分析数据概论
第4章 定量分析概论二、三节
分 准确度高低的尺度。 析 误差的表示方式分为绝对误差和相对误差两种。
概 绝对误差：测量值与真实值之差。 Ea x xT
论 相对误差：绝对误差占真实值的百分比。
1
Er
Ea xT
100 %
郑工学院
例：用分析天平直接称量铁粉，其质量分别为5.0000g和
0.5000g，试问哪一个称量值会较准确？
章
溶液溅失；
定 量 分 析 概 论
加错试剂； 读错刻度； 记录和计算错误等。
注意：过失误差必须给予删除。
1
郑工学院
减小误差的方法
第 四 ☆尽可能地减小系统误差和偶然误差 章
减小和消除系统误差
定 量
①选择合适的分析方法 在相同的条件下，对已知准确含量的标
②对照试验：
准样品进行多次测定，将测定值和准确 值进行比较，求出校正系数，用校正系
分
n
4
析
概
论
dr
d x
100 %
0.14 15.82
100 %
0.89%
1
郑工学院
（三）准确度与精密度的关系
第 四 章
定
量
分
析
概 结 论：
论 1. 准确度高，要求精密度一定高，精密度是保证准确度的
前提，但精密度高，准确度不一定高；
2. 准确度反映了测量结果的正确性，精密度反映了测量结
1
果的重现性。
分 ③空白试验（空白值） 数来校正试样的分析结果。
析 分析结果－空白值＝较准确的分析结果
概 指不加待测试样，在相同的条件下，按分析试样所采用的方法进行测 论 定，其测定结果为空白值。
《智能汽车数据分析技术概论》课程授课教案
《智能汽车数据分析技术概论》课程授课教案智能汽车数据分析技术概论课程授课教案一、教学目标本课程旨在介绍智能汽车数据分析技术的基本概念、原理和应用，培养学生的数据分析能力和解决实际问题的能力。
具体目标包括：1. 理解智能汽车数据分析技术的基本概念和发展趋势；2. 掌握智能汽车数据采集、存储和处理的方法和技术；3. 掌握智能汽车数据分析的基本方法和工具；4. 运用智能汽车数据分析技术解决实际问题的能力。
二、教学内容本课程将包括以下内容：1. 智能汽车数据分析技术概述- 智能汽车数据分析的定义和意义- 智能汽车数据分析的应用领域2. 智能汽车数据采集与存储- 智能汽车传感器数据的采集与处理- 智能汽车数据的存储与管理3. 智能汽车数据处理与分析- 智能汽车数据处理的基本方法- 智能汽车数据分析的常用工具和技术4. 智能汽车数据分析案例研究- 实际智能汽车数据分析案例的讲解和分析- 学生参与智能汽车数据分析实践三、教学方法本课程采用以下教学方法：1. 理论讲授：通过讲解智能汽车数据分析技术的基本概念和原理，引导学生建立起相关知识框架。
2. 实验实践：通过实际智能汽车数据分析案例的研究和实践，让学生掌握数据分析技术的应用。
3. 讨论互动：组织学生进行小组讨论和互动交流，促进学生思维的发散和碰撞，激发学生的创新思维和解决问题的能力。
四、教学评估本课程评估方式包括平时表现、实验报告和期末考试。
具体评估要点如下：1. 平时表现：包括课堂参与、课后作业完成情况等。
2. 实验报告：要求学生按要求完成实验，并撰写实验报告，评估实验能力和数据分析能力。
3. 期末考试：考察学生对课程内容的理解和掌握程度。
五、参考资料1. 邹晓明，智能汽车数据分析与决策，电子工业出版社，2020年。
2. 黄国庆，智能汽车数据分析技术原理与应用，机械工业出版社，2019年。
3. 朱金辉，智能汽车数据分析算法与实践，清华大学出版社，2021年。
电子商务数据分析概论单元五 供应链数据分析共45页
36、“不可能”这个字(法语是一个字 )，只 在愚人 的字典 中找得 到。--拿 破仑。 37、不要生气要争气，不要看破要突 破，不 要嫉妒 要欣赏 ，不要 托延要 积极， 不要心 动要行 动。 38、勤奋，机会，乐观是成功的三要 素。(注 意：传 统观念 认为勤 奋和机 会是成 功的要 素，但 是经过 统计学 和成功 人士的 分析得 出，乐 观是成 功的第 三要素 。
39、没有不老的誓言，没有不变的承 诺，踏 上旅途 ，义无 反顾。 40、对时间的价值没有没有深切认识 的人， 决不会 坚韧常成 于困约 ，而败 于奢靡 。——陆 游 52、 生 命 不 等 于是呼 吸，生 命是活 动。——卢 梭
53、 伟 大 的 事 业，需 要决心 ，能力 ，组织 和责任 感。 ——易 卜 生 54、 唯 书 籍 不 朽。——乔 特
55、 为 中 华 之 崛起而 读书。 ——周 恩来
第4章 定量分析概论第一节
采集方法：不用制备，直接采用测定。 2. 组成不均匀的固体试样 （如：矿石，煤炭）
采集方法：应根据试样堆放情况，颗粒大小，从 不同的部位和深处选取多个取样点。
原始样品取好后，再经破碎、过筛、混合和缩分，
最后制成分析试样。
缩分一般采取四分法，按经验式确定缩分的次 数。
方法 常量分析 半微量分析 微量分析 超微量分析
试样质量 ＞0.1g 0.01～0.1g 0.1～10mg ＜0.1mg
试液体积 ＞10ml 1~10ml 0.01～1ml ＜0.01ml
试样的采集 和制备
提出问题
Problem definition
4.1 定量分析过程
结果评价
Reports
预处理
2019年10月25日
Q 值检验法: 当测定次数为3-10时，根据所要求的 置信度，用Q值检验法检验可疑数据是否可以舍去。
步骤：
（1）将测定结果按从小到大顺序排列 x1 x2 …… xn， 则最大值xn或最小值x1 为可疑值。 （2）计算Q值：
Q 计算
=
x n - x n -1 xn -x1
3. 可用下列哪种方法减免分析测试中的偶然误差：
A.加样回收试验
B.增加平行测定次数
C.对照试验
D.空白试验
4. 下列各项定义中不正确的是：
A.绝对误差是测定值与真值之差
B.相对误差是绝对误差在真值中所占的百分率
C.总体平均值就是真值
D.偏差是指测定值与平均值之差
三、分析数据的处理
有效数字及位数 有效数字的修约与运算规则 分析数据的评价
C.精密度是保证准确度的前提
大数据概论课件PPT下载(85张)完美版
Map：把统计♠数目的任务分配给每个牌友分别计数。
理和处理的数据集合。 （4）背景数据的可视化
知识计算是从大数据中首先获得有价值的知识，并对其进行进一步深入的计算和分析的过程。 1 大数据可视化简介 互联网（社交、搜索、电商）、移动互联网（微博）、
MapReduce由Map和Reduce两部分用户程 序组成，利用框架在计算机集群上根据需求运行 多个程序实例来处理各个子任务，然后再对结果 进行归并输出。
大数据的相关技术
MapReduce
举例： “统计54张扑克牌中有多少张♠？” 最直观的做法：你自己从54张扑克牌中一张一张地检查并数出13张♠。 而MapReduce的做法及步骤如下： 1.给在座的所有牌友（比如4个人）尽可能的平均分配这54张牌； 2.让每个牌友数自己手中的牌有几张是♠，比如老张是3张，老李是5张，老 王是1张，老蒋是4张，然后每个牌友把♠的数目分别汇报给你； 3.你把所有牌友的♠数目加起来，得到最后的结论：一共13张♠。 这个例子告诉我们，MapReduce的两个主要功能是Map和Reduce。 Map：把统计♠数目的任务分配给每个牌友分别计数。 Reduce：每个牌友不需要把♠牌递给你，而是让他们把各自的♠数目告诉 你。
企业内部的经营交易信息主要包括联机交易数据和联机 分析数据，是结构化的、通过关系数据库进行管理和访 问的静态、历史数据。通过这些数据，我们能了解过去 发生了什么。
海量交互数据：
源于Facebook、Twitter、LinkedIn及其他来源的社交 媒体数据构成。它包括了呼叫详细记录CDR、设备和传 感器信息、GPS和地理定位映射数据、通过管理文件传 输Manage File Transfer协议传送的海量图像文件、We b文本和点击流数据、科学信息、电子邮件等等。可以告 诉我们未来会发生什么。
产品质新量指标跟数据概论
产品质新量指标跟数据概论产品质量指标是衡量产品质量的重要指标之一、它涉及到各个方面的质量特征，可以在产品的不同阶段进行监控和评估。
产品质量指标是企业实施质量管理的依据之一，能够帮助企业提高产品的质量，满足市场需求和客户要求。
数据概论是对数据进行概念、方法、工具和技术的系统论述，研究数据的收集、处理、分析和利用的规律和方法。
在产品质量管理中，数据概论是非常重要的，因为只有通过合理的数据搜集和分析，才能够得出科学客观的结论，进而指导企业提高产品质量。
首先，产品质量指标需要依托数据来进行定义和监控。
企业可以通过收集和分析大量的数据来确定不同的产品质量特征，如产品外观、性能、可靠性、使用寿命等等。
通过分析这些数据，企业能够了解产品的质量状况，及时发现问题并采取对策，确保产品质量达到标准。
数据概论中的数据收集方法对于确定产品质量指标也非常重要。
企业可以通过问卷调查、现场观察、测试和实验等方法来收集数据，并选择合适的统计样本来进行分析。
通过选取具有代表性的样本，可以更加准确地得出结论，避免数据的偏差和误导。
在产品质量指标的确定过程中，统计分析是非常重要的数据分析方法。
通过对产品质量数据进行数理统计和推断统计分析，可以得到统计指标、抽样误差、置信水平和显著性水平等信息。
这些信息可以帮助企业评估产品质量是否满足标准要求，并对产品质量进行改进和优化。
此外，数据概论还提供了很多其他方法和技术，可以辅助企业进行数据的处理和分析。
例如，多元统计分析方法可以帮助企业了解不同质量特征之间的相关关系，发现影响产品质量的关键因素。
另外，数据挖掘和机器学习等技术可以帮助企业从大量的数据中提取有用的信息和规律，为产品质量改进提供支持。
总之，产品质量指标与数据概论密不可分。
产品质量指标需要数据的支持来进行定义和监控，而数据概论提供了丰富的方法和工具来帮助企业收集、处理、分析和利用数据。
通过充分利用数据概论的知识和技术，企业能够更加准确地确定产品质量指标，并通过数据分析来指导产品质量的改进，提升企业的竞争力和市场份额。
大数据概论
大数据概论在当今时代，大数据已经成为一个不可忽视的概念，它涉及到数据的收集、存储、分析和应用等多个方面。
大数据不仅仅是数据量的简单增长，更是数据类型和处理方式的革命性变化。
本文将对大数据的基本概念、特点、应用领域以及挑战进行概述。
首先，大数据的定义是指数据量巨大、类型繁多、处理速度快、价值密度低的数据集合。
这些数据集合通常来源于互联网、社交媒体、移动设备、传感器网络等，它们能够被分析和处理，以揭示出有价值的信息和洞察。
大数据的特点可以概括为四个“V”：体量（Volume）、速度（Velocity）、多样性（Variety）和价值（Value）。
体量指的是数据的规模，通常以TB或PB为单位；速度指的是数据的生成和处理速度，需要实时或近实时的处理能力；多样性指的是数据类型的多样性，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据；价值则是指从大数据中提取出的有用信息和知识。
在应用领域方面，大数据已经被广泛应用于金融、医疗、教育、政府、零售、交通等多个行业。
例如，在金融行业，大数据可以帮助银行进行风险评估和欺诈检测；在医疗领域，它可以帮助医生进行疾病诊断和治疗决策；在零售行业，大数据可以用于顾客行为分析和个性化推荐。
然而，大数据也面临着一些挑战。
首先是数据隐私和安全问题，随着个人数据的大量收集，如何保护用户的隐私和数据安全成为一个重要议题。
其次是数据质量的问题，大数据往往包含大量的噪声和不准确的信息，如何确保数据的准确性和可靠性是数据处理的关键。
再次是技术挑战，包括数据存储、处理和分析的技术难题，需要高效的算法和强大的计算能力。
总之，大数据作为一种新兴的技术趋势，正在深刻地影响着我们的生活和工作。
它为我们提供了前所未有的洞察力和决策支持，但同时也带来了一系列挑战。
未来，随着技术的进步和法规的完善，大数据将发挥更大的作用，推动社会的发展和创新。
数据库概论
第二章数据库概论§2.1 数据库的发展数据库处理在信息系统的研究中一直是非常重要的主题，然而，近年来，随着World Wide Web(WWW)的猛增及Internet技术的迅速发展，使得数据库技术之时成为最热门技术之一。
数据库技术能使Internet应用超越具有早期应用特点的简单的发布。
同时，Internet技术提供了一种向用户发布数据库内容的标准化的访问方法。
这些技术没有脱离经典数据库技术的要求。
它们只是加重了数据库技术的重要性。
数据库的设计和开发及包括艺术有包括工程。
理解用户的需求，然后，把它们转变为有效的数据库设计是一个艺术过程。
把设计转变为实际的数据库，并且这些数据库带有功能完备、高效能的应用，是一个工程过程。
数据库的目的是帮助人们跟踪事务。
经典的数据库应用涉及诸如订单、顾客、工作、员工、学生、电话之类的项，或其它数据量较大、需要密起关注的事务。
最近，由于数据库的普及，数据库技术已经被应用到了新的领域，诸如用于Internet的数据库或用于公司内联网的数据库。
数据库也被越来越多地应用于生成和维护多媒体应用程序上。
计算机的数据处理应用，首先要把大量的信息以数据形式存放在存储器中。
存储器的容量、存储速率直接影响到数据管理技术的发展。
从1956年生产出第一台计算机到现在，存储器的发展，为数据库技术提供了良好的物质基础。
使用计算机以后，数据处理的速度和规模，无论是相对于手工方式，还是机械方式，都有无可比拟的优势。
通常在数据处理中，计算是比较简单的而数据的管理却比较复杂。
数据管理是指数据的收集、整理、组织、存储、维护、检索、传送等操作，这部分操作是数据处理业务的基本环节，而且是任何数据处理业务中必不可少的共有部分。
数据管理技术的优劣，将直接影响数据处理的效率。
2.1.1 数据库的发展数据管理技术的发展，与硬件（主要是外存）、软件、计算机应用的范围有密切的联系。
数据管理技术的发展经过三个阶段：人工管理阶段、文件系统阶段和数据库阶段。
电子商务数据分析概论教材习题答案5
一、单项选择题1.对于违反《电子商务法》规定的而行为，电子商务经营者应承担的法律责任类型包括（ A ）。
A.民事责任、行政责任、刑事责任B.民事责任、行政责任C.行政责任、刑事责任D.民事责任、刑事责任2.可以通过（ A ）提升客单价。
A.提供附加服务B.装修店铺页面C.增加客服数量D.下架滞销商品3.下面说法正确的是（ A ）A．客服是可以通过沟通来直接影响顾客的购买决策，通过优质合理的推荐，提高客单价。
B.客服的推荐对于客单价影响不大C.在流量相同的情况下，客单价越低，销售额就越高D.关联营销可以增加商品销售数量，但对客单价提升没有帮助4.供应链是一个链状结构，涵盖了（ D ）之间有关最终产品和服务的一切业务活动。
A.供应商到分销商B.供应商到商家C.商家到客户D.供应商到客户5.如要借助生意参谋分析淘系店铺的内容获客力，以下哪个是关键指标（ B ）A.新增粉丝数B.引导支付人数C.内容互动次数D.内容浏览人数二、多项选择题1.对于仓储数据分析的意义，下列说法正确的是（ ABC ）。
A.判断库存产品结构是否完整、是否符合市场需求B.判断产品数量是否适中、是否需要补货C.判断库存是否处于健康水平、是否存在经济损失的风险D.判断供应商是否存在变动、是否稳定和具有竞争力2.影响客单价的因素是（ABCD）A.商品定价B.促销优惠C.商品的关联营销D.购买数量3.爆款商品的表现形式是（ABC）A.高流量B.高曝光量C.高成交转化率D.高客单价4.运营数据分析包括（ ACD ）A.客户数据分析B.市场数据分析C.销售数据分析D.供应链数据分析解析：运营数据分析包括客户数据分析，如客户行为数据分析、客户画像数据分析；推广数据分析，如对各推广渠道的展现、点击、转化等进行分析；销售数据分析，如交易数据分析、服务数据分析；供应链数据分析，如采购数据分析、物流数据分析、仓储数据分析。
5.衡量关键词推广效果的指标包含（ ABCD ）A.展现量B.点击率C.点击转化率D.投入产出比三、判断题1.利润是指包括收入与成本的差额，以及其他直接计入损益的利得和损失。
《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