数据分析方案1
数据分析笔试题目及答案解析
数据分析笔试题目及答案解析数据分析笔试题目及答案解析——第1题——1. 从含有N个元素的总体中抽取n个元素作为样本，使得总体中的每一个元素都有相同的机会（概率）被抽中，这样的抽样方式称为?A. 简单随机抽样B. 分层抽样C. 系统抽样D. 整群抽样答案：A——第2题——2. 一组数据，均值中位数众数，则这组数据A. 左偏B. 右偏C. 钟形D. 对称答案：B「题目解析」分布形状由众数决定，均值大于众数的化，说明峰值在左边，尾巴在右边，所以右偏。
偏态是看尾巴在哪边。
——第3题——3. 对一个特定情形的估计来说，置信水平越低，所对应的置信区间?A. 越小B. 越大C. 不变D. 无法判断答案：A「题目解析」根据公式，Z减小，置信区间减小。
——第4题——4.关于logistic回归算法，以下说法不正确的是?A. logistic回归是当前业界比较常用的算法，用于估计某种事物的可能性B. logistic回归的目标变量可以是离散变量也可以是连续变量C. logistic回归的结果并非数学定义中的概率值D. logistic回归的自变量可以是离散变量也可以是连续变量答案：B「题目解析」逻辑回归是二分类的分类模型，故目标变量是离散变量，B错；logisitc回归的结果为“可能性”，并非数学定义中的概率值，不可以直接当做概率值来用，C对。
——第5题——5.下列关于正态分布，不正确的是?A. 正态分布具有集中性和对称性B. 期望是正态分布的位置参数，描述正态分布的集中趋势位置C. 正态分布是期望为0，标准差为1的分布D. 正态分布的期望、中位数、众数相同答案：C「题目解析」N（0，1）是标准正态分布。
——第6题——6. 以下关于关系的叙述中，正确的是?A. 表中某一列的数据类型可以同时是字符串，也可以是数字B. 关系是一个由行与列组成的、能够表达数据及数据之间联系的二维表C. 表中某一列的值可以取空值null，所谓空值是指安全可靠或零D. 表中必须有一列作为主关键字，用来惟一标识一行E. 以上答案都不对答案：B「题目解析」B. 关系是一张二维表，表的每一行对应一个元组，每一列对应一个域，由于域可以相同，所以必须对每列起一个名字，来加以区分，这个名字称为属性。
如何进行数据处理中的网络数据分析(一)
数据处理中的网络数据分析已经成为当今信息时代的重要领域。
从简单的统计分析到复杂的机器学习算法，网络数据分析为人们提供了深入了解和洞察信息网络的机会。
本文将介绍网络数据分析的基本概念、方法和应用，并探讨如何进行高质量的网络数据分析。
一、网络数据分析的基本概念网络数据分析是指处理和分析网络中产生的大量数据，以从中获取有用的信息和洞察力。
网络数据可以是网页浏览记录、社交媒体上的用户行为、电子邮件通信等。
通过对这些数据的分析，我们可以了解用户行为模式、社交网络的结构、信息传播的路径等。
二、网络数据分析的方法1. 数据收集和清洗网络数据的分析首先需要进行数据收集。
这可以通过网络爬虫、API接口或者用户日志等方式进行。
然后需要对收集到的数据进行清洗和预处理，消除数据中的噪声、空缺和重复。
2. 数据探索与可视化数据探索是网络数据分析的一项关键任务。
通过统计方法和可视化工具，我们可以发现数据中的模式和规律。
例如，通过绘制用户行为的时间序列图，我们可以看到每天和每周的活动高峰期。
3. 数据建模和预测数据建模是网络数据分析的核心环节。
在这一步骤中，我们使用统计学和机器学习的方法来构建数学模型，并利用这些模型来对未来事件进行预测。
例如，可以使用回归分析来预测用户的购买行为，或者使用聚类分析来识别社交网络中的不同群组。
三、网络数据分析的应用1. 个性化推荐系统网络数据分析可以帮助企业构建个性化推荐系统。
通过分析用户的历史行为和喜好，系统可以向用户推荐他们可能感兴趣的产品和服务，提高用户满意度和销售额。
2. 舆情分析网络数据分析可以帮助政府和企业了解公众对某个话题或品牌的看法和情绪。
通过分析社交媒体上的用户评论和分类情感分析，可以快速评估公众舆论对于某一事件或产品的态度，以便做出相应的决策。
3. 网络安全网络数据分析在网络安全领域中也发挥着重要作用。
通过分析网络流量和用户行为，可以提前发现并阻止潜在的网络攻击。
同时，网络数据分析也有助于网络安全人员发现网络中可能存在的漏洞和风险。
超市销售数据分析五大方面(一)
超市销售数据分析五大方面（一）引言概述超市销售数据分析是指通过对超市各类商品的销售数据进行收集、整理和分析，以获取对超市运营和销售策略的深入洞察。
本文将从五个方面对超市销售数据进行分析，包括销售趋势分析、商品类别分析、地区销售分析、顾客行为分析和促销效果分析。
通过这些分析，可以帮助超市理解市场需求、优化产品组合、改进运营策略，从而提高销售业绩和顾客满意度。
正文内容一、销售趋势分析1. 分析销售数据的时间性，如按季度、月份或周几的销售额和销售量。
2. 探索销售数据的年度趋势，分析经济周期对销售的影响。
3. 比较不同产品类别的销售增长率，判断市场需求的变化趋势。
4. 分析不同价格段产品的销售情况，找出价格敏感度和消费者品牌偏好。
5. 研究销售额和促销活动之间的关系，评估促销对销售的影响。
二、商品类别分析1. 统计各类商品的销售额和销售量占比，评估各类商品的市场份额。
2. 对比商品类别的销售增长率，发现销售潜力和热门商品。
3. 探究不同商品类别的价格弹性，分析价格调整对销售的影响。
4. 研究商品的季节性销售变化，调整库存和采购策略。
5. 根据商品类别的销售数据，进行促销策略的制定和优化。
三、地区销售分析1. 筛选出具体地区或门店的销售数据，对比不同地区的销售表现。
2. 分析不同地区的销售增长率，了解市场潜力和竞争状况。
3. 考察地区销售的渠道差异，将销售资源和力量加以优化调配。
4. 挖掘不同地区的消费特征，确定地区销售策略的差异化需求。
5. 针对不同地区的销售数据，进行地域性促销活动的制定和执行。
四、顾客行为分析1. 通过购物篮分析，挖掘顾客的购买关联性和消费习惯。
2. 分析顾客购买的时间分布，制定定向性促销活动。
3. 研究不同范围和频次的折扣策略对顾客购买行为的影响。
4. 通过顾客满意度调查，了解顾客对产品和服务的评价和期望。
5. 基于顾客行为分析结果，制定个性化的市场营销策略。
五、促销效果分析1. 收集和分析促销活动的销售数据，评估促销活动的效果。
数据分析思路范文
数据分析思路范文数据分析是指通过运用统计学方法、数据挖掘技术以及信息可视化等手段，对大量数据进行分析、整理、挖掘，从中发现隐藏的规律性和价值信息，以支持决策和解决问题的过程。
在进行数据分析时，我们需要有清晰的思路和步骤，下面是一个简单的数据分析思路。
1.确定分析目标和问题：在做数据分析之前，需要明确我们想要解决的问题或达到的目标。
例如，我们可能想了解一些产品的销售情况、顾客购买偏好、市场竞争情况等。
2.收集数据：在数据分析过程中，我们需要收集有关问题或目标的数据。
数据可以来自各种渠道，包括数据库、网络、调查问卷等。
确保数据的准确性和完整性很重要。
3.数据清洗：在进行数据分析之前，需要对收集到的数据进行清洗。
数据清洗包括查找和处理缺失值、异常值、重复值、不一致性等问题，以确保数据的质量。
4.数据探索：对于收集到的数据，需要进行探索性数据分析，了解数据的基本特征，包括数据的分布、中心趋势、离散程度等。
可以使用各种统计图表和汇总统计量来展示和描述数据。
5.特征工程：在进行更深入的数据分析之前，可能需要对原始数据进行特征工程处理。
特征工程是指根据问题或目标的需要，从原始数据中提取、构造和选择合适的特征，以供后续的建模和分析使用。
6.模型建立与分析：在数据准备好之后，可以根据分析目标选择合适的模型进行建立和分析。
模型可以是统计模型、机器学习模型等。
根据具体问题的不同，选择合适的模型方法。
7.结果解释与报告：在完成数据分析之后，需要对结果进行解释和总结，并形成相应的报告或展示。
报告应包含分析的主要发现、结论和建议，以供决策者参考。
8.结果验证与迭代：对于数据分析的结果，需要进行验证和迭代，以提高分析的准确性和可靠性。
这可能需要对数据进行更深入的分析，调整模型参数等。
总之，一个完整的数据分析过程需要经历数据收集、清洗、探索、特征工程、模型建立与分析、结果解释与报告以及结果验证与迭代这些步骤。
这一过程是一个迭代和循环的过程，需要根据实际问题的需要灵活调整和应用分析方法和技术。
大数据分析的流程及每一步的主要任务
大数据分析的流程及每一步的主要任务下载温馨提示:该文档是我店铺精心编制而成，希望大家下载以后，能够帮助大家解决实际的问题。
文档下载后可定制随意修改，请根据实际需要进行相应的调整和使用，谢谢!并且，本店铺为大家提供各种各样类型的实用资料，如教育随笔、日记赏析、句子摘抄、古诗大全、经典美文、话题作文、工作总结、词语解析、文案摘录、其他资料等等，如想了解不同资料格式和写法，敬请关注!Download tips: This document is carefully compiled by theeditor.I hope that after you download them,they can help yousolve practical problems. The document can be customized andmodified after downloading,please adjust and use it according toactual needs, thank you!In addition, our shop provides you with various types ofpractical materials,such as educational essays, diaryappreciation,sentence excerpts,ancient poems,classic articles,topic composition,work summary,word parsing,copy excerpts,other materials and so on,want to know different data formats andwriting methods,please pay attention!大数据分析的流程及其主要任务大数据分析是现代企业和组织决策制定的重要工具，它通过处理海量数据以揭示隐藏的模式、趋势和关联，从而帮助企业优化运营、预测市场动态和提升竞争力。
实验8-1 数据分析
实验8-1 数据分析一、实验目的1.理解数据挖掘的一般流程。
2.掌握数据探索和预处理的方法。
3.使用PHSTAT软件，结合Excel对给定的数据进行手工预处理。
4.使用WEKA软件，对给定的数据进行预处理。
二、实验内容在D盘中以“班级-学号-姓名”命名一个文件夹，将下发的数据拷贝到该文件夹下，根据不同要求，对下发的文件进行相应的数据分析和处理。
0. 数据集介绍银行资产评估数据，数据里有12个属性，分别是id（编号）, age（年龄）, sex（性别）, region（地区）, income（收入）,married（婚否）, children（子女数）, car（是否有私家车）, save_act（是否有定期存款）, current_act（是否有活期账户）, mortgage（是否有资产抵押）, pep（目标变量，是否买个人理财计划Personal Equity Plan）。
1．数据探索之数据质量分析新建“1-数据质量分析.xlsx”文件，导入“”文件数据，请你用EXCEL对其进行数据质量分析。
【要求】（1）请找出表中的含有缺失值的记录。
（2）请你用PHSTAT软件绘制“income（收入）”属性的箱线图和点比例图，筛选出异常值。
（3）计算Whisker上限、Whisker下限，并利用高级筛选，找出该属性的异常值记录。
【提示】（1）请找出表中的含有缺失值的记录。
方法1：条件格式法1）选取A1：L601区域。
2）开始 --> 条件格式 --> 新建规则（N）...，在"新建格式规则"对话框中，选择空值。
如图8-1所示。
图8-1 “新建格式规则”对话框3）点击“格式(F)…”按钮，设置特殊格式，高亮显示。
如图8-2所示。
图8-2 设置条件格式方法2：1）缺失值定位。
“开始”“编辑 / 查找和选择”“定位”对话框“定位条件”按钮。
2）“定位条件”对话框选择“空值”，如图8-3所示。
spss的数据分析报告范例1【范本模板】
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：Statistics通道N Valid 359Missing 0这说明，在该地区被调查的359个人中，有没走通道的占81。
数据分析师常见的道笔试题目及答案
数据分析师常见的道笔试题目及答案LELE was finally revised on the morning of December 16, 2020数据分析师常见的7道笔试题目及答案导读：探索性数据分析侧重于在数据之中发现新的特征，而验证性数据分析则侧重于已有假设的证实或证伪。
以下是由小编为您整理推荐的实用的应聘笔试题目和经验，欢迎参考阅读。
1、海量日志数据，提取出某日访问百度次数最多的那个IP。
首先是这一天，并且是访问百度的日志中的IP取出来，逐个写入到一个大文件中。
注意到IP是32位的，最多有个2^32个IP。
同样可以采用映射的方法，比如模1000，把整个大文件映射为1000个小文件，再找出每个小文中出现频率最大的IP(可以采用hash_map进行频率统计，然后再找出频率最大的几个)及相应的频率。
然后再在这1000个最大的IP中，找出那个频率最大的IP，即为所求。
或者如下阐述：算法思想：分而治之+Hash地址最多有2^32=4G种取值情况，所以不能完全加载到内存中处理;2.可以考虑采用“分而治之”的思想，按照IP地址的Hash(IP)24值，把海量IP日志分别存储到1024个小文件中。
这样，每个小文件最多包含4MB个IP地址;3.对于每一个小文件，可以构建一个IP为key，出现次数为value的Hash map，同时记录当前出现次数最多的那个IP地址;4.可以得到1024个小文件中的出现次数最多的IP，再依据常规的排序算法得到总体上出现次数最多的IP;2、搜索引擎会通过日志文件把用户每次检索使用的所有检索串都记录下来，每个查询串的长度为1-255字节。
假设目前有一千万个记录(这些查询串的重复度比较高，虽然总数是1千万，但如果除去重复后，不超过3百万个。
一个查询串的重复度越高，说明查询它的用户越多，也就是越热门。
)，请你统计最热门的10个查询串，要求使用的内存不能超过1G。
典型的Top K算法，还是在这篇文章里头有所阐述，文中，给出的最终算法是：第一步、先对这批海量数据预处理，在O(N)的时间内用Hash表完成统计(之前写成了排序，特此订正。
智慧社区项目大数据解决方案 (一)
智慧社区项目大数据解决方案 (一)智慧社区是指通过物联网技术和大数据分析手段，实现社区各项活动的智能化、信息化和高效化。
智慧社区已成为未来社区建设的重要方向，而在智慧社区建设中，大数据解决方案是必不可少的一环。
一、智慧社区的需求智慧社区是面向居民的智能化、信息化和高效化的服务，主要包括物业管理、公共服务、安全防范等各个方面。
为了实现这些目标，需要处理大量的数据。
智慧社区需要解决的主要问题有：1、数据分析：在智慧社区中，需要收集和处理大量的数据，如人员流量、垃圾处理、水电费用、环境指标、人员安全等信息。
需要有一套完善的大数据处理系统。
2、安全保障：在智慧社区中，需要保障数据安全和个人隐私安全。
需要有一套安全机制，保证数据的安全可靠。
3、信息共享：在智慧社区中，需要各项信息能互通共享，方便管理和居民使用。
比如社区公共设施的维修记录，居民的用水电费等信息。
二、大数据解决方案智慧社区的建设离不开大数据技术，而现代大数据技术的核心是数据分析。
大数据分析包括数据采集和挖掘，以及对数据进行处理和分析。
1、数据采集和挖掘：智慧社区需要收集和处理大量的数据，如人员流量、垃圾处理、水电费用、环境指标、人员安全等信息。
可以通过传感器、摄像头等设备实现数据采集，再利用数据挖掘技术提取有用的信息。
2、数据处理和分析：数据处理和分析是大数据技术的核心，用于处理、存储和分析海量的数据。
针对智慧社区的场景，可以采用内存数据库和分析引擎，对数据进行实时的处理和分析，以实现智能化和高效化服务。
3、安全保障：为了保障数据安全和个人隐私安全，需要采用安全机制，如数据加密、身份验证、数据备份等措施，确保系统的安全可靠。
4、信息共享：为了方便管理和居民使用，需要实现信息共享和互通，可以采用公共数据接口和协议，以便不同系统之间进行数据通信，实现数据共享和服务协同。
三、智慧社区的应用智慧社区的建设是一个长期的过程，在实际应用中需要不断优化和改进。
门店店长必须学会的数据分析(一)
门店店长必须学会的数据分析（一）引言概述：数据分析在现代商业中变得越来越重要，作为门店店长，掌握数据分析技能可以帮助提高经营决策的准确性和效果。
本文将介绍门店店长必须学会的数据分析的重要性，并分为5个大点进行阐述。
通过学习这些数据分析技能，门店店长可以更好地了解市场趋势、优化销售策略、提高客户忠诚度和增加利润。
正文：一、数据收集1. 理解不同数据来源：包括销售数据、客户数据、库存数据等，掌握不同数据来源可以为店铺提供全面的决策支持。
2. 使用合适的工具和技术进行数据收集：包括POS系统、CRM 系统、数据对接工具等，确保数据的准确性和完整性。
3. 分析数据收集周期：建立起合理的数据收集周期，以便及时获取和分析最新的数据。
二、数据清洗和整理1. 清除无效数据：识别并移除重复、缺失或错误的数据，以确保分析的准确性。
2. 整理数据格式：将数据整理成易于理解和分析的格式，例如使用表格、图表等方式展示数据。
三、数据可视化1. 使用图表和图形展示数据：通过柱状图、折线图、饼图等可视化工具，将数据以直观的方式呈现，便于分析和理解。
2. 选择合适的可视化工具：根据数据类型和目的选择合适的可视化工具，例如Excel、Tableau等，以及相应的图表类型。
四、数据分析技术1. 掌握常用数据分析方法：如趋势分析、对比分析、关联分析等，通过这些方法可以挖掘数据中的规律和潜在问题。
2. 使用统计学分析方法：包括概率分布、假设检验、回归分析等，帮助门店店长更深入地理解数据背后的意义。
五、数据驱动的决策制定1. 制定基于数据的目标和策略：根据数据分析结果，设定合理的目标和相应的策略，以优化门店销售和业绩。
2. 实时监控和调整：通过数据分析，监控店铺的实际业绩，并根据分析结果进行实时调整，以达到最佳的经营效果。
总结：数据分析对门店店长来说是一项必备的技能，它可以帮助店长更科学地做出决策，优化销售策略以及提升业绩。
通过学会数据收集和整理、数据可视化、数据分析技术以及数据驱动的决策制定等关键技能，门店店长可以更好地运用数据分析来指导店铺的发展，提高整体业绩。
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20091
现金流入32095701.1
营业收入31440001.2
补贴收入01.3回收固定资产余值30381.4
回收流动资金35202
现金流出25479172852.1
建设投资1214172852.2
流动资金352002.3
经营成本23705102.4
营业税金及附加208002.5
维持运营投资03
所得税前净现金流量(1-2)66166-72854
累计所得税前净现金流量311887-72855
调整所得税1646606
所得税后净现金流量(3-5)49700-72857累计所得税后净现金流量
196748-7285201620171
现金流入24000240001.1
营业收入24000240001.2
补贴收入1.3
回收固定资产余值1.4
回收流动资金2
现金流出1821618216
2.1建设投资财务分析报表－1
项目财务现金流量续财务分析报表－1
项目财务现金流量序号
项 目 投资回收期.
财务净现值 ic=12.00%
财务内部收益率(FIRR)序号
项 目合计计算指标：
2.2流动资金
2.3经营成本1805718057 2.4营业税金及附加159159 2.5维持运营投资
3所得税前净现金流量(1-2)57845784 4累计所得税前净现金流量1912124905 5调整所得税12721272 6所得税后净现金流量(3-5)45124512 7累计所得税后净现金流量1155816070
计算指标：
财务内部收益率(FIRR)
财务净现值 ic=12.00%
投资回收期.
财务分析报表－1
股本35352
A:许庆立（一汽四环30%）60%
续财务分析报表－1
股本3000
A:许庆立（一汽四环30%）60%0.61800 B：经营团队 20%0.2360 C:风险投资公司 20%；0.272
2010
20112012201320147200
1920024000240002400072001920024000240002400011704
165721885418216182164856
0001133
1749638005667
1469618057180571805748
127159159159-4504
2628514657845784-11789
-9161-401517697553284
920127212721272-4788
1708387545124512-12073-10365-6491-19782534
2018
201920202021202224000
2400024000240002400024000240002400024000240001821618216182161821618216项目财务现金流量表 单位：万元
目财务现金流量表 单位：万元
计算期（年）11581万元4.7年
年 5.4年
18070万元
万元
所得税后33.62%
26.36%计算期（年）所得税前
18057
18057180571805718057159
1591591591595784
578457845784578430689
364734225748041538251272
12721272127212724512
45124512451245122058225094296063411938631
项目财务现金流量表 单位：万元
4.7年
年 5.4年
18070万元
万元
11581万元所得税后26.36%33.62%
所得税前
投资利润
%
率
投资税率%
%
资本金利
润率
单位：万元
2015
24000
24000
18216
18057
159
5784
13337-11789-9161-4015 12720.247182
4512-4788170838744512 7046
单位：万元
82761
729
112571125711257112571125711257
1.1
844384438443844384438443
0.22
0.298113095
0.006625
0.402033929 单位：万元
1125711257 84438443。