公共船代业务统计分析的实践与思考

徐彦华

摘要：高质量业务统计分析在公共船代运营管理中起着越来越重要的作用。在回顾目前公共船代业务统计现状特点与解析常用细分指标的基础上，就统计分析过程中几大突出问题及其解决方向给出合理建议，提出统一数据口径并规范统计科目释义，关注长期趋势变化并适时调整指标，重视对照外部因素并尝试业财数据融合。旨在通过提升现阶段公共船代业务统计分析模式，来发挥其更大的功能效用，并由此助力推动船代业健康发展。

关键词：业务统计；数据分析；船代企业；维度指标

DOI:10.16176/https://www.360docs.net/doc/989744501.html,ki.21-1284.2019.08.004

业务统计分析是船代企业运营管理的重要组成

部分，尤其对于广大公共船代企业而言，业务统计

分析对内及时报告船代各项日常业务的运作进展

（如代理业务量、现有客户结构、委托业务及客户

培育动态等），对外有效反映作为社会服务型的公

共船代在同行市场的占比及行业地位，这样既有利

于企业参照行业标杆，保证整体正确发展方向，避

免闭门造车式的服务改进，也有利于结合自身现

状，在方向正确的前提下拿捏好前进步子的幅度和

力度。

因而，注重透过统计数据的“现象”来看运行

状态的“本质”，业务统计分析工作的意义不仅限

于揭示问题、说明问题，更在于通过思考解读、分

析实践来设立参照系与风向标，给运营管理者带来

更深层面的指引与启示。

一、船代业务统计分析现状

（一）船代业务统计中常用的几大分析指标

从业务规模来看，目前公共船代企业通常从两

个维度的统计数据来分析主营业务量表现，即与代

理船舶相关的船代艘次和船代净吨，与代理货物相

关的代理集装箱量和代理散货吨。

从客户结构来看，传统公共船代客户类型主要是船公司（主要业务涉及代理船舶航线及集装箱）和货代客户（主要业务涉及出口订舱、进口换单、信息发送等），按船东委托船型细分其统计指标：班轮船公司数量、非班轮船公司数量（进一步再可细分为散杂货船公司、邮轮船公司客户等）。为了在单纯客户总量及增减统计的基础上综合反映现有代理客户品质，通常船代在统计实践时会偏重客户委托业务表现，即代理船东的委托航线数（分投船和舱位代理航线）、新增/撤销航线变动数（分投船和舱位代理航线、远洋和近洋航线）、货代客户的出口订舱箱量和进口换单票数等，以此在有效反映客户委托业务占比和贡献度的同时，来同步预期客户成长趋势及防范潜在风险系数。从同业市场来看，我国公共船代企业已处于全面开放、完全竞争的市场化阶段，只关注企业内部业务运营数据是远远不够的，随着大数据、信息化进程的深化推进，利用交通运输部、商务部、海关总署、统计局、港务局、行业协会等公开渠道的共享数据进行同业对标已成为公共船代统计分析的主流。目前，常用的统计指标主要集中在利用船代艘次或箱量进行本地船代市场的占比排名、梯队划17第42卷第8

期

大数据处理技术的总结与分析

数据分析处理需求分类 1 事务型处理在我们实际生活中,事务型数据处理需求非常常见,例如：淘宝网站交易系统、1２306网站火车票交易系统、超市ＰOＳ系统等都属于事务型数据处理系统。这类系统数据处理特点包括以下几点: 一就是事务处理型操作都就是细粒度操作,每次事务处理涉及数据量都很小。二就是计算相对简单，一般只有少数几步操作组成，比如修改某行得某列; 三就是事务型处理操作涉及数据得增、删、改、查,对事务完整性与数据一致性要求非常高。四就是事务性操作都就是实时交互式操作,至少能在几秒内执行完成；五就是基于以上特点,索引就是支撑事务型处理一个非常重要得技术. 在数据量与并发交易量不大情况下,一般依托单机版关系型数据库,例如OＲＡＣLＥ、MＹSQL、SQＬSERVER,再加数据复制（DataGurａd、RＭAＮ、ＭｙSQＬ数据复制等)等高可用措施即可满足业务需求。在数据量与并发交易量增加情况下，一般可以采用ORＡLＣＥRAC集群方式或者就是通过硬件升级（采用小型机、大型机等，如银行系统、运营商计费系统、证卷系统)来支撑. 事务型操作在淘宝、1230６等互联网企业中,由于数据量大、访问并发量高，必然采用分布式技术来应对,这样就带来了分布式事务处理问题，而分布式事务处理很难做到高效，因此一般采用根据业务应用特点来开发专用得系统来解决本问题。

２数据统计分析数据统计主要就是被各类企业通过分析自己得销售记录等企业日常得运营数据,以辅助企业管理层来进行运营决策。典型得使用场景有:周报表、月报表等固定时间提供给领导得各类统计报表;市场营销部门,通过各种维度组合进行统计分析,以制定相应得营销策略等．数据统计分析特点包括以下几点: 一就是数据统计一般涉及大量数据得聚合运算，每次统计涉及数据量会比较大。二就是数据统计分析计算相对复杂，例如会涉及大量goｕpbｙ、子查询、嵌套查询、窗口函数、聚合函数、排序等；有些复杂统计可能需要编写ＳQＬ脚本才能实现．三就是数据统计分析实时性相对没有事务型操作要求高。但除固定报表外,目前越来越多得用户希望能做做到交互式实时统计；传统得数据统计分析主要采用基于ＭＰP并行数据库得数据仓库技术.主要采用维度模型,通过预计算等方法，把数据整理成适合统计分析得结构来实现高性能得数据统计分析，以支持可以通过下钻与上卷操作,实现各种维度组合以及各种粒度得统计分析。另外目前在数据统计分析领域,为了满足交互式统计分析需求，基于内存计算得数据库仓库系统也成为一个发展趋势,例如SAP得HANA平台。 3 数据挖掘数据挖掘主要就是根据商业目标，采用数据挖掘算法自动从海量数据中发现隐含在海量数据中得规律与知识。

数据分析软件和工具

以下是我在近三年做各类计量和统计分析过程中感受最深的东西，或能对大家有所帮助。当然，它不是ABC的教程，也不是细致的数据分析方法介绍，它只是“总结”和“体会”。由于我所学所做均甚杂，我也不是学统计、数学出身的，故本文没有主线，只有碎片，且文中内容仅为个人观点，许多论断没有数学证明，望统计、计量大牛轻拍。于我个人而言，所用的数据分析软件包括EXCEL、SPSS、STATA、EVIEWS。在分析前期可以使用EXCEL进行数据清洗、数据结构调整、复杂的新变量计算（包括逻辑计算）；在后期呈现美观的图表时，它的制图制表功能更是无可取代的利器；但需要说明的是，EXCEL毕竟只是办公软件，它的作用大多局限在对数据本身进行的操作，而非复杂的统计和计量分析，而且，当样本量达到“万”以上级别时，EXCEL的运行速度有时会让人抓狂。 SPSS是擅长于处理截面数据的傻瓜统计软件。首先，它是专业的统计软件，对“万”甚至“十万”样本量级别的数据集都能应付自如；其次，它是统计软件而非专业的计量软件，因此它的强项在于数据清洗、描述统计、假设检验（T、F、卡方、方差齐性、正态性、信效度等检验）、多元统计分析（因子、聚类、判别、偏相关等）和一些常用的计量分析（初、中级计量教科书里提到的计量分析基本都能实现），对于复杂的、前沿的计量分析无能为力；第三，SPSS主要用于分析截面数据，在时序和面板数据处理方面功能了了；最后，SPSS兼容菜单化和编程化操作，是名副其实的傻瓜软件。 STATA与EVIEWS都是我偏好的计量软件。前者完全编程化操作，后者兼容菜单化和编程化操作；虽然两款软件都能做简单的描述统计，但是较之 SPSS差了许多；STATA与EVIEWS都是计量软件，高级的计量分析能够在这两个软件里得到实现；STATA的扩展性较好，我们可以上网找自己需要的命令文件（.ado文件），不断扩展其应用，但EVIEWS 就只能等着软件升级了；另外，对于时序数据的处理，EVIEWS较强。综上，各款软件有自己的强项和弱项，用什么软件取决于数据本身的属性及分析方法。EXCEL适用于处理小样本数据，SPSS、 STATA、EVIEWS可以处理较大的样本；EXCEL、SPSS适合做数据清洗、新变量计算等分析前准备性工作，而STATA、EVIEWS在这方面较差；制图制表用EXCEL；对截面数据进行统计分析用SPSS，简单的计量分析SPSS、STATA、EVIEWS可以实现，高级的计量分析用 STATA、EVIEWS，时序分析用EVIEWS。关于因果性做统计或计量，我认为最难也最头疼的就是进行因果性判断。假如你有A、B两个变量的数据，你怎么知道哪个变量是因（自变量），哪个变量是果（因变量）？早期，人们通过观察原因和结果之间的表面联系进行因果推论，比如恒常会合、时间顺序。但是，人们渐渐认识到多次的共同出现和共同缺失可能是因果关系，也可能是由共同的原因或其他因素造成的。从归纳法的角度来说，如果在有A的情形下出现B，没有A的情形下就没有B，那么A很可能是B的原因，但也可能是其他未能预料到的因素在起作用，所以，在进行因果判断时应对大量的事例进行比较，以便提高判断的可靠性。有两种解决因果问题的方案：统计的解决方案和科学的解决方案。统计的解决方案主要指运用统计和计量回归的方法对微观数据进行分析，比较受干预样本与未接受干预样本在效果指标（因变量）上的差异。需要强调的是，利用截面数据进行统计分析，不论是进行均值比较、频数分析，还是方差分析、相关分析，其结果只是干预与影响效果之间因果关系成立的必要条件而非充分条件。类似的，利用截面数据进行计量回归，所能得到的最多也只是变量间的数量关系；计量模型中哪个变量为因变量哪个变量为自变量，完全出于分析者根据其他考虑进行的预设，与计量分析结果没有关系。总之，回归并不意味着因果关系的成立，因果关系的判定或推断必须依据经过实践检验的相关理论。虽然利用截面数据进行因果判断显得勉强，但如果研究者掌握了时间序列数据，因果判断仍有可为，其

数据业务分析内容调研

一．市场渗透率分析 :分析目的市场渗透率在宏观上反映业务在市场中受关注的程度及用户的使用情况对于市场渗透率高的业务应予以重点关注、保障。业务渗透率和机型渗透率则在微观上反映业务于特定终端上的分布情况业务、机型渗透率高的优质终端对业务有拉动作用对于定制终端的策略有重要意义 1.市场渗透率 = 统计周期内单个业务用户数/ 全部数据业务总用户数* 100% 阀值:市场渗透率TOP 3为需要关注 2.市场渗透率= 统计周期内单个业务用户数/ 全部数据业务总用户数* 100% 阀值:智能终端渗透率TOP 3为需要关注二．高流量占比业务的分析分析目的: 以流量计费为基础的移动数据网络关注流量占比高的业务并提高这类业务的业务感知对提高数据业务的盈利能力有重要意义。业务流量占比：单位时间内的某业务的累计流量/单位时间内所有数据业务的总流量阀值：流量占比>5%的业务为高流量占比业务三．按照业务对网络的使用效率来选取优化业务：分析目的，不同业务对网络资源的消耗程度是不同的所以不同业务对网络的使用效率是不同的。针对网络使用效率低的业务的优化有助于提高网络使用效率。通过对全网业务计算单位时间内单位业务流量消耗的网络资源来确定网络使用效率低的业务 1.每兆字节消耗的空口时间：空口时间(小时)/流量(M) 阀值:大于1小时每M的业务为效率低下。 2. 每兆字节引起的连接次数= 信令连接次数（次）/流量（M ）阀值:大于100次每M的业务为效率低下四． 1.业务流量、用户数发展趋势 2. 业务流量分网络的统计分析目的：通过对该业务使用人数按照不同的网络（TD/GPRS）分别做统计分析，以获得业务更倾向于在哪个网络使用。在做业务分析的时候，可以更倾向于业务集中使用的网络。呈现方式：以微博为例，业务大多数的使用用户为2G用户。TD:GPRS A:B (其中A:B 为TD网络下业务使用人数和GPRS网络下业务使用人数的比例)。微博为：3:97 3. 业务流量分区域的统计分析目的：通过事先导入系统的小区和区域（如：商业区、居民区、学校、车站等）的映射关系。统计该业务在不同区域的使用人数（去重复），以获得业务的使用热点地区。后

利用Excel进行数据整理和描述性统计分析

实训一利用Excel进行数据整理和描述性统计分析一、实训目的目的有三：（1）掌握Excel中基本的数据处理方法；（2）学会使用Excel进行统计分组；（3）学会使用Excel计算各种描述性统计指标，能以此方式独立完成相关作业。二、实训要求 1、已学习教材相关内容，理解数据整理中的统计计算问题；理解描述性统计指标中的统计计算问题；已阅读本次实训指导书，了解Excel中相关的计算工具。 2、准备好一个统计分组问题、准备好一个或几个描述性统计指标计算问题及相应数据（可用本实训所提供问题与数据）。 3、以Word文件形式（其中的统计表和统计图用Excel制作）提交实训报告（含：实训过程记录、疑难问题发现与解决记录（可选））。此条为所有实训所要求。三、实训内容和操作步骤（一）问题与数据有顾客反映某家航空公司售票处售票的速度太慢。为此，航空公司收集了解100位顾客购票所花费时间的样本数据（单位：分钟），结果如下表。

航空公司认为，为一位顾客办理一次售票业务所需的时间在五分钟之内就是合理的。上面的数据是否支持航空公司的说法顾客提出的意见是否合理请你对上面的数据进行适当的分析，回答下列问题。（1）对数据进行等距分组，整理成频数分布表，并绘制频数分布图（直方图、折线图、饼图）。（2）根据分组后的数据，计算中位数、众数、算术平均数和标准差。（3）分析顾客提出的意见是否合理为什么（4）使用哪一个平均指标来分析上述问题比较合理答：（1）： 2：

从表中我们可以得到中位数为众数为1平均数为标准差为（3）：合理，虽然他的平均数是<5属于正常范围，但是依旧有将近20%的购票时间>5分钟属于超过正常范围，那就是速度太慢了。平均数不能代表一切。所以顾客提出的理由是正确的，购票太慢的现象确实存在。（4）：平均数比较合理，它能较好的反映购票的大概时间。比较有代表性！实训二用Excel数据分析功能进行统计整理和计算描述性统计指标一、实训目的学会使用Excel数据分析功能进行统计整理和计算各种描述性统计指标，能以此方式独立完成相关作业。二、实训要求 1、已学习教材相关内容，理解统计整理和描述性统计指标中的统计计算问题；已阅读本次实验导引，了解Excel中相关的计算工具。 2、准备好一个统计分组问题、准备好一个或几个数字特征计算问题及相应数据（可用本实验导引所提供问题与数据）。 3、以Word文件形式（其中的统计表和统计图用Excel制作）提交实训报告（含：实训过程记录、疑难问题发现与解决记录（可选））。此条为所有实训所要求。三、实训内容和操作步骤

空间数据分析模型

第7 章空间数据分析模型 7.1 空间数据按照空间数据的维数划分，空间数据有四种基本类型：点数据、线数据、面数据和体数据。点是零维的。从理论上讲，点数据可以是以单独地物目标的抽象表达，也可以是地理单元的抽象表达。这类点数据种类很多，如水深点、高程点、道路交叉点、一座城市、一个区域。线数据是一维的。某些地物可能具有一定宽度，例如道路或河流，但其路线和相对长度是主要特征，也可以把它抽象为线。其他的线数据，有不可见的行政区划界，水陆分界的岸线，或物质运输或思想传播的路线等。面数据是二维的，指的是某种类型的地理实体或现象的区域范围。国家、气候类型和植被特征等，均属于面数据之列。真实的地物通常是三维的，体数据更能表现出地理实体的特征。一般而言，体数据被想象为从某一基准展开的向上下延伸的数，如相对于海水面的陆地或水域。在理论上，体数据可以是相当抽象的，如地理上的密度系指单位面积上某种现象的许多单元分布。在实际工作中常常根据研究的需要，将同一数据置于不同类别中。例如，北京市可以看作一个点（区别于天津），或者看作一个面（特殊行政区，区别于相邻地区），或者看作包括了人口的“体”。 7.2 空间数据分析空间数据分析涉及到空间数据的各个方面，与此有关的内容至少包括四个领域。 1）空间数据处理。空间数据处理的概念常出现在地理信息系统中，通常指的是空间分析。就涉及的内容而言，空间数据处理更多的偏重于空间位置及其关系的分析和管理。 2）空间数据分析。空间数据分析是描述性和探索性的，通过对大量的复杂数据的处理来实现。在各种空间分析中，空间数据分析是重要的组成部分。空间数据分析更多的偏重于具有空间信息的属性数据的分析。 3）空间统计分析。使用统计方法解释空间数据，分析数据在统计上是否是“典型”的，或“期望”的。与统计学类似，空间统计分析与空间数据分析的内容往往是交叉的。 4）空间模型。空间模型涉及到模型构建和空间预测。在人文地理中，模型用来预测不同地方的人流和物流，以便进行区位的优化。在自然地理学中，模型可能是模拟自然过程的空间分异与随时间的变化过程。空间数据分析和空间统计分析是建立空间模型的基础。 7.3 空间数据分析的一些基本问题空间数据不仅有其空间的定位特性，而且具有空间关系的连接属性。这些属性主要表现为空间自相关特点和与之相伴随的可变区域单位问题、尺度和边界效应。传统的统计学方法在对数据进行处理时有一些基本的假设，大多都要求“样本是随机的”，但空间数据可能不一定能满足有关假设，因此，空间数据的分析就有其特殊性（David,2003）。

Excel的统计分析功能

Excel的统计分析功能 Excel是办公自动化中非常重要的一款软件，很多巨型国际企业和国内行政、企事业单位都用Excel 进行数据管理。它不仅能够方便地进行图形分析和表格处理，其更强大的功能还体现在数据的统计分析研究方面。然而很多缺少数理统计基础知识而对Excel强大统计分析功能不够了解的人却难以更加深入、更高层次地运用Excel。笔者认为，对Excel统计分析功能的不了解正是阻挡普通用户完全掌握Excel的拦路虎，但目前这方面的教学文章却又很少见。下面笔者对Excel的统计分析功能进行简单的介绍，希望能够对Excel进阶者有所帮助。 Microsoft Excel提供了一组数据分析工具，称为“分析工具库”，在建立复杂统计或工程分析时，只需为每一个分析工具提供必要的数据和参数，该工具就会使用适宜的统计或工程函数，在输出表格中显示相应的结果。其中有些工具在生成输出表格时还能同时生成图表。在使用Excel的“分析工具库”时，如果“工具”菜单中没有“数据分析”命令，则需要安装“分析工具库”。步骤如下：在“工具”菜单中，单击“加载宏”命令，选中“分析工具库”复选框完成安装。如果“加载宏”对话框中没有“分析工具库”，请单击“浏览”按钮，定位到“分析工具库”加载宏文件“Analys32.xll”所在的驱动器和文件夹（通常位于“Microsoft Office\Office\Library\Analysis”文件夹中）（Microsoft OfficeXP：插入光盘，即可）；如果没有找到该文件，应运行“安装”程序。安装完“分析工具库”后，要查看可用的分析工具，请单击“工具”菜单中的“数据分析”命令，Excel提供了以下15种分析工具。 1、方差分析(anova) 本工具提供了三种工具，可用来分析方差。具体使用哪一工具则根据因素的个数以及待检验样本总体中所含样本的个数而定。（1）“Anova：单因素方差分析”分析工具此分析工具通过简单的方差分析(anova)，对两个以上样本均值进行相等性假设检验（抽样取自具有相同均值的样本空间）。此方法是对双均值检验（如t-检验）的扩充。（2）“Anova：可重复双因素分析”分析工具此分析工具是对单因素anova分析的扩展，即每一组数据包含不止一个样本。（3）“Anova：无重复双因素分析”分析工具此分析工具通过双因素anova分析（但每组数据只包含一个样本），对两个以上样本均值进行相等性假设检验（抽样取自具有相同均值的样本空间）。此方法是对双均值检验（如t-检验）的扩充。 2、相关系数分析工具此分析工具及其公式可用于判断两组数据集（可以使用不同的度量单位）之间的关系。总体相关性计算的返回值为两组数据集的协方差除以它们标准偏差的乘积：可以使用“相关系数”分析工具来确定两个区域中数据的变化是否相关，即，一个集合的较大数据是否与另一个集合的较大数据相对应（正相关）；或者一个集合的较小数据是否与另一个集合的较小数据相对应（负相关）；还是两个集合中的数据互不相关（相关性为零）。 3、协方差分析工具此分析工具及其公式用于返回各数据点的一对均值偏差之间的乘积的平均值。协方差是测量两组数据相关性的量度。（公式略）可以使用协方差工具来确定两个区域中数据的变化是否相关，即，一个集合的较大数据是否与另一个

数据的统计描述和分析.doc

第十章数据的统计描述和分析数理统计研究的对象是受随机因素影响的数据，以下数理统计就简称统计，统计是以概率论为基础的一门应用学科。数据样本少则几个，多则成千上万，人们希望能用少数几个包含其最多相关信息的数值来体现数据样本总体的规律。描述性统计就是搜集、整理、加工和分析统计数据，使之系统化、条理化，以显示出数据资料的趋势、特征和数量关系。它是统计推断的基础，实用性较强，在统计工作中经常使用。面对一批数据如何进行描述与分析，需要掌握参数估计和假设检验这两个数理统计的最基本方法。我们将用Matlab 的统计工具箱(Statistics Toolbox)来实现数据的统计描述和分析。 §1 统计的基本概念 1.1 总体和样本总体是人们研究对象的全体，又称母体，如工厂一天生产的全部产品（按合格品及废品分类），学校全体学生的身高。总体中的每一个基本单位称为个体，个体的特征用一个变量（如x ）来表示，如一件产品是合格品记0=x ，是废品记1=x ；一个身高170（cm ）的学生记170=x 。从总体中随机产生的若干个个体的集合称为样本，或子样，如n 件产品，100名学生的身高，或者一根轴直径的10次测量。实际上这就是从总体中随机取得的一批数据，不妨记作n x x x ,,,21Λ，n 称为样本容量。简单地说，统计的任务是由样本推断总体。 1.2 频数表和直方图一组数据（样本）往往是杂乱无章的，作出它的频数表和直方图，可以看作是对这组数据的一个初步整理和直观描述。将数据的取值范围划分为若干个区间，然后统计这组数据在每个区间中出现的次数，称为频数，由此得到一个频数表。以数据的取值为横坐标，频数为纵坐标，画出一个阶梯形的图，称为直方图，或频数分布图。若样本容量不大，能够手工作出频数表和直方图，当样本容量较大时则可以借助Matlab 这样的软件了。让我们以下面的例子为例，介绍频数表和直方图的作法。例1 学生的身高和体重

数据统计与分析(SPSS).

数据统计与分析（SPSS）一、课程属性说明适用对象：教育技术学专业，电子信息科学与技术专业，广告学专业课程代码：11200913 课程类别：专业任选课所属学科：计算机科学与技术授课学期：第8学期学时：讲授54学时，实验34时学分：3 教材：《SPSS for Windows 统计与分析》，卢纹岱主编，电子工业版社，2000年版参考书：考核方式：考查评分方法：试验报告20%，上机考试 80% 前导课程：计算机基础，线性代数，概率统计

二、大纲制定依据对数据进行统计分析是一种十分重要的信息获得的方法，很多领域均需要做这方面的工作。传统的统计分析是由人工计算求解；现在随着计算机应用的普及，越来越多的统计分析工作是由计算机来完成的，现在最为流行也最容易被广大用户接受的统计分析软件是SPSS，本课程就以介绍该软件为核心，并渗透介绍一些统计分析的数学方法，从而满足各专业学生对数据统计分析知识和技能的需求。三、课程概要与目的任务 1.课程概要本课程主要由三大部分构成：（1）基本概念和基本操作，其中包括SPSS概述、系统运行管理方式、数据统计处理、数据文件的建立与编辑、文件操作与文本文件编辑；（2）统计分析过程，其中包括统计分析概述、基本统计分析、相关分析均值比较与检验、方差分析、回归分析、据类分析与辨别分析、因子分析、非参数检验、生存分析；（3）统计图形生成与编辑，其中包括生成统计图形、编辑统计图形，创建交互式图形、修饰交互图形 2.课程目的和任务本课程的目的和任务是使学生理解SPSS软件的功能和应用方法，并能开展简单的数据统计与分析工作。

空间数据分析

空间数据分析报告 —使用Moran's I统计法实现空间自相关的测度1、实验目的（1）理解空间自相关的概念和测度方法。（2）熟悉ArcGIS的基本操作，用Moran's I统计法实现空间自相关的测度。2、实验原理 2.1空间自相关空间自相关的概念来自于时间序列的自相关，所描述的是在空间域中位置S 上的变量与其邻近位置Sj上同一变量的相关性。对于任何空间变量（属性）Z，空间自相关测度的是Z的近邻值对于Z相似或不相似的程度。如果紧邻位置上相互间的数值接近，我们说空间模式表现出的是正空间自相关；如果相互间的数值不接近，我们说空间模式表现出的是负空间自相关。 2.2空间随机性如果任意位置上观测的属性值不依赖于近邻位置上的属性值，我们说空间过程是随机的。 Hanning则从完全独立性的角度提出更为严格的定义，对于连续空间变量Y,若下式成立，则是空间独立的：式中，n为研究区域中面积单元的数量。若变量时类型数据，则空间独立性的定义改写成式中，a,b是变量的两个可能的类型，i≠j。 2.3Moran's I统计 Moran's I统计量是基于邻近面积单元上变量值的比较。如果研究区域中邻近面积单元具有相似的值，统计指示正的空间自相关；若邻近面积单元具有不相似的值，则表示可能存在强的负空间相关。

设研究区域中存在n 个面积单元，第i 个单位上的观测值记为y i ，观测变量在n 个单位中的均值记为y ，则Moran's I 定义为 ∑∑∑∑∑======n i n j ij n i n j ij n i W W n I 11 11j i 1 2i ) y -)(y y -(y )y -(y 式中，等号右边第二项∑∑==n 1i n 1j j i ij )y -)(y y -(y W 类似于方差，是最重要的项，事实上这是一个协方差，邻接矩阵W 和) y -)(y y -(y j i 的乘积相当于规定)y -)(y y -(y j i 对邻接的单元进行计算，于是I 值的大小决定于i 和j 单元中的变量值对于均值的偏离符号，若在相邻的位置上，y i 和y j 是同号的，则I 为正；y i 和y j 是异号的，则I 为负。在形式上Moran's I 与协变异图 {}{}u ?-)Z(s u ?-)Z(s N(h)1(h)C ?j i ∑=相联系。 Moran's I 指数的变化范围为（-1,1）。如果空间过程是不相关的，则I 的期望接近于0，当I 取负值时，一般表示负自相关，I 取正值，则表示正的自相关。用I 指数推断空间模式还必须与随机模式中的I 指数作比较。通过使用Moran's I 工具，会返回Moran's I Index 值以及Z Score 值。如果Z score 值小于-1.96获大于1.96，那么返回的统计结果就是可采信值。如果Z score 为正且大于1.96，则分布为聚集的；如果Z score 为负且小于-1.96，则分布为离散的；其他情况可以看作随机分布。 3、实验准备 3.1实验环境本实验在Windows 7的操作系统环境中进行，使用ArcGis 9.3软件。 3.2实验数据此次实习提供的数据为以湖北省为目标区域的bount.dbf 文件。.dbf 数据中包括第一产业增加值，第二产业增加值万元，小学在校学生数，医院、卫生院床位数，乡村人口万人，油料产量，城乡居民储蓄存款余额，棉花产量，地方财政一般预算收入，年末总人口(万人)，粮食产量，普通中学在校生数，肉类总产量，规模以上工业总产值现价（万元）等属性，作为分析的对象。

百度业务运营部数据分析岗位分析

首先，附上百度业务运营部_数据分析师（产品运营）岗位的招聘详情：业务运营部_数据分析师（产品运营）所属部门: 百度工作地点: 北京市招聘人数: 若干公司: 百度职位类别: 产品发布时间: 2016-04-11 工作职责: -对百度重点行业的行业现状、核心企业、市场动态、发展趋势、互联网营销推广等做深入分析，形成数据研究报告 -解读分析报告，并根据分析结论，与运营一起商讨运营策略 -运用数据分析手段，对百度的客户行业和属性形成自己的分类方式职责要求: -大三或者研一、研二在校生，数学、计算机或者统计学专业，对行业市场有一定的了解 -理解统计学和数据挖掘算法原理，了解数据仓库思想，会写SQL，熟悉spss、sas,R等数据挖掘软件之一 -熟练使用EXCEL,能够处理大量的数据 -了解决策树、聚类、逻辑回归，关联分析、SVM，贝叶斯等数据挖掘算法 -能够保证每周至少四个工作日的实习时间重点解析这个岗位中职责要求里的重点技术要求： -理解统计学和数据挖掘算法原理，了解数据仓库思想，会写SQL，熟悉spss、sas,R等数据挖掘软件之一 -熟练使用EXCEL,能够处理大量的数据 -了解决策树、聚类、逻辑回归，关联分析、SVM，贝叶斯等数据挖掘算法提取其中的关键词：统计学、数据挖掘算法、数据仓库、SQL、SPSS、SAS、R、excel、决策树、聚类、逻辑回归、关联分析、SVM、贝叶斯，然后大致的分类：一、数据挖掘算法：（百科： https://www.360docs.net/doc/989744501.html,/link?url=hjhlCpoD_cUBZ7MnBm4_bPlCvZVNmj427nmrIiAt2Cx3h6xrY6JC0HPK iUtMxWaC1tI16GNzH4UQ4-u6MEwrIK）数据挖掘：是数据库知识发现中的一个步骤。数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家

Kano模型的数据统计分析

Kano模型的数据统计分析 1、用户需求分类 1．1 Kano模型可以把基本品质、期望品质、和魅力品质理解为客户对产品的要求：功能要求---性价比/品牌效应---附加值/特殊性。 1．2 用户需求分类将每项用户需求按照Kano模型进行分类，即分为基本品质、期望品质和惊喜品质。先进行用户意见调查，然后对调查结果进行分类和统计。 1．2．1 市场调查对每项用户需求，调查表列出正反2个问题。例如，用户需求为“一键通紧

急呼叫”，调查问题为“一键通紧急呼叫能随呼随通，您的感受如何?”以及“一键通紧急呼叫不能随呼随通，您的感受如何?”，每个问题的选项为5个，即满足、必须这样、保持中立、可以忍受和不满足。注：√表示用户意见 1． 2．2 调查结果分类通过用户对正反2个问题的回答，分析后可以归纳出用户的意见。例如，对某项用户需求，用户对正向问题的回答为“满足”，对反向问题的回答为“不满足”，则用户认为该项需求为“期望品质”。每项用户需求共5×5—25个可能结果。

基本品质、期望品质和惊喜品质是3种需要的结果。其他3种结果分别为可疑、反向和不关心，这是不需要的，必须排除。 (1)可疑结果（用户的回答自相矛盾）。可疑结果共2个，即用户对正反问题的回答均为“满足”或“不满足”。例如，对于“一键通紧急呼叫”，正向问题为“一键通紧急呼叫能随呼随通，您的感受如何?”，用户回答是“满足”；反向问题为“一键通紧急呼叫不能随呼随通，您的感受如何?”，用户回答还是“满足”。这表明无论一键通紧急呼叫是否能随呼随通，用户都会满足，这显然是自相矛盾的。出现可疑结果有2种可能：一是用户曲解了正反问题，二是用户填写时出现错误。统计时需要去除可疑结果。 (2)反向结果（用户回答与调查表设计者的意见相反）。正向问题表明产品具有某项用户需求，反向问题表明不具备该用户需求，正向问题比反向问题具有更高的用户满意，但用户回答却表明反向问题比正向问题具有更高的客户满意度。例如，对用户需求“一键通紧急呼叫”，正向问题为“一键通紧急呼叫能随呼随通，您的感受如何?”，用户回答为“不满足”，反向问题为“一键通紧急呼叫不能随呼随通，您的感受如何?”，用户的回答为“满足”，这显然与调查表设计者的意见相反。反向结果较多时，表明调查表的设计存在问题，需要改进。

SPSS简单数据统计分析报告

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目录一、数据样本描述 (4) 二、要解决的问题描述 (4) 1 数据管理与软件入门部分 (4) 1.1 分类汇总 (5) 1.2 个案排秩 (5) 1.3 连续变量变分组变量 (5) 2 统计描述与统计图表部分 (5) 2.1 频数分析 (5)

2.2 描述统计分析 (5) 3 假设检验方法部分 (5) 3.1 分布类型检验 (5) 3.1.1 正态分布 (6) 3.1.2 二项分布 (6) 3.1.3 游程检验 (6) 3.2 单因素方差分析 (6) 3.3 卡方检验 (6) 3.4 相关与线性回归的分析方法 (6) 3.4.1 相关分析（双变量相关分析&偏相关分析） (6) 3.4.2 线性回归模型 (6) 4 高级阶段方法部分 (6) 三、具体步骤描述 (7) 1 数据管理与软件入门部分 (7) 1.1 分类汇总 (7) 1.2 个案排秩 (8) 1.3 连续变量变分组变量 (10) 2 统计描述与统计图表部分 (11) 2.1 频数分析 (11) 2.2 描述统计分析 (14) 3 假设检验方法部分 (16) 3.1 分布类型检验 (16)

3.1.1 正态分布 (16) 3.1.2 二项分布 (17) 3.1.3 游程检验 (18) 3.2 单因素方差分析 (22) 3.3 卡方检验 (24) 3.4 相关与线性回归的分析方法 (26) 3.4.1 相关分析 (26) 3.4.2 线性回归模型 (28) 4 高级阶段方法部分 (32) 4.1 信度 (32) 一、数据样本描述本次分析的数据为某公司474名职工状况统计表，其中共包含11个变量，分别是：id（职工编号），gender(性别)，bdate(出生日期)，edcu（受教育水平程度），jobcat（职务等级），salbegin（起始工资），salary（现工资），jobtime(本单位工作经历<月>)，prevexp(以前工作经历<月>)，minority(民族类型)，age(年龄)。通过运用SPSS统计软件，对变量进行统计分析，以了解该公司职工总体状况，并分析职工受教育程度、起始工资、现工资的分布特点及相互间的关系。二、要解决的问题描述 1 数据管理与软件入门部分

数据的描述性统计分析

统计分析往往是从了解数据的基本特征开始的。描述数据分布特征的统计量可分为两类：一类表示数量的中心位置，另一类表示数量的变异程度（或称离散程度）。两者相互补充，共同反映数据的全貌。这些内容可以通过SPSS中的“Descriptive Statistics”菜单中的过程来完成。 1 频数分析 (Descriptive Statistics - Frequencies) 频数分布分析主要通过频数分布表、条形图和直方图，以及集中趋势和离散趋势的各种统计量来描述数据的分布特征。下面我们通过例子来学习单变量频数分析操作。 1) 输入分析数据在数据编辑器窗口打开“data1-2.sav”数据文件。 2)调用分析过程在主菜单栏单击“Analyze”，在出现的下拉菜单里移动鼠标至“Descriptive Statistics”项上，在出现的次菜单里单击“Frequencies”项，打开如图3-4所示的对话框。图3-4 “Frequencies” 对话框 3)设置分析变量从左则的源变量框里选择一个和多个变量进入“Variable(s):”框里。在这里我们选“三化螟蚁螟[虫口数]”变量进入“Variable(s):”框。 4)输出频数分布表

Display frequency tables，选中显示。 5)设置输出的统计量单击“Statistics”按钮，打开图3-5所示的对话框，该对话框用于选择统计量：图3-5 “Statistics”对话框 ①选择百分位显示“Percentiles Values”栏： Quartiles：四分位数，显示25%、50%和75%的百分位数。 Cut points for 10 equal groups：将数据平分为输入的10个等份。 Percentile(s):：用户自定义百分位数，输入值0—100之间。选中此项后，可以利用“Add”、“Change”和 “Remove”按钮设置多个百分位数。 ②选择变异程度的统计量“Dispersion”：（离散趋势） Std.deviation标准差 Minimum 最小值 Variance 方差 Maximum 最大值 Range 极差 S.E.mean均值标准误 ③选择表示数据中心位置的统计量“Central Tendency”：（集中趋势） Mean 均值 Median 中位数 Mode 众数 Sum 算术和

数据统计分析报告模板

数据统计分析报告模板导读：本文统计分析报告格式，仅供参考，如果觉得很不错，欢迎点评和分享。统计分析报告格式统计分析报告一般包括：基本情况，成绩，问题，原因分析和建议措施几个部分。应满足以下基本要求： 1、调查研究，占有资料，数据资料与数据有关的各方面情况，企业内部资料和外部资料。 2、观点鲜明，重点突出，材料和观点要统一。用观点统帅材料，用材料说明观点。 3、判断推理，符合逻辑，指明问题的性质，原因及解决的办法。把问题说透，把道理讲清。 4、简洁精炼，条理分明。专业术语要准确、恰当，切忌数据资料的罗列和事实现象的堆砌。统计分析报告，在实际工作中一般把文字报告、表式报告和图示报告溶为一体。统计分析报告一、目标定位内容往往服务于目标，目标决定内容，因而数据分析报告的目标很大程度上决定其内容，我们应首先明确其目标定位。构建数据分析

报告的目标概念在外延上有所侧重，定位于为处于信息时代的审计服务。因此，它需要统一并且服务于审计这个大目标，但也具有自身的特点。根据《审计法》规定，我国国家审计的总目标是监督财政财务收支的真实性、合法性和效益性。在这个大前提下，我们认为构建计算机数据分析报告的总体目标是结合业务审计的具体目标，通过数据分析，实现价值最大化的审计决策，从而支撑制订的审计实施方案。这个总体目标总是可以划分为具体层次上的目标。我们认为，从属于其总目标，构建数据分析报告的具体目标应可以描述为以下3个方面： 1、进行总体分析。从审计工作需求出发，对被审计对象的财务、业务数据进行总量分析，把握全局，形成对被审计对象财务、业务状况的总体印象。 2、确定审计重点，合理配置审计资源。在对被审计对象总体掌握的基础上，根据被审计对象特点，通过具体的趋势分析、对比分析等手段，合理的确定审计的重点，协助审计人员作为正确的审计决策，调整人力物力等资源达到最佳状态。 3、总结经验，建立模型。通过选取指标，针对不同的审计事项建立具体的分析模型，将主观的经验固化为客观的分析模型，从而指导以后审计实践中的数据分析。以上3个具体目标的联系是紧密的，不是孤立的，只有在进行总体分析的基础上，才能进一步的确定审计重点，并在对重点内容的分析中得出结果，进而实现评价的过程。如果单单实现其中一个目标，最终得出的报告将是不完整的，对制订审计实施方案也没有可靠的支

(完整word版)GIS空间分析与建模期末复习总结

空间分析与建模复习名词解释：空间分析：采用逻辑运算、数理统计和代数运算等数学方法，对空间目标的位置、形态、分布及空间关系进行描述、分析和建模，以提取和挖掘地理空间目标的隐含信息为目标，并进一步辅助地理问题求解的空间决策支持技术。空间数据结构：是对空间数据的合理组织，是适合于计算机系统存储、管理和处理地图图形的逻辑结构，是地理实体的空间排列方式和相互关系的抽象描述与表达。空间量测：对GIS数据库中各种空间目标的基本参数进行量算与分析，元数据：描述数据及其环境的数据。空间元数据：关于地理空间数据和相关信息的描述性信息。空间尺度：数据表达的空间范围的相对大小以及地理系统中各部分规模的大小尺度转换：信息在不同层次水平尺度范围之间的变化，将某一尺度上所获得的信息和知识扩展或收缩到其他尺度上，从而实现不同尺度之间辨别、推断、预测或演绎的跨越。地图投影：将地球椭球面上的点映射到平面上的方法，称为地图投影。地图代数：作用于不同数据层面上的基于数学运算的叠加运算重分类：将属性数据的类别合并或转换成新类，即对原来数据中的多种属性类型按照一定的原则进行重新分类滤波运算：通过一移动的窗口，对整个栅格数据进行过滤处理，将窗口最中央的像元的新值定义为窗口中像元值的加权平均值邻近度：是定性描述空间目标距离关系的重要物理量之一，表示地理空间中两个目标地物距离相近的程度。缓冲区分析、泰森多边形分析。缓冲区：是指为了识别某一地理实体或空间物体对其周围地物的影响度而在其周围建立的具有一定宽度的带状区域。缓冲区分析：对一组或一类地物按缓冲的距离条件，建立缓冲区多边形，然后将这一图层与需要进行缓冲区分析的图层进行叠加分析，得到所需结果的一种空间分析方法泰森多边形：所有点连成三角形，作三角形各边的垂直平分线，每个点周围的若干垂直平分线便围成的一个多边形网络分析：是通过研究网络的状态以及模拟和分析资源在网络上的流动和分配情况，对网络结构及其资源等的优化问题进行研究的一种空间分析方法。（理论基础：计算机图论和运筹学）自相关：空间统计分析所研究的区域中的所有的值都是非独立的，相互之间存在相关性。在空间和时间范畴内，这种相关性被称为自相关。

统计分析软件是数据分析的主要工具.

统计分析软件是数据分析的主要工具完整的数据分析过程包括：数据的收集数据的整理数据的分析统计学为数据分析过程提供一套完整的科学的方法论。统计软件为数据分析提供了实现手段。统计分析软件的一般特点功能全面，系统地集成了多种成熟的统计分析方法；有完善的数据定义、操作和管理功能；方便地生成各种统计图形和统计表格；使用方式简单，有完备的联机帮助功能；软件开放性好，能方便地和其他软件进行数据交换常用统计软件简介 SAS (Ver 8.2) 真正的巨无霸。被誉为国际上的标准统计软件和最权威的组合式优秀统计软件。 ?人机对话界面太不友好，图形操作界面比较糟糕，一切围绕编程设计，学习起来较困难（编程），说明书非常难懂，价格贵的人直跳。 SPSS (Ver 11) – 统计软件中的贵族 ?操作界面极为友好 –所有统计软件中最友好的

–精心设计的图形操作界面 –美观的结果输出 –强大的辅助教学功能 ?输出结果与中文WORD尚存在一定兼容问题 ?在国内深受欢迎，特别是市场调研行业 ?在欧洲各研究机构中得到广泛应用 S-Plus(Ver 6) ?S语言（AT&T贝尔实验室）的后续发展 ?极为强大的统计功能和绘图能力 ?应用上以理论研究、统计建模为主 ?需要有较好的数理统计背景 ?对编程能力要求极高 Stata (Ver 7) ?软件小巧 ?绘图美观 ?统计分析能力极强 ?数据接口差 ?不提供对话框界面，命令行方式操作 E-Views ?使计量经济学得到长足进步，可以对时间序列和非时间序列（截面）数据进行分析Ｒ软件

Ｒ是一个免费的统计分析软件（ＧＮＵ版权，这一点与LINUX相似）。它几乎是ＳＰＬＵＳ的一个克隆。（不要钱的ＳＰＬＵＳ）.几乎所有从Ｒ中学到的都可以在ＳＰＬＵＳ中应用，反之亦然。而ＳＰＬＵＳ是一个很高质量的，普遍使用的统计软件。美国药品检验局曾批准使用２个统计软件。ＳＰＬＵＳ是其中一个，另一个是ＳＡＳ。学习使用统计分析软件的基本方法弄清分析的目的正确收集待处理和分析的数据(目的、影响因素的剔除）。弄清统计概念和统计含义，知道统计方法的适用范围，无需记忆公式。选择一种或几种统计分析方法探索性地分析数据。读懂计算机分析的数据结果，发现规律，得出分析

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大程度上决定其内容，我们应首先明确其目标定位。构建数据分析1 报告的目标概念在外延上有所侧重，定位于为处于信息时代的审计服务。因此，它需要统一并且服务于审计这个大目标，但也具有自身的特点。根据《审计法》规定，我国国家审计的总目标是监督财政财务收支的真实性、合法性和效益性。在这个大前提下，我们认为构建计算机数据分析报告的总体目标是结合业务审计的具体目标，通过数据分析，实现价值最大化的审计决策，从而支撑制订的审计实施方案。这个总体目标总是可以划分为具体层次上的目标。我们认为，从属于其总目标，构建数据分析报告的具体目标应可以描述为以下3个方面：1、进行总体分析。从审计工作需求出发，对被审计对象的财务、业务数据进行总量分析，把握全局，形成对被审计对象财务、业务状况的总体印象。 2、确定审计重点，合理配置审计资源。在对被审计对象总体掌握的基础上，根据被审计对象特点，通过具体的趋势分析、对比分析等手段，合理的确定审计的重点，协助审计人员作为正确的审计决策，调整人力物力等资源达到最佳状态。 3、总结经验，建立模型。通过选取指标，针对不同的审计事项建立具体的分析模型，将主观的经验固化为客观的分析模型，从而指导以后审计实践中的数据分析。以上3个具体目标的联系是紧密的，不是孤立的，只有在进行总体