R软件数据分析(初级部分)

回弹仪数据处理软件用户手册V10

回弹仪数据处理软件
(V1.0)
用户操作手册
中测科仪（北京）科技有限公司
https://www.doczj.com/doc/ed15205961.html,/

回弹仪数据处理软件用户手册 1. 关于本手册 ............................. 错误！未定义书签。
1.1. 本手册的内容 ....................... 错误！未定义书签。 1.2. 本手册的声明和条款 ................. 错误！未定义书签。 1.2.1. 免责声明 ...................... 错误！未定义书签。 1.2.2. 警告及注意事项................. 错误！未定义书签。 2. 概述................................... 错误！未定义书签。
2.1. 软件简介 ........................... 错误！未定义书签。 2.2. 升级服务 ........................... 错误！未定义书签。 2.3. 客户技术服务 ....................... 错误！未定义书签。 3. 安装与卸载 .............................................. 1
3.1. 系统安装要求 ........................................ 1 3.1.1. 硬件环境要求 ................................... 1 3.1.2. 操作系统要求 ................................... 1 3.2. 软件安装步骤 ........................................ 1 3.2.1. 安装向导 ....................................... 1 3.2.2. 欢迎界面 ....................................... 1 3.2.3. 许可证协议 ..................................... 2 3.2.4. 安装路径 ....................................... 2 3.2.5. 安装进度 ....................................... 2 3.2.6. 完成安装 ....................................... 2 3.2.7. 软件升级 ...................... 错误！未定义书签。 3.2.8. 软件卸载 ....................................... 3 4. 软件登录与主要功能介绍 .................................. 4
4.1. 软件特点 ............................................ 4 4.1.1. 使用方便 ....................................... 4 4.1.2. 功能齐全 ....................................... 4 4.1.3. 数据安全可靠 ................................... 4 4.1.4. 数据存储 ....................................... 4 4.1.5. 服务相应及时 ................................... 4 4.2. 软件登录及界面介绍 .................................. 4 4.2.1. 开启画面 ....................................... 5 4.2.2. 系统登录 ....................................... 5

大数据分析的六大工具介绍

大数据分析的六大工具介绍 2016年12月 一、概述 来自传感器、购买交易记录、网络日志等的大量数据，通常是万亿或EB的大小，如此庞大的数据，寻找一个合适处理工具非常必要，今天我们为大家分学在大数据处理分析过程中六大最好用的工具。 我们的数据来自各个方面，在面对庞大而复杂的大数据，选择一个合适的处理工具显得很有必要，工欲善其事，必须利其器，一个好的工具不仅可以使我们的工作事半功倍，也可以让我们在竞争日益激烈的云计算时代，挖掘大数据价值，及时调整战略方向。 大数据是一个含义广泛的术语，是指数据集，如此庞大而复杂的，他们需要专门设il?的硬件和软件工具进行处理。该数据集通常是万亿或EB的大小。这些数据集收集自各种各样的来源:传感器、气候信息、公开的信息、如杂志、报纸、文章。大数据产生的其他例子包括购买交易记录、网络日志、病历、事监控、视频和图像档案、及大型电子商务。大数据分析是在研究大量的数据的过程中寻找模式, 相关性和其他有用的信息，可以帮助企业更好地适应变化，并做出更明智的决策。 二.第一种工具:Hadoop Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是Hadoop是 以一种可黑、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop是可靠的，因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。Hadoop 是高效的，因为它以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。Hadoop还是可伸缩的，能够处理PB级数据。此外，Hadoop依赖于社区服务器，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。

Hadoop是一个能够让用户轻松架构和使用的分布式计算平台。用户可以轻松地 在Hadoop上开发和运行处理海量数据的应用程序。它主要有以下儿个优点: ,高可黑性。Hadoop按位存储和处理数据的能力值得人们信赖。，高扩展性。Hadoop是 在可用的计?算机集簇间分配数据并完成讣算任务 的，这些集簇可以方便地扩展到数以千计的节点中。 ，高效性。Hadoop能够在节点之间动态地移动数据，并保证各个节点的动 态平衡，因此处理速度非常快。 ，高容错性。Hadoop能够自动保存数据的多个副本，并且能够自动将失败 的任务重新分配。 ,Hadoop带有用Java语言编写的框架，因此运行在Linux生产平台上是非 常理想的。Hadoop上的应用程序也可以使用其他语言编写，比如C++。 第二种工具:HPCC HPCC, High Performance Computing and Communications（高性能计?算与通信）的缩写° 1993年，山美国科学、工程、技术联邦协调理事会向国会提交了“重大挑战项 U：高性能计算与通信”的报告，也就是被称为HPCC计划的报告，即美国总统科学战略项U ,其U的是通过加强研究与开发解决一批重要的科学与技术挑战 问题。HPCC是美国实施信息高速公路而上实施的计?划，该计划的实施将耗资百亿 美元，其主要U标要达到:开发可扩展的计算系统及相关软件，以支持太位级网络 传输性能，开发千兆比特网络技术，扩展研究和教育机构及网络连接能力。

《数据分析》练习题

《数据分析》练习题 1.一个地区某月前两周从星期一到星期五各天的最低气温依次是(单位:℃):x 1, x 2, x 3, x 4, x 5和x 1+1, x 2+2, x 3+3, x 4+4, x 5+5,若第一周这五天的平均最低气温为7℃,则第二周这五天的平均最低气温为 。 2.有10个数据的平均数为12，另有20个数据的平均数为15，那么所有这30个数据的平均数是( ) A ．12 B. 15 C. 1 3.5 D. 14 3.一组数据8,8,x ,6的众数与平均数相同，那么这组数据的中位数是 （ ） A. 6 B. 8 C.7 D. 10 4.某校在一次考试中，甲乙两班学生的数学成绩统计如下： 请根据表格提供的信息回答下列问题： （1）甲班众数为 分，乙班众数为 分，从众数看成绩较好的是 班； （2）甲班的中位数是 分，乙班的中位数是 分； （3）若成绩在80分以上为优秀，则成绩较好的是 班；、 （4）甲班的平均成绩是 分，乙班的平均成绩是 分，从平均分看成绩较好的是 班. 5.在方差的计算公式 ()()()222 21210120202010 s x x x ??= -+-+???+-??中， 数字10和20分别表示的意义可以是( ) A ．数据的个数和方差 B ．平均数和数据的个数 C ．数据的个数和平均数 D ．数据组的方差和平均数 6..如果将所给定的数据组中的每个数都减去一个非零常数，那么该数组的 （ ） A.平均数改变，方差不变 B.平均数改变，方差改变 C.平均输不变，方差改变 D.平均数不变，方差不变 7..已知7,4,3,,321x x x 的平均数是6，则_____________321=++x x x . 8..已知一组数据-3，-2，1，3，6，x 的中位数为1，则其方差为 . 9..已知一组数据x 1,x 2,x 3,x 4,x 5的平均数是2，方差是 3 1 ，那么另一组数据3x 1－2,3x 2－2,3x 3－2, 3x 4－2,3x 5－2的平均数是和方差分别是 . 10..关于一组数据的平均数、中位数、众数，下列说法中正确的是（ ） A.平均数一定是这组数中的某个数 B. 中位数一定是这组数中的某个数 C.众数一定是这组数中的某个数 D.以上说法都不对 分数 50 60 70 80 90 100 人数 甲 1 6 12 11 15 5 乙 3 5 15 3 13 11

数据分析专项训练及解析答案

数据分析专项训练及解析答案 一、选择题 1．分析题中数据，将15名运动员的成绩按从小到大的顺序依次排列，处在中间位置的一个数即为运动员跳高成绩的中位数； 2．对于一组统计数据：1，1，4，1，3，下列说法中错误的是（） A．中位数是1 B．众数是1 C．平均数是1.5 D．方差是1.6 【答案】C 【解析】 【分析】 将数据从小到大排列，再根据中位数、众数、平均数及方差的定义依次计算可得答案．【详解】 解：将数据重新排列为：1、1、1、3、4， 则这组数据的中位数1，A选项正确； 众数是1，B选项正确； 平均数为11134 5 ++++ ＝2，C选项错误； 方差为1 5 ×[（1﹣2）2×3+（3﹣2）2+（4﹣2）2]＝1.6，D选项正确； 故选：C． 【点睛】 本题主要考查中位数、众数、平均数及方差，解题的关键是掌握中位数、众数、平均数及方差的定义与计算公式． 3．有甲、乙两种糖果，原价分别为每千克a元和b元．根据调查，将两种糖果按甲种糖果x千克与乙种糖果y千克的比例混合，取得了较好的销售效果．现在糖果价格有了调整：甲种糖果单价下降15%，乙种糖果单价上涨20%，但按原比例混合的糖果单价恰好不 变，则x y 等于（） A．3 4 a b B． 4 3 a b C． 3 4 b a D． 4 3 b a 【答案】D 【解析】 【分析】 根据已知条件表示出价格变化前后两种糖果的平均价格，进而得出等式求出即可．【详解】 解：∵甲、乙两种糖果，原价分别为每千克a元和b元， 两种糖果按甲种糖果x千克与乙种糖果y千克的比例混合，

∴两种糖果的平均价格为：ax by x y + + ， ∵甲种糖果单价下降15%，乙种糖果单价上涨20%， ∴两种糖果的平均价格为： 1520 (1)(1) 100100 a x b y x y -?++ + ， ∵按原比例混合的糖果单价恰好不变， ∴ax by x y + + ＝ 1520 (1)(1) 100100 a x b y x y -?++ + ， 整理，得15ax＝20by ∴ 4 3 x b y a =， 故选：D． 【点睛】 本题考查了加权平均数，解决本题的关键是表示出价格变化前后两种糖果的平均价格．4．某青年排球队12名队员的年龄情况如下： 则12名队员的年龄（） A．众数是20岁，中位数是19岁B．众数是19岁，中位数是19岁 C．众数是19岁，中位数是20.5岁D．众数是19岁，中位数是20岁 【答案】D 【解析】 【分析】 中位数是指将统计总体当中的各个变量值按大小顺序排列起来，形成一个数列，处于变量数列中间位置的变量值就称为中位数；众数是指在统计分布上具有明显集中趋势点的数值，代表数据的一般水平（众数可以不存在或多于一个）． 【详解】 解：在这一组数据中19岁是出现次数最多的，故众数是19岁；将这组数据从小到大的顺序排列后，处于中间位置的数是20岁，那么由中位数的定义可知，这组数据中的中位数是20岁．故选：D. 【点睛】 理解中位数和众数的定义是解题的关键．

地震数据处理vista软件使用手册

Vista 5.5的基本使用方法 数据输入 地震分析窗口 一维频谱 二维频波谱 观测系统 工作流 一、数据输入 1.1 把数据文件加入Project 首先选择File/New Project，新建一个Project，按住不放，出现按钮组合，可以选择不同类型 的数据集，选择，向Project中增加一个新的2-D数据集，按住不放，出现按钮组合， 可以选择加入不同类型的地震数据，选择，选择一个SEG-Y数据，即可将该数据文件加入新建的数据集。 1.2 命令流中数据的输入 双击进入如下界面 1.2.1 Input Data List 数据输入列表，选择已加入到Project的数据集，下面的文本框中会显示选择的数据的基本信息。 1.2.2 Data Order 选择输入数据的排列方式，对不同的处理步骤可以选择不同的数据排列方式 Sort Order a. NO SORT ORDER 输入数据原始排列方式 b. SHOT_POINT_NO 输入数据按炮点排列方式 c. FIELD_STATION_NUMBER d. CMP_NO 输入数据按共中心点排列方式 e. FIELD_STATION_NUMBER 1.2.3 Data Input Control 数据输入控制 右键-->Data Input Control a. Data Input 进入Flow Input Command（见上） b. Data Sort List 查看数据排列方式的种类 c. Data/header Selection 输入数据的选择，可以控制输入数据的道数和CMP道集 查看所有已经选择的数据 如果没有定义任何可选的数据信息，则如下图所示： 可以选择一种选择方式，单击并设置选择信息。定义有可选的数据信息后，在查看，则如下图所示，会显示选择的信息。 选择共炮点集 单击后，会弹出如下界面：

数据分析软件和工具

以下是我在近三年做各类计量和统计分析过程中感受最深的东西，或能对大家有所帮助。当然，它不是ABC的教程，也不是细致的数据分析方法介绍，它只是“总结”和“体会”。由于我所学所做均甚杂，我也不是学统计、数学出身的，故本文没有主线，只有碎片，且文中内容仅为个人观点，许多论断没有数学证明，望统计、计量大牛轻拍。 于我个人而言，所用的数据分析软件包括EXCEL、SPSS、STATA、EVIEWS。在分析前期可以使用EXCEL进行数据清洗、数据结构调整、复杂的新变量计算（包括逻辑计算）；在后期呈现美观的图表时，它的制图制表功能更是无可取代的利器；但需要说明的是，EXCEL毕竟只是办公软件，它的作用大多局限在对数据本身进行的操作，而非复杂的统计和计量分析，而且，当样本量达到“万”以上级别时，EXCEL的运行速度有时会让人抓狂。 SPSS是擅长于处理截面数据的傻瓜统计软件。首先，它是专业的统计软件，对“万”甚至“十万”样本量级别的数据集都能应付自如；其次，它是统计软件而非专业的计量软件，因此它的强项在于数据清洗、描述统计、假设检验（T、F、卡方、方差齐性、正态性、信效度等检验）、多元统计分析（因子、聚类、判别、偏相关等）和一些常用的计量分析（初、中级计量教科书里提到的计量分析基本都能实现），对于复杂的、前沿的计量分析无能为力；第三，SPSS主要用于分析截面数据，在时序和面板数据处理方面功能了了；最后，SPSS兼容菜单化和编程化操作，是名副其实的傻瓜软件。 STATA与EVIEWS都是我偏好的计量软件。前者完全编程化操作，后者兼容菜单化和编程化操作；虽然两款软件都能做简单的描述统计，但是较之 SPSS差了许多；STATA与EVIEWS都是计量软件，高级的计量分析能够在这两个软件里得到实现；STATA的扩展性较好，我们可以上网找自己需要的命令文件（.ado文件），不断扩展其应用，但EVIEWS 就只能等着软件升级了；另外，对于时序数据的处理，EVIEWS较强。 综上，各款软件有自己的强项和弱项，用什么软件取决于数据本身的属性及分析方法。EXCEL适用于处理小样本数据，SPSS、 STATA、EVIEWS可以处理较大的样本；EXCEL、SPSS适合做数据清洗、新变量计算等分析前准备性工作，而STATA、EVIEWS在这方面较差；制图制表用EXCEL；对截面数据进行统计分析用SPSS，简单的计量分析SPSS、STATA、EVIEWS可以实现，高级的计量分析用 STATA、EVIEWS，时序分析用EVIEWS。 关于因果性 做统计或计量，我认为最难也最头疼的就是进行因果性判断。假如你有A、B两个变量的数据，你怎么知道哪个变量是因（自变量），哪个变量是果（因变量）？ 早期，人们通过观察原因和结果之间的表面联系进行因果推论，比如恒常会合、时间顺序。但是，人们渐渐认识到多次的共同出现和共同缺失可能是因果关系，也可能是由共同的原因或其他因素造成的。从归纳法的角度来说，如果在有A的情形下出现B，没有A的情形下就没有B，那么A很可能是B的原因，但也可能是其他未能预料到的因素在起作用，所以，在进行因果判断时应对大量的事例进行比较，以便提高判断的可靠性。 有两种解决因果问题的方案：统计的解决方案和科学的解决方案。统计的解决方案主要指运用统计和计量回归的方法对微观数据进行分析，比较受干预样本与未接受干预样本在效果指标（因变量）上的差异。需要强调的是，利用截面数据进行统计分析，不论是进行均值比较、频数分析，还是方差分析、相关分析，其结果只是干预与影响效果之间因果关系成立的必要条件而非充分条件。类似的，利用截面数据进行计量回归，所能得到的最多也只是变量间的数量关系；计量模型中哪个变量为因变量哪个变量为自变量，完全出于分析者根据其他考虑进行的预设，与计量分析结果没有关系。总之，回归并不意味着因果关系的成立，因果关系的判定或推断必须依据经过实践检验的相关理论。虽然利用截面数据进行因果判断显得勉强，但如果研究者掌握了时间序列数据，因果判断仍有可为，其

数据分析练习题

数据分析练习题 第 小组 姓名： 练习一： 1、老师在计算学期总平均分的时候按如下标准:作业占100%、测验占30%、期中占35%、期末考试占35% x 小关 = . x 小兵 = . 2、结果如下表：（单位：小时） 求这些灯泡的平均使用寿命？ . x = .小时 3、在一个样本中，2出现了x 1次，3出现了x 2次，4出现了x 3次，5出现了x 4次，则这个样本的平均数为 . 4、某人打靶，有a 次打中x 环，b 次打中y 环，则这个人平均每次中靶 环。 5、某校为了了解学生作课外作业所用时间的情况，对学生作课外作业所用时间进行调查，下表是该校初二某班50名学生某一天做数学课外作业所用时间的情况统计表 （1）、第二组数据的组中值是多少？ （2）、求该班学生平均每天做数学作业所用时间 答：（1）组中值为： . （2）解： 6、某公司有15名员工，他们所在的部门及相应每人所创的年利润如下表该公司每人所创年利润的平均数是多少万元？

7、为调查居民生活环境质量，环保局对所辖的50个居民区进行了噪音（单位：分贝）水平的调查，结果如下图，求每个小区噪音的平均分贝数。 8、某公司销售部有营销人员15人，销售部为了制定某种商品的销售金额，统计了这15个人的销售量如下（单位：件） 1800、510、250、250、210、250、210、210、150、210、150、120、120、210、150 求这15个销售员该月销量的中位数和众数。 假设销售部负责人把每位营销员的月销售定额定为320件，你认为合理吗？如果不合理，请你制定一个合理的销售定额并说明理由。 练习二： 1. 数据8、9、9、8、10、8、99、8、10、7、9、9、8的中位数是 ，众数是 2. 一组数据23、27、20、18、X 、12，它的中位数是21，则X 的值是 . 3. 数据92、96、98、100、X 的众数是96，则其中位数和平均数分别是（ ） A.97、96 B.96、96.4 C.96、97 D.98、97 4. 如果在一组数据中，23、25、28、22出现的次数依次为2、5、3、4次，并且没有其他的数据， 则这组数据的众数和中位数分别是（ ） A.24、25 B.23、24 C.25、25 D.23、25 请你根据上述数据回答问题： （1）.该组数据的中位数是什么？ （2）.若当气温在18℃~25℃为市民“满意温度”，则我市一年中达到市民“满意温度”的大约有多少天？ 60 噪音/分贝 80 70 50 40 90

数据分析系统—用户操作手册

数据分析系统 操作手册 目录 一、前言 (2) 1.1、编写目的 (2) 1.2、读者对象 (2) 二、系统综述 (3) 2.1、系统架构 (3) 2.1.1系统浏览器兼容 (3) 三、功能说明 (4) 3.1、登录退出 (4) 3.1.1、登录 (4) 3.1.2、退出 (4) 3.1.3、用户信息 (5) 3.2、仪表盘 (5) 3.2.1、报表选择 (6) 3.2.2、布局方式 (7) 3.2.3、仪表盘管理 (8) 3.2.4、单个报表 (10) 3.3、应用中心 (13) 3.3.1、数据搜索 (13) 3.4、策略配置 (39)

3.4.1、数据采集 (39) 3.4.2、报表 (46) 3.4.3、数据类型 (53) 3.4.4、预设搜索 (58) 3.5、系统管理 (61) 3.5.1、代理注册设置 (61) 3.5.2、用户角色 (62) 3.5.3、系统用户 (65) 四、附件 (67) 一、前言 1.1、编写目的 本文档主要介绍日志分析系统的具体操作方法。通过阅读本文档，用户可以熟练的操作本系统，包括对服务器的监控、系统的设置、各类设备日志源的配置及采集，熟练使用日志查询、日志搜索功能，并掌握告警功能并能通过告警功能对及日志进行定位及分析。 1.2、读者对象 系统管理员：最终用户

项目负责人：即所有负责项目的管理人员 测试人员：测试相关人员 二、系统综述 2.1、系统架构 系统主界面为所有功能点的入口点,通过主菜单可快速定位操作项。系统主要分为四大模块，分别为 1）：仪表盘 2）：应用中心 3）：策略配置 4）：系统管理 2.1.1系统浏览器兼容 支持的浏览器 IE版本IE8至IE11等版本 Chrome 36及以上版本 Google chrome(谷歌 浏览器) Firefox 30及以以上版本 Mozilla Firefox (火 狐浏览器)

统计分析练习题

《统计分析在Excel 中的实现》练习题 1.Excel 中提供了常用的内置函数包括__________、__________、__________等。 2. 在Excel 中制作问卷，可使用________令用户选择的结果自动填入指定位置的单元格。 3. 饼图可以展示________个数据序列。 4. _________可以用于表明针对某个社会现象的观测值在一定时间、地点条件下达到的一般水平，概括总体的数量特征。 5. 抽样方法有__________、_______________两大类。 6. 根据显著性水平得到相应的检验统计量的数值称为_________。 7. 用来衡量因素在不同水平下不同样本之间的误差叫做 _________。 8 回归分析的内容主要包括确定自变量和因变量、 _________________、_____________和预测与估计。 9 . 同一现象在不同时间的相继观测值排列而成的序列称为 __________。一．填空题： 二、选择题 1. 以下关于Excel 数据处理与分析的描述，说法不正确的是( )。 A.Excel 不仅可以利用公式进行简单的代数运算，还可以用于复杂的数学模型的分析 B. 存放在记事本中的数据，无论是否有结构，可以一次性导入为Excel 数据表

C.Excel 可以通过手动、公式生成和复制生成的方式输入数据 D.Excel 绘图功能可以根据选定的统计数据绘制统计图 2. 为了调查某学校学生的上网时间，从一年级中抽取80名学生调查，从二年级学生中抽取50名学生调查，这种调查方法是( )。 A. 简单随机抽样 B. 整群抽样 C. 系统抽样 D. 分层抽样 3. 以下关于Excel 制图的描述不正确的是( )。 A.Excel 中可以制作曲面图、面积图、气泡图等多种类型图表 B. 制作图表时，往往需要对原始数据进行调整，以符合Excel 制图对数据摆放的要求 1 C. 股价图只可以用于金融股市数据的显示，无法显示其他类型数据 D. 以上都正确 4. 反映数据分布离中趋势最主要的指标值是( ) 。 A. 全距 B. 方差 C. 标准差 D. 离散系数 5. 估计量是指( ) 。 A. 用来估计总体参数的统计量名称 B. 用来估计总体参数的统计量的具体数值 C. 总体参数的名称 D. 总体参数的具体数值 6. 假设检验是检验下列哪个假设值的成立情况的？（） A. 样本指标 B. 总体指标 C. 样本方差 D. 样本平均数 7. 方差分析的目的是判断（）。

数据分析练习题(解答)

E X 1-0 设来自样本观测值如下表： T EX1-1 某小学10名11岁学生的身高(单位:cm)数据如下: (1) 计算均值、方差、标准差、变异系数、偏度、峰度； (2) 计算中位数、上、下四分位数、四分位极差、三均数； (3) 作出直方图（范围130~145，a i-1≤x

数据分析与软件应用心得.

数据分析与软件应用心得 贾学昌3118425 我很高兴选修了《数据分析与软件》这门课程，通过本课程的学习，让我学会应用数据分析和多元统计中的诸多方法进行数据分析，通过和不同的学科知识相结合，对所考虑具体问题能给出合理的推断，还学会了利用SPSS软件进行一些简单的操作，能够与EXCEL结合应用。总之，受益匪浅。 现实生活中的数据多不胜数，但要得到有用的数据并不容易，这就要应用数据分析的方法确定数据的属性，再用清理工具（清洗、集成、转换、消减）进行筛选转化为有用的信息，再用SPSS深入分析，得出规律。 对数据的分析是以统计学为基础的，统计学提供了一套完整的科学方法论，统计软件则是实现的手段，统计分析软件具有很多有点。它功能全面，系统地集成了多种成熟的统计分析方法；有完善的数据定义、操作和管理功能；方便地生成各种统计图形和统计表格；使用方式简单，有完备的联机帮助功能；软件开放性好，能方便地和其他软件进行数据交换。我们接触最多的统计软件是EXCEL 和SPSS。在统计学中应用EXCEL,在数据分析中则主要是SPSS，它具有很好的人机界面和完善的输出结果。 因此，要学好SPSS，必须掌握理论知识和对数据具有良好的分析处理能力。弄清楚数据分析的目的与对应的分析方法。掌握基本的统计方法是基础。我掌握的基本统计量有频数分布分析、描述性统计分析、多选项分析等等。利用这些方法可以得出计算数据和统计图形，看出数据的离散程度、集中趋势和分散程度，单变量的比重，还有对数据进行标准化处理，不过，我对这个不是太熟悉；利用多选项分析把每个变量设为1/0变量，一般应用于多选项的问卷调查处理。 在这门课程中我们学习了一个重要分析方法就是假设检验，它是用样本推断总体有用工具。尽管在统计学和概率论中学过，但学起来并轻松一些。假设检验分为参数假设检验和非参数假设检验以及方差分析。基本原理就是“小概率事件实际不可能发生”。其中参数检验是对总体分布作出某种假设，然后利用样本信息来判断关于总体的参数的原假设是否成立。方差分析实际上是通过多个总体均值相等的假设检验，来推断变量间因果联系的统计方法。在这里，我们主要要掌握原假设H0与被则假设H1的设置，看懂SPSS分析结果的数据，其中最为关注的一般是P-Value值，如果大则原假设成立，否则选择被则假设，还有F检验值和T检验值以及卡方检验值。与参数检验相比，在非参数检验中不需要对总体分布的具体形式作出严格假设，或者只需要很弱的假设。大部分非参数检验都是针对总体的分布进行的检验，但也可以对总体的某些参数进行检验。在这可学习中，最大的问题就是如何区分各种检验和合理应用。到现在我还很难理解，感觉很惭愧。 这门课程中我们学了另外一种数据分析方法就是聚类分析。它与“物以类聚，人以群分”是同样的道理。多元统计分析方法就是对样品或指标进行量化分类的问题，它们讨论的对象是大量的样品，要求能合理地按各自的特性也就是相似性来进行合理的分类，没有任何模式可供参考或依循，即是在没有先验知识的情况下进行的。我们学习了Q型聚类法、R型聚类法以及系统聚类法。Q型聚类分析样品间的聚类，用距离来测度亲疏程度。R型聚类分析变量间的聚类，用相似系数来测度亲疏程度。常用的Q聚类法有闵氏距离和马氏距离，只是我们必须掌握的。具体的计算方法有最短距离法、最长距离法、重心法、离差平方和连接法等等。在最后一节课老师讲了贝叶斯理论，根据先验概率和实验事件得出后验概率，从而得出更为可信的概率。

数据分析计算题

加入稀盐酸的次序1234 加入稀盐酸的质量(克)10101010剩余固体的质量(克) 4.0 2.00．6m 九年级化学练习 2016-11-17 可用到的相对原子质量：Ca –40 C – 12 H – 1 O – 16 Cl – 35.5 1、某课外活动小组为测定当地石灰石中含碳酸钙的质量分数，取来了一些矿石，准确称取样品10g 放于烧杯中（杂质既不溶于水，也不与稀盐酸反应，也不分解），向其中加入足量的稀盐酸，根据实验测得的数据绘制右图。 问：（1）10g 样品可以产生多少克二氧化碳？ （2）该样品中碳酸钙的质量分数 2、100克含杂质15%的大理石与足量的稀盐酸反应可以制取二氧化碳多少克？ 3、某同学去我市的泰山公园游玩时，取回了若干块石灰石样品，他采用了以下的方法对样品中碳酸钙的质量分数进行检测：取这种石灰石样品6克，把40克稀盐酸分四次加入，测量过程所得数据见下表(巳知石灰石样品中含有的杂质不溶于水，不与盐酸反应)。 求：(1)从以上数据可知，这四次实验中，第 次石灰石样品中碳酸钙完全反应(2) m= 。 (3) 石灰石样品中碳酸钙的质量分数 (4)求一共产生二氧化碳的质量。

4、小强同学前往当地的石灰石矿区进行调查，他取回了若干块矿石样品,对样品中的 碳酸钙的质量分数进行检测，采用了以下的办法：取用8g这种石灰石样品，把40g稀盐酸分四次加入，测量过程所得数据见下表， （已知石灰石样品中含有的杂质不溶于水，也不与盐酸反应）问： 序号加入稀盐酸质量 （g） 剩余固体质量 （g） 第1次10 5.5 第2次10m 第3次101.2 第4次101.2 （1）8g石灰石样品中含有杂质多少克？（2）样品中碳酸钙的质量分数是多少？（3）右表中m的数值应为多少? （4）要得到280kg的CaO，需要上述 石灰石多少千克？ （化学方程式：CaCO3高温CaO+CO2↑）

大数据处理分析的六大最好工具

大数据处理分析的六大最好工具 来自传感器、购买交易记录、网络日志等的大量数据，通常是万亿或EB的大小，如此庞大的数据，寻找一个合适处理工具非常必要，今天我们为大家分享在大数据处理分析过程中六大最好用的工具。 【编者按】我们的数据来自各个方面，在面对庞大而复杂的大数据，选择一个合适的处理工具显得很有必要，工欲善其事，必须利其器，一个好的工具不仅可以使我们的工作事半功倍，也可以让我们在竞争日益激烈的云计算时代，挖掘大数据价值，及时调整战略方向。本文转载自中国大数据网。 CSDN推荐：欢迎免费订阅《Hadoop与大数据周刊》获取更多Hadoop技术文献、大数据技术分析、企业实战经验，生态圈发展趋势。 以下为原文： 大数据是一个含义广泛的术语，是指数据集，如此庞大而复杂的，他们需要专门设计的硬件和软件工具进行处理。该数据集通常是万亿或EB的大小。这些数据集收集自各种各样的来源：传感器、气候信息、公开的信息、如杂志、报纸、文章。大数据产生的其他例子包括购买交易记录、网络日志、病历、事监控、视频和图像档案、及大型电子商务。大数据分析是在研究大量的数据的过程中寻找模式，相关性和其他有用的信息，可以帮助企业更好地适应变化，并做出更明智的决策。 Hadoop Hadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是Hadoop 是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop 是可靠的，因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。Hadoop 是高效的，因为它以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。Hadoop 还是可伸缩的，能够处理PB 级数据。此外，Hadoop 依赖于社区服务器，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。

数据分析(梅长林)习题

第五章习题 1.习题 解：假定两总体服从正态分布，且协方差矩阵21∑=∑，误判损失相同又先验概 即：0.4285711=P 0.5714292=P 又计算可得： (1)(2)25.31622.025,2.416 1.187x x ????==--???????? 并且：-2.38145ln =S 计算广义平方距离函数： 2()1 ()()()()ln 2ln j T j j j j j d p -=--+-x x x S x x S 并计算后验概率： 2 2 2 ??0.5()0.5()1 ?(|)e e j k d d j k P G --==∑x x x 1,2j = 回代判别结果如下:

由此可见误判的回代估计： 0.07141/14* ==r P 若按照交叉确认法，定义广义平方距离如下： 2()1() ()()()()()()()ln 2ln j j j T j j x x x x j d p -=--+-x x x S x x S 逐个剔除, 交叉判别，后验概率按下式计算： 2 2 2 ??0.5()0.5()1 ?(|)e e j k d d j k P G --==∑x x x 1,2j = 通过SAS 计算得到表所示结果。发现同样也是属于G1的4号被误判为G2，因此误判率的交 叉确认估计为* ?1/140.0714c p ==

*121p p p ΦΦ?? =+- ?? ? 其中(1) (2)1(1)(2)?()()T λ -=--x x S x x =， 2 1(1|2)ln (2|1)c p d c p =，又因为(1|2)(2|1)c c c ==，所以288.0ln 1 2==P P d ， 最后可得后验概率p 为： 习题 解：（1）在21∑≠∑并且先验概率相同的的假设前提下，建立矩离判别的线性判别函数。利用SAS 的proc discrim 过程首先计算得到总体的协方差矩阵，如表：

大数据分析软件

大数据分析软件？安徽象形信息科技专注于大数据分析领域，依托革命性的技术创新，产品远超国内外先进水平，已发展成为国内大数据分析产品领域的领导企业。公司以技术创新为核心战略，与中国科学技术大学成立大数据联合实验室，有效的把创新机制融入到科研、开发、生产和经营的各个环节。目前，已经与中软国际、天源迪科、神州数码、浪潮集团等多家知名企业形成了深入合作。 合肥卷烟厂打造大数据精益管理智能平台 2014年，合肥卷烟厂利用大数据分析软件ETHINK大数据平台技术，打造了大数据精益管理智能平台，深度分析“口袋”里的信息。他们将设备信息、生产信息、质量信息、能源消耗、成本数据等进行融合整理，形成了大数据的高效集成。 以该平台健康诊断云图为例，合肥卷烟厂围绕生产、设备、质量三个维度，利用专家法、层次分析法，设置各项数据彼此间的函数关系，计算出生产、设备、质量每天的分数。将不达标的关键单项指标产生告警，追踪问题缘由，指导问题解决，及时对问

题进行动态优化，并进行自我组织调整。 卷烟厂的大数据智能平台还包含决策管控、智慧社区等几个模块。在车间级管理上，平台可以按照需求，形成智能报表。卷烟厂智能检索知识库包含了经验库、说明书、OPS改善等企业知识成果，员工在遇到难题时可查阅信息，做到了企业知识成果的共享与交流，实现了员工能力提升的目的。 大数据分析软件?ETHINK是业界唯一的端到端的hadoop、spark平台上的大数据分析基础平台。我们的目标是简化大数据分析的过程，让人人都能够快速从数据获得决策智慧。您不再需要采用很多的数据集成、数据清洗、数据预处理、数据分析、数据挖掘、数据可视化、数据报告等众多的工具。ETHINK是一个集成性的平台，能够将您所有的数据，加载到hadoop,spark平台，并能够可视化您的数据，挖掘您的数据的高效平台。

数据分析典型练习题集

1、某校积极开展“阳光体育"活动，共开设了跳绳、足球、篮球、跑步四种运动项目,为了解学生最喜爱哪一种项目,随机抽取了部分学生进行调查,并绘制了如下的条形统计图和扇形统计图（部分信息未给出)。 （1）求本次被调查的学生人数； (２）补全条形统计图； （3)该校共有１20中学生骑电动车上学给交通安全带来隐患，为了解某中学2500个学生家长对“中学生骑电动车上学”的态度,从中随机调查400个家长，结果有36０个家长持反对态度，则下列说法正确的是( ) Ａ。调查方式是普查 B.该校只有３6０个家长持反对态度 C．样本是36０个家长 Ｄ．该校约有90%的家长持反对态度 如果有２５00名学生，请估计全校最喜爱篮球的人数比最喜爱足球的人数多多少? 2、为了了解某区八年级７０00名学生的身高情况,从中抽查了500名学生的身高，就这个问题来说，下面说法正确的是( ） A。 7000名学生是总体 B. 每个学生是个体 C． 5００名学生是所抽取的一个样本 D. 样本容量为500

３、某市青少年宫准备在七月一日组织市区部分学校的中小学生到本市A,B,C，D，Ｅ五个红色旅游景区“一日游”,每名学生只能在五个景区中任选一个．为估算到各景区旅游的人数,青少年宫随机抽取这些学校的部分学生,进行了“五个红色景区，你最想去哪里”的问卷调查,在统计了所有的调查问卷后将结果绘制成如图所示的统计图. （1）求参加问卷调查的学生数，并将条形统计图补充完整； (2)若参加“一日游”的学生为１000人,请估计到C景区旅游的人数 4、国家环保局统一规定，空气质量分为5级：当空气污染指数达0—50时为1级，质量为优；５１—100时为２级，质量为良；101-２0０时为3级,轻度污染；20１-300时为４级，中度污染；300以上时为5级，重度污染.某城市随机抽取了2015年某些天的空气质量检测结果,并整理绘制成如下两幅不完整的统计图．请根据图中信息，解答下列各题： （1)本次调查共抽取了天的空气质量检测结果进行统计； （2)补全条形统计图； （3)扇形统计图中3级空气质量所对应的圆心角为°； (4）如果空气污染达到中度污染或者以上，将不适宜进行户外活动，根据目前的统计，请你估计2０15年该城市有多少天不适宜开展户外活动．（2015年共3６5天）

anusplin软件操作说明书及气象大数据处理

气象数据处理方法：spss和Excel 一、下载原始txt数据中的经纬度处理：将度分处理成度，Excel处 理 首先除以100，处理成小数格式，这里第一个实际是52度58分， 在Excel中用公式：=LEFT(O2,FIND(".",O2)-1)+RIGHT(O2,LEN(O2)-FIND(".",O2))/60 需注意： 当为整数时，值为空，这时需查找出来手动修改，或者将经纬度这一列的小数位改成两位再试试，可能好使（这个我没尝试） 第二步： 将经纬度转换成投影坐标，在arcgis实现 将Excel中的点导入arcgis，给定坐标系为wgs84地理坐标，然后投影转换成自己定义的等面积的albers投影（因为anusplina软件需要投影坐标，这里转换成自己需要的坐标系）

第三步：spss处理 将下载的txt数据导入spss之后，编辑变量属性，删掉不需要的列，然后将最后需要的那些变量进行数据重组 本实验下载的数据是日均温数据，全国800+个站点 2012年366天的数据。相当于有800+ * 366行数据 1.变量 变量属性：变量属性这里的设置决定了在SPLINA这个模块中输入数据的格式，本实验spss处理的气象数据的格式统一用这个：(A5,2F18.6,F8.2,F8.2)，一共5列。即：台站号，字符串，5位； 经纬度：都是浮点型，18位，6个小数位 海拔：浮点型，8位，2个小数位 日均温：浮点型，8位，2个小数位

2.数据重组，将个案重组成变量： 后几步都默认就行： 重组之后结果：变成了800+行，370列，就相当于数据变成了：行代表每个站点，列是代表每一天的数据。

Tecplot——强大的数据分析和可视化软件

Tecpl ot——强大的数据分析和可视化软件 Tecplot系列软件是由美国Tecplot公司推出的功能强大的数据分析和可视化处理软件。它包含数值模拟和CFD结果可视化软件Tecplot 360，工程绘图软件Tecplot Focus，以及油藏数值模拟可视化分析软件Tecplot RS。 Tecplot 360 ——功能全面的CFD可视化工具 Tecplot 360是一款将至关重要的工程绘图与先进 的数据可视化功能结合为一体的数值模拟和CFD可视化 软件。它能按照您的设想迅速的根据数据绘图及生成动 画，对复杂数据进行分析，进行多种布局安排，并将您 的结果与专业的图像和动画联系起来。当然Tecplot 360 还能够帮助您用于节省处理日常事务的时间和精力。 Tecplot 360 具有以下功能： 1、广泛支持CFD&FEA有限元格式： a）包含图像纵横比和伸直系数等，28种格点质量函数控制格点质量 b）提供32种 CFD、FEA、结构分析和工业标准数据格式支持 c）交互式探索并扫瞄流场，检查随格点变化的流场特性 d）以 Richardson 外差分析，估算数值解的精确度 通过同时导入CFD和结构分析结果，Tecplot 360能够在 同一幅图中绘制出材料的变形和流体流动的改变。

2、实验与模拟验证比较： a）在同一窗口能比较数值结果和实验数据 b）萃取涡流、震波表面和其他重要的流场特性 c）透过DVD控制选项，如向前、倒退和飞梭控制，可模拟瞬时解的动画 d）单一环境下，使用XY图、极坐标、2D和3D绘图，能充分了解物理场的行为 e）交互式切片、等表面和流线轨迹工具让您获得更多、更细致的可视化结果 3、人性化输出功能： a）对简报、网站和画框制作优化动画 b）输出专业、简报质量的向量和Raster格式 c）可直接从微软Office复制/贴上图档和动画 d）输出的数据格式兼容于Tecplot 360 2008和2006 e）使用Tecplot 360独特的多画框设计工作区，可呈现多个时间连结的绘图展示 4、自动图形产生： a）藉由记录或撰写底稿来产生宏 b）藉由Python语法进行分析与自动绘图任务 c）快速重建旧有图表，并套用同样式参数和设计 5、可执行复杂模型于瞬间： a）多线程，有效利用多核心计算机资源 b）一般型计算机即能开启更大的档案 c）同时间比较多个模型，包含流固耦合可视化