属性相关分析
属性数据分析
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第一节 属性数据与列联表
以数据集sales为例: proc freq data=sales; tables purchase*income; run; Tables语句可加的选项： nopercent norow nocol out=数据集名
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第二节 关联性分析
一、概述
（一）关联性的卡方检验 H0:行列变量无关联 H1:行列变量有关联 （二）fisher精确检验法 适合于小样本 （三）Mentel-Haenszel检验法（有序关联性检验） H0:行列变量无有序关联 H1:行列变量有序关联
属 性 变 量 列
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第一节 属性数据与列联表
列联表
高收入 购买量 <100元 购买量 >=100元 合计 81 74 155 中等收入 90 42 132 低收入 98 46 144 合计 269 162 431
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第一节 属性数据与列联表
二、用分析员应用作双向频数统计 以数据集sales为例，在调入数据集后 在下拉菜单选： 1.statistics=>table analysis 2.purchase=>row gender,income=>column 3.OK
对于sales2可用weight语句： Proc freq data=tj01.sales2; tables inclev*purchase / chisq ; weight count; Run;
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第二节 关联性分析
对于不是2 ×2列联表要给出fisher精确 检验，可加语句： exact pchi; Proc freq data=tj01.sales2; tables inclev*purchase / chisq ; weight count; exact pchi; Run;
基于属性相关分析的大学生体质检测比较研究
中 图分 类号 ： Ｇ８ ０ — ３ 文 献标 识 码 ： Ａ
随 着《 国 家学生体质健康标准》 ［ １ 自２ ０ ０ ７ 年４ 月起在全 国各级各类学校全面实施， 对大学生体育教学提出了 新的要 求， 怎样进一步总结大学生体质检测中的内在规律， 结合《 国 家学生体质健康标准》 指导大学生体育工作的有效开展， 就 成为体育教学和研究的一个重要的任务。 许多学者对照《 国 家学生体质健康标准》 及此前的 《 学生 体质健康标准（ 试行方案） 》 进行了研究， 文献［ ２ ］ 通过对大学 生的身高标准、 体重、 肺活量、 坐位体前屈、 台阶试验、 立定跳 远等测试项目 进行《 学生体质健康标准（ 试行方案） 》 （ 简称 《 老标准》 ） 与 《 国家学生体质健康标准》 （ 简称《 新标准》 ） 的 评 价比 较， 探讨了 《 新标准》 在测试项目 、 权重系数、 评价等级、 评分标准等方面的合理性与科学性。提出《 新标准》 中测试 内 容虽然丰富， 但选测项目 仍然分类不清问题。文献［ ３ ］ 以 广东省部分高校学生为调查对象和测试对象， 通过问卷调查 和实验方法， 探讨影响 《 国家学生体质健康标准》 测试结果的 主 客观因 素问 题。 文献［ ４ ］ 对江 南大学学生体质健康标准测 试指标进行了 三学年跟踪研究， 提出了体质健康标准成绩总 体呈偏态分布、 评分结 果明显偏高问题。 其它研究者如文献
１ ０ ７
根据属性 Ａ的这种划分的期望信息称为属性 Ａ的熵
Ｅ （ Ａ ） ＝∑
产品设计属性分析报告
产品设计属性分析报告1. 简介本报告旨在对产品设计属性进行分析，以评估产品的可行性和市场潜力。
产品设计属性是指产品在外观、功能、性能、价格等方面的特征和优势。
通过深入了解产品设计属性，企业可以更好地满足消费者的需求并提升竞争力。
2. 产品外观设计属性分析产品外观设计是消费者第一眼接触产品的重要因素之一。
外观设计属性包括颜色、形状、纹理等特征。
- 颜色：产品颜色应与品牌形象一致，能够吸引目标用户的眼球。
根据市场调研，深蓝色和浅灰色在目标用户中较为受欢迎。
- 形状：产品形状应具有美观且符合人体工学原理。
经过用户调查，椭圆形和流线型的产品形状更能引起用户的好感。
- 纹理：产品纹理应具有触觉上的舒适感。
市场研究显示软质材料的纹理在用户中较受欢迎。
3. 产品功能设计属性分析产品功能设计是产品核心价值的体现，直接关系到用户的购买决策。
- 核心功能：产品的核心功能应满足用户的最基本需求。
根据调研，用户对于性能稳定、易于操作、高效率的产品表现出较高的偏好。
- 附加功能：附加功能可以增加产品的附加价值。
经用户调查，声控和智能控制是用户对产品功能的重要关注点。
4. 产品性能设计属性分析产品性能设计是产品在使用时的表现，直接关系到用户的体验和满意度。
- 耐用性：产品应具备一定的经久耐用性，以满足用户的长期使用需求。
通过实验和测试，保证产品在各种环境下的稳定运行。
- 安全性：产品在使用过程中应杜绝安全隐患，保证用户的人身安全。
通过严格的质量控制和安全测试，确保产品的安全性。
- 性能稳定性：产品应具备稳定的性能表现，避免出现卡顿、崩溃等问题。
通过优化和升级产品内部结构和软件算法，以提高产品的性能稳定性。
5. 产品价格设计属性分析产品价格设计是企业销售策略的核心部分，直接关系到产品的市场占有率和盈利能力。
- 市场定位：产品价格应与目标市场的定位一致。
通过调研目标用户的收入水平和购买能力，确定适当的市场定位和价格策略。
- 竞争力：产品价格应具备竞争力，能够吸引目标用户并击败竞争对手。
构造与属性关系分析
构造与属性关系分析在现代科学领域，构造与属性关系分析是一项极其重要的研究方法。
在各个学科领域中，我们都可以看到这一方法的应用。
那么，什么是构造与属性关系分析呢？构造与属性关系分析其实是通过研究事物的构造和属性之间的关系，从而深入了解事物的本质规律。
简言之，它是研究事物内在构造和外在属性相互作用的一种方法。
在众多学科领域中，我们都可以看到构造与属性关系分析的应用。
比如，在材料科学中，通过对材料分子结构和元素组成的研究，可以进一步探究材料的物理性质和化学性质。
在化学中，研究化学物质的分子结构、化学键和分子间相互作用等，可以更好地解释化学反应的规律和机制。
在生物学中，研究生物体的结构和功能，可以揭示生命活动中的内在规律。
在地球科学中，通过研究地球上岩石的构造和矿物的性质，可以深入理解地球的形成和演化。
构造与属性关系分析的一大优势是它能够揭示事物的本质特性，并帮助我们更好地理解事物。
通过此方法，我们能够深入了解事物的物理、化学、生物等方面的规律性，从而在实践中获得更好的应用价值。
在工业生产和科技创新等领域，构造与属性关系分析也扮演着重要的角色。
比如，在材料科学中，通过对材料构造和属性之间的关系进行研究，可以设计出更优质的材料，并大幅度提高材料使用效率。
在工业生产中，利用构造与属性关系分析，可以更好地控制生产过程中的物质变化和催化反应等，也可以更好地控制产品的品质和成本。
总的来说，构造与属性关系分析在各个学科领域中都有着重要的应用价值。
通过深入研究事物的构造与属性之间的关系，我们可以更好地了解事物的规律和本质特性，并为实践带来更大的益处。
属性相关分析
在机器学习、统计学、模糊逻辑和粗糙集等领域提出了许多属性相关分析的方法。
属性相关分析的基本思想就是针对给定的数据集或概念，对相应属性进行计算已获得(描述属性相关性)的若干属性相关参量。
这些参量包括:信息增益、Gini 值、不确定性和相关系数等。
采用属性相关分析方法，以帮助滤去统计无关或弱相关的属性并保留(与挖掘任务)最相关的属性。
包含属性(维)相关分析的定性概念描述就称为分析定性概念描述(analytical characterization )。
包含属性(维)相关分析的对比定性概念描述也就称为分析对比定性概念描述(analytical comparison)。
直观上讲，若一个属性(维)的取值可以帮助有效地区分不同类别的数据集(class ，那么这个属性(维)就被认为是与相应类别数据集密切相关的。
例如:一个汽车的颜色不太可能用于区分贵贱汽车(类别);但是汽车的型号、品牌、风格可能是更相关的属性。
此外即使同一个属性(维)，其不同抽象层次的概念对不同类别数据集的分辨能力也不同。
例如:在出生日期(birth date)维中，birth day 和birth month 都不太可能与雇员的工资相关;而只有birth decade(年龄)可能与雇员的工资相关。
这也就意味着属性(维)相关分析应该在多层次抽象水平上进行，只有最相关的那个层次的属性(维)应被包含到数据分析中。
当属性相关分析应用在聚类算法时，它根据数据在每个属性上的分布情况来删除稀疏的属性和数据，最终达到降维和缩小数据集的目的；当属性相关分析应用在离群数据挖掘时，它根据数据在每个属性上的稀疏程度删除稠密的属性和数据，通过删除稠密属性和数据，也能达到降维和缩小数据集的目的。
利用属性相关分析，首先，可以删除在所有维组合中都处于稠密区域的数据，由于这些数据不可能出现在稀疏区域内，因此他们也不可能出现在离群子空间中；第二，利用属性相关分析删除不相关属性，不相关属性是指在这个属性中所有的数据都分布在稠密区域内，容易知道由稠密区域构成的维不可能成为构成离群子空间的维，因此，不相关属性可以删除。
相关性分析方法（Pearson、Spearman）
相关性分析⽅法（Pearson、Spearman）
有时候我们根据需要要研究数据集中某些属性和指定属性的相关性，显然我们可以使⽤⼀般的统计学⽅法解决这个问题，下⾯简单介绍两种相关性分析⽅法，不细说具体的⽅法的过程和原理，只是简单的做个介绍，由于理解可能不是很深刻，望⼤家谅解。
1、Pearson相关系数
最常⽤的相关系数，⼜称积差相关系数，取值-1到1，绝对值越⼤，说明相关性越强。
该系数的计算和检验为参数⽅法，适⽤条件如下：（适合做连续变量的相关性分析）
（1）两变量呈直线相关关系，如果是曲线相关可能不准确。
（2）极端值会对结果造成较⼤的影响
（3）两变量符合双变量联合正态分布。
2、Spearman秩相关系数
对原始变量的分布不做要求，适⽤范围较Pearson相关系数⼴，即使是等级资料，也可适⽤。
但其属于⾮参数⽅法，检验效能较Pearson系数低。
（适合含有等级
变量或者全部是等级变量的相关性分析）
3、⽆序分类变量相关性
最常⽤的为卡⽅检验，⽤于评价两个⽆序分类变量的相关性。
根据卡⽅值衍⽣出来的指标还有列联系数、Phi、Cramer的V、Lambda系数、不确定系数等。
OR、RR也是衡量两变量之间的相关程度的指标。
卡⽅检验⽤于检验两组数据是否具有统计学差异，从⽽分析因素之间的相关性。
卡⽅检验有pearson卡⽅检验，校正检验等，不同的条件下使⽤不同的卡⽅检验⽅
法，⽐如说满⾜双⼤于（40,5）条件的情况下要使⽤pearson卡⽅检验⽅法，另外的情况下要使⽤校正卡⽅检验⽅法。
说的不多，只是想在⼤家使⽤相关⽅法的时候清楚他们之间的差别，以及不同⽅法的适⽤条件是什么。
节假日出行活动模式与个人属性相关性分析
Ｖｏ ． １８
Ｎｏ． ６
Ｄｅ ｅ ｅ ｏ ８ ｃ ｍｂ ｒ２ ｏ
文 章 编 号 ：１ ９ ６ ４ （０ ８ ６ ０ ６０ ０ —７４ ２ ０ ）０ — ５ —５ ０ ０
～特 ～殊 ～需 ～求 一下 ～的
～ 一 ～ ～ ～
～运 节 假～ 日出行 活动模 式 与个 人属 性相 关 性分 析
ｌｃｅ ｓｉｆ ｅ ｃｎ ｃｏ ．Ｂ ｅ ｎ ｈｌ ａ ａｅ ｕ ｓｏｎ ｉ ｓｉ ｅ ｉｇ ｈｅｒｌｔ ｎｈｐｂ ｔｅ ｎｉｄｖｄ ａ ｅ ｔ ａ ｎ ｕ ｎｉｇｆ ｔｒ ｄ ｌ ａ ｓ ｓ ａ ｄｏ ｏｉ ｙｔ ｖ ｌ ｅｔ ｎ ａ ｅ Ｂ ｉｎ ，ｔ ｅａｏ ｓｉ ｅｗ ｅ ｉｉｕｌ ｄ ｒ ｑ ｉ ｒ ｎ ｊ ｉ ｎ
ｃ ａ ａ ｔｒｓｉｓａ ｄ ｈ ｌ ａ ｃｉｉ ａｔｒ ｈ ｏｉ ａ ｅ ｎ ｓ ｉｄ ａ ｄ ｔｅ ｃ ｒｅａ ｏ ｆｄｆｅｅ ｔｃ ａ ａ ｔｒｓ ｃ ｈ ｒ ｃｅ ｔ ｏｉ ｙ ａ ｔｖｔ ｐ ｔｅｎ ｃ ｏ ｓｎｇｈ ｓｂ ｅ ｔ ｅ ｉ ｃ ｎ ｄ ｙ ｕｄ ｎ ｈ ｏ ｒｌｔ ｎ ｏ ｉ ｒｎ ｈ ｉ ｒ ｃｅ ｔ ｓ ｉｉ ｎ ｓ ｎ ｅ ｔ ｃｉｉｙ ｐ ｔｅｎ ｒ ｎ ｚ ｄ．Ｒｅ ｕｔ ｎ ｉａｅ ｔａ ｎ ｉｉｕ ｌｃ ａａ ｔｒｓｉｓｉｃｕ ｉ ｇ ａ ｄ ｍｏ ｔｉｆｕ ｎｉｌａ ｔｖｔ ａｔｒ ｓｗｅｅ ａ ｕｙ ｅ ｌ ａ ｌ ｓｌｓ ｉｄｃ ｔ ｔｉｄｖｄ ａ ｈ ｒｃｅ ｔｃ ｎ ｌｄｎｇａ ｅ， ｈ ｉ ｃ ｅ ｒ ｎ ｎ ａ ｉ ｎ ｉｅ ｅ ｔ ｓ ｎ ｕ ｎｉ ａ ｔｒ ｏｔ ｅ ｈ ｌｄ ｙ ａ ｔｖｔ ａ ｒ ｓ ｒ ａ ｅ ．ａ ｄ ｉｈ ｂｔ ｔｓｔｓ ａ ｈｅ ｍｏ ｔｉ ｅ ｔ ｆｃｏ ｔ ｏｉａ ｃ ｉｙ ｐ ￣ｅ ． ａ ｒ ｌ ｆ ｌ ｕ ｓ ｈ ｉ ｎ
探究游戏角色属性的分析方法
探究游戏角色属性的分析方法游戏角色属性是玩家在游戏中控制角色的重要组成部分，不同的角色属性会影响游戏玩法和策略选择。
如何进行有效的游戏角色属性分析，成为了许多游戏研究者和玩家关心的话题。
本文将围绕这一话题展开探讨，探究游戏角色属性的分析方法，以期为游戏玩家和研究者提供一些思路和方法。
一、游戏角色属性的基本概念游戏角色属性是指游戏中不同角色所具备的一些基本特性，例如生命值、攻击力、防御力、速度等。
这些属性通常会影响角色在游戏中的表现，也是玩家在选择和控制角色时需要进行考虑的因素。
在许多游戏中，角色属性的不同组合会导致不同的游戏体验，因此对游戏角色属性进行分析是十分重要的。
1. 统计分析法统计分析法是一种通过数据统计和分析来研究游戏角色属性的方法。
通过对游戏中所有角色的属性数据进行收集和整理，可以得到不同属性的平均值、标准差等统计指标，进而了解不同角色属性的分布情况和变化规律。
这对于玩家在选择角色时可以提供一些客观的参考信息，也对于游戏研究者进行游戏平衡性分析和角色设计提供了数据支持。
实证分析法是一种通过实际游戏操作和实验来观察和分析游戏角色属性的方法。
通过组织实验和对比不同角色的属性表现，可以得到一些实际的游戏体验和结果。
这对于玩家来说可以帮助他们更加直观地了解不同角色的属性影响，对于游戏设计者来说可以帮助他们更好地调整和优化角色属性设计。
3. 专家评审法专家评审法是一种通过专家意见和经验来评价游戏角色属性的方法。
游戏中的角色设计者、玩家和研究者等都可以被视为专家，他们可以通过自己的经验和知识对游戏角色属性进行评价和建议。
通过专家评审，可以得到一些深入的、专业的意见，有助于完善游戏角色属性设计。
4. 用户调查法用户调查法是一种通过问卷调查和用户反馈来了解游戏角色属性的方法。
通过向大量游戏玩家收集用户反馈和意见，可以得到一些广泛的、多样的意见和建议。
这对于游戏开发者来说是一种了解用户需求和喜好的重要手段，可以帮助他们更好地满足玩家的需求，提高游戏的品质。
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属性相关分析的基本思想是计算某种度量，用于量化 属性与给定类或概念的相关性。 这种度量包括信息增益、Gini 索引、不确定性和相关 系数。
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信息增益计算如何工作？
设 S 是训练样本的集合，其中每个样本的类标号是已 知的。事实上，每个样本是一个元组，一个属性用于确定 训练样本的类。 例如，属性 status 可以用于定义每个样本的类标号或 者是“graduate”，或者是“undergraduate”。假定 有 m 个类。设 S 包含 si个 Ci类样本，i = 1, ..., m。一个任意 样本属于类 Ci的可能性是 si / s，其中s 是集合S 中对象的 总数。对一个给定的样本分类所需的期望信息是：
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概念描述的属性相关分析执行步骤如下： 1.数据收集。 2.使用保守的 AOI 进行预相关分析 3.使用选定的相关分析度量删除不相关 和弱相关属性 4.使用 AOI 产生概念描述
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应用
1.当属性相关分析应用在聚类算法时，它根据数据在
每个属性上的分布情况来删除稀疏的属性和数据，最终达
到降维和缩小数据集的目的；
2.当属性相关分析应用在离群数据挖掘时，它根据数 据在每个属性上的稀疏程度删除稠密的属性和数据，通过 删除稠密属性和数据，也能达到降维和缩小数据集的目的。
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因此这里应采用一些属性相关分析方法，以帮助滤去 统计无关或弱相关的属性并保留（与挖掘任务）最相关的 属性。 1.包含属性（维）相关分析的定性概念描述就称为分 析定性概念描述（analytical characterization）。 2.包含属性（维）相关分析的对比定性概念描述也就 称为分析对比定性概念描述（analytical comparsion）。
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属性相关分析
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为什么要采用属性相关分析？
对用户来讲，决定数据集定性描述应包含哪些属性是 一件困难的事，因为数据集通常包含了 50 到 100 个属性， 而用户对选择哪些属性进行有效数据挖掘也并知道更多。 1.用户选择较少的属性进行分析时，就可能使得所挖 掘出的定性概念描述知识不完全或不易理解。 2.若用户选择了较多的属性用于分析时，就可能会影 响挖掘的效率以及挖掘结果的可理解性。
具体步骤
第一，可以删除在所有维组合中都处于稠密区域的数 据，由于这些数据不可能出现在稀疏区域内，因此他们也 不可能出现在离群子空间中； 第二，利用属性相关分析删除不相关属性，不相关属 性是指在这个属性中所有的数据都分布在稠密区域内，容 易知道由稠密区域构成的维不可能成为构成离群子空间的 维， 因此，不相关属性可以删除。
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直观上讲，若一个属性（维）的取值可以帮助 有效地区分不同类别的数据集（class），那么这 个属性（维）就被认为是与相应类别数据集密切 相关的。
例如：一个汽车的颜色不太可能用于区分贵贱汽车 （类别）；但是汽车的型号、品牌、风格可能是更相关的 属性。
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此外即使同一个属性（维），其不同抽象层次 的概念对不同类别数据集的分辨能力也不同。
i Si S I ( s1 , s2 ,...,sm ) log2 i 1 S
m
S
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具有值{a1,a2,...,av}的属性 A 可以用来将 S 划分为子集 { S1,S2,...,Sv }，其中，Sj 包含 S 中A值为 aj的那些样本。 设 Sj 包含类 Ci的sij 个对象。根据 A 的这种划分的期望信息 称作 A 的熵。它是加权平均：
例如：在出生日期（birth_date）维中，birth_day 和 birth_month 都不太可能与雇员的工资相关；而只有 birth_decade（年龄）可能与雇员的工资相关。
这也就意味着属性（维）相关分析应该在多层 次抽象水平上进行，只有最相关的那个层次的属 性（维）应被包含到数据分析中。
E ( A)
j 1 v
s1 j ... smj s
I ( s1 j ... smj )
A 上该划分的信息增益定义为 ：
Gain( A) I (s1, s2 ,...sm ) E( A)
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在这种相关分析方法中，我们可以计算定义 S 中样本 的每个属性的信息增益。具有最高信息增益的属性是给定 集合中具有最高区分度的属性。通过计算信息增益，我们 可以得到属性的秩评定。这种秩评定可用于相关分析，选 择用于概念描述的属性。
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以上所述的属性（维）相关分析是针对属性（维）分 辨不同类别对象的能力进行评估的。
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在对对比目标数据集进行挖掘（discrimination）时，可 以根据目标集合与对比集合内容进行属性（维）相关分析， 但在定性概念描述挖掘中，由于仅有一个数据集，而没有 其它数据集可以作为对比参考数据集，来帮助进行属性相 关分析，这时就可以将数据库中除当前数据集之外的其它 数据作为对比数据集。 例如：在对学校研究生数据集进行定性概念描述挖掘 时，可以将学校数据库中其它非研究生的学生数据集作为 对比数据集，来帮助进行属性相关分析。