下载文档原格式
数据分析报告论文模板一、介绍在数据科学和商业决策中，数据分析扮演着至关重要的角色。
数据分析可以揭示数据中的模式、趋势和关联性，为决策者提供有力的支持。
本文档旨在为撰写数据分析报告的学者和分析师提供一个模板，以确保报告的结构清晰且内容准确。
二、数据收集和整理在进行数据分析之前，我们首先需要准备数据。
这一步通常包括数据收集、清理和整理。
数据收集的方法可以包括调查问卷、实验数据、数据库查询等。
数据清理阶段涉及处理缺失值、异常值和重复值，以保证数据的完整性和准确性。
在数据整理阶段，我们可以进行数据转换、合并和计算，以得到适合后续分析的数据集。
三、问题陈述在进行数据分析之前，我们需要明确分析的目标和问题。
问题陈述应该明确、具体，并指导分析的方向。
例如，我们可以研究某个产品在不同市场上的销售情况，或者了解顾客购买行为的影响因素。
问题陈述应该为后续的数据分析提供明确的指导。
四、数据探索在数据探索阶段，我们将对数据进行初步的探索性分析。
这一阶段包括统计描述、可视化和相关性分析等方法。
通过数据探索，我们可以了解数据的分布情况、变量之间的关联性以及可能存在的异常值。
数据探索的结果将为后续的数据建模和分析提供重要的参考信息。
五、数据建模在数据建模阶段，我们将根据问题陈述和数据探索的结果选择适当的建模方法。
常用的数据建模方法包括回归分析、分类算法、聚类分析等。
通过数据建模，我们可以预测未来的趋势、识别关键因素以及探索隐藏的模式。
数据建模的结果可以为决策者提供量化的指导和预测。
六、结果分析与讨论在结果分析与讨论阶段，我们将对模型的结果进行解释和分析。
这一阶段需要对结果进行合理的解读，分析模型的准确性和预测能力。
同时，我们还可以探讨数据分析的局限性和可能的改进方法。
结果分析与讨论的目的是为决策者提供清晰的结论和建议。
七、结论与建议在本节中，我们将总结整个数据分析报告，提供结论和建议。
结论应该回答初始问题陈述并总结主要发现。
数据分析方法论文15篇土工实验数据分析方法探讨数据分析方法论文摘要：数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。
这一过程也是质量管理体系的支持过程。
在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。
数据分析的数学基础在20世纪早期就已确立，但直到计算机的出现才使得实际操作成为可能，并使得数据分析得以推广。
数据分析是数学与计算机科学相结合的产物。
关键词数据分析方法数据论文数据数据分析方法论文:土工实验数据分析方法探讨【摘要】土工实验是进行土木工程的重要前提条件，其能够为施工建设提供可靠的数据支持，能够有效防止工程建设中可能存在的潜在危险事故。
本文对其数据涉及的内容进行分析，分析了实验准确性的因素，进而提出相应的方法应用，希望可以为土工实验的发展提供借鉴。
【关键词】土工实验；实验数据；数据分析；分析方法一、引言在进行实验过程中，由于土体本身所具有的复杂性，土质质检所存在的物理学特性以及采样、运输、存储等等方面所表现出来的特点，都容易对数据造成一定程度的干扰，致使实验的结果出现误差。
另外，因为实验本身受到很多因素的干扰，也同样容易发生数据偏差的问题。
因此，本文着重从实验数据所涉及的内容，影响实验数据的因素，以及提升实验准确率的角度出发，对土工实验数据分析方法进行探讨。
二、土工试验数据所涉及内容（一）土的比重实验。
土工试验过程中，土的比重实验是非常重要的。
一般来说，地域相同或者相近，那么土的比重也将会比较相近。
但是，因为在实际操作中，其整个的操作流程比较复杂，所以不同的单位会采用本地所出具的或者考察的相关数据直接进行比重实验，这样容易导致实验数据的误差存在。
（二）土的密度实验。
通过土的密度实验可以详细的了解土的组成，可以了解其组成成分的性质，能够为之后的施工提供更多的参考。
土的密度与土粒的重量、孔隙体积、孔隙大小、孔隙水重等等内容息息相关，能够反映土的组成和基本结构特征。
大数据论文3000字范文(精选5篇)第一篇:大数据论文3000字当人们还在津津乐道云计算、物联网等主题时, “大数据”一词已逐渐成为IT网络通信领域热门词汇。
争夺大数据发展先机俨然成为世界各国高度重视的问题, 其中不乏IBM、EMC.甲骨文、微软等在内的巨头厂商的强势介入, 纷纷跑马圈地, 它们投入巨额资金争相抢占该领域的主动权、话语权。
大数据时代的来临, 除了推动现有的信息技术产业的创新, 其对我们生产生活的方式也将产生重大影响。
从个人视角来看, 不管是日常工作中遇到的海量邮件或是从网上获取的社交、购物、娱乐、学习、理财等信息, 还是生活中最常见的手机存储, 大数据已经渗透到我们日常生活的方方面面, 极大地方便了我们的生活;对企业而言, 互联网公司已开始采用大数据来冲击传统行业, 精准营销与大数据驱动的产品快速迭代, 促进企业商业模式创新;在社会公共服务方面, 教育、医疗、交通等行业在大数据的影响下, 出现了各种新的应用, 数据化、社交化的新媒体平台、智能交通与城市数字监管系统, 以及病历存储调用的医疗云等, 此外, 政府还可以通过大数据来高效完成信息采集, 这样可优化升级管理运营。
然而大数据在给我们展示前所未有的发展机遇的同时, 也给国家信息安全、信息技术、人才等方面带来了很大的挑战。
不久前, 斯诺登披露了美国国家安全局(NSA)一直进行信息监视活动、已收集数以百万计的全球人的信息数据的消息, 在全球范围内掀起轩然大波。
该事件对“大数据”的信息安全敲响了警钟。
大数据让大规模生产、分享和应用数据成为可能, 将信息存储和管理集中化, 我们在百度上面的记录, 无意识阅读的产品广告、旅游信息, 习惯去哪个商场进行采购等这些痕迹, 却不知所有的关系和活动在数据化之后都被一些组织或商家公司掌控, 这也使得我们一方面享受了“大数据”带来的诸多便利, 但另一方面无处不在的“第三只眼”却在时刻监控着我们的行动。
数据分析论文数据分析是一门研究如何从大量数据中提取实用信息的学科。
随着科技的发展和互联网的普及，数据的产生和积累呈现爆炸式增长的趋势。
数据分析的重要性也日益凸显，无论是在商业领域、科学研究还是社会管理中，数据分析都发挥着重要的作用。
本文将从数据分析的基本概念、方法和应用等方面进行探讨。
数据分析的基本概念是指通过运用数学、统计学和计算机科学等方法，对采集到的数据进行整理、分析和解释，以发现数据中隐藏的模式、关系和趋势。
数据分析的核心任务是从数据中提取有价值的信息，以支持决策和解决问题。
数据分析的过程普通包括数据采集、数据清洗、数据挖掘和数据可视化等环节。
在数据分析的方法中，统计学和机器学习是两个重要的分析手段。
统计学通过对数据的描述、判断和预测，揭示数据的内在规律和统计特征。
机器学习则是通过构建数学模型和算法，让计算机自动从数据中学习和识别模式，以实现对未知数据的预测和分类。
统计学和机器学习相辅相成，在数据分析中起到了互补的作用。
数据分析的应用范围广泛，几乎涉及到各个领域。
在商业领域，数据分析可以匡助企业了解市场需求、优化产品设计、提升销售业绩等。
例如，通过对用户行为数据的分析，电商平台可以了解用户的购买偏好，从而优化商品推荐和个性化营销。
在科学研究中，数据分析可以匡助科学家发现新的科学规律、验证假设和推动学科进步。
例如，天文学家通过对天体观测数据的分析，发现了黑洞和暗能量等重要的宇宙现象。
在社会管理中，数据分析可以匡助政府和组织制定决策、优化资源配置、改善公共服务等。
例如，城市交通管理部门可以通过对交通流量数据的分析，优化交通信号配时，提升交通效率和减少拥堵。
然而，数据分析也面临一些挑战和问题。
首先，数据的质量和可靠性是数据分析的基础。
如果数据存在错误、缺失或者偏差，那末分析结果就会受到影响。
因此，在数据分析的过程中，数据清洗和预处理是非常重要的环节。
其次，数据分析需要运用合适的方法和工具。
不同的问题和数据类型需要选择不同的分析方法和算法。
数据分析论文数据分析是一种通过收集、整理、解释和展示数据来获取有关特定主题或问题的信息的过程。
它可以用于各种领域，包括商业、科学、医疗和社会科学等。
本篇论文将详细介绍数据分析的基本概念、方法和应用，并探讨其在实际问题中的作用和意义。
第一部分：引言引言部分将介绍数据分析的背景和重要性。
首先，我们将概述数据分析的定义和目标，以及其在现代社会中的广泛应用。
其次，我们将讨论数据分析的发展趋势和挑战，以及如何应对这些挑战。
最后，我们将提出本论文的研究目标和结构。
第二部分：数据分析的基本概念和方法在这一部分，我们将介绍数据分析的基本概念和方法。
首先，我们将讨论数据的类型和来源，以及如何对数据进行收集和整理。
然后，我们将介绍数据分析的基本步骤，包括数据清洗、数据探索、数据建模和数据可视化等。
此外，我们还将介绍常用的数据分析工具和技术，如统计分析、机器学习和人工智能等。
第三部分：数据分析的应用领域在这一部分，我们将探讨数据分析在不同领域中的应用。
首先，我们将介绍数据分析在商业领域的应用，包括市场调研、销售预测和客户关系管理等。
然后，我们将讨论数据分析在科学研究中的应用，如基因组学、天文学和气候研究等。
此外，我们还将探讨数据分析在医疗领域的应用，如疾病预测、药物研发和医疗保健管理等。
最后，我们将介绍数据分析在社会科学领域的应用，如社会网络分析、舆情监测和政策评估等。
第四部分：数据分析的作用和意义在这一部分，我们将探讨数据分析在实际问题中的作用和意义。
首先，我们将讨论数据分析对决策和问题解决的重要性，包括帮助企业做出战略决策、帮助科学家发现新知识和帮助政府制定有效政策等。
然后，我们将讨论数据分析对社会发展和进步的贡献，包括提高生活质量、促进经济增长和推动科学研究等。
最后，我们将讨论数据分析的局限性和未来发展方向，以及如何进一步提高数据分析的效果和效率。
第五部分：结论在结论部分，我们将总结本论文的主要内容和结论，并提出对数据分析未来发展的展望。
数据分析毕业论文
数据分析毕业论文700字：
近年来，数据分析已经成为企业决策和市场分析的重要工具。
随着大数据时代的到来，企业和组织面临着大量数据的挑战和机遇。
因此，数据分析的研究和应用变得越来越重要。
本论文主要研究了数据分析在市场营销中的应用。
首先，我们对数据分析的概念和方法进行了深入的研究。
数据分析是通过收集、处理和分析大量的数据，以揭示其中的规律和趋势，为企业的决策提供科学依据的过程。
数据分析的方法包括统计分析、数据挖掘、机器学习等。
然后，我们详细介绍了数据分析在市场营销中的具体应用。
市场营销是企业实现产品销售、市场份额和利润最大化的重要手段。
数据分析可以帮助企业进行市场调研和消费者行为分析，为企业的市场决策提供有力支持。
数据分析还可以通过分析客户数据库和用户行为数据，进行精准营销和个性化推荐，提高销售额和客户满意度。
最后，我们通过实证研究验证了数据分析在市场营销中的效果。
我们通过收集和分析企业的市场数据，比较了使用数据分析和不使用数据分析的两组数据。
结果表明，使用数据分析的企业在市场表现方面明显优于不使用数据分析的企业。
数据分析不仅可以帮助企业更好地了解市场和消费者，还可以提供更准确的市场预测和决策支持。
综上所述，数据分析在市场营销中的应用对于企业的发展至关重要。
通过合理的数据分析和科学的决策，企业可以更好地了解市场和消费者需求，提高市场竞争力和盈利能力。
因此，企业应该加大对数据分析方法和技术的研究和应用，不断提升自身数据分析能力，以适应大数据时代的挑战和机遇。
数据分析论文
数据分析是指通过收集、整理、处理和解释数据，发现模式、关联、趋势和规律，从而提供有针对性的决策支持。
近年来，数据分析在各个领域的应用越来越广泛。
本篇论文将介绍一个数据分析的案例，以展示数据分析的应用和价值。
本文以一家电商平台的销售数据为例，通过对数据的分析，帮助企业了解销售情况、优化运营策略。
首先，对销售数据进行清洗和整理，剔除无效和错误数据，确保数据的准确性。
然后，通过数据可视化技术，将数据转化为图表，便于分析。
通过对销售数据的分析，我们发现有些产品的销量明显高于其他产品，而有些产品的销售表现不佳。
进一步分析发现，销量高的产品与广告宣传、促销策略和产品质量等因素有关。
因此，我们建议企业针对销量低的产品采取有针对性的促销措施，提高产品的市场竞争力。
另外，我们还通过对销售数据的地域分析，发现销售增长最快的地区和销售增长最慢的地区。
结合这些数据，可以为企业制定地区发展计划和营销策略，提高销售收入。
此外，我们还利用数据分析模型预测销售趋势和市场需求，帮助企业预测未来销售额和市场需求变化。
这样，企业就能及时调整产品策略和市场营销计划，提前应对市场变化，从而保持竞争优势。
综上所述，数据分析在电商领域的应用具有重要的价值。
通过
对销售数据的分析，企业可以了解销售情况，确定优化运营策略的方向。
通过数据分析，企业还能发现潜在的商机和市场需求，提高产品的竞争力。
因此，数据分析在电商领域具有广泛的应用前景。
统计学论文(数据分析)统计学论文(数据分析)引言概述：统计学是一门研究收集、分析、解释和展示数据的学科。
在现代社会中，数据分析在各个领域中发挥着重要作用，从商业决策到科学研究。
本文将介绍统计学论文中的数据分析部分，重点讨论数据分析的五个关键部分。
一、数据预处理：1.1 数据清洗：对数据进行清洗是数据分析的第一步。
这包括去除缺失值、异常值和重复值等。
清洗后的数据将更加准确可靠。
1.2 数据转换：有时候需要对数据进行转换，例如将连续型数据离散化、对数据进行标准化、对数据进行归一化等。
这样可以更好地适应统计模型的要求。
1.3 数据集成：当数据来自不同的来源时，需要将它们整合到一个数据集中。
这可能涉及到数据的合并、连接和拆分等操作。
二、探索性数据分析：2.1 描述统计分析：通过计算数据的中心趋势和离散程度，可以对数据的特征进行描述。
常用的描述统计指标包括均值、中位数、标准差等。
2.2 数据可视化：通过绘制图表，可以更直观地了解数据的分布、趋势和关系。
常用的数据可视化方法包括直方图、散点图、箱线图等。
2.3 相关性分析：通过计算变量之间的相关系数，可以判断它们之间的相关性。
这有助于发现变量之间的潜在关联和影响。
三、假设检验与推断统计：3.1 假设检验：通过对样本数据进行假设检验，可以判断样本数据是否代表了总体的特征。
常用的假设检验方法包括t检验、方差分析、卡方检验等。
3.2 置信区间估计：通过计算样本数据的置信区间，可以对总体参数进行估计。
置信区间提供了总体参数的范围估计。
3.3 方差分析：方差分析用于比较两个或多个样本之间的差异，判断这些差异是否具有统计学意义。
四、回归分析：4.1 简单线性回归：通过建立一个线性模型，可以研究自变量和因变量之间的关系。
简单线性回归可以用于预测和解释因变量的变化。
4.2 多元线性回归：多元线性回归可以考虑多个自变量对因变量的影响。
通过建立一个多元线性模型，可以更全面地分析变量之间的关系。
统计学论文(数据分析)标题：统计学论文(数据分析)引言概述：统计学在数据分析中扮演着重要的角色，通过统计学方法可以帮助研究者从大量数据中提取有用信息，进行数据分析和解释。
统计学论文是研究者在数据分析过程中撰写的学术论文，旨在展示数据分析的结果和结论。
本文将从统计学论文的角度探讨数据分析的重要性和方法。
一、数据收集1.1 研究目的和假设：在进行数据收集之前，研究者需要明确研究的目的和假设，确定需要收集的数据类型和范围。
1.2 数据来源和获取方式：研究者可以通过实地调查、问卷调查、实验数据等方式收集数据，确保数据的可靠性和有效性。
1.3 数据样本的选择：在数据收集过程中，研究者需要合理选择数据样本，保证样本的代表性和可比性。
二、数据清洗和整理2.1 数据清洗：在收集到数据后，研究者需要进行数据清洗，包括处理缺失值、异常值和重复值等，确保数据的完整性和准确性。
2.2 数据变换：研究者可以对数据进行变换，如对数变换、标准化等，使数据符合统计分析的要求。
2.3 数据整理：将清洗后的数据整理成适合统计分析的格式，如建立数据表格、绘制图表等，便于后续数据分析和展示。
三、数据分析方法3.1 描述性统计分析：研究者可以通过描述性统计方法对数据进行概括和总结，包括均值、标准差、频数分布等。
3.2 推断性统计分析：通过推断性统计方法，研究者可以从样本数据推断总体数据的特征和规律，如假设检验、方差分析等。
3.3 多元统计分析：多元统计方法可以帮助研究者探讨多个变量之间的关系，如相关分析、回归分析等，揭示数据之间的内在联系。
四、结果解释和讨论4.1 结果展示：研究者需要将数据分析的结果以图表或文字形式展示出来，清晰地呈现研究结论。
4.2 结果解释：对数据分析的结果进行解释和分析，说明数据背后的含义和潜在规律。
4.3 讨论和启示：通过数据分析的结果，研究者可以进行进一步讨论和启示，提出建议和未来研究方向。
五、结论和展望5.1 结论总结：总结数据分析的结果和结论，回顾研究的目的和假设是否得到验证。
第1篇一、研究背景与意义随着城市化进程的加快，城市交通拥堵问题日益严重，已经成为制约城市发展的瓶颈。
据统计，我国城市交通拥堵成本已超过1万亿元，直接影响着城市居民的出行效率和生活质量。
因此，研究城市交通拥堵治理策略，对于提高城市交通运行效率、优化城市空间布局、促进城市可持续发展具有重要意义。
二、研究目的与内容1. 研究目的本研究旨在通过大数据分析技术，对城市交通拥堵问题进行深入研究，揭示城市交通拥堵的成因和规律，为政府和企业制定科学合理的交通拥堵治理策略提供理论依据和实践指导。
2. 研究内容（1）城市交通拥堵现状分析通过对城市交通拥堵数据的收集和分析，了解城市交通拥堵的时空分布、拥堵程度、影响因素等，为后续研究提供数据基础。
（2）城市交通拥堵成因分析从交通需求、交通供给、交通管理、城市规划等方面分析城市交通拥堵的成因，为治理策略提供理论支撑。
（3）大数据分析技术在城市交通拥堵治理中的应用探讨大数据分析技术在城市交通拥堵治理中的应用，如智能交通信号控制、交通流量预测、交通诱导等。
（4）城市交通拥堵治理策略研究结合大数据分析结果和国内外成功案例，提出具有针对性的城市交通拥堵治理策略。
三、研究方法与技术路线1. 研究方法（1）文献研究法：查阅国内外相关文献，了解城市交通拥堵治理的最新研究成果。
（2）数据分析法：运用大数据分析技术，对城市交通拥堵数据进行分析。
（3）案例分析法：借鉴国内外城市交通拥堵治理的成功案例，为我国城市交通拥堵治理提供借鉴。
（4）比较分析法：对比不同城市交通拥堵治理策略的效果，为我国城市交通拥堵治理提供参考。
2. 技术路线（1）数据收集：收集城市交通拥堵相关数据，包括交通流量、交通事故、交通设施等。
（2）数据预处理：对收集到的数据进行清洗、整合和标准化处理。
（3）数据分析：运用大数据分析技术，对预处理后的数据进行挖掘和分析。
（4）结果展示：将分析结果以图表、报告等形式进行展示。
（5）策略制定：根据分析结果，制定城市交通拥堵治理策略。
2011-2012学年度第二学期数据分析课程论文评定教师签名：日期：2012 年月日聚类分析和因子分析在就业人数案例中的应用摘要：中国的就业问题是一个备受关注的热点问题。
了解中国各地区各行业的就业情况，有利于更好地调整各地区更行业的就业情况，加快产业结构的转型。
本文利用2011年《中国统计年鉴》的统计数据资料，在研究各地区各行业就业人数的现状及主要问题的基础上，运用聚类分析和因子分析方法发现全国就业情况分三个类型，东南部沿海地区就业情况最好，中东部就业一般，西部、北部和中部一些地区就业情况较差。
针对这些情况对优化各地区各行业就业结构提出一些对策和建议。
关键词：就业人数；聚类分析；因子分析一、引言1、1 背景知识中国是世界上人口最多的国家，就业问题成为中国政府面临的一个十分严峻的社会问题。
就业情况的好与差与当地的经济发展水平有很大关系。
了解中国各地区各行业的就业情况，有利于更好地调整各地区更行业的就业情况，加快产业结构的转型。
在高等教育大众化的今天，就业难已经成为一个不争的事实，越来越引起社会的关注。
作为当代大学生，我们很有必要了解当前的各地区各行业的就业就业情况。
1、2 聚类分析法系统聚类法是聚类分析诸方法中用得最多的一种，其基本思想是：开始将n个样品各自作为一类，并规定样品之间的距离和类与类之间的距离，然后将距离最近的两类合并成一个新类，计算新类与其他类的距离；重复进行两个最近类的合并，每次减少一类，直至所有的样品合成一类。
[1]1、3 因子分析法因子分析是主成分分析的推广和发展，它也是将具有错综复杂关系的变量（或样品）综合为数量较少的几个因子，以再现原始变量与因子之间的相互关系，同时根据不同因子还可以对变量进行分类，它也是属于多元分析中处理降维的一种统计方法。
因子分析法是从研究变量内部相关的依赖关系出发，把一些具有错综复杂关系的变量归结为少数几个综合因子的一种多变量统计分析方法。
它的基本思想是将观测变量进行分类，将相关性较高，即联系比较紧密的分在同一类中，而不同类变量之间的相关性则较低，那么每一类变量实际上就代表了一个基本结构，即公共因子。
对于所研究的问题就是试图用最少个数的不可测的所谓公共因子的线性函数与特殊因子之和来描述原来观测的每一分量。
[2]二、聚类分析的应用2、1 聚类分析法的基本思想及方法聚类分析关注于根据一些不同种类的度量构造一些相似的对象组成的群体。
关键的思想去确定对分析目标有利的对象分类方法。
这个思想已经用于许多领域，包括天文学、考古学、医药、化学、教育、心理学、语言学和社会学。
在聚类分析前，首先把数据标准化为Z-分数，采用系统聚类(Hierachical Cluster)方法，用音差平方和法(Ward法)计算欧几里得(Eudlidean)距离。
聚类分析依据的基本原则是：直接比较样本中各事物之间的性质，,将性质相近的归为一类，而将性质差别比较大的分在不同类。
也就是说，同类事物之间的性质差异小，类与类之间的事物性质相差较大。
其中欧式距离在聚类分析中用得最广，它的表达式如下：其中Xik表示第i个样品的第k个指标的观测值，Xjk表示第j个样品的第k个指标的观测值，dij为第i个样品与第j个样品之间的欧氏距离。
若dij 越小，那么第i与j两个样品之间的性质就越接近。
性质接近的样品就可以划为一类。
当确定了样品之间的距离之后，就要对样品进行分类。
分类的方法很多，本节只介绍系统聚类法，它是聚类分析中应用最广泛的一种方法。
首先将n 个样品每个自成一类，然后每次将具有最小距离的两类合并成一类，合并后重新计算类与类之间的距离，这个过程一直持续到所有样品归为一类为止。
分类结果可以画成一张直观的聚类谱系图。
应用系统聚类法进行聚类分析的步骤如下：①确定待分类的样品的指标；②收集数据；③对数据进行变换处理（如标准化或规格化）；④使各个样品自成一类，即n个样品一共有n类；⑤计算各类之间的距离，得到一个距离对称矩阵，将距离最近的两个类并成一类；⑥并类后，如果类的个数大于1，那么重新计算各类之间的距离，继续并类，直至所有样品归为一类为止；⑦最后绘制系统聚类谱系图，按不同的分类标准或不同的分类原则，得出不同的分类结果。
[3]2、2 各地区各行业就业人数的聚类分析4-7 各地区按行业分私营企业和个体就业人数(2010年底) 单位: 万人地区#制造业#建筑业#交通运输、仓储和邮政业#批发和零售业#住宿和餐饮业#租赁和商务服务业#居民服务和其他全国总计4170.2 723.5487.66388.5996.4815.4956.北京45.9 22.1 15.0 146.4 29.2 65.2 21.2 天津40.9 6.0 6.1 44.5 5.6 11.0 5.3 河北148.9 13.8 17.8 237.4 30.1 11.6 31.8 山西45.3 5.5 5.9 143.1 23.4 7.5 27.2 内蒙古30.9 8.0 13.1 114.5 26.5 9.8 22.3 辽宁149.9 34.2 67.2 259.2 37.9 27.4 41.4 吉林40.9 28.7 12.3 125.9 29.2 8.5 22.6 黑龙江52.0 11.4 15.2 159.5 38.3 14.5 59.7 上海131.9 45.1 22.2 219.2 19.2 71.1 16.8 江苏867.2 175.8 38.9 571.6 59.6 68.1 74.0 浙江638.2 53.5 24.2 380.5 47.8 57.1 53.1 安徽100.6 18.7 10.6 264.4 42.4 21.3 43.1 福建118.6 12.8 7.7 206.5 25.3 30.8 29.5 江西161.9 8.4 16.8 214.7 34.9 11.4 30.2 山东340.1 47.9 38.0 493.3 61.3 50.1 63.7 河南153.0 18.9 14.9 328.1 49.7 23.5 47.3 湖北115.3 22.8 22.8 276.0 51.6 23.1 48.8 湖南80.7 14.8 16.3 250.1 27.3 68.4 32.0 广东419.9 35.0 27.6 638.3 86.2 89.3 82.7 广西67.2 7.1 19.6 213.3 25.9 15.7 19.6 海南 5.9 6.6 4.8 33.3 7.7 7.0 7.3 重庆49.8 14.0 8.8 135.2 21.2 29.3 17.9 四川136.2 23.5 25.0 305.9 69.7 41.6 55.0 贵州23.6 4.1 6.1 75.5 14.0 5.3 12.6 云南66.0 27.9 9.6 183.7 38.0 15.5 26.2西藏 2.1 3.8 0.8 15.6 5.5 1.4 3.2 陕西66.6 30.0 8.1 134.6 34.9 12.1 21.0 甘肃21.6 8.8 2.8 87.0 20.6 4.7 13.0 青海11.0 5.4 1.6 21.9 6.9 0.8 3.8 宁夏11.2 3.1 1.7 37.9 7.2 3.4 8.7 新疆26.5 5.9 6.3 71.6 19.3 9.1 15.0数据来源：2011《中国统计年鉴》[4]先建立数据集d1，用聚类分析法在SAS输入代码得到如下聚类过程与聚类结果。
表2-1 31个地区的聚类过程图2-1 31个地区聚类结果的树状图从聚类结果可以把31个地区分为3大类第一类：江苏、浙江、山东、广东。
这些东部沿海地区都是就业人数最多的，就业现状非常好的。
第二类：河北、江西、福建、上海、湖南、辽宁、安徽、湖北、河南、四川。
这些地区各行业就业人数是一般般的。
第三类：北京、山西、重庆、陕西、内蒙古、吉林、黑龙江、广西、云南、天津、海南、宁夏、西藏、青海、贵州、新疆、甘肃。
这些大部分是北部中部和西部地区的，各行业总体上就业人数是较少的。
三、因子分析的应用利用聚类分析的方法，我们初步知道江苏、浙江、山东、广东。
这些东部沿海地区都是就业人数最多的；河北、江西、福建、上海、湖南、辽宁、安徽、湖北、河南、四川这些地区各行业就业人数是一般般的；北京、山西、重庆、陕西、内蒙古、吉林、黑龙江、广西、云南、天津、海南、宁夏、西藏、青海、贵州、新疆、甘肃，这些大部分是北部中部和西部地区的，各行业总体上就业人数是较少的。
那么能不能知道就业人数多的地区是哪些行业就业情况非常好的而使这个地区整体就业好，而哪些就业人数少的地区又是因为哪些行业就业人数少而是这些地区总体就业情况不太理想。
现在我们用因子分析法来探究一下这些问题。
3、1 因子分析的数学模型设有P 个随机变量x=(x1,x2,...xp)',其均值为μ=（μ1，μ2...μp)',协方差矩阵为∑=（σij)。
因子分析的一般模型为其中f1,f2....fm 为公共因子，ε1，ε2.....εp 为特殊因子，他们都不是可以观测的随机变量。
公共因子f1,f2....fm 出现在每一个原始变量xi(i=1,2...p)的表达式中，可理解为原始变量共同具有的公共因素；每个公共因子fj(j=1,2....m)一般至少对两个原始变量有作用，否则它将归入特殊因子。
每个特殊因子εi(i=1,2...p)，仅仅出现在与之相应的第i 个原始变量xi 的表达式中，它只对这个原始变量有作用。
上式可用矩阵表示为简记为x =μ+AF +ε其中F =(f1,f2....fm)'为公共因子向量，ε=（ε1，ε2.....εp)',为特殊因子向量，A =（aij):p ×m 称为因子载荷矩阵。
通常假定E(F )=0，E(ε)=0，V(F )=0，V(ε)=D=diag(σ12，σ22，...σp 2)。
该假定和关系式构成了正交因子模型。
由上述假定可以看出公共因子彼此不相关且具有单位方差，特殊因子也彼此不相关和公共因子也不相关。
[1]3、2 各地区各行业就业人数的因子分析建立变量之间的相关系数阵R ：表3-1 7个行业变量之间的相关系数阵R1111122112211222221122m m m m p p p pm m pX a F a F a F X a F a F a F X a F a F a F εεε=++++⎧⎪=++++⎪⎨⎪⎪=++++⎩111121112212222212m m p p p pm p p X a a a F X a a a F X a aa F εεε⎡⎤⎡⎤⎡⎤⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥=+⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦⎣⎦⎣⎦从相关系数矩阵得知：大部分的相关系数都比较高，各变量呈较强的线性关系，能够从中提取公共因子，适合进行因子分析。
