大数据收集及分析整体解决方案
征信系统管理平台
整体解决方案
项目背景
随着经济市场化程度的加深，加快企业和个人征信体系建设已成为社会共识。党的十六大报告明确提出要“健全现代市场经济的社会信用体系”，十六届三中全会明确提出“按照完善法规、特许经营、商业运作、专业服务的方向，加快建设企业和个人信用服务体系。”温家宝总理明确指示，社会信用体系建设从信贷信用征信起步，多次强调要加快全国统一的企业和个人信用信息基础数据库建设，形成覆盖全国的信用信息网络，加快征信立法，促进征信行业的发展，积极发展专业化的信用机构，有步骤、有重点开放征信市场，逐步建立失信惩戒制度，规范社会征信机构，加强征信市场监督管理。
应用价值
征信系统管理平台的建设和推广应用，特别是通过企业和个人重要经济活动的影响和规范，逐步形成诚实守信、遵纪守法、重合同讲信用的社会风气，推动社会信用体系建设，提高社会诚信水平，促进文明社会的建设；
征信系统管理平台帮助商业银行等金融机构控制信用风险，维护金融稳定，扩大信贷范围，促进消费增长，改善经济增长结构，促进经济的可持续发展；
提高审贷效率，方便广大群众借贷，防止不良贷款，防止个人过度负债；
帮助商业银行核实客户身份，从信贷活动的源头杜绝信贷欺诈、保证信贷交易的合法性；
该平台全面反映企业和个人的信用状况，帮助商业银行确定是否提供贷款及贷款金额大小、利率高低等因素，以及奖励守信者，惩戒失信者；
该征信系统管理平台利用企业和个人征信系统遍布全国各地的网络及其对企业和个人信贷交易等重大经济活动的影响，提高法院、税务、工商、海关等政府部门的行政执法力度；通过企业和个人征信系统的约束性和影响力，培养和提高企业和个人遵守法律、尊重规则、尊重合同、恪守信用的意识，提高社会诚信水平，建设和谐美好的社会。
1、个人基础信息
年龄（身份证）、农村/城市户口（身份证）、婚姻状况（民政局）、学历
（学信网）、家庭成员/是否独生子女（户口本）
2、个人动车/不动产调查
是否名下有车（车管所）、是否名下有房（房产局）、是否有股票（证
券局）、是否有期货、是否有飞机/船只等、是否有机械/电子设备/地皮
3、个人财产持有能力和收入水平
第三方支付平台余额（支付宝、财付通、百度钱包等）、P2P放贷能力（融
360等P2P网站）、理财产品购买情况（京东理财等理财产品）、工资收
入
5、个人消费能力
购物记录（淘宝、天猫、京东等网购平台）、天然气交费记录（天然气公
司）、水费交费记录（水费记录）、电信交费记录（移动/联通/电信）、机
票购买记录（航空局）、火车票购买记录（铁道局）、汽车票购买记录（汽
车站）、出租车/公交/地铁出行情况（嘀嘀打车、公交公司等）、酒店住
宿情况
4、工作情况和人脉
公司规模、公司类型、工作年限、公司营业情况、公司所属行业、所在职位（企业
微信/叮叮等办公软件、智联、51job等招聘网站）、人脉（人脉网、微博等社交
媒体）、公司平均收入（招聘网站）
6、个体经营户/老板指标
是否工商黑户（工商局）、公司/个体交税情况（工商局）、公司规模等公
司基础信息
7、其他征信方案
蚂蚁信用（支付宝）、个人征信（人民银行）、京东白条（京东）
8、优秀人才指标
成绩优异学生（高校公告）、职业类优质资格证人才（注册会计师、高级
软件工程师等）、高端职员（猎聘网等）、政府奖励人才（十大孝子、十
大创业者等）
9、其他参考指标
是否坐过牢/违法（最高人民法院官网）
运营商拥抱互联网掘金大数据
运营商的用户数为10亿级别，合计比任何一家互联网公司都大。它一直在收集着用户与通信相关的海量数据，从通话行为到上网数据，再到用户使用运营商上层业务的各种数据，同时它还有实名制的用户个人资料、缴费记录诸多信用数据。可以说它是传统企业中最具大数据资源优势的企业，规模和价值不亚于BAT的大数据。从广东移动近期与互联网企业的合作越发频密可以看出，运营商正在积极寻求契机实现转型，掘金大数据。
在阿里的业务版图中，数据是其三大核心基础战略之一，以阿里云为基础的大数据业务已经有许多成熟的案例。比如阿里刚进入的个人征信业务“芝麻信用”，核心模式同样是基于用户在阿里和蚂蚁金服的行为记录，并且与公安网等公共机构以及合作伙伴建立数据合作，是一种大数据征信模式。这次与广东移动的合作，就是基于芝麻信用，运营商与大数据终于结合起来了。
芝麻信用与运营商未来还有更多合作空间，核心就是运营商的大数据，比如用户个人资料、缴费欠费记录等等。每个用户在运营商内部已经有对应的评级，这决定了这个用户最大的欠费额度以及可获得的服务内容，比如属于某些目标企业的用户就可以承诺最高月低消免预存购机，在未来或许还可以根据用户的关系网来判断这个用户的信用级别，比如经常与之联系的人信用好，这个用户信用好就是大概率事件。运营商的数据在保护用户隐私和商业机密的前提下，都可以与芝麻信用打通，形成更全的个人征信基础数据。反过来，芝麻信用的结果现在可以透支话费未来就可以在运营商买手机、装宽带等等。
（一）找工作近几年河南省每年都有80万左右的高考考生，全省共有普通高等专科学校55所左右，成人高等学校23所左右。专科远远多于本科。每到毕业时，找工作都是毕业生本人及家长头疼的事，工作难找，人才招聘会都挤不进去，许多单位（尤其是国家机关和事业单位）招聘都要求本科或硕士以上学历，专科没有应聘或考试资格，如许多学校招后勤管理人员及实验员都要求本科，一些小学招聘老师都要求本科以上，专科以上学校招教师都要求硕士或博士，本科生都基本没有机会，公务员，大多也只是部分艰苦工作岗位允许专科生报考，而且工作地点基本在基层。由于学历原因，会丧失许多理想的工作机会。当然，高学历并不必然能事业成功，许多没有学历的人一样创业很成功，但当今社会通常学历越高工作机会越多，发展速度越快。（二）工资定级目前，我国国家机关和事业单位基本都是按照学历定工资，本科工资比专科工资高一档次，较规范的企业也是按学历定工资，如在苏州、上海、深圳等地外资企业或国内知名企业上班，上岗工资本科工资比专科工资高500元以上是正常的，而且本科以上的奖金和提升机会都比专科相对多一些，当然也有部分企业部分岗位，尤其是一些不规范企业，并不以学历定岗，只考虑为其挣了多少钱。（三）人事许多单位（尤其是国家机关和事业单位）提拔干部、竞选领导基本条件都是本科以上学历，即使自己完全可以胜任，却没有竞选资格，机遇摆在面前却抓不住，如大多专科学校，竞聘中层领导岗位，如系主任，基本上都是要求硕士或博士，本科都没有机会，而且不少单位如学校或法院等会规定一定年限（连一些小学都是如此）。（四）报研究生有了本科学历，不需学位证，就可以直接报考全国统招研究生了，而专科生只能在专科毕业满两年后以同等学历报研究生，尽管国家规定允许专科毕业满两年后以同等学历报研究生，但许多大学实际上却不愿招收专科生，会在许多方面设障碍，要求发表论文，加试专业课，英语达到什么水平等。另外，在职获取硕士学位还要有学士学位，如果是专科，今后若想在职获取硕士学位，是没有机会的。（五）考证许多国家职业资格证都要求本科以上学历，如现在公证员、律师、法官和检察官的**报名条件要求
必须是本科以上学历，国家承认均可，不分专业，如许多律师本科都不是学法律的，学中文的、经济的、化工的，什么专业都有。而如果只是专科，不管是哪个专业，也不管毕业于哪个学校，也不管个人有什么背景关系，就一生永远做不了公证员、律师、法官和检察官了，以前靠些关系专科就可以当法官、检察官和公证员的时代一去不复反了。（六）考公务员：公务员工作稳定，待遇较高，压力较小，又有权力，现在许多人都想做公务员，而人事部规定，公务员岗位需要通过公务员考试，现在大多数公务员岗位都要求本科以上才有资格报考，通常只有基层和艰苦的工作岗位留给专科一部分。（七）留学：现在许多国家都承认我国的本科学历，尤其是自考，在几种专升本途径中相对难度高，在国际上的认可度非常高，世界上2O几个主要发达国家都承认我国的自考，有了本科，就可以在国外直接报读更高一级学历了，不需要在国外再浪费时间，这样会省许多费用。（八）职称评定：如今各类职称评定几乎都与学历挂钩，在评定高级职称时专科以下基本上没有机会，而现在许多的单位的主管领导几乎都是由高级职称的人担任的，没有高级职称会丧失许多当主管领导的机会，而没有本科，又会丧失评高级职称的机会。
P2P是Peer to peer的缩写，意为“个人对个人”。P2P网贷的模式为，公司提供平台，由借贷双方自由竞价，撮合成交。P2P网贷起源于英国，2007年进入中国，2010
年进入快速发展期。
截至2015年底，余额宝规模增至6207亿元，2015年全年创造收益231亿元。
数据显示，截止2015年12月31日，余额宝的累计用户规模达2.6亿，与2014年相比增长高达42％。2.6亿余额宝用户数甚至超过全球第四大人口国印尼的人口数，以中国大陆13.7亿人口计算，几乎每5人就有一个是余额宝用户。
数据收集与整理
.数据收集与整理 教材分析 （一）本节知识在教材中的地位 统计概率所提供的“运用数据进行推断”的思维方法已成为现代社会一种普遍并且强有力的思维方式。“统计与概率”领域主要学习怎样收集、整理、描述、分析数据及处理数据的基本方法和概率的初步知识。本章内容是第三学段统计部分的第一章，主要内容是收集数据和整理数据的常用方法，是今后学习统计的基础。 （二）重点难点分析 1．重点 收集数据的方法和数据整理的方法。 2．难点 抽样调查收集数据时的方案设计、数据分析以及根据数据的分析结果作出合理的判断。 （三）总体目标 1．知识目标
能从事收集、整理、描述、分析数据，作出判断并进行交流活动，感受抽样的必要性，体会用样本估计总体的思想，掌握抽样调查收集数据的方法，会用表格、析线图反映数据信息。 2．能力目标 会设计简单的调查问卷，在收集、整理、描述和分析数据的统计活动中，能合理地处理数学信息，逐步学会用数据事实说话，并作出合理的推断或大胆的猜测。体会在解决问题的过程中与他人合作的重要性。 3．情感目标 通过对中小学生视力情况的抽样调查过程，培养学生乐于接触社会环境中的数学信息，激发学生在活动中发挥积极作用，敢于面对活动中的困难，并有独立克服困难和运用知识去解决问题的勇气和信心。养成用数据、用事实说话的习惯和事实求是的科学态度。 二、教法与学法 （一）教法 1．充分以学生为主体进行教学，采用调查分析法。 2．采用“调查──收集──整理──分析”的过程教学，养成用数据说话的习惯和实事求是的科学态度。 3. 探讨法，分小组活动，讨论交流多渠道信息反馈。
（二）学法 1．指导学生学会对数据的收集、整理、描述和分析的基本方法，利用样本估计总体是统计的基本思想。 2．引导学生掌握思考问题的方法及解决问题的途径。 3．指导学生利用所学知识，解决实际问题。 三、活动目标 体验统计调查的全过程，确定统计调查方案，确定样本，收集数据，整理、描述、分析数据，得出结论。 四、教学活动设计 （一）创设情境确定方案 1．提出问题（多媒体课件展示问题情境） 随着人们生活水平的提高，电视、电脑的普及，中小学生的视力普遍下降，专家呼吁要保护学生的视力。我校中小学生的视力状况怎样？我们又如何获取这一状况的数据进行分析？ （学生开展讨论交流，组织学生自学第156页第一、二和三自然段）
数据的收集描述与分析
数据的收集、整理与描述——备课人：李发 【问题】统计调查的一般过程是什么？统计调查对我们有什么帮助？统计调查一般包括收集数据、整理数据、描述数据和分析数据等过程；可以帮助我们更好地了解周围世界，对未知的事物作出合理的推断和预测. 一、数据处理的一般程序 二、回顾与思考 Ⅰ、数据的收集 1、收集数据的方法（在收集数据时，为了方便统计，可以用字母表示调查的各种类型。） ①问卷调查法：为了获得某个总体的信息，找出与该信息有关的因素，而编制的一些带有问题的问卷调查。 ②媒体调查法：如利用报纸、电话、电视、网络等媒体进行调查。 ③民意调查法：如投票选举。 ④实地调查法：如现场进行观察、收集和统计数据。 例1、调查下列问题，选择哪种方法比较恰当。 ①班里谁最适合当班长（）②正在播出的某电视节目收视率（） ③本班同学早上的起床时间（）④黄河某段水域的水污染情况（） 2、收集数据的一般步骤： ①明确调查的问题；——谁当班长最合适 ②确定调查对象；——全班同学 ③选择调查方法；——采用民主推荐的调查方法 ④展开调查；——每位同学将自己心目中认为最合适的写在纸上，投入推荐箱 ⑤统计整理调查结果；——由一位同学唱票，另一位同学记票（划正字），第三位同学在旁边监督。 ⑥分析数据的记录结果，作出合理的判断和决策； 3、收集数据的调查方式 （1）全面调查 定义：考察全体对象的调查叫做全面调查。
全面调查的常见方法：①问卷调查法；②访问调查法；③电话调查法； 特点：收集到的数据全面、准确，但花费多、耗时长、而且某些具有破坏性的调查不宜用全面调查；（2）抽样调查 定义：只抽取一部分对象进行调查，然后根据调查数据来推断全体对象的情况，这种方法是抽样调查。 总体：要考察的全体对象叫做总体； 个体：组成总体的每一个考察对象叫做个体； 样本：从总体中抽取的那一部分个体叫做样本。 样本容量：样本中个体的数目叫做样本容量（样本容量没有单位）； 特点：省时省钱，调查对象涉及面广，容易受客观条件的限制，结果往往不如全面调查准确，且样本选取不当，会增大估计总体的误差。 性质：具有代表性与广泛性，即样本的选取要恰当，样本容量越大，越能较好地反映总体的情况。（代表性：总体是由有明显差异的几个部分组成时，每一个部分都应该按照一定的比例抽取到） （3）实际调查中常常采用抽样调查的方法获取数据，抽样调查的要求是什么？ ①总体中每个个体都有相等的机会被抽到；②样本容量要适当. 例2、〔1〕判断下面的调查属于哪一种方式的调查。 ①为了了解七年级（22班）学生的视力情况（全面调查） ②我国第六次人口普查（全面调查） ③为了了解全国农民的收支情况（抽样调查） ④灯泡厂为了掌握一批灯泡的使用寿命情况（抽样调查） 〔2〕下面的调查适合用全面调查方式的是 . ①调查七年级十班学生的视力情况；②调查全国农民的年收入状况； ③调查一批刚出厂的灯泡的寿命；④调查各省市感染禽流感的病例。 〔3〕为了了解某七年级2000名学生的身高，从中抽取500名学生进行测量，对这个问题，下面的说法正确的是〔〕 A、2000名学生是总体 B、每个学生是个体 C、抽取的500名学生是样本 D、样本容量是500〔4〕请指出下列哪些抽查的样本缺少代表性： ①在大学生中调查我国青年的上网情况； ②从具有不同文化层次的市民中，调查市民的法治意识； ③抽查电信部门的家属，了解市民对电信服务的满意程度。 Ⅱ、数据的整理1、表格整理2、划记法
《数据收集整理》教材分析与重难点突破(第1课时)
《数据收集整理》教材分析与重难点突破 重难点： 本节课教学的重点是用调查法收集整理数据，难点是用调查法收集整理数据的过程 突破建议： 1.挖掘情境内涵，理解“选择校服”的本质。 教学这部分内容时,教师首先要创设定校服的情境, 在叙述情境的过程中出示例1红、黄、蓝、白四种颜色，然后提问“选哪种颜色合适？”回答这个问题时，要让学生充分进入情境，真正参与进来。 首先让学生自己观察、思考、交流。在交流中可能大部分学生会选自己喜欢的颜色，因此五花八门。 然后教师要注意引导学生：刚才同学们是针对自己喜欢的颜色来确定校服的。谁来说一说什么是校服？从而引发学生思考、讨论。 最后使学生明确校服的颜色不是以个人的观点为主的，它需要统筹大家的意见。使学生明白，最合理的是选择大部分同学都喜欢的颜色。到底是什么颜色呢？这就需要确定4种颜色中哪种颜色是大多数学生最喜欢的，引出用统计解决问题的方法，即体现了统计的必要，也体现了统计的作用与价值，同时引发下个研讨内容。 2.抓住问题冲突，引出收集信息的方法。 本课解决问题的方法是抽样调查法，调查法是学生首次运用，学生没有这部分知识经验。因此在教学时先通过小组研讨制定解决问题的方案，然后通过全班交流，教师适时的引导从而制定好调查计划。
从研讨到制定计划这一环节中教师要注意倾听学生的发言，能够在顺应学生思维的前提下，顺思导学，引导学生总结解决问题的方法即调查法。 比如：当学生知道校服的颜色不是以个人的观点为主的，它需要统筹大家的意见后，引发学生思考：如何来听取大家的意见呢？ 学生的意见可能很多，预设到的答案可能是： （1）在学门口挨个询问？对此学生会反驳太麻烦了，全校人数太多，一天也问不完。 （2）打电话询问。 （3）听老师的。 当学生出现这样的问题时，教师不要立刻给出答案。而是把多种方法都呈现给孩子，让他们针对这些方法进行讨论，指出不足及修改的方案。在这样的前提下，教师抓住学生的一些有用信息进行引导，全校人数太多不好操作，我们可以划分成班级来统计，然后根据众多班级同学的想法来确定校服颜色。这样抽样调查的名词学生不会说出，但是他们会用自己的语言来描述即先调查人数少的同学的意见，在慢慢到人数多同学的意见，从而把这种方法具体的形象的让学生理解。 3.优化调查方式，便于统计。 在学生懂得调查本班同学的意见后，思考用什么方式来记录哪种颜色的人数呢？一般的方法举手、起立、投票等。让学生充分地想、说。可以引导学生多说几种方式，使其体会到调查方式的多样化。在
大数据处理框架选型分析
大数据处理框架选型分析
前言 说起大数据处理，一切都起源于Google公司的经典论文：《MapReduce:Simplied Data Processing on Large Clusters》。在当时（2000年左右），由于网页数量急剧增加，Google公司内部平时要编写很多的程序来处理大量的原始数据：爬虫爬到的网页、网页请求日志；计算各种类型的派生数据：倒排索引、网页的各种图结构等等。这些计算在概念上很容易理解，但由于输入数据量很大，单机难以处理。所以需要利用分布式的方式完成计算，并且需要考虑如何进行并行计算、分配数据和处理失败等等问题。 针对这些复杂的问题，Google决定设计一套抽象模型来执行这些简单计算，并隐藏并发、容错、数据分布和均衡负载等方面的细节。受到Lisp和其它函数式编程语言map、reduce思想的启发，论文的作者意识到许多计算都涉及对每条数据执行map操作，得到一批中间key/value对，然后利用reduce操作合并那些key值相同的k-v对。这种模型能很容易实现大规模并行计算。 事实上，与很多人理解不同的是，MapReduce对大数据计算的最大贡献，其实并不是它名字直观显示的Map和Reduce思想（正如上文提到的，Map和Reduce思想在Lisp等函数式编程语言中很早就存在了），而是这个计算框架可以运行在一群廉价的PC机上。MapReduce的伟大之处在于给大众们普及了工业界对于大数据计算的理解：它提供了良好的横向扩展性和容错处理机制，至此大数据计算由集中式过渡至分布式。以前，想对更多的数据进行计算就要造更快的计算机，而现在只需要添加计算节点。 话说当年的Google有三宝：MapReduce、GFS和BigTable。但Google三宝虽好，寻常百姓想用却用不上，原因很简单：它们都不开源。于是Hadoop应运而生，初代Hadoop的MapReduce和
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 检验、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卩与已知的某一总体均数卩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
数据的收集、整理、描述与分析报告
数据的收集、整理与描述——备课人：发 【问题】统计调查的一般过程是什么？统计调查对我们有什么帮助？统计调查一般包括收集数据、整理数据、描述数据和分析数据等过程；可以帮助我们更好地了解周围世界，对未知的事物作出合理的推断和预测. 一、数据处理的一般程序 二、回顾与思考 Ⅰ、数据的收集 1、收集数据的方法（在收集数据时，为了方便统计，可以用字母表示调查的各种类型。） ①问卷调查法：为了获得某个总体的信息，找出与该信息有关的因素，而编制的一些带有问题的问卷调查。 ②媒体调查法：如利用报纸、、电视、网络等媒体进行调查。 ③民意调查法：如投票选举。 ④实地调查法：如现场进行观察、收集和统计数据。 例1、调查下列问题，选择哪种方法比较恰当。 ①班里谁最适合当班长（）②正在播出的某电视节目收视率（） ③本班同学早上的起床时间（）④黄河某段水域的水污染情况（） 2、收集数据的一般步骤： ①明确调查的问题；——谁当班长最合适 ②确定调查对象；——全班同学 ③选择调查方法；——采用推荐的调查方法 ④展开调查；——每位同学将自己心目中认为最合适的写在纸上，投入推荐箱 ⑤统计整理调查结果；——由一位同学唱票，另一位同学记票（划正字），第三位同学在旁边监督。 ⑥分析数据的记录结果，作出合理的判断和决策； 3、收集数据的调查方式 （1）全面调查 定义：考察全体对象的调查叫做全面调查。
全面调查的常见方法：①问卷调查法；②访问调查法；③调查法； 特点：收集到的数据全面、准确，但花费多、耗时长、而且某些具有破坏性的调查不宜用全面调查；（2）抽样调查 定义：只抽取一部分对象进行调查，然后根据调查数据来推断全体对象的情况，这种方法是抽样调查。 总体：要考察的全体对象叫做总体； 个体：组成总体的每一个考察对象叫做个体； 样本：从总体中抽取的那一部分个体叫做样本。 样本容量：样本中个体的数目叫做样本容量（样本容量没有单位）； 特点：省时省钱，调查对象涉及面广，容易受客观条件的限制，结果往往不如全面调查准确，且样本选取不当，会增大估计总体的误差。 性质：具有代表性与广泛性，即样本的选取要恰当，样本容量越大，越能较好地反映总体的情况。（代表性：总体是由有明显差异的几个部分组成时，每一个部分都应该按照一定的比例抽取到） （3）实际调查中常常采用抽样调查的方法获取数据，抽样调查的要什么？ ①总体中每个个体都有相等的机会被抽到；②样本容量要适当. 例2、〔1〕判断下面的调查属于哪一种方式的调查。 ①为了了解七年级（22班）学生的视力情况（全面调查） ②我国第六次人口普查（全面调查） ③为了了解全国农民的收支情况（抽样调查） ④灯泡厂为了掌握一批灯泡的使用寿命情况（抽样调查） 〔2〕下面的调查适合用全面调查方式的是 . ①调查七年级十班学生的视力情况；②调查全国农民的年收入状况； ③调查一批刚出厂的灯泡的寿命；④调查各省市感染禽流感的病例。 〔3〕为了了解某七年级2000名学生的身高，从中抽取500名学生进行测量，对这个问题，下面的说确的是〔〕 A、2000名学生是总体 B、每个学生是个体 C、抽取的500名学生是样本 D、样本容量是500〔4〕请指出下列哪些抽查的样本缺少代表性： ①在大学生中调查我国青年的上网情况； ②从具有不同文化层次的市民中，调查市民的法治意识； ③抽查电信部门的家属，了解市民对电信服务的满意程度。 Ⅱ、数据的整理1、表格整理2、划记法
数据收集方法
数据收集方法
数据收集的方法 和其他领域的研究一样，当我们选定了相应的研究设计之后，一个重要的问题就是如何能准确有效地收集数据，以客观而全面地反映所要研究的心理行为问题的真实状况。在心理学的研究中，通常收集数据的方法包括观察法、访谈法、问卷法、测验法、语义分析法、内容分析法等等，作为心理学研究的一个领域，学校心理学研究通常也采用这些方法，特别是观察法、访谈法、问卷法、测验法、个案研究等。 一、观察法 观察法是研究者通过感官或一定的仪器设备，有目的、有计划地观察儿童的心理和行为表现，并由此分析儿童心理和行为特征和规律的一种方法。 儿童的心理活动有突出的外显性，通过观察其外部行为，可以了解他的心理特征。因此，观察法是学校心理学研究的最基本、最普遍的一种方法。 (一)观察的类型 由于观察的目的不同，可以将观察法分为不同的类型。 1. 自然观察与实验观察 根据观察的数据是在自然条件下取得的，还是在人为干预条件下获得的，观察法可以分为自然观察和实验观察。所谓自然观察法是指在自然的状态下，对儿童的各种心理和行为表现进行观察，搜集研究资料的一种方法。它能够收集到观察对象在日常生活中的真实、典型、一般的行为表现，但这种方法使观察者比较被动，也难于揭示儿童的许多在自然状态下不易表现出来的心理特点。实验观察法指通过人为地改变和控制一定的条件，有目的地引起被研究者的某些心理和行为表现，以便在最有利的条件下对它们进行观察，收集有关研究资料的一种方法。比如，要研究儿童的助人行为，单靠自然观察显然是很困难的，研究者常会创设一定的情境，观察儿童在这种情境下的助人行为的状况，实际上，实验观察法就是我们常说的实验法。 2. 参与观察与非参与观察
大数据处理技术的总结与分析
数据分析处理需求分类 1 事务型处理 在我们实际生活中,事务型数据处理需求非常常见,例如：淘宝网站交易系统、1２306网站火车票交易系统、超市ＰOＳ系统等都属于事务型数据处理系统。这类系统数据处理特点包括以下几点: 一就是事务处理型操作都就是细粒度操作,每次事务处理涉及数据量都很小。 二就是计算相对简单，一般只有少数几步操作组成，比如修改某行得某列; 三就是事务型处理操作涉及数据得增、删、改、查,对事务完整性与数据一致性要求非常高。 四就是事务性操作都就是实时交互式操作,至少能在几秒内执行完成； 五就是基于以上特点,索引就是支撑事务型处理一个非常重要得技术. 在数据量与并发交易量不大情况下,一般依托单机版关系型数据库,例如OＲＡＣLＥ、MＹSQL、SQＬSERVER,再加数据复制（DataGurａd、RＭAＮ、ＭｙSQＬ数据复制等)等高可用措施即可满足业务需求。 在数据量与并发交易量增加情况下，一般可以采用ORＡLＣＥRAC集群方式或者就是通过硬件升级（采用小型机、大型机等，如银行系统、运营商计费系统、证卷系统)来支撑. 事务型操作在淘宝、1230６等互联网企业中,由于数据量大、访问并发量高，必然采用分布式技术来应对,这样就带来了分布式事务处理问题，而分布式事务处理很难做到高效，因此一般采用根据业务应用特点来开发专用得系统来解决本问题。
２数据统计分析 数据统计主要就是被各类企业通过分析自己得销售记录等企业日常得运营数据,以辅助企业管理层来进行运营决策。典型得使用场景有:周报表、月报表等固定时间提供给领导得各类统计报表;市场营销部门,通过各种维度组合进行统计分析,以制定相应得营销策略等． 数据统计分析特点包括以下几点: 一就是数据统计一般涉及大量数据得聚合运算，每次统计涉及数据量会比较大。二就是数据统计分析计算相对复杂，例如会涉及大量goｕpbｙ、子查询、嵌套查询、窗口函数、聚合函数、排序等；有些复杂统计可能需要编写ＳQＬ脚本才能实现． 三就是数据统计分析实时性相对没有事务型操作要求高。但除固定报表外,目前越来越多得用户希望能做做到交互式实时统计； 传统得数据统计分析主要采用基于ＭＰP并行数据库得数据仓库技术.主要采用维度模型,通过预计算等方法，把数据整理成适合统计分析得结构来实现高性能得数据统计分析，以支持可以通过下钻与上卷操作,实现各种维度组合以及各种粒度得统计分析。 另外目前在数据统计分析领域,为了满足交互式统计分析需求，基于内存计算得数据库仓库系统也成为一个发展趋势,例如SAP得HANA平台。 3 数据挖掘 数据挖掘主要就是根据商业目标，采用数据挖掘算法自动从海量数据中发现隐含在海量数据中得规律与知识。
2020春二数下(SJ)数据收集与整理教材分析
第八单元数据的收集和整理（一）的教材分析 在前几册教科书里，结合“数与代数”“图形与几何”两个领域的知识教学，学生经常进行比较、分类、计数等学习活动，经常通过画图、操作等活动来解决问题，积累了一些数学活动经验，为学习统计的知识与方法作了必要的准备。 数学课程标准对第一学段的统计教学提出三点要求：①能根据给定的标准或者自己选定的标准，对事物或数据进行分类，感受分类与分类标准的关系。②经历简单的数据收集和整理过程，了解调查、测量等收集数据的简单方法，并能用自己的方式（文字、图画、表格等）呈现整理数据的结果。③通过对数据的简单分析，体会运用数据进行表达与交流的作用，感受数据蕴涵信息。本单元的主要内容与要求是：教学一些简单而常用的统计方法，使学生初步学会根据适当的标准，选用适宜的方式进行简单的分类调查，收集并随时记录、整理信息，用自己能够使用的方式呈现得到的数据；初步利用数据进行描述、交流，体会数据能够反映或说明情况，体验统计活动能够获得需要的数据，是解决实际问题的一种有效方法。 全单元编排两道例题，组织学生开展统计活动。具体安排如下：例题教学内容练习编排例1根据需要解决的问题，分类整理教材呈现的情境图里的信息，用自己的方法记录信息，获得数据，在交流中回答问题。例2根据需要解决的问题，在小组内分类调查，及时记录信息、获得数据，并通过分析数据，回答问题。练习十 运用两道例题里收集、整理数据的方法，为解决简单的问题而开展统计活动，初步积累统计活动经验，感受统计的现实意义。本单元教学内容的设计，基于统计教学观念的变化。过去很长一段时期里，小学数学着重制作统计图、表的教学。因为那个时期，统计图表确实是数据的主要载体，而且统计图表的制作大量地依靠手工劳动，这必然导致统计教学以教会学生看懂图表、制作图表为主要内容和重要任务。随着人类社会向信息化快速发展，以及计算机技术的普及，数据逐渐成为统计的核心。人们的统计活动围绕数据的收集与整理、分析与利用而展开，信息呈现方式的多样化和计算机代替手工，精致地做出各种各样的统计图表，促使统计教学重心发生转移。 本单元教学内容的设计，还基于统计教学的开放性。在小学数学的教学内容中，“统计与概率”可以作为一个领域，但决不是完全独立、与其他数学内容相割裂的。尤其是一些统计活动，它们和其他领域的学习活动也是相通的。正如统计需要分类、比较、计数，而这些活动在“数与代数”“图形与几何”领域的教学中早已应用。所以，统计的教学资源是十分丰富的，大量的统计活动也是学生曾经经历过的，是他们能够想到、能够实施的活动，未必都需要“新授”。 本单元编排的两个例题是有层次的。从数据信息的来源看，例1的数据存在于教材的情境图里，是已经确定的，学生可以从教科书里获取；例2的数据存在于学生身上，是不确定的，需要通过调查才能获取。从记录信息的方法看，例1的分类简单，符号也简单；例2则比较多样，分的类多，记录方式多，可用的符
简析大数据及其处理分析流程
昆明理工大学 空间数据库期末考察报告《简析大数据及其处理分析流程》 学院：国土资源工程学院 班级：测绘121 姓名：王易豪 学号：201210102179 任课教师：李刚
简析大数据及其处理分析流程 【摘要】大数据的规模和复杂度的增长超出了计算机软硬件能力增长的摩尔定律，对现有的IT架构以及计算能力带来了极大挑战，也为人们深度挖掘和充分利用大数据的大价值带来了巨大机遇。本文从大数据的概念特征、处理分析流程、大数据时代面临的挑战三个方面进行详细阐述，分析了大数据的产生背景，简述了大数据的基本概念。 【关键词】大数据；数据处理技术；数据分析 引言 大数据时代已经到来，而且数据量的增长趋势明显。据统计仅在2011 年，全球数据增量就达到了1.8ZB （即1.8 万亿GB）[1]，相当于全世界每个人产生200GB 以上的数据，这些数据每天还在不断地产生。 而在中国，2013年中国产生的数据总量超过0.8ZB（相当于8亿TB），是2012年所产生的数据总量的2倍，相当于2009年全球的数据总量[2]。2014年中国所产生的数据则相当于2012 年产生数据总量的10倍，即超过8ZB，而全球产生的数据总量将超40ZB。数据量的爆发式增长督促我们快速迈入大数据时代。 全球知名的咨询公司麦肯锡(McKinsey)2011年6月份发布了一份关于大数据的详尽报告“Bigdata：The next frontier for innovation，competition，and productivity”[3]，对大数据的影响、关键技术和应用领域等都进行了详尽的分析。进入2012年以来，大数据的关注度与日俱增。
实验现象和实验数据的搜集整理与分析
实验现象和实验数据的搜集整理与分析 一．问题阐述 实验现象和数据是定量实验结果的主要表现形式，亦是定量研究结果的主要证据。数据对于实验教学来讲，有着重要的意义和价值。然而在我们的教学中，不尊重事实，漠视实验数据的现象仍经常出现，具体分析，在小学科学实验数据教学中主要存在以下一些问题： （一）数据收集存在的问题 1.数据收集不真实 如《摆的研究》一课教学中，由于测量的次数多，时间紧，而测同一摆重或同一摆长前后时间又几近相同，于是有小组就根据前面的实验数据，推测了后面的数据。又如教学《热是怎样传递的》一课时，有一小组的火柴掉下来的顺序明明不是有规律地从左往右，但听到其他小组火柴都是从左往右有顺序地掉下来，于是他们也修改了自己的数据。 2.数据收集不准确 如教学《水和食用油的比较》一课时，教师引导学生把水和食用油分别装入相同的试管中来比较，结果教学中却出现了相反的现象——装油的试管比装水的试管还要重，原来是装水的试管壁薄，装油的试管壁厚，实验准备时教师并没有发现这个现象，结果出现了上述问题。 3.数据收集不全面 教师在收集数据过程中，各小组虽然都做了同一个实验，但教师只挑选1-2个组的实验表进行展示汇报，而其他组的实验数据一概不论，就草草作结论，这样的实验过程和结果很难说服所有人，也很容易出错。 （二）数据整理存在的问题 1.整理方式简单 课堂上教师比较重视设计小组或个人填写的实验数据表格，但对全班汇总的实验数据形式容易忽视，呈现方式比较简单。在数据呈现时，要么逐一呈现小组原始记录单，要么按小组顺序呈现数据，平时更少使用统计图来整理。黑板上数据显得杂乱无章，不易发现其中的规律。 2.数据取舍不清
常用数据分析方法详细讲解
常用数据分析方法详解 目录 1、历史分析法 2、全店框架分析法 3、价格带分析法 4、三维分析法 5、增长率分析法 6、销售预测方法 1、历史分析法的概念及分类 历史分析法指将与分析期间相对应的历史同期或上期数据进行收集并对比，目的是通过数据的共性查找目前问题并确定将来变化的趋势。 *同期比较法：月度比较、季度比较、年度比较 *上期比较法：时段比较、日别对比、周间比较、 月度比较、季度比较、年度比较 历史分析法的指标 *指标名称： 销售数量、销售额、销售毛利、毛利率、贡献度、交叉比率、销售占比、客单价、客流量、经营品数动销率、无销售单品数、库存数量、库存金额、人效、坪效 *指标分类： 时间分类 ——时段、单日、周间、月度、季度、年度、任意 多个时段期间 性质分类 ——大类、中类、小类、单品 图例 2框架分析法 又叫全店诊断分析法 销量排序后，如出现50/50、40/60等情况，就是什么都能卖一点但什么都不 好卖的状况，这个时候就要对品类设置进行增加或删减，因为你的门店缺少 重点，缺少吸引顾客的东西。 如果达到10/90，也是品类出了问题。 如果是20/80或30/70、30/80，则需要改变的是商品的单品。 *单品ABC分析（PSI值的概念） 销售额权重（0.4）×单品销售额占类别比＋销售数量权重（0.3） × 单品销售数量占类别比＋毛利额权重（0.3）单品毛利额占类别比 *类别占比分析（大类、中类、小类） 类别销售额占比、类别毛利额占比、 类别库存数量占比、类别库存金额占比、
类别来客数占比、类别货架列占比 表格例 3价格带及销售二维分析法 首先对分析的商品按价格由低到高进行排序，然后 *指标类型：单品价格、销售额、销售数量、毛利额 *价格带曲线分布图 *价格带与销售对数图 价格带及销售数据表格 价格带分析法 4商品结构三维分析法 *一种分析商品结构是否健康、平衡的方法叫做三维分析图。在三维空间坐标上以X、Y、Z 三个坐标轴分别表示品类销售占有率、销售成长率及利润率，每个坐标又分为高、低两段，这样就得到了8种可能的位置。 *如果卖场大多数商品处于1、2、3、4的位置上，就可以认为商品结构已经达到最佳状态。以为任何一个商品的品类销售占比率、销售成长率及利润率随着其商品生命周期的变化都会有一个由低到高又转低的过程，不可能要求所有的商品同时达到最好的状态，即使达到也不可能持久。因此卖场要求的商品结构必然包括：目前虽不能获利但具有发展潜力以后将成为销售主力的新商品、目前已经达到高占有率、高成长率及高利润率的商品、目前虽保持较高利润率但成长率、占有率趋于下降的维持性商品，以及已经决定淘汰、逐步收缩的衰退型商品。 *指标值高低的分界可以用平均值或者计划值。 图例 5商品周期增长率分析法 就是将一段时期的销售增长率与时间增长率的比值来判断商品所处生命周期阶段的方法。不同比值下商品所处的生命周期阶段(表示) 如何利用商品生命周期理论指导营运(图示) 6销售预测方法[/hide] 1.jpg (67.5 KB) 1、历史分析法
数据收集与整理
数据收集整理教学设计 教学目标： 知识与技能： 初步体验数据收集、整理、描述和分析的过程。会用调查法收集整理数据。并分析数据解决问题。 过程与方法： 在经历简单的收集、整理、描述和分析的过程中，学习一些简单的的收集、整理、描述和分析得方法 情感态度与价值观：通过对学生身边有趣事例的调查活动，激发学生学习的兴趣，培养学生的合作意识和实践探究能力。 教学重难点： 重点：经历收集和整理数据的过程，初步认识统计表。 难点：感受用调查法收集整理数据的过程。 教学工具 多媒体课件、与校服颜色有关的图片 教学过程： 一、情境导入 教师：同学们，新的学期开始啦，学校准备给大家定做新的校服。你希望自己的校服是什么颜色呢？ 指名3~5个学生说一说。 教师：学校要给你们定做的校服，有下面四中颜色（课件出现四种颜色），请你们当参谋，给学校提供建议选哪种颜色合适。 指名学生回答，并说明理由。 教师引导：如果张三喜欢红色，学校就决见定将校服做成红色，怎么样？你有什么意见？指名学生回答。 教师：你们刚才说的只是根据自己的喜好来决定你想穿的校服颜色不能代表学校大多数学生的意见。那如何知道那种颜色是大多数同学喜欢的呢？（学生可能回答，调查全校学生喜欢的颜色） 教师追问：如果我们现在要马上把信息反馈给学校，你觉得调查全校的学生这个方法怎们样？ 学生交流讨论。 教师小结：全校学生这么多，要调查全校的学生范围太广了。我们可以先在班里调查，把班里的数据作为代表。找出大多数同学喜欢的颜色来代表全校大多数同学喜欢的颜色。那这节课就在我们班里进行调查统计，看看在这四种颜色中，大多数同学喜欢那种颜色。 二、探究新知 1、讨论收集数据的方法。 教师提问：刚才我们确定了要在班里进行调查，我们班里的人数也不少，应该怎样调查呢？你有什么好的办法？（指名学生回答） 学生讨论收集数据的方法。
某大型企业大数据平台整体解决方案
某大型企业数据平台整体解决方案
目录 1项目概述 (15) 1.1建设背景 (15) 1.1.1集团已有基础 (15) 1.1.2痛点及需提升的能力 (15) 1.1.3大数据趋势 (16) 1.2建设目标 (16) 1.2.1总体目标 (16) 1.2.2分阶段建设目标 (17) 1.3与相关系统的关系 (18) 1.3.1数据分析综合服务平台 (18) 1.3.2量收系统 (19) 1.3.3金融大数据平台 (20) 1.3.4各生产系统 (20) 1.3.5CRM (20) 1.4公司介绍和优势特点 (20) 1.4.1IDEADATA (20) 1.4.2TRANSWARP (22) 1.4.3我们的优势 (24) 2业务需求分析 (27) 2.1总体需求 (27)
2.2.1数据采集 (29) 2.2.2数据交换 (29) 2.2.3数据存储与管理 (29) 2.2.4数据加工清洗 (30) 2.2.5数据查询计算 (31) 2.3数据管控 (32) 2.4数据分析与挖掘 (32) 2.5数据展现 (33) 2.6量收系统功能迁移 (34) 3系统架构设计 (35) 3.1总体设计目标 (35) 3.2总体设计原则 (35) 3.3案例分析建议 (37) 3.3.1中国联通大数据平台 (37) 3.3.2恒丰银行大数据平台 (49) 3.3.3华通CDN运营商海量日志采集分析系统 (63) 3.3.4案例总结 (69) 3.4系统总体架构设计 (70) 3.4.1总体技术框架 (70) 3.4.2系统总体逻辑结构 (74)
3.4.4系统接口设计 (83) 3.4.5系统网络结构 (88) 4系统功能设计 (91) 4.1概述 (91) 4.2平台管理功能 (92) 4.2.1多应用管理 (92) 4.2.2多租户管理 (96) 4.2.3统一运维监控 (97) 4.2.4作业调度管理 (117) 4.3数据管理 (119) 4.3.1数据管理框架 (119) 4.3.2数据采集 (122) 4.3.3数据交换 (125) 4.3.4数据存储与管理 (127) 4.3.5数据加工清洗 (149) 4.3.6数据计算 (150) 4.3.7数据查询 (170) 4.4数据管控 (193) 4.4.1主数据管理 (193) 4.4.2元数据管理技术 (195)
(完整版)常用数据分析方法论
常用数据分析方法论 ——摘自《谁说菜鸟不会数据分析》 数据分析方法论主要用来指导数据分析师进行一次完整的数据分析，它更多的是指数据分析思路，比如主要从哪几方面开展数据分析？各方面包含什么内容和指标？ 数据分析方法论主要有以下几个作用： ●理顺分析思路，确保数据分析结构体系化 ●把问题分解成相关联的部分，并显示它们之间的关系 ●为后续数据分析的开展指引方向 ●确保分析结果的有效性及正确性 常用的数据分析理论模型 用户使用行为STP理论 SWOT …… 5W2H 时间管理生命周期 逻辑树 金字塔SMART原则 …… PEST分析法 PEST分析理论主要用于行业分析 PEST分析法用于对宏观环境的分析。宏观环境又称一般环境，是指影响一切行业和企业的各种宏观力量。 对宏观环境因素作分析时，由于不同行业和企业有其自身特点和经营需要，分析的具体内容会有差异，但一般都应对政治、经济、技术、社会，这四大类影响企业的主要外部环境因素进行分析。
以下以中国互联网行业分析为例。此处仅为方法是用实力，并不代表互联网行业分析只需要作这几方面的分析，还可根据实际情况进一步调整和细化相关分析指标：
5W2H分析法 5W2H分析理论的用途广泛，可用于用户行为分析、业务问题专题分析等。 利用5W2H分析法列出对用户购买行为的分析：（这里的例子并不代表用户购买行为只有以下所示，要做到具体问题具体分析）
逻辑树分析法 逻辑树分析理论课用于业务问题专题分析 逻辑树又称问题树、演绎树或分解树等。逻辑树是分析问题最常使用的工具之一，它将问题的所有子问题分层罗列，从最高层开始，并逐步向下扩展。 把一个已知问题当成树干，然后开始考虑这个问题和哪些相关问题有关。 （缺点：逻辑树分析法涉及的相关问题可能有遗漏。）
收集数据的主要方法
收集数据的主要方法： 收集数据的方法主要有普查和抽样调查两种方式，当对要求数据非常非常准确的时候可以采取普查的方式，如为了制做校服，要了解学生的身高，胸围，裤长等数据，而取得这些数据的方式应逐人调查，这就是普查方式，普查得到的数据比较准确。但是当要调查的总体比较多时普查又比较费时，费力，消耗大量财力，并且有时也是无法做到的，如要了解一批灯泡的使用寿命，不可能将这批灯泡逐个使用到用坏为止。 因此抽样调查是收集数据的又一种方式。抽样调查就是在被调查的数据中随机地抽取一些数据组成一个样本，通过对样本中数据的分析去估计全体数据的情况。抽样调查是统计工作的重要方式，这种方式是切实可行的，做好抽样调查的关键是“随机抽样”，也就是不要有目的地挑选数据，而是用某一规律在全体被调查的数据中取得数据。一般地抽取数据的方式不同，得到的统计数据不同，但是只要做到随机抽样，所得数据就具有代表性。 平均数的应用： (一) 算术平均数 算术平均数应用最广, 其原因在于在经济现象中, 总体的标志总虽常常等于总体单位的标志数量的总和, 算术平均数恰好适应这种情况。而且算术平均数可以使∑(X 一灭)∧ 2 为m i n V a lu e , 在一般情况下, 其数值代表性较好。 算术平均数虽然只受极端数值的影响, 但可以通过组平均数、分组法、数列分布等方法 来弥补这一缺陷, 所以算术平均数在平均数中占主要地位, 只有在一些特定场合, 才用到其他平均数。 (二) 调和平均数X H 一般来说, 在需要计算倒数的平均数值时, 需要应用调和平均数。 在m = X f时, 如果已知m , 均用调和平均数计算。 (三) 几何平均数了 几何平均数有一重要数学性质: 小于平均数的变量对jL何平均数之比的乘积等于儿何平均数对大于平均数的变量之比的 乘积。 这个性质表明, 当我们要表现变量与变量之间相对差异程度时; 用儿何平均数比用其他 一 平均数代表性更好, 而且, 儿何平均数在标志值平均数中受极端数值影响最小, 几何平均数常用来计算平均发展速度。 (四) 平方平均数Xq 平方平均数适用于需要将变量平方以后再求平均数的场合。比如, 在农产量调查中, 求 面积因子的平均数时, 就要用平方平均数。又如标准差计算也要用平方平均数计算: (五) 中位平均数M e 卜位平均数适用性比较强, 对于两端开放的数列, 也可以计算中位平均数; 对于不带有 观测值的事物(品质现象) 也可以计算中位平均数, 而且中位平均数有习X 一M e卜m in V a lu e 的性质, 故可用于最佳地址选择问题, 中位平均数还可用于工厂质量检查和季节比率计算等方面。
大数据分析与处理方法解读
大数据分析与处理方法解读 【文章摘要】要知道，大数据已不再是数据大，最重要的现实就是对大数据进行分析，只有通过分析才能获取很多智能的，深入的，有价值的信息。 越来越多的应用涉及到大数据，这些大数据的属性，包括数量，速度，多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性，所以，大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要，可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。基于此，大数据分析的方法理论有哪些呢？ 大数据分析的五个基本方面 PredictiveAnalyticCapabilities（预测性分析能力） 数据挖掘可以让分析员更好的理解数据，而预测性分析可以让分析员根据可视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性的判断。 DataQualityandMasterDataManagement（数据质量和数据管理） 数据质量和数据管理是一些管理方面的最佳实践。通过标准化的流程和工具对数据进行处理可以保证一个预先定义好的高质量的分析结果。 AnalyticVisualizations（可视化分析） 不管是对数据分析专家还是普通用户，数据可视化是数据分析工具最基本的要求。可视化可以直观的展示数据，让数据自己说话，让观众听到结果。 SemanticEngines（语义引擎） 我们知道由于非结构化数据的多样性带来了数据分析的新的挑战，我们需要一系列的工具去解析，提取，分析数据。语义引擎需要被设计成能够从“文档”中智能提取信息。 DataMiningAlgorithms（数据挖掘算法） 可视化是给人看的，数据挖掘就是给机器看的。集群、分割、孤立点分析还有其他的算法让我们深入数据内部，挖掘价值。这些算法不仅要处理大数据的量，也要处理大数据的速度。 假如大数据真的是下一个重要的技术革新的话，我们最好把精力关注在大数据能给我们带来的好处，而不仅仅是挑战。 大数据处理
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检验、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μ与已知的某一总体均数μ0 (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。
数据收集方法
数据收集的方法 和其他领域的研究一样，当我们选定了相应的研究设计之后，一个重要的问题就是如何能准确有效地收集数据，以客观而全面地反映所要研究的心理行为问题的真实状况。在心理学的研究中，通常收集数据的方法包括观察法、访谈法、问卷法、测验法、语义分析法、内容分析法等等，作为心理学研究的一个领域，学校心理学研究通常也采用这些方法，特别是观察法、访谈法、问卷法、测验法、个案研究等。 一、观察法 观察法是研究者通过感官或一定的仪器设备，有目的、有计划地观察儿童的心理和行为表现，并由此分析儿童心理和行为特征和规律的一种方法。 儿童的心理活动有突出的外显性，通过观察其外部行为，可以了解他的心理特征。因此，观察法是学校心理学研究的最基本、最普遍的一种方法。 (一) 观察的类型 由于观察的目的不同，可以将观察法分为不同的类型。 1. 自然观察与实验观察 根据观察的数据是在自然条件下取得的，还是在人为干预条件下获得的，观察法可以分为自然观察和实验观察。所谓自然观察法是指在自然的状态下，对儿童的各种心理和行为表现进行观察，搜集研究资料的一种方法。它能够收集到观察对象在日常生活中的真实、典型、一般的行为表现，但这种方法使观察者比较被动，也难于揭示儿童的许多在自然状态下不易表现出来的心理特点。实验观察法指通过人为地改变和控制一定的条件，有目的地引起被研究者的某些心理和行为表现，以便在最有利的条件下对它们进行观察，收集有关研究资料的一种方法。比如，要研究儿童的助人行为，单靠自然观察显然是很困难的，研究者常会创设一定的情境，观察儿童在这种情境下的助人行为的状况，实际上，实验观察法就是我们常说的实验法。 2. 参与观察与非参与观察 根据观察者是否直接参与到被观察者所进行的活动之中，观察法可分为参与性观察与非参与性观察。参与性观察就是观察者参与到被观察者的实际环境之中，并通过与被观察者的共同活动，从内部进行观察，故又称之为局