浅谈考试成绩的差异显著性分析
【摘要】本文尝试运用数理统计学中的显著性检验的基本思想和常用的excel软件简单介绍了考试成绩中班级之间、校际之间的平均分、优秀率、及格率的差异显著性检验，即U检验的计算方法与主要步骤；以及教改结题报告的成绩分析涉及各种检验方法——T检验、Z检验的区别及计算方法、主要步骤。简单而言，本文是用统计学中的检验方法科学地分析什么情况下两个平均分、优秀率、及格率“差别不大”，“差别明显”，“差很多”，希望能更加科学客观地分析两个均值间的差异，对有需要的老师有所帮助。
【关键词】成绩差异；U检验；T检验；excel软件
一、引言
在每次考试成绩统计中，平均分、及格率、优秀率依然是一个班级教学的主要考核指标，但由于这样或那样的原因，可能会有些学生缺考。特别是近年我市实行了中职技校春季招生政策，某些学校分流人数也许过半。如何才能科学地公平地进行统计分析，也是许多从事成绩分析与管理的老师面临的难题。
另外，在教改结题报告或阶段性小结中，总要会对教改效果进行分析，也就难免对对比班与实验班的考试成绩中平均分、及格率、优秀率等数据作显著性检验，来比较教改的效果是否明显或不明显。看了不少结题报告，其中涉及到的检验方法如U检验，Z检验，T检验等等，不一而足，让人摸不着头脑。即便是数学教师，由于在大学就读时的教学内容侧重点有所不同，或许对数理统计方面知识掌握不强，也很难明白这些检验方法孰是孰非，孰优孰劣，更别说非专业其它科目的教师。在作成绩对比分析时，通常无从下手，或是委托统计能力强的老师帮忙，或是随意给些似是而非的数据，抑或罗列考试成绩，直接对比，不作任何检验，也就缺乏科学严谨性。
二、班、级考试成绩差异显著性分析
有些学校以班和年级考试人数与注册人数比值作为相对系数对实考的分数进行了调整，其大致算法是：年级在册人数为N，缺考R人，某班在册人数为n，缺考r人，则相对系数为[（n-r）/n]/[（N-R）/N]，用此系数乘以该班实际考试成绩，即为相对成绩，然后再以各班的相对成绩进行对比。这或许是一种方法，但这种调整，会对实考的成绩进行了放大或缩小，个人认为没有多少益处。事实上，一个班级本身或许也有人缺考，只不过没别班那么多，但平均分调整后可能偏离很多。
例1：一所学校九年级4个班，每个班注册人数均为50，在一次考试中，某班平均分60，缺考20人，全级缺考100人，按上述方法折算该班平均分。解：=60*[（50-20）/50]/[（200-100）/200]=72，这是不科学的，也没有什么意义。
1、样本均值与总体均值差异显著性检验（U检验）
要检查班级之间成绩是否相差太大，目的并不是要排出名次，可以采用U 检验（有些文章也称Z检验，在ecxel软件中，相应的变量也是Z。为避免与下文混淆，只有总体方差未知，本文方用Z检验，且二者计算不同，故此不用此名称）。U检验的条件是：已知（或可以求出）样本均值、样本容量与总体均值、总体的标准差，可能采用U检验进行两均值异显著性检验。
统计学认为，不论x变量（考试分数）是连续型还是离散型，也无论x服从何种分布，一般只要样本容量（考试人数）n>20，就可认为平均值的分布是正
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
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
一、计量资料的常用统计描述指标 1．平均数平均数表示的是一组观察值(变量值)的平均水平或集中趋势。平均数 计算公式： 式中：Ｘ为变量值、Σ为总和，Ｎ为观察值的个数。 2．标准差(S) 标准差表示的是一组个体变量间的变异(离散)程度的大小。S愈小，表示观察值的变异程度愈小，反之亦然，常写成。标准差计算公式： 式中：∑Ｘ2 为各变量值的平方和，(∑Ｘ)2为各变量和的平方，N-1为自由度3．标准误（S?x）标准误表示的是样本均数的标准差，用以说明样本均数的分布情况，表示和估量群体之间的差异，即各次重复抽样结果之间的差异。S?x愈小，表示抽样误差愈小，样本均数与总体均数愈接近，样本均数的可靠性也愈大，反之亦然，常写 作。标准误计算公式： 三、显著性检验 抽样实验会产生抽样误差，对实验资料进行比较分析时，不能仅凭两个结果（平均数或率）的不同就作出结论，而是要进行统计学分析，鉴别出两者差异是抽样误差引起的，还是由特定的实验处理引起的。 1．显著性检验的含义和原理显著性检验即用于实验处理组与对照组或两种不同处理的效应之间是否有差异，以及这种差异是否显著的方法。 2．无效假设显著性检验的基本原理是提出“无效假设”和检验“无效假设”成立的机率（P）水平的选择。所谓“无效假设”，就是当比较实验处理组与对照组的结果时，假设两组结果间差异不显著，即实验处理对结果没有影响或无效。经统计学分析后，如发现两组间差异系抽样引起的，则“无效假设”成立，可认为这种差异为不显著（即实验处理无效）。若两组间差异不是由抽样引起的，则“无效假设”不成立，可认为这种差异是显著的（即实验处理有效）。 3．“无效假设”成立的机率水平检验“无效假设”成立的机率水平一般定为5%（常写为p≤0.05），其含义是将同一实验重复100次，两者结果间的差异有5次以上是由抽样误差造成的，则“无效假设”成立，可认为两组间的差异为不显著，常记为p>0.05。若两者结果间的差异5次以下是由抽样误差造成的，则“无效假设”不成立，可认为两组间的差异为显著，常记为p≤0.05。如果p≤0.01，则认为两组间的差异为非常显著。 （一）计量资料的显著性检验 1．t 检验 （1）配对资料（实验前后）的比较假设配对资料差数的总体平均数为零。其计算公
用SPSS进行统计检验 在教育技术研究中，经常需要利用不同的教学媒体或教学资源对不同的对象进行教学改革试验，但教学试验的总体往往都有较大数量，限于人力、物力与时间，通常都采用抽取一定的样本作为研究对象，这样，就存在样本的特征数量能否反映总体特征的问题，也存在着两种不同的样本的数量标志的参数是否存在差异的问题，这就必需对样本量数进行定量分析与推断，在教育统计学中称为“统计检验”。 一、统计检验的基本原理 统计检验是先对总体的分布规律作出某种假说，然后根据样本提供的数据，通过统计运算，根据运算结果，对假说作出肯定或否定的决策。如果现要检验实验组和对照组的平均数（μ1和μ2）有没有差异，其步骤为： 1．建立虚无假设，即先认为两者没有差异，用表示； 2．通过统计运算，确定假设成立的概率P。 ⒊根据P 的大小，判断假设是否成立。如表6-12所示。 二、大样本平均数差异的显著性检验——Z检验 Z检验法适用于大样本（样本容量小于30）的两平均数之间差异显著性检验的方法。它是通过计算两个平均数之间差的Z分数来与规定的理论Z值相比较，看是否大于规定的理论Z值，从而判定两平均数的差异是否显著的一种差异显著性检验方法。其一般步骤： 第一步，建立虚无假设，即先假定两个平均数之间没有显著差异。 第二步，计算统计量Z值，对于不同类型的问题选用不同的统计量计算方法。 （1）如果检验一个样本平均数（）与一个已知的总体平均数()的差异是否显著。其Z值计算公式为： 其中是检验样本的平均数； 是已知总体的平均数； S是样本的方差； n是样本容量。 （2）如果检验来自两个的两组样本平均数的差异性，从而判断它们各自代表的总体的差异是否显著。其Z值计算公式为：
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
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。
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
网站分析中数据的统计学显著性检验 在网站分析中，经常会做网站优化测试，就会比较不同方案的转换率，例如跳出率，订单购买率，按钮点击率等；也会记录访客或者客户的详细数据表现。但很多时候差异都很小，究竟是保持现状还是全面采用新方案的内容，很难有结论，于是两者差异在统计学的意义是否显著就变得很重要。 这篇文章主要讲解两种检验数据的方法：分别是在Excel中使用已经写好函数的数据显著性计算器，和使用SPSS对详细客户数据进行显著性检验。 一、Excel-数据显著性计算器 假设有下列的数据： 那么我们可以使用Avinash Kaushik介绍的Excel-数据显著性计算器来检验，详细请查看https://www.doczj.com/doc/bf4450108.html,/avinash/excellent-analytics-tip1-statistical-significance/ Excel文件可从此处下载：https://www.doczj.com/doc/bf4450108.html,/s/cz9E6 输入数据后计算得知（Number of Test Participants是分母，Number of Conversions是分子），差异是显著的，因为方框中显示了”Yes”
以上方法的原理是两组数据的差异超过了数据置信区间的话，那么就会出现数据显著性差异的结果。 以上的方法适用于简单的两个比率之间的对比，接下来要说说高级点的内容，SPSS中的假设检验问题来比较两个样本的均值。 二、两独立样本T检验 SPSS中比较均值的方法包括： 在介绍两独立样本T检验之前，先说下均值的比较情况，由浅入深。 1.均值的检验 假设检验的步骤一般分为以下几步： 1）确定原假设和备选假设（原假设就的意思是对总体的比例、均值或分布做出某种假设）2）选择检验统计量 3）计算检验统计量观测值发生的概率，P值 4）给定显著性水平α，如果P<α，即小概率事件发生，即原假设发生的概率很小，那么推翻原假设，如果P>α，那么原假设成立。 假设有以下两种情况： 1）工厂的质量管理员说：产品缺陷率只有1/1000，然后你开始抽查，抽了5件，就有2件是有问题的，那么问题就大单了。 因为1000件中最大缺陷数是1件，现在有2件，也就是概率极小的事情发生。 2）工厂的质量管理员说：产品缺陷率只有1/100，然后你开始抽查，抽了5件，就有2件是有问题的，那么问题也挺大单。 1000件中最大缺陷数是10，现在有2件，接下来还有995件要查，那么有两种可能： *产品缺陷率远远高于1%，质量管理员忽悠人； *碰巧抽到有缺陷的产品，接下来的995件很少有缺陷的了。 概率计算： 原假设：也就是假设产品缺陷率是1/100，前面抽了5件，就有2件次品的概率是0.088%； 抽5件中2件，后续抽查产品缺陷率小于1/100的的概率为0.088%；抽5件中2件，后续
https://www.doczj.com/doc/bf4450108.html, 光环大数据：数据分析师的重要性 光环大数据培训了解到，这是一个“忙碌”的数据分析师，做公关、又做销售······果然是个多才的数据分析师。 人物档案： 厚龙毕业于重庆工商大学，本科和硕士都是统计专业，现在北京某互联网金融公司负责风险控制工作。 公关 作为统计系的学生，读书时就常常参加各种数学建模竞赛，也参与过一些市场调研和咨询的项目。在这个过程中，让我印象最深的不是数据处理和分析，反而是与人沟通的过程。 研一时，我与同学组成的团队参与了一个旅游策划公司的项目。我们作为乙方为甲方提供数据咨询。我们自己做数据收集、设计调查问卷。这是一个很复杂的过程，既要保证访问者的认可性，由于成本原因群体也不能太大。根据统计数据，我们给出一个旅游者的行为画像，根据出行的时间、频率、花费、交通工具等变量，采用聚类分析的方法，对用户进行细分，看他们分别适合什么样的产品。 我们调查的范围是重庆主城区，采样涵盖到不同景点、不同年龄段的人群。在做调查之前，我们去跑各个景区，跟游客聊天，对旅客的情况有一个“摸底”。我们去跟游客接触，去问问题，沟通这个环节至关重要。
https://www.doczj.com/doc/bf4450108.html, 工作之后，我越发觉得，身为分析师要具备一定的“公关”技能。 毕业之后我去了一家第三方支付公司。消费者刷卡时的个人信息存在一定安全隐患，我负责做线下的伪卡防范工作，就是从历史的安全隐患数据中发现问题，总结特征，建立危险识别模型，最终当交易发生的时候，通过概率值判断是不是盗刷。 风险控制是公司业务的支撑部门。公司的互联网业务会带来很多用户，支付是其中必不可少的一个环节，也是互联网金融的基础。 然而这是一个新行业，这意味着你没有扩样本。从几率学角度来讲，凡是有监督的模型，比如输入1到20个变量，输出只是一个变量，它只告诉你是或否，但拒绝还是不拒绝要自己判断。所以我需要去训练，训练是来自于历史数据的积累，没有历史数据就带来很大的困难，只能尝试建立半监督模型，在没有数据的情况下养数据。 我们提倡数据多维度、多样性，但你的数据权限可能是有限的，资源是有限的。在这个过程中你就需要接入其它部门的数据。你如何说服对方为你提供数据，这需要一定的沟通技巧和巧妙的专业呈现，让跨部门的同事信任你。 这个工作不能着急，要持续不断地沟通交流，时不时把你正在做的事情给对方看，让他了解你工作的内容，看到你的努力。 举个例子，在进行风险控制时，不可避免地会把用户体验降低。比如你在网上购买理财产品，注册一个账户，对密码的复杂度要求不够严谨，用户可能会觉得注册过程很方便流畅，但会带来风险。反之，比如12306以前出现过信息泄露的问题，它现在的验证码就变成图片验证，但过于麻烦，用户体验就不好。
第7章显著性检验的基本问题 教学目的与要求：通过本章讲授，使学生了解下列概念：观察到的显著水平（p_值）、检验时规定的显著水平标准、显著水平、临界值、检验规则、原假设和备择假设，知道什么是双尾检验，什么是左（右）单尾检验以及各自的适用场合，知道什么是显著性检验中的两类错误以及犯这类错误的概率的图示，掌握总体均值是否为某定值以及两点分布总体中一次试验成功率为某定值的检验问题，知道显著性检验中应当注意的问题。 重点内容与难点： 1．显著性检验的基本问题 2．总体均值为某定值的显著性检验 3．随机试验中某种事件出现的概率为某定值的显著性检验 §7.1 显著性检验的基本问题 1．显著性检验是除参数估计之外的另一类重要的统计推断问题。 2．显著性检验，又称假设检验：就是事先对总体（随机变量）的参数或总体分布形式做出一个假设，然后利用样本信息来判断这个假设（原假设）是否合理，即判断总体的真实情况与原假设是否显著地有差异。 或者说，显著性检验要判断样本与我们对总体所做的假设之间的差异是纯属机会变异，还是由我们所做的假设与总体真实情况之间不一致所引起的。 3．显著性检验是针对我们对总体所做的假设做检验。 一、显著性检验的基本思想 显著性检验的基本思想可以用小概率原理来解释。 1．小概率原理：小概率事件在一次试验中是几乎不可能发生的，假若在一次试验中事件A事实上发生了。那只能认为事件A不是来自我们假设的总体，也就是认为我们对总体所做的假设不正确。 2．观察到的显著水平：由样本资料计算出来的检验统计量观察值所截取的尾部面积为。这个概率越小，反对原假设，认为观察到的差异表明真实的差异存在的证据便越强，观察到的差异便越加理由充分地表明真实差异存在。 3．检验所用的显著水平：针对具体问题的具体特点，事先规定这个检验标准。 4．在检验的操作中，把观察到的显著性水平与作为检验标准的显著水平标准比较，小于这个标准时，得到了拒绝原假设的证据，认为样本数据表明了真实差异存在。大于这个标准时，拒绝原假设的证据不足，认为样本数据不足以表明真实差异存在。 5．检验的操作可以用稍许简便一点的作法：根据所提出的显著水平查表得到相应的z 值，称作临界值，直接用检验统计量的观察值与临界值作比较，观察值落在临界值所划定的尾部内，便拒绝原假设；观察值落在临界值所划定的尾部之外，则认为拒绝原假设的证据不足。 二、原假设和备择假设 1．原假设：对总体所作的论断或推测，指观察到的差异只反映机会变异。记作H0 2．备择假设：是指观察到的差异是真实的。记作H1。 3．原假设和备择假设合在一起，应涵盖我们所研究的总体特征的所有可能性。 三、双尾检验和单尾检验 采用双尾检验还是采用单尾检验（以及左单尾还是右单尾），取决于备择假设的形式。
https://www.doczj.com/doc/bf4450108.html, 房地产行业大数据分析的作用 在房地产行业，有一个明显的迹象表明，数据分析正在发挥更多的作用。例如，房地产企业通过使用数据挖掘技术，从不同的阶层了解人们的住房需求，并做出改变以适应不同的住房需求。交易价格、上市价格、数量和其他关键指标都可以帮助咨询师给出相对准确的估计价格。 然而，这并不是房地产行业现在已经达到的终点。作为房地产行业的一名见多识广的内部人，你必须从市场中获取更多有价值的信息，以发掘销售线索，拓展业务。因此，您应该清楚您的目标是什么，为什么要使用这些数据。
https://www.doczj.com/doc/bf4450108.html, 一、房地产大数据可以帮助你更好的了解客户住房需求 这些数据虽然不可能满足客户所有的住房需求，但我们可以在大多数客户中找到一些共性。为了更好地了解客户的需求，我们需要通过培训历史客户记录数据或统计数据挖掘客户的行为。 数据采集可以通过不同的方式。对于一些企业来说，他们更喜欢在社交媒体平台上爬取，这些平台可以显示出用户的习惯、行为、偏好和情感数据，他们可以通
https://www.doczj.com/doc/bf4450108.html, 过使用自动网络爬虫工具，比如八爪鱼，来轻松提取数据，可以从大多数网站收集数据。我们还可以使用分类或聚类算法来对客户的需求分类。 例如，工作的性质、习惯和生活条件，甚至购买和浏览历史记录都可以被列为值得挖掘的数据，我们可以使用基于云的技术来过滤、计算和优化客户群体，包括高质量的客户、潜在的客户、根据他们的特点，从不同的维度来给客户推广。 二、房地产大数据有助于精确行业市场定位 企业想进入或开拓某一区域房地产行业市场，首先要进行项目评估和可行性分析，只有通过项目评估和可行性分析才能最终决定是否适合进入或者开拓这块市场。如果适合，那么这个区域人口是多少？消费水平怎么样？客户的消费习惯是什么？市场对产品的认知度怎么样？当前的市场供需情况怎么样？公众的消费喜好是什么等等，这些问题背后包含的海量信息构成了房地产行业市场调研的大数据，对这些大数据的分析就是我们的市场定位过程。
使用SPSS 进行两组独立样本的t检验、F检验、显著性差异、计算p值 SPSS版本为SPSS 20. 如有以下两组独立的数据，名称分别为“111”，“222”。 111组：4、5、6、6、4 222组：1、2、3、7、7 首先打开SPSS，输入数据，命名分组，体重和组名要对应，111组的就不要输入到222组了。数据视图如下： 变量视图如下，名称可以改成“分组嗷嗷嗷”“体重喵喵喵”等
点击“分析”-“比较均值”-“独立样本T检验” 来到这里，分组变量为“分组嗷嗷嗷”，检验变量为“体重喵喵喵”。
【关键的一步】点击分组嗷嗷嗷，进行“定义组”
【关键的一步】输入对应的两组数据的组名：“111”和“222” 点击确定，可见数据与组名对应上了。
点击“确定”，生成T检验的报告，即将大功告成！
第一个表都知道什么回事就不缩了，excel都能实现的。 第二个表才是重点，不然用SPSS干嘛。 F检验：在两样本t检验中要用到F检验，F检验又叫方差齐性检验，用于判断两总体方差是否相等，即方差齐性。 如图：F旁边的Sig的值为.007 即0.007，<0.01, 即两组数据的方差显著性差异！ 看到“假设方差相等”和“假设方差不相等”了么？ 此时由于F检验得出Sig <0.01，即认为假设方差不相等！因此只关注红框中的数据即可。 如图，红框内，Sig（双侧），为.490即0.490，也就是你们要求的P值啦， Sig ( 也就是P值) >0.05，所以两组数据无显著性差异。 PS：同理，如果F检验的Sig >.05（即>0.05），则认为两个样本的假设方差相等。 所以相应的t检验的结果就看上面那行。 by 20150120 深大医学院FG
一般而言，为了确定从样本(sample)统计结果推论至总体时所犯错的概率，我们会利用统计学家所开发的一些统计方法，进行统计检定。 通过把所得到的统计检定值，与统计学家建立了一些随机变量的概率分布(probability distribution)进行比较，我们可以知道在多少%的机会下会得到目前的结果。倘若经比较后发现，出现这结果的机率很少，亦即是说，是在机会很少、很罕有的情况下才出现；那我们便可以有信心的说，这不是巧合，是具有统计学上的意义的(用统计学的话讲，就是能够拒绝虚无假设null hypothesis,Ho)。相反，若比较后发现，出现的机率很高，并不罕见；那我们便不能很有信心的直指这不是巧合，也许是巧合，也许不是，但我们没能确定。 F值和t值就是这些统计检定值，与它们相对应的概率分布，就是F分布和t分布。统计显著性（sig）就是出现目前样本这结果的机率。 2，统计学意义（P值或sig值） 结果的统计学意义是结果真实程度（能够代表总体）的一种估计方法。专业上，p值为结果可信程度的一个递减指标，p值越大，我们越不能认为样本中变量的关联是总体中各变量关联的可靠指标。p值是将观察结果认为有效即具有总体代表性的犯错概率。如p=提示样本中变量关联有5%的可能是由于偶然性造成的。即假设总体中任意变量间均无关联，我们重复类似实验，会发现约20个实验中有一个实验，我们所研究的变量关联将等于或强于我们的实验结果。（这并不是说如果变量间存在关联，我们可得到5%或95%次数的相同结果，当总体中的变量存在关联，重复研究和发现关联的可能性与设计的统计学效力有关。）在许多研究领域，的p值通常被认为是可接受错误的边界水平。 3，T检验和F检验
单因素方差分析 单因素方差分析也称作一维方差分析。它检验由单一因素影响的一个(或几个相互独立的)因变量由因素各水平分组的均值之间的差异是否具有统计意义。还可以对该因素的若干水平分组中哪一组与其他各组均值间具有显著性差异进行分析，即进行均值的多重比较。One-Way ANOVA过程要求因变量属于正态分布总体。如果因变量的分布明显的是非正态，不能使用该过程，而应该使用非参数分析过程。如果几个因变量之间彼此不独立，应该用Repeated Measure过程。 [例子] 调查不同水稻品种百丛中稻纵卷叶螟幼虫的数量，数据如表5-1所示。 表5-1 不同水稻品种百丛中稻纵卷叶螟幼虫数 从复 水稻品种 1 2 3 4 5 1 41 33 38 37 31 2 39 37 35 39 34 3 40 35 35 38 3 4 数据保存在“DATA5-1.SAV”文件中，变量格式如图5-1。 图5-1
分析水稻品种对稻纵卷叶螟幼虫抗虫性是否存在显著性差异。 1）准备分析数据 在数据编辑窗口中输入数据。建立因变量“幼虫”和因素水平变量“品种”，然后输入对应的数值，如图5-1所示。或者打开已存在的数据文件“DATA5-1.SAV”。 2）启动分析过程 点击主菜单“Analyze”项，在下拉菜单中点击“Compare Means”项，在右拉式菜单中点击“0ne-Way ANOVA”项，系统 打开单因素方差分析设置窗口如图5-2。 图5-2 单因素方差分析窗口 3）设置分析变量 因变量:选择一个或多个因子变量进入“Dependent List”框中。本例选择“幼虫”。 因素变量:选择一个因素变量进入“Factor”框中。本例选择“品种”。
在整个电子商务行业，我们一直在追求什么？其实是数字！ 本文将分成三部分进行简要分析： 1、电子商务为什么要看数据， 2、电子商务公司看什么数据 3、电子商务公司如何做好数据分析 第一，电子商务为什么要看数据： 从目前中国整个电子商务行业来说，真正关注数据分析的企业并不是非常多，主要原因可能由几个方面构成： 缺乏对数据重要性的认识； 企业投入预算不足； 数据分析人才的缺失； 企业还没有到达这个需求； 数据量不多，不足以分析等原因。 而根据我所了解的情况，在国外一般电子商务企业都有一二个人专门做数据分析的工作，这个应该是属于战略上的投资。 其实，本文所说的这个数字和数据，代表着很多含义，其中包括电子商务行业整体数字、网站运营数据数字、用户数据、各种转化率数据、广告投放数据，而最终反应真实的数据或许只有银行里躺着的数字，但，如果没有前面这些数据，我们的银行里的数字可能会越来越少或者会增长越来越慢，以至于我们失去这个职业。 作为一个电子商务公司，我们除了关注产品等其它以外，我们更需要关注数字所反映的问题，从而从这些数据里看出问题。下面，我想作为一个电子商务公司如何做好数据分析和解读这些数据，谈一些个人浅见。希望能促使更多人真正去重视这块工作，以提升自己的运营能力。 第二、电子商务需要看什么的数据？ 躺在银行里的数据，这块属于财务方面的数据；如：总销售额、毛利、纯利润、成本、广告投放额； 外部数据; 如：某一个行业市场分额，你可以预估出你在整个行业里的占比是多少? 网站运营数据，其中包括以下几个方面 基础单项数据：PV、UV、收藏数、评论数、注册用户数、网站停留时间、 交叉数据：跳出率、新访问比例、流量订单转化率、新用户注册购买率、老用户订 单购买率、平均定单额、订单失败率、购物车失败率、广告投放转化率、配送差错 率、平均每个用户获取成本等；