纵向数据研究进展
纵向数据半参数建模研究计划
一、研究回顾
纵向数据是指对一组个体按时间顺序或空间顺序追踪重复测得的数据，对每一个体在不同时间或不同实验条件下多次测量，所得的数据兼有时间序列和截面数据的特点。这种数据的特点是所研究的反应变量的观测值随时间变化，相关的协变量也随时间变化有一系列的观察，具有上述特点的数据在医学、生物学、社会学、经济学、心理学等领域极为常见。由于在纵向数据中对同一个个体的多次重复观察之间往往具有相关性，如何处理这种个体内的相关性便成为纵向分析中不可回避的问题。此外，在纵向数据分析中还要较好地研究协变量对反应变量的影响，同一个体重复测量值内部的相关结构的信息在统计分析中应得到充分的利用。
作为对重复测量数据的相关性的刻画，早期主要采用参数的方法。比如误差项为时间序列的多元线性模型、生长曲线模型等，由于随机误差项的结构很复杂，经常会不可避免的遇到维数灾祸。以后又发展到非线性形式、离散的泛函形式的纵向数据模型，形成了比较成熟的非参数模型和半参数模型。由于在纵向数据中经常遇到缺失或测量误差，这些都会增加统计分析的难度。
纵向数据的参数回归分析方法是早期研究的主要方法。一般线性模型往往假定误差项为多元正态分布，零均值向量，协方差阵为分块对角阵。进一步按协方差阵可细分均匀相关，指数相关，一步相关等。可用极大似然法或加权最小二乘法以及广义估计方程的方法进行估计或统计推断。广义线性模型可将连续型反应变量的研究推广至离散型，如Logistic边缘模型、泊松回归模型等，还可解决反应变量是分类数据的情形。混合效应模型是研究纵向数据的强有力的工具。对于具有不同类的个体（heterogeneous individuals)的研究，引入随机效应来反映个体的异质性，从而反映同一个体的观测的内相关性，这是纵向数据研究的十分重要的方法。
参数模型直观且易于进行统计分析,当假设的模型成立时,其推断的精度也较高。然而如果假设的模型与实际不符,参数模型就会带来很大偏差。因此当实际模型不确知时,非参数模型不失为一个更好的选择。纵向数据分析中非参数模型的研宄也有很多,如针对纵向数据下的一元非参数模型,Lin和
Carrol(2000)[1]提出了核广义估计方程方法,并证明了数据不存在组内相关性时估计效果最好；Wang[2]提出了边际核方法,并证明了在数据的相关关系已知时,这个方法要比核广义估计方程法更有效；在数据的相关关系己知的情况下,Linton[3]等提出了两阶段估计法,即先通过线性变换将纵向数据转化为剖面数据,然后再对模型进行估计；基于Cholesky分解和局部多项式估计,Yao和Li[4]同时给出了非参数函数和协方差矩阵参数的估计。对于纵向数据下的部分线性模型,Lin和Carrol[5]利用核广义估计方程方法,研究了模型线性部分系数的估计问题；Fan和Li[6]首先用局部多项式方法,给出了非参数函数的估计,然后分别用差分估计方法和轮廓最小二乘方法研究了线性部分系数的估计；He[7]等则结合B样条逼近方法,研究了模型的稳健估计问题；Wang等[8]对模型的有效估计问题进行了研究；Xue和Zhu[9]用经验似然方法研究了模型参数的区间估计问题。对于纵向数据下的变系数模型,Wu[10]等通过最小化局部最小二乘准则得到了变系数的估计,并证明了所得估计的渐近正态性；Hoover[11]等分别基于光滑样条方法及局部多项式估计方法研究了模型参数的估计；Fan和Zhang[12]针对各函数系数具有不同光滑度的情况,提出了一个两阶段估计过程；Xue和Zhu[13]利用经验似然方法,研宄了模型参数的区间估计问题等。
半参数回归模型综合了参数与非参数回归模型的许多优点,既充分利用了数据中的信息,又把一些信息不充分的变量纳入模型,换句话说,就是既可以把握大趋势走向,适于外延预测(参数回归的优点),又可以作局部调整,使数据较精确地拟合(非参数回归的优势)。因而它可以概括和描述众多实际问题,较参数和非参数回归模型更接近真实,更能充分利用数据中提
供的信息,是一类具有普遍性和代表性的统计模型。而纵向数据半参数回归模型就是将二者融合在一起,所以能够更好的分析实际问题。纵向数据的半参数回归模型研究的热点主要集中在:参数分量和非参数分量的估计的大样本性质，回归参数估计方法的建立，回归参数估计算法的建立，收敛性问题的讨论，回归模型诊断等问题。对于半参数回归模型提出了一些估计方法，大致可分为三大类：第一类是局部光滑方法,如核估计,局部多项式估计等,其核心思想是赋予距离观测点近的样本较高的权重,依此来估计观测点处的回归函数值；第二类是样条逼近方法,如光滑样条,B样条,惩罚样条等；第三类是正交级数逼近,如Fourier级数,小波方法等。即首先将回归函数展开为级数形式,用样本来估计相应的系数。
参考文献：
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[13] Xue, L.G. and Zhu. L.X. (2007). Empirical likelihood for a varying coefficient model with longitudinal data. Journal of the American Statistical Association, 102，642-654.
运营数据分析指标
运营数据分析指标文档 一.流量分析 1.1概览 ①时间范围选择功能：以数据记录时间为筛选条件显示本页下数据，默认首个时间范围框为当前日期前30天，第二个时间范围框为当前日期前一日。点击每一个选择区域弹出日历，用户可选择年份、月份和日期，日历内日期默认选择为当前日期前一日，最终结果以两个选择区域内选择的时间的时间差为筛选标准，不分前后。有按照昨天、最近7天和最近30天的快速筛选按钮，点击对应按钮以对应时间进行数据筛选。选择范围最长为365天。选择范围最长为365天。 ②时间统计方式选择：可选择按小时和按单日来作为统计的维度，如选择小时则可显示每天12:00到13:00（或其他时间段内）网站浏览量（或访客数）的数据统计。 ③数据统计区域(表格)：首行显示全网站昨日的浏览量、独立访客数、新独立访客数、ip、跳出率和平均访问时长，第二行对应显示全网站从统计之日起至昨日的上述平均数值。 ④折线图：可选指标为pv、uv、pv/uv、vv、平均访问时长,默认选中uv,指标支持单选。横坐标为时间轴，与1.1和1.2中的时间范畴相关；纵坐标为各项指标对应的数据。鼠标移至折线图上时会浮窗显示鼠标所处位置垂直线所对应的日期或时间段，以及选中指标的具体数值,默认选中uv。 ⑤在新页面查看完整数据：点击该按钮跳转至“概览信息详情页。” 1.1.1概览信息详情页 ①时间范围选择功能：以数据记录时间为筛选条件显示本页下数据，默认首个时间范围框为当前日期前30天，第二个时间范围框为当前日期前一日。点击每一个选择区域弹出日历，用户可选择年份、月份和日期，日历内日期默认选择为当前日期前一日，最终结果以两个选择区域内选择的时间的时间差为筛选标准，不分前后。有按照昨天、最近7
例谈高考地理试题数据分析的方法和技巧
例谈高考地理试题数据分析的方法和技巧 地理数据是地理事物和现象空间位置、属性特征及其动态变化等的数量化表示。通过地理数据的分析，可以解析其所表达的地理事物的分布、特征及其运动变化的地理过程，进而了解自然和人文地理环境特征以及人类活动与地理环 境之间的关系。全国各地高考试题近年来出现了不同类型的地理数据分析类试题，其解析方法和技巧各不相同。 一、比较法 比较法是高考试题中地理数据分析的常用方法，包括纵比法、横比法和联系比较法等。纵比法是将不同历史阶段的地理数据加以比较，借以揭示地理现象在历史发展过程各阶段的共性与个性。横比法是将同一属性的不同地理事物加以比较，找出其在同一发展阶段在地理特征、发展趋势等方面的差异。联系比较法是联系相关地理事物进行比较，以利于探求地理规律，解决地理问题。 例题1：图1示意某城市20世纪80年代和90年代平均人口年变化率，当前，该城市总人口约1300万。据此完成（1）～（2）题。 （1）20世纪90年代和80年代相比，该城市 A.总人口增长速度加快 B.总人口减少 C.人口自然增长率降低
D.人口净迁入量减少 （2）该城市所在的国家可能是 A.美国 B.日本 C.俄罗斯 D.德国 解析：该题涉及了人口地理学的相关地理数据，主要有人口的自然增长率、迁移率、总人口增长率。第（1）题的解题方法是典型的纵比法，可以将“1981～1990”和“1991～2000”两个不同历史阶段的同类地理数据进行比较，排除A、C，由于总人口增长率一直为正值，所以B选项“总人口减少”是错误的，所以选D。 技巧：纵比法主要用于同一地理实体不同历史阶段气候资料、水文信息、自然资源、人口数量、农业分布、工业产值等的比较，可以揭示同一地理事物属性特征的时间变化过程，利用纵比法进行比较时，一是要注意比较实体和属性数据的同一性，必须是同一地理实体不同时期的同类属性数据的比较。二是要注意将属性数据变化值与时间尺度联系起来分析地理实体的变化特征，不能夸大或缩小地理实体特征的变化幅度。横比法主要用于不同地理实体间同一历史阶段属性数据的比较，可以是国家间的作物面积的比较，可以是河流间水文特征的比较，也可以是功能区间属性的比较等等。利用横比法进行比较时，一是要注意所比较的地理实体间的同质性和层次性，例如，不能将城市功能区与农业规划区进行比较，也不能将国家的工业产值与城市的工业产值进行比
财务报表横向分析与纵向分析
财务报表横向分析与纵向分析 一、财务报表信息的横向分析应把握的关键问题 横向分析是指一企业与其他企业在同一时点（或时期）上的比较。在企业兼并与收购中所作的目标公司估价、管理当局的业绩评估与报酬计划、财务危机预测以及超额利润税的公共政策制订等领域，都需要进行横向分析。但在常用的横向分析过程，容易忽略一些关键问题，财务报表信息的横向分析应把握的几个关键问题是选择可比对象的标准、横向分析中的汇总方法、横向分析中资料的可得性问题。下面分析加以阐述。 （一）选择可比对象的标准 比较的对象至少在下列几个方面中的某一方面是“相似”的： （1）供给方面的相似性。是指具有相似的原材料、相似的生产过程、或相似的分销网络等。产业分类一般就是基于供给的相似性。 （2）需求方面的相似性。这主要强调最终产品的相似性，以及消费者所认为的产品的可替代性。 （3）资本市场特征的相似性。指从投资者观点看，具有类似的诸如风险、市盈率、或资本市值等股票的公司，也可认为是具有相似性的。 （4）法定所有权的相似性。指公司之间在供给和需求方面或许十分多样化，但它们为同样的股东群所拥有，因此，这些公司之间需要进行比较，以决定资源的分配。 （二）横向分析中的汇总方法 在将一公司的财务比率与那些可比公司的财务比率进行比较时，分析者通常可以采取下列两种方法“汇总”那些可比公司的财务比率。 （1）使用单一的、概括的集中趋势度量，如中位数、简单平均值、价值（权益市值）加权平均值等。
（2）同时使用集中趋势度量和离中趋势度量，如平均值和标准差。 当然，如果样本中有极端观察值，就应将各极端观察值描述清楚，或予以剔除。 （三）横向分析中资料的可得性问题 （1）数据不充分——即横向分析中可能得不到我们所关注的实体的数据，其原因包括： ①该实体隶属于一个从事多元化经营的公司，而该公司只提供有限的关于该实体的财务揭示。 ②该实体是私人持有的，因而并不公开揭示财务报表信息。（注：一部分私人公司可能自愿公布财务报表。另外，产业协会经常公布基于其成员提供的财务报表的汇总数据，并保证不公开这些私人公司的个别的财务比率。尽管如此，并非所有公司都愿意向产业协会提供其报表。） ③该实体是为一外国公司拥有的，而外国公司只提供有限的财务揭示。 ④可比对象的缺乏，如新加坡航空公司是该国唯一的航空公司，因而没有国内竞争者。（注：在这种情况下，就只能作国际间的比较。） （2）报告期不一致——即财务年度报告期在公司之间存在差异，尤其是在国际之间。12月是美、英、比利时等国最普遍的财务年度终止时间；3月是日本和新西兰最普遍的终止时间；6月是澳大利亚最普遍的终止时间。当样本中的所有公司并不具有可比的财务年度结束时期时，在作横向分析时就可能存在问题。例如，以12月31日为终止日的公司X可能较以9月30日为终止日的公司Y 显示出更强的盈利能力。 （3）会计方法不同——即当分析所面临的样本公司所采取的会计方法不统一时，可以考虑采取下列办法：①将样本公司限制在那些采用统一会计方法的公司范围之内；②利用公司提供的信息，将报告数字调整为按统一会计方法取得的数据；③利用近似技术，将报告数字调整为按统一会计方法取得的数据。 必须指出的是，在有些决策问题中，会计方法选择的不统一并不造成真正的问题。例如，如果分
大数据分析的方法
对于有形物体，我们可以衡量出它的价值，对于无形的概念，或许我们就难以衡量它的相对 价值，在信息技术高速发展的今天，大数据的影响却来越重要，它所带来的价值也越来越大。大数据或许成为了一个新的行业，企业专门针对大数据进行数据分析，寻找数据背后蕴含的 价值。大数据的概念，大数据分析的方法又是什么呢？ 大数据，指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需 要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样 化的信息资产。 大数据分析方法 1.预测趋势分析 数据挖掘可以让分析员更好地理解数据，而预测性分析可以让分析员根据可视化分析和数据 挖掘的结果做出一些预测性的判断。根据预测性的判断，及时做出一定的对策，做到真正的 反防范于未然。 2.相互对比分析 数据的多样性造就了数据的对比性丰富，在做数据分析时，可以依据数据的这一特性，将数 据进行对比分析，找到数据的不同。针对不同数据的变化趋势，对最终数据产生的结果做一 定的预判。 3.不同象限分析 不同数据的来源于与数据的质量可以划分为不同的象限，根据固定的象限规定线进行区分， 得到不同数据的权重分布，从大的范围将数据划分为一个整体，为最终数据结果的总结提供 不同的趋势走向。 4.多向交叉分析 对比分析既有横向对比，又有纵向对比。如果既想横向对比，又想纵向对比，就有了交叉分 析法。交叉分析法就是对数据从多个维度进行交叉展现，进行多角度的结合分析。这样得出 的数据分析结果更加的全面。 商业智能数据分析平台 数据分析方法是紧紧围绕数据展开，对于企业而言，相比人工数据分析而言，借助于专业的 数据分析系统的效率更高。在商业智能领域，帆软的Finebi就很好的运用数据分析的强大功 能其简单易用的特点，解决了非技术人员的困扰，成为真正企业人人可用的自助式BI，为最 终的实现企业的高效运转提供强有力的推动力。目前在商业智能领域，Finebi独占鳌头，深 受行业用户的青睐，相信，未来数据分析的应用将会更加的全面，应用的领域也将更加的广泛，数据分析技术也将更加的先进，我们拭目以待。
财务报表横向分析与纵向分析应把握的几个关键问题
财务报表横向分析与纵向分析应把握的几个关键问题 ： 一、财务报表信息的横向应把握的关键 横向分析是指一与其他企业在同一时点（或时期）上的比较。在企业兼并与收购中所作的目标公司估价、管理当局的业绩评估与报酬计划、财务危机预测以及超额利润税的公共政策制订等领域，都需要进行横向分析。但在常用的横向分析过程，容易忽略一些关键问题，财务报表信息的横向分析应把握的几个关键问题是选择可比对象的标准、横向分析中的汇总、横向分析中资料的可得性问题。下面分析加以阐述。 （一）选择可比对象的标准 比较的对象至少在下列几个方面中的某一方面是“相似”的： （1）供给方面的相似性。是指具有相似的原材料、相似的生产过程、或相似的分 销等。产业分类一般就是基于供给的相似性。 （2）需求方面的相似性。这主要强调最终产品的相似性，以及消费者所认为的产 品的可替代性。 （3）资本市场特征的相似性。指从投资者观点看，具有类似的诸如风险、市盈率、或资本市值等股票的公司，也可认为是具有相似性的。 （4）法定所有权的相似性。指公司之间在供给和需求方面或许十分多样化，但它 们为同样的股东群所拥有，因此，这些公司之间需要进行比较，以决定资源的分配。（二）横向分析中的汇总方法 在将一公司的财务比率与那些可比公司的财务比率进行比较时，分析者通常可以采取下列两种方法“汇总”那些可比公司的财务比率。
（1）使用单一的、概括的集中趋势度量，如中位数、简单平均值、价值（权益市值）加权平均值等。 （2）同时使用集中趋势度量和离中趋势度量，如平均值和标准差。 当然，如果样本中有极端观察值，就应将各极端观察值描述清楚，或予以剔除。（三）横向分析中资料的可得性问题 （1）数据不充分――即横向分析中可能得不到我们所关注的实体的数据，其原因包括： ①该实体隶属于一个从事多元化经营的公司，而该公司只提供有限的关于该实体的财务揭示。 ②该实体是私人持有的，因而并不公开揭示财务报表信息。（注：一部分私人公司可能自愿公布财务报表。另外，产业协会经常公布基于其成员提供的财务报表的汇总数据，并保证不公开这些私人公司的个别的财务比率。尽管如此，并非所有公司都愿意向产业协会提供其报表。） ③该实体是为一外国公司拥有的，而外国公司只提供有限的财务揭示。 ④可比对象的缺乏，如新加坡航空公司是该国唯一的航空公司，因而没有国内竞争者。（注：在这种情况下，就只能作国际间的比较。） （2）报告期不一致――即财务年度报告期在公司之间存在差异，尤其是在国际之间。12月是美、英、比利时等国最普遍的财务年度终止时间；3月是日本和新西兰最普遍的终止时间；6月是澳大利亚最普遍的终止时间。当样本中的所有公司并不具有可比的财务年度结束时期时，在作横向分析时就可能存在问题。例如，以12月31日为终止日的公司X可能较以9月30日为终止日的公司Y显示出更强的盈利能力。
数据分析课程标准新
数据分析课程标准新 Document serial number【KKGB-LBS98YT-BS8CB-BSUT-BST108】
《应用数据分析》课程标准 【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】：020474 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
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：
五、学习资源的选用： 1、教材选取的原则： 高职高职优秀教材或自编教材 2、推荐教材： 《Excel数据分析与市场调查》林宏谕姚瞻海编着中国铁道出版社 3、参考的教学资料 《Excel与数据分析》电子工业出版社 4、学习的网站： http:/ 六、教师要求: 1、理论课教师的要求 具有一定的专业素质及专业技术水平，从事计算机教龄3年经验以上，有一定的一体化教学经验的双师型教师任教。 2、实训指导师要求 具有本职业丰富的实践经验，有教育培训经验，具有良好的语音呢表达能力。七、学习场地、设施要求 场地：计算机机房 设备：计算机、EXCEL、SQL 八、考核方式与标准 要求：全面考核学生的学习情况，以过程考核为主，涵盖项目任务全过程。
地理数据的步整理
第一章 地理数据的初步整理 第一节 地理数据的类型、特征及其采集 一、地理数据的类型 根据地理学的研究对象可将地理数据分为空间数据和属性数据。 （一）空间数据 空间数据，主要用于描述地理实体、地理要素、地理现象、地理事件及地理过程产生、存在和发展的地理位置、区域范围及空间联系。空间数据的表达，可以将其归纳为点、线、面三种几何实体以及描述它们之间联系的拓扑关系。 点：由一个独立的坐标点),(y x 定位，可以表示精确的地理坐标点，也可以是一些地理实体的抽象，如道路交叉点、河流汇聚点以及小比例尺地图上的城镇、村庄等。 线：由两个以上坐标点i i y x i i ,2,1),,( 定义，有一定的长度和走向，表示线状地物或点实体之间的联系。如交通线、河流及各种地理区域的界线等，都是线实体。 面：表示在空间上连续分布的地理景观或区域。如居民区、工业区、行政区等都是面实体。 点、线、面三种地理几何实体，按照一定的拓扑关系组合、排列，就可以形成更为复杂的地理几何实体。如点、线组合形成网络；线、面组合形成地带；点、面组合形成地域类型；点、线、面组合形成地理区。 （二）属性数据 属性数据主要用于描述地理实体、地理要素、地理现象、地理事件及地理过程的有关属性特征，如海拔高度、气温、植被覆盖率、人口数量等。属性数据可以分为两种类型：即数量标志数据和品质标志数据。 1.数量标志数据 根据测度标准，可以将数量标志数据分为以下两类： ⑴ 间隔尺度数据。是以有量纲的数据形式表示测度对象在某种量纲下的绝对量。如摄氏温标表示气温，以面积量纲表示土地面积，以时间量纲表示地理事件、地理现象发生的时间等，如表1.1。 表1.1 间隔尺度数据 区域 年平均气温（℃） 年降水量（mm ） 土地面积（hm 2） 人口（人） 国内生产总值（万元） 1 8.0 500.2 1245.6 1210 2678.28 2 7.6 498.6 1064 1023 2015.47 3 6.5 550.9 894.3 848 1754.56 4 8.5 586.4 668.7 654 1365.46 ⑵ 比例尺度数据。是以无量纲的数据形式表示测度对象的相对量。这种数据要求事先规定一个基点，然后将其它同类数据与基点数据相比较，换算为基点数据的比例。因此这类数据常常又称为指数或比例数。如耕地指数、工业发展指数、舒适度指数等，如表1.2。 表1.2 比例尺度数据（某地区耕地复种指数及农业发展指数） 年份 1996 1997 1998 1999 2000 耕地复种指数① 120.40 113.56 126.54 132.76 121.43 农业发展指数 ② 100 115.68 124.50 135.69 129.56
大数据分析标准功能点简介
大数据报表标准功能点简介
U8分析报表包含两个工具，分别为分析报表工具和业务模型设计器，其中分析报表工具包括分析报表系统管理、分析报表门户、数据仓库管理、数据整合平台。 一、分析报表工具 分析报表系统管理 分析报表系统管理包含基础设置、数据配置、数据抽取、权限管理四个功能。 基础设置 在基础设置中有两个地方需要设置，企业目录和加密服务器设置。企业目录功能是确立企业实际分析管理的数据范围。 加密服务器设置的功能是通过设置加密服务器IP地址或机器名，将加密监听程序指向加密服务器，以读取加密点。 数据配置 报表项目用于设置进行财务报表分析的报表项目。 图2-1 U8分析报表项目页面 自定义分类提供按照存货、客户、供应商档案进行自定义分类定义，对任何档案用户可以按照不同业务需要设置自定义分类。系统自动带入企业目录账套最新年度的档案分类，可修改。 分类维护：可对当前自定义分类下的分类明细进行新增、修改、删除操作。
档案归类：可对当前自定义分类下的分类明细所对应的档案明细提供个别编辑操作。 点击分类维护栏中的编辑，进入分类管理页面；同样点击档案归类栏下的编辑可进入档案归类页面。 数据抽取 数据抽取用于同步数据源数据到ODS数据仓库，抽取的结果形成ODS数据仓库，供企业查询及决策。数据抽取的方式有两种：手动抽取与自动抽取。自动抽取可以设置抽取计划，选择在业务系统空闲时完成数据抽取。抽取日志提供了数据抽取完成的情况的查看。 权限管理 角色用户功能可以进行角色、用户的增加、删除、修改操作，用户密码的修改操作，以及用户与角色的所属关系等维护工作。 权限管理，可对用户或角色授予新建报表权限、语义层权限、目录结构权限。目录结构的权限方式分为浏览、修改、完全控制（删除），可根据实际业务需要授予适合的权限。 U8分析报表门户 U8分析报表门户的核心对象即为报表，是基于业务模型做查询，并通过查询生成报表的平台；是一种兼分析报表设计和前端展示的平台。在U8分析报表中，我们根据财务、供应链业务模型预置了一些报表(包括财务，营销、库存、采购等主题)，对于用户的个性化报表需求，可以单独定制。 对于已经设计好的报表，可以进行查看、分析、导出、定位查找等操作。 分析报表门户针对财务、营销、库存、采购设定了四个分析主题，点击分析主题button打开分析首页。如图所示，点击财务分析主题按钮，财务首页报表则打开。
地理数据库设计报告
分区耕地坡度结构图的制作 姓名： 学号： 年级： 专业： 学院： 指导老师： 华北水利水电学院 年月日
1 目的意义 对耕地坡度进行分级是对耕地管理的重要前提。耕地坡地分级赋值是一个繁杂的人机交互过程，人为地判断分割面积可能造成多次反复，还极可能产生误差，特别是矢量化和分割图斑会带来拓扑错误及属性丢失的现象。通过运用ArcGIS 的可进行耕地坡度分级赋值，该方法在使用时需提供经过拓扑错误检查后带属性数据的土地利用图斑数据和坡度分级图。 2材料方法 2.1数据 耕地坡度结构图制作需要用到的数据有：地类图斑.shp、线状地物.shp、注记点.shp、整饰线.shp、等高线.shp、村界.shp、遥感影像H50G044024DOM.tif，每个数据包含的内容见表1。 表1 耕地坡度结构图制作需要用到的数据 2.2数据分析方法(把数据来源、数据处理与分析方法说清楚) 2.2.1数据裁切方法(研究区域边界的确定) （1）矢量数据的裁切(clip) 矢量数据的剪切用clip，该工具在 （2）栅格数据的裁切(extract by mask) 栅格数据的剪切用extraction，该工具在 2.2.2影像的地理配准方法(定义数据的坐标系) 影像的地理配准用georeferencing，该工具在 2.2.3图形的矢量化方法(把多用到的矢量化方法尽量全部列出) 图形的矢量化运用Editor工具，该工具在点击Editor——Start Editing，在
Target中选择图层，进行图形矢量化。 为了方便绘制，可以打开效果Effect工具条，将绘制层设置为透明(也可将地类图斑层设置为无填充) ①一般面状轮廓的画法使用Sketch Tool，沿面状地物的边界进行描绘，双击完成。 ②面状边界的跟踪矢量画法 ③岛的画法 ④面要素边界转换为线要素 利用已经录入完毕的面状要素，使用面转线工具直接将所绘所有面要素边界转换为线要素。具体方法为：打开ArcToolbox，选择Data Management Tools菜单下的Features，双击Polygon To Line，即打开Polygon To Line对话框。在Input Feature中输入已画好的待转换的面层，在Output Feature Class中输入转换后的线层确定后即完成面转线。 ⑤线要素转换为面要素 利用已有的线要素生成面要素 2.2.4 拓扑分析方法 拓扑分析所要用到的工具topology 2.2.5矢量数据属性值的录入方法 2.2.6符号库的建立方法 （1）面状符号的制作方法 （2）线状符号的制作方法
纵向数据研究进展
纵向数据半参数建模研究计划 一、研究回顾 纵向数据是指对一组个体按时间顺序或空间顺序追踪重复测得的数据，对每一个体在不同时间或不同实验条件下多次测量，所得的数据兼有时间序列和截面数据的特点。这种数据的特点是所研究的反应变量的观测值随时间变化，相关的协变量也随时间变化有一系列的观察，具有上述特点的数据在医学、生物学、社会学、经济学、心理学等领域极为常见。由于在纵向数据中对同一个个体的多次重复观察之间往往具有相关性，如何处理这种个体内的相关性便成为纵向分析中不可回避的问题。此外，在纵向数据分析中还要较好地研究协变量对反应变量的影响，同一个体重复测量值内部的相关结构的信息在统计分析中应得到充分的利用。作为对重复测量数据的相关性的刻画，早期主要采用参数的方法。比如误差项为时间序列的多元线性模型、生长曲线模型等，由于随机误差项的结构很复杂，经常会不可避免的遇到维数灾祸。以后又发展到非线性形式、离散的泛函形式的纵向数据模型，形成了比较成熟的非参数模型和半参数模型。由于在纵向数据中经常遇到缺失或测量误差，这些都会增加统计分析的难度。 纵向数据的参数回归分析方法是早期研究的主要方法。一般线性模型往往假定误差项为多元正态分布，零均值向量，协方差阵为分块对角阵。进一步按协方差阵可细分均匀相关，指数相关，一步相关等。可用极大似然法或加权最小二乘法以及广义估计方程的方法进行估计或统计推断。广义线性模型可将连续型反应变量的研究推广至离散型，如Logistic边缘模型、泊松回归模型等，还可解决反应变量是分类数据的情形。混合效应模型是研究纵向数据的强有力的工具。对于具有不同类的个体（heterogeneous individuals)的研究，引入随机效应来反映个体的异质性，从而反映同一个体的观测的内相关性，这是纵向数据研究的十分重要的方法。 参数模型直观且易于进行统计分析,当假设的模型成立时,其推断的精度也较高。然而如果假设的模型与实际不符,参数模型就会带来很大偏差。因此当实际模型不确知时,非参数模型不失为一个更好的选择。纵向数据分析中非参数模型的研宄也有很多,如针对纵向数据下的一元非参数模型,Lin和Carrol(2000)[1]提出了核广义估计方程方法,并证明了数据不存在组内相关性时估计效果最好；Wang[2]提出了边际核方法,并证明了在数据的相关关系已知时,这个方法要比核广义估计方程法更有效；在数据的相关关系己知的情况下,Linton[3]等提出了两阶段估计法,即先通过线性变换将纵向数据转化为剖面数据,然后再对模型进行估计；基于Cholesky分解和局部多项式估计,Yao和Li[4]同时给出了非参数函数和协方差矩阵参数的估计。对于纵向数据下的部分线性模型,Lin和Carrol[5]利用核广义估计方程方法,研究了模型线性部分系数的估计问题；Fan和Li[6]首先用局部多项式方法,给出了非参数函数的估计,然后分别用差分估计方法和轮廓最小二乘方法研究了线性部分系数的估计；He[7]等则结合B样条逼近方法,研究了模型的稳健估计问题；Wang等[8]对模型的有效估计问题进行了研究；Xue和Zhu[9]用经验似然方法研究了模型参数的区间估计问题。对于纵向数据下的变系数模型,Wu[10]等通过最小化局部最小二乘准则得到了变系数的估计,并证明了所得估计的渐近正态性；Hoover[11]等分别基于光滑样条方法及局部多项式估计方法研究了模型参数的估计；Fan和Zhang[12]针对各函数系数具有不同光滑度的情况,提出了一个两阶段估计过程；Xue 和Zhu[13]利用经验似然方法,研宄了模型参数的区间估计问题等。 半参数回归模型综合了参数与非参数回归模型的许多优点,既充分利用了数据中的信息,又把一些信息不充分的变量纳入模型,换句话说,就是既可以把握大趋势走向,适于外延预测(参数回归的优点),又可以作局部调整,使数据较精确地拟合(非参数回归的优势)。因而它可以概括
数据分析课程标准新
《应用数据分析》课程标准 【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】：020474 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 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：
五、学习资源的选用：
1、教材选取的原则： 高职高职优秀教材或自编教材 2、推荐教材： 《Excel数据分析与市场调查》林宏谕姚瞻海编着中国铁道出版社 3、参考的教学资料 《Excel与数据分析》电子工业出版社 4、学习的网站： / 六、教师要求: 1、理论课教师的要求 具有一定的专业素质及专业技术水平，从事计算机教龄3年经验以上，有一定的一体化教学经验的双师型教师任教。 2、实训指导师要求 具有本职业丰富的实践经验，有教育培训经验，具有良好的语音呢表达能力。 七、学习场地、设施要求 场地：计算机机房 设备：计算机、EXCEL、SQL 八、考核方式与标准 要求：全面考核学生的学习情况，以过程考核为主，涵盖项目任务全过程。
常见的地理分析模型
常见的地理分析模型 一空间统计模型： 相关分析模型： GIS地理数据库中存储的各种自然和人文地理要素(现象)的数据并不是孤立的，它们相互影响、相互制约，彼此之间存在着一定的联系。相关分析模型就是用来分析研究各种地理要素数据之间相互关系的一种有效手段。 地理数据库中各种地理要素数据之间的相关关系，通常可以分为参数相关和非参数相关两大类。其中，参数相关又可分为简单(两要素)线性相关，多要素间的相关模型，非参数相关可以分为顺序(等级)相关和二元分类相关。 趋势面分析模型（主要是回归模型）： 一元回归模型： 我们用多项式方程作为一元回归的基本模型： Y＝a0＋a1x＋a2x2＋a3x3＋……a m x m＋ε 式中：Y为因变量，X为自变量，a0,a1,…，a m为回归系数，ε为剩余误差 多元线性回归模型 多元线性回归模型表示一种地理现象与另外多种地理现象的依存关系，这时另外多种地理现象共同对一种地理现象产生影响，作为影响其分布与发展的重要因素。 设变量Y与变量X1，X2，…，X m存在着线性回归关系，它的n个样本观测值为 Y j,X j1,X j2,…X jm(j＝1，2，n)，于是多元线性回归的数学模型可以写为： 可采用最小二乘法对上式中的待估回归系数β0，β1，…，βm进行估计，求得β值后，即可利用多元线性回归模型进行预测了。
聚类模型：聚类分析是根据多种地学要素对地理实体进行划分类别的方法，对不同的要素划分类别往往反映不同目标的等级序列，如土地分等定级、水土流失强度分级等。 聚类分析的步骤一般是根据实体间的相似程度，逐步合并若干类别，其相似程度由距离或相似系数定义。进行类别合并的准则是使得类间差异最大，而类内差异最小。 最短距离聚类模型 最短距离聚类模型中，定义两类之间的距离用两类间最近样本的距离来表示。用d ij 表示样本和样本之间的距离，用G1，G2，…表示类，类G p和类G q的距离用D pq表示，则有： 具体步骤如下： 1、规定样本间的距离，计算样本两两距离的对称表，记作D0，由于每一个样本自成一类，显然D pq＝d pq。 2、选择D(0)中的最小元素，设为D pq，则G p与G0合并成一个新类，记为 Gγ＝｛G p，G q｝。 3、计算新类与其它类的距离 将D(0)中的p、q行和p、q列删去，加上第γ行、γ列，得到的矩阵记作D(1)。 4、对D(1)重复D(0)的两步得D(2)，如此继续下去，直到所有元素成为一类为止。 如果某一步D(k)中的最小元素不止一个，则对应这些最小元素的类可以同时合并。 模糊聚类模型
大数据分析专项职业能力考核规范.docx
大数据分析专项职业能力考核规范 一、定义 运用计算机及相关软件，具备对各种类型的大数据进行数据建模、管理，数据分析、数据探索和数据可视化等能力。 二、适用对象 运用或准备运用本项能力求职、就业的人员。 三、能力标准与鉴定内容 能力名称：大数据分析职业领域：计算机软件工程技术人员工作任务操作规范相关知识考核比重 1.能为服务器安装 Windows、 Linux操作系 统； 、Linux 操作系统基础知识及 2.能装载新磁盘，给磁盘 安装步骤操作； 建立分区，能创建文件系 2. 磁盘分区相关知识和指 统，装载磁盘； 令，知道不同磁盘分区的区 3. 能在Windows、 Linux ( 一 )别，磁盘卷管理相关知识和 上安装Apache、 PHP、 操作系统指令； Python 等服务，并能够配 系统及服、rpm等形式的软件下载、安置服务使其正常运行以及 务安装部装指令，系统服务配置指令； 随系统自动启动； 署 4. 基本的防火墙知识和系统8% 4. 能在Windows、 Linux 自带防火墙的基本配置； 上安装、配置防火墙； 脚本的基本知识，文件管理、 5. 能在Windows、 Linux 库管理、库依赖关系等 Shell 上进行包括文件管理、系 命令。 统运行库配置、管理、查 错，保证各种自带和新安 装的系统服务正常运行。 1. 能在 Windows、 Linux 1. 数据库基础知识及安装 上安装 MySQL、Oracle 、MySQL、 Oracle 、SQLServer ( 二 ) 步骤操作； SQL Server 等数据库系 数据库安 、Oracle 、 SQL Server 数据 8%统； 装、管理 2. 能够配置 MySQL、库服务配置知识； 和操作 、Oracle 、 SQL Server 数据Oracle 、SQLServer 等系 统，保证其正常的启动和库的系统参数含义及用途；
地理信息大数据挖掘与分析
Data Base Technique ? 数据库技术Electronic Technology & Software Engineering 电子技术与软件工程? 175【关键词】地理信息 大数据 数据挖掘1 地理信息大数据的特征 随着信息技术的发展，各种地理地质探索程度的加深，每天都会产生大量的地理信息大数据，对于这些大数据的特征进行分析，开展实际应用具有极为重要的意义。 1.1 数据量巨大且多样化 随着地理信息数据收集手段的日益丰富使得地理信息的数据呈现出几何倍的增长，以全国4000个基准站计算显示，其总的数据规模已经超过了250GB ，如果扩大到全球的范围内，每天产生的数据量更是巨大。同时随着测绘技术、运动网络以及智能终端的应用，地理信息的数据来源越来越多，应用的技术越来越高超。人们可以通过无人机、卫星、气球拍摄等影响数据，手机、定位车等移动设备获得实时的信息，数据的来源以及种类越来越多样化。 1.2 数据产生较为快速 对于数据信息的获取上，高分辨率的影像等数据信息可以实时的获取，高分二号的重复采样周期为4天，资源三号的采样周期缩短到5天，对于传感器等相关移动设备获取信息的周期为实时，在对于这些信息的处理上，都是以秒来计算，同时数据的实效性可以依据分钟来计算，为此可见地理信息数据的产生与分析速度极为快速。 1.3 数据的应用价值极高 地理信息内部蕴含着巨大的财富，可以有效的指导人们的生产与生活活动，依据相关的数据显示，地理信息大数据可以人给服务商带来的收入超过1500亿美元，为用户带来的价值将会超过8000亿美元。 1.4 同传统地理信息的比较 首先为地位不同，传统的地理信息主要服务于政府，而大数据信息则面向于大众开展的应用服务。地理信息的数据产生部门也从相关单位，专业部门转变为每个人都是大数据地理信息的收集者，数据的量也从MB 发展到地理信息大数据挖掘与分析 文/曾航 唐险峰 谭龙生 PB ，部分的实效数据已经实现了实时的更新。2 地理信息大数据挖掘系统云平台分析地理信息大数据已经为证明其具有较大的应用基础，同时数据挖掘分析能力成为智慧应用的关键，为此数据的挖掘与分析能力显得尤为重要。针对于目前地理信息的特征，要想实现大数据到智慧应用的转变，需要应用到云储存技术、关系与非关系型数据库储存量巨大，通过人工智能以及云计算技术等，通过一定的排列剔除可信度低、未经过检测的数据，经过清洗以及转换之后得到可以利用的地理信息数据。最后通过统计分析、数据挖掘等分析未来的情况，这些操作实现的平台为地理信息处理云平台。地理信息系统的云平台不仅仅支持的为桌面端以及Web 端的应用，为企业以及政府部门提供提供服务，其还是一个服务性以及跨部门的云平台。地理信息云平台含有各种趋势化的技术与数据，在数据管理层面支持3D 数据、公共地理框架数据以及街景、实时位置以及感知数据等，在支持数据格式层面含含有关系型数据、表格、图片以及非关系型数据等几种格式，地理信息数据服务系统还加入了网络社会媒体，网络设备传输的流数据等。对于实际功能层面，处理具有传统的可视化查询、编辑以及分析等功能之外，同时还可以提供的为在线的地理信息触发、地理信息围栏筛选等功能，经过处理之后需要的信息可以通过列消息、邮件以及地图成果等传递给用户。在具体使用的时候，用户可以根据各种类型终端实时的范围地理信息云平台，同时依据云平台获得订阅自身需要的素具信息，并不需要关系数据是如何采集与获取就可以得到较好的服务。3 地理信息大数据的挖掘与应用探析地理信息云平台可以轻而易举的实现各种信息资源的共享，使用地理信息资源的模式从推动应用转变为利用信息挖掘应用，可以为政府、企业以及社会公众等的决策提供支持服务。3.1 城市人文信息的挖掘一个城市夜晚的灯光水平会直接的反应该城市的工业化水平，人口的分布情况等，通过遥感卫星夜间的影响可以获得各个城市经济的要素信息。比如利用夜光减少的情况，分析居民的大规模迁移与战争的发展情况，通过经济统计数据、夜光影响以及土地覆盖类型的数据等，可以得到网格化的GDP 数据，对于政府制定经济发展政策具有较大的帮助。3.2 公安应急应用针对于开放式的广场，公安部门难以掌握好人口的聚集程度，进而难以给出科学的人口流量控制方法，较为容易出现踩踏的事故。为此可以借助于手机热点的大数据计算得到每平方米内部聚集人口的数量，之后结合手机热点的流动趋势，可以精确的判断出每平方米人口的聚集量变化趋势，进而可以及时的做出相关应急措施，避免由于人口超负荷的汇聚带来较大的伤亡。3.3 环境与卫生监测在卫生领域，可以判断流感蔓延的实际情况，对于用户在相关搜索引擎输入的咳嗽、 发烧等热点检索信息，具体的分析流感疫情实际的蔓延情况，进而为政府部门快速的应对疾病的蔓延提供第一手珍贵的资料。同时还可以在环保领域的雾霾监测应用，对于污染企业帆布的信息、风向的具体走势以及道路分布，交流流量、人群轨迹等大量的数据开展开展汇集、处理以及实时分析，进而可以获得可视化的雾霾分布图以及雾霾的变化趋势图，进而为政府部门提前的应对雾霾天气、开展环境整治等方面的工作提供必要的指导。3.4 交通出行规划应用人们在出行时通常会考虑当时的路况，绕开拥堵路段，去选宽松路段，但这些宽松路段便会由于车辆的增加而逐渐成为新的拥堵路段，所以导航系统的应用能够通过以往的大量数据，来以现阶段车辆行驶的大概趋势为基础，对用户合理的行驶路线进行分析，以此帮助用户有效避开拥挤路段。4 结束语伴随着地理信息数据获取手段的逐渐增加，地理信息数据也开始进入到大数据时代，地理信息大数据中，用户不在为地理信息数据资源的覆盖性以及发展趋势等担心，而是需要关注于数据如何的组织管理，如何的获取可靠的数据信息，需要花费更多的经理在数据的应用挖掘上，更好的服务于政府、企事业单位以及社会大众。同时我们还需要注意的为，在大数据时代个人隐私面临较为严峻的挑战，如何的防止私人信息泄密是值得关注话题，为此我们今后需要做的就是积极的完善地理信息云平台，深入的挖掘数据内部含有的价值，促进信息产业的发展与进步。参考文献[1]周星,桂德竹.大数据时代测绘地理信息服务面临的机遇和挑战[J].地理信息世界,2013(05):17-20.[2]周顺平,徐枫.大数据环境下地理信息产业发展的几点思考[J].地理信息世界,2014(01):45-50.[3]武长安,姜楠.大数据时代测绘地理信息服务面临的机遇与挑战[J].住宅与房地产,2017(23).[4]刘纪平,张福浩,王亮等.面向大数据的空间信息决策支持服务研究与展望[J].测绘科学,2014,39(05):8-12.[5]曾元武,陈泽鹏,方晓乐等.大数据时代下地理信息公共平台建设展望[J].测绘通报,2015(11):84-87.作者单位重庆市规划信息服务中心 重庆市 401121
地理学中的经典统计分析方法
1.什么是相关系数？单相关系数、偏相关系数和复相关系数在计算上有什么联系？三者在检验上有什么区别？ 答：相关系数是用来测定地理要素之间相互关系密切程度的数值；偏相关系数的计算要以单相关系数为基础，而复相关系数的计算要同时用到单相关系数和偏相关系数；一般情况下，相关系数的检验，是在给定的置信水平下，通过查相关系数的临界值表来完成的，偏相关系数的检验，一般采用t-检验法，对复相关系数的显著性检验，一般采用F 检验法。 2.什么是秩相关系数？试比较单相关系数和秩相关系数。 答：秩相关系数，又称等级相关系数或顺序相关系数，是将两要素的样本值按数据的大小顺序排列位次，以各要素样本值的位次代替实际数据而求得的一种统计量。实际它是位次分析 答：回归分析方法，就是研究地理要素之间具体数量关系的一种强有力的工具，运用这种方法能够建立反映地理要素之间具体数量关系的数学模型，即回归模型。相关分析揭示了地理要素之间的相关程度，而回归分析进一步揭示了地理要素之间的数量关系。 4.什么是地理过程时间序列？地理时间序列分析在地理学中有什么用途？ 答：时间序列，也叫时间数列或动态数列，是要素（变量）的数据按照时间顺序变动排列而形成的一种数列，他反映了要素（变量）随时间变化的发展过程。地理过程的时间序列分析，就是通过分析地理要素（变量）随时间变化的历程，揭示其发展变化的规律，并对未来状态进行预测。 11.某地区粮食产量（t ）与受灾面积（hm 2）的历年数据见下表，使计算二者的相关系数，并对相关系数进行检验（a=） 答案见下表： 年份 粮食产量 /t 受灾面积/ 1995 251 52 12866 6 1996 801 101 199 7 200 65 16785 4 1998 409 88 1999 415 90 2000 502 98 2001 314 120 hm 2 x x i - - y y i - -） ）（（ y y x x i i - - - -） （x x i 2 - -）（y y i 2 - -
常用数据分析方法有那些
常用数据分析方法有那些 文章来源：ECP数据分析时间：2013/6/28 13:35:06发布者：常用数据分析（关注：554） 标签： 本文包括： 常用数据分析方法：聚类分析、因子分析、相关分析、对应分析、回归分析、方差分析； 问卷调查常用数据分析方法：描述性统计分析、探索性因素分析、Cronbach’a 信度系数分析、结构方程模型分析(structural equations modeling) 。 数据分析常用的图表方法：柏拉图(排列图)、直方图(Histogram)、散点图(scatter diagram)、鱼骨图（Ishikawa）、FMEA、点图、柱状图、雷达图、趋势图。 数据分析统计工具：SPSS、minitab、JMP。 常用数据分析方法: 1、聚类分析（Cluster Analysis） 聚类分析指将物理或抽象对象的集合分组成为由类似的对象组成的多个类的分析过程。聚类是将数据分类到不同的类或者簇这样的一个过程，所以同一个簇中的对象有很大的相似性，而不同簇间的对象有很大的相异性。聚类分析是一种探索性的分析，在分类的过程中，人们不必事先给出一个分类的标准，聚类分析能够从样本数据出发，自动进行分类。聚类分析所使用方法的不同，常常会得到不同的结论。不同研究者对于同一组数据进行聚类分析，所得到的聚类数未必一致。
2、因子分析（Factor Analysis） 因子分析是指研究从变量群中提取共性因子的统计技术。因子分析就是从大量的数据中寻找内在的联系，减少决策的困难。 因子分析的方法约有10多种，如重心法、影像分析法，最大似然解、最小平方法、阿尔发抽因法、拉奥典型抽因法等等。这些方法本质上大都属近似方法，是以相关系数矩阵为基础的，所不同的是相关系数矩阵对角线上的值，采用不同的共同性□2估值。在社会学研究中，因子分析常采用以主成分分析为基础的反覆法。 3、相关分析（Correlation Analysis） 相关分析（correlation analysis），相关分析是研究现象之间是否存在某种依存关系，并对具体有依存关系的现象探讨其相关方向以及相关程度。相关关系是一种非确定性的关系，例如，以X和Y分别记一个人的身高和体重，或分别记每公顷施肥量与每公顷小麦产量，则X与Y显然有关系，而又没有确切到可由其中的一个去精确地决定另一个的程度，这就是相关关系。 4、对应分析（Correspondence Analysis） 对应分析(Correspondence analysis)也称关联分析、R-Q型因子分析，通过分析由定性变量构成的交互汇总表来揭示变量间的联系。可以揭示同一变量的各个类别之间的差异，以及不同变量各个类别之间的对应关系。对应分析的基本思想是将一个联列表的行和列中各元素的比例结构以点的形式在较低维的空间中表示出来。 5、回归分析 研究一个随机变量Y对另一个(X)或一组(X1，X2，…，Xk)变量的相依关系的统计分析方法。回归分析（regression analysis)是确定两种或两种以上变数间相互依