数据分析课程设计
数据分析全课程设计
数据分析全课程设计一、课程目标知识目标：1. 学生能够理解数据分析的基本概念，掌握数据收集、整理、描述和分析的基本方法。
2. 学生能够运用统计图表、平均数、中位数、众数等描述数据，并解释其意义。
3. 学生能够运用概率知识，进行事件预测和分析。
技能目标：1. 学生能够运用信息技术手段，进行数据的收集、整理和分析。
2. 学生能够运用所学知识，解决实际问题，并形成数据分析报告。
3. 学生能够通过小组合作，进行数据探究活动，提高沟通和协作能力。
情感态度价值观目标：1. 学生能够认识到数据分析在生活中的广泛应用，增强数据意识。
2. 学生能够通过数据分析，培养逻辑思维和批判性思维能力。
3. 学生能够关注社会问题，运用数据分析为社会发展提供有益建议。
课程性质：本课程为实践性较强的学科课程，结合学生生活实际，培养学生数据分析能力。
学生特点：六年级学生具有一定的数学基础和信息技术能力，对新鲜事物充满好奇，善于合作与探究。
教学要求：注重理论与实践相结合，以学生为主体，教师为主导，培养学生主动探究、合作学习的习惯。
将课程目标分解为具体学习成果，便于教学设计和评估。
二、教学内容1. 数据收集与整理：介绍数据收集的方法，如问卷调查、网络搜索等；讲解数据整理的步骤，如清洗、分类、编码等。
- 教材章节：第一章 数据与信息2. 描述统计学：讲解平均数、中位数、众数的计算方法及应用；介绍频数、频率、概率等概念。
- 教材章节：第二章 统计图表3. 数据分析方法：讲解图表分析法、比较分析法、交叉分析法等，并结合实际案例进行分析。
- 教材章节：第三章 数据分析4. 概率与应用：介绍概率的基本概念，讲解如何运用概率知识进行事件预测和分析。
- 教材章节：第四章 概率与统计5. 数据可视化：教授如何运用信息技术手段，如Excel、Python等，制作统计图表和数据可视化。
- 教材章节：第五章 数据可视化6. 数据分析综合实践：结合实际问题，指导学生进行数据收集、整理、分析，形成数据分析报告。
关于数据分析的课程设计
关于数据分析的课程设计一、教学目标本课程的数据分析教学目标旨在让学生掌握数据分析的基本概念、方法和应用，培养学生运用数据分析解决实际问题的能力。
具体目标如下：1.知识目标：•了解数据分析的基本概念、方法和意义。
•掌握描述性统计和推断性统计的基本原理和方法。
•学习常见数据分析方法，如数据清洗、数据可视化、回归分析等。
•了解数据分析在各领域的应用。
2.技能目标：•能够运用统计软件进行数据分析。
•能够独立完成数据分析项目的全过程，包括数据收集、整理、分析和解释。
•能够运用数据分析方法解决实际问题，如商业决策、社会科学研究等。
3.情感态度价值观目标：•培养学生的数据素养，使其认识到数据分析在现代社会的重要性。
•培养学生独立思考、合作交流和批判性思维的能力。
•培养学生对数据分析的兴趣，激发其在实际应用中探索创新的欲望。
二、教学内容本课程的教学内容主要包括以下几个部分：1.数据分析基本概念与方法：介绍数据分析的定义、目的和意义，学习描述性统计和推断性统计的基本方法。
2.数据处理与清洗：学习数据处理的基本技巧，包括数据清洗、数据转换和数据整合。
3.数据可视化：学习数据可视化的基本方法，如条形图、折线图、散点图等，以及数据可视化软件的使用。
4.数据分析方法：学习常见数据分析方法，如线性回归、逻辑回归、时间序列分析等，并掌握其应用场景。
5.数据分析项目实践：通过实际案例，让学生独立完成数据分析项目的全过程，培养学生的实际操作能力。
三、教学方法为了提高数据分析课程的教学效果，我们将采用以下教学方法：1.讲授法：教师讲解数据分析的基本概念、原理和方法，为学生提供扎实的理论基础。
2.案例分析法：通过分析实际案例，让学生了解数据分析在实际应用中的价值，提高学生的实践能力。
3.实验法：让学生动手操作，实际操作数据分析软件，培养学生的实际操作能力。
4.小组讨论法：鼓励学生分组讨论，培养学生的合作精神和批判性思维。
四、教学资源为了支持数据分析课程的教学，我们将准备以下教学资源：1.教材：选用权威、实用的数据分析教材，为学生提供系统的学习资料。
多维数据分析课程设计
多维数据分析课程设计一、教学目标本课程的教学目标是使学生掌握多维数据分析的基本概念、方法和技巧，培养学生运用数据分析解决实际问题的能力。
具体目标如下：1.知识目标：（1）了解多维数据分析的基本概念和常用方法。
（2）掌握数据分析的基本步骤，包括数据收集、数据清洗、数据分析和数据可视化。
（3）熟悉常见的数据分析软件和工具，如Excel、SPSS、Python等。
2.技能目标：（1）能够运用所学知识对实际问题进行数据分析。
（2）具备独立操作和使用数据分析软件和工具的能力。
（3）能够撰写简洁、有条理的数据分析报告。
3.情感态度价值观目标：（1）培养学生对数据分析的兴趣和热情，提高学生主动学习的积极性。
（2）培养学生团队协作、沟通交流的能力。
（3）培养学生遵循数据分析伦理，尊重数据、客观分析问题的意识。
二、教学内容本课程的教学内容主要包括多维数据分析的基本概念、方法和技巧。
具体安排如下：1.第一章：数据分析导论（1）数据分析的基本概念。
（2）数据分析的基本步骤。
（3）数据分析的应用领域。
2.第二章：数据收集与清洗（1）数据收集的方法和技巧。
（2）数据清洗的基本方法。
（3）数据整理与储存。
3.第三章：数据分析方法（1）描述性统计分析。
（2）推断性统计分析。
（3）多元统计分析。
4.第四章：数据可视化与报告撰写（1）数据可视化的基本方法。
（2）数据报告的撰写技巧。
5.第五章：数据分析软件与工具（1）Excel数据分析。
（2）SPSS数据分析。
（3）Python数据分析。
三、教学方法本课程采用多种教学方法，以激发学生的学习兴趣和主动性。
具体方法如下：1.讲授法：教师讲解基本概念、方法和技巧，引导学生掌握数据分析的核心知识。
2.案例分析法：分析实际案例，让学生学会将理论知识运用到实际问题中。
3.实验法：让学生动手操作数据分析软件和工具，提高学生的实际操作能力。
4.讨论法：分组讨论，培养学生团队协作和沟通交流的能力。
数据分析课程设计csdn
数据分析课程设计csdn一、课程目标知识目标：1. 让学生掌握数据分析的基本概念，理解数据的特点、分类及处理方法。
2. 使学生了解常用的数据分析工具，如Excel、Python等，并学会运用这些工具进行数据处理和分析。
3. 帮助学生掌握数据可视化方法，能够通过图表直观地展示数据，发现数据背后的规律。
技能目标：1. 培养学生运用数据分析工具处理实际问题的能力，包括数据清洗、数据分析、数据可视化等。
2. 提高学生运用逻辑思维和批判性思维分析问题的能力，能够从数据中提炼有价值的信息。
情感态度价值观目标：1. 培养学生对数据分析的兴趣，激发他们主动探索数据背后的故事。
2. 培养学生的团队协作意识，让他们在合作中学会分享、交流和共同解决问题。
3. 培养学生具备良好的数据伦理素养，尊重数据隐私，遵循数据使用的法律法规。
课程性质：本课程为实践性课程，以数据分析的实际应用为主线，结合课本知识，培养学生的数据分析能力和实际操作技能。
学生特点：学生具备一定的计算机操作基础，对数据分析有一定了解，但尚不熟练。
学生具有较强的求知欲和动手能力，喜欢探索新事物。
教学要求：结合课本内容，注重实践操作，以案例教学为主，引导学生掌握数据分析的基本方法和技巧。
在教学过程中，关注学生的个体差异，提供个性化指导，确保课程目标的达成。
通过课程学习，使学生能够独立完成数据分析项目，提高解决实际问题的能力。
二、教学内容1. 数据分析基本概念：数据类型、数据来源、数据质量。
2. 数据处理方法：数据清洗、数据整合、数据转换。
- 教材章节：第一章 数据分析概述，第三节 数据处理方法。
3. 数据分析方法：描述性分析、推断性分析、预测性分析。
- 教材章节：第二章 数据分析方法，第一节 描述性分析，第二节 推断性分析，第三节 预测性分析。
4. 数据可视化：图表类型、图表设计、数据可视化工具。
- 教材章节：第三章 数据可视化，第一节 图表类型与设计，第二节 数据可视化工具。
Python数据分析期末课程设计
Python数据分析期末课程设计一、课程目标知识目标：1. 学生能掌握Python数据分析的基本概念和流程。
2. 学生能理解并运用数据分析中的数据预处理、探索性数据分析、统计推断等方法。
3. 学生能掌握使用Python中的Pandas、NumPy等库进行数据处理和分析的技巧。
4. 学生能解释数据分析结果，并从中提取有价值的信息。
技能目标：1. 学生能独立运用Python进行数据清洗、整理和转换。
2. 学生能运用合适的统计图表和可视化工具展示数据分析结果。
3. 学生能运用Python进行基本的统计分析和预测模型的建立。
4. 学生能撰写数据分析报告，清晰表达分析过程和结论。
情感态度价值观目标：1. 学生培养对数据分析的兴趣和热情，提高解决问题的能力。
2. 学生养成科学严谨的数据分析态度，注重数据的真实性和客观性。
3. 学生培养合作意识，学会在团队中发挥个人优势，共同完成数据分析任务。
4. 学生树立正确的数据伦理观念，遵循数据保密和隐私保护原则。
本课程针对高年级学生，结合Python数据分析的学科特点，旨在提高学生的数据分析能力和实际应用能力。
课程设计注重理论与实践相结合，鼓励学生主动探索、动手实践，培养独立思考和解决问题的能力。
通过本课程的学习，使学生具备运用Python进行数据分析的基本技能，为未来的学习和工作打下坚实基础。
二、教学内容1. 数据分析基本概念：数据类型、数据来源、数据质量。
2. Python基础：Python语法、数据类型、控制结构、函数与模块。
3. 数据预处理：数据导入导出、数据清洗、数据转换、数据合并。
- 教材章节：第3章 数据预处理4. 探索性数据分析：描述性统计、数据可视化、异常值检测。
- 教材章节：第4章 探索性数据分析5. 统计分析与预测：概率分布、假设检验、回归分析、时间序列分析。
- 教材章节：第5章 统计分析与预测6. 数据可视化：图表类型、可视化工具（如Matplotlib、Seaborn）。
数据分析方面的课程设计
数据分析方面的课程设计一、课程目标知识目标：1. 学生能够理解数据分析的基本概念，掌握数据收集、整理、描述和解释的基本方法。
2. 学生能够运用图表、统计量等工具，对数据进行有效分析和解释，并得出合理的结论。
3. 学生能够理解数据之间的关系，掌握简单概率的计算和应用。
技能目标：1. 学生能够运用信息技术工具（如电子表格软件）进行数据处理和分析。
2. 学生能够运用批判性思维，对数据分析结果进行评价和质疑，提出改进意见。
3. 学生能够运用所学知识解决实际问题，形成数据分析报告。
情感态度价值观目标：1. 学生能够认识到数据分析在生活中的重要性，培养对数据的敏感性和好奇心。
2. 学生在数据分析过程中，能够尊重事实，遵循逻辑，形成客观、严谨的科学态度。
3. 学生能够主动参与团队合作，与他人分享观点，倾听他人意见，培养合作精神。
课程性质：本课程为学科拓展课程，旨在提高学生的数据素养，培养学生的分析能力、创新意识和实践能力。
学生特点：六年级学生具有一定的数学基础，对新鲜事物充满好奇心，具备一定的信息技术素养，但独立思考和分析问题的能力尚需培养。
教学要求：注重理论与实践相结合，关注学生的个体差异，激发学生的兴趣和参与度，提高学生的数据分析能力。
在教学过程中，将课程目标分解为具体的学习成果，便于教学设计和评估。
二、教学内容本课程依据课程目标，结合教材内容，制定以下教学内容：1. 数据收集与整理：介绍数据收集的方法和注意事项，学会整理数据并进行分类。
- 教材章节：第二章 数据的收集与整理- 内容：问卷调查、实验观察、访谈等数据收集方法；数据的分类、排序、筛选等整理方法。
2. 数据描述与解释：运用图表和统计量对数据进行描述，学会解释数据背后的信息。
- 教材章节：第三章 数据的描述与解释- 内容：条形图、折线图、饼图等图表的制作与应用；平均数、中位数、众数等统计量的计算与意义。
3. 数据分析与应用：运用数据分析方法解决实际问题，培养学生分析问题的能力。
各种数据分析课程设计
各种数据分析课程设计一、课程目标知识目标：1. 理解数据分析的基本概念，掌握数据收集、整理、描述、分析的基本方法；2. 能够运用统计图表、平均数、中位数、众数等描述数据，解释数据的集中趋势和离散程度；3. 了解概率的基本原理，运用概率知识进行数据分析。
技能目标：1. 培养学生运用信息技术进行数据处理的能力，熟练使用相关软件和工具进行分析；2. 培养学生运用数据分析方法解决实际问题的能力，提高问题解决和决策的能力；3. 培养学生团队协作、沟通表达的能力，能够就数据分析结果进行有效展示和交流。
情感态度价值观目标：1. 培养学生对数据分析的兴趣，激发学生学习数学和运用数学的内在动力；2. 培养学生认真、严谨的学习态度，养成细致观察、善于思考的良好习惯；3. 培养学生面对问题敢于挑战、勇于探索的精神，形成正确的价值观和积极的人生态度。
课程性质：本课程为实践性较强的学科，结合数学、信息技术等多学科知识，旨在培养学生数据分析的综合能力。
学生特点：学生处于具备一定数学基础和信息技术能力的年级，对新鲜事物充满好奇，有较强的动手操作能力和求知欲。
教学要求：注重理论知识与实践操作的相结合，关注学生的个体差异，提高学生的参与度和积极性，培养具备创新精神和实践能力的优秀学生。
通过本课程的学习，使学生能够达到上述具体的学习成果，为后续的教学设计和评估提供明确依据。
二、教学内容1. 数据收集与整理：介绍数据来源、数据类型和数据收集方法；学习数据整理的基本技巧，如数据清洗、分类和排序。
- 教材章节：第一章 数据与统计2. 数据描述与分析：运用图表、平均数、中位数、众数等描述数据特征；探讨数据的分布、波动和异常值。
- 教材章节：第二章 统计图表与数据分析3. 概率与统计推断：介绍概率的基本原理，运用概率知识进行事件预测；学习统计推断方法，如估计和假设检验。
- 教材章节：第三章 概率与统计推断4. 数据分析应用：结合实际案例，运用所学知识解决实际问题，提高学生的问题解决和决策能力。
数据分析培训课程设计
数据分析培训课程设计一、课程目标本课程旨在帮助学员掌握数据分析的基本理论和方法，能够运用数据分析工具解决实际问题，具备独立进行数据分析项目的能力。
具体目标包括：1、掌握数据分析的基本概念和流程，了解数据收集、整理、清洗、分析和可视化的方法。
2、熟练掌握至少一种数据分析工具，如Excel、Python 或R 语言。
3、能够运用数据分析方法进行数据描述性统计分析、相关性分析、假设检验等。
4、学会构建数据模型，进行预测和分类分析。
5、培养数据思维和解决问题的能力，能够从数据中提取有价值的信息，并为决策提供支持。
二、课程内容1、数据分析基础数据分析的概念和作用数据类型和数据结构数据收集方法和途径数据质量评估和数据清洗2、数据分析工具Excel 数据分析功能数据排序、筛选和分组函数与公式的应用数据透视表和图表制作Python 数据分析基础Python 编程环境搭建数据类型和变量控制结构和循环Python 中的数据处理库（如 Pandas） R 语言数据分析简介R 语言的安装和基本操作数据读取和写入基本数据操作和函数3、数据描述性统计分析集中趋势度量（均值、中位数、众数）离散程度度量（方差、标准差、极差）数据分布形态（正态分布、偏态分布）数据可视化（柱状图、折线图、箱线图等）4、相关性分析和假设检验相关性分析的方法（皮尔逊相关系数、斯皮尔曼相关系数）假设检验的基本概念（原假设、备择假设、显著性水平） t 检验和方差分析卡方检验5、数据建模与预测线性回归模型模型原理和参数估计模型评估和诊断多元线性回归逻辑回归模型二分类和多分类逻辑回归模型评估指标决策树和随机森林决策树的构建和剪枝随机森林的原理和应用聚类分析KMeans 聚类算法层次聚类算法6、数据分析项目实战项目选题和数据收集数据预处理和分析模型构建和优化结果解读和报告撰写三、教学方法1、课堂讲授讲解数据分析的理论知识、方法和工具，通过案例分析帮助学员理解和掌握重点概念。
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目录摘要 (Ⅰ)1.引言 (1)2.因子分析法的基本思想和数学模型 (1)2.1因子分析的基本思想 (1)2.2因子分析的数学模型 (1)3.指标建立 (2)3.1人均生产总值 (2)3.2社会消费品零售总额 (2)3.3财政收入 (2)3.4城镇居民可支配收入 (2)3.5农民人均纯收入 (3)3.6职工平均工资 (3)4.案例分析 (3)4.1数据收集 (3)4.1数据处理 (4)5.总结 (8)6.附录 (9)6.1平均数、标准差、偏度、峰度等统计量 (9)6.2直方图 (10)7.个人学习小结 (11)8.参考文献 (12)摘要本文主要说明主因子分析在浙江省各城市综合经济实力评价方面的应用，并运用功能强大的数据分析软件SPSS，简化计算方法，通过输入各项数据，追后得出评价图表，来分析浙江省各市经济建设方面哪些因子更重要。
本文引用浙江省32个市县的6项指标，人均生产总值，人均社会消费品零售总额，人均财政收入，城镇居民人均可支配收入，农村居民人均纯收入，在岗职工工资。
通关SPSS来分析这些指标的数据，来评价各市的总和实力。
关键词：SPSS，因子分析法，综合经济实力,浙江省1.引言随着改革的开放，中国各省经济都在飞速的增长，浙江省的社会经济发展也取得了巨大的成就。
2012年，浙江深入贯彻落实科学发展观，面对严峻复杂的外部环境和困难挑战，全省经济在加快转型升级中实现平稳增长。
本文利用SPSS ，对2012年浙江省32个市县主要经济指标数据进行主成分分析。
2.因子分析法的基本思想和数学模型2.1因子分析的基本思想用少数几个抽象的因子，去描述多个指标或者（因素）之间的联系。
将相互直接关系比较密切的变量归为同一个类别之中没一类变量就变成一个因子。
因子分析是一直降维、简化数据的技术。
作为一种比较好的研究技术，因子分析有一下特点：（1）因子变量的数量远少于原有的指标变量的数量，因而对因子变量的分析能够减少分析中的工作量。
（2）因子变量不是对原始变量的取舍，而是根据原始变量的信息进行重新组构，它能够反映原有变量大部分的信息。
（3）因子变量之间不存在显著的线性相关关系，对变量的分析比较方便，但原始部分变量之间多存在较显著的相关关系。
（4）因子变量具有命名解释性，即该变量是对某些原始变量信息的综合和反映。
在保证数据信息丢失最少的原则下，对高维变量空间进行降维处理主成分分析）。
显然，在一个低维空间解释系统要比在高维系统容易的多。
当然因子分析也会有一些不便的地方，它只能做综合性的评价，同时对数据的数据量和成分也有一定要求。
而且需要先进行KOM 检测数据是否适合作因子分析法。
2.2因子分析的数学模型假设对n 例样品观测了p 个指标，即1X ，2X ，…，pX ，得到观测数据。
我们的任务就是从一组观测数据出发，通过分析各指标1X ，2X ，…，pX 之间的相关性，找出支配作用的潜在因子，使得这些因子可以解释各个指标之间的相关性。
则因子分析的数学模型如下：112121111e F a F a F a X m m ++++= 222221212e F a F a F a X m m ++++=p m pm p p p e F a F a F a X ++++= 2211矩阵形式表示为：=X+AFeF：因子变量；A：因子载荷阵；a：因子载荷；pme：特殊因子。
3.指标建立3.1人均生产总值人均生产总值，也称作“人均GDP”，常作为发展经济学中衡量经济发展状况的指标，是重要的宏观经济指标之一，它是人们了解和把握一个国家或地区的宏观经济运行状况的有效工具。
计算方法为：人均国内生产总值= 总产出（即GDP总额，社会产品和服务的产出总额）/ 总人口。
3.2社会消费品零售总额批发和零售业、住宿和餐饮业以及其他行业直接售给城乡居民和社会集团的社会消费品零售总额消费品零售额。
它可以反映一定时期内人民物质文化生活水平的提高情况，反映社会商品购买力的实现程度，以及零售市场的规模状况。
社会消费品零售总额由社会商品供给和有支付能力的商品需求的规模所决定，是研究居民生活水平、社会零售商品购买力、社会生产、货币流通和物价的发展变化趋势的重要资料。
3.3财政收入财政收入，是指政府为履行其职能、实施公共政策和提供公共物品与服务需要而筹集的一切资金的总和。
财政收入表现为政府部门在一定时期内（一般为一个财政年度）所取得的货币收入。
财政收入是衡量一国政府财力的重要指标，政府在社会经济活动中提供公共物品和服务的范围和数量，在很大程度上决定于财政收入的充裕状况。
3.4城镇居民可支配收入居民可支配收入是指居民能够自由支配的收入。
就是从居民家庭总收入中扣除了缴纳给国家的各项税费，扣除了缴纳的各项社会保险，比如医疗保险、养老保险、失业保险等余下的收入。
可支配收入是指这一个家庭所有人员、所有人通过各个渠道得到的，比如丈夫、妻子、孩子他们通过各个渠道得到扣掉规定的税费和缴纳的社会保障以后得到的的所有收入。
3.5农民人均纯收入农民人均纯收入，指农村住户当年从各个来源得到的总收入相应地扣除所发生的费用后的收入总和。
纯收入主要用于再生产投入和当年生活消费支出，也可用于储蓄和各种非义务性支出。
“农民人均纯收入”按人口平均的纯收入水平，反映的是一个地区或一个农户农村居民的平均收入水平。
反映的是一个国家或地区农村居民收入的平均水平。
3.6职工平均工资职工平均工资指企业、事业、机关单位的职工在一定时期内平均每人所得的货币工资额。
它表明一定时期职工工资收入的高低程度，是反映职工工资水平的主要指标。
4.案例分析4.1数据收集通过浙江统计信息网查找2012年统计年鉴就可以查阅到2012年浙江省各市的国民生活经济主要指标。
并通过网络上的浙江日报等报刊收集相关数据。
收集到的数据整理成表1：表格各列依次为年末总人口(万人) ，人均生产总值(元)，人均社会消费品零售总额(元)，人均财政收入（元），城镇居民人均可支配收入(元)，农村居民人均纯收入(元)，在岗职工工资(元)。
表14.1数据处理把表1数据导入SPSS中，在分析菜单的降维中选择因子分析；软件输出以下内容:（1）该表格给出的是6个原始变量的相关矩阵表2相关矩阵人均生产总值(元) 人均社会消费品零售总额(元)人均财政收入城镇居民人均可支配收入(元)农村居民人均纯收入(元)在岗职工工资(元)相关人均生产总值(元)1.000 .669 .902 .724 .826 .167人均社会消费品零售总额(元).669 1.000 .685 .598 .570 .267 人均财政收入.902 .685 1.000 .601 .693 .336 城镇居民人均可支配收入(元).724 .598 .601 1.000 .862 .277农村居民人均纯收入(元).826 .570 .693 .862 1.000 .191在岗职工工资(元).167 .267 .336 .277 .191 1.000（2）表3KMO 和 Bartlett 的检验取样足够度的 Kaiser-Meyer-Olkin 度量。
.742Bartlett 的球形度检验近似卡方150.973 df 15 Sig. .000该部分给出了KMO检验和Bartlett球度检验结果。
其中KMO值为0.742，根据统计学家Kaiser给出的标准，KMO取值大于0.7，一般适合因子分析。
Bartlett球度检验给出的相伴概率为0.00，小于显著性水平0.05，因此拒绝Bartlett球度检验的零假设，认为适合因子分析。
（3）表4公因子方差初始提取人均生产总值(元)1.000 .902人均社会消费品零售总额(元)1.000 .633人均财政收入 1.000 .796城镇居民人均可支配收入(元)1.000 .747农村居民人均纯收入(元)1.000 .835在岗职工工资(元)1.000 .985提取方法：主成份分析。
这是因子分析初始结果，该表格的第一列列出了6个原始变量名；第二列是根据因子分析初始解计算出的变量共同度。
利用主成分分析方法得到6个特征值，它们是因子分析的初始解，可利用这6个出世界和对应的特征向量计算出银子载荷矩阵。
由于每个原始变量的所有方差都能被因子变量解释掉，因此每个变量的共同度为1。
根据最终提取的m个特征值和对应的特征向量计算出因子载荷矩阵。
这时由于因子变量个数少于原始变量的个数，因此每个变量的共同度必然小于1。
因此，本次因子提取的总体效果较理想。
（4）表5由上表可知，第一个公因子的方差贡献率为66.082%，第二个公因子的方差贡献率为15.548%，前三个因子累计贡献率达到81.63%。
根据提取因子的条件——即其累积贡献率不低于80%时，所以提取了两个因子。
即前两个公共因子已代表了原始数据的绝大部分信息。
（5）碎石图图1图表中，横坐标为因子数目，纵坐标为特征值。
可以看到：第一个因子的特征值较高，对解释变量的贡献最大；第三个以后的因子特征值都较小，曲线趋于平稳，对解释原有变量的贡献很小，已经成为可被忽略的，因此提取两个因子适合的。
（6）表6旋转成份矩阵a成份1 2人均生产 总值(元) .949 .038农村居民 人均纯收入 (元) .914 .030人均财政收入 .856 .250 城镇居民 人均可支 配收入(元).853.140人均社会消费品零售总额(元) .760 .233在岗职工 工资 (元).132 .983提取方法 :主成份。
旋转法 :具有 Kaiser 标准化的正交旋转法。
a. 旋转在 3 次迭代后收敛。
假设人均生产总值1x ，人均社会消费品零售总额2x ，人均财政收入3x ，城镇居民人均可支配收入4x ，农村居民人均纯收入5x ，在岗职工工资6x 。
1F 在人均生产总值，人均社会消费品零售总额，人均财政收入，城镇居民人均可支配收入，农村居民人均纯收入所占比重较大。
同理可知2F 在在岗职工工资的比重较大。
计算出因子得分1F ,2F 的结果，最后综合得分的F 为：21bF aF F +=5.总结浙江是中国东部沿海的一个经济大省,改革开放二十几年,社会经济发展取得了巨大的成就。
浙江省下辖11个城市，其中杭州、宁波（计划单列市）为副省级城市，也有一些经济发展较快的县级市，比如余姚市、慈溪市等，客观正确地评价浙江省各城市和县级市的综合经济实力,有利于认清各城市所处的地位和环境,优势和劣势,找出城市间经济发展的差异,进而为城市经济的发展指明方向,提供可靠的科学依据。
通过SPSS对浙江省各市的经济指标数据进行分析后，得出表2，这可以看出各市综合排名前三为宁波市、金华市、绍兴县，排在最后的为缙云县、丽水市。
因子F1在人均生产总值，人均社会消费品零售总额，人均财政收入，城镇居民人均可支配收入，农村居民人均纯收入所占比重较大。