《数据分析》实验报告三
《数据分析》实验报告三
《数据分析》实验报告三一、实验目的本次数据分析实验旨在通过对给定数据集的深入分析，探索数据中的潜在规律和关系，以获取有价值的信息，并为决策提供支持。
具体目标包括：1、熟悉数据分析的流程和方法，包括数据收集、清理、预处理、分析和可视化。
2、运用统计学和数学知识，对数据进行描述性分析和推断性分析。
3、掌握数据挖掘技术，如分类、聚类等，发现数据中的隐藏模式。
4、培养解决实际问题的能力，通过数据分析为实际业务场景提供有效的建议和决策依据。
二、实验环境1、操作系统：Windows 102、数据分析工具：Python 38（包括 Pandas、NumPy、Matplotlib、Seaborn 等库）3、数据库管理系统：MySQL 80三、实验数据本次实验使用的数据集是一份关于某电商平台销售记录的数据集，包含了以下字段：订单号、商品名称、商品类别、销售价格、销售数量、销售日期、客户地区等。
数据量约为 10 万条。
四、实验步骤1、数据收集从给定的数据源中获取数据集，并将其导入到数据分析工具中。
2、数据清理（1）处理缺失值：检查数据集中各个字段是否存在缺失值。
对于数值型字段，使用平均值或中位数进行填充；对于字符型字段，使用最常见的值进行填充。
（2）处理重复值：删除数据集中的重复记录，以确保数据的唯一性。
（3）异常值处理：通过绘制箱线图等方法，识别数据中的异常值，并根据实际情况进行处理，如删除或修正。
3、数据预处理（1）数据标准化：对数值型字段进行标准化处理，使其具有相同的量纲，便于后续的分析和比较。
（2）特征工程：根据分析需求，对原始数据进行特征提取和构建，例如计算商品的销售额、销售均价等。
4、数据分析（1）描述性分析计算数据集中各个字段的统计指标，如均值、中位数、标准差、最小值、最大值等，以了解数据的集中趋势和离散程度。
绘制柱状图、折线图、饼图等，直观展示数据的分布情况和比例关系。
（2）推断性分析进行假设检验，例如检验不同商品类别之间的销售价格是否存在显著差异。
数据分析实验报告（数据描述性分析）
数据分析实验报告（数据描述性分析）浙江理⼯⼤学实验报告实验项⽬名称数据描述性分析所属课程名称数据分析实验类型验证型实验实验⽇期班级学号姓名成绩【实验⽬的及要求】了解SPSS软件的安装、启动、退出以及运⾏管理⽅式；熟悉各主要操作模块，窗⼝及其功能，相关的系统参数设置等。
掌握SPSS软件的Analyze菜单中的Descriptive Statistics模块进⾏数据的描述性统计分析。
【实验原理】数据分析是指⽤适当的统计⽅法对收集来的⼤量第⼀⼿资料和第⼆⼿资料进⾏分析，以求最⼤化地开发数据资料的功能，发挥数据的作⽤；是为了提取有⽤信息和形成结论⽽对数据加以详细研究和概括总结的过程。
要对数据进⾏分析，当然要分析数据中包含的主要信息，即要分析数据的主要特征，也就是说，要研究数据的数字特征。
对于数据的数字特征，要分析数据的集中位置、分散程度。
数据的分布是正态的还是偏态等。
对于多元数据，还要分析多元数据的各个分量之间的相关性等。
【实验环境】CPU P4；RAM 512M。
Windows XP；SPSS 15.0等。
【实验⽅案设计】选取我国历年⼈⼝的出⽣率、死亡率和⾃然增长率，利⽤SPSS软件分别对出⽣率、死亡率和⾃然增长率进⾏数据的描述性统计分析：（1）计算各个变量的均值、⽅差、标准差、变异系数、偏度、峰度。
（2）计算中位数，下、上四分位数，四分位极差，三均值，并做五数总括及字母显⽰值；分析各个变量的主要数字特征。
（3）做出直⽅图，茎叶图，箱线图；分析各个变量的正态性。
（4）计算各个变量之间的协⽅差矩阵，Pearson相关矩阵、Spearman相关矩阵，分析各变量间的相关性。
【实验过程】（实验步骤、记录、数据、分析）（1）打开SPSS软件，输⼊我国历年⼈⼝的出⽣率、死亡率和⾃然增长率的数据后，点Analyze菜单按钮中的Descriptive Statistics 命令项中的 frequencies命令，跳出命令框后将左侧“出⽣率，死亡率，⾃然增长率”调到右边的variables栏中，再点击 statistics...钮，弹出frequencies Statistics 对话框。
商务数据分析实验报告实验收获(3篇)
第1篇一、实验背景随着大数据时代的到来，商务数据分析在商业决策、市场预测、客户关系管理等方面发挥着越来越重要的作用。
为了提高自身在数据分析领域的技能，我们进行了一系列商务数据分析实验。
通过本次实验，我们不仅掌握了数据分析的基本方法，还深入了解了数据分析在商务领域的应用。
以下是本次实验的收获总结。
二、实验目的1. 熟悉商务数据分析的基本概念和常用工具；2. 学习运用数据分析方法解决实际问题；3. 提高团队协作能力和沟通能力；4. 培养批判性思维和创新能力。
三、实验内容本次实验主要分为以下几个部分：1. 数据采集与处理2. 数据可视化3. 数据分析4. 商务应用案例分析四、实验收获1. 理论知识收获（1）熟悉了商务数据分析的基本概念，如数据采集、数据清洗、数据预处理、数据挖掘等；（2）了解了常用的数据分析工具，如Excel、Python、R、Tableau等；（3）掌握了数据可视化技巧，能够通过图表清晰地展示数据信息；（4）学习了数据分析方法，如描述性统计、推断性统计、预测分析等。
2. 实践能力收获（1）通过实际操作，掌握了数据采集、处理、可视化和分析的方法；（2）运用所学知识解决实际问题，如通过数据分析发现市场趋势、预测销售业绩等；（3）提高了团队协作能力和沟通能力，学会了在团队中发挥自己的优势，共同完成任务；（4）培养了批判性思维和创新能力，能够从多个角度分析问题，提出解决方案。
3. 商务应用案例分析收获（1）通过分析真实案例，了解了数据分析在商务领域的广泛应用；（2）学习了如何将数据分析方法应用于实际业务场景，如客户细分、市场定位、产品优化等；（3）掌握了数据分析在提升企业竞争力、降低成本、提高效率等方面的作用；（4）拓展了视野，了解了国内外优秀企业在数据分析领域的实践经验和创新成果。
4. 个人成长收获（1）提高了自己的数据分析技能，为今后的职业发展奠定了基础；（2）培养了良好的学习习惯和解决问题的能力；（3）增强了自信心，相信自己能够应对各种挑战；（4）拓展了人际关系，结识了志同道合的朋友。
数据分析及优化实验报告(3篇)
第1篇一、实验背景随着大数据时代的到来，数据分析已成为各个行业提高效率、优化决策的重要手段。
本实验旨在通过实际案例分析，运用数据分析方法对某一特定数据集进行深入挖掘，并提出相应的优化策略。
本实验选取了一个典型的电商数据集，通过对用户行为数据的分析，旨在提高用户满意度、提升销售业绩。
二、实验目的1. 熟练掌握数据分析的基本流程和方法。
2. 深入挖掘用户行为数据，发现潜在问题和机会。
3. 提出针对性的优化策略，提升用户满意度和销售业绩。
三、实验内容1. 数据收集与预处理实验数据来源于某电商平台，包含用户购买行为、浏览记录、产品信息等数据。
首先，对数据进行清洗，去除缺失值、异常值，确保数据质量。
2. 数据探索与分析（1）用户画像分析通过对用户性别、年龄、地域、职业等人口统计学特征的统计分析，绘制用户画像，了解目标用户群体特征。
（2）用户行为分析分析用户浏览、购买、退货等行为，探究用户行为模式，挖掘用户需求。
（3）产品分析分析产品销量、评价、评分等数据，了解产品受欢迎程度，识别潜力产品。
3. 数据可视化运用图表、地图等可视化工具，将数据分析结果直观展示，便于理解。
四、实验结果与分析1. 用户画像分析通过分析，发现目标用户群体以年轻女性为主，集中在二线城市，职业以学生和白领为主。
2. 用户行为分析（1）浏览行为分析用户浏览产品主要集中在首页、分类页和搜索页，其中搜索页占比最高。
（2）购买行为分析用户购买产品主要集中在促销期间，购买产品类型以服饰、化妆品为主。
（3）退货行为分析退货率较高的产品主要集中在服饰类，主要原因是尺码不合适。
3. 产品分析（1）销量分析销量较高的产品主要集中在服饰、化妆品、家居用品等类别。
（2）评价分析用户对产品质量、服务、物流等方面的评价较好。
五、优化策略1. 提升用户体验（1）优化搜索功能，提高搜索准确度。
（2）针对用户浏览行为，推荐个性化产品。
（3）加强客服团队建设，提高用户满意度。
数据分析实验报告3
实验步骤：
实验名称实验三描述性统计分析
课程名称数据分析实验时间实验地点
组号同组人成绩
一、实验目的：
1、掌握SPSS频数分析的具体操作，并能读懂输出结果。
2、熟练掌握计算各种描述统计量的具体操作，并能根据各统计量的具体含义及输出结果对数据进行分析。
3、掌握交叉列联分析的基本操作，并能根据结果进行分析；
二、实验环境：
Windows XP，SPS容：
1、通过频数分析功能分析职工数据的被调查者的职称和性别的分布特征，并绘制条形图。
2、通过计算基本统计量对居民储蓄调查数据从集中趋势、离散程度和分布形状等角度，分析被调查者本次存款金额的基本特征，找到存款金额与众不同的样本。进一步，对不同常住地储户存款金额的基本特征进行对比分析。
SAS数据分析实验报告
SAS数据分析实验报告摘要：本文使用SAS软件对一组数据集进行了分析。
通过数据清洗、数据变换、数据建模和数据评估等步骤，得出了相关的结论。
实验结果表明，使用SAS软件进行数据分析可以有效地处理和分析大型数据集，得出可靠的结论。
1.引言数据分析在各个领域中都扮演着重要的角色，可以帮助人们从大量的数据中提取有用信息。
SAS是一种常用的数据分析软件，被广泛应用于统计分析、商业决策、运营管理等领域。
本实验旨在探究如何使用SAS软件进行数据分析。
2.数据集描述本实验使用了一个包含1000个样本的数据集。
数据集包括了各个样本的性别、年龄、身高、体重等多种变量。
3.数据清洗在进行数据分析之前，首先需要对数据进行清洗。
数据清洗包括缺失值处理、异常值处理和重复值处理等步骤。
通过使用SAS软件中的相应函数和命令，我们对数据集进行了清洗，确保数据的质量和准确性。
4.数据变换在进行数据分析之前，还需要对数据进行变换。
数据变换包括数据标准化、数据离散化和数据归一化等操作。
通过使用SAS软件中的变换函数和操作符，我们对数据集进行了变换，使其符合分析的需要。
5.数据建模数据建模是数据分析的核心过程，包括回归分析、聚类分析和分类分析等。
在本实验中，我们使用SAS软件的回归、聚类和分类函数，对数据集进行了建模分析。
首先，我们进行了回归分析，通过拟合回归模型，找到了自变量对因变量的影响。
通过回归模型，我们可以预测因变量的值，并分析自变量的影响因素。
其次，我们进行了聚类分析，根据样本的特征将其分类到不同的群组中。
通过聚类分析，我们可以发现样本之间的相似性和差异性，从而做出针对性的决策。
最后，我们进行了分类分析，根据样本的特征判断其所属的类别。
通过分类分析，我们可以根据样本的特征预测其所属的类别，并进行相关的决策。
6.数据评估在进行数据分析之后，还需要对结果进行评估。
评估包括模型的拟合程度、变量的显著性和模型的稳定性等。
通过使用SAS软件的评估函数和指标，我们对数据分析的结果进行了评估。
数据与分析实验报告
数据与分析实验报告1. 引言数据分析是一种通过分析和解释数据来确定模式、关系以及其他有价值信息的过程。
在现代社会中，数据分析已经成为各个领域中不可或缺的工具。
本实验旨在通过对一个特定数据集的分析，展示数据分析的过程以及结果的解读和应用。
本实验选择了一组关于学业表现的数据进行分析，并探讨了学生的各项指标与其学习成绩之间的关系。
2. 数据集描述本次实验所使用的数据集是一个包含了1000名学生的学术成绩和相关指标的数据集。
数据集中包含了每位学生的性别、年龄、是否拥有本科学历、成绩等信息。
数据集以CSV格式提供。
3. 数据清洗与预处理在进行数据分析之前，首先需要进行数据清洗和预处理的工作，以保证后续分析的准确性和可靠性。
本实验中的数据集在经过初步检查后，发现存在一些缺失值和错误值。
为了保证数据的完整性，我们采取了以下措施进行数据清洗：- 删除缺失值：对于存在缺失值的数据，我们选择了删除含有缺失值的行。
- 纠正错误值：通过对每个指标的合理范围进行了限定，排除了存在明显错误值的数据。
此外，还进行了数据的标准化处理，以确保各项指标具有可比性。
4. 数据探索与分析4.1 性别与学习成绩的关系为了探究性别与学习成绩之间的关系，我们进行了如下分析：- 绘制了性别与学习成绩的散点图，并使用不同的颜色进行了标记。
通过观察散点图，我们可以初步得出性别与学习成绩之间存在一定的关系。
但由于性别只是一个二分类变量，为了更加准确地探究性别与学习成绩之间的关系，我们使用了ANOVA分析进行了验证。
4.2 年龄与学习成绩的关系为了探究年龄与学习成绩之间的关系，我们进行了如下分析：- 将学生按年龄分组，计算每个年龄组的平均成绩，并绘制了年龄与学习成绩的折线图。
通过观察折线图，我们可以发现年龄与学习成绩之间存在一定的曲线关系。
年龄在一定范围内的增长会对学习成绩产生积极影响，但随着年龄的增长，学习成绩会逐渐下降。
4.3 学历与学习成绩的关系为了探究学历与学习成绩之间的关系，我们进行了如下分析：- 计算了不同学历组的平均学习成绩，并绘制了学历与学习成绩的柱状图。
分析数据实训报告
分析数据实训报告1. 引言本报告是针对分析数据实训项目的报告。
项目是基于提供的数据集进行分析工作，旨在探索数据的特征和关联性，并通过数据可视化的方式呈现分析结果。
本报告将介绍项目的背景、数据集的概述、分析方法和结果。
2. 背景数据分析在现代社会中扮演着重要的角色，帮助人们更好地理解和利用数据。
分析数据实训项目旨在让学员通过实践项目，掌握数据分析的基本工具和技巧。
此项目要求学员能够运用数据分析工具和统计方法，从给定的数据集中提取有用的信息和洞察力。
3. 数据集概述本项目使用的数据集是一个包含多个变量的表格。
数据集的每一行代表一个样本，每一列代表一个变量。
数据集中的变量包括但不限于年龄、性别、收入、教育程度等。
数据集还包含了一些其他指标，如消费习惯、购物行为等。
数据集的规模为1000行 × 20列。
4. 分析方法为了更好地理解数据集并发现其中的模式和关联性，我们采用了以下分析方法：4.1 数据清洗在进行分析之前，我们首先对数据进行了清洗。
清洗的过程包括处理缺失值、删除异常值、处理重复数据等。
通过数据清洗，我们确保了分析的准确性和可靠性。
4.2 描述性统计分析描述性统计是一种描述和总结数据的方法。
我们对数据集中的各个变量进行了描述性统计分析，包括计算均值、中位数、标准差、最小值、最大值等。
通过描述性统计，我们得到了各个变量的基本统计特征，从而更好地了解了数据的分布和范围。
4.3 相关性分析为了研究数据集中变量之间的关联性，我们进行了相关性分析。
我们计算了各个变量之间的相关系数，并通过热图的形式进行了可视化展示。
通过相关性分析，我们发现了一些变量之间具有较强的相关性，这为后续的分析工作提供了指导。
4.4 数据可视化数据可视化是一种将数据以图形的形式展现出来的方法。
为了更好地理解数据集，并能够直观地展示分析结果，我们使用了数据可视化技术。
我们绘制了柱状图、折线图、散点图等不同类型的图表，以展示数据的不同特征和关系。
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>> p1=n1/n;p2=n2/n;
>> m1=mean(G1);m2=mean(G2);
>> s1=cov(G1);s2=cov(G2);
>> s=((n1-1)*s1+(n2-1)*s2)/(n-k);
0.0740 0.0830 0.1050 0.1900 0.0200 1.0000]
>> G1=A([1:4 7:8 15],:);
>> G2=A([5:6 9:4 15],:);
>> n1=size(G1,1);
>> n2=size(G2,1);
>> n=n1+n2;
>> k=2;
>> p=6;
>> f=p*(p+1)*(k-1)/2;
P^=（N1+N2）/(m+n)
误判率的回代估计易于计算。但是，p^是由建立判别函数的数据反过来用作评估准则的数据而得到的。所以有偏，往往比真实误判率小。当训练样本容量较大时，p^可以作为真实误判率的一种估计。
4）交叉误判率估计是每次剔除一个样品，利用m+n-1个训练样本建立判别准则，再利用建立的准则对删除的样本进行判别。对每个样品做如上分析，以其误判的比例作为误判率，步骤；
>> M=(n-k)*log(det(s))-((n1-1)*log(det(s1))+(n2-1)*log(det(s2)));
>> T=(1-d)*M
T =
-44.8237 + 0.9288i
>> C=chi2inv(0.95,f)
C =
32.6706
>> if T<chi2inv(0.95,f)
for i=1:n1
w1(i,1)=M1*inv(S1)*G1(i,:)'-1/2*M1*inv(S1)*M1'+log(po1);
w1(i,2)=m2*inv(S1)*G1(i,:)'-1/2*m2*inv(S1)*m2'+log(po2);
for j=1:2
if w1(i.j)==max(W1(i,:))&j~=1
w2(i,2)=m2*inv(s)*G2(i,:)'-1/2*m2*inv(s)*m2'+log(p2x(w2(i,:))&j~=2
n22=n22+1;
end
end
end
>> poo=(n11+n22)/(n1+n2)
poo =
0.1000
4、计算交叉误判率
w1(i,2)=m2*inv(s)*G1(i,:)'-1/2*m2*inv(s)*m2'+log(p2);
for j=1:2
if w1(i,j)==max(w1(i,:))&j~=1
n11=n11+1;
end
end
end
>> for i=1:n2
w2(i,1)=m1*inv(s)*G2(i,:)'-1/2*m1*inv(s)*m1'+log(p1);
1．判别两类总体的协方差矩阵是否相等，然后用马氏距离差别这4个未知气体样本的污染类别，并计算回代误判率与交叉误判率；若两类总体服从正态分布，第一类与第二类的先验概率分别为7/15、8/15，利用贝叶斯判别样本的污染分类。
2．先验概率为多少时，距离判别与贝时斯判别相同?调整先验概率对判别结果的影响是什么?
2）贝叶斯判别方法步骤
第1步，验证两个总体服从二元正态分布；第2步，检验两个总体的协方差矩阵相等；估计两个总体的先验概率p1、p2；利用MATLAB软件计算。
3）回代误判率
设G1，G2为两个总体，x1,x2…和y1,y2…是分别来自G1，G2的训练样本，以全体训练样本作为m+n个新样品，逐个代入已建立的判别准则中判别其归属，这个过程称为回判。回判结果中若属于G1的样品被误判为属于G2的个数为N1个，属于G2的样品被误判为属于G1的个数为N2个，则误判估计为：
disp('两组数据协方差相等');
else
disp('两组数据协方差不相等');
end
两组数据协方差相等
2、构造判别函数，得出判别结果
>> for i=1:4
w(1)=m1*inv(s)*x(i,:)'-1/2*m1*inv(s)*m1'+log(p1);
w(2)=m2*inv(s)*x(i,:)'-1/2*m1*inv(s)*m2'+log(p2);
N11=N11+1;
end
end
end
end
尝试引用非结构体数组的字段（我没辙了，实在不知道哪错了）
五、实验结果及分析
此题用贝叶斯判别法分析效果明显
说明：此部分的内容和格式可根据实验课程的具体需要、要求自行设计和确定相关栏目。
四、实验过程原始记录(数据、图表、计算等)
1、输入矩阵，计算协方差矩阵是否相等
>> A=[0.0560 0.0840 0.0310 0.0380 0.0081 0.0220
0.0400 0.0550 0.1000 0.1100 0.0220 0.0073
……
0.0690 0.0870 0.0270 0.0500 0.0890 0.0210
从总体G1的训练样本开始，剔除其中一个样品，剩余的m-1个样品与G2中的全部样品建立判别函数；
用建立的判别函数对剔除的样品进行判别；
重复以上步骤，直到G1中的全部样本依次被删除又进行判别，其误判的样品个数记为N1*；
对G2的样品重复以上步骤，直到G2中的全部样本依次被删除又进行判别，其误判的样品个数记为N2*。
3．对第一类与第二类的先验概率分别为7/15、8/15，计算误判概率。
一、实验目的
1．熟练掌握MATLAB软件进行距离判别与贝叶斯判别的方法与步骤。
2．掌握判别分析的回代误判率与交叉误判率的编程。
3．掌握贝叶斯判别的误判率的计算。
二、实验原理
1）在MATLAB中，进行数据的判别分析命令为classify,其调用格式为：
class=classify(sample,training,group’type’)
将sample数据的每一行指定到训练集training的一个类中。Sample和training必须具有相同的列数。group向量包含从1到组数的正整数，它指明训练营集中的每一行属于哪一类。group和training必须具有相同的行数。’type’是可选项，选’linear’表示总体为多元正态总体，选’quadratic’与’mahalanobis’。该函数返回class，它是一个与sample具有相同行数的向量。Class的每一个元素指定sample中对应元素的分类。通过计算sample和training中每一行的马氏距离，classify函数决定sample中的每一行属于哪一个分类。
>> N11=0;N22=0;
>> for k=1:n1
A=G1([1:k-1,k+1:n1],:);
N1=length(A(:,1));
M1=mean(A,1);s11=cov(A);
S1=((N1-1)*s11+(n2-1)*s2)/(N1+n2-k);
po1=N1/(n-1);po2=n2/(n-1);
课程名称
数据分析方法
课程编号
实验地点
系统建模与仿真实验室SL110
实验时间
校外指导教师
无
校内指导教师
实验名称
实验3 距离判别与贝叶斯判别分析
评阅人签字
成绩
实验数据与内容
我国山区某大型化工厂，在厂区及邻近地区挑选有代表性的15个大气取样点，每日4次同时抽取大气样品，测定其中含有的6种气体的浓度，前后共4天，每个取样点每种气体实测16次，计算每个取样点每种气体的平均浓度，数据见表4-8。气体数据对应的污染地区分类见表4-8中最后一列。现有两个取自该地区的4个气体样本，气体指标见表4-8中后4行，试解决以下问题：
于是交叉误判率估计为：
p^*=(N1*+N2*)/(m+n)
5）贝叶斯判别的有效性可以通过平均误判率来确定。判别准则的误判率在一定程度上依赖于所考虑的各总体间的差异程度。各总体间差异越大，就越有可能建立有效的判别准则。如果各总体间差异很小，做判别分析的意义不大。
三、实验步骤
输入数据，判别两类总体的协方差阵是否相等，用马氏距离判断判别污染类别，计算回代误判率与交叉误判率，贝叶斯判别污染分类。
0.0520 0.0840 0.0210 0.0370 0.0071 0.0220]
>> x=[0.052 0.084 0.021 0.037 0.0071 0.022
0.0410 0.0550 0.1100 0.1100 0.0210 0.0073
0.0300 0.1120 0.0720 0.1600 0.0560 0.0210
for j=1:2
if w(j)==max(w)
disp(['待判样品属于第',num2str(j),'类污染']);
end
end
end
待判样品属于第2类污染