数据分析的方法与技术作业

1、简述定量分析与定性分析的关系，并列举工作中定量分析的例子。

答：定量分析（quantitative analysis）是测定试样中各种组分(如元素、根或官能团等)含量的操作，指分析一个被研究对象所包含成分的数量关系或所具备性质间的数量关系；也可以对几个对象的某些性质、特征、相互关系从数量上进行分析比较，研究的结果也用“数量”加以描述；通常是对社会现象的数量特征、数量关系与数量变化的分析。投资分析师使用数学模块对公司可量化数据进行的分析。通过分析对公司经营给予评价并做出投资判断。定量分析的对象主要为财务报表，如资金平衡表、损益表、留存收益表等。其功能在于揭示和描述社会现象的相互作用和发展趋势。定量分析方法很多，但各种方法在应用时往往都有一定的程序化。如实验法、观察法、访谈法、社会测量法、问卷法、描述法、解释法、预测法等等。

定性分析（qualitative analysis）是指对研究对象进行“质”的方面的分析。具体地说是运用归纳和演绎、分析与综合以及抽象与概括等方法，对获得的各种材料进行思维加工，从而能去粗取精、去伪存真、由此及彼、由表及里，达到认识事物本质、揭示内在规律。定性分析的主要任务是确定物质（化合物）的组成，只有确定物质的组成后，才能选择适当的分析方法进行定量分析，如果只是为了检测某种离子或元素是否存在，为分别分析；如果需要经过一系列反应去除其他干扰离子、元素或要求了解有哪些其他离子、元素存在，为系统分析。定性分析必须通过一系列的试验去完成，如果试验结果与预期相符，称为得到一个“正试验”，或称试验阳性，也就是说某组分在试样中是存在的；反之，得到一个“负试验”或试验阴性表示某组分不存在。

定性分析与定量分析应该是统一的，相互补充的；定性分析是定量分析的基本前提，没有定性的定量是一种盲目的、毫无价值的定量；定量分析使定性分析更加科学、准确，它可以促使定性分析得出广泛而深入的结论。

定量分析是依据统计数据，建立数学模型，并用数学模型计算出分析对象的各项指

标及其数值的一种方法。

定性分析则是主要凭分析者的直觉、经验，凭分析对象过去和现在的延续状况及最新的信息资料，对分析对象的性质、特点、发展变化规律作出判断的一种方法。相比而言，前一种方法更加科学，但需要较高深的数学知识，而后一种方法虽然较为粗糙，但在数据资料不够充分或分析者数学基础较为薄弱时比较适用，更适合于一般的投资者与经济工作者。但是必须指出，两种分析方法对数学知识的要求虽然有高有低，但并不能就此把定性分析与定量分析截然划分开来。事实上，现代定性分析方法同样要采用数学工具进行计算，而定量分析则必须建立在定性预测基础上，二者相辅相成，定性是定量的依据，定量是定性的具体化，二者结合起来灵活运用才能取得最佳效果。

不同的分析方法各有其不同的特点与性能，但是都具有一个共同之处，即它们一般都是通过比较对照来分析问题和说明问题的。正是通过对各种指标的比较或不同时期同一指标的对照才反映出数量的多少、质量的优劣、效率的高低、消耗的大小、发展速度的快慢等等，才能作为鉴别、下判断提供确凿有据的信息。

工作中定量分析的例子

工作中的例子：公司运营管理中，企业利润与费用比例的关系的研究；人力资源管理中，企业生产率指标(企业利润/员工人数)与人力资本结构及技术人员比例等指标的关系研究；销售管理中，销售业绩指标与广告费用的确认分析等。

2、有下列一组数据，计算算术平均，加权平均（你可以自己设定权重），几何平均，中位数，众数，方差。

7， 10， 4， 17， 7， 9， 21， 7， 3， 8， 12， 12

（1）算术平均值：9.75

（2）加权平均值：9.84

（设权重为0.08：0.08：0.08：0.08：0.08：0.08：0.08：0.08：0.08：0.08：0.1:0.1）

（3）几何平均值：1.5

（4）中位数：8.5

（5）众数：7

（6）方差≈24.52

3、利用EXCEL计算GDP平减指数（1990-2008年）。

国内生产总值(亿元)

现价GDP (1978=100) (1990=100) 不变价GDP（1990=100） GDP平减指数(1990=100) 1978 3645.20 100.00 35.5

1990 18667.80 281.71 100.0 18667.80 100.00

1991 21781.50 307.57 109.2 20381.26 106.87

1992 26923.50 351.37 124.7 23283.69 115.63

1993 35333.90 400.43 142.1 26535.10 133.16

1994 48197.90 452.81 160.7 30006.07 160.63

1995 60793.70 502.28 178.3 33284.23 182.65

1996 71176.60 552.55 196.1 36615.49 194.39

1997 78973.00 603.92 214.4 40019.64 197.34

1998 84402.30 651.23 231.2 43154.52 195.58

1999 89677.10 700.85 248.8 46442.82 193.09

2000 99214.60 759.95 269.8 50358.55 197.02

2001 109655.20 823.02 292.2 54538.47 201.06

2002 120332.70 897.77 318.7 59491.69 202.27

2003 135822.80 987.78 350.6 65455.96 207.50

2004 159878.30 1087.39 386.0 72057.22 221.88

2005 184937.40 1210.40 429.7 80208.39 230.57

2006 216314.40 1363.80 484.1 90373.60 239.36

2007 265810.30 1557.00 552.7 103176.19 257.63

2008 314045.40 1707.00 605.9 113116.09 277.63

2009 340902.80 1864.30 661.8 123539.74 275.95

2010 401202.00 2058.90 730.9 136435.10 294.06

1990年的现价GDP=18667.8,

1990年的指数为281.7/281.7*100%,

1996年的指数为552.55,则以1990=100,

1996年的价格指数为552.55/281.7*100%=196.1,

则1996年不变价(真实)的GDP为18667.8*196.1%=36607.56,

则1996年平减指数为71176.60/36607.56*100%=194.39,

如此计算,可以得到1990=100的GDP平减指数,其计算结果如上表。

4、回归分析:作为交通安全研究的一部分，美国交通部采集了每1000个驾驶执照发生死亡事故的车祸次数和有驾驶执照的司机中21岁以下者所占比例的数据，样本由42个城市组成，在一年期间采集的数据如下。利用回归分析去研究发生死亡事故的车祸次数和司机中21岁以下者所占比例之间的关系，并对你的研究结果进行讨论。（第五讲 DATA5 safety）

解：首先由数据及题目要求定义变量如下：

Y ：发生死亡事故的车祸次数

X1 ：司机中21岁以下者所占比例

利用求相关系数的方式来判断两个或两个以上变量之间相关关系的方向、形态

以及相关关系的密切程度。

剖析大数据分析方法论的几种理论模型

剖析大数据分析方法论的几种理论模型做大数据分析的三大作用，主要是：现状分析、原因分析和预测分析。什么时候开展什么样的数据分析，需要根据我们的需求和目的来确定。作者：佚名来源：博易股份|2016-12-01 19:10 收藏分享做大数据分析的三大作用，主要是：现状分析、原因分析和预测分析。什么时候开展什么样的数据分析，需要根据我们的需求和目的来确定。利用大数据分析的应用案例更加细化的说明做大数据分析方法中经常用到的几种理论模型。以营销、管理等理论为指导，结合实际业务情况，搭建分析框架，这是进行大数据分析的首要因素。大数据分析方法论中经常用到的理论模型分为营销方面的理论模型和管理方面的理论模型。管理方面的理论模型： ?PEST、5W2H、时间管理、生命周期、逻辑树、金字塔、SMART原则等?PEST：主要用于行业分析 ?PEST：政治(Political)、经济(Economic)、社会(Social)和技术(Technological) ?P：构成政治环境的关键指标有，政治体制、经济体制、财政政策、税收政策、产业政策、投资政策、国防开支水平政府补贴水平、民众对政治的参与度等。?E：构成经济环境的关键指标有，GDP及增长率、进出口总额及增长率、利率、汇率、通货膨胀率、消费价格指数、居民可支配收入、失业率、劳动生产率等。?S：构成社会文化环境的关键指标有：人口规模、性别比例、年龄结构、出生率、死亡率、种族结构、妇女生育率、生活方式、购买习惯、教育状况、城市特点、宗教信仰状况等因素。

?T：构成技术环境的关键指标有：新技术的发明和进展、折旧和报废速度、技术更新速度、技术传播速度、技术商品化速度、国家重点支持项目、国家投入的研发费用、专利个数、专利保护情况等因素。大数据分析的应用案例：吉利收购沃尔沃大数据分析应用案例 5W2H分析法何因(Why)、何事(What)、何人(Who)、何时(When)、何地(Where)、如何做(How)、何价(How much) 网游用户的购买行为：逻辑树：可用于业务问题专题分析

大数据处理及分析理论方法技术

大数据处理及分析理论方法技术（一）大数据处理及分析建设的过程随着数据的越来越多，如何在这些海量的数据中找出我们需要的信息变得尤其重要，而这也是大数据的产生和发展原因，那么究竟什么是大数据呢？当下我国大数据研发建设又有哪些方面着力呢？一是建立一套运行机制。大数据建设是一项有序的、动态的、可持续发展的系统工程，必须建立良好的运行机制，以促进建设过程中各个环节的正规有序，实现统合，搞好顶层设计。二是规范一套建设标准。没有标准就没有系统。应建立面向不同主题、覆盖各个领域、不断动态更新的大数据建设标准，为实现各级各类信息系统的网络互连、信息互通、资源共享奠定基础。

三是搭建一个共享平台。数据只有不断流动和充分共享，才有生命力。应在各专用数据库建设的基础上，通过数据集成，实现各级各类指挥信息系统的数据交换和数据共享。四是培养一支专业队伍。大数据建设的每个环节都需要依靠专业人员完成，因此，必须培养和造就一支懂指挥、懂技术、懂管理的大数据建设专业队伍。（二）大数据处理分析的基本理论对于大数据的概念有许多不同的理解。中国科学院计算技术研究所李国杰院士认为：大数据就是“海量数据”加“复杂数据类型”。而维基百科中的解释为：大数据是由于规模、复杂性、实时性而导致的使之无法在一定时间内用常规软件工具对其进行获取、存储、搜索、分享、分析、可视化的数据集合。对于“大数据”（Bigdata）研究机构Gartner给出了这样的定义。“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决

图2.1：大数据特征概括为5个V （三）大数据处理及分析的方向众所周知，大数据已经不简简单单是数据大的事实了，而最重要的现实是对大数据进行分析，只有通过分析才能获取很多智能的，深入的，有价值的信息。那么越来越多的应用涉及到大数据，而这些大数据的属性，包括数量，速度，多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性，所以大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要，可以说是决定

数据分析报告范例

竭诚为您提供优质文档/双击可除数据分析报告范例篇一：数据分析报告数据分析报告今年年初以来公司在总经理的领导下，积极生产，各项工作都取得了一定的成绩，特别是通过坚持贯彻Iso9001：20XX标准，使公司的管理更上了一个台阶，现将我们收集的部分数据进行分析以供领导决策。 20XX年签订了项目合同13项，完成11项，2项项目在进行中，验收工程一次合格率100%，完成的11项工程项目顾客满意率超过95%。系统集成部多次组织技术人员和项目经理、施工人员学习国家标准和行业规范，严格按照程序文件和作业指导书的要求组织设计和施工。工程项目的实施都严格按照国家标准规范进行，确保为用户提供满意的、高质量的工程项目和优质的售后服务。从部门负责人到项目经理以至每一位员工都自觉地将分解到

的质量目标融入到日常工作之中，涉及到的每一个环节都得到较好的控制，由不理解到形成自觉的行动，按程序文件要求做已经在尉然成风，发现问题不遮、不掩、不护，采用自检、互检和专检活动，促进质量意识和企业文化深入人心，调动了每一位员工的积极性，上下形成一个共识，我们的工程要做成为顾客最满意的工程。中国建设银行辽中近海支行综合布线系统项目、中国建设银行辽宁省分行、后台处理中心综合布线系统项目、中国建设银行沈阳彩霞支行综合布线系统项目、中国建设银行沈阳三好街支行综合布线系统项目、建行大东支行莱茵河畔自助银行综合布线系统项目都是一次验收合格交付的，工程项目符合用户和行业标准的要求，得到了用户的赞扬和好评，提高了公司的经济效益和企业现代管理水平，至今没有发生顾客投诉等问题。华汇人寿保险股份有限公司办公设备采购项目、中国建设银行辽宁省分行网点网络设备采购项目都是一次验收合格交付，客户对我们公司提供的服务十分满意。交付的大连泰山热电有限公司网络信息安全整改项目，提高了泰山热点系统运行效率，保证了系统的安全性，为系统正常运行发挥了重要作用。部门采购人员今年按要求对供方进行了评价，确定了合格供方，到目前为止这些供方提供的产品、原材料质量稳定，

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 ，

数据挖掘方法论(SEMMA).

SAS数据挖掘方法论─ SEMMA (2009-07-20 21:15:48 Sample ─数据取样 Explore ─数据特征探索、分析和予处理 Modify ─问题明确化、数据调整和技术选择 Model ─模型的研发、知识的发现 Assess ─模型和知识的综合解释和评价 Sample──数据取样当进行数据挖掘时,首先要从企业大量数据中取出一个与你要探索问题相关的样板数据子集,而不是动用全部企业数据。这就象在对开采出来矿石首先要进行选矿一样。通过数据样本的精选,不仅能减少数据处理量,节省系统资源,而且能通过数据的筛选,使你想要它反映的规律性更加凸现出来。通过数据取样,要把好数据的质量关。在任何时候都不要忽视数据的质量,即使你是从一个数据仓库中进行数据取样,也不要忘记检查其质量如何。因为通过数据挖掘是要探索企业运作的规律性的,原始数据有误,还谈什么从中探索规律性。若你真的从中还探索出来了什么“规律性”,再依此去指导工作,则很可能是在进行误导。若你是从正在运行着的系统中进行数据取样,则更要注意数据的完整性和有效性。再次提醒你在任何时候都不要忽视数据的质量,慎之又慎! 从巨大的企业数据母体中取出哪些数据作为样本数据呢?这要依你所要达到的目标来区分采用不同的办法:如果你是要进行过程的观察、控制,这时你可进行随机取样,然后根据样本数据对企业或其中某个过程的状况作出估计。SAS不仅支持这一取样过程,而且可对所取出的样本数据进行各种例行的检验。若你想通过数据挖掘得出企业或其某个过程的全面规律性时,必须获得在足够广泛范围变化的数据,以

使其有代表性。你还应当从实验设计的要求来考察所取样数据的代表性。唯此,才能通过此后的分析研究得出反映本质规律性的结果。利用它支持你进行决策才是真正有效的,并能使企业进一步获得技术、经济效益。 Explore──数据特征探索、分析和予处理前面所叙述的数据取样,多少是带着人们对如何达到数据挖掘目的的先验的认识进行操作的。当我们拿到了一个样本数据集后,它是否达到我们原来设想的要求;其中有没有什么明显的规律和趋势;有没有出现你所从未设想过的数据状态;因素之间有什么相关性;它们可区分成怎样一些类别……这都是要首先探索的内容。进行数据特征的探索、分析,最好是能进行可视化的操作。SAS 有:SAS/INSIGHT和SAS/SPECTRA VIEW两个产品给你提供了可视化数据操作的最强有力的工具、方法和图形。它们不仅能做各种不同类型统计分析显示,而且可做多维、动态、甚至旋转的显示。这里的数据探索,就是我们通常所进行的深入调查的过程。你最终要达到的目的可能是要搞清多因素相互影响的,十分复杂的关系。但是,这种复杂的关系不可能一下子建立起来。一开始,可以先观察众多因素之间的相关性;再按其相关的程度,以了解它们之间相互作用的情况。这些探索、分析,并没有一成不变操作规律性;相反,是要有耐心的反复的试探,仔细的观察。在此过程中,你原来的专业技术知识是非常有用的,它会帮助你进行有效的观察。但是,你也要注意,不要让你的专业知识束缚了你对数据特征观察的敏锐性。可能实际存在着你的先验知识认为不存在的关系。假如你的数据是真实可靠的话,那末你绝对不要轻易地否定数据呈现给你的新关系。很可能这里就是发现的新知识!有了它,也许会导引你在此后的分析中,得出比你原有的认识更加符合实际的规律性知识。假如在你的操作中出现了这种情况,应当说,你的数据挖掘已挖到了有效的矿脉。在这里要提醒你的是要有耐心,做几种分析,就发现重大成果是不大可能的。所幸的是SAS 向你提供了强有力的工具,它可跟随你的思维,可视化、快速的作出反应。免除了数学的复杂运算过程和编制结果展现程序的烦恼和对你思维的干扰。这

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。

大数据应用实施过程作业指导书Yhw

数据模型应用过程作业指导书一、总览 1.数据模型应用过程概述数据模型应用过程是应用数据科学理论、方法、技术和工具，对外立足于服务政府精准施策和经济发展，对内立足于服务公司经营管理水平提升，依托实际数据应用需求，围绕重点领域开展数据模型应用，深挖数据价值并形成各类高价值数据应用成果的工作过程。 2.数据模型应用过程内容数据模型标准应用过程主要包括：业务设计、数据准备、模型构建、业务场景验证、模型迭代优化、成果固化、应用评估、推广共享8个阶段。业务设计。调研厘清要解决的现有业务流程及管理现状痛点问题，提炼确定数据模型应用需求，依据业务实际和关联关系，梳理业务需求实现的关键点，明确建模依据的业务理论，以业务视角凝炼合适的模型思路及技术实现路线。数据准备。针对数据应用需求涉及的数据项、关联规则、映射关系、来源系统、获取方式等，溯源梳理形成数据需求表。严格按照数据取用流程及脱敏要求提取所需数据，分析数据整体趋势、分布情况、规律特征、变量间相关关系，运用各种技术手段进行数据清洗、转换、集成、规约，形成准确可用的数据分析宽表，将其作为数据模型的输入源。

模型构建。基于业务实现逻辑及数据情况，框定算法范围，通过算法之间优劣对比分析，开展算法择优选型，构建相应的算法模型，提取数据样本，适应性调整测试集、验证集比例以及模型参数，完成模型训练及构建。业务场景验证。基于全量数据进行模型计算及结果输出，结合业务场景实际，设计数据验证表反馈格式，进行数据验证，收集验证结果，统计模型准确率、召回率，验证评估模型的准确性及适用性。模型迭代优化。根据模型业务验证的可行性、合理性、准确性等评价反馈，算法人员对算法模型开展迭代优化，以满足模型应用要求。成果固化。根据数据应用需求、服务对象需求，将数据模型应用过程结果通过不同形式进行输出，形成应用工具类、大数据集类、算法模型类、智慧决策类等应用成果。应用评估。评估数据模型应用成果对公司运营的效率、效益、质量、社会价值等绩效水平的提升情况，对各专业数据及技术领域的支撑推动情况，对成果本身实际运行的可用性、有效性、实用性以及效率、效益情况等。推广共享。以发挥数据应用价值为目标，对数据模型应用成果进行优选，提炼总结相应经验方法，形成有价值、可落地的数据应用成果，进行运营推广和价值转化。 3.适用范围本规范适用于公司各部门及下属单位开展数据模型应用。二、业务设计

数据分析方法与技术- 实验报告模板

《数据分析方法与技术》上机实验——实验1描述性统计方法学号：姓名：日期：

实验项目（一）：描述性统计方法一、实验内容 1．实验目的掌握常用的描述性图表展示方法的原理及操作，包括：频数分布表、分组频数表、列联表、茎叶图、箱线图、误差图、散点图等；掌握常用的描述性统计方法的原理及操作，包括：算术平均值、中位数、众数、四分位数、极差、平均差、方差、标准差、标准分数、离散系数等。 2. 实验内容和要求实验内容：基于标准数据集，属性描述性图表展示方法（数分布表、分组频数表、列联表、茎叶图、箱线图、误差图、散点图等），对统计指标（算术平均值、中位数、众数、极差、平均差、方差、标准差、标准分数、离散系数、偏态峰态）进行计算。实验要求：掌握各种描述性统计指标的计算思路及其在SPSS或EXCEL环境下的操作方法，掌握输出结果的解释。二、实验过程 1、数据集介绍 1.数据库标题:鲍鱼数据 2.该数据库共计4177行数据 3.该数据有八个属性（包含性别共有九项） 4.以下是关于属性的描述，包括属性的名称，数据类型，测量单元和一个简短的描述： Name Data TypeMeas.Description ---- --------- ----- ----------- Sex nominal M, F, and I (infant)鲍鱼宝宝 Length continuousmm Longest shell measurement最长壳 Diameter continuousmm perpendicular to length垂直长度 Height continuousmm with meat in shell有肉的壳高度 Whole weightcontinuousgramswhole abalone整个鲍鱼 Shucked weightcontinuousgramsweight of meat肉的重量 Viscera weightcontinuousgramsgut weight (after bleeding)放血后内脏重 Shell weightcontinuousgramsafter being dried弄干后重量 Rings integer +1.5 gives the age in years +1.5=年龄 5.数据的值域

IATF16949 统计技术及数据分析

过程分析工作表（乌龟图）

1.目的规定了公司内、外部信息收集、分析的方法及责任，有利于使公司能根据内外部环境和形势，制订相应的政策和措施。 2.范围适用于公司各职能部门对信息资料的收集、分析和管理。 3.定义 3.1 统计技术------用于提示产品/工作质量形成的规律的统计方法. 4.职责 4.1 公司品管部是本程序的归口管理部门。 4.2 各部门负责将与本部门业务、职能有关信息、资料的收集、分析和使用，并对信息的真实性和有效性负责。 5.程序内容 5.1 统计技术管理 5.1.1 常用统计技术工具常用的统计技术有：SPC控制图（Xbay-R、X-MR等）、MSA、CP、FMEA、直方图、因果图、排列图、统计表、甘特图、折线图、柱状图、网络图等等。

各部门可根据实际情况选择一种或几种统计工具。但应予以规定且核准，工作中即按规定实施。 5.1.1.1柱状图：应用于某一段时间内，两种或两种以上特性在同一要求下所处的状态对比。 5.1.1.2 统计表：需要迅速取得或整理数据而设计的只需作简单检查便可搜集信息的表格。 5.1.1.3 排列图：通过分类排列找出存在的主要质量问题，抓住关键。 5.1.1.4 因果图：针对质量问题，引用人、机、料、法、环、测等六个方面的影响因素进行分析，找出主要原因。 5.1.1.5 控制图：在过程控制中对产品质量特性随时间变化而出现的变差进行监控的图表。 5.1.1.6 直方图：用于分析工艺过程的状态，看工序是否稳定，如不稳定，推断总体质量及掌握工序能力保证质量的程度。 5.1.1.7 折线图：针对某一特性，进行汇总并规律统计，查看其趋势图形，以了解其实际状况。 5.1.1.8 FMEA：应用于产品质量先期策划中的失效分析。 5.1.1.9 MSA：应用于对测量系统能力的分析。 5.1.1.10 CP：应用于产品质量先期策划中的质量控制计划。 5.1.1.11 甘特图：用于项目工作的进度日程计划安排。 5.1.2 统计技术应用领域 5.1.2.1各部门通过对公司一级数据的收集、整理，并加以分析，以验证各相关目标、指标的达成情况。 5.1.2.2在对有关数据和信息进行收集整理并分析时，各相关部门应采用适当的统计技术。 5.1.4 统计技术的培训

数据分析经典测试题含答案解析

数据分析经典测试题含答案解析一、选择题 1．某校九年级数学模拟测试中，六名学生的数学成绩如下表所示，下列关于这组数据描述正确的是（） A．众数是110 B．方差是16 C．平均数是109.5 D．中位数是109 【答案】A 【解析】【分析】根据众数、中位数的概念求出众数和中位数，根据平均数和方差的计算公式求出平均数和方差．【详解】解：这组数据的众数是110，A正确； 1 6 x=×（110+106+109+111+108+110）＝109，C错误； 21 S 6 = [（110﹣109）2+（106﹣109）2+（109﹣109）2+（111﹣109）2+（108﹣109）2+ （110﹣109）2]＝8 3 ，B错误；中位数是109.5，D错误；故选A．【点睛】本题考查的是众数、平均数、方差、中位数，掌握它们的概念和计算公式是解题的关键． 2．一组数据2，x，6，3，3，5的众数是3和5，则这组数据的中位数是（） A．3 B．4 C．5 D．6 【答案】B 【解析】【分析】由众数的定义求出x=5，再根据中位数的定义即可解答．【详解】解：∵数据2，x，3,3,5的众数是3和5， ∴x=5，

则数据为2、3、3、5、5、6，这组数据为35 2 =4．故答案为B．【点睛】本题主要考查众数和中位数，根据题意确定x的值以及求中位数的方法是解答本题的关键． 3．如图，是根据九年级某班50名同学一周的锻炼情况绘制的条形统计图，下面关于该班50名同学一周锻炼时间的说法错误的是（） A．平均数是6 B．中位数是6.5 C．众数是7 D．平均每周锻炼超过6小时的人数占该班人数的一半【答案】A 【解析】【分析】根据中位数、众数和平均数的概念分别求得这组数据的中位数、众数和平均数，由图可知锻炼时间超过6小时的有20+5＝25人．即可判断四个选项的正确与否．【详解】 A、平均数为1 50 ×（5×7+18×6+20×7+5×8）＝6.46，故本选项错误，符合题意； B、∵一共有50个数据， ∴按从小到大排列，第25，26个数据的平均值是中位数， ∴中位数是6.5，故此选项正确，不合题意； C、因为7出现了20次，出现的次数最多，所以众数为：7，故此选项正确，不合题意； D、由图可知锻炼时间超过6小时的有20+5＝25人，故平均每周锻炼超过6小时的人占总数的一半，故此选项正确，不合题意；故选A．【点睛】此题考查了中位数、众数和平均数的概念等知识，中位数是将一组数据从小到大（或从大到小）重新排列后，最中间的那个数（最中间两个数的平均数），叫做这组数据的中位数，如果中位数的概念掌握得不好，不把数据按要求重新排列，就会错误地将这组数据最中间的那个数当作中位数．

简单实用的电商数据分析方法论

简单实用的电商数据分析方法论导读：说到数据分析，大家可能就会想到回归，聚类什么的，不过对于电商的小伙伴来说，这些都太复杂了。而实际分析的时候，其实并不需要这么复杂的算法，大家需要的只是：对比细分转化分类只要掌握了这四种思想，基本上已经可以应付日常的分析工作了。一、对比思想数据对比主要是横向和纵向两个角度，指标间的横向对比帮助我们认识预期值的合理性，而指标自身在时间维度上的对比，即我们通常说的趋势分析。以店铺的成交额分析为例：纵向对比我们可以把最近30天的成交额显示在坐标轴上，这样就可以很明显的看到最近的成交额是否达到了预期，当然我们也可以以周或者月（或者季度，年等等）为单位。所有的分析其实都必须要考虑实际的场景，我们看到今天的成交额比昨天大也许说明的问题还是很有限，因为今天和昨天的性质可能未必一样，例如今天可能是周六，或者恰好是节假日等等。所以我们在做纵向对比的时候，例如要判断今天（假设是周六）的成交额是否合理，除了看最近30天的趋势数据，我们还可以考虑：最近10周的周六成交额趋势如果今天恰好是一个节日，例如双十一，那么可以考虑和上一年的双十一做一个对比。（说明：因为间隔时间比较长，数据反映出来的意义可能比较有限）横向对比例如我们说，店铺这周的成交额上涨了10%，那我们是不是应该高兴呢？当然应该高兴，不过这个上涨的背后是否隐含着什么危机呢？当然是有的，例如你的竞争对手们这周的成交额都上涨了20%！当你洋洋得意的时候，可能已经被竞争对手拉开距离了。也就是说，我们对一个现象判断好不好，这是需要一个参照系的。在现在的电商时代，你完全有可能知道竞争对手的成交额上涨了多少的。再举一个更常见的例子：假如我在不同的地方（或者平台）开了很多家店铺，某商品的成交额在A店铺上涨了10%，那这个是否值得高兴？

数据分析方法与技术-描述性方法统计实验报告讲解

电子科技大学政治与公共管理学院本科教学实验报告（实验）课程名称：数据分析技术系列实验电子科技大学教务处制表

电子科技大学实验报告学生姓名：学号：指导教师：一、实验室名称：电子政务可视化实验室二、实验项目名称：描述性统计方法三、实验原理通过调查或观察，采集到样本以后，常用一些统计量描述这些数据的分布状态，并通过这种认识，对数据的总体特征进行总结和归纳。数据的分布状态常通过数据的进行描写。本实验主要对数据统计分析的最基础分析——描述性统计分析进行实验，主要包括集中趋势和离中趋势分析，其主要算法原理如下： 1. 描述集中趋势的统计 (1) 算术平均值(Mean)：样本数据的总和除以样本数据的个数即是算术平均值。 ∑∑==?= n i i n i i i f f X X 1 1 (2) 中位数(Median ，Me) 首先将样本数据(假设有n 个数)按升序或降序排列，如果 n 为奇数，则数列中间的数值为中位数；如果n 为偶数，则中位数为其中两数值的均值。 (3) 众数(Mode ，Mo) 样本数据中出现频数(次数)最多的那个数称为众数。众数不易确定，与中位数一样，它不受极值影响。但有时会出现两个甚至多个众数，有时又没有众数。所以，众数的使用受到严格限制。 (4) 几何平均数(Geometric Mean) 假定银行每年本利(本金加利率)为 X 1 有 f 1 年，年本利为 X 2 有f 2 年，银行年本利为X 3 有 f 3 年，? ，年本利为X n 有 f n 年，则n 年银行平均本利为G ，银行平均年利率G －1。

MSA测量系统分析作业指导书

页码：第1页共8页编号:xxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxx 1、目的提供一种评定测量系统质量的方法，从而对必要的测量系统进行评估，以保证本公司所使用的测量系统均能满足于正常的质量评定活动。 2、范围适用于证实产品符合规定要求的所有测量系统。 3、职责品质部负责确定MSA项目，定义测量方法及对数据的处理和对结果的分析。APQP 小组负责协助质量管理员完成测量系统的分析和改进。 4、定义 4.1测量设备：实现测量过程所必需的测量仪器，软件，测量标准，标准样品或辅助设备或它们的组合。 4.2测量系统：是对被测特性赋值的操作、程序、量具、设备、软件、环境以及操作人员的集合。 4.3偏倚：对相同零件上同一特性的观测平均值与真值（参考值）的差异。 4.4稳定性：经过一段长期时间下，用相同的测量系统对同一基准或零件的同一特性进行测量所获得的总变差。 4.5线性：在测量设备预期的工作（测量）量程内，偏倚值的差异。 4.6重复性：用一位评价人使用相同的测量仪器对同一特性，进行多次测量所得到的测量变差。 4.7再现性：不同评价人使用相同的测量仪器对同一产品上的同一特性，进行测量所得的平均值的变差。 4.8零件间变差：是指包括测量系统变差在内的全部过程变差。 4.9评价人变差：评价人方法间差异导致的变差。 4.10总变差：是指过程中单个零件平均值的变差。 4.11量具：任何用来获得测量结果的装置，包括判断通过/不通过的装置。 5、工作程序 5.1 测量系统分析实施时机

页码：第2页共8页编号:xxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxx 5.1.1新产品在生产初期，参见“产品实现策划控制程序”HNFH QP-08。 5.1.2控制计划中指定的检验项目每年需做MSA。 5.1.3客户有特殊要求时，按客户要求进行。 5.1.4测量系统不合格改善后需重新进行分析。 5.2测量设备的选择 a) 有关人员在制定控制计划及作业指导书时，应选择适宜的测量设备，既要经济合理，又要确保测量设备具有足够的分辩率，使用测量结果真实有效。 b) 选择测量设备时，建议其可视分辩率应不低于特性的预期过程变差的十分之一（即可取过程公差的十分之一，例如:特性的变差为0.1，测量设备应能读取0.01的变化）,关键特性可按此规定选择合适精度的测量设备。一般特性，测量设备可视分辩率最低不能低于预期过程变差的三分之一。 5.3制定“MSA计划” 5.3.1对于新产品，项目小组根据产品质量先期策划进度要求，至少针对控制计划中规定的关键特性的测量设备制定“MSA计划”，经项目负责人审核、品质部部长批准后，由项目小组组织实施。 5.3.2对于批产产品，由品质部根据控制计划要求及现行产品生产情况，制定“MSA计划”，经品质部部长批准后，组织实施。 5.4实施 5.4.1按照计划的方法及时组织实施评价，评价人的选择应从日常操作该测量设备的人中挑选。 5.4.2规定数量的样品必须从过程中选取并代表其整个工作范围，即特性值包含整个公差范围。 5.4.3必须对每一零件编号以便于识别。 5.4.4确保测量设备的分辩率和测量方法符合规定的要求。 5.4 .5对测量数据予以分析评价，出具测量系统分析报告。

第四章数据分析(梅长林)习题答案

第四章习题一、习题4.4 解：（1）通过SAS 的proc princomp 过程对相关系数矩阵R 做主成分分析，得到个主成分的贡献率以及累计贡献率如表1所表 1 从表中可以得到特征值向量为： ]0.2429 0.4515 0.5396 0.8091 2.8567[=*λ 第一主成分贡献率为：57.13 % 第二主成分贡献率为：16.18 % 第三主成分贡献率为： 10.79% 第四主成分贡献率为：9.03 % 第五主成分贡献率为：6.86 % 进一步得到各主成分分析结果如表2所示：表 2

（2）由（1）中得到的结果可知前两个主成分的累积贡献率为73.32%，得到第一主成分、第二主成分为： 54212.044215.034702.024571.014636.01x x x x x Y ++++=* 55820.045257.032604.025093.012404.02x x x x x Y ++---=* 由于1*Y 是五个标准化指标的加权和，由此第一主成分更能代表三种化工股票和两种石油股票周反弹率的综合作用效果，1*Y 越大表示各股票的综合周反弹率越大。* 2Y 中关于三种化工股票的周反弹率系数为负，而关于两种石油的系数为正，它放映了两种石油周反弹率和三种化工股票周反弹率的对比，* 2Y 的绝对值越大，表明两种石油周反弹率和三种化工股票周反弹率的差距越大。二、习题4.5 解：（1）利用SAS 的proc corr 过程求得相关系数矩阵如表3：表 3 （2）从相关系数矩阵出发，通过proc princomp 过程对其进行主成分分析，表4给出了各主成分的贡献率以及累积贡献率：

(完整版)常用数据分析方法论

常用数据分析方法论 ——摘自《谁说菜鸟不会数据分析》数据分析方法论主要用来指导数据分析师进行一次完整的数据分析，它更多的是指数据分析思路，比如主要从哪几方面开展数据分析？各方面包含什么内容和指标？数据分析方法论主要有以下几个作用： ●理顺分析思路，确保数据分析结构体系化 ●把问题分解成相关联的部分，并显示它们之间的关系 ●为后续数据分析的开展指引方向 ●确保分析结果的有效性及正确性常用的数据分析理论模型用户使用行为STP理论 SWOT …… 5W2H 时间管理生命周期逻辑树金字塔SMART原则 …… PEST分析法 PEST分析理论主要用于行业分析 PEST分析法用于对宏观环境的分析。宏观环境又称一般环境，是指影响一切行业和企业的各种宏观力量。对宏观环境因素作分析时，由于不同行业和企业有其自身特点和经营需要，分析的具体内容会有差异，但一般都应对政治、经济、技术、社会，这四大类影响企业的主要外部环境因素进行分析。

以下以中国互联网行业分析为例。此处仅为方法是用实力，并不代表互联网行业分析只需要作这几方面的分析，还可根据实际情况进一步调整和细化相关分析指标：

5W2H分析法 5W2H分析理论的用途广泛，可用于用户行为分析、业务问题专题分析等。利用5W2H分析法列出对用户购买行为的分析：（这里的例子并不代表用户购买行为只有以下所示，要做到具体问题具体分析）

逻辑树分析法逻辑树分析理论课用于业务问题专题分析逻辑树又称问题树、演绎树或分解树等。逻辑树是分析问题最常使用的工具之一，它将问题的所有子问题分层罗列，从最高层开始，并逐步向下扩展。把一个已知问题当成树干，然后开始考虑这个问题和哪些相关问题有关。（缺点：逻辑树分析法涉及的相关问题可能有遗漏。）

数据分析课后习题答案

数据分析第一次上机实验报告班级：信计091 学号：200900901023 姓名：李骏习题一 1.1 某小学60位学生（11岁）的身高（单位：cm）数据如下：（数据略）（1）计算均值、方差、标准差、变异系数、偏度、峰度；（2）计算中位数，上、下四分位数，四分位极差，三均值；（3）做出直方图；（4）做出茎叶图；解：（1）使用软件计算得到变异系数=标准差/均值=5.08% （2）部分答案在解（1）四分位极差=Q3-Q1=144.75-135=9.75 三均值=0.25*Q1+0.5*M+0.25*Q3=139.4375 （3）使用软件画图得到

（4）使用软件画图得到身高 Stem-and-Leaf Plot Frequency Stem & Leaf 1.00 Extremes (=<120) 1.00 12 . 3 5.00 12 . 67889 7.00 13 . 1122244 18.00 13 . 555677777888899999 13.00 14 . 0112222223344 13.00 14 . 5566677778999 2.00 15 . 01 Stem width: 10.00 Each leaf: 1 case(s)

1.8 对20名中年人测量6个指标，其中3个生理指标：体重（x1）、腰围(x2)、脉搏（x3）；3个训练指标：引体向上(x4)、直坐次数(x5)、跳跃次数(x6)。数据如下表 (表格略) (1)计算协方差矩阵，Pearson相关矩阵; (2)计算Spearman相关矩阵; (3)分析各指标间的相关性。解： (1)使用软件得到下表

试验设计及数据分析第一次作业习题答案知识分享

试验设计及数据分析第一次作业习题答案

习题答案 1．设用三种方法测定某溶液时，得到三组数据，其平均值如下：试求它们的加权平均值。解：根据数据的绝对误差计算权重：因为所以 2．试解释为什么不宜用量程较大的仪表来测量数值较小的物理量。答：因为用量程较大的仪表来测量数值较小的物理量时，所产生的相对误差较大。如 3．测得某种奶制品中蛋白质的含量为，试求其相对误差。解： 4．在测定菠萝中维生素C含量的测试中，测得每100g菠萝中含有18.2mg 维生素C，已知测量的相对误差为0.1%，试求每100g菠萝中含有维生素C的质量范围。解：，所以所以m的范围为或依据公式

5．今欲测量大约8kPa（表压）的空气压力，试验仪表用1）1.5级，量程0.2MPa 的弹簧管式压力表；2）标尺分度为1mm的U型管水银柱压差计；3）标尺分度为1mm的U形管水柱压差计。求最大绝对误差和相对误差。解：1）压力表的精度为1.5级，量程为0.2MPa，则 2）1mm汞柱代表的大气压为0.133KPa，所以 3）1mm水柱代表的大气压：，其中，通常取则 6．在用发酵法生产赖氨酸的过程中，对产酸率（%）作6次评定。样本测定值为3.48，3.37，3.47，3.38，3.40，3.43，求该组数据的算术平均值、几何平均值、调和平均值、标准差s、标准差、样本方差、总体方差、算术平均误差和极差。解：数据计算公式计算结果3.48 算术平均值 3.421667

7．A与B两人用同一种分析方法测定金属钠中的铁，测得铁含量（）分别为：分析人员A：8.0，8.0，10.0，10.0，6.0，6.0，4.0，6.0，6.0，8.0 分析人员B：7.5，7.5，4.5，4.0，5.5，8.0，7.5，7.5，5.5，8.0 试问A与B两人测定铁的精密度是否有显著性差异？（）解：依题意，检验A与B两人测定铁的精密度是否有显著性差异，采用F双侧检验。根据试验值计算出两种方法的方差以及F值： 3.37 几何平均值 3.421407 3.47 调和平均值或 3.421148 3.38 标准样本差 0.046224 3.40 总体标准差 0.042197 3.43 样本方差0.002137 总体方差0.001781 算术平均误差0.038333 极差0.11

大数据分析系统项目方案

大数据分析系统方案

目录第1章项目概述 (5) 1.1项目背景 (5) 1.2项目必要性 (5) 1.3建设目标 (6) 第2章需求分析 (8) 2.1功能及性能需求 (8) 2.2系统集成需求 (9) 2.3运行环境 (10) 2.4安全需求 (10) 第3章总体设计 (12) 3.1总体设计原则 (12) 3.2总体目标 (13) 3.3系统总体结构 (13) 3.4系统逻辑结构 (15) 第4章详细设计方案 (16) 4.1信息资源规划和数据库设计 (16) 4.1.1数据模型概述 (16) 4.1.2数据建模方法论 (17) 4.1.3数据建模基本原则 (18) 4.1.4数据库架构设计 (19) 4.2数据应用支撑系统设计 (21) 4.2.1大数据平台关键技术 (21) 4.2.2云平台数据共享功能 (26) 4.3数据服务层计 (33) 4.3.1模型的应用 (33) 4.3.2平台基础应用 (33) 4.4数据处理和存储系统设计 (34) 4.4.1大数据处理核心技术 (35) 4.4.2数据存储采用MPP与hadoop融合架构 (35) 4.5网络系统设计 (35) 4.6安全系统设计 (36) 4.6.1系统安全满足情况 (36) 4.6.2系统安全配置管理功能 (37) 4.6.3系统无安全漏洞保障 (40) 4.6.4软件自身安全 (43) 4.6.5性能和可靠性 (44) 4.7运行维护系统设计 (46)

4.7.2网络设备管理 (46) 4.7.3进程管理 (46) 4.7.4服务管理 (46) 4.7.5数据库管理 (46) 4.7.6中间管理 (46) 4.7.7集群管理 (47) 4.7.8故障管理 (47) 4.7.9性能管理 (47) 4.7.10配置文件管理 (47) 4.7.11SYSLOG管理 (47) 4.8其他系统设计 (47) 4.9系统配置及软硬件选型原则 (48) 4.9.1软硬件部署 (48) 4.9.2数据要求 (48) 4.9.3技术要求 (49) 4.10系统软硬件物理部署方案 (49) 第5章项目建设与运行管理 (51) 5.1项目领导机构 (51) 5.2项目管理机构 (51) 5.3项目承建机构 (53) 5.4运行维护机构 (53) 5.5相关管理制度 (54) 5.6项目测试 (55) 5.6.1单元测试 (55) 5.6.2集成测试 (55) 5.6.3系统测试 (56) 5.6.4性能测试 (56) 5.6.5验收测试 (57) 5.6.6安装测试 (57) 5.7安全性测试 (58) 5.7.1功能验证 (58) 5.7.2漏洞扫描 (58) 5.7.3模拟攻击实验 (58) 5.8项目验收 (60) 5.8.1项目验收要求 (60) 5.8.2项目验收的目的和原则 (61) 5.8.3项目验收的组织和实施 (61) 5.8.4项目验收的步骤和程序 (61) 5.8.5项目验收的测试方案 (61) 5.8.6项目验收的文档清单 (61) 第6章项目培训计划 (62) 6.1培训对象和培训目标 (62)

大数据分析与处理方法解读

大数据分析与处理方法解读【文章摘要】要知道，大数据已不再是数据大，最重要的现实就是对大数据进行分析，只有通过分析才能获取很多智能的，深入的，有价值的信息。越来越多的应用涉及到大数据，这些大数据的属性，包括数量，速度，多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性，所以，大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要，可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。基于此，大数据分析的方法理论有哪些呢？大数据分析的五个基本方面 PredictiveAnalyticCapabilities（预测性分析能力）数据挖掘可以让分析员更好的理解数据，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。 DataQualityandMasterDataManagement（数据质量和数据管理）数据质量和数据管理是一些管理方面的最佳实践。通过标准化的流程和工具对数据进行处理可以保证一个预先定义好的高质量的分析结果。 AnalyticVisualizations（可视化分析）不管是对数据分析专家还是普通用户，数据可视化是数据分析工具最基本的要求。可视化可以直观的展示数据，让数据自己说话，让观众听到结果。 SemanticEngines（语义引擎）我们知道由于非结构化数据的多样性带来了数据分析的新的挑战，我们需要一系列的工具去解析，提取，分析数据。语义引擎需要被设计成能够从“文档”中智能提取信息。 DataMiningAlgorithms（数据挖掘算法）可视化是给人看的，数据挖掘就是给机器看的。集群、分割、孤立点分析还有其他的算法让我们深入数据内部，挖掘价值。这些算法不仅要处理大数据的量，也要处理大数据的速度。假如大数据真的是下一个重要的技术革新的话，我们最好把精力关注在大数据能给我们带来的好处，而不仅仅是挑战。大数据处理