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/
1．学生成绩管理系统的数据库需求分析 学生成绩管理是学生信息管理的重要一部分，也是学校教学工作的重要组成部分。学生成绩管理系统的开发能大大减轻教务管理人员和教师的工作量，同时能使学生及时了解选修课程成绩。该系统主要包括学生信息管理、课程信息管理、成绩管理等，具体功能如下： （1）完成数据的录入和修改，并提交数据库保存。其中的数据包括班级信息、学生信息、课程信息、学生成绩等。 班级信息包括班级编号、班级名称、学生所在的学院名称、专业名称、入学年份等。学生信息包括学生的学号、姓名、性别、出生年月等。课程信息包括课程编号、课程名称、课程的学分、课程学时等。各课程成绩包括各门课程的平时成绩、期末成绩、总评成绩等。 （2）实现基本信息的查询。包括班级信息的查询、学生信息的查询、课程信息的查询和成绩的查询等。 （3）实现信息的查询统计。主要包括各班学生信息的统计、学生选修课程情况的统计、开设课程的统计、各课程成绩的统计、学生成绩的统计等。 2．学生成绩管理系统的数据库概要设计 学班属于班级编号班级名所在学所属专入学年学姓性出生年课课程编选课程名课程学课程学平时成期末成m 3．学生成绩管理系统的数据库详细设计 （1）E-R图转换为关系模式 班级（班级编号，班级名称，所在学院，所属专业，入学年份）
学生（学号，姓名，性别，出生年月，班级编号） 课程（课程编号，课程名称，课程学分，课程学时） 成绩（学号，课程编号，平时成绩，期末成绩） （2）根据命名规范确定表名和属性名 Class（ClassNo，ClassName，College，Specialty，EnterYear）Student（Sno，Sname，Sex，Birth，ClassNo） Course（Cno，Cname，Credit,ClassHour） Score（Sno，Cno，Uscore，EndScore） （3）关系模式详细设计 Class（ClassNo，ClassName，College，Specialty，EnterYear）
计量经济学E v i e w s多重共线性实验报告 Company Document number：WUUT-WUUY-WBBGB-BWYTT-1982GT
实验报告课程名称计量经济学 实验项目名称多重共线性 班级与班级代码 专业 任课教师 学号： 姓名： 实验日期： 2014 年 05 月 11日 广东商学院教务处制 姓名实验报告成绩 评语： 指导教师（签名） 年月日 说明：指导教师评分后，实验报告交院（系）办公室保存。 计量经济学实验报告 一、实验目的：掌握多元线性回归模型的估计方法、掌握多重共线性模型的识别和修正。 二、实验要求：应用教材第127页案例做多元线性回归模型，并识别和修正多重共线性。 三、实验原理：普通最小二乘法、简单相关系数检验法、综合判断法、逐步回归法。
四、预备知识：最小二乘法估计的原理、t检验、F检验、2R值。 五、实验步骤 1、选择数据 理论上认为影响能源消费需求总量的因素主要有经济发展水平、收入水平、产业发展、人民生活水平提高、能源转换技术等因素。为此，收集了中国能源消费标准煤总量、国民总收入、国内生产总值GDP、工业增加值、建筑业增加值、交通运输邮电业增加值、人均生活电力消费、能源加工转换效率等1985——2007年的统计数据。本题旨在通过建立这些经济变量的线性模型来说明影响能源消费需求总量的原因。主要数据如下： 1985~2007年统计数据
资料来源：《中国统计年鉴》，中国统计出版社2000、2008年版。 为分析Y 与X1、X2、X3、X4、X5、X6、X7之间的关系，做如下折线图： 能源消费Y 在1986到1996年间缓慢增长，在96至98年有短暂的下跌，但是98至02年开始缓慢回升，02年到06年开始快速增长。 国民总收入X1和国内生产总值X2以相同的趋势逐年缓慢增长。 工业增加值X3在1985年-1999年期间一直是缓慢增长，但在2000年出现了急剧下降的现象，2001年又急剧增长，达到下降前的水平，2001年以后开始缓慢增长。建筑业增长值x4、交通运输邮电业增加值x5、人均生活电力消费x6、能源加工转换效率x7数值较低，但都以较平缓的方式增长。 2、设定并估计多元线性回归模型 t t t t t t t u X X X X X Y ++++++=66554433221ββββββ （） 录入数据，得到图。 2.2.1）采用OLS 估计参数 在主界面命令框栏中输入 ls y c x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7回车，即可得到参数的估计结果。 由此可见，该模型的可决系数为，修正的可决系数为，模型拟和很好，F 统计量为，回归方程整体上显着。 可是其中的lnX3、lnX4、lnX6对lnY 影响不显着,不仅如此，lnX2、lnX5的参数为负值，在经济意义上不合理。所以这样的回归结果并不理想。 3、多重共线性模型的识别
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。
大连海事大学 实验报告 实验名称：计量经济学软件应用 专业班级：财务管理2013-1 姓名：安妮 指导教师：赵冰茹 交通运输管理学院 二○一六年十一月 一、实验目标 学会常用经济计量软件的基本功能，并将其应用在一元线性回归模型的分析中。具体包括：Eview的安装，样本数据基本统计量计算，一元线性回归模型的建立、检验及结果输出与分析，多元回归模型的建立与分析，异方差、序列相关模型的检验与处理等。二、实验环境 WINDOWSXP或2000操作系统下，基于EVIEWS5.1平台。 三、实验模型建立与分析 案例1：
我国1995-2014年的人均国民生产总值和居民消费支出的统计资料（此资料来自中华人民共和国统计局网站）如表1所示，做回归分析。 表1我国1995-2014年人均国民生产总值与居民消费水平情况
（1）做出散点图，建立居民消费水平随人均国内生产总值变化的一元线性回归方程，并解释斜率的经济意义； 利用eviews软件输出结果报告如下： Dependent Variable: CONSUMPTION Method: Least Squares Date: 06/11/16 Time: 19:02 Sample: 1995 2014 Included observations: 20
Variable Coeffici ent Std. Error t-Statisti c Prob.?? C691.0225113.3920 6.0941040.0000 AVGDP0.3527700.00490871.880540.0000 R-squared0.996528????Mean dependent var7351.300 Adjusted R-squared0.996335????S.D. dependent var4828.765 S.E. of regression292.3118????Akaike info criterion14.28816 Sum squared resid1538032.????Schwarz criterion14.38773 Log likelihood -140.881 6 ????Hannan-Quinn criter.14.30760 F-statistic5166.811????Durbin-Watson stat0.403709 Prob(F-statistic)0.000000 由上表可知财政收入随国内生产总值变化的一元线性回归方程为:
运营数据分析指标文档 一.流量分析 1.1概览 ①时间范围选择功能：以数据记录时间为筛选条件显示本页下数据，默认首个时间范围框为当前日期前30天，第二个时间范围框为当前日期前一日。点击每一个选择区域弹出日历，用户可选择年份、月份和日期，日历内日期默认选择为当前日期前一日，最终结果以两个选择区域内选择的时间的时间差为筛选标准，不分前后。有按照昨天、最近7天和最近30天的快速筛选按钮，点击对应按钮以对应时间进行数据筛选。选择范围最长为365天。选择范围最长为365天。 ②时间统计方式选择：可选择按小时和按单日来作为统计的维度，如选择小时则可显示每天12:00到13:00（或其他时间段内）网站浏览量（或访客数）的数据统计。 ③数据统计区域(表格)：首行显示全网站昨日的浏览量、独立访客数、新独立访客数、ip、跳出率和平均访问时长，第二行对应显示全网站从统计之日起至昨日的上述平均数值。 ④折线图：可选指标为pv、uv、pv/uv、vv、平均访问时长,默认选中uv,指标支持单选。横坐标为时间轴，与1.1和1.2中的时间范畴相关；纵坐标为各项指标对应的数据。鼠标移至折线图上时会浮窗显示鼠标所处位置垂直线所对应的日期或时间段，以及选中指标的具体数值,默认选中uv。 ⑤在新页面查看完整数据：点击该按钮跳转至“概览信息详情页。” 1.1.1概览信息详情页 ①时间范围选择功能：以数据记录时间为筛选条件显示本页下数据，默认首个时间范围框为当前日期前30天，第二个时间范围框为当前日期前一日。点击每一个选择区域弹出日历，用户可选择年份、月份和日期，日历内日期默认选择为当前日期前一日，最终结果以两个选择区域内选择的时间的时间差为筛选标准，不分前后。有按照昨天、最近7
目录 第一节农村经济信息统计分析系统简介 (2) 第二节农村经济信息统计分析系统安装 (5) 第三节农村经济信息统计分析系统运行 (9) 第四节农村经济信息统计分析系统设置 (12) 第五节农经信息报表管理 (16) 第六节统计报表数据汇总分析 (27) 第七节农经信息统计账套管理 (30)
第一节农村经济信息统计分析系统简介 一、系统简介 【农村经济信息统计分析系统】是根据当前农经信息统计分析工作的要求，在农业部农村经济体制与经营管理司的指导下，由青岛太阳软件公司研发的一套具有省、市、县、乡多级别超级汇总分析与决策支持功能的农村经济信息统计分析系统软件；它的应用大大缩短了各级农村经济经营管理部门在农经信息数据统计、汇总、分析等方面的工作周期，有效的避免了因手工统计、汇总、分析造成的农经信息统计、汇总、分析数据不准确等现象的发生；大大提高了各级农经部门在农经信息统计与分析方面的工作效率。 二、系统主要功能和特点 1．方便快捷的报表数据录入功能。 2．严格的报表数据平衡关系审核功能。 3．快捷的下级单位上报文件生成功能。 4．轻松的下级单位上报文件引入功能。 5．准确的上级报表文件汇总生成功能。 6．强大的各级报表数据查询、打印功能。 7．强大的统计报表数据分析功能。 三、系统简要操作流程 1．运行系统 用户安装完【农村经济信息统计分析系统】后，双击系统桌面上的【农经统计】图标或通过选择【开始】—【程序】菜单中【农经统计】项，即可运行本系统。 2．登录及设置系统用户 用户以【系统管理员】身份登录，登录口令为小写字母【sun】（为防止非法用户破坏，此登录口令请及时更改）。若首次运行本系统，则会有向导窗口帮助用户建立相应年度报表的账套，并提示用户输入本单位的相关信息等，完成一些初始化工作，登录成功后选择已建立的账套，进入系统的主画面。 3．报表单位数据录入/汇总 （1）用户登录成功，进入【农村经济信息统计分析系统】主界面后，首先通过【组织单位管理】模块，建立起包含其所有下级单位的上下两级组织单位体系。 （2）运行【数据录入/汇总】模块，在左侧组织单位的树型结构中选择好没有使用本系统软件的下级单位，再依次选中所选单位的各项统计报表，并点击【录入/汇总】按钮，即可进行所选单位报表数据的录入工作；数据录入完毕后，用户可在左侧组织单位树型结构中，选中各个代录单位并点击【平衡审核】按钮，对所选单位代录数据进行平衡关系的审核，确保所录数据的准确性。 （3）对已使用【农村经济信息统计分析系统】的下级单位统计数据的引入工作，用户可通过【单位数据引入】模块，在左侧的组织单位树型结构中选择好已使用本系统软件的某下级单位，点击【引入】按钮，选择好此下级单位通过【单位数据导出】按钮导出生成的上报文件，即可将下级单位上报的统计报表数据，引入到上级单位的统计报表系统中。 （4）在进行本单位信息数据的汇总操作前，首先要对通过手动录入及导入的各个下级单位的统计数据进行审核校验，确保数据准确无误后，方可在左侧的组织单位树型结构中选中本单位，再依次选中右侧的各个统计报表表头，并点击【录入/汇总】按钮，系统即可实现对本单位各项统计报表数据的自动汇总生成。
统计分析报告 基于eviews软件的湖北省人均GDP时间序列模型构建与预测 姓名：刘金玉 学院：经济管理学院 学号：20121002942 指导教师：李奇明 日期：2014年12月14日
基于eviews软件的湖北省人均GDP时间序列 模型构建与预测 1、选题背景 改革开放以来,中国的经济得到飞速发展。1978年至今,中国GDP年均增长超过9%。中国的经济实力明显增强。2001年GDP超过1.1万亿美元,排名升到世界第六位。外汇储备已达2500亿美元。市场在资源配置中已经明显地发挥基础性作用。公有、私有、外资等多种所有制经济共同发展的格局基本形成。宏观调控体系初步建立。我国社会生产力、综合国力、地区发展、产业升级、所有制结构、商品供求等指标均反映出我国经济运行质量良好,为实现第三步战略。在全国的经济飞速发展的大环境下，各省GDP的增长也是最能反映其经济发展状况的指标。而人均 GDP 是最能体现一个省的经济实力、发展水平和生活水准的综合性指标，它不仅考虑了经济总量的大小，而且结合了人口多少的因素，在国际上被广泛用于评价和比较一个地区经济发展水平。尤其是我们这样的人口大国，用这一指标反映经济增长和发展情况更加准确、深刻和富有现实意义。深入分析这一指标对于反映我国经济发展历程、探讨增长规律、研究波动状况，制定相应的宏观调控政策有着十分重要的意义。 本文是以湖北省人均GDP作为研究对象。湖北省人均GDP的增长速度在上世纪90年代增长率有下滑的趋势（见表1）。进入21世纪，继东部沿海地区先发展起来，并涌现出环渤海、长三角、珠三角等城市群，以及中共中央提出“西部大开发”的战略后，中部地区成了“被遗忘的区域”，中部地区经济发展严重滞后于东部沿海地区，为此，中共中央提出了“中部崛起”的重大战略决策。自2004年提出“中部崛起”的重要战略构思后，山西、河南、安徽、湖北、湖南、江西六个省都依托自己的资源和地理优势来扩大地区竞争力，湖北省尤为突出。那么，研究湖北省人均GDP的统计规律性和变动趋势，对于了解湖北省的经济增长规律以及地方政策的制定有特别重要的意义。因此本文试图以湖北省1978-2013年人均GDP 历史数据为样本，通过ARMA 模型对样本进行统计分析，以揭示湖北省人均GDP变化的内在规律性，建立计量经济模型，并在此基础上进行短期外推预测，作为湖北未来几年经济发展的重要参考依据。
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。
工矿商贸企业职业卫生统计分析系统 （政府版） 操作手册 国家安全生产监督管理总局 中国软件与技术服务股份有限公司
目录 1前言 (2) 2系统功能操作说明 (3) 2.1企业基本信息管理 (3) 2.1.1企业用户信息管理 (3) 2.2统计表管理 (5) 2.2.1ZWB1(按地区） (5) 2.2.2ZWB2(按行业） (9) 2.2.3ZWB3(按规模） (13) 2.2.4ZWB4(按登记注册类型） (17) 2.2.5统计表报送 (21) 2.3统计分析报告管理 (23) 2.3.1报告导出 (23) 2.3.2报告数据报送 (25) 2.4查询统计 (29) 2.4.1企业填报情况统计 (29) 2.4.2企业上报情况查询 (31) 2.4.3机关上报情况查询 (34)
前言 为贯彻落实国家安全生产监督管理总局党组关于尽快开展工矿商贸企业职业卫生统计工作的决定，国家安全生产监督管理总局统计司组织制定了《工矿商贸企业职业卫生统计制度》（试行）。 基于《工矿商贸企业职业卫生统计制度》（试行），我们开发了《工矿商贸企业职业卫生统计分析系统》。该系统的实现基于网络平台，配合各级安全监督管理部门，综合监督管理工矿商贸企业职业卫生工作情况，使得进行工矿商贸企业职业卫生统计分析工作的各级安全生产监督管理部门和相关单位可以通过本系统进行信息交互，及时掌握全国工矿商贸企业的职业卫生情况，全面、科学地分析和预测工矿商贸企业职业安全及健康形势，为工矿商贸企业职业安全与健康的监管提供决策依据。 《工矿商贸企业职业卫生统计分析系统》包括企业版功能和政府版功能。本手册介绍政府版功能的使用方法，包括企业基本信息管理、统计表管理、统计分析报告管理、查询统计功能。 本操作手册对使用前的准备、各项操作和使用方法进行了详细的介绍。操作人员可以凭借这本操作手册，学会操作。 当然，由于版本的更新问题，本手册中的内容可能存在极个别与实际情况不一致的地方，请读者在阅读时注意辨别并以实际产品的使用方法为准。
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。
公共机构能耗统计分析系统 本系统结合《中华人民共和国统计法》、《中华人民共和国节约能源法》、《公共机构节能条例》和国务院机关事务管理局《公共机构能源资源消耗统计制度》（国管房地[2011]54号）文件的精神，通过用能单位、管理机构、汇总上报方式逐级汇总上报，用能单位建立月台帐（可对实际情况进行调整）、管理机构统计用能单位能耗数据可以是季度或者月份报上报给上级管理机构，各管理机构可以实时了解单位上报情况、能耗情况、分析情况。 公共机构能耗统计分析系统部署在互联网络，各用能单位、管理机构通过互联网实现“数据填写、数据审核、数据上报、数据统计、数据分析”功能，对单位能耗数据分析，以不浪费、提倡节约为目的，对单位的用能数据进行分析，了解单位用能情况，及时找出能耗大的问题，提出解决方案。系统建设的目标有： 1) 建立节能宣传网站体系 节能宣传网站能够非常方便的发布相关的节能知识，提高公共机构乃至全社会的节能意识，提倡节约每一滴水、每一度电。是公共机构提高节能意识的学习窗口，节能宣传网站管理者能够及时的发布节能活动、节能成绩、考核成绩等。2) 建立用能单位能耗填报体系
用能单位按期间填报本单位能耗数据，根据管理局要可设置期间类型有：按月填报、按季填报、按年填报；数据填报完成，可对数据正确性进行验证，系统设置正确性校验公式，对填报的数据进行校验，找出不切实际的数据或失去平衡的数据，提高数据的准确性。 例如：车辆数数量=柴油车数量+汽油车数量=公务用车数量+其他用途车数量； 人均能耗超出标准数据，发出警告； 单位面积能耗超出标准数据，发出警告； …… 3) 建立管理机构能耗统计分析体系 管理机构能够对下级单位进行管理，对单位的成立、修改、注销、删除等进行操作。实时掌握下级单位上报的能耗数据，并查看各下级单位的能耗数据，对已上报数据进行分析，发现错误可及时退回单位数据，由下级单位审查问题重新填报；数据正确后可以汇总本级管理机构单位数据并上报本级管理机构数据到上级管理机构；提供用能单位数据、管理机构数据、信息统计台账、单位基本情况、部门汇总情况、区域汇总情况、分了汇总情况等数据查询功能；提供能耗折标技术、单位能耗走势情况分析、单位能耗占比分析、单位性质占比分析、机构数量变化情况、建筑面积变化情况、用能人数变化情况、公车数量变化情况、能耗总量情况分析、能
第4章图形和统计量分析 EViews软件提供了序列(Series)和序列组(Group)等对象的各种视图、统计分析方法和过程。当序列对象中输入数据后，就可对序列对象中输入的数据进行统计分析，并且可以通过图、表等形式进行描述。本章将介绍序列和序列组对象图形的生成和描述性统计量及其检验。 4.1 图形对象 图形(Graph)对象可以形成序列和序列组等对象的各种视图，如线图(Line)、散点图(Scatter)以及饼图(Pie)等。通过图形可以进一步观察和分析数据的变化趋势和规律。下面介绍图形对象的基本操作。 4.1.1 图形(Graph)对象的生成 图形对象也是工作文件中的基本对象之一。要生成图形对象需首先打开序列对象窗口或序列组对象窗口，选择对象窗口工具栏中的“View”|“Graph”选项。选择的对象类型不同，将弹出不同的窗口。如果在序列对象窗口下选择“View”|“Graph”选项，将弹出如图4-1所示的界面。
. . 图4-1 序列窗口下图形对象的生成 此时“Graph”弹出的菜单中有6种图形可供选择。“Line”表示生成的是折线图，如图4-2所示，其横轴表示时间或序列的顺序，纵轴表示序列对象观测值的大小。“Area”表示生成面积图，其图形的形状与“Line”(折线图)相同，不同的是“Area”(面积图)曲线下方是被填满的，而“Line”(折线图)下方是空白。 图4-2 “Line”折线图 “Bar”表示为条形图，用条状的高度表示观测值的大小。“Spike”表示尖峰图，由竖线组成，每根竖线的高度代表观测值的大小。“Seasonal Stacked Line”表示生成的是季节性堆叠图，“Seasonal Split Line”表示生成的是季节性分割线。 如果在序列组(群)对象窗口下选择“View”|“Graph”选项，将弹出如图4-3所示的界面。这里有9种图形可供选择。其前4种与上面讲述的相同。 图4-3 序列组(群)窗口下图对象的生成
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。
【知乎问答】产品数据统计分析及精细化运营 顺便提及：网站中的每个行为最好都埋点，以便分析 3、在不同的阶段，指标都不一样 网站刚上线，肯定是流量，PV，跳出率;网站运营中期，肯定是新注册，转化率，跳出率，电商网站还会考虑客单价，重复购买率;网站某次市场活动，肯定是新访客比例，跳出率，新访客的注册转化率，目标达到率等。 二、使用什么统计分析工具？ 知乎用户@飞翔独角兽，一只安静的产品旺 选用哪个工具与公司现状和公司需求有很大关系。首先，确定在网站数据分析这里公司技术实力 如何，部署与收集分析数据能力怎样；其次，明确公司想要获得的是纯粹报告还是需要分析；最后，是否只需要了解点击相关数据即可。 不同的实现目标，解决方案的层次会有所不同。显然简单的日志分析器是解决不了问题的，建议采用木桶原则划分工具选择（以下为书摘）： 木桶1 ：Omniture, Webtrends 木桶2 ：ClickTracks,Unica,XiTi,Nedstat 木桶3 ：Google Analytics,百度统计 木桶1特点-大而全，部署和使用有一定难度； 木桶2特点-后验分析的佼佼者，管理离线营销和跨渠道营销效果好； 木桶3特点-自带分析功能，可自定义报表，并能与搜索营销结合。 从每个木桶中至少选择1款工具做网站分析，试运行1-2个月进行阶段性评估，可以从这几个角度尝试评估：易用性，功能性，技术，
响应，[成本]，了解抽样算法，搜索分析，小白上手难度（这影响到该系统在公司内普及的程度），校验数据（数据质量肯定不完美，但可用。看偏离多少，相关人员如何解答这些差异），测试反馈和服务支持，计算总成本。 知乎用户@丁利微信号：（小编注：适用于web） 主要工具如下： 国外：1、GA ; 2、Clicky; 3、W3Counter; 4、Woopra; 5、W3Perl ； 6、Piwik； 7、TraceWatch; 8、Snoop；9、goingup；10、JAWStats；11、Crazyegg； 国内：1、百度统计；2、CNZ Z；3、国双统计; 4、51la；5、量子统计；6、小艾统计；7、科捷 统计；8、好耶iDigger 9、gostats。 外部分析工具：1、Alexa ；2、IUT；3、adplanner；4、quantcast； 知乎用户@宋利鹏，想成为架构师的码农（小编注：适用于App）主要工具如下： 国内：友盟,机锋统计,TalkingData,百度移动统计,CNZ Z移动数据平台，imofan 国外：Flurry,google analytics mobile，Mixpanel 开源：cobub 三、如何通过统计结果做到精细化运营？ 知乎用户@吴雪竹，在路上 精细化运营从以下几方面考虑 1、精细化运营的目标 1）产品是什么类型的APP？是否需要过多的运营？ 比如说你的产品只是个工具，那恐怕谈不上过多的精细化运营，一般做好常规的用户行为分析、再配合用户定性研究，用于指导产品的设计即可；如果是内容型产品，或者功能和内容兼具的产品，那确实需要考虑。 2）设计统计框架
实验四虚拟变量 【实验目的】 掌握虚拟变量的基本原理，对虚拟变量的设定和模型的估计与检验，以及相关的Eviews操作方法。 【实验内容】 试根据1998年我国城镇居民人均收入与彩电每百户拥有量的统计资料建立 我国城镇居民彩电需求函数。 【实验步骤】 1、相关图分析 根据表中数据建立人均收入X与彩电拥有量Y的相关图（SCAT X Y）。从相关图可以看出，前3个样本点（即低收入家庭）与后5个样本点（中、高收入）的拥有量存在较大差异，
因此，为了反映“收入层次”这一定性因素的影响，设置虚拟变量如下： ?? ?=低收入家庭 中、高收入家庭 1D 2、构造虚拟变量 构造虚拟变量 1D （DATA D1），并生成新变量序列： GENR XD=X*D1 3、估计虚拟变量模型 LS Y C X D1 XD 得到估计结果： 我国城镇居民彩电需求函数的估计结果为： XD D X Y 009.0873.31012.0611.571-++=∧ (16.25) (9.03) (8.32) (-6.59) 366,066.1..,9937.02===F e s R 再由t 检验值判断虚拟变量的引入方式，并写出各类家庭的需求函数。 虚拟变量的回归系数的t 检验都是显著的，且模型的拟合优度很高，说明我国城镇居民低收入家庭与中高收入家庭对彩电的消费需求，在截距和斜率上都存在着明显差异，所以以加法和乘法方式引入虚拟变量是合理的。
低收入家庭与中高收入家庭各自的需求函数为： 低收入家庭： ∧ . 57+ = 611 X Y012 .0 中高收入家庭： ∧ 611 . 873 31 . 57 (+ + + - = = 012 .0 484 ) X X . Y003 .0( .0 009 ) 89 由此可见我国城镇居民家庭现阶段彩电消费需求的特点： 对于人均年收入在3300元以下的低收入家庭，需求量随着收入水平的提高而快速上升，人均年收入每增加1000元，百户拥有量将平均增加12台；对于人均年收入在4100元以上的中高收入家庭，虽然需求量随着收入水平的提高也在增加，但增速趋缓，人均年收入每增加1000元，百户拥有量只增加3台。 事实上，现阶段我国城镇居民中国收入家庭的彩电普及率已达到百分之百，所以对彩电的消费需求处于更新换代阶段。
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。
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