数据统计分析方法
数据统计分析常用方法
目录
1 统计学基础知识 (3)
1.1 统计的含义 (3)
1.2 统计的分类 (3)
1.3 样本 (3)
2 数据的概括性度量 (4)
2.1 总规模度量 (4)
2.1.1 总量指标 (4)
2.2 比较度量 (5)
2.2.1 相对指标 (5)
2.3 平均度量 (6)
2.3.1 概念 (6)
2.3.2 平均数的种类和计算方法 (6)
2.4 离散变量 (8)
2.4.1 变异指标 (8)
2.5 数据的标准化 (11)
2.5.1 Min-max标准化 (11)
2.5.2 Z-score标准化 (11)
3 相关分析 (11)
3.1 概念 (11)
3.2 分类 (12)
3.3 相关分析的作用 (12)
3.4 相关系数的计算 (12)
3.5 相关系数的性质 (12)
3.5.1 相关性类型 (12)
3.5.2 相关性强弱 (12)
4 数据分析 (13)
4.1 数据分析的含义 (13)
4.2 数据分析的作用 (13)
4.3 数据分析方法 (13)
4.3.1 对比分析法 (13)
4.3.2 分组分析法 (14)
4.3.3 结构分析法 (15)
4.3.4 平均分析法 (15)
4.3.5 交叉分析法 (15)
4.3.6 综合评价分析法 (16)
4.3.7 漏斗图分析法 (17)
4.3.8 抽样分析法 (17)
4.3.9 相关分析 (18)
4.3.10 时间序列预测 (20)
1统计学基础知识
1.1统计的含义
“统计”一词在各种实践活动和科学研究领域中都经常出现。然而，不同的人或在不同的场合，对其理解是有差异的。比较公认的看法认为统计有三种含义，即统计活动、统计数据和统计学。
●统计活动
统计活动又称统计工作，是指收集、整理和分析统计数据，并探索数据的内在数量规律性的活动过程。
●统计资料
统计资料又称统计数据，即统计活动过程所获得的各种数字资料和其他资料的总称。表现为各种反映社会经济现象数量特征的原始记录、统计台账、统计表、统计图、统计分析报告、政府统计公报、统计年鉴等各种数字和文字资料。
●统计学
统计学是指阐述统计工作基本理论和基本方法的科学，是对统计工作实践的理论概括和经验总结。它以现象总体的数量方面为研究对象，阐明统计设计、统计调查、统计整理和统计分析的理论与方法，是一门方法论科学。
1.2统计的分类
从统计方法的功能来看，统计学可以分为描述统计学与推断统计学。从方法研究的重点来看，统计学可分为理论统计学和应用统计学。本文中主要按统计方法的功能进行讨论，不涉及理论统计学。
●描述统计学
研究如何取得反映客观现象的数据，并通过图表形式对所搜集的数据进行加工处理和显示，进而通过综合、概括与分析得出反映客观现象的规律性数量特征。描述统计学的内容包括统计数据的搜集方法、数据的加工处理方法、数据的显示方法、数据分布特征的概括与分析方法等。
●推断统计学
研究如何根据样本数据去推断总体数量特征的方法，它是在对样本数据进行描述的基础上，对统计总体的未知数量特征作出以概率形式表述的推断。
描述统计是整个统计学的基础，推断统计则是现代统计学的主要内容。
1.3样本
样本是统计学中非常重要的概念，理解这个概念需要注意三大问题：
构成某一样本的每一单位都必须取自某一特定的统计总体，不允许该总体之外的单位介入该总体的样本。
样本单位的抽取应是按一定的概率进行的，而具体样本的产生应是随机的，因此必须排除人的主观因素对样本单位抽取和样本生成的干扰。
样本是母体的代表，带有母体的信息，因而能够推断母体；然而，样本只是母体的一个子集，且具有随机性，故由样本去推断总体会产生代表性误差。
2 数据的概括性度量
2.1 总规模度量 2.1.1 总量指标
2.1.1.1 概念
总量指标是反映社会经济现象总体在一定时间、地点和条件下总规模或总水平的统计指标。其表现形式通常是绝对数，所以也称为绝对指标或绝对数。
2.1.1.2 作用
● 总量指标反映的是总体情况
● 总量指标是计算相对指标和平均指标的基础
2.1.1.3 总量指标的计算方法
总量指标的计算方法，抽掉其具体内容，都可以归结到加法上，分简单加法和加权加法。
● 简单算法
123n 0
+n
M x x x x x =++=∑……
● 加权算法
112233n 0
+n
n M x f x f x f x f x f =++=∑……
其中，式中：M 表示总量指标；x 表示变量值；f 表示权数
2.2比较度量
2.2.1相对指标
2.2.1.1概念
相对指标又称相对数，是两个有联系的统计指标的比值，用以说明社会经济现象之间的数量对比关系。
2.2.1.2作用
●反映现象的内部结构、比例关系、普遍程度与速度。
●使某些不能直接进行对比的统计指标，取得可以比较的基础
2.2.1.3相对数的种类和计算方法
2.2.1.
3.1结构相对数
结构相对数是表明总体内部各个组成部分在总体中所占比重的相对指标。
2.2.1.
3.2比例相对数
反映一个统计总体内部各个组成部分之间数量对比关系的相对指标，常用系数和倍数表示。
2.2.1.
3.3比较相对数
反映同一时期的同类现象在不同地区、部门和单位之间数量对比关系的相对指标。
2.2.1.
3.4动态相对数
同类现象在不同时间上数量对比关系的相对指标称为动态相对数，说明现象发展变化的方向和程度。常见的例如同比、环比等。
2.2.1.
3.5强度相对数
强度相对数反映两个性质不同但有联系的统计指标之间数量对比关系的相对指标。
2.2.1.
3.6计划完成相对数
计划完成相对数也称计划完成百分比，它是现象在某一时期的实际完成数与其计划任务数的比值，用来检查、监督计划的执行情况，一般用百分数表示。
2.2.1.4运用相对指标的原则
●可比性原则
●多种相对指标综合运用的原则
●同总量指标、平均指标综合运用的原则
2.3平均度量
2.3.1概念
计算平均数是统计分析中最常用的一种方法。在统计分析中，除了用平均数表现数据资料的集中趋势外，还常运用平均数进行静态和动态的对比分析，运用平均数分析现象之间的依存关系。
2.3.2平均数的种类和计算方法
2.3.2.1数值平均数
算数平均数：算术平均数也称为均值，是全部数据算术平均的结果。
2.3.2.1.1简单算数平均数
未经分组整理的原始数据，其算术平均数的计算就是直接将一组数据的各个数值相加除以数值个数。
2.3.2.1.2加权算数平均数
根据分组整理的数据计算算术平均数，就要以各组变量值出现的次数或频数为权数计算加权的算术平均数。
2.3.2.1.3调和平均数
有时会遇到已知各组变量值和各组标志总量而缺少总体单位数的情况，这时就要用调和平均数法计算平均指标。调和平均数是各个变量值倒数的算术平均数的倒数。
●简单调和平均数
●加权调和平均数
2.3.2.1.4几何平均数
几何平均数是n个变量值乘积的n次方根，可分为简单几何平均数和加权几何平均数。
●简单几何平均数、
●加权几何平均数
几何平均数是适应于特殊数据的一种平均数，在实际生活中，通常用来计算平均比率和
平均速度，如过去历年的平均增长率。
2.3.2.1.5平方平均数
平方平均数是n个数据的平方的算术平均数的算术平方根。
M=
n
2.3.2.1.6中位数
中位数是一组数据按从小到大排序后，处于中间位置上的变量值，用Me表示。
根据未分组数据计算中位数时，要先对数据排序，然后确定中位数的位置，其公式为
其中n为数据的个数，最后确定中位数的具体数值。当n为奇数时，处在中间位置上只有一个变量，；当n为偶数时，处在中间位置上有两个变量值。
2.3.2.1.7众数
众数是指一组数据中出现次数最多的变量值，用Mo表示。众数是具有明显集中趋势点的数值，一组数据分布的最高峰点所对应的数值即为众数。
2.3.2.1.8分位数
中位数是从中间点将全部数据等分为两部分。与中位数类似的还有四分位数、十分位数和百分位数等。
2.4离散变量
2.4.1变异指标
数据的差异程度就是各变量值远离其中心值的程度。
2.4.1.1概念
在统计研究中，通常把一组数值之间的差异程度叫做标志变动度。测定标志变动度大小的指标叫做标志变异指标。标志变动度与标志变异指标在数值上成正比。标志变异指标则说明总体分布的离中趋势。
2.4.1.2变异指标的作用
●反映总体各单位变量值分布的均衡性。一般来说，标志变异指标数值越大，总体各
单位变量值分布的离散趋势越高、均衡性越低；
●判断平均指标对总体各单位变量值代表性的高低；
●标志变异指标是衡量风险大小的重要指标。
2.4.1.3变异指标的类型
根据所依据数据类型的不同，变异指标有异众比率、四分位差、全距、平均差、方差和标准差、离散系数等。
2.4.1.4异众比率
非众数组的频数占总频数的比率（Variation Ratio），称为异众比率，用Vr表示。
式中：Σfi为变量值的总频数；fm为众数组的频数。异众比率越大，说明非众数组的频数占总频数的比重就越大，众数的代表性就越差；反之，异众比率越小，众数的代表性就越好。
2.4.1.5全距或极差
全距又称极差，是一组数据的最大值与最小值之差，用R表示
式中：max（Xi）、min（Xi）分别表示为一组数据的最大值与最小值。。R越大，表明数值变动的范围越大，即数列中各变量值差异大；反之，R越小，表明数值变动的范围越小，即数列中各变量值差异小。
2.4.1.6平均差
M表示。
平均差是各变量值与其算术平均数离差绝对值的平均数，用
D
2.4.1.6.1简单平均法
对于未分组资料，采用简单平均法。
2.4.1.6.2加权平均法
在资料分组的情况下，应采用加权平均式
2.4.1.7方差和标准差
方差是各变量值与其算术平均数离差平方的算术平均数。标准差是方差的平方根。方差、标准差是实际中应用最广泛的离中程度度量值。
方差用来度量随机变量和其数学期望（即均值）之间的偏离程度；标准差用来反映反映组内个体间的离散程度。
2.4.1.7.1总体的方差与标准差
σ，标准差为σ，对于未分组整理的原始资料
设总体的方差为2
2.4.1.7.2样本的方差和标准差
样本的方差、标准差与总体的方差、标准差在计算上有所差别。总体的方差和标准
差在对各个离差平方平均时是除以数据个数或总频数，而样本的方差和标准差在对
各个离差平方平均时是用样本数据个数或总频数减１去除总离差平方和。
2.4.1.8标准分数
有了均值和标准差之后，我们可以计算一组数据中各个数值的标准分数（Standard Score），以测度每个数据在该组数据中的相对位置，并可以用它来判断一组数据是否有离群
值。
变量值与其平均数的离差除以标准差后的值，称为标准分数，也称标准化值或z值。
2.4.1.9相对离散程度：离散系数
离散系数是反映一组数据相对差异程度的指标，是各变异指标与其算术平均数的比值。
离散系数通常用V表示，常用的离散系数有平均差系数和标准差系数。
2.5数据的标准化
2.5.1Min-max标准化
Min-Max标准化方法是对原始数据进行线性变换。设MinA和MaxA分别为属性A的最小值和最大值，将A的一个原始值x通过Min-Max标准化映射成在区间[0,1]中的值x'，其公式为：
新数据=（原数据-极小值）/（极大值-极小值）
2.5.2Z-score标准化
基于原始数据的均值（Mean）和标准差（Standard deviation）进行数据的标准化，以距离平均数的远近程度及数据的“离散程度”为基础，将数据的价值转换为易于探讨的数值。Z-score标准化方法适用于属性A的最大值和最小值未知的情况，或有超出取值范围的离群数据的情况。
新数据=（原数据-均值）/标准差
3相关分析
3.1概念
相关关系是指现象之间存在着的一种非确定性的数量依存关系，即一个现象发生数量变化时，另一现象也相应地发生数量变化，但其关系值是不固定的，往往同时出现几个不同的数值，在一定的范围内变动着，这些数值分布在它们的平均数周围的一种数量依存关系。
3.2 分类
● 按相关关系涉及的变量（或因素）的多少，可分为单相关与复相关。单相关也称一元相
关，是两个变量之间的相互关系。复相关是指多个变量之间的相互关系，所以复相关又称多元相关；
● 按相关关系的表现形式来分，有线性相关和非线性相关； ● 按相关的方向，线性相关可分为正相关和负相关。如果两个变量同时趋向在同一方向上
变，即它们是同时增加或同时减少，则称正相关；否则，如果两个变量趋于反向变化，则称为负相关；
● 按变量之间的相关程度来分，可分为完全相关、不完全相关和不相关三类。所谓完全相
关，就是变量之间的一种确定性的函数关系。反之，若变量之间不存在相关关系，彼此独立，相互之间没有联系，则称不相关。
3.3 相关分析的作用
相关分析是研究两个或两个以上的变量之间相关程度的大小的一种统计方法，其主要作用包括：
● 确定现象之间有无关系存在，以及相关关系呈现的形态。 ● 确定相关关系的密切程度。判断相关关系密切程度的主要方法是绘制散点图和计算相关
系数。
3.4 相关系数的计算
2
2
()()
()()
n
i
i
n n
i
i
x x y y r x x y y --=
--∑∑∑，其中i x 、i y 表示样本变量，x 、y 表示样本平均值。
3.5 相关系数的性质 3.5.1 相关性类型
● 正相关：如果x,y 变化的方向一致，如身高与体重的关系，r>0； ● 负相关：如果x,y 变化的方向相反，如吸烟与肺功能的关系，r<0； ● 无线性相关：r=0。
3.5.2 相关性强弱
● |r|>0.95存在显著性相关；
●|r|≥0.8高度相关；
●0.5≤|r|<0.8中度相关；
●0.3≤|r|<0.5低度相关；
●|r|<0.3关系极弱，认为不相关
4数据分析
4.1数据分析的含义
数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。
数据挖掘是基于数据分析，是从大量的数据中挖掘出有用的信息，它是根据用户的特定需求，从浩如烟海的数据中找出所需的信息，以满足用户特定的需求。数据挖掘技术是人们长期对数据库技术进行研究和开发的结果。一般来说，数据挖掘侧重解决四类数据分析问题：分类、聚类、关联与预测，重点在于模式与规律。
数据分析和挖掘的本质都是一样的，都是从数据里面发掘关于业务的知识。
4.2数据分析的作用
数据分析方法的三大作用，主要有现状分析、原因分析、预测分析。其中这三大作用基本可分别对应对比、细分、预测三大基本方法。
4.3数据分析方法
4.3.1对比分析法
4.3.1.1概念
对比分析法可分为静态比较和动态比较两大类：
静态比较是在同一时间条件下对不同总体指标的比较，如不同部门、不同地区、不同国家的比较，也叫横向比较，简称横比；
动态比较是在同一总体条件下对不同时间指标数值的比较，也叫纵向比较，简称纵比。
这两种方法既可单独使用，也可结合使用。进行对比分析时，可以单独使用总体指标、相对指标或平均指标，也可将他们结合起来进行对比。比较的结果可用相对数、倍数等指标。
4.3.1.2实践运用
●与目标对比
实际完成值与目标进行对比，属于横比
●不同时期对比
与去年同期对比简称同比，与上个月完成情况对比简称环比
●同级部门、单位、地区对比
同级部门、单位、地区进行对比，属于横比
●行业内对比
与行业内的标杆企业、竞争对手或行业的平均水平进行对比，属于横比
●活动效果对比
与某项活动开展前后进行对比，属于纵比
4.3.1.3对比分析的关键点
●指标的口径范围、计算方法、计量单位必须一致，即要用同一种单位或标准去衡量
●对比的对象要有可比性
●对比的指标类型必须一致
4.3.2分组分析法
4.3.2.1概念
做数据分析不仅要对总体的数量特征与数量关系进行分析，还要深入总体的内部进行分组分析。分组分析法时一种重要的数据分析方法，这种方法时根据数据分析对象的特征，按照一定的标志（指标），把数据分析对象划分不同的部分和类型进行研究，以揭示其内在的联系的规律性。
4.3.2.2实际运用
数据分组是一种重要的数据分析方法，这种方法根据数据分析对象的特征，按照一定的标志(指标)，如业务、用户属性、时间等维度，把数据分析对象划分为不同的部分和类型来进行研究，以揭示其内在的联系和规律性。
分组的目的就是为了便于对比，把总体中具有不同性质的对象区分开，把性质相同的对象合并在一起，保持各组内对象的一致性，组与组之间的差异性，以便进一步运用各种分析方法来结构内在的数量关系，因此分组法必须与对比法结合运用。
分组的方法以等距分组为例进行说明：
●确定组数
●确定各组的组距。组距=（最大值-最小值）/组数
●根据组距大小，对数据进行分组整理，划归至相应组内。
4.3.3结构分析法
4.3.3.1概念
结构分析法是指被分析总体内的各部分与总体之间进行对比的分析方法，即总体内各部分占总体的比例，属于相对指标，已办某部分的比例越大，说明其重要程度越高，对总体的影响就越大。
4.3.3.2实际运用
结构相对指标（比例）的计算公式为：
结构相对指标（比例）=（总体某部分的数值/总体总量）*100%
结构分析法的优点是简单实用，在实际的企业运营分析中，市场占有率就是一个非常经典的应用。
市场占有率=（某种商品销售量/该种商品市场销售总量）*100%
4.3.4平均分析法
4.3.4.1概念
平均分析法就是运用计算平均数的方法反映总体在一定时间、地点条件下某一数量特征的一般水平。平均指标可用于同一现象在不同地区、不同部门或单位之间的对比，还可用于同一现象在不同时间内的对比。
4.3.4.2实际运用
平均指标有算数平均数、调和平均数、几何平均数、众数和中位数，其中最为常用的时算数平均数，即日常所说的平均数或平均值。
算数平均数的计算公式为：
算数平均数=总体各单位数值的总和/总体单位个数
算数平均数是非常重要的基础性指标。平均数是总和指标，它的特点是将总体内各单位的数量差异抽象化，它只能代表总体的一般水平，掩盖了在平均数后各单位的差异。
4.3.5交叉分析法
交叉分析法通常用于分析两个变量（字段）之间的关系，即同时有两个有一定联系的变量及其值交叉排列在一张表格内，使各变量成为不同变量的交叉节点，形成交叉表，从而分析交叉表中变量之间的关系，也叫交叉表分析法。
4.3.6综合评价分析法
综合评价分析法的基本思想是将多个指标转化为一个能够反映综合情况的指标来进行分析评价。
进行综合评价，主要有五个步骤：
●确定综合评价的指标体系，即包括哪些指标，是综合评价的基础和依据
●收集数据，并对不同计量单位的指标数据进行标准化处理
●确定指标体系中各指标的权重，以保证评价的科学性
●对经处理后的指标再进行汇总计算出综合评价指数或综合评价分值
●根据评价指数或分值对参评单位进行排序，并由此得出结论。
4.3.6.1综合评价法的三大特点
●评价过程不是逐个指标顺次完成的，而是通过一些特殊方法将多个指标的评价同时
完成
●在综合评价过程中，一般要根据指标的重要性进行加权处理
●评价结果不再是具有具体意义的统计指标，而以指数或分值表示参评单位综合状况
的排序。
4.3.6.2综合评价的关键
4.3.6.2.1数据标准化
数据的标准化是将数据按比例缩放，使之落入一个小的特定区间。在比较和评价某些指标时，经常会用到数据的标准化，去除数据的单位限制，使其转化为无量纲的纯数值，便于不同单位或量级的指标能够进行比较和加权。其中最典型的就是0-1标准化和Z标准化。
4.3.6.2.1.10-1标准化
0-1标准化也叫离差标准化，就是对原始数据做线性变化，使结果落在[0,1]区间。
0-1标准化的转换公式：
第N个经标准化处理的值=（第N个原始值-最小值）/（最大值-最小值）
需要注意的是，当有新数据加入时，需要对最大、最小值进行重新计算。
4.3.6.2.1.2Z标准化
Z标准化也叫Z分数（z-score）,是一个数与平均数的差再除以标准差的过程。用公式表示为：
z=(x-μ)/σ。其中x为某一具体分数，μ为平均数，σ为标准差。Z值的量代表着原始分数和母体平均值之间的距离，是以标准差为单位计算。
4.3.6.2.2权重确定方法
确定指标权重的方法较多，比如专家访谈法、德尔菲法、层次分析法、主成分分析法、因子分析法、回归分析法等。还有一种比较简单的权重确定法，即目标优化矩阵表。
目标优化矩阵的工作原理就是把人脑的模糊思维，简化为计算机的1/0式逻辑思维，最后得出量化的结果，这种方法不仅量化准确，而且简单、方便、快捷。
目标优化矩阵表的用法为：将纵轴上的项目依次与横轴上的项目对比，由专家进行投票表决，如果纵轴上的项目比横轴上的项目重要，那么在两个项目相交的格子中天“1”，否则填“0”，最后将每行数字相加，根据合计的数值进行排序。例如，假设对人才评价的指标有
排序。则可得出各维度的重要性和权重。
某指标权重=（某指标新的重要性合计得分/所有指标新的重要性合计得分）*100%
4.3.7漏斗图分析法
漏斗图是一个适合业务流程比较规范、周期比较长、各流程环节设计复杂，业务过程比较多的管理分析工具。漏斗图是对业务流程最直观的一种表现形式，并且也最能说明问题的所在。通过漏斗图可以很快发现业务流程中存在问题的环节。
例如，下属漏斗图用于分析网站中某些关键路径的转化率分析：
4.3.8抽样分析法
在做数据分析的时候，尤其现在我们正往大数据时代迈进，通常会遇到分析的总体数据
源过于庞大，这样会大大降低系统分析运行效率，因此，一般会抽取部分有代表性的样本数据进行分析，并根据这一部分样本去估计与推断总体情况。
抽样分析方法是利用己知的有效样本去估计未知的庞大总体，这是抽样分析的本质。
4.3.8.1 常用抽样方法
● 周期间隔：选择间隔抽样，需要输入周期间隔。
● 随机抽样直接输入将本数，系统自行进行随机抽样，不用受间隔的规律限制。
4.3.9 相关分析
相关关系是指现象之间存在的非严格的、不确定的依存关系。这种依存关系的特点是某 现象在数量上发生的变化会影响另一现象数量上的变化，而且这种变化具有一定的随机性，即当给定某现象一个数值时，另一现象会有若干个数值与之对应，并且总是遵循定规律，围绕这些数值的平均数上下波动，其原因是影响现象发生变化的因素不止一个。例如，影响销售额的因素除了推广费用外，还有产品质量、价格、渠道等因素。 相关分析是研究两个或两个以上随机变量之间相互依存关系的方向和密切程度的方法，直线相关用相关系数表示，曲线相关用相关指数表示，多重相关用复相关系数表示，其中最常用的是线性相关。以下以线性相关为例进行说明。
4.3.9.1 相关系数
相关系数就是反映变量之间线性相关强度的一个度量指标，通常用r 表示，它的取值范围为[-1，1]。r 的正、负号可以反映相关的方向，当r>0时表示线性正相关，当r<0时表示线性负相关；r 的大小可以反映相关的程度， r=0表示两个变量之间不存在线性关系。通常相关系数的取值与相关程度
相关系数计算公式
2
2
()()
()()
n
i
i
n n
i
i
x x y y r x x y y --=
--∑∑∑
4.3.9.2回归分析
回归函数关系是指现象之间存在的依存关系中，对于某变量的每个数值，都有另一变量值与之相对应，并且这种依存关系可用一个数学表达式反映出来，例如，在一定的条件下，身高与体重存在的依存关系。
回归是研究自变量与因变量之间关系形式的分析方法，它主要是通过建立因变量Y与影响它的自变量X，(i=1，2，3，)之间的回归模型，来预测因变量Y的发展趋势。
4.3.9.2.1回归分析举例
回归分析模型主要包括线性回归及非线性回归两种。线性回归又分为简单线性回归与多重线性回归，而对于非线性回归，通常通过对数转化等方式，将其转化为线性。此处以线性回归为例进行介绍。
线性回归分析的五个步骤
●根据预测目标，确定自变量和因变量；
●绘制散点图，确定回归模型类型；
●绘制模型参数，建立回归模型
●对回归模型进行检验
●利用回归模型进行预测
简单线性回归也称为一元线性回归，也就是回归模型中只含一个自变量，否则称为多重线性回归。简单线性回归模型为：
Y=a+bX+ε
其中Y-因变量；X-自变量；a-常数项，是回归直线在纵坐标轴上的截距；b-回归系数，是回归直线的斜率；ε-随机误差，即随机因素对因变量所产生的影响。
散点图是种比较直观地描述变量之间相互关系的图形。一般在做线性回归之前，需要先用散点图查看数据之间是否具有线性分布特征，只有当数据具有线性分布特征时，才能采用线性回归分析方法。
4.3.9.2.2检验回归分析
建立回归分析模型后，还需要进一步使用多个指标进行检验。如回归模型的拟合优度检验（R^2）、回归模型的显著性检验（F检验）、回归系数的显著性检验（t检验）来综合评估回归模型的优劣
4.3.9.3相关分析与回归分析
4.3.9.3.1相关分析与回归分析的联系
相关分析与回归分析的联系是均为研究及测量两个或两个以上变量之间关系的方法。在实际工作中一般先进行相关分析，计算相关系数，然后拟合回归模型，进行显著性检验，最后用回归模型推算或预测。
4.3.9.3.2 相关分析与回归分析的区别
● 相关分析研究的都是随机变量，并且不分自变量与因变量，回归分析研究的变量有
自变量与因变量之分，并且自变量是确定的普通变量，因变量是随机变量。 ● 相关分析主要描述两个变量之间线性关系的密切程度，回归分析不仅可以揭示变量
X 对变量Y 的影响大小，还可以自回归模型进行预测。
4.3.10 时间序列预测
时间序列预测是指通过时间序列来分析预测目标变量未来的发展趋势。 时间序列预测主要包括移动平均法、指数平滑法、趋势外推法、季节变动法等预测方法， 其中移动平均法、指数平滑法是最常使用的方法。此处以移动平均法、指数平滑法为例进行分析。
4.3.10.1 移动平均法
移动平均法是一种改良的算术平均法，它是根据时间序列逐期推移，依次计算包含定期数的平均值，形成平均值时间序列，以反映事物发展趋势的一种预测方法。移动期数的大小视具体情况而定，移动期数少z 能快速地反映变化，但不能反映变化趋势1移动期数多，能反映变化趋势，但预测值带有明显的滞后偏差。 移动平均法的基本思想是移动平均可以消除或减少时间序列数据受偶然性因素干扰而产生的随机变动影响，它适合短期预测。 移动平均法公式如下
123Y = (X +X +X +...+X )/n t t t t t n ----
式中，Y t ——表示下期的预测值l N ——移动平均的时期个数
1X t -——前期实际值，
23X ,X ,X t t t n ---表示前两期、前三期直至前n 期的实际值。
移动平均法主要包括一次移动平均法、二次移动平均法、加权移动平均法。
4.3.10.2 指数平滑法
指数平滑法是从移动平均法发展而来的，是一种改良的加权平均法，在不舍弃历史数据的前提下，对离预测期较近的历史数据给予较大的权数，权数由近到远按指数规律递减。
指数平滑法根据本期的实际值和预测值，并借助于平滑系数(α)进行加权平均计算，预测下一期的值。它是对时间序列数据给予加权平滑，从而获得其变化规律与趋势。
1111Y = X (1)(1)X t t t t t Y Y ααββ----+-=-+
DIKW视野下的“数据统计与分析”教学 期
朱彩兰 “数据统计与分析”属于信息技术课程中“信息加工与表达”部分的教学内容，在初中、高中均有涉及。经过多年的教学积淀，信息技术教师已然拥有一些有效的教学经验，但在普遍范围内还存在一些理解不到位的现象，从课堂扫描中可管窥一斑。 问题：课堂中的各种理解不到位的现象 场景1：有教师在课堂上出示用左耳或右耳接听电话的人数统计，要求学生计算相应的比例。这种数据于学生而言缺乏实际意义，统计的结果也不涉及相关处理问题，反映出教师对数据的理解不到位。 场景2：教学中，教师给出一些商品的单价，要求学生统计单价超过5元的商品。统计的缘由没有给出，不过是单纯的筛选技能训练，没有体现统计的必要性及其意义，反映出教师对统计概念的理解不到位。 场景3：教师提供多种饮料，如绿茶、红茶、奶茶、可乐等，要求学生从中选择自己最喜欢喝的三种，再根据全班的选择情况整理数据，列出最受班级欢迎的三种饮料。最后，教师给出专家建议“健康的饮品包括水、纯果汁、奶”，要求学生结合课堂统计的数据结果，在调查报告中表达自己对中学生选择饮料问题的看法和观点。由于此三种饮品没有完全出现在此前供学生选择的范围内，自然没有一个学生的选择与专家建议的健康饮品吻合，于是，学生回答，“不管喝什么，只要健康就好”。数据统计的目的就是为分析、决策提供数据支持，而该场景中数据分析部分与前面的统计结果相互脱节、没有关联，或者联系不够紧密，反映出教师对分析的理解不到位。 上述场景反映出的根本问题是，教师对数据统计与分析的内涵或者核心指向理解不足。“数据统计与分析”属于“信息加工与表达”中表格信息加工与表达部分的教学内容，与数据管理部分的内容具有相似的核心指向，即关注“关系”的挖掘与表达，而关系是隐藏在数据之中的，需要通过相关的操作，如借助公式与函数的计算、排序、筛选等，将数据间的关系挖掘出来，可以借助图表的形式进行直观表达，即通过可视化方式清晰展示。 关于数据统计与分析，信息技术课程教学纲要或者课程标准中都有针对性的要求，譬如，2012年中国教育技术协会信息技术教育专业委员会研制的《基础教育信息技术课程标准2012版》中，初中学段在“模块二：信息加工与表达”中对表格部分的要求如下。 1.能列举1～2种常见表格编辑软件，尝试简单编辑操作，理解二维表格的共同特征。 2.根据需求能在文档中绘制或套用表格，并对其属性能按要求进行调整和设置。 3.能应用电子表格进行简单数据的统计、处理，科学地借助折线图、直方图、饼图等直观表达数据。 4.从不同的角度和立场出发，通过对相同数据做不同的加工，表达不同的观点，或对相同数据做不同的解读，感悟信息加工和利用的选择性、多元性和复杂性特征。 上述4条描述涉及表格中数据的统计、表达、分析，关注到数据间的关系挖掘。 “数据统计与分析”涉及对数据的加工、处理，从中获取信息并加以解读。因此，可以从DIKW金字塔模型获得直接的借鉴。 解决之策：DIKW金字塔的启示 DIKW金字塔是关于数据、信息、知识及智慧的体系，如图1所示。 数据（Data）：可以是数字、文字、图像、声音、符号等，属于事实的记录，表达的是没有指定背景和意义的描述。 信息（Information）：是经过相关处理的数据，强调的是数据与数据之间的关系。 智慧（Wisdom）：是富有洞察力的知识，是运用知识分析和解决问题的能力，可以简单归纳为正确判断和决定的能力。
薪酬调查数据统计分析方法
薪酬调查数据统计分析方 法 Newly compiled on November 23, 2020
薪酬调查数据统计分析方法对调查数据进行纠正整理的基础上，得出被调查的劳动力市场的薪酬分布的情况。通常薪酬调查数据的统计分析方法有：数据排列法、频率分析法、居中趋势分析法、离散分析法、图表分析法、回归分析法。下面对这几种方法分别作详细的介绍，我们很可能在看一些咨询公司或者政府部门的薪酬调查的报告中都要用这些方法，或者其中的部分方法。 1、数据排列法 统计分析的方法常采用数据排列法。先将调查的同一类数据由高至低排列，再计算出数据排列中的中间数据，即25%点处、中点即50%点处和75%点处。工资水平高低企业应注意75%点处，甚至是90%点处的工资水平，工资水平低的企业应注意25%点处的工资水平，一般的企业应注意中点工资水平，下表是调查的部门文员岗位的工资数据。 2、频率分析法 如果被调查单位没有给出某类岗位完整的工资数据，只能采集到某类岗位的平均工资数据。在进行工资调整数据分析时，可以采取频率分析法，记录在各工资额度内各类企业岗位平均工资水平出现的频率，从而了解某类岗位人员工资的一般水平。为了更直观地进行观察，还可以根据调查数据绘制出直方图（下图二）。从下表一和下图二中很容易看出，该类岗位人员的工资主要浮动范围介于1800元和2400元之间，这也就是大部分企业为该类岗位人员支付的工资范围。 表一分析的是部门文员岗位的工资频数分布情况。 3、趋中趋势分析法 趋中趋势分析是统计数据处理分析的重要方法之一，具体又包括以下几种方法：
（1）简单平均法 简单评价法是根据薪酬调查的数据，采用以下计算公式求出某岗位基本工资额，作为确定本企业同类岗位人员工资的基本依据。这种方法用起来比较简单，但异常值（主要是最大值与最小值）有可能会影响结果的准确性，因此采用简单平均法时，应当首先剔除最大值与最小值，然后再作出计算。 （2）加权平均法 采用本方法时，不同企业的工资数据将赋予不同的权重，而权重的大小则取决于每一家企业在同类岗位上工作的工作人数。也就是说，当某企业中从事某类岗位工作的人数越多，则该企业提供的工资数据，对于最终平均值的影响也就越大。在这种情况下，规模不同的企业实际支付的工资会对最终调查结果产生不同的影响。因此，采用加权平均法处理分析数据比简单评价法更具科学性和准确性。在调查结果基本上能够代表行业总体状况的情况下，起经过加权的平均数更能接近劳动力市场的真实状况。 （3）中位数法 采用本方法时，首先，将收集到的全部统计数据按照大小排列次序进行排列之后，再找出居于中间位置的数值，即中位数作为确定某类岗位人员工资水平的依据.该方法最大的特点是可以剔除异常值即最大值和最小值对于平均工资值的影响。但准确性明显低于上述方法，它只能显示出当前劳动力市场平均薪酬水平的概况。 4、离散分析
常用统计分析方法
常用统计分析方法 排列图 因果图 散布图 直方图 控制图 控制图的重要性 控制图原理 控制图种类及选用 统计质量控制是质量控制的基本方法，执行全面质量管理的基本手段，也是CAQ系统的基础，这里简要介绍制造企业应用最广的统计质量控制方法。 常用统计分析方法与控制图 获得有效的质量数据之后,就可以利用各种统计分析方法和控制图对质量数据进行加工处理,从中提取出有价值的信息成分。 常用统计分析方法 此处介绍的方法是生产现场经常使用,易于掌握的统计方法,包括排列图、因果图、散布图、直方图等。 排列图 排列图是找出影响产品质量主要因素的图表工具.它是由意大利经济学家巴洛特（Pareto)提出的.巴洛特发现人类经济领域中"少数人占有社会上的大部分财富,而绝大多数人处于贫困状况"的现象是一种相当普遍的社会现象,即所谓"关键的少数与次要的多数"原理.朱兰(美国质量管理学家)把这个原理应用到质量管理中来,成为在质量管理中发现主要质量问题和确定质量改进方向的有力工具. 1.排列图的画法
排列图制作可分为5步: (1)确定分析的对象 排列图一般用来分析产品或零件的废品件数、吨数、损失金额、消耗工时及不合格项数等. (2)确定问题分类的项目 可按废品项目、缺陷项目、零件项目、不同操作者等进行分类。 (3)收集与整理数据 列表汇总每个项目发生的数量，即频数fi、项目按发生的数量大小，由大到小排列。最后一项是无法进一步细分或明确划分的项目统一称为“其它”。 (4)计算频数fi、频率Pi和累计频率Fi 首先统计频数fi，然后按(1)、(2)式分别计算频率Pi和累计频率Fi (1) 式中，f为各项目发生频数之和。 (2)
数据处理与分析教案课程.doc
授课教案 班级： 17 计 1 班课程：office2010授课教师：黄媚课题名称 第七章电子表格中的数据处理 第二节数据处理与分析 知 识 1、掌握数据的查找、替换、排序、筛选 目 2、学会使用合并计算、分类汇总和条件格式 标 教能 1、通过课件讲解，让学生了解数据处理的步骤，理解其中的力 学操作含义 目 目2、准确判断使用正确的方法，正确处理数据 标 标 素 1、在实际操作中提起每个操作的兴趣，有 欲望了解之后的操质 作，激发学生的学习兴趣 目 2、能自觉完成课堂练习 标 课的类型理论加实践课程 1、数据自定义排序 教学重点2、合并计算和分类汇总 3、条件格式 1、正确排序 教学难点2、正确区分合并计算和分类汇总 3、使用正确的条件格式
教学方法讲授演示法、任务驱动法 教具及材料多媒体机房、课件、习题 课时8 课时理论课， 8 课时实践课，共720 分钟课前准备了解学情，备好教学素材，操作习题 教学反思1、授课期间应在授课过程中多注意学生的情况，对于学生露出困惑较多的地方再次加深讲解。 2、学生练习的过程中，应多鼓励会的同学多多指道不会的同学，这样可以提高学生的兴趣，被教的学生也会比较容易接受。 3、习题要跟进，这样学生才会及时打好基础。 4、复习要及时，这样才会印象深刻。
教学过程设计 教学环节及时间分配导入新课（3 分钟）讲授新课（20 分钟） 教学内容师生活动设计意图 通过一个与该节相同的例子观看，教师示范操作当堂的师生互动能导入本次新课。学生认真听课并回让学生更能加深对第七章电子表格中的数据处理答教师提出的问题。操作步骤的印象， 7、2数据处理与分析对其中运用到的按 7.2.1 数据的查找与替换钮印象更深刻 1、数据查找 单击任意单元格 - 开始 - 【编辑】组 - 查 找和替换-查找-在 “查找和替换”的 对话框输入查找内 容 - 选择“查找全 部” 2、数据替换 单击任意单元格 - 开始 - 【编辑】组- 查找和替换-替换- 在“查找和替换”的“替换”对话框输 入查找内容和替换内容- 选择“全部替 换” 序 选 7.2.2数据排序 1、使用排序按钮快速排序 开始 - 【编辑】组 - 排序和筛选 表示数据按递增顺序排 列，使最小值位于列的顶端 表示数据按递减顺序排 列，使最大值位于列的顶端 2、使用“排序”对话框进行排序 选择需要排序的单元格- 数据 -【排序和 筛选】组 - 排序 - 确定 列——选择要排序的列 排序依据——选择排序类型 次序——选择排序方式
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
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。
薪酬调查数据统计分析方法
薪酬调查数据统计分析方法 对调查数据进行纠正整理的基础上，得出被调查的劳动力市场的薪酬分布的情况。通常薪酬调查数据的统计分析方法有：数据排列法、频率分析法、居中趋势分析法、离散分析法、图表分析法、回归分析法。下面对这几种方法分别作详细的介绍，我们很可能在看一些咨询公司或者政府部门的薪酬调查的报告中都要用这些方法，或者其中的部分方法。 1、数据排列法 统计分析的方法常采用数据排列法。先将调查的同一类数据由高至低排列，再计算出数据排列中的中间数据，即25%点处、中点即50%点处和75%点处。工资水平高低企业应注意75%点处，甚至是90%点处的工资水平，工资水平低的企业应注意25%点处的工资水平，一般的企业应注意中点工资水平，下表是调查的部门文员岗位的工资数据。 2、频率分析法 如果被调查单位没有给出某类岗位完整的工资数据，只能采集到某类岗位的平均工资数据。在进行工资调整数据分析时，可以采取频率分析法，记录在各工资额度各类企业岗位平均工资水平出现的频率，从而了解某类岗位人员工资的一般水平。为了更直观地进行观察，还可以根据调查数据绘制出直方图（下图二）。从下表一和下图二中很容易看出，该类岗位人员的工资主要浮动围介于1800元和2400元之间，这也就是大部分企业为该类岗位人员支付的工资围。 表一分析的是部门文员岗位的工资频数分布情况。
3、趋中趋势分析法 趋中趋势分析是统计数据处理分析的重要方法之一，具体又包括以下几种方法： （1）简单平均法 简单评价法是根据薪酬调查的数据，采用以下计算公式求出某岗位基本工资额，作为确定本企业同类岗位人员工资的基本依据。这种方法用起来比较简单，但异常值（主要是最大值与最小值）有可能会影响结果的准确性，因此采用简单平均法时，应当首先剔除最大值与最小值，然后再作出计算。 （2）加权平均法 采用本方法时，不同企业的工资数据将赋予不同的权重，而权重的大小则取决于每一家企业在同类岗位上工作的工作人数。也就是说，当某企业中从事某类岗位工作的人数越多，则该企业提供的工资数据，对于最终平均值的影响也就越大。在这种情况下，规模不同的企业实际支付的工资会对最终调查结果产生不同的影响。因此，采用加权平均法处理分析数据比简单评价法更具科学性和准确性。在调查结果基本上能够代表行业总体状况的情况下，起经过加权的平均数更能接近劳动力市场的真实状况。
数据的统计与分析教案
数据的统计与分析教案 数据的统计与分析 教学内容:本节课的内容安排是七上第四章的一点补充,即在学习了数据的分析的基础上带学生到网络教室利用网络和EXCEL平台对生活和社会中的一些热点问题的相关数据进行统计和分析并得出相应的信息 教材分析:数据的处理和分析是社会生活中较为普遍的一个知识点,与我们的生活息息相关,也是北师大版新教材每学期都要涉及的一个重要内容。本节课不仅仅要让学生回顾和掌握所学的相关知识,还要通过动手实做了解信息技术在数据处理中的作用。 学校及学生状况分析:重庆外国语学校是全国首批创办的八所外国语学校之一,重庆市教委直属重点中学,全国享受20%保送名额的13所外国语学校之一,学校设备先进一流,实现了校园网络化,学生来自全国各地,素质普遍较高,由于我校是国家级课题“Z+Z智能教育平台运用与国家数学课程改革的实验研究”实验学校,学生有在网络教室上数学课的实际体验。 学习目标: 认知目标:经历综合运用已有知识解决问题的过程,加深对数据的认识,体会数学与现实生活的联系。 能力目标:经历观察、比较、估计、推理、交流等过程,发展获得一些研究问题与合作交流的方法与经验。让学生实际操作,了解信息技术在数据处理中的作用。 情感目标:设置丰富的问题情景与活动,激发学生的好奇心和自动学习的欲望,让学生想学,会学,乐学;体验数学与日常生活密切相关。 重点:通过对数据的分析从而得出相应的一些信息 难点:比较、估计、推理等方法的应用 教具:采用多媒体教学(Powerpoint和Excel展示)并让学生在网络教室动手实做。 教法:运用多种教学方法,既有老师的讲解,又有学生探索、师生共做,学生小组合作及动手实做。 教学过程: 我们今天生活的这个世界,是一个充满信息、瞬息变化的世界,而表达信息的重要方式之一就是数据。如果大家看看报纸、电视,就会发现无论是新闻、经济论坛、天气预报、广告或者是体育比赛,很多地方都十分频繁地使用着数据。请大家从自己的身边选取一两个有意义的数据,并想一想从中可以获得哪些信息? (学生会从自己的身边举出许多的数据,老师关键是引导学生准确合理地获得信息)为了要了解自己感兴趣的事情,人们往往需要收集数据、分析数据、整理数据。它的一般过程是: 感受生活中的数据→经历数据处理的过程→从数据中获取信息 下面我们来看几个具体的例子,我们首先来回顾一下去年发生的伊拉克战争的实况。 (展示图片) 一、战争 2003年3月20日,美英联军绕开联合国,直接向伊拉克发动了代号为“斩首行动”的大规模军事行动。美英飞机全天侯对伊拉克各目标进行轰炸,造成大量平民伤亡和建筑物被毁,
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。
数据统计与分析教学大纲
数据统计与分析课程教学大纲 课程编码：12120602206课程性质：专业基础课 课时：36 学分：2 开课学期：4 先修课程：概率论与数理统计 适用专业：物流工程 课程简介： 本课程属于经管类专业基础课，系统阐述现代统计学的基础理论和方法。内容有描述性统计、概率论基础、参数估计、假设检验、回归分析等。通过本课程的教学，使学生掌握统计学的基本原理和方法知识，能够初步根据具体任务和条件从事社会经济问题的调查研究，结合自己的专业，在定性分析的基础上做好定量分析，以适应社会主义市场经济中各类问题的实证研究、科学决策和经济管理的需要。 一、课程教学目标 （一）使学生了解统计在社会经济应用及分析中的重要作用，掌握统计描述和统计推断的基本内容与基本方法； （二）使学生在掌握统计基础知识的基础上，能较容易理解其他课程中的一些数量分析方法，并能独立完成有关资料的搜集、整理、分析。 （三）为进行社会经济问题研究和学习各经济管理类专业课程提供数量分析的方法。 （四）为进一步学习专业统计和数量经济课程打好基础。 要求学生能在教师的指导下，掌握统计学的基本理论和方法，熟悉统计软件的基本操作，并能够结合经济管理理论加以应用。 二、课程重点、难点 课程重点：描述性统计分析方法和推断性统计分析方法的原理、计算方法、特点及应用场合等 课程难点：假设检验、参数估计、线性回归分析等推断性统计分析方法的原理、计算方法、特点及应用场合等 三、整体课时分配 章节序号章节名称 理论 学时实验学时 1 导论 2 2 2 数据的搜集 2 0 3 数据的图表展示 2 2
4 数据的概括性度量 4 4 5 概率与概率分布 4 0 6 统计量及其抽样分布 4 0 7 参数估计 6 0 8 假设检验 6 4 9 一元线性回归 6 6 四、课程内容安排 （一）导论 主要内容： 1、统计及其应用领域 2、统计数据的类型 3、统计中的几个基本概念 教学要求： 1、理解统计学的含义 2、理解描述统计和推断统计 3、了解统计学的应用领域 4、了解数据的类型 5、理解统计中的几个基本概念 重点、难点与解决办法 重点：1、理解统计学的含义，2、了解数据的类型，3、理解统计中的几个基本概念 难点：理解描述统计和推断统计 其它教学环节（如实验、习题课、讨论课、其它实践活动）： （二）数据的搜集 主要内容： 1、数据的来源 2、调查数据 3、实验数据 4、数据的误差 教学要求： 1、数据的来源 2、搜集数据的调查方法 3、问卷设计 4、搜集数据的实验方法 5、数据的误差 6、数据的质量要求 重点、难点与解决办法： 重点：掌握几种调查组织方式的特点和适用条件 难点：掌握抽样调查的特点及其基本的组织方式和方法 其它教学环节：（如实验、习题课、讨论课、其它实践活动）： （三）数据的图表展示 主要内容：
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。 四、指数分析法 指数是指反映社会经济现象变动情况的相对数。有广义和狭义之分。根据指数所研究的范围不同可以有个体指数、类指数与总指数之分。 指数的作用：一是可以综合反映复杂的社会经济现象的总体数量变动的方向和程度；二是可以分析某种社会经济现象的总变动受各因素变动影响的程度，这是一种因素分析法。操作方法是：通过指数体系中的数量关系，假定其他因素不变，来观察某一因素的变动对总变动的影响。 用指数进行因素分析。因素分析就是将研究对象分解为各个因素，把研究对象的总体看成是各因素变动共同的结果，通过对各个因素的分析，对研究对象总变动中各项因素的影响程度进行测定。因素分析按其所研究的对象的统计指标不同可分为对总量指标的变动的因素分析，对平均指标变动的因素分析。 五、平衡分析法 平衡分析是研究社会经济现象数量变化对等关系的一种方法。它把对立统一的双方按其构成要素一一排列起来，给人以整体的概念，以便于全局来观察它们之间的平衡关系。平衡关系广泛存在于经济生活中，大至全国宏观经济运行，小至个人经济收支。平衡分析的作用：一是从数量对等关系上反映社会经济现象的平衡状况，分析各种比例关系相适应状况；二是揭示不平衡的因素和发展潜力；三是利用平衡关系可以从各项已知指标中推算未知的个别指标。 六、综合评价分析 社会经济分析现象往往是错综复杂的，社会经济运行状况是多种因素综合作用的结果，而且各个因素的变动方向和变动程度是不同的。如对宏观经济运行的评价，涉及生活、分配、流通、消费各个方面；对企业经济效益的评价，涉及人、财、物合理利用和市场销售状况。如果只用单一指标，就难以作出恰当的评价。 进行综合评价包括四个步骤：
数据分析与统计软件设计课程
数据分析与统计软件设计课程论文 论文题目：广西生产总值分析 专业班级：统计082 姓名：王世健 学号：200800903082 关键字：三大产业广西GDP 方差分析回归分析 SAS论文时间序列分析
广西生产总值分析 摘要：GDP不仅能够反映一个国家（或地区）的生产规模，而且能够反映这个地区的产业结构，如三大产业在整个地区国民经济中所占的份额。本论文将运用SAS技术，采用均值比较、方差分析、回归分析及时间序列分析等方法对第一、二、三产业进行分析，从而更加深刻的理解广西地区第一、二、三产业之间的相互关系和影响以及其对GDP的重大贡献。 一、前言 国内生产总值(Gross Domestic Product,简称GDP)是指在一定时期内(一个季度或一年)，一个国家或地区的经济中所生产出的全部最终产品和劳务的价值，常被公认为衡量国家经济状况的最佳指标。它不但可反映一个地区的经济表现，更可以反映地区的发展与财富。GDP是最重要的宏观经济统计指标之一，它是人们了解和把握一个国家(或地区)的宏观经济运行状况的有效工具，是制定经济政策的重要依据，也是检验经济政策科学性和有效性的重要手段。因此，从生产者角度来说，分析了解三大产业之间的结构是非常重要的。 二、第一、二、三产业分析 2.1 均值比较 为了了解三大产业之间的差异和结构，对广西近二十年（1991-2009）的三大产业进行均值比较，以对三大产业有初步的了解。 用“分析家”计算统计量 1. 将表2-1中数据通过Excel导入到SAS数据集gdp中，4个变量名分别为：Y、X1、X2和X3，相应的标签名为广西生产总值、第一产业、第二产业和第三产业。 2. 启动“分析家” 选择主菜单“Solutions（解决方案）”→“Analysis（分析）”→“Analyst（分析家）”，打开“分析家”窗口。 选择主菜单“File（文件）”→“Open By SAS Name”，打开“Select A Member”对话框，选择数据集gdp。 3. 通过Summary Statistics菜单计算描述性统计量 选择主菜单“统计（S）”→“描述性统计（D）”→“汇总统计量(S)”，打开“Summary Statistics”对话框，选择变量列表中的Income，单击“Analysis”按钮，选定分析变量X1，X2，X3。单击确定。得表 如图所示，在三大产业中，第二产业的均值为1106.78，远远高于第一产业的均值686.7484211，第三产业的均值1080.27与第二产业相差不大。如此，可以得出：第二产业第三产业在我国的国民经济中，起着主导地位。随着经济的发展，我国的第三产业，即：除第一、二产业以外的其他各业，位居第二。通过观察我们发现，第二产业的最大值与最小值的差值达到了3240.52，故我们可以预
回收问卷后-要尽快进行数据整理-统计和分析。如果没有复习课程
?回收问卷后，要尽快进行数据整理，统计和分析。如果没有其他方面的问题，可以将问卷结果的内容及时公开。对问卷中反映出的问题，要有整改措施和计划，这些措施要认真贯彻，计划也可以向员工公开。员工看到自己的声音得到了公司的响应，会增强工作中的责任意识，积极提高工作效率。在下次进行问卷调查时，也会更好的积极进行配合。 :::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::
员工调查分析实例 员工管理调查表“第二部分（员工个人部分）” 统计结果分析 本次调查公发放问卷34份，回收有效问卷33份，共有27份问卷填写了意见。以下对意见的汇总是在比较后作出的，即重复的意见统一列为一条，特此说明。 （选项后面的数字是指选择该项的总人数，意见汇总后面的括号内的人数表明在调查表里同意该意见的人数，未加注明的则是指该意见只有一人提出） 1、你认为公司目前的工作环境 A、很好（4） B、较好（21） C、一般（7） D、较差（1） E、很差 意见汇总： 1、会议室应通风，否则开会时间长了会头疼； 2、室内空气流动不畅通； 3、需要有更大的资源共享库，如书籍，软件资源等。 分析： 绝大多数员工对工作环境还是比较满意的，这是公司做的较好的一方面。 2、现在工作时间的安排是否合理 A、很合理（6） B、较合理（19） C、一般（6） D、较不合理（2） E、很不合理 意见汇总： 1、增加午休时间（3人） 2、弹性工作制需要进一步地分析与考虑 分析： 良好的工作时间安排是保证员工高效工作的前提条件，我们的安排还是得到了绝大多数员工的认可。 3、你对工作紧迫性的感受如何 A、很紧迫（11） B、较紧迫（17） C、一般（3） D、较轻松 E、很轻松（1） 意见汇总： 1、有很多的工程去做 2、项目的前期预研工作应进一步加强，这样工作能更合理 分析：（见下题） 4、你认为工作的挑战性如何 A、很有挑战性（11） B、较有挑战性（12） C、一般（10） D、较无挑战性（1） E、无挑战性 意见汇总： 1、有很多的工程去做分析：工作的紧迫性和挑战性是激发员工工作热情的重要手段，这是因为工作本身也会给人带来乐趣与满足，我们做的还不错。 5、你认为自己的能力是否得到了充分发挥 A、已尽我所能（6） B、未能完全发挥（21） C、没感觉（5）
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
数据分析课程
数据分析课程 【适用专业】：工商管理系 【开设学期】：第五学期 【学时数】：64 【课程编码】：02xxxxxx 一、课程描述 本课程是电子商务专业的专业技术课程，该课程主要是培养学生完整市场调查的理念与EXCEL的应用，EXCEL是Microsoft公司推出的Office 办公应用软件的主要组件之一，本课程主要学习任务是通过该软件快速计算和分析大量的数据，并能轻松制作出符合要求的报表，表达复杂的数据信息。本课重点讲解Excel在数据分析与市场调查方面的应用，使学生掌握数字运算、财务、数据分析、市场调查等相关知识技能。 二、培养目标 1、方法能力目标： 为了适应当今信息化飞速发展的商务管理需求，培养学生数字处理、分析的自动化方法和能力。 2、社会能力目标： 数据分析师 3、专业能力目标： 培养具备现代商务管理领域所需数据分析人才，注重信息管理以及信息系统分析、设计、实施、管理和评价等方面的基本理论和方法。使用计算机作为工具处理大量纷繁的信息，并进行有效管理。
三、与前后课程的联系 1、与前续课程的联系 为了更好地掌握这门技术，应具有一定的计算机应用、数据库等相关基础知识。 2、与后续课程的关系 为了更好地培养学生的可持续学习能力和创新思维，掌握《应用数据分析》为后续学习《电子商务管理》奠定良好的基础。 四、教学内容与学时分配 表1 课程教学领域项目编号项目名称 基础模块1 重温Excel 2 数据分析的基础 3 工作薄与合并报表 技能模块4 数据列表的管理与应用 5 统计图表的应用 6 数据分析函数的应用 7 数据透视表的应用 8 市场调查案例分析 将职业领域的工作任务融合在课程的项目教学中。具体项目结构与学时分配表如下： 表2 项目 编号项目名称项目内容主要教学知识点学习目标 学 时 备 注
数据统计分析方法
数据统计分析常用方法
目录 1 统计学基础知识 (3) 1.1 统计的含义 (3) 1.2 统计的分类 (3) 1.3 样本 (3) 2 数据的概括性度量 (4) 2.1 总规模度量 (4) 2.1.1 总量指标 (4) 2.2 比较度量 (5) 2.2.1 相对指标 (5) 2.3 平均度量 (6) 2.3.1 概念 (6) 2.3.2 平均数的种类和计算方法 (6) 2.4 离散变量 (8) 2.4.1 变异指标 (8) 2.5 数据的标准化 (11) 2.5.1 Min-max标准化 (11) 2.5.2 Z-score标准化 (11) 3 相关分析 (11) 3.1 概念 (11) 3.2 分类 (12) 3.3 相关分析的作用 (12) 3.4 相关系数的计算 (12) 3.5 相关系数的性质 (12) 3.5.1 相关性类型 (12) 3.5.2 相关性强弱 (12) 4 数据分析 (13) 4.1 数据分析的含义 (13) 4.2 数据分析的作用 (13) 4.3 数据分析方法 (13) 4.3.1 对比分析法 (13) 4.3.2 分组分析法 (14) 4.3.3 结构分析法 (15) 4.3.4 平均分析法 (15) 4.3.5 交叉分析法 (15) 4.3.6 综合评价分析法 (16) 4.3.7 漏斗图分析法 (17) 4.3.8 抽样分析法 (17) 4.3.9 相关分析 (18) 4.3.10 时间序列预测 (20)
1统计学基础知识 1.1统计的含义 “统计”一词在各种实践活动和科学研究领域中都经常出现。然而，不同的人或在不同的场合，对其理解是有差异的。比较公认的看法认为统计有三种含义，即统计活动、统计数据和统计学。 ●统计活动 统计活动又称统计工作，是指收集、整理和分析统计数据，并探索数据的内在数量规律性的活动过程。 ●统计资料 统计资料又称统计数据，即统计活动过程所获得的各种数字资料和其他资料的总称。表现为各种反映社会经济现象数量特征的原始记录、统计台账、统计表、统计图、统计分析报告、政府统计公报、统计年鉴等各种数字和文字资料。 ●统计学 统计学是指阐述统计工作基本理论和基本方法的科学，是对统计工作实践的理论概括和经验总结。它以现象总体的数量方面为研究对象，阐明统计设计、统计调查、统计整理和统计分析的理论与方法，是一门方法论科学。 1.2统计的分类 从统计方法的功能来看，统计学可以分为描述统计学与推断统计学。从方法研究的重点来看，统计学可分为理论统计学和应用统计学。本文中主要按统计方法的功能进行讨论，不涉及理论统计学。 ●描述统计学 研究如何取得反映客观现象的数据，并通过图表形式对所搜集的数据进行加工处理和显示，进而通过综合、概括与分析得出反映客观现象的规律性数量特征。描述统计学的内容包括统计数据的搜集方法、数据的加工处理方法、数据的显示方法、数据分布特征的概括与分析方法等。 ●推断统计学 研究如何根据样本数据去推断总体数量特征的方法，它是在对样本数据进行描述的基础上，对统计总体的未知数量特征作出以概率形式表述的推断。 描述统计是整个统计学的基础，推断统计则是现代统计学的主要内容。 1.3样本 样本是统计学中非常重要的概念，理解这个概念需要注意三大问题： 构成某一样本的每一单位都必须取自某一特定的统计总体，不允许该总体之外的单位介入该总体的样本。 样本单位的抽取应是按一定的概率进行的，而具体样本的产生应是随机的，因此必须排除人的主观因素对样本单位抽取和样本生成的干扰。