当前位置：文档之家 › 数据分析实验报告分析解析

数据分析实验报告分析解析

  • 格式：doc
  • 大小：774.64 KB
  • 文档页数：35

实验课程： 数据分析 专业：信息与计算科学 班 级：学号：名：姓中北大学理学院..实验一 SAS 系统的使用【实验目的】了解SAS系统，熟练掌握SAS数据集的建立及一些必要的SAS语句。

【实验内容】1. 将SCORE数据集的内容复制到一个临时数据集test。

SCORE数据集English Math Sex Chinese Name91 90 f 85 Alice95 Tom m 87 8493 90 Jenny f 8380 85 80 Mike m84 85 89 m Fred97 83 f 82 Kate92 Alex 90 m 9175 Cook m 78 7682 f Bennie 79 8485 Hellen f 74 8490 82 Wincelet f 8777 Butt m 81 7986 85 Geoge m 8289 Tod m 84 8489 Chris f 84 8786 65 f87Janetmath的高低拆分到3个不同的数据集：SCORE2．将数据集中的记录按照math大于等于90的到good数据集，math在80到89之间的到normal数据集，math 在80以下的到bad数据集。

3．将3题中得到的good，normal，bad数据集合并。

【实验所使用的仪器设备与软件平台】SAS【实验方法与步骤】1：DATA SCORE;INPUT NAME $ Sex $ Math Chinese English;CARDS;291 f 90 85 Alice84 Tom m 95 8783 93 90 f Jenny80 80 85 Mike m89 84 85 Fred m82 83 97 Kate f91 90 Alex m 9276 78 Cook m 7584 79 Bennie f 8284 Hellen f 85 7487 Wincelet f 90 8279 Butt m 77 8182 86 85 Geoge m84 89 84 Tod m87 84 Chris f 898786 Janet f 65;;Run PROC PRINT DATA=SCORE;DATA test;SET SCORE;：2 good normal bad; DATA SCORE; SET;SELECT) output good;when(math>=90) output normal; 80&math<90when(math>=) output bad; when(math<80; end; Run=good; DATA PRINTPROC=normal; DATA PROCPRINTPRINT DATA PROC =bad;3：DATA All;SET good normal bad;PROC PRINT DATA=All;;Run3【实验结果】结果一：结果二：4结果三：5实验二上市公司的数据分析【实验目的】通过使用SAS软件对实验数据进行描述性分析和回归分析，熟悉数据分析方法，培养学生分析处理实际数据的综合能力。

【实验内容】表2是一组上市公司在2001年的每股收益（eps）、流通盘(scale)的规模以及2001年最后一个交易日的收盘价(price).表2 某上市公司的数据表61、对股票价格 1）计算均值、方差、标准差、变异系数、偏度、峰度； 2）计算中位数，上、下四分位数，四分位极差，三均值； 3）作出直方图； 4）作出茎叶图；）进行正态性检验（正态W检验）；5 6）计算协方差矩阵，Pearson 相关矩阵； 7相关矩阵；）计算Spearman ）分析各指标间的相关性。

8）对股票价格，拟合流通盘和每股收益的线性回归模型，求出回归参数估计12、值及残差；，检验回归关系的显著性，检验各自变量对因变=0.05）给定显著性水平α 2 量的影响的显著性；?）拟合残差关于拟合值图。

分析 3的残差图及残差的正态QQ Y及XXX,X,2112这些残差，并予以评述。

SAS 【实验所使用的仪器设备与软件平台】【实验方法与步骤】 prices;data num scale eps price; input;cards13.27 .059 000096 8500 014.2000099 6000 0.0287.12 -0.003 000150 126000.02610.08000151 10500.056 0000153 22.75 25006.85 -0.009 13000 000155.0333600 14.9500001560.06 110000 000157 2.650.0188.3810000 00015812.15 000159 7000 0.0080.04 15365000301 7.31.101 13.26 7700 0000488.044 0000725 6000 12.33000835 1338 0.07 22.58.1943200 000869 18.290 712.55 000877 7800 -0.08412.48 000885 6000 -0.0739.12 000890 16934 0.0317.88 000892 12000 0.0316.91 000897 14166 0.0028.590.058000900 2142327.95 .005 000901 4800 010.926500 -0.031 00090211.79 6000 0.109 0009039.29 9500 0.046 00090514.47 6650 0.007 0009068.28 8988 0.006 0009089.99 6000 0.002 0009098.9 0.036 8000 0009109.010.067 000911 72808.06 000912 15000 0.11211.86 8450 0.062 00091314.40.001 000915 45995.15 34000 0.038 00091616.230.086000917 1180010.12 -0.045 000918 6000;run=prices; DATA PROC PRINT;run; cv var std skewness kurtosis proc means data=prices mean price;var=result; outoutput;run; freq data=prices plotnormal proc univariate price;var=result2; outoutput;run; data capability =prices graphics noprint proc; histogram price/normal;run; cov nosimple=prices datapearson spearman proccorr price; var price; with; run=prices;data proc reg; p r=backward noint price=scale eps/modelselection=r; r=p outputout =prices p=prices;data procprint 8run【实验结果】91011对于问题二结果：121314实验三美国50个州七种犯罪比率的数据分析【实验目的】通过使用SAS软件对实验数据进行主成分分析和因子分析，熟悉数据分析方法，培养学生分析处理实际数据的综合能力。

【实验内容】表3给出的是美国50个州每100 000个人中七种犯罪的比率数据。

这七种犯罪是：Murder（杀人罪），Rape（强奸罪），Robbery（抢劫罪），Assault（斗殴罪），Burglary （夜盗罪），Larceny（偷盗罪），Auto（汽车犯罪）。

表3 美国50个州七种犯罪的比率数据RapeRobberyAssaultBurglaryLarcenyAuto280.71881.925.296.8278.31135.5753.31331.73369.851.696.8284.0439.52346.1312.34467.434.2138.2183.4203.427.683.21862.1972.6663.549.4287.02139.4358.03499.8477.142.01935.2170.73903.2292.9593.22620.716.8131.8129.51346.0467.0194.23678.424.91682.6157.0351.41859.9187.9449.13840.539.6297.9140.51351.1256.52170.231.1489.43920.4128.025.51911.564.1237.619.41050.839.62599.6172.5528.62828.521.8209.0211.31085.0377.41086.22 6.5153.5123.22498.7219.989.8812.510.62685.141.2244.3180.51270.422.02739.3100.7245.4872.281.1123.319.11662.1337.71165.5142.9335.530.92469.9246.938.72350.71253.113.5170.0428.53177.7292.1358.934.81400.01140.1169.12311.31532.2231.620.8545.53159.0261.9274.61522.738.9343.185.92559.31134.719.585.8144.41239.965.7189.119.6915.6378.4189.01318.32424.2233.528.3309.2804.939.2156.82773.216.7249.164.7760.0112.718.12316.1559.2355.0323.12453.149.14212.6293.476.02343.91041.710.723.2511.51435.8185.12774.521.0180.4259.53008.61418.739.1109.6343.4745.81728.02782.029.4472.6319.1192.12037.817.061.3318.31154.115400.42696.827.3190.5181.11216.0144.743.81843.09.013.3446.1326.8205.02228.11288.229.273.8388.935061124.1286.91636.439.9333.2128.0130.31624.119.0877.5791.4201.02844.186.51489.510.5245.12342.4485.333.01613.6105.9147.513.5155.717.91704.4570.5314.029.7145.81776.5203.91259.7397.633.8208.2152.42988.71603.1334.51171.620.368.83004.6147.3265.21348.215.9101.230.82201.0226.7986.223.3165.792.12521.2360.3224.839.61605.63386.9106.2163.3597.413.290.91341.742.2220.763.712.952.2846.92614.2282.0811.621.939.7173.92772.2二者的结果有何差）分别用样本协方差矩阵和样本相关矩阵作主成分分析，1、1 异？对所选取的主成分给原始数据的变化可否由三个或者更少的主成分反映，2）出合理的解释。

合集下载

商务数据分析实验报告实验收获(3篇)

商务数据分析实验报告实验收获(3篇)

第1篇一、实验背景随着大数据时代的到来，商务数据分析在商业决策、市场预测、客户关系管理等方面发挥着越来越重要的作用。

为了提高自身在数据分析领域的技能，我们进行了一系列商务数据分析实验。

通过本次实验，我们不仅掌握了数据分析的基本方法，还深入了解了数据分析在商务领域的应用。

以下是本次实验的收获总结。

二、实验目的1. 熟悉商务数据分析的基本概念和常用工具；2. 学习运用数据分析方法解决实际问题；3. 提高团队协作能力和沟通能力；4. 培养批判性思维和创新能力。

三、实验内容本次实验主要分为以下几个部分：1. 数据采集与处理2. 数据可视化3. 数据分析4. 商务应用案例分析四、实验收获1. 理论知识收获（1）熟悉了商务数据分析的基本概念，如数据采集、数据清洗、数据预处理、数据挖掘等；（2）了解了常用的数据分析工具，如Excel、Python、R、Tableau等；（3）掌握了数据可视化技巧，能够通过图表清晰地展示数据信息；（4）学习了数据分析方法，如描述性统计、推断性统计、预测分析等。

2. 实践能力收获（1）通过实际操作，掌握了数据采集、处理、可视化和分析的方法；（2）运用所学知识解决实际问题，如通过数据分析发现市场趋势、预测销售业绩等；（3）提高了团队协作能力和沟通能力，学会了在团队中发挥自己的优势，共同完成任务；（4）培养了批判性思维和创新能力，能够从多个角度分析问题，提出解决方案。

3. 商务应用案例分析收获（1）通过分析真实案例，了解了数据分析在商务领域的广泛应用；（2）学习了如何将数据分析方法应用于实际业务场景，如客户细分、市场定位、产品优化等；（3）掌握了数据分析在提升企业竞争力、降低成本、提高效率等方面的作用；（4）拓展了视野，了解了国内外优秀企业在数据分析领域的实践经验和创新成果。

4. 个人成长收获（1）提高了自己的数据分析技能，为今后的职业发展奠定了基础；（2）培养了良好的学习习惯和解决问题的能力；（3）增强了自信心，相信自己能够应对各种挑战；（4）拓展了人际关系，结识了志同道合的朋友。

数据分析及优化实验报告(3篇)

数据分析及优化实验报告(3篇)

第1篇一、实验背景随着大数据时代的到来，数据分析已成为各个行业提高效率、优化决策的重要手段。

本实验旨在通过实际案例分析，运用数据分析方法对某一特定数据集进行深入挖掘，并提出相应的优化策略。

本实验选取了一个典型的电商数据集，通过对用户行为数据的分析，旨在提高用户满意度、提升销售业绩。

二、实验目的1. 熟练掌握数据分析的基本流程和方法。

2. 深入挖掘用户行为数据，发现潜在问题和机会。

3. 提出针对性的优化策略，提升用户满意度和销售业绩。

三、实验内容1. 数据收集与预处理实验数据来源于某电商平台，包含用户购买行为、浏览记录、产品信息等数据。

首先，对数据进行清洗，去除缺失值、异常值，确保数据质量。

2. 数据探索与分析（1）用户画像分析通过对用户性别、年龄、地域、职业等人口统计学特征的统计分析，绘制用户画像，了解目标用户群体特征。

（2）用户行为分析分析用户浏览、购买、退货等行为，探究用户行为模式，挖掘用户需求。

（3）产品分析分析产品销量、评价、评分等数据，了解产品受欢迎程度，识别潜力产品。

3. 数据可视化运用图表、地图等可视化工具，将数据分析结果直观展示，便于理解。

四、实验结果与分析1. 用户画像分析通过分析，发现目标用户群体以年轻女性为主，集中在二线城市，职业以学生和白领为主。

2. 用户行为分析（1）浏览行为分析用户浏览产品主要集中在首页、分类页和搜索页，其中搜索页占比最高。

（2）购买行为分析用户购买产品主要集中在促销期间，购买产品类型以服饰、化妆品为主。

（3）退货行为分析退货率较高的产品主要集中在服饰类，主要原因是尺码不合适。

3. 产品分析（1）销量分析销量较高的产品主要集中在服饰、化妆品、家居用品等类别。

（2）评价分析用户对产品质量、服务、物流等方面的评价较好。

五、优化策略1. 提升用户体验（1）优化搜索功能，提高搜索准确度。

（2）针对用户浏览行为，推荐个性化产品。

（3）加强客服团队建设，提高用户满意度。

数据分析实验报告总结

数据分析实验报告总结

数据分析实验报告总结数据分析实验是一项基于数据的实验，旨在通过收集、整理、分析和解释数据，从而获取有关某一现象、问题或情况的信息和见解。

本次数据分析实验的目标是分析某公司销售数据，并提出相应的建议和改进措施。

首先，我们进行了数据收集和整理的工作。

通过收集公司的销售数据，包括销售额、销售量、销售渠道等，我们建立了一个包含多个变量的数据集。

然后，我们对数据进行了清洗和处理，删除了缺失值和异常值，确保数据的准确性和完整性。

接着，我们对数据进行了描述性统计和数据可视化分析。

我们计算了销售额、销售量和平均销售额的统计指标，如平均值、中位数、最大值和最小值等，以了解销售情况的总体表现。

同时，我们绘制了柱状图、折线图和散点图等图表，直观地展现了销售数据的分布和趋势。

在数据分析的过程中，我们发现了一些有趣的现象和问题。

首先，销售额和销售量之间存在一定的正相关关系，即销售额增加时，销售量也相应增加。

其次，不同销售渠道对销售额和销售量的影响是不同的，其中直销渠道对销售额和销售量的贡献最大。

此外，某些产品的销售表现不佳，需要进一步分析原因并采取相应的改进措施。

基于对销售数据的分析，我们提出了一些建议和改进措施。

首先，我们建议加强对直销渠道的发展和管理，以进一步提高销售额和销售量。

其次，我们建议针对销售不佳的产品进行市场调研，并根据市场需求和竞争情况来调整产品策略和定价策略。

此外，我们还建议加强销售数据的监测和分析，以及定期进行销售预测，为未来决策提供参考依据。

最后，我们总结了本次数据分析实验的主要结果和经验。

通过对销售数据的收集、整理、分析和解释，我们深入了解了销售情况和销售趋势，并提出了相应的建议和改进措施。

本次实验不仅增加了我们的数据分析能力，也为我们今后的工作和研究提供了宝贵的经验和启示。

综上所述，本次数据分析实验是一项有价值的研究工作。

通过对某公司销售数据的分析，我们提出了一系列的建议和改进措施，为公司的销售工作提供了参考。

通信数据分析实验报告(3篇)

通信数据分析实验报告(3篇)

第1篇一、实验背景随着通信技术的飞速发展，通信数据量呈爆炸式增长。

如何有效地分析这些数据，挖掘其中的价值，对于提升通信网络的性能、优化资源配置、提高用户满意度等方面具有重要意义。

本实验旨在通过实践，学习通信数据分析的基本方法，掌握相关工具的使用，并对实际通信数据进行深入分析。

二、实验目的1. 熟悉通信数据的基本结构和特点。

2. 掌握通信数据分析的基本方法，包括数据预处理、特征提取、数据挖掘等。

3. 学会使用常用的通信数据分析工具，如Python、R等。

4. 通过实际案例分析，提高通信数据分析的实际应用能力。

三、实验内容1. 数据采集2. 数据预处理3. 特征提取4. 数据挖掘5. 实际案例分析四、实验步骤1. 数据采集本次实验采用某运营商提供的通信数据，数据包括用户ID、时间戳、通信流量、通信时长、网络类型等字段。

2. 数据预处理（1）数据清洗：去除重复数据、缺失数据，修正错误数据。

（2）数据转换：将时间戳转换为日期格式，对数据进行归一化处理。

3. 特征提取（1）时间特征：提取用户活跃时间段、通信密集时间段等。

（2）流量特征：计算用户平均通信流量、峰值流量等。

（3）时长特征：计算用户平均通信时长、峰值时长等。

（4）网络特征：统计不同网络类型的用户占比、通信成功率等。

4. 数据挖掘（1）关联规则挖掘：分析用户在特定时间段、特定网络类型下的通信行为，挖掘用户行为规律。

（2）聚类分析：根据用户特征，将用户分为不同的群体，分析不同群体的通信行为差异。

（3）分类预测：预测用户未来通信行为，为运营商提供决策依据。

5. 实际案例分析以某运营商为例，分析其通信数据，挖掘用户行为规律，优化网络资源配置。

五、实验结果与分析1. 用户活跃时间段主要集中在晚上7点到10点，峰值流量出现在晚上9点。

2. 高流量用户主要集中在网络覆盖较好的区域，低流量用户则分布在网络覆盖较差的区域。

3. 不同网络类型的用户占比：4G用户占比最高，其次是3G用户，2G用户占比最低。