K近邻算法 10145555.1.1算法原理 1184875.1.2算法实现 1183295.2决策树与随机森林 11172155.2.1决策树算法原理 11234195.2.2随机森林算法原理 11104675.2.3算法实现 11309185.3支持向量机 12126655.3.1算法原理 12236155.3.2算法实现 12131815.4分类算法案例实战 12257285.4.1项目背景 12135495.4.2数据预处理 12169515.4.3模型训练与评估 12255615.4.4模型优化与调参 1348305.4.5模型应用 1314524第6章聚类算法实战 1387836.1K均值聚类算法 13144036.1.1算法原理 1345566.1.2算法步骤 13145136.1.3实战案例 13226446.2层次聚类算法 13284196.2.1算法原理 13287366.2.2算法步骤 13272566.2.3实战案例 14235446.3密度聚类算法 1464506.3.1算法原理 14219546.3.2算法步骤 1418026.3.3实战案例 14131126.4聚类算法案例实战 14204286.4.1项目背景 14130996.4.2数据准备 14185406.4.3模型选择与训练 14190686.4.4结果评估与优化 1416134第7章机器学习项目实践 15288457.1数据预处理与特征工程 15285697.1.1数据清洗 15128307.1.2特征工程 15317137.2模型选择与评估 15156357.2.1模型选择 15263017.2.2模型评估 1520317.3模型优化与调参 15225277.3.1模型优化 16251627.3.2模型调参 16214117.4机器学习项目实战案例 164054第8章深度学习实战 16101658.1神经网络基础 16171858.1.1神经元模型 17118898.1.2激活函数 17163148.1.3前向传播和反向传播 17118758.2卷积神经网络 17261898.2.1卷积操作 17124358.2.2池化层 17170588.2.3全连接层 1794728.3循环神经网络 17129768.3.1RNN基础 17122778.3.2长短时记忆网络（LSTM） 17141078.3.3门控循环单元（GRU） 1738338.4深度学习案例实战 17166038.4.1图像识别案例：手写数字识别 18149658.4.2自然语言处理案例：情感分析 18114838.4.3语音识别案例：语音命令识别 1820796第9章自然语言处理实战 18260659.1文本预处理与分词 1814329.2词向量与词嵌入 1896359.3文本分类与情感分析 18162719.4自然语言处理案例实战 1823309第10章数据科学项目部署与维护 19165910.1模型部署与集成 19753010.1.1模型选择与版本控制 19515910.1.2容器化与微服务架构 191018310.1.3模型集成策略 191793310.2模型监控与评估 192399110.2.1监控关键指标 19139810.2.2模型评估方法 191214810.2.3功能下降应对策略 191778810.3数据科学团队协作 20827110.3.1团队角色与职责划分 202822810.3.2项目管理与沟通 20244410.3.3知识共享与技能提升 20177310.4数据科学项目案例实战总结与反思 201768010.4.1案例总结 201536110.4.2反思与改进 20第1章数据科学基础1.1数据科学与数据分析概述数据科学作为一门跨学科的综合性学科，旨在通过科学方法、过程、算法和系统从结构化和非结构化数据中提取知识和洞察。数据分析作为数据科学的核心组成部分，其主要目标是借助统计学、机器学习、数据挖掘等技术，对数据进行摸索、分析和解释，为决策提供数据支持。1.2数据科学基本流程与工具数据科学的基本流程包括数据采集、数据预处理、数据分析、数据可视化、模型构建及评估等环节。以下为各个环节中常用的工具和技术：数据采集：Python爬虫、API调用、数据库查询等；数据预处理：NumPy、Pandas等；数据分析：SciPy、StatsModels等；数据可视化：Matplotlib、Seaborn、Plotly等；模型构建与评估：Scikitlearn、TensorFlow、Keras等。1.3数据预处理与数据清洗数据预处理是数据科学实验中的一环，主要包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约等操作。以下重点介绍数据清洗的相关内容：缺失值处理：删除、填充、插值等方法；异常值处理：基于统计方法、基于距离等方法；数据类型转换：整数、浮点数、字符串等类型转换；数据规范化：标准化、归一化等方法；数据离散化：等宽、等频、基于熵等方法。1.4数据可视化与摸索性数据分析数据可视化是通过图形、图像等手段将数据直观地展示出来，以便发觉数据中的规律、趋势和关联性。以下为常用的数据可视化方法：散点图、折线图、条形图、饼图等基本图表；热力图、箱线图、小提琴图、PairPlot等高级图表；可视化库：Matplotlib、Seaborn、Plotly等。摸索性数据分析（EDA）是在数据预处理的基础上，通过对数据进行可视化、统计和建模等手段，挖掘数据中的有价值信息，为后续模型构建提供依据。主要内容包括：描述性统计分析：均值、中位数、标准差等；数据分布：正态分布、偏态分布等；关联分析：皮尔逊相关系数、斯皮尔曼等级相关等；因子分析、聚类分析等高级分析方法。第2章数据采集与存储2.1数据采集方法与工具数据采集是数据科学实验及案例分析的基础，合理选择采集方法与工具对后续数据分析的质量具有重大影响。数据采集主要包括以下几种方法及相应工具：（1）网络爬虫：通过编写程序，自动抓取互联网上的网页数据。常用工具包括Python的Scrapy框架、BeautifulSoup库等。（2）API调用：利用开放平台提供的API接口，获取所需数据。例如：微博、豆瓣、知乎等平台均提供API接口。（3）问卷调查：通过设计问卷，收集目标群体的观点和信息。常用工具有问卷星、金数据等。（4）传感器与物联网：利用传感器设备，实时采集现实世界中的数据。例如：温度传感器、湿度传感器等。2.2数据存储与管理采集到的数据需要进行有效的存储与管理，以保证数据的安全、完整和可用性。以下为常见的数据存储与管理方式：（1）关系型数据库：如MySQL、Oracle、SQLServer等，适用于结构化数据的存储。（2）非关系型数据库：如MongoDB、Redis、Cassandra等，适用于非结构化或半结构化数据的存储。（3）文件存储系统：如HDFS、FastDFS等，适用于大规模文件的存储。（4）数据仓库：将多个数据源的数据整合到一起，进行统一管理。例如：OracleExadata、Teradata等。2.3数据库与SQL查询数据库是数据存储与管理的核心，而SQL（结构化查询语言）是操作关系型数据库的主要手段。本节将介绍以下内容：（1）SQL基础语法：包括SELECT、FROM、WHERE、GROUPBY、ORDERBY等子句。（2）数据查询：单表查询、多表查询、子查询等。（3）数据操作：包括INSERT、UPDATE、DELETE等。（4）数据库管理：用户权限管理、备份与恢复等。2.4数据仓库与大数据技术数据仓库是面向主题、集成、时变、非易失的数据集合，用于支持管理决策。大数据技术则为处理海量数据提供了有效手段。以下是相关技术简介：（1）数据仓库技术：包括数据仓库设计、数据抽取、数据转换、数据加载等。（2）大数据处理框架：如Hadoop、Spark、Flink等，用于处理分布式计算、存储和分析。（3）数据挖掘与分析：运用机器学习、深度学习等技术，挖掘数据中的有价值信息。（4）数据可视化：将分析结果以图表、报告等形式展示，便于用户理解和决策。第3章数据分析方法与模型3.1描述性统计分析描述性统计分析旨在对数据集的基本特征进行总结和描述，以揭示数据的内在规律。本章首先介绍常用的描述性统计方法，包括频数分析、集中趋势分析以及离散程度分析等。通过这些方法，可以初步了解数据的分布特征、集中趋势和波动范围。3.1.1频数分析频数分析是对数据集中各个类别或数值出现的次数进行统计，包括频数分布表、频数分布图等。3.1.2集中趋势分析集中趋势分析用于描述数据集中的趋势，主要包括均值、中位数和众数等。3.1.3离散程度分析离散程度分析用于衡量数据集中的波动程度，包括方差、标准差、偏度和峰度等。3.2推断性统计分析推断性统计分析旨在通过对样本数据的分析，对总体数据特征进行推断。本章主要介绍以下推断性分析方法：3.2.1假设检验假设检验是一种统计推断方法，通过对样本数据进行分析，对总体参数的某个假设进行判断。3.2.2方差分析方差分析（ANOVA）用于比较两个或多个总体均值是否存在显著差异。3.2.3相关性分析相关性分析用于衡量两个变量之间的线性关系，常用的方法有皮尔逊相关系数、斯皮尔曼等级相关系数等。3.2.4回归分析回归分析旨在研究自变量与因变量之间的关系，建立回归模型，进行预测和推断。3.3监督学习算法监督学习算法是一种基于训练数据集的学习方法，通过训练数据集学习得到一个预测函数，用于对新数据进行预测。本章主要介绍以下监督学习算法：3.3.1线性回归线性回归是通过拟合一个线性方程来预测因变量，是监督学习中最基础的算法之一。3.3.2逻辑回归逻辑回归用于解决分类问题，通过对概率进行建模，得到一个01之间的预测值。3.3.3决策树决策树是一种基于树形结构的分类与回归算法，通过一系列的判断规则对数据进行分类或预测。3.3.4随机森林随机森林是决策树的一种集成方法，通过多棵决策树的投票或平均预测结果，提高预测准确性。3.3.5支持向量机支持向量机（SVM）是一种二分类模型，通过寻找一个最优超平面，将两类数据分开。3.3.6神经网络神经网络是一种模拟人脑神经元结构的计算模型，具有强大的拟合能力，适用于解决复杂的非线性问题。3.4无监督学习算法无监督学习算法是一种无需标签数据的训练方法，通过挖掘数据内在结构，发觉潜在规律。本章主要介绍以下无监督学习算法：3.4.1Kmeans聚类Kmeans聚类是一种基于距离的聚类算法，将数据分为K个类别，使得每个类别内的数据点距离最小。3.4.2层次聚类层次聚类是一种树形结构的聚类方法，通过计算数据点之间的距离，将相似的数据点逐步合并。3.4.3密度聚类密度聚类（DBSCAN）是一种基于密度的聚类算法，通过密度可达性判断数据点之间的关联性。3.4.4主成分分析主成分分析（PCA）是一种降维方法，通过提取数据的主要特征，降低数据的维度。3.4.5自编码器自编码器是一种基于神经网络的无监督学习方法，通过学习数据的编码和解码过程，实现特征提取和降维。第4章回归分析实战4.1线性回归模型线性回归模型是数据科学中最为基础且广泛应用的模型之一。在本节中，我们将介绍线性回归的基本概念、原理及其在实践中的应用。4.1.1一元线性回归一元线性回归描述了两个变量之间的线性关系，其中因变量Y被视为自变量X的线性函数。本节将详细阐述一元线性回归的数学表达式、参数估计、假设检验等内容。4.1.2多元线性回归多元线性回归是研究多个自变量与一个因变量之间线性关系的模型。本节将探讨多元线性回归的数学表达式、参数估计、模型诊断及优化方法。4.1.3线性回归案例分析本节通过一个实际案例，介绍如何运用线性回归模型进行数据分析和预测，包括数据预处理、模型构建、参数估计、模型评估等步骤。4.2多元回归模型多元回归模型是线性回归模型的一种扩展，它可以同时考虑多个自变量对因变量的影响。本节将深入探讨多元回归模型的原理及实战应用。4.2.1多元回归模型概述介绍多元回归模型的基本概念、数学表达式、参数估计方法以及模型优化的策略。4.2.2变量选择方法本节将讨论在多元回归模型中如何选择合适的自变量，包括逐步回归、向前选择、向后剔除等方法。4.2.3多元回归案例分析通过一个实际案例，展示如何运用多元回归模型进行数据分析、参数估计、模型诊断和预测。4.3逻辑回归模型逻辑回归模型是解决分类问题的有力工具，尤其在二分类问题中具有广泛的应用。本节将介绍逻辑回归的原理及其在实践中的应用。4.3.1逻辑回归模型概述阐述逻辑回归模型的基本概念、数学表达式、参数估计方法以及模型的优缺点。4.3.2模型评估指标介绍逻辑回归模型评估指标，如准确率、召回率、F1值等，并讨论如何优化模型功能。4.3.3逻辑回归案例分析通过一个实际案例，详细讲解如何使用逻辑回归模型进行数据预处理、模型构建、参数估计和模型评估。4.4回归分析案例实战本节将结合实际案例，带领读者深入剖析如何运用回归分析模型解决实际问题。4.4.1数据预处理介绍案例数据的基本情况，进行数据清洗、缺失值处理、特征工程等预处理工作。4.4.2模型构建与训练根据问题需求，选择合适的回归模型进行构建和训练，包括参数估计和优化。4.4.3模型评估与优化通过评估指标对模型功能进行评估，并提出相应的优化策略，以提高模型的预测准确性。4.4.4模型应用与预测将训练好的回归模型应用于实际问题，进行预测分析，并为实际决策提供依据。第5章分类算法实战5.1K近邻算法5.1.1算法原理K近邻（KNearestNeighbors，KNN）算法是一种基本的分类与回归方法。其基本思想是：如果一个新样本在特征空间中的K个最近邻的绝大多数属于某类别，则该样本也属于这个类别。5.1.2算法实现本节采用Python中的scikitlearn库实现K近邻算法。主要步骤如下：（1）导入所需库；（2）准备数据集；（3）划分训练集和测试集；（4）创建K近邻分类器；（5）训练模型；（6）评估模型；（7）应用模型。5.2决策树与随机森林5.2.1决策树算法原理决策树（DecisionTree，DT）是一种常见的机器学习算法，通过树结构来进行决策。其核心思想是通过一系列的问题，将数据划分成不同的子集，最终得到叶子节点。5.2.2随机森林算法原理随机森林（RandomForest，RF）是基于决策树的集成学习算法。它通过随机选择特征和样本，多个决策树，然后取平均值来降低模型的方差，提高模型的泛化能力。5.2.3算法实现本节使用scikitlearn库实现决策树和随机森林算法。主要步骤如下：（1）导入所需库；（2）准备数据集；（3）划分训练集和测试集；（4）创建决策树分类器；（5）创建随机森林分类器；（6）训练模型；（7）评估模型；（8）应用模型。5.3支持向量机5.3.1算法原理支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）是一种二分类模型，其基本模型定义为特征空间上的间隔最大的线性分类器。通过核技巧，SVM可以处理非线性问题。5.3.2算法实现本节使用scikitlearn库实现支持向量机算法。主要步骤如下：（1）导入所需库；（2）准备数据集；（3）划分训练集和测试集；（4）创建支持向量机分类器；（5）训练模型；（6）评估模型；（7）应用模型。5.4分类算法案例实战5.4.1项目背景以某电商平台用户购买行为数据为例，通过分类算法预测用户是否会购买某个商品。5.4.2数据预处理（1）加载数据；（2）清洗数据；（3）特征工程；（4）划分训练集和测试集。5.4.3模型训练与评估（1）使用K近邻算法进行训练和评估；（2）使用决策树算法进行训练和评估；（3）使用随机森林算法进行训练和评估；（4）使用支持向量机算法进行训练和评估。5.4.4模型优化与调参（1）分析各算法在训练集和测试集上的表现；（2）针对表现较差的算法，进行参数调优；（3）比较各算法优化后的效果。5.4.5模型应用根据优化后的模型，预测新用户是否会购买某个商品，为电商平台提供参考。第6章聚类算法实战6.1K均值聚类算法6.1.1算法原理K均值聚类算法是一种基于距离的迭代聚类方法，通过最小化簇内距离的平方和来进行样本划分。算法首先随机选择K个初始中心点，然后在迭代过程中不断更新中心点，直至满足收敛条件。6.1.2算法步骤（1）初始化K个中心点。（2）计算每个样本点到各个中心点的距离，将样本点划分到距离最近的中心点所在的簇。（3）更新每个簇的中心点。（4）重复步骤2和3，直至满足停止条件（如中心点变化小于设定阈值或达到最大迭代次数）。6.1.3实战案例使用K均值聚类算法对某城市商圈进行划分。6.2层次聚类算法6.2.1算法原理层次聚类算法通过逐步合并小簇，形成大簇，构建一个簇的层次结构。算法分为自底向上（凝聚）和自顶向下（分裂）两种方式。6.2.2算法步骤（1）计算所有样本点之间的距离矩阵。（2）将每个样本点作为一个初始簇。（3）根据距离矩阵，合并距离最近的两个簇。（4）更新距离矩阵。（5）重复步骤3和4，直至达到预设的簇个数或满足其他停止条件。6.2.3实战案例使用层次聚类算法对基因表达数据进行分析。6.3密度聚类算法6.3.1算法原理密度聚类算法依据样本点的密度分布来划分簇。算法通过密度可达性来描述样本点之间的关联性，从而将样本点划分到不同簇。6.3.2算法步骤（1）初始化参数：邻域半径ε和最小样本数MinPts。（2）遍历所有未标记的样本点，计算其邻域内的样本点个数。（3）如果样本点邻域内的样本点个数大于MinPts，则将其标记为核心点。（4）对每个核心点，找到其所有密度可达的样本点，形成一个簇。（5）重复步骤2~4，直至所有核心点都被访问过。6.3.3实战案例使用密度聚类算法对某地区的人口分布进行分析。6.4聚类算法案例实战6.4.1项目背景某电商企业希望根据用户购买行为将用户划分为不同的群体，以便进行精准营销。6.4.2数据准备收集用户购买记录数据，包括用户ID、购买商品类目、购买频次等。6.4.3模型选择与训练（1）使用K均值聚类算法对用户进行初步划分。（2）采用层次聚类算法对初步划分的簇进行优化。（3）使用密度聚类算法对特殊用户群体进行挖掘。6.4.4结果评估与优化（1）评估聚类效果，如轮廓系数、同质性等。（2）分析聚类结果，优化营销策略。（3）针对不同用户群体，制定个性化的营销方案。第7章机器学习项目实践7.1数据预处理与特征工程在本节中，我们将重点讨论机器学习项目实践中的数据预处理与特征工程环节。通过数据清洗、缺失值处理、异常值检测等手段保证数据质量。随后，进行特征提取和选择，以降低数据维度，提高模型训练效率。7.1.1数据清洗（1）删除重复数据。（2）填补缺失值：使用均值、中位数、众数等方法进行填补。（3）处理异常值：通过箱线图、3σ原则等方法识别并处理异常值。7.1.2特征工程（1）特征提取：根据业务需求，提取有助于模型预测的特征。（2）特征选择：使用相关性分析、主成分分析（PCA）等方法进行特征选择。（3）特征变换：对连续型数据进行标准化、归一化处理，对类别型数据进行独热编码或标签编码。7.2模型选择与评估本节将介绍如何选择合适的机器学习模型，并对模型进行评估。7.2.1模型选择（1）根据问题类型（分类、回归等）选择合适的模型。（2）比较不同模型的功能，选择最优模型。7.2.2模型评估（1）交叉验证：使用K折交叉验证评估模型的泛化能力。（2）评估指标：根据问题类型选择合适的评估指标，如准确率、召回率、F1分数等。7.3模型优化与调参在模型训练过程中，我们需要对模型进行优化和调参，以提高模型功能。7.3.1模型优化（1）使用正则化方法（如L1、L2正则化）防止过拟合。（2）尝试不同的损失函数和优化算法。7.3.2模型调参（1）网格搜索：遍历给定的参数组合，找到最优参数组合。（2）随机搜索：在参数空间中随机选择参数组合进行搜索。（3）贝叶斯优化：使用贝叶斯优化方法进行高效、全局的参数搜索。7.4机器学习项目实战案例以下是一个机器学习项目实战案例，涉及数据预处理、模型选择、模型优化与调参等环节。案例：基于随机森林的房价预测（1）数据预处理与特征工程a.数据清洗：删除重复数据，填补缺失值，处理异常值。b.特征提取：提取与房价相关的特征，如房间数、面积、楼层等。c.特征选择：通过相关性分析，选择与房价高度相关的特征。d.特征变换：对连续型数据进行标准化处理，对类别型数据进行独热编码。（2）模型选择与评估a.选择随机森林模型进行训练。b.使用交叉验证评估模型功能，选择最优模型。（3）模型优化与调参a.使用正则化方法防止过拟合。b.通过网格搜索和贝叶斯优化方法进行参数调优。（4）模型部署与应用a.将训练好的模型部署到生产环境。b.使用模型进行房价预测，为用户提供参考。第8章深度学习实战8.1神经网络基础本章首先介绍深度学习的基本概念，并从神经网络的基础理论出发，阐述其工作原理和关键算法。内容包括神经元模型、激活函数、前向传播和反向传播等。8.1.1神经元模型介绍神经元的基本结构，以及如何通过线性变换和非线性激活函数对输入进行加工处理。8.1.2激活函数介绍常用的激活函数，如Sigmoid、ReLU、Tanh等，并分析它们的特点和适用场景。8.1.3前向传播和反向传播详细阐述神经网络的前向传播和反向传播算法，以及如何通过梯度下降优化网络权重。8.2卷积神经网络本章介绍卷积神经网络（CNN）的基本原理和关键技术，包括卷积操作、池化层、全连接层等。8.2.1卷积操作阐述卷积操作的基本概念，以及如何在图像处理中应用卷积神经网络提取特征。8.2.2池化层介绍池化层的作用，以及常用的池化方法，如最大池化和平均池化。8.2.3全连接层解释全连接层在卷积神经网络中的作用，以及如何将提取的特征进行分类。8.3循环神经网络本章介绍循环神经网络（RNN）的基本原理及其在序列数据处理中的应用。8.3.1RNN基础阐述循环神经网络的结构和工作原理，以及如何处理序列数据。8.3.2长短时记忆网络（LSTM）介绍LSTM的基本结构，以及如何解决传统RNN在长序列学习中的梯度消失问题。8.3.3门控循环单元（GRU）介绍GRU的结构和原理，以及与LSTM的异同。8.4深度学习案例实战本章通过实际案例，展示深度学习在图像识别、自然语言处理等领域的应用。8.4.1图像识别案例：手写数字识别基于MNIST数据集，利用卷积神经网络实现手写数字识别。8.4.2自然语言处理案例：情感分析利用循环神经网络对电影评论进行情感分析，展示深度学习在文本分类任务中的应用。8.4.3语音识别案例：语音命令识别通过构建深度学习模型，实现对语音命令的识别，包括关键词检测和命令分类。第9章自然语言处理实战9.1文本预处理与分词本章首先从自然语言处理的基础环节——文本预处理与分词入手。在这一节中，我们将介绍如何对原始文本数据进行清洗、去除噪声以及分词等操作。具体内容包括：字符编码的统一、去除停用词、标点符号处理、词性标注以及采用不同的分词算法进行中文分词。9.2词向量与词嵌入在完成文本预处理与分词之后，我们将进入词向量与词嵌入的学习。本节将介绍词向量在自然语言处理中的重要性，以及如何利用词嵌入技术将词汇映射为高维空间的向量表示。主要内容包括：词袋模型、共现矩阵、Word2Vec和GloVe等词向量训练方法，以及如何在实际应用中使用预训练的词向量。9.