如何做简单数据分析讲解

如何写一份好的数据分析报告

在谈这个问题之前先说说写一份好的数据分析报告/邮件的重要性，很简单，因为分析报告的输出是是你整个分析过程的成果，是评定一个产品一个运营事件的定性结论，很可能是产品决策的参考依据，既然这么重要那当然要写好它了。我认为一份好的分析报告，首先要有一个好的框架，跟盖房子一样，好的分析肯定是有基础有层次，有基础坚实，并且层次明了才能让阅读者一目了然，架构清晰、主次分明才能让别人容易读懂，这样才让人有读下去的欲望；第二，每个分析都有结论，而且结论一定要明确，如果没有明确的结论那分析就不叫分析了，也失去了他本身的意义，因为你本来就是要去寻找或者印证一个结论才会去做分析的，所以千万不要忘本舍果；第三，分析结论不要太多要精，如果可以的话一个分析一个最重要的结论就好了，很多时候分析就是发现问题，如果一个一个分析能发现一个重大问题，就达到目的了，不要事事求多，宁要仙桃一口，不要烂杏一筐，精简的结论也容易让阅者接受，减少重要阅者（通常是事务繁多的领导，没有太多时间看那么多）的阅读心理门槛，如果别人看到问题太多，结论太繁，不读下去，一百个结论也等于0；第四、分析结论一定要基于紧密严禁的数据分析推导过程，不要有猜测性的结论，太主观的东西会没有说服力，如果一个结论连你自己都没有肯定的把握就不要拿出来误导别人了；第五，好的分析要有很强的可读性，这里是指易读度，每个人都有自己的阅读习惯和思维方式，写东西你总会按照自己的思维逻辑来写，你自己觉得很明白，那是因为整个分析过程是你做的，别人不一定如此了解，要知道阅者往往只会花10分钟以内的时间来阅读，所以要考虑你的分析阅读者是谁？他们最关心什么？你必须站在读者的角度去写分析邮件；

数据分析中常用的10种图表及制作过程

数据分析中常用得10种图表 1折线图折线图可以显示随时间(根据常用比例设置)而变化得连续数据,因此非常适用于显示在相等时间间隔下数据得趋势。表1家用电器前半年销售量月份冰箱电视电脑平均销售量合计 1月68 45 139 84 252 2月33 66 166 88 265 3月43 79 160 94 282 4月61 18 115 65 194 5月29 19 78 42 126 6月22 49 118 63 189 图1 数点折线图图2堆积折线图

图3百分比堆积折线图 2柱型图柱状图主要用来表示各组数据之间得差别。主要有二维柱形图、三维柱形图、圆柱图、圆锥图与棱锥图。图4二维圆柱图 3堆积柱形图堆积柱形图不仅可以显示同类别中每种数据得大小还可以显示总量得大小。图5堆积柱形图

图6百分比堆积柱形图百分比堆积柱形图主要用于比较类别柱上每个数值占总数得百分比,该图得目得就是强调每个数据系列得比例。 4线-柱图图7线-柱图这种类型得图不仅可以显示出同类别得比较,更可以显示出平均销售量得趋势情况。 5两轴线-柱图月份工资收入(元) 其她收入 (元) 工资占其她收入得百分比 1月5850 12000 48、75% 2月5840 15000 38、93% 3月4450 20000 22、25%

4月6500 10000 65、00% 5月5200 18000 28、89% 6月5500 30000 18、33% 图8两轴线-柱图操作步骤:01 绘制成一样得柱形图,如下表所示: 图1 操作步骤02: 左键单击要更改得数据,划红线部分所示,单击右键选择【设置数据系列格式】,打开盖对话框,将【系列选项】中得【系统绘制在】更改为“次坐标轴”,得到图4得展示结果。

五种简要分析数据的方法(原创+整理版)

五种简要分析数据的方法无论是负责管理的同事还是销售一线的小伙伴，都会发现数据分析的重要性，但是在工作中，我发现很多小伙伴们都不太会处理数据，更不会明白数据取经团小伙伴们做的大量“数据清洗”工作，当然中间可能涉及到编程，数据取经团小伙伴们的能力可是杠杠的，我作为外行，是不敢班门弄斧的，如下从管理和销售方面简要讲讲我的数据分析方法。（感谢统计学老师）首先，我们要知道，什么叫数据分析。其实从数据到信息的这个过程，就是数据分析。数据本身并没有什么价值，有价值的是我们从数据中提取出来的信息。然而，我们还要搞清楚数据分析的目的是什么? 目的是解决我们现实中的某个问题或者满足现实中的某个需求。那么，在这个从数据到信息的过程中，肯定是有一些固定的思路，或者称之为思维方式。下面一一给你一一介绍。(本文用到的指标和维度是同一个意思) 一、【对照】【对照】俗称对比，单独看一个数据是不会有感觉的，必需跟另一个数据做对比才会有感觉。比如下面的图a和图b。图a毫无感觉

图b经过跟昨天的成交量对比，就会发现，今天跟昨天实则差了一大截。这是最基本的思路，也是最重要的思路。在现实中的应用非常广，比如选产品丶监控增量等，这些过程就是在做【对照】，决策BOSS们拿到数据后，如果数据是独立的，无法进行对比的话，就无法判断，等于无法从数据中读取有用的信息。呜呜，虽然法律增量少，好歹还是在涨啊二、【拆分】分析这个词从字面上来理解，就是拆分和解析拆分不等于分析，呃，分析包含拆分，拆分能帮助我们找出原因（这简直是终极意义啊）。因此可见，拆分在数据分析中的重要性。很多小伙伴都会用这样的口吻：经过数据拆分后，我们就清晰了……。不过，我相信有很多朋友并没有弄清楚，拆分是怎么用的？

我其实是数据分析师(DA)

我其实是数据分析师（DA）数据是什么？怎么搞？数据分析又是什么？对数据的敏感你有没有？当我们开始思考这些的时候，应该证明了我们对数据的态度。庆幸的是，IT行业的种种迹象表明大家对数据分析开始重视起来了，对一个Web的或Online的系统受众开始追赶数据的发展，学会数据驱动是必然的了。一直以来想对项目团队、对部门的组员要强调数据的重要和崛起，苦于没有引子。今天我找到了一个强有力的“帖子”提到，“就连夫妻店起来的淘宝卖家也开始招数据分析师，更别谈一些再大些的电子商务公司。” 数据是一种态度对数据工程师和数据分析工程师招聘过程中，到我这一关的往往要“腰斩”。不管是工作了几年的，还是一点工作经验都没有的，不管是名牌大学的还是一般学校的，他们对数据的态度都让我有些失望。我有一道关于图层数据合并的面试题，要求“批量处理图斑合并，要保证代码一致的多边形合并，同时保持图斑宗地的完整性。”绝大多数的第一反应就是“图斑合并—dislove”。“你听清楚我的问题了吗”归纳下来，他们大多对数据不敏感，不重视。我并不是要拿这个问题来难倒他们，他们的答案也没有对错之分。在提问中间我提醒他们可以问我问题，还要注意问题的要素。我考量的并不是他们给的答案，只是想看一

下他们对于数据的态度和思维。是不是非常尊重数据，懂不懂得把数据和业务联合起来思考问题，这些在我看来是一个优秀数据分析师具备的基本条件。对数据没有热情和信仰，很难当好数据分析师。 ?数据是一种信仰但是大家说的数据、数据分析是什么，很少人刨根问过。数据的应用归根结底源于需求，要结合应用，不然只光秃秃地说一个数据又有什么实际意义？怪异的是，如今的做系统，整数据仓库，好像不说数据就不专业，都知道数据的“80%”定律，但是真的尊重数据、把数据当做科学的人就少了。当然，这不是某个数据分析师的错，而是整体环境造成我们的数据分析师很难做到这一点。作为一个DA（非DBA）要系统的看数据，理清空间数据和非空间数据的关系，理清行业的各个业务之间，业务的各个环节之间的联系，消除信息孤岛，发挥数据的价值。根据这几年的工作经历，我觉得毁掉一个数据分析师对数据的尊重其实很简单，“杀手”随处可见；同时，也只有真正体验到数据奇妙和甜头人，才会对数据有近乎炽热的信仰。 ?数据是一种职业我一直强调做数据和GISer需要专业精神，要有职业操守，要做一个好的DA不容易。首先，大环境是不是尊重数据，尤其是老板和TeamLeader的态度。如果数据分析师只要随便建一个库，数据质量好一点和差一点，随便给一个数据报告（Paper），数字多一点和少一点，大家也是一笑而过，并不会追根到底，那么很难让数据分析师以严谨的态度对待数据。一流的数据，要分析，要设计，要检验，要解决数据“有没有”“好不好”“对不对”，要对数据负责任。很多人认为数据很容易，是吗？你真的懂我（Data）吗？数据分析，今天做得不准，明天再改是没有用的。如果数据不稳固，就算很多功能人家也会怀疑是系统问题，这是不靠谱的做法，指不定哪天砸了自己的牌子。

大数据-讲座总结

大数据挑战及其未来研究领域讲座学习心得信息学院计算机技术2015级14班xxx 2201514058 大数据时代已经悄然到来，如何应对大数据时代带来的挑战与机遇，计算机类研究人员必须面对的一个严峻的课题。为了让师生紧跟技术发展，河北科技大学信息与工程学院举办了关于大数据的讲座，大家积极参加，认真听讲，受益匪浅。该讲座主要从大数据的基本概念、主要特征、应用领域、制约因素、大数据产业发展情况及发展大数据产业的关键思考因素，来对大数据进行了深入浅出的剖析讲解。大数据（BigData）是指通过快速获取、处理、分析以从中提取有价值的海量、多样化的交易数据、交互数据与传感数据。海量和多样化是对大数据的数据量与数据类型的界定；快速是对大数据获取、处理、分析速度的要求；价值是对大数据获取、处理、分析的意义和目的；交易数据、交互数据与传感数据是大数据的来源。大数据之“大”，不仅在于其规模容量之大，更多的意义在于人类可以处理、分析并使用的数据在大量增加，通过这些数据的处理、整合和分析，可以发现新规律、获取新知识、创造新价值。如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的增值。大数据是继云计算、物联网之后IT产业又一次具有划时代意义的技术变革，将对经济社会发展和个人生活方式产生巨大影响。大数据的基本特征海量化（V olume）、多样化（Variety）、快速化（Velocity）和价值化（Value）。大数据首先是数据量大。随着更多互联网多媒体应用的出现，数据的类型不断增加，诸如图片、声音和视频等非结构化数据占到了很大比重。大数据技术的应用使得企业能够及时把握市场动态，迅速对产业、市场、经济、消费者需求等各方面情况做出较为准确的判断，并快速制定出有针对性的生产、运营、营销策略，不断提高企业的竞争力。大数据真正的价值体现在从海量且多样的内容中提取用户行为、用户数据、特征并转化为数据资源，并进一步加以挖掘和分析，增强用户信息获取的便利性。大数据技术的快速发展催生了大数据的产业化，伴随着社会信息化、企业信息化、平安城市、智慧城市、社交网络、电子商务等不断发展，以及云计算、物联网、移动互联网等新一代信息技术广泛应用而不断产生的交易数据、交互数据与传感数据，大数据产业生态链的构建初步形成。按照数据价值实现流程主要包括生产聚集层、组织与管理层、分析与发现层、应用与服务层。大数据的行业应用会促使大数据产业链形成一个循环过程，包括对大数据的组织与管理、分析与发现、应用服务，产业链的最终用户也可以是产业链的上游大数据资源拥有者。随着每次数据产生到数据价值实现的循环过程，数据规模不断扩大、数据复杂度不断加深、数据创造的价值不断加大，同时，也加速大数据技术创新与产业升级。美国将大数据从商业行为正式上升到国家战略层面。我国“十二五”规划已将大数据作为建设重点，各级政府也着手建立大数据库，进入了大数据管理时代。目前，

大数据讲座学习心得

大数据讲座学习心得大数据讲座学习心得大数据讲座学习心得大数据时代已经悄然到来，如何应对大数据时代带来的挑战与机遇，是我们当代大学生特别是我们计算机类专业的大学生的一个必须面对的严峻课题。大数据时代是我们的一个黄金时代，对我们的意义可以说就像是另一个“80年代”。在讲座中秦永彬博士由一个电视剧《大太监》中情节来深入浅出的简单介绍了“大数据”的基本概念，并由“塔吉特”与“犯罪预测”两个案例让我们深切的体会到了“大数据”的对现今这样一个信息时代的不可替代的巨大作用。在前几年本世纪初的时候，世界都称本世纪为“信息世纪”。确实在计算机技术与互联网技术的飞速发展过后，我们面临了一个每天都可以“信息爆炸”的时代。打开电视，打开电脑，甚至是在街上打开手机、PDA、平板电脑等等，你都可以接收到来自互联网从世界各地上传的各类信息:数据、视频、图片、音频……这样各类大量的数据累积之后达到了引起量变的临界值，数据本身有潜在的价值，但价值比较分散;数据高速产生，需高速处理。大数据意味着包括交易和交互数据集在内的所有数据集，其规模或复杂程度超出了常用技术按照合理的成本和时限捕捉、管理及处理这些数据集的能力。遂有了“大数据”技术的应运而生。现在，当数据的积累量足够大的时候到来时，量变引起了质变。 “大数据”通过对海量数据有针对性的分析，赋予了互联网“智商”，这使得互联网的作用，从简单的数据交流和信息传递，上升到基于海量数据的分析，一句话“他开始思考了”。简言之，大数据就是将碎片化的海量数据在一定的时间内完成筛选、分析，并整理成为有用的资讯，帮助用户完成决策。借助大数据企业的决策者可以迅速感知市场需求变化，从而促使他们作出对企业更有利的决策，使得这

16种常用数据分析方法

一、描述统计描述性统计是指运用制表和分类，图形以及计筠概括性数据来描述数据的集中趋势、离散趋势、偏度、峰度。 1、缺失值填充：常用方法：剔除法、均值法、最小邻居法、比率回归法、决策树法。 2、正态性检验：很多统计方法都要求数值服从或近似服从正态分布，所以之前需要进行正态性检验。常用方法：非参数检验的K-量检验、P-P图、Q-Q图、W检验、动差法。二、假设检验 1、参数检验参数检验是在已知总体分布的条件下（一股要求总体服从正态分布）对一些主要的参数(如均值、百分数、方差、相关系数等）进行的检验。 1）U验使用条件：当样本含量n较大时，样本值符合正态分布 2）T检验使用条件：当样本含量n较小时，样本值符合正态分布 A 单样本t检验：推断该样本来自的总体均数μ与已知的某一总体均数μ0 (常为理论值或标准值)有无差别； B 配对样本t检验：当总体均数未知时，且两个样本可以配对，同对中的两者在可能会影响处理效果的各种条件方面扱为相似； C 两独立样本t检验：无法找到在各方面极为相似的两样本作配对比较时使用。

2、非参数检验非参数检验则不考虑总体分布是否已知，常常也不是针对总体参数，而是针对总体的某些一股性假设（如总体分布的位罝是否相同，总体分布是否正态）进行检验。适用情况：顺序类型的数据资料，这类数据的分布形态一般是未知的。 A 虽然是连续数据，但总体分布形态未知或者非正态； B 体分布虽然正态，数据也是连续类型，但样本容量极小，如10以下；主要方法包括：卡方检验、秩和检验、二项检验、游程检验、K-量检验等。三、信度分析检査测量的可信度，例如调查问卷的真实性。分类： 1、外在信度：不同时间测量时量表的一致性程度，常用方法重测信度 2、内在信度；每个量表是否测量到单一的概念，同时组成两表的内在体项一致性如何，常用方法分半信度。四、列联表分析用于分析离散变量或定型变量之间是否存在相关。对于二维表，可进行卡方检验，对于三维表，可作Mentel-Hanszel分层分析。列联表分析还包括配对计数资料的卡方检验、行列均为顺序变量的相关检验。

大数据可视化分析平台介绍

大数据可视化分析平台一、背景与目标基于邳州市电子政务建设的基础支撑环境，以基础信息资源库(人口库、法人库、宏观经济、地理库)为基础，建设融合业务展示系统，提供综合信息查询展示、信息简报呈现、数据分析、数据开放等资源服务应用。实现市府领导及相关委办的融合数据资源视角，实现数据信息资源融合服务与创新服务，通过系统达到及时了解本市发展的综合情况，及时掌握发展动态,为政策拟定提供依据。充分运用云计算、大数据等信息技术，建设融合分析平台、展示平台，整合现有数据资源,结合政务大数据的分析能力与业务编排展示能力，以人口、法人、地理，人口与地理,法人与地理，实现基础展示与分析,融合公安、交通、工业、教育、旅游等重点行业的数据综合分析，为城市管理、产业升级、民生保障提供有效支撑。二、政务大数据平台 1、数据采集和交换需求:通过对各个委办局的指定业务数据进行汇聚,将分散的数据进行物理集中和整合管理，为实现对数据的分析提供数据支撑。将为跨机构的各类业务系统之间的业务协同，提供统一和集中的数据交互共享服务。包括数据交换、共享和EＴL等功能。２、海量数据存储管理需求：大数据平台从各个委办局的业务系统里抽取的数据量巨大,数据类型繁杂,数据需要持久化的存储和访问。不论是结构化数据、半结构化数据，还是非结构化数据,经过数据存储引擎进行建模后，持久化保存在存储系统上。存储系统要具备

高可靠性、快速查询能力。 3、数据计算分析需求：包括海量数据的离线计算能力、高效即席数据查询需求和低时延的实时计算能力。随着数据量的不断增加，需要数据平台具备线性扩展能力和强大的分析能力,支撑不断增长的数据量，满足未来政务各类业务工作的发展需要，确保业务系统的不间断且有效地工作。 4、数据关联集中需求：对集中存储在数据管理平台的数据，通过正确的技术手段将这些离散的数据进行数据关联,即:通过分析数据间的业务关系，建立关键数据之间的关联关系，将离散的数据串联起来形成能表达更多含义信息集合，以形成基础库、业务库、知识库等数据集。 5、应用开发需求:依靠集中数据集,快速开发创新应用，支撑实际分析业务需要。 6、大数据分析挖掘需求:通过对海量的政务业务大数据进行分析与挖掘,辅助政务决策,提供资源配置分析优化等辅助决策功能，促进民生的发展。

教育硕士讲座_常用数据统计分析方法

2015教育硕士开题培训讲座外语研究中的数据统计与分析 ——方法及应用刘国兵河南师范大学外国语学院

提纲 ?数据的种类 ?何为研究假设 ?常用统计检验 ?应用举例 ?SPSS操作

数据种类 ?外语教学研究中涉及到的数据类型很多，不同数据类型需要不同的统计处理方法。因此，在进行数据处理之前，弄清数据所属类型是开展科学研究的前提与基础。 ?常见数据分为四类： 1. 定类数据 2. 定序数据 3. 定距数据 4. 定比数据

定类数据（Nominal Data） ?定类数据是由定类尺度计量形成的，表现为类别，不能区分顺序。 ?定类尺度，也可称为列名尺度，在四种计量尺度（定类尺度、定序尺度、定距尺度、定比尺度）中属于计量层次最低、最粗略的一种。它只能对事物进行平行的分类和分组，其数据表现为“类别”，但各类之间无法进行比较。 ?例如，民族有汉族、回族、哈尼族等，可以按所属民族对人口进行分组，但每组之间的关系是平等的或并列的，没有等级之分。但从另一层面上说，就因为定类尺度各组间的关系是平等或并列的关系，所以各组或各类之间是可以改变顺序的。

定序数据（Ordinal Data） ?定序数据是由定序尺度计量形成的，表现为类别，可以进行排序。属于品质数据。 ?定序尺度，也可以称为顺序尺度。与定类尺度相比，它较为精确，而且是高于定类测量的测量层次。定序数据不但可以分类，还可以排序，比较大小与高低。 ?例如，利用定序尺度，教师可以将学生的外语水平分为初级、中级与高级三类，他们依次从前到后一级比一级水平高。另外，人们的受教育程度，可以分为文盲、小学、初中、高中、大学、研究生等类型。除此之外，英语语言水平等级测试，如四级、六级、八级等都属于定序测量尺度。

数据分析的五大思维方式

发现很多朋友不会处理数据，这个过程叫做数据清洗，中间可能涉及到编程，分析人员是应该学点编程的，后面抽时间给大家介绍一下，今天不讲这个。那今天讲什么呢？今天要讲数据分析的五大思维方式。首先，我们要知道，什么叫数据分析。其实从数据到信息的这个过程，就是数据分析。数据本身并没有什么价值，有价值的是我们从数据中提取出来的信息。然而，我们还要搞清楚数据分析的目的是什么？目的是解决我们现实中的某个问题或者满足现实中的某个需求。那么，在这个从数据到信息的过程中，肯定是有一些固定的思路，或者称之为思维方式。下面零一给你一一介绍。（本文用到的指标和维度是同一个意思）第一大思维【对照】【对照】俗称对比，单独看一个数据是不会有感觉的，必需跟另一个数据做对比才会有感觉。比如下面的图a和图b。图a毫无感觉图b经过跟昨天的成交量对比，就会发现，今天跟昨天实则差了一大截。

这是最基本的思路，也是最重要的思路。在现实中的应用非常广，比如选款测款丶监控店铺数据等，这些过程就是在做【对照】，分析人员拿到数据后，如果数据是独立的，无法进行对比的话，就无法判断，等于无法从数据中读取有用的信息。第二大思维【拆分】分析这个词从字面上来理解，就是拆分和解析。因此可见，拆分在数据分析中的重要性。在派代上面也随处可见“拆分”一词，很多作者都会用这样的口吻：经过拆分后，我们就清晰了……。不过，我相信有很多朋友并没有弄清楚，拆分是怎么用的。我们回到第一个思维【对比】上面来，当某个维度可以对比的时候，我们选择对比。再对比后发现问题需要找出原因的时候？或者根本就没有得对比。这个时候，【拆分】就闪亮登场了。大家看下面一个场景。运营小美，经过对比店铺的数据，发现今天的销售额只有昨天的50%，这个时候，我们再怎么对比销售额这个维度，已经没有意义了。这时需要对销售额这个维度做分解，拆分指标。销售额=成交用户数*客单价，成交用户数又等于访客数*转化率。详见图c和图d 图c是一个指标公式的拆解

观察数据分析方法简介

观察数据分析方法简介戴晓晨华盛顿大学公共卫生学院全球卫生系 2016年9月5日

提纲 ?背景回顾（Background Review） ?回归模型（Regression Modeling） ?倾向评分匹配（Propensity Score Matching）?工具变量分析（Instrumental Variable）

背景回顾 ?观察研究（observational study）v.s实验研究（experimental study）?一些例子？ ?自然实验（natural experiment）是那种研究？ ?前瞻研究（Prospective study）v.s回顾研究（retrospective study）*本讲座不关注实验设计，只针对几种常见数据分析方法。

背景回顾 ?什么是观察数据（observational data）？ ?研究者没有进行任何干预而客观观察到的数据 ?例子? ?原始数据（primary data）v.s二手数据（secondary data）?e.g.全国卫生服务调查，吸烟问卷调查 ?主题范围：基于（二手）观察数据的回顾性观察研究?e.g.大数据分析

因果推断 ?研究的根本目的：因果推断（causal inference） ?因果联系（causation）v.s相关性（correlation/association）?因果联系à相关性 ?相关性à? 因果联系（inference）（8条标准） ?Causal Inference attempts to articulate the assumptions needed to move from conclusions about association to conclusions about causation ?例子：短信干预降低艾滋病母婴传染？

数据分析-时间序列的趋势分析

数据分析-时间序列的趋势分析无论是网站分析工具、BI报表或者数据的报告,我们很难看到数据以孤立的点单独地出现，通常数据是以序列、分组等形式存在,理由其实很简单,我们没法从单一的数据中发现什么，用于分析的数据必须包含上下文（Context)。数据的上下文就像为每个指标设定了一个或者一些参考系，通过这些参照和比较的过程来分析数据的优劣,就像中学物理上的例子，如果我们不以地面作为参照物,我们无法区分火车是静止的还是行进的，朝北开还是朝南开。在实际看数据中,我们可能已经在不经意间使用数据的上下文了,趋势分析、比例分析、细分与分布等都是我们在为数据设置合适的参照环境。所以这边通过一个专题——数据的上下文，来总结和整理我们在日常的数据分析中可以使用的数据参考系,前面几篇主要是基于内部基准线(Intｅrｎal Benｃhmark)的制定的，后面会涉及外部基准线(External Benchmaｒk）的制定。今天这篇是第一篇,主要介绍基于时间序列的趋势分析，重提下同比和环比，之前在网站新老用户分析这篇文章，已经使用同比和环比举过简单应用的例子。同比和环比的定义定义这个东西在这里还是再唠叨几句,因为不了解定义就无法应用，熟悉的朋友可以跳过。同比:为了消除数据周期性波动的影响,将本周期内的数据与之前周期中相同时间点的数据进行比较。早期的应用是销售业等受季节等影响较严重，为了消除趋势分析中季节性的影响,引入了同比的概念，所以较多地就是当年的季度数据或者月数据与上一年度同期的比较，计算同比增长率。环比：反应的是数据连续变化的趋势，将本期的数据与上一周期的数据进行对比。最常见的是这个月的数据与上个月数据的比较，计算环比增长率,因为数据都是与之前最近一个周期的数据比较，所以是用于观察数据持续变化的情况。买二送一,再赠送一个概念——定基比（其实是百度百科里附带的)：将所有的数据都与某个基准线的数据进行对比。通常这个基准线是公司或者产品发展的一个里程碑或者重要数据点,将之后的数据与这个基准线进行比较,从而反映公司在跨越这个重要的是基点后的发展状况。同比和环比的应用环境

【中枢教育】西北学长数据挖掘讲座

【TOP3运筹学博士学长聊聊数据挖掘相关项目申请】主讲人：殷学长北大数院本科获得西北大学IEMS博士目前正从事社交网络分析研究内容简介： 1. 暑期科研实习的申请与后续 2. 统计背景如何申请数据挖掘相关项目 3. 推荐信老师的选择与沟通讲座内容：大家好，我先自我介绍一下吧，我叫殷裔安，我是北京大学数学学院概率统计系16年毕业的，然后我现在在西北大学工业工程与管理科学系读第一年的PhD，我现在的主要的研究呢还是跟一些跟网络有关和一些social science有关的一些东西。那么在我申请PhD项目之前，其实我之前主要做过有3段科研的经历，一段是在我们统计系和一位老师做了有关于统计里面的实验设计这一方面的一个科研项目，第二段科研是当时我在我们学校信息科学学院那边和一位信科的老师做的一个偏CS的关于社交网络的项目，第三个呢就是我在大三升大四那年暑假，在美国的宾州州立大学跟一位老师做的关于文献的引用网络的一些也是和网络有关的科研。那么在我个人感觉来讲，特别是第三段科研，无论是成果还是最后的推荐信，其实对于我整个的申请都有着很大的帮助，所以我觉得今天我们第一想跟大家聊一聊关于暑期应该怎么去处理这个事情。让我们先来聊一下暑期科研这件事情，暑期科研呢其实我觉得相对于我们选择一般的科研老师其实有两点是我们需要特别注意的，第一件事情是说当我们在选择现在手头比如说大家本科在做的科研的话，其实我们可能选择的方向相对会有限一些，因为可能自己熟悉或者自己愿意的老师就那么些，可是如果在暑期科研的话，他有一个好处我们有一个非常高的灵活性可以去选择，所以，虽然有一个趋势是大家可能需要发很多很多封邮件才能够找到一个合适的机会，但是这里面相对重要的是大家可能在这个阶段就要去思考自己以后到底对什么样的东西感兴趣，而不是说我现在可能有什么样的资源满足我想要做的这一方面的东西。那么暑期科研另外一个问题呢，可能就在于它的时间相对短，一般来说暑期科研的时间在2到3个月之内，所以大家另外考虑一个问题是我在这2到3个月之内能够有什么样的东西，能够有什么样的成果出来，当然最理想的情况是我们最后有一篇paper能够写出来，甚至是可以投出去，但是事实上的话，在2到3个月的时间内能完成，并不是每个人能完成这样的目标，那么我的建议是大家至少能有一个Technical report，或者有一个论文的初稿，同时呢大家在最后离开以后能够和老师保持充分密切的联系，因为事实上对于每一个Faculty来讲,大家在remote work的时候，cooperative都不会很高，所以这个情况更需要大家主动的和教授在自己结束这段暑期科研以后保持联系，包括paper后续的发表，

简单数据分析论文

《简单的数据分析》教学反思教学目标： 1．会看横向条形统计图和起始格与其他格代表的单位量不一致的条形统计图，并能根据统计表中的数据完成统计图。 2．初步学会简单的数据分析，进一步感受到统计对于决策的作用，体会统计在现实生活中的作用，理解数学与生活的紧密联系。 3．加强学生提出问题、解决问题能力的培养，充分引导学生自主探索、合作交流。教学准备：例1用：每人一张空白的统计图（纵向），四人小组一张空白的格子图。例2用：师准备一些不同单位的空白统计图。（1小格分别表示1厘米、2厘米、5厘米、10厘米、20厘米的空白统计图。）教学课时：2课时。教学过程：师生活动一、教学例1──横向条形统计图。 1．创设情境，复习旧知。 A：出示情境图及统计表，让学生说说统计表上收集到的数据。 B：根据这些数据，引导学生独立画出纵向条形统计图。（师事先准备的空白统计图） C：师提问：横轴表示什么？纵轴表示什么？每一小格表示多少数量？ 2．提出问题，引入新课。 A：师谈话：画出条形统计图，我们就能清楚的看出卖出的各种矿泉水之间的差异。但是，有时候纸的空间太小，不够画出这样纵向的条形统计图，那怎么

办呢？ B：引出新课：如果我们把纵向的条形统计图变成横放的条形统计图，那占的上下空间就小了。这样横轴就变成表示矿泉水卖出的数量，纵轴变成表示各种不同品牌的矿泉水。 3．小组合作，自主探究。 A：师问：你能和四人小组的伙伴讨论讨论，再试着设计设计吗？ B：学生四人小组合作，讨论设计横向的条形统计图。 C：交流汇报展示四人小组的作品。学生自己介绍本组设计的条形统计图。 D：师肯定孩子的创作，并出示规范的横向条形统计图。 E：全班学生说说横向条形统计图横轴、纵轴、每一小格表示的意思。 F：全班学生完成书上没画完的横向统计图。 4．分析数据，解决问题。 A：师提问：根据横向统计图上的数据，你知道了什么？ B：你能提出什么问题？ C：你认为应多进哪种矿泉水，为什么？ D：师小结：你看，统计图还可以帮助我们分析问题，帮我们决策。 5．巩固练习。 P40第1题。 A：看横向统计图，说说统计图各部分表示的意思。（同桌交流） B：根据统计图，回答问题。二、学习例2—起始格与其他格代表的单位量不一致的条形统计图。 1．看统计表，分析数据。 A：引导学生看书上的统计表。 B：师提问：从统计表上，你知道了什么？ 2．发现矛盾，引出新课。 A：如果让你根据统计表的数据，绘制一个学生身高统计图，你准备一小格

数据分析中常用的10种图表

数据分析中常用的10 种图表 1 折线图折线图可以显示随时间（根据常用比例设置）而变化的连续数据，因此非常适用于显示在相等时间间隔下数据的趋势。表 1 家用电器前半年销售量月份冰箱电视电脑平均销售量合计 1 月68 45 139 84 252 2 月3 3 66 166 88 265 3 月43 79 160 9 4 282 4 月61 18 11 5 65 194 5 月29 19 78 42 126 6 月22 49 118 63 189 200 150冰箱 100 79 电视 66 50 45 49 电脑 18 19 1月2月3月4月5 月6月图 1数点折线图 300 160 250139 166 200115 118 电脑 150 78 电视 100冰箱50 1月2月3月4月5月6月图 2 堆积折线图 100% 80% 60%电脑

40%电视 20%冰箱 0% 1月2月3月4月5月6月图 3 百分比堆积折线图 2柱型图

柱状图主要用来表示各组数据之间的差别。主要有二维柱形图、三维柱形图、圆柱图、圆锥图和棱锥图。 200 150 冰箱 100 电视 50 电脑 1月 2月 3月 4月 5月 6月图 4 二维圆柱图 3 堆积柱形图堆积柱形图不仅可以显示同类别中每种数据的大小还可以显示总量的大小。 300 250 200 电脑 150 电视 100 冰箱 50 1月 2月 3月 4月 5月 6月图 5 堆积柱形图 100% 80% 139 160 115 60% 166 78 118 电脑 40% 45 18 电视 19 66 79 49 冰箱 20% 68 61 29 0% 33 43 22 1月 2月 3月 4月 5月 6月图 6 百分比堆积柱形图百分比堆积柱形图主要用于比较类别柱上每个数值占总数的百分比，该图的目的

大数据讲座学习心得

大数据讲座学习心得是我们如何应对大数据时代带来的挑战与机遇，大数据时代已经悄然到来，大数当代大学生特别是我们计算机类专业的大学生的一个必须面对的严峻课题。年代”。据时代是我们的一个黄金时代，对我们的意义可以说就像是另一个“80在讲座中秦永彬博士由一个电视剧《大太监》中情节来深入浅出的简单介绍了“大数据”的基本概念，并由“塔吉特”与“犯罪预测”两个案例让我们深切的体会到了“大数据”的对现今这样一个信息时代的不可替代的巨大作用。确实在计算机技术与互联网技术世界都称本世纪为“信息世纪”。在前几年本世纪初的时候，的飞速发展过后，我们面临了一个每天都可以“信息爆炸”的时代。打开电视，打开电脑，甚至是你都可以接收到来自互联网从世界各地上传的各类信息：、平板电脑等等，在街上打开手机、PDA数据本这样各类大量的数据累积之后达到了引起量变的临界值，……数据、视频、图片、音频数据高速产生，需高速处理。大数据意味着身有潜在的价值，但价值比较分散;其规模或复杂程度超出了常用技术按包括交易和交互数据集在内的所有数据集，管理及处理这些数据集的能力。照合理的成本和时限捕捉、遂有了“大数据”技术的应运而生。现在，当数据的积累量足够大的时候到来时，量变引起了质变。“大数据”通过对海量数据有针对性的分析，赋予了互联网“智商”，这使得互联网的作用，从简单的数据交流和信息传递，上升到基于海量数据的分析，一句话“他开始思考了”。简言之，大数据就是将碎片化的海量数据在一定的时间内完成筛选、分析，并整理成为有用的资讯，帮助用户完成决策。借助大数据企业的决策者可以迅速感知市场需求变化，从而促使他们作出对企业更有利的决策，使得这些企业拥有更强的创新力和竞争力。这是继云计算、物联网之后IT 产业又一次颠覆性的技术变革，对国家治理模式、对企业的决策、组织和业务流程、对个人生活方式都将产生巨大的影响。后工业社会时代，随着新兴技术的发展与互联网底层技术的革新，数据正在呈指数级增长，所有数据的产生形式，都是数字化。如何收集、管理和分析海量数据对于企业从事的一切商业活动都显得尤为重要。大数据时代是信息化社会发展必然趋势，我们只有紧紧跟随时代发展的潮流，在技术上、制度上、价值观念上做出迅速调整并牢牢跟进，才能在接下来新一轮的竞争中摆脱受制于人的弱势境地，才能把握发展的方向。首先，“大数据”究竟是什么？它有什么用？这是当下每个人初接触“大数据”都会有的疑问，而这些疑问在秦博士的讲座中我们都了解到了。“大数据”的“大”不仅是单单纯纯指数量上的“大”，而是在诸多方面上阐释了“大”的含义，是体现在数据信息是海量信息，且在动态变化和不断增长）体量（V olume、）价值密度（Value）、（之上。同时“大数据”在：速度Velocity）、多样性（Variety）都有体现。其实“大数据”归根结底还是数据，其是一种泛化的数据描述形式，有这四方面（4v银行数据信别于以往对于数据信息的表达，大数据更多地倾向于表达网络用户信息、新闻信息、TB级的数据信息等。息、社交媒体上的数据信息、购物网站上的用户数据信息、规模超过了解了“大数据”的“大”之后我们也该了解它所具有的巨大价值。就目前来说“大数据”的来源主要还是互联网，来自互联网上的大多数不被重视信息都是具有巨大开发价值的，其具有巨“大”网购已经成为了一种风潮，例如：在如今，的商业价值，我们所缺少的只是一些数据分析等手段。顾客的浏览记录，亚马逊等一系列的购物网站。而在这些网站之中，网上也涌现了以淘宝、京东、购买记录等等都是一些巨大商业价值的信息。借鉴“塔吉特”的先例，我们可以利用“大数据”技术达到利益放大的效果。就可预测需求、供给和顾客习惯等，做到精准采购、精准投放，收集分析，年看做是大数据时代的元年。在这一年里，很多行业在从全球范围来看，很多人都

数据分析案例.

如何对互联网企业做基本面分析?以“去哪儿”为例! 2015-06-18周密金融企业版微信平台“密金融”,微信号:zmjinrong_com,敬请关注! 对于如何对最近火热的TMT产业进行估值和分析的问题,伦敦交易员在此推荐大家看看下面这则短文,该文由德克萨斯大学会计学博士长江商学院会计学助理教授张维宁撰写。首先,讨论一下互联网生态的问题,每天大家都看到很多关于互联网生态的观点和评论,我今天跟大家分享一些我所理解的互联网生态的内在逻辑。以交易为核心▼ 首先,如何达成“交易”是整个生态的核心。换言之,所有的生态活动应该最终指向交易。2013年,这个观点争论挺大的,当时很多人都认为,互联网是流量为王,以流量为核心。但现在认可我这个观点的人越来越多了。那么,哪些是交易呢?在我的理论框架中广告不属于交易。我认为,交易可分为这三大类:实物交易、服务交易和金融交易。金融虽然也是服务的一种,但是因为金融业的盈利模式和风险控制和一般的服务很不一样,并且受到严格监管,所以我把它单列出来。 1 实物交易也包括两种形式:一种是线下交易,比如一家汽车制造厂商,找新浪做广告,然后指向线下卖车交易;另一种我们谈论更多的、跟互联网有关的方式是电商。 2

服务也分线上和线下。现已盈利的线上服务主要有两种,一种是游戏,另一种是交友或者是婚恋。线下服务就是现在最火的O2O服务。而实现交易有一个巨大的壁垒,就是信息。交易本身附带着大量的信息,信息的丰裕凸显出注意力的价值。为了达成特定交易,就需要获得用户的注意力,就必须通过“导流”,所以,信息的导流对于交易的最终达成至关重要。就像一个水库的导流,导流首先要有水库,然后要有渠道。信息的导流也是一样的,既要有“人群”,还要有“渠道”。以人群为基础▼ 人群有四种分类: 1 全人群,即所有人都要使用。比如谷歌在评价新项目的时候,会依据“牙刷原

简单的数据分析范文

简单的数据分析范文宣城市第二小学xx~xx(一)电子教案单元：第三单元教学内容：简单的数据分析总第20课时教案正文备课人：吴清山备课时间：xx年3月9日备课类型：详备教学时间：1课时教学准备：多媒体课件单元教材分析：本单元的“统计”是《标准》内容中第一学段统计教学的最后一个单元。主要目的是进一步认识统计图，初步学会简单的数据分析。了解平均数的意义，会求简单数据的平均数。本单元在学生已有知识的基础上，让学生认识两种新的条形统计图，并根据统计图进行简单的数据分析。同时学会求平均数的方法。在编排上有以下特点： 1、让学生在已有知识和经验的基础上自主探索两种条形统计图的绘制方法。 2、提供丰富的生活素材，让学生运用数据进行推断，进一步体会统计功能。 3、提供丰富的素材，理解平均数在统计学上的意义。单元教学要求：

1、向学生介绍两种新的条形统计图，使学生学会看这两种统计图，并能根据统计表中的数据完成统计图。 2、使学生初步学会简单的数据分析，进一步体会统计在现实生活中的作用，理解数学与生活的联系。 3、使学生理解平均数的含义，初步学会简单的求平均数的方法，理解平均数在统计学上的意义。单元教学重、难点：学会看这两种统计图，并能根据统计表中的数据完成统计图，理解平均数的含义，初步学会简单的求平均数的方法。单元课时安排：约4课时教学过程：第一课时教学内容：教科书第38页例1及相关练习。教学目标： 1、使学生体验数据的收集、、描述和分析的过程，进一步了解统计的意义和作用，认识统计图的另外一种形式横向统计图; 2、根据统计图回答简单的问题并作出合理分析和预测，培养学生利用统计方法推测和预见未来的意识; 3、通过对周围现实生活中有关事例的调查，激发学生学习兴趣，培养学生的合作意识和创新精神;

大数据分析过程遇到的13个问题

大数据分析遇到的13个问题 1、最早的数据分析可能就报表目前很多数据分析后的结果，展示的形式很多，有各种图形以及报表，最早的应该是简单的几条数据，然后搞个web页面，展示一下数据。早期可能数据量也不大，随便搞个数据库，然后SQL搞一下，数据报表就出来了。但是数据量大起来怎么分析呢？数据分析完了怎么做传输呢？这么大的数据量怎么做到实时呢？分析的结果数据如果不是很大还行，如果分析的结果数据还是很大改怎么办呢？这些问题在这篇文章中都能找到答案，下面各个击破。 2、要做数据分析，首先要有数据这个标题感觉有点废话，不过要做饭需要食材一样。有些数据时业务积累的，像交易订单的数据，每一笔交易都会有一笔订单，之后再对订单数据作分析。但是有些场景下，数据没法考业务积累，需要依赖于外部，这个时候外部如果有现成的数据最好了，直接join过来，但是有时候是需要自己获取的，例如搞个爬虫爬取网页的数据，有时候单台机器搞爬虫可能还爬不完，这个时候可能就开始考虑单机多线程爬取或者分布式多线程爬取数据，中间涉及到一个步骤，就是在线的业务数据，需要每天晚上导入到离线的系统中，之后才可以进行分析。3、有了数据，咋分析呢？先将数据量小的情况下，可能一个复杂的SQL就可以搞出来，之后搞个web 服务器，页面请求的时候，执行这个SQL，然后展示数据，好了，一个最简单的数据分析，严格意义上讲是统计的分析。这种情况下，分析的数据源小，分析的脚本就是在线执行的SQL，分析的结果不用传输，结果的展示就在页面上，整个流程一条龙。 4、数据量大了，无法在线分析了，咋办呢？这个时候，数据量已经大的无法用在线执行SQL的形式进行统计分析了。这个时候顺应时代的东西产生了（当然还有其他的，我就知道这个呵呵），数据离线数据工具hadoop出来了。这个时候，你的数据以文件的形式存在，可能各个属性是逗号分隔的，数据条数有十几个亿。这时候你可能需要构建一个hadoop

大数据讲座学习心得

大数据讲座学习心得 Company Document number：WTUT-WT88Y-W8BBGB-BWYTT-19998

大数据讲座学习心得大数据时代已经悄然到来，如何应对大数据时代带来的挑战与机遇，是我们当代大学生特别是我们计算机类专业的大学生的一个必须面对的严峻课题。大数据时代是我们的一个黄金时代，对我们的意义可以说就像是另一个“80年代”。在讲座中秦永彬博士由一个电视剧《大太监》中情节来深入浅出的简单介绍了“大数据”的基本概念，并由“塔吉特”与“犯罪预测”两个案例让我们深切的体会到了“大数据”的对现今这样一个信息时代的不可替代的巨大作用。在前几年本世纪初的时候，世界都称本世纪为“信息世纪”。确实在计算机技术与互联网技术的飞速发展过后，我们面临了一个每天都可以“信息爆炸”的时代。打开电视，打开电脑，甚至是在街上打开手机、PDA、平板电脑等等，你都可以接收到来自互联网从世界各地上传的各类信息：数据、视频、图片、音频……这样各类大量的数据累积之后达到了引起量变的临界值，数据本身有潜在的价值，但价值比较分散;数据高速产生，需高速处理。大数据意味着包括交易和交互数据集在内的所有数据集，其规模或复杂程度超出了常用技术按照合理的成本和时限捕捉、管理及处理这些数据集的能力。遂有了“大数据”技术的应运而生。现在，当数据的积累量足够大的时候到来时，量变引起了质变。“大数据”通过对海量数据有针对性的分析，赋予了互联网“智商”，这使得互联网的作用，从简单的数据交流和信息传递，上升到基于海量数据的分析，一句话“他开始思考了”。简言之，大数据就是将碎片化的海量数据在一定的时间内完成筛选、分析，并整理成为有用的资讯，帮助用户完成决策。借助大数据企业的决策者可以迅速感知市场需求变化，从而促使他们作出对企业更有利的决策，使得这些企业拥有更强的创新力和竞争力。这是继云计算、物联网之后IT 产业又一次颠覆性的技术变革，对国家治理模式、对企业的决策、组织和业务流程、对个人生活方式都将产生巨大的影响。后工业社会时代，随着新兴技术的发展与互联网底层技术的革新，数据正在呈指数级增长，所有数据的产生形式，都是数字化。如何收集、管理和分析海量数据对于企业从事的一切商业活动都显得尤为重要。大数据时代是信息化社会发展必然趋势，我们只有紧紧跟随时代发展的潮流，在技术上、制度上、价值观念上做出迅速调整并牢牢跟进，才能在接下来新一轮的竞争中摆脱受制于人的弱势境地，才能把握发展的方向。首先，“大数据”究竟是什么它有什么用这是当下每个人初接触“大数据”都会有的疑问，而这些疑问在秦博士的讲座中我们都了解到了。“大数据”的“大”不仅是单单纯纯指数量上的“大”，而是在诸多方面上阐释了“大”的含义，是体现在数据信息是海量信息，且在动态变化和不断增长之上。同时“大数据”在：速度（Velocity）、多样性（Variety）、价值密度（Value）、体量（Volume）这四方面（4v）都有体现。其实“大数据”归根结底还是数据，其是一种泛化的数据描述形式，有别于以往对于数据信息的表达，大数据更多地倾向于表达网络用户信息、新闻信息、银行数据信息、社交媒体上的数据信息、购物网站上的用户数据信息、规模超过TB级的数据信息等。了解了“大数据”的“大”之后我们也该了解它所具有的巨大价值。就目前来说“大数据”的来源主要还是互联网，来自互联网上的大多数不被重视信