第九章属性分类数据分析

第9章　分类数据分析一、思考题1．简述列联表的构造与列联表的分布。

答：列联表是由两个以上的变量进行交叉分类的频数分布表。

列联表的分布可以从两个方面看，一个是观察值的分布，又称为条件分布，每个具体的观察值就是条件频数；一个是期望值的分布。

2．用一张报纸、一份杂志或你周围的例子构造一个列联表，说明这个调查中两个分类变量的关系，并提出进行检验的问题。

答：对三个生产厂甲、乙、丙提供的学习机的A、B、C三种性能进行质量检验，欲了解生产厂家同学习机性能的质量差异是否有关系。

抽查了450部学习机次品，整理成为如表9-2所示的3×3列联表。

表9-2根据抽查检验的数据表明：次品类型与厂家（即哪一个厂）生产是无关的（即是相互独立的）。

建立假设：H0：次品类型与厂家生产是独立的，H1：次品类型与厂家生产不是独立的。

可以计算各组的期望值，如表9-3所示（表中括号内的数值为期望值）。

表9-3 各组的期望值计算表所以2222(2017)(4033)(7058)9.821173358χ---=+++=…。

而自由度等于（R －1）（C －1）=（3－1）×（3－1）=4，若以0.01的显著性水平进行检验，查χ2分布表得20.01(4)13.277χ=。

由于220.019.821(4)13.277χχ=<=，故接受原假设H 0，即次品类型与厂家生产是独立的。

3．说明计算2χ统计量的步骤。

答：计算2χ统计量的步骤：（1）用观察值o f 减去期望值e f ；（2）将（o f －e f ）之差平方；（3）将平方结果2)(e o f f -除以e f ；（4）将步骤（3）的结果加总，即得：22()o e ef f f χ-=∑。

4．简述ϕ系数、c 系数、V 系数的各自特点。

答：（1）ϕ相关系数是描述2×2列联表数据相关程度最常用的一种相关系数。

它的计算公式为：ϕ，式中，∑-=ee of f f 22)(χ；n 为列联表中的总频数，也即样本量。

第一章导论1.什么是统计学？统计学是搜集、处理、分析、解释数据并从中得出结论的科学。

2.解释描述统计与推断统计。

描述统计研究的是数据搜集、处理、汇总、图表描述、概括与分析等统计方法。

推断统计研究的是如何利用样本数据来推断总体特征的统计方法。

3.统计数据可分为哪几种类型？不同类型的数据各有什么特点？按照计量尺度可分为分类数据、顺序数据和数值型数据；按照数据的搜集方法，可以分为观测数据和试验数据；按照被描述的现象与实践的关系，可以分为截面数据和时间序列数据。

4.解释分类数据、顺序数据和数值型数据的含义。

分类数据是只能归于某一类别的非数字型数据；顺序数据是只能归于某一有序类别的非数字型数据；数值型数据是按照数字尺度测量的观测值，其结果表现为具体的数值。

5.举例说明总体、样本、参数、统计量、变量这几个概念。

总体是包含所研究的全部个体的集合，样本是从总体中抽取的一部分元素的集合，参数是用来描述总体特征的概括性数字度量，统计量是用来描述样本特征的概括性数字度量，变量是用来说明现象某种特征的概念。

6.变量可分为哪几类？变量可分为分类变量、顺序变量和数值型变量。

分类变量是说明书屋类别的一个名称，其取值为分类数据；顺序变量是说明十五有序类别的一个名称，其取值是顺序数据；数值型变量是说明事物数字特征的一个名称，其取值是数值型数据。

7.举例说明离散型变量和连续型变量。

离散型变量是只能去可数值的变量，它只能取有限个值，而且其取值都以整位数断开，如“产品数量”；连续性变量是可以在一个或多个区间中取任何值的变量，它的取值是连续不断的，不能一一列举，如“温度”等。

第二章数据的搜集1.什么是二手资料？使用二手资料需要注意些什么？与研究内容有关、由别人调查和试验而来、已经存在并会被我们所利用的资料为二手资料。

使用时要评估资料的原始搜集人、搜集目的、搜集途径、搜集时间且使用时要注明数据来源。

2.比较概率抽样和非概率抽样的特点。

举例说明什么情况下适合采用概率抽样，什么情况下适合采用非概率抽样。

属性层次模型及其应用电子教案第一章：属性层次模型简介1.1 属性层次模型的概念解释属性层次模型的定义和基本概念强调属性层次模型在信息组织和管理中的重要性1.2 属性层次模型的结构介绍属性层次模型的基本结构和组成元素解释属性层次模型的树状结构及其层级关系1.3 属性层次模型的应用领域探讨属性层次模型在不同领域的应用实例强调属性层次模型在数据分析和决策支持中的应用价值第二章：属性层次模型的构建2.1 确定属性层次模型的目标讲解如何明确属性层次模型的目标和应用场景强调属性层次模型的目标对模型构建的重要性2.2 收集和整理属性数据介绍属性数据的来源和收集方法讲解如何整理和清洗属性数据以保证模型构建的准确性2.3 构建属性层次模型讲解属性层次模型的构建步骤和方法强调在构建过程中需要注意的细节和技巧第三章：属性层次模型的评估与优化3.1 属性层次模型的评估指标介绍常用的属性层次模型评估指标及其含义强调评估指标在模型优化中的作用和重要性3.2 属性层次模型的评估方法讲解常用的属性层次模型评估方法及其步骤强调评估方法的可靠性和实用性3.3 属性层次模型的优化策略介绍常用的属性层次模型优化策略和方法强调优化策略在提高模型性能和效果中的作用第四章：属性层次模型在数据挖掘中的应用4.1 数据挖掘与属性层次模型讲解数据挖掘的概念和过程强调属性层次模型在数据挖掘中的应用价值4.2 分类任务中的属性层次模型应用介绍属性层次模型在分类任务中的应用方法和步骤强调属性层次模型在提高分类准确率中的作用4.3 聚类任务中的属性层次模型应用介绍属性层次模型在聚类任务中的应用方法和步骤强调属性层次模型在发现数据中的潜在规律和模式的作用第五章：属性层次模型在决策支持系统中的应用5.1 决策支持系统与属性层次模型讲解决策支持系统的概念和功能强调属性层次模型在决策支持系统中的应用价值5.2 属性层次模型在决策问题描述中的应用介绍属性层次模型在决策问题描述中的应用方法和步骤强调属性层次模型在问题理解和分析中的作用5.3 属性层次模型在决策方案评估中的应用介绍属性层次模型在决策方案评估中的应用方法和步骤强调属性层次模型在方案比较和选择中的作用第六章：属性层次模型在信息检索中的应用6.1 信息检索与属性层次模型讲解信息检索的基本概念和过程强调属性层次模型在信息检索中的应用价值6.2 属性层次模型在索引构建中的应用介绍属性层次模型在索引构建中的应用方法和步骤强调属性层次模型在提高信息检索效率中的作用6.3 属性层次模型在查询优化中的应用介绍属性层次模型在查询优化中的应用方法和步骤强调属性层次模型在提高查询质量中的作用第七章：属性层次模型在推荐系统中的应用7.1 推荐系统与属性层次模型讲解推荐系统的概念和类型强调属性层次模型在推荐系统中的应用价值7.2 属性层次模型在用户行为分析中的应用介绍属性层次模型在用户行为分析中的应用方法和步骤强调属性层次模型在理解用户需求和兴趣中的作用7.3 属性层次模型在推荐算法中的应用介绍属性层次模型在推荐算法中的应用方法和步骤强调属性层次模型在个性化推荐结果中的作用第八章：属性层次模型在数据可视化中的应用8.1 数据可视化与属性层次模型讲解数据可视化的概念和目的强调属性层次模型在数据可视化中的应用价值8.2 属性层次模型在数据关系展示中的应用介绍属性层次模型在数据关系展示中的应用方法和步骤强调属性层次模型在揭示数据中隐藏关系中的作用8.3 属性层次模型在多维数据可视化中的应用介绍属性层次模型在多维数据可视化中的应用方法和步骤强调属性层次模型在处理高维数据和提高可视化效果中的作用第九章：属性层次模型在中的应用9.1 与属性层次模型讲解的基本概念和发展历程强调属性层次模型在中的应用价值9.2 属性层次模型在知识表示中的应用介绍属性层次模型在知识表示中的应用方法和步骤强调属性层次模型在表达不确定性和模糊性知识中的作用9.3 属性层次模型在专家系统中的应用介绍属性层次模型在专家系统中的应用方法和步骤强调属性层次模型在模拟专家决策过程中的作用第十章：属性层次模型的实际应用案例分析10.1 属性层次模型在企业决策中的应用案例分析一个企业决策中应用属性层次模型的实际案例强调属性层次模型在帮助企业做出更好决策中的作用10.2 属性层次模型在电子商务中的应用案例分析一个电子商务中应用属性层次模型的实际案例强调属性层次模型在提高用户体验和满意度中的作用10.3 属性层次模型在公共服务领域的应用案例分析一个公共服务领域中应用属性层次模型的实际案例强调属性层次模型在提升服务质量和效率中的作用重点和难点解析一、属性层次模型的概念及其在信息组织和管理中的重要性；二、属性层次模型的结构及其组成元素；三、属性层次模型的应用领域及其在不同领域的具体应用实例；四、属性层次模型的构建过程，包括确定模型目标、收集和整理属性数据以及构建模型的具体步骤和方法；五、属性层次模型的评估与优化，包括评估指标、评估方法以及优化策略；六、属性层次模型在数据挖掘中的应用，特别是在分类任务和聚类任务中的具体应用方法和步骤；七、属性层次模型在决策支持系统中的应用，特别是在决策问题描述和决策方案评估中的具体应用方法和步骤；八、属性层次模型在信息检索中的应用，特别是在索引构建和查询优化中的具体应用方法和步骤；九、属性层次模型在推荐系统中的应用，特别是在用户行为分析和推荐算法中的具体应用方法和步骤；十、属性层次模型在数据可视化中的应用，特别是在数据关系展示和多维数据可视化中的具体应用方法和步骤；十一、属性层次模型在中的应用，特别是在知识表示和专家系统中的具体应用方法和步骤；十二、属性层次模型的实际应用案例分析，特别是企业决策、电子商务以及公共服务领域的具体应用案例。

信息技术初中七年级第九章数据处理教学方案随着信息技术的快速发展，数据处理成为了我们生活中不可或缺的一部分。

为了培养初中七年级学生的数据处理能力和信息素养，我们设计了以下的教学方案。

一、教学目标1. 掌握基本的数据处理概念，如数据的收集、整理、分类和展示等。

2. 学会使用电子表格软件，如Excel等，进行数据的录入、计算和图表生成。

3. 发展学生的逻辑思维能力和问题解决能力，通过数据处理的实践活动培养学生的数据分析能力。

4. 培养学生的团队合作精神，通过小组合作完成数据处理任务。

二、教学内容1. 数据处理的基本概念- 数据的收集和整理：通过调查问卷、实地观察等方式收集数据，并对数据进行整理和分类。

- 数据的展示：学生学习如何使用表格、图表等工具展示数据。

2. 电子表格软件的基本操作- 学生学习如何打开、关闭电子表格软件，并熟悉其基本界面和功能。

- 学生学习如何创建、保存、打印电子表格文件。

3. 数据录入和计算- 学生学习如何在电子表格中录入数据，并进行简单的计算操作，如求和、求平均值等。

4. 图表的生成和编辑- 学生学习如何使用电子表格软件生成各种图表，如柱状图、折线图等，并进行编辑和美化。

5. 数据处理实践活动- 学生分组完成一系列的数据处理任务，如调查统计、数据分析等。

- 学生通过小组合作，学会协作解决问题，并展示他们的成果。

三、教学方法1. 多媒体教学法：使用多媒体资源展示数据处理的基本概念和技能。

2. 导入式教学法：通过引入真实的数据案例，激发学生学习数据处理的兴趣和动力。

3. 实践性教学法：学生通过实际操作电子表格软件进行数据录入、计算和图表生成等任务，巩固所学的知识和技能。

4. 小组合作学习法：学生分组完成数据处理任务，培养学生的团队合作意识和能力。

四、教学过程安排1. 教师引入：介绍数据处理的重要性和应用领域，激发学生学习的兴趣。

2. 基础知识讲解：讲解数据处理的基本概念和电子表格软件的基本操作技能。