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流式数据分析实例与技巧-20180420

数据分析案例

“算出它们的普及率” 教学目标: 1、使学生能应用百分数的知识计算出本班同学家庭的电话、电脑的普及率,并能进行简单的比较、分析和估计,培养学生比较、分析等思维能力和实践能力。 2、使学生体会和感受数学与生活的联系,逐步培养学生应用数学知识的意识和能力。 3、使学生认识到改革开放后我国人民生活水平迅速提高,增强热爱社会主义祖国的思想感情。 步骤一: 师:我班同学家里有电话的很多,有电脑的也不少。今天,我们来调查一下,我班谁家已安装了电话?——包括固定电话和移动电话,谁家购买了电脑?——包括台式和笔记本。全班共56名学生。分为14个学习小组,各个小组进行数据的收集整理。 小结:在这一环节中,给了学生一次展示的机会。 步骤二: 学生分组统计后汇报统计,统计出全班已装电话和电脑的家庭数。 师:我班同学家庭有电话的共多少户?有电脑的共多少户? 学生汇总结果:每个家庭都有电话,有电脑的家庭共40户。 小结:这一环节是对数据进行汇总和整理。 生1:电话的普及率是100%,每家都有电话,所以是100%。 生2:我班同学家庭有电脑的是40户,40除以56约等于71.4%,普及率是71.4%。 生3:老师,我觉得应说“大约是71.4%”。 师:你能根据计算的结果推算出本地区电话和电脑的普及率大约是多少吗? 生1:我认为我们侯马市居民的电话普及率接近100%,,电脑的普及率低一些,可能有70%。生2:我不完全同意你的观点。不能认为我班同学家庭电话普及率是100%,就认为全市市居民的固定电话普及率接近100%,你要考虑到还有比较贫困的地方。应该说,市区的电话普及率接近100%。 生3:我同意刚才同学的观点。因为我班同学大部分住在市区,如果要调查全市家庭的电话普及率,还应该到其他地方去调查。 师:你想得真周到。 小结:在这个过程中,让学生尽情地展示自己最为真实的思想,不必考虑教师希望他说什么,而在意“我”自己的观点,是否准确,是否独特,是否有自己的个性。教师的鼓励与反馈“有利于创造活动的一般条件------心理的安全和心理的自由”。学生在心理安全的环境中,才能大胆猜想,质疑问难,发表不同意见。 步骤四: 师:通过这一次实践活动,你有哪些体会? 生1:我懂得了通过调查统计后,能求出某种东西的普及率。 生2:我知道电脑的普及率比电话的普及率低,我希望电脑能像电话一样家家都有。 生3:我知道了我们学习的统计和百分数的知识很有用。 生4:我觉得生活水平提高了,现在我们不但有了电话,还有了电脑,有人家还有了私家车呢! …… 师:我们还可以进行哪些有意义的调查活动?

科研常用的实验数据分析与处理方法

科研常用的实验数据分析与处理方法 对于每个科研工作者而言,对实验数据进行处理是在开始论文写作之前十分常见的工作之一。但是,常见的数据分析方法有哪些呢?常用的数据分析方法有:聚类分析、因子分析、相关分析、对应分析、回归分析、方差分析。 1、聚类分析(Cluster Analysis) 聚类分析指将物理或抽象对象的集合分组成为由类似的对象组成的多个类的分析过程。聚类是将数据分类到不同的类或者簇这样的一个过程,所以同一个簇中的对象有很大的相似性,而不同簇间的对象有很大的相异性。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。 2、因子分析(Factor Analysis) 因子分析是指研究从变量群中提取共性因子的统计技术。因子分析就是从大量的数据中寻找内在的联系,减少决策的困难。因子分析的方法约有10多种,如重心法、影像分析法,最大似然解、最小平方法、阿尔发抽因法、拉奥典型抽因法等等。这些方法本质上大都属近似方法,是以相关系数矩阵为基础的,所不同的是相关系数矩阵对角线上的值,采用不同的共同性□2估值。在社会学研究中,因子分析常采用以主成分分析为基础的反覆法。

3、相关分析(Correlation Analysis) 相关分析(correlation analysis),相关分析是研究现象之间是否存在某种依存关系,并对具体有依存关系的现象探讨其相关方向以及相关程度。相关关系是一种非确定性的关系,例如,以X和Y 分别记一个人的身高和体重,或分别记每公顷施肥量与每公顷小麦产量,则X与Y显然有关系,而又没有确切到可由其中的一个去精确地决定另一个的程度,这就是相关关系。 4、对应分析(Correspondence Analysis) 对应分析(Correspondence analysis)也称关联分析、R-Q 型因子分析,通过分析由定性变量构成的交互汇总表来揭示变量间的联系。可以揭示同一变量的各个类别之间的差异,以及不同变量各个类别之间的对应关系。对应分析的基本思想是将一个联列表的行和列中各元素的比例结构以点的形式在较低维的空间中表示出来。 5、回归分析 研究一个随机变量Y对另一个(X)或一组(X1,X2,…,Xk)变量的相依关系的统计分析方法。回归分析(regression analysis)是确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。运用十分广泛,回归分析按照涉及的自变量的多少,可分为一

数据分析的思维技巧

数据分析的思维技巧 在我对数据分析有限的认识上(因为无知到没有认知),往往会看到一些秀技性的数据分析图表,以及好看的词云等等。年少无知的我,只想啪啪啪鼓掌伴随一声“卧槽,真牛逼”,然后在被秀了一脸后,并没有明白对方想说什么,空有一副好皮囊而没有灵魂。分析是为了给出偏好的,也是洗脑的一种重要手段,洗不洗的成功就要靠本事了。于是问题产生了,你的分析是为了干啥,通过哪几个角度达到哪几方面的目的。以下为我对几个技巧的认识想法: 一、象限法 就是划定几个坐标轴,让每一个数据在象限中找到自己的角色,比如打工这个事吧,就是要让你忙,就是要给你一堆事,于是重点出来了,这么多事孰重孰轻,孰急孰缓,跟打工皇帝学时间管理,事情要按照紧急程度和重要程度进行划分,以此给自己做事排序。 二、多维法 从个人理解来看,多维法和象限法联系紧密,无非就是象限法之间的界限清晰明显,多维法之间的维度不是严格意义的隔开,比如高度、富有、颜值,这到底算象限分类还是维度分类,或者说当象限多了,采用多维来理解效果更好,比如富有的家庭一般孩纸整体相对更高一些,维度与维度之间是有相对联系的,虽然不是那么绝对,但是也不是完全不相关。

但是多维法呢,正是由于维度与维度之间的关系,会导致整体维度情况和细分维度情况来看起来会有失真,最典型的例子是田忌赛马,上中下三个维度的马均是齐王更厉害,那么跑马结果田忌胜了。性别歧视在工作学习中经常会碰到,但是通过男女入取率判断性别歧视合适么,每个学院的女生录取率都高,但是整体入取率女生低的情况也不是不能出现,那么这到底是哪种性别歧视呢,数字不会骗人,但是分析洗脑会骗人,分析思维不对容易骗自己。为了解决辛普森悖论,可以通过切方块的方式,不断缩小分析的维度,不断深入挖掘,可以有效了解真实情况。 三、假设法 数据分析对下是有一系列材料做支撑,对上是为决策或了解情况提供支撑,只有下面有素材,才能为上面提供科学合理研判。那么问题出来了,如果没有材料做支撑,那怎么办。简单,没有条件那就为它创建条件嘛,我先假设一个基础,然后根据这个基础大肆分析,水平体现出来了,偏好结论也体现出来了,其实很多现实问题是没有那么多切实完整的基础资料的,有的就是一个感觉,有的就是一个偏好。这也是咨询圈常见的套路,虽然不是严格意义的1+1=2,但是可以严谨告诉别人1+1>1,而且面对那么多的未知,不将几个未知进行假设,如何区解决更多的未知。 四、指数法 一直觉得,指数法是一个装逼指数最高的方法,首先指数就已经狠专业了,在专业的基础上进行专业的分析,还有什么更专业的事情么。但是

数据处理的基本方法

第六节数据处理的基本方法 前面我们已经讨论了测量与误差的基本概念,测量结果的最佳值、误差和不确定度的计算。然而,我们进行实验的最终目的是为了通过数据的获得和处理,从中揭示出有关物理量的关系,或找出事物的内在规律性,或验证某种理论的正确性,或为以后的实验准备依据。因而,需要对所获得的数据进行正确的处理,数据处理贯穿于从获得原始数据到得出结论的整个实验过程。包括数据记录、整理、计算、作图、分析等方面涉及数据运算的处理方法。常用的数据处理方法有:列表法、图示法、图解法、逐差法和最小二乘线性拟合法等,下面分别予以简单讨论。 列表法是将实验所获得的数据用表格的形式进行排列的数据处理方法。列表法的作用有两种:一是记录实验数据,二是能显示出物理量间的对应关系。其优点是,能对大量的杂乱无章的数据进行归纳整理,使之既有条不紊,又简明醒目;既有助于表现物理量之间的关系,又便于及时地检查和发现实验数据是否合理,减少或避免测量错误;同时,也为作图法等处理数据奠定了基础。 用列表的方法记录和处理数据是一种良好的科学工作习惯,要设 计出一个栏目清楚、行列分明的表格,也需要在实验中不断训练,逐步掌握、熟练,并形成习惯。 一般来讲,在用列表法处理数据时,应遵从如下原则:

(1) 栏目条理清楚,简单明了,便于显示有关物理量的关系。 (2) 在栏目中,应给出有关物理量的符号,并标明单位(一般不重复写在每个数据的后面)。 (3) 填入表中的数字应是有效数字。 (4) 必要时需要加以注释说明。 例如,用螺旋测微计测量钢球直径的实验数据列表处理如下。 用螺旋测微计测量钢球直径的数据记录表 从表中,可计算出 D i D = n = 5.9967 ( mm)

科学史上最有名的数据分析例子

科学史上最有名的数据分析例子 开普勒三定律 数据来源:第谷?布拉赫(,丹麦人),观察力极强的天文学家,一辈子(年)观察记录了颗行星资料,位置误差不超过°。 观测数据可以视为实验模型。 数据处理:开普勒(,德国人),身体瘦弱、近视又散光,不适合观天,但有一个非常聪明的数学头脑、坚韧的性格(甚至有些固执)和坚强的信念

(宇宙是一个和谐的整体),花了年()研究第谷的观测数据,得到了开普勒三定律。 开普勒三定律则为唯象模型。 .数据分析法 思想 采用数理统计方法(如回归分析、聚类分析等)或插值方法或曲线拟合方法,对已知离散数据建模。 适用范围:系统的结构性质不大清楚,无法从理论分析中得到系统的规律,也不便于类比,但有若干能表征系统规律、描述系统状态的数据可利用。 数据分析法 基础知识 ()数据也称观测值,是实验、测量、观察、调查等的结果,常以数量的形式给出; ()数据分析()是指分析数据的技术和理论; ()数据分析的目的是把隐没在一大批看来杂乱无章的数据中的信息集中、萃取和提炼出来,以找出所研究对象的内在规律; ()作用:在实用中,它可帮助人们作判断,以采取适当行动。 ()实际问题所涉及的数据分为: ①受到随机性影响(随机现象)的数据; ②不受随机性影响(确定现象)的数据; ③难以确定性质的数据(如灰色数据)。 ()数理统计学是一门以收集和分析随机数据为内容的学科,目的是对数据所来自的总体作出判断,总体有一定的概率模型,推断的结论也往往一概率的形式表达(如产品检验合格率)。 ()探索性数据分析是在尽量少的先验假定下处理数据,以表格、摘要、图示等直观的手段,探索数据的结构及检测对于某种指定模型是否有重大偏离。它可以作为进一步分析的基础,也可以对数据作出非正式的解释。实验者常常据此扩充或修改其实验方案(作图法也该法的重要方法,如饼图、直方图、条形图、走势图或插值法、曲线(面)拟合法等)。

16种常用的数据分析方法汇总

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。

16种常用数据分析方法

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

人教版初中数学数据分析技巧及练习题附答案

人教版初中数学数据分析技巧及练习题附答案 一、选择题 1.如图是根据我市某天七个整点时的气温绘制成的统计图,则这七个整点时气温的中位数和众数分别是() A.中位数31,众数是22 B.中位数是22,众数是31 C.中位数是26,众数是22 D.中位数是22,众数是26 【答案】C 【解析】 【分析】 根据中位数,众数的定义即可判断. 【详解】 七个整点时数据为:22,22,23,26,28,30,31 所以中位数为26,众数为22 故选:C. 【点睛】 此题考查中位数,众数的定义,解题关键在于看懂图中数据 2.某校组织“国学经典”诵读比赛,参赛10名选手的得分情况如表所示: 分数/分80859095 人数/人3421 那么,这10名选手得分的中位数和众数分别是() A.85.5和80 B.85.5和85 C.85和82.5 D.85和85 【答案】D 【解析】 【分析】 众数是一组数据中出现次数最多的数据,注意众数可以不只一个; 找中位数要把数据按从小到大的顺序排列,位于最中间的一个数(或两个数的平均数)为中位数. 【详解】 数据85出现了4次,最多,故为众数;

按大小排列第5和第6个数均是85,所以中位数是85. 故选:D. 【点睛】 本题主要考查了确定一组数据的中位数和众数的能力.一些学生往往对这个概念掌握不清楚,计算方法不明确而误选其它选项.注意找中位数的时候一定要先排好顺序,然后再根据奇数和偶数个来确定中位数,如果数据有奇数个,则正中间的数字即为所求.如果是偶数个则找中间两位数的平均数. 3.一组数据2,x,6,3,3,5的众数是3和5,则这组数据的中位数是() A.3 B.4 C.5 D.6 【答案】B 【解析】 【分析】 由众数的定义求出x=5,再根据中位数的定义即可解答. 【详解】 解:∵数据2,x,3,3,5的众数是3和5, ∴x=5, 则数据为2、3、3、5、5、6,这组数据为35 2 =4. 故答案为B. 【点睛】 本题主要考查众数和中位数,根据题意确定x的值以及求中位数的方法是解答本题的关键. 4.多多班长统计去年1~8月“书香校园”活动中全班同学的课外阅读数量(单位:本),绘制了如图折线统计图,下列说法正确的是() A.极差是47 B.众数是42 C.中位数是58 D.每月阅读数量超过40的有4个月 【答案】C 【解析】 【分析】 根据统计图可得出最大值和最小值,即可求得极差;出现次数最多的数据是众数;将这8

数据分析案例49个

本文力图从企业运营和管理的角度,梳理出发掘大数据价值的一般规律: ?以数据驱动的决策,主要通过提高预测概率,来提高决策成功率; ?以数据驱动的流程,主要是形成营销闭环战略,提高销售漏斗的转化率; ?以数据驱动的产品,在产品设计阶段,强调个性化;在产品运营阶段,则强调迭代式创新。 从谷歌、亚马逊、Facebook、LinkedIn,到阿里、百度、腾讯,都因其拥有大量的用户注册和运营信息,成为天然的大数据公司。而像IBM、Oracle、EMC、惠普这类大型技术公司纷纷投身大数据,通过整合大数据的信息和应用,给其他公司提供“硬件+软件+数据”的整体解决方案。我们关注的重点是大数据的价值,第一类公司首当其冲。 下面就是这些天然大数据公司的挖掘价值的典型案例: 01 亚马逊的“信息公司” 如果全球哪家公司从大数据发掘出了最大价值,截至目前,答案可能非亚马逊莫属。亚马逊也要处理海量数据,这些交易数据的直接价值更大。作为一家“信息公司”,亚马逊不仅从每个用户的购买行为中获得信息,还将每个用户在其网站上的所有行为都记录下来:页面停留时间、用户是否查看评论、每个搜索的关键词、浏览的商品等等。这种对数据价值的高度敏感和重视,以及强大的挖掘能力,使得亚马逊早已远远超出了它的传统运营方式。 亚马逊CTO Werner Vogels在CeBIT上关于大数据的演讲,向与会者描述了亚马逊在大数据时代的商业蓝图。长期以来,亚马逊一直通过大数据分析,尝试定位客户和和获取客户反馈。“在此过程中,你会发现数据越大,结果越好。为什么有的企业在商业上不断犯错?那是因为他们没有足够的数据对运营和决策提供支持,”Vogels说,“一旦进入大数据的世界,企业的手中将握有无限可能。”从支撑新兴技术企业的基础设施到消费内容的移动设备,亚马逊的触角已触及到更为广阔的领域。 亚马逊推荐:亚马逊的各个业务环节都离不开“数据驱动”的身影。在亚马逊上买过东西的朋友可能对它的推荐功能都很熟悉,“买过X商品的人,也同

常用的数理统计及数据处理方法

常用的数理统计及数据处理方法 水泥厂生产中的质量控制和分析都是以数据为基础的技术活动。如果没有数据的定量分析,就无法形成明确的质量概念。因此,必须通过对大量数据的整理和分析,才能发现事物的规律性和生产中存在的问题,进而作出正确的判断并提出解决的方法。 第一节数理统计的有关概念 一、个体、母体与子样 在统计分析中,构成研究对象的每一个最基本的单位称为个体。 研究对象的所有个体的集合即全部个体称为母体或总体,它可以无限大,也可以是有限的,如一道工序或一批产品、半成品、成品,可根据需要加以选择。 进行统计分析,通常是从母体中随机地选择一部分样品,称为子样(又称样本)。用它来代表母体进行观察、研究、检验、分析,取得数据后加以整理,得出结论。取样只要是随机和足够的数量,则所得结论能近似地反映母体的客观实际。抽取样本的过程被称作抽样;依据对样本的检测或观察结果去推断总体状况,就是所谓的统计推断,也叫判断。 例如,我们可将一个编号水泥看成是母体,每一包水泥看成是个体,通过随机取样(连续取样或从20个以上不同部位取样),所取出的12kg检验样品可称为子样,通过检验分析,即可判断该编号水泥(母体)的质量状况。 二、数据、计量值与计数值 1,数据 通过测试或调查母体所得的数字或符号记录,称为数据。在水泥生产中,无任对原材料、半成品、成品的检验,还是水泥的出厂销售,都要遇到很多报表和数据,特别是评定水泥质量好坏时,更要拿出检验数据来说明,所以可用与质量有关的数据来反映产品质量的特征。 根据数据本身的特征、测试对象和数据来源的不同,质量检验数据可分为计量值和计算值两类。 2,计量值 凡具有连续性或可以利用各种计量分析一起、量具测出的数据。如长度、质量、温度、化学成分、强度等,多属于计量值数据。计量值也可以是整数,也可以是小数,具有连续性。

如何自学数据分析方法介绍

如何自学数据分析方法介绍 如何自学数据分析方法介绍 想要成为数据分析师,最快需要七周?七周信不信? 这是一份数据分析师的入门指南,它包含七周的内容,Excel、 数据可视化、数据分析思维、数据库、统计学、业务、以及Python。 每一周的内容,都有两到三篇文章细致讲解,帮助新人们快速掌握。这七周的内容刚好涵盖了一位数据分析师需要掌握的基础体系,也是一位新人从零迈入数据大门的知识手册。 第一周:Excel 每一位数据分析师都脱离不开Excel。 Excel的学习分为两个部分。 掌握各类功能强大的函数,函数是一种负责输入和输出的神秘盒子。把各类数据输入,经过计算和转换输出我们想要的结果。 在SQL,Python以及R中,函数依旧是主角。掌握Excel的函数有助于后续的学习,因为你几乎在编程中能找到名字一样或者相近 的函数。 在「数据分析:常见的Excel函数全部涵盖在这里了」中,介绍了常用的Excel函数。 清洗处理类:trim、concatenate、replace、substitute、 left/right/mid、len/lenb、find、search、text 关联匹配类:lookup、vlookup、index、match、row、column、offset 逻辑运算类:if、and、or、is系列

计算统计类:sum/sumif/sumifs、sumproduct、 count/countif/countifs、max、min、rank、rand/randbetween、averagea、quartile、stdev、substotal、int/round 时间序列类:year、month、weekday、weeknum、day、date、now、today、datedif 搜索能力是掌握Excel的不二窍门,工作中的任何问题都是可以找到答案。 第二部分是Excel中的工具。 在「数据分析:Excel技巧大揭秘」教程,介绍了Excel最具性 价比的几个技巧。包括数据透视表、格式转换、数组、条件格式、 自定义下拉菜单等。正是这些工具,才让Excel在分析领域经久不衰。 在大数据量的处理上,微软提供了Power系列,它和Excel嵌套,能应付百万级别的数据处理,弥补了Excel的不足。 Excel需要反复练习,实战教程「数据分析:手把手教你Excel 实战」,它通过网络上抓取的数据分析师薪资数据作为练习,总结 各类函数的使用。 除了上述要点,下面是附加的知识点,铺平数据分析师以后的道路。 了解单元格格式,数据分析师会和各种数据类型打交道,包括各类timestamp,date,string,int,bigint,char,factor, float等。 了解数组,以及相关应用(excel的数组挺难用),Python和R也会涉及到list,是核心概念之一。 了解函数,深入理解各种参数的作用。它会在学习Python中帮 助到你。 了解中文编码,UTF8、GBK、ASCII,这是数据分析师的坑点之一。

数据整理分析方法

数据梳理主要是指对数据的结构、内容和关系进行分析 大多数公司都存在数据问题。主要表现在数据难于管理,对于数据对象、关系、流程等难于控制。其次是数据的不一致性,数据异常、丢失、重复等,以及存在不符合业务规则的数据、孤立的数据等。 1数据结构分析 1元数据检验 元数据用于描述表格或者表格栏中的数据。数据梳理方法是对数据进行扫描并推断出相同的信息类型。 2模式匹配 一般情况下,模式匹配可确定字段中的数据值是否有预期的格式。 3基本统计 元数据分析、模式分析和基本统计是数据结构分析的主要方法,用来指示数据文件中潜在的结构问题。 2 数据分析 数据分析用于指示业务规则和数据的完整性。在分析了整个的数据表或数据栏之后,需要仔细地查看每个单独的数据元素。结构分析可以在公司数据中进行大范围扫描,并指出需要进一步研究的问题区域;数据分析可以更深入地确定哪些数据不精确、不完整和不清楚。 1标准化分析 2频率分布和外延分析 频率分布技术可以减少数据分析的工作量。这项技巧重点关注所要进一步调查的数据,辨别出不正确的数据值,还可以通过钻取技术做出更深层次的判断。 外延分析也可以帮助你查明问题数据。频率统计方法根据数据表现形式寻找数据的关联关系,而外延分析则是为检查出那些明显的不同于其它数据值的少量数据。外延分析可指示出一组数据的最高和最低的值。这一方法对于数值和字符数据都是非常实用的。 3业务规则的确认 3 数据关联分析 专业的流程模板和海量共享的流程图:[1] - 价值链图(EVC) - 常规流程图(Flowchart) - 事件过程链图(EPC) - 标准建模语言(UML) - BPMN2.0图 数据挖掘 数据挖掘又称数据库中的知识发现,是目前人工智能和数据库领域研究的热点问题, 所谓数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程 利用数据挖掘进行数据分析常用的方法主要有分类、回归分析、聚类、关联规则、特征、变化和偏差分析、Web页挖掘等,它们分别从不同的角度对数据进行挖掘。 ①分类。分类是找出数据库中一组数据对象的共同特点并按照分类模式将其划分为

电商数据分析案例

电商数据分析案例:首页优化分析 很多人都讨论过关于首页优化的问题,在讨论这个问题之前,我们应该先要问自己。点击进入首页的用户都是谁? 他们在进入首页之前的上一个页面是哪里? 他们进入首页的目的是什么? 首页的哪部分点击率最高? 首页要完成的任务是什么? 通常,我们可以把点击进入首页的用户进行如下分类 了解了进入首页的用户来源,我们可以把以上来源按照用户浏览目的分为以下四类:

1 对某宝贝感兴趣,希望了解店铺其他宝贝,希望了解本店相关活动,比如包邮,打折等,希望了解本店信誉,整体情况。 2 属于老客户,对店铺大题情况已经了解并且信任,希望了解店内最新上架商品 3 寻找客服,寻找店铺导航栏 4 没有具体目的 下面我们就可以确定首页需要展现的内容了。 1、相关打折,团购,包邮活动-------激发第一类用户点击其他宝贝的兴趣; 2、导航栏,客服--------引导第三类用户进行转化; 3、店铺新品---------吸引第二类用户,让老客户进行二次购买; 4、爆款推广--------吸引所有用户; 5、一些类目分层下的热门商品-------将用户按照宝贝需求分层; 下面就要进入到具体的首页优化环节了,我们先要要根据不同行业店铺所面对的用户的不同浏览习惯,来确定这个店铺的首页结构(由于这部分内容涉及的问题比较多,我会用其他时间和大家探讨) 首焦图设计,导航位置,客服位置等等设计方面的问题不是本篇的重点,我们具体讨论一下关于宝贝分层的方法。 宝贝分层的方法,选择更吸引客户的宝贝 我们观察一些大店的首页装修就可以看出大部分的店都会在首页展示一部分宝贝的,但是这些宝贝并不是随机出现在首页的。他们通常会按照宝贝品牌,宝贝功能类别,宝贝热度等进行分层。 您的店铺应该按照哪种分类方式比较好呢? 您的宝贝是否足够吸引住用户的眼球呢? 首页大图的点击率很高,那质量如何呢?是不是转化率也很高呢? 首页的各个模块都给店铺带来了多少效益呢? 我们可以模拟两种分类方式进行更进一步的测评和比较。比如按照店中品牌分类,然后再按照店中功能进行分类,分别比较这两种分类的环比增长率,你会发现都是一样的宝贝,只是分类不同,引发的二次点击量相差就很多,如此结果一目了然。

常用数据分析方法详细讲解

常用数据分析方法详解 目录 1、历史分析法 2、全店框架分析法 3、价格带分析法 4、三维分析法 5、增长率分析法 6、销售预测方法 1、历史分析法的概念及分类 历史分析法指将与分析期间相对应的历史同期或上期数据进行收集并对比,目的是通过数据的共性查找目前问题并确定将来变化的趋势。 *同期比较法:月度比较、季度比较、年度比较 *上期比较法:时段比较、日别对比、周间比较、 月度比较、季度比较、年度比较 历史分析法的指标 *指标名称: 销售数量、销售额、销售毛利、毛利率、贡献度、交叉比率、销售占比、客单价、客流量、经营品数动销率、无销售单品数、库存数量、库存金额、人效、坪效 *指标分类: 时间分类 ——时段、单日、周间、月度、季度、年度、任意 多个时段期间 性质分类 ——大类、中类、小类、单品 图例 2框架分析法 又叫全店诊断分析法 销量排序后,如出现50/50、40/60等情况,就是什么都能卖一点但什么都不 好卖的状况,这个时候就要对品类设置进行增加或删减,因为你的门店缺少 重点,缺少吸引顾客的东西。 如果达到10/90,也是品类出了问题。 如果是20/80或30/70、30/80,则需要改变的是商品的单品。 *单品ABC分析(PSI值的概念) 销售额权重(0.4)×单品销售额占类别比+销售数量权重(0.3) × 单品销售数量占类别比+毛利额权重(0.3)单品毛利额占类别比 *类别占比分析(大类、中类、小类) 类别销售额占比、类别毛利额占比、 类别库存数量占比、类别库存金额占比、

类别来客数占比、类别货架列占比 表格例 3价格带及销售二维分析法 首先对分析的商品按价格由低到高进行排序,然后 *指标类型:单品价格、销售额、销售数量、毛利额 *价格带曲线分布图 *价格带与销售对数图 价格带及销售数据表格 价格带分析法 4商品结构三维分析法 *一种分析商品结构是否健康、平衡的方法叫做三维分析图。在三维空间坐标上以X、Y、Z 三个坐标轴分别表示品类销售占有率、销售成长率及利润率,每个坐标又分为高、低两段,这样就得到了8种可能的位置。 *如果卖场大多数商品处于1、2、3、4的位置上,就可以认为商品结构已经达到最佳状态。以为任何一个商品的品类销售占比率、销售成长率及利润率随着其商品生命周期的变化都会有一个由低到高又转低的过程,不可能要求所有的商品同时达到最好的状态,即使达到也不可能持久。因此卖场要求的商品结构必然包括:目前虽不能获利但具有发展潜力以后将成为销售主力的新商品、目前已经达到高占有率、高成长率及高利润率的商品、目前虽保持较高利润率但成长率、占有率趋于下降的维持性商品,以及已经决定淘汰、逐步收缩的衰退型商品。 *指标值高低的分界可以用平均值或者计划值。 图例 5商品周期增长率分析法 就是将一段时期的销售增长率与时间增长率的比值来判断商品所处生命周期阶段的方法。不同比值下商品所处的生命周期阶段(表示) 如何利用商品生命周期理论指导营运(图示) 6销售预测方法[/hide] 1.jpg (67.5 KB) 1、历史分析法

SPSS概览--数据分析实例详解

第一章SPSS概览--数据分析实例详解 1.1 数据的输入和保存 1.1.1 SPSS的界面 1.1.2 定义变量 1.1.3 输入数据 1.1.4 保存数据 1.2 数据的预分析 1.2.1 数据的简单描述 1.2.2 绘制直方图 1.3 按题目要求进行统计分析 1.4 保存和导出分析结果 1.4.1 保存文件 1.4.2 导出分析结果 希望了解SPSS 10.0版具体情况的朋友请参见本网站的SPSS 10.0版抢鲜报道。 例1.1 某克山病区测得11例克山病患者与13名健康人的血磷值(mmol/L)如下, 问该地急性克山病患者与健康人的血磷值是否不同(卫统第三版例4.8)? 患者: 0.84 1.05 1.20 1.20 1.39 1.53 1.67 1.80 1.87 2.07 2.11 健康人: 0.54 0.64 0.64 0.75 0.76 0.81 1.16 1.20 1.34 1.35 1.48 1.56 1.87 解题流程如下:

1.将数据输入SPSS,并存盘以防断电。 2.进行必要的预分析(分布图、均数标准差的描述等),以确定应采 用的检验方法。 3.按题目要求进行统计分析。 4.保存和导出分析结果。 下面就按这几步依次讲解。 §1.1 数据的输入和保存 1.1.1 SPSS的界面 当打开SPSS后,展现在我们面前的界面如下: 请将鼠标在上图中的各处停留,很快就会弹出相应部位的名称。 请注意窗口顶部显示为“SPSS for Windows Data Editor”,表明现在所看到的是SPSS的数据管理窗口。这是一个典型的Windows软件界面,有菜单栏、

(完整版)常用数据分析方法论

常用数据分析方法论 ——摘自《谁说菜鸟不会数据分析》 数据分析方法论主要用来指导数据分析师进行一次完整的数据分析,它更多的是指数据分析思路,比如主要从哪几方面开展数据分析?各方面包含什么内容和指标? 数据分析方法论主要有以下几个作用: ●理顺分析思路,确保数据分析结构体系化 ●把问题分解成相关联的部分,并显示它们之间的关系 ●为后续数据分析的开展指引方向 ●确保分析结果的有效性及正确性 常用的数据分析理论模型 用户使用行为STP理论 SWOT …… 5W2H 时间管理生命周期 逻辑树 金字塔SMART原则 …… PEST分析法 PEST分析理论主要用于行业分析 PEST分析法用于对宏观环境的分析。宏观环境又称一般环境,是指影响一切行业和企业的各种宏观力量。 对宏观环境因素作分析时,由于不同行业和企业有其自身特点和经营需要,分析的具体内容会有差异,但一般都应对政治、经济、技术、社会,这四大类影响企业的主要外部环境因素进行分析。

以下以中国互联网行业分析为例。此处仅为方法是用实力,并不代表互联网行业分析只需要作这几方面的分析,还可根据实际情况进一步调整和细化相关分析指标:

5W2H分析法 5W2H分析理论的用途广泛,可用于用户行为分析、业务问题专题分析等。 利用5W2H分析法列出对用户购买行为的分析:(这里的例子并不代表用户购买行为只有以下所示,要做到具体问题具体分析)

逻辑树分析法 逻辑树分析理论课用于业务问题专题分析 逻辑树又称问题树、演绎树或分解树等。逻辑树是分析问题最常使用的工具之一,它将问题的所有子问题分层罗列,从最高层开始,并逐步向下扩展。 把一个已知问题当成树干,然后开始考虑这个问题和哪些相关问题有关。 (缺点:逻辑树分析法涉及的相关问题可能有遗漏。)

上市公司年报数据分析案例

统计教学案例二 上市公司年报数据分析案例 经统计调查取得数据后,需要通过统计整理、综合指标计算与相关回归分析等方法技术对总体数据进行处理,以认识总体变量分布状态(如正态分布)、特征表现(如结构相对数、平均数和标准差)、相关关系(如相关系数)和变化规律(如回归模型),从而了解事物或现象的本质及其依存因素。其中统计整理技术包括总量指标、相对指标、平均指标和标志变异指标的揭示,他们的计算既是对总体基本特征的描述,又是对事物或现象进一步定量研究的基础;相关和回归是研究总体各事物或现象间相互关系的定量分析,用以测定不同特征相互联系的紧密程度,揭示变化形式和规律。本章案例主要通过对总体静态数据处理过程的介绍,帮助读者掌握统计整理、指标描述和相关回归分析技术结合运用的技术与经验。 本章由 1 个大型案例构成,案例以沪深股市制造业上市公司为对象,系统介绍了静态数据总体的统计处理过程,包括分布描述、分类研究和相关因素分析。 上市公司年报数据分析案例的教学目的:数据整理是统计分析的基础工作,在总体规模很大,数据量浩瀚、分布未知的情况下,如何对总体数据进行整理分类,描述总体分布及进一步分析总体各特征间的相互关系是对总体正确认识的关键。由于具体的工作过程与教科书的知识点讲授顺序并不完全一致,因此本案例通过对1999 年沪深股市制造业上市公司年报数据分析过程的介绍,给读者以处理总体静态数据的思路和技巧,从而训练读者解决实际问题的能力。 案例的背景分析与数据资料 一、案例的现实意义 上市公司的经营业绩与其股票价格、市场价值息息相关,因此反映上市公司经营业绩的定期公开披露的中期会计报告、年度会计报告就成为社会各界密切关注的重要信息之一。对所有上市公司的财务报告进行统计整理和分析,把握上市公司整体的经营状况、经营业绩的水平和变化趋势,无论是对投资选择,还是政府的决策与监督,都是不可或缺的。 本案例探讨的就是面对大量的财务报告数据信息如何进行统计整理与分析,这对于投资者、投资咨询人员或是理论界研究者,都具有实际的指导意义。通过本案例的学习讨论,有助于大家掌握统计描述和相关回归分析的方法,同时积累应用这些方法的实际经验和教训。 二、案例所依托的总体及其现状与研究目的 (一)案例所依托的客体 本案例所依托的客体是1999 年上市公司年报中的有关财务指标。1999 年末,沪、深两市共有上市公司949 家。这些上市公司分布在13 个行业部门。根据中国证监会的《上市公司分类指引》中规定的分类方法,其中制造业共有 578家,占%。总股本1938亿元,占%,制造业是上市公司最集中的行业。截止2000年4月30日,已公布年报的有560 家。所以本案例研究的总体范围确定为如期公布年报的制造业560 家上市公司。 (二)案例研究的目的与任务 1.上市公司年报财务数据统计分析的目的 通过对制造业1999 年报有关数据进行系统的统计整理、描述和回归分析,揭示1999 年制造业上市公司主要财务指标的总体分布、分行业的经营业绩水平和重要特征,从中掌握认识总体分布特征和数量变化的技巧和方法,提高用统计思想和方法解决实际问题的能力。 2.上市公司年报财务数据统计分析的任务 对纷繁的数据进行不同的分类、分组、汇总、综合、分析、归纳、推断,显示上市公司财务报告中的主要财务指标的分布形态和主要特性,寻找财务指标之间的相互关系和表现规律。 3.上市公司年报财务数据统计分析的对象 本案例所引用资料取自《上海证券报》,包括了制造业560 家上市公司。共选有8 个财务指标:总资产、净利润、 主营业务收入、股东权益、每股收益、每股净资产和股东权益比率。其中,前 4 个为反映资产、收益方 面的总量指标,后 4 个为反映盈利能力、业绩水平的相对指标。 4?数据的初步分析一一制造业上市公司行业结构

可视化数据分析案例

数据分析-可视化数据分析 2016-02-04 公共号劲说 走投无路选择可视化数据分析 在做POI(Point of Interest)兴趣点的时候,最困扰我的问题是每天产出POI数据的质量。 POI主要有三种数据来源: 1. 购买的季度更新的图商POI数据,四维和高德的都用过,实地采集的POI数据质量最好但是更新频率太低,一个季度有太多店铺开张和关门 2. 交换来的业务数据中的POI信息,搜房做房产有小区的POI,点评做餐饮有饭店的POI,携程做酒店有酒店的POI,感觉业务数据应该质量很好,其实数据质量参差不齐,业务数据中掺杂大量错误和无效数据,千万不要低估怀着各种目的刷单的同学的想象空间和编造能力。 3. 抓取的三方网站的数据,百度的全覆盖POI,链家的小区POI,地方网站的区域全类目POI 等等,这些数据想想就有点不靠谱,数据提取中的错误率,网页模板的调整,网站防爬和数据掺水等 每天几百个来源的几千万条数据,经常发生的情况: 1. 某个来源的数据量剧烈变化 2. 某个分类的数据量异常变化 3. 某些城市的POI名称长度均值变化很大 4. 某个来源的某个城市的数据地址大量缺失 5. 某个分类的某些城市电话数据中出现大量中文 然后我开始考虑做数据质量监控,开始写代码做数据比较,发现几个问题: 1. 要在哪些维度做比较 2. 如果比较统计值变化,变化值多少算异常 3. 如果比较统计变化率,变化率多少算异常 4. 发现了异常后,如何分析和定位最关键异常节点 5. 要添加那些指标做比较,举几个栗子:名称字数,字母比例,电话中中文字符的比例,地址中符合字符的比例,地址填充率

大学物理实验_常用的数据处理方法

1.7 常用的数据处理方法 实验数据及其处理方法是分析和讨论实验结果的依据。在物理实验中常用的数据处理方法有列表法、作图法、逐差法和最小二乘法(直线拟合)等。 1.7.1 列表法 在记录和处理数据时,常常将所得数据列成表。数据列表后,可以简单明确、形式紧凑地表示出有关物理量之间的对应关系;便于随时检查结果是否合理,及时发现问题,减少和避免错误;有助于找出有关物理量之间规律性的联系,进而求出经验公式等。 列表的要求是: (1)要写出所列表的名称,列表要简单明了,便于看出有关量之间的关系,便于处理数据。 (2)列表要标明符号所代表物理量的意义(特别是自定的符号),并写明单位。单位及量值的数量级写在该符号的标题栏中,不要重复记在各个数值上。 (3)列表的形式不限,根据具体情况,决定列出哪些项目。有些个别的或与其他项目联系不大的数据可以不列入表内。列入表中的除原始数据外,计算过程中的一些中间结果和最后结果也可以列入表中。 (4)表中所列数据要正确反映测量结果的有效数字。 列表举例如表1-2所示。 表1-2铜丝电阻与温度关系 1.7.2 作图法 作图法是将两列数据之间的关系用图线表示出来。用作图法处理实验数据是数据处理的常用方法之一,它能直观地显示物理量之间的对应关系,揭示物理量之间的联系。 1.作图规则 为了使图线能够清楚地反映出物理现象的变化规律,并能比较准确地确定有关物理量的量值或求出有关常数,在作图时必须遵守以下规则。 (1)作图必须用坐标纸。当决定了作图的参量以后,根据情况选用直角坐标纸、极坐标纸或其他坐标纸。 (2)坐标纸的大小及坐标轴的比例,要根据测得值的有效数字和结果的需要来定。原则上讲,数据中的可靠数字在图中应为可靠的。我们常以坐标纸中小格对应可靠数字最后一位的一个单位,有时对应比例也适当放大些,但对应比例的选择要有利于标实验点和读数。最小坐标值不必都从零开始,以便做出的图线大体上能充满全图,使布局美观、合理。 (3)标明坐标轴。对于直角坐标系,要以自变量为横轴,以因变量为纵轴。用粗实线在坐标纸上描出坐标轴,标明其所代表的物理量(或符号)及单位,在轴上每隔一定间距标明

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