数据分析专业资料

数据分析必备资料

周转天数＝日均库存量÷日均销售

周转次数＝计算期销售总额÷日均库存

商品周转率高（周转日数短）的好处：

1）每件商品的固定费用（成本）减低

2）相对降低由损坏和失窃引起的亏损

3）能提供新鲜的商品

4）能适应流行商品的潮流

5）能有弹性的进货，应变自如

6）能以少额的投资得到丰富的回报

7）减少存货中不良货品的机会

※周转率过高（天数太短）带来的危机

1）容易出现“断货”

2）陈列不够丰满

3）不容易获得大量进货的折扣优势

4）进货次数的增加，进货程序和费用相应增加

进货次数的增加，运送费用相应增加

库存指标计算

（一）仓库资源利用程度

1. 地产利用率=(仓库建筑面积/地产面积)×100%

2. 仓库面积利用率=（仓库可利用面积/仓库建筑面积）×100%

3. 仓容利用率=（库存商品实际数量或容积/仓库应存数量或容积）×100%

4. 有效范围=（库存量/平均每天需求量）×100%

5. 投资费用化=（投资费用/（单位库存/单位时间）×100%

6. 设备完好率=（期内设备完好台数/同期设备总数）×100%

7. 设备利用率=全部设备实际工作时数/设备工作总能力（时数））×100% （二）服务水平

1. 缺货率=（缺货次数/顾客订货次数）×100%

2. 顾客满足程度=（满足顾客要求数量/顾客要求数量）×100%

3. 准时交货率=（准时交货次数/总交货次数）×100%

4. 货损货差赔偿费率=（货损货差赔偿费总额/同期业务收入总额）×100%

（三）储存能力与质量

1. 仓库吞吐能力实现率=（期内实际吞吐量/仓库设计吞吐量）×100%

2. 进、发货准确率=（期内吞吐量. 出现差错总量/期内吞吐量）×100%

3. 商品缺损率=（期内商品缺损量/期内商品总数）×100%

二、库存周转率的评析

库存周转率对于企业的库存管理来说具有非常重要的意义。例如制造商，它的利益是由资金→原材料→产品→销售→资金的循环活动中产生的，如果这种循环很快也就是周转快时，在同额资金下的利益率也就高。因此，周转的速度代表了企业利益的测定值，被称为“库存周转率”。

对于库存周转率，没有绝对的评价标准，通常是同行业相互比较，或与企业内部的其他期间相比拟分析。库存绩效评价与分析，库存周转率是着重评价的内容。

（一）库存周转率的基本计算公式

库存周转率的计算公式，实际评价中可用如下公式进行计算：

库存周转率=（使用数量/库存数量）×100%

使用数量并不等于出库数量，因为出库数量包括一部分备用数量。除此之

外也有以金额计算库存周转率的。同样道理使用金额并不等于出库金额。

库存周转率=（使用金额/库存金额）×100%

使用金额也好，库存金额也好，是何时的金额，因此规定某个期限来研究金额时，需用下列算式：

库存周转率=（该期间的出库总金额/该期间的平均库存金额）×100%

=（该期间出库总金额×2/期初库存金额+ 期末库存金额）×100%

库存周转率计算公式是(以月平均库存周转率为例)：

1、原材料库存周转率＝月内出库的原材料总成本/原材料平均库存

2、在制库存周转率＝月内入库的成品物料成本/平均在制库存

3、成品库存周转率＝月销售物料成本/成品在库平均库存

库存周转率= 售出商品的成本/ 平均库存总值= 160 / 35 = 4.57

由于该公司的库存周转率往年是10 , 这年降低至4.57 , 则意味着它的库存周转没有以往那么快。如果不知道这家公司所在行业的平均周转率，是不可能评论它在行业中有多少竞争力的。

11属性数据分析

技能训练十一属性数据分析一、训练目的与要求 1．掌握属性数据分析方法。 2．掌握属性数据分析图表与原图形的组合。二、训练准备 1．训练数据：本训练数据保存于文件夹Exercise-11中。 2．预备知识：属性分析的方法。三、训练步骤与内容 1．数据准备将训练数据复制，粘贴至各自文件夹内。启动MAPGIS主程序。在主菜单界面中，点击参数按钮，在弹出的对话框中，设置工作目录最终指向Exercise-14（盘符依据各人具体情况设置）。 2．属性分析执行如下命令：空间分析?空间分析?文件?装载区文件，加载要进行属性分析的数据文件。 Step1: 加载数据文件中所提供的REGION.WP区文件执行如下命令：属性分析?单属性分类统计?立体饼图，选择属性分析类型。

Step2: 属性 Step3: 选择分类属性字段为小麦，保留属性字段为乡名、水稻、玉米Step4: 设置分类方式为分段方式 Step5: 确定，退出设置分类值域按图中所示输入

分类统计结果图 3．保存文件执行如下命令：文件?保存当前文件，换名保存属性分析所生成的图形文件，系统生成的表格文件（*.WB）不需要保存。 Step: 将缺省文件名改为“属性分析”，点击保存按钮。按此方法依次将线、区文件名均改为“属性分析” 4．文件组合执行如下命令：图形处理?输入编辑?打开已有工程文件，打开所提供的Exercise-14.MPJ，在工程文件管理窗口，点击鼠标右键，选择“添加项目”选项，将前面生成的属性分析.WT、属性分析.WL、属性分析.WP添加进此工程文件。关闭REGION.WP、POINT.WT、RIVER.WL和LINE.WL四个文件。执行如下命令：其它?整块移动，调整属性分析.WT、属性分析.WL、属性分析.WP三个图形文件的位置，使与主图位置相适应。若此三个图形与主图相比过大的话，执行如下命令：其它?整图变换?键盘输入参数，来进行调整（注意应确定REGION.WP、POINT.WT、RIVER.WL 和LINE.WL四个文件处于关闭状态）。

LFA457数据分析向导资料

LFA447数据分析向导 1．新建／打开数据库打开分析软件Proteus LFA Analysis。弹出如下界面：如果要把导入数据保存在原有的数据库中，选择数据库所在的文件夹，双击打开该数据库。如果要为导入数据新建一个数据库，选择存盘路径，在“文件名”中输入数据库文件名，点击“打开”，软件会自动创建一个新的数据库文件。随后出现数据库管理窗口：

注：LFA Proteus的数据以Access数据库文件（*.mdb）的形式进行管理。LFA447（Nanoflash）的原始数据文件（*.dat）需要导入到数据库文件中，一个数据库文件可存放多个测量数据。从数据分类管理的角度出发，一般建议为每一批样品单独创建一个数据库。 2.导入LFA447数据文件／设定材料属性点击“LFA数据库”窗口的“数据库”菜单下的“导入LFA447文件”，弹出“选择导入文件”对话框：

选择所要导入的数据文件，点击“打开”，弹出“导入–材料选择”对话框：如果在数据库中原已有该材料的信息，只需在材料列表中“选择已有材料”即可；如果是新建的数据库或原数据库中没有该材料的信息，则“定义新材料”，点击“下一步”，弹出“材料定义”对话框： LFA Proteus中每一个测试数据都有相应的材料属性定义，包含样品的名称、密度、比热表、热膨胀系数表、热扩散系数表等信息，其中比热、热膨胀与热扩散系数三个表格可通过点击“对应表”按钮进行设定。对于单层样品：如果仅仅是热扩散系数测试，三个表都不需链接，直接点击“完成”。如果除热扩散测试外还同时使用比较法计算比热，则此时先可点击“完成”，待比热计算完成后使用“导出比热表”的方法重新对材料属性中所链接的比热表进行设定。（详见LFA比热与导热系数计算方法）如果已有比热的文献值（或使用其它仪器得到的测量值），需要链接到材料属性中，以便结合热扩散测试结果进一步计算导热系数，则在“比热表”的选项卡中点击“对应表…”，弹出如下窗

数据属性

数据属性数据具有数值属性、物理属性。在数据处理上数据又具有集合性、隶属性、稳定性、方便性、重复性、共同性、指向性以及运算规则及运算约束。我们先看一个命题，求一个苹果和一个梨的和？由于它们的物理属性不同，我们不能求出它们的和。再看命题现在有一个苹果和一个梨，问是否满足3个人，每人一个苹果或梨，由于物理属性转移到“人”概念下的“个”，所以必须先进行加法运算，其结果是分析命题的依据。数据是复杂的，它可以是任何介质上所记录的信息，比如我们可以对文字信息进行拷贝、连接、检索、删除，都是数据概念下的操作。详细解释进行各种统计、计算、科学研究或技术设计等所依据的数值。柯岩《奇异的书简·船长》：“ 贝汉廷分析着各个不同的数据，寻找着规律，终于抓住了矛盾的牛鼻子。”数据（data）是载荷或记录信息的按一定规则排列组合的物理符号。可以是数字、文字、图像，也可以是计算机代码。对信息的接收始于对数据的接收，对信息的获取只能通过对数据背景的解读。数据背景是接收者针对特定数据的信息准备，即当接收者了解物理符号序列的规律，并知道每个符号和符号组合的指向性目标或含义时，便可以获得一组数据所载荷的信息。亦即数据转化为信息，可以用公式“数据+背景=信息”表示。编辑本段计算机科学中的解释数据：在计算机系统中，各种字母、数字符号的组合、语音、图形、图像等统称为数据，数据经过加工后就成为信息。在计算机科学中，数据是指所有能输入到计算机并被计算机程序处理的符号的介质的总称，是用于输入电子计算机进行处理，具有一定意义的数字、字母、符号和模拟量等的通称。是组成地理信息系统的最基本要素，种类很多。按性质分为 ①定位的，如各种坐标数据；②定性的，如表示事物属性的数据（居民地、河流、道路等）；③定量的，反映事物数量特征的数据，如长度、面积、体积等几何量或重量、速度等物理量；④定时的，反映事物时间特性的数据，如年、月、日、时、分、秒等。按表现形式分为

_商业智能：数据分析基础

第1章商业智能：数据分析基础本章目标： ●理解商业智能系统的用途和结构 ●理解多维数据分析的概念 ●学习如何使用数据仓库实现维度数据模型 ●学习如何使用分析服务实现维度数据模型 1.1 商业智能简介商业智能(Business Intelligence，BI)是从一个公司的运行系统或外部资源所包含的数据中获得的信息。商业智能有助于我们更好更快地做出决策。假设你现在是一家新创公司的总经理，公司名为Adventure Works Cycles(下文简称AWC公司)，面向北美、欧洲以及亚洲制造和销售自行车、自行车部件、运动服饰和相关配件。AWC公司需要发展，可目前有限的资源无法支撑其壮大。但是为了公司的发展你必须做出决策，而为了做出合理的决策，你需要一些特殊的信息。你可能会阅读《华尔街日报》来把握最新的商业趋势，或者在收藏夹中保存https://www.360docs.net/doc/8611639896.html,网站的书签。所有这些信息以及你积累的经验会让你做出一个主观的、凭直觉的(gut-feeling)决策。但事实上，你可能希望自己的决定是客观的、有数据支撑的。需要的数据包括公司的订单处理、会计报表、人力资源以及其他的商业系统。同时还需要一个由第三方提供的市场预测数据和汇率信息。这时，需要一个能将所有这些信息汇总起来供今后使用的工具，这个工具就是商业智能系统。商业智能系统是一种解决方案，它能从多个数据源收集数据，将各种数据进行转化使之一致并能存储在同一个位置，为你进行分析和制定决策提供数据支持。商业智能系统至多由以下五层组成： (1) 数据源层 (2) 数据转换层 (3) 数据存取层 (4) 分析层 (5) 表示层数据源层包含的数据有：①维护公司日常运作的系统中的数据，包括文本文件、Excel电子表格文件或Access数据库文件中的数据；②从外部源中获取的数据。由于这些数据从不同的数据源中获得，因此很难直接利用它们创建报表和进行分析。数据转换层用于从不同数

GIS中的数据分析

二、GIS中的数据分析第1节空间数据分析地理信息系统(GIS)与—般的计算机辅助制图(CAM／CAD)系统的主要区别在于GIS具有空间数据的分析、变换能力。除一些基本的变换功能如数据更新、比例尺变换，投影变换外．主要的空间分析和变换功能为地理数据的拓扑和空间状况运算，属性综合运算，几何要素与属性的联合运算等。为了完成这些运算，GIS一般都以用户和系统交互的形式提供以上分析处理能力。应指出，栅格数据结构与矢量数据结构的空间分析方法有所不同。一般来说，栅格结构组织数据的空间分析方法要简单一些。下图以分级结构形式概括的各种空间分析类型和方法:

图: GIS空间分析方法一、综合属性数据分析 GIS中属性数据一般采用关系型数据库管理，因此，关系数据库中各种分析功能都可以对属性性数据进行分析。 (一)数学计算属性数据中的数字型数据可以进行“加”、“减”、“乘”、“除”、“乘方”等数学运算，以产生新的属性值，如人口数／图斑面积(km)＝人口密度。 (二)逻辑运算逻辑运算的基本原理是布尔代数，这种逻辑分析几乎可以在所有

的空间分析中得到应用。它按属性数据的组合条件来检索其他属性项目或图形数据，以及进行空间聚类. (三)单变量分级分析属性的单变量分级分析是把单个属性作为变量，依据布尔逻辑方法分成若干个类别。这种分析方法，可进行属性数据的合并式转换，把复杂的属性类别合并成简单的类别,以实现空间聚合 (四)多变量统计分析多变量统计分析主要用于数据分类。在GIS中存储的数据具有原始的性质，以便用户可以根据不同的使用目的，进行任意提取和分析，特别是对于观测和取样数据．随着采用的分类和内插方法的不同，得到的结果有很大的差异, 因此,在大多数情况下, 首先是将大量未经分类的属性数据输入信息系统的数据库，然后要求用户建立具体的分类算法，以获得所需要的信息。 1．变量筛选分析随着现代数据收集系统的不断改进，在一个取样点上常可以收集到几十种原始变量。在这些变量中有许多是相互关联的，可以通过寻找一组相互独立的变量，使多变量数据得到简化，这就是变量筛选分析。常用的变量筛选方法有主成分分析法、主因子分析法和关键变量分析法等。主成分分析是以取样点作为坐标轴，以属性变量作为矢量矩阵，研究属性变量之间的亲疏关系。主因子分析是以属性变量作为坐标轴，以取样点作为矢量矩阵,

属性数据与空间数据

属性数据与空间数据 1. 属性数据地理要素具有描述性属性，与空间数据相对应的描述性数据。 2. 空间数据空间数据是用来描述来自于现实的目标，将数据统一化，借以表明空间实体的形状大小以及位置和分布特征。定位是指在已知的坐标系里空间目标都具有唯一的空间位置；定性是指有关空间目标的自然属性，它伴随着目标的地理位置；时间是指空间目标是随时间的变化而变化；空间关系通常一般用拓扑关系表示。空间数据是一种用点、线、面以及实体等基本空间数据结构来表示人们赖以生存的自然世界的数据。空间数据是数字地球的基础信息，数字地球功能的绝大部分将以空间数据为基础。现在空间数据已广泛应用于社会各行业、各部门，如城市规划、交通、银行、航空航天等。随着科学和社会的发展，人们已经越来越认识到空间数据对于社会经济的发展、人们生活水平提高的重要性，这也加快了人们获取和应用空间数据的步伐。空间数据是数据的一种特殊类型。它是指凡是带有空间坐标的数据，如建筑设计图、机械设计图和各种地图表示成计算机能够接受的数字形式。 3. 空间数据结构空间数据结构是空间数据在计算机内的组织和编码形式。它是一种适合于计算机存贮、管理和处理空间数据的逻辑结构，是地理实体的空间排列和相互关系的抽象描述。它是对数据的一种理解和解释。空间数据结构又是指空间数据的编排方式和组织关系。空间数据编码是指空间数据结构的具体实现，是将图形数据、影像数据、统计数据等资料按一定的数据结构转换为适合计算机存储和处理的形式。不同数据源采用不同的数据结构处理，内容相差极大，计算机处理数据的效率很大程度取决于数据结构。 4. 特点目标构成数据库的逻辑过程随着信息技术的飞速发展和企业界新需求的不断提出，以面向事务处理为主的空间数据库系统已不能满足需要，信息系统开始从管理转向决策处理，空间数据仓库就是为满足这种新的需求而提出的空间信息集成方案，它有四个特点： ①主题与面向主题：与传统空间数据库面向应用进行数据组织的特点相对应，空间数据仓库中的数据是面向主题进行数据组织的。它在较高层次上将企业信息系统中的数据进行综合、归类,并加以抽象地分析利用。 ②集成的数据：空间数据仓库的数据是从原有的空间数据库数据中抽取来的。因此在数据进入空间数据仓库之前，必然要经过统一与综合，这一步是空间数据仓库建设中最关键最复杂的一步，所要完成的工作包括消除源数据中的不一致性和进行数据综合计算。 ③数据是持久的：空间数据仓库中的数据主要供决策分析之用，所涉及的数据操作主要是数据查询，一般情况下并不进行修改操作。空间数据仓库的数据反映的是一段相当长的时间内的数据内容，是不同时间的空间数据库快照的集合和基于这些快照进行统计、综合和重组导出的数据，而不是联机处理的数据。空间数据库中进行联机处理的数据经过集成输入到空间数据仓库中，一旦空间数据仓库存放的数据已经超过空间数据仓库的数据存储期限，这些数据将从空间数据仓库中删去。 ④数据是随时间不断变化的：空间数据仓库的数据是随时间的变化不断变化的，它会不断增加新的数据内容,不断删去旧的数据内容,不断对数据按时间段进行综合。空间数据仓库用于支撑空间决策支持系统，它由四大部分组成：数据源、空间数据库系统、空间

数据分析数学基础

数据分析数学基础统计学：科学方法收集、整理、汇总、描述和分析数据资料，并在此基础上进行推断和决策的科学；归纳统计学/统计推断：通过样本分析来给总体下结论描述性统计学/演绎统计学：值描述和分析特定对象而不下结论或推断变量、常量、连续变量、离散变量、连续数据、离散数据自变量、因变量、函数、单值函数、多值函数数组阵列：原始数据按照数量大小升序或者降序排列，最大值与最小值的差为全距；组距、组限、组界、组中值、直方图与频率多边形频率分布=某一组频数/总频数累计频数分布/累计频数表，累计频数多边形/卵形线累计频率分布/百分率累计频数=累计频数/总频数 1、平均值/集中趋势的度量：趋向落在根据数值大小排列的数据的中心算术平均：加权算术平均： 2、中位数：一组数根据数量大小排列后的做兼职或者两个中间值的算术平均值 3、众数：一组数出现次数最多的那个数，众数不一定存在，也不唯一均值、中位数和众数之间的关系： 4、几何平均G 5、调和平均H 算术平均、几何平均和平均之间的关系 6、均方根RMS 离差/变差：数值数据围绕其平均值分布的分数与集中程度，常用的有全距、平均偏差、半内四分位数间距，10-90百分位数间距、标准差； 1、全距：最大值-最小值 2、平均偏差 3、半内四分位数间距 4、10-90百分位数间距 5、标准差 6、方差：标准差的平方离差度量间的关系 1、矩 2、r阶中心矩 3、偏度：分布不对称程度或偏离对称程度的反映 4、峰度：分布的陡峭程度，尖峰、扁峰、常峰态 1、概率 2、条件概率，独立和不独立事件 3、互不相容事件：两个或多个事件中，任意两个事件都不能同时发生 4、概率分布离散型：离散型概率分布连续型：概率密度函数、连续型概率分布 5、数学期望如果一个人活得S美元的概率为p，则他的数学期望=pS

房地产行业大数据分析的作用

https://www.360docs.net/doc/8611639896.html, 房地产行业大数据分析的作用在房地产行业，有一个明显的迹象表明，数据分析正在发挥更多的作用。例如，房地产企业通过使用数据挖掘技术，从不同的阶层了解人们的住房需求，并做出改变以适应不同的住房需求。交易价格、上市价格、数量和其他关键指标都可以帮助咨询师给出相对准确的估计价格。然而，这并不是房地产行业现在已经达到的终点。作为房地产行业的一名见多识广的内部人，你必须从市场中获取更多有价值的信息，以发掘销售线索，拓展业务。因此，您应该清楚您的目标是什么，为什么要使用这些数据。

https://www.360docs.net/doc/8611639896.html, 一、房地产大数据可以帮助你更好的了解客户住房需求这些数据虽然不可能满足客户所有的住房需求，但我们可以在大多数客户中找到一些共性。为了更好地了解客户的需求，我们需要通过培训历史客户记录数据或统计数据挖掘客户的行为。数据采集可以通过不同的方式。对于一些企业来说，他们更喜欢在社交媒体平台上爬取，这些平台可以显示出用户的习惯、行为、偏好和情感数据，他们可以通

https://www.360docs.net/doc/8611639896.html, 过使用自动网络爬虫工具，比如八爪鱼，来轻松提取数据，可以从大多数网站收集数据。我们还可以使用分类或聚类算法来对客户的需求分类。例如，工作的性质、习惯和生活条件，甚至购买和浏览历史记录都可以被列为值得挖掘的数据，我们可以使用基于云的技术来过滤、计算和优化客户群体，包括高质量的客户、潜在的客户、根据他们的特点，从不同的维度来给客户推广。二、房地产大数据有助于精确行业市场定位企业想进入或开拓某一区域房地产行业市场，首先要进行项目评估和可行性分析，只有通过项目评估和可行性分析才能最终决定是否适合进入或者开拓这块市场。如果适合，那么这个区域人口是多少？消费水平怎么样？客户的消费习惯是什么？市场对产品的认知度怎么样？当前的市场供需情况怎么样？公众的消费喜好是什么等等，这些问题背后包含的海量信息构成了房地产行业市场调研的大数据，对这些大数据的分析就是我们的市场定位过程。

实验十四属性数据分析

实验十四属性数据分析一、实验目的 1．掌握属性数据分析方法。 2．掌握属性数据分析图表与原图形的组合。二、实验准备 1．实验数据：本实验数据保存于文件夹Exercise-14中。 2．预备知识：属性分析的方法。三、实验步骤与内容 1．数据准备将实验数据复制，粘贴至各自文件夹内。启动MAPGIS主程序。在主菜单界面中，点击参数按钮，在弹出的对话框中，设置工作目录最终指向Exercise-14（盘符依据各人具体情况设置）。 2．属性分析执行如下命令：空间分析?空间分析?文件?装载区文件，加载要进行属性分析的数据文件。 Step1: 加载数据文件中所提供的REGION.WP区文件执行如下命令：属性分析?单属性分类统计?立体饼图，选择属性分析类型。

Step2: 属性 Step4: 设置分类方式为分段方式 Step3: 选择分类属性字段为小麦，保留属性字段为乡名、水稻、玉米 Step5: 确定，退出设置分类值域按图中所示输入

数据分析基础体系

互联网产品数据分析基础体系互联网产品的数据指标体系主要分为五个维度，包括用户规模与质量、参与度分析、渠道分析、功能分析以用户属性分析。用户规模和质量维度主要是分析用户规模指标，这类指标一般为产品考核的重点指标；参与度分析主要分析用户的活跃度；渠道分析主要分析渠道推广效果；功能分析主要分析功能活跃情况、页面访问路径以及转化率；用户属性分析主要分析用户特征。一、用户规模和质量用户规模和质量的分析包括活跃用户、新增用户、用户构成、用户留存率、每个用户总活跃天数五个常见指标。用户规模和质量是数据分析最重要的维度，其指标也是相对其他维度最多。１、活跃用户指标活跃用户指在某统计周期内使用过产品的用户。手机端产品活跃用户数一般按照设备维度统计，即统计一段周期内使用过的设备（如手机、平板电脑）数量。活跃用户是衡量产品用户规模的指标。通常，一个产品是否成功，如果只看一个指标，那么这个指标一定是活跃用户数。活跃用户数根据不同统计周期可以分为日活跃数（DAU）、周活跃数（WAU）、月活跃数（MAU）。２、新增用户指标新增用户是指注册后，首次登录产品的用户。按照统计时间跨度不同分为日、周、月新增用户。新增用户量指标主要是衡量营销推广渠道效果的最基础指标；另一方面，新增用户

占活跃用户的比例也可以用来用于衡量产品健康度。如果某产品新用户占比过高，那说明该产品的活跃是靠推广得来，这种情况非常值得关注，尤其是关注用户的留存率情况。３、用户构成指标用户构成是对周活跃用户或者月活跃用户的构成进行分析，有助于通过新老用户结构了解活跃用户健康度。以周活跃用户为例，周活跃用户包括以下几类用户，包括本周回流用户、连续活跃n周用户、忠诚用户、连续活跃用户。本周回流用户是指上周“未使用”过产品，本周使用产品的用户；连续活跃n周用户是指连续n周，每周至少使用过一次产品的活跃用户；忠诚用户是指连续活跃5周及以上的用户；连续活跃用户是指连续活跃2周及以上的用户；近期流失用户是指连续n周（大约等于1周，但小于等于4周）没有使用过产品的用户。４、用户留存率指标用户留存率是指在某一统计时段内的新增用户数中再经过一段时间后仍使用该产品的用户比例。用户留存率可重点关注次日、7日、14日以及30日留存率。次日留存率即某一统计时段（如今天）新增用户在第二天（如明天）再次使用产品的比例；7 日留存率即某一统计时段（如今天）新增用户数在第7 天再次使用该产品的比例；14日和30日留存率以此类推。用户留存率是验证产品用户对吸引力很重要的指标。通常，我们可以利用用户留存率对比同一类别产品中不同产品对用户的吸引力。如果对于某一个产品，在相对成熟的版本情况下，如果用户留存率有明显变化，则说明用户质量有明显变化，很可能是因为推广渠道质量的变化所引起的。５、每个用户总活跃天数指标每个用户的总活跃天数指标（TAD，Total Active Days per User）是在统计周期内，平均每个用户在产品的活跃天数。如果统计周期比较长，如统计周期一年以上，那么，每个

2018年大数据行业分析报告

2018年大数据行业分析报告 2018年11月

目录一、大数据时代，演绎第三次浪潮的华彩乐章 (5) 1、大数据的定义 (5) 2、为何研究大数据 (7) 3、大数据发展的基础：数据积累、算力提升、技术创新 (9) 二、大数据发展全球加码，广阔空间蕴含商机无限 (10) 1、基于大数据对各个行业的深入影响，近几年，美国、欧盟、日本等主要发达经济体都积极推进各自的大数据战略 (10) 2、中国亦将大数据视为新经济的重要支撑 (11) 3、大数据投融资市场持续升温 (13) 三、大数据产业链：数据为源、分析为核、应用为王 (14) 1、数据来源：政府、BAT、运营商等是当前大数据的主要拥有者 (15) 2、数据管理与分析：存储是支撑、安全是保证、分析是核心 (15) （1）数据处理框架：Hadoop、Spark 是应用较为广泛的两种框架 (16) ①Hadoop (17) ②Spark (20) （2）数据处理算法：受益人工智能，神经网络算法关注度再次高涨 (24) ①BP反向传播算法 (26) ②RNN循环神经网络 (27) ③CNN卷积神经网络 (29) ④Kohonen 自组织神经网络 (30) 3、数据应用：应用是完成产业商业化目标，实现价值的终点 (31) （1）政府大数据 (32) （2）医疗大数据 (34) 四、相关企业简况 (35) 1、四维图新 (35) 2、中科曙光 (37)

3、海康威视 (39) 4、美亚柏科 (41) 5、创业软件 (42)

大数据时代，演绎第三次浪潮的华彩乐章。对于大数据，Gartner 给出的定义是需要运用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。1980年，著名未来学家阿尔文·托夫勒在其著作《第三次浪潮》中，将“大数据”描绘为“第三次浪潮的华彩乐章”。大数据发展全球加码，广阔空间蕴含商机无限。基于大数据对各行业的深入影响，美国、欧盟等主要发达经济体都积极推进各自的大数据战略，中国亦将其视为新经济的重要支撑。据信通院数据，2017年中国大数据相关产业规模为4700亿元，预计2020年有望赶超1万亿，年均复合增速近30%，其中，核心产业规模2017年为234亿元，同比增长39%，预计2018年可达329亿，空间广阔。同时，大数据投融资市场也持续升温，2012-2016年期间，国内共发生大数据投融资事件超1600件，统计公布金额的1300余起投资，其融资总额达1200多亿，2016年同比增长189.7%。大数据产业链：数据为源、分析为核、应用为王。分析大数据产业链，主要涵盖数据来源、数据管理与分析、数据应用。1）数据是行业发展的源泉，政府、BAT、运营商等是当前中国大数据的主要拥有者，另在细分领域拥有入口资源的公司也是稀缺标的。2）数据管理与分析是产业中游。数据管理负责数据的集成、存储、安全等环节，其中，数据存储是产业链的支撑，参与者以传统数据库企业为主；数据安全是产业发展的重要保障，渗透数据存储、传输、交互的各个环节。而产业链最核心的当属数据分析与挖掘，其能力直接决定着大数

属性数据分析资料

属性数据分析一属性变量和属性数据通常所指属性数据(categorical data)，是说反映事物属性的数据，也称为定性数据或类别数据，它是属性变量取的值。属性变量可能是表示事物属性，取值为事物属性的量反映事物的客观属性，例如变量“性别”取值为男，女；又如变量是中医所分人的体质，取值为平和，气虚，阳虚，阴虚，瘀血，痰湿，湿热，气郁，特凛。对事物表态的量表达人们主观对事物的评论，例如变量是“某人对某个政策的态度”，取值是赞成，中立和反对；又如变量是“人对医疗效果的评价”，取值为特好，好，一般，差，很差。区间值变量取值为多个互不重叠区间：例如变量是“顾客的购买水平”，取值分为[0，100)，[100,200)，[200,300)和300以上。 “属性变量”是反映事物的客观属性或对事物表态，以及区间值变量，它是一种变量，它取的值之间不能做加，减，乘，除等运算，而且所取的值只能是有限个，属性变量取的值也称为属性变量的“水平”。二属性数据表示形式属性变量有4种表示形式：原始属性变量形式、指示变量形式（调查数据常用）、频数形式和列联表。例1 某连锁超市要检验商品销售情况与陈列方式是否相关，随机抽取了10家门店，分别以C B A 、、共3种方式陈列（即第一个属性变量是“陈列方式”，取值A 、B 、C ），各门店销售情况分为 “high ”及“low ”两类（即第二个属性变量是“销量”，取值“high ”和“low ”）。这两个属性变量的统计资料4种形式如下：属性变量形式的样本是把各个属性变量的1次观测值排成1行；例如例1中属性变量“销量”和“排列方式”的第1个观测值（第1个门店）的观测值是“high ”和“B ”，就把“high ”、“B ”排在第一行，见下表表超市数据属性变量形式指示变量形式是列出各个属性变量的所有值，对每个值建立一个变量，例如例1中两个属性变量取值“high ”、“low ”、“A ”、“B ”、“C ”；建立5个指示变量：sl ，sh,ma,mb,mc.每次观测中，属性变量的哪个值出现了，就在对应列中用1表示，否则用0表示；例如对于超市数据建立5个变量后：sh 表示变量销售额高，sl 表示变量销售额低,ma 表示排列方式是A ，

初中数学数据分析基础测试题及答案解析

初中数学数据分析基础测试题及答案解析一、选择题 1．一组数据1，5，7，x的众数与中位数相等，则这组数据的平均数是（）A．6 B．5 C．4.5 D．3.5 【答案】C 【解析】若众数为1，则数据为1、1、5、7，此时中位数为3，不符合题意；若众数为5，则数据为1、5、5、7，中位数为5，符合题意，此时平均数为1557 4 +++ = 4.5；若众数为7，则数据为1、5、7、7，中位数为6，不符合题意；故选C． 2．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 6 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 14 12 ?+?+?+?+? = 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． 3．某学校组织学生进行社会主义核心价值观的知识竞赛，进入决赛的共有20名学生，他们的决赛成绩如下表所示：决赛成绩/分95908580

人数 4 6 8 2 那么20名学生决赛成绩的众数和中位数分别是( ) A ．85，90 B ．85，87.5 C ．90，85 D ．95，90 【答案】B 【解析】试题解析：85分的有8人，人数最多，故众数为85分；处于中间位置的数为第10、11两个数，为85分，90分，中位数为87.5分．故选B ．考点：1.众数;2.中位数 4．某单位招考技术人员，考试分笔试和面试两部分，笔试成绩与面试成绩按6:4记入总成绩，若小李笔试成绩为80分，面试成绩为90分，则他的总成绩为（） A ．84分 B ．85分 C ．86分 D ．87分【答案】A 【解析】【分析】按照笔试与面试所占比例求出总成绩即可. 【详解】根据题意，按照笔试与面试所占比例求出总成绩： 64 8090841010? +?=（分）故选A 【点睛】本题主要考查了加权平均数的计算，解题关键是正确理解题目含义. 5．在某次训练中，甲、乙两名射击运动员各射击10发子弹的成绩统计图如图所示，对于本次训练，有如下结论：①22 s s >甲乙；②22 s s <甲乙；③甲的射击成绩比乙稳定；④乙的射击成绩比甲稳定．由统计图可知正确的结论是（） A ．①③ B ．①④ C ．②③ D ．②④

大数据行业预测分析

大数据的发展引发了全球范围内深刻的技术与商业变革，已经成为全球发展的趋势以及国家、企业间的竞争焦点。数据作为一种资产的意识不断增强，越来越多的国家将数据定义为国家战略资源，开始抢占信息时代的制高点和竞争力。对于大数据行业的预测分析也是未来发展大数据的必经之路。下面我将从大数据行业的发展状况，机遇与挑战层面，对大数据行业进行预测分析。大数据行业发展状况随着大数据成为国家战略以及大数据技术和商业模式的逐渐成熟，大数据在各行业、各领域快速拓展。市场焦点从概念炒作迅速转移到实际应用，大数据进入全面发展的快车道，呈现出应用创新成为主要驱动力、融资并购成为市场热点、产业生态不断优化和基础设施建设更加合理等特点。从产业的角度看，企业级大数据市场经过酝酿已初具规模，中国企业级大数据进入快速发展时期，产业集聚将进一步特色化发展。随着政策环境和技术手段的不断完善，行业应用持续升温，产业体系初具雏形，支撑能力日益增强。国内许多行业用户如互联网、电信、金融等开始实际部署大数据平台并付诸实践，同时带动软件、硬件和服务市场的快速发展。国内大数据行业进入蓬勃发展时期。大数据行业发展面临的机遇与挑战机遇数据资源大量积累为大数据产业发展提供了良好条件。大数据发展是基于数据量进行的，国内经济社会持续增长的应用需求为大数据产业发展提供了市场空间。政府重视和服务体系建设为大数据产业发展创造了优良环境。产业体系雏形初具为大数据产业发展提供了基础。挑战虽然我国大数据产业快速发展，但是仍存在行业发展良莠不齐、同行业的等级差异极大。同样公用性数据的开放程度较低、对于数据的利用缺乏统一的管理规范。安全风险日益突出、技术应用创新滞后，在大数据发展中面临的挑战较大。新技术的发展必将推动社会的进步，发展的同时也是试错的过程，对于企业而言，借助新技术固然是有利的，但是也需要结合企业自身的实际情况趋利避害，寻找最切实有效的方式。在国内的软件公司中，帆软的企业级智能分析软件Finebi就是以大数据为基础，为企业数据进行智能分析，提高企业的运营效率。在国内BI领域中有着良好的客户基础与口碑，相信未来大数据的发展应用将会更加的全面。

属性数据分析第五章课后答案

属性数据分析第五章课后作业 6.为了解男性和女性对两种类型的饮料的偏好有没有差异，分别在年青人和老年人中作调查。调查数据如下：试分析这批数据，关于男性和女性对这两种类型的饮料的偏好有没有差异的问题，你有什么看法？为什么？解：（1）数据压缩分析首先将上表中不同年龄段的数据合并在一起压缩成二维2×2列联表1.1，合起来看，分析男性和女性对这两种类型的饮料的偏好有没有差异？表1.1 “性别×偏好饮料”列联表二维2×2列联表独立检验的似然比检验统计量Λ 2的值为0.7032，p值 -ln 为05 ≥ = =χ p，不应拒绝原假设，即认为“偏好类型” (2> P 4017 .0 )1( ) .0 7032 .0 与“性别”无关。（2）数据分层分析其次，按年龄段分层，得到如下三维2×2×2列联表1.2，分开来看，男性和女性对这两种类型的饮料的偏好有没有差异？表1.2 三维2×2×2列联表

在上述数据中，分别对两个年龄段（即年青人和老年人）进行饮料偏好的调查，在“年青人”年龄段，男性中偏好饮料A 占58．73%，偏好饮料B 占41.27%；女性中偏好饮料A 占58．73%，偏好饮料B 占41.27%，我们可以得出在这个年龄段，男性和女性对这两种类型的饮料的偏好有一定的差异。同理，在“老年人”年龄段，也有一定的差异。（3）条件独立性检验为验证上述得出的结果是否可靠，我们可以做以下的条件独立性检验。即由题意，可令C 表示年龄段，1C 表示年青人，2C 表示老年人；D 表示性别，1D 表示男性，2D 表示女性；E 表示偏好饮料的类型，1E 表示偏好饮料A ,2E 表示偏好饮料B 。欲检验的原假设为：C 给定后D 和E 条件独立。按年龄段分层后得到的两个四格表，以及它们的似然比检验统计量Λ-ln 2的值如下： 2C 层 822.11ln 2=Λ-248.6ln 2=Λ- 条件独立性检验问题的似然比检验统计量是这两个似然比检验统计量的和，其值为 07.18822.11248.6ln 2=+=Λ- 由于2===t c r ，所以条件独立性检验的似然比检验统计量的渐近2χ分布的自由度为2)1)(1(=--t c r ，也就是上面这2个四格表的渐近2χ分布的自由度的和。由于p 值50.00011916)07.18)2((2=≥χP 很小，所以认为条件独立性不成立，即在年龄段给定的条件下，男性和女性对两种类型的饮料的偏好是有差异的。（4）产生偏差的原因 a 、在（1）中，将不同年龄段的数据压缩在一起合起来后分析发现男性和女性在

稀土行业大数据分析

稀土行业大数据分析由于稀土原料价格持续上涨，近日有下游企业发出通知，将上调稀土新材料价格或提高预付款比例。据业内人士提供的书面文件，山东某稀土新材料公司称由于库存耗尽，将以镨钕实时价格为基准，上调稀土新材料价格。山西某永磁材料公司则只接收预付款比例达50%的订单，且报价仅当天有效。稀土行业人士表示，正在等待下游大型企业的最新价格，由此确定稀土原材料价格是否真正传导至下游。什么是稀土？稀土有“工业维生素”的美称。现如今已成为极其重要的战略资源。稀土元素氧化物是指元素周期表中原子序数为57到71的15种镧系元素氧化物，以及与镧系元素化学性质相似的钪（Sc）和钇（Y）共17种元素的氧化物。稀土相关政策另据《稀土行业发展规划（2016－2020年）》提出，到2020年稀土年度开采量控制在14万吨以内。形成合理开发、有序生产、高效利用、科技创新、协同发展的稀土行业新格局，行业整体迈入以中高端应用、高附加值为主的发展阶段，充分发挥稀土应用功能的战略价值。 “十三五”期间稀土行业发展主要目标数据来源：中商产业研究院整理稀土大数据数据显示，2016年全球稀土产量为12.6万吨。其中，中国生产了10.5万吨，占比高达83%。除中国外，澳大利亚、俄罗斯、印度和巴西也有一些产量。由于中国占据了全球稀土产量的绝对大头，且中国又对稀土开采进行了总量控制。全球的稀土产量长期保持在10-14万吨区间内。从我国的稀土开采配额来看，轻稀土占据了稀土产量的大头，近年来占比稳定在83%，中重稀土占比则稳定在17%。海关最新数据显示，2017年6月中国出口稀土4290吨，同比增长111%。1-6月中国出口稀土26219吨，与去年同期相比增长15.3%；6月中国稀土出口金额34710千美元，同比增长21.4%。1-6月，我国稀土出口金额达203690亿美元，同比增长20.8%。 2016-2017年中国稀土出口情况一览表数据来源：中商产业研究院整理十三五期间，国家将加强稀土供给侧结构性改革，稳定供需关系，引导价格预期，促进和扩大稀土在节能、环保和家电等下游领域的应用需求，实现上下游利益共享、协同发展。以资本和技术为纽带，通过上市、增资、并购等手段整合中高端应用产业链，培育新的应用市场。引导具备条件的稀土企业开展军民两用稀土新材料的研制和生产，推动稀土新材料领域军民资源共享。加大对品牌稀土产品宣传推广力度，引导企业增强品牌意识，支持企业争创著名商标和国际品牌。

2019年关于如何写数据分析报告

关于如何写数据分析报告现有数据分析报告当中存在一些问题，我们对现有的数据分析报告当中的问题进行分析，来找到如何做出更高质量的数据分析报告。一、基础数据的采集缺乏科学依据基础数据的采集对于整个数据分析报告具有非常重要的意义，基础数据采集的科学性决定了这个数据分析报告是不是有使用价值。只有当数据采集具有科学性、客观、严密的逻辑性时，建立在这样的数据分析基础之上的经济效益评价、现金流量分析以及数据分析结论才具有现实的价值和意义。一般来说，当拿到一个项目时我们首先会结合项目的特点来进行基础数据分析，一个项目刚形成，从无到有的时候，基础数据一般采用一手的数据，因为它没有历史的轨迹来遵循，所以用一手数据资料来进行分析。一手数据的采集方法比如：问卷调查、观察、抽样技术等等，来对一手数据进行分析。通常对拥有大量的历史数据的项目如服装业等，数据采集可借鉴同等的规模或一些历史数据，以他为基础来进一步研究和分析。同时也可借鉴行业公开的资料、网上资料、统计的年鉴等等来进行分析。从现有的数据分析报告来看，很多基础的数据就是简单的摆在那里，没有数据来源，数据提示，没有对基础数据严谨的分析。二、作为数据分析报的使用方而言，拿到这样的报告会对于报告的科学性提出质疑。数据分析的过程缺乏逻辑性，论证的结论不具备系统性很多数据分析报告一般都是前面是一堆数据，后面是一个结论。当真正的研

究数据和结论时，是结果单一，数据和结论找不到必然的联系，要不就是只有一个结论，比如对净现值、内部收益率做出说明等等。作为专业的数据分析报告，必须充分的考虑每一个数字科学来源的基础上运用定量的模型来对数据进行分析，一步步推导到数据的结论上。例如，一个项目不确定性分析，风险概率分析（一）、什么是影响这个项目的风险点，这些风险因素就是我们通常意义上的不确定性分析的模型来做（二）、在这样的风险因素基础上，哪一些风险因素对投资项目的效益有重大影响，这些因素通过敏感性分析可以找出来。（三）、找出这些风险因素下一步就是分析，这些影响效益的风险点出现的概率有多大？三步分析完之后，风险对于这个项目的影响就显露出来，到这个时候只是数据分析的第一步工作。有一些数字和比率出现在报告上，更重要的在于结论，针对于这样的分险因素和风险变量（不可避免的），作为数据分析报告必须能搞提出来如何在项目的操作中有效的防范这些风险。这样的风险点的提出和风险因素的防范对于报告的使用者来说是有意义的。三、现有的数据分析报的结论单一，仅仅对于项目的可行性和计划性进行研究建立在定量研究的基础上的数据分析报告和分析师还需要对于整个项目的战略规划提供一些更有价值得东西，包括项目中对于总投资的一些建议。比如总投资规模一定的情况下资金来源于自有资金、