数据的有效性检验讲义

《数据库系统讲义》第1章绪论第一节数据库系统概述1.1.1 数据、数据库、数据库管理系统、数据库系统数据、数据库、数据库管理系统和数据库系统是与数据库技术密切相关的四个基本概念。

一、数据（DATA）数据是数据库中存储的基本对象。

数据在大多数人头脑中的第一个反应就是数字。

其实数字只是最简单的一种数据，是数据的一种传统和狭义的理解。

广义的理解，数据的种类很多，文字、图形、图像、声音、学生的档案记录、货物的运输情况等，这些都是数据。

可以对数据做如下定义：描述事物的符号记录称为数据。

描述事物的符号可以是数字，也可以是文字、图形、图像、声音、语言等，数据有多种表现形式，它们都可以经过数字化后存入计算机。

为了了解世界，交流信息，人们需要描述这些事物。

在日常生活中直接用自然语言（如汉语）描述。

在计算机中，为了存储和处理这些事物，就要抽出对这些事物感兴趣的特征组成一个记录来描述。

例如：在学生档案中，如果人们最感兴趣的是学生的姓名、性别、年龄、出生年月、籍贯、所在系别、入学时间，那么可以这样描述：（李明，男，21，1972，江苏，计算机系，1990）因此这里的学生记录就是数据。

对于上面这条学生记录，了解其含义的人会得到如下信息：李明是个大学生，1972年出生，男，江苏人，1990年考入计算机系；而不了解其语义的人则无法理解其含义。

可见，数据的形式还不能完全表达其内容，需要经过解释。

所以数据和关于数据的解释是不可分的，数据的解释是指对数据含义的说明，数据的含义称为数据的语义，数据与其语义是不可分的。

二、数据库（DataBase，简称DB）数据库，顾名思义，是存放数据的仓库。

只不过这个仓库是在计算机存储设备上，而且数据是按一定的格式存放的。

人们收集并抽取出一个应用所需要的大量数据之后，应将其保存起来以供进一步加工处理，进一步抽取有用信息。

在科学技术飞速发展的今天，人们的视野越来越广，数据量急剧增加。

过去人们把数据存放在文件柜里，现在人们借助计算机和数据库技术科学地保存和管理大量的复杂的数据，以便能方便而充分地利用这些宝贵的信息资源。

测量能力指数评定讲义一、计量要求的导出：根据被检测的量仪（或被校准设备）的测量范围和精度要求，导出计量参数的要求，再选择符合计量要求的计量标准设备。

计量要求导出表同样，测量设备的选择是根据被测量参数的范围和精度要求来确定，同时，还要考虑其经济性和技术的可行性。

例如：在超声探伤设备中，目前国内高档超声探伤仪是欧宁公司生产的超声波相控阵探伤仪，特点是利用相控阵探头对缺陷进行扫描，优点是有成像功能，价值40万元；模拟式超声探伤仪现在价格为2万左右，数字式超声探伤仪价格为4万~6万，公司目前使用的超声探伤仪都为数字式超声探伤仪。

二、不确定度评定测量的目的是为了确定被测量的量值。

测量结果的质量（品质）是量度测量结果可信程度的最重要的依据。

测量不确定度就是对测量结果质量的定量表征，测量结果的可能性很大程度上取决于其不确定度的大小。

所以，测量结果的表述必须同时包含赋予被测量的值以及与该值相关的测量不确定度，才是完整并有意义的。

1、测量不确定度：表征合理地赋予被测量之值的分散性、与测量结果相关联的参数。

注：根据JJF1059－1999《测量不确定度评定表示》此参数可以是用标准差或其倍数，也可以是给定概率下置信区间的半宽。

不确定度恒为正值，由方差得出时取其正平方根。

广义上说：测量不确定度意味着对测量结果的可信性、有效性的怀疑程度和不肯定程度。

标准不确定度：用标准偏差表示的测量结果的不确定度。

（不确定度的）A类评定：对观测列进行统计分析以评定不确定度的方法。

（不确定度的）B类评定：评定标准不确定度的非统计分析方法。

影响量：不是被测量但对测量有影响的量。

合成标准不确定度：当结果由若干其它量得来时，该测量结果的标准不确定度等于这些量的方差和协方差加权的正平方根，权的大小取决于这些量的变化及测量结果影响的程度。

扩展不确定度： 确定测量结果区间的量，期望测量结果以合理地赋予的较高置信水平包含在此区间内。

包含因子：为获得扩展不确定度，作为合成不确定度乘数的数字因子。

数据有效性概述与示例什么是数据有效性验证？Microsoft Excel 数据有效性验证使您可以定义要在单元格中输入的数据类型。

例如，您仅可以输入从A到 F 的字母。

您可以设置数据有效性验证，以避免用户输入无效的数据，或者允许输入无效数据，但在用户结束输入后进行检查。

您还可以提供信息，以定义您期望在单元格中输入的内容，以及帮助用户改正错误的指令。

如果输入的数据不符合您的要求，Excel 将显示一条消息，其中包含您提供的指令。

当您所设计的表单或工作表要被其他人用来输入数据（例如，预算表单或支出报表）时，数据有效性验证尤为有用。

本文介绍了如何设置数据有效性验证，包括可以进行验证的数据类型和可以显示的消息。

还提供了一个工作簿，您可以下载该工作簿，以获取您可以在自己的工作表上进行修改和使用的有效性验证的示例。

可以验证的数据类型Excel 使您可以为单元格指定以下类型的有效数据：数值指定单元格中的条目必须是整数或小数。

您可以设置最小值或最大值，将某个数值或范围排除在外，或者使用公式计算数值是否有效。

日期和时间设置最小值或最大值，将某些日期或时间排除在外，或者使用公式计算日期或时间是否有效。

长度限制单元格中可以输入的字符个数，或者要求至少输入的字符个数。

值列表为单元格创建一个选项列表（例如小、中、大），只允许在单元格中输入这些值。

用户单击单元格时，将显示一个下拉箭头，从而使用户可以轻松地在列表中进行选择。

可以显示的消息类型对于所验证的每个单元格，都可以显示两类不同的消息：一类是用户输入数据之前显示的消息，另一类是用户尝试输入不符合要求的数据时显示的消息。

如果用户已打开Office 助手，则助手将显示这些消息。

输入消息一旦用户单击已经过验证的单元格，便会显示此类消息。

您可以通过输入消息来提供有关要在单元格中输入的数据类型的指令。

错误消息仅当用户输入无效数据并按下Enter 时，才会显示此类消息。

您可以从以下三类错误消息中进行选择：信息消息此类消息不阻止输入无效数据。

（1)t分布：设x1,x2，…，x n是来自正态总体N(μ，σ2)的一个样本，则有:～N（μ，）,对样本均值施行标准化变换，则有：～N（0，1），当用样本标准s代替上式中的总体标准差σ，则上式u变量改为t变量，标准正态分布N（0，1)也随之改为“自由度为n-1的t分布”，记为t （n-1)，即：～t(n-1).（2)χ2分布：自由度为n—1的χ2分布的概率密度函数在正半轴上呈偏态分布。

（3）F分布：设有两个独立的正态总体N（μ1,σ2）和N(μ2，σ2)，它们的方差相等.又设x1,x2，…，x n是来自N(μ1，σ2）的一个样本；y1，y2，…，y m是来自N（μ2,σ2）的一个样本，两个样本相互独立。

它们的样本方差比的分布是自由度为n—1和m—1的F分布，其中n-1称为分子自由度或第1自由度；m—1称为分母自由度或第2自由度。

F分布的概率密度函数在正半轴上呈偏态分布.考点17：参数估计重点等级：※参数主要是指：①分布中的未知参数，如二项分布b(1，p)中的p，正态分布N(μ,σ2)中的μ,σ2或σ；②分布的均值E（X)、方差Var（X)等未知特征数；③其他未知参数，如某事件的概率P(A）等。

上述未知参数都需要根据样本和参数的统计含义选择适宜的统计量并作出估计。

参数估计有两种基本形式：点估计与区间估计.考点18：点估计重点等级：※※※※1．点估计优良性标准无偏性是表示估计量优良性的一个重要标准，只要有可能，应该尽可能选用无偏估计量，或近似无偏估计量。

有效性是判定估计量优良性的另一个标准。

2．求点估计的方法--矩法估计由于均值与方差在统计学中统称为矩，总体均值与总体方差属于总体矩，样本均值与样本方差属于样本矩.获得未知参数的点估计的方法称为矩法估计。

矩法估计简单而实用,所获得的估计量通常（尽管不总是如此）也有较好的性质。

但是应该注意到矩法估计不一定总是最有效的，而且有时估计也不唯一.3．正态总体参数的估计①正态均值μ无偏估计有两个，一个是样本均值，另一个是样本中位数；②正态方差σ2的无偏估计常用的只有一个，就是样本方差S2,即；③正态标准差σ的无偏估计也有两个，一个是对样本极差R＝x(n）-x(1）进行修偏而得,另一个是对样本标准差s进行修偏而得，具体是：，。

数据的有效性检验讲义摘要本讲义旨在介绍数据的有效性检验的概念、方法和步骤。

数据的有效性检验是数据分析的重要组成部分，通过对数据的有效性进行检验，可以确保数据的准确性和可靠性，从而为后续的数据分析提供可信的基础。

在本讲义中，将介绍数据的有效性检验的几种常见方法，包括数据清洗、异常值检测和缺失值处理等，以及应用这些方法的步骤和技巧。

1. 数据的有效性检验介绍1.1 数据的有效性概念数据的有效性是指数据是否符合预期的要求，包括数据的完整性、准确性、一致性和可靠性。

数据的有效性检验是通过各种方法和技术来评估和验证数据的有效性，以确保数据的可信度和准确性。

1.2 数据的有效性检验的重要性数据的有效性检验对于数据分析的准确性和可靠性至关重要。

如果数据存在错误、缺失或异常值等问题，将会导致数据分析的结果出现偏差或错误，从而影响决策的准确性。

因此，进行数据的有效性检验是确保数据分析结果有效的关键步骤。

2. 数据的有效性检验方法2.1 数据清洗数据清洗是指对数据集中的错误、不一致和不完整数据进行处理的过程。

数据清洗的目的是保证数据的准确性和一致性，以便后续的数据分析能够得到正确和可靠的结果。

数据清洗的常见方法包括去重、填充缺失值和纠正错误等。

2.1.1 去重数据集中可能存在重复的数据记录，去重可以帮助我们排除重复的数据，保证数据的唯一性。

常见的去重方法包括基于列的去重和基于行的去重。

2.1.2 填充缺失值在数据集中，可能存在缺失值的情况，即某些列的数值为空。

填充缺失值的方法主要有删除包含缺失值的行、使用均值或中位数填充缺失值等。

2.1.3 纠正错误数据集中可能存在错误或异常值，例如错误的数据类型、超出合理范围的数值等。

纠正错误的方法包括修改数据类型、排除异常值等。

2.2 异常值检测异常值是指与其他数据明显不符的数值，可能是数据记录错误或异常情况的产生。

异常值检测的目的是识别和排除异常值，以确保数据分析的准确性。

2.2.1 统计方法统计方法是最常用的异常值检测方法之一，基于统计学理论和方法来判断数据是否异常。

应用DEA方法讲义DEA （Data Envelopment Analysis）方法，是一种非参数的评估方法，用于衡量相对效率和技术效率。

它可以帮助研究者和管理者比较不同决策单元（例如企业、机构等）之间的效率，并识别出效率较低的决策单元。

DEA方法的核心思想是通过比较不同输入和输出变量之间的关系，来评估各个决策单元的效率。

具体来说，DEA方法根据输入和输出指标的权重以及排名，利用线性规划模型计算每个决策单元的效率得分，并将其与其他决策单元进行比较。

下面将按照以下结构来讲解DEA方法的应用：1.DEA方法的基本原理2.DEA方法的应用领域3.DEA方法的应用步骤4.DEA方法的优势和局限性5.DEA方法在实际问题中的案例分析首先，DEA方法的基本原理是通过建立线性规划模型，找到一组输入和输出权重，最大化每个决策单元的效率得分。

在这种方法中，效率得分大于等于1的决策单元被认为是有效率的，而效率得分小于1的决策单元则是相对无效率的。

其次，DEA方法广泛应用于各个领域，特别是在经济学、管理学、运营研究等领域中。

例如，在经济学领域，DEA方法可以用于评估不同国家或地区的经济效率；在管理学中，DEA方法可以用于评估企业的绩效和效率；在运营研究中，DEA方法可以用于评估供应链的效率和绩效等。

DEA方法的应用步骤主要包括以下几个步骤：确定输入和输出变量、数据收集和准备、计算效率得分、检验稳定性和有效性、解释和分析结果。

在执行这些步骤时，需要根据具体问题选择适当的模型和方法。

DEA方法的优势在于它是一种非参数方法，不需要对数据和概率分布做出任何假设，因此可以更好地适应实际问题。

此外，DEA方法可以同时考虑多个输入和输出变量，因此可以提供更全面和准确的评估。

然而，DEA方法也存在一些局限性。

首先，DEA方法依赖于数据的准确性和完整性，因此对数据的质量要求较高。

其次，DEA方法的解释性较弱，不能提供详细的原因和原理分析。

数据库营销知识讲义一、数据库营销的进展在短短的二十年里，中国经济在从计划经济向市场经济转型的过程中，也逐步由稀缺经济向过剩经济过渡。

中国百姓对商品的需求已经从饥不择食地大量抢购到货比三家的“挑挑剔剔”。

生活日益丰富的人们，已不再领情于、甚至厌倦于铺天盖地的商品信息的侵染；同时，也不再满足于基本的生活需要，更加注重的是具有个性化与人情味的产品与服务。

市场将被区隔成一个个更小的消费者群，即对公司的一个或者多个品牌有关系或者感兴趣的一组消费者。

市场细分越来越重视消费者的兴趣与感受。

针对这种状况，更需要营销者时刻关注消费者需求的变化，及时与消费者沟通，迅速采取措施，满足不断变化的消费者需求。

基于此，由稀缺经济导致的大规模生产与与之相应的传统营销方式将面临着严峻的考验，代之而来的是更加灵活的生产方式与与之相应的各类新的营销方式的涌现与迅速普及，如数据库营销、整合营销。

顾客是企业关注的焦点，如何争取与留住顾客是企业营销工作的主题。

这就需要营销者站在顾客的立场上及时熟悉顾客的需求及其变化。

依照消费者的价值观念来设计、生产、定位产品。

应该看到，如今的顾客更加重视优良的服务与体贴的关怀，失去顾客往往不是产品的质量问题，而是顾客对服务的不满，因此，产品的服务化与服务的产品化已经高度融合在了一起；提供优良的服务，建立起顾客对企业的忠诚，就需要把消费者的价值观念贯穿于企业的整个经营过程中，企业的各个部门将被高度地整合起来，以顾客为中心开展工作；另一方面，消费者的需求、价值观念又会在与市场环境的互动中不断的改变着，而且这种变化的频率越来越高，要使企业习惯这样的变化，很显然，那种传统的单向沟通的营销方式已经力不从心，需要新的双向沟通的营销方式取而代之，建立起顾客与企业间的长期稳固的互动关系。

好在信息技术的进展为这种双向沟通的方式提供了强有力的支持，信息共享使企业的各个部门、顾客与各类环境因素融为一体，这就使得能够与顾客对话的起源于直复营销的数据库营销应时而生。