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。
组互助。
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
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。
四个常用统计软件SAS,STATA,SPSS,R语言分析比较及其他统计软件概述 一、SAS,STATA,SPSS,R语言简介 （一）SAS简介 SAS（全称Statistical Analysis System，简称SAS,翻译成汉语是统计分析系统）是全球最大的软件公司之一，是由美国NORTH CAROLINA州立大学1966年开发的统计分析软件。1976年SAS软件研究所（SAS INSTITUTE INC）成立，开始进行SAS系统的维护、开发、销售和培训工作。期间经历了许多版本，并经过多年来的完善和发展，SAS系统在国际上已被誉为统计分析的标准软件，在各个领域得到广泛应用。 其网址是：https://www.doczj.com/doc/8a9571697.html,/ （二）STSTA简介 STATA统计软件由美国计算机资源中心（Computer Resource Center）1985年研制。STATA 是一套提供其使用者数据分析、数据管理以及绘制专业图表的完整及整合性统计软件。它提供许许多多功能，包含线性混合模型、均衡重复反复及多项式普罗比模式。 新版本的STATA采用最具亲和力的窗口接口，使用者自行建立程序时，软件能提供具有直接命令式的语法。STATA提供完整的使用手册，包含统计样本建立、解释、模型与语法、文献等超过一万余页的出版品。 除此之外，STATA软件可以透过网络实时更新每天的最新功能，更可以得知世界各地的使用者对于STATA公司提出的问题与解决之道。使用者也可以透过STATA Journal 获得许许多多的相关讯息以及书籍介绍等。另外一个获取庞大资源的管道就是STATAlist，它是一个独立的listserver，每月交替提供使用者超过1000个讯息以及50个程序。 其网址是：https://www.doczj.com/doc/8a9571697.html,/ （三）SPSS简介 SPSS（Statistical Product and Service Solutions），“统计产品与服务解决方案”软件。最初软件全称为“社会科学统计软件包”（Statistical Package for the Social Sciences），但是随着SPSS产品服务领域的扩大和服务深度的增加，SPSS公司已于2000年正式将英文全称更改为“统计产品与服务解决方案”，标志着SPSS 的战略方向正在做出重大调整。为IBM公司推出的一系列用于统计学分析运算、数据挖掘、预测分析和决策支持任务的软件产品及相关服务的总称SPSS，有Windows和Mac OS X等版本。 1984年SPSS总部首先推出了世界上第一个统计分析软件微机版本SPSS/PC+，开创了SPSS微机系列产品的开发方向，极大地扩充了它的应用范围，并使其能很快地应用于自然科学、技术科学、社会科学的各个领域。世界上许多有影响的报刊杂志纷纷就SPSS的自动统计绘图、数据的深入分析、使用方便、功能齐全等方面给予了高度的评价。 SPSS是世界上最早的统计分析软件，由美国斯坦福大学的三位研究生Norman H. Nie、C. Hadlai (Tex) Hull 和Dale H. Bent于1968年研究开发成功，同时成立了SPSS公司，并于1975年成立法人组织、在芝加哥组建了SPSS总部。
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/
描述性统计分析在实证研究中的作用及具体软件实现——以SPSS为例为了提升经管代码库（https://www.doczj.com/doc/8a9571697.html,/forum-2626-1.html）人气，一大早起床，打算就微观实证分析中描述性统计分析作用及SPSS具体软件实现做个详细的说明，理由如下：一是有坛友在论坛上问：看到很多实证研究在建模前有做描述性统计分析，问做这个有何意义（网址链接：https://www.doczj.com/doc/8a9571697.html,/thread-929635-1-1.html），说明有实际需求；二是论坛上也没看见有什么详细阐述这个问题的，说明有实际需求而无有效供给。故而特开此贴，希望能吸引更多对计量实证感兴趣的朋友关注经管代码库，来多多发此类原创帖。不多说，图文并茂的开讲啦！ 做用SPSS具体做描述性统计分析前，先简要说一下我个人认为的在实证分析中做描述性统计分析的作用——探究数据分布趋势，找出极端异常值。由于此贴只讲描述性统计分析，故而不对极端异常值对模型的影响，数据分布趋势不是正态进一步详尽处理展开来说，只点到即止，后续帖子陆续补充。 在用SPSS做描述性统计分析前，先截两张实证论文中一般做的描述性统计分析表格。进而可以直观看到我们一般做描述性统计分析要交待哪些统计量。 以上两个表格是常见的描述性统计分析表述表格，一般实证论文中，做描述性统计分析要报告以下4个统计量：均值、标准差、最小值和最大值（有的文章限于表格篇幅，只报道均值和标准差）。问题来了，做了描述性统计分析后，结果要怎么看呢？我们要怎么才能确认结果是好或者不好呢（即变量是否符合正态分布呢）？ 这个问题一般看均值和标准差。如果标准差>>均值，那表明数据可能存在极端异常值，这时可能要对数据做进一步的处理。如做箱形图看是否存在极端异常值（头上标*的就是）。然而，一般情况下如果均值和标准差相差不大，如上表中“1998—2003年年均调整地块百分比”这类变量，可以就这样，不用做进一步处理。若存在极端异常值，参见我这篇帖子的处理方法：https://www.doczj.com/doc/8a9571697.html,/thread-3569928-1-1.html。 下面用SPSS截图演示怎么做描述性统计分析吧（案例用的SPSS自带文件accidents.sav）。软件操作：分析——描述统计——描述
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【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。
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。
常用统计软件介绍
常用统计软件介绍 《概率论与数理统计》是一门实践性很强的课程。但是,目前在国内,大多侧重基本方法的介绍,而忽视了统计实验的教学。这样既不利于提高学生创新精神和实践能力,也使得这门课程的教学显得枯燥无味。为此,我们介绍一些常用的统计软件，以使学生对统计软件有初步的认识,为以后应用统计方法解决实际问题奠定初步的基础。 一、统计软件的种类 1.SAS 是目前国际上最为流行的一种大型统计分析系统，被誉为统计分析的标准软件。尽管价格不菲，SAS已被广泛应用于政府行政管理，科研，教育，生产和金融等不同领域，并且发挥着愈来愈重要的作用。目前SAS已在全球100多个国家和地区拥有29000多个客户群，直接用户超过300万人。在我国，国家信息中心，国家统计局，卫生部，中国科学院等都是SAS系统的大用户。尽管现在已经尽量“傻瓜化”，但是仍然需要一定的训练才可以使用。因此,该统计软件主要适合于统计工作者和科研工作者使用。 2.SPSS SPSS作为仅次于SAS的统计软件工具包，在社会科学领域有着广泛的应用。SPSS是世界上最早的统计分析软件，由美国斯坦福大学的三位研究生于20世纪60年代末研制。由于SPSS容易操作，输出漂亮，功能齐全，价格合理,所以很快地应用于自然科学、技术科学、社会科学的各个领域，世界上许多有影响的报刊杂志纷纷就SPSS 的自动统计绘图、数据的深入分析、使用方便、功能齐全等方面给予了高度的评价与称赞。迄今SPSS软件已有30余年的成长历史。全球
约有25万家产品用户，它们分布于通讯、医疗、银行、证券、保险、制造、商业、市场研究、科研教育等多个领域和行业，是世界上应用最广泛的专业统计软件。在国际学术界有条不成文的规定，即在国际学术交流中，凡是用SPSS软件完成的计算和统计分析，可以不必说明算法，由此可见其影响之大和信誉之高。因此,对于非统计工作者是很好的选择。 3.Excel 它严格说来并不是统计软件，但作为数据表格软件，必然有一定统计计算功能。而且凡是有Microsoft Office的计算机，基本上都装有Excel。但要注意，有时在装 Office时没有装数据分析的功能，那就必须装了才行。当然，画图功能是都具备的。对于简单分析，Excel 还算方便，但随着问题的深入，Excel就不那么“傻瓜”，需要使用函数，甚至根本没有相应的方法了。多数专门一些的统计推断问题还需要其他专门的统计软件来处理。 4.S-plus 这是统计学家喜爱的软件。不仅由于其功能齐全，而且由于其强大的编程功能，使得研究人员可以编制自己的程序来实现自己的理论和方法。它也在进行“傻瓜化”,以争取顾客。但仍然以编程方便为顾客所青睐。 5.Minitab 这个软件是很方便的功能强大而又齐全的软件，也已经“傻瓜化”，在我国用的不如SPSS与SAS那么普遍。
2. 数据汇总Summarizing Data 频数分布与图形展示 本章和下一章讨论有关统计描述的问题。关于收集、组织、展示数值数据的方法。其中包括描述各种数据分布，各种统计图形的使用，描述数据的各种指标，如平均值、期望值、方差等等。 2.1 频数分布Frequency distribution 为了进行决策或推断，我们需要信息。例如，为了进行制定有关销售方面的决策需要了解员工的实际销售情况，或者说要获得有关销售的信息。获得了数据以后，就需要对数据进行组织，也就是将数据组织成容易观察的形式。然后就是展示数据，通常都是以图形的方式。最后就可以得出关于这一组数据的结论，并将这些结论用于决策。 一种常用的方式是首先获得一组原始数据。将这组数据组织成数组，即将数据从大到小或从小到大进行排序。然后将其总结成一组频数分布。也就是将这一数组按一定的间隔进行计数，清点出位于每一间隔中的数据出现的次数。这样就获得了频数表或频数分布。 频数分布就是一张显示一组数据位于每一独立区间间隔内的次数的数据表格。频数分布也称为频数表。 频数分布又可以划分为定性数据的频数分布和定量数据的频数分布。一般我们主要对定量数据进行频数分布研究。 为了建立一频数分布，我们需要确定： ? 间隔的数量， ? 间隔的长度（或宽度）， ? 间隔的边界，或者说是划分间隔的位置 然后我们就可以清点落在每一间隔中的数值。 例： PP28表2-2显示了一个频数分布。 确定间隔长度（或宽度）的公式为： 间隔数量 最小值 最大值估计的间隔长度-= 在此，如果间隔数量选为8，则间隔的长度应该为： 813.88 26000 96500=-= 估计的间隔长度 当然，这个数值看起来不太好，所以可以取整为9000或10000。 如果我们不能确定应该用多少个间隔数量，则可以通过下列估计间隔长度的公式进行计算：
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。
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。
世界三大统计分析软件的比较： 2007-04-10 SAS（多变量数据分析技术与统计软件） SAS是美国SAS(赛仕)软件研究所研制的一套大型集成应用软件系统，具有比较完备的数据存取、数据管理、数据分析和数据展现的系列功能。尤其是它的创业产品—统计分析系统部分，由于具有强大的数据分析能力，一直是业界中比较著名的应用软件，在数据处理方法和统计分析领域，被誉为国际上的标准软件和最具权威的优秀统计软件包，SAS系统中提供的主要分析功能包括统计分析、经济计量分析、时间序列分析、决策分析、财务分析和全面质量管理工具等。 SAS系统是一个组合的软件系统，它由多个功能模块配合而成，其基本部分是BASE SAS模块。BASE SAS模块是SAS系统的核心，承担着主要的数据管理任务，并管理着用户使用环境，进行用户语言的处理，调用其他SAS模块和产品。也就是说，SAS系统的运行，首先必须启动BASE SAS模块，它除了本身所具有数据管理、程序设计及描述统计计算功能以外，还是SAS系统的中央调度室。它除了可单独存在外，也可与其他产品或模块共同构成一个完整的系统。各模块的安装及更新都可通过其安装程序比较方便地进行。 SAS系统具有比较灵活的功能扩展接口和强大的功能模块，在BASE SAS的基础上，还可以增加如下不同的模块而增加不同的功能：SAS/STAT（统计分析模块）、SAS/GRAPH （绘图模块）、SAS/QC（质量控制模块）、SAS/ETS（经济计量学和时间序列分析模块）、SAS/OR（运筹学模块）、SAS/IML（交互式矩阵程序设计语言模块）、SAS/FSP
（快速数据处理的交互式菜单系统模块）、SAS/AF（交互式全屏幕软件应用系统模块）等等。 SAS提供的绘图系统，不仅能绘各种统计图，还能绘出地图。SAS提供多个统计过程，每个过程均含有极丰富的任选项。用户还可以通过对数据集的一连串加工，实现更为复杂的统计分析。此外，SAS还提供了各类概率分析函数、分位数函数、样本统计函数和随机数生成函数，使用户能方便地实现特殊统计要求。 目前SAS软件对Windows和Unix两种平台都提供支持，最新版本分别为8.X和6.X。与以往的版本比较，6.X版的SAS系统除了在功能和性能方面得到增加和提高外，GUI界面也进一步加强。在6.12版中，SAS系统增加了一个PC平台和三个新的UNIX平台，使SAS 系统这一支持多硬件厂商，跨平台的大家族又增加了新成员。SAS 6.12的另一个显著特征是通过对ODBC、OLE和MailAPIs等业界标准的支持，大大加强了SAS系统和其它软件厂商的应用系统之间相互操作的能力，为各应用系统之间的信息共享和交流奠定了坚实的基础。 虽然在我国SAS的逐步应用还是近几年的事，但是随着计算机应用的普及和信息事业的不断发展，越来越多的单位采用了SAS软件。尤其在教育、科研领域等大型机构，SAS软件已成为专业研究人员实用的进行统计分析的标准软件。 然而，由于SAS系统是从大型机上的系统发展而来，其操作至今仍以编程为主，人机对话界面不太友好，系统地学习和掌握SAS，需要花费一定的精力。而对大多数实际部门工作者而言，需要掌握的仅是如何利用统计分析软件来解决自己的实际问题，因此往往会与大型SAS软件系统失之交臂。但不管怎样，SAS作为专业统计分析软件中的巨无霸，现在鲜有软件在规模系列上与之抗衡。
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。
产品质量控制常用的七种统计分析工具chinawoodmen,2010-04-18 14:51:35 品管七大手法是常用的统计管理方法，又称为初级统计管理方法。它主要包括控制图、因果图、相关图、排列图、统计分析表、数据分层法、散布图等所谓的QC七工具。运用这些工具，可以从经常变化的生产过程中，系统地收集与产品质量有关的各种数据，并用统计方法对数据进行整理，加工和分析，进而画出各种图表，计算某些数据指标，从中找出质量变化的规律，实现对质量的控制。日本著名的质量管理专家石川馨曾说过，企业内95%的质量管理问题，可通过企业上上下下全体人员活用这QC七工具而得到解决。全面质量管理的推行，也离不开企业各级、各部门人员对这些工具的掌握与灵活应用。 1、 统计分析表 统计分析表是利用统计表对数据进行整理和初步分析原因的一种工具，其格式可多种多样，这种方法虽然较单，但实用有效。 2、 数据分层法 数据分层法就是性质相同的，在同一条件下收集的数据归纳在一起，以便进行比较分析。因为在实际生产中，影响质量变动的因素很多如果不把这些困素区别开来，难以得出变化的规律。数据分层可根据实际情况按多种方式进行。例如，按不同时间，不同班次进行分层，按使用设备的种类进行分层，按原材料的进料时间，原材料成分进行分层，按检查手段，使用条件进行分层，按不同缺陷项目进行分层，等等。数据分层法经常与上述的统计分析表结合使用。 数据分层法的应用，主要是一种系统概念，即在于要想把相当复杂的资料进行处理，就得懂得如何把这些资料加以有系统有目的加以分门别类的归纳及统计。 科学管理强调的是以管理的技法来弥补以往靠经验靠视觉判断的管理的不足。而此管理技法，除了建立正确的理念外，更需要有数据的运用，才有办法进行工作解析及采取正确的措施。 如何建立原始的数据及将这些数据依据所需要的目的进行集计，也是诸多品管手法的最基础工作。 举个例子：我国航空市场近几年随着开放而竞争日趋激烈，航空公司为了争取市场除了加强各种措施外，也在服务品质方面下功夫。我们也可以经常在航机上看到客户满意度的调查。此调查是通过调查表来进行的。调查表的设计通常分为地面的服务品质及航机上的服务品质。地面
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