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。
最后，这门课程就学完了，学到了很，还有很多不懂。本课程需要很好的统计和概率论的基础，要不，很难听懂或者简直听不懂。同时，老师很少强求我们及时做作业，以至于我们知识掌握不牢固，前学后忘现象严重。有时候觉得老师讲得过深，我们根本无法接受。希望老师以后讲授本课程时把难度降低一点，多给学生练习的机会。我希望在考试之前把学懂的知识巩固，把不懂得尽量弄懂，但愿以后在工作中能轻松运用。
2010年11月
