Redis中统计各种数据大小的方法

Redis中统计各种数据大小的方法
Redis中统计各种数据大小的方法

如果MySQL 数据库比较大的话,我们很容易就能查出是哪些表占用的空间;不过如果Redis 内存比较大的话,我们就不太容易查出是哪些(种)键占用的空间了。

有一些工具能够提供必要的帮助,比如redis-rdb-tools 可以直接分析RDB 文件来生成报告,可惜它不能百分百实现我的需求,而我也不想在它的基础上二次开发。实际上开发一个专用工具非常简单,利用SCAN 和DEBUG 等命令,没多少行代码就能实现:代码如下:

<?php

$patterns = array(

'foo:.+',

'bar:.+',

'.+',

);

$redis = new Redis();

$redis->setOption(Redis::OPT_SCAN, Redis::SCAN_RETRY);

$result = array_fill_keys($patterns, 0);

while ($keys = $redis->scan($it, $match = '* }

}

}

}

var_dump($result);

?>

当然,前提是你需要提前总结出可能的键模式,简单但不严谨的方法是MONITOR:代码如下:

shell> /path/to/redis-cli monitor |

awk -F '"' '$2 ~ "ADD|SET|STORE|PUSH" {print $4}'

此外,需要注意的是:因为DEBUG 返回的serializedlength 是序列化后的长度,所以最终计算的值小于实际内存占用,但考虑到相对大小依然是有参考意义的。

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大数据的统计分析方法

统计分析方法有哪几种?下面天互数据将详细阐述,并介绍一些常用的统计分析软件。 一、指标对比分析法指标对比分析法 统计分析的八种方法一、指标对比分析法指标对比分析法,又称比较分析法,是统计分析中最常用的方法。是通过有关的指标对比来反映事物数量上差异和变化的方法,有比较才能鉴别。 指标分析对比分析方法可分为静态比较和动态比较分析。静态比较是同一时间条件下不同总体指标比较,如不同部门、不同地区、不同国家的比较,也叫横向比较;动态比较是同一总体条件不同时期指标数值的比较,也叫纵向比较。 二、分组分析法指标对比分析法 分组分析法指标对比分析法对比,但组成统计总体的各单位具有多种特征,这就使得在同一总体范围内的各单位之间产生了许多差别,统计分析不仅要对总体数量特征和数量关系进行分析,还要深入总体的内部进行分组分析。分组分析法就是根据统计分析的目的要求,把所研究的总体按照一个或者几个标志划分为若干个部分,加以整理,进行观察、分析,以揭示其内在的联系和规律性。 统计分组法的关键问题在于正确选择分组标值和划分各组界限。 三、时间数列及动态分析法 时间数列。是将同一指标在时间上变化和发展的一系列数值,按时间先后顺序排列,就形成时间数列,又称动态数列。它能反映社会经济现象的发展变动情况,通过时间数列的编制和分析,可以找出动态变化规律,为预测未来的发展趋势提供依据。时间数列可分为绝对数时间数列、相对数时间数列、平均数时间数列。 时间数列速度指标。根据绝对数时间数列可以计算的速度指标:有发展速度、增长速度、平均发展速度、平均增长速度。 动态分析法。在统计分析中,如果只有孤立的一个时期指标值,是很难作出判断的。如果编制了时间数列,就可以进行动态分析,反映其发展水平和速度的变化规律。

大数据统计分析方法简介

大数据统计分析方法简介 随着市场经济的发展以及经济程度不断向纵深发展, 统计学与经济管理的融合程度也在不断加深, 大数据统计分析技术通过从海量的数据中找到经济发展规律, 在宏观经济分析中起到的作用越来越大, 而且其在企业经营管理方面的运用也越来越广。基于此, 文章首先对强化大数据统计分析方法在企业经营管理中的意义以及必要性进行分析;其次, 详细阐述大数据统计分析方法在宏观经济方面及企业经营管理方面的运用;最后, 对如何进一步推进大数据统计分析方法在经济管理领域中的运用提出政策建议。 统计学作为应用数学的一个重要分支, 其主要通过对数据进行收集, 通过计量方法找出数据中隐藏的有价值的规律, 并将其运用于其他领域的一门学科。随着数据挖掘(Data Mining) 技术以及统计分析方法逐渐成熟, 大数据统计分析方法在经济管理领域中所起到的作用越来越大。当前, 面对经济全球化不断加深以及经济市场竞争不断激烈的双重压力, 将统计学深度的融合运用于经济管理领域成为提高经营管理效率、优化资源配置、科学决策的有效举措。随着市场经济的发展以及经济程度不断向纵深发展, 统计学与经济管理的融合程度也在不断加深, 大数据统计分析技术通过从海量的数据中找到经济发展规律, 在宏观经济分析中起到的作用越来越大, 而且其在企业经营管理方面的运用也越来越广。由此可见, 加强大数据统计分析方法在经济管理领域中的运用对促进经济发展和和提升企业经营管理效率具有重要意义。 为了进一步分析大数据统计分析方法在宏观经济发展以及企业经营管理方面的运用, 本文首先对强化大数据统计分析方法在企业经营管理中的意义以及必要性进行分析;其次, 详细阐述大数据统计分析方法在宏观经济方面及企业经营管理方面的运用;最后, 对如何进一步推进大数据统计分析方法在经济管理领域中的运用提出政策建议。 一、大数据统计分析方法在经济管理领域运用的意义 由于市场环境以及企业管理内容的变化, 推进统计学在企业经营管理领域运用的必要性主要体现在以下两方面。 (一) 宏观经济方面 经济发展具有一定的规律, 加强大数据统计分析方法在宏观经济中的运用对发展经济发展规律具有重要意义。一方面, 通过构架大数据统计分析系统将宏观经济发展中的行业数据进行收集, 然后利用SPSS、Stata等数据分析软件对关的行业数据进行实证分析, 对发现行业发展中出现的问题以及发现行业中潜在的发

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

16种常用的数据分析方法汇总

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。

常用的数据统计方法

常用的数据统计方法 一、集中趋势分析 集中趋势反映一组资料中各数据所具有的共同特征,如资料中各数据聚集的位置或者一组数据的中心点等,可以是算术平均数、中位数、众数等。 ?算术平均数 算术平均数也可以称作均值,是数据集中趋势的最主要测度量。 (1)简单算术平均数。简单算术平均数的计算公式如下:(P2) ∑ = 求和符号 X = 每一变量 N = 样本量 例 1:已知某组织五类主要职工的月收入分别是 4000 、 5000 、 6000 、 10000 和15000 元,求这五类职工的平均月收入。 解: (元) 以上大小不等五个数值的月收入水平相互抵消的结果反映的该组织职工公众的平均月收入水平。从数据分布来看各个数据围绕 8000 元上下分布,算术平均数就是该组数据的中心值,反映了该组数据的集中趋势。 (2)加权算术平均数 如果是根据分组资料计算算术平均数,由于分组资料中每个数值出现的次数不同,所以要用次数做权数计算加权算术平均数。计算公式如下:

F = 权数(每一变量的次数或频率) ∑ F = N = 样本量 例 2:某组织有月收入 3000 元的公众 50 人, 5000 的 30 人, 7000 的 10 人,10000 的 8 人, 15000 的 2 人,求该组公众的平均月收入。 解: =480000/100=4800 (元) 可见该组公众的平均月收入不简单地等于(3000+5000+7000+10000+15000) /5 。从加权算术平均数的计算公式以及上例的计算过程及结果来看,算术平均数大小不仅受到各组变量数值大小的影响,而且还受各组变量权数大小的影响。 例 3:某组织公众周工资水平整理成分组资料如下表,试计算该组织公众周收入的平均值。 按工资分组工人数组中值 F M 100~200 10 150 200~300 30 250 300~400 40 350 400~500 20 450 合计 100 — 解:

(完整版)大数据时代对统计学的影响分析

大数据时代对统计学的影响分析 大数据和统计学两者在本质上是相互联系、相互促进,没有数据也不可能完成统计,所以二者缺一不可。在大数据时代,统计学必须与时俱进,跟上时代发展的脚步,勇敢地接受大数据带来的的挑战和变革,才会走得更长远。而大数据也要珍惜统计学,两者是无法离开的,只有在共同学习进步下,才能够实现双赢,成为主宰。 关键词:大数据时代;统计学;影响分析 引言 对于大数据(Big data),可以理解为新模式中具备决策性、洞察力、发现力的一门技术。它主要概括数据的自然增长力和多样化的信息资产。 统计学是大数据里面的一门重要的学科。因为它和大数据有着千丝万缕的关系,所以它被人们广泛使用和学习。它是通过整理分析得出来的科学的数据。具有精准性、客观性即概括性。完成统计学的方法有很多种,如调查法、立案法、实验法等主要广泛应用于社会、科学等方面。 一、大数据和统计学的关系 (一)两者的关系 在当今信息时代,用数字代表的信息越来越多,科技迅速发展,互联网时代高速运转,在许多公司用来统计数据的时候,都用的电子表格,进行整理分析。在把它们汇总起来,就成了统计。数据是统计的本质,统计是数据的概括及意义。数据就像零零碎碎的字母,统计就是英语单词,通过整理分析,把字母拼成一个具有意义的单词,这就是数据和统计的意义。只有相互依存,你中有我我中有你。 (二)大数据和统计学的区别 信息功能不同。大数据的意义是某种事物的代表,有些东西要是用它原本的名称代替可能不太放便,这样一个简便的代号即简便又容易记忆。在工作中,工作人员根据超市销售的数据进行整理分析,在汇总起来就是统计,最终他们看得都是统计整理得出的数,分析的也是统计后的数据。因此,统计学是用样本单位来分析和推断数据总体的特征。由数据控制,我们只能根据获得的数据来推断总体数量。在信息时代,越来越多的东西可以用数据表示,几乎全部的信息资料都

关于大数据分析结课论文

大数据论文 摘要数据发展到今天,已不再是一个新的概念,基于大数据技术的应用也层出不穷,但作为一项发展前景广阔的技术,其很多作用还有待挖掘,比如为人们的生活带来方便,为企业带来更多利益等。现今,互联网上每日产生的数据已由曾经的TB级发展到了今天的PB级、EB级甚至ZB级。如此爆炸性的数据怎样去使用它,又怎样使它拥有不可估量的价值呢?这就需要不断去研究开发,让每天的数据“砂砾”变为“黄金”。那么如何才能将大量的数据存储起来,并加以分析利用呢,大数据技术应运而生。大数据是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。大数据的战略意义不在于掌握庞大的数据信息,而在于对这些含有意义的数据进行专业化的处理。本文就大数据技术进行了深入探讨,从大数据的定义、特征以及目前的应用情况引入,简述了大数据分析的统计方法、挖掘方法、神经网络方法和基于深度学习框架的方法,并对大数据分析流程和框架、大数据存储模式和服务机制、大数据分析中的多源数据融合技术、高维数据的降维技术、子空间分析、集成分析的处理方法等做了概述。最后,以网络信息安全为例,阐述了该领域的大数据分析过程和方法。 关键词大数据;数据挖掘;深度学习;大数据分析;网络信息安全一、大数据概述

1.1大数据的定义和特征 目前,虽然大数据的重要性得到了大家的一致认同,但是关于大数据的定义却众说纷纭。大数据是一个抽象的概念,除去数据量庞大,大数据还有一些其他的特征,这些特征决定了大数据与“海量数据”和“非常大的数据”这些概念之间的不同。一般意义上,大数据是指无法在有限时间内用传统IT技术和软硬件工具对其进行感知、获取、管理、处理和服务的数据集合。科技企业、研究学者、数据分析师和技术顾问们,由于各自的关注点不同,对于大数据有着不同的定义。通过以下定义,或许可以帮助我们更好地理解大数据在社会、经济和技术等方而的深刻内涵。2010年Apache Hadoop组织将大数据定义为,“普通的计算机软件无法在可接受的时间范围内捕捉、管理、处理的规模庞大的数据集”。在此定义的基础上,2011年5月,全球著名咨询机构麦肯锡公司发布了名为“大数据:下一个创新、竞争和生产力的前沿”的报 告,在报告中对大数据的定义进行了扩充。大数据是指其大小超出了典型数据库软件的采集、存储、管理和分析等能力的数据集。该定义有两方而内涵:(1)符合大数据标准的数据集大小是变化的,会随着时间推移、技术进步而增长;(2)不同部门符合大数据标准的数据集大小会存在差别。目前,大数据的一般范围是从几个TB到数个PB(数千TB)[2]。根据麦肯锡的定义可以看出,数据集的大小并不是大数据的唯一标准,数据规模不断增长,以及无法依靠传统的数据库技术进行管理,也是大数据的两个重要特征。大数据价值链可分为4个阶段:数据生成、数据采集、数据储存以及数据分析。数据分析是大数据价值链的最后也是最重要的阶段,是大数据价值的实现,是大数据应用的基础,其目的在于提取有用的值,提供论断建议或支持决策,通过对不同领域数据集的分析可能会产生不同级别的潜在价值。 在日新月异的IT业界,各个企业对大数据都有着自己不同的解读.大数据的主要特征5个,即5" V”特征:Volume(容量大)、Variety(种类多)、Velocity(速度快)、难辨识(veracity)和最重要的Value(价值密度低)。 Volume(容量大)是指大数据巨大的数据量与数据完整性。可指大数据集合中包含的数据多,也可指组成大数据的网络包含的子数据个数多。 Variety(种类多)意味着要在海量、种类繁多的数据间发现其内在关联。大数据中包含的各种数据类型很多,既可包含各种结构化数据类型,又可包含各种非结构化数据类型,乃至其他数据类型。 Velocity(速度快)可以理解为更快地满足实时性需求。大数据的结构和内容等都可动态变化,而且变化频率高、速度快、范围广,数据形态具有极大的动态性,处理需要极快的实时性。 Veracity (难辨识)可以体现在数据的内容、结构、处理、以及所含子数据间的关联等多方面。大数据中可以包含众多具有不同概率分布的随机数和众多具有不同定义域的模糊数。数间关联模糊不清、并且可能随时随机变化。

数据的收集与统计

《§5.1 数据的收集》复习题 班级:学号:姓名:成绩: 1.频数表示每个对象出现的· 2.频率表示每个对象出现的次数与总数的 3.频数、频率都能够反映每个对象程度 4.某同学随手写下了这样一串数字: 0100100011000011100000111101000001111101,其中0出现的频数是,频率是5.一个射手连续射靶20次,其中2次射中10环,8次射中8环,3次射中7环,射中环的频数最大,频数中最大的值是· 6.某班一次语文测验的成绩如下:7人得100分,14人得90分,17人得80分,8人得70分,3人得60分,1人得50分.得90分的频数是,得分的频数最大,得分的频数最小. 7、每天早晨你是如何醒来的?下面是89中学初一320名学生早晨起床方式的统计表 ┌──────┬──────┬──────┬───────┐ │起床方式│人数│频数│频率│ ├──────┼──────┼──────┼───────┤ │别人叫醒│ 128 │ 128 ││ ├──────┼──────┼──────┼───────┤ │闹钟叫醒│ 80 ││ 25%’│ ├──────┼──────┼──────┼───────┤ │自己醒来│ 64 │ 64 ││ ├──────┼──────┼──────┼───────┤ │其他│ 48 │││ └──────┴──────┴──────┴───────┘ (1)请填写表中未完成的部分; (2)计算出各项频率之和. 8、.某班有50名学生右眼视力的检查结果如下表所示 问这个班的学生的右眼视力中频数最大的是多少?相应的频率呢? 9、已知全班有40名学生参加数学竞赛,成绩分为合格、良好、优秀三个等第.根据以下信息完 ┌──────┬──────┬───────┬──────┐ │成绩│合格│良好│优秀│ ├──────┼──────┼───────┼──────┤ │正字记法│正正│││ ├──────┼──────┼───────┼──────┤ │频数││ 8 ││ ├──────┼──────┼───────┼──────┤ │频率│││ 55%│ └──────┴──────┴───────┴──────┘

16种统计分析方法-统计分析方法有多少种

16种常用的数据分析方法汇总 2015-11-10分类:数据分析评论(0) 经常会有朋友问到一个朋友,数据分析常用的分析方法有哪些,我需要学习哪个等等之类的问题,今天数据分析精选给大家整理了十六种常用的数据分析方法,供大家参考学习。 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:易9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上的自变量和因变量相关; 3、偏相关:在某一现象与多种现象相关的场合,当假定其他变量不变时,其中两个变量之间的相关关系称为偏相关。 六、方差分析 使用条件:各样本须是相互独立的随机样本;各样本来自正态分布总体;各总体方差相等。 分类1、单因素方差分析:一项试验只有一个影响因素,或者存在多个影响因素时, 只分析一个因素与响应变量的关系2、多因素有交互方差分析:一顼实验有多个影响

大数据与统计学分析方法比较

大数据与统计学分析方法比较 基于理念分析和比较研究方法,对大数据的分析方法和传统统计学分析方法的关联性和差异进行了对比分析,从方法的基本思想、量化形式、数据来源、分析范式、分析方法、分析视角等角度揭示了两种社会科学分析方法存在的联系与差异。 标签: 大数据;统计学;研究方法 F27 随着信息技术的日益发展与普及,信息以及数据在社会经济发展过程中发挥的作用越来越重要。现如今,“大数据”时代已经来临,于是如何更有效地利用数据快速做出科学决策也已成为众多企业甚至是国家所共同关注的焦点问题。在数据处理和分析方法方面,《统计学》以及在其基础上发展而来的实证统计方法是当前的主流,这些方法可以帮助数据持有者从大量的数据中挖掘有价值的信息,并为其相关决策提供理论支撑和方法支持。然而,传统的实证统计方法在最新出现的大数据情境下,却呈现出了诸多缺陷,例如传统数据收集方法无法实现大规模(甚至是总体)数据的收集,传统统计方法和分析软件无法处理大规模数据,等等。于是,在将传统统计学方法应用于最新的大数据情境和问题之前,需要首先明确大数据所要求的处理方法与传统的统计学处理方法存在哪些关联和区别,然后才能够决定是否可以应用既有统计学理论和方法来处理某些大数据问题。 1大数据的界定 根据一位美国学者的研究,大数据可以被定义为:it means data that’s too big,too fast,or too hard for existing tools to process。也就是说,该学者认为:在关于大数据的所有定义中,他倾向于将之定义为那类“太大”、“太快”,或现存工具“太难”处理的数据。一般而言,大数据的特征可以概括为四个V:一是量大(V olume);二是流动性大(Velocity),典型的如微博;三是种类多(Variety),多样性,有结构化数据,也有半结构化和非结构化数据;四是价值大(Value),这些大规模数据可以为持有企业或者组织创造出巨大的商业或社会价值。 Victor在其最新著作《大数据时代——生活、工作与思维的大变革》中指出,大数据时代,思维方式要发生3个变革:第一,要分析与事物相关的所有数据,而不是依靠分析少量数据样本;要总体,不要样本。第二,要乐于接受数据的纷繁复杂,而不再追求精确性。第三,不再探求难以捉摸的因果关系,应该更加注重相关关系。这些变革反映出了大数据处理方式与传统统计学分析方法的很多关联以及主要不同。因此,下面我们分别针对两者的联系和区别进行讨论。

大数据统计分析

大数据统计分析 随着经济社会日新月异的发展进步,科技把我们带入了一个全新的时代,麦肯锡称:“数据,已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域,成为重要的生产因素。”“大数据”时代已经降临,在商业、经济及其他领域中,决策将日益基于数据和分析而作出,而并非基于经验和直觉。这给统计工作打开了一片新天地,统计数据将更加准确、完整、及时,统计产品将更加丰富、细化、管用。 文章主要围绕大数据对统计学工作和政府统计产生的影响为研究对象,对充分利用大数据资源、技术进行统计分析探究。 在这个大数据时代,随着时间的推移,人们将越来越多的意识到数据对各个行业的重要性。其实,这对统计工作、政府统计也是一场模式革命。要扩大数据获取来源,通过云计算对海量大数据进行比对、分析,理解附含的信息,筛选有用的信息,找到信息的联系,针对经济发展新常态进行深入分析,为五大发展理念的贯彻落实提供统计分析动力和决策依据。 当前统计研究者更为关注,怎样将企业、基层、部门的海量数据进行全面的无缝对接、汇总加工,怎样通过大数据、云计算、物联网为统计工作整合资源、汇聚合力,怎样让信息技术为统计流程改造和统计数据生产更好服务。

一、大数据的概念和意义 大数据(big data),指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息,而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理,通过“加工”实现数据的“增值”。所以大数据分析常和云计算联系到一起。 二、大数据对经济发展和政府统计的影响 (一)大数据对经济统计的影响 大数据实际上对经济统计带来了非常大的影响,极大地改变了统计数据收集方式、统计方法和统计生产过程,也是一种对传统因果关系论证做法的革命和创新。 第一,在数据收集方式方面,传统方法更多是依靠全面报表、大型普查、抽样调查、典型调查、重点调查等方法,但是仅仅依赖这些方法显然无法跟上信息技术发展的步伐,有必要结合大数据应用进一步完善和改进统计方法。

市场调查中常用的数据分析方法和手段

第四编 市场调查中的数据分析 第十五章 市场调查数据的录入与整理 第一节 调查问卷的回收与编辑 数据资料的处理过程是从回收第一份问卷开 始的。按照事先调查方案的计划,尽量确保每份问 卷都是有效问卷(所谓“有效”问卷,指的是在调 查过程中按照正确的方式执行完成的问卷)。问卷 回收以后,督导员必须按照调查的要求,仔细的检 查问卷。检查问卷的目的在于将有错误填写,或者是挑出不完整或不规范的问卷,保证数据的准确性。所谓错误填写即出现了那些不合逻辑或根本不可能的结果,通过对调查员的复核,可以检查出哪些调查员没有按照调查的要求去访问,那么,该调查员完成的问卷可能存在很多问题。还有可能出现漏答了某些必须回答的问题,比如被访者的人口特征等基本情况,造成问卷回答不完整。 鉴于这些情况,不管是由于调查员造成的还是被访者的原因,通常有两种方式进行补救:对于出现漏答的问卷,通常要求调查员对受访者进行重访,以补充未答的问题;如果不便于重访或重访后的问卷还有问题,数目不是很多,可以当作缺失值计。如果数量非常大,这份问卷就只能当作废卷处理,并且按照被访对象的抽样条件, 补作相关的样本。 问卷检查

问卷的检查一般是指对回收问卷的完整性和访问质量的检查,目的是要确定哪些问卷可以接受,哪些问卷要作废。检查的要点包括:(1)规定详细的检查规则,一份问卷哪些问题是必须填写完整的,哪些问题出现缺失时可以容忍等,使督导员明确检查问卷的每一项流程。 (2)对于每份调查员交回来的问卷必须彻底地检查,以确认调查员或者被访者是否按照相关的要求完成了访问,并且完整的记录在问卷恰当的位置。 (3)应该将问卷分成三种类型,一种是完成的问卷,一种是作废的问卷,第三种是有问题的问卷,但是通过追访还可以利用的问卷。 (4)如果抽样中有配额的要求,那么应将完成的问卷中的配额指标进行统计分析,确定问卷是否完成配额的要求,以便及时的补充不足的样本。 (5)通常有下面的情况的问卷是不能接受的:所回收的问卷明显不完整,缺了一页或者多页;问卷中有很多内容没有填答;问卷的模式说明调查员(被访者)没有理解或者遵循访问指南回答等;问卷的答案几乎没有什么变化,如在态度的选项上全部选择第x项的情况;问卷的被访者不符合抽样要求;问卷的回收日期超过了的访问的时限等。

常用数据分析方法

常用数据分析方法 常用数据分析方法:聚类分析、因子分析、相关分析、对应分析、回归分析、方差分析;问卷调查常用数据分析方法:描述性统计分析、探索性因素分析、Cronbach’a信度系数分析、结构方程模型分析(structural equations modeling) 。 数据分析常用的图表方法:柏拉图(排列图)、直方图(Histogram)、散点图(scatter diagram)、鱼骨图(Ishikawa)、FMEA、点图、柱状图、雷达图、趋势图。 数据分析统计工具:SPSS、minitab、JMP。 常用数据分析方法: 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,可分为一元回归分析和多元回归分析;按照自变量和因变量之间的关系类型,可分为线性回归分析和非线性回归分析。 6、方差分析(ANOVA/Analysis of Variance) 又称“变异数分析”或“F检验”,是R.A.Fisher发明的,用于两个及两个以上样本均数差

第二章统计数据收集与整理

第二章统计数据的收集与整理 一、单项选择题 1.重点调查与抽样调查相比,两者的不同点在于()。 A、调查组织形式 B、调查方法 C、选择调查单位的方法 D、调查对象 2.直方图一般可用来表示()。 A、累积次数的分布 B、次数分布的特征 C、变量之间的函数关系 D、数据之间的相关性 3.如果所有标志值的次数都增加一倍,而标志值不变,则算术平均数()。 A、增加 B、减少 C、不变 D、无法确定 4.要了解南京市居民家庭的收支情况,最适合的调查方式是()。 A、普查 B、重点调查 C、抽样调查 D、典型调查 的组中值为() 6.在比较两组数据的离散程度时,不能直接比较两者的方差,因为这两组数据的()。 A、标准差不同 B、方差不同 C、数据个数不同 D、计量单位不同 7.在数据集中趋势的测度中,不受极端值影响的测度是()。 A、众数 B、几何平均数 C、调和平均数 D、算术平均数 8.某公司将员工分为老、中、青三类,然后根据对各个员工情况的分析,从三类员工中按比例选出若干名员工为代表,调查他们的文化支出金额,再推算出全公司员工文化活动年支出金额的近似值,此为()。 A、典型调查 B、重点调查 C、抽样调查 D、普查 9.将不同地区、部门、单位之间同类指标进行对比所得的综合指标称为()。 A、动态相对指标 B、结构相对指标 C、比例相对指标 D、比较相对指标 10.有12 名工人看管机器台数资料如下:2、5、4、4、3、3、4、3、4、4、2、2,按以上资料编制分配数列,应采用()。 A、单项分组 B、等距分组 C、不等距分组 D、以上几种分组均可 11、表示股票价格的K线图属于()种统计图。 A、折线图 B、柱形图 C、条形图 D、箱形图 12、下列收集统计资料的方法不属于直接收集法的是() A、抽样调查 B、统计报表制度 C、普查 D、通过网络 13、下列数据属于连续型数据的是()

常见的9种大数据分析方法

常见的9种大数据分析方法 数据分析是从数据中提取有价值信息的过程,过程中需要对数据进行各种处理和归类,只有掌握了正确的数据分类方法和数据处理模式,才能起到事半功倍的效果,以下是数据分析员必备的9种数据分析思维模式: 1. 分类 分类是一种基本的数据分析方式,数据根据其特点,可将数据对象划分为不同的部分和类型,再进一步分析,能够进一步挖掘事物的本质。 2. 回归 回归是一种运用广泛的统计分析方法,可以通过规定因变量和自变量来确定变量之间的因果关系,建立回归模型,并根据实测数据来求解模型的各参数,然后评价回归模型是否能够很好的拟合实测数据,如果能够很好的拟合,则可以根据自变量作进一步预测。 3. 聚类 聚类是根据数据的内在性质将数据分成一些聚合类,每一聚合类中的元素尽可能具有相同的特性,不同聚合类之间的特性差别尽可能大的一种分类方式,其与分类分析不同,所划分的类是未知的,因此,聚类分析也称为无指导或无监督的学习。 数据聚类是对于静态数据分析的一门技术,在许多领域受到广泛应用,包括机器学习,数据挖掘,模式识别,图像分析以及生物信息。 4. 相似匹配 相似匹配是通过一定的方法,来计算两个数据的相似程度,相似程度通常会

用一个是百分比来衡量。相似匹配算法被用在很多不同的计算场景,如数据清洗、用户输入纠错、推荐统计、剽窃检测系统、自动评分系统、网页搜索和DNA序列匹配等领域。 5. 频繁项集 频繁项集是指事例中频繁出现的项的集合,如啤酒和尿不湿,Apriori算法是一种挖掘关联规则的频繁项集算法,其核心思想是通过候选集生成和情节的向下封闭检测两个阶段来挖掘频繁项集,目前已被广泛的应用在商业、网络安全等领域。 6. 统计描述 统计描述是根据数据的特点,用一定的统计指标和指标体系,表明数据所反馈的信息,是对数据分析的基础处理工作,主要方法包括:平均指标和变异指标的计算、资料分布形态的图形表现等。 7. 链接预测 链接预测是一种预测数据之间本应存有的关系的一种方法,链接预测可分为基于节点属性的预测和基于网络结构的预测,基于节点之间属性的链接预测包括分析节点资审的属性和节点之间属性的关系等信息,利用节点信息知识集和节点相似度等方法得到节点之间隐藏的关系。与基于节点属性的链接预测相比,网络结构数据更容易获得。复杂网络领域一个主要的观点表明,网络中的个体的特质没有个体间的关系重要。因此基于网络结构的链接预测受到越来越多的关注。 8. 数据压缩 数据压缩是指在不丢失有用信息的前提下,缩减数据量以减少存储空间,提高其传输、存储和处理效率,或按照一定的算法对数据进行重新组织,减少数据

数据统计分析方法

数据统计分析方法 QC旧七种工具 排列图,因果图,散布图,直方图,控制图,检查表与分层法 QC新七种工具(略) 关联图,KJ法,系统图法,矩阵图法,矩阵数据解析法,过程决策程序图法(PDPC)和箭头图法。 数据统计分析方法-排列图 数据统计分析方法-排列图 排列图是由两个纵坐标,一个横坐标,若干个按高低顺序依次排列的长方形和一条累计百分比折线所组成的,为寻找主要问题或主要原因所使用的图。 例 1: 排列图的优点 排列图有以下优点: 直观,明了--全世界品质管理界通用 用数据说明问题--说服力强 用途广泛:品质管理 / 人员管理 / 治安管理 排列图的作图步骤 收集数据(某时间) 作缺陷项目统计表 绘制排列图 画横坐标(标出项目的等分刻度) 画左纵坐标(表示频数) 画直方图形(按每项的频数画) 画右纵坐标(表示累计百分比) 定点表数,写字 数据统计分析方法-因果图 何谓因果图: 对于结果(特性)与原因(要因)间或所期望之效果(特性)与对策的关系,以箭头连接,详细分析原因或对策的一种图形称为因果图。 因果图为日本品管权威学者石川馨博士于1952年所发明,故又称为石川图,又因其形状似鱼骨,故也可称其为鱼骨图,或特性要因图 作因果图的原则 采取由原因到结果的格式 通常从‘人,机,料,法,环’这五方面找原因 ‘4M1E’, Man, Machine, Material, Method, Environment 通常分三个层次:主干线、支干线、分支线 尽可能把所有的原因全部找出来列上 对少数的主要原因标上特殊的标志 写上绘制的日期、作者、有关说明等 作因果图应注意的事项 问题(结果)应单一、具体,表述规范 最后细分出来的原因应是具体的,以便采取措施; 在寻找和分析原因时,要集思广益,力求准确和无遗漏 可召开诸葛亮会,采用头脑风暴法 层次要清,因果关系不可颠倒

常用的数理统计及数据处理方法分析

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。

大数据常见的9种数据分析手段

大数据常见的9种数据分析手段 大数据常见的9种数据分析手段数据分析是从数据中提取有价值信息的过程,过程中需要对数据进行各种处理和归类,只有掌握了正确的数据分类方法和数据处理模式,才能起到事半功倍的效果,以下是数据分析员必备的9种数据分析思维模式:1. 分类分类是一种基本的数据分析方式,数据根据其特点,可将数据对象划分为不同的部分和类型,再进一步分析,能够进一步挖掘事物的本质。2. 回归回归是一种运用广泛的统计分析方法,可以通过规定因变量和自变量来确定变量之间的因果关系,建立回归模型,并根据实测数据来求解模型的各参数,然后评价回归模型是否能够很好的拟合实测数据,如果能够很好的拟合,则可以根据自变量作进一步预测。3. 聚类聚类是根据数据的内在性质将数据分成一些聚合类,每一聚合类中的元素尽可能具有相同的特性,不同聚合类之间的特性差别尽可能大的一种分类方式,其与分类分析不同,所划分的类是未知的,因此,聚类分析也称为无指导或无监督的学习。数据聚类是对于静态数据分析的一门技术,在许多领域受到广泛应用,包括机器学习,数据挖掘,模式识别,图像分析以及生物信息。4. 相似匹配相似匹配是通过一定的方法,来计算两个数据的相似程度,相似程度通常会用一个是百分比来衡量。相似匹配算法被用在很多

不同的计算场景,如数据清洗、用户输入纠错、推荐统计、剽窃检测系统、自动评分系统、网页搜索和DNA序列匹配等领域。5. 频繁项集频繁项集是指事例中频繁出现的项的集合,如啤酒和尿不湿,Apriori算法是一种挖掘关联规则的频繁项集算法,其核心思想是通过候选集生成和情节的向下封闭检测两个阶段来挖掘频繁项集,目前已被广泛的应用在商业、网络安全等领域。6. 统计描述统计描述是根据数据的特点,用一定的统计指标和指标体系,表明数据所反馈的信息,是对数据分析的基础处理工作,主要方法包括:平均指标和变异指标的计算、资料分布形态的图形表现等。7. 链接预测链接预测是一种预测数据之间本应存有的关系的一种方法,链接预测可分为基于节点属性的预测和基于网络结构的预测,基于节点之间属性的链接预测包括分析节点资审的属性和节点之间属性的关系等信息,利用节点信息知识集和节点相似度等方法得到节点之间隐藏的关系。与基于节点属性的链接预测相比,网络结构数据更容易获得。复杂网络领域一个主要的观点表明,网络中的个体的特质没有个体间的关系重要。因此基于网络结构的链接预测受到越来越多的关注。 8. 数据压缩数据压缩是指在不丢失有用信息的前提下,缩减数据量以减少存储空间,提高其传输、存储和处理效率,或按照一定的算法对数据进行重新组织,减少数据的冗余和存储的空间的一种技术方法。数据压缩分为有损压缩和无损压

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