数据分析典型练习题集

数据分析典型练习题集
数据分析典型练习题集

1、某校积极开展“阳光体育"活动,共开设了跳绳、足球、篮球、跑步四种运动项目,为了解学生最喜爱哪一种项目,随机抽取了部分学生进行调查,并绘制了如下的条形统计图和扇形统计图(部分信息未给出)。

(1)求本次被调查的学生人数;

(2)补全条形统计图;

(3)该校共有120中学生骑电动车上学给交通安全带来隐患,为了解某中学2500个学生家长对“中学生骑电动车上学”的态度,从中随机调查400个家长,结果有360个家长持反对态度,则下列说法正确的是( )

A。调查方式是普查

B.该校只有360个家长持反对态度

C.样本是360个家长

D.该校约有90%的家长持反对态度

如果有2500名学生,请估计全校最喜爱篮球的人数比最喜爱足球的人数多多少?

2、为了了解某区八年级7000名学生的身高情况,从中抽查了500名学生的身高,就这个问题来说,下面说法正确的是( )

A。 7000名学生是总体

B. 每个学生是个体

C. 500名学生是所抽取的一个样本

D. 样本容量为500

3、某市青少年宫准备在七月一日组织市区部分学校的中小学生到本市A,B,C,D,E五个红色旅游景区“一日游”,每名学生只能在五个景区中任选一个.为估算到各景区旅游的人数,青少年宫随机抽取这些学校的部分学生,进行了“五个红色景区,你最想去哪里”的问卷调查,在统计了所有的调查问卷后将结果绘制成如图所示的统计图.

(1)求参加问卷调查的学生数,并将条形统计图补充完整;

(2)若参加“一日游”的学生为1000人,请估计到C景区旅游的人数

4、国家环保局统一规定,空气质量分为5级:当空气污染指数达0—50时为1级,质量为优;51—100时为2级,质量为良;101-200时为3级,轻度污染;201-300时为4级,中度污染;300以上时为5级,重度污染.某城市随机抽取了2015年某些天的空气质量检测结果,并整理绘制成如下两幅不完整的统计图.请根据图中信息,解答下列各题:

(1)本次调查共抽取了天的空气质量检测结果进行统计;

(2)补全条形统计图;

(3)扇形统计图中3级空气质量所对应的圆心角为°;

(4)如果空气污染达到中度污染或者以上,将不适宜进行户外活动,根据目前的统计,请你估计2015年该城市有多少天不适宜开展户外活动.(2015年共365天)

5、某教研机构为了了解在校初中生阅读数学教科书的现状,随机抽取某校部分初中学生进行了调查,依据相关数据绘制成以下不完整的统计表,请根据图表中的信息解答下列问题:

某校初中生阅读数学教科书情况统计图表

类别人数占总人数比例

重视a0。3

一般570。38

不重视b c

说不清楚90.06

(1)求样本容量及表格中a,b,c的值,并补全统计图;

(2)若该校共有初中生2300名,请估计该校“不重视阅读数学教科书”的初中人数;

(3)①根据上面的统计结果,谈谈你对该校初中生阅读数学教科书的现状的看法及建议;

②如果要了解全省初中生阅读数学教科书的情况,你认为应该如何进行抽样?

6、在“走基层,树新风"活动中,青年记者石剑深入边远山区,随机走访农户,调查农村儿童生活教育现状。根据收集的数据字编制了不完整的统计图表如下:

请你用学过的统计知识,解决问题:

(1)记者石剑走访了边远山区多少家农户?

(2)将统计图表中的空缺数据正确填写完整;

(3)分析数据后,请你提一条合理建议.

7.(本题8分)某生物课外活动小组的同学举行植物标本制作比赛,结果统计如下:

人数12432每人所作标本数246810

根据表中提供的信息,回答下列问题:

(1)该组共有学生多少人?

(2)制作标本数在6个及以上的人数在全组人数中所占比例?

(3)平均每人制作多少个标本?(4)补全图4的条形统计图。

大数据处理详细设计

目录 目录 ................................................................................................................... 错误!未指定书签。 1.引言 ................................................................................................................ 错误!未指定书签。 1.1背景与目的.......................................................................................... 错误!未指定书签。 1.2专业术语及说明.................................................................................. 错误!未指定书签。 1.3参考资料.............................................................................................. 错误!未指定书签。 2. 设计概述....................................................................................................... 错误!未指定书签。 2.1任务及目标.......................................................................................... 错误!未指定书签。 2.2需求概述.............................................................................................. 错误!未指定书签。 2.3运行环境概述...................................................................................... 错误!未指定书签。 3.系统详细需求分析......................................................................................... 错误!未指定书签。 3.1详细需求分析...................................................................................... 错误!未指定书签。 4.总体设计方案................................................................................................. 错误!未指定书签。 4.1系统总体结构...................................................................................... 错误!未指定书签。 4.2系统模块划分...................................................................................... 错误!未指定书签。 5.系统详细设计................................................................................................. 错误!未指定书签。 5.1系统结构设计...................................................................................... 错误!未指定书签。 5.2系统功能模块详细设计...................................................................... 错误!未指定书签。 6.信息编码设计................................................................................................. 错误!未指定书签。 6.1代码结构设计...................................................................................... 错误!未指定书签。 6.2代码命名规则...................................................................................... 错误!未指定书签。 7.维护设计......................................................................................................... 错误!未指定书签。 7.1系统的可靠性和安全性...................................................................... 错误!未指定书签。 7.2系统及用户维护设计.......................................................................... 错误!未指定书签。 7.3系统扩充设计...................................................................................... 错误!未指定书签。 8.系统配置......................................................................................................... 错误!未指定书签。 8.1硬件配置.............................................................................................. 错误!未指定书签。 8.2软件配置.............................................................................................. 错误!未指定书签。 9.关键技术......................................................................................................... 错误!未指定书签。 9.1关键技术的一般说明.......................................................................... 错误!未指定书签。 9.2关键技术的实现方案.......................................................................... 错误!未指定书签。 10. 测试............................................................................................................. 错误!未指定书签。 10.1测试方案............................................................................................ 错误!未指定书签。

科研常用的实验数据分析与处理方法

科研常用的实验数据分析与处理方法 对于每个科研工作者而言,对实验数据进行处理是在开始论文写作之前十分常见的工作之一。但是,常见的数据分析方法有哪些呢?常用的数据分析方法有:聚类分析、因子分析、相关分析、对应分析、回归分析、方差分析。 1、聚类分析(Cluster Analysis) 聚类分析指将物理或抽象对象的集合分组成为由类似的对象组成的多个类的分析过程。聚类是将数据分类到不同的类或者簇这样的一个过程,所以同一个簇中的对象有很大的相似性,而不同簇间的对象有很大的相异性。聚类分析是一种探索性的分析,在分类的过程中,人们不必事先给出一个分类的标准,聚类分析能够从样本数据出发,自动进行分类。聚类分析所使用方法的不同,常常会得到不同的结论。不同研究者对于同一组数据进行聚类分析,所得到的聚类数未必一致。 2、因子分析(Factor Analysis) 因子分析是指研究从变量群中提取共性因子的统计技术。因子分析就是从大量的数据中寻找内在的联系,减少决策的困难。因子分析的方法约有10多种,如重心法、影像分析法,最大似然解、最小平方法、阿尔发抽因法、拉奥典型抽因法等等。这些方法本质上大都属近似方法,是以相关系数矩阵为基础的,所不同的是相关系数矩阵对角线上的值,采用不同的共同性□2估值。在社会学研究中,因子分析常采用以主成分分析为基础的反覆法。

3、相关分析(Correlation Analysis) 相关分析(correlation analysis),相关分析是研究现象之间是否存在某种依存关系,并对具体有依存关系的现象探讨其相关方向以及相关程度。相关关系是一种非确定性的关系,例如,以X和Y 分别记一个人的身高和体重,或分别记每公顷施肥量与每公顷小麦产量,则X与Y显然有关系,而又没有确切到可由其中的一个去精确地决定另一个的程度,这就是相关关系。 4、对应分析(Correspondence Analysis) 对应分析(Correspondence analysis)也称关联分析、R-Q 型因子分析,通过分析由定性变量构成的交互汇总表来揭示变量间的联系。可以揭示同一变量的各个类别之间的差异,以及不同变量各个类别之间的对应关系。对应分析的基本思想是将一个联列表的行和列中各元素的比例结构以点的形式在较低维的空间中表示出来。 5、回归分析 研究一个随机变量Y对另一个(X)或一组(X1,X2,…,Xk)变量的相依关系的统计分析方法。回归分析(regression analysis)是确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。运用十分广泛,回归分析按照涉及的自变量的多少,可分为一

数据处理平台技术方案

数据处理平台技术方案 2016年06月

目录 1.项目说明........................................................... 错误!未定义书签。 背景 ............................................................. 错误!未定义书签。 术语定义及说明 ................................................... 错误!未定义书签。 2.建设目标和原则..................................................... 错误!未定义书签。 建设目标 ......................................................... 错误!未定义书签。 建设和完善数据处理流程 ......................................... 错误!未定义书签。 建设和完善管理平台 ............................................. 错误!未定义书签。 建立良好的容错机制 ............................................. 错误!未定义书签。 设计原则 ......................................................... 错误!未定义书签。 可靠性 ......................................................... 错误!未定义书签。 易用性 ......................................................... 错误!未定义书签。 扩展性 ......................................................... 错误!未定义书签。 3.功能需求........................................................... 错误!未定义书签。 需求概述 ......................................................... 错误!未定义书签。 功能模块 ......................................................... 错误!未定义书签。 数据收集 ....................................................... 错误!未定义书签。 数据清洗 ....................................................... 错误!未定义书签。 数据存储 ....................................................... 错误!未定义书签。 对外输出 ....................................................... 错误!未定义书签。 流程监控 ....................................................... 错误!未定义书签。 管理平台 ....................................................... 错误!未定义书签。 其他需求 ......................................................... 错误!未定义书签。 性能需求 ....................................................... 错误!未定义书签。 可靠性要求 ..................................................... 错误!未定义书签。 进度计划 ....................................................... 错误!未定义书签。 故障处理要求 ................................................... 错误!未定义书签。 4.方案总体设计....................................................... 错误!未定义书签。

大数据分析平台技术要求

大数据平台技术要求 1.技术构架需求 采用平台化策略,全面建立先进、安全、可靠、灵活、方便扩展、便于部署、操作简单、易于维护、互联互通、信息共享的软件。 技术构架的基本要求: ?采用多层体系结构,应用软件系统具有相对的独立性,不依赖任何特定的操作系统、特定的数据库系统、特定的中间件应用服务器和特定的硬 件环境,便于系统今后的在不同的系统平台、不同的硬件环境下安装、 部署、升级移植,保证系统具有一定的可伸缩性和可扩展性。 ?实现B(浏览器)/A(应用服务器)/D(数据库服务器)应用模式。 ?采用平台化和构件化技术,实现系统能够根据需要方便地进行扩展。2. 功能指标需求 2.1基础平台 本项目的基础平台包括:元数据管理平台、数据交换平台、应用支撑平台。按照SOA的体系架构,实现对我校数据资源中心的服务化、构件化、定制化管理。 2.1.1元数据管理平台 根据我校的业务需求,制定统一的技术元数据和业务元数据标准,覆盖多种来源统计数据采集、加工、清洗、加载、多维生成、分析利用、发布、归档等各个环节,建立相应的管理维护机制,梳理并加载各种元数据。 具体实施内容包括: ●根据业务特点,制定元数据标准,要满足元数据在口径、分类等方面的 历史变化。 ●支持对元数据的管理,包括:定义、添加、删除、查询和修改等操作,

支持对派生元数据的管理,如派生指标、代码重新组合等,对元数据管 理实行权限控制。 ●通过元数据,实现对各类业务数据的统一管理和利用,包括: ?基础数据管理:建立各类业务数据与元数据的映射关系,实现统一的 数据查询、处理、报表管理。 ?ETL:通过元数据获取ETL规则的描述信息,包括字段映射、数据转 换、数据转换、数据清洗、数据加载规则以及错误处理等。 ?数据仓库:利用元数据实现对数据仓库结构的描述,包括仓库模式、 视图、维、层次结构维度描述、多维查询的描述、立方体(CUBE)的 结构等。 ●元数据版本控制及追溯、操作日志管理。 2.1.2数据交换平台 结合元数据管理模块并完成二次开发,构建统一的数据交换平台。实现统计数据从一套表采集平台,通过数据抽取、清洗和转换等操作,最终加载到数据仓库中,完成整个数据交换过程的配置、管理和监控功能。 具体要求包括: ●支持多种数据格式的数据交换,如关系型数据库:MS-SQLServer、MYSQL、 Oracle、DB2等;文件格式:DBF、Excel、Txt、Cvs等。 ●支持数据交换规则的描述,包括字段映射、数据转换、数据转换、数据 清洗、数据加载规则以及错误处理等。 ●支持数据交换任务的发布与执行监控,如任务的执行计划制定、定期执 行、人工执行、结果反馈、异常监控。 ●支持增量抽取的处理方式,增量加载的处理方式; ●支持元数据的管理,能提供动态的影响分析,能与前端报表系统结合, 分析报表到业务系统的血缘分析关系; ●具有灵活的可编程性、模块化的设计能力,数据处理流程,客户自定义 脚本和函数等具备可重用性; ●支持断点续传及异常数据审核、回滚等交换机制。

数据处理的基本方法

第六节数据处理的基本方法 前面我们已经讨论了测量与误差的基本概念,测量结果的最佳值、误差和不确定度的计算。然而,我们进行实验的最终目的是为了通过数据的获得和处理,从中揭示出有关物理量的关系,或找出事物的内在规律性,或验证某种理论的正确性,或为以后的实验准备依据。因而,需要对所获得的数据进行正确的处理,数据处理贯穿于从获得原始数据到得出结论的整个实验过程。包括数据记录、整理、计算、作图、分析等方面涉及数据运算的处理方法。常用的数据处理方法有:列表法、图示法、图解法、逐差法和最小二乘线性拟合法等,下面分别予以简单讨论。 列表法是将实验所获得的数据用表格的形式进行排列的数据处理方法。列表法的作用有两种:一是记录实验数据,二是能显示出物理量间的对应关系。其优点是,能对大量的杂乱无章的数据进行归纳整理,使之既有条不紊,又简明醒目;既有助于表现物理量之间的关系,又便于及时地检查和发现实验数据是否合理,减少或避免测量错误;同时,也为作图法等处理数据奠定了基础。 用列表的方法记录和处理数据是一种良好的科学工作习惯,要设 计出一个栏目清楚、行列分明的表格,也需要在实验中不断训练,逐步掌握、熟练,并形成习惯。 一般来讲,在用列表法处理数据时,应遵从如下原则:

(1) 栏目条理清楚,简单明了,便于显示有关物理量的关系。 (2) 在栏目中,应给出有关物理量的符号,并标明单位(一般不重复写在每个数据的后面)。 (3) 填入表中的数字应是有效数字。 (4) 必要时需要加以注释说明。 例如,用螺旋测微计测量钢球直径的实验数据列表处理如下。 用螺旋测微计测量钢球直径的数据记录表 从表中,可计算出 D i D = n = 5.9967 ( mm)

实训一:认识Excel数据处理、统计分析功能

实训项目一、认识Excel数据处理、统计分析功能 一、实训学时 1学时 二、实验目的 1.掌握Excel 工作簿的建立、保存与打开。 2.掌握工作表中数据的输入。 3.掌握公式和函数的使用。 4.掌握数据的编辑修改。 5.掌握单元格和工作表的编辑。 6.掌握利用Excel进行抽样。 三、实验要求 1.本实验课程要求学生已修《计算机应用基础》或类似课程。此条为整门课程所要求,以后不再赘述。 2.通过学习《计算机应用基础》已了解Excel的基本操作。 3.准备一份数据资料。 4.以Excel文件形式提交实验报告(含:实验过程记录、疑难问题发现与解决记录(可选))。此条为所有实验所要求,恕不赘述。 四、实验内容和操作步骤 1.启动Excel ,在空白工作表“Sheet1”中创建如图1.1所示的表格。 图表1.1 原始数据 (1)在A1单元格输入表标题“成绩统计表”,然后选中第一行的A1~H1单元格,再单击“格式”工具栏→“合并及居中”按钮,即可实现跨列居中。 (2)第一列的学号作为文本输入:先输入单引号“’”,再输入数字。

(3)输入其他数据。 得如下图1.2数据: 图表1.2 合并单元格 2.按平时成绩占30%,期末成绩占70%计算学期总评成绩。 (1)在F3单元格中输入公式“=INT(D3*0.3+E3*0.7)”。 (2)拖动F3单元格右下方的填充柄,将F3单元格中的公式通过填充方式复制到F4至F18单元格中,计算出其他学生的总评成绩。 3.按总评成绩评出等级。 (1)在G3单元格中输入公式“=IF(F3<60,"不及格",IF(F3>=90,"优秀",IF(F3>=80,"良好",IF(F3>=70,"中等","及格"))))。 (2)拖动G3单元格右下方的填充柄,将G3单元格中的公式通过填充方式复制到G4至G18单元格中。 4.统计各等级人数。 (1)在H3、H6、H9、H12、H15单元格中分别输入“优秀”、“良好”、“中等”、“及格”、“不及格”。 (2)在H4单元格中输入公式“=COUNTIF(G3:G18,“优秀”)”,统计出“优秀”的人数。 (3)在H5单元格中输入公式“=H4/COUNT(F3:F18)”,统计出“优秀”的比率。 (4)用同样的方法再统计出“良好”、“中等”、“及格”、“不及格”的人数和比率。 统计完成后将得到如下图1.3所示:

大数据分析平台的需求报告模板

大数据分析平台的需求报告 提供统一的数据导入工具,数据可视化工具、数据校验工具、数据导出工具和公共的数据查询接口服务管理工具是建立大数据分析平台的方向。 一、项目范围的界定 没有明确项目边界的项目是一个不可控的项目。基于大数据分析平台的需求,需要考虑的问题主要包括下面几个方面: (1)业务边界:有哪些业务系统的数据需要接入到大数据分析平台。 (2)数据边界:有哪些业务数据需要接入大数据分析平台,具体的包括哪些表,表结构如何,表间关系如何(区别于传统模式)。 (3)功能边界:提供哪些功能,不提供哪些功能,必须明确界定,该部分详见需求分析; 二、关键业务流程分析 业务流程主要考虑包括系统间数据交互的流程、传输模式和针对大数据平台本身涉及相关数据处理的流程两大部分。系统间的数据交互流程和模式,决定了大数据平台的架构和设计,因此必须进行专项分析。大数据平台本身需要考虑的问题包括以下几个方面: 2.1 历史数据导入流程 2.2 增量数据导入流程 2.3 数据完整性校验流程

2.4 数据批量导出流程 2.5 数据批量查询流程 三、功能性需求分析 3.1.历史数据导入3.1.1 XX系统数据3.1.1.1 数据清单 (3) 3.1.1.2 关联规则 (3) 3.1.1.3 界面 (3) 3.1.1.4 输入输出 (3) 3.1.1.5 处理逻辑 (3) 3.1.1.6 异常处理 (3) 3.2 增量数据导入3.3 数据校验 3.4 数据导出 3.5 数据查询 四、非功能性需求 4.1 性能

4.2 安全性 4.3 可用性 … 五、接口需求 5.1 数据查询接口 5.2 批量任务管理接口 5.3 数据导出接口 六、集群需求 大数据平台的技术特点,决定项目的实施必须考虑单独的开发环境和生产环境,否则在后续的项目实施过程中,必将面临测试不充分和性能无法测试的窘境,因此前期需求分析阶段,必须根据数据规模和性能需求,构建单独的开发环境和生产环境。 6.1开发环境 6.1.1 查询服务器 6.1.2 命名服务器 6.1.3 数据服务器 6.2 生产环境 6.2.1 查询服务器

第4章 PLC的数据处理功能及应用

第4章PLC的数据处理功能及应用 学习目标: 了解数据转换指令与数据表指令的格式及应用; 理解整数、实数及逻辑运算指令的格式及应用; 掌握数据传送、比较及移位指令的格式及应用。 PLC的数据处理功能主要包括数据的传送、比较、移位、转换、运算及各种数据表格处理等。PLC通过这些数据处理功能可方便地对生产现场的数据进行采集、分析和处理,进而实现对具有数据处理要求的各种生产过程的自动控制。例如过程控制系统中温度、压力、流量的范围控制、PID控制及伺服系统的速度控制等等。 4.1数据传送指令及应用 传送指令主要作用是将常数或某存储器中的数据传送到另一存储器中。它包括单一数据传送及成组数据传送两大类。通常用于设定参数、协助处理有关数据以及建立数据或参数表格等。 4.1.1数据传送指令 1.指令格式及功能(见表4-1)

说明: 1)操作码中的X 代表被传送数据的长度,它包括四种数据长度,即字节(B )、字(W )、双字(D )和实数(R )。 2)操作数的寻址范围要与指令码中的X 一致。其中字节传送时不能寻址专用的字及双字存储器,如T 、C 、及HC 等;OUT 寻址不能寻址常数。 2.指令编程举例 例1 假定I0.0闭合,将VW2中的数据传送到VW10中,则对应的梯形图程序及传送结果如图4-1所示。 4.1.2 块传送指令 1.指令格式及功能(见表4-2) 表4-2 块传送指令的格式及功能 VB2 图4-1 MOV_X 编程举例

说明: 1)操作码中的X 表示数据类型,分为字节(B )、字(W )、双字(D )三种。 2)操作数N 指定被传送数据块的长度,可寻址常数,也可寻址存储器的字节地址,不能寻址专用字及双字存储器,如T 、C 、及HC 等,可取范围为1~255。 3)操作数IN 、OUT 不能寻址常数,它们的寻址范围要与指令码中的X 一致。其中字节块和双字块传送时不能寻址专用的字及双字存储器,如T 、C 、及HC 等。 2.指令编程举例 例2 I0.1闭合时,将从VB0开始的连续4个字节传送到VW10~VW13中。对应的梯形图程序及传送结果如图4-2所示。 4.1.3字节交换指令 1.指令格式及功能(见表4-3) 图4-2 块传送指令举例 VB10 VB11 VB12 VB13 VB14 VB0 VB1 VB2 VB3 VB4

工程大数据分析平台

工程大数据分析平台 随着大数据时代来临、无人驾驶和车联网的快速发展,汽车研发部门需要处理的数据量激增、数据类型不断扩展。相关数据涵盖车内高频CAN 数据和车外ADAS 视频非结构化数据、位置地理空间数据、车辆运营数据、用户CRM 数据、WEB 数据、APP 数据、和MES 数据等。 在此背景下,整车厂研发部门关心的是:如何将企业内部的研发、实验、测试、生产数据,社会用户的用车数据,互联网第三方数据等结合起来,将异构数据和同构数据整合到一起,并在此基础上,实现业务系统、分析系统和服务系统的一体化;怎样利用深度的驾驶员行为感知、智能的车辆预防性维护、与实时的环境状态交互,通过大数据与机器学习技术,建立面向业务服务与产品持续优化的车联网智能分析;最终利用数据来为产品研发、生产、销售、售后提供精准的智能决策支撑。这些都是整车厂在大数据时代下亟待解决的问题。 针对这一需求,恒润科技探索出以EXCEEDDATA 大数据分析平台为核心的汽车工程大数据整体解决方案。借助EXCEEDDATA 大数据分析平台,企业可以集成、处理、分析、以及可视化海量级别的数据,可实现对原始数据的高效利用,并将原始数据转化成产品所需的智能,从而改进业务流程、实现智慧决策的产业升级。 产品介绍: ●先进的技术架构 EXCEEDDATA 采用分布式架构、包含集成处理(ETL)与分析挖掘两大产品功能体系,共支持超过20 多个企业常见传统数据库和大数据源系统,超过50 多个分析处理算法、以及超过丰富的可视化智能展现库。用户可以自主的、灵活的将各种来源的原始数据与分析处

理串联应用,建立科学的数据模型,得出预测结果并配以互动的可视化智能,快速高效的将大数据智能实现至业务应用中。 平台包括分布式大数据分析引擎、智能终端展示、以及API。大数据分析引擎为MPP 架构,建立在开源的Apache Hadoop 与Apache Spark 之上,可简易的scale-out 扩展。在分析引擎的基础上包含数据源库、数据转换匹配器、数据处理操作库、机器学习算法库、可视化图形库等子模块。智能终端展示为行业通用的B/S 架构,用户通过支持跨操作系统和浏览器的HTML5/JS 界面与API 来与平台互动。

常用的数理统计及数据处理方法

常用的数理统计及数据处理方法 水泥厂生产中的质量控制和分析都是以数据为基础的技术活动。如果没有数据的定量分析,就无法形成明确的质量概念。因此,必须通过对大量数据的整理和分析,才能发现事物的规律性和生产中存在的问题,进而作出正确的判断并提出解决的方法。 第一节数理统计的有关概念 一、个体、母体与子样 在统计分析中,构成研究对象的每一个最基本的单位称为个体。 研究对象的所有个体的集合即全部个体称为母体或总体,它可以无限大,也可以是有限的,如一道工序或一批产品、半成品、成品,可根据需要加以选择。 进行统计分析,通常是从母体中随机地选择一部分样品,称为子样(又称样本)。用它来代表母体进行观察、研究、检验、分析,取得数据后加以整理,得出结论。取样只要是随机和足够的数量,则所得结论能近似地反映母体的客观实际。抽取样本的过程被称作抽样;依据对样本的检测或观察结果去推断总体状况,就是所谓的统计推断,也叫判断。 例如,我们可将一个编号水泥看成是母体,每一包水泥看成是个体,通过随机取样(连续取样或从20个以上不同部位取样),所取出的12kg检验样品可称为子样,通过检验分析,即可判断该编号水泥(母体)的质量状况。 二、数据、计量值与计数值 1,数据 通过测试或调查母体所得的数字或符号记录,称为数据。在水泥生产中,无任对原材料、半成品、成品的检验,还是水泥的出厂销售,都要遇到很多报表和数据,特别是评定水泥质量好坏时,更要拿出检验数据来说明,所以可用与质量有关的数据来反映产品质量的特征。 根据数据本身的特征、测试对象和数据来源的不同,质量检验数据可分为计量值和计算值两类。 2,计量值 凡具有连续性或可以利用各种计量分析一起、量具测出的数据。如长度、质量、温度、化学成分、强度等,多属于计量值数据。计量值也可以是整数,也可以是小数,具有连续性。

大学物理实验数据处理基本方法

实验数据处理基本方法 实验必须采集大量数据,数据处理是指从获得数据开始到得出最后结 论的整个加工过程,它包括数据记录、整理、计算与分析等,从而寻找出 测量对象的内在规律,正确地给出实验结果。因此,数据处理是实验工作 不可缺少的一部分。数据处理涉及的内容很多,这里只介绍常用的四种方 法。 1列表法 对一个物理量进行多次测量,或者测量几个量之间的函数关系,往往 借助于列表法把实验数据列成表格。其优点是,使大量数据表达清晰醒目, 条理化,易于检查数据和发现问题,避免差错,同时有助于反映出物理量 之间的对应关系。所以,设计一个简明醒目、合理美观的数据表格,是每 一个同学都要掌握的基本技能。 列表没有统一的格式,但所设计的表格要能充分反映上述优点,应注意以下几点:1.各栏目均应注明所记录的物理量的名称(符号 )和单位; 2.栏目的顺序应充分注意数据间的联系和计算顺序,力求简明、齐全、有条理; 3.表中的原始测量数据应正确反映有效数字,数据不应随便涂改,确实要修改数据时, 应将原来数据画条杠以备随时查验; 4.对于函数关系的数据表格,应按自变量由小到大或由大到小的顺序排列,以便于判 断和处理。 2图解法 图线能够明显地表示出实验数据间的关系,并且通过它可以找出两个 量之间的数学关系,因此图解法是实验数据处理的重要方法之一。图解法 处理数据,首先要画出合乎规范的图线,其要点如下: 1.选择图纸作图纸有直角坐标纸 ( 即毫米方格纸 ) 、对数坐标纸和 极坐标纸等,根据 作图需要选择。在物理实验中比较常用的是毫米方格纸,其规格多为17 25 cm 。 2.曲线改直由于直线最易描绘 , 且直线方程的两个参数 ( 斜率和截距 ) 也较易算得。所以对于两个变量之间的函数关系是非线性的情形,在用图解法时 应尽可能通过变量代换 将非线性的函数曲线转变为线性函数的直线。下面为几种常用的变换方法。 ( 1) xy c ( c 为常数 ) 。 令 z 1,则 y cz,即 y 与 z 为线性关系。 x ( 2) x c y ( c 为常x2,y 1 z ,即 y 与为线性关系。

智慧社区大数据分析平台项目建设方案

智慧社区大数据平台建设方案

目录 1.智慧城市介绍 (8) 1.1智慧城市建设背景 (8) 1.2建设目标 (8) 1.3参考资料 (9) 2.项目需求分析 (11) 第2章 (11) 2.1智慧城市服务信息化业务需求分析 (11) 2.2智慧城市建设要求分析 (13) 2.2.1功能需求分析 (14) 2.2.2性能需求分析 (20) 2.2.3项目建设难点和对策分析 (21) 3.项目总体架构设计 (22) 第3章 (22) 3.1总体设计思路 (22) 3.1.1开放平台及应用整合 (22) 3.1.2安全与隐私 (23) 3.1.3可控的技术体系 (23) 3.1.4整合资源提供便民服务 (23) 3.1.5面向运营的推广思路 (24) 3.2建设原则 (24) 3.3总体架构 (26) 3.3.1软硬件基础设施 (26) 3.3.2数据资源 (27) 3.3.3应用支撑 (27) 3.3.4社区业务开发运行平台 (28) 3.3.5业务应用 (29) 3.3.6系统门户(访问渠道) (30) 3.3.7支撑体系(信息安全与标准规范体系) (30) 3.4技术架构 (30) 3.4.1基础服务 (31) 3.4.2平台服务 (31) 3.4.3数据服务 (32) 3.4.4访问服务 (32) 3.4.5应用开发框架 (32) 3.4.6安全体系 (33) 3.5信息资源架构 (35) 3.5.1建设原则 (35) 3.5.2架构体系 (35) 3.6集成架构 (64) 3.6.1应用集成平台 (65) 3.6.2系统集成整合 (69) 3.7网络拓扑结构 (73) 3.8运维体系 (73) 4.社区人房关系验证和接口系统 (75) 第4章 (75) 4.1系统概述 (75) 4.2系统架构 (75)

16种常用数据分析方法

一、描述统计 描述性统计是指运用制表和分类,图形以及计筠概括性数据来描述数据的集中趋势、离散趋势、偏度、峰度。 1、缺失值填充:常用方法:剔除法、均值法、最小邻居法、比率回归法、决策树法。 2、正态性检验:很多统计方法都要求数值服从或近似服从正态分布,所以之前需要进行正态性检验。常用方法:非参数检验的K-量检验、P-P图、Q-Q图、W险验、动差法。 二、假设检验 1、参数检验 参数检验是在已知总体分布的条件下(一股要求总体服从正态分布)对一些主要的参数(如均值、百分数、方差、相关系数等)进行的检验。 1)U验使用条件:当样本含量n较大时,样本值符合正态分布 2)T检验使用条件:当样本含量n较小时,样本值符合正态分布 A 单样本t检验:推断该样本来自的总体均数口与已知的某一总体均数口0 (常为理论值或标准值)有无差别; B 配对样本t检验:当总体均数未知时,且两个样本可以配对,同对中的两者在 可能会影响处理效果的各种条件方面扱为相似; C两独立样本t检验:无法找到在各方面极为相似的两样本作配对比较时使用。 2、非参数检验 非参数检验则不考虑总体分布是否已知,常常也不是针对总体参数,而是针对总体的某些一股性假设(如总体分布的位罝是否相同,总体分布是否正态)进行检验。 适用情况:顺序类型的数据资料,这类数据的分布形态一般是未知的。

A虽然是连续数据,但总体分布形态未知或者非正态; B体分布虽然正态,数据也是连续类型,但样本容量极小,如10以下; 主要方法包括:卡方检验、秩和检验、二项检验、游程检验、K-量检验等。三、信度分析 检査测量的可信度,例如调查问卷的真实性。 分类: 1、外在信度:不同时间测量时量表的一致性程度,常用方法重测信度 2、内在信度;每个量表是否测量到单一的概念,同时组成两表的内在体项一致性如何,常用方法分半信度。 四、列联表分析 用于分析离散变量或定型变量之间是否存在相关。 对于二维表,可进行卡方检验,对于三维表,可作Mentel-Hanszel分层分析。列联表分析还包括配对计数资料的卡方检验、行列均为顺序变量的相关检验。 五、相关分析 研究现象之间是否存在某种依存关系,对具体有依存关系的现象探讨相关方向及相 关程度。 1、单相关:两个因素之间的相关关系叫单相关,即研究时只涉及一个自变量和一个因变量; 2、复相关:三个或三个以上因素的相关关系叫复相关,即研究时涉及两个或两个 以上的自变量和因变量相关;

数据基础知识及数据处理

数据处理 (从小数据到大数据) 一、小数据 1、信息的度量 在计算机中: 最小数据单位:位(bit) Bit: 0 或1 (由电的状态产生:有电1,无电0)基本数据单位:字节(Byte, B) 1B=8bit 1KB=1024B 1MB=1024KB 1GB=1024MB 1TB=1024GB。 …… 2、不同数制的表示方法 十进制(Decimal notation),如120, (120) 10,120D 二进制(Binary notation) ,如(1010)2 , 1010B 八进制(Octal notation) ,如(175)8 , 175O 十六进制数(Hexdecimal notation) ,如(2BF)16 , 2BF03H

3、不同数制之间的转换方法 (1)任意其他进制(二、八、十六)转换成十进制,可“利用按权展开式展开”。 例如: 10110.101B =1×24+0×23+1×22+1×21+0×20+1×2-1+0×2-2+1×2-3 =22.625D 347.6O =3×82+4×81+7×80+6×8-1 =231.75D

D5.6H =D×161+5×160+6×16-1 =213.375D (2)十进制转换成任意其他进制(二、八、十六),整数部分的转换可按“除基取余,倒序排列”的方法,小数部分的转换可按“乘基取整,顺序排列”的方法。(除倒取,乘正取) 例,十进制数59转换为二进制数111011B

例:十进制数0.8125转换为二进制数0.1101B 同理:317 D= 100111101B = 475O = 13DH 0.4375D = 0.0111B = 0.34O = 0.7H (3)八进制数转换成二进制数,可按“逐位转换,一位拆三位”的方法。(8421法) 例如:3107.46O = 3 1 0 7 . 4 6 O =011 001 000 111 . 100 110 B =11001000111.10011B (4)十六进制数转换成二进制数,可按“逐位转换,一位拆四位”的方法。(8421法)

用Excel数据处理功能进行学生成绩统计

用Excel数据处理功能进行学生成绩统计 快速转换学生考试成绩等级 有的时候,会遇到要将学生的考试成绩按实际考试分数转换成相应成绩等级的情况,如将考试成绩在90分以上的成绩转换成“A+”形式,85-89分的成绩转换成“A”形式...。一般情况,在EXCEL表格中大家会采用IF()函数来设计公式进行转换,这样所设计的公式会变得很复杂,如果进行转换的成绩等级类型超过IF()函数的最大嵌套(7层)时,IF()函数就无能为力了。这时我们可用如下的方法来简化操作。 1、打开学生成绩工作表(图1)。 2、在G2到I12单元格录入考试成绩分数段与考试成绩等级对照表。 3、在D3单元格录入公式 “=INDEX(I$3:I$12,MATCH(1,(C3>=G$3:G$12)*(C3<=H$3:H$12),0))”,由于该公式为数组公式,在录入完上述内容后,必须同时按下“Ctrl+Shift+Enter”键,为上述公式内容加上数组公式标志即大括号“{}”。该公式的作用就是,根据C3单元格中的学生成绩,在D3单元格自动将该成绩转换成相应的成绩等级。 4、将光标移到D3单元格,向下拖动填充柄至D12单元格,将公式进行快速复制,这样就可以迅速完成转换学生成绩等级的工作(图2)。 5、还可以按照自己的喜好,将G2至I12的单元格区域设置为“隐藏”,以使表格更加美观。 快速统计学生考试成绩分布情况

在利用Excel管理学生考试成绩时,常常要统计各分数段学生考试成绩的分布情况,如果采用下面介绍的这种方法,就能使这项工作变得非常方便。 1、打开学生成绩工作表(本例仍使用上例的工作表)。 2、在G3至G6单元格录入学生考试成绩的统计分段点。如在本例中采用的统计分段点为:60、69、79、89,即统计60分以下、61-69、70-79、80-89、90分以上五个学生考试成绩区段的人数分布情况,当然你也可以根据自己的实际需要在此进行不同的设置。 3、选中要进行公式设计的单元格区域B14至B18,按下F2键,录入公式“=FREQUENCY(C3:C12,G3:G6)”,由于该公式为数组公式,在录入完上述内容后,必须同时按下“Ctrl+Shift+Enter”键,为上述公式内容加上数组公式标志即大括号“{}”。 4、当上述操作完成后,在B14至B18单元格就迅速得到了正确的学生考试成绩分布情况(图3)。 5、值得注意的是,在我们设计统计区段时,这个统计区段必须比统计分段点的数据个数多一个。这个多出来的统计区段表示超出最高间隔的数值个数。例如,在本例中,我们设计的统计分段点为60、69、79、89四个数值,这时要想取得正确的统计区段分布数据,就必须在B14至B18五个单元格中输入FREQUENCY() 函数计算的结果,多出来的这一个单元格将返回学生成绩表中大于90分的成绩的人数。

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