数据分析与统计计算软件-DASC
数据分析与统计计算软件DASC DATA ANALYSIS AND STATISTICAL COMPUTATION
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武汉金雀数据科技有限公司出品
2010
一、数据预处理
数据整理：
排序；删除；截断；取整；转置；重排。
数据变换：
各列全变换；逐列变换；逐行变换。
数据中心标准化：
中心化；单位化；标准化。
按列加权求和；
按列函数计算；
换行换列；
计算同期比值；
按列挑选子集并显示图像(Wiley 1)；
数据折线图及散点图(Wiley 2)。
二、基本统计
观测摘要报告分析；
行列摘要报告分析；
频数分析：
整体样本；连续样本。
一般统计量；
区间估计：
单总体；双总体。
发生随机数：
标准正态分布 N(0,1)；一般正态分布 N(μ,Σ)；
卡方分布χ2； t 分布；
F 分布；对数正态分布；
Weibull 分布；指数分布；
标准柯西分布；贝塔Beta(2,2)分布；
均匀连续分布U(0,1)；均匀离散分布(整数)；
负二项分布；几何分布；
超几何分布；泊松分布。
给定分布的多条密度曲线：
多条正态分布密度曲线；多条卡方分布密度曲线；
多条t分布密度曲线；多条F 分布密度曲线。
任意随机数的密度曲线与直方图饼图；
统计电子数表：
标准正态分布 N(0,1)；一般正态分布 N(μ,Σ)；
卡方分布； t 分布；
F 分布；非中心卡方分布；
非中心 t 分布；非中心F 分布；
指数分布；泊松分
布；
贝塔 (β) 分布；二项分布；
Fisher分布；柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫分布；
二维正态分布。
三、假设检验
一般正态分布的假设检验；
正态单总体均值与方差检验；
正态多总体均值与方差检验t检验；
卡方检验；
二项检验；
游程检验；
Kolmogorov-Smirnov单样本检验；
两独立样本检验；
k个独立样本的检验；
两个相关样本的检验；
k个相关样本的检验；
数据异方差 BPG 检验；
数据异方差 White 检验（无交叉项）；
数据异方差 White 检验（有交叉项）；
两个回归方程差异显著性 Chow 检验；
四、回归分析
一般线性回归模型：
一元线性回归模型 (1)；一元线性回归模型 (2) ；
多元线性回归模型（带常数项）；多元线性回归模型 (不带常数项)；
一元多项式回归模型；多元多项式回归模型；
多元逐步线性回归模型。
虚拟变量线性回归模型：
横截面分析模型；季节分
析模型；
Logistic回归模型； Probit 概率回归模型；
Tobit 回归模型。
曲线回归：
一元数据变换线性回归；多元数据变换线性回归；
非线性回归：
指定函数非线性回归模型；自编函数非线性回归模型；
增长曲线非线性回归模型；Logit增长曲线回归模型；
债券经久期加权计算。
非参数与半参数回归：
一元非参数回归；
小波回归与信噪分离；
线性半参数回归模型；
单指标半参数回归模型；
自建模半参数回归模型；
随机前沿面回归模型。
联立滞后回归：
联立方程联立性的 Hansman 检验；间接最小二乘；
二阶段与三阶段最小二乘回归；有限信息与完全信息的最大似然估计；
几何滞后与Koyck变换。
有偏压缩回归：
交互投影迭代算法；岭回
归与岭迹图；
主成分回归；原始配方回归；
评估回归模型最小二乘估计；评估回归模型最大似然估计；
稳健回归。
Box-Cox变换回归：
线性模型；指定函数的非线性模型；
自写函数的非线性模型。
结构方程模型(CSI,PLS)：
美国顾客满意度结构方程模型；中国顾客满意度结构方程模型；
军队士气评估模型；单总体指标汇总模型；
多层结构方程模型(CSI,PLS)。
五、生存分析
失效率计算；
浴盆曲线回归模型与分段WEIBULL分布计算；
Weibull与指数分布拟合；
生命表分析；
Kaplan-Meier分析。
六、多元统计分析
方差分析：
单因素方差分析；多因素方差分析；
无重复观测双因素方差分析；等
重复观测的双因素方差分析；
平衡不完全区组方差分析；简单拉丁方试验的方差分析。
相关分析：
两两相关分析；典型相关分析；
广义相关系数计算；似不相关模型。
主成分分析：
使用原始数据；使用协差阵或相关阵。
聚类分析：
聚类距离计算；互动搜索(AID)聚类。
判别分析：
星座图判别分析；逐步判别分析；
Fisher判别分析；Logit判别分析；
评估模型判别分析。
因子分析：
因子分析-(相关)；因子分析-(相似)；
因子分析-(协差)；因子分析-(Q型)；
对应分析；
信度分析；
多重响应分析：
变量交叉表分析；变量集的频数分析。
七、时序分析
发生随机数：
发生自回归序列 AR 模型随机数；
发生移动平均序列 MA 模型随机数；
发生自回归滑动平均序列 ARMA 模型随机数；
发生一般时序随机数（趋势项＋周期项＋随机项），自写函数式；
发生ARCH(1)模型随机数；
发生ARCH(q)模型随机数；
发生GARCH(p,q)模型随机数。
数字滤波：
波特沃夫高通低通滤波； 5点、7点、9点数据平滑；
6种窗函数滤波；中位数滤波；
卡尔曼滤波；阿尔法贝塔伽马滤波；
相位、累积、平均滤波；门栏滤波与递归滤波；
加权滤波与等权滤波。
谱分析：
时序自相关函数及其谱密度；时序自协方差函数及其谱密度；
时序互相关函数及其谱密度；时序互协方差函数及其谱密度；
已知自相关函数计算谱密度；已知谱密度计算自相关函数。
平稳时序：
自回归模型的Box-Pierce,Ljung-Box统计量；
AR(p)模型的Yule-Waker方程与参数估计；
AR(p)模型的Levison递推公式与偏相关系数；
AR(p)模型参数的最小二乘估计；
AR(p)模型的AIC、BIC定阶；
基于Yule-Walker方程；基于Levison递推公式；
基于残差最小二乘；
向量自回归模型VAR定阶；
向量自回归模型VAR参数估计；
一阶移动平均模型MA；
MA(q)模型基于残差最小二乘的参数估计；
MA(q)模型基于自协方差函数的参数矩估计；
MA(q)模型的AIC、BIC定阶；
ARMA(p,q)模型的参数估计；
基于Yule-Walker方程；基于残差LSE；
ARMA(p,q)模型的AIC、BIC的定阶；
基于Yule-Walker方程；基于残差最小二乘。
非平稳时序：
线性趋势项提取；
非线性趋势项提取；
一阶自回归单位根过程DF检验；
高阶自回归单位根过程ADF检验；
基于LSE与单位根检验的协整参数估计与检验；
基于LSE与单位根检验的协整秩计算与检验；
两个时间序列的误差修正模型；
多个时间序列的误差修正模型；
脉冲响应函数；
ARCH(1)模型参数估计；
ARCH(q)模型参数估计；
GARCH(p,q)模型参数估计。
多元时序与格兰杰检验.
八、图像
点状图像：
点图 Point； 8 点图Point8；
16 点图 Point16；彩点图DeltaPoint；
三维点图 Point3；形象点图ImagePoint；
线点图 LinePoint。
线状图像：
折线图 Line；多条折线图Lines；
8 条折线图Lines8；箭头图
Arrows；
贝塞尔曲线图 Bezier；等高线图Contour。
面状图像：
表面图 Surface；三角表面图TriSurf；
金字塔图 Pyramid；瀑布图Waterfall；
高低图 HightLow；区域图Area；
形状图 Shape。
柱状图像：
直方图Bar；三维柱图Bar3D；
连柱图 BarJoin；形象柱图ImageBar；
容积图 Volume；蜡烛图Candle；
误差柱图 ErrorBar；误差图Errors；
漏斗图Funnel；柱图Histogram。
梁状图像：
进度图Grantt；横条图HorizBar。
圆形图像：
饼图 Pie；环形图 Donut；
气泡图 Bubble；时钟图
Clock。
方形图像：
箱点图 BoxPlot；箱点横图BoxPlotH；
日历图 Calendar；彩格图ColorGrid。
网状图像：
雷达图 Radar；极地图Polar；
风向频率图 WindRose；史密斯图Smith。
电子商务如何进行运营数据分析 作为电商卖家，我们一直与数据为伴，数据反应了很多真实的情况和信息，是绝对不会骗人的。我们挖掘行业数据、观察网店运营数据等，并针对数据进行网店的优化，而效果就是逐渐攀升的销售额。但是面对这些繁复的数据，如何进行数据分析，提升运营效果，提高销量?看Thomas给大家分享数据分析手册! 一.如此多的数据，作为电商应该关注哪些? 电商卖家要看什么样数据，电商数据有哪些类型?Thomas了下面的表格，方便您清楚了解，在运营时您需要统计分析哪些数据： 二.各国买家行为分析东西卖家习惯，抓住商机 不管是垂直行业还是电商行业，相信各位电商平时一定也很关心这些市场数据，如何结合自己的网店运营状况来进行分析呢?这些数据是否能够帮到我们制定下一步策略?Thomas给出以下意见： A.行业的市场分布通过买家市场的数据分析，对比目前您的买家区域，来制定买家市场的拓展方向，以“商户俱乐部行业数据”xx 年第三季度服饰行业的数据为例，教您如何读懂数据，了解全球市场行情，从销售分布来看，北美、西欧、澳洲是服饰类最大的销售市场，俄罗斯以及南美的部分国家做为第二梯队，同样市场广阔。B.行业的新兴市场趋势 如果您认为主要买家市场竞争太激烈，可以尝试去拓展新兴的买家市场，挖掘潜在买家以“商户俱乐部行业数据”xx年第三季度服饰行业的数据为例，图表的纵轴代表各国每年的交易金额，位列前三
甲的分别是：意大利、乌克兰和新加坡，其中乌克兰的年销量增长比率在100%以上，图表圆圈的颜色代表了各国年增长比率：颜色越深，预示着增长率越是强劲。其中增长最快的，当属阿根廷和科威特。 C.行业热销旺季分布每个行业的季节销量特点不同，如果您的网店拥有多样化的产品，您可以针对不同的季节销售不同行业的产品，从而使您全年的销量走势均衡，以“商户俱乐部行业数据”xx年第三季度服饰行业的数据为例，服饰类消费品的销售趋势，呈现出明显的季节性和节日因素。旺季一般出现在每年的3月和11月，伴随着西方万圣节、感恩节、圣诞节等一系列传统节日，服饰外贸电商会迎来销售高峰。 三.账户数据太专业，哪些可以判断运营的健康状况 A.从销售市场变化看客观原因从您网店的买家市场的变化中，检查您的市场情况，如果某个主要市场的数据出现了较大的变化，需要结合当地的政策和您的物流来查找原因 B.从转化率对比看整体运营转化率会受多方面的影响，如果您发现您的转化率与同行业相比，相差交大的话，您可以检查一下产品描述、购物流程、网站用户体验等是否合理 C.从投诉、纠纷、退款率看服务质量如果您发现您的纠纷和投诉变多了，这是一个警钟哦，您需要检查一下客服与物流是否出了问题，或是您需要加强风险控制了
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。
《电子商务数据分析》试卷 班级： _______________ 姓名：_______________________ 一、填空题（共10 题，每题 1 分。） 1．单击生意参谋上方导航栏中的“ __________ ”超链接可进入实时直播版块，此功能会将店铺的实时数据、来源、榜单、访客等数据进行汇总显示。 2．要选定相邻的多张工作表，先单击所需的第一张工作表的标签，并按住____________ 键不放，然后单击要选定的最后一张工作表的标签即可。 3．选择单元格区域，录入相应的数据后，按_____________________ 键可将选择的每个单元格中录入相同数据。 4．进入生意参谋后，单击顶部导航栏中的“ ___________ ”版块即可配置竞争对手，并对竞店、竞品和竞争品牌进行分析。 5 ．提高转化率是提高销售额最有效的途径，计算公式为： 6．外链出现的方式有直接链接和__________ 两种。 7．若要输入分数，则应在前面加上_____________________ 。 8．筛选是一种用于查找符合条件的数据的快速方法，Excel中有 ________ 和___________ 两种方法。 9． _____________ 是指利用各种电商平台和工具对数据的分析功能，直接观察出数据的发 展趋势，找出异常数据，对消费者进行分群等。 10．行业稳定性涉及 ________ 和极差两个指标。 二、单项选择题（共10 题，每题 1 分。） 1．用于收集市场信息并进行整理与分析，提出可行的市场推广方案，再跟据收集到的信息进行市场推广活动的效果评估，做好市场推广预算，控制活动成本，完善市场推广方案的数据分析岗位是（）。 A．推广类岗位 B．客服类岗位 C．采编类岗位 D．美工类岗位 2．在Excel 中，已知某单元格的格式为000.00，值为23.785，则显示的内容为（）。A．23.78 B．23.79 C．23.785 D．023.79 3．采用（）定价策略可能会带来价格竞争。 A．基于成本的定价
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。
2012-2013第一学期《统计学原理》课程期末测试关于第三产业旅游业的调研报告 -------基于数据的分析 班级： ------- 姓名： ====== 学号： -------- 总分： 完成时间：2112 年 12 月10 日评分标准：（总分100分）（四号字，宋体） 一、数据方面（最高分15分） 1.数据量的多少（0-5分） 2.数据的真实性（0-5分） 3.数据选取的合理性（0-5分） 二、分析方法的选择（最高分15分） 1.方法的合理性（0-5分） 2.方法选取的难度（0-5分） 3.方法的多样性（0-5分） 三、分析过程（最高分55分） 1.分析思路的条理性（0-15分） 2.分析过程中的图表利用（0-10分） 3.计算过程的正确情况（0-15分） 4.分析过程中的解释和说明（0-15分）
四、结论的解释（最高分15分） 1.只有简单的解释（0-8分） 2..能做到定性和定量结合的分析解释（8-15分） 特别说明：如发现有抄袭，成绩按0分处理。 一：调研目的 中国经济实力不断争强，进入21世纪的中国面临的机遇又是挑战，第一、第二产业不足以支撑起整个中国经济的命脉，势必会加大对第三产业的重视，第三产业的发展，也是我们国家的一项重要的工作，我今天就从第三产业中的旅游业作为一个考察对象，针对当前的社会情况，中国国民近几年掀起一股旅游高潮来进行此项调研，分析中国旅游业发展的情况。 二：调研方式 本次作业调研方式，采用数据收集，主要从人均GDP的各项数据、CPI指数和旅游业的各项数据结合分析。针对获得的数据进行数据整理，利用统计学相关知识进行相关计算。 三：调研数据分析 （一）表1 1999-2009年全国国内旅游收入、CPI、人均GDP及国内旅游人数
统计学数据分析报告 一、调查研究方案的设计与组织实施 （一）调查目的 (1)描述和反映本校商学院14级金融系学生对于毕业去向的意向，分析并研究各意向的分布情况； (2)在专业，性别，家庭因素，个人因素等方面对毕业意向的分布进行研究，探究这些因素对于毕业意向分布的影响。(3)分析和解释形成毕业意向分布差异的因素和原因； (二)调查对象和调查单位 本次调查的基本调查对象是本校商学院金融类的部分同学。调查单位为此范围内的每一个同学。 在此基础上，在每个专业内随机抽取样本进行抽样调查，进而对整体进行推断。 （三）调查的组织和实施方法 获取资料的方法：问卷法、文献法本小组采用的基本方法为问卷法，发放问卷60份，收回问卷54份。辅助方法为文献法，通过图书馆和网络获取相关背景资料，对研究素材进行丰富和补充。调查方法：抽样调查抽样方法：分层抽样 将调查对象按专业分为金融工程、金融学和信用管理三个类别，然后从各个类别中随机抽取组成样本，用于对整体进行推断。数据资料整理结果如下：
在全部被调查对象中，男生23人，占43%，女生31人，占57%，金融学18人，占总体1/3,信用管理18人，占总体1/3,金融工程18人，占总体1/3。选择考研的有14人，占总体的26%。选择出国深造的有1人，占总体的2%。选择自主创业的有3人，占总体6%。选择直接就业的有29人，占总体54%。选择考公务员的有7人，占总体12%。 （四）调查时间和调查期限 调查时间：20XX年5月9日 调查期限：20XX年5月9日―20XX年5月14日（五）调查项目和调查表 调查项目：性别年级专业毕业意向家庭收入情况性格特点就业优势调查表如下： 二、统计数据的整理和分析 （一）总体分布情况与相关分析 根据问卷统计的数据得到的频数分布表和毕业意向分布饼图如下： 由上表可以得到以下结论： 选择直接就业的人数占总体的比例最大，占总体的54%其次是选择考研和考公务员，分别占总体的26%和12%。 选择出国深造和自主创业的人数最少，只占总体的2%和6%。可以看出大部分同学的毕业意向集中在直接就业和考研两个方面，而出国深造和自主创业对本校商学院来说仍旧是比较冷僻的意向。
电子商务数据分析指标 一、市场类 市场类指标主要用于描述行业情况和企业在行业中的发展情况，是企业制定经营决策时需要参考的重要内容。 1.行业销售量：在一定时间内行业产品的总成交数量。 2.行业销售增长率：行业销售量增长率=行业本期产品销售总增长数量÷行业上期或同期产品销售总数量×100%（行业本期销售量—行业上期或同期销售量）÷行业上期或同期产品销售总数量 3.行业销售额：在一定时间单位中行业内所有成交数量对应的花费额度，同一交易类型，行业成交数量越大，行业总销售额就越大。 4.行业销售增长率：行业销售额增长率=行业本期产品销售增额÷上期或同期产品销售额×100% 5.企业市场占有率：企业市场占有率=企业销售额÷行业销售额×100% 6.市场增长率：企业市场扩大率=（本期企业市场销售额-上期企业市场销售额）÷上期企业市场销售额×100% 7.竞争对手销售额：竞争对手销售额是指企业竞争对手在单位时间内所销售产品数量对应的总销售金额。 8.竞争对手客单价:竞争对手客单价=竞争对手成交金额÷竞争对手成交客户数 二、运营类 在企业运营过程中会产生大量的客户数据、推广数据、销售数据，以及供应链数据，整理并分析各类数据，对企业运营策略的制定与调整有至关重要的作用。客户指标： 1.注册用户数：曾经在平台上注册过客户的客户总数 2.活跃用户数：在一定时期内有购物消费或登录行为的客户总数 3.活跃客户比率:活跃客户数占客户总数的比例 4.重复购买率：在某时期内产生两次及两次以上购买行为的客户数占购买客户总数的比例
5.平均购买次数：某时期内每个客户平均购买的次数 6. 客户回购率:上一期末活跃客户在下一期时间内有购买行为的客户比率 7.客户流失率:一段时间内没有消费的客户比率，回购率和流失率是相对的概念。 8.客户留存率：某时间节点的客户在某个特定时间周期内登录或消费过的客户比率。 9.消费频率：在一定时间内客户消费的次数，消费频率越高，说明客户的忠诚度及价值越高。 10.收藏人数：统计日期内通过对应渠道进入店铺访问的客户中，后续有商品收藏行为的客户去重数 11.加购人数：统计日期内将商品加入购物车的客户去重数 12. 新访客数：指首次访问网站的客户数。新访客数占访客数（UV）的比例即新访客占比 13. 回访客数：指再次光临访问的客户数。回访客数占访客数（UV）的比例即回访客占比。 14. 浏览量（PV）又称访问量，指在统计周期内，客户浏览网站页面的次数。 客户每访问一个网页即增加一个访问量，多次打开或刷新同一页面，该指标均累加。 15.平均访问量：又称平均访问深度，指在统计周期内，客户每次访问浏览的页面平均值，即平均每个UV访问了多少个PV。 16.停留时间：客户在同一访问周期内访问网站的时长。实际应用中，通常取平均停留时间。 17.入站次数：在统计周期内，客户从网站外进入网站内的次数。在多标签浏览器下，访客对网站的每一次访问均有可能发生多次入站行为。 18.跳失率：在统计周期内，访客入站后只浏览了一个页面就离开的次数占入站次数的比例，分为首页跳失率、关键页面跳失率、具体商品页面跳失率等。 19.关注数：统计日期内新增店铺关注人数，不考虑取消关注的情况。 20.展现量：统计日期内通过搜索关键词展现店铺或店铺商品的次数。 21.点击量：某一段时间内某个或者某些关键词广告被点击的次数。 22.转化率：电商营运的核心指标，也是用来判断营销效果的重要指标。
统计学数据分析报告记录
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统计学数据分析报告 一、调查研究方案的设计与组织实施 （一）调查目的 (1)描述和反映本校商学院14级金融系学生对于毕业去向的意向，分析并 研究各意向的分布情况； (2)在专业，性别，家庭因素，个人因素等方面对毕业意向的分布进行研 究，探究这些因素对于毕业意向分布的影响。 (3)分析和解释形成毕业意向分布差异的因素和原因； (二) 调查对象和调查单位 本次调查的基本调查对象是本校商学院金融类的部分同学。 调查单位为此范围内的每一个同学。 在此基础上，在每个专业内随机抽取样本进行抽样调查，进而对整体进行推断。 （三）调查的组织和实施方法获取资料的方法：问卷法、文献法 本小组采用的基本方法为问卷法，发放问卷60份，收回问卷54份。 辅助方法为文献法，通过图书馆和网络获取相关背景资料，对研究素材进行丰富和补充。 调查方法：抽样调查 抽样方法：分层抽样 将调查对象按专业分为金融工程、金融学和信用管理三个类别，然后从各个类别中随机抽取组成样本，用于对整体进行推断。 数据资料整理结果如下：
在全部被调查对象中，男生23人，占43%，女生31人，占57%，金融学18人，占总体1/3,信用管理18人，占总体1/3,金融工程18人，占总体 1/3。选择考研的有14人，占总体的26%。选择出国深造的有1人，占总体的2%。选择自主创业的有3人，占总体6%。选择直接就业的有29人，占总体54%。选择考公务员的有7人，占总体12% 。 （四）调查时间和调查期限 调查时间：2016年5月9日 调查期限：2016年5月9日―2016年5月14日 （五）调查项目和调查表 调查项目：性别年级专业毕业意向家庭收入情况性格特点就业优势 调查表如下： 毕业意向 专业性别 考研出国深造自主创业直接就业考公务员金融工程男7 0 0 0 6 1 女11 2 0 0 8 1 金融学男8 2 1 0 4 1 女10 6 0 1 2 1 信用管理男8 1 0 1 5 1 女10 3 0 1 4 2 合计54 14 1 3 29 7 二、统计数据的整理和分析
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
统计分析方法总结 分享 胡斌 00:06分享，并说：统计 1.连续性资料 1.1 两组独立样本比较 1.1.1 资料符合正态分布,且两组方差齐性,直接采用t检验。 1.1.2 资料不符合正态分布，（1）可进行数据转换,如对数转换等,使之服从正态分布,然后对转换后的数据采用t检验；（2）采用非参数检验,如Wilcoxon检验。 1.1.3 资料方差不齐，（1）采用Satterthwate 的t’检验；（2）采用非参数检验,如Wilcoxon检验。 1.2 两组配对样本的比较 1.2.1 两组差值服从正态分布，采用配对t检验。 1.2.2 两组差值不服从正态分布，采用wilcoxon的符号配对秩和检验。 1.3 多组完全随机样本比较 1.3.1资料符合正态分布，且各组方差齐性，直接采用完全随机的方差分析。如果检验结果为有统计学意义，则进一步作两两比较，两两比较的方法有LSD检验，Bonferroni法，tukey法，Scheffe法，SNK法等。 1.3.2资料不符合正态分布，或各组方差不齐，则采用非参数检验的Kruscal－Wallis法。如果检验结果为有统计学意义，则进一步作两两比较，一般采用Bonferroni法校正P值，然后用成组的Wilcoxon检验。 1.4 多组随机区组样本比较 1.4.1资料符合正态分布，且各组方差齐性，直接采用随机区组的方差分析。如果检验结果为有统计学意义，则进一步作两两比较，两两比较的方法有LSD检验，Bonferroni法，tukey法，Scheffe法，SNK法等。 1.4.2资料不符合正态分布，或各组方差不齐，则采用非参数检验的Fridman检验法。如果检验结果为有统计学意义，则进一步作两两比较，一般采用Bonferroni 法校正P值，然后用符号配对的Wilcoxon检验。 ****需要注意的问题： （1）一般来说，如果是大样本，比如各组例数大于50，可以不作正态性检验，直接采用t检验或方差分析。因为统计学上有中心极限定理，假定大样本是服从正态分布的。 （2）当进行多组比较时，最容易犯的错误是仅比较其中的两组，而不顾其他组，这样作容易增大犯假阳性错误的概率。正确的做法应该是，先作总的各组间的比较，如果总的来说差别有统计学意义，然后才能作其中任意两组的比较，这些两两比较有特定的统计方法，如上面提到的LSD检验，Bonferroni法，tukey 法，Scheffe法，SNK法等。**绝不能对其中的两组直接采用t检验，这样即使得出结果也未必正确** （3）关于常用的设计方法：多组资料尽管最终分析都是采用方差分析，但不同设计会有差别。常用的设计如完全随即设计，随机区组设计，析因设计，裂区设计，嵌套设计等。 2．分类资料
电子商务网站数据分析指标 一、网站分析的内容指标 转换率Taｋe Rateｓ（Cｏｎvｅrsions Ratｅs) 计算公式:转换率=进行了相应的动作的访问量/总访问量 指标意义:衡量网站内容对访问者的吸引程度以及网站的宣传效果 指标用法：当你在不同的地方测试新闻订阅、下载链接或注册会员，你可以使用不同的链接的名称、订阅的方式、广告的放置、付费搜索链接、付费广告(ＰPC）等等,看看那种方式是能够保持转换率在上升?如何增强来访者和网站内容的相关性?如果这个值上升,说明相关性增强了,反之，则是减弱。 回访者比率RｅｐeaｔＶisｉtoｒShare 计算公式:回访者比率＝回访者数／独立访问者数 指标意义：衡量网站内容对访问者的吸引程度和网站的实用性，你的网站是否有令人感兴趣的内容使访问者再次回到你的网站。 指标用法:基于访问时长的设定和产生报告的时间段，这个指标可能会有很大的不同。绝大多数的网站都希望访问者回访,因此都希望这个值在不断提高，如果这个值在下降,说明网站的内容或产品的质量没有加强。需要注意的是，一旦你选定了一个时长和时间段,就要使用相同的参数来产生你的报告,否则就失去比较的意义。 积极访问者比率Hｅavy Uｓeｒ Share
计算公式：积极用户比率＝访问超过11页的用户/总的访问数 指标意义:衡量有多少访问者是对网站的内容高度的兴趣 指标用法：如果你的网站针对正确的目标受众并且网站使用方便,你可以看到这个指标应该是不断的上升。如果你的网站是内容型的，你可以针对不同类别的内容来区分不同的积极访问者,当然你也可以定义20页以上的才算是积极的访问者。 忠实访问者比率Comｍittｅｄ Visiｔor Share 计算公式：访问时间在1９分钟以上的用户数/总用户数 指标意义：和上一个指标的意义相同，只是使用停留的时间取代浏览页数，取决于网站的目标，你可以使用两个中的一个或结合使用。指标用法：访问者时长这个指标有很大的争议，这个指标应结合其它的指标一起使用，例如转换率，但总体来说，较长的访问时长意味着用户喜欢呆在你的网站,高的忠实访问率当然是较好的。同样的,访问时长也可以根据不同的需要自行设定。 忠实访问者指数Committed ViｓiｔoｒＩｎdex 计算公式:忠实访问者指数=大于1９分钟的访问页数/大于1９分钟的访问者数 指标意义：指的是每个长时间访问者的平均访问页数,这是一个重要的指标,它结合了页数和时间。
（一）名称：对居民生活质量进行因子分析 可靠性统计量 Cronbach's Alpha 项数 .707 19 信度为0.707，<80,所以信度 不可接受，需要修订。 KMO 和 Bartlett 的检验 取样足够度的 Kaiser-Meyer-Olkin 度量。.797 Bartlett 的球形度检验近似卡方1262.752 df 171 Sig. .000 Bartlett球度检验统计量为1262.752。检验的P 值接近0。表明19个变量之间有较强的相关关系。而KMO统计量为0.797，接近0.8。适合作因子分析。 公因子方差 初始提取 您如何评价您的生活质量？ 1.000 .689 您满意自己的健康吗 1.000 .896 1.000 .800 身体疼痛会妨碍您处需要做的 事情吗？ 您需要靠医的帮助应付日常生 1.000 .701 活吗？
您享受生活吗？ 1.000 .890 您觉得自己的生命有意义吗？ 1.000 .937 您集中的能有多好？ 1.000 .706 在日常生活中，您感到安全 吗？ 1.000 .833 您所处的环境健康吗？ 1.000 .522 您每天的生活有足够的吗？ 1.000 .896 您能接受自己的外表吗？ 1.000 .927 您有足够的钱应付所需吗？ 1.000 .942 您有机会从事休闲活动吗？ 1.000 .908 您满意自己的睡眠况吗？ 1.000 .855 您对自己从事日常活动的能满 意吗？ 1.000 .886 您满意自己的工作能吗？ 1.000 .811 您满意自己的人际关系吗？ 1.000 .915 您满意所使用的交通运输方式 吗？ 1.000 .864 您常有负面的感受吗？ 1.000 .898 提取方法：主成份分析。 除了“您如何评价您的生活质量？”“您需要靠医生的帮助应付日常生活吗？”“您集中的能力有多好？”“您所处的环境健康吗？”之外其他变量的共同度量都在80%以上，所以，提取出的公因子对原始变量的解释能力应该是很强的。 解释的总方差 成份 初始特征值提取平方和载入旋转平方和载入 合计方差的 % 累积 % 合计方差的 % 累积 % 合计方差的 % 累积 % 1 8.083 42.540 42.540 8.083 42.540 42.540 5.967 31.407 31.407
电子商务数据分析职业技能等级标准
目次 前言....................................................................... II 1 范围 (1) 2 规范性引用文件 (1) 3 术语和定义 (1) 4 面向院校专业 (2) 5 面向工作岗位（群） (2) 6 职业技能要求 (3) 参考文献 (10)
前言 本标准按照GB/T 1.1-2009给出的规则起草。 本标准起草单位：北京博导前程信息技术股份有限公司、上海宝尊电子商务有限公司、网易考拉战略研究院、杭州有赞科技有限公司、深圳职业技术学院、江苏经贸职业技术学院、苏州经贸职业技术学院、杭州职业技术学院、武汉职业技术学院、天津轻工职业技术学院、兰州石化职业技术学院、北京市商业学校、南宁市第六职业技术学校。 本标准主要起草人：段建、徐珺、游忠明、闫冬、唐克胜、吴洪贵、许应楠、陈加明、席波、白洁、周任慧、侯光、温丽容、杨东飞、叶靖。 声明：本标准的知识产权归属于北京博导前程信息技术股份有限公司，未经北京博导前程信息技术股份有限公司同意，不得印刷、销售。
1 范围 本标准规定了电子商务数据分析职业技能的等级、工作要求及职业技能要求。 本标准适用于电子商务数据分析职业技能等级的培训、考核与评价，电子商务数据分析从业人员的聘用、教育和职业培训可参照使用。 2 规范性引用文件 下列文件对于本文件的应用是必不可少的。凡是注日期的引用文件，仅注日期的版本适用于本文件。凡是不注日期的引用文件，其最新版本适用于本文件。 GB/T 36311 电子商务管理体系要求 GB/T 35408 电子商务质量管理术语 GB/T 31232.1 电子商务统计指标体系第1部分：总体 GB/T 31232.2 电子商务统计指标体系第2部分：在线营销 3 术语和定义 3.1 电子商务 E-commerce 通过信息网络进行产品和服务交易的经营活动。 [GB/T 35408-2017，定义2.1.1] 3.2 运营 operation 与产品生产和服务创造密切相关的各项管理工作的总称，包括对其过程的计划、组织、实施和控制。 3.3 电子商务运营 E-commerce operation 为完成经营目标，通过信息网络围绕产品和服务交易开展的各项经营和管理工作的总称。 3.4 数据分析 data analysis
统计学数据处理的基本思路 数据的整理是数据收集与数据分析之间的中间环节数据整理是对收集来的数据进行加工整理使之符合统计分析的需要。如对数据进行图表显示，以发现数据中的基本规律。数据整理的中心任务就是分组与编制频数分布表。 而数据处理的主要步骤又包括以下几点：数据的预处理，数据的分组，数据的整理与显示，统计表。 数据整理是所以步骤的第一步，也最为重要。统计整理是统计调查的继续，是统计分析的前提和基础，在整个统计工作中，发挥着承上启下的作用。 其中，在数据的预处理中，把混在原始数据中的“异常数据”排除、把真正有用的“信息”提取出来。因此，对异常数据的剔除就显得尤为重要，其中又包含多种方法，主要有1、根据人们对客观事物已有的认识，判别由于外界干扰、人为误差等原因造成实测数据偏离正常结果，在实验过程中随时判断，随时剔除。2、给定一个置信概率，并确定一个置信限，凡超过此限的误差，就认为它不属于随机误差范围，将其视为异常数据剔除。 比如，在对一个班的同学的身高做调查的时候，可以依据常识，在列表中对那些明显不符合的数据做剔除处理，即身高中出现2米多的数据，依常识不可能。 再则，预处理完毕后，则需要对数据进行分组。通过分类发现数据内部的特点。例如，在对全班身高进行整理后得到数据，可以对之进行不同的分组，如分男女生，如分不同高度段等等。通过分组发现数据内部结构的特点。即有所谓的类型分组，分析分组，结构分组等等。 第三，就是数据的整理与显示。包括的重点有：1、频数（落在各类别中的数据个数。）2、频率（某一类别数据的频数占总体单位个数的比重。）3、频数分布（把频数以表格形式全部列出就是~绘制频数分布表的演示操作(调用Excel文件:分类数据的整理)4、比例（各类数据与全部数据之比）5、百分数（把比例基数100化比率：各类数据间的比值）。 这些处理是下一步的前提与基础，为绘图做准备，比如在对全班身高完成分组后，可以依据一定的需要，对其进行整理与显示，如要研究男女身高的差异，可以分别理出男女身高的平均数，频数，频率，频数分布，比例，百分比等等数据。然后根据需要对其进行显示。 最后一步，就是绘图。其中不同的需要目的需要不同的图形予以显示。图形主要有条形图，直方图，饼状图，折线图等等。以条形图为例，长度表示各类频数的多少，而宽度则一般固定。用于显示各数据直观上的绝对多少。其他图形依然。 所以，综上述，基本思路即包括数据的预处理，数据的分组，数据的整理与显示以及绘图。（由于不会word绘图功能，故相关事例绘图滤去）
大数据与统计学分析方法比较 基于理念分析和比较研究方法，对大数据的分析方法和传统统计学分析方法的关联性和差异进行了对比分析，从方法的基本思想、量化形式、数据来源、分析范式、分析方法、分析视角等角度揭示了两种社会科学分析方法存在的联系与差异。 随着信息技术的日益发展与普及，信息以及数据在社会经济发展过程中发挥的作用越来越重要。现如今，“大数据”时代已经来临，于是如何更有效地利用数据快速做出科学决策也已成为众多企业甚至是国家所共同关注的焦点问题。在数据处理和分析方法方面，《统计学》以及在其基础上发展而来的实证统计方法是当前的主流，这些方法可以帮助数据持有者从大量的数据中挖掘有价值的信息，并为其相关决策提供理论支撑和方法支持。然而，传统的实证统计方法在最新出现的大数据情境下，却呈现出了诸多缺陷，例如传统数据收集方法无法实现大规模(甚至是总体)数据的收集，传统统计方法和分析软件无法处理大规模数据，等等。于是，在将传统统计学方法应用于最新的大数据情境和问题之前，需要首先明确大数据所要求的处理方法与传统的统计学处理方法存在哪些关联和区别，然后才能够决定是否可以应用既有统计学理论和方法来处理某些大数据问题。 1大数据的界定
根据一位美国学者的研究，大数据可以被定义为：it means data that’s too big，too fast，or too hard for existing tools to process。也就是说，该学者认为：在关于大数据的所有定义中，他倾向于将之定义为那类“太大”、“太快”，或现存工具“太难”处理的数据。一般而言，大数据的特征可以概括为四个V：一是量大(Volume);二是流动性大(Velocity)，典型的如微博;三是种类多(Variety)，多样性，有结构化数据，也有半结构化和非结构化数据;四是价值大(Value)，这些大规模数据可以为持有企业或者组织创造出巨大的商业或社会价值。 Victor在其最新著作《大数据时代——生活、工作与思维的大变革》中指出，大数据时代，思维方式要发生3个变革：第一，要分析与事物相关的所有数据，而不是依靠分析少量数据样本;要总体，不要样本。第二，要乐于接受数据的纷繁复杂，而不再追求精确性。第三，不再探求难以捉摸的因果关系，应该更加注重相关关系。这些变革反映出了大数据处理方式与传统统计学分析方法的很多关联以及主要不同。因此，下面我们分别针对两者的联系和区别进行讨论。 2大数据与统计学分析方法的联系 从18世纪中叶至今，统计学已经经历了两百多年的发展历程，不论是基础理论还是社会应用都极其坚实而丰富。大数据作为一种新兴的事物规律认知和挖掘思维，也将会对人类的价值体系、知识体系
如何做好电子商务数据分析 来源: 电子商务加油站 电子商务为何需要做数据分析?电子商务又该如何做数据分析?电子商务发展的速度越来越快，这个行业的趋势变化也越来越快。对于电子商务公司的老板而言，想要自己永远跟着趋势走，学习运用数据分析是必然的。 世界工厂分析认为，现在不是缺数据，而是数据太多。据统计，在今天的互联网上，每秒会产生上万个微博信息、几百万次的搜索、Facebook上的几十万次内容。稍大的电子商务公司，都会采集一些行为数据(比如IP流量、浏览量)，但是这些行为数据与商业数据(比如交易量)有什么关系?今天绝大多数公司，甚至包括凡客诚品这样著名的电子商务公司，曾经都不知道如何利用成千上万的零散数据。 一、数据分析的重要性 首先，我们要来了解一下数据分析对于一个网站的重要性。笔者并不从理论方面来论证数据分析的重要性，而是从各方对这一方面的动向来了解。 1、阿里巴巴 2011年5月25日，阿里巴巴宣布推出数据门户，并正式启用新域名 https://www.doczj.com/doc/a22681657.html,，新推出的数据门户根据4500万中小企业用户的搜
索、询单、交易等电子商务行为进行数据分析和挖掘，为中小企业以及电子商务从业人士等第三方提供综合数据服务。马云曾表示“数据”将是阿里巴巴未来十年发展的战略核心。 目前正式开放的部分为面向全体用户的宏观行业研究模块，由行业搜索动态趋势图、专业化行业分析报告、细分行业和地区的内贸分析和针对行业各级产品的热点分析，以及实时行业热点资讯等部分构成，并且为免费提供。到2011 年底阿里巴巴还将适时陆续推出数据门户其他部分应用。 2、各行业巨头 事实上，近年来全球各大行业巨头都表示进驻“开放数据”蓝海。以沃尔玛为例，该公司已经拥有两千多万亿字节数据，相当于200多个美国国会图书馆的藏书总量。这其中，很大一部分事客户信息和消费记录。通过数据分析，企业可以掌握客户的消费习惯、优化现金和库存，并扩大销量，数据已经成为了各行各业商业决策的重要基础。 电商平台也很注重这方面的数据分析，例如世界工厂网，就设有排名榜的数据分析，通过分析用户在世界工厂网的搜索习惯及搜索记录，免费提供了产品排行榜、求购排行榜和企业排行榜。无独有偶，作为行业门户网站的装备制造网也即将在未来的发展中提供数据分析的功能，从网站的介绍中可以看到：每月企业网站专业SEO检测报告、季度专业行业研究报告等等。所有这些行业的动向，都昭示这一个特点：企业数据、行业分析。也只有行业网站、电商平台等拥有企业数据优势，而且集合整行业信息，并有分析整合数据的能力，才能真正为企业提供真实、有效的数据分析。 从各方对待一个事物的态度与投资动向，我们能很轻易的了解到这一事物的重要程度，从以上的事例可以看出，数据分析对于各行各业都非常的重要，尤其是对于电子商务平台。 二、电子商务数据分析的七个重要因素 1、电子商务数据分析需要商业敏感 今天电子商务公司的数据分析师，有些像老板的军师，必须有从枯燥的数据中解开市场密码的本事。比如，具有商业意识的数据分析师发现，网站上的婴儿车的销售增加了，那么，他基本可以预测奶粉的销量也会跟上去。再比如，网站上的产品发挥的作用并不一样，有的产品是为了赚钱，有的产品是为了促销，有的产品是为了吸引流量，不同的产品在网站上摆放的位置是不一样的。 一个商业敏感的数据分析师，是懂得用什么样的数据实现公司的目标。比如，乐酷天与淘宝竞争，它们重点看的不是交易量，而是流量：每天有多少新的卖家进来，卖了多少东西。因为此阶段竞争最核心的就是人气，而非实质交易量。如果新来的卖家进来卖不出东西，只有老卖家的交易量在增长，即使最后每天的
2012-2013第一学期《统计学原理》课程期末测试 关于第三产业旅游业的调研报告 -------基于数据的分析 班级： ------- 姓名： ====== 学号： -------- 总分： 完成时间：2112 年 12 月10 日
评分标准：（总分100分）（四号字，宋体） 一、数据方面（最高分15分） 1.数据量的多少（0-5分） 2.数据的真实性（0-5分） 3.数据选取的合理性（0-5分） 二、分析方法的选择（最高分15分） 1.方法的合理性（0-5分） 2.方法选取的难度（0-5分） 3.方法的多样性（0-5分） 三、分析过程（最高分55分） 1.分析思路的条理性（0-15分） 2.分析过程中的图表利用（0-10分） 3.计算过程的正确情况（0-15分） 4.分析过程中的解释和说明（0-15分） 四、结论的解释（最高分15分） 1.只有简单的解释（0-8分） 2..能做到定性和定量结合的分析解释（8-15分）特别说明：如发现有抄袭，成绩按0分处理。
一：调研目的 中国经济实力不断争强，进入21世纪的中国面临的机遇又是挑战，第一、第二产业不足以支撑起整个中国经济的命脉，势必会加大对第三产业的重视，第三产业的发展，也是我们国家的一项重要的工作，我今天就从第三产业中的旅游业作为一个考察对象，针对当前的社会情况，中国国民近几年掀起一股旅游高潮来进行此项调研，分析中国旅游业发展的情况。 二：调研方式 本次作业调研方式，采用数据收集，主要从人均GDP的各项数据、CPI指数和旅游业的各项数据结合分析。针对获得的数据进行数据整理，利用统计学相关知识进行相关计算。 三：调研数据分析 （一）表1 1999-2009年全国国内旅游收入、CPI、人均GDP及国内旅游人数 年份 国内旅游收入 (亿元) CPI（%）人均GDP（元） 国内旅游人数 （百万）
用数字来看某知名B2C网站的发展内幕和隐私（作者：perplexing） 数字是个很有趣的东西，很有说服力，而且也可以更加深入地掌握不同变量之间的逻辑关系。举个例子，我们喜欢说留住老用户，发展新用户， 那么老用户和新用户的定义应该是什么呢？直观上说，老用户就是曾经在我这里买过东西的呗，其实这样的定义太简单了，假如今天是2008年4月24号，我们看看如下哪个顾客属于老用户？ 1，2002年注册，2002年~2003年曾经购买过27次，但是2004年之后就再也没有来过了； 2，2002年注册，直到2005年才买过一次东西，但是从此人间蒸发了； 3, 2008年4月22号注册，4月23号（昨天）买过东西，不知道他以后还来不来； 4，2007年1月注册，2007年1月?2008年4月间，平均每3个月就来买一次。 其实上面的都可以俗称为老用户，但是他的注册时间，购买次数，购买金额，购买频率，最后一次购买时间等数值，对我们都有重要的参考和分析意义，只有细致分析，才能精准营销。 我们来用数字分析一家比较知名的B2C网站的发展历程，名字就不直接说了，我们就用A公司来代替。只是从这些分析中，我觉得可以看出很多 隐形的（hidden ）有趣现象来。这不属于泄露公司业务，名字和产品都没有写。事实上，我还掌握了好几家的内部数据。我只是想，能够拿岀来和大家一起商酌，无伤大雅，可以一起探讨学习。现在，我们从2002年1月1号开始分析，action !? 1,A公司的注册会员发展轨迹 某电子商务公司2002-2007注册用户发展变化 截止2007年12月31号，A公司累计注册用户35万。淘宝网截止2008年Q1有6200万注册用户，也就意味着A公司的注册用户只是淘宝的0.5 6俪已。每天的注册人数从2002年的21个（天）到目前大概300个（天），可以说，A公司的注册用户一直在稳步增长。 中国互联网网民的规模，足以支撑所有的统计规律的圆满实现。我在baidu的index里输入某个关键字的查询次数，比如我输入“电子商务”， 发现每天在baidu查询“电子商务”的人数一直稳定在300~500的范围内飘飘荡荡的。昨天查询的人和今天查询的人是不一样的，而且也互相不 认识，但是庞大的baidu用户群体造就了美丽平滑的统计大数定律。所以，如果有人问我，今天大概多少网民过生日？我告诉他，大概27万左右，因为网民总1亿，365天每天都有人可能过生日，所以这个27万的正确率绝对80%以上。 2,A公司的年度交易量发展变化图