数据分析技巧及练习题含答案

一、选择题

1．下列说法正确的是（）

A．要调查人们对“低碳生活”的了解程度，宜采用普查方式

B．一组数据：3，4，4，6，8，5的众数和中位数都是3

C．必然事件的概率是100%，随机事件的概率是50%

D．若甲组数据的方差S甲2=0.128，乙组数据的方差是S乙2=0.036，则乙组数据比甲组数据稳定

【答案】D

【解析】

A、由于涉及范围太广，故不宜采取普查方式，故A选项错误；

B、数据3，4，4，6，8，5的众数是4，中位数是4.5，故B选项错误；

C、必然事件的概率是100%，随机事件的概率是50%，故C选项错误；

D、方差反映了一组数据的波动情况，方差越小数据越稳定，故D选项正确．

故选D．

2．已知一组数据a、b、c的平均数为5，方差为4，那么数据a+2、b+2、c+2的平均数和方差分别为（）

A．7，6 B．7，4 C．5，4 D．以上都不对

【答案】B

【解析】

【分析】

根据数据a，b，c的平均数为5可知a+b+c=5×3，据此可得出1

（-2+b-2+c-2）的值；再由

方差为4可得出数据a-2，b-2，c-2的方差．

【详解】

解：∵数据a，b，c的平均数为5，∴a+b+c=5×3=15，

∴1

（a-2+b-2+c-2）=3，

∴数据a-2，b-2，c-2的平均数是3；∵数据a，b，c的方差为4，

∴1

[（a-5）2+（b-5）2+（c-5）2]=4，

∴a-2，b-2，c-2的方差=1

[（a-2-3）2+（b-2-3）2+（c--2-3）2]

= 1

[（a-5）2+（b-5）2+（c-5）2]=4，

故选B．【点睛】

本题考查了平均数、方差，熟练掌握平均数以及方差的计算公式是解题的关键.

3．某校四个绿化小组一天植树的棵数如下：10，x，10，8，已知这组数据的众数与平均数相等，则这组数据的中位数是( )

A．8 B．9 C．10 D．12

【答案】C

【解析】

【分析】

根据这组数据的众数与平均数相等，可知这组数据的众数（因10出现了2次）与平均数都是10；再根据平均数是10，可求出这四个数的和是40，进而求出x的数值；然后把这四个数据按照从大到小的顺序排列，由于是偶数个数据，则中间两个数的平均数就是中位数．

【详解】

当x=8时，有两个众数，而平均数只有一个，不合题意舍去．

当众数为10，根据题意得（10+10+x+8）÷4=10，解得x=12，

将这组数据按从小到大的顺序排列为8，10，10，12，

处于中间位置的是10，10，

所以这组数据的中位数是（10+10）÷2=10．

故选C．

【点睛】

本题为统计题，考查平均数、众数与中位数的意义，解题时需要理解题意，分类讨论．

4．下列说法：①一组对边平行，另一组对边相等的四边形是平行四边形；②经过有交通信号灯的路口，遇到红灯是必然事件；③若甲组数据的方差是0.3，乙组数据的方差是0.1，则甲数据比乙组数据稳定；④圆内接正六边形的边长等于这个圆的半径，其中正确说法的个数是（）

A．1个B．2个C．3个D．4个

【答案】A

【解析】

【分析】

根据平行四边形的判定去判断①；根据必然事件的定义去判断②；根据方差的意义去判断③；根据圆内接正多边形的相关角度去计算④．

【详解】

一组对边平行，另一组对边相等的四边形也有可能是等腰梯形，①错误；必然事件是一定会发生的事件，遇到红灯是随机事件，②错误；方差越大越不稳定，越小越稳定，乙比甲更稳定，③错误；正六边形的边所对的圆心角是60 ，所以构成等边三角形，④结论正确．所以正确1个，答案选A．

【点睛】

本题涉及的知识点较多，要熟悉平行四边形的常见判定；随机事件、必然事件、不可能事

件等的区分；掌握方差的意义；会计算圆内接正多边形相关．

5．某班40名同学一周参加体育锻炼时间统计如表所示：

那么该班40名同学一周参加体育锻炼时间的众数、中位数分别是（）A．17，8.5 B．17，9 C．8，9 D．8，8.5【答案】D

【解析】

【分析】

根据中位数、众数的概念分别求得这组数据的中位数、众数．

【详解】

解：众数是一组数据中出现次数最多的数，即8；

由统计表可知，处于20，21两个数的平均数就是中位数，

∴这组数据的中位数为89

8.5 2

=；

故选：D．

【点睛】

考查了中位数、众数的概念．本题为统计题，考查众数与中位数的意义，中位数是将一组数据从小到大（或从大到小）重新排列后，最中间的那个数（最中间两个数的平均数），叫做这组数据的中位数．

6．回忆位中数和众数的概念；

7．在去年的体育中考中，某校6名学生的体育成绩统计如下表：

则下列关于这组数据的说法错误的是（）

A．众数是18 B．中位数是18 C．平均数是18 D．方差是2

【答案】D

【解析】

【分析】

根据众数、中位数的定义和平均数、方差的计算公式分别进行解答即可．

【详解】

A、这组数据中18出现了3次，次数最多，则这组数据的众数是18．故本选项说法正确；

B、把这组数据从小到大排列，最中间两个数的平均数是（18+18）÷2＝18，则中位数是18．故本选项说法正确；

C、这组数据的平均数是：（17×2+18×3+20）÷6＝18．故本选项说法正确；

D、这组数据的方差是：1

[2×（17﹣18）2+3×（18﹣18）2+（20﹣18）2]＝1．故本选项说

法错误．

故选D．

【点睛】

本题考查了众数、中位数、平均数和方差，众数是一组数据中出现次数最多的数；中位数是将一组数据从小到大（或从大到小）重新排列后，最中间的那个数（或最中间两个数的平均数）；平均数是所有数据的和除以数据总数；一般地设n个数据，x1，x2，…x n的平均

数为x，则方差S2=1

[（x1-x）2+（x2-x）2+…+（x n-x）2]．

8．在5轮“中国汉字听写大赛”选拔赛中，甲、乙两位同学的平均分都是90分，甲的成绩方差是15，乙的成绩的方差是3，下列说法正确的是（）

A．甲的成绩比乙的成绩稳定B．乙的成绩比甲的成绩稳定

C．甲、乙两人的成绩一样稳定D．无法确定甲、乙的成绩谁更稳定

【答案】B

【解析】

【分析】

根据方差的意义求解可得．

【详解】

∵乙的成绩方差＜甲成绩的方差，

∴乙的成绩比甲的成绩稳定，

故选B.

【点睛】

本题主要考查方差，方差是反映一组数据的波动大小的一个量．方差越大，则平均值的离散程度越大，稳定性也越小；反之，则它与其平均值的离散程度越小，稳定性越好．

9．某实验学校女子排球队12名队员的年龄分布如图所示，则这12名队员的年龄的众数、平均数分别是()

A．15岁，14岁B．15岁，15岁

C．15岁，15

岁D．14岁，15岁

【答案】A

【解析】

【分析】

根据众数、平均数的定义进行计算即即可．

【详解】

观察图表可知：人数最多的是5人，年龄是15岁，故众数是15．

这12名队员的年龄的平均数是:123131142155161

?+?+?+?+?

故选：A

【点睛】

本题主要考查众数、平均数，熟练掌握众数、平均数的定义是解题的关键．

10．某地区汉字听写大赛中，10名学生得分情况如下表：

那么这10名学生所得分数的中位数和众数分别是（）

A．85和85 B．85.5和85 C．85和82.5 D．85.5和80

【答案】A

【解析】

【分析】

找中位数要把数据按从小到大的顺序排列，位于最中间的一个数（或两个数的平均数）为中位数；众数是一组数据中出现次数最多的数据，可得答案．

【详解】

把这组数据从小到大排列，处于中间位置的两个数都是85，那么由中位数的定义可知，这组数据的中位数是85；

在这一组数据中85出现的次数最多，则众数是85；

故选：A．

【点睛】

此题考查众数与中位数的意义．解题关键在于掌握众数是一组数据中出现次数最多的数据；中位数是将一组数据从小到大（或从大到小）重新排列后，最中间的那个数（或最中间两个数的平均数），叫做这组数据的中位数．如果中位数的概念掌握得不好，不把数据按要求重新排列，就会出错．

11．为了迎接2022年的冬奥会，中小学都积极开展冰上运动，小乙和小丁进行500米短道速滑比赛，他们的五次成绩(单位：秒)如表所示：

设两人的五次成绩的平均数依次为x 乙，x 丁，成绩的方差一次为2

S 乙，2

S 丁，则下列判断中

正确的是( )

A ．x x =乙丁，22S S <乙丁

B ．x x =乙丁，22

S S >乙丁 C ．x x >乙丁，22

S S >乙丁

D ．x x <乙丁，22

S S <乙丁

【答案】B 【解析】【分析】

根据平均数的计算公式先求出甲和乙的平均数，再根据方差的意义即可得出答案．【详解】

4563555260

555

x ++++=

=乙，

则()()()()()22222

1455563555555525560555S ??=

?-+-+-+-+-?

?乙39.6=，

5153585657

555

x ++++=

=丁，

则()()()()()22222

1515553555855565557555S ??=

?-+-+-+-+-?

?丁 6.8=，

所以x x =乙丁，22

S S >乙丁，

故选B ．【点睛】

本题考查方差的定义与意义：一般地设n 个数据，1x ，2x ，…n x 的平均数为x ，则方差

()()()

2222

121n S x x x x x x n ?

?=-+-+???+-?

???，它反映了一组数据的波动大小，方差越

大，波动性越大，反之也成立．

12．校团委组织开展“医助武汉捐款”活动，小慧所在的九年级(1)班共40名同学进行了捐款，已知该班同学捐款的平均金额为10元，二小慧捐款11元，下列说法错误的是( ) A ．10元是该班同学捐款金额的平均水平 B ．班上比小慧捐款金额多的人数可能超过

20人

C ．班上捐款金额的中位数一定是10元

D ．班上捐款金额数据的众数不一定是10元

【答案】C 【解析】【分析】

根据平均数，中位数及众数的定义依次判断. 【详解】

∵该班同学捐款的平均金额为10元，

∴10元是该班同学捐款金额的平均水平，故A 正确；

∵九年级(1)班共40名同学进行了捐款，捐款的平均金额为10元， ∴班上比小慧捐款金额多的人数可能超过20人，故B 正确；班上捐款金额的中位数不一定是10元，故C 错误；班上捐款金额数据的众数不一定是10元，故D 正确，故选：C. 【点睛】

此题考查数据统计中的平均数，中位数及众数的定义，正确理解定义是解题的关键.

13．已知一组数据2a -，42a +，6，83a -，9，其中a 为任意实数，若增加一个数据5，则该组数据的方差一定（） A ．减小 B ．不变 C ．增大 D ．不确定

【答案】A 【解析】【分析】

先把原来数据的平均数算出来，再把方差算出来，接着把增加数据5以后的平均数算出来，从而可以算出方差，再把两数进行比较可得到答案. 【详解】

解：原来数据的平均数=

242683925

555

a a a -++++-+==，

原来数据的方差=22222

(25)(45)(265)(835)(95)5

a a a S --+-++-+--+-=，

增加数据5后的平均数=2426839530

565

a a a -++++-++==（平均数没变化），

增加数据5后的方差=

222222

(25)(45)(265)(835)(95)(55)6

a a a S --+-++-+--+-+-=

，比较2S ，21S 发现两式子分子相同，因此2S ＞2

1S （两个正数分子相同，分母大的反而小），故答案为A. 【点睛】

本题主要考查了方差的基本概念，熟记方差的公式是解本题的关键，要比较增加数据后的

方差的变化，可分别求出原来的方差和改变数据后的方差，再进行比较.

14．5、2.4、2.4、2.4、2.3的中位数是2.4，选项C不符合题意．

×[（2.3﹣2.4）2+（2.4﹣2.4）2+（2.5﹣2.4）2+（2.4﹣2.4）2+（2.4﹣2.4）2]

＝1

×（0.01+0+0.01+0+0）

＝1

×0.02

＝0.004

∴这组数据的方差是0.004，

∴选项D不符合题意．

故选B．

【点睛】

此题主要考查了中位数、众数、算术平均数、方差的含义和求法，要熟练掌握．

15．在趣味运动会“定点投篮”项目中，我校七年级八个班的投篮成绩（单位：个）分别为：24，20，19，20，22，23，20，22．则这组数据中的众数和中位数分别是（）A．22个、20个B．22个、21个C．20个、21个D．20个、22个

【答案】C

【解析】

【分析】

找中位数要把数据按从小到大的顺序排列，位于最中间的一个数或两个数的平均数为中位数，众数是一组数据中出现次数最多的数据，注意众数可以不止一个．

【详解】

在这一组数据中20出现了3次，次数最多，故众数是20；

把数据按从小到大的顺序排列：19，20，20，20，22，22，23，24，

处于这组数据中间位置的数20和22，那么由中位数的定义可知，这组数据的中位数是21．

故选C．

【点睛】

本题为统计题，考查众数与中位数的意义，中位数是将一组数据从小到大(或从大到小)重新排列后，最中间的那个数(最中间两个数的平均数)，叫做这组数据的中位数，如果中位数的概念掌握得不好，不把数据按要求重新排列，就会出错．

16．为考察两名实习工人的工作情况，质检部将他们工作第一周每天生产合格产品的个数整理成甲，乙两组数据，如下表：

关于以上数据，说法正确的是（） A ．甲、乙的众数相同 B ．甲、乙的中位数相同 C ．甲的平均数小于乙的平均数 D ．甲的方差小于乙的方差

【答案】D 【解析】【分析】

分别根据众数、中位数、平均数、方差的定义进行求解后进行判断即可得. 【详解】

甲：数据7出现了2次，次数最多，所以众数为7，排序后最中间的数是7，所以中位数是7，

26778

=65

x ++++甲，

()()()()()222222

1S =26666767865???-+-+-+-+-?

?甲=4.4，

乙：数据8出现了2次，次数最多，所以众数为8，排序后最中间的数是4，所以中位数是4， 23488

=55

x 乙++++，

()()()()()222222

1S =25354585855乙???-+-+-+-+-?

?=6.4，

所以只有D 选项正确，故选D. 【点睛】

本题考查了众数、中位数、平均数、方差，熟练掌握相关定义及求解方法是解题的关键.

17．有一组数据如下：3，a ，4，6，7，它们的平均数是5，那么这组数据的方差是（）

A ．10 B

D ．2

【答案】D 【解析】【分析】【详解】

∵3、a 、4、6、7，它们的平均数是5，

∴

（3+a+4+6+7）=5，解得，a=5

S2=1

[（3-5）2+（5-5）2+（4-5）2+（6-5）2+（7-5）2]

=2，

故选D．

18．下列说法中正确的是（）．

A．“打开电视，正在播放《新闻联播》”是必然事件

B．一组数据的波动越大，方差越小

C．数据1，1，2，2，3的众数是3

D．想了解某种饮料中含色素的情况，宜采用抽样调查

【答案】D

【解析】

试题分析：分别根据必然事件的定义，方差的性质，众数的定义及抽样调查的定义进行判断，、“打开电视，正在播放《新闻联播》”是随机事件，故本选项错误；B、一组数据的波动越大，方差越大，故本选项错误；C、数据1，1，2，2，3的众数是1和2，故本选项错误；D、想了解某种饮料中含色素的情况，宜采用抽样调查，故本选项正确．

故选D．

考点：全面调查与抽样调查；众数；方差；随机事件．

19．若数据 4，x，2，8 ，的平均数是 4，则这组数据的中位数和众数是（）

A．3 和 2 B．2 和 3 C．2 和 2 D．2 和4

【答案】A

【解析】

【分析】

根据平均数的计算公式先求出x的值，再根据中位数和众数的概念进行求解即可．

【详解】

∵数据2，x，4，8的平均数是4，∴这组数的平均数为248

+++

=4，解得：x=2；

所以这组数据是：2，2，4，8，则中位数是24

=3．

∵2在这组数据中出现2次，出现的次数最多，∴众数是2．

故选A．

【点睛】

本题考查了平均数、中位数和众数，平均数的计算方法是求出所有数据的和，然后除以数据的总个数；据此先求得x的值，再将数据按从小到大排列，将中间的两个数求平均值即可得到中位数，众数是出现次数最多的数．

20．某中学为了了解同学们平均每月阅读课外书籍的情况，在某年级随机抽查了20名同

学，结果如下表所示：

这些同学平均每月阅读课外书籍本数的中位数和众数为( )

A．5，5 B．6，6 C．5，6 D．6，5

【答案】D

【解析】

【分析】

根据中位数和众数的定义分别进行解答即可．

【详解】

把这组数据从小到大排列中间的两个数都是6，则这组数据的中位数是6；

5出现了6次，出现的次数最多，则众数是5．

故选D．

【点睛】

此题考查了中位数和众数，将一组数据从小到大（或从大到小）重新排列后，最中间的那个数（或最中间两个数的平均数）叫做这组数据的中位数；众数是一组数据中出现次数最多的数．

大数据处理详细设计

目录目录 ................................................................................................................... 错误!未指定书签。 1.引言 ................................................................................................................ 错误!未指定书签。 1.1背景与目的.......................................................................................... 错误!未指定书签。 1.2专业术语及说明.................................................................................. 错误!未指定书签。 1.3参考资料.............................................................................................. 错误!未指定书签。 2. 设计概述....................................................................................................... 错误!未指定书签。 2.1任务及目标.......................................................................................... 错误!未指定书签。 2.2需求概述.............................................................................................. 错误!未指定书签。 2.3运行环境概述...................................................................................... 错误!未指定书签。 3.系统详细需求分析......................................................................................... 错误!未指定书签。 3.1详细需求分析...................................................................................... 错误!未指定书签。 4.总体设计方案................................................................................................. 错误!未指定书签。 4.1系统总体结构...................................................................................... 错误!未指定书签。 4.2系统模块划分...................................................................................... 错误!未指定书签。 5.系统详细设计................................................................................................. 错误!未指定书签。 5.1系统结构设计...................................................................................... 错误!未指定书签。 5.2系统功能模块详细设计...................................................................... 错误!未指定书签。 6.信息编码设计................................................................................................. 错误!未指定书签。 6.1代码结构设计...................................................................................... 错误!未指定书签。 6.2代码命名规则...................................................................................... 错误!未指定书签。 7.维护设计......................................................................................................... 错误!未指定书签。 7.1系统的可靠性和安全性...................................................................... 错误!未指定书签。 7.2系统及用户维护设计.......................................................................... 错误!未指定书签。 7.3系统扩充设计...................................................................................... 错误!未指定书签。 8.系统配置......................................................................................................... 错误!未指定书签。 8.1硬件配置.............................................................................................. 错误!未指定书签。 8.2软件配置.............................................................................................. 错误!未指定书签。 9.关键技术......................................................................................................... 错误!未指定书签。 9.1关键技术的一般说明.......................................................................... 错误!未指定书签。 9.2关键技术的实现方案.......................................................................... 错误!未指定书签。 10. 测试............................................................................................................. 错误!未指定书签。 10.1测试方案............................................................................................ 错误!未指定书签。

科研常用的实验数据分析与处理方法

科研常用的实验数据分析与处理方法对于每个科研工作者而言，对实验数据进行处理是在开始论文写作之前十分常见的工作之一。但是，常见的数据分析方法有哪些呢？常用的数据分析方法有：聚类分析、因子分析、相关分析、对应分析、回归分析、方差分析。 1、聚类分析(Cluster Analysis) 聚类分析指将物理或抽象对象的集合分组成为由类似的对象组成的多个类的分析过程。聚类是将数据分类到不同的类或者簇这样的一个过程，所以同一个簇中的对象有很大的相似性，而不同簇间的对象有很大的相异性。聚类分析是一种探索性的分析，在分类的过程中，人们不必事先给出一个分类的标准，聚类分析能够从样本数据出发，自动进行分类。聚类分析所使用方法的不同，常常会得到不同的结论。不同研究者对于同一组数据进行聚类分析，所得到的聚类数未必一致。 2、因子分析(Factor Analysis) 因子分析是指研究从变量群中提取共性因子的统计技术。因子分析就是从大量的数据中寻找内在的联系，减少决策的困难。因子分析的方法约有10多种，如重心法、影像分析法，最大似然解、最小平方法、阿尔发抽因法、拉奥典型抽因法等等。这些方法本质上大都属近似方法，是以相关系数矩阵为基础的，所不同的是相关系数矩阵对角线上的值，采用不同的共同性□2估值。在社会学研究中，因子分析常采用以主成分分析为基础的反覆法。

3、相关分析(Correlation Analysis) 相关分析(correlation analysis)，相关分析是研究现象之间是否存在某种依存关系，并对具体有依存关系的现象探讨其相关方向以及相关程度。相关关系是一种非确定性的关系，例如，以X和Y 分别记一个人的身高和体重，或分别记每公顷施肥量与每公顷小麦产量，则X与Y显然有关系，而又没有确切到可由其中的一个去精确地决定另一个的程度，这就是相关关系。 4、对应分析(Correspondence Analysis) 对应分析(Correspondence analysis)也称关联分析、R-Q 型因子分析，通过分析由定性变量构成的交互汇总表来揭示变量间的联系。可以揭示同一变量的各个类别之间的差异，以及不同变量各个类别之间的对应关系。对应分析的基本思想是将一个联列表的行和列中各元素的比例结构以点的形式在较低维的空间中表示出来。 5、回归分析研究一个随机变量Y对另一个(X)或一组(X1，X2，…，Xk)变量的相依关系的统计分析方法。回归分析(regression analysis)是确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。运用十分广泛，回归分析按照涉及的自变量的多少，可分为一

数据处理平台技术方案

数据处理平台技术方案 2016年06月

目录 1.项目说明........................................................... 错误!未定义书签。背景 ............................................................. 错误!未定义书签。术语定义及说明 ................................................... 错误!未定义书签。 2.建设目标和原则..................................................... 错误!未定义书签。建设目标 ......................................................... 错误!未定义书签。建设和完善数据处理流程 ......................................... 错误!未定义书签。建设和完善管理平台 ............................................. 错误!未定义书签。建立良好的容错机制 ............................................. 错误!未定义书签。设计原则 ......................................................... 错误!未定义书签。可靠性 ......................................................... 错误!未定义书签。易用性 ......................................................... 错误!未定义书签。扩展性 ......................................................... 错误!未定义书签。 3.功能需求........................................................... 错误!未定义书签。需求概述 ......................................................... 错误!未定义书签。功能模块 ......................................................... 错误!未定义书签。数据收集 ....................................................... 错误!未定义书签。数据清洗 ....................................................... 错误!未定义书签。数据存储 ....................................................... 错误!未定义书签。对外输出 ....................................................... 错误!未定义书签。流程监控 ....................................................... 错误!未定义书签。管理平台 ....................................................... 错误!未定义书签。其他需求 ......................................................... 错误!未定义书签。性能需求 ....................................................... 错误!未定义书签。可靠性要求 ..................................................... 错误!未定义书签。进度计划 ....................................................... 错误!未定义书签。故障处理要求 ................................................... 错误!未定义书签。 4.方案总体设计....................................................... 错误!未定义书签。

数据处理的基本方法

第六节数据处理的基本方法前面我们已经讨论了测量与误差的基本概念，测量结果的最佳值、误差和不确定度的计算。然而，我们进行实验的最终目的是为了通过数据的获得和处理，从中揭示出有关物理量的关系，或找出事物的内在规律性，或验证某种理论的正确性，或为以后的实验准备依据。因而，需要对所获得的数据进行正确的处理，数据处理贯穿于从获得原始数据到得出结论的整个实验过程。包括数据记录、整理、计算、作图、分析等方面涉及数据运算的处理方法。常用的数据处理方法有：列表法、图示法、图解法、逐差法和最小二乘线性拟合法等，下面分别予以简单讨论。列表法是将实验所获得的数据用表格的形式进行排列的数据处理方法。列表法的作用有两种：一是记录实验数据，二是能显示出物理量间的对应关系。其优点是，能对大量的杂乱无章的数据进行归纳整理，使之既有条不紊，又简明醒目；既有助于表现物理量之间的关系，又便于及时地检查和发现实验数据是否合理，减少或避免测量错误；同时，也为作图法等处理数据奠定了基础。用列表的方法记录和处理数据是一种良好的科学工作习惯，要设计出一个栏目清楚、行列分明的表格，也需要在实验中不断训练，逐步掌握、熟练，并形成习惯。一般来讲，在用列表法处理数据时，应遵从如下原则：

(1) 栏目条理清楚，简单明了，便于显示有关物理量的关系。 (2) 在栏目中，应给出有关物理量的符号，并标明单位(一般不重复写在每个数据的后面)。 (3) 填入表中的数字应是有效数字。 (4) 必要时需要加以注释说明。例如，用螺旋测微计测量钢球直径的实验数据列表处理如下。用螺旋测微计测量钢球直径的数据记录表从表中，可计算出 D i D = n = 5.9967 ( mm)

实训一：认识Excel数据处理、统计分析功能

实训项目一、认识Excel数据处理、统计分析功能一、实训学时 1学时二、实验目的 1．掌握Excel 工作簿的建立、保存与打开。 2．掌握工作表中数据的输入。 3．掌握公式和函数的使用。 4．掌握数据的编辑修改。 5．掌握单元格和工作表的编辑。 6．掌握利用Excel进行抽样。三、实验要求 1．本实验课程要求学生已修《计算机应用基础》或类似课程。此条为整门课程所要求，以后不再赘述。 2．通过学习《计算机应用基础》已了解Excel的基本操作。 3．准备一份数据资料。 4．以Excel文件形式提交实验报告（含：实验过程记录、疑难问题发现与解决记录（可选））。此条为所有实验所要求，恕不赘述。四、实验内容和操作步骤 1．启动Excel ，在空白工作表“Sheet1”中创建如图1.1所示的表格。图表1.1 原始数据（1）在A1单元格输入表标题“成绩统计表”，然后选中第一行的A1～H1单元格，再单击“格式”工具栏→“合并及居中”按钮，即可实现跨列居中。（2）第一列的学号作为文本输入：先输入单引号“’”，再输入数字。

（3）输入其他数据。得如下图1.2数据: 图表1.2 合并单元格 2.按平时成绩占30%，期末成绩占70%计算学期总评成绩。（1）在F3单元格中输入公式“=INT（D3*0.3+E3*0.7）”。（2）拖动F3单元格右下方的填充柄，将F3单元格中的公式通过填充方式复制到F4至F18单元格中，计算出其他学生的总评成绩。 3.按总评成绩评出等级。（1）在G3单元格中输入公式“=IF(F3<60,"不及格",IF(F3>=90,"优秀",IF(F3>=80,"良好",IF(F3>=70,"中等","及格"))))。（2）拖动G3单元格右下方的填充柄，将G3单元格中的公式通过填充方式复制到G4至G18单元格中。 4.统计各等级人数。（1）在H3、H6、H9、H12、H15单元格中分别输入“优秀”、“良好”、“中等”、“及格”、“不及格”。（2）在H4单元格中输入公式“=COUNTIF（G3:G18,“优秀”）”，统计出“优秀”的人数。（3）在H5单元格中输入公式“=H4/COUNT（F3：F18）”，统计出“优秀”的比率。（4）用同样的方法再统计出“良好”、“中等”、“及格”、“不及格”的人数和比率。统计完成后将得到如下图1.3所示：

数据分析的思维技巧

数据分析的思维技巧在我对数据分析有限的认识上（因为无知到没有认知），往往会看到一些秀技性的数据分析图表，以及好看的词云等等。年少无知的我，只想啪啪啪鼓掌伴随一声“卧槽，真牛逼”，然后在被秀了一脸后，并没有明白对方想说什么，空有一副好皮囊而没有灵魂。分析是为了给出偏好的，也是洗脑的一种重要手段，洗不洗的成功就要靠本事了。于是问题产生了，你的分析是为了干啥，通过哪几个角度达到哪几方面的目的。以下为我对几个技巧的认识想法：一、象限法就是划定几个坐标轴，让每一个数据在象限中找到自己的角色，比如打工这个事吧，就是要让你忙，就是要给你一堆事，于是重点出来了，这么多事孰重孰轻，孰急孰缓，跟打工皇帝学时间管理，事情要按照紧急程度和重要程度进行划分，以此给自己做事排序。二、多维法从个人理解来看，多维法和象限法联系紧密，无非就是象限法之间的界限清晰明显，多维法之间的维度不是严格意义的隔开，比如高度、富有、颜值，这到底算象限分类还是维度分类，或者说当象限多了，采用多维来理解效果更好，比如富有的家庭一般孩纸整体相对更高一些，维度与维度之间是有相对联系的，虽然不是那么绝对，但是也不是完全不相关。

但是多维法呢，正是由于维度与维度之间的关系，会导致整体维度情况和细分维度情况来看起来会有失真，最典型的例子是田忌赛马，上中下三个维度的马均是齐王更厉害，那么跑马结果田忌胜了。性别歧视在工作学习中经常会碰到，但是通过男女入取率判断性别歧视合适么，每个学院的女生录取率都高，但是整体入取率女生低的情况也不是不能出现，那么这到底是哪种性别歧视呢，数字不会骗人，但是分析洗脑会骗人，分析思维不对容易骗自己。为了解决辛普森悖论，可以通过切方块的方式，不断缩小分析的维度，不断深入挖掘，可以有效了解真实情况。三、假设法数据分析对下是有一系列材料做支撑，对上是为决策或了解情况提供支撑，只有下面有素材，才能为上面提供科学合理研判。那么问题出来了，如果没有材料做支撑，那怎么办。简单，没有条件那就为它创建条件嘛，我先假设一个基础，然后根据这个基础大肆分析，水平体现出来了，偏好结论也体现出来了，其实很多现实问题是没有那么多切实完整的基础资料的，有的就是一个感觉，有的就是一个偏好。这也是咨询圈常见的套路，虽然不是严格意义的1+1=2，但是可以严谨告诉别人1+1>1，而且面对那么多的未知，不将几个未知进行假设，如何区解决更多的未知。四、指数法一直觉得，指数法是一个装逼指数最高的方法，首先指数就已经狠专业了，在专业的基础上进行专业的分析，还有什么更专业的事情么。但是

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卩与已知的某一总体均数卩0 （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。五、相关分析研究现象之间是否存在某种依存关系，对具体有依存关系的现象探讨相关方向及相关程度。 1、单相关：两个因素之间的相关关系叫单相关，即研究时只涉及一个自变量和一个因变量； 2、复相关：三个或三个以上因素的相关关系叫复相关，即研究时涉及两个或两个以

第4章 PLC的数据处理功能及应用

第4章PLC的数据处理功能及应用学习目标：了解数据转换指令与数据表指令的格式及应用；理解整数、实数及逻辑运算指令的格式及应用；掌握数据传送、比较及移位指令的格式及应用。 PLC的数据处理功能主要包括数据的传送、比较、移位、转换、运算及各种数据表格处理等。PLC通过这些数据处理功能可方便地对生产现场的数据进行采集、分析和处理，进而实现对具有数据处理要求的各种生产过程的自动控制。例如过程控制系统中温度、压力、流量的范围控制、PID控制及伺服系统的速度控制等等。 4.1数据传送指令及应用传送指令主要作用是将常数或某存储器中的数据传送到另一存储器中。它包括单一数据传送及成组数据传送两大类。通常用于设定参数、协助处理有关数据以及建立数据或参数表格等。 4.1.1数据传送指令 1．指令格式及功能（见表4-1）

说明： 1）操作码中的X 代表被传送数据的长度，它包括四种数据长度，即字节（B ）、字（W ）、双字（D ）和实数（R ）。 2）操作数的寻址范围要与指令码中的X 一致。其中字节传送时不能寻址专用的字及双字存储器，如T 、C 、及HC 等；OUT 寻址不能寻址常数。 2.指令编程举例例1 假定I0.0闭合，将VW2中的数据传送到VW10中，则对应的梯形图程序及传送结果如图4-1所示。 4.1.2 块传送指令 1．指令格式及功能（见表4-2）表4-2 块传送指令的格式及功能 VB2 图4-1 MOV_X 编程举例

说明： 1）操作码中的X 表示数据类型，分为字节（B ）、字（W ）、双字（D ）三种。 2）操作数N 指定被传送数据块的长度，可寻址常数，也可寻址存储器的字节地址，不能寻址专用字及双字存储器，如T 、C 、及HC 等，可取范围为1~255。 3）操作数IN 、OUT 不能寻址常数，它们的寻址范围要与指令码中的X 一致。其中字节块和双字块传送时不能寻址专用的字及双字存储器，如T 、C 、及HC 等。 2．指令编程举例例2 I0.1闭合时，将从VB0开始的连续4个字节传送到VW10～VW13中。对应的梯形图程序及传送结果如图4-2所示。 4.1.3字节交换指令 1．指令格式及功能（见表4-3）图4-2 块传送指令举例 VB10 VB11 VB12 VB13 VB14 VB0 VB1 VB2 VB3 VB4

常用的数理统计及数据处理方法

常用的数理统计及数据处理方法水泥厂生产中的质量控制和分析都是以数据为基础的技术活动。如果没有数据的定量分析，就无法形成明确的质量概念。因此，必须通过对大量数据的整理和分析，才能发现事物的规律性和生产中存在的问题，进而作出正确的判断并提出解决的方法。第一节数理统计的有关概念一、个体、母体与子样在统计分析中，构成研究对象的每一个最基本的单位称为个体。研究对象的所有个体的集合即全部个体称为母体或总体，它可以无限大，也可以是有限的，如一道工序或一批产品、半成品、成品，可根据需要加以选择。进行统计分析，通常是从母体中随机地选择一部分样品，称为子样（又称样本）。用它来代表母体进行观察、研究、检验、分析，取得数据后加以整理，得出结论。取样只要是随机和足够的数量，则所得结论能近似地反映母体的客观实际。抽取样本的过程被称作抽样；依据对样本的检测或观察结果去推断总体状况，就是所谓的统计推断，也叫判断。例如，我们可将一个编号水泥看成是母体，每一包水泥看成是个体，通过随机取样（连续取样或从20个以上不同部位取样），所取出的12kg检验样品可称为子样，通过检验分析，即可判断该编号水泥（母体）的质量状况。二、数据、计量值与计数值 1，数据通过测试或调查母体所得的数字或符号记录，称为数据。在水泥生产中，无任对原材料、半成品、成品的检验，还是水泥的出厂销售，都要遇到很多报表和数据，特别是评定水泥质量好坏时，更要拿出检验数据来说明，所以可用与质量有关的数据来反映产品质量的特征。根据数据本身的特征、测试对象和数据来源的不同，质量检验数据可分为计量值和计算值两类。 2，计量值凡具有连续性或可以利用各种计量分析一起、量具测出的数据。如长度、质量、温度、化学成分、强度等，多属于计量值数据。计量值也可以是整数，也可以是小数，具有连续性。

大学物理实验数据处理基本方法

实验数据处理基本方法实验必须采集大量数据，数据处理是指从获得数据开始到得出最后结论的整个加工过程，它包括数据记录、整理、计算与分析等，从而寻找出测量对象的内在规律，正确地给出实验结果。因此，数据处理是实验工作不可缺少的一部分。数据处理涉及的内容很多，这里只介绍常用的四种方法。 1列表法对一个物理量进行多次测量，或者测量几个量之间的函数关系，往往借助于列表法把实验数据列成表格。其优点是，使大量数据表达清晰醒目，条理化，易于检查数据和发现问题，避免差错，同时有助于反映出物理量之间的对应关系。所以，设计一个简明醒目、合理美观的数据表格，是每一个同学都要掌握的基本技能。列表没有统一的格式，但所设计的表格要能充分反映上述优点，应注意以下几点：1．各栏目均应注明所记录的物理量的名称(符号 )和单位； 2．栏目的顺序应充分注意数据间的联系和计算顺序，力求简明、齐全、有条理； 3．表中的原始测量数据应正确反映有效数字，数据不应随便涂改，确实要修改数据时，应将原来数据画条杠以备随时查验； 4．对于函数关系的数据表格，应按自变量由小到大或由大到小的顺序排列，以便于判断和处理。 2图解法图线能够明显地表示出实验数据间的关系，并且通过它可以找出两个量之间的数学关系，因此图解法是实验数据处理的重要方法之一。图解法处理数据，首先要画出合乎规范的图线，其要点如下： 1.选择图纸作图纸有直角坐标纸 ( 即毫米方格纸 ) 、对数坐标纸和极坐标纸等，根据作图需要选择。在物理实验中比较常用的是毫米方格纸，其规格多为17 25 cm 。 2.曲线改直由于直线最易描绘 , 且直线方程的两个参数 ( 斜率和截距 ) 也较易算得。所以对于两个变量之间的函数关系是非线性的情形，在用图解法时应尽可能通过变量代换将非线性的函数曲线转变为线性函数的直线。下面为几种常用的变换方法。 ( 1) xy c ( c 为常数 ) 。令 z 1，则 y cz，即 y 与 z 为线性关系。 x ( 2) x c y ( c 为常x2，y 1 z ，即 y 与为线性关系。

16种常用数据分析方法

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。五、相关分析研究现象之间是否存在某种依存关系，对具体有依存关系的现象探讨相关方向及相关程度。 1、单相关：两个因素之间的相关关系叫单相关，即研究时只涉及一个自变量和一个因变量; 2、复相关：三个或三个以上因素的相关关系叫复相关，即研究时涉及两个或两个以上的自变量和因变量相关；

用Excel数据处理功能进行学生成绩统计

用Excel数据处理功能进行学生成绩统计快速转换学生考试成绩等级有的时候，会遇到要将学生的考试成绩按实际考试分数转换成相应成绩等级的情况，如将考试成绩在90分以上的成绩转换成“A+”形式，85-89分的成绩转换成“A”形式...。一般情况，在EXCEL表格中大家会采用IF()函数来设计公式进行转换，这样所设计的公式会变得很复杂，如果进行转换的成绩等级类型超过IF()函数的最大嵌套(7层)时，IF()函数就无能为力了。这时我们可用如下的方法来简化操作。 1、打开学生成绩工作表（图1）。 2、在G2到I12单元格录入考试成绩分数段与考试成绩等级对照表。 3、在D3单元格录入公式 “=INDEX(I$3:I$12,MATCH(1,(C3>=G$3:G$12)*(C3<=H$3:H$12),0))”，由于该公式为数组公式，在录入完上述内容后，必须同时按下“Ctrl+Shift+Enter”键，为上述公式内容加上数组公式标志即大括号“{}”。该公式的作用就是，根据C3单元格中的学生成绩，在D3单元格自动将该成绩转换成相应的成绩等级。 4、将光标移到D3单元格，向下拖动填充柄至D12单元格，将公式进行快速复制，这样就可以迅速完成转换学生成绩等级的工作（图2）。 5、还可以按照自己的喜好，将G2至I12的单元格区域设置为“隐藏”，以使表格更加美观。快速统计学生考试成绩分布情况

在利用Excel管理学生考试成绩时，常常要统计各分数段学生考试成绩的分布情况，如果采用下面介绍的这种方法，就能使这项工作变得非常方便。 1、打开学生成绩工作表（本例仍使用上例的工作表）。 2、在G3至G6单元格录入学生考试成绩的统计分段点。如在本例中采用的统计分段点为：60、69、79、89，即统计60分以下、61-69、70-79、80-89、90分以上五个学生考试成绩区段的人数分布情况，当然你也可以根据自己的实际需要在此进行不同的设置。 3、选中要进行公式设计的单元格区域B14至B18，按下F2键，录入公式“=FREQUENCY(C3:C12,G3:G6)”，由于该公式为数组公式，在录入完上述内容后，必须同时按下“Ctrl+Shift+Enter”键，为上述公式内容加上数组公式标志即大括号“{}”。 4、当上述操作完成后，在B14至B18单元格就迅速得到了正确的学生考试成绩分布情况（图3）。 5、值得注意的是，在我们设计统计区段时，这个统计区段必须比统计分段点的数据个数多一个。这个多出来的统计区段表示超出最高间隔的数值个数。例如，在本例中，我们设计的统计分段点为60、69、79、89四个数值，这时要想取得正确的统计区段分布数据，就必须在B14至B18五个单元格中输入FREQUENCY() 函数计算的结果，多出来的这一个单元格将返回学生成绩表中大于90分的成绩的人数。

常用数据分析方法详细讲解

常用数据分析方法详解目录 1、历史分析法 2、全店框架分析法 3、价格带分析法 4、三维分析法 5、增长率分析法 6、销售预测方法 1、历史分析法的概念及分类历史分析法指将与分析期间相对应的历史同期或上期数据进行收集并对比，目的是通过数据的共性查找目前问题并确定将来变化的趋势。 *同期比较法：月度比较、季度比较、年度比较 *上期比较法：时段比较、日别对比、周间比较、月度比较、季度比较、年度比较历史分析法的指标 *指标名称：销售数量、销售额、销售毛利、毛利率、贡献度、交叉比率、销售占比、客单价、客流量、经营品数动销率、无销售单品数、库存数量、库存金额、人效、坪效 *指标分类：时间分类 ——时段、单日、周间、月度、季度、年度、任意多个时段期间性质分类 ——大类、中类、小类、单品图例 2框架分析法又叫全店诊断分析法销量排序后，如出现50/50、40/60等情况，就是什么都能卖一点但什么都不好卖的状况，这个时候就要对品类设置进行增加或删减，因为你的门店缺少重点，缺少吸引顾客的东西。如果达到10/90，也是品类出了问题。如果是20/80或30/70、30/80，则需要改变的是商品的单品。 *单品ABC分析（PSI值的概念）销售额权重（0.4）×单品销售额占类别比＋销售数量权重（0.3） × 单品销售数量占类别比＋毛利额权重（0.3）单品毛利额占类别比 *类别占比分析（大类、中类、小类）类别销售额占比、类别毛利额占比、类别库存数量占比、类别库存金额占比、

类别来客数占比、类别货架列占比表格例 3价格带及销售二维分析法首先对分析的商品按价格由低到高进行排序，然后 *指标类型：单品价格、销售额、销售数量、毛利额 *价格带曲线分布图 *价格带与销售对数图价格带及销售数据表格价格带分析法 4商品结构三维分析法 *一种分析商品结构是否健康、平衡的方法叫做三维分析图。在三维空间坐标上以X、Y、Z 三个坐标轴分别表示品类销售占有率、销售成长率及利润率，每个坐标又分为高、低两段，这样就得到了8种可能的位置。 *如果卖场大多数商品处于1、2、3、4的位置上，就可以认为商品结构已经达到最佳状态。以为任何一个商品的品类销售占比率、销售成长率及利润率随着其商品生命周期的变化都会有一个由低到高又转低的过程，不可能要求所有的商品同时达到最好的状态，即使达到也不可能持久。因此卖场要求的商品结构必然包括：目前虽不能获利但具有发展潜力以后将成为销售主力的新商品、目前已经达到高占有率、高成长率及高利润率的商品、目前虽保持较高利润率但成长率、占有率趋于下降的维持性商品，以及已经决定淘汰、逐步收缩的衰退型商品。 *指标值高低的分界可以用平均值或者计划值。图例 5商品周期增长率分析法就是将一段时期的销售增长率与时间增长率的比值来判断商品所处生命周期阶段的方法。不同比值下商品所处的生命周期阶段(表示) 如何利用商品生命周期理论指导营运(图示) 6销售预测方法[/hide] 1.jpg (67.5 KB) 1、历史分析法

(完整版)常用数据分析方法论

常用数据分析方法论 ——摘自《谁说菜鸟不会数据分析》数据分析方法论主要用来指导数据分析师进行一次完整的数据分析，它更多的是指数据分析思路，比如主要从哪几方面开展数据分析？各方面包含什么内容和指标？数据分析方法论主要有以下几个作用： ●理顺分析思路，确保数据分析结构体系化 ●把问题分解成相关联的部分，并显示它们之间的关系 ●为后续数据分析的开展指引方向 ●确保分析结果的有效性及正确性常用的数据分析理论模型用户使用行为STP理论 SWOT …… 5W2H 时间管理生命周期逻辑树金字塔SMART原则 …… PEST分析法 PEST分析理论主要用于行业分析 PEST分析法用于对宏观环境的分析。宏观环境又称一般环境，是指影响一切行业和企业的各种宏观力量。对宏观环境因素作分析时，由于不同行业和企业有其自身特点和经营需要，分析的具体内容会有差异，但一般都应对政治、经济、技术、社会，这四大类影响企业的主要外部环境因素进行分析。

以下以中国互联网行业分析为例。此处仅为方法是用实力，并不代表互联网行业分析只需要作这几方面的分析，还可根据实际情况进一步调整和细化相关分析指标：

5W2H分析法 5W2H分析理论的用途广泛，可用于用户行为分析、业务问题专题分析等。利用5W2H分析法列出对用户购买行为的分析：（这里的例子并不代表用户购买行为只有以下所示，要做到具体问题具体分析）

逻辑树分析法逻辑树分析理论课用于业务问题专题分析逻辑树又称问题树、演绎树或分解树等。逻辑树是分析问题最常使用的工具之一，它将问题的所有子问题分层罗列，从最高层开始，并逐步向下扩展。把一个已知问题当成树干，然后开始考虑这个问题和哪些相关问题有关。（缺点：逻辑树分析法涉及的相关问题可能有遗漏。）

数据基础知识及数据处理

数据处理（从小数据到大数据）一、小数据 1、信息的度量在计算机中：最小数据单位：位（bit） Bit: 0 或1 （由电的状态产生：有电1，无电0）基本数据单位：字节（Byte, B） 1B=8bit 1KB=1024B 1MB=1024KB 1GB=1024MB 1TB=1024GB。 …… 2、不同数制的表示方法十进制(Decimal notation)，如120, (120) 10，120D 二进制(Binary notation) ，如(1010)2 , 1010B 八进制(Octal notation) ，如(175)8 , 175O 十六进制数(Hexdecimal notation) ，如(2BF)16 , 2BF03H

3、不同数制之间的转换方法（1）任意其他进制（二、八、十六）转换成十进制，可“利用按权展开式展开”。例如： 10110.101B =1×24＋0×23+1×22＋1×21＋0×20＋1×2-1＋0×2-2＋1×2-3 =22.625D 347.6O =3×82＋4×81＋7×80＋6×8-1 =231.75D

D5.6H =D×161＋5×160＋6×16-1 =213.375D （2）十进制转换成任意其他进制（二、八、十六），整数部分的转换可按“除基取余，倒序排列”的方法，小数部分的转换可按“乘基取整，顺序排列”的方法。（除倒取，乘正取）例，十进制数59转换为二进制数111011B

例:十进制数0.8125转换为二进制数0.1101B 同理：317 D= 100111101B = 475O = 13DH 0.4375D = 0.0111B = 0.34O = 0.7H （3）八进制数转换成二进制数，可按“逐位转换，一位拆三位”的方法。(8421法) 例如：3107.46O = 3 1 0 7 . 4 6 O =011 001 000 111 . 100 110 B =11001000111.10011B （4）十六进制数转换成二进制数，可按“逐位转换，一位拆四位”的方法。（8421法）