数据分析能力的8个等级
·数据分析能力的8个等级
本文源自Eight levels of analytics，编译：IDMer。来源：https://www.360docs.net/doc/fb16269426.html,
并非所有的分析方法作用都相同。和大多数软件解决方案一样，你会发现分析方法的能力也存在差异，从简单明了的到高级复杂。下面我们按照不同分析方法所能给人带来的智能程度，把分析能力划分为8个等级。
统计理论
2009/01/19 01:04
2. 即席查询
回答：有多少数量？发生了多少次？在哪里？
示例：一周内各天各种门诊的病人数量报告。
即席查询的最大好处是，让你不断提出问题并寻找答案。
3. 多维分析
回答：问题到底出在哪里？我该如何寻找答案？
示例：对各种手机类型的用户进行排序，探查他们的呼叫行为。
通过多维分析(OLAP)的钻取功能，可以让您有初步的发现。钻取功能如同层层剥笋，发现问题所在。
4. 警报
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2010-4-15 file://C:\Documents and Settings\Jason\Local Settings\Temp\rss23664...
5. 统计分析
回答：为什么会出现这种情况？我错失了什么机会？
示例：银行可以弄清楚为什么重新申请房贷的客户在增多。
这时您已经可以进行一些复杂的分析，比如频次分析模型或回归分析等等。统计分析是在历史数据中进行统计并总结规律。
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回答：如何把事情做得更好？对于一个复杂问题来说，那种决策是最优的？
示例：在给定了业务上的优先级、资源调配的约束条件以及可用技术的情况下，
请您来给出IT 平台优化的最佳方案，以满足每个用户的需求。
优化带来创新，它同时考虑到资源与需求，帮助您找到实现目标的最佳方式。
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数据分析能力对商业银行的重要性 (2)
数据分析能力对商业银行的重要性 数据分析能力对商业银行的重要性 时间:2013-03-07 16:37 在信息化高速发展的时代背景下，各银行积累的客户数据、交易记录、管理数据等呈爆炸性增长，海量数据席卷而来，这样海量的大数据，给银行业带来了压力的同时，也同样带来了机遇。而信息未必一定通过数据来展现，但数在信息化高速发展的时代背景下，各银行积累的客户数据、交易记录、管理数据等呈爆炸性增长，海量数据席卷而来，这样海量的大数据，给银行业带来了压力的同时，也同样带来了机遇。而信息未必一定通过数据来展现，但数据一定是信息的基础，海量数据意味着海量机遇和风险，可以通过多种方式为银行提供变革性的价值创造潜力。如何利用数据这一商业银行重要的资产来开展有效的数据分析和挖掘，从而促进管理并提升企业价值，是目前大多数商业银行所面临的重要挑战之一。 用数据帮助决策。目前国内银行业的战略发展和经营管理决策多数依赖于决策者的经验。面对激烈的市场竞争，管理层迫切需要数据的决策支持，提高经营和决策的科学性。银行各项产品能带来怎样的利润？如何判断客户是否有发展潜力？在哪里开设新的分行？将数
据充分应用到经营管理决策的各个层面，这些原本看似很难回答的问题会变得清晰起来，管理者的决策过程实现由“依赖经验”逐步过渡至“有数可依”，在深入了解和把握银行自身乃至市场状况的基础上，更加科学地评价经营业绩、评估业务风险、配置全行资源。 用数据提升管理精细度。随着银行业务转型及精细化管理的推进和深化，涉及资产、负债、客户、交易对手及业务过程中产生的各种数据资产，在风险控制、成本核算、资本管理、绩效考核等方面发挥着重要的作用。如银行贵宾卡服务，会考虑设置相应的资金要求和贵宾待遇，银行可以在分析本行客户数据的基础上确定最合适的目标客户群及期望达到的卡均余额和交易量。数据资产直接关系业务管理的精细化水平，也是银行开展业务多元化、多方面分析的基础。“数据—信息—商业智能”将逐步成为商业银行定量化、精细化管理的发展路线，为有效提升服务能力提供强大支持。 用数据促创新，赢先机。我国商业银行提供的服务和产品存在较大的同质性，但比较竞争优势要求银行突破同质性，实施差异化战略。银行可以利用其掌握的数据资源，在客户挖掘、交叉营销、产品创新等方面大有作为，在零散的、无序的、历史的、当前的各种数据背后发现独特的业务规律，锁定特定客户群，根据不同市场需求和不同客户群制定相应的市场战略与产品服务方案，根据客户需求变化及时主动开展业务产品创新，在激烈的同业竞争中，通过充分利用数据取得
六西格玛管理方法的特点
六西格玛管理方法的特点 六西格玛管理方法之所以能被诸多国际一流企业所追捧和使用，是因为其在众多实践过的企业中得到证明，这种先进的管理方法有显著优越性，而且经证明是行之有效的。 六西格玛管理方法，简单的说，它的基本思路就是：以数据为基础，以顾客为中心，以流程为核心，采用DMAIC方法，运用统计工具找出过程中影响结果的关键因素，又称关键质量特性，然后通过测量评估目前的质量水平，分析出与标杆间的差距，采取措施改进流程，从而消灭问题，并保持质量改进绩效。它的主要特点是： 一、以数据为基础，注重量化管理 六西格玛管理注重量化，强调用数据说话。从项目的第一个阶段,定义阶段开始，就要求必须充分收集数据，分析清楚目前现状水平，同时找出标杆水平，明确定义顾客的需求，确定合理改善幅度，从而准确定义出项目的目标。不仅定义阶段如此，测量、分析、改进、控制，每个阶段都注重“以事实为依据”，对相关数据的进行收集、测量和分析，利用因果矩阵找出关键因素，从而进行有针对性实施改进和控制，以达到对过程和产品的改进。 二、以顾客为中心，充分关注顾客 六西格玛管理所进行的质量改进，都是从顾客的需要出发，强调关注顾客呼声，顾客既包括内部顾客，也包括外部顾客。顾客需求不是静态的，而是动态的，因此应该动态地定义顾客需求，对当前感到不满的顾客、满意的顾客、竞争对手的顾客、潜在的顾客进行调查和访谈，并通过顾客投诉及市场反馈，了解顾客的需求是什么，针对这些需求来设定企业目标，衡量绩效；对需要改进的质量特性所进行的测量和分析也必须站在顾客的角度去思考；做出的改进设计也是以向顾客提供严格的质量保证为目标；对改进的成果保证也是为了提高顾客满意度，扩大市场占有率。所有这一切，都是为了满足顾客的需求，充分体现了“以顾客为中心”的管理原则。 三、以流程为核心，注重持续改进
spss的数据分析案例精选文档
s p s s的数据分析案例 精选文档 TTMS system office room 【TTMS16H-TTMS2A-TTMS8Q8-
关于某公司474名职工综合状况的统计分析报告一、数据介绍： 本次分析的数据为某公司474名职工状况统计表，其中共包含十一变量，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，对变量进行频数分析、描述性统计、方差分析、相关分析、以了解该公司职工上述方面的综合状况，并分析个变量的分布特点及相互间的关系。 二、数据分析 1、频数分析。基本的统计分析往往从频数分析开始。通过频数分 析能够了解变量的取值状况，对把握数据的分布特征非常有用。 此次分析利用了某公司474名职工基本状况的统计数据表，在gender(性别)、edcu（受教育水平程度）、不同的状况下的频数分析，从而了解该公司职工的男女职工数量、受教育状况的基本分布。 Statistics 首先，对该公司的男女性别分布进行频数分析，结果如下：
上表说明，在该公司的474名职工中，有216名女性，258名男性，男女比例分别为%和%，该公司职工男女数量差距不大，男性略多于女性。 其次对原有数据中的受教育程度进行频数分析，结果如下表： Educational Level (years)
16 59 17 11 18 9 19 27 20 2 .4 .4 21 1 .2 .2 Tot al 474 上 表及其直方图说明，被调查的474名职工中，受过12年教育的职工是该组频数最高的，为190人，占总人数的%，其次为15年，共有116人，占中人数的%。且接受过高于20年的教育的人数只有1人，比例很低。 2、 描述统计分析。再通过简单的频数统计分析了解了职工在性别和受教育水平上的总体分布状况后，我们还需要对数据中的其他变量特征有更为精确的认识，这就需要通过计算基本描述统计的方法来实现。下面就对各个变量进行描述统计分析，得到它们的
如何培养学生的数据分析能力
如何培养学生的数据分析能力通过“如何培养学生的数据分析能力”的学习，使我对如何培养学生的数据分析能力以及在培养学生的数据分析的过程中应注意些什么有了更进一步了解。要培养学生的数据分析能力，我们在平时的科学课教学中，应有意识、有目的地多为学生创造收集、记录、分析数据的实践机会，学生只有经常参与数据分析的实践，数据分析能力才会得到提高。数据分析是有组织、有目的地收集数据、分析数据，使之成为信息的过程。在我们教学中，孩子们的科学探究过程，主要是通过观察、实验、测量、调查等获取客观事实，观测工具的可靠性和学生运用工具的技能技巧，直接影响着测量结果及其分析 学习后我知道分析数据为主的小学科学课的教学设计。所谓数据是指在科学实验、检验、统计等所获得的和用于科学研究、技术设计、查证、决策等的数值。这里有两层含义，其一是数据的来源，科学实验、检验、统计等活动获取的可以说，数据已经渗透到当今社会政治、军事、科学、经济、生活的方方面面，没有对数据足够的认识和把握，很难在当今和未来社会的竞争中获胜。我这里讲的意思是，我们教师应站在这样的高度认识数据，应站在这样的高度认识对学生的数据分析能力的培养。当然培养学生数据分析能力，必须
渗透到我们的教学实践中，而不是喊口号 在科学课中，从表现形式上，使用数据主要是测量数据。性质上是定量的数据，即长度、面积、体积、重量、速度等。归纳起来，小学科学课重点指导学生获取、分析诸如长度、面积、体积、重量、速度等支持探究活动的测量数据。 现代社会是一个数据化的时代，工农业生产、科学技术发展的背后都会演绎成大量的数据信息，数据的分析与处理已经成为一个专门的产业，随着处理数据信息的计算机技术的发展，各行各业都汇集了各自急需的数据分析人才，如证券分析师、会计、资产评估师等，因此从小培养学生正确的数据分析观念与能力，成为当前初中数学教学的一个重点 首先，我们的学生其实本身就时时处在数据的海洋中，像平时的各门课程的测试成绩、周围商品的价格、身体生长发育的各个部分各个阶段的记录数据等等，但学生并没有有意识的去分析这些数据，只是教师在总结学生成绩时，才会给学生分析一下这些数据体现出来的问题。基于这种现状，在平时的教学中，我注重依据学生现时遇到的事态，有意识的让学生计算分析处理这些数据，并让他们根据数据看看能得到什么信息，以利于指导自己行为。其次，帮助学生根据问题的背景掌握数据分析的正确方法 如何发展学生的“数据分析观念”我认为可以通过以下几点来体现：统计学的一个核心就是数据分析。不论是统计
spss的数据分析报告范例
关于某地区361个人旅游情况统计分析报告 一、数据介绍： 本次分析的数据为某地区361个人旅游情况状况统计表，其中共包含七变量，分别是：年龄，为三类变量；性别，为二类变量（0代表女，1代表男）；收入，为一类变量；旅游花费，为一类变量；通道，为二类变量（0代表没走通道，1代表走通道）；旅游的积极性，为三类变量（0代表积极性差，1代表积极性一般，2代表积极性比较好，3代表积极性好 4代表积极性非常好）；额外收入,一类变量。通过运用spss统计软件，对变量进行频数分析、描述性统计、方差分析、相关分析，以了解该地区上述方面的综合状况，并分析个变量的分布特点及相互间的关系。 二、数据分析 1、频数分析。基本的统计分析往往从频数分析开始。通过频数分地区359个人旅游基本 状况的统计数据表，在性别、旅游的积极性不同的状况下的频数分析，从而了解该地区的男女职工数量、不同积极性情况的基本分布。 统计量 积极性性别 N 有效359 359 缺失0 0 首先，对该地区的男女性别分布进行频数分析，结果如下
性别 频率百分比有效百分 比 累积百分 比 有效女198 55.2 55.2 55.2 男161 44.8 44.8 100.0 合计359 100.0 100.0 表说明，在该地区被调查的359个人中，有198名女性，161名男性，男女比例分别为44.8%和55.2%，该公司职工男女数量差距不大，女性略多于男性。 其次对原有数据中的旅游的积极性进行频数分析，结果如下表： 积极性 频率百分比有效百分 比 累积百分 比 有效差171 47.6 47.6 47.6 一般79 22.0 22.0 69.6 比较 好 79 22.0 22.0 91.6 好24 6.7 6.7 98.3 非常 好 6 1. 7 1.7 100.0 合计359 100.0 100.0 其次对原有数据中的积极性进行频数分析，结果如下表： 其次对原有数据中的是否进通道进行频数分析，结果如下表：
数据分析能力的八个等级
数据分析能力的8个等级 并非所有的分析方法作用都相同。和大多数软件解决方案一样，你会发现分析方法的能力也存在差异，从简单明了的到高级复杂。下面我们按照不同分析方法所能给人带来的智能程度，把分析能力划分为8个等级。 1. 固定报表 回答: 发生了什么？什么时候发生的？ 示例：月度或季度财务报表 我们都见过报表，它们一般是定期生成，用来回答在某个特定的领域发生了什么。从某种程度上来说它们是有用的，但无法用于制定长期决策。 2. 即席查询 回答：有多少数量？发生了多少次？在哪里？ 示例：一周内各天各种门诊的病人数量报告。 即席查询的最大好处是，让你不断提出问题并寻找答案。 3. 多维分析 回答：问题到底出在哪里？我该如何寻找答案？ 示例：对各种手机类型的用户进行排序，探查他们的呼叫行为。 通过多维分析(OLAP)的钻取功能，可以让您有初步的发现。钻取功能如同层层剥笋，发现问题所在。 4. 警报 回答：我什么时候该有所反应？现在该做什么？ 示例：当销售额落后于目标时，销售总监将收到警报。 警报可以让您知道什么时候出了问题，并当问题再次出现时及时告知您。警报可以通过电子邮件、RSS 订阅、评分卡或仪表盘上的红色信号灯来展示。
5. 统计分析 回答：为什么会出现这种情况？我错失了什么机会？ 示例：银行可以弄清楚为什么重新申请房贷的客户在增多。 这时您已经可以进行一些复杂的分析，比如频次分析模型或回归分析等等。统计分析是在历史数据中进行统计并总结规律。 6. 预报 回答：如果持续这种发展趋势，未来会怎么样？还需要多少？什么时候需要？ 示例：零售商可以预计特定商品未来一段时间在各个门店的需求量。 预报可以说是最热门的分析应用之一，各行各业都用得到。特别对于供应商来说，能够准确预报需求，就可以让他们合理安排库存，既不会缺货，也不会积压。 7. 预测型建模 回答：接下来会发生什么？它对业务的影响程度如何？ 示例：酒店和娱乐行业可以预测哪些VIP 客户会对特定度假产品有兴趣。 如果您拥有上千万的客户，并希望展开一次市场营销活动，那么哪些人会是最可能响应的客户呢？如何划分出这些客户？哪些客户会流失？预测型建模能够给出解答。 8. 优化 回答：如何把事情做得更好？对于一个复杂问题来说，那种决策是最优的？ 示例：在给定了业务上的优先级、资源调配的约束条件以及可用技术的情况下，请您来给出IT 平台优化的最佳方案，以满足每个用户的需求。 优化带来创新，它同时考虑到资源与需求，帮助您找到实现目标的最佳方式。
SPSS数据案例分析
SPSS数据案例分析
SPSS数据案例分析 目录 一.手机 APP 广告点击意愿的模型构建 (3) 1.1构建研究模型 (3) 1.2研究变量及定义 (4) 1.3研究假设 (4) 1.4变量操作化定义 (4) 1.5问卷设计 (5) 二．实证研究 (8) 2.1基础数据分析 (8) 2.2频数分布及相关统计量 (8) 2.3相关分析 (10) 2.4回归分析 (11) 2.5假设检验 (13)
一.手机APP 广告点击意愿的模型构建 1.1构建研究模型 我们知道效用期望、努力期望、社会影响对行为意愿会产生一定的影响，在模型中的性别、年龄、经验与自愿性等四个控制变量，通常都是作为控制变量来观察他们对采用因素与使用意向之间的关系的影响。因此，目前手机 APP 广告的使用人群年龄相对比较年轻，而且年龄特征分布高度集中，年龄在 30 岁以下的人群占到 70%以上，因此本研究考虑性别了这一变量，同时根据手机 APP 广告用户的特性，加入了手机流量作为控制变量，去观察它们对外部变量与点击意愿之间的关系是否有显著影响。 在本研究中，主要把调节变量和控制变量作为两个不同的研究变量，对于调节变量感知风险来说，它是直接影响了感知风险与手机 APP 广告点击意愿二者的关系；而控制变量性别、手机流量这些变量是对广告效用期望、APP 效用期望和社会影响与点击意愿直接的关系是否有显著影响。最后，本文根据手机APP 广告的特点对 UTAUT 模型进行扩展，构建了手机 APP 广告点击意愿的影响因素研究模型。
1.2研究变量及定义 1.3研究假设 (1) 广告效用期望、APP 效用期望、社会影响与手机 APP 点击意向的关系 H1：用户的广告效用期望与点击手机 APP 广告意愿正相关。 H2：用户的 APP 效用期望与点击手机 APP 广告意愿正相关 H3：社会影响与手机 APP 广告点击意愿正相关 （2）感知风险与点击手机 APP 广告意愿的关系 H4：感知风险与手机 APP 广告点击意愿负相关 H5：性别，手机流量对手机 APP 广告点击意愿没有显著影响 1.4变量操作化定义 广告效用期望：广告对我了解某品牌来说很有用 APP 效用期望：使用 APP 能够让我了解到多方面的信息 社会影响：身边的人都在使用手机 APP 广告，所以我也要使用 感知风险：在点击手机 APP 广告时，我担心我的个人隐私安全得不到保护 感知隐私安全重要性：确保点击手机 APP 广告是安全的，对我来说是很重
spss的数据分析案例
关于某公司474名职工综合状况的统计分析报告 一、数据介绍： 本次分析的数据为某公司474名职工状况统计表，其中共包含十一变量，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，对变量进行频数分析、描述性统计、方差分析、相关分析、以了解该公司职工上述方面的综合状况，并分析个变量的分布特点及相互间的关系。 二、数据分析 1、频数分析。基本的统计分析往往从频数分析开始。通过频数分析能够 了解变量的取值状况，对把握数据的分布特征非常有用。此次分析利用了某公司474名职工基本状况的统计数据表，在gender(性别)、edcu（受教育水平程度）、不同的状况下的频数分析，从而了解该公司职工的男女职工数量、受教育状况的基本分布。 Statistics 首先，对该公司的男女性别分布进行频数分析，结果如下：
上表说明，在该公司的474名职工中，有216名女性，258名男性，男女比例分别为45.6%和54.4%，该公司职工男女数量差距不大，男性略多于女性。 其次对原有数据中的受教育程度进行频数分析，结果如下表： Educational Level (years)
14 6 1.3 1.3 52.5 15 116 24.5 24.5 77.0 16 59 12.4 12.4 89.5 17 11 2.3 2.3 91.8 18 9 1.9 1.9 93.7 19 27 5.7 5.7 99.4 20 2 .4 .4 99.8 21 1 .2 .2 100.0 Tot 474 100.0 100.0 al 上表及其 直方图说明，被调查的474名职工中，受过12年教育的职工是该组频数最高的，为190人，占总人数的40.1%，其次为15年，共有116人，占中人数的24.5%。且接受过高于20年的教育的人数只有1人，比例很低。 2、描述统计分析。再通过简单的频数统计分析了解了职工在性别和受教
数据分析必备的三大能力体系
数据分析必备的三大能力体系 这篇文章从整体框架出发，介绍了数据分析的三大层次。包括对数据分析的整体理解和认识，做数据分析的科学方法，以及数据分析相关的工具介绍。 数据分析目前在国内互联网圈的受重视程度在逐步提升，但是问题也很突出： 1.大家对于数据分析的认知和理解支离破碎，缺乏一个整体 的、系统的思维框架； 2.大家的视野更多局限在数据报表、BI 系统、广告监测等领 域，对于数据以及数据分析其实是缺乏深层次洞察的。 这篇文章就从整体框架出发，介绍一下数据分析的三大层次。包括对数据分析的整体理解和认识，做数据分析的科学方法，以及数据分析相关的工具介绍。 一、数据分析价值观 如何让数据分析真正发挥价值？我认为必须在价值认同、工作定位和商业模式三点上取得突破。
做好数据分析，首先要认同数据的意义和价值。一个不认同数据、对数据分析的意义缺乏理解的人是很难做好这个工作的。放到一个企业里面，企业的 CEO 及管理层必须高度重视和理解数据分析的价值。你想一下，如果老板都不认可数据分析的价值，那么数据相关的项目在企业里面还能推得动吗？然后，企业内部还需要有数据驱动的公司文化。 如果大家宁可拍脑袋做决定也不相信数据分析师的建议，那么数据分析往往是事倍功半、走一下形式而已，反之则是事半功倍。
做好数据分析，要对数据分析的价值有清楚的定位。既不要神化数据分析，把它当做万能钥匙；也不要轻易否定数据分析的意义，弃之不用。数据分析应该对业务有实际的指导意义，而不应该流于形式，沦为单纯的“取数”、“做表”、“写报告”。在 LinkedIn 那么多年的工作时间里面，我们对数据分析的工作早已有了清晰的定位：利用（大）数据分析为所有职场人员作出迅捷、高质、高效的决策，提供具有指导意义的洞察和可规模化的解决方案。 当时我们还采用了一套 EOI 的分析框架，对不同业务的数据分析价值有明确的定位。针对核心任务、战略任务和风险任务，我们认为数据分析应该分别起到助力（Empower）、优化（Optimize）、创新（Innovate）的三大作用。
18个常用六西格玛统计工具介绍
18个常用六西格玛统计工具介绍 六西格玛作为经典的质量管理手段，备受质量人追捧。以下天行健将整理出18种常用六西格玛统计工具供大家学习： 1、帕累托图（Pareto图） 帕累托图来源于一种称为帕累托原则的观点，该观点认为大约80％的结果来自20％的原因。 帕累托图可帮助您直观地了解此原则如何应用于您收集的数据。它是一种特殊类型的条形图，旨在将“少数几个”原因与“琐碎的”原因区分开来，使您能够专注于最重要的问题。 2、直方图
直方图是连续数据的图形快照。直方图使您能够快速识别数据的中心和范围。它显示了大部分数据落在哪里，以及最小值和最大值。直方图还显示您的数据是否为钟形，可以帮助您找到可能需要进一步调查的异常数据点。 3、Gage R&R 准确的测量至关重要。如果您无法准确测量过程，则无法对其进行改进，这时Gage R＆R就有了用武之地。 4、属性一致性分析 另一个确保您可以信任您的数据的工具是属性一致性分析。Gage R＆R评估连续型数据的重复性和再现性，而属性一致性分析评估的是属性数据，例如通过或失败。此工具显示对这些类别进行评级的人是否与已知标准，与其他评估者以及他们自己一致。 5、过程能力分析
几乎每个过程都具有可接受的下限和/或上限。例如，供应商的零件不能太大或太小，等待时间不能超过可接受的阈值，填充重量需要超过规定的最小值。能力分析向您展示您的流程与规范的完美程度，并深入了解如何改善不良流程。经常引用的能力指标包括Cpk，Ppk，Cp，Pp，百万机会缺陷数（DPMO）和西格玛水平（Z值）。 6、检验 我们使用t检验来比较样本的平均值与目标值或另一个样本的平均值。例如，工艺参数调整后，想确定钢筋抗拉强度均值是否比原来的2000要高。 7、方差分析 t检验将平均值与目标进行比较，或者将两个平均值相互比较，而ANOVA则可以比较两个以上总体的均值。例如，ANOVA可以显示3个班次的平均产量是否相等。您还可以使用ANOVA分析多于1个变量的均值。例如，您可以同时比较3班次的均值和2个制造地点的均值。
关于学生数据分析能力的培养
关于学生数据分析能力的培养与形成 摘要：数学来源于生活，生活离不开数学。学生在学习数学的过程中，知识的获取固然重要，在获取知识的过程中，培养学生生成智慧，发展学生思维能力，让学生形成数据分析观念，用数学的眼光看待解决问题，这才是根本。学生数据分析观念的培养都离不开对生活中的数学问题的探究。这就要求我们培养学生的数据分析观念，以数学的眼光解决一些实际问题。学生数据观念的培养，就是通过解决生活中的实际问题来实现的，最终以问题的解决为目的。 关键词：数据收集；数据整理；数据分析;能力培养； 随着信息化时代的到来，在五彩缤纷的世界中，到处充斥着数据，这些数据有时会让人看得眼花缭乱，使人心绪不宁，因此，数据的收集，整理，分析尤为重要。掌握正确的数据收集，数据整理，数据分析的方法，由表及里，去伪存真，是人们在学习，生活工作中必不可少的环节，是人们在解决日常生活中很多实际问题的方法，是人们发展应用意识的有效途径，是人们发现事物价值存在性的工具。 数据分析过程 一．数据的收集 “数据”在数学中的意义是一个多义词，在不同的环境中有着不同的出现形式。它可以是指一组有意义的数字，如一个班级里学生的身高：156cm、167cm、158cm、173cm……它也可以是指一组有意义的非法信息，如今天妈妈从超市买回的东西：饼干、牛奶、香蕉、薯片、西红柿、……因此在数据的收集中，当我们面对各种文章、报道、调查时我们应保持理智的心态，寻找最权威、最有效的数据，这样我们的努力才能事半功倍。 收集数据的过程：例题：我们班推荐谁当学习委员？1.明确调查问题——谁当学习委员。2.确定调查对象——全班每位同学。3.选择合适的调查方法——采用投票选举的方法。4.展开调查——每位同学将自己心目中认为最合适的一位同学的名字写在纸条上，投入推荐箱。5.记录数据——由一位同学唱票，另一位同学记票（以画“正”字的方法记录得票数），第三位同学在一旁监督。二．数据的整理 数据整理是对调查、观察、实验等研究活动中所收集到的资料进行检验、归类编码和数字编码的过程。从某种意义上说，如果数据收集后确杂乱无章地乱放，那么他们和胡乱涂鸦的东西差不多，那么这样的一组数据对我们来说意义不大。因此我们需要进行数据整理，得出其中包含的意义，并把它们有类、有序、有效的排列，使观察者直观的了解某一事物，做到见数据知事件的目的。 整理数据的过程：例题：我们班推荐谁当学习委员？1.原始数据的审核——检查票数是否符合学生人数，检查票数是否有效，是否能作为事实依据。2.实施归类整理——将得票者与得票数对应，并统计出得票者的总票数。3.列表或列图。
SPSS概览--数据分析实例详解
第一章SPSS概览－－数据分析实例详解 1.1 数据的输入和保存 1.1.1 SPSS的界面 1.1.2 定义变量 1.1.3 输入数据 1.1.4 保存数据 1.2 数据的预分析 1.2.1 数据的简单描述 1.2.2 绘制直方图 1.3 按题目要求进行统计分析 1.4 保存和导出分析结果 1.4.1 保存文件 1.4.2 导出分析结果 希望了解SPSS 10.0版具体情况的朋友请参见本网站的SPSS 10.0版抢鲜报道。 例1.1 某克山病区测得11例克山病患者与13名健康人的血磷值(mmol/L)如下, 问该地急性克山病患者与健康人的血磷值是否不同（卫统第三版例4.8）？ 患者: 0.84 1.05 1.20 1.20 1.39 1.53 1.67 1.80 1.87 2.07 2.11 健康人: 0.54 0.64 0.64 0.75 0.76 0.81 1.16 1.20 1.34 1.35 1.48 1.56 1.87 解题流程如下：
1.将数据输入SPSS，并存盘以防断电。 2.进行必要的预分析（分布图、均数标准差的描述等），以确定应采 用的检验方法。 3.按题目要求进行统计分析。 4.保存和导出分析结果。 下面就按这几步依次讲解。 §1.1 数据的输入和保存 1.1.1 SPSS的界面 当打开SPSS后，展现在我们面前的界面如下： 请将鼠标在上图中的各处停留，很快就会弹出相应部位的名称。 请注意窗口顶部显示为“SPSS for Windows Data Editor”，表明现在所看到的是SPSS的数据管理窗口。这是一个典型的Windows软件界面，有菜单栏、
数据分析需要掌握哪些技能
数据分析需要掌握哪些技能？ 想知道数据分析需要掌握哪些技能？我们先来了解一下数据分析过程吧。数据分析工作大致由以下六阶段组成：1、理解需求2、获取数据3、数据预处理4、统计分析5、数据建模6、数据可视化及分析报告撰写。 除了理解需求阶段不需要技术性技能外其余每个阶段都会涉及到或多或少的技能，下面我帮大家梳理一下。 1.理解需求 理解需求需要有一定的业务经验，其他技能并不会涉及太多。 2. 获取数据 理解需求之后大致可以确定需要什么样的数据了，接下来就是获取数据。 获取数据一般需要这几个技能 1、数据库（SQL）技能 一般注重数据积累的公司都有自己的数据仓库，大部分数据可以直接拿来做数据分析，所以你需要SQL技能去完成数据提取等数据库管理工作。 2、网络爬虫技能 还有一些是公司不具备的数据，需要到互联网上爬取。这用到的就是网络爬虫技术， 爬虫涉及到HTML、http、JavaScript、CSS等知识，所有可以用来开发web服务的 编程语言都可以用来开发爬虫程序，如python、Java、c/c++、JavaScript（nodejs） 等。爬虫技术比较复杂，简单工作可由数据分析师自己完成，但复杂的爬取任务一般是由分析师提需求技术部门来完成的。
3.数据预处理 拿到手的数据一般是有各种各样的问题，如：缺失、异常（取值超出常识），异构等。这样是不能直接用来分析与建模的，需要进行必要的清理、修整、整合、规范化、重塑、切片切块、变形等处理以便进行分析。 因此需要掌握几种数据处理工具，常见的数据预处理工具有excel、SQL、python等语 言或工具。这几种工具的使用场景有些差异： excel可以处理数据量不大，且没有太多复杂的字符结构的数据。 SQL可以处理数据量大但是结构简单的数据。 Python 结合pandas、numpy库来使用，适合用来处理结构比较复杂的数据。当然结构简单的数据处理起来更轻松了。 如果数据量特别大，那还需要掌握在大数据平台的使用方法，如Hadoop、spark等。 4.统计分析 数据预处理完成之后就可以对数据做一些统计分析了，如根据分组变量对数据集进行聚合计算、求均值、求和、求方差标准差等度量指标计算。还可以对某些特征之间进行相关性分析、列联分析、各种假设检验，通过多种方式以探索数据间的关联。 统计分析需要具备数理统计知识并掌握统计工具SPSS、SAS或编程语言如python、R 等。 5.数据建模 在定性的理解数据之后想要量化的找出数据之间的关系，方便做出预测或者分类。这就需要通过数据结合统计算法、机器学习算法来训练出模型。 数据建模需要具备统计知识、熟悉机器学习算法并有一定的编程能力。数据建模常用的 模型有线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机（svm）、神经网络。这些模型大部分都可以在python的第三方库Scikit-learn中发现,因此python编程也是必不可少的
spss的数据分析报告范例
关于某地区361个人旅游情况统计分析报告一、数据介绍： 本次分析的数据为某地区361个人旅游情况状况统计表，其中共包含七变量，分别是：年龄，为三类变量；性别，为二类变量（0代表女，1代表男）；收入，为一类变量；旅游花费，为一类变量；通道，为二类变量（0代表没走通道，1代表走通道）；旅游的积极性，为三类变量（0代表积极性差，1代表积极性一般，2代表积极性比较好，3代表积极性好 4代表积极性非常好）；额外收入,一类变量。通过运用spss统计软件，对变量进行频数分析、描述性统计、方差分析、相关分析，以了解该地区上述方面的综合状况，并分析个变量的分布特点及相互间的关系。 二、数据分析 1、频数分析。基本的统计分析往往从频数分析开始。通过频数分地 区359个人旅游基本状况的统计数据表，在性别、旅游的积极性不同的状况下的频数分析，从而了解该地区的男女职工数量、不同积极性情况的基本分布。 统计量 积极性性别 N有效359359 缺失00 首先，对该地区的男女性别分布进行频数分析，结果如下
性别 频率百分比有效百分 比 累积百分 比 有效女19855.255.255.2 男16144.844.8100.0 合计359100.0100.0 表说明，在该地区被调查的359个人中，有198名女性，161名男性，男女比例分别为44.8%和55.2%，该公司职工男女数量差距不大，女性略多于男性。 其次对原有数据中的旅游的积极性进行频数分析，结果如下表： 积极性 频率百分比有效百分 比 累积百分 比 有效差17147.647.647.6一般7922.022.069.6 比较 好 7922.022.091.6好24 6.7 6.798.3
如何培养学生的数据分析能力
如何培养学生的数据分析能力 所谓数据是指在科学实验、检验、统计等所获得的和用于科学研究、技术设计、查证、决策等的数值。这里有两层含义，其一是数据的来源，科学实验、检验、统计等活动获取的数值是数据；其二是数据的应用，科学研究、技术设计、查证、决策等活动所使用的一些数值，同样也是数据。获取数据的最终目的是应用，有人将当今社会称为数字化社会，也有人称为信息化社会，都同当今对数据的需求密不可分的。举个例子，大的方面，科学研究上，宇宙飞船从研发到发射，再到回收改进再发射等等，都需要大量的数据；经济方面，炒股票，没有对股市行情的分析，对股市数据的掌握，也是不行的；生活方面同样也需要数据。可以说，数据已经渗透到当今社会政治、军事、科学、经济、生活的方方面面，没有对数据足够的认识和把握，很难在当今和未来社会的竞争中获胜。我这里讲的意思是，我们教师应站在这样的高度认识数据，应站在这样的高度认识对学生的数据分析能力的培养。当然培养学生数据分析能力，必须渗透到我们的教学实践中，而不是喊口号。 那么要如何培养学生的数据分析能力呢？我认为要培养学生的数据分析能力，我们在平时的科学课教学中，应有意识、有目的地多为学生创造收集、记录、分析数据的实践机会，学生只有经常参与数据分析的实践，数据分析能力才
会得到提高。数据分析是有组织、有目的地收集数据、分析数据，使之成为信息的过程。在我们教学中，孩子们的科学探究过程，主要是通过观察、实验、测量、调查等获取客观事实，观测工具的可靠性和学生运用工具的技能技巧，直接影响着测量结果及其分析，老师要及时从数据发现信息并介入探究活动，重视每个数据，实现课堂教学中生成性的教育价值。 在教学中曾碰到实验数据与实验前的假设互相矛盾的教学，在这种情况中我们往往试图通过再次测量的方式，修正出现的偏差，以此得出需要的结论，如果再次测量的数据还是与假设不符，有时我们会弃实验数据不顾，把结论直接告诉学生。通过学习使我明白在实验数据出现偏差时，我们应冷静地与学生一起理性分析是假设出了问题，还是数据可能存在问题，这样才是以实验、数据为本，尊重事实的表现，才是科学教学的价值所在。科学课程主要强调“实验和实验数据是得出结论的唯一依据，”是否得出了科学结论并不是关键，重要的是让学生经历了一个尊重数据和事实的学习过程。
spss 分析案例数据
《数据分析及其应用软件》习题 姓名＿＿学号＿＿＿成绩 习题1：出钢时所用盛钢水的钢包，因钢水对耐火材料的侵蚀，容积不断增大我们希望找出使用次数与增大的容积之间的关系，试验数据如下： 使用次数x增大容积y 2 6.42 38.20 49.58 59.50 69.70 710.00 89.93 99.99 1010.49 1110.59 1210.60 1310.80 1410.60 1510.90 1610.76 写出分析报告（内容包括以下四点） 1.用双曲线1/y = a+b/x作曲线拟合：（1）画出散点图，（2）写出回 归方程，（3）进行检验，（4）分析结果，（α= 0.05） 2.用指数曲线y = ae b/x 作曲线拟合：（1）画出散点图，（2）写出回 归方程，（3）进行检验，（4）分析结果，（α= 0.05） 3.比较两种曲线后，写出较优的曲线回归方程. 4.使用较优的曲线回归方程预测当使用次数为17次时钢包的容积增大多 少？ 习题2：1．研究货运总量（万吨）与工业总值(亿元)、农业总产值（亿元）、居民非商品支出（亿元）的关系。数据见下表 编号货运总量 （万吨）工业总产值 （亿元） 农业总产值 （亿元） 居民非商品支出 （亿元） 1 2 3160 260 210 70 75 65 35 40 40 1.0 2.4 2.0
4 5 6 7 8 9 10265 240 220 275 160 275 250 74 72 68 78 66 70 65 42 38 45 42 36 44 42 3.0 1.2 1.5 4.0 2.0 3.2 3.0 （1）计算出的相关系数矩阵； （2）求关于的三元线性回归方程； （3）对所求得的回归方程作拟合优度检验； （4）对回归方程做显著性检验； （5）对每一个回归系数做显著性检验； （6）如果有的回归系数没有通过显著性检验，将其剔除。 重新建立回归方程，再作回归方程的显著性检验和回归系数显著性检验； （7）求出每一个回归系数的之置信水平为95%的置信区间； （8）求出标准化回归方程； （9）求当=75,=42,=3.1时的值，给定置信水平为99%，用SPSS软件计算精确置信区间，用手工计算近似预测区间； （10）结合回归方程对问题作一些基本分析。 习题3：为研究某地区人口死亡状况，已按某种方法将15个已知样品分为3类，指标及原始数据如下表。利用费歇线性判别函数，判定另外4个待判样品属于哪一类？ 某地区人口死亡状况指标及原始数据表 组别序 号 = 0岁 组 死亡概率 =1岁 组死亡概 率 = 1 0岁 组死亡概率 =55岁 组死亡概率 =80岁 组死亡概率 =平均 预期寿命 第一 组 134.167.44 1.127.8795.1969.30 233.06 6.34 1.08 6.7794.0869.70 336.269.24 1.048.9797.3068.80 440.1713.45 1.4313.88101.2066.20 550.0623.03 2.8323.74112.5263.30
六西格玛以数据为依据的管理方法
六西格玛以数据为依据的管理方法 摘要：六西格玛是一项以数据为基础，追求完美的质量管理方法。本文从整体上介绍了6σ,并从数据的角度上详细阐明6σ实施的五个阶段，最后探讨了在6σ实施过程中对数据应注 意的事项。 关键词：数据质量管理实施阶段 进入20世纪末，以信息技术为主要特征的高新技术飞速发展，推动了经济全球化，加速了 技术、管理的创新。与此同时，六西格玛作为新时代的产物应运而生。它是一套以数理统计为基础的管理方法，强调消除错误，减少消耗，避免重复劳动，其核心是数据定义，测量，分析原因，改进优化和控制效果，使企业在生产，设计管理等方面达到最佳境界。 1、数据的内涵及6σ概述 数据是关于自然、社会现象和科学试验的定量或定性的记录；是科学研究最重要的基础；研究数据就是对数据进行采集、分类、录入、储存、统计分析，统计检验等一系列活动的统称。其中统计分析，统计检验需要一些逻辑推理，才能分析影响输出的关键因素。由于数据的客观性，它被用于许多场合。六西格玛就是将数据成功运用于管理中的典范。 六西格玛是一项以数据为基础，追求几乎完美的质量管理方法。西格玛是一个希腊字母σ 的中文译音，统计学用来表示标准偏差，即数据的分散程度。对连续可计量的质量特性：用"σ"度量质量特性总体上对目标值的偏离程度。几个西格玛是一种表示品质的统计尺度。它 有别于其它的质量管理方法，是依据严格的数据采集和统计分析，找出误差的根源，并寻求消除这些误差的方法，根据顾客的要求来确定的管理活动。 六西格玛实施由黑带大师，黑带，绿带组成的团队负责。黑带大师负责项目改进的方向及项目资源的规划；黑带是实施管理的中坚力量，负责绿带的培训，在其中起协调作用；绿带则侧重于六西格玛工作的具体实施。 在六西格玛实施过程中，小到单一产品和服务，中到一个项目、一个部门，大到一个企业都
从事大数据分析工作需要具备哪些技能
从事大数据分析工作需要具备哪些技能 大数据时代已经来临，对复杂凌乱的数据进行整合分析，获取有用的信息，去支撑政策的制定、决策的形成以及工作的完成，必将成为未来决策重要的手段！ 从事大数据工作的职位可称之为大数据工程师，“大数据工程师”往往不是一个人，而是一个团队，它意味着从数据的收集、整理展现、分析和商业洞察、以至于市场转化的全过程。这个团队中可能包括数据工程师、分析师、产品专员、市场专员和商业决策者等角色，共同完成从原始数据到商业价值的转换，数据分析师是其中一个重要的职位，那么，想从事该职业需要具备哪些技能呢？ 1. 精通Excel Excel处理技能是大数据分析师必备技能，并且需要十分精通，除了常规操作和函数，一些不常用的Excel功能也要具备，其中函数结合透视表以及VBA 功能，可以帮助大数据分析师快速处理报表，实现快速分析业务的功能！ 2. 需要具备数据库操作能力 数据分析师每天面对海量的数据，而数据往往存储在数据库里，而数据库分析人员要具备对数据库的操作能力，来实现数据的读取、修改、删除和更新等功能，常用的数据存储数据库为Mysql，当然，作为数据分析师也可以多学习几种数据库知识！ 3. 具备数据整理和可视化报表制作的能力 将原始数据转换成方便实用的格式，是数据分析师必备基础能力，需要使用的工具有Excel、R语言以及python编程语言等；可视化报表是对创建和研究数据的视觉表现，方便业务快速分析数据并定位具体问题，实用工具有Tableau、
FineBI、Qlikview！ 4. 扎实的统计学知识储备 大多数数据分析师都具有计算机、数学和统计学背景，尤其是统计学，是数据分析师的基本功，从数据采集、抽样到具体分析时的验证探索以及预测都需要用到统计学，因此，具有扎实的统计学理论知识储备也是必不可少的！ 分析历史、预测未来、优化选择是大数据工程师在“玩数据”时的三大任务，对于一个想有更好的发展前景的数据分析师来说，光具备以上基本技能还是不够的，还需要能够迅速定位某个商业问题的关键属性和决定因素的能力，如果你为数据着迷，大数据分析师是个不错的选择！
SPSS分析报告实例
SPSS与数据统计分析期末论文影响学生对学校服务满意程度的因素分析
一、数据来源 本次数据主要来源自本校同学，调查了同学们年级、性别、助学金申请情况、生源所在地、学院、毕业学校、游历情况、家庭情况、升高、体重、近视程度、学习时间、经济条件、兴趣、对学校各方面的评价、与对学校总评价以及建议等共41条信息，共收集数据样本724条。我们将运用SPSS，对变量进行频数分析、样本T检验、相关分析等手段，旨在了解同学们对学校提供的满意程度与什么因素有关。 二、频数分析 可靠性统计 克隆巴赫Alpha项数 .98562 对全体数值进行可信度分析
本次数据共计724条，首先从可靠性统计来看，alpha值为0.985，即全体数据绝大部分是可靠的，我们可以在原始数据的基础上进行分析与处理。 其中，按年级来看，绝大多数为大二学生填写（占了总人数的67.13%），之后分别依次为大二（23.76%）、大四（4.14%）、大一（4.97%）。而从专业来看，占据了数据绝大多数样本所在的学院为机械、材料、经管、计通。 三、数据预处理 拿到这份诸多同学填写的问卷之后，我们首先应对一些数据进行处理，对于数据的缺失值处理，由于我们对本份调查的分析重点方面是关于学生的经济情况的，因此对于确实的部分数据，升高、体重、近视度数、感兴趣的事等无关项我们均不需要进行缺失值的处理，而我们可能重点关注的每月家里给的钱、每月收入以及每月支出，由于其具有较强主观性，如果强行处理缺失值反而会破坏数据的完整性，因此我们筛去未填写的数据，将剩余数据当作新的样本进行分析。 而对于一些关键的数据，我们需要做一些必要的预处理，例如一些调查项，我们希望得到数值型变量，但是填写时是字符型变量，我们就应该新建一个数字型变量并将数据复制，以便后续分析。同时一些与我们分析相关的缺省值，一些明显可以看出的虚假信息，我们都需要先