民航统计与预测实验指导书
基于统计学习的航班延误预测技术研究
基于统计学习的航班延误预测技术研究随着人们生活水平的提高和旅游业的发展，航空旅行已经成为现代人出行的主要方式。
然而，航班延误问题也伴随着航空运输业发展而来，成为一个全球性的难题。
航班延误给旅客带来不便，也对航空公司造成了巨大的经济损失。
因此，如何准确地预测航班延误情况，成为航空公司和机场管理部门面临的一个重要问题。
一、航班延误预测技术的研究现状航班延误预测的研究可以追溯到上世纪90年代。
最早的航班延误预测技术主要包括基于规则的方法和基于统计学习的方法。
基于规则的方法通常依赖于经验法则、专家经验和人工制定的规则，但其预测效果受到限制，难以适应复杂和多变的运行环境。
基于统计学习的方法不同于基于规则的方法，它使用已有的数据建立数学模型，运用这些模型预测新的航班延误情况。
目前，航班延误预测技术的研究重点集中在机器学习技术和统计方法上，包括决策树、神经网络、支持向量机、随机森林、朴素贝叶斯等机器学习算法和回归模型、时间序列模型、卡尔曼滤波等统计方法。
然而，航班延误预测技术的研究仍然存在许多困难和挑战。
首先，由于航班延误问题受到多方面因素的影响，预测模型需要考虑多个因素，如天气、机械故障、空管管制等。
其次，航班数据通常是非平衡的，即延误航班的比例非常少。
这使得模型在延误预测方面的性能有限。
最后，由于航班延误预测数据存在较大的噪声，有必要对数据进行清洗和预处理，以提高预测模型的准确性和可靠性。
二、基于统计学习的航班延误预测技术研究方法为提高航班延误预测的准确率和可靠性，可以采用以下基于统计学习的方法：1. 特征选择由于航班延误数据中存在大量无关和冗余的特征，特征选择是航班延误预测的一个重要步骤。
特征选择可以帮助提高预测模型的准确性和解释性。
常用的特征选择方法包括相关系数、方差分析、卡方检验、信息增益等。
2. 模型选择对于航班延误预测问题，可以采用多种机器学习算法和统计方法。
选择合适的预测模型可以提高预测准确率。
民航统计与预测实训后记
民航统计与预测实训后记
五周的课程没想到这么快就过去了，不敢说短短五周的课就学到了多少多少知识，但是确确实实改变了我对统计学的观念。
以前一直认为统计是门很无聊的学科，整天整理一些数据，没有什么实际的作用。
但是这几周每个周四的下午，听完老师讲解的知识，小组成员们聚在一起，分配任务，每个成员认真收集、整理、分析数据，课上课下认真的讨论、总结，才真正发现了统计学的乐趣和意义。
小组成员们从各种渠道收集来数据，先在excel中把数据分类、汇总，然后利用老师讲解的各种分析方法，把看似杂乱的数据通过软件的功能变成一条条有逻辑的论据，最后再把一条条论据在word中陈列出来，加上自己的理解、分析和判断，最终完成整理和预测。
这个过程中小组成员们的讨论是最有趣的，每个人的看法、观点不同，于是从各个方面来处理数据，最后竟然成为了更全面的分析。
这个过程同样锻炼了我们团队合作的能力，而且这个小组是我们新组的，也加深了组员们的互相了解和默契程度。
现在看着我们小组做出来的几次作业，真的想不到这么有条理、专业的分析竟然是我们做出来的，还真是很有成就感啊。
当大量的数据充斥在我们的周围，如果不采用合适的方法去加以整理分析，那数据就只能是一种意识空间的浪费，更不用提以此来拉动经济发展和社会进步了。
正确地对待统计学的学习，用理性分析来指导我们的生活，相信在大数据的背景下，你我都将不是数据的负载者，而是价值的创造人。
统计与统计分析实验指导书
统计与统计分析实验指导书统计与统计分析实验指导书【试验⽬的】通过实验教学，使学⽣验证并加深理解和巩固课堂教学内容，掌握常⽤统计分析⽅法在Excel和SPSS中的实现，更好的理解和掌握统计分析⽅法的应⽤原理、基本条件、实现步骤、结果的内涵等问题。
通过实验，使学⽣能够结合具体任务和条件对社会经济问题进⾏初步的调查研究，结合⾃⼰的专业，在定性分析基础上做好定量分析，提⾼学⽣的科研能⼒和解决实际问题的能⼒，以适应社会主义市场经济中各类问题的实证研究、科学决策和经济管理的需要。
【试验内容】Excel和SPSS中的统计分析功能，包括：1.数据的整理与显⽰，包括数据的排序与筛选、数据透视表与分类汇总、制作频数分布表和绘制各种统计图。
计算描述统计量，选择适合的描述统计量反映统计数据的集中和离中趋势。
2.SPSS的参数检验，包括单样本的T检验，两独⽴样本的T检验及配对样本的T检验。
3.SPSS的⽅差分析。
4.相关与回归分析，包括Excel及SPSS中相关系数的计算、⼀元线性回归的基本⽅法、同时了解各种检验指标的给出、线性拟合图的制作等问题。
【实验要求】1、按学校要求的试验报告格式打印。
2、⽤WORD⽂档输出，宋体，⼩四号。
实验⼀、数据的整理与描述性统计分析⼀、实验介绍统计分析⼯作是以通过实验或调查收集到数据为起点的，有了统计数据之后，⾸先要对获取的数据进⾏系统化、条理化地整理，以提取有⽤的信息。
我们如何能知道其中所包含的信息它们有哪些特点呢，要回答这样的问题，就要先粗略了解数据的基本特点，考虑到数据的代表值，数据的分散程度以及数据的分布形态就需要对数据进⾏整理，并以恰当的⽅式进⾏呈现。
⽅法之⼀就是统计分组，即根据被研究对象的特征和统计研究的⽬的，将所得数据进⾏适当的分组或分类。
统计分组最常⽤的⽅式就是编制数据次数分布，它可以是任何形式的数据分组或分类；通常⽤图表的形式呈现出来，即次数分布表和次数分布图。
⾯对数据可以通过基本的统计量来刻画数值结果，⽽通过次数分布表或次数分布图来直观地了解这些信息。
基于Python的航空航班数据分析与预测系统开发
基于Python的航空航班数据分析与预测系统开发航空业是一个信息密集型行业，航班数据的分析和预测对于航空公司的运营和决策至关重要。
随着Python在数据科学领域的流行，越来越多的航空公司开始采用Python来开发航空航班数据分析与预测系统。
本文将介绍基于Python的航空航班数据分析与预测系统的开发过程和关键技术。
1. 数据采集航空航班数据包括航班号、起降时间、机型、乘客数量、延误情况等信息。
这些数据可以从航空公司的数据库、航班信息网站或者第三方数据提供商处获取。
在系统开发之初，首先需要确定需要采集的数据类型和来源，编写Python脚本进行数据抓取和清洗。
2. 数据存储采集到的航班数据需要进行存储和管理，常见的方式包括使用关系型数据库（如MySQL、PostgreSQL）或者NoSQL数据库（如MongoDB）。
Python中有丰富的数据库操作库（如SQLAlchemy、pymongo），可以方便地实现数据存储和读取操作。
3. 数据分析在航空航班数据分析过程中，可以利用Python中强大的数据分析库（如Pandas、NumPy）进行数据处理和分析。
通过统计分析、可视化等手段，可以深入挖掘航班数据中隐藏的规律和趋势，为航空公司提供决策支持。
4. 预测模型建立基于历史航班数据，可以建立各种预测模型来预测未来航班的情况，如延误概率、乘客数量等。
常用的预测模型包括时间序列模型（如ARIMA）、机器学习模型（如随机森林、神经网络）等。
Python中有丰富的机器学习库（如Scikit-learn、TensorFlow），可以帮助我们构建和训练预测模型。
5. 系统开发在系统开发阶段，需要将数据采集、存储、分析和预测模型整合到一个系统中。
可以使用Python的Web框架（如Django、Flask）搭建一个Web应用，通过用户界面展示分析结果和预测信息。
同时，也可以将系统部署到云端服务器上，实现实时数据更新和在线预测功能。
数据分析与预测方法实践指导书
数据分析与预测方法实践指导书第1章数据分析概述 (3)1.1 数据分析的意义与价值 (3)1.2 数据分析的基本步骤 (4)1.3 数据分析的方法与工具 (4)第2章数据预处理 (5)2.1 数据清洗 (5)2.1.1 缺失值处理 (5)2.1.2 异常值处理 (5)2.1.3 重复值处理 (5)2.2 数据整合 (6)2.2.1 数据合并 (6)2.2.2 数据标准化 (6)2.2.3 数据一致性检查 (6)2.3 数据变换 (6)2.3.1 数据规范化 (6)2.3.2 数据离散化 (6)2.3.3 特征提取与选择 (6)2.4 数据规约 (6)2.4.1 数据降维 (7)2.4.2 数据压缩 (7)2.4.3 数据聚合 (7)第3章描述性统计分析 (7)3.1 频数分析与图表展示 (7)3.1.1 频数统计 (7)3.1.2 图表展示 (7)3.2 分布特性分析 (7)3.2.1 分布形态 (7)3.2.2 集中趋势 (7)3.2.3 离散程度 (8)3.3 关联性分析 (8)3.3.1 交叉表 (8)3.3.2 相关系数 (8)3.3.3 协方差矩阵 (8)3.4 异常值分析 (8)3.4.1 箱线图法 (8)3.4.2 基于规则的方法 (8)3.4.3 距离法 (8)3.4.4 统计模型法 (8)第4章假设检验与参数估计 (8)4.1 假设检验基本概念 (8)4.2 单样本检验 (9)4.4 参数估计 (9)第5章回归分析 (10)5.1 线性回归 (10)5.1.1 一元线性回归 (10)5.1.2 多元线性回归 (10)5.2 多元线性回归 (10)5.2.1 多元线性回归模型 (10)5.2.2 多元线性回归的假设检验 (10)5.2.3 应用实例 (10)5.3 逻辑回归 (10)5.3.1 逻辑回归模型 (10)5.3.2 模型评估与优化 (10)5.3.3 应用实例 (10)5.4 非线性回归 (11)5.4.1 非线性回归模型 (11)5.4.2 模型建立与参数估计 (11)5.4.3 应用实例 (11)第6章时间序列分析 (11)6.1 时间序列基本概念 (11)6.2 平稳性检验 (11)6.3 自相关与偏自相关分析 (11)6.4 时间序列预测方法 (12)第7章聚类分析 (12)7.1 聚类分析基本概念 (12)7.2 层次聚类法 (12)7.3 划分聚类法 (13)7.4 密度聚类法 (13)第8章分类与预测方法 (14)8.1 决策树 (14)8.1.1 基本原理 (14)8.1.2 特征选择 (14)8.1.3 决策树算法 (14)8.1.4 决策树剪枝 (14)8.2 随机森林 (14)8.2.1 基本原理 (14)8.2.2 随机森林算法 (14)8.2.3 超参数调优 (14)8.3 支持向量机 (14)8.3.1 基本原理 (15)8.3.2 核函数 (15)8.3.3 SVM算法 (15)8.4 神经网络 (15)8.4.1 基本原理 (15)8.4.3 神经网络算法 (15)8.4.4 神经网络优化方法 (15)第9章优化方法及其应用 (15)9.1 线性规划 (15)9.1.1 基本概念与理论 (15)9.1.2 线性规划的数学模型 (15)9.1.3 线性规划的求解方法 (16)9.2 非线性规划 (16)9.2.1 基本概念与理论 (16)9.2.2 非线性规划的数学模型 (16)9.2.3 非线性规划的求解方法 (16)9.3 整数规划 (16)9.3.1 基本概念与理论 (16)9.3.2 整数规划的数学模型 (16)9.3.3 整数规划的求解方法 (16)9.4 动态规划 (16)9.4.1 基本概念与理论 (16)9.4.2 动态规划的数学模型 (16)9.4.3 动态规划的求解方法 (17)第10章数据分析与预测在实际应用中的案例分析 (17)10.1 金融领域应用案例 (17)10.1.1 风险控制 (17)10.1.2 信用评估 (17)10.1.3 投资决策 (17)10.2 电商领域应用案例 (17)10.2.1 用户行为分析 (17)10.2.2 推荐系统 (17)10.2.3 库存管理 (18)10.3 医疗领域应用案例 (18)10.3.1 疾病预测 (18)10.3.2 药物研发 (18)10.3.3 医疗资源分配 (18)10.4 能源领域应用案例 (18)10.4.1 能源消耗预测 (18)10.4.2 电力负荷预测 (18)10.4.3 新能源利用 (18)第1章数据分析概述1.1 数据分析的意义与价值数据分析作为一种科学的方法论，在现代社会的各个领域具有极高的应用价值。
《统计预测与决策课程设计》指导书
《最优化方法课程设计》指导书一、课程设计目的统计预测与决策课程以介绍常见的统计预测方法理论为目的，为了能够加深学生对所学的统计方法知识的理解，开设统计预测与决策课程设计具有重要意义。
通过课程设计，学生不但可以通过所学的知识对统计方法进行深入的理论分析及理论创新，提高学生的理论水平；而且，学生还可以结合数学软件，如SAS，SPSS，MATLAB, Mathematica等进行程序设计，通过数值仿真更好地理解理论及特性；此外，学生还可以利用所学的统计理论对某些实际问题建立优化模型，提高学生的数学建模能力，为以后的工程实践打下基础。
二、课程设计要求1．完成论文一篇，字数8000字以上。
2．论文要求：（1） 240字以上的中英文摘要；（2）分章节写正文；（3）引用参考文献需在论文末注明；（4）可多个学生选同一个题目，但内容不可以雷同；（5）格式可参考附件。
3. 在2013-2014下学期结束前完成。
三、课程设计选题本次课程设计共提供17个具体的课题，每个课题选题人数不超过3人，除此外，学生还可以自拟题目，范围包括优化算法改进、优化算法建模与分析、优化算法的实际应用等。
学生选题时，通过随机抽签的方法选择17个课题之一，若某学生对所选课题不满意，再自拟题目。
同一个题目，多人选择时，不可以相互抄袭。
选题结果在17周末完成。
四、课程设计内容课程设计内容：一方面学生通过所学的知识对统计预测方法进行深入的理论分析及理论创新，提高学生的理论水平；另一方面，学生结合数学软件对统计方法进行程序设计，通过软件更好地理解和实现统计方法的应用；此外，学生还可以利用所学的统计理论对某些实际问题建立优化模型，提高学生的数学建模能力。
五．有关安排：（1）第17周到第19周的周二、周四晚19：3０－21：1０在6306安排答疑．２）第19周的周四起进行课程设计验收，具体安排另行通知．。
民航安全统计与分析(801页课件)
1. 分类数据（categorical data）
分类数据是对事物进行分类的结果，数据的主要特征是采用 文字、数字的代码和其他符号对事物进行简单的分类和分组。
2. 顺序数据（rank data）
顺序数据，也可称为等级数据，也是对事物进行分类的结果， 只是这些分类在语义上表现出明显的等级或顺序关系
3. 数值型数据（metric data）
随机变量所取得的值，称为观测值。一个随机变量可以有 许多个观测值。
分类变量 顺序变量 数值型变量
统计工具
统计计算工具是我们完成统计分析的必要条件，算 盘、计算器、计算机这些工具为我们完成大量的数据处 理立下的汗马功劳。
使用计算机时，会涉及统计软件的选择问题，目前 常 用 统 计 分 析 软 件 有 ： SAS 、 SPSS 、 STATISTICA 、 MINITAB等等，每个统计分析软件都有各自的组织数据 的方式以及分析界面，但不论何种软件，在WINDOWS 占统治地位的今天，电子表格的数据组织形式必然成为 主流。
本教材使用Office组件中Excel作为数据处理的主要工具。
Excel实现数据处理的主要途径
我们使用Excel处理数据主要涉及两方面：一是 Excel的公式与函数，二是Excel的数据分析工具。
公式和函数是Excel工作表的核心，公式是连续的一 组数据和运算符组成的序列，就象手工或计算器做运算 那样工作；函数只要我们输入相应的参数，就会自动地 计算出所需要的函数值。Excel有灵活多变的公式和丰富 多彩的函数。
古典统计学时期--“政治算术学派” 统计学产生标志：17世纪中期，英国威廉·配第的著作《政治 算数》的问世是统计学产生的标志。
威廉·配第（1623-1687年）（英国） ，他的代表作是《政治 算术》（1671年写出，1690年正式出版）。在这本书里，他 用数字、重量和尺度来分析英国、法国、荷兰三国的国情国 力，提出了英国社会经济发展的方向。 另一“政治算术学派”创始人：约翰·格郎特（1620-1674年） （英国），他的代表作是《对死亡率公报的自然观察和政治 观察》。他对伦敦的出生率、死亡率、性别比和人口发展趋 势，作了分类计算和预测，证明瘟疫对当时的伦敦没有根本 的威胁。
统计学上机实验报告
福建工程学院实习报告专业国际经济与贸易班级国贸1002座号3100509209姓名蔡小强日期2012年4月20日《统计学》实验一一、实验名称：数据的图表处理二、实验日期：2012年03月27日三、实验地点：经济管理系实验室四、实验目的和要求目的：培养学生处理数据的基本能力。
通过本实验，熟练掌握利用Excel，完成对数据进行输入、定义、数据的分类与整理。
要求：就本专业相关问题收集一定数量的数据（ 30），利用EXCEL进行如下操作：1.进行数据排序2.进行数据分组3.制作频数分布图、直方图和帕累托图，并进行简要解释4. 制作饼图和雷达图，并进行简要解释五、实验仪器、设备和材料：个人电脑（人/台），EXCEL 软件六、实验过程（一）问题与数据下面是一种金属零件重量的误差数据单位：g27.3 67.9 74.1 55.6 32.5表1-1（二）实验步骤1、将上表数据复制到EXCEL中；2、将上述数据调整成一列的形式；3、选择“数据-排序“得到由小到大的一列数据。
4、选择“插入-函数（fx）-数学与三角函数-LOG10”图1-1计算lg50/lg2=5.64,从而确定组数为K=1+ lg100/lg2=6.64 这里为了方便取为10组；确定组距为：（max-min）/K=(87.8-19.1)/10=6.87 取为7；5、确定接受界限为 24.0 31.0 38.0 45.0 52.0 59.0 66.0 73.0 80.0 87.0 分别键入EXCEL 表格中，形成一列接受区域；6、选“工具——数据分析——直方图”得到如下频数分布和直方图金属零件重量误差的频数分布表1-2金属零件重量误差的直方图图1-27、将其他这行删除，将表格调整为：表1-38、选择“插入——图表——柱图——子图标类型1”,在数据区域选入接收与频率两列，在图表标题中输入频率。
做出的图形如下图所示：图1-39、双击上述直方图的任一根柱子，将分类间距改为0，得到新的图.图1-410、选择“插入——图表——饼图”，得到金属零件重量的误差饼图：图1-511、选择“插入——图表——雷达图”，得到金属零件重量的误差雷达图图1-6（三）实验结果分析：从以上直方图可以发现，金属零件的重量误差大致呈对称分布，其中54.0—60.0出现的频次最多，从饼图和雷达图也能够比较清晰地看出这样的结果。
统计学专业《毕业实习》指导书青岛理工大学
统计学专业《毕业实习》指导书青岛理工大学第一篇：统计学专业《毕业实习》指导书青岛理工大学统计学专业《毕业实习》指导书一、实习目的与要求（一）实习目的统计学科属于经济应用类科学，在培养本专业学生时，应注重理论联系实际，提高学生的综合素质。
这就要求在教学中增加实践环节，加大实践性课程的比例，让学生在实践中运用知识，缩短理论知识与实际操作的距离。
在实践中既培养出学生的实际动手能力，同时又使课本上理论滞后性的问题得到有效解决。
统计学专业《毕业实习》目的是引导学生运用专业理论，增强对社会、国情和所学专业的认识看法，培养学生综合运用所学知识发现问题、分析问题和解决问题的实际动手能力和创新能力，强化实际工作的知识技能训练，加强学生的社会调查能力、口头表达能力、组织协调能力、文书写作能力和科研能力；培养学生的敬业、创业和合作精神，增强劳动观念，使学生尽可能地将本次实习与今后的就业工作紧密结合起来，为毕业后顺利投身工作岗位并融入社会作好准备。
（二）实习要求1、要求学生必须高度重视毕业实习，在实习指导教师的指导下，掌握必要的实习方法，按质按量完成实习任务，并认真做好实习日记和实习总结。
2、服从学院和实习单位的安排（有能力自己安排实习单位的可自己联系）。
自觉遵守学校和实习单位制定的各项规章制度，特别是安全规定、劳动纪律和保密制度。
敬业爱岗，勤学好问，刻苦钻研。
3、因病、因事不能参加实习者，要有医院证明和书面陈述报告，向指导教师和学院办理请假手续，同意以后方可准假。
实习期间请假，应经指导教师同意，未经批准，不得擅离实习单位，否则按无故缺课处理。
二、实习内容（一）到各级政府统计部门熟悉相关科室工作。
首先了解政府统计部门的各项规章制度，明确政府统计的基本职能，熟悉政府部门综合统计的报表体系、抱送程序、指标内容、统计核算方法。
（二）到各企业单位统计部门熟悉企业统计的操作过程。
到各企业单位了解学习基层统计工作的日常工作流程，熟悉统计分析方法在企业生产管理中的应用。
预测与决策实验报告样本
实验报告课程名称：预测与决策学院：交通运输系专业：物流工程班级：学生姓名：学号：指导教师：====2012 /2013学年第二学期====目录实验大纲 (1)实验一回归分析 (3)实验二曲线趋势外推(一) (4)实验三曲线趋势外推(二) (5)实验四时序平滑预测(一) (6)实验五时序平滑预测(二) (7)实验六同期平均法季节时序数据预测 (8)实验大纲（交通运输工程专业本科2008级学生）1.实验目的使学生通过本课程实验教学，加深理解和巩固所学理论知识；结合专业背景，学会收集或调查行业统计数据；切实掌握各种统计分析方法在统计软件SPSS中的实现，并能正确解释SPSS的运行结果。
2.实验内容在实验过程中，充分考虑到学生的自学能力和创新能力，安排命题开放式的实验内容给学生完成。
共计十个实验项目如下表，实验题目见任务书。
序号实验内容1 实验一回归分析2 实验二曲线趋势外推(一)3 实验三曲线趋势外推(二)4 实验四时序平滑预测(一)5 实验五时序平滑预测(二)6 实验六同期平均法3.实验教材或实验指导书1.罗应婷等主编，SPSS统计分析从基础到实践.北京：电子工业出版社，2007年6月；2. 章文波陈红艳编著.《实用数据统计分析及SPSS12.0应用》.人民出版社，2006年；3.张文彤.SPSS.11.0统计分析教程.(高级篇)，北京希望电子出版社.2002年6月；4.郝黎仁等.SPSS实用统计分析.中国水利水电出版社.2003年1月。
4.实验有关事项实验时间：见课程表；实验地点：学校机房；纪律要求：成果提交：要求独立完成，八个实验项目按指定格式提交成一个最终实验报告，每人提交1份打印的实验报告（A4）及电子文档；打印稿统一交班长汇总并转交任课老师；电子文档以学号后四位+姓名为附件名发至邮箱：33896822@；5.实验报告格式实验报告按以下内容装订：封面、实验大纲、目录、实验一～实验八、成绩评定册。
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中国民航大学经济与管理学院
民航统计与预测实训
指导书
航空运输经济与管理实验中心
2014年10月制
第1章实训准备
1.1实训条件
1．实验用计算机（实验室公用或自备笔记本）
2．软件安装要求
●Microsoft Excel 2007以上版本完整安装
●SPSS16.0以上版本
3．资料准备——BB平台-“商务统计与预测”课程-内容区
1)中国民用航空统计管理办法。
注意Word版有全部的统计报表格式及指
标介绍。
统计资料的收集之案例。
2)中国民航发展统计公报。
描述统计分析之案例。
3)中国民航不安全事件统计分析报告。
专项统计资料收集及分析之案例。
4)各机场历年的业务量数据，已更新至2013年。
机场业务量分析基础数
据之一。
5)张永莉等，航空运输市场调查与预测，中国民航大学讲义，2009年。
1.2实训要求
1．软硬件条件及资料准备
2．知识准备
●先修完成商务统计与预测课程，掌握统计学基础知识，掌握统计分
析与预测方法。
●了解民航统计管理办法和主要民航统计报表，掌握主要民航统计指标。
3．技能准备
●熟练使用EXCEL软件
能够初步使用SPSS软件
4．组成学习小组
第2章实训任务要求
2.1实训任务
2.1.1 实训任务一
本任务为个人任务。
寻找一个自己感兴趣的民航指标，明确指标含义。
说明这一指标的数据是如何收集，如何整理，最后得到指标值的。
收集这一指标的时间序列数据。
对这一指标的时间序列数据进行统计分析，寻找这一指标的发展规律。
2.1.2 实训任务二
本任务为小组任务。
以商务统计与预测课程所学知识为基础，在掌握常用民航统计指标、航空运输总周转量统计与预测的基础上，以学习小组为单位，选定某业务量在全国排前五十名的机场，进行该机场未来10年内的业务量预测，完成该机场业务量发展预测报告，并在班级报告小组的研究成果。
2.2实训具体内容、步骤、目的及进度要求
实训具体内容、步骤、目的及进度要求如下表所示。
要求各小组提前预习实训内容，在课堂上主要对完成实训内容过程中遇到的问题进行讨论。
若该学时内容在计划学时内没有完成，需要各小组利用课外时间，以保证整个任务的顺利进行。
实训具体内容、步骤、目的及进度要求
2.3实训成果及成绩评定
2.3.1 实训成果
1．个人任务一成果
2．小组以PPT形式汇报“某机场业务量发展报告”
3．小组Word形式的“某机场业务量发展报告”
2.3.2 成绩评定
课程考核采取个人考核和小组考核相结合，过程考核和成果考核相结合的考核形式。
过程考核中，第一项实验任务计划花4学时完成，第二项任务计划花12学时，2学时交流，并由各小组进行排序打分后综合确定过程成绩。
课程最后2学时根据交流修改并提交小组最终实训报告，成果考核成绩取决于报告质量。
总成绩由过程考核成绩和成果考核成绩组成。
（1）个人考核占总成绩的20%；
（2）小组任务完成过程考核占总成绩的30%；
（3）小组成果考核成绩占总成绩的50％。
第3章实训指导
3.1实训步骤及各步骤提示
总提示：在完成各步骤任务的过程中，小组中就应该有人负责记录整理小组的工作，记录小组完成任务的思路、过程、方法以及阶段性成果。
整个记录可以作为最终小组报告的基础。
3.1.1 机场业务量数据的收集
1、选定机场
2、机场业务量发展现状数据收集
3、机场业务量影响因素分析
4、机场业务量影响因素数据资料收集
提示：
1、机场业务量数据是指机场旅客吞吐量、货邮吞吐量、飞机起降架次
2、影响机场业务量的因素很多，请结合机场所覆盖区域的运输需求和运
输供给以及影响运输需求和供给的社会经济等可能的影响因素进行
分析。
这些影响因素有些可能可以定量分析，有些可能只能进行定性
分析。
可以参考“航空运输市场调查与预测”讲义。
3、影响因素数据资料的可以在中国国家统计局网站或各地政府网站收
集。
3.1.2 机场业务量相关数据的描述统计分析
1、机场业务量数据的时间序列散点图分析；
2、分析散点图，分析机场业务量数据发展变化规律以及发生变化的可能原
因；
3、机场业务量和影响因素数据的散点图分析
4、机场业务量和影响因素数据的相关分析
提示：
1、可以使用Excel软件或者SPSS软件画出时间序列散点图；
2、使用时间序列分析方法分析机场业务量数据发展变化规律；
3、结合前面的机场业务量可能影响因素的定性分析，使用可以量化的影响
因素的数据和机场业务量数据进行相关分析。
可以使用Excel软件或者SPSS软件中的散点图和相关系数工具进行分析。
3.1.3 机场业务量的时间序列预测
1、机场业务量时间序列预测的假设
2、机场业务量的平滑预测方法
3、机场业务量的趋势方程拟合预测法
4、机场业务量时间序列预测结果评价
提示：
1、时间序列预测法的基本假设是：环境没有发生大的改变，过去的规律会
延续到未来。
2、根据机场业务量时间序列的变化模式选择合适的时间序列预测方法。
3、预测误差的评价指标有平均误差，平均绝对误差、均方误差和均方根误
差。
请根据不同方法的预测误差进行各方法预测结果的评价。
4、建议使用EXCEL完成相关计算。
3.1.4 机场业务量的回归分析预测
1、机场业务量和影响因素的相关分析
2、机场业务量和影响因素的回归分析
3、机场业务量的回归模型的选择
4、机场业务量的回归分析预测
提示：
1、根据前面相关分析的结果，选择和机场业务量密切相关的因素进行回归
分析；
2、回归分析模型的形式根据散点图和相关分析结果进行选择。
3、使用EXCEL回归分析工具进行回归分析运算。
4、使用回归模型的统计检验方法及经济意义的检验对模型进行判断和评价
选择。
5、回归分析预测中自变量的预测可以使用各地经济发展规划的结果。
3.1.5 机场业务量定量预测结果评价
1、机场业务量时间序列预测结果及其评价
2、机场业务量回归分析预测结果及其评价
3、两种定量预测方法的比较及分析
4、影响机场业务量的其他非定量因素的影响分析
提示：
1、可以考虑使用历史数据的事后预测对各预测模型的预测效果进行评价。
也就是说，用远期的历史数据预测近期的历史数据，可以更准确评价模型的预测效果。
2、定量预测仅考虑了可以定量的因素，还有无法定量的其他定性影响因素
没有考虑；过去的规律能否持续到未来也需要进一步考虑；
3、预测误差产生的原因有哪些？能否改进。
4、其他非定量因素的影响是正面影响还是负面影响？影响的程度可能有多
大？如何进行分析？
3.1.6 机场业务量最终预测结果的确定
1、影响机场业务量的其他非定量因素的影响分析
2、小组结合所有分析确定机场业务量的预测结果
提示：
1、应用定性预测方法和定量方法相结合，确定预测结果。
2、使用份额法如何进行预测呢？参考“航空运输市场调查与预测”讲义。
3.1.7 实验项目成果汇报
1、小组对选定业务量预测项目进行汇报
2、其他小组对汇报小组的汇报进行排序打分
提示：
1、小组汇报时间不超过10分钟，2分钟答辩。
每组12分钟。
2、在汇报小组汇报时，其他小组至少对汇报小组提一个问题。
并写在记录
纸上。
汇报小组需要回答这些问题中的1到2个。
3、各小组对所有小组的汇报进行排序，包括自己的小组。
各小组的排序也
写在记录纸上，并在全部汇报完之后提交。
4、汇报完成后，根据各小组提的问题以及对其他小组的学习和交流，修订
完善自己小组的报告。
3.2实训报告Word版格式要求
3.2.1 实训报告“封面”包含内容：
1.题目：
2.完成人：
3.收集了哪些相关资料？资料来源
4.使用了哪些分析方法？
5.得到了哪些结论？
6.其他要说明的问题
3.2.2 “某机场业务量发展报告”工作情况说明作为报告第二页
某机场业务量发展报告工作情况说明
3.2.3 实训报告从第三页开始
3.2.4 实训后记
请小组中的每个人写一份不少于500字的实训后记，记录你在民航统计与预测实训任务完成过程中的经验教训和体会。
第4章SPSS软件使用指导略。