十中常用统计数据分析软件

十中常用统计数据分析软件
十中常用统计数据分析软件

常用的十款统计数据分析软件

——中国数据分析培训网

一、SAS统计软件

SAS 是英文Statistical Analysis System的缩写,翻译成汉语是统计分析系统,最初由美国北卡罗来纳州立大学两名研究生开始研制,1976 年创立SAS公司, 2003年全球员工总数近万人,统计软件采用按年租用制,年租金收入近12亿美元。SAS系统具有十分完备的数据访问、数据管理、数据分析功能。在国际上, SAS被誉为数据统计分析的标准软件。SAS系统是一个模块组合式结构的软件系统,共有三十多个功能模块。SAS是用汇编语言编写而成的,通常使用SAS 需要编写程序, 比较适合统计专业人员使,而对于非统计专业人员学习SAS比较困难。

二、SPSS统计软件

SPSS是英文Statistical package for the social science 的缩写,翻译成汉语是社会学统计程序包,20世纪60年代末由美国斯坦福大学的三位研究生研制,1975年在芝加哥

组建SPSS总部。SPSS系统特点是操作比较方便,统计方法比较齐全,绘制图形、表格较有方便,输出结果比较直观。SPSS是用FORTRAN语言编写而成。适合进行从事社会学调查中的数据分析处理。

三、BMDP统计软件

BMDP是英文Biomedical computer programs 的缩写,翻译成汉语是生物医学计算程序,美国加州大学于1961年研制,是世界上最早的统计分析软件。特点是统计方法齐全,功能强大。但1991年的7.0版后没有新的版本推出,使用不太普及,最后被SPSS 公司收购。

四、Stata统计软件

Stata统计软件由美国计算机资源中心(Computer Resource Center)1985年研制。特点是采用命令操作,程序容量较小,统计分析方法较齐全,计算结果的输出形式简洁,绘出的图形精美。不足之处是数据的兼容性差,占内存空间较大,数据管理功能需要加强。

五、EPINFO软件

EPINFO是英文Statistics program for epidemiology on microcomputer 的缩写,翻译成汉语是流行病学统计程序。美国疾病控制中心CDC和WHO共同研制,为完全免费软件。特点是数据录入非常直观,操作方便,并有一定的统计功能,但方法比较简单,主要应用于流行病学领域中的数据录入和管理工作。

六、Minitab

Minitab由美国宾州大学研制。其特点是简单易懂,很方便进行试验设计及质量控制功能。在国外大学统计学系开设的统计软件课程中,Minitab与SAS、BMDP并列,根据没有SPSS的份。

七、Statistica

Statistica为一套完整的统计资料分析、图表、资料管理、应用程式发展系统;美国StatSoft公司开发。能提供使用者所有需要的统计及制图程序,制图功能强大,能够在图表视窗中显示各种统计分析和作图技术。

八、SPLM统计软件

SPLM是英文Statistical program for linear modeling 的缩写,翻译成汉语是线性模型拟合统计软件程序。1988年由解放军第四医学大学统计教研室研制。系统特点是采用线性模型的方法,实现各种统计方法的计算。统计方法比较齐全,功能比较强大。SPLM采用FORTRAN语言编写完成。但1999年推出3.0版后无新的产品推出。

九、CHISS统计软件

CHISS 是英文Chinese High Intellectualized Statistical Software的缩写,翻译成汉语是中华高智统计软件, 由北京元义堂科技公司研制,解放军总医院、首都医科大学、中国中医研究院等参加协作完成。1997年开始研发,2001年推出第一版。CHISS是一套具有数据信息管理、图形制作和数据分析的强大功能,并具有一定智能化的中文统计分析软件。CHISS的主要特点是操作简单直观,输出结果简洁。既可以采用光标点菜单式也可采用编写程序来完成各种任务。CHISS用C++语言、FORTRAN语言和delphi 开发集成,采用模块组合式结构,已开发十个模块。CHISS可以用于各类学校、科研所等从事统计学的教学和科研工作。

十、SASD统计软件

SASD是英文package for Statistical analysis of stochastic data 的缩写,翻译成汉语是随机数据统计分析程序包。它是由中国科学院计算中心研制。系统特点是以FORTRAN 源程序形式向用户提供大量的子程序可供用户进行二次开发,统计方法比较齐全,功能比较强大。SASD采用FORTRAN语言编写完成,比较适合从事统计专业人员使用。

统计分析软件SPSS详细教程

10.11统计分析软件&SPSS建立数据 目录 10.11统计分析软件&SPSS建立数据 (1) 10.25数据加工作图 (1) 11. 08绘图解答&描述性分析: (3) 2.描述性统计分析: (4) 四格表卡方检验:(检验某个连续变量的分布是否与某种理论分布一致,如是否符合正态分布) (7) 第七章非参数检验 (10) 1.单样本的非参数检验 (11) (1)卡方检验 (11) (2)二项分布检验 (12) 2.两独立样本的非参数检验 (13) 3.多独立样本的非参数检验 (16) 4.两相关样本的非参数检验 (16) 5.多相关样本的非参数检验 (18) 第五章均值检验与T检验 (20) 1.Means过程(均值检验)( (20) 4. 单样本T检验 (21) 5. 两独立样本T检验 (22) 6.两配对样本T检验 (23) 第六章方差分析 (25) 单因素方差分析: (25) 多因素方差分析: (29) 10.25数据加工作图 1.Excel中随机取值:=randbetween(55,99) 2.SPSS中新建数据,一列40个,正态分布随机数:先在40那里随便输入一个数表示选择40个可用的,然后按一下操作步骤: 3.排序:个案排秩

4.数据选取:数据-选择个案-如果条件满足: 计算新变量: 5.频次分析:分析-统计描述-频率

还原:个案-全部 6.加权: 还原 7.画图: 11. 08绘图解答&描述性分析:1.课后题:长条图

2.描述性统计分析: (1)频数分析:

(2)描述性分析: 描述性统计分析没有图形功能,也不能生成频数表,但描述性分析可以将原始数据转换成标准化得分,并以变量形式存入数据文件中,以便后续分析时应用。 操作: 分析—描述性分析:然后对结果进行筛选,去掉异常值,就得到标准化的数据: 任何形态的数据经过Z标准化处理之后就会是正态分布的<—错误!标准化是等比例缩放的,不会改变数据的原始分布状态, (3)探索分析:(检验是否是正态分布:茎叶图、箱图) 实例:

数据分析软件和工具

以下是我在近三年做各类计量和统计分析过程中感受最深的东西,或能对大家有所帮助。当然,它不是ABC的教程,也不是细致的数据分析方法介绍,它只是“总结”和“体会”。由于我所学所做均甚杂,我也不是学统计、数学出身的,故本文没有主线,只有碎片,且文中内容仅为个人观点,许多论断没有数学证明,望统计、计量大牛轻拍。 于我个人而言,所用的数据分析软件包括EXCEL、SPSS、STATA、EVIEWS。在分析前期可以使用EXCEL进行数据清洗、数据结构调整、复杂的新变量计算(包括逻辑计算);在后期呈现美观的图表时,它的制图制表功能更是无可取代的利器;但需要说明的是,EXCEL毕竟只是办公软件,它的作用大多局限在对数据本身进行的操作,而非复杂的统计和计量分析,而且,当样本量达到“万”以上级别时,EXCEL的运行速度有时会让人抓狂。 SPSS是擅长于处理截面数据的傻瓜统计软件。首先,它是专业的统计软件,对“万”甚至“十万”样本量级别的数据集都能应付自如;其次,它是统计软件而非专业的计量软件,因此它的强项在于数据清洗、描述统计、假设检验(T、F、卡方、方差齐性、正态性、信效度等检验)、多元统计分析(因子、聚类、判别、偏相关等)和一些常用的计量分析(初、中级计量教科书里提到的计量分析基本都能实现),对于复杂的、前沿的计量分析无能为力;第三,SPSS主要用于分析截面数据,在时序和面板数据处理方面功能了了;最后,SPSS兼容菜单化和编程化操作,是名副其实的傻瓜软件。 STATA与EVIEWS都是我偏好的计量软件。前者完全编程化操作,后者兼容菜单化和编程化操作;虽然两款软件都能做简单的描述统计,但是较之 SPSS差了许多;STATA与EVIEWS都是计量软件,高级的计量分析能够在这两个软件里得到实现;STATA的扩展性较好,我们可以上网找自己需要的命令文件(.ado文件),不断扩展其应用,但EVIEWS 就只能等着软件升级了;另外,对于时序数据的处理,EVIEWS较强。 综上,各款软件有自己的强项和弱项,用什么软件取决于数据本身的属性及分析方法。EXCEL适用于处理小样本数据,SPSS、 STATA、EVIEWS可以处理较大的样本;EXCEL、SPSS适合做数据清洗、新变量计算等分析前准备性工作,而STATA、EVIEWS在这方面较差;制图制表用EXCEL;对截面数据进行统计分析用SPSS,简单的计量分析SPSS、STATA、EVIEWS可以实现,高级的计量分析用 STATA、EVIEWS,时序分析用EVIEWS。 关于因果性 做统计或计量,我认为最难也最头疼的就是进行因果性判断。假如你有A、B两个变量的数据,你怎么知道哪个变量是因(自变量),哪个变量是果(因变量)? 早期,人们通过观察原因和结果之间的表面联系进行因果推论,比如恒常会合、时间顺序。但是,人们渐渐认识到多次的共同出现和共同缺失可能是因果关系,也可能是由共同的原因或其他因素造成的。从归纳法的角度来说,如果在有A的情形下出现B,没有A的情形下就没有B,那么A很可能是B的原因,但也可能是其他未能预料到的因素在起作用,所以,在进行因果判断时应对大量的事例进行比较,以便提高判断的可靠性。 有两种解决因果问题的方案:统计的解决方案和科学的解决方案。统计的解决方案主要指运用统计和计量回归的方法对微观数据进行分析,比较受干预样本与未接受干预样本在效果指标(因变量)上的差异。需要强调的是,利用截面数据进行统计分析,不论是进行均值比较、频数分析,还是方差分析、相关分析,其结果只是干预与影响效果之间因果关系成立的必要条件而非充分条件。类似的,利用截面数据进行计量回归,所能得到的最多也只是变量间的数量关系;计量模型中哪个变量为因变量哪个变量为自变量,完全出于分析者根据其他考虑进行的预设,与计量分析结果没有关系。总之,回归并不意味着因果关系的成立,因果关系的判定或推断必须依据经过实践检验的相关理论。虽然利用截面数据进行因果判断显得勉强,但如果研究者掌握了时间序列数据,因果判断仍有可为,其

16种常用的数据分析方法汇总

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。

力学分析软件的简单介绍


前言 ? 软件只是工具,多用就能熟练,而理论 知识才是软件的灵魂,掌握必要的理论知 识 有助于正确的使用软件以及理解软件 识,有助于正确的使用软件以及理解软件 各个数据的含义。
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1.应力 1. 应 应力 应力的国际单位是Pa 应力的国际单位是 Pa,也就是牛 ,也就是牛/ /米2,简 单来说就是指单位面积上物体所受到的力 它 单来说就是指单位面积上物体所受到的力,它 是衡量物体受力状态是否安全的重要参数,正 应力的代号是“σ”、剪应力的代号是 应力的代号是 剪应力的代号是“τ”。 2.应变 2. 应变 应变的国际单位是1 应变的国际单位是 1,简单来说就是指杆件 的绝对伸长量与杆件长度的比值,代号为 “ε”。

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3 弹性模量 3.弹性模量 3. 弹性模量的单位是Pa 弹性模量的单位是 Pa,和应力单位一 ,和应力单位一 致,对于同一种材料,它是衡量应力与应 变关系的常量,也就是说弹性模量只与物 体的材质有关。弹性模量的代号为“E 体的材质有关。弹性模量的代号为“ E”。

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4.物体的几种受力状态 4 4.物体的几种受力状态 ㈠ 受压受拉状态 物体两端受挤压力或拉伸力的状态,此 时的物体只受正应力 正应力= 时的物体只受正应力,正应力= 时的物体只受正应力,正应力 正应力=端部力 端部力/ /物 体截面积。 ㈡ 受剪受扭状态 剪 态 受剪状态主要是指杆件长度与杆件截面 相差不大时,杆件两端固定,中间受垂直 于杆件截面的力的状态 例如销轴 剪应 于杆件截面的力的状态,例如销轴。剪应 力=中间垂直力 中间垂直力的一半 的一半/ /杆件截面积。

张亨整理 四个常用统计软件SAS,STATA,SPSS,R语言分析比较及其他统计软件概述题库

四个常用统计软件SAS,STATA,SPSS,R语言分析比较及其他统计软件概述 一、SAS,STATA,SPSS,R语言简介 (一)SAS简介 SAS(全称Statistical Analysis System,简称SAS,翻译成汉语是统计分析系统)是全球最大的软件公司之一,是由美国NORTH CAROLINA州立大学1966年开发的统计分析软件。1976年SAS软件研究所(SAS INSTITUTE INC)成立,开始进行SAS系统的维护、开发、销售和培训工作。期间经历了许多版本,并经过多年来的完善和发展,SAS系统在国际上已被誉为统计分析的标准软件,在各个领域得到广泛应用。 其网址是:https://www.360docs.net/doc/273734777.html,/ (二)STSTA简介 STATA统计软件由美国计算机资源中心(Computer Resource Center)1985年研制。STATA 是一套提供其使用者数据分析、数据管理以及绘制专业图表的完整及整合性统计软件。它提供许许多多功能,包含线性混合模型、均衡重复反复及多项式普罗比模式。 新版本的STATA采用最具亲和力的窗口接口,使用者自行建立程序时,软件能提供具有直接命令式的语法。STATA提供完整的使用手册,包含统计样本建立、解释、模型与语法、文献等超过一万余页的出版品。 除此之外,STATA软件可以透过网络实时更新每天的最新功能,更可以得知世界各地的使用者对于STATA公司提出的问题与解决之道。使用者也可以透过STATA Journal 获得许许多多的相关讯息以及书籍介绍等。另外一个获取庞大资源的管道就是STATAlist,它是一个独立的listserver,每月交替提供使用者超过1000个讯息以及50个程序。 其网址是:https://www.360docs.net/doc/273734777.html,/ (三)SPSS简介 SPSS(Statistical Product and Service Solutions),“统计产品与服务解决方案”软件。最初软件全称为“社会科学统计软件包”(Statistical Package for the Social Sciences),但是随着SPSS产品服务领域的扩大和服务深度的增加,SPSS公司已于2000年正式将英文全称更改为“统计产品与服务解决方案”,标志着SPSS 的战略方向正在做出重大调整。为IBM公司推出的一系列用于统计学分析运算、数据挖掘、预测分析和决策支持任务的软件产品及相关服务的总称SPSS,有Windows和Mac OS X等版本。 1984年SPSS总部首先推出了世界上第一个统计分析软件微机版本SPSS/PC+,开创了SPSS微机系列产品的开发方向,极大地扩充了它的应用范围,并使其能很快地应用于自然科学、技术科学、社会科学的各个领域。世界上许多有影响的报刊杂志纷纷就SPSS的自动统计绘图、数据的深入分析、使用方便、功能齐全等方面给予了高度的评价。 SPSS是世界上最早的统计分析软件,由美国斯坦福大学的三位研究生Norman H. Nie、C. Hadlai (Tex) Hull 和Dale H. Bent于1968年研究开发成功,同时成立了SPSS公司,并于1975年成立法人组织、在芝加哥组建了SPSS总部。

世界三大统计分析软件比较

世界三大统计分析软件的比较: 2007-04-10 SAS(多变量数据分析技术与统计软件) SAS 是美国 SAS(赛仕)软件研究所研制的一套大型集成应用软件系统,具有比较完备的数据存取、数据管理、数据分析和数据展现的系列功能。尤其是它的创业产品—统计分析系统部分,由于具有强大的数据分析能力,一直是业界中比较著名的应用软件,在数据处理方法和统计分析领域,被誉为国际上的标准软件和最具权威的优秀统计软件包,SAS 系统中提供的主要分析功能包括统计分析、经济计量分析、时间序列分析、决策分析、财务分析和全面质量管理工具等。 SAS 系统是一个组合的软件系统,它由多个功能模块配合而成,其基本部分是BASE SAS 模块。BASE SAS模块是SAS系统的核心,承担着主要的数据管理任务,并管理着用户使用环境,进行用户语言的处理,调用其他SAS模块和产品。也就是说,SAS 系统的运行,首先必须启动 BASE SAS 模块,它除了本身所具有数据管理、程序设计及描述统计计算功能以外,还是SAS 系统的中央调度室。它除了可单独存在外,也可与其他产品或模块共同构成一个完整的系统。各模块的安装及更新都可通过其安装程序比较方便地进行。 SAS 系统具有比较灵活的功能扩展接口和强大的功能模块,在 BASE SAS 的基础上,还可以增加如下不同的模块而增加不同的功能:SAS/STAT(统计分析模块)、SAS/GRAPH(绘图模块)、SAS/QC(质量控制模块)、SAS/ETS(经济计量学和时间序列分析模块)、SAS/OR(运筹学模块)、SAS/IML(交互式矩阵程序设计语言模块)、 SAS/FSP(快速数据处理的交互式菜单系统模块)、SAS/AF(交互式全屏幕软件应用系统模块)等等。 SAS 提供的绘图系统,不仅能绘各种统计图,还能绘出地图。SAS 提供多个统计过程,每个过程均含有极丰富的任选项。用户还可以通过对数据集的一连串加工,实现更为复杂的统计分析。此外,SAS 还提供了各类概率分析函数、分位数函数、样本统计函数和随机数生成函数,使用户能方便地实现特殊统计要求。 目前 SAS 软件对 Windows 和 Unix 两种平台都提供支持,最新版本分别为 8.X 和 6.X 。与以往的版本比较,6.X版的 SAS系统除了在功能和性能方面得到增加和提高外,GUI界面也进一步加强。在 6.12 版中,SAS 系统增加了一个PC 平台和三个新的UNIX 平台,使 SAS系统这一支持多硬件厂商,跨平台的大家族又增加了新成员。 SAS 6.12 的另一个显著特征是通过对 ODBC 、OLE 和 MailAPIs 等业界标准的支持,大大加强了 SAS 系统和其它软件厂商的应用系统之间相互操作的能力,为各应用系统之间的信息共享和交流奠定了坚实的基础。 虽然在我国SAS 的逐步应用还是近几年的事,但是随着计算机应用的普及和信息事业的不断发展,越来越多的单位采用了SAS软件。尤其在教育、科研领域等大型机构,SAS 软件

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

什么软件可以统计数据

什么软件可以统计数据 【篇一:什么软件可以统计数据】 用replace pioneer,简单极了。注意是英文版,但是处理中文文档没有任何问题。 1. 按ctrl-o打开要统计的文件 2. 按ctrl-h打开replace对话框,设置如下: 1) 把replace unit设置成 line ,表示按行处理 2)在 search for pattern 下面填.*(注 .* 表示所有行): 3)在 replace with pattern 下 面填: $match count($match, [12345] ) n 注:$match表示匹配的原文,count($match, [12345] )表示 计算12345出现的次数, n表示回车符 3. 点击 replace ,完成!处理结果如下: 14793685 4 2586973 3 369258 4 4 7894563 3 replace pioneer下载:注意安装时不要装在中文路径下参考资料: 【篇二:什么软件可以统计数据】 《概率论与数理统计》是一门实践性很强的课程。但是,目前在国内, 大多侧重基本方法的介绍,而忽视了统计实验的教学。这样既不利于 提高学生创新精神和实践能力,也使得这门课程的教学显得枯燥无味。为此,我们介绍一些常用的统计软件,以使学生对统计软件有初步的 认识,为以后应用统计方法解决实际问题奠定初步的基础。 一、统计软件的种类 1.sas 是目前国际上最为流行的一种大型统计分析系统,被誉为统计分析 的标准软件。尽管价格不菲,sas已被广泛应用于政府行政管理,科研,教育,生产和金融等不同领域,并且发挥着愈来愈重要的作用。目前sas已在全球100多个国家和地区拥有29000多个客户群,直 接用户超过300万人。在我国,国家信息中心,国家统计局,卫生部,中国科学院等都是sas系统的大用户。尽管现在已经尽量“傻瓜化”,但是仍然需要一定的训练才可以使用。因此,该统计软件主要适 合于统计工作者和科研工作者使用。 2.spss spss作为仅次于sas的统计软件工具包,在社会科学领域有着广泛 的应用。spss是世界上最早的统计分析软件,由美国斯坦福大学的 三位研究生于20世纪60年代末研制。由于spss容易操作,输出漂亮,功能齐全,价格合理,所以很快地应用于自然科学、技术科学、 社会科学的各个领域,世界上许多有影响的报刊杂志纷纷就spss的 自动统计绘图、数据的深入分析、使用方便、功能齐全等方面给予 了高度的评价与称赞。迄今spss软件已有30余年的成长历史。全 球约有25万家产品用户,它们分布于通讯、医疗、银行、证券、保险、制造、商业、市场研究、科研教育等多个领域和行业,是世界

常用统计软件介绍

常用统计软件介绍

常用统计软件介绍 《概率论与数理统计》是一门实践性很强的课程。但是,目前在国内,大多侧重基本方法的介绍,而忽视了统计实验的教学。这样既不利于提高学生创新精神和实践能力,也使得这门课程的教学显得枯燥无味。为此,我们介绍一些常用的统计软件,以使学生对统计软件有初步的认识,为以后应用统计方法解决实际问题奠定初步的基础。 一、统计软件的种类 1.SAS 是目前国际上最为流行的一种大型统计分析系统,被誉为统计分析的标准软件。尽管价格不菲,SAS已被广泛应用于政府行政管理,科研,教育,生产和金融等不同领域,并且发挥着愈来愈重要的作用。目前SAS已在全球100多个国家和地区拥有29000多个客户群,直接用户超过300万人。在我国,国家信息中心,国家统计局,卫生部,中国科学院等都是SAS系统的大用户。尽管现在已经尽量“傻瓜化”,但是仍然需要一定的训练才可以使用。因此,该统计软件主要适合于统计工作者和科研工作者使用。 2.SPSS SPSS作为仅次于SAS的统计软件工具包,在社会科学领域有着广泛的应用。SPSS是世界上最早的统计分析软件,由美国斯坦福大学的三位研究生于20世纪60年代末研制。由于SPSS容易操作,输出漂亮,功能齐全,价格合理,所以很快地应用于自然科学、技术科学、社会科学的各个领域,世界上许多有影响的报刊杂志纷纷就SPSS 的自动统计绘图、数据的深入分析、使用方便、功能齐全等方面给予了高度的评价与称赞。迄今SPSS软件已有30余年的成长历史。全球

约有25万家产品用户,它们分布于通讯、医疗、银行、证券、保险、制造、商业、市场研究、科研教育等多个领域和行业,是世界上应用最广泛的专业统计软件。在国际学术界有条不成文的规定,即在国际学术交流中,凡是用SPSS软件完成的计算和统计分析,可以不必说明算法,由此可见其影响之大和信誉之高。因此,对于非统计工作者是很好的选择。 3.Excel 它严格说来并不是统计软件,但作为数据表格软件,必然有一定统计计算功能。而且凡是有Microsoft Office的计算机,基本上都装有Excel。但要注意,有时在装 Office时没有装数据分析的功能,那就必须装了才行。当然,画图功能是都具备的。对于简单分析,Excel 还算方便,但随着问题的深入,Excel就不那么“傻瓜”,需要使用函数,甚至根本没有相应的方法了。多数专门一些的统计推断问题还需要其他专门的统计软件来处理。 4.S-plus 这是统计学家喜爱的软件。不仅由于其功能齐全,而且由于其强大的编程功能,使得研究人员可以编制自己的程序来实现自己的理论和方法。它也在进行“傻瓜化”,以争取顾客。但仍然以编程方便为顾客所青睐。 5.Minitab 这个软件是很方便的功能强大而又齐全的软件,也已经“傻瓜化”,在我国用的不如SPSS与SAS那么普遍。

蛋白质结构预测和序列分析软件

蛋白质结构预测和序列分析软件蛋白质数据库及蛋白质序列分析 第一节、蛋白质数据库介绍 一、蛋白质一级数据库 1、 SWISS-PROT 数据库 SWISS-PROT和PIR是国际上二个主要的蛋白质序列数据 库,目前这二个数据库在EMBL和GenBank数据库上均建 立了镜像 (mirror) 站点。 SWISS-PROT数据库包括了从EMBL翻译而来的蛋白质序 列,这些序列经过检验和注释。该数据库主要由日内瓦大 学医学生物化学系和欧洲生物信息学研究所(EBI)合作维 护。SWISS-PROT的序列数量呈直线增长。 2、TrEMBL数据库: SWISS-PROT的数据存在一个滞后问题,即 进行注释需要时间。一大批含有开放阅读 了解决这一问题,TrEMBL(Translated E 白质数据库,它包括了所有EMBL库中的 质序列数据源,但这势必导致其注释质量 3、PIR数据库: PIR数据库的数据最初是由美国国家生物医学研究基金 会(National Biomedical Research Foundation, NBRF) 收集的蛋白质序列,主要翻译自GenBank的DNA序列。 1988年,美国的NBRF、日本的JIPID(the Japanese International Protein Sequence Database日本国家蛋 白质信息数据库)、德国的MIPS(Munich Information Centre for Protein Sequences摹尼黑蛋白质序列信息 中心)合作,共同收集和维护PIR数据库。PIR根据注释 程度(质量)分为4个等级。 4、 ExPASy数据库: 目前,瑞士生物信息学研究所(Swiss I 质分析专家系统(Expert protein anal 据库。 网址:https://www.360docs.net/doc/273734777.html, 我国的北京大学生物信息中心(www.cbi.

(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。)

数据分析与统计计算软件DASC

数据分析与统计计算软件DASC DATA ANALYSIS AND STATISTICAL COMPUTATION 模型菜单 武汉金雀数据科技有限公司出品 2010 一、数据预处理 数据整理: 排序;删除;截断;取整;转置;重排。 数据变换: 各列全变换;逐列变换;逐行变换。 数据中心标准化: 中心化;单位化;标准化。 按列加权求和; 按列函数计算; 换行换列; 计算同期比值; 按列挑选子集并显示图像(Wiley 1); 数据折线图及散点图(Wiley 2)。 二、基本统计 观测摘要报告分析; 行列摘要报告分析; 频数分析: 整体样本;连续样本。 一般统计量; 区间估计: 单总体;双总体。 发生随机数: 标准正态分布N(0,1);一般正态分布N(μ,Σ);卡方分布χ2;t 分布; F 分布;对数正态分布; Weibull 分布;指数分布; 标准柯西分布;贝塔Beta(2,2)分布; 均匀连续分布U(0,1);均匀离散分布(整数); 负二项分布;几何分布; 超几何分布;泊松分布。 给定分布的多条密度曲线: 多条正态分布密度曲线;多条卡方分布密度曲线;多条t分布密度曲线;多条F分布密度曲线。 任意随机数的密度曲线与直方图饼图; 统计电子数表:

标准正态分布N(0,1);一般正态分布N(μ,Σ); 卡方分布;t 分布; F 分布;非中心卡方分布; 非中心t 分布;非中心 F 分布; 指数分布;泊松分布; 贝塔(β) 分布;二项分布; Fisher分布;柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫分布; 二维正态分布。 三、假设检验 一般正态分布的假设检验; 正态单总体均值与方差检验; 正态多总体均值与方差检验t检验; 卡方检验; 二项检验; 游程检验; Kolmogorov-Smirnov单样本检验; 两独立样本检验; k个独立样本的检验; 两个相关样本的检验; k个相关样本的检验; 数据异方差BPG 检验; 数据异方差White 检验(无交叉项); 数据异方差White 检验(有交叉项); 两个回归方程差异显著性Chow 检验; 四、回归分析 一般线性回归模型: 一元线性回归模型(1);一元线性回归模型(2) ; 多元线性回归模型(带常数项);多元线性回归模型(不带常数项);一元多项式回归模型;多元多项式回归模型; 多元逐步线性回归模型。 虚拟变量线性回归模型: 横截面分析模型;季节分析模型; Logistic回归模型;Probit概率回归模型; Tobit 回归模型。 曲线回归: 一元数据变换线性回归;多元数据变换线性回归; 非线性回归: 指定函数非线性回归模型;自编函数非线性回归模型; 增长曲线非线性回归模型;Logit增长曲线回归模型; 债券经久期加权计算。 非参数与半参数回归: 一元非参数回归; 小波回归与信噪分离; 线性半参数回归模型;

ANSYS结构分析教程篇

ANSYS结构分析基础篇 一、总体介绍 进行有限元分析的基本流程: 1.分析前的思考 1)采用哪种分析(静态,模态,动态...) 2)模型是零件还是装配件(零件可以form a part形成装配件,有时为了划分六 面体网格采用零件,但零件间需定义bond接触) 3)单元类型选择(线单元,面单元还是实体单元) 4)是否可以简化模型(如镜像对称,轴对称) 2.预处理 1)建立模型 2)定义材料 3)划分网格 4)施加载荷及边界条件 3.求解 4.后处理 1)查看结果(位移,应力,应变,支反力) 2)根据标准规范评估结构的可靠性 3)优化结构设计 高阶篇: 一、结构的离散化 将结构或弹性体人为地划分成由有限个单元,并通过有限个节点相互连接的离散系统。 这一步要解决以下几个方面的问题: 1、选择一个适当的参考系,既要考虑到工程设计习惯,又要照顾到建立模型的方便。 2、根据结构的特点,选择不同类型的单元。对复合结构可能同时用到多种类型的单元,此时还需要考虑不同类型单元的连接处理等问题。 3、根据计算分析的精度、周期及费用等方面的要求,合理确定单元的尺寸和阶次。 4、根据工程需要,确定分析类型和计算工况。要考虑参数区间及确定最危险工况等问题。 5、根据结构的实际支撑情况及受载状态,确定各工况的边界约束和有效计算载荷。 二、选择位移插值函数 1、位移插值函数的要求 在有限元法中通常选择多项式函数作为单元位移插值函数,并利用节点处的位移连续性条件,将位移插值函数整理成以下形函数矩阵与单元节点位移向量的乘积形式。 位移插值函数需要满足相容(协调)条件,采用多项式形式的位移插值函数,这一条件始终可以满足。

结构设计软件介绍

一、目前,国内主要多高层结构计算软件有: 1.TBAS 开发单位:中国建筑科学研究院结构所高层室。 2.SAP2000、ETABS 开发单位:美国CSI公司。 3.MIDAS开发单位:韩国迈达斯公司。 4 . PKPM系列软件(PK、PM 、TAT、SATWE)开发单位:中国建筑科学研究院PKPMCAD程部。 5.TUS/ADBW 开发单位:清华大学建筑设计院。 多数设计院、所都有1个或1个以上的高层计算程序。建设部也明文规定,在重要的高层结构计算时,应至少用2个以上的计算程序进行计算比较。由于上述几个设计软件本身基于几种不同的计算模型,不同计算模型有其适用范围及特点,如果不加考虑地将其中某一计算模型的程序使用在任一结构类型中,那么,尽管输入的结构数据完全正确,在一些情况下,基于不同模型的计算程序的计算结果有时可能相差甚远,若在实际工程中使用这些结果,将是非常危险的。 抗震规范对利用计算机进行结构抗震分析提出下列要求:(p.12) 1、计算模型的建立,必要的简化计算与处理,应符合结构的实际工作状况; 2、计算软件的技术条件应符合相关规范及有关标准的规定,并应阐明其特殊处理的内容和依据; 3、复杂结构进行多遇地震作用下的内力和变形分析时,应采用不少于两个不同的力学模型,并对其计算结果进行分析比较; 4、有计算机结果,应经分析判断确认其合理、有效后方可用于工程设计。 二、多高层结构计算软件的计算模型及适用范围 1、平面杆系单元模型 计算程序PK 平面杆系单元模型每个节点有3个自由度,计算速度最快,内存最省。适用于结构平面、立面布置均匀、规则的框架结构。

(TAT说明书P.165-168、P.104)

几种常用大数据分析工具

几种常用大数据分析工具 大数据可以概括4个V,数据量大,速度快,类型多,价值密度低。大数据作为时下最火热的IT行业的词汇,随之而来的数据仓库,数据安全,数据分析,数据挖掘等等围绕大数据的商业价值的利用逐渐成为行业人士争相追捧的利润焦点。今天我们北大青鸟贵州大数据学院为大家分享的就是大数据分析工具。 Hadoop Hadoop是一个能够让用户轻松架构和使用的分布式计算平台。用户可以轻松地在Hadoop上开发和运行处理海量数据的应用程序。它主要有以下几个优点:高可靠性:Hadoop按位存储和处理数据的能力值得人们信赖。高扩展性:Hadoop是在可用的计算机集簇间分配数据并完成计算任务的,这些集簇可以方便地扩展到数以千计的节点中。高效性:Hadoop能够在节点之间动态地移动数据,并保证各个节点的动态平衡,因此处理速度非常快。高容错性:Hadoop能够自动保存数据的多个副本,并且能够自动将失败的任务重新分配。了解详情 1、HPCC HPCC,High Performance Computing and Communications(高性能计算与通信)的缩写。HPCC是美国实施信息高速公路而上实施的计划,该计划的实施将耗资百亿美元,其主要目标要达到:开发可扩展的计算系统及相关软件,以支持太位级网络传输性能,开发千兆比特网络技术,扩展研究和教育机构及网络连接能力。点击咨询

2、Storm Storm是自由的开源软件,一个分布式的、容错的实时计算系统,可以非常可靠的处理庞大的数据流,用于处理Hadoop的批量数据。Storm很简单,支持许多种编程语言,使用起来非常有趣。Storm有许多应用领域:实时分析、在线机器学习、不停顿的计算、分布式RPC(远过程调用协议,一种通过网络从远程计算机程序上请求服务)、 3、Pentaho BI Pentaho BI 平台不同于传统的BI 产品,它是一个以流程为中心的,面向解决方案(Solution)的框架。其目的在于将一系列企业级BI产品、开源软件、API等等组件集成起来,方便商务智能应用的开发。以上就是北大青鸟贵州大数据学院大数据分析工具的简单介绍,更多大数据学习详情,大家可以到北大青鸟贵州大数据学院大数据咨询了解。

常用数据分析方法

常用数据分析方法 常用数据分析方法:聚类分析、因子分析、相关分析、对应分析、回归分析、方差分析;问卷调查常用数据分析方法:描述性统计分析、探索性因素分析、Cronbach’a信度系数分析、结构方程模型分析(structural equations modeling) 。 数据分析常用的图表方法:柏拉图(排列图)、直方图(Histogram)、散点图(scatter diagram)、鱼骨图(Ishikawa)、FMEA、点图、柱状图、雷达图、趋势图。 数据分析统计工具:SPSS、minitab、JMP。 常用数据分析方法: 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,可分为一元回归分析和多元回归分析;按照自变量和因变量之间的关系类型,可分为线性回归分析和非线性回归分析。 6、方差分析(ANOVA/Analysis of Variance) 又称“变异数分析”或“F检验”,是R.A.Fisher发明的,用于两个及两个以上样本均数差

数据分析中常用的10种图表

数据分析中常用的10 种图表 1 折线图 折线图可以显示随时间(根据常用比例设置)而变化的连续数据,因此非常适用于显示在相等时间间隔下数据的趋 势。 表 1 家用电器前半年销售量 月份冰箱电视电脑平均销售量合计 1 月68 45 139 84 252 2 月3 3 66 166 88 265 3 月43 79 160 9 4 282 4 月61 18 11 5 65 194 5 月29 19 78 42 126 6 月22 49 118 63 189 200 150冰 箱 100 79 电视 66 50 45 49 电脑 18 19 1月2月3月4月5 月6月 图 1数点折线图 300 160 250139 166 200115 118 电脑 150 78 电视 100冰 箱50 1月2月3月4月5月6月 图 2 堆积折线图 100% 80% 60%电脑

40%电视 20%冰箱 0% 1月2月3月4月5月6月 图 3 百分比堆积折线图 2柱型图

柱状图主要用来表示各组数据之间的差别 。主要有二维柱形图、 三维柱形图、圆柱图、圆锥图和棱锥图。 200 150 冰箱 100 电视 50 电脑 1月 2月 3月 4月 5月 6月 图 4 二维圆柱图 3 堆积柱形图 堆积柱形图不仅可以显示同类别中每种数据的大小还可以显示总量的大小。 300 250 200 电脑 150 电视 100 冰箱 50 1月 2月 3月 4月 5月 6月 图 5 堆积柱形图 100% 80% 139 160 115 60% 166 78 118 电脑 40% 45 18 电视 19 66 79 49 冰箱 20% 68 61 29 0% 33 43 22 1月 2月 3月 4月 5月 6月 图 6 百分比堆积柱形图 百分比堆积柱形图主要用于比较类别柱上每个数值占总数的百分比,该图的目的

常用的Python数据分析工具

常用的Python数据分析工具 Python是数据处理常用工具,可以处理数量级从几K至几T不等的数据,具有较高的开发效率和可维护性,还具有较强的通用性和跨平台性。Python可用于数据分析,但其单纯依赖Python本身自带的库进行数据分析还是具有一定的局限性的,需要安装第三方扩展库来增强分析和挖掘能力。 Python数据分析需要安装的第三方扩展库有:Numpy、Pandas、SciPy、Matplotlib、Scikit-Learn、Keras、Gensim、Scrapy等,以下是对该第三方扩展库的简要介绍: 1. Numpy Python没有提供数组功能,Numpy可以提供数组支持以及相应的高效处理函数,是Python数据分析的基础,也是SciPy、Pandas等数据处理和科学计算库最基本的函数功能库,且其数据类型对Python数据分析十分有用。 2. Pandas Pandas是Python强大、灵活的数据分析和探索工具,包含Series、DataFrame 等高级数据结构和工具,安装Pandas可使Python中处理数据非常快速和简单。 3. SciPy SciPy是一组专门解决科学计算中各种标准问题域的包的集合,包含的功能有最优化、线性代数、积分、插值、拟合、特殊函数、快速傅里叶变换、信号处理和图像处理、常微分方程求解和其他科学与工程中常用的计算等,这些对数据分析和挖掘十分有用。 4. Matplotlib

Matplotlib是强大的数据可视化工具和作图库,是主要用于绘制数据图表的Python库,提供了绘制各类可视化图形的命令字库、简单的接口,可以方便用户轻松掌握图形的格式,绘制各类可视化图形。 5. Scikit-Learn Scikit-Learn是Python常用的机器学习工具包,提供了完善的机器学习工具箱,支持数据预处理、分类、回归、聚类、预测和模型分析等强大机器学习库,其依赖于Numpy、Scipy和Matplotlib等。 6. Keras Keras是深度学习库,人工神经网络和深度学习模型,基于Theano之上,依赖于Numpy和Scipy,利用它可以搭建普通的神经网络和各种深度学习模型,如语言处理、图像识别、自编码器、循环神经网络、递归审计网络、卷积神经网络等。 7. Gensim Gensim是用来做文本主题模型的库,常用于处理语言方面的任务,支持TF-IDF、LSA、LDA和Word2Vec在内的多种主题模型算法,支持流式训练,并提供了诸如相似度计算、信息检索等一些常用任务的API接口。 8. Scrapy Scrapy是专门为爬虫而生的工具,具有URL读取、HTML解析、存储数据等功能,可以使用Twisted异步网络库来处理网络通讯,架构清晰,且包含了各种中间件接口,可以灵活的完成各种需求。 以上是对Python数据分析常用工具的简单介绍,有兴趣的可以深入学习研究一下相关使用方法!

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