微项目统计分析发现数
据价值
Document serial number【NL89WT-NY98YT-NC8CB-NNUUT-NUT108】
【课题】统计分析发现数据价值
第一课时
备课时间：课型：新授
授课时间：
授课班级：
一、教材分析
本节内容为统计分析发现数据价值，主要应用排序、筛选、分类汇总对数据进行处理。分三个专题：排序、筛选、分类汇总。第一课时进行排序筛选的学习，让学生善于分析，能够通过数据解决实际问题。
二、教学目标
知识与技能：
1.理解数据排序、筛选的概念和作用
2.掌握排序、筛选的操作方法
过程与方法：通过学生自主探究和教师设计的需求引导、任务驱动，展开学习活动。
情感态度价值观：感受通过数据分析解决、处理实际问题的过程，培养分析、判断的意识，学会分享信息资源
教学重点：
1.排序及多重排序
2.筛选及条件筛选
教学难点：排序、筛选的操作与作用
三、教学策略
以贴近学生生活的示例引入新课，在复习的基础上引入排序筛选的需求，通过小组合作探究和教师演示理解并掌握相应的概念和操作要点。
教师活动：操作演示，小组点评
参赛选手的成绩已经计算出来了，那么你能快速找出全校前三名吗？下面请同学们探究一下如何对数据进行排序
二、??师生互动??探究新知专题一：完成排行榜。
任务一：对学生成绩进行排序，要求按照成绩由高到低排列
问题1：排序时数据发生什么变化？有没有“张冠
李戴”的现象？为什么？
问题2：排序时如何选择数据？（全选？部分？某
个？）
问题3：制作排行榜使用升序还是降序？
教师指导：操作要点提示，小组长指导
学生活动：自主探究，小组互助，组长指导。
学生活动：优秀学生代表演示
教师活动：要点指导，排序概念及作用
排序：将杂乱无章的数据通过一定的方法按关键字顺序排列
的过程（无序→有序）
学生活动：修正体验
任务二：按年级进行成绩排序.要求：各年级由低到高排列，
各年级成绩由高到低排列
问题1：对于多重排序，可否用排序按钮完成？怎
样做？
问题2：如何一次完成多重排序？执行哪项命令？
教师指导：教师指导学生体验排序的作用和观察数据变化。
要点提示，小组长指导
学生活动：自主尝试体验，组长指导，学生互助完成，优秀
的学生进行上台演示。
教师活动：学生点评，要点指导，规范操作。
数据→排序→添加条件→设参数
熟悉软件
的菜单，
体验排序
的作用和
效果
理解排序
的概念和
作用
用知识解
决问题，
多重排序
怎么办，
让学生在
自主探究
中进一步
掌握排序
的方法
该任务对
任务三的
检验和巩
固，同时
为了锻炼
学生对操
作的归结
能力。
1、某地区2013—2017年的水泥产量如表： 根据资料特征，试用最小二乘法拟合合适的方程，并据以预测2018年的水泥平均产量。（答案：直线，469.5万吨） 2、某地区2013—2017年的小麦产量如表： 计算：（1）2016年的逐期增长量、累计增长量、环比发展速度、定基发展速度、环比增长速度、定基增长速度、增长1%的绝对值；（2）2014—2017年平均发展速度和平均增长速度。（答案：105.85%，5.85%） 3、某企业2018年上半年资料如下： 求：（1）该企业上半年的平均人数；111人（110.67人） （2）该企业上半年的月平均总产值；486万元 （3）该企业3月份的劳动生产率；4.33万元/人 （4）该企业上半年的月平均劳动生产率。4.39万元/人=486/110.67万元/人 4、某地区2017年生猪存栏头数资料如表： 要求：计算一季度（答案：15.75万头）、上半年（答案：16.38万头）、下半年（答案：20万头）及全年的生猪平均存栏头数（答案：18.19万头）。 5、某地区2013—2017年GDP的有关速度指标如表：
要求：（1）填空；(红字原来是空格，现为答案) （2）计算2013—2017年GDP年平均增长速度；（答案：7.99%） （3）若2012年GDP为110亿元，试按此平均增长速度推算2019年的国民生产总值。（答案：188.40亿元） 6、某市A商品零售量资料如下：（单位：万件） 要求：（1）用按季平均法计算A商品零售量的季节比率； 30.40%，45.87%，130.13%，193.60% （2）用趋势剔除法计算A商品零售量的季节比率； 33.00%,46.64%,129.32%,191.04% （3）若2018年A商品零售量若为240万件，分别用两种方法预测各个季度商品零售量分别为多少？ 按季平均法 18.24，27.52，78.08，116.16 趋势剔除法 19.80, 27.98, 77.59, 114.63 7、某企业2018年6月份职工人数变动情况如下：6.1有职工2600人，其中非直接生产人员300人；6.13调离企业24人，其中企业管理人员8人；6.23招进生产工人20人。分别计算该企业非直接生产人员和全部职工的平均人数。（答案：非直接生产人员：（300*12+292*18）/30=295 全部职工的平均人数：（2600*12+2576*10+2596*8）/30=2591） 8、甲乙两位车手进行场地赛，个跑50圈。甲以230千米/小时的速度跑了15圈，以250千米/小时的速度跑了25圈，以270千米/小时的速度跑了10圈；乙以245千米/小时的速度跑了20圈，以250千米/小时的速度跑了20圈，以265千米/小时的速度跑了10圈。请问谁跑得更快？ 答案：乙跑得更快。甲的平均速度为248千米/小时，乙的平均速度为251千米/
微项目统计分析发现数 据价值 Document serial number【NL89WT-NY98YT-NC8CB-NNUUT-NUT108】
【课题】统计分析发现数据价值 第一课时 备课时间：课型：新授 授课时间： 授课班级： 一、教材分析 本节内容为统计分析发现数据价值，主要应用排序、筛选、分类汇总对数据进行处理。分三个专题：排序、筛选、分类汇总。第一课时进行排序筛选的学习，让学生善于分析，能够通过数据解决实际问题。 二、教学目标 知识与技能： 1.理解数据排序、筛选的概念和作用 2.掌握排序、筛选的操作方法 过程与方法：通过学生自主探究和教师设计的需求引导、任务驱动，展开学习活动。 情感态度价值观：感受通过数据分析解决、处理实际问题的过程，培养分析、判断的意识，学会分享信息资源 教学重点： 1.排序及多重排序 2.筛选及条件筛选 教学难点：排序、筛选的操作与作用 三、教学策略 以贴近学生生活的示例引入新课，在复习的基础上引入排序筛选的需求，通过小组合作探究和教师演示理解并掌握相应的概念和操作要点。
教师活动：操作演示，小组点评 参赛选手的成绩已经计算出来了，那么你能快速找出全校前三名吗？下面请同学们探究一下如何对数据进行排序 二、??师生互动??探究新知专题一：完成排行榜。 任务一：对学生成绩进行排序，要求按照成绩由高到低排列 问题1：排序时数据发生什么变化？有没有“张冠 李戴”的现象？为什么？ 问题2：排序时如何选择数据？（全选？部分？某 个？） 问题3：制作排行榜使用升序还是降序？ 教师指导：操作要点提示，小组长指导 学生活动：自主探究，小组互助，组长指导。 学生活动：优秀学生代表演示 教师活动：要点指导，排序概念及作用 排序：将杂乱无章的数据通过一定的方法按关键字顺序排列 的过程（无序→有序） 学生活动：修正体验 任务二：按年级进行成绩排序.要求：各年级由低到高排列， 各年级成绩由高到低排列 问题1：对于多重排序，可否用排序按钮完成？怎 样做？ 问题2：如何一次完成多重排序？执行哪项命令？ 教师指导：教师指导学生体验排序的作用和观察数据变化。 要点提示，小组长指导 学生活动：自主尝试体验，组长指导，学生互助完成，优秀 的学生进行上台演示。 教师活动：学生点评，要点指导，规范操作。 数据→排序→添加条件→设参数 熟悉软件 的菜单， 体验排序 的作用和 效果 理解排序 的概念和 作用 用知识解 决问题， 多重排序 怎么办， 让学生在 自主探究 中进一步 掌握排序 的方法 该任务对 任务三的 检验和巩 固，同时 为了锻炼 学生对操 作的归结 能力。
以下是我在近三年做各类计量和统计分析过程中感受最深的东西，或能对大家有所帮助。当然，它不是ABC的教程，也不是细致的数据分析方法介绍，它只是“总结”和“体会”。由于我所学所做均甚杂，我也不是学统计、数学出身的，故本文没有主线，只有碎片，且文中内容仅为个人观点，许多论断没有数学证明，望统计、计量大牛轻拍。 于我个人而言，所用的数据分析软件包括EXCEL、SPSS、STATA、EVIEWS。在分析前期可以使用EXCEL进行数据清洗、数据结构调整、复杂的新变量计算（包括逻辑计算）；在后期呈现美观的图表时，它的制图制表功能更是无可取代的利器；但需要说明的是，EXCEL毕竟只是办公软件，它的作用大多局限在对数据本身进行的操作，而非复杂的统计和计量分析，而且，当样本量达到“万”以上级别时，EXCEL的运行速度有时会让人抓狂。 SPSS是擅长于处理截面数据的傻瓜统计软件。首先，它是专业的统计软件，对“万”甚至“十万”样本量级别的数据集都能应付自如；其次，它是统计软件而非专业的计量软件，因此它的强项在于数据清洗、描述统计、假设检验（T、F、卡方、方差齐性、正态性、信效度等检验）、多元统计分析（因子、聚类、判别、偏相关等）和一些常用的计量分析（初、中级计量教科书里提到的计量分析基本都能实现），对于复杂的、前沿的计量分析无能为力；第三，SPSS主要用于分析截面数据，在时序和面板数据处理方面功能了了；最后，SPSS兼容菜单化和编程化操作，是名副其实的傻瓜软件。 STATA与EVIEWS都是我偏好的计量软件。前者完全编程化操作，后者兼容菜单化和编程化操作；虽然两款软件都能做简单的描述统计，但是较之 SPSS差了许多；STATA与EVIEWS都是计量软件，高级的计量分析能够在这两个软件里得到实现；STATA的扩展性较好，我们可以上网找自己需要的命令文件（.ado文件），不断扩展其应用，但EVIEWS 就只能等着软件升级了；另外，对于时序数据的处理，EVIEWS较强。 综上，各款软件有自己的强项和弱项，用什么软件取决于数据本身的属性及分析方法。EXCEL适用于处理小样本数据，SPSS、 STATA、EVIEWS可以处理较大的样本；EXCEL、SPSS适合做数据清洗、新变量计算等分析前准备性工作，而STATA、EVIEWS在这方面较差；制图制表用EXCEL；对截面数据进行统计分析用SPSS，简单的计量分析SPSS、STATA、EVIEWS可以实现，高级的计量分析用 STATA、EVIEWS，时序分析用EVIEWS。 关于因果性 做统计或计量，我认为最难也最头疼的就是进行因果性判断。假如你有A、B两个变量的数据，你怎么知道哪个变量是因（自变量），哪个变量是果（因变量）？ 早期，人们通过观察原因和结果之间的表面联系进行因果推论，比如恒常会合、时间顺序。但是，人们渐渐认识到多次的共同出现和共同缺失可能是因果关系，也可能是由共同的原因或其他因素造成的。从归纳法的角度来说，如果在有A的情形下出现B，没有A的情形下就没有B，那么A很可能是B的原因，但也可能是其他未能预料到的因素在起作用，所以，在进行因果判断时应对大量的事例进行比较，以便提高判断的可靠性。 有两种解决因果问题的方案：统计的解决方案和科学的解决方案。统计的解决方案主要指运用统计和计量回归的方法对微观数据进行分析，比较受干预样本与未接受干预样本在效果指标（因变量）上的差异。需要强调的是，利用截面数据进行统计分析，不论是进行均值比较、频数分析，还是方差分析、相关分析，其结果只是干预与影响效果之间因果关系成立的必要条件而非充分条件。类似的，利用截面数据进行计量回归，所能得到的最多也只是变量间的数量关系；计量模型中哪个变量为因变量哪个变量为自变量，完全出于分析者根据其他考虑进行的预设，与计量分析结果没有关系。总之，回归并不意味着因果关系的成立，因果关系的判定或推断必须依据经过实践检验的相关理论。虽然利用截面数据进行因果判断显得勉强，但如果研究者掌握了时间序列数据，因果判断仍有可为，其
数据的价值是提升业务而不仅仅是用户画像 2016年客户开始拥抱大数据，引入外部数据成为热点，市场上出现了各类数据提供商。运营商数据、航旅数据、银联数据、电商数据、物流数据等数据源已经形成数据热点。企业疯狂地追寻外部数据源，引入外部数据成了大数据战略一个重点，外部数据成为企业数据应用的主题，客户画像成为数据应用的主要议题。 数据的应用场景可分为三类，一个是提升业务，一个是降低运营成本，另外一个是精细化运营。用户画像仅仅是数据应用的一个过程，不是数据应用的目的。企业客户知道了用户的个人属性、兴趣爱好，消费偏好，行为标签等信息，丰富了企业对客户的了解，了解了过去不知道到信息。 仅仅是数据应用的一个过程，离企业的业务需求还有较大的距离。数据应用需要解决的不仅仅是让企业重新认识客户(用户画像)，还需要解决从数据到商业决策最后一公里的问题。数据应用的目的是提升业务，帮助企业以较低的成本和较好的客户体验，实现精准营销，提升业务收入。 金融客户拥有较为丰富的个人属性数据、资产数据、信用数据、交易数据。缺少客户在本金融企业之外的金融数据和个人行为数据。大的银行、券商、保险开始对外引入和购买客户的外部行为数据和金融数据，用于丰富标签和用户画像，但是具体如何应用这些标签数据，如何衡量数据价值，如何寻找数据应用场景，都在探索之中。其实金融企业内部的人也不太清楚，也没有一个系统的方式方法去寻找数据应用场景，大家都在摸索中。 市场上最好的数据是运营商数据和银联数据，运营商数据利用DPI技术分析出客户网上行为，为客户打上一些行为标签，例如客户喜欢看的手机品牌、3C产品，客户点击浏览的电商产品，客户浏览的出国、留学、旅游、房产、汽车等网站或网页。 目前电信的DPI标签集中在客户固网访问行为，也就是在PC上的浏览标签，联通的DPI标签集中在移动互联网的访问行为行为和标签，中国移动的DPI标签还在挖掘开发中。移动、电信、联通覆盖的移动互联网用户比例分别为6:2:2，中国移动占了大部分，客户质量较高。另外可以提供移动互联网访问行为表标签的数据厂商是TakingData、极推、个推等第三方数据服务商。 银联的数据集中在刷卡的消费和支出的分级信息，以卡、POS为单位，可以用于风控和信用评估，具体个人的刷卡信息不能提供。 短信服务商可以利用短信来加工一些客户的收入、转账、消费、分期、贷款等信息。误差比较大，无法全面揭示客户收入、资产、消费信息，仅仅可以作为参考。市场上还有一些公司可以提供航旅信息，例如飞行次数、公里、总金额、头等舱次数、经济舱次数，平均票价等。这些信息具有强相关的金融消费属性，容易应用。
第7 章空间数据分析模型 7.1 空间数据 按照空间数据的维数划分，空间数据有四种基本类型：点数据、线数据、面数据和体数据。 点是零维的。从理论上讲，点数据可以是以单独地物目标的抽象表达，也可以是地理单元的抽象表达。这类点数据种类很多，如水深点、高程点、道路交叉点、一座城市、一个区域。 线数据是一维的。某些地物可能具有一定宽度，例如道路或河流，但其路线和相对长度是主要特征，也可以把它抽象为线。其他的线数据，有不可见的行政区划界，水陆分界的岸线，或物质运输或思想传播的路线等。 面数据是二维的，指的是某种类型的地理实体或现象的区域范围。国家、气候类型和植被特征等，均属于面数据之列。 真实的地物通常是三维的，体数据更能表现出地理实体的特征。一般而言，体数据被想象为从某一基准展开的向上下延伸的数，如相对于海水面的陆地或水域。在理论上，体数据可以是相当抽象的，如地理上的密度系指单位面积上某种现象的许多单元分布。 在实际工作中常常根据研究的需要，将同一数据置于不同类别中。例如，北京市可以看作一个点（区别于天津），或者看作一个面（特殊行政区，区别于相邻地区），或者看作包括了人口的“体”。 7.2 空间数据分析 空间数据分析涉及到空间数据的各个方面，与此有关的内容至少包括四个领域。 1）空间数据处理。空间数据处理的概念常出现在地理信息系统中，通常指的是空间分析。就涉及的内容而言，空间数据处理更多的偏重于空间位置及其关系的分析和管理。 2）空间数据分析。空间数据分析是描述性和探索性的，通过对大量的复杂数据的处理来实现。在各种空间分析中，空间数据分析是重要的组成部分。空间数据分析更多的偏重于具有空间信息的属性数据的分析。 3）空间统计分析。使用统计方法解释空间数据，分析数据在统计上是否是“典型”的，或“期望”的。与统计学类似，空间统计分析与空间数据分析的内容往往是交叉的。 4）空间模型。空间模型涉及到模型构建和空间预测。在人文地理中，模型用来预测不同地方的人流和物流，以便进行区位的优化。在自然地理学中，模型可能是模拟自然过程的空间分异与随时间的变化过程。空间数据分析和空间统计分析是建立空间模型的基础。 7.3 空间数据分析的一些基本问题 空间数据不仅有其空间的定位特性，而且具有空间关系的连接属性。这些属性主要表现为空间自相关特点和与之相伴随的可变区域单位问题、尺度和边界效应。传统的统计学方法在对数据进行处理时有一些基本的假设，大多都要求“样本是随机的”，但空间数据可能不一定能满足有关假设，因此，空间数据的分析就有其特殊性（David,2003）。
Excel的统计分析功能 Excel是办公自动化中非常重要的一款软件，很多巨型国际企业和国内行政、企事业单位都用Excel 进行数据管理。它不仅能够方便地进行图形分析和表格处理，其更强大的功能还体现在数据的统计分析研究方面。然而很多缺少数理统计基础知识而对Excel强大统计分析功能不够了解的人却难以更加深入、更高层次地运用Excel。笔者认为，对Excel统计分析功能的不了解正是阻挡普通用户完全掌握Excel的拦路虎，但目前这方面的教学文章却又很少见。下面笔者对Excel的统计分析功能进行简单的介绍，希望能够对Excel进阶者有所帮助。 Microsoft Excel提供了一组数据分析工具，称为“分析工具库”，在建立复杂统计或工程分析时，只需为每一个分析工具提供必要的数据和参数，该工具就会使用适宜的统计或工程函数，在输出表格中显示相应的结果。其中有些工具在生成输出表格时还能同时生成图表。 在使用Excel的“分析工具库”时，如果“工具”菜单中没有“数据分析”命令，则需要安装“分析工具库”。步骤如下：在“工具”菜单中，单击“加载宏”命令，选中“分析工具库”复选框完成安装。如果“加载宏”对话框中没有“分析工具库”，请单击“浏览”按钮，定位到“分析工具库”加载宏文件“Analys32.xll”所在的驱动器和文件夹（通常位于“Microsoft Office\Office\Library\Analysis”文件夹中）（Microsoft OfficeXP：插入光盘，即可） ；如果没有找到该文件，应运行“安装”程序。 安装完“分析工具库”后，要查看可用的分析工具，请单击“工具”菜单中的“数据分析”命令，Excel提供了以下15种分析工具。 1、方差分析(anova) 本工具提供了三种工具，可用来分析方差。具体使用哪一工具则根据因素的个数以及待检验样本总体中所含样本的个数而定。 （1）“Anova：单因素方差分析”分析工具 此分析工具通过简单的方差分析(anova)，对两个以上样本均值进行相等性假设检验（抽样取自具有相同均值的样本空间）。此方法是对双均值检验（如t-检验）的扩充。 （2）“Anova：可重复双因素分析”分析工具 此分析工具是对单因素anova分析的扩展，即每一组数据包含不止一个样本。 （3）“Anova：无重复双因素分析”分析工具 此分析工具通过双因素anova分析（但每组数据只包含一个样本），对两个以上样本均值进行相等性假设检验（抽样取自具有相同均值的样本空间）。此方法是对双均值检验（如t-检验）的扩充。 2、相关系数分析工具 此分析工具及其公式可用于判断两组数据集（可以使用不同的度量单位）之间的关系。总体相关性计算的返回值为两组数据集的协方差除以它们标准偏差的乘积： 可以使用“相关系数”分析工具来确定两个区域中数据的变化是否相关，即，一个集合的较大数据是否与另一个集合的较大数据相对应（正相关）；或者一个集合的较小数据是否与另一个集合的较小数据相对应（负相关）；还是两个集合中的数据互不相关（相关性为零）。 3、协方差分析工具 此分析工具及其公式用于返回各数据点的一对均值偏差之间的乘积的平均值。协方差是测量两组数据相关性的量度。（公式略） 可以使用协方差工具来确定两个区域中数据的变化是否相关，即，一个集合的较大数据是否与另一个
第十章 数据的统计描述和分析 数理统计研究的对象是受随机因素影响的数据，以下数理统计就简称统计，统计是以概率论为基础的一门应用学科。 数据样本少则几个，多则成千上万，人们希望能用少数几个包含其最多相关信息的数值来体现数据样本总体的规律。描述性统计就是搜集、整理、加工和分析统计数据，使之系统化、条理化，以显示出数据资料的趋势、特征和数量关系。它是统计推断的基础，实用性较强，在统计工作中经常使用。 面对一批数据如何进行描述与分析，需要掌握参数估计和假设检验这两个数理统计的最基本方法。 我们将用Matlab 的统计工具箱(Statistics Toolbox)来实现数据的统计描述和分析。 §1 统计的基本概念 1.1 总体和样本 总体是人们研究对象的全体，又称母体，如工厂一天生产的全部产品（按合格品及废品分类），学校全体学生的身高。 总体中的每一个基本单位称为个体，个体的特征用一个变量（如x ）来表示，如一件产品是合格品记0=x ，是废品记1=x ；一个身高170（cm ）的学生记170=x 。 从总体中随机产生的若干个个体的集合称为样本，或子样，如n 件产品，100名学生的身高，或者一根轴直径的10次测量。实际上这就是从总体中随机取得的一批数据，不妨记作n x x x ,,,21Λ，n 称为样本容量。 简单地说，统计的任务是由样本推断总体。 1.2 频数表和直方图 一组数据（样本）往往是杂乱无章的，作出它的频数表和直方图，可以看作是对这组数据的一个初步整理和直观描述。 将数据的取值范围划分为若干个区间，然后统计这组数据在每个区间中出现的次数，称为频数，由此得到一个频数表。以数据的取值为横坐标，频数为纵坐标，画出一个阶梯形的图，称为直方图，或频数分布图。 若样本容量不大，能够手工作出频数表和直方图，当样本容量较大时则可以借助Matlab 这样的软件了。让我们以下面的例子为例，介绍频数表和直方图的作法。 例1 学生的身高和体重
数据统计与分析（SPSS） 一、课程属性说明 适用对象：教育技术学专业，电子信息科学与技术专业，广告学专业 课程代码：11200913 课程类别：专业任选课 所属学科：计算机科学与技术 授课学期：第8学期 学时：讲授54学时，实验34时 学分：3 教材： 《SPSS for Windows 统计与分析》，卢纹岱主编，电子工业版社，2000年版参考书： 考核方式：考查 评分方法：试验报告20%，上机考试 80% 前导课程：计算机基础，线性代数，概率统计
二、大纲制定依据 对数据进行统计分析是一种十分重要的信息获得的方法，很多领域均需要做这方面的工作。传统的统计分析是由人工计算求解；现在随着计算机应用的普及，越来越多的统计分析工作是由计算机来完成的，现在最为流行也最容易被广大用户接受的统计分析软件是SPSS，本课程就以介绍该软件为核心，并渗透介绍一些统计分析的数学方法，从而满足各专业学生对数据统计分析知识和技能的需求。 三、课程概要与目的任务 1.课程概要 本课程主要由三大部分构成：（1）基本概念和基本操作，其中包括SPSS概述、系统运行管理方式、数据统计处理、数据文件的建立与编辑、文件操作与文本文件编辑；（2）统计分析过程，其中包括统计分析概述、基本统计分析、相关分析均值比较与检验、方差分析、回归分析、据类分析与辨别分析、因子分析、非参数检验、生存分析；（3）统计图形生成与编辑，其中包括生成统计图形、编辑统计图形，创建交互式图形、修饰交互图形 2.课程目的和任务 本课程的目的和任务是使学生理解SPSS软件的功能和应用方法，并能开展简单的数据统计与分析工作。
空间数据分析报告 —使用Moran's I统计法实现空间自相关的测度1、实验目的 （1）理解空间自相关的概念和测度方法。 （2）熟悉ArcGIS的基本操作，用Moran's I统计法实现空间自相关的测度。2、实验原理 2.1空间自相关 空间自相关的概念来自于时间序列的自相关，所描述的是在空间域中位置S 上的变量与其邻近位置Sj上同一变量的相关性。对于任何空间变量（属性）Z，空间自相关测度的是Z的近邻值对于Z相似或不相似的程度。如果紧邻位置上相互间的数值接近，我们说空间模式表现出的是正空间自相关；如果相互间的数值不接近，我们说空间模式表现出的是负空间自相关。 2.2空间随机性 如果任意位置上观测的属性值不依赖于近邻位置上的属性值，我们说空间过程是随机的。 Hanning则从完全独立性的角度提出更为严格的定义，对于连续空间变量Y,若下式成立，则是空间独立的： 式中，n为研究区域中面积单元的数量。若变量时类型数据，则空间独立性的定义改写成 式中，a,b是变量的两个可能的类型，i≠j。 2.3Moran's I统计 Moran's I统计量是基于邻近面积单元上变量值的比较。如果研究区域中邻近面积单元具有相似的值，统计指示正的空间自相关；若邻近面积单元具有不相似的值，则表示可能存在强的负空间相关。
设研究区域中存在n 个面积单元，第i 个单位上的观测值记为y i ，观测变量在n 个单位中的均值记为y ，则Moran's I 定义为 ∑∑∑∑∑======n i n j ij n i n j ij n i W W n I 11 11j i 1 2i ) y -)(y y -(y )y -(y 式中，等号右边第二项∑∑==n 1i n 1j j i ij )y -)(y y -(y W 类似于方差，是最重要的项，事 实上这是一个协方差，邻接矩阵W 和) y -)(y y -(y j i 的乘积相当于规定)y -)(y y -(y j i 对邻接的单元进行计算，于是I 值的大小决定于i 和j 单元中的变量值对于均值的偏离符号，若在相邻的位置上，y i 和y j 是同号的，则I 为正；y i 和y j 是异号的， 则I 为负。在形式上Moran's I 与协变异图 {}{}u ?-)Z(s u ?-)Z(s N(h)1(h)C ?j i ∑=相联系。 Moran's I 指数的变化范围为（-1,1）。如果空间过程是不相关的，则I 的期望接近于0，当I 取负值时，一般表示负自相关，I 取正值，则表示正的自相关。用I 指数推断空间模式还必须与随机模式中的I 指数作比较。 通过使用Moran's I 工具，会返回Moran's I Index 值以及Z Score 值。如果Z score 值小于-1.96获大于1.96，那么返回的统计结果就是可采信值。如果Z score 为正且大于1.96，则分布为聚集的；如果Z score 为负且小于-1.96，则分布为离散的；其他情况可以看作随机分布。 3、实验准备 3.1实验环境 本实验在Windows 7的操作系统环境中进行，使用ArcGis 9.3软件。 3.2实验数据 此次实习提供的数据为以湖北省为目标区域的bount.dbf 文件。.dbf 数据中包括第一产业增加值，第二产业增加值万元，小学在校学生数，医院、卫生院床位数，乡村人口万人，油料产量，城乡居民储蓄存款余额，棉花产量，地方财政一般预算收入，年末总人口(万人)，粮食产量，普通中学在校生数，肉类总产量，规模以上工业总产值现价（万元）等属性，作为分析的对象。
Kano模型的数据统计分析 1、用户需求分类 1．1 Kano模型 可以把基本品质、期望品质、和魅力品质理解为客户对产品的要求：功能要求---性价比/品牌效应---附加值/特殊性。 1．2 用户需求分类 将每项用户需求按照Kano模型进行分类，即分为基本品质、期望品质和惊喜品质。先进行用户意见调查，然后对调查结果进行分类和统计。 1．2．1 市场调查 对每项用户需求，调查表列出正反2个问题。例如，用户需求为“一键通紧
急呼叫”，调查问题为“一键通紧急呼叫能随呼随通，您的感受如何?”以及“一键通紧急呼叫不能随呼随通，您的感受如何?”，每个问题的选项为5个，即满足、必须这样、保持中立、可以忍受和不满足。 注：√表示用户意见 1． 2．2 调查结果分类 通过用户对正反2个问题的回答，分析后可以归纳出用户的意见。例如，对某项用户需求，用户对正向问题的回答为“满足”，对反向问题的回答为“不满足”，则用户认为该项需求为“期望品质”。每项用户需求共5×5—25个可能结果。
基本品质、期望品质和惊喜品质是3种需要的结果。其他3种结果分别为可疑、反向和不关心，这是不需要的，必须排除。 (1)可疑结果（用户的回答自相矛盾）。可疑结果共2个，即用户对正反问题的回答均为“满足”或“不满足”。例如，对于“一键通紧急呼叫”，正向问题为“一键通紧急呼叫能随呼随通，您的感受如何?”，用户回答是“满足”；反向问题为“一键通紧急呼叫不能随呼随通，您的感受如何?”，用户回答还是“满足”。这表明无论一键通紧急呼叫是否能随呼随通，用户都会满足，这显然是自相矛盾的。出现可疑结果有2种可能：一是用户曲解了正反问题，二是用户填写时出现错误。统计时需要去除可疑结果。 (2)反向结果（用户回答与调查表设计者的意见相反）。正向问题表明产品具有某项用户需求，反向问题表明不具备该用户需求，正向问题比反向问题具有更高的用户满意，但用户回答却表明反向问题比正向问题具有更高的客户满意度。例如，对用户需求“一键通紧急呼叫”，正向问题为“一键通紧急呼叫能随呼随通，您的感受如何?”，用户回答为“不满足”，反向问题为“一键通紧急呼叫不能随呼随通，您的感受如何?”，用户的回答为“满足”，这显然与调查表设计者的意见相反。反向结果较多时，表明调查表的设计存在问题，需要改进。
统计分析的价值及提高策略 统计分析工作人员是认识社会的有力武器，它就好比经济运行中的医生；它不仅是由统计任务（搜集、整理、分析）所决定的，同时也是统计工作自身发展所决定的。统计分析是“度”的科学，无论是领导工作，还是从事经济工作统计工作，都要学会定量分析这门“度”的科学，科学的度量分析就是要实事求是地评价经济发展情况。准确反映经济增长的快慢，完成水准的好坏，利用水准的多少，普及水准的高低，而且还反映了它的限度（最高或最低限度）、密度（万人网点）、强度（人均水平）以及关联度、相关性等。增强统计分析研究工作，不仅有利于更好地发挥统计的整体功能，而且也是提升统计工作水平和加快统计方法制度改革的突破口，统计分析还是开创统计工作新局面的一条重要途径。事实证明，无论任何单位，只要把统计分析工作搞好，统计工作的作用就发挥得好，就会受到单位领导和社会各界的高度重视。总之，通过搞好统计分析，可以发挥统计部门的优势，发现统计工作的新问题，从而开创统计工作的新局面，有利于改革创新，发挥统计部门的整体功能，通过统计分析还可以培养一批优秀的统计干部。 一、统计分析水平的提升 要提升统计分析水平，关键在于分析研究的方法能否有突破性进展，力求突出一个“新”字。即：所研究的内容要新、且研究应用的方法要新。 （一）研究内容的要求研究内容要新，主要做到以下几点：第一，要提升和把握经济分析发展的脉搏与能力；第二，要提升预警、预测的能力；第三，要深化量的分析；第四，要把握政策的取向和选择的能力；第五，要增加时代感，主动反映新情况，反映时代气息；第六，要有全局观和合历史观，把定量与定性分析结合起来；第七，要努力努反映地方的特色；第八，要研究体制变化带来的新变化；第九，要在分析的深度下工大，要增强可操作性建议。
精选范文、公文、论文、和其他应用文档，希望能帮助到你们！ SPSS简单数据统计分析报告
目录 一、数据样本描述 (4) 二、要解决的问题描述 (4) 1 数据管理与软件入门部分 (4) 1.1 分类汇总 (5) 1.2 个案排秩 (5) 1.3 连续变量变分组变量 (5) 2 统计描述与统计图表部分 (5) 2.1 频数分析 (5)
2.2 描述统计分析 (5) 3 假设检验方法部分 (5) 3.1 分布类型检验 (5) 3.1.1 正态分布 (6) 3.1.2 二项分布 (6) 3.1.3 游程检验 (6) 3.2 单因素方差分析 (6) 3.3 卡方检验 (6) 3.4 相关与线性回归的分析方法 (6) 3.4.1 相关分析（双变量相关分析&偏相关分析） (6) 3.4.2 线性回归模型 (6) 4 高级阶段方法部分 (6) 三、具体步骤描述 (7) 1 数据管理与软件入门部分 (7) 1.1 分类汇总 (7) 1.2 个案排秩 (8) 1.3 连续变量变分组变量 (10) 2 统计描述与统计图表部分 (11) 2.1 频数分析 (11) 2.2 描述统计分析 (14) 3 假设检验方法部分 (16) 3.1 分布类型检验 (16)
3.1.1 正态分布 (16) 3.1.2 二项分布 (17) 3.1.3 游程检验 (18) 3.2 单因素方差分析 (22) 3.3 卡方检验 (24) 3.4 相关与线性回归的分析方法 (26) 3.4.1 相关分析 (26) 3.4.2 线性回归模型 (28) 4 高级阶段方法部分 (32) 4.1 信度 (32) 一、数据样本描述 本次分析的数据为某公司474名职工状况统计表，其中共包含11个变量，分别是：id（职工编号），gender(性别)，bdate(出生日期)，edcu（受教育水平程度），jobcat（职务等级），salbegin（起始工资），salary（现工资），jobtime(本单位工作经历<月>)，prevexp(以前工作经历<月>)，minority(民族类型)，age(年龄)。通过运用SPSS统计软件，对变量进行统计分析，以了解该公司职工总体状况，并分析职工受教育程度、起始工资、现工资的分布特点及相互间的关系。 二、要解决的问题描述 1 数据管理与软件入门部分
实训一利用Excel进行数据整理和描述性统计分析 一、实训目的 目的有三：（1）掌握Excel中基本的数据处理方法；（2）学会使用Excel进行统计分组；（3）学会使用Excel计算各种描述性统计指标，能以此方式独立完成相关作业。 二、实训要求 1、已学习教材相关内容，理解数据整理中的统计计算问题；理解描述性统计指标中的统计计算问题；已阅读本次实训指导书，了解Excel中相关的计算工具。 2、准备好一个统计分组问题、准备好一个或几个描述性统计指标计算问题及相应数据（可用本实训所提供问题与数据）。 3、以Word文件形式（其中的统计表和统计图用Excel制作）提交实训报告（含：实训过程记录、疑难问题发现与解决记录（可选））。此条为所有实训所要求。 三、实训内容和操作步骤 （一）问题与数据 有顾客反映某家航空公司售票处售票的速度太慢。为此，航空公司收集了解100位顾客购票所花费时间的样本数据（单位：分钟），结果如下表。 航空公司认为，为一位顾客办理一次售票业务所需的时间在五分钟之内就是合理的。上面的数据是否支持航空公司的说法？顾客提出的意见是否合理？请你对上面的数据进行适当的分析，回答下列问题。
（1）对数据进行等距分组，整理成频数分布表，并绘制频数分布图（直方图、折线图、饼图）。 （2）根据分组后的数据，计算中位数、众数、算术平均数和标准差。 （3）分析顾客提出的意见是否合理？为什么？ （4）使用哪一个平均指标来分析上述问题比较合理？ 答：（1）： 2：
从表中我们可以得到中位数为2.5众数为1平均数为3.17标准差为2.864 （3）：合理，虽然他的平均数是3.17<5属于正常范围，但是依旧有将近20%的购票时间>5分钟属于超过正常范围，那就是速度太慢了。平均数不能代表一切。 所以顾客提出的理由是正确的，购票太慢的现象确实存在。 （4）：平均数比较合理，它能较好的反映购票的大概时间。比较有代表性！ 实训二用Excel数据分析功能进行统计整理 和计算描述性统计指标 一、实训目的 学会使用Excel数据分析功能进行统计整理和计算各种描述性统计指标，能以此方式独立完成相关作业。 二、实训要求 1、已学习教材相关内容，理解统计整理和描述性统计指标中的统计计算问题；已阅读本次实验导引，了解Excel中相关的计算工具。 2、准备好一个统计分组问题、准备好一个或几个数字特征计算问题及相应数据（可用本实验导引所提供问题与数据）。 3、以Word文件形式（其中的统计表和统计图用Excel制作）提交实训报告（含：实训过程记录、疑难问题发现与解决记录（可选））。此条为所有实训所要求。 三、实训内容和操作步骤 （一）问题与数据 在一家财产保险公司的董事会上，董事们就加入世界贸易组织后公司的发展战略问题展开了激烈讨论，其中一个引人关注的问题就是如何借鉴国外保险公司的先进管理经验，提高自身的管理水平。有的董事提出，2003年公司的各项业务与去年相比有太大增长，除经济环境和市场竟争等因素外，对家庭财产保险的业务开展得不够，公司在管理方式上也存在问题。他认为，中国的家庭财产保险市场潜力巨大，应加大扩展这在业务的力度，同时，对公司家庭财产推销员实行目标管理，并根据目标完成情况建立相应的奖惩制度。董
微项目4 统计分析发现数据价值 一、教材分析 本节内容为统计分析发现数据价值，主要应用排序、筛选、分类汇总对数据进行处理。本节课进行排序、筛选、分类汇总的学习，让学生善于分析，能够通过数据解决实际问题。 二、教学目标 知识与技能： 1.理解数据排序、筛选、分类汇总的概念和作用 2.掌握排序、筛选的操作方法，了解分类汇总 过程与方法：通过学生自主探究和教师设计的需求引导、任务驱动，展开学习活动。 情感态度价值观：感受通过数据分析解决、处理实际问题的过程，培养分析、判断的意识，学会分享信息资源 教学重点： 1. 学会排序及多重排序 2. 学会筛选操作 3. 了解分类汇总 教学难点：排序、筛选、分类汇总的操作与作用 三、教学策略 以贴近学生生活的示例引入新课，引入排序筛选的需求，通过小组合作探究和教师演示理解并掌握相应的概念和操作要点。
学生活动：优秀学生代表演示 教师活动：要点指导，排序概念及作用 排序：将杂乱无章的数据通过一定的方法按关键字顺序排列的过程（无序→有序） 学生活动：修正体验 专题2 1、单击任意一个单元格，执行“数据”“排序和筛选”“筛选”，在每个表头出现三角形筛选标记符，筛选“睡觉时间”为9的同学名单； 2、取消筛选条件，筛选“学习时间”“数字筛选”“大于或等于11”，“运动”“数字筛选”“大于或等于1”，完成名单筛选。学生活动：自主尝试体验，组长指导，学生互助完成，优秀的学生进行上台演示。 教师指导：教师巡视学生操作情况，并及时给予提示，指导小组长， 学生活动：在学案及组长的帮助下完成体验筛选的作用，优秀学生操作演示 教师活动：操作点评，知识点讲解，问题解决。 筛选：将电子表格中满足一定条件的数据“挑选”出来。（根据条件显示和隐藏） 学生活动：修正操作，体验条件筛选 教师活动：规范操作 总结梳理：筛选的概念，作用，方法 专题3分类汇总 1、单击“组号”列任意一个单元格执行升序排列分类； 2、执行“数据”“分级显示”“分类汇总”。 拓展提升： 打开“部分城市GDP一览表”，分别执行如下几个操作： 1.对“2016年GDP”筛选“大于或等于1”城市 2.对“年均增长率”进行降序排列； 3.对“人均GDP”进行降序排列： 4、对“所属地区”分类汇总“2016年GDP” 5、对比工作表“城市GDP”和“人民期望”理解排序的概念和作用 用知识解决问题，多重排序怎么办，让学生在自主探究中进一步掌握排序的方法 锻炼学生对操作的归结能力。
统计分析往往是从了解数据的基本特征开始的。描述数据分布特征的统计量可分为两类：一类表示数量的中心位置，另一类表示数量的变异程度（或称离散程度）。两者相互补充，共同反映数据的全貌。 这些内容可以通过SPSS中的“Descriptive Statistics”菜单中的过程来完成。 1 频数分析 (Descriptive Statistics - Frequencies) 频数分布分析主要通过频数分布表、条形图和直方图，以及集中趋势和离散趋势的各 种统计量来描述数据的分布特征。 下面我们通过例子来学习单变量频数分析操作。 1) 输入分析数据 在数据编辑器窗口打开“data1-2.sav”数据文件。 2)调用分析过程 在主菜单栏单击“Analyze”，在出现的下拉菜单里移动鼠标至“Descriptive Statistics”项上，在出现的次菜单里单击“Frequencies”项，打开如图3-4所示的对话框。 图3-4 “Frequencies” 对话框 3)设置分析变量 从左则的源变量框里选择一个和多个变量进入“Variable(s):”框里。在这里我们选“三化 螟蚁螟[虫口数]”变量进入“Variable(s):”框。 4)输出频数分布表
Display frequency tables，选中显示。 5)设置输出的统计量 单击“Statistics”按钮，打开图3-5所示的对话框，该对话框用于选择统计量： 图3-5 “Statistics”对话框 ①选择百分位显示“Percentiles Values”栏： Quartiles：四分位数，显示25%、50%和75%的百分位数。 Cut points for 10 equal groups：将数据平分为输入的10个等份。 Percentile(s):：用户自定义百分位数，输入值0—100之间。选中此项后，可以利用“Add”、“Change”和 “Remove”按钮设置多个百分位数。 ②选择变异程度的统计量“Dispersion”：（离散趋势） Std.deviation标准差 Minimum 最小值 Variance 方差 Maximum 最大值 Range 极差 S.E.mean均值标准误 ③选择表示数据中心位置的统计量“Central Tendency”：（集中趋势） Mean 均值 Median 中位数 Mode 众数 Sum 算术和
初中八年级上册信息技术挖掘数据的价值微项目4 统计分析发现数据 价值 【指导学时】 1课时 【教学建议】 学生在看电影、读课外书以及开运动会、做演讲的时候，都在进行着与数据相关的活动，指导他们细心收集、整理、保存这些数据。 排序对学生来说看似简单，实则经常出错，教师在教学过程中应适当重视。排序不是最终目的，该项目最终目的是让学生通过数据排序，发现数据中的价值，用来指导学生的学习和生活。例如：通过各种排行榜的制作，分析高居榜首的图书、音乐的价值，是否对他人的借阅和赏析具有一定的借鉴之处。 【教学目标】 1．学会科学地采集、加工数据的方法。 2．掌握数据的排序方法。 3．学会合法地分享信息。 4．通过数据分析发现数据中的价值。 【教学方法】 分组探索。 【教学过程】 第一环节：项目规划 首先，小组内进行分工合作，根据个人的特长与爱好，搜集相关的数据，如本年度最受观众喜爱的国产影片的收视率、学生喜爱的课外书的阅读量、学校运动会某项目的成绩、演讲比赛的成绩等，数据量尽可能大一些。然后，将收集好的数据制作成Excel表格。 第二环节：项目实施 1．对制作好的二维表格进行简单地加T处理，可以使用与Word相似的边框与底纹进行修饰，使之既符合生活实际，又给人以美的享受。 2．小组同学通过白主探究完成数据的排序。
3．小组同学通过网络共享各自的项目。 第三环节：项目交流 1．小组内讨论每个同学完成的表格内容，然后进行交流，交流各自项目的优势与不足。 2．确定小组的特色、个人的创新，汇总、整理出本组最优秀的作品。 3．在全班进行分组交流。 4．通过交流，每位同学完善自己的作品。
数据统计分析中应用数据挖掘技术及效益分析 传统的数据统计分析方法是利用数据库系统已有的数据进行简单的统计归类分析，可以方便快捷对数据进行录入、查询、修改、更新、统计等功能。但是传统数据统计分析方法无法及时准确地发现数据中存在的关系和规则，无法快速提取企业决策者需要的精准分析数据，致使企业决策者很难根据现有的统计数据预测未来的发展趋势。很容易丢失商机，造成企业的被动，为企业发展壮大带来巨大的阻力。因此急需一种新的技术来实现企业的这些需求。本文重点分析的数据挖掘技术可以替代对海量数据无法胜任的传统数据统计分析方法，它将传统的数据分析方法与处理大量数据的复杂算法相结合。数据挖掘为探查和分析新的数据类型以及用新方法分析旧有数据类型提供了强大准确的处理能力，在海量数据处理方面得到广泛应用并取得非常好的经济及社会效益。 0 引言 新世纪以来，随着互联网及信息技术的飞速发展和应用，使我国的信息化得到前所未有的爆炸式增长，各个行业相继完成信息化改造，极大地提升了人们的生活水平与生产效率。同时，也使各行业进入到信息化发展的轨道上，进一步提升了企业生产效益。正是由于经济的飞速发展，各行业发展都已积累了海量的数据信息。但是传统的数据分析方法和工具仅仅能实现简单的录入、查询、更改、统计、输出等
非常低等的功能，无法及时快速地发现数据跟数据之间存在的关系与规则，无法根据已有的海量数据有效预测未来的发展趋势，不能及时为企业决策提供有力的数据支持。 数据挖掘技术的出现技术填补了大量企业的这一需求，数据挖掘技术可以高效地挖掘数据背后隐藏的关系跟规则，非常方便地把这些海量信息予以统计、分析及利用成为当前各行业需要解决的首个问题。为企业决策提供及时准确的统计学数据支持，为企业发展壮大提供很好的数据分析工具。而海量数据挖掘技术的出现，保证了海量数据信息的合理利用，同时加快了我国信息化技术的发展。 1 数据挖掘技术定义 数据挖掘技术起源于情报分析，其过程是一个从大量的、不完整的、有噪声的、模糊的随机数据被从隐含在大量数据中提取的过程，数据挖掘的情报资料是人们事先不知道的，但可能是有用的信息和知识。在大多数情况下，人们利用计算机等信息工具的时候只知道，存储数据，数据被存储的越来越多，但不知道这些海量数据中隐藏着很多重要的规律、规则等信息，数据挖掘技术就是一种可以从大量的数据中挖掘出有用重要信息的一种数据分析工具。如图1所示。 2 数据挖掘常用的方法