数据分析概论ppt课件
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高教社2023电子商务数据分析概论(第二版)教学课件07
三、电子商务数据化运营的价值
让企业在社交平台上的运 营更加完善，让企业产生理想 的口碑,并对一些不良的言论做 舆情监测，然后根据数据对产 品进行改进，并利用数据更好 地驱动用户体验，促进企业的 运营目标朝着正确的方向前进。
请根据本章所学，思考企业如何根据不 同的运营目标，来搭建有效的数据指标 体系？生活中关于数据宏观预测的例子 还有哪些？
服务北京冬奥会的互联网企业还有很多，猎豹/猎户星空智能交互服务机器人“豹小秘”，美团的“ 无接触取餐”助力冬奥会防疫闭环管理，办公软件WPS保障了冬奥会的高效办公和远程协同办公。
正如奥运会选手们在赛场上不断追求更高、更快、更强，人们将大数据和智能技术应用推向新高度 的追求，也正在加速推动着这些被运用于冬奥会场景下的黑科技普及并运用到人们的日常生活中。
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770
17.07%
110
18.78
宏观预测
优化企业原有业务流 程，为用户提供更好
的消费体验；
及时的帮助企业发现 出自身的问题，对于 业务运营过程中可能 会出现的问题作预警；
更合理的优化资源配置， 达到效益最大化的目的。
三、电子商务数据化运营的价值
《电子商务数据分析概论》PPT 课后习题+答案 (3)[5页]
![《电子商务数据分析概论》PPT 课后习题+答案 (3)[5页]](https://img.taocdn.com/s3/m/3d220300d15abe23492f4d7e.png)
一、单项选择题1.市场价格是（ A ）的货币表现。
A.商品价值B.商品定价C.商品成本D.商品利润2.当行业处于完全垄断时，与之相关的赫芬达尔指数呈现出的特性是（ D ）。
A.HHI=10B.HHI=0C.HHI=0.1D.HHI=13.下列不属于竞争对手的是（ D ）。
A.销售儿童保温杯的不同网店B.造成自身网店客户流失的其他网店C.销售女士棉衣的网店和销售女士羽绒服的网店D.销售电视的网店和销售智能音响的网店4.关于竞店分析，下列说法错误的是（ C ）。
A.竞店分析可以围绕类目结构、销售、推广活动等展开B.比自身层级高许多的网店准确来说不是竞争对手，而应是学习的标杆。
C.竞店分析仅可以借助电商平台工具(如生意参谋、京东商智等工具)展开D.网店在运营过程中，可以有意识地避开竞店的优势品类，在竞店的弱势品类着力。
5.下列属于不正当竞争行为的是（B ）。
A.B鞋业公司召开新闻发布会，披露其竞争对手S公司在选皮过程中以次充好，提醒广大客户谨慎购买B.为了使得自身开发的APP更有竞争力，A公司利用爬虫技术爬取了竞争对手APP内的实时数据用于自有软件的运营C.甲电器厂产品具有严重瑕疵，媒体误报道为乙电器厂产品，甲厂未主动澄清D.丙公司发布高薪招聘广告，乙公司数名技术人员集体辞职前往应聘，丙公司予以聘用二、多项选择题1.关于市场数据分析的价值，下列说法正确的是（ABCD ）。
A.可帮助电商企业发现经营中存在的问题并找出解决的办法B.有利于电商企业预测市场行情C.有助于电商企业发现并开拓潜在市场D.提高电商企业经营管理决策的科学性、有效性2.关于市场容量分析，下列说法正确的是（ ABD ）。
A.进行市场容量分析，有利于电商企业制定销售计划与目标B.市场容量的大小决定了行业的天花板C.在进行市场容量分析时，仅可获知过往年份的市场容量数据，无法预测未来几年的市场容量D.无视市场容量，盲目制定销售目标，会导致电商企业积压库存、占用资金3.计算行业赫芬达尔指数，其关键步骤包括（ ACD ）。
高教社2023电子商务数据分析概论(第二版)教学课件03
综合考虑12名被告人犯罪行为的性质、情节、危害后果及认罪态度。最终，大邑法院判决12人 有期徒刑3年，并分别处罚金3万元至6万元不等。
随着大数据时代的到来，公民个人信息面临着被过度收集、非法收集和滥用的风险。个人信息 的“透明化”也逐步成为滋生犯罪的温床。在便捷与安全问题并存时，个人信息如何得到保障?
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数据赋能
Web 3D三维可视化数据采集平台为智慧工厂赋能
智慧工厂是现代工厂信息化发展的新阶段，它是在数字化工厂的基础上，利用物联网技术和设备监 控技术加强信息管理和服务;清楚掌握产销流程，提高生产过程的可控性，减少生产线上人工的干预，即 时正确地采集生产线数据，合理编排生产计划与生产进度。智慧工厂集绿色智能的手段和智能系统等新 兴技术于一体，构建一个高效节能、绿色环保、环境舒适的人性化工厂。
版权声明
本课件版权归属北京博导前程信息技术股份有限公司，仅允许1+X试点院校和相 关院校教师用于学生培训使用。未途，否则我公司有权追究一切版权法律责 任。
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法治导航
大邑法院经审理认为，根据《中华人民共和国刑法》第二百五十三条之一规定，被告人杨某甲 等4人违反国家有关规定，非法获取并出售公民个人信息，情节特别严重;被告人吴某等8人非法获取 公民个人信息，情节特别严重，其行为均构成侵犯公民个人信息罪。鉴于部分被告人犯罪后投案自 首且全部被告人均如实供述了自己的罪行，可以从轻或者减轻处罚。
数据赋能
智慧工厂利用物联网技术实现对工厂人员和设备进行信息管理和服务，使得工厂形成万物互联和管 理统一，实现数据信息的互联互通，帮助提高工厂的生产效率，降低生产成本，优化设备运行状态和节 能降耗，将工业制造与物联网应用结合，构建智造生产区。
随着大数据时代的到来，公民个人信息面临着被过度收集、非法收集和滥用的风险。个人信息 的“透明化”也逐步成为滋生犯罪的温床。在便捷与安全问题并存时，个人信息如何得到保障?
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数据赋能
Web 3D三维可视化数据采集平台为智慧工厂赋能
智慧工厂是现代工厂信息化发展的新阶段，它是在数字化工厂的基础上，利用物联网技术和设备监 控技术加强信息管理和服务;清楚掌握产销流程，提高生产过程的可控性，减少生产线上人工的干预，即 时正确地采集生产线数据，合理编排生产计划与生产进度。智慧工厂集绿色智能的手段和智能系统等新 兴技术于一体，构建一个高效节能、绿色环保、环境舒适的人性化工厂。
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大邑法院经审理认为，根据《中华人民共和国刑法》第二百五十三条之一规定，被告人杨某甲 等4人违反国家有关规定，非法获取并出售公民个人信息，情节特别严重;被告人吴某等8人非法获取 公民个人信息，情节特别严重，其行为均构成侵犯公民个人信息罪。鉴于部分被告人犯罪后投案自 首且全部被告人均如实供述了自己的罪行，可以从轻或者减轻处罚。
数据赋能
智慧工厂利用物联网技术实现对工厂人员和设备进行信息管理和服务，使得工厂形成万物互联和管 理统一，实现数据信息的互联互通，帮助提高工厂的生产效率，降低生产成本，优化设备运行状态和节 能降耗，将工业制造与物联网应用结合，构建智造生产区。
电子商务数据分析概论
库存数据
记录产品的库存数量、库存周转率等，反映产品的库存管理和销售预测。
供应链数据
记录产品的采购、生产、物流等数据，反映产品的供应链管理和成本控制。
衡量产品的市场表现，反映消费者的购买意愿和忠诚度。
销售量
衡量产品的市场价值，反映产品的定价策略和市场需求。
销售额
衡量产品的好坏，反映用户对产品的认可程度和忠诚度。
用户满意度
衡量库存管理效率，反映产品的销售速度和库存控制能力。
库存周转率
销售数据是产品能力数据的体现
通过对销售数据的分析，可以了解产品的销售情况和市场趋势，从而优化产品能力数据的管理和运营。
产品能力数据和销售数据相互影响
产品能力数据和销售数据之间存在密切的联系，两者相互影响、相互促进，共同推动企业的发展。
详细描述
通过分析某电商平台的销售数据，可以了解产品的销售趋势，包括日销售额、月销售额、季度销售额等，从而判断产品的市场需求和销售状况。
总结词
销售活ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ效果分析
总结词
销售渠道分析
详细描述
通过分析销售活动（如促销、打折、满减等）的数据，评估活动的效果和收益，为未来的销售活动提供参考。
总结词
详细描述
总结词
数据收集
收集与电子商务运营相关的各种数据，包括销售数据、用户行为数据、市场数据等。
数据清洗和整理
对收集到的数据进行清洗、去重、分类等处理，使其满足后续分析的需要。
02
CHAPTER
产品能力数据分析概述
销售数据
记录产品的销售数量、销售额、销售速度等，反映产品的市场表现。
用户反馈数据
收集用户对产品的评价、意见和建议，反映产品的质量和用户满意度。
高教社电子商务数据分析概论(第二版)教学课件M6单元二 数据分析报告撰写
电子商务数据分析概论
模块六 数据监控与报告撰写
目录
CONTENT
单元一
数据监控
单元二
数据分析报告撰写
学习目标
知识目标
熟悉电子商务常用数据指标及其含义 熟悉数据监控的一般流程 掌握数据监控报表制作的设计要素 了解数据分析报告的主要类型及各类型的特点
技能目标
能够完成数据监控报表的制作及异常数据的鉴别与分析 能够设计数据分析报告框架，并完成数据分析报告的撰写
引导案例
8.62% 9.02%
8.04%
8.64% 3.64%
3.70% 7.66%
50.68%
福建 安徽 广东 山东 云南 浙江 上海
2.产品构成
图6-23 茶叶的发货地分布
目前，茶叶类目中的主要产品品类有:绿茶、红茶、乌龙茶、普洱茶、花草茶、白茶、黑茶、
黄茶等。其中红茶排在第五位，占比约为15%。按照100亿元的茶叶类目销售总额计算，红茶的年
二、数据分析报告结构设计
在数据分析报告中，附录并不是必备的，需要根据需求进
行撰写，且每个内容都需要编号，以备查询。一般来说，在附
录中补充正文应用到的分析方法、展示图形、专业术语、重要
原始数据等内容，帮助读者更好地理解数据分析报告中的内
容，也为读者提供一条深入研究数据分析报告的途径。
2
附录
三、撰写数据分析报告
1．市场规模 截至目前，某电商平台现有茶叶类目店铺数量为89 565家，其中活跃店铺数量为18905家。 2021年全年，该平台茶叶销售额为93亿元，预计未来连续三年销售增长超过20%。2022年 10月21 日，该平台数据搜索结果显示，茶叶类目共有商品89.82万款，月销200笔以上的产品共有1 551款。 通过对茶叶的主产区进行分析，发现茶叶的主产区也是主要发货地，在销量前1 000名的产品 中，发货地布局如图6-23所示。
模块六 数据监控与报告撰写
目录
CONTENT
单元一
数据监控
单元二
数据分析报告撰写
学习目标
知识目标
熟悉电子商务常用数据指标及其含义 熟悉数据监控的一般流程 掌握数据监控报表制作的设计要素 了解数据分析报告的主要类型及各类型的特点
技能目标
能够完成数据监控报表的制作及异常数据的鉴别与分析 能够设计数据分析报告框架，并完成数据分析报告的撰写
引导案例
8.62% 9.02%
8.04%
8.64% 3.64%
3.70% 7.66%
50.68%
福建 安徽 广东 山东 云南 浙江 上海
2.产品构成
图6-23 茶叶的发货地分布
目前，茶叶类目中的主要产品品类有:绿茶、红茶、乌龙茶、普洱茶、花草茶、白茶、黑茶、
黄茶等。其中红茶排在第五位，占比约为15%。按照100亿元的茶叶类目销售总额计算，红茶的年
二、数据分析报告结构设计
在数据分析报告中，附录并不是必备的，需要根据需求进
行撰写，且每个内容都需要编号，以备查询。一般来说，在附
录中补充正文应用到的分析方法、展示图形、专业术语、重要
原始数据等内容，帮助读者更好地理解数据分析报告中的内
容，也为读者提供一条深入研究数据分析报告的途径。
2
附录
三、撰写数据分析报告
1．市场规模 截至目前，某电商平台现有茶叶类目店铺数量为89 565家，其中活跃店铺数量为18905家。 2021年全年，该平台茶叶销售额为93亿元，预计未来连续三年销售增长超过20%。2022年 10月21 日，该平台数据搜索结果显示，茶叶类目共有商品89.82万款，月销200笔以上的产品共有1 551款。 通过对茶叶的主产区进行分析，发现茶叶的主产区也是主要发货地，在销量前1 000名的产品 中，发货地布局如图6-23所示。
《数据库概论》课件
关系数据库的软件系统。
特点
02
以表格形式存储数据，数据之间存在明确的关联关系，遵循一
定的数据完整性约束。
发展历程
03
从早期的层次数据库到关系数据库，再到现代的分布式数据库
和云数据库。
关系数据库管理系统的功能
数据存储
能够创建和管理关系数据 库，将数据以表格形式存 储在磁盘上。
数据检索
提供查询语言（如SQL） 用于检索、插入、更新和 删除数据。
反规范化设计
为了提高查询性能，适当增加冗余，简化数据操作。
三范式与范式之间的关系
第一范式（1NF）定义了关系的原子性；第二范式（2NF）定义了关系的主键和外键关系 ；第三范式（3NF）定义了关系的非主属性对主属性的独立性。
04
关系数据库管理系统
关系数据库管理系统的概述
定义
01
关系数据库管理系统（RDBMS）是一种用于存储、检索和管理
金融行业
用于银行、证券、保险等 金融机构的数据存储、处 理和分析，支持金融业务 的高效运转。
政府机构
用于政府办公自动化、电 子政务等领域，提高政府 服务效率和信息公开度。
05
数据库技术的发展趋势
大数据时代的数据库技术
大数据处理
随着大数据时代的来临，数据库技术也在不 断发展，以应对海量数据的存储、查询和分 析需求。
数据库设计的步骤
需求分析
收集、分析和整理业 务需求，明确数据需
求和功能需求。
概念设计
使用E-R图等工具，设 计数据库的概念结构
。
逻辑设计
将概念结构转换为逻 辑结构，如关系模型
。
物理设计
确定数据库的存储结 构、索引等物理属性
数据库系统概论第六章 关系数据理论ppt课件
某一关系方式R为第n范式，可简记为R∈nNF。 一个低一级范式的关系方式，经过方式分解可以转换为假
设干个高一级范式的关系方式的集合，这种过程就叫规范 化
6.2 规范化
6.2.1 函数依赖 6.2.2 码 6.2.3 范式 6.2.4 2NF 6.2.5 3NF 6.2.6 BCNF 6.2.7 多值依赖 6.2.8 4NF 6.2.9 规范化小结
Grade〕; DEPT〔Sdept，Mname，Sdept→ Mname〕
第六章 关系数据实际
6.1 问题的提出 6.2 规范化 *6.3 数据依赖的公理系统 *6.4 方式的分解 6.5 小结
6.2 规范化
规范化实际正是用来改造关系方式，经过分解关系方式来消除 其中不适宜的数据依赖，以处理插入异常、删除异常、更新异 常和数据冗余问题。
五、数据依赖对关系方式的影响
[例1]建立一个描画学校教务的数据库： 学生的学号〔Sno〕、所在系〔Sdept〕 系主任姓名〔Mname〕、课程名〔Cname〕 成果〔Grade〕
单一的关系方式 ： Student <U、F> U ＝｛ Sno, Sdept, Mname, Cname, Grade ｝
[例3] 关系方式R〔P，W，A〕 P：演奏者 W：作品 A：听众 一个演奏者可以演奏多个作品 某一作品可被多个演奏者演奏 听众可以欣赏不同演奏者的不同作品 码为(P，W，A)，即All-Key
外部码
定义6.5 关系方式 R 中属性或属性组X 并非 R的码，但 X 是另一个关系方式的码，那么称 X 是R 的外部码〔 Foreign key〕也称外码
函数依赖包括： (Sno, Cno) F Grade Sno → Sdept (Sno, Cno) P Sdept Sno → Sloc (Sno, Cno) P Sloc Sdept → Sloc
设干个高一级范式的关系方式的集合，这种过程就叫规范 化
6.2 规范化
6.2.1 函数依赖 6.2.2 码 6.2.3 范式 6.2.4 2NF 6.2.5 3NF 6.2.6 BCNF 6.2.7 多值依赖 6.2.8 4NF 6.2.9 规范化小结
Grade〕; DEPT〔Sdept，Mname，Sdept→ Mname〕
第六章 关系数据实际
6.1 问题的提出 6.2 规范化 *6.3 数据依赖的公理系统 *6.4 方式的分解 6.5 小结
6.2 规范化
规范化实际正是用来改造关系方式，经过分解关系方式来消除 其中不适宜的数据依赖，以处理插入异常、删除异常、更新异 常和数据冗余问题。
五、数据依赖对关系方式的影响
[例1]建立一个描画学校教务的数据库： 学生的学号〔Sno〕、所在系〔Sdept〕 系主任姓名〔Mname〕、课程名〔Cname〕 成果〔Grade〕
单一的关系方式 ： Student <U、F> U ＝｛ Sno, Sdept, Mname, Cname, Grade ｝
[例3] 关系方式R〔P，W，A〕 P：演奏者 W：作品 A：听众 一个演奏者可以演奏多个作品 某一作品可被多个演奏者演奏 听众可以欣赏不同演奏者的不同作品 码为(P，W，A)，即All-Key
外部码
定义6.5 关系方式 R 中属性或属性组X 并非 R的码，但 X 是另一个关系方式的码，那么称 X 是R 的外部码〔 Foreign key〕也称外码
函数依赖包括： (Sno, Cno) F Grade Sno → Sdept (Sno, Cno) P Sdept Sno → Sloc (Sno, Cno) P Sloc Sdept → Sloc
高教社2023电子商务数据分析概论(第二版)教学课件05
一、产品搜索指数分析
人群分析
“女式毛衣”的女性搜索占比较 高，但也存在男性潜在用户;从图5-9 中可以看出，18-24岁的用户为搜索主 力军，25-29岁及40-49岁的用户紧随 其后，可以针对不同年龄段的用户特 点进行款式调整或卖点设计。
一、产品搜索指数分析
搜索人群的购买偏好主 要包括品牌偏好和类目偏好， 如图5-9和图5-10所示，搜 索“女式毛衣”的用户最终 选择“恒源祥”品牌众多， 类目方面则以“毛针织衫” 和“毛衣”为主。
实训专区
趋势分析，请尽可能给出合理结论
1+X考证提要
本单元需重点理解与掌握的内容 （1）产品搜索指数分析的维度:搜索词、长尾词、品牌词、核心词、修饰词等。 （2）产品搜索指数分析的内容:搜索趋势分析、人群分析。 （3）产品交易指数分析的维度:店铺、商品、品牌。 （4）产品交易指数分析的内容:市场排行分析、交易趋势分析。
市场排行分析
以日、周或月为时间单 位，对店铺、产品或品牌进 行指定终端下的交易指数对 比分析，这对于制定店铺运 营策略和打造单品爆款有着 较好的参考价值。
二、产品交易指数分析
交易趋势分析
查看店铺、产品或品牌 在过去一段时间内的交易变 化，分析成交量是下滑、上 升还是稳定不变。
二、产品交易指数分析
一、产品搜索指数分析
搜索趋势分析
数据显示，从9月30日起，搜索词“女式毛衣”的搜索人气和搜索热度迅速增长，目前虽增 势渐缓，但仍呈上升趋势，说明“女式毛衣”需求量攀升，可以酌情考虑增加库存、活动促销 或是上架新款等。
一、产品搜索指数分析
知识链接
1.搜索热度 搜索热度是指在所选的终端上，根据统计周期内搜索词的搜索次数拟合出的指数类指标， 该数值越高，说明搜索次数越多。一个关键词被同一个人多次搜索，搜索次数记为多次。关键 词一次搜索后，多次翻页查看搜索结果，搜索次数记为一次。 2.搜索人气 搜索人气是指在所选的终端上，根据统计周期内的用户搜索人数拟合出的指数类指标，该 数值越高，表示搜索人数越多。一个关键词被同一个人搜索多次，搜索人数记为一人。
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集中趋势的主要测度：
均值（算术平均值）：值的平均数，可以作为集中趋势的归纳 中位数：中间的值 众数：出现最多的值
对于定性变量而言，集中趋势由于精确度低，能提供的信息很少，通常以
下方式来测量：
定序：根据某些特性的“多少”对个案进行排序，而不确切说明到底“多多少”或
“少多少”，如“愿意”、“不确定”和“不愿意”。
r XY
( X i X )( Y i Y )
SX
SY
N 1
r XY 是样本相关系数；
S Y 和 S X 是样本标准差；
N 是样本量。
SX Xi X2 N1
SX为从样本中估计的 差标 , X准 i为变量 X的观测值
相关系数的理论区间为[-1,1],表示完全线性相关。如果r=0，表示X和Y线性不相关。 在实例中，“父母教育”和“学术能力”之间的样本相关系数为0.79，表示存在较强 关系。 相关系数是最理想的针对定量变量的二元关. 系系数。如果变量间关系是非线性2的0121，6.1那1.25
很多社会科学研究的核心问题是：一个变量与另外一个变量的相关情况如何。
例如: 政治社会领域----“社会阶层与政治参与有什么关系？ 如有存在关系，关系是否很强呢？”
变量X与变量Y的相关如何？这种相关关系是否很强？
下边我们来讨论二元相关的不同测度
.
201106.11.25
四、相关测量
4.1 相关
两个变量相关时，一个变量的变 化往往随着另一个变量的变化。 右图4.1散点图所示：变量“父母 教育”和“学术能力”之间貌似就 存在着正相关关系。
.
5
三、一元统计
任何变量的两个特征都值得特别关注——
1.集中趋势（central tendency）：关注变量的“典型”分值，把不同的观测统一 起来，提供一个概要的含义
2.离散（dispersion）：关注分值的散布情况，表明观测相互之间的差别有多大
.
2016.11.265
三.一元统计
3.1 集中趋势
四、相关测量
4.2 定序数据：肯德尔tau相关测量
对于定序数据，其散点图几乎看不出 来数据间的关系，我们使用列联表来 评估数据间的关系。列为列变量（或 自变量X），行是横变量（或因变量Y）
对调查中的受访者进行定序：
1.Xi Xj和Yi Yj，同序对 2.Xi Xj和Yi Yj，异序对 3.Xi Xj和Yi Yj，平局对
数据分析概论
第二组： 李 伟
杨晓婷
周志威 吴佩丽
连志康 郭绍威
.
2016.11.215
目录
1
导论
2
数据搜集
3
一元统计
4
相关测量
5
显著性检验
6
简单回归
7
多元回归Βιβλιοθήκη .2一.导论
《数据分析概论》旨在为定量研究数据分析的每一步提供统计 学基础。目的是让初出茅庐的研究者具备一定的能力来为手头 的问题选择恰当的统计检验工具。
tau
(CD)
(CDTX)(CDTY)
C是同序D 对 是， 异序T对X是 ， X上的平局T对 Y是Y上 ，的平局对。
所有同序对C减去所有异序对D，然后除以所有可能配对数目。
.
2016.111.235
四、相关测量
4.3名义数据：Goodman-Kruskal lambda（ ）系数 系数是一个预测性的相关测度，其
（1）删除：在后续分析中简单地删除异常值。但不推荐单独使用，异常值也代表 信息，或许代表有关总体的重要信息 （2）数学变换：没有忽略异常数据的信息，包括平方根变换、对数变换 （3）原封不动：简单地标记异常值，但不删除也不对其进行改变 （4）分别报告保留和删除异常值的结果
.
2016.11.295
四、相关测量
计算和解释都非常直观。预测误差的减少
比例就被称作lambda 系数，公式:
知道X的预测误差减少
未知X的预测误差
[0,1]
假设：
仅知道Y，即宗教信仰的频数（21,20,9）
。选择最大频数所在的类别来预测，即21人的天主教，那么预测有29人不是天主教。
B 非形式化的研究路径
1.对想法和数据进行自 由探索型 2.在寻找“正确”模型过 程中使用不同的测算
判断？？？
判断必须来自对统计结果的恰当解释，尤其当结果来自非实验的社会研究时。
.
4
二.数据搜集
“如果进去的是垃圾，出来的也会是垃圾” 数据处理步骤：
（1）抽样——如果样本是一个科学的概率样本，那么它就能代表总体 （2）测量——在检验任何假设之前，调查的变量必须被测量 （3）编码——某些变量编码值含义显而易见，而有的编码值则是位置 标记符 （4）输入 （5）核对
1.协方差
从图像上，X和Y一起变化（共变，covary）,通过一个单独的统计量
协方差来证实，计算公式：
SXY 协方 X Y 差 (X iX )Y (iY) N 1
案例中，计算得出：“父母教育”和“学术能力”的协方差为37.82，证实了样本中这两
个变量呈正相关。
.
2016.11.1215
四、相关测量
标准差：即方差的平方根
注：分母为N-1而非N，提醒要考虑自由度。这对于获得无偏估计是必要的。 因为在均值确定后，如果知道了其中n-1个数.的值，第n个数的值也就确定了。这2里018，6.1均1.2值5
三.一元统计
3.3 集中趋势、离散和异常值
异常值：表示那些似乎与其他值不相一致的值
异常值的四种处理方法：
2.相关系数（皮尔逊相关系数Pearson's r，针对定量变量关系数据） 协方差在确定相关关系为正负还是零这一方面很有用，但它没有告诉我们任何关于关 系强度的信息。（没有理论上限。变量的测量单位发生变化，数值就会变大很多） 另外一个统计量---相关系数（correlation coefficient）
名义：测量某种特征的出现或不出现，此类特征不能排序或刻度化，如地区、性别
或宗教。
back
.
2016.11.275
三.一元统计
3.2 离散 初级离散测度：
极差：对定量变量而言，表示最高分和最低分之间的距离 对定性变量而言，表示所记录下来的取值类别
集中度：关注某一分数出现的相对频数
定量变量的其他测度：
在简述数据搜集之后，讨论一元统计（测量集中趋势和离散）， 之后讲解相关测量（皮尔逊相关系数、tau和lambda系数）和 显著性检验，最后讨论了简单回归和多元回归。
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一.导论
A 形式化的研究路径
1.设计具体的假设和 测量工具 2.谨慎的选择所选择 的检验
面对相同的问题 使用相同的研究工具
A、B分析策略
均值（算术平均值）：值的平均数，可以作为集中趋势的归纳 中位数：中间的值 众数：出现最多的值
对于定性变量而言，集中趋势由于精确度低，能提供的信息很少，通常以
下方式来测量：
定序：根据某些特性的“多少”对个案进行排序，而不确切说明到底“多多少”或
“少多少”，如“愿意”、“不确定”和“不愿意”。
r XY
( X i X )( Y i Y )
SX
SY
N 1
r XY 是样本相关系数；
S Y 和 S X 是样本标准差；
N 是样本量。
SX Xi X2 N1
SX为从样本中估计的 差标 , X准 i为变量 X的观测值
相关系数的理论区间为[-1,1],表示完全线性相关。如果r=0，表示X和Y线性不相关。 在实例中，“父母教育”和“学术能力”之间的样本相关系数为0.79，表示存在较强 关系。 相关系数是最理想的针对定量变量的二元关. 系系数。如果变量间关系是非线性2的0121，6.1那1.25
很多社会科学研究的核心问题是：一个变量与另外一个变量的相关情况如何。
例如: 政治社会领域----“社会阶层与政治参与有什么关系？ 如有存在关系，关系是否很强呢？”
变量X与变量Y的相关如何？这种相关关系是否很强？
下边我们来讨论二元相关的不同测度
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201106.11.25
四、相关测量
4.1 相关
两个变量相关时，一个变量的变 化往往随着另一个变量的变化。 右图4.1散点图所示：变量“父母 教育”和“学术能力”之间貌似就 存在着正相关关系。
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三、一元统计
任何变量的两个特征都值得特别关注——
1.集中趋势（central tendency）：关注变量的“典型”分值，把不同的观测统一 起来，提供一个概要的含义
2.离散（dispersion）：关注分值的散布情况，表明观测相互之间的差别有多大
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2016.11.265
三.一元统计
3.1 集中趋势
四、相关测量
4.2 定序数据：肯德尔tau相关测量
对于定序数据，其散点图几乎看不出 来数据间的关系，我们使用列联表来 评估数据间的关系。列为列变量（或 自变量X），行是横变量（或因变量Y）
对调查中的受访者进行定序：
1.Xi Xj和Yi Yj，同序对 2.Xi Xj和Yi Yj，异序对 3.Xi Xj和Yi Yj，平局对
数据分析概论
第二组： 李 伟
杨晓婷
周志威 吴佩丽
连志康 郭绍威
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2016.11.215
目录
1
导论
2
数据搜集
3
一元统计
4
相关测量
5
显著性检验
6
简单回归
7
多元回归Βιβλιοθήκη .2一.导论
《数据分析概论》旨在为定量研究数据分析的每一步提供统计 学基础。目的是让初出茅庐的研究者具备一定的能力来为手头 的问题选择恰当的统计检验工具。
tau
(CD)
(CDTX)(CDTY)
C是同序D 对 是， 异序T对X是 ， X上的平局T对 Y是Y上 ，的平局对。
所有同序对C减去所有异序对D，然后除以所有可能配对数目。
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2016.111.235
四、相关测量
4.3名义数据：Goodman-Kruskal lambda（ ）系数 系数是一个预测性的相关测度，其
（1）删除：在后续分析中简单地删除异常值。但不推荐单独使用，异常值也代表 信息，或许代表有关总体的重要信息 （2）数学变换：没有忽略异常数据的信息，包括平方根变换、对数变换 （3）原封不动：简单地标记异常值，但不删除也不对其进行改变 （4）分别报告保留和删除异常值的结果
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2016.11.295
四、相关测量
计算和解释都非常直观。预测误差的减少
比例就被称作lambda 系数，公式:
知道X的预测误差减少
未知X的预测误差
[0,1]
假设：
仅知道Y，即宗教信仰的频数（21,20,9）
。选择最大频数所在的类别来预测，即21人的天主教，那么预测有29人不是天主教。
B 非形式化的研究路径
1.对想法和数据进行自 由探索型 2.在寻找“正确”模型过 程中使用不同的测算
判断？？？
判断必须来自对统计结果的恰当解释，尤其当结果来自非实验的社会研究时。
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4
二.数据搜集
“如果进去的是垃圾，出来的也会是垃圾” 数据处理步骤：
（1）抽样——如果样本是一个科学的概率样本，那么它就能代表总体 （2）测量——在检验任何假设之前，调查的变量必须被测量 （3）编码——某些变量编码值含义显而易见，而有的编码值则是位置 标记符 （4）输入 （5）核对
1.协方差
从图像上，X和Y一起变化（共变，covary）,通过一个单独的统计量
协方差来证实，计算公式：
SXY 协方 X Y 差 (X iX )Y (iY) N 1
案例中，计算得出：“父母教育”和“学术能力”的协方差为37.82，证实了样本中这两
个变量呈正相关。
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2016.11.1215
四、相关测量
标准差：即方差的平方根
注：分母为N-1而非N，提醒要考虑自由度。这对于获得无偏估计是必要的。 因为在均值确定后，如果知道了其中n-1个数.的值，第n个数的值也就确定了。这2里018，6.1均1.2值5
三.一元统计
3.3 集中趋势、离散和异常值
异常值：表示那些似乎与其他值不相一致的值
异常值的四种处理方法：
2.相关系数（皮尔逊相关系数Pearson's r，针对定量变量关系数据） 协方差在确定相关关系为正负还是零这一方面很有用，但它没有告诉我们任何关于关 系强度的信息。（没有理论上限。变量的测量单位发生变化，数值就会变大很多） 另外一个统计量---相关系数（correlation coefficient）
名义：测量某种特征的出现或不出现，此类特征不能排序或刻度化，如地区、性别
或宗教。
back
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2016.11.275
三.一元统计
3.2 离散 初级离散测度：
极差：对定量变量而言，表示最高分和最低分之间的距离 对定性变量而言，表示所记录下来的取值类别
集中度：关注某一分数出现的相对频数
定量变量的其他测度：
在简述数据搜集之后，讨论一元统计（测量集中趋势和离散）， 之后讲解相关测量（皮尔逊相关系数、tau和lambda系数）和 显著性检验，最后讨论了简单回归和多元回归。
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一.导论
A 形式化的研究路径
1.设计具体的假设和 测量工具 2.谨慎的选择所选择 的检验
面对相同的问题 使用相同的研究工具
A、B分析策略