数据分析课程设计
《Excel商务数据分析与应用》教学大纲.docx
≪Exce1.商务数据分析与应用》教学大纲一、课程信息课程名称：EXCe1.商务数据分析与应用课程类别：专业基础课课程性质：必修计划学时：48计划学分：3先修课程：无选用教材：EXCd商务数据分析与应用，人民邮电出版社出版教材适用专业：本书可作为本科院校及职业院校数据科学相关专业的专业基础课教学用书：也可作为商学等其他专业介绍数据分析基础知识的选修课的教学用书。
二、课程简介《Exce1.商务数据分析与应用》以业界通过数据解决实际问题的工作流程为脉络展开，在介绍每个工作步骤时先讲解该步骤的主要工作内容，再详细完成该步骤工作所需的专业知识与技能，并配符「案例和实战训练帮助学生加深对所学内容的理解和掌握。
在引导学生掌握专业知识和技能的同事，帮助他们建立数据思维、培养其通过数据分析方法分析与解决问题的能力。
本课程适合数据科学专业本科生一弟级专业导论课，也适合商学等相关学科本科中高年级。
三、课程设计思路在大数据时代，通过数据思维来思考问题、通过数据分析方法和工具来解决问题正在成为各行各业从业者所需掌握的基本技能之-O本科阶段学生建立这种能力的最大难点在于：即使掌握了大量数据科学相关的知识和技能，但由于缺乏实践经验，所以很难融合知识和技能创造出可以解决实际问题的方案。
为此，CExce1.商务数据分析与应用3以实践领域中的工作方法为主线，介绍与数据分析相关的基础知识和基本技能，并通过解决真实问题的训练来帮助学生掌握相关知识，提高解决问题的能力。
这样的设计可以帮助学生.尽早开始理解和解决未来在实践领域中将会面对的“知易行难”的问避，提升他们在求职和就业中的竞争力，同时也能够为企业提供更多符合实践领域技能要求的数据人才。
四、课程教学内容五、考核要求及成绩评定六、课堂教学建议1.本课程的重点在于建立通过数据思维和工具解决实际问题的能力,配备了大量案例，可基于案例设计和组织课堂讨论环节，训练学生加深理解理论知识与实际问题之间的关联2.为数据科学专业低年级学生、非数据科学专业学生授课时，可按照本书讲解使用EXCe1.作为实现分析工作的工作：为数据科学高年级学生授课时，可换用Python、R等其他数据分析工具实现相关操作3.本课程的学习效果考核重点可以每章的“实践练习”环节的完成情况为重点，每章结束后应安排汇报演示环节，锻林学生展示数据分析工作成果的能力.（二）教案《1月建议教案是教师依据教学大纲的要求和教材内容，结合个人教学实践和学生实际设计、编写的旗教方案，它可以帮助教师理顺教学思路，巩固备课成果，指导教学实施，保证教学质S1.编写教案要以指导教学和提高教学质解为原则，并力求体现教舞的教学艺术风格.为进一步规范教案编写，提出以下建议：1.教案最好用计算机书写2.教案格式必须统一3.填写教案首页（1）一号、授课日期用阿拉伯数字填写:（2）课程名称：必须与授课计划一致,并且一律使用全称或简称：（3）基本课题：要完整书写章、节标施和课题名称:（4）谀堂类别：根据不同类别可选写：理论讲授、实验谀、习逃课、现场教学、实训课、电教、课程设计、大型作业（综合练习）、课程设计（图及说明）、发习、测验等；（5）投课目的要求：说明要求学生对本次课所学知识或技能的掌握程度，可分为了解、常握、熟练掌握等：（6）重度点：市、难点应尽量分开写。
大数据学课程设计
大数据学课程设计一、教学目标本课程旨在让学生了解大数据的基本概念、技术和应用，掌握数据采集、处理、分析和可视化等基本技能，培养学生的数据思维和解决问题的能力。
具体目标如下：1.知识目标：–理解大数据的概念、特征和应用领域；–掌握数据采集、存储、处理、分析和可视化等基本技术；–了解大数据伦理和法律法规。
2.技能目标：–能够使用大数据相关工具和软件进行数据处理和分析；–能够运用数据思维解决实际问题，提出创新性的解决方案；–能够进行数据可视化展示，撰写数据报告。
3.情感态度价值观目标：–培养学生的数据敏感性和数据责任感；–培养学生运用数据分析和思考问题的习惯；–培养学生团队协作和沟通表达的能力。
二、教学内容本课程的教学内容主要包括以下几个部分：1.大数据概述：大数据的概念、特征、应用领域和前景；2.数据采集与存储：数据采集技术、数据存储技术及其比较；3.数据处理与分析：数据清洗、数据转换、数据挖掘和机器学习；4.数据可视化：数据可视化技术、工具和应用；5.大数据伦理与法律法规：数据隐私保护、数据安全、合规性要求。
三、教学方法为了提高教学效果，本课程将采用多种教学方法相结合的方式进行教学：1.讲授法：通过讲解大数据的基本概念、技术和应用，使学生掌握相关知识；2.案例分析法：分析具体的大数据案例，让学生了解大数据在实际中的应用；3.实验法：让学生动手操作大数据相关工具和软件，提高学生的实际操作能力；4.小组讨论法：分组讨论数据问题和解决方案，培养学生的团队协作和沟通能力。
四、教学资源为了支持本课程的教学，我们将准备以下教学资源：1.教材：选用权威、实用的教材，为学生提供系统的大数据知识体系；2.参考书：提供相关领域的经典著作和论文，拓展学生的知识视野；3.多媒体资料：制作课件、视频等多媒体资料，提高课堂教学效果；4.实验设备：配置相应的大数据处理和分析设备，为学生提供实践操作的机会。
五、教学评估本课程的教学评估将采用多元化的评价方式，全面客观地评价学生的学习成果。
商务数据分析与应用课程标准教案
《商务数据分析与应用》教学标准教案一、课程信息课程名称：商务数据分析与应用课程类别：专业核心课课程性质：必修计划学时：48计划学分：3先修课程：电子商务运营实务，网络营销选用教材：《商务数据分析与应用》，主编：吕丽珺杨泳波，电子工业出版社，2022年4月第1版适用专业：职业院校与应用型本科电子商务类、营销类等相关专业及电子商务技能培训班的学习。
二、课程定位1.课程性质《商务数据分析与应用》是电子商务专业的一门专业核心课程。
设置的目的是培养学生的电子商务数据思维、数据分析与应用能力，适应电子商务运营人才数据分析能力不断提升的要求，提升电子商务运营、营销与推广人才的规格。
在人才培养体系中本课程属于岗位职业核心能力课，第四学期实施教学，是《电子商务实务》、《网络营销》的后继课程，是《岗位综合实践》的前续课程。
本课程是对电子商务运营和营销基本技能进行深化，开展数据化运营的综合实践教学，让能更好的胜任电子商务运营岗和商务数据分析岗位。
2．课程目标1．专业能力目标（1）掌握商务数据分析的思维，对电子商务运营、网络营销推广中的典型场景提出数据分析思路。
（2）能解读电商行业数据分析中常用的指标。
（3）能够正确使用常见数据采集工具，包括基于第三平台的前台数据和后台数据。
（4）会对典型的应用场景和任务进行数据采集、数据整理和数据分析工作；（5）能够对数据分析的信息进行总结、解释、指导业务工作；（6）能够熟练运用excel、PPT、PQ等工具进行数据分析工作。
2．方法能力目标（1）能自主学习网络营销新知识、新技术；（2）能通过任务、目标查找所需的数据信息；（3）能独立制定数据分析工作计划并进行实施；（4）能不断积累经验，从个案中寻找共性；（5）能优化工作过程，节约时间，降低成本。
3．职业素颜和社会能力目标（1）具有较强的口头与书面表达能力、人际沟通能力；（2）具有团队精神和协作精神；（3）具有良好的心理素质和克服困难的能力；（4）能与客户建立良好、持久的关系；（5）能进行自我检查并及时调整工作方法；（6）具有工作责任感。
《Excel商务数据分析与应用》-课程标准
《Excel商务数据分析与应用》课程标准一、课程定位本课程是电子商务类专业的核心课程，同时是依照高等职业教育培养目标与电子商务企业实际需求设置的面向职业岗位的综合性实训课程，主要面向高等职业院校电子商务类专业的学生，以及电商企业管理者、数据分析师、网店店主等电商从业者，以实现技能提升和知识更新。
通过本课程的讲解、演练和实践，能够使学生掌握商务数据的收集、管理、分析与应用的方法与技巧。
本课程主要是强化学生商务数据分析的理念与运用Excel进行电子商务数据分析的能力，为其将来从事数据分析相关工作打下坚实的基础。
本课程以Excel在电商运营商务数据分析中的实际应用为主线，从电商卖家自身、商品、客户、进销存管理、竞争对手及行业状况等方面对商务数据分析进行了深入的剖析与讲解。
本课程纵向与《电子商务基础》《电子商务实务》等课程前后衔接，横向与《商务数据分析与应用》《网店运营实务》等课程有机结合。
二、课程设计思路（一）设计理念在课程设计上，本课程根据数据分析相关岗位的任职要求，改变了传统的课程体系和教学方法，形成了以就业为导向，以案例为主导，重在培养学生的职业能力和职业素养，突出应用性与操作性，通过任务驱动充分发挥学生的主体作用，让学生在完成项目任务的过程中领悟相关理论知识，发展职业能力，并提升职业素养。
（二）课程设计思路1．教学内容设计本课程在内容设计上遵循“理论够用即可，重在实践应用”的原则，弱化理论知识占比，将商品销售情况管理、买家购买情况分析与评估、商品销售情况统计与分析、商品采购成本分析与控制、商品库存数据管理与分析、畅销商品统计与分析、竞争对手与行业状况分析、销售市场预测分析等作为重点内容，以适应工作岗位实践能力需求，达到职业技能培养的最终目标。
2．教学模式设计本课程采取“目标驱动，学做合一”的教学模式，以电子商务数据分析为教学目标引领整个教学过程，以Excel为工具载体培养学生企业所需的职业能力和职业素养。
心电数据处理与分析 课程设计
目录1、设计目的、意义 (1)2、设计内容 (1)2.1内容 (1)2.2要求 (1)2.3工作原理 (1)3、结果分析 (14)3.1心电图上的各种波形 (14)3.2心电信号噪声分析 (15)4、设计心得 (19)参考文献 (21)1设计目的、意义进行改革，增大学生的自主选择权，让学生发展自己的兴趣，塑造自己未来的研究发展方向。
课程设计的主要目的：（1）培养学生文献检索的能力，特别是如何利用Internet检索需要的文献资料。
（2）培养灵活运用所学的电力电子技术知识和创造性的思维方式以及创造能力。
（3）培养学生综合分析问题、发现问题和解决问题的能力。
（4）培养学生用maltab处理图像与数据的能力。
2 设计内容2.1 设计要求：要求设计出心电数据处理的处理与分析程序。
(1) 处理对象：心电数据；(2) 内容：心电数据仿真，心电数据处理（仿真数据，真实数据）；(3) 结果：得到处理结果。
2.2 设计内容：（1）心电数据仿真；（2）心电数据处理；（3）分析处理结果。
（4）可视化界面设计2.3 实验原理2.3.1心电产生原理及心电图我们常说的心电图一般指体表心电图，反映了心脏电兴奋在心脏传导系统中产生和传导的过程。
正常人体的每一个心动周期中，各部分兴奋过程中出现的电变化的方向、途径、次序和时问都有一定的规律，这种生物电变化通过心脏周围的导电组织和体液，反映到身体表面，使身体各部位在每一心动周期中也出现有规律的电变化。
在人体不同部位放置电极，并通过电联线与心电图机的正负极相连，在心电图机上便可以记录到周期变化的心电图。
心电图是通过二次投影形成的。
整体心肌细胞的除极和复极所产生的每一瞬l’日J的除极、复极综合向量轨迹，在立体心脏的三维空『日J内按时问顺序将其顶端相连，便构成立体心向量环。
立体心向量环在额面和横面的投影，形成平面的心向量环；将平面向量环在导联轴上进行二次投影，就形成相应的心电图。
对于标准的12导联来说，额面心向量环在肢体导联上的投影，形成I、II、Ill、avR、avL、avF导联心电图，而横面心向量环在胸导联轴上的投影便形成了V1～V6导联心电图m。
《数据库课程设计》课件
04
数据库实现与优化
数据建模工具与数据库创建
数据建模工具介绍
详细介绍常用的数据建模工具，如 ERD工具、数据库设计软件等，以及 它们在数据库设计中的重要性和应用 。
数据库创建流程
阐述如何使用数据建模工具进行数据 库的物理设计，包括创建表、视图、 索引等数据库对象，以及如何设置存 储过程和触发器等。
数据库设计概述
数据库设计定义
数据库设计是指根据需求分析结果，规划并建立数据库系统的过程 。
数据库设计目标
目标是建立一个高效、可靠、可维护的数据库系统，满足用户的需 求，并保证数据的一致性、完整性和安全性。
数据库设计步骤
包括需求分析、概念设计、逻辑设计、物理设计等阶段。
需求分析
需求分析定义
需求分析是数据库设计的第一步，主要任务 是收集、分析和整理用户需求，明确系统功 能和性能要求。
05
数据库课程设计案例分析
案例一：学生信息管理系统
总结词
简单实用、贴近实际
详细描述
学生信息管理系统是一个常见的数据库应用案例，主要用于管理学生信息，包括 学生基本信息、成绩、选课等内容。该系统采用关系型数据库，通过数据表的形 式存储和管理数据，实现对学生信息的增删改查等操作。
案例一：学生信息管理系统
需求分析方法
可以采用问卷调查、面谈、观察等方式进行需求收 集，并利用数据流图、数据字典等工具进行需求分 析和整理。
需求分析结果
需求分析的结果是形成数据字典和数据流图 ，为后续设计提供基础。
概念设计
01
概念设计定义
概念设计是根据需求分析结果， 使用概念模型（如实体-关系模 型）对系统进行高级设计的过程 。
商务数据分析与应用基于R第二版课程设计
商务数据分析与应用基于R第二版课程设计一、课程概述商务数据分析是在企业中进行数据分析的应用，目的是为了帮助企业更好的理解市场、产品、客户等各种方面的数据，从而更好的制定发展战略。
本课程主要介绍商务数据分析的方法和应用，同时结合R语言进行实际操作示范，提升学生的数据分析技能。
二、课程目标本课程的主要目标是让学生了解商务数据分析的基础知识和方法，了解商务数据分析在企业中的应用。
同时，本课程也要求学生掌握R语言的使用，能够熟练的使用R语言进行商务数据分析。
三、课程内容1. 商务数据分析基础•商务数据分析的定义和意义•商务数据分析的过程和组成•商务数据分析的方法和工具•商务数据分析在企业中的应用2. R语言基础•R语言的介绍和安装•R语言基础语法•R语言的数据类型和数据结构•R语言的函数和包的使用3. 整理数据•数据的导入和导出•数据的清理和整理•数据的变换和重构4. 描述统计分析•数据的基本统计量和可视化•四分位数和箱线图•概率分布和分布计算•假设检验和置信区间5. 预测模型建立•线性回归模型•时间序列分析和预测•探索性数据分析•聚类分析和分类树6. 商务数据分析案例分析•经典商务数据案例分析•实际商务数据分析案例四、教学方式本课程采用讲解和实践相结合的教学方式，每个章节的教学内容都通过案例实践来展示。
通过丰富的案例实践，让学生熟练掌握R语言的使用和商务数据分析的方法。
五、评分方式本课程的评分方式采用平时作业和实践项目结合的方式。
平时作业占总评分的40%，实践项目占总评分的60%。
其中实践项目以小组为单位，每个小组需要完成一份商务数据分析报告，报告需要包括数据分析方法、数据清洗和整理、分析结果、结论和展示等内容，报告成果占实践项目总评分的90%。
每个小组还需要在课堂上进行报告展示，展示成果占实践项目总评分的10%。
六、参考书目1.《商务数据分析与应用（R语言实战）》2.《商务数据分析:方法与工具》3.《商务数据分析实战》4.《R语言实战》七、结语商务数据分析是当今企业发展过程中不可缺少的一个环节。
数据库课程设计
数据库课程设计（饭店点餐系统）班级：目录1.需求分析 (1)2.概念结构设计 (1)2.1 数据需求 (1)2.1.1下订单阶段需要的数据： (1)2.1.2点菜阶段需要的数据： (1)2.1.3结账阶段需要的数据： (2)2.1.4员工管理需要的数据： (2)2.2事务需求 (2)2.2.1数据录入 (2)2.2.2数据更新/删除 (2)2.2.3数据查询 (3)2.3数据项 (3)2.4抽象出系统的实体 (5)2.5设计E-R图 (6)全局E-R图 (6)3. 逻辑结构设计 (7)3.1转换规则 (7)3.2 根据以上规则得到如下关系模型（红色字体的属性为主码） (7)4.数据库物理设计与实施 (8)4.1创建数据库 (8)4.2建立基本表 (8)4.3建立和管理视图 (10)4.3.1建立视图 (10)5.访问数据库 (10)5.1数据查询 (10)总结与心得 (12)1.需求分析通过了解餐饮行业的特点和实际情况，从分析饭店的基本情况入手，结合要实现的功能，对系统的可行性进行分析，为提高其可行性，故做了以下数据分析。
2.概念结构设计2.1 数据需求餐桌数据包括餐桌号、座位数、状态（空/有人）。
餐厅存储有顾客信息，员工信息。
菜品信息有菜品编号、名称、类别、价格等。
具体数据需求如下：2.1.1下订单阶段需要的数据：顾客信息：包括顾客编号。
订单信息：包括订单编号、消费时间。
餐桌信息：包括编号、可容人数、使用状态等员工信息：包括员工工号。
2.1.2点菜阶段需要的数据：订单信息：订单编号菜品信息：包括菜品编号、菜品名称、菜品数量等。
2.1.3结账阶段需要的数据：订单信息：包括订单编号、顾客编号菜品信息：包括菜品编号、菜品名称、菜品数量等。
员工信息：包括员工工号折扣信息：包括消费金额、折扣数2.1.4员工管理需要的数据：员工档案：包括工号、姓名、性别、工资2.2事务需求2.2.1数据录入录入顾客信息、录入餐桌信息、录入员工信息、录入菜品信息2.2.2数据更新/删除更新/删除餐桌信息、更新/删除菜谱菜品信息、更新/删除员工信息、更新/删除顾客信息、更新/删除订单菜品信息2.2.3数据查询查询可用餐桌信息、查询在售菜品信息、查询订单信息、查询顾客点菜信息、查询员工信息、查询顾客消费信息2.3数据项FoodTable（餐桌）数据项Menus（菜谱）数据项Worke（员工）数据项Tomer（顾客）数据项Oder（订单）数据项Menus_Oder（点菜）数据项Discount_rules（折扣规则）数据项Sales_bill（消费账单）数据项2.4抽象出系统的实体菜谱（Menus）顾客（Tomer）餐桌（FoodTable）员工（Worke）订单（Oder）消费记录（Sales_bill）折扣规则（Discount_rules）2.5设计E-R图全局E-R图3. 逻辑结构设计3.1转换规则一个实体型转换成一个关系模型。
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数据分析课程设计题目：四川农村居民的消费结构浅析班级：2009级数学与应用数学1班学号：20091615310028姓名：张雪梅指导老师：张燕时间：2012年6月19日【摘要】随着人们生活水平的提高，消费结构也在日益变化，为了能够更好的为四川农村人们服务，更快的发展农村建设，让人们过上更好的生活。
在此，有必要研究农村人们的消费结构变化情况，以便做出正确的判断。
本文是基于四川统计年鉴中1995年—2010年中的14年的四川省农村居民人均纯收入与消费支出的相关数据，运用sas软件，采用因子分析方法,实证研究了该省农村居民的消费结构变动情况。
结论表明, 四川农村居民的生活质量有所提高，大多数人解决了住房、温饱等生活问题，对生活方面的支出有所减少，更多的开始关注文化教育和精神娱乐方面，最后给农村今后的发展提出了小小的建议。
【关键字】四川省农村居民消费结构因子分析 sas目录摘要 (2)关键字 (2)目录 (3)一、消费简介 (6)1.消费结构概念 (6)2 研究我省农村居民消费结构的必要性 (6)二、因子分析概述 (7)1、因子分析的概念和意义 (7)2、因子分析的的数学模型 (7)3、因子分析的基本步骤 (8)4、因子的命名 (10)5、计算因子得分 (10)6、具体实施步骤 (10)三、实证分析过程 (10)1、数据的收集整理 (10)2、相关系数矩阵的计算 (11)3、因子载荷矩阵的计算 (12)4、因子的方差贡献率及变量的共同度计算及分析 (14)5、计算因子得分 (14)四、结论与建议 (16)1、结果分析 (16)2、对于四川省农村居民消费结构的建议 (16)五、参考文献 (18)众所周知，我国的农村人口众多，一直以来农村居民的生活状况都在我国人们生活中占有突出重要的地位。
由于农业的特殊属性，农村居民往往既是消费者，又是直接的生产经营者和投资者，其生产消费和生活消费往往交织在一起，因此，中国农村居民收入来源复杂，支出去向多样。
居民消费结构不但能反映居民消费的具体内容，更能反映居民消费需求的满足情况，近年来随着经济的发展，社会生产力水平迅速提高，人民的生活水平也显著得到提高，消费质量和结构不断优化,很多人开始关注民生，开始用不同的方法来研究如何提高农村居民的生活质量。
王映,李晓慧,胡超根据凯恩斯的消费函数模型、统计学和计量经济学的方法，基于1993年到2007年的相关数据对四川省城镇居民消费水平和消费结构进行了实证分析，结果表明最多的项目为食品，其次为教育文化娱乐、衣着和居住，大体上各项消费支出是伴随收入的增加而增加，少数项目消费支出绝对额的减少是因为较多的增加了其他项目的消费支出。
2007年刘永贵根据扩展线性支出系统 ( ELES)模型的《我国四川农村居民消费结构变动趋势及财政对策研究》表明四川农村居民消费结构变动趋势基本上反映了四川农村居民随着收入的逐渐增加,消费结构的合理变动。
但同时,文教娱乐支出比重的逐步缩小却也反映了四川农村居民消费存在的某种盲目性,这种消费现状既不利于经济持续、快速、健康地发展, 也不利于农民知识水平的提高,进而从根本上影响农村经济的发展,影响农民生活的进一步提高,消费结构的进一步上档次。
因此,国家有必要从财政政策上给予进一步的支持, 从而进一步启动四川农村居民的消费, 逐步实现四川农村居民消费结构的高级化。
经过几年的变化，通过本文的分析可知，相对于过去而言，居民对衣、食、住的消费需求已从追求数量转到追求质量，居民食品、医疗保健、交通通讯及服务支出比重增加速度已经开始放慢，更多的开始关注文化教育和精神娱乐，相应的支出也有所增加。
消费结构变化反映了需求的变动，因此分析消费结构的变动及其成因对合理引导消费、促进经济的发展都有重要的意义。
一、消费简介1、消费结构概念消费结构是指在一定的社会经济条件下人们在消费过程中消费的各种各样的消费数据的比例关系,它反映了人们消费的内容、水平和质量，同时也反映了人们消费需要的满足状况。
居民消费作为社会商品总消费的主体部分，具有持久性、稳定性和长期性的特点。
2、研究我省农村居民消费结构的必要性市场经济条件下，消费结构的合理化是实现资源有效配置，引导产业结构调整，创造新的需求，实现企业技术创新的重要条件。
进入20世纪90年代以来，我国宏观经济形势发生了重大变化，占全国总人口70％的农村居民的消费需求对国民经济的影响不断增大，农村市场的需求不足严重影响了经济结构调整的方向，力度、效果和企业生产经营活动。
农村居民消费结构与经济、社会发展是否协调已成为关系到是否能为中国发展提供高素质劳动力、保证经济持续快速发展和社会安定的重大问题。
我国国情决定了农业、农村、农民问题是社会主义初级阶段面临的一个最基本的问题，在今后相当长的一个时期内，这个问题仍将是影响我国改革和发展进程的关键，在某种程度上可以说，“农民很苦，农民很穷，农业很危险”是我国经济发展的最大障碍，也是全面建设小康要解决的核心内容。
近年来随着我国经济体制改革的深入和居民可支配收入的增加，居民消费行为发生了深刻的变化，社会生产力水平迅速提高，人民的生活水平也显著得到提高，消费质量和结构不断优化,相对于过去而言，居民对衣、食、住的消费需求已从追求数量转到追求质量，居民食品支出比重不断下降，而医疗保健、交通通讯、文教娱乐及服务支出比重不断增加。
而这些变化过程主要反映在消费结构上，居民消费结构不但能反映居民消费的具体内容，更能反映居民消费需求的满足情况，因此分析消费结构的变动及其成因对合理引导消费、促进经济的发展都有重要的意义。
农村市场是省内的重要市场，农村居民消费结构是农村经济发展的一个重要问题，所以研究和认识四川省农村居民消费结构的变动，在十二五规划中提出要加强社会主义新农村建设，加快发展现代农业。
坚持走中国特色农业现代化道路，提高农业综合生产能力、抗风险能力和市场竞争能力。
对于贯彻和落实科学发展观，实现四川小康社会的目标和率先发展，具有积极的意义。
二、因子分析概述1、因子分析的概念和意义在研究实际问题时往往希望尽可能多地收集相关变量，以期能对问题比较全面、完整的把握和认识。
但收集这些数据需投入许多精力，虽然它们能够较为全面、精确地描述事务，但是在实际数据模型中，这些变量未必能真正发挥预期的作用，“投入”和“产出”并非呈合理的正比，反而会给统计分析带来许多问题，可以表现在：①计算量的问题。
②变量之间相关性问题。
变量之间信息的高度重叠和高度相关会给统计方法的应用带来许多障碍。
为解决上述问题，最简单和最直接的解决方案是在削减变量个数的同时不会造成信息的大量丢失。
而因子分析正是这样一种能够有效降低变量维数，研究如何以最少的信息丢失将众多原有变量浓缩成少数几个因子，如何使因子具有一定的命名解释性，并已得到广泛应用的多元统计分析方法。
2、 因子分析的的数学模型因子分析的核心是用较少的相互独立的因子反映原有变量的绝大部分信息。
可以将这一思想用数学模型来表示。
设有p 个原有变量123,,,...,p x x x x ,且每个变量（或经标准化处理后）的均值均为0，标准差均为1。
现将每个原有变量用()k k p <个因子123,,,...,p f f f f 的线性组合来表示，则有111121311123221222322123123123...............k k k k p p p p pk p k f f f f x a a a a f f f f x a a a a f f f f x a a a a εεε⎧=+++++⎪=+++++⎪⎨⎪⎪=+++++⎩(2.1)式（2.1）便是因子分析的数学模型，也可以用矩阵的形式表示为：X AF ε=+式中，F 称为因子，由于它们均出现在每个原有变量的线性表达式中，因此又称为公共因子。
因子可理解为高维空间中互相垂直的k 个坐标轴；A 称为因子载荷矩阵，a ij （1,2,3,...,i p =;1,2,3,...,j k =）称为因子载荷，是第i 个原有变量在第j 个因子上的负荷。
如果把变量x i 看成k 维因子空间中的一个向量，则a ij 表示x i 在坐标轴f j 上的投影，相当于多元线性回归模型中的标准化回归系数；ε称为特殊因子，表示原有变量不能被因子解释的部分，其均值为0，相当于多元线性回归模型中的残差。
3、因子分析的基本步骤（1）因子分析的前提条件因子分析的目的是从众多的原有变量中综合出少数具有代表性的因子，这必定有一个潜在的前提要求，即原有变量之间应具有较强的相关关系。
本文采用pearson 相关系数矩阵进行检验，如果变量间有显性的线性关系，则可以用因子分析。
（2）因子提取和因子载荷矩阵的求解因子分析的关键是根据样本数据求解因子载荷矩阵。
在此我们介绍最为广泛的主成分分析法。
主成份分析法通过坐标变换的手段，将原有的p 个相关变量x i 标准化后进行线性组合，转换成另一组不相关的变量y i ，于是有1211121311321221222323121233y ...y .........y ...p p p p p p p p p pp x x x x x x x x x x x x μμμμμμμμμμμμ=++⎧++⎪=++++⎪⎨⎪⎪=++++⎩(2.2)式（2.2）是主成分分析的数学模型。
其中，2222123....1i i i ip μμμμ++++=（1,2,3,...,i p =）对式（2.2）中的系数按照以下原则来求解：（a ）y i 与y j （i j ≠;,1,2,3,...,i j p =）相互独立。
（b ）1y 与123,,,...,p x x x x 的一切线性组合（系数满足上述方程组）中方差最大的；2y 是与1y 不相关的123,,,...,p x x x x 的一切线性组合中方差最大的；y p 是与1y ,2y ,…,1y p -都不相关的123,,,...,p x x x x 一切线性组合中方差最大的。
根据上述原则确定的1y ,2y ,3y , … ,1y p -依次称为原有变量1x ,2x ,3x ,…,px 的第1,2,3,….,p 个主成分。
其中，y i 在总方差中所占比例最大，它综合原有变量1x ,2x ,3x ,….,p x 的能力最强，其余主成分2y ,3y ,….,1y p -在总方差中所占比例依次递减，即其余主成分综合原有变量的能力依次减弱。
可见，主成分分析法的核心是通过原有变量的线性组合以及各个主成分的求解来实现变量降维的。
基于上述原理，主成分数学模型的系数求解步骤归纳如下：（a ）将原有变量数据进行标准化处理；（b ）计算变量的简单相关系数矩阵R ；（c ）求相关系数矩阵R 的特征根123....0p λλλλ≥≥≥≥≥及对应的单位特征向量123,,,...,p μμμμ.通过上述步骤，计算'y x i i μ=便得到各个主成分。