《关于两组数据的相关性分析》我通过查阅资料和同学们分组讨论等总结性阐述了关于两组变量间相关关系的统计分析。通过学习和阐述我对两组数据的相关性分析的问题有了比较深的了解.
研究典型相关分析的原理、典型成分的计算方法及计算步骤.把两组变量Ｘ与ｙ转化为具有最大相关性的若干对典型成分，直到两组变量的相关性被分解.通过典型相关系数及其显著性检验.选择典型成分分析两组变量的相关性.实例表明只有第一个典型相关系数能通过显著性检验，而其它两个典型相关系数显著为零，放应选取第一对典型成分Ｆ，和Ｇｌ傲分析.
典型相关分析是研究两组随机变量之间相关性的一种统计分析方法，它将两组随机变量间的相关信息更加充分地挖掘出来，分别在两组随机变量中提取相关性最大的两个成分，通过测定这两个成分之间的相关关系，可以推测两组随机变量的相关关系.典型相关分析的方法由霍特林于１９３６年首次提出.在许多实际问题中，需要研究两组变量之间的相关性.例如：研究成年男性体型与血压之间的关系；研究国民经济的投入要素与产出要素这两组变量之间的联系情况；研究临床症状与所患疾病；研究原材料质量与相应产品质量；研究居民营养与健康状况的关系；研究人体形态与人体功能的关系；研究身体特征与健身训练结果的关系.首先，我们应该进行变量指标的选择，如成年男性体型与血压之间的关系中，体型可用身高、体重、体型指数等指标来表示，血压可用收缩压、舒张压、脉率等指标来表示；又
如身体特征与健身训练结果的关系中，身体特征可用体重、腰围、脉搏表示，而训练结果可用单杠、弯曲、跳高等指标来体现.其次是样本数据的收集.最后，利用典型相关分析的原理进行研究.
相信这个对我以后的统计学的研究会有很大的帮助.
第二篇：两化融合的数据分析资料相关关系概念：相关关系反映出变量之间虽然相互影响，具有依存关系，但彼此之间是不能一对应的。
相关分析的作用：
（1）确定选择相关关系的表现形式及相关分析方法。（2）把握相关关系的方向与密切程度。
（3）相关分析不但可以描述变量之间的关系状况，而且用来进行预测。（4）相关分析还可以用来评价测量量具的信度、效度以及项目的区分度。spss提供的分析方法：简单相关分析的基本原理简单相关分析是研究两个变量之间关联程度的统计方法。它主要是通过计算简单相关系数来反映变量之间关系的强弱。（注：两个元素间呈现线性相关）两种表现形式：
1.相关图
在统计中制作相关图，可以直观地判断事物现象之间大致上呈现何种关系的形式。散点图
pearson相关系数表
分析。两种指数的pearson系数值高达0.995，非常接近1；同时相伴概率p值明显小于显著性水平0.01，这也进一步说明两者高度正
线性相关。
分析：
kendall和spearman相关系数，分别等于0.994和0.985；同时它们的概率p值也远小于显著性水平。
2.偏相关分析的基本原理：
偏相关分析是在相关分析的基础上考虑了两个因素以外的各种作用，或者说在扣除了其他因素的作用大小以后，重新来测度这两个因素间的关联程度。这种方法的目的就在于消除其他变量关联性的传递效应。偏相关分析就是在研究两个变量之间的线性相关关系时控制可能对其产生影响的变量。
因子分析的基本原理：
因子分析就是在尽可能不损失信息或者少损失信息的情况下，将多个变量减少为少数几个因子的方法。这几个因子可以高度概括大量数据中的信息，这样，既减少了变量个数，又同样能再现变量之间的内在联系。
（1）确认待分析的原变量是否适合作因子分析
因子分析的主要任务是将原有变量的信息重叠部分提取和综合成因子，进而最终实现减少变量个数的目的。故它要求原始变量之间应存在较强的相关关系。进行因子分析前，通常可以采取计算相关系数矩阵、巴特利特球度检验和kmo检验等方法来检验候选数据是否适合采用因子分析。（2）构造因子变量
将原有变量综合成少数几个因子是因子分析的核心内容。它的关
键是根据样本数据求解因子载荷阵。因子载荷阵的求解方法有基于主成分模型的主成分分析法、基于因子分析模型的主轴因子法、极大似然法等。
所能出的图表
描述
性
统
计
表
解释。显示了食品、衣着等这八个消费支出指标的描述统计量，例如均值、标准差等。这为后续的因子分析提供了一个直观的分析结果。可以看到，食品支出消费所占的比重最大，其均值等于39.4750%，其次是文化娱乐服务支出消费和交通通信支出消费。所有的消费支出中，医疗保健消费支出占的比重最低。
因子分析共同度
下表是因子分析的共同度，显示了所有变量的共同度数据。第一列是因子分析初始解下的变量共同度。它表明，对原有八个变量如果采用主成分分析法提取所有八个特征根，那么原有变量的所有方差都可被解释，变量的共同度均为1（原有变量标准化后的方差为1）。事实上，因子个数小于原有变量的个数才是因子分析的目的，所以不可能提取全部特征根。于是，第二列列出了按指定提取条件（这里为特征根大于1）提取特征根时的共同度。可以看到，所有变量的绝大部
分信息（全部都大于83％）可被因子解释，这些变量信息丢失较少。因此本次因子提取的总体效果理想。
碎石图
解释。横坐标为因子数目，纵坐标为特征根。可以看到，第一个因子的特征值很高，对解释原有变量的贡献最大；第三个以后的因子特征根都较小，取值都小于1，说明它们对解释原有变量的贡献很小，称为可被忽略的“高山脚下的碎石”，因此提取前三个因子是合适的。
如何结合以上的两种分析方法来解决我们两化融合的数据分析的问题。我们的想法是利用因子分析法来提取其主要的因子，就是对于综合评分贡献最大的因素。我们们可以简化我们的三级评价指标。再根据下级指标与上级指标之间的相关程度来确定到底是哪一个指标对于企业或行业的影响最大，我们再根据短板效应来对于企业或行业提出较为切合实际的建议，为政府的决策提供决策支持。
第三篇：分析教学目标与教学活动的相关性分析教学目标与教学活动的相关性
袁老乡第一初级中学戚冬梅
教学目标是指教学活动实施的方向和预期达成的结果，是一切教学活动的出发点和最终归宿，它既与教育目的、培养目标相联系，又不同于教育目的和培养目标。
教学活动通常指的是以教学班为单位的课堂教学活动。它是学校教学工作的基本形式。教学活动是一个完整的教学系统，它是由一个个相互联系、前后衔接的环节构成的。教学活动的基本环节就是指教
学活动这一个个各具不同功能的不同阶段。我们要提高教学质量，必须认真研究教学活动的基本环节，并对这些环节提出质是要求。
教学目标是教学活动的导向
教学活动追求什么目的，要达到什么结果，都会受到教学目标的指导和制约。
如《石壕吏》教学目标：
1、了解杜甫及《石壕吏》的背景。
2、通过朗读、心理模拟和短剧表演体味《石壕吏》的思想内容与的作者情感。
3、培养学生关注现实、关注民生的人文素养。
可以说，《石壕吏》整个教学过程都受教学目标指导和支配；整个教学过程也是为了教学目标而展开。如果教学目标正确、合理，就会导出有效地教学；否则就会导致无效的教学。所以，教学目标可以被看做是教学活动的“第一要素”，确定准确、合理的教学目标也被认为是教学设计的首要工作或第一环节。教学目标控制教学活动教学目标一经确定，如《石壕吏》教学目标，就对教学活动起着控制作用。它作为一种约束力量，把教学人员和学生各个方面的力量凝聚在一起，为实现已定目标而共同奋斗。教学目标的控制作用，还表现在总体目标对于各个子目标的规范和制约上。一般地说，高层次的教学目标必然对低层次的教学目标具有约束力，迫使低层次的教学目标与其一致并为其服务，从而使目标系统内部达到一致。
教学目标是教学活动的激励
教学目标确定以后，如《石壕吏》教学目标，就可以激发学生的学习动力，?使学生产生要达到目标的愿望。在教学活动中，要想使教学目标充分发挥激励作用，教师就应当在研究学生的兴趣、动机、意志、知识和能力水平以及他们的个别差异上下功夫，只有这样，才能够把握住学生学习的“最近发展区”。教学目标是教学活动的测度教学目标作为预先规定的教学结果，自然是测量、检查、评价教学活动成功与否，是否有效的尺度或标准。如前所诉，教学目标作为教学目的的具体规定或准确规定，肯定要对教学结果予以构想和预定。构想或预定的结果是否达到，还差多远，必然需要某种尺度测量。测量的尺度是什么，自然是教学目标，因此，教学目标也具有测度功能。
教学作为一个系统的、由多因素构成并由各个环节连接而成的序列活动，既包括设计、组织、实施，也包括测量和评价。测量和评价教学活动一个周期的终结，也是下一周期的开始。它既要准确预定的结果——教学目标是否实现或达到，又要确定目标达成度，还要获得调整目标的反馈信息，这些都要以已定的目标为尺度。正是通过以目标为尺度、为标准的测量和评价，教学活动才不断得到改进，步步完善。
第四篇：数据分析的作用零售业信息化：零售业信息化：数据分析在销售决策中的作用
促销的效果如何不能只凭感觉，必须通过数据分析来验证。尽管啤酒与尿布的经典案例让人们认识到数据分析的神奇，然而在实际应
用中，数据分析往往没有那么神奇，不过也并不容易实现。对于企业负责人而言，在进行信息系统相关的投资决策时，并不容易。一方面，若不投入资金，企业的发展可能会受到限制，毕竟人工管理相对信息系统管理，不仅成本高而且效率低下;另一方面，若投入资金，又感觉难以准确把握信息系统的投资收益。零售企业在数据分析方面的投资就最能体现他们的这种两难境地。数据分析被公认为是提升信息系统价值的有力工具，但很少见到真正成功的案例。投还是不投，真是很为难。不过，在笔者看来数据分析的效果是很显著的，关键在于如何使用它。数据分析并不神秘事实上，数据分析曾经困惑笔者多年。十年前，第一次看到啤酒与尿布的案例时，笔者就深信不疑地认为，数据分析大有可为，只要努力追寻其中的规律，就一定会创造出另一个神话。今天，这个案例仍然被笔者奉为经典，不过笔者已经不太相信能够创造出这样神话般的奇迹了，反而更愿意相信某个大类的客单价这样一个简单的统计数字。实际上，笔者甚至认为自己被这个案例误导了，它过分神话了数据分析。其实数据分析就存在于报表的字里行间中，关键是要去发现它，了解它。笔者曾经接触过一个企业并和他们的管理人员进行了一些探讨。他们的店长凭借着多年的经验管理着门店。店长每天关心门店的销售额多少，当某天销售额低落的时候，店长总会分析周围竞争店的促销活动和天气因素，甚至分析到顾客情绪的变化。这些变化真的影响了门店销售吗。如果是，具体影响了哪些商品的销售呢。这些店长却说不清楚，只是一种感觉。其实我们最关心的“门店销售额”是无法帮助我们分析原因的，因为它只是一个
经营结果，而非经营优劣的原因。我们企业的老总每天关注的公司销售额，但业务部门不能像企业老总一样仅仅看销售额这个结果，我们要分析的是造成结果的原因。笔者的习惯做法就是分析门店哪些大类的销售占比和以往的销售占比相比偏低。影响这些大类销售降低的原因是哪些。用促销额占比来分析促销力度是否过度以致造成毛利损失，或者促销占比太低结果导致人气不足;用大类客单价来分析大类商品的价格带是否符合周围消费者的消费能力;用捆绑来增加客单数和客单价;用某个惊爆价商品的客篮商品资料分析它是否对某类商品的销售起
到了带动效应等。还有很多数据都可以带给我们意向不到的信息，这些信息提示我们如何去改善经营方式。笔者认为，这就是数据分析，并不一定很神秘，但也不容易做到，关键看如何使用它。将信息技术与业务知识融合在数据分析中，信息部的技术资源与业务部的业务资源融合是非常重要、非常实际的问
题。离开了业务部的业务经验支持，信息部的数据分析将是没有业务指导意义的。很多企业的老总或采购部经理常指责信息部的业务能力偏低，无法提供精确的数据，理由是能够从数据报表中发现“不懂业务的痕迹”。有报表不等于有分析，有分析不代表有效执行。我们如何将提供的数据信息转化为实实在在的策略行动，这是非常重要的。是的，目前信息部门确实缺乏与业务经营有关的业务知识，但是这种差距还远没达到不可弥补的程度，而且更多的问题存在于信息部门与业务部门的合作关系中，而不仅仅是某个部门的问题。例如，曾
经有一个企业的采购部经理举了一个例子，信息部为采购部提供的自动补货订单中没有考虑过供应商的送货量要求，这就说明信息部不了解采购部的特性。还有，信息部提供的淘汰商品是根据销售数据提供的，但是某些商品是有特性的，包括：某些暂时缺货的商品销售量肯定低的;某些是冬季商品，目前夏季不能淘汰;某些商品包装偏大适于在节假日销售，在平日销售偏低都不能淘汰，某些商品是拍卖陈列的不能淘汰……种种理由说得头头是道，似乎件件都是信息部门的弱项，但是听听信息部门是怎么说的：“采购部门只在口头上批判我们不了解商品特性，但是就是不肯在系统的商品资料里进行标识，而我们也不可能了解每个商品的特性，就算记住某个也不可能全部记住，因此每次我们都被驳斥得哑口无言，久而久之公司老总就认为信息部确实不懂业务，也就不再重视信息部门的意见了。”业务部门往往利用某些特性来驳斥信息部数据的这种情况太普遍了，然而，问题的实质是业务部门总是不将商品特性经验贡献出来，并输入信息系统中，也难怪信息部门就显得永远不懂业务了。其实这时各位老总需要关心的重要问题是：
为什么业务部门不愿将业务经验变成系统数字呢。再来看问题的另一面。离开了信息部的数据分析，业务部的决策也将容易变得非常盲目。举个例子，某个企业的报表中发现某个大某些企业的信息部门经理经常会有这样一种苦恼。类的促销额占比50%以上，同时它的毛利亏损20%，通过数字可以分析出某些商品可能促销力度太大，导致了报表数据异常
常。结果一查数据，果然某些商品正在大幅度促销，促销差价达到了50%。进一步分析发现，由于这些商品的促销已经大大地影响到了其他同类商品的销售，销售额全部集中到这几个商品上。这样商品销售越多，毛利亏损就越多。另外，通过分析这类商品的客篮品种，发现这些商品的同篮商品没有规律性，并且数量也没有大的增长，因此，可以断定这类商品的促销不但无益于其他商品销售的增长，而且还进一步影响了其他商品。当我们的信息部经理把这个情况告知采购部经理的时候，采购部经理说这些商品是换季打折商品，而且厂方贴补其中的促销差价。这就是采购部的正当理由。现在让我们来看看不支持这样解释的理由。商场仅仅为了使这家厂商处理过季商品，却牺牲了其他同类商品，其余的商品成了衬托这些换季商品的摆设。如果这种促销可以带动其他商品的销售，也还说得过去。但是它并没有为其他的商品带来客流量。如果这是鞋子的话，连一双袜子和鞋油的销售都没有带动。结果这些商品只是满足了贪便宜的顾客和挽回损失的厂商，却使这个季节商品的正常销售受到换季商品的影响。难道这会提升门店的商品和价格形象吗。如果商场卖不掉这些商品，对它没有多大损失，商场完全可以捆绑其他东西进行销售，例如，如果是鞋子，可以捆绑袜子或鞋油，反正卖不掉不是商场的损失，卖掉了还可以带动其他商品的销售。
在这种情况下，如何进行判断呢。如果企业老总能够认真分析供应商补差的毛利和同类商品由此损失的毛利，多问几个为什么，也许信息部门的一些意见是可以参考的。否则只用“业务是灵活的”作为
解释，信息部门会失去积极性的，今后无论数据准确与否，业务部门都有理由，那么数据分析就会成为装点企业管理门面的一种工具。从以上这些企业的信息部门经理处可以了解到这么一个现象，不是企业没有信息数据，而是我们的业务部门甚至企业老总没有重视信息数据。有报表不等于有分析，有分析不代表有效执行。我们如何将提供的信息数据转化为实实在在的策略行动，这是非常重要的。以考核促进数据分析对于数据分析的理解，外资企业无疑要远远胜于内资企业，原因在于外资企业对于数字化管理方式有深刻的理解。外资企业的老总通过考核指标来管理业务部门，而内资企业老总是通过具体事情来管理业务部门。针对每件事情都会有各种各样的业务灵活性借口，久而久之对数据分析结果就不重视了。根据对外企管理方式的研究，笔者认为只有建立了科学合理的考核体系
，企业才能更好地进行数据分析，没有考核体系，数据分析也就没有了检验标准。以品类管理为例。相信不少企业做过品类管理的计划，甚至有些企业已经在进行品类管理。品类管理很难，同时也很简单，这要看你怎么来看这个问题。如果简单地来看待品类，那么把品类角色定义正确，然后把品类的考核细分，sku固定，把接下来就是数据管理：信息部门把考核指标分解到每天，业务部门每天了解考核的情况，业务部门经理每周总结分析考核数据，老总每月根据考核数据听取业务部门的报告。一个企业只要把科学的考核体系建立起来，在经营过程中就会省去很多的精力。考核不仅仅是用来分配薪资，更重要的是帮助管理，是用来避免借口的方法。如果确定的考核指标是
正确的，那么大部分的借口我们就会发现是非常苍白的最后，我们回过头来重新看待如何进行数据分析这个问题。笔者认为，首先，信息部门对数据的理解和驾驭是一个亟待解决的瓶颈，但是更重要的是企业必须要建立起对信息部门的信心，提供信息部门学习和成长的平台空间，真正地让信息部门参与到业务部门的管理中去。其次，企业一定要重视数据分析的结果，千万不能拿到了报表，看上一眼就扔在一边了，而是一定要督促相关部门一起来分析报表、研究对策，否则信息部是无法在业务经营方面提供帮助的。最后，也是最重要的是企业老总们要改变管理方式，真正学会用数据来管理，而不是仅仅是凭借经验来进行管理。在未来的竞争中谁越快学会数字化管理方式，那么谁就会赢得越强的竞争力。本文获中国零售业信息化征文获奖数据化管理
数字化管理，要求用数据“说话”，实施数据化管理，必须尊重数据，每一个人都必须对数据负责。数据化管理的实质是用数据来反映实际发生情况与原定预算指标的差异。当预算汇总表所反映的情况与实际发生的情况有差异，也就是说明企业在总体上已偏离了所要实现的目标，这时，预算汇总表又成为采取纠正措施的指导。实际完成情况与原指标有了偏差，就需要对原指标进行调整，进行新一轮预测。（
第五篇：数据分析师眼中的数据真相数据分析师眼中的数据真相随着大数据概念的普及和人们对数据价值认识的不断深入，数据分析越来越受到人们的重视，尤其是在企业中，现在很多做销售、市
场的企业人员已经开始用数据说话，很多企业也已经开始借助数据进行决策和管理，量化经营的理念正逐步深入人心。与此同时，专业的数据分析师也逐渐进入人们的视野，被评为未来十年最有前途的十大职业之一。
作为一名数据分析师，数据的真伪。因为随着数据产生量的爆炸式增长，断出现，人为造成的，从而造成错对待这类数据不能人云亦云，
1、失业率
4%以下作为一项重要的执政业率似乎比我们首先应
世界上大多数国家都采用两种失业统计方法。一种是行政登记失业率，另一种是劳动力抽样调查失业率。两种失业率都是政府决策的重要依据。中国之前一直采用城镇登记失业率来衡量失业情况。城镇登记失业率是指在报告期末城镇登记失业人数占期末城镇从业人员总数与期末实有城镇登记失业人数之和的比重。分子是登记的失业人数，分母是从业的人数与登记失业人数之和。在城镇单位从业人员中，不包括使用的农村劳动力、聘用的离退休人员、港澳台及外方人员。城镇登记失业人员是指有非农业户口，
在一定的劳动年龄内（16岁以上及男50岁以下、女45岁以下），有劳动能力，无业而要求就业，并在当地就业服务机构进行求职登记的人员。
由城镇登记失业率的计算方法我们不难看出，一系列限制使得这一指标的代表性大为降低。由于很多真正失业的人不一定去登记，加
上农村的农民就业没有包括在里面，而最近几年2.5亿农民工群体已成为一支不容忽视的就业群体，而且随着人们寿命的延长，45到60岁之间的人仍工作在第一线，然而他们却都没有被纳入到城镇登记失业率的统计范围之内，字，比调查失业率要低。也是造成实正是基于城镇登记失业率这些明显的缺陷，中国政府决定，不再使用“城镇登记失业率”这一指标，而采用“9月9日，中国首次向外公开了调查失业率的有关数据。《金融时“今年以来，中国经济运行稳中有进，上半年gdp5%2.4%的二季度均为4.1%
在美国和西班牙交战期间，美国海军的死亡而同时期纽约居民的死亡率是千分之十六。后来，海军征兵人员因为这两个数字根本就是不匹配的，当兵的一般都是身强力壮的年轻人，而居民的死亡率是包括老弱病残等各类人群的一个综合数据，而老弱病残者又是主要的死亡人群构成者，这些人拉抬了整个居民的死亡率。所以正常应该是用同年龄段的海军和纽约居民的死亡率来作对比，从而判断参军是否安全。一般情况下，相同年龄段的海军死亡率应该是高于居民死亡率的。
这一案例说明数据之间要具有匹配性才能进行对比。不具有可比性的数据有时候会很隐蔽。不容易发现，这就需要分析师有更敏锐的观察能力。比如某个零售企业想计算xx年11月前十天的销售比去年同期增长了多少，表面上来看这两个数据是可以直接对比的，有匹配性。实际上对以规律性非常强的零售企业来说，周末对销售的影响是非常大的。翻开日历会发现，xx年11月的1~10日比xx年11月同期多一个“星期天”，这就容易使对比结果出现误差。因此，对零售企
业来说，最好以周来进行对比。
三、离婚率
群是离婚主力军，36~50岁年龄段是婚姻平稳期，50从教育背景看，学历高低与离婚率高低成反比，学历越高，离婚率越低。/结婚总数，乍一看，没有任何问题。以xx年离婚数除以xx年离婚的人和结婚的人根
xx年结婚人群在xx年的离婚率＝xx年结婚且xx年结婚人群从xx 每年都计算一个离婚率的话，还可以分析每即通常所说的七年之实际生活中这样的例子还有很多。有时候是数据的确有错误，有时候数据虽然正确，但计算方法或者使用场合不正确，或者对比不匹配，同样会误导我们。因此，虽然我们不能每个人都成为数据分析师，但多尝试从数据背后看问题，多培养数据敏感性，仍然会使我们获益匪浅。
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