XPS数据分析
纵坐标：Intensity(cps)
横坐标：binding energy（eV）
除了氢氦元素，其他的元素都可以进行分析；先进行宽扫，确定样品有何种元素，再对该元素进行窄扫。该元素的不同键接方式都对应不同的峰，所以对元素窄扫的峰要进行分峰（分峰之前要进行调整基线）。如何分峰，不同的键接方式会对应不同的结合能。
第一步：先把元素的窄扫峰用origin画出来；
纵坐标：Intensity(cps)
横坐标：binding energy（eV）
第二步：调整基线；
选择Ceate Baseline-----next------next-----add/modify添加（双击）或去除（delete）基点，保证基线水平-----Finish
最小化图，会出现调整基线后的坐标。插入一列，
单机右键选择set column values 输入col（b）-col（d）：即开始纵坐标减去调整基线后的纵坐标。
再用横坐标与刚开始得到的纵坐标作图------调整基线后的XPS窄扫图。
第三步：对峰求积分面积；
选择integrate peaks-----next-------狂点------完成
即area为峰的面积。
第四步：分峰较难（有专门的分峰软件，origin也能分峰）
第五步：求组分元素比：
元素比等于：窄扫峰面积/XPS灵敏度因子（每一个元素的灵敏度因子不一致）
咱们这边西工大的XPS设备选择的是铝板（AlKα）。
数据分析的思维技巧 在我对数据分析有限的认识上（因为无知到没有认知），往往会看到一些秀技性的数据分析图表，以及好看的词云等等。年少无知的我，只想啪啪啪鼓掌伴随一声“卧槽，真牛逼”，然后在被秀了一脸后，并没有明白对方想说什么，空有一副好皮囊而没有灵魂。分析是为了给出偏好的，也是洗脑的一种重要手段，洗不洗的成功就要靠本事了。于是问题产生了，你的分析是为了干啥，通过哪几个角度达到哪几方面的目的。以下为我对几个技巧的认识想法： 一、象限法 就是划定几个坐标轴，让每一个数据在象限中找到自己的角色，比如打工这个事吧，就是要让你忙，就是要给你一堆事，于是重点出来了，这么多事孰重孰轻，孰急孰缓，跟打工皇帝学时间管理，事情要按照紧急程度和重要程度进行划分，以此给自己做事排序。 二、多维法 从个人理解来看，多维法和象限法联系紧密，无非就是象限法之间的界限清晰明显，多维法之间的维度不是严格意义的隔开，比如高度、富有、颜值，这到底算象限分类还是维度分类，或者说当象限多了，采用多维来理解效果更好，比如富有的家庭一般孩纸整体相对更高一些，维度与维度之间是有相对联系的，虽然不是那么绝对，但是也不是完全不相关。
但是多维法呢，正是由于维度与维度之间的关系，会导致整体维度情况和细分维度情况来看起来会有失真，最典型的例子是田忌赛马，上中下三个维度的马均是齐王更厉害，那么跑马结果田忌胜了。性别歧视在工作学习中经常会碰到，但是通过男女入取率判断性别歧视合适么，每个学院的女生录取率都高，但是整体入取率女生低的情况也不是不能出现，那么这到底是哪种性别歧视呢，数字不会骗人，但是分析洗脑会骗人，分析思维不对容易骗自己。为了解决辛普森悖论，可以通过切方块的方式，不断缩小分析的维度，不断深入挖掘，可以有效了解真实情况。 三、假设法 数据分析对下是有一系列材料做支撑，对上是为决策或了解情况提供支撑，只有下面有素材，才能为上面提供科学合理研判。那么问题出来了，如果没有材料做支撑，那怎么办。简单，没有条件那就为它创建条件嘛，我先假设一个基础，然后根据这个基础大肆分析，水平体现出来了，偏好结论也体现出来了，其实很多现实问题是没有那么多切实完整的基础资料的，有的就是一个感觉，有的就是一个偏好。这也是咨询圈常见的套路，虽然不是严格意义的1+1=2，但是可以严谨告诉别人1+1>1，而且面对那么多的未知，不将几个未知进行假设，如何区解决更多的未知。 四、指数法 一直觉得，指数法是一个装逼指数最高的方法，首先指数就已经狠专业了，在专业的基础上进行专业的分析，还有什么更专业的事情么。但是
统计分析方法有哪几种？下面天互数据将详细阐述，并介绍一些常用的统计分析软件。 一、指标对比分析法指标对比分析法 统计分析的八种方法一、指标对比分析法指标对比分析法，又称比较分析法，是统计分析中最常用的方法。是通过有关的指标对比来反映事物数量上差异和变化的方法,有比较才能鉴别。 指标分析对比分析方法可分为静态比较和动态比较分析。静态比较是同一时间条件下不同总体指标比较，如不同部门、不同地区、不同国家的比较，也叫横向比较；动态比较是同一总体条件不同时期指标数值的比较，也叫纵向比较。 二、分组分析法指标对比分析法 分组分析法指标对比分析法对比，但组成统计总体的各单位具有多种特征，这就使得在同一总体范围内的各单位之间产生了许多差别，统计分析不仅要对总体数量特征和数量关系进行分析，还要深入总体的内部进行分组分析。分组分析法就是根据统计分析的目的要求，把所研究的总体按照一个或者几个标志划分为若干个部分，加以整理，进行观察、分析，以揭示其内在的联系和规律性。 统计分组法的关键问题在于正确选择分组标值和划分各组界限。 三、时间数列及动态分析法 时间数列。是将同一指标在时间上变化和发展的一系列数值，按时间先后顺序排列，就形成时间数列，又称动态数列。它能反映社会经济现象的发展变动情况，通过时间数列的编制和分析，可以找出动态变化规律，为预测未来的发展趋势提供依据。时间数列可分为绝对数时间数列、相对数时间数列、平均数时间数列。 时间数列速度指标。根据绝对数时间数列可以计算的速度指标：有发展速度、增长速度、平均发展速度、平均增长速度。 动态分析法。在统计分析中，如果只有孤立的一个时期指标值，是很难作出判断的。如果编制了时间数列，就可以进行动态分析，反映其发展水平和速度的变化规律。
材料Ｘ射线光电子能谱数据处理及分峰的分析实例 例：将剂量为1 107ions/cm2，能量为45KeV的碳离子注入单晶硅中，然后在1100C 高分辨扫瞄谱退火2h进行热处理。对单晶硅试样进行XPS测试，试对其中的C 1s 进行解析，以确定各种可能存在的官能团。 分析过程： 1、在Origin中处理数据 图1
将实验数据用记事本打开，其中C 1s 表示的是C 1s 电子，299.4885表示起始结 合能，-0.2500表示结合能递减步长，81表示数据个数。从15842开始表示是光电子强度。从15842以下数据选中Copy到Excel软件B列中，为光电子强度数据列。同时将299.4885Copy到Excel软件A列中，并按照步长及个数生成结合能数据，见图2 图2 将生成的数据导入Origin软件中，见图3。
图3 谱图，检查谱此时以结合能作为横坐标，光电子强度作为纵坐标，绘出C 1s 图是否有尖峰，如果有，那是脉冲，应把它们去掉，方法为点Origin 软件中的Data-Move Data Points，然后按键盘上的↓或↑箭头去除脉冲。本例中的实验数据没有脉冲，无需进行此项工作。将column A和B中的值复制到一空的记事本 文档中（即成两列的格式，左边为结合能，右边为峰强），并存盘，见图4。
图4 2、打开XPS Peak，引入数据：点Data----Import (ASCII)，引入所存数据， 则出现相应的XPS谱图，见图5、图6。
3、选择本底：点Background，因软件问题， High BE和Low BE的位置最好不改，否则无法再回到Origin，此时本底将连接这两点，Type可据实际情况选择，一般选择Shirley 类型，见图7。
一、描述统计 描述性统计是指运用制表和分类，图形以及计筠概括性数据来描述数据的集中趋势、离散趋势、偏度、峰度。 1、缺失值填充：常用方法：剔除法、均值法、最小邻居法、比率回归法、决策树法。 2、正态性检验：很多统计方法都要求数值服从或近似服从正态分布，所以之前需要进行正态性检验。常用方法：非参数检验的K-量检验、P-P图、Q-Q图、W检验、动差法。 二、假设检验 1、参数检验 参数检验是在已知总体分布的条件下（一股要求总体服从正态分布）对一些主要的参数(如均值、百分数、方差、相关系数等）进行的检验。 1）U验使用条件：当样本含量n较大时，样本值符合正态分布 2）T检验使用条件：当样本含量n较小时，样本值符合正态分布 A 单样本t检验：推断该样本来自的总体均数μ与已知的某一总体均数μ0 (常为理论值或标准值)有无差别； B 配对样本t检验：当总体均数未知时，且两个样本可以配对，同对中的两者在可能会影响处理效果的各种条件方面扱为相似；
C 两独立样本t检验：无法找到在各方面极为相似的两样本作配对比较时使用。 2、非参数检验 非参数检验则不考虑总体分布是否已知，常常也不是针对总体参数，而是针对总体的某些一股性假设（如总体分布的位罝是否相同，总体分布是否正态）进行检验。适用情况：顺序类型的数据资料，这类数据的分布形态一般是未知的。 A 虽然是连续数据，但总体分布形态未知或者非正态； B 体分布虽然正态，数据也是连续类型，但样本容量极小，如10以下； 主要方法包括：卡方检验、秩和检验、二项检验、游程检验、K-量检验等。 三、信度分析 检査测量的可信度，例如调查问卷的真实性。 分类： 1、外在信度：不同时间测量时量表的一致性程度，常用方法重测信度 2、内在信度；每个量表是否测量到单一的概念，同时组成两表的内在体项一致性如何，常用方法分半信度。 四、列联表分析 用于分析离散变量或定型变量之间是否存在相关。
人教版初中数学数据分析技巧及练习题附答案 一、选择题 1．如图是根据我市某天七个整点时的气温绘制成的统计图，则这七个整点时气温的中位数和众数分别是（） A．中位数31，众数是22 B．中位数是22，众数是31 C．中位数是26，众数是22 D．中位数是22，众数是26 【答案】C 【解析】 【分析】 根据中位数，众数的定义即可判断． 【详解】 七个整点时数据为：22，22，23，26，28，30，31 所以中位数为26，众数为22 故选：C． 【点睛】 此题考查中位数，众数的定义，解题关键在于看懂图中数据 2．某校组织“国学经典”诵读比赛，参赛10名选手的得分情况如表所示： 分数/分80859095 人数/人3421 那么，这10名选手得分的中位数和众数分别是（） A．85.5和80 B．85.5和85 C．85和82.5 D．85和85 【答案】D 【解析】 【分析】 众数是一组数据中出现次数最多的数据，注意众数可以不只一个； 找中位数要把数据按从小到大的顺序排列，位于最中间的一个数（或两个数的平均数）为中位数． 【详解】 数据85出现了4次，最多，故为众数；
按大小排列第5和第6个数均是85，所以中位数是85． 故选：D． 【点睛】 本题主要考查了确定一组数据的中位数和众数的能力．一些学生往往对这个概念掌握不清楚，计算方法不明确而误选其它选项．注意找中位数的时候一定要先排好顺序，然后再根据奇数和偶数个来确定中位数，如果数据有奇数个，则正中间的数字即为所求．如果是偶数个则找中间两位数的平均数． 3．一组数据2，x，6，3，3，5的众数是3和5，则这组数据的中位数是（） A．3 B．4 C．5 D．6 【答案】B 【解析】 【分析】 由众数的定义求出x=5，再根据中位数的定义即可解答． 【详解】 解：∵数据2，x，3,3,5的众数是3和5， ∴x=5， 则数据为2、3、3、5、5、6，这组数据为35 2 =4． 故答案为B． 【点睛】 本题主要考查众数和中位数，根据题意确定x的值以及求中位数的方法是解答本题的关键． 4．多多班长统计去年1～8月“书香校园”活动中全班同学的课外阅读数量（单位：本），绘制了如图折线统计图，下列说法正确的是（） A．极差是47 B．众数是42 C．中位数是58 D．每月阅读数量超过40的有4个月 【答案】C 【解析】 【分析】 根据统计图可得出最大值和最小值，即可求得极差；出现次数最多的数据是众数；将这8
XPS 能谱数据处理 王博 吕晋军 齐尚奎 能谱数据转化成ASC 码文件后可以用EXCEL 、ORIGIN 等软件进行处理。这篇文章的目的是向大家介绍用ORIGIN 软件如何处理能谱数据，以及它的优势所在。 下面将分三部分介绍如何用ORIGIN 软件处理能谱数据：1、多元素谱图数据处理 2、剖面分析数据处理 3、复杂谱图的解叠 一、多元素谱图的处理： 1、将ASC 码文件用NOTEPAD 打开： 2、复制Y 轴数值。打开ORIGIN ，将Y 轴数据粘贴到B （Y ）： 3、如图：点击工具栏plot ，选择line Y 轴数值 X 轴起始点 X 轴步长 采集的数据点总数 元素名称
4、出现下图：点击B（Y），再点击<->Y，使B（Y）成为Y轴数据。然后在“set X values”中输入起始值和步长。 5、点击OK，得到下图：
6、利用ORIGIN提供的工具可以方便的进行平滑、位移。 A.位移： 1）如图：选择analysis→translate→vertical或horizontal可以进行水平或垂直方向的位移。我们以水平位移为例进行讲解。 2）在图中双击峰顶，如图示（小窗口给出的是此点的X，Y值） 3）然后在图中单击其他位置找到合适的X值（小窗口给出的是红十字的X，Y值） 4）双击红十字的位置，峰顶就会位移到此处：
位移可以反复多次的进行，垂直方向的位移和水平方向的一样。 B、平滑 1）如图选择： 2）出现下面的小窗口
3）点击settings出现下面的界面（如果想用平滑后的代替原始的，选择”replace original”,如果想重新做图选”add to worksheet”，下面的数值不用改变） 4）点击operation,选择savizky-golay进行平滑。得到下图： 二、剖面分析数据处理： 1、用写字板打开ASC码文件，选取所需要的元素 元素名称 剖面分析中的CYCLE 数 起始值及步长 Y轴数据
如何自学数据分析方法介绍 如何自学数据分析方法介绍 想要成为数据分析师，最快需要七周?七周信不信? 这是一份数据分析师的入门指南，它包含七周的内容，Excel、 数据可视化、数据分析思维、数据库、统计学、业务、以及Python。 每一周的内容，都有两到三篇文章细致讲解，帮助新人们快速掌握。这七周的内容刚好涵盖了一位数据分析师需要掌握的基础体系，也是一位新人从零迈入数据大门的知识手册。 第一周：Excel 每一位数据分析师都脱离不开Excel。 Excel的学习分为两个部分。 掌握各类功能强大的函数，函数是一种负责输入和输出的神秘盒子。把各类数据输入，经过计算和转换输出我们想要的结果。 在SQL，Python以及R中，函数依旧是主角。掌握Excel的函数有助于后续的学习，因为你几乎在编程中能找到名字一样或者相近 的函数。 在「数据分析：常见的Excel函数全部涵盖在这里了」中，介绍了常用的Excel函数。 清洗处理类：trim、concatenate、replace、substitute、 left/right/mid、len/lenb、find、search、text 关联匹配类：lookup、vlookup、index、match、row、column、offset 逻辑运算类：if、and、or、is系列
计算统计类：sum/sumif/sumifs、sumproduct、 count/countif/countifs、max、min、rank、rand/randbetween、averagea、quartile、stdev、substotal、int/round 时间序列类：year、month、weekday、weeknum、day、date、now、today、datedif 搜索能力是掌握Excel的不二窍门，工作中的任何问题都是可以找到答案。 第二部分是Excel中的工具。 在「数据分析：Excel技巧大揭秘」教程，介绍了Excel最具性 价比的几个技巧。包括数据透视表、格式转换、数组、条件格式、 自定义下拉菜单等。正是这些工具，才让Excel在分析领域经久不衰。 在大数据量的处理上，微软提供了Power系列，它和Excel嵌套，能应付百万级别的数据处理，弥补了Excel的不足。 Excel需要反复练习，实战教程「数据分析：手把手教你Excel 实战」，它通过网络上抓取的数据分析师薪资数据作为练习，总结 各类函数的使用。 除了上述要点，下面是附加的知识点，铺平数据分析师以后的道路。 了解单元格格式，数据分析师会和各种数据类型打交道，包括各类timestamp，date，string，int，bigint，char，factor， float等。 了解数组，以及相关应用(excel的数组挺难用)，Python和R也会涉及到list，是核心概念之一。 了解函数，深入理解各种参数的作用。它会在学习Python中帮 助到你。 了解中文编码，UTF8、GBK、ASCII，这是数据分析师的坑点之一。
数据梳理主要是指对数据的结构、内容和关系进行分析 大多数公司都存在数据问题。主要表现在数据难于管理，对于数据对象、关系、流程等难于控制。其次是数据的不一致性，数据异常、丢失、重复等，以及存在不符合业务规则的数据、孤立的数据等。 1数据结构分析 1元数据检验 元数据用于描述表格或者表格栏中的数据。数据梳理方法是对数据进行扫描并推断出相同的信息类型。 2模式匹配 一般情况下，模式匹配可确定字段中的数据值是否有预期的格式。 3基本统计 元数据分析、模式分析和基本统计是数据结构分析的主要方法，用来指示数据文件中潜在的结构问题。 2 数据分析 数据分析用于指示业务规则和数据的完整性。在分析了整个的数据表或数据栏之后，需要仔细地查看每个单独的数据元素。结构分析可以在公司数据中进行大范围扫描，并指出需要进一步研究的问题区域；数据分析可以更深入地确定哪些数据不精确、不完整和不清楚。 1标准化分析 2频率分布和外延分析 频率分布技术可以减少数据分析的工作量。这项技巧重点关注所要进一步调查的数据，辨别出不正确的数据值，还可以通过钻取技术做出更深层次的判断。 外延分析也可以帮助你查明问题数据。频率统计方法根据数据表现形式寻找数据的关联关系，而外延分析则是为检查出那些明显的不同于其它数据值的少量数据。外延分析可指示出一组数据的最高和最低的值。这一方法对于数值和字符数据都是非常实用的。 3业务规则的确认 3 数据关联分析 专业的流程模板和海量共享的流程图：[1] - 价值链图（EVC） - 常规流程图(Flowchart) - 事件过程链图(EPC) - 标准建模语言(UML) - BPMN2.0图 数据挖掘 数据挖掘又称数据库中的知识发现，是目前人工智能和数据库领域研究的热点问题， 所谓数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程 利用数据挖掘进行数据分析常用的方法主要有分类、回归分析、聚类、关联规则、特征、变化和偏差分析、Web页挖掘等，它们分别从不同的角度对数据进行挖掘。 ①分类。分类是找出数据库中一组数据对象的共同特点并按照分类模式将其划分为
俄歇电子能谱分析原理及方法 XXX 【摘要】近年来，俄歇电子能谱（AES）分析方法发展迅速，它具有很多的优点，比如分析速度快、精度高、需要样品少等等，也因此在很多研究领域的表面分析中都得到了广泛的应用。可以不夸张的说，这个技术为表面物理和化学定量分析奠定了基础。本文主要是介绍俄歇电子能谱分析的主要原理及其在科学研究中的主要应用，旨在让读者对俄歇电子能谱有一个初步的了解。 关键词：俄歇电子能谱；表面物理；化学分析。 前言 近些年来，俄歇电子能谱分析发展如火如荼，在各个领域都有很抢眼的表现。目前有很多的人在研究，将俄歇电子分析技术应用到电子碰撞以及微纳尺度加工等高技术领域，俄歇电子能谱分析方法表现出强大的生命力，同目前已为很人熟悉和赞赏的强有力的分析仪器电子探针相比俄歇电子能仪可能有几个独到之处:( 1 )能分析固体表面薄到只有几分之一原子层内的化学元素组成，这里说的“表面”指的不只是固体的自然表面,也指固体内颗粒的分界面,(2)俄歇电子谱的精细结构中包含有许多化学信自,借此可以推断原子的价态;( 3 )除氢和氦外所有元素都可以分析,特别是分析轻元素最为有利;(4)利用低能电子衍射装置和俄歇能谱分析器相结合的仪器(“LEED一Au-ger”装置),有可能从得到的数据资料中分晶体表面的结构,推断原子在晶胞中的位置。因此,俄歇电子能谱仪作为固体材料分析的一个重要工具,近年来发展很快,研究成果不断出现于最新的文献中。本文主要是想要综合论述俄歇电子能谱的分析方法，以及概述它在各方面的应用。[1] [1]《俄歇电子能谱仪及其应用》许自图 正文 一、俄歇电子能谱分析的原理
1.1俄歇电子能谱发现的历史 1925年法国科学家俄歇在威尔逊云室中首次观察到了俄歇电子的轨迹，并且他正确的解释了俄歇电子产生的过程，为了纪念他，就用他的名字命名了这种物理现象。到了1953年，兰德才从二次电子能量分布曲线中第一次辨识出这种电子的电子谱线，但是由于俄歇电子谱线强度较低，所以当时检测还比较困难。到了1968年，哈里斯应用微分法和锁相放大器，才解决了如何检测俄歇电子信号的问题，也由此发展了俄歇电子能谱仪。俄歇电子能谱仪不仅可以作为元素的组分分析仪器，还可以检测化学环境信息。咋很多的领域都得到了应用，比如基础物理，应用表面科学等等。 1.2俄歇效应 当一束具有一定能量的电子束（一次电子）射到固体表面的时候，原子对电子产生了弹性散射和非弹性散射。非弹性散射使得电子和原子之间发生了能量的转移，发出X-射线以及二次电子。这个时候如果在固体表面安装一个接受电子的探测器，就可以得到反射电子的数目（强度）按能量分布的电子能谱曲线。 图1 入射电子在固体中激发出的二次电子能谱 俄歇电子是指外壳层电子填补内壳层空穴所释放出来的能量激发了外壳层的另外一电子，并且使得它脱离原子核，逃逸出固体表面的电子，这个过程被俄歇发现，所以称为俄歇电子。
16种常用的数据分析方法汇总 2015-11-10分类：数据分析评论（0） 经常会有朋友问到一个朋友，数据分析常用的分析方法有哪些，我需要学习哪个等等之类的问题，今天数据分析精选给大家整理了十六种常用的数据分析方法，供大家参考学习。 一、描述统计 描述性统计是指运用制表和分类，图形以及计筠概括性数据来描述数据的集中趋势、离散趋势、偏度、峰度。 1、缺失值填充：常用方法：易9除法、均值法、最小邻居法、比率回归法、决策树法。 2、正态性检验：很多统计方法都要求数值服从或近似服从正态分布，所以之前 需要进行正态性检验。常用方法：非参数检验的K-量检验、P-P图、Q-Q图、W 检验、动差法。 二、假设检验 1、参数检验 参数检验是在已知总体分布的条件下（一股要求总体服从正态分布）对一些主要的参数（如均值、百分数、方差、相关系数等）进行的检验。 1）U验使用条件：当样本含量n较大时，样本值符合正态分布 2）T检验使用条件：当样本含量n较小时，样本值符合正态分布 A单样本t检验：推断该样本来自的总体均数卩与已知的某一总体均数卩0常为理论值或标准值）有无差别； B配对样本t检验：当总体均数未知时，且两个样本可以配对，同对中的两者在可能会影响处理效果的各种条件方面扱为相似； C两独立样本t检验：无法找到在各方面极为相似的两样本作配对比较时使用。 2、非参数检验 非参数检验则不考虑总体分布是否已知，常常也不是针对总体参数，而是针对总体的某些一股性假设（如总体分布的位罝是否相同，总体分布是否正态）进行检验。
适用情况：顺序类型的数据资料，这类数据的分布形态一般是未知的 A 虽然是连续数据，但总体分布形态未知或者非正态； B 体分布虽然正态，数据也是连续类型，但样本容量极小，如10 以下； 主要方法包括：卡方检验、秩和检验、二项检验、游程检验、K-量检验等。 三、信度分析检査测量的可信度，例如调查问卷的真实性。 分类： 1、外在信度：不同时间测量时量表的一致性程度，常用方法重测信度 2、内在信度；每个量表是否测量到单一的概念，同时组成两表的内在体项一致性如何，常用方法分半信度。 四、列联表分析 用于分析离散变量或定型变量之间是否存在相关。对于二维表，可进行卡方检验，对于三维表，可作Mentel-Hanszel 分层分析。 列联表分析还包括配对计数资料的卡方检验、行列均为顺序变量的相关检验。 五、相关分析 研究现象之间是否存在某种依存关系，对具体有依存关系的现象探讨相关方向及相关程度。 1、单相关：两个因素之间的相关关系叫单相关，即研究时只涉及一个自变量和一个因变量； 2、复相关：三个或三个以上因素的相关关系叫复相关，即研究时涉及两个或两个以上的自变量和因变量相关； 3、偏相关：在某一现象与多种现象相关的场合，当假定其他变量不变时，其中两个变量之间的相关关系称为偏相关。 六、方差分析 使用条件：各样本须是相互独立的随机样本；各样本来自正态分布总体；各总体方差相等。 分类1、单因素方差分析：一项试验只有一个影响因素，或者存在多个影响因素时, 只分析一个因素与响应变量的关系2、多因素有交互方差分析：一顼实验有多个影响
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X射线光电子能谱 数据处理
北京科技大学 冶金生态楼109 冯 婷 2011.3
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仪器型号及主要参数 元素组成鉴别 元素定量分析 元素化学态分析
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仪器型号及主要参数
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仪器型号及参数
X射线光电子能谱仪型号： AXIS ULTRADLD（岛津集团
Kratos公司生产）
X射线源：单色化Al靶， Al Kα hυ=1486.6eV 样品分析区域：700μm×300μm 信息采样深度：无机材料<5nm，有机材料<10nm X射线工作功率：一般为150W
数据分析技巧和方法 1.数据分析必须遵循的原则 数据分析是为了验证假设的问题，提供必要的数据验证 数据分析是为了挖掘更多的问题，并找到深层次的原因 不能为了做数据分析而做数据分析 2.数据分析的步骤 数据分析有极广泛的应用范围。典型的数据分析可能包含以下三个步： 1、探索性数据分析，当数据刚取得时，可能杂乱无章，看不出规律，通过作图、造表、用各种形式的方程拟合，计算某些特征量等手段探索规律性的可能形式，即往什么方向和用何种方式去寻找和揭示隐含在数据中的规律性。 2、模型选定分析，在探索性分析的基础上提出一类或几类可能的模型，然后通过进一步的分析从中挑选一定的模型。 3、推断分析，通常使用数理统计方法对所定模型或估计的可靠程度和精确程度作出推断。 数据分析过程实施 数据分析过程的主要活动由识别信息需求、收集数据、分析数据、评价并改进数据分析的有效性组成。 一、识别信息需求 识别信息需求是确保数据分析过程有效性的首要条件，可以为收
集数据、分析数据提供清晰的目标。识别信息需求是管理者的职责管理者应根据决策和过程控制的需求，提出对信息的需求。就过程控制而言，管理者应识别需求要利用那些信息支持评审过程输入、过程输出、资源配置的合理性、过程活动的优化方案和过程异常变异的发现。 二、收集数据 有目的的收集数据，是确保数据分析过程有效的基础。组织需要对收集数据的内容、渠道、方法进行策划。策划时应考虑： ①将识别的需求转化为具体的要求，如评价供方时，需要收集的数据可能包括其过程能力、测量系统不确定度等相关数据； ②明确由谁在何时何处，通过何种渠道和方法收集数据； ③记录表应便于使用； ④采取有效措施，防止数据丢失和虚假数据对系统的干扰。 三、分析数据 分析数据是将收集的数据通过加工、整理和分析、使其转化为信息，通常用方法有： 老七种工具，即排列图、因果图、分层法、调查表、散步图、直方图、控制图； 新七种工具，即关联图、系统图、矩阵图、KJ法、计划评审技术、PDPC法、矩阵数据图； 四、数据分析过程的改进 数据分析是质量管理体系的基础。组织的管理者应在适当时，通过对以下问题的分析，评估其有效性：
实验条件：样品用VG Scientific ESCALab220i-XL型光电子能谱仪分析。激发源为Al KαX射线，功率约300 W。分析时的基础真空为3×10-9 mbar。 电子结合能用污染碳的C1s峰（284.8 eV）校正。 X-ray photoelectron spectroscopy data were obtained with an ESCALab220i-XL electron spectrometer from VG Scientific using 300W AlKα radiat ion. The base pressure was about 3×10-9 mbar. The binding energies were referenced to the C1s line at 284.8 eV from adventitious carbon. 处理软件：Avantage 4.15 XPS数据考盘后的处理数据步骤 Origin作图： 1.open Excel文件，可以看到多组数据和谱图，一个sheet 对应一张谱图及 相应的数据（两列）。 2.将某一元素的两列数据直接拷贝到Origin中即可作出谱图。（注意：X轴 为结合能值，Y轴为每秒计数） 3. 如果某种元素有两种以上化学态，需要进行分峰处理时，按“XPS Peak 分峰步骤”进行。 XPS Peak分峰步骤 1．将所拷贝数据转换成所需格式：把所需拟合元素的数据引入Origin后，将column A和C中的值复制到一空的记事本文档中（即成两列的格式，左边为结合能，右边为峰强），并存盘。如要对数据进行去脉冲处理或截取其中一部分数据，需在Origin中做好处理。 2．打开XPS Peak，引入数据：点Data----Import(ASCII)，引入所存数据，则出现相应的XPS谱图。 3．选择本底：点Background，在所出现的小框中的High BE和Low BE下方将出现本底的起始和终点位置（因软件问题，此位置最好不改，否则无法再回到Origin），本底将连接这两点，Type可据实际情况选择。确定好本底的位置后，回到TXT文本中将不在本底范围内的数据删除，然后保存。再重新Import ASCII。
XPS能谱数据处理 材料,射线光电子能谱数据处理及分峰的分析实例 72例:将剂量为1，10ions/cm，能量为45KeV的碳离子注入单晶硅中，然后在1100C退火2h进行热处理。对单晶硅试样进行XPS测试，试对其中的C高分辨扫瞄谱1s进行解析，以确定各种可能存在的官能团。 分析过程: 1、在Origin中处理数据 图1 将实验数据用记事本打开，其中C表示的是C电子，299.4885表示起始结 1s1s 0.2500表示结合能递减步长，81表示数据个数。从15842开始表示是光合能，- 电子强度。从15842以下数据选中Copy到Excel软件B列中，为光电子强度数据列。同时将299.4885Copy到Excel软件A列中，并按照步长及个数生成结合能数据，见图2
图2 将生成的数据导入Origin软件中，见图3。 图3 此时以结合能作为横坐标，光电子强度作为纵坐标，绘出C谱图，检查谱1s 图是否有尖峰，如果有，那是脉冲，应把它们去掉，方法为点Origin 软件中的Data-Move Data Points，然后按键盘上的,或,箭头去除脉冲。本例中的实验数据没有脉冲，无需进行此项工作。将column A和B中的值复制到一空的记事本文档中(即成两列的格式，左边为结合能，右边为峰强)，并存盘，见图4。
图4 2、打开XPS Peak，引入数据:点Data----Import (ASCII)，引入所存数据，则出现相应的XPS谱图，见图5、图6。 3、选择本底:点Background，因软件问题， High BE和Low BE的位置最
好不改，否则无法再回到Origin，此时本底将连接这两点，Type可据实际情况选择，一般选择Shirley 类型，见图7。 图7 4、加峰: 点Add peak，出现小框，在Peak Type处选择s、p、d、f等峰类型(一般选s)，在Position处选择希望的峰位，需固定时则点fix前小方框，同法还可选半峰宽(FWHM)、峰面积等。各项中的constraints可用来固定此峰与另一峰的关系。点Delete peak可去掉此峰。然后再点Add peak选第二个峰，如此重复。 在选择初始峰位时，如果有前人做过相似的实验，可以查到相应价键对应的峰位最好。但是如果这种实验方法比较新，前人没有做过相似的，就先用标准的峰位为初始值。最优化所有的峰位，然后看峰位位置的变化。 本例中加了三个峰，C元素注入单晶硅后可能形成C-C、C-Si和C-H三个价键。根据这三个价键对应的结合能确定其初始峰位，然后添加。具体过程见图8、9、10。
数据统计分析方法 QC旧七种工具 排列图，因果图，散布图，直方图，控制图，检查表与分层法 QC新七种工具(略) 关联图，KJ法，系统图法，矩阵图法，矩阵数据解析法，过程决策程序图法（PDPC)和箭头图法。 数据统计分析方法-排列图 数据统计分析方法-排列图 排列图是由两个纵坐标，一个横坐标，若干个按高低顺序依次排列的长方形和一条累计百分比折线所组成的，为寻找主要问题或主要原因所使用的图。 例 1： 排列图的优点 排列图有以下优点： 直观，明了－－全世界品质管理界通用 用数据说明问题－－说服力强 用途广泛：品质管理 / 人员管理 / 治安管理 排列图的作图步骤 收集数据(某时间) 作缺陷项目统计表 绘制排列图 画横坐标(标出项目的等分刻度) 画左纵坐标(表示频数) 画直方图形(按每项的频数画) 画右纵坐标(表示累计百分比) 定点表数，写字 数据统计分析方法-因果图 何谓因果图： 对于结果（特性）与原因（要因）间或所期望之效果（特性）与对策的关系，以箭头连接，详细分析原因或对策的一种图形称为因果图。 因果图为日本品管权威学者石川馨博士于1952年所发明，故又称为石川图，又因其形状似鱼骨，故也可称其为鱼骨图，或特性要因图 作因果图的原则 采取由原因到结果的格式 通常从‘人，机，料，法，环’这五方面找原因 ‘4M1E’, Man, Machine, Material, Method, Environment 通常分三个层次：主干线、支干线、分支线 尽可能把所有的原因全部找出来列上 对少数的主要原因标上特殊的标志 写上绘制的日期、作者、有关说明等 作因果图应注意的事项 问题(结果)应单一、具体，表述规范 最后细分出来的原因应是具体的，以便采取措施； 在寻找和分析原因时，要集思广益，力求准确和无遗漏 可召开诸葛亮会，采用头脑风暴法 层次要清，因果关系不可颠倒
论文撰写中要注意的统计学问题（转） (一、均值的计算 在处理数据时，经常会遇到对相同采样或相同实验条件下同一随机变量的多个不同取值进行统计处理的问题。此时，往往我们会不假思索地直接给出算术平均值和标准差。显然，这种做法是不严谨的。 这是因为作为描述随机变量总体大小特征的统计量有算术平均值、几何平均值和中位数等多个。至于该采用哪种均值，不能根据主观意愿随意确定，而要根据随机变量的分布特征确定。 反映随机变量总体大小特征的统计量是数学期望，而在随机变量的分布服从正态分布时，其数学期望就是其算术平均值。此时，可用算术平均值描述随机变量的大小特征；如果所研究的随机变量不服从正态分布，则算术平均值不能准确反映该变量的大小特征。在这种情况下，可通过假设检验来判断随机变量是否服从对数正态分布。如果服从对数正态分布，则几何平均值就是数学期望的值。此时，就可以计算变量的几何平均值；如果随机变量既不服从正态分布也不服从对数正态分布，则按现有的数理统计学知识，尚无合适的统计量描述该变量的大小特征。此时，可用中位数来描述变量的大小特征。 因此，我们不能在处理数据的时候一律采用算术平均值，而是要视数据的分布情况而定。 二、直线相关与回归分析 这两种分析，说明的问题是不同的，既相互又联系。在做实际分析的时候，应先做变量的散点图，确认由线性趋势后再进行统计分析。一般先做相关分析，只有在相关分析有统计学意义的前提下，求回归方程才有实际意义。一般来讲，有这么两个问题值得注意： 一定要把回归和相关的概念搞清楚，要做回归分析时，不需要报告相关系数；做相关分析的时候，不需要计算回归方程。 相关分析中，只有对相关系数进行统计检验（如t检验），P<0.05时，才能一依据r值的大小来说明两个变量的相关程度。必须注意的是，不能将相关系数的假设检验误认为是相关程度的大小。举个例子：当样本数量很小，即使r值较大（如3对数据，r=0.9），也可能得出
数据分析中常用的五个统计学基本概念分析 在回答数据分析入门要具备什么样的能力的问题中，我经常提到统计学知识，统计学是一种利用数学理论来进行数据分析的技术，通过统计学我们可以用更富有信息驱动力和针对性的方式对数据进行操作。 在数据分析工作中，利用统计学，我们可以更深入、更细致地观察数据是如何进行精确组织的，并且基于这种组织结构确定数据分析的方法，来获取更多的信息。今天给大家介绍数据分析中常用的五个统计基本概念。 一、特征统计 特征统计可能是数据科学中最常用的统计学概念。它是你在研究数据集时经常使用的统计技术，包括偏差、方差、平均值、中位数、百分数等等。理解特征统计并且在代码中实现都是非常容易的。请看下图： 上图中，中间的直线表示数据的中位数。中位数用在平均值上，因为它对异常值更具有鲁棒性。第一个四分位数本质上是第二十五百分位数，即数据中的25%要低于该值。第三个四分位数是第七十五百分位数，即数据中的75%要低
于该值。而最大值和最小值表示该数据范围的上下两端。箱形图很好地说明了基本统计特征的作用: 当箱形图很短时，就意味着很多数据点是相似的，因为很多值是在一个很小的范围内分布; 当箱形图较高时，就意味着大部分的数据点之间的差异很大，因为这些值分布的很广; 如果中位数接近了底部，那么大部分的数据具有较低的值。如果中位数比较接近顶部，那么大多数的数据具有更高的值。基本上，如果中位线不在框的中间，那么就表明了是偏斜数据; 如果框上下两边的线很长表示数据具有很高的标准偏差和方差，意味着这些值被分散了，并且变化非常大。如果在框的一边有长线，另一边的不长，那么数据可能只在一个方向上变化很大 二、概率分布 我们可以将概率定义为一些事件将要发生的可能性大小，以百分数来表示。在数据科学领域中，这通常被量化到0到1的区间范围内，其中0表示事件确定不会发生，而1表示事件确定会发生。那么，概率分布就是表示所有可能值出现的几率的函数。请看下图：
XPS 能谱数据处理 能谱数据转化成ASC 码文件后可以用EXCEL 、ORIGIN 等软件进行处理。这篇文章的目的是向大家介绍用ORIGIN 软件如何处理能谱数据，以及它的优势所在。 下面将分三部分介绍如何用ORIGIN 软件处理能谱数据：1、多元素谱图数据处理 2、剖面分析数据处理 3、复杂谱图的解叠 一、多元素谱图的处理： 1、将ASC 码文件用NOTEPAD 打开： 2、复制Y 轴数值。打开ORIGIN ，将Y 轴数据粘贴到B （Y ）： Y 轴数值 X 轴起始点 X 轴步长 采集的数据点总数 元素名称
3、如图：点击工具栏plot，选择line 4、出现下图：点击B（Y），再点击<->Y，使B（Y）成为Y轴数据。然后在“set X values”中输入起始值和步长。 5、点击OK，得到下图：
6、利用ORIGIN提供的工具可以方便的进行平滑、位移。 A.位移： 1）如图：选择analysis→translate→vertical或horizontal可以进行水平或垂直方向的位移。我们以水平位移为例进行讲解。 2）在图中双击峰顶，如图示（小窗口给出的是此点的X，Y值） 3）然后在图中单击其他位置找到合适的X值（小窗口给出的是红十字的X，Y值） 4）双击红十字的位置，峰顶就会位移到此处：
位移可以反复多次的进行，垂直方向的位移和水平方向的一样。 B、平滑 1）如图选择： 2）出现下面的小窗口
3）点击settings出现下面的界面（如果想用平滑后的代替原始的，选择”replace original”,如果想重新做图选”add to worksheet”，下面的数值不用改变） 4）点击operation,选择savizky-golay进行平滑。得到下图： 二、剖面分析数据处理： 1、用写字板打开ASC码文件，选取所需要的元素 元素名称 剖面分析中的CYCLE 数 起始值及步长 Y轴数据
数据统计分析方法大汇总 （含spss简要操作步骤） 数据分析目的：分析出差异、分析出趋势，查找问题、预测未来。 思路：业务理解、数据采集、数据分析、统计结果解读、业务应用和检验 一、数据类型 数值型（尺度）：身高、尿量、金额 计数型（有序）：大中小、快中慢、ⅠⅡⅢ 字符型（名义）：血型、姓名、有无 二、数据分布 正态分布 非正态 三、统计方法 1、定量资料： （1）正态性检验 （2）参数估计 （3）单样本t检验（样本量50内，超50可以U检验） 操作：分析-均数比较-独立样本t检验 （4）双样本独立t检验（成组t检验，用于完全随机设计两样本均数的比较）。假设两样本所代表的总体均数服从正态分布，若方差齐性，t检验，否则，t’检验或秩和检验方差齐性检验：F检验 操作：分析-均数比较-独立样本t检验 （5）配对t检验（实验干预前后、同一对象两种方法） 操作：分析-均数比较-配对样本t检验 （6）方差分析ANOVA（全部观察对象随机分为k个组，k>2，每个组给予不同的干预处理） 实验研究中，按完全随机化原则将受试对象随机分配到一个研究因素的多个水平中去，然后观察实验效应；
在观察研究（调查）中，按某个研究因素的不同水平分组，比较因素的效应。 单因素：成组设计，k=2为独立样本t检验 操作：分析-均数比较-单因素方差分析-因变量/因子-模型（2效应） 两因素：随机区组设计（配伍组设计），实验类型： ●实验研究中将动物按窝别配伍，再随机分配到各个处理组； ●同一受试对象不同时间点上的观察 ●同一样本给予不同处理的比较 操作：分析-一般线性模型-单变量-因变量/固定因子 2、分类资料： （1）卡方分析 应用于分类变量资料，推断两个及多个总体率或总体构成比之间有无差别，两种属性或两个变量之间有无关联性，以及频数分布的拟合优度检验等。 四格表（AB VS 甲乙/有无） 配对四格表：同一研究对象，施加两种方法，四种情况：++、+-、-+、-- 行*列表： ●多个率比较（发病率、污染率：有-无）
数据分析思路 大家去餐厅吃饭时，如果你仔细观察的话，餐厅大致可以分为以下两类付费模式： 1）使用大众点评优惠吸引用户结账 2）直接使用微信或支付宝结账 这两类结账方式，表面看是商家的促销行为不同。但是，从长远来看，第一类餐厅更容易胜出。 这是为什么呢？ 因为第一类餐厅的结账模式是建立在互联网产品基础设施（大众点评或者百度糯米）之上，通过与互联网产品结合，可以积累用户的消费信息，例如消费评论。这就好比线下商店老板比不过淘宝卖家一样，因为淘宝卖家有自己客户的详细购物信息，更了解自己的客户。 更有远见的餐厅老板，会雇佣聪明的数据分析师，来整合挖掘餐厅线下软件（订餐管理软件）和线上用户信息（如大众点评的评论），从而为制定餐厅未来的运营决策提供依据。 然而，很多传统的公司并没有意识去积累用户的消费数据，更别说对数据进行分析来指导公司运营了。说到底，其根本原因是公司的负责人没有数据分析思维。 那么，什么是数据分析思维呢？ 数据分析思维是通过各种方法收集用户的数据，了解用户需求，然后改进你的个人决策，不断迭代。 如何建立数据分析思维呢？ 对于数据分析师来说，刚开始肯定是能做一些有趣的分析，但是长期做数据分析工作，想法总会枯竭，寻找分析思路就变得异常痛苦。可以这么说，分析思
路直接奠定了数据分析结论的准确性和实用性。因此，懂得如何寻找数据分析思路是每个数据分析师必须具备的能力。 面对一个业务场景，我们如何能够寻找到正确的数据分析思路呢？在我看来，所谓正确的分析思路，本质上就是站在一定高度的业务思维逻辑，因此数据分析思路更多考量的还是一名数据分析师对业务的理解和眼界。今天给大家分享一些可以提升自己分析思路的5个方法，希望能给你们带来帮助。 由浅至深分成4项：角色扮演、业务指标、现成模型、维度分析 1角色扮演 这个方法就是尝试把自己“扮演”成公司不同的角色，站在他人的视角上来寻找有哪些需要进行数据分析的点。用这种方式能够找到的数据分析思路往往是对方最需要的，自然也就具有更高的价值。 比如，你可以把自己扮演成公司的销售、投资人、运营、财务、客户、供应商等，站在这些视角寻找有哪些有帮助的分析思路。 之前在一家公司，把自己放在销售的角色上，发现公司对于潜在客户的收集和分析非常缺失，这样就影响了整个公司的销售效果。于是从这个角度出发，专门去相关网站爬取数据，通过地域、规模、员工人数等方面去分析，找出最有可能购买我们服务的潜在客户。最后这个分析结果得到销售团队的极度认可，提升了公司销售业绩。 用这种方法做角色扮演的时候大家一定要尽量贴近角色的日常生活，只有这样才能发现最有价值的分析思路。 2业务指标 这个是非常常见的分析方法。比如公司这个月的销售指标下降了，那么你就着手去分析指标下降的原因；同样，如果指标上升了，也去分析原因。一个公司