在SPSS里用Duncan's multiple range test进行多组样本间差异显著性分析
1. 软件
SPSS v17.0
2. 方法
Duncan's multiple range test
3. 适用范围
比较两组以上样本均数的差别，这时不能使用t检验方法作两两间的比较（如有人对四组均数的比较，作6次两两间的t检验），这势必增加两类错误的可能性（如原先a定为0.05，这样作多次的t检验将使最终推断时的a>0.05）。故对于两组以上的均数比较，必须使用方差分析的方法，当然方差分析方法亦适用于两组均数的比较。方差分析可调用此过程可完成。本过程只能进行单因素方差分析，即完全随机设计资料的方差分析。
4. 数据格式
X是每组实验每次重复的数值，factor是实验分组
5. 实现方法
Analyze->Compare Means->One-Way ANOVA
点击PostHoc...选择方法，设置显著水平
6. 查看结果
看Post Hoc Tests部分的表格
按照显著性水平P<0.05分成3列，三者之间有着显著性差异（factor1，factor2，factor3和factor4），factor3和factor4之间差异不显著。
7.在表格中标明差异显著性
根据这一结果即可做表格，四组分别以a,b,c,c标明其显著性差异。
小写字母代表是在0.05水平下比较，差异显著；大写字母代表在0.01水平下比较，差异极显著。
参考资料
SPSS FOR WINDOWS简明教程
关于两组数据的相关性分析我通过查阅资料和同学们分组讨论等总结性阐述了关于两组变量间相关关系的统计分析。通过学习和阐述我对两组数据的相关性分析的问题有了比较深的了解． 研究典型相关分析的原理、典型成分的计算方法及计算步骤．把两组变量Ｘ与ｙ转化为具有最大相关性的若干对典型成分，直到两组变量的相关性被分解．通过典型相关系数及其显著性检验．选择典型成分分析两组变量的相关性．实例表明只有第一个典型相关系数能通过显著性检验，而其它两个典型相关系数显著为零，放应选取第一对典型成分Ｆ，和Ｇｌ傲分析．典型相关分析是研究两组随机变量之间相关性的一种统计分析方法，它将两组随机变量间的相关信息更加充分地挖掘出来，分别在两组随机变量中提取相关性最大的两个成分，通过测定这两个成分之间的相关关系，可以推测两组随机变量的相关关系．典型相关分析的方法由霍特林于１９３６年首次提出．在许多实际问题中，需要研究两组变量之间的相关性．例如：研究成年男性体型与血压之间的关系；研究国民经济的投入要素与产出要素这两组变量之间的联系情况；研究临床症状与所患疾病；研究原材料质量与相应产品质量；研究居民营养与健康状况的关系；研究人体形态与人体功能的关系；研究身体特征与健身训练结果的关系．首先，我们应该进行变量指标的选择，如成年男性体型与血压之间的关系中，体型可用身高、体重、体型
指数等指标来表示，血压可用收缩压、舒张压、脉率等指标来表示；又如身体特征与健身训练结果的关系中，身体特征可用体重、腰围、脉搏表示，而训练结果可用单杠、弯曲、跳高等指标来体现．其次是样本数据的收集．最后，利用典型相关分析的原理进行研究． 相信这个对我以后的统计学的研究会有很大的帮助.
数据分析有什么作用？ 很多人会问数据分析是干什么？有什么作用呢？下面就来看看西线学院是 怎么看待数据分析的作用。 数据分析的作用 单纯的谈数据分析的作用其实意义并不大，所以在谈论作用之前我们首先的考虑是受众对象，比如对个人而言，因为身体传感设备，让我们的日常锻炼、身体素质等各项指标都得以数据化，最终完成个人身体和生活习性的自我量化，进而改进调节个人日常生活规律，让我们更好的生活。而对于企业而言，数据分析的作用则主要体现在三大领域：一是对业务的改进优化；二是帮助业务发现机会；三是创造新的商业价值。 改进优化业务方面，通俗的说就是让业务变得更好。让业务变得更好对企业而言主要体现在两大方面： 一是对企业用户体验的改进方面，优化原有业务流程，为用户提供更好的用户体验。 二是体现在对企业资源的合理化分配利用上，更合理的优化配置企业资源，进而达到效益最大化的目的。例如我们企业日常运营中的广告投放以及内部广告资源分配优化等就属于此范畴，一方面利用精准化广告投放，提高广告投放效率，另一方面根据广告引流客户量的大小做好企业资源分配，进而提高用户体验，提升用户留存率。 帮助业务发现机会主要是利用数据查找发现人们思维上的盲点，进而发现新的业务机会的过程。 创造新的商业价值模式方面，主要是在数据价值的基础上形成新的商业模式，将数据价值直接转化为金钱模式或离金钱更近的过程。例如腾讯、阿里巴巴等企业就利用其拥有广泛用户数据的基础上，分别成立了腾讯征信、芝麻信用等新的业务关联企业，而这些征信企业进而衍生出相关“刷脸”业务，将其扩展到租车、租房等领域。 此外，数据分析在企业运营过程中还发挥着“医生”般的作用，一方面提供对企业日常运营活动的体检服务，对业务运营过程中可能会出现的问题作预警，将问题处理在萌芽状态，防患于未来。例如企业业务扩充过程中的投资合并，对
在SPSS里用Duncan's multiple range test进行多组样本间差异显著性分析 1. 软件SPSS v17.0 2. 方法Duncan's multiple range test 3. 适用范围 比较两组以上样本均数的差别，这时不能使用t检验方法作两两间的比较（如有人对四组均数的比较，作6次两两间的t检验），这势必增加两类错误的可能性（如原先a定为0.05，这样作多次的t检验将使最终推断时的a>0.05）。故对于两组以上的均数比较，必须使用方差分析的方法，当然方差分析方法亦适用于两组均数的比较。方差分析可调用此过程可完成。本过程只能进行单因素方差分析，即完全随机设计资料的方差分析。 4. 数据格式 X是每组实验每次重复的数值，factor是实验分组
5. 实现方法 Analyze->Compare Means->One-Way ANOVA
点击PostHoc...选择方法，设置显著水平
6. 查看结果 看Post Hoc Tests部分的表格 按照显著性水平P<0.05分成3列，三者之间有着显著性差异（factor1，factor2，factor3和factor4），factor3和factor4之间差异不显著。
7.在表格中标明差异显著性 根据这一结果即可做表格，四组分别以a,b,c,c标明其显著性差异。 小写字母代表是在0.05水平下比较，差异显著；大写字母代表在0.01水平下比较，差异极显著。 26.24±3.07a 表示:26.24代表这一组数据的平均值，3.07代表这一组数据的方差（excel中用STDEV公式得出） 先做0.05水平下的显著性分析，用小写字母，如果都不显著，可以不用标示，在文字里面有说明即可；在做0.01水平下的显著性分析，如果不显著，可以不用标示，在文字里面有说明即可。 上图标注有误，abcd的标注由值的大小决定，a表示最大，因此从上到下应为：cbaa 参考资料 SPSS FOR WINDOWS简明教程
《关于两组数据的相关性分析》我通过查阅资料和同学们分组讨论等总结性阐述了关于两组变量间相关关系的统计分析。通过学习和阐述我对两组数据的相关性分析的问题有了比较深的了解. 研究典型相关分析的原理、典型成分的计算方法及计算步骤.把两组变量Ｘ与ｙ转化为具有最大相关性的若干对典型成分，直到两组变量的相关性被分解.通过典型相关系数及其显著性检验.选择典型成分分析两组变量的相关性.实例表明只有第一个典型相关系数能通过显著性检验，而其它两个典型相关系数显著为零，放应选取第一对典型成分Ｆ，和Ｇｌ傲分析. 典型相关分析是研究两组随机变量之间相关性的一种统计分析方法，它将两组随机变量间的相关信息更加充分地挖掘出来，分别在两组随机变量中提取相关性最大的两个成分，通过测定这两个成分之间的相关关系，可以推测两组随机变量的相关关系.典型相关分析的方法由霍特林于１９３６年首次提出.在许多实际问题中，需要研究两组变量之间的相关性.例如：研究成年男性体型与血压之间的关系；研究国民经济的投入要素与产出要素这两组变量之间的联系情况；研究临床症状与所患疾病；研究原材料质量与相应产品质量；研究居民营养与健康状况的关系；研究人体形态与人体功能的关系；研究身体特征与健身训练结果的关系.首先，我们应该进行变量指标的选择，如成年男性体型与血压之间的关系中，体型可用身高、体重、体型指数等指标来表示，血压可用收缩压、舒张压、脉率等指标来表示；又
如身体特征与健身训练结果的关系中，身体特征可用体重、腰围、脉搏表示，而训练结果可用单杠、弯曲、跳高等指标来体现.其次是样本数据的收集.最后，利用典型相关分析的原理进行研究. 相信这个对我以后的统计学的研究会有很大的帮助. 第二篇：两化融合的数据分析资料相关关系概念：相关关系反映出变量之间虽然相互影响，具有依存关系，但彼此之间是不能一对应的。 相关分析的作用： （1）确定选择相关关系的表现形式及相关分析方法。（2）把握相关关系的方向与密切程度。 （3）相关分析不但可以描述变量之间的关系状况，而且用来进行预测。（4）相关分析还可以用来评价测量量具的信度、效度以及项目的区分度。spss提供的分析方法：简单相关分析的基本原理简单相关分析是研究两个变量之间关联程度的统计方法。它主要是通过计算简单相关系数来反映变量之间关系的强弱。（注：两个元素间呈现线性相关）两种表现形式： 1.相关图 在统计中制作相关图，可以直观地判断事物现象之间大致上呈现何种关系的形式。散点图 pearson相关系数表 分析。两种指数的pearson系数值高达0.995，非常接近1；同时相伴概率p值明显小于显著性水平0.01，这也进一步说明两者高度正
数据分析能力对商业银行的重要性 数据分析能力对商业银行的重要性 时间:2013-03-07 16:37 在信息化高速发展的时代背景下，各银行积累的客户数据、交易记录、管理数据等呈爆炸性增长，海量数据席卷而来，这样海量的大数据，给银行业带来了压力的同时，也同样带来了机遇。而信息未必一定通过数据来展现，但数在信息化高速发展的时代背景下，各银行积累的客户数据、交易记录、管理数据等呈爆炸性增长，海量数据席卷而来，这样海量的大数据，给银行业带来了压力的同时，也同样带来了机遇。而信息未必一定通过数据来展现，但数据一定是信息的基础，海量数据意味着海量机遇和风险，可以通过多种方式为银行提供变革性的价值创造潜力。如何利用数据这一商业银行重要的资产来开展有效的数据分析和挖掘，从而促进管理并提升企业价值，是目前大多数商业银行所面临的重要挑战之一。 用数据帮助决策。目前国内银行业的战略发展和经营管理决策多数依赖于决策者的经验。面对激烈的市场竞争，管理层迫切需要数据的决策支持，提高经营和决策的科学性。银行各项产品能带来怎样的利润？如何判断客户是否有发展潜力？在哪里开设新的分行？将数
据充分应用到经营管理决策的各个层面，这些原本看似很难回答的问题会变得清晰起来，管理者的决策过程实现由“依赖经验”逐步过渡至“有数可依”，在深入了解和把握银行自身乃至市场状况的基础上，更加科学地评价经营业绩、评估业务风险、配置全行资源。 用数据提升管理精细度。随着银行业务转型及精细化管理的推进和深化，涉及资产、负债、客户、交易对手及业务过程中产生的各种数据资产，在风险控制、成本核算、资本管理、绩效考核等方面发挥着重要的作用。如银行贵宾卡服务，会考虑设置相应的资金要求和贵宾待遇，银行可以在分析本行客户数据的基础上确定最合适的目标客户群及期望达到的卡均余额和交易量。数据资产直接关系业务管理的精细化水平，也是银行开展业务多元化、多方面分析的基础。“数据—信息—商业智能”将逐步成为商业银行定量化、精细化管理的发展路线，为有效提升服务能力提供强大支持。 用数据促创新，赢先机。我国商业银行提供的服务和产品存在较大的同质性，但比较竞争优势要求银行突破同质性，实施差异化战略。银行可以利用其掌握的数据资源，在客户挖掘、交叉营销、产品创新等方面大有作为，在零散的、无序的、历史的、当前的各种数据背后发现独特的业务规律，锁定特定客户群，根据不同市场需求和不同客户群制定相应的市场战略与产品服务方案，根据客户需求变化及时主动开展业务产品创新，在激烈的同业竞争中，通过充分利用数据取得
聚类分析和关联规则属于数据挖掘这个大概念中的两类挖掘问题， 聚类分析是无监督的发现数据间的聚簇效应。 关联规则是从统计上发现数据间的潜在联系。 细分就是 聚类分析与关联规则是数据挖掘中的核心技术； 从统计学的观点看，聚类分析是通过数据建模简化数据的一种方法。传统的统计聚类分析方法包括系统聚类法、分解法、加入法、动态聚类法、有序样品聚类、有重叠聚类和模糊聚类等。采用k-均值、k-中心点等算法的聚类分析工具已被加入到许多著名的统计分析软件包中，如SPSS、SAS等。 从机器学习的角度讲，簇相当于隐藏模式。聚类是搜索簇的无监督学习过程。与分类不同，无监督学习不依赖预先定义的类或带类标记的训练实例，需要由聚类学习算法自动确定标记，而分类学习的实例或数据对象有类别标记。聚类是观察式学习，而不是示例式的学习。 聚类分析是一种探索性的分析，在分类的过程中，人们不必事先给出一个分类的标准，聚类分析能够从样本数据出发，自动进行分类。聚类分析所使用方法的不同，常常会得到不同的结论。不同研究者对于同一组数据进行聚类分析，所得到的聚类数未必一致。 从实际应用的角度看，聚类分析是数据挖掘的主要任务之一。而且聚类能够作为一个独立的工具获得数据的分布状况，观察每一簇数据的特征，集中对特定的聚簇集合作进一步地分析。聚类分析还可以作为其他算法（如分类和定性归纳算法）的预处理步骤。 关联规则挖掘过程主要包含两个阶段：第一阶段必须先从资料集合中找出所有的高频项目组(FrequentItemsets)，第二阶段再由这些高频项目组中产生关联规则(AssociationRules)。 关联规则挖掘的第一阶段必须从原始资料集合中，找出所有高频项目组(LargeItemsets)。高频的意思是指某一项目组出现的频率相对于所有记录而言，必须达到某一水平。 关联规则挖掘的第二阶段是要产生关联规则(AssociationRules)。从高频项目组产生关联规则，是利用前一步骤的高频k-项目组来产生规则，在最小信赖度(MinimumConfidence)的条件门槛下，若一规则所求得的信赖度满足最小信赖度，称此规则为关联规则。
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、在信度；每个量表是否测量到单一的概念，同时组成两表的在体项一致性如何，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。
我们在上一篇文章中给大家介绍了大数据思维原理中的全样本原理和关注效率原理，我们在这篇文章中给大家讲述一下关注相关性原理的内容，关注相关性原理在大数据学习中是非常重要的一个环节，还请大家格外的注意。 什么是关注相关性原理呢？关注相关性原理就是由因果关系转变为关注相关性。而关注相关性而不是因果关系，社会需要放弃它对因果关系的渴求，而仅需关注相关关系，也就是说只需要知道是什么，而不需要知道为什么。这就推翻了自古以来的惯例，而我们做决定和理解现实的最基本方式也将受到挑战。 我们在这里给大家说一下大数据思维一个最突出的特点，就是从传统的因果思维转向相关思维，传统的因果思维是说我一定要找到一个原因，推出一个结果来。而大数据没有必要找到原因，不需要科学的手段来证明这个事件和那个事件之间有一个必然，先后关联发生的一个因果规律。在这个不确定的时代里面，等我们去找到准确的因果关系，再去办事的时候，这个事情早已经不值得办了。这就需要找到中间非常紧密的、明确的因果关系，而只需要找到相关关系，只需要找到迹象就可以了。社会因此放弃了寻找因果关系的传统偏好，开始挖掘相关关系的可用之处。 当我们用关注相关性思维方式来思考问题，解决问题。寻找原因是一种现代社会的一神论，大数据推翻了这个论断。过去寻找原因的信念正在被“更好”的相关性所取代。当世界由探求
因果关系变成挖掘相关关系，我们不能损坏建立在因果推理基础之上的社会繁荣和人类进步 的基石，并且取得实际的进步，这是我们值得思考的问题。转向相关性，不是不要因果关系，因果关系还是基础，科学的基石还是要的。只是在高速信息化的时代，为了得到即时信息， 实时预测，在快速的大数据分析技术下，寻找到相关性信息，就可预测用户的行为，为企业 快速决策提供提前量。这样才能够使得大数据进行发展。 以上的内容就是小编为大家介绍的相关大数据学习思维原理中的关注相关性的思维，我们在 进行大数据的学习的时候还是要注意好这些内容，这样才能够做好大数据的学习。
一.大数据的概念 大数据(big data)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。(在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样的捷径，而采用所有数据的方法[2]）大数据的4V特点：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）。 “大数据”作为时下最火热的IT行业的词汇，随之而来的数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘等等围绕大数据的商业价值的利用逐渐成为行业人士争相追捧的利润焦点。 二.大数据的相关技术 1．大数据采集技术 数据是指通过RFID射频数据、传感器数据、社交网络交互数据及移动互联网数据等方式获得的各种类型的结构化、半结构化（或称之为弱结构化）及非结构化的海量数据，是大数据知识服务模型的根本。重点要突破分布式高速高可靠数据爬取或采集、高速数据全映像等大数据收集技术；突破高速数据解析、转换与装载等大数据整合技术；设计质量评估模型，开发数据质量技术。 大数据采集一般分为大数据智能感知层：主要包括数据传感体系、网络通信体系、传感适配体系、智能识别体系及软硬件资源接入系统，实现对结构化、半结构化、非结构化的海量数据的智能化识别、定位、跟踪、接入、传输、信号转换、监控、初步处理和管理等。必须着重攻克针对大数据源的智能识别、感知、适配、传输、接入等技术。 2．大数据预处理技术 主要完成对已接收数据的辨析、抽取、清洗等操作。 1）抽取：因获取的数据可能具有多种结构和类型，数据抽取过程可以帮助我们将这些复杂的数据转化为单一的或者便于处理的构型，以达到快速分析处理的目的。 2）清洗：对于大数据，并不全是有价值的，有些数据并不是我们所关心的内容，而另一些数据则是完全错误的干扰项， 因此要对数据通过过滤“去噪”从而提取出有效数据。 3．大数据存储及管理技术 大数据存储与管理要用存储器把采集到的数据存储起来，建立相应的数据库，并进行管理和调用。重点解决复杂结构化，半结构化和非结构化大数据管理与处理技术。主要解决大数据的可存储、可表示、可处理、可靠性及有效传输等几个关键问题。开发可靠的分布式文件系统（DFS）、能效优化的存储、计算融入存储、大数据的去冗余及高效低成本的大数据存储技术；突破分布式非关系型大数据管理与处理技术，异构数据的数据融合技术，数据组织技术，研究大数据建模技术；突破大数据索引技术；突破大数据移动、备份、复制等技术；开发大数据可视化技术。 开发新型数据库技术，数据库分为关系型数据库、非关系型数据库以及数据库缓存系统。其中，非关系型数据库主要指的是NoSQL数据库，分为：键值数据库、列存数据库、图存数据库以及文档数据库等类型。关系型数据库包含了传统关系数据库系统以及NewSQL数据
好程序员大数据分析在企业运营中的作用 好程序员隶属于千锋教育企业高端大数据培训机构，在大数据+人工智能领域取得了显著的成果，基于已有的业绩，好程序员推出高端大数据培训班，想参加好程序员大数据培训必须经过层层筛选考试，才能进入，越来越的同学意识到顺利进入好程序员的大数据培训就等于拥有了高薪，今天小编给大家介绍一下大数据分析在企业运营中的作用，让更多的同学真正理解大数据并且了解大数据的应用，大数据成为一个封口，人员紧缺，具备良好的大数据技能便可获得不错的收入。 现代社会企业竞争白热化，传统的运营方法很难提升企业的运营效率。企业追求精细化、精准化营销，用好大数据是关键。从数据集合中抽取有用信息的过程，涉及到数据库、人工智能、机器学习、统计学、高性能计算、模式识别、神经网络、数据可视化、信息检索、空间数据分析等多领域的知识和技术。这些需要专门的数据分析师去做，那么大数据分析在企业运营中的作用是什么呢? 一：帮助企业分析目标客户 数据化运营的第一步是找准目标客户。目标客户在试运营阶段只能通过简化、类比、假设的手段进行模拟探索。真实的业务场景产生，拥有一批真实用户后，根据这批核心用户的特征，可以寻找拥有同类特征用户的群体。根据业务环节的不同，可以分为流失预警模型、付费预测模型、续费预测模型、运营活动响应模型等。预测模型本身输入的自变量与因变量的关联关系也有重要的业务价值，甚至是数据化运营中新规则、新启发的重要因素。该模型涉及技术一般有逻辑回归、决策树、神经网络、支持向量机等。 二：活跃率分析
活跃率是某一时间段内活跃用户在总用户量的占比，根据时间可分为日活跃率(DAU)、周活跃率(WAU)、月活跃率(MAU)等。搞运营的都知道，一个新客户的转化成本大概是活跃客户成本的3~10倍，僵尸粉是没用的，只有活跃的用户才能对平台产生价值。活跃率的组成指标是业务场景中最核心的行为因素。活跃率定义主要涉及两个技术：一个是主成分分析，其目的是把多个核心行为指标转化为一个或少数几个主成分，并最终转化为一个综合得分;另一个是数据标准化，因为不同指标有不同的度量尺度，只有在标准化后才有相互比较和分析的基础。 三：发现访问路径 根据用户在网页上流转的规律和特点，发现频繁访问路径模式，可以提炼特定用户群体的主流路径、特定群体的浏览特征等信息。路径分析有两类，一类是有算法支持，另一类是按照步骤顺序遍历主要路径的。如果能够将单纯的路径分析与算法及其它数据分析、挖掘技术整合，可以针对不同群体的路径分析，优化页面布局，提升转化率，减少用户流失风险。不仅运营部门，产品设计、用户体验设计等部门都会感谢这些真实、有用的数据。 为卖出更多产品和服务，数据分析师通常会用到以下一些模型。 一、商品推荐模型 推荐模型包括类目推荐、标签推荐、店铺推荐等，其中尤以商品推荐最为典型。当前的主流模型为规则模型、协同过滤和基于内容的推荐模型。关联规则适用于交叉销售的场景，如旅行根据机票推荐酒店，情人节巧克力与鲜花捆绑销售等。商品推荐模型在实际应用中往往会遇到许多问题，如如何从商品标题、类目、属性提取商品重要属性、新用户问题、长尾商品问题、稀疏性问题。在实际应用中，需要根据业务场景、充分利用各种算法优点，设计混合推荐算法，提升推荐质量。 二、交叉销售模型
企业经营与管理 QIYEJINGYINGYUGUANLI 138 弘扬求实、创新、高效、和谐的精神，树立“竞争就是学习力的竞争”观念，树立人力资本观念，倡导“我学、我练、我的岗位请放心”，帮助员工立足岗位养成良好的学习习惯，引导他们树立终身学习、全员学习、团队学习、全程学习的新理念，使员工在实践中完善自己，鼓励他们在岗位上成才，在工作中创新。 （三）大力开展技术创新活动，提高员工技术技能素质。广泛深入地开展职业技能培训、员工技术比武、岗位练兵活动，并将劳动竞赛、合理化建议、技术革新、发明创造等多种形式的群众性经济技术活动纳入企业整体技术创新规划和工作目标。激发员工钻研本职业务，提高岗位技能，掌握更多新知识、新技术和创造发明兴趣，不断提高他们的知识含量和科技含量，造就和培养更多的知识型、技能型员工。 总之，实施以人为本、以创新为动力的企业管理，是新时期市场 经济条件下企业生存乃至实现可持续发展的关键所在。因此，在企业文化的建设时，总结继承自己企业优良的传统文化，以市场为导向、紧扣企业发展和员工需求，切实提升创新发展能力是一种十分重要的选择和发展路径。 【参考文献】 [1]十八大报告辅导读本.人民出版社.2012.[2]高海晨.企业管理[J].高等教育出版社.2009. [3] 殷一平.论企业文化在企业管理中的地位[J].商场现代化.2007.(07). [4]徐沛林.论企业文化和企业管理创新研究[J].现代管理科学.2003.(12). [5]李俊山.刘俊生.提高企业核心竞争力的重要途径[J].沈阳农业大学学报(社会科学版).2008-02.10(1):30-32.[6]高海晨.企业管理[J].高等教育出版社.2009. 一、前言 对于现代企业而言，如何有效处理数据已经成为了企业管理的重要工作之一，数据处理的质量也成为了决定企业管理有效性的重要因素。基于这一认识，数据统计这一有效的管理手段成为了提高企业管理质量的重要方法，保证了企业数据的快速有效的处理。因此，在现代企业管理过程中，必须对数据统计引起足够的重视，要将数据统计作为企业管理的重要手段来看待，发挥数据统计的积极作用，提高企业管理的实际质量，满足企业发展的实际需求，保证现代企业的经营管理水平得到全面提高。 二、企业数据统计的基础分析 企业统计工作是一项通过对原始数据搜集、整理、汇总和计算对企业的面貌与发展进行分析的重要手段，企业统计数据质量是统计工作的生命线，抓好统计基础是统计工作的保障。是更好发挥统计信息、咨询、监督三大功能的基石。如果统计数据不准，基石不牢，统计信息就会失真，统计分析很难作出正确的判断，统计监督也难以有效实施。因此，把提高统计数据质量摆到更突出的战略地位，具有十分重要的意义。 统计基础主要包括统计分类标准、基本单位名录库、统计工作规范化和统计资料管理等内容。要做到为科学发展服务，就要确保统计数据真实可信；要实现统计工作科学发展，就要以扎实的统计基础作保障；要不断提高统计数据质量，进一步加大统计改革创新力度。企业基层单位，担负着采集原始统计数据的重任，是对各类原始数据的汇集，是各类统计报表的基础，基层统计人员在统计体系中处于最基础的地位，是确保统计数据质量的第一道防线，加强统计基层工作规范化建设和基层统计信息化建设，逐步实现全体基层统计人员利用计算机网络开展统计工作。要实现统计工作的准确性，必须保证仪表计量准确和记录的真实可靠。统计基础不扎实，技术手段再先进，统计工作也难以实现科学发展，统计数据质量也难以真正提高。也就不能实现现代企业的科学管理。 三、企业数据统计的重要作用分析 基于现代企业的现实需要，数据统计已经成为了企业管理的重要手段之一，在企业管理中发挥着越来越突出的作用，企业数据统计的重要作用主要表现在以下几个方面： （一）数据统计能够实现对企业所有数据的分类和处理。在现代企业的经营管理中，涉及的数据错综复杂，企业数据包含各类信息，如不进行仔细的分类和处理将无法实现企业的有序经营，将会制约企业的整体发展。应用了数据统计手段之后，企业经营管理中的所有数据都可以经过数据统计实现有效的分类和处理，保证企业管理的整体质量和最终效果。由此可见，数据统计对提高企业数据分类和处理能力具有重要作用。充分满足了企业经营管理的实际需要。企业数据统计的重要作用分析 富小芸/大庆市炼化公司产品营销部 163411 【摘 要】随着企业规模的不断扩大，企业管理的手段也在不断增加。为了有效应对企业日益复杂的管理数据，单纯依靠传统的管理手段已经很难达到目的。基于这一认识，许多企业开始寻求利用数据统计的方法，提高数据的统计质量，实现对复杂数据的分类和处理，满足企业管理的实际需要。因此，在企业管理中，必须对数据统计有全面正确的了解，要认识到数据统计对企业的重要作用，把握数据统计原则，认真做好数据统计工作，提高企业数据统计质量，提高企业管理水平，促进企业的快速健康发展。【关键词】企业；数据统计；重要作用 （二）数据统计能够综合企业的各类数据，进行分析比对。在针对现代企业的各类数据进行处理过程中，数据统计作为重要的管理手段，主要实现了对企业数据的精确分类，按照企业数据的类别进行细分，保证了同一类的信息能够得到有效的处理，同时提高了数据处理的准确性。另一方面，数据统计还实现了对企业数据的分析比对，这种分析比对是在数据分类的基础上开展的，保证了企业数据统计的整体结果满足实际需要，提高了企业数据的整体处理能力。 （三）数据统计能够形成良好的企业信息管理制度，提高企业信息管理质量。通过在现代企业中采用数据统计可以发现，数据统计已经促使企业建立了良好的信息管理制度，使企业能够依靠制度完善数据统计手段，在企业内部开展有效的数据统计业务，实现了对企业数据的有效处理，满足了企业经营管理的实际需要。因此，在现代企业中，数据统计的作用还表现在对管理制度建立的促进上，企业信息管理制度的建立就是其中最好的例子。我们应充分认识到数据统计对现代企业的重要影响，发挥数据统计的重要作用。 （四）数据统计能够实现对企业经营效益、管理效益和生产效益的分析。数据统计的主要目的是对企业的所有数据进行综合统计和对比分析，并对数据进行综合处理，从中总结企业发展趋势，为企业的管理决策提供重要依据。除此之外，数据统计的重要作用表现在对企业经营效益、管理效益和生产效益的分析上。利用数据统计手段，通过对企业的各项数据进行综合分析比对，能够得出企业经营效益、管理效益和生产效益数据，为企业的经营管理提供第一手的数据支持，满足企业的实际发展需要。所以，我们要对数据统计的作用有正确认识。 四、结论 通过本文的分析可知，在企业经营管理过程中，数据统计不但能够实现对企业数据信息的归类、分析和处理，还能够为企业经营管理提供重要的数据支持，保证企业能够实现数据的有效处理。所以，我们要认识到数据统计在企业中的重要作用，提高企业数据处理能力，满足企业的经营管理需要，为企业的快速健康稳定发展提供有力的数据支持。 【参考文献】 [1] 张邦文.数据挖掘在财务信息系统中的应用研究 [J].电脑知识与技术.2011年20期. [2] 丁增文.刘怀增.梁锋.敖耀庭.王志明.基于行为安全观察的管理系统研究 [J].内蒙古石油化工.2011年14期. [3] 邝仕升.陈火林.使用Excel 提高环境质量数据统计效率[J].科学之友.2011年10期. [4] 李雪燕;;数据挖掘在高校成绩管理中的研究和应用 [J];计算机与数字工程;2011年07期 [5] 翟才;;数据化管理在营销终端的应用 [J];西部皮革;2011年17期 [6] 许东升;左东广;王国华;赵东伟;;基于RFID技术的备件管理系统设计与应用 [J];现代电子技术;2011年16
管理统计实验报告 实验一 一.实验目的 掌握用spss软件对数据进行相关性分析，熟悉其操作过程，并能分析其结果。 二.实验原理 相关性分析是考察两个变量之间线性关系的一种统计分析方法。更精确地说，当一个变量发生变化时，另一个变量如何变化，此时就需要通过计算相关系数来做深入的定量考察。P值是针对原假设H0：假设两变量无线性相关而言的。一般假设检验的显著性水平为0.05，你只需要拿p值和0.05进行比较：如果p 值小于0.05，就拒绝原假设H0，说明两变量有线性相关的关系，他们无线性相关的可能性小于0.05；如果大于0.05，则一般认为无线性相关关系，至于相关的程度则要看相关系数R值，r越大，说明越相关。越小，则相关程度越低。而偏相关分析是指当两个变量同时与第三个变量相关时，将第三个变量的影响剔除，只分析另外两个变量之间相关程度的过程，其检验过程与相关分析相似。 三、实验内容 掌握使用spss软件对数据进行相关性分析，从变量之间的相关关系，寻求与人均食品支出密切相关的因素。 (1)检验人均食品支出与粮价和人均收入之间的相关关系。 a.打开spss软件，输入“回归人均食品支出”数据。
b.在spssd的菜单栏中选择点击Analyze correlate Bivariate，弹出一个对话窗口。 C.在对话窗口中点击ok,系统输出结果，如下表。
从表中可以看出，人均食品支出与人均收入之间的相关系数为0.921，t检验的显著性概率为0.000<0.01，拒绝零假设，表明两个变量之间显著相关。人均食品支出与粮食平均单价之间的相关系数为0.730，t检验的显著性概率为 0.000<0.01，拒绝零假设，表明两个变量之间也显著相关。 (2)研究人均食品支出与人均收入之间的偏相关关系。 读入数据后： A.点击Analyze correlate partial,系统弹出一个对话窗口。 B.点击OK，系统输出结果，如下表。 从表中可以看出，人均食品支出与人均收入的偏相关系数为0.8665，显著性概率p=0.000<0.01，说明在剔除了粮食单价的影响后，人均食品支出与人均收入依然有显著性关系，并且0.8665<0.921，说明它们之间的显著性关系稍有减弱。
大数据时代的数据概念分析及其他 一、概念： "大数据"是一个体量特别大，数据类别特别大的数据集，并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。"大数据"首先是指数据体量(volumes)?大，指代大型数据集，一般在10TB?规模左右，但在实际应用中，很多企业用户把多个数据集放在一起，已经形成了PB级的数据量；其次是指数据类别(variety)大，数据来自多种数据源，数据种类和格式日渐丰富，已冲破了以前所限定的结构化数据范畴，囊括了半结构化和非结构化数据。接着是数据处理速度（Velocity）快，在数据量非常庞大的情况下，也能够做到数据的实时处理。最后一个特点是指数据真实性（Veracity）高，随着社交数据、企业内容、交易与应用数据等新数据源的兴趣，传统数据源的局限被打破，企业愈发需要有效的信息之力以确保其真实性及安全性。 百度概念: 大数据(bigdata)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。大数据的4V特点：Volume、Velocity、Variety、Veracity。 研究机构Gartner概念： "大数据"是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。从数据的类别上看，"大数据"指的是无法使用传统流程或工具处理或分析的信息。它定义了那些超出正常处理范围和大小、迫使用户采用非传统处理方法的数据集。亚马逊网络服务（AWS）、大数据科学家JohnRauser提到一个简单的定义：大数据就是任何超过了一台计算机处理能力的庞大数据量。研发小组对大数据的定义："大数据是最大的宣传技术、是最时髦的技术，当这种现象出现时，定义就变得很混乱。" Kelly说："大数据是可能不包含所有的信息，但我觉得大部分是正确的。对大数据的一部分认知在于，它是如此之大，分析它需要多个工作负载，这是AWS的定义。当你的技术达到极限时，也就是数据的极限"。大数据不是关于如何定义，最重要的是如何使用。最大的挑战在于哪些技术能更好的使用数据以及大数据的应用情况如何。这与传统的数据库相比，开源的大数据分析工具的如Hadoop的崛起，这些非结构化的数据服务的价值在哪里。 二、大数据分析 从所周知，大数据已经不简简单单是数据大的事实了，而最重要的现实是对大数据进行分析，只有通过分析才能获取很多智能的、深入的、有价值的信息。那么越来越多的应用涉及到大数据，而这些大数据的属性，包括数量，速度，多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性，所以大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要，可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。基于如此的认识，大数据分析普遍存在的方法理论有哪些呢？ 大数据分析的五个基本方面： 1、可视化分析Analytic Visualizations 大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者
数据分析重要性 数据分析，顾名思义，数据加分析。也就是说必须要以数据为先，分析为后。对收集来的大量第一手资料和第二手资料进行分析，以求最大化地开发数据资料的功能，发挥数据的作用。是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。 可能说起来容易，但是要运用到实际过程当中就有一定困难，这是许多同学的肺腑之言。而为什么会造成这样的原因，我认为是两点原因：1，对主题以及思路的模糊 2，对数据分析重要性的缺乏 1，对主题以及思路的模糊 “思维决定意识，意识决定行动”对于数据分析思维是非常重要的一部分，当确定一个主题，我们必须迅速的对这个主题展开各方面的思考，而这个思考不仅仅是从哪方面入手这个简单，而是延续到后期对这个主题的各种分析。例如公司需要我对淘宝店铺进行数据分析，我们第一想到的就是数量，然后接着是月收入，各省店主比例，甚至可以细分到性别需求以及各个产品系列等等，但这点思维不足以支撑整个数据分析，我们还要思考到如何采集数据例如从搜索引擎寻找，自己亲自调查，或者是从数据分析网站上调取以前的数据在根据现在增长幅度进行计算匹配，这就是所谓的自我调查和二次资料。有了以上两种思路之后我们要想的就是“身临其境”,面对分析出的数据如何让自己，企业摆脱这种困境，也可以是提出建议找到平稳高效的发展策略。 2，对数据分析重要性的缺乏 “不以数据分析为基础的执行都是耍流氓”在我来看，数据分析的意义不仅仅是停留在对自己企业发展这一个片面的层次上。扩大来看数据分析是整个行业的运营核心，行业支柱，现在是信息社会，企业对于信息资料方面的需求已经可以说是垂涎三尺的地步。为什么国家，政府要对企业状况进行数据列表，为什么这么多的媒体机构，行业机构对每年数以千，以万计的数据进行分析，进行报道。从前面的“小三”大战我们能够深刻体会到数据的重要性，为什么小米会在短时间内被这么多人攻击，就是因为360对其数据进行分析统计。
相关分析 一、两个变量的相关分析：Bivariate 1相关系数的含义 相关分析是研究变量间密切程度的一种常用统计方法。 相关系数是描述相关 关系强弱程度和方向的统计量，通常用 r 表示。 ① 相关系数的取值范围在-1和+1之间，即：-K r < 1o ② 计算结果，若r 为正，则表明两变量为正相关；若 r 为负，则表明两变量 为负相关。 ③ 相关系数r 的数值越接近于1(—或+1)，表示相关系数越强；越接近于 0，表示相关系数越弱。如果r=1或-，则表示两个现象完全直线性相关。如果 =0，则表示两个现象完全不相关(不是直线相关)。 ④ r 0.3，称为微弱相关、0.3 r 0.5，称为低度相关、0.5忖0.8， 称为显著(中度)相关、 0.8 |r 1，称为高度相关 ⑤ r 值很小，说明X 与丫之间没有线性相关关系，但并不意味着 X 与丫之 间没有其它关系，如很强的非线性关系。 ⑥ 直线相关系数一般只适用与测定变量间的线性相关关系， 若要衡量非线性 相关时，一般应采用相关指数R o 2 ?常用的简单相关系数 (1)皮尔逊(Pearson )相关系数 皮尔逊相关系数亦称积矩相关系数， 提出。定距变量之间的相 关关系测量常用 n (X i x)(y i y) i 1 r In n —2 — 2 (X i X) (y i y) ? i 1 i 1 (1) 式是样本的相关系数。计算皮尔逊相关系数的数据要求：变量都是服 从正态分布，相互独立的连续数据；两个变量在散点图上有线性相关趋势； 样本 容量n 30。 (2) 斯皮尔曼(Spearman )等级相关系数 Spearman 相关系数又称秩相关系数，是用来测度两个定序数据之间的线性 相关程度的指标。 当两组变量值以等级次序表示时，可以用斯皮尔曼等级相关系数反映变量间 的关系密切程 1890年由英国统计学家卡尔？皮尔逊 Pearson 系数法。计算公式如下： (1)
在如今这个大数据的时代里，人人都希望能够借助大数据的力量：电商希望能够借助大数据进一步获悉用户的消费需求，实现更为精准的营销;网络安全从业者希望通过大数据更早洞悉恶意攻击者的意图，实现主动、超前的安全防护;而骇客们也在利用大数据，更加详尽的挖掘出被攻击目标信息，降低攻击发起的难度。 大数据应用最为典型的案例是国外某著名零售商，通过对用户购买物品等数据的分析，向该用户——一位少女寄送了婴儿床和衣服的优惠券，而少女的家人在此前对少女怀孕的事情一无所知。大数据的威力正在逐步显现，银行、保险公司、医院、零售商等等诸多企业都愈发动力十足的开始搜集整理自己用户的各类数据资料。但与之相比极度落后的数据安全防护措施，却让骇客们乐了：如此重要的数据不仅可以轻松偷盗，而且还是整理好的，凭借这些数据骇客能够发起更具“真实性”的欺诈攻击。好在安全防御者们也开始发现利用大数据抵抗各类恶意攻击的方法了。 扰动安全的大数据 2014年IDC在“未来全球安全行业的展望报告”中指出，预计到2020年信息安全市场规模将达到500亿美元。与此同时，安全威胁的不断变化、IT交付模式的多样性、复杂性以及数据量的剧增，针对信息安全的传统以控制为中心的方法将站不住脚。预计到2020年，60%的企业信息化安全预算将会分配到以大数据分析为基础的快速检测和响应的产品上。 瀚思(HanSight)联合创始人董昕认为，借助大数据技术网络安全即将开启“上帝之眼”模式。“你不能保护你所不知道的”已经成为安全圈的一句名言，即使部署再多的安全防御设备仍然会产生“不为人知”的信息，在各种不同设备产生的海量日志中发现安全事件的蛛丝马迹非常困难。而大数据技术能将不同设备产生的海量日志进行集中存储，通过数据格式的统一规整、自动归并、关联分析、机器学习等方法，自动发现威胁和异常行为，让安全分析更简单。同时通过丰富的可视化技术，将威胁及异常行为可视化呈现出来，让安全看得见。 爱加密CEO高磊提出，基于大数据技术能够从海量数据中分析已经发生的安全问题、病毒样本、攻击策略等，对于安全问题的分析能够以宏观角度和微观思路双管齐下找到问题根本的存在。所以，在安全领域使用大数据技术，可以使原
大数据、数据科学和数据分析的定义与应用 数据无处不在。现有的数字数据量正在快速增长，每两年翻一番，并改变我们的生活方式。一个由福布斯的文章指出，数据的增长速度比以往更快。到2020年，地球上每个人每秒将创建约1.7兆字节的新信息，这使得至少了解该领域的基础知识极为重要。毕竟，这是我们未来的所在。 以下我们将根据数据科学，大数据和数据分析的用途，用途，成为该领域专业人士所需的技能以及每个领域的薪资前景来区分数据科学，大数据和数据分析。 首先让我们开始理解这些概念是什么。 一、数据科学 在处理非结构化和结构化数据时，数据科学是一个涉及与数据清理，准备和分析相关的所有领域的领域。 数据科学是统计，数学，编程，解决问题，以巧妙的方式捕获数据，以不同的方式看待事物的能力以及清理，准备和对齐数据的活动的结合。 简而言之，它是尝试从数据中提取见解和信息时使用的技术的总括。 二、大数据 大数据是指无法用现有的传统应用程序有效处理的庞大数据量。大数据的处理始于未聚合的原始数据，通常是不可能将其存储在单台计算机的内存中的。 用来描述庞大数据量的流行语，无论是非结构化还是结构化的大数据，每天都会淹没企业。大数据是一种可以用来分析洞察力的东西，这些洞察力可以导致更好的决策和战略业务转移。
Gartner给出的大数据定义是：“大数据是高容量，高速或多变的信息资产，它们需要经济高效的创新信息处理方式，以增强洞察力，决策能力和过程自动化。” 三、数据分析 数据分析是检查原始数据以得出该信息的科学。 数据分析涉及应用算法或机械过程来得出见解，例如，遍历多个数据集以寻找彼此之间有意义的关联。 它被用于多个行业，以允许组织和公司做出更好的决策以及验证和反证现有的理论或模型。数据分析的重点在于推理，这是仅根据研究人员已经知道的结论得出结论的过程。四、数据科学的应用 （1）互联网搜索 搜索引擎利用数据科学算法在几秒钟内为搜索查询提供最佳结果。 （2）数位广告 整个数字营销频谱都使用数据科学算法-从显示横幅到数字广告牌。这是数字广告获得的点击率高于传统广告的平均原因。 （3）推荐系统 推荐系统不仅使从数十亿可用产品中查找相关产品变得容易，而且还增加了用户体验。 许多公司使用此系统根据用户的需求和信息的相关性来推广他们的产品和建议。这些建议基于用户以前的搜索结果。 五、大数据的应用 （1）金融服务大数据 信用卡公司，零售银行，私人财富管理咨询公司，保险公司，风险基金和机构投资银行将大数据用于其金融服务。它们之间的共同问题是存在于多个不