数据分析课程设计论文
基于K-均值的Iris数据聚类分析
姓名谢稳
学号 1411010122
班级信科 14-1
成绩 _________________
基于K-均值的Iris数据聚类分析
姓名:谢稳
信息与计算科学14-1班
摘要数据挖掘在当今大数据新起的时代是一项必须掌握的技能，聚类分析是数据挖掘技术中一项重要的研究课题，在很多领域都有具有广泛的应用，如模式识别、数据分析等。聚类分析的目的是将数据对象分成若干个类或簇，使得在同一个簇中的对象之间具有较高的相似度，而不同簇中的对象之间相似度较低［5］。通过聚类分析，人们能够识别出数据分布密集和稀疏的区域，发现全局的分布模式以及数据属性之间一些意想不到的相互关系。本文对R.A.Fisher 在1936 年发表的Iris 数据进行数据挖掘，使用聚类分析中的K-Means对该问题进行进一步分析研究。实验证明两种方法都是适合的解决此类问题的。
关键词Iris数据；聚类分析；K-均值聚类.
0前言
本文对聚类分析的原理进行阐述，并聚类分析中的谱系聚类法和K-means对R.A.Fisher 的Iris 数据进行了数据分析，得到了几乎相同的结论，数据量太少，回带误差大约是20%。
1数据分析预处理
1.1 数据来源
分析的数据来自R.A.Fisher 在1936 年发表的Iris 数据（见附录B表B.1），据表可知前50个数据为牵牛一类，再50个数据为杂色一类，后50个数据为锦葵一类。将数据样本X变量放入matlab变量名X,,保存为matlab的huaban.mat文件。
1.2 数据分析
采用谱系聚类分析方法和K-means聚类法解决例如Iris类的分类等问题。
2聚类分析
2.1聚类的概述
聚类分析是研究对样品或指标进行分类的一种多元统计方法，是依据研究对象的个体的特征进行分类的方法；聚类分析把分类对象按一定规则分成若干类，这些类非事先指定的，而是根据数据特征确定的。在同一类中这些对象在某种意义上趋向于彼此相似，而在不同类中趋向于不相似；职能是建立一种能按照样品或变量的相似程度进行分类的方法。聚类准则为“亲者相聚，疏者相分”。
2.2 分类
2.2.1 R型聚类分析
R型聚类分析是对变量（指标）的分类，其主要作用：不但可以了解个别变量之间的亲疏程
度，而且可以了解各个变量组合之间的亲疏程度。
2.2.2 Q 型聚类分析
Q 型聚类分析是对样品的分类，其主要作用：可以综合利用多个变量的信息对样本进行分析；分类结果直观，聚类谱系图清楚地表现数值分类结果；所得结果比传统分类方法更细致、全面、合理。其常用的统计量是距离。常用的聚类方法为谱系聚类法等。
2.3谱系聚类法 2.
3.1概念
谱系聚类法是目前应用较为广泛的一种聚类法。谱系聚类是根据生物分类学的思想对研究对象进行分类的方法。在生物分类学中，分类的单位是：门、纲、目、科、属、种。其中种是分类的基本单位，分类单位越小，它所包含的生物就越少，生物之间的共同特征就越多。利用这种思想，谱系聚类首先将各样品自成一类，然后把最相似（距离最近或相似系数最大）的样品聚为小类，再将已聚合的小类按各类之间的相似性（用类间距离度量）进行再聚合，随着相似性的减弱，最后将一切子类都聚为一大类，从而得到一个按相似性大小聚结起来的一个谱系图。
2.3.2 选择距离(参考文献[1] p209页)
在使用系统聚类法进行聚类的过程中， 尤其是Q 型聚类是建立在样品之间距离矩阵的基础上的，通常需要对原始数据进行参考点的建立和去量纲化的处理，然后求出样 品距离矩阵D ，我们采用比较广泛的闵可夫斯基（Minkowski ）距离：
1
1
d (|x -x |)
p m
p
ij ik jk k ==∑
当p=2时
12
1
d (|x -x |)
p m
ij ik jk k ==∑
即为欧几里得CEuclidean ）距离。 然后进行类的搜索、合并于距离矩阵的 更新涉及类间距离的计算，需要事先计算类 与类之间的距离。依据类问距离不同的计算 方法，我们可以把系统聚类法分为最短距离 法、最长距离法、重心法、离差平方和法(ward ）等。
设Gp ,Gq 为前一轮操作中形成的某两个聚类，在本轮操作中归聚为新类
Gr =Gp ?Gq 则新类Gr 与前一轮操作中形成吨，Gq 之外的任意一类 G ，的距离递推公式如下：
最短距离法
,d min(),rl pl dql d =其中l ≠ p,q.
最长距离法
,d min(),rl pl dql d =其中l ≠ p,q.
中间距离法
2222lq pq 11d +,22rl pl d d d β=
+ -1
04
β≤≤. 中心距离法
2
2
2
2lq pq
n n n n d +
,p q p q rl pl r
r
r r
d
d
d
n n n n =
+
其中，
n p
和
r n 分别为G p 和G r 包含的聚类对象个数，r n =n p +n q .
Ward 法
2
2
2l l 2lq pq l
l
l
n +n n +n n d +
,++n +n p q l
rl pl r r r d
d
d n n n n =
-
注意，Ward 法要求初始距离矩阵采用欧式距离公式计算各个对象的距离。
2.4得到闵可夫斯基（Minkowski ）距离谱系聚类法函数（见附录A.1）
（1）pdist 创建聚类对象的Minkowski 距离矩阵。 （2）squarform 拉直矩阵D 。
（3）linkage 用D 或其拉直矩阵创建信息矩阵G ，默认的类间距离为最短距离法。 （4）dendrogram 创建G 的谱系聚类图。 （5）cluster 创建G 的指定个数类。
2.5画谱系聚类图（见图2.1）
图2.1Iris 花瓣数据谱系聚类图
2.6 得出分类
由图2.1得出Iris 花瓣数据截断处可选择d=1,d=0.8,d=0.666对应的分类个数为2,3,5类。
2.7 cluster 创建G 的指定个数类。（matlab 程序见A.3） 2.7.1 分3类图（见图2.2）
图2.2谱系聚类分析分为三类图
2.8 结论
由图2.2将数据谱系聚类分析分为三类图可知，将数据分为3类不太恰当，应该两类或者5类更合适，不过也有可能是我们选择的距离有问题。下面K-means 我们将更改距离。
3 k-均值聚类 3.1 K-Means 算法思想
1967 年Macqueen 提出了K-means 算法[4]，基本思想是把数据集中的数据点随机生成k 组，把每组的均值作为中心点。重新计算每个数据点与各组的中心点的相似性，根据数据点相似性的度量准则，把每个数据点重新分组，计算每组新的均值作为中心点。不断重复上述过程，直到中心点的均值收敛，停止迭代过程。K-means 算法是一种比较快速的聚类方法，时间复杂度为O ( nkt )，其中n 是数据点的数目，k 是分组数目，t 是迭代次数。K-means 算法也存在不足，最大问题要指定分组数目并且在运行过程中容易导致局部最优。
3.1.1 K-均值算法
K-均值算法是一种已知聚类个数的“无监督学习”算法。首先指定表示聚类个数的K 值，然后对数据集聚类，算法结束时用K 个聚类中心表示聚类结果。对于设定的目标准则函数，通过向目标准则函数值减小的方向进行迭代更新，目标准则函数值达到极小值时算法结束，得到较优的聚类结果。设数据集为
{}
1
|i d
i i X x x R ==∈，
K 个距离中心为V1,V2,..,Vk 。令C (1,2,...,)j j k =表示K 个聚类的类别，则：
1
V ||i
i x C i x C ∈=
∑(1) 定义目标准则函数为：
()||
11
SSE=,i C k
j i i j d x V ==∑∑（2）
其中|Ci |表示Ci 类包含样本的个数，使用欧式距离
()
d ,i j x x =3）
度量样本间的相似性。欧式距离适用于类内数据对象符合超球形分布的情况，目标准则
函数SSE 表示为每个数据对象到相应聚类中心距离的平方和，即聚类均方误差的最小值。
3.1.2 K-均值算法的流程如下：
（1）随机选取K 个初始聚类中心V1,V2,...,Vk ；
（2）按照最小距离原则，对数据集聚类，确定每个样本的类属关系； （3）使用公式（1）更新K 个簇的中心；
（4）重复执行（2）到（4），直到目标准则函数收敛或聚类中心稳定。
显然，初始聚类中心对K-均值算法产生很大的影响，簇集中易存在平均误差较大的簇，聚类结果仅能收敛到局部最优。即使选取不同的初始聚类中心执行多次K-均值算法，也只是在庞大的初值空间里进行简单的搜索，聚类结果很难达到全局最优。当数据集中存在较多噪音或孤立点时，已有的初始聚类中心优化方法很难发现合适的初始聚类中心。
3.2复合相关系数的计算（计算过程见附录A.4）
分别记最短、最长、类平均、重心、离差平方和距离为G1、G2、G3、G4、G5，相对应的复合相关系数分别记为R1、R2、R3、R4、R5，以欧式距离为样本间距离计算得到表3-1
表3-1复合相关系数
R1 R2 R3 R4 R5 0.8639 0.7276 0.8768 0.8770 0.8728
由表2可知以重心距离进行聚类分析效果应该最为理想
3.3 聚类结果（见图3.1）
以重心距离为类间距离进行谱系聚类分析得到（matlab 程序参考附录A.1-4）
图3.1谱系聚类图3.4谱系聚类结果（见图3.2）
图3.2谱系聚类结果
3.4K-Means聚类结果（见图3.3）
图3.3K-Means聚类结果
3.5分析结果
由图3.2结果可得第1类有36个样本，第2类有64个样本，第3类有50个样本，由图3.3可知第1类有62个样本，第2类有49个样本，第3类有39个样本两种方法基本得到的结论基本一致，不过都不太理想。这可能是数据量太小了的原因。大数据时代，需要大量的数据。
参考文献
[1] 包研科.数据分析教程.北京：清华大学出版社，2011
[2] 曾繁慧.数值分析.徐州：中国矿业大学出版社，2009
[3] 袁方，周志勇，宋鑫．初始聚类中心优化的K-means算发 [J] .计算机工程，2007,33（3）：65-66
[4] MacQueen, James. " Some methods for classification andanalysis of multivariate observations." Proceedings of thefifth Berkeley symposium on mathematical statistics andprobability. Vol. 1. No. 281-297. 1967．
[5] 余立强．LAMP 架构搭建与网站运行实例［J］．网络与信息，2011（8）：50－52
[6] 吴夙慧，成颖，郑彦宁，潘云涛. K-means 算法研究综述[J] . 现代图书情报技术, 2011, (5)： 28-35.
附录
A.1谱系聚类法函数
function f = test4()
load huaban.mat
D = pdist(X,'minkowski');
G = linkage(D);
dendrogram(G);
T=cluster(G,3)
A.2 自编k-means聚类分析xwKmeans.m函数
function [cid,nr,centers] = xwKmeans(x,k,nc)
% [CID,NR,CENTERS] = CSKMEANS(X,K,NC) Performs K-means
% X输入聚合数据
% K通过观察得到的经验分组数据
% 每行一个观测，NC为聚类指数，来源于初始的聚类中心值，默认情况下为随机的观测
% 输出: IDX为最终分类
% nr为每个每个聚合的中心值
% CENTERS is a matrix, where each row
% corresponds to a cluster center.
[n,d] = size(x);
if nargin < 3
ind = ceil(n*rand(1,k));
nc = x(ind,:) + randn(k,d);
end
cid = zeros(1,n);
oldcid = ones(1,n);
nr = zeros(1,k);
maxiter = 100;
iter = 1;
while ~isequal(cid,oldcid) & iter < maxiter
for i = 1:n
dist = sum((repmat(x(i,:),k,1)-nc).^2,2);
[m,ind] = min(dist);
cid(i) = ind;
end
for i = 1:k
ind = find(cid==i);
nc(i,:) = mean(x(ind,:));
nr(i) = length(ind);
end
iter = iter + 1;
end
maxiter = 2;
iter = 1;
move = 1;
while iter < maxiter & move ~= 0
move = 0;
for i = 1:n
% 找到与所有聚合的距离
dist = sum((repmat(x(i,:),k,1)-nc).^2,2);
r = cid(i);
dadj = nr./(nr+1).*dist';
[m,ind] = min(dadj); %最小的就是聚合的分类
if ind ~= r
cid(i) = ind;
ic = find(cid == ind);
nc(ind,:) = mean(x(ic,:));
move = 1;
end
end
iter = iter+1;
end
centers = nc;
if move == 0
disp('初始化聚类后没有点移动')
else
disp('初始化后开始进行聚合分类')
end
cid =cid';
A.3 k-means聚类分析分类图matlab的main.m函数
function f = main (X,k)
[n,d] = size(X);
bn=round(n/k*rand);%第一个随机数在前1/K的范围内
%；表示按列显示，都好表示按行显示
%初始聚类中心
%X(bn,:) 选择某一行数据作为聚类中心，其列值为全部
%X数据源，k聚类数目，nc表示k个初始化聚类中心
%cid表示每个数据属于哪一类，nr表示每一类的个数，centers表示聚类中心[cid,nr,centers] = xwKmeans(X,k)
for i=1:150
if cid(i)==1
plot(X(i,1),X(i,2),'r*') % 显示第一类
hold on
else
if cid(i)==2,
plot(X(i,1),X(i,2),'b*')%显示第二类
plot(X(i,2),'b*') % 显示第一类
hold on
else
if cid(i)==3,
plot(X(i,1),X(i,2),'g*') %显示第三类
% plot(X(i,2),'g*')% 显示第一类
hold on
else
if cid(i)==4,
plot(X(i,1),X(i,2),'k*') %显示第四类
% plot(X(i,2),'k*') % 显示第一类
hold on
end
end
end
end
end
text(7.5,3.5,'第一类');
text(5,4,'第二类');
text(5.5,2.5,'第三类');
text(-1,-1,'第四类');
A.4相关系数matllab指令
d=pdist(x);
G1=linkage(d);
G2=linkage(d,’complete’);
G3=linkage(d,’centroid’);
G4=linkage(d,’average’);
G5=linkage(d,’ward’);
R1=cophenet(G1,d);
R2=cophenet(G2,d);
R3=cophenet(G3,d);
R4=cophenet(G4,d);
R5=cophenet(G5,d);
B.1:R.A.Fisher 在1936 年发表的Iris 数据
表B.1Iris 数据
样本号萼片长萼片宽花瓣长花瓣宽种类
1 5.1 3.5 1.4 0.
2 牵牛
2 4.9
3 1.
4 0.2 牵牛
4 4.6 3.1 1.
5 0.2 牵牛
5 5 3.
6 1.4 0.2 牵牛
6 5.4 3.9 1.
7 0.4 牵牛
7 4.6 3.4 1.4 0.3 牵牛
8 5 3.4 1.5 0.2 牵牛
9 4.4 2.9 1.4 0.2 牵牛
10 4.9 3.1 1.5 0.1 牵牛
11 5.4 3.7 1.5 0.2 牵牛
12 4.8 3.4 1.6 0.2 牵牛
13 4.8 3 1.4 0.1 牵牛
14 4.3 3 1.1 0.1 牵牛
15 5.8 4 1.2 0.2 牵牛
16 5.7 4.4 1.5 0.4 牵牛
17 5.4 3.9 1.3 0.4 牵牛
18 5.1 3.5 1.4 0.3 牵牛
19 5.7 3.8 1.7 0.3 牵牛
20 5.1 3.8 1.5 0.3 牵牛
21 5.4 3.4 1.7 0.2 牵牛
22 5.1 3.7 1.5 0.4 牵牛
23 4.6 3.6 1 0.2 牵牛
24 5.1 3.3 1.7 0.5 牵牛
25 4.8 3.4 1.9 0.2 牵牛
26 5 3 1.6 0.2 牵牛
27 5 3.4 1.6 0.4 牵牛
28 5.2 3.5 1.5 0.2 牵牛
29 5.2 3.4 1.4 0.2 牵牛
30 4.7 3.2 1.6 0.2 牵牛
31 4.8 3.1 1.6 0.2 牵牛
32 5.4 3.4 1.5 0.4 牵牛
33 5.2 4.1 1.5 0.1 牵牛
34 5.5 4.2 1.4 0.2 牵牛
35 4.9 3.1 1.5 0.2 牵牛
36 5 3.2 1.2 0.2 牵牛
37 5.5 3.5 1.3 0.2 牵牛
38 4.9 3.6 1.4 0.1 牵牛
39 4.4 3 1.3 0.2 牵牛
40 5.1 3.4 1.5 0.2 牵牛
41 5 3.5 1.3 0.3 牵牛
42 4.5 2.3 1.3 0.3 牵牛
43 4.4 3.2 1.3 0.2 牵牛
44 5 3.5 1.6 0.6 牵牛
45 5.1 3.8 1.9 0.4 牵牛
46 4.8 3 1.4 0.3 牵牛
48 4.6 3.2 1.4 0.2 牵牛
49 5.3 3.7 1.5 0.2 牵牛
50 5 3.3 1.4 0.2 牵牛
51 7 3.2 4.7 1.4 杂色
52 6.4 3.2 4.5 1.5 杂色
53 6.9 3.1 4.9 1.5 杂色
54 5.5 2.3 4 1.3 杂色
55 6.5 2.8 4.6 1.5 杂色
56 5.7 2.8 4.5 1.3 杂色
57 6.3 3.3 4.7 1.6 杂色
58 4.9 2.4 3.3 1 杂色
59 6.6 2.9 4.6 1.3 杂色
60 5.2 2.7 3.9 1.4 杂色
61 5 2 3.5 1 杂色
62 5.9 3 4.2 1.5 杂色
63 6 2.2 4 1 杂色
64 6.1 2.9 4.7 1.4 杂色
65 5.6 2.9 3.6 1.3 杂色
66 6.7 3.1 4.4 1.4 杂色
67 5.6 3 4.5 1.5 杂色
68 5.8 2.7 4.1 1 杂色
69 6.2 2.2 4.5 1.5 杂色
70 5.6 2.5 3.9 1.1 杂色
71 5.9 3.2 4.8 1.8 杂色
72 6.1 2.8 4 1.3 杂色
73 6.3 2.5 4.9 1.5 杂色
74 6.1 2.8 4.7 1.2 杂色
75 6.4 2.9 4.3 1.3 杂色
76 6.6 3 4.4 1.4 杂色
77 6.8 2.8 4.8 1.4 杂色
78 6.7 3 5 1.7 杂色
79 6 2.9 4.5 1.5 杂色
80 5.7 2.6 3.5 1 杂色
81 5.5 2.4 3.8 1.1 杂色
82 5.5 2.4 3.7 1 杂色
83 5.8 2.7 3.9 1.2 杂色
84 6 2.7 5.1 1.6 杂色
85 5.4 3 4.5 1.5 杂色
86 6 3.4 4.5 1.6 杂色
87 6.7 3.1 4.7 1.5 杂色
88 6.3 2.3 4.4 1.3 杂色
89 5.6 3 4.1 1.3 杂色
90 5.5 2.5 4 1.3 杂色
91 5.5 2.6 4.4 1.2 杂色
92 6.1 3 4.6 1.4 杂色
93 5.8 2.6 4 1.2 杂色
94 5 2.3 3.3 1 杂色
95 5.6 2.7 4.2 1.3 杂色
96 5.7 3 4.2 1.2 杂色
97 5.7 2.9 4.2 1.3 杂色
98 6.2 2.9 4.3 1.3 杂色
99 5.1 2.5 3 1.1 杂色100 5.7 2.8 4.1 1.3 杂色101 6.3 3.3 6 2.5 锦葵102 5.8 2.7 5.1 1.9 锦葵103 7.1 3 5.9 2.1 锦葵104 6.3 2.9 5.6 1.8 锦葵105 6.5 3 5.8 2.2 锦葵106 7.6 3 6.6 2.1 锦葵107 4.9 2.5 4.5 1.7 锦葵108 7.3 2.9 6.3 1.8 锦葵109 6.7 2.5 5.8 1.8 锦葵110 7.2 3.6 6.1 2.5 锦葵111 6.5 3.2 5.1 2 锦葵112 6.4 2.7 5.3 1.9 锦葵113 6.8 3 5.5 2.1 锦葵114 5.7 2.5 5 2 锦葵115 5.8 2.8 5.1 2.4 锦葵116 6.4 3.2 5.3 2.3 锦葵117 6.5 3 5.5 1.8 锦葵118 7.7 3.8 6.7 2.2 锦葵119 7.7 2.6 6.9 2.3 锦葵120 6 2.2 5 1.5 锦葵121 6.9 3.2 5.7 2.3 锦葵122 5.6 2.8 4.9 2 锦葵123 7.7 2.8 6.7 2 锦葵124 6.3 2.7 4.9 1.8 锦葵125 6.7 3.3 5.7 2.1 锦葵126 7.2 3.2 6 1.8 锦葵127 6.2 2.8 4.8 1.8 锦葵128 6.1 3 4.9 1.8 锦葵129 6.4 2.8 5.6 2.1 锦葵130 7.2 3 5.8 1.6 锦葵131 7.4 2.8 6.1 1.9 锦葵132 7.9 3.8 6.4 2 锦葵133 6.4 2.8 5.6 2.2 锦葵134 6.3 2.8 5.1 1.5 锦葵
135 6.1 2.6 5.6 1.4 锦葵136 7.7 3 6.1 2.3 锦葵137 6.3 3.4 5.6 2.4 锦葵138 6.4 3.1 5.5 1.8 锦葵139 6 3 4.8 1.8 锦葵140 6.9 3.1 5.4 2.1 锦葵141 6.7 3.1 5.6 2.4 锦葵142 6.9 3.1 5.1 2.3 锦葵143 5.8 2.7 5.1 1.9 锦葵144 6.8 3.2 5.9 2.3 锦葵145 6.7 3.3 5.7 2.5 锦葵146 6.7 3 5.2 2.3 锦葵147 6.3 2.5 5 1.9 锦葵148 6.5 3 5.2 2 锦葵149 6.2 3.4 5.4 2.3 锦葵150 5.9 3 5.1 1.8 锦葵
定性数据分析第二章课后答案(供参考)
第二章课后作业 【第1题】 解：由题可知消费者对糖果颜色的偏好情况（即糖果颜色的概率分布），调查者 取500块糖果作为研究对象，则以消费者对糖果颜色的偏好作为依据，500块糖果的颜色分布如下表1.1所示： 表1.1 理论上糖果的各颜色数 由题知r=6，n=500，我们假设这些数据与消费者对糖果颜色的偏好分布是相符，所以我们进行以下假设: 原假设：:0H 类i A 所占的比例为)6,...,1(0==i p p i i 其中i A 为对应的糖果颜色，)6,...,1(0=i p i 已知，16 10=∑=i i p 则2χ检验的计算过程如下表所示： 在这里6=r 。检验的p 值等于自由度为5的2χ变量大于等于18.0567的概率。在Excel 中输入“)5,0567.18(chidist =”，得出对应的p 值为05.00028762.0<<=p ，故拒绝原假设，即这些数据与消费者对糖果颜色的偏好分布不相符。 【第2题】 解：由题可知 ，r=3，n=200，假设顾客对这三种肉食的喜好程度相同，即顾客 选择这三种肉食的概率是相同的。所以我们可以进行以下假设：
原假设 )3,2,1(3 1 :0==i p H i 则2χ检验的计算过程如下表所示： 在这里3=r 。检验的p 值等于自由度为2的2χ变量大于等于15.72921的概率。在Excel 中输入“)2,72921.15(chidist =”，得出对应的p 值为 05.00003841.0<<=p ，故拒绝原假设，即认为顾客对这三种肉食的喜好程度是 不相同的。 【第3题】 解：由题可知 ，r=10，n=800，假设学生对这些课程的选择没有倾向性，即选 各门课的人数的比例相同,则十门课程每门课程被选择的概率都相等。所以我们可以进行以下假设： 原假设)10,...,2,1(1.0:0==i p H i 则2χ检验的计算过程如下表所示： 在这里10=r 。检验的p 值等于自由度为9的2χ变量大于等于5.125的概率。在Excel 中输入“)9,125.5(chidist =”，得出对应的p 值为05.0823278349.0>>=p ，
实验设计与数据处理课程论文
浅谈实验设计与数据分析的应用 摘要：本文主要为针对四篇论文做的一个评述性论文，主要围绕实验设计与数据分析这一主旨进行分析，针对论文的实验目标及假设、实验设计方法、实验数据汇报方法、实验结果分析方法等方面指出了作者在设计实验和进行数据分析时的合理与不足之处，并为今后在进行实验设计与数据分析时提供经验和借鉴。 关键词：实验设计；数据分析；评述 Discussion on experimental design and data analysis applications Abstract:This is mainly for a critical review of four papers, mainly around the experimental design and data analysis of this subject for analysis, the experimental targets for paper and assumptions, experimental design, the experimental data reporting methods, analytical methods, experimental results that the author in the design of experiments and data analysis, and shortcomings of the rational, and for the future during the experimental design and data analysis to provide experience and learn. Keywords: experimental design；analysis of experimental data；a critical review 1 引言（Introduction） 实验设计直接影响着实验结果的准确性、可靠性、严密性和代表性，是实验数据的前提，决定着科学研究的成败。在科学研究和工农业生产中．往往要通过实验来寻找所研究对象的变化规律．并通过对规律的研究达到各种实用的目的，比如提高产量、降低消耗等，特别是对新产品的实验，未知的东两很多，要通过大量的实验来摸索工艺条件和配方；另外，随着实验的进行，必然会得到大量的实验数据．要对数据进行分析处理才能找到其中的规律。在这个实践过程中，要想提高效率和降低成本，就必须科学合理的设计安排实验和用科学的手段分析处
金融数据分析师的岗位职责.doc
金融数据分析师的岗位职责 金融数据分析师负责为公司处理客户的相关工作，并协助经理的工作事务。下面是我为您精心整理的金融数据分析师的岗位职责。 金融数据分析师的岗位职责1 职责： 1.定期整理交易数据，向上级领导账户分析结果; 2.按照要求进行技术和基本面规律的分析，进行数据的搜集及整理; 3.严格执行公司各项制度，配合部门领导有关工作; 4.负责为客户提供完善的理财计划及信息咨询; 5.遵守公司的各项管理制度，承办领导交办的其他工作。 要求： 1、对金融经济知识感兴趣，希望踏足金融圈的; 2、有无经验亦可，金融专业以及具有操作经验者优先考虑; 3、有较强的学习能力，公司提供完善免费的交易培训; 4、有求知欲，有集体荣誉感，有上进心，有赚钱的信心和欲望; 5、有冷静的头脑与不被别人影响的判断力，能够坚持己见。 金融数据分析师的岗位职责2 职责： 1、负责为客户提供专业的投资理财、外汇信息分析研究;
2、负责公司外汇业务分析及上市报表管理; 3、负责对外汇行业的信息管理系统进行业务系统分析; 4、负责对外汇进行业务管理和分析，提出优化管理流程的策略或建议; 5、负责跟踪宏观经济发展动态，寻找投资机会; 6、配合销售人员进行市场营销和客户培训。 岗位要求： 1、中专及以上学历，经济、金融等相关专业; 2、具有金融分析投资经验，有分析师执业资格者优先; 3、具有丰富的金融基础理论知识，善于进行行业研究和挖掘; 4、熟悉外汇股票公司决策流程和各个交易管理系统; 5、具有较强的逻辑思维能力、创新和钻研精神; 6、具有很强的文字表达能力和金融分析能力; 7、具有很强的工作责任心和团队精神 金融数据分析师的岗位职责3 职责： 1、协助分析师搜集行业相关信息，为相关需求者提供更准确的信息。 2、协助部门经理完善部门管理制度。 3、协助数据分析师进行演讲讲座，定期为需求者讲解金融二级市场最新趋势，以及对需求者进行交易分析 4、对基本面、技术面进行分析研究，给出行情走势分析和判
计量经济学期末课程论文范文
中国经济增长影响因素实证分析 摘要：改革开放以来，我国的社会主义经济取得了突飞猛进的发展，经济增长速度更是举世瞩目。本文采用经济增长模型和多元线性回归分析方法对1980～2010年中国经济增长因素进行研究，分析了物质资本、劳动力、消费对国内生产总值的影响，建立计量模型，寻求这些变量与中国国民产出的数量关系，进行定量分析，对模型进行检验。 关键词：消费、投资、经济增长、劳动力，实证分析
一、文献综述 （一）经济增长理论 经济增长是指一个国家生产商品和劳务能力的扩大。在实际核算中，常以一国生产的商品和劳务总量的增加来表示，即以国民生产总值和国内生产总值的（GDP）的增长来计算。经济增长是经济学研究的永恒主题。 古典经济增长理论以社会财富的增长为中心，指出生产劳动是财富增长的源泉。现代经济增长理论认为知识、人力资本、技术进步是经济增长的主要因素。 （二）影响因素的分析 从古典增长理论到新增长理论，都重视物质资本和劳动的贡献。物质资本是指经济系统运行中实际投入的资本数量.然而，由于资本服务流量难以测度，在这里我们用全社会固定资产投资总额（亿元）来衡量物质资本。中国拥有全世界近1/4 的人口，为经济增长提供了丰富的劳动力资源。因此本文用总就业人数（万人）来衡量劳动力。居民消费需求也是经济增长的主导因素。 经济增长问题既受各国政府和居民的关注,也是经济学理论研究的一个重要方面。在1978—2008年的31中,我国经济年均增长率高达9.6%,综合国力大大增强,居民收入水平与生活水平不断提高,居民的消费需求的数量和质量有了很大的提高。但是,我国目前仍然面临消费需求不足问题。因此,研究消费需求对经济增长的影响,并对我国消费需求对经济增长的影响程度进行实证分析，可以更好的理解消费对我国经济增长的作用。
数据分析论文
成绩评定表 课程设计任务书
摘要 汇率是在商品交易和货币运动越出国界时产生的，是一国货币价值在国际的又一表现。因为一国货币汇率受制于经济、政治、军事和心理等因素的影响，这些因素彼此之间既相互联系又相互制约，而且在不同时间，各因素产生作用的强度也会出现交替变化，所以很难准确地找出究竟哪些因素影响着一国货币汇率的变化，在开放经济中，汇率是一种重要的资源配置价格。汇率的失衡或错估，不仅会破坏经济的外部平衡，而且会给国内宏观经济稳定和经济可持续增长带来一系列不利影响。 另外，汇率的变化还能对人们的日常生活和企业的生产销售生产较大的影响。所以，对影响汇率的因素进行分析和探讨，对于指导汇率政策的制定、预测汇率变化趋势、优化投资策略，以及研究与汇率有关的生活消费等问题都有重要的应用价值。spss在经济、管理、医学及心理学等方面的研究起着很重要的作用，在我国的国民经济问题中，增加农民收入是我国扩大内需的关键，通过运用SPSS分析方法对我国人民币及其影响因素的相关分析以便能够更好地了解我国的汇率的情况。 关键词：spss;汇率;影响因素;回归
目录 1问题分析 (1) 2数据来源 (1) 3数据定义 (2) 4数据输入 (2) 5变量的标准化处理 (2) 5.1描述性分析选入变量及参数设置 (2) 5.2描述性分析 (2) 5.3描述性分析结果输出 (2) 6.1描述性分析选入变量及参数设置 (3) 6.2线性回归分析 (4) 7进一步的分析和应用 (11) 总结 (14) 参考文献 (14)
汇率影响因素分析 1问题分析 汇率是在商品交易和货币运动越出国界时产生的，是一国货币价值在国际上的又一表现。因为一国货币汇率受制于经济、政治、军事和心理等因素的影响，这些因素彼此之间既相互联系又相互制约，而且在不同时间，各种因素产生作用的强度也会出现交替变化，所以很准确地找出究竟哪些因素影响着一国货币汇率的变化。 在开放经济中，汇率是一种重要的资源配置价格。汇率的失衡或错估，不仅会破坏经济的外部平衡，而且会给国内宏观经济稳定和经济可持续增长带来一系列不利影响。另外，汇率的变化还能对人们的日常生活和企业的生产销售产生较大的影响。所以，对影响汇率的因素进行分析和探讨，对于指导汇率政策的制定、预测汇率变化趋势、优化投资策略，以及研究与汇率有关的生产消费等问题都有重要的应用价值。 2数据来源 所用数据参考自“人民币汇率研究”（陈瑨，CENET网刊，2005）、“汇率决定模型与中国汇率总分析”（孙煜，复旦大学<经济学人>，2004）和“人民币汇率的影响因素与走势分析”（徐晨，对外经济贸易大学硕士论文，2002），其中通货膨胀率、一年期名义利率、美元利率和汇率4个指标的数据来自于<中国统计年鉴>（2001，中国统计出版社）；2000年的部分数据来自于国家统计局官方网站。
金融数据分析师的工作职责描述
金融数据分析师的工作职责描述 金融数据分析师负责为客户提供理财咨询、建议服务，制定相应的投资组合和策略。下面是为您精心整理的金融数据分析师的工作职责描述。 金融数据分析师的工作职责描述1 职责： 1、利用相关软件进行金融数据的收集整理，汇总数据; 2、进行基本面规律的分析和技术层面的深度分析; 3、把握各种种别的分析方法，定期对金融市场定向研究; 4、遵守公司的各项治理制度，承办领导交办的其他工作; 任职要求： 1、全日制经济、金融、财务等相关专业本科以上学历，有相关经验者可放宽至大专; 2、熟悉金融投资或二级市场具备从事相关工作经验者优先考虑; 3、有较强的团队领导和决策能力; 4、清楚的逻辑思维能力、较强的语言表达能力和文字能力; 5、外向型，出色的人际沟通和交往能力、较强的团队合作意识和敬业精神; 6、上述能力优秀者，可适当放宽任职硬性指标。 金融数据分析师的工作职责描述2 职责
1、对货币市场金融数据进行量化分析，并推动研究成果的信息化、互联网化，直至贸易落地; 2、对市场、行业、公司运营等提供贸易智能分析，输出可视化分析报告，为战略决策提供支持; 3、发表研究成果或分析评论，配合公司的推广及培训等工作。 任职要求 1、金融、经济、数学、统计等相关专业硕士及以上学历; 2、拥有扎实的经济理论基础及数理统计功底; 3、熟练使用MATLAB、R、Python等一个或多个语言进行量化建模，拥有行业大数据分析和机器学习项目经验者优先; 4、拥有BI分析工具使用经验者优先(如tableau等); 5、具有很强的逻辑思考能力，善于解决开放式题目; 6、为人真诚踏实，做事靠谱认真，对研究工作布满热情，具备良好的沟通协调能力和团队合作意识，愿意为团队共同发展而努力。 金融数据分析师的工作职责描述3 职责： 1、对金融经济知识感爱好，希看踏足金融圈的; 2、有无经验亦可，金融专业以及具有操纵经验者优先考虑; 3、有较强的学习能力，公司提供完善免费的投资培训; 4、有求知欲，有集体荣誉感，有上进心，有赚钱的信心和欲看; 5、有冷静的头脑与不被别人影响的判定力，能够坚持己见。 岗位职责：
计量经济学课程论文(1)
计量经济学课程论文： 奥肯定律在中国的验证；城乡收入差距的因素分析；大学生手机预期消费的计量经济模型；第二产业国内生产总值对固定资产投资的影响分析；第二产业GDP形成的因素分析； 各因素对高新技术区发展的影响；关于中国旅游发展的分析； 关于GDP与固定资产投资的计量经济模型分析；国内工业固定资产和劳动就业人数对工业产值的影响；金融发展与经济增长的关系；失业率对中国国内生产总值的影响； 人力资本和实物资本对企业利润的影响分析；人力资本投入与GDP；实证库兹涅茨倒U曲线中国实现；农村剩余劳动力转化途径与农民收入增加的关系分析；农村居民收入影响因素分析； 利率及收入对货币供应量的影响；我国房地产行业的生产函数模型； 我国改革开放后通货膨胀的因素分析；我国房地产市场影响因素分析； 我国居民储蓄影响因素的实证分析；我国居民收入对储蓄存款的影响；适度扩大M2能提高我国GDP；湖北省（或其它省区）农民收入结构分析；湖北省（或其它省区）居民消费水平影响因素的分析； 影响国内私人汽车拥有量的几个重要因素分析；影响武汉市机动车总数因素的定量分析； 影响电信业务收入的主要因素的分析；影响货币需求的因素分析； 用误差校正模型研究季度M1需求；政府对公共卫生事业的投资与国民经济增长关系的计量分析； 由弹性价格货币模型论中国汇率和利率的联动性；中国资本外逃的成因解释与计量分析； 中国的菲利普斯曲线；中国城乡人口流动趋势分析；中国外汇储备的影响因素分析； 中国校正失业变化率条件下的奥肯定律检验；菲利普斯曲线的验证； 对我国经济增长的因素分析；恩格尔系数模型检验；地区人均收入影响因素的计量分析； 武汉市投资额影响因素的实证分析；关于司机年龄与发生车祸次数关系的分析； 固定资产投资对GDP的影响；改革开放以来商品零售价格指数（RPI）变化因素分析； 关于GDP与其他经济因素关系的计量分析；关于教育对中国经济增长作用的计量分析； 吉尼系数影响因素的计量分析；我国经济增长对能源消耗的依赖； 我国旅游经济的因素分析；外商直接投资（FDI）对我国经济影响的实证分析； 试探交通运输发展与国民经济的关系；我国1978-2011年的财政收入和国民生产总值的计量分析； 影响居民消费水平的因素分析；影响居民消费水平的主要因素分析； 新中国出口的影响因素分析；有关我国居民储蓄影响因素的计量分析； 我国人均GDP与消费的计量分析；影响股价指数的因素分析；中国经济增长与周期波动； 中国能源需求影响因素实证分析；中国旅游业发展状况分析；中国城市居民消费计量分析；
实证研究论文数据分析方法详解
修订日：2010.12.8实证论文数据分析方法详解 （周健敏整理） 名称变量类型在SPSS软件中的简称（自己设定的代号） 变革型领导自变量1 zbl1 交易型领导自变量2 zbl2 回避型领导自变量3 zbl3 认同和内部化调节变量 TJ 领导成员交换中介变量 ZJ 工作绩效因变量 YB 调节变量：如果自变量与因变量的关系是变量M的函数，称变量M为调节变量。也就是, 领 导风格（自变量）与工作绩效（因变量）的关系受到组织认同（调节变量）的影 响，或组织认同（调节变量）在领导风格（自变量）对工作绩效（因变量）影响 关系中起到调节作用。具体来说，对于组织认同高的员工，变革型领导对工作绩 效的影响力，要高于组织认同低的员工。 中介变量：如果自变量通过影响变量N 来实现对因变量的影响，则称N 为中介变量。也就 是，领导风格（自变量）对工作绩效（因变量）影响作用是通过领导成员交换（中 介变量）的中介而产生的。 研究思路及三个主要部分组成： （1）领导风格对于员工工作绩效的主效应（Main Effects）研究。 （2）组织认同对于不同领导风格与员工工作绩效之间关系的调节效应（Moderating Effects）研究。
（3）领导成员交换对于不同领导风格与员工工作绩效之间关系的中介效应（Mediator Effects）研究。 目录 1.《调查问卷表》中数据预先处理～～～～～～～～～～～～～～ 3 1.1 剔除无效问卷～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～ 3 1.2 重新定义控制变量～～～～～～～～～～～～～～～～～～ 3 2. 把Excel数据导入到SPSS软件中的方法～～～～～～～～～～ 4 3. 确认所有的变量中有无“反向计分”项～～～～～～～～～～～4 3.1 无“反向计分”题～～～～～～～～～～～～～～～～～～ 5 3.2 有“反向计分”题～～～～～～～～～～～～～～～～～～ 5 4. 效度分析～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～6 5. 信度分析～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～8 6. 描述统计～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～9 7. 各变量相关系数～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～ 12 7.1 求均值～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～12 7.2 相关性～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～12 8. 回归分析～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～13 8.1 使用各均值来分别求Z值～～～～～～～～～～～～～～～13 8.2 自变量Z值与调节变量Z值的乘积～～～～～～～～～～～13 8.3 进行回归运算～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～14 8.3.1 调节作用分析～～～～～～～～～～～～～～～～～～14 8.3.2 中介作用分析～～～～～～～～～～～～～～～～～～18
实验设计与数据处理课程论文
离心泵特性曲线特性研究 吕秋芸 （郑州大学化工与能源学院2011级环境科学二班） 摘要：泵是输送液体常用的机械。在选用一台离心泵时，既要满足一定工艺要求的流量、压头，还要有较高的效率。要正确地选择和使用离心泵，就必须掌握离心泵送液能力（q）变化时，泵的压头（H）、有效功率（P）、效率（η）的变化规律，也就是要查明离心泵的特性曲线。 关键词：扬程，转速，功率，最高效率 一、概述 离心泵的特性曲线取决于泵的结构、尺寸和转速。对于一定的离心泵，在一定的转速下，泵的扬程H与流量q之间存在一定的关系。此外，离心泵的轴功率和效率亦随泵的流量而改变。因此H-q，P-q 和η-q三条关系曲线反应了离心泵的特性，称为离心泵的特性曲线。 二、实验设计： 1.实验目的：测定一定条件（一定大气压、一定水温、一定转速）下离心泵的特性曲线。 2、实验指标：当转速一定时 H、N、P与Q的关系曲线，最高效率点为工作点。 3、实验流程： 循环槽进口阀真空表离心泵压力表出口阀孔板流量计上弯摆管计量槽循环槽
离心泵性能测定实验装置流程图 三．实验结果 1、按实验设计方案实施后，所得的实验结果如表1所示 2、实验结果图 表1 离心泵性能测定 水箱面积A=0.1718 管内径d1=48 孔内经d0=30.36 β=0.4 水温t ρ μ[CP] A d1[mm] d0[mm] 18 998.5 1.0510416 0.1718 48.0 30.36 流量测量 扬程测量 转速 功率 压差 中间 泵性能曲线 No h1[mm] h2[mm] t[s] P1[-MPa] P2[MPa] n[r/min] P[Kw] ΔP[Pa] q'[l/s] q [l/s] H[m] P[Kw] η 1 53.0 53.0 1.0 0.0100 0.2050 2957 0.880 0 0.000 0.000 21.11 0.830 0.000 2 53.0 108.0 20.0 0.0100 0.2050 2949 0.940 70 0.472 0.465 21.23 0.894 0.108 3 112.0 220.0 19.8 0.0120 0.2000 2945 1.010 180 0.937 0.923 20.99 0.964 0.197 4 218.0 400.0 20.0 0.0180 0.1950 2935 1.140 480 1.563 1.545 21.23 1.100 0.292 5 62.0 314.0 20.0 0.0238 0.1850 2925 1.260 950 2.165 2.146 20.95 1.228 0.359 6 69.0 442.0 20.0 0.0380 0.1650 2910 1.440 2000 3.204 3.193 20.58 1.425 0.452 7 47.0 386.0 14.5 0.0500 0.1450 2898 1.580 3040 4.017 4.019 19.93 1.583 0.496 8 82.0 376.0 11.0 0.0640 0.1250 2885 1.690 4170 4.592 4.616 19.50 1.716 0.514 9 63.0 382.0 11.0 0.0760 0.1050 2875 1.770 4990 4.982 5.026 18.80 1.817 0.509 10 63.0 366.0 10.1 0.0900 0.0700 2869 1.780 5300 5.154 5.210 16.69 1.838 0.463 14-真空表 15-压力表 16-泵出口阀 17-转速传感器 18-转速表 20-支架8-摆头式出水管口 9-孔板流量计 10-U型管压差计 11-计量槽 12-排水阀 13-液位计1,3-40CQ-32型离心泵 2-压差计平衡阀 4-进口闸阀 5-水槽 6-功率表 7-回水管 20
金融数据分析课程大纲
《金融数据分析》课程教学大纲 （Analyses of Financial Data） ----and Application of SPSS 一、课程说明 课程编码：225212101 课程总学时（理论总学时/实践总学时）51（34/17） 周学时（理论学时/实践学时）3（2/1） 学分: 2.5 开课学期: 5 1．课程类别与性质： 专业限修课程 2．适用专业与学时分配： 适用于信息与计算科学(金融服务方向)专业。 教学容与时间安排表
3．课程教学目的与要求： 学生通过本课程的学习，了解对金融数据进行统计分析的原理和过程，了解各种数据分析模型、统计分析方法的使用条件、应用场合、所需参数及模型的性质，能按照模型的要求输入基本数据合参数，进行运算和统计分析，掌握数据输入、数据分析、数据转换、选择和加权等技巧，掌握各种基本的统计分析模型的计算方法，能根据数据来源、数据类型和分析的目的要求选择适当的统计分析模型进行分析，能对输出结果能作出合理的解释和恰当的运用。 （2）教学要求 4．本门课程与其它课程关系： 本课程属于金融服务专业方向的限选课程，它的前期课程包括：概率论、应用统计、及相关的金融类课程与计算机及软件类课程。 5．推荐教材及参考书： 教材： 《数据统计分析----SPSS原理及应用》（高等学校教材），黄润龙，管于华编，高等教育，2010， 参考书： 《SPSS 18---数据分析基础与实践》，洪成编著，电子工业，2010， 《深入浅出数据分析》， Michael Milton著，芳译，电子工业，2010， 《金融时间序列分析》， Ruey S. Tsay著，家柱译，机械工业，2008， 6．课程教学方法与手段： 课堂理论教学与实验教学相结合，重视学生的理解与实际应用的操作能力。 7．课程考试方法与要求： 本课程是基本知识与实际数据分析相结合的课程，因此本课程考试分为二部分：第一部分由小组进行案例分析，主要是学生组织，论文答辩类型的小组分析；
计量经济学课程论文模板
计量经济学课程设计的要求 统计年签网址：https://www.360docs.net/doc/6a16562152.html,/tjsj/ndsj/2013/indexch.htm 1、需要的数据可以直接从统计年签获取，统计年签网址上面已给出。 2、这里附带的EXCEL文件中提供了十个表数据，如果实在不想找也可以用这些数据。 3、题目自拟。 4、若用一元回归模型做分析，则必须要附图象分析、相关性分析，得分不会太高。 6、若用多元回归模型做分析，则至少需要有多重共线性分析，建议最好也要加入图象分析。
安徽建筑大学 计量经济学课程论文题目：影响居民消费水平因素分析 院（系）：管理学院 专业班级： 12经济学 学号： 学生姓名： 指导教师：高先务 起止时间：
目录 第1章前言 (1) 第2章影响我国居民消费水平因素的建模分析 (2) 2.1数据采集 (2) 2.2数据分析 (3) 2.3结论 (7) 第3章对策建议 (8) 3.1根据模型结果分析 (8) 3.2政策建议 (8) 参考文献 (11)
第1章前言 一、探究目的 近几年，随着我国经济的飞速发展，我国居民消费水平也有明显提高，同样，消费水平也左右着经济的发展。因此，扩大居民消费是“以人为本”的具体体现，对中国经济长期持续健康发展、对推进社会主义和谐社会建设，以及实现宏观调控目标等既具有长远的战略意义，又具有重要的现实意义。然而究竟有哪些因素制约着居民消费水平？凯恩斯认为，影响个人消费的主观因素比较稳定，消费者的消费主要取决于收入的多少。然而，大量的研究表明收入的变动并非影响消费的全部因素。还有许多其他因素或多或少地影响着消费水平。如国内生产总值、消费者物价指数、消费者家庭财产状况、年龄构成、宗教信仰等等。有些因素对于收入的影响是随机性的，如消费环境、消费者心情状况；有些因素是系统性的，如消费者个人偏好等等。因此，探究影响居民消费水平的客观因素十分重要。本文主要研究城镇居民人均可支配收入、农村居民人均纯收入、国家税收收入对于我国居民消费水平的影响。 二、理论依据 （一）城镇居民人均可支配收入与农村居民人均纯收入 1.城镇居民人均可支配收入是指反映居民家庭全部现金收入能用于安排家庭日常生活的那部分收入。它是家庭总收入扣除交纳的所得税、个人交纳的社会保障费以及调查户的记账补贴后的收入。 可支配收入=家庭总收入- 交纳的所得税- 个人交纳的社会保障支出- 记帐补贴 2.农村居民人均纯收入，又称农民人均纯收入，是指农村居民家庭全年总收入中，扣除从事生产和非生产经营费用支出、缴纳税款和上交承包集体任务金额以后剩余的，可直接用于进行生产性、非生产性建设投资、生活消费和积蓄的那一部分收入。也包括工资性收入、经营性收入、财产性收入、转移性收入。 此两项收入被认为是影响一个国家消费水平的核心因素，因此对于消费水平模型的探究具有重要意义。 （二）国家税收收入 税收收入是指国家依据其政治权力向纳税人强制征收的收入，它是最古老、也是最主要的一种财政收入形式。除组织收入的职能外，税收对经济社会运行和资源配置都具有重要的调节作用。有学者认为收入分配失衡是导致我国居民消费收入不足的原因之一而税收收入可以调节收入分配的失衡，实行二次分配，因此对于居民消费水平的研究具有重要意义。
数据分析课程设计-NBA球员技术统计分析报告
《数据分析方法》课程设计 成绩评定表 学生姓名严震班级学号1109010114 专业信息与计算课程设计题目NBA球员技科学术统计分析报告 评 语 组长签字： 成绩 日期 20年月日
《数据分析方法》课程设计 课程设计任务书 学院理学院专业信息与计算科学学生姓名严震班级学号1109010114 课程设计题目NBA 球员技术统计分析报告实践教学要求与 任务 : 设计要求（技术参数）： 1、熟练掌握SPSS 软件的操作方法； 2、根据所选题目及调研所得数据，运用数据分析知识，建立适当的数学模型； 3、运用 SPSS 软件，对模型进行求解，对结果进行分析并得出结论; 4、掌握利用数据分析理论知识解决实际问题的一般步骤。 设计任务： 1、查阅相关资料，找到NBA 球员技术的相关指标，获得相关数据； 2、利用数据分析的理论，建立线性回归模型，以及对其进行主成分分析； 3、利用 SPSS软件求解 , 并给出正确的结论。 工作计划与进度安排 : 第一天——第二天学习使用SPSS 软件并选题 第三天——第四天查阅资料 第五天——第六天建立数学模型 第七天——第九天上机求解并完成论文 第十天答辩 指导教师：专业负责人：学院教学副院长： 201年月日201年月日201年月日
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摘要 数据分析析的主要应用有两方面，一是寻求基本结构，简化观测系统，将具有错综复杂关系的对象（变量或样品）综合为少数几个因子（不可观测的，相互独立的随机变 量），以再现因子与原变量之间的内在联系；二是用于分类，对p 个变量或 n 个样品进 行分类。聚类分析一般有两种类型，即按样品聚类或按变量（指标）聚类，其基本思想是通过定义样品或变量间“接近程度”的度量，将“相近”的样品或变量归为一类。本文 利用利用数据分析中的因子分析和聚类分析对多个变量数据进行了分析。就是分析和处理 数据的理论与方法，数据分析中提出了广泛的多元数据分析的统计方法，包括线性回归分析、方差分析、因子分析、主成分分析、典型相关分析、判别分析、聚类分析等。 关键词： spss 软件 ; 聚类分析 ; 因子分析 ; 线性规划
互联网金融课程大纲
互联网金融课程大纲 【课程设置】 第一部分：P2P网贷分析和风险管理 网络贷款分析 1、网络贷款环境与行业分析 2、2、网贷评估方式概述 3、网贷评估的步骤 4、网贷评估的原则 5、定性指标评估的内容与方法 6、网络贷款分析与基于大数据的评估资料收集 7、网络贷款评估资料设计 8、不同行业领域的网络贷款评估 风险管理 1、新型整体化风险管理 2、现代风险管理框 3、风险管理的主要方法 4、市场风险、操作风险、信用风险管理 5、新信息技术下的风险管理 6、金融体系主要风险概览 7、金融创新环境下的风险管理 8、金融风险管控模式 9、互联网金融的模式及法律风险 10、互联网金融的风控架构 11、互联网金融的法律架构 12、投资者的风险控制与权益保护 13、互联网金融风险监管探索 14、互联网金融风险管控典型案例解析 第二部分：金融大数据工程师 金融大数据 大数据引领的行业变革 2、大数据在金融领域的应用现状 3、金融业在大数据时代面临的机遇和挑战 4、大数据环境下的金融模式创新 5、大数据与金融业务优化 6、大数据与自动化交易 7、金融产品运营与大数据应用 8、大数据在金融精准营销领域的应用 9、金融大数据资源及处理技术
10、大数据在金融客户关系管理中的应用 11、大数据环境下的金融网络舆情分析 12、基于大数据的金融风险管理模式 13、基于数据挖掘的风险评估 14、大数据时代背景下的金融机构战略转型 15、大数据时代下的金融人才培养 第三部分：网络征信与风险管理： 1、信用、征信与社会信用体系概述 2、征信法律法规解读 3、信用文化培育与失信惩戒机制 4、传统征信机构系统 5、网络征信机构兴起 6、金融征信评估方式概述 7、基于大数据的网络征信管理 8、网络征信调查实施步骤 9、网络征信报告 10、网络信用评定 11、基于网络征信的网络信贷 12、网络征信与第三方支付 13、金融脱媒的颠覆式创新与网络征信 14、网络不良信用征兆评估与处理 15、网络征信与信息安全 16、网络征信行业监督探索 第四部分：金融网络营销 1、传统网络营销概论 2、网络营销市场与机遇分析 3、金融网络营销环境解析 4、金融网络营销带动的产品服务变革 5、网络产品价格策略与在线分销渠道 6、金融网络营销战略和绩效考核指标 7、金融网络营销计划的步骤 8、金融网络营销计划的制定 9、数据驱动的金融网络营销调研 10、互联互通的金融消费行为 11、网络营销目标市场细分与差异化市场定位 12、金融网络营销计划的实施与评估 13、金融自有媒体与营销绩效 14、付费媒体的金融网络营销沟通 15、口碑媒体与金融网络声誉管理 16、金融客户关系管理的构成与开展原则 17、关系营销与一对一客户关系的建立 18、用户隐私保护与法律界定制定
计量经济学课程论文
我国旅游业收入影响因素研究 学院： 班级： 姓名： 学号：
摘要：近年来，中国旅游产业有了长足的进步，成为中国经济发展的支柱性产业之一，发展潜力巨大，通过建立合理的计量经济学模型，寻求我国旅游业收入和相关影响因素之间的函数关系，分析各因素对旅游业发展的贡献，揭示了我国旅游业收入呈现的特征，并针对我国旅游业的发展现状提出了一些对策建议。 关键词：旅游业；国内旅游收入；旅行社数量；旅游人数；人均花费； 改革开放以来，中国旅游业取得了飞速发展。从上世纪九十年代末国内接待旅游人数695百万人次到如今26.4亿人次；从旅游收入仅2391亿元到如今1.93万亿元；旅行社以年均21.24%的速度增长；旅游直接从业人员更是年均增长15%。留有基础设施、配套服务更加完善为我国旅游业带来了巨大的经济效益。然而展望我国旅游业的发展前景，为了旅游业收入的稳定增长，研究其影响因素的多样性与复杂性十分必要。 本文以计量经济学经典的模型为基础，分析影响中国旅游业收入的各个因素，对比不同因素的影响程度大小。文章首先进行研究变量的选择和模型的建立，然后进行回归分析，进而进行经济意义检验、统计检验、计量经济学检验，在此基础上，最后提出相应的建议。 1 模型变量与模型建立 1.1 模型解释变量的选择 旅游收入直接反映了某一旅游目的地国家或者地区旅游经济的
运行状况，是衡量当地旅游经济活动及其效果的一个不可或缺的综合性指标。 在现实生活中，影响中国旅游业收入的因素有很多，考虑到样本数据的可收集性和我国旅游业的实际情况，选择人均花费（1X ）、旅游人数(2X )、全国旅行社数量(3X )、铁路营业里程(4X )和公路里程(5X )作为影响的主要变量。 1.2 模型设定 设定线性模型：μββββββ++++++=55443322110X X X X X Y Y —国内旅游业收入（亿元）； 1X —人均旅游花费（元）； 2X —旅游人数（百万人次）； 3X —全国旅行社数量（个）； 4X —铁路营业里程（万公里）； 5X —公路里程（万公里）。 1.3 数据搜集（见表1） 表1 1995—2011中国国内旅游业收入及其相关影响因素统计表
论文的数据分析
论文的数据分析 大家现在都要写论文的数据分析了……很多同学都一点不会……所以把我知道的跟大家分享一下……下面以PASW18.0为例，也就是SPSS18.0…………什么？不是18.0，好吧……差不多的，凑合着看吧……要不去装个……= =……下面图片看不清的请右键查看图片…… 首先，要把问卷中的答案都输进SPSS中，强烈建议直接在SPSS中输入，不要在EXCEL中输入，再导入SPSS，这样可能会出问题……在输数据之前先要到变量视图中定义变量……如下图 所有类型都是数值，宽度默认，小数点看个人喜好，标签自定，其他默认……除了值…… 讲讲值的设定…… 点一下有三点的蓝色小框框……会跳出一个对话框，如果你的变量是性别，学历，那么就如下图
如果是五点维度的量表，那么就是 记住，每一题都是一个变量，可以取名Q1，Q2……设定好所有问卷上有的变量之后，就可以到数据视图中输入数据啦……如下图
都输完后……还有要做的就是计算你的每个维度的平均得分……如果你的问卷Q1-Q8是一个维度，那么就把Q1-Q8的得分加起来除以题目数8……那么得到的维度1分数会显示在数据视图中的最后……具体操作如下…… 转换——计算变量
点确定，就会在数据视图的最后一列出现计算后的变量……如果你的满意度有3个维度，那么就要计算3个维度，外加满意度这个总维度，满意度=3个维度的平均分=满意度量表的所有题目的平均分…………把你所有的维度变量都计算好之后就可以分析数据啦…… 1.描述性统计 将你要统计的变量都放到变量栏中，直接点确定……
如果你要统计男女的人数比例，各个学历或者各个年级的比例，就要用描述统计中的频率……如果要统计男女中的年级分布，比如大一男的有几个，大二女的有几个，就用交叉表……不细说了……地球人都懂的………… 2.差异性分析 差异性分析主要做的就是人口学变量的差异影响，男女是否有差异，年级是否有差异，不做的就跳过…… 对于性别来说，差异分析采用独立样本T检验，也可以采用单因素ANOVA分析，下面以T检验为例……
定性数据分析论文
2014—2015学年第一学期《定性数据》期末论文 题目不同年级与性别对奖助学金渴望度定性数据分析姓名常XX 学号20120623104 学院数学与统计学院 专业统计专业 2014年12月18 日
不同年级与性别对奖助学金渴望度定性数据分析 摘要：定性数据分析是数据分析的一个重要内容，它在实践中有着广泛的应用，如问卷调查、产品检验、医学统计等领域中经常用到列联表的定性数据分析来。列联表的定性数据分析不 χ检验、似然比检验、相合性的度仅可以分析分类特征之间的相互依赖关系，还可以进行2 χ检量和检验、计算相关系数作相关分析也可以进行一致性与读了性的检验。本文主要采用2验、似然比检验、相合性的度量和检验来对不同年级、不同性别的大学生对奖助学金渴望度的独立性、相合性检验，最终得到对奖助学金的渴望度与性别无关、与年级有关。 χ检验似然比检验相合性度量 关键词列联表2
一、问题简述 为了解高某校不同年级不同性别的大学生对奖助学的渴望程度，对某校大一年级、大二年级共80位同学关于奖助学金的调查，并取其中的年级、性别、渴望度三个指标生成列联表，对列联表做定性数据分析。 二、符号说明 2χ ：卡方统计量 2ln -Λ：似然比统计量 U ：统计量 p ：概率 τ ：相合性度量统计量 三、理论方法 理论：列联表一般来说，有二维的r c ? 列联表，假设将n 个个体根据两个属性A 和B 进行分类，属性A 有r 类：1, ,r A A ，属性B 有c 类：1,,c B B 。n 个个体中既属于i A 类又属于j B 类的有ij n 个。得如下二维的r c ?列联表： 表一
试验设计与数据处理课程论文
课 程 论 文 课程名称试验设计与数据处理 专业2012级网络工程 学生姓名孙贵凡 学号201210420136 指导教师潘声旺职称副教授
成绩 科学研究与数据处理 学院信息科学与技术学院专业网络工程姓名孙贵凡学号：201210420136 摘要：《实验设计与数据处理》这门课程列举典型实例介绍了一些常用的实验设计及实验数据处理方法在科学研究和工业生产中的实际应用，重点介绍了多因素优化实验设计——正交设计、回归分析方法以对目标函数进行模型化处理。其适于工艺、工程类本科生使用，尤其适用于化学化工、矿物加工、医学和环境学等学科的本科生使用。其对行实验设计可提供很大的帮助，也可供广大分析化学工作者应用。关键字：优化实验设计; 标函数进行模型化处理; 正交设计; 回归分析方法 1 引言 实验是一切自然科学的基础,科学界中大多数公式定理是由试验反复验证而推导出来的。只有经得起试验验证的定理规律才具有普遍实用性。而科学的试验设计是利用自己已有的专业学科知识，以大量的实践经验为基础而得出的既能减少试验次数，又能缩短试验周期，从而迅速找到优化方案的一种科学计算方法，就必然涉及到数据处理，也只有对试验得出的数据做出科学合理的选择，才能使实验结果更具说服力。实验设计与数据处理在水处理中发挥着不可估量的作用，通过科学合理的实验设计过程加上严谨规范的数据处理方法，可以使水处理原理，内在规律性被很好的发现，从而更好的应用于生产实践。 2 材料与方法 2.1 供试材料 1. 论文所围绕的目标和假设 研究的目标就是实验的目的，我们设计了这个实验是想来做什么以及想得到什么样的结论。要正确的识别问题和陈述问题，这些需要专业知识和大量的阅读文献综述等方法来获得我们所要提出的问题。需要对某一个具体的问题，并且对这个具体的问题提出假设。如水处理中混凝剂的最佳投加量，混凝剂的最佳投加量有一个适宜的PH值范围。
《Python金融数据挖掘及其应用》教学大纲
《python金融数据挖掘及其应用》课程教学大纲 课程代码： 学分：5 学时：80（其中：讲课学时：60 实践或实验学时：20 ） 先修课程：数学分析、高等代数、概率统计、金融基础知识、Python程序设计基础 适用专业：信息与计算科学 建议教材：黄恒秋主编.Python金融数据分析与挖掘实战[M]. 北京：人民邮电出版社.2019. 开课系部：数学与计算机科学学院 一、课程的性质与任务 课程性质：专业方向选修课。 课程任务：大数据时代，数据成为决策最为重要的参考之一，数据分析行业迈入了一个全新的阶段。通过学习本课程，使得学生在掌握Python科学计算、数据处理、数据可视化、挖掘建模等基本技能基础上，进一步地扩展应用到较为复杂金融数据处理及挖掘分析任务上，最后进行量化投资实战检验。本课程为Python在金融量化投资领域的具体应用，也是Python 在金融行业应用最为广泛的领域之一，从而使得学生具备一定的行业应用背景及就业技能。 二、课程的基本内容及要求 本课程教学时数为80学时，5学分；实验20学时,1.25学分。 第七章基础案例 1.课程教学内容： （1）股票价格指数周收益率和月收益率的计算； （2）上市公司净利润增长率的计算； （3）股票价、量走势图绘制； （4）股票价格移动平均线的绘制； （5）沪深300指数走势预测； （6）基于主成分聚类的上市公司盈利能力分析。 2.课程的重点、难点： （1）重点：案例的实现思路、算法及程序具体实现； （2）难点：案例的实现算法、程序实现过程中各类数据结构的相互转换。 3.课程教学要求： （1）了解案例实现的基本思路； （2）理解案例实现的具体算法及程序实现，各种数据结构的相互转换并实现程序计算； （3）掌握案例实现的具体过程，包括思路、算法、数据处理、程序计算及结果展现。 第八章综合案例一：上市公司综合评价