大数据的统计分析方法

大数据的统计分析方法
大数据的统计分析方法

统计分析方法有哪几种?下面天互数据将详细阐述,并介绍一些常用的统计分析软件。

一、指标对比分析法指标对比分析法

统计分析的八种方法一、指标对比分析法指标对比分析法,又称比较分析法,是统计分析中最常用的方法。是通过有关的指标对比来反映事物数量上差异和变化的方法,有比较才能鉴别。

指标分析对比分析方法可分为静态比较和动态比较分析。静态比较是同一时间条件下不同总体指标比较,如不同部门、不同地区、不同国家的比较,也叫横向比较;动态比较是同一总体条件不同时期指标数值的比较,也叫纵向比较。

二、分组分析法指标对比分析法

分组分析法指标对比分析法对比,但组成统计总体的各单位具有多种特征,这就使得在同一总体范围内的各单位之间产生了许多差别,统计分析不仅要对总体数量特征和数量关系进行分析,还要深入总体的内部进行分组分析。分组分析法就是根据统计分析的目的要求,把所研究的总体按照一个或者几个标志划分为若干个部分,加以整理,进行观察、分析,以揭示其内在的联系和规律性。

统计分组法的关键问题在于正确选择分组标值和划分各组界限。

三、时间数列及动态分析法

时间数列。是将同一指标在时间上变化和发展的一系列数值,按时间先后顺序排列,就形成时间数列,又称动态数列。它能反映社会经济现象的发展变动情况,通过时间数列的编制和分析,可以找出动态变化规律,为预测未来的发展趋势提供依据。时间数列可分为绝对数时间数列、相对数时间数列、平均数时间数列。

时间数列速度指标。根据绝对数时间数列可以计算的速度指标:有发展速度、增长速度、平均发展速度、平均增长速度。

动态分析法。在统计分析中,如果只有孤立的一个时期指标值,是很难作出判断的。如果编制了时间数列,就可以进行动态分析,反映其发展水平和速度的变化规律。

四、指数分析法

指数是指反映社会经济现象变动情况的相对数。有广义和狭义之分。根据指数所研究的范围不同可以有个体指数、类指数与总指数之分。

指数的作用:一是可以综合反映复杂的社会经济现象的总体数量变动的方向和程度;二是可以分析某种社会经济现象的总变动受各因素变动影响的程度,这是一种因素分析法。操作方法是:通过指数体系中的数量关系,假定其他因素不变,来观察某一因素的变动对总变动的影响。

用指数进行因素分析。因素分析就是将研究对象分解为各个因素,把研究对象的总体看成是各因素变动共同的结果,通过对各个因素的分析,对研究对象总变动中各项因素的影响程度进行测定。因素分析按其所研究的对象的统计指标不同可分为对总量指标的变动的因素分析,对平均指标变动的因素分析。

五、平衡分析法

平衡分析是研究社会经济现象数量变化对等关系的一种方法。它把对立统一的双方按其构成要素一一排列起来,给人以整体的概念,以便于全局来观察它们之间的平衡关系。平衡关系广泛存在于经济生活中,大至全国宏观经济运行,小至个人经济收支。平衡分析的作用:一是从数量对等关系上反映社会经济现象的平衡状况,分析各种比例关系相适应状况;二是揭示不平衡的因素和发展潜力;三是利用平衡关系可以从各项已知指标中推算未知的个别指标。

六、综合评价分析

社会经济分析现象往往是错综复杂的,社会经济运行状况是多种因素综合作用的结果,而且各个因素的变动方向和变动程度是不同的。如对宏观经济运行的评价,涉及生活、分配、流通、消费各个方面;对企业经济效益的评价,涉及人、财、物合理利用和市场销售状况。如果只用单一指标,就难以作出恰当的评价。

进行综合评价包括四个步骤:

1.确定评价指标体系,这是综合评价的基础和依据。要注意指标体系的全面性和系统性。

2.搜集数据,并对不同计量单位的指标数值进行同度量处理。可采用相对化处理、函数化处理、标准化处理等方法。

3.确定各指标的权数,以保证评价的科学性。根据各个指标所处的地位和对总体影响程度不同,需要对不同指标赋予不同的权数。

4.对指标进行汇总,计算综合分值,并据此作出综合评价。

七、景气分析

经济波动是客观存在的,是任何国家都难以完全避免的。如何避免大的经济波动,保持经济的稳定发展,一直是各国政府和经济之专家在宏观调控和决策中面临的重要课题,景气分析正是适应这一要求而产生和发展的。景气分析是一种综合评价分析,可分为宏观经济景气分析和企业景气调查分析。

宏观经济景气分析。是国家统计局20世纪80年代后期开始着手建立监测指标体系和评价方法,经过十多年时间和不断完善,已形成制度,定期提供景气分析报告,对宏观经济运行状态起到晴雨表和报警器的作用,便于国务院和有关部门及时采取宏观调控措施。以经常性的小调整,防止经济的大起大落。

企业景气调查分析。是全国的大中型各类企业中,采取抽样调查的方法,通过问卷的形式,让企业负责人回答有关情况判断和预期。内容分为两类:一是对宏观经济总体的判断和预期;一是对企业经营状况的判断和预期,如产品订单、原材料购进、价格、存货、就业、市场需求、固定资产投资等。

八、预测分析

宏观经济决策和微观经济决策,不仅需要了解经济运行中已经发生了的实际情况,而且更需要预见未来将发生的情况。根据已知的过去和现在推测未来,就是预测分析。

统计预测属于定量预测,是以数据分析为主,在预测中结合定性分析。统计预测的方法大致可分为两类:一类是主要根据指标时间数列自身变化与时间的依存关系进行预测,属于时间数列分析;另一类是根据指标之间相互影响的因果关系进行预测,属于回归分析。

预测分析的方法有回归分析法、滑动平均法、指数平滑法、周期(季节)变化分析和随机变化分析等。比较复杂的预测分析需要建立计量经济模型,求解模型中的参数又有许多方法。

大数据统计分析方法简介

大数据统计分析方法简介 随着市场经济的发展以及经济程度不断向纵深发展, 统计学与经济管理的融合程度也在不断加深, 大数据统计分析技术通过从海量的数据中找到经济发展规律, 在宏观经济分析中起到的作用越来越大, 而且其在企业经营管理方面的运用也越来越广。基于此, 文章首先对强化大数据统计分析方法在企业经营管理中的意义以及必要性进行分析;其次, 详细阐述大数据统计分析方法在宏观经济方面及企业经营管理方面的运用;最后, 对如何进一步推进大数据统计分析方法在经济管理领域中的运用提出政策建议。 统计学作为应用数学的一个重要分支, 其主要通过对数据进行收集, 通过计量方法找出数据中隐藏的有价值的规律, 并将其运用于其他领域的一门学科。随着数据挖掘(Data Mining) 技术以及统计分析方法逐渐成熟, 大数据统计分析方法在经济管理领域中所起到的作用越来越大。当前, 面对经济全球化不断加深以及经济市场竞争不断激烈的双重压力, 将统计学深度的融合运用于经济管理领域成为提高经营管理效率、优化资源配置、科学决策的有效举措。随着市场经济的发展以及经济程度不断向纵深发展, 统计学与经济管理的融合程度也在不断加深, 大数据统计分析技术通过从海量的数据中找到经济发展规律, 在宏观经济分析中起到的作用越来越大, 而且其在企业经营管理方面的运用也越来越广。由此可见, 加强大数据统计分析方法在经济管理领域中的运用对促进经济发展和和提升企业经营管理效率具有重要意义。 为了进一步分析大数据统计分析方法在宏观经济发展以及企业经营管理方面的运用, 本文首先对强化大数据统计分析方法在企业经营管理中的意义以及必要性进行分析;其次, 详细阐述大数据统计分析方法在宏观经济方面及企业经营管理方面的运用;最后, 对如何进一步推进大数据统计分析方法在经济管理领域中的运用提出政策建议。 一、大数据统计分析方法在经济管理领域运用的意义 由于市场环境以及企业管理内容的变化, 推进统计学在企业经营管理领域运用的必要性主要体现在以下两方面。 (一) 宏观经济方面 经济发展具有一定的规律, 加强大数据统计分析方法在宏观经济中的运用对发展经济发展规律具有重要意义。一方面, 通过构架大数据统计分析系统将宏观经济发展中的行业数据进行收集, 然后利用SPSS、Stata等数据分析软件对关的行业数据进行实证分析, 对发现行业发展中出现的问题以及发现行业中潜在的发

多元统计分析实例汇总

多元统计分析实例 院系:商学院 学号: 姓名:

多元统计分析实例 本文收集了2012年31个省市自治区的农林牧渔和相关农业数据,通过对对收集的数据进行比较分析对31个省市自治区进行分类.选取了6个指标农业产值,林业产值.牧业总产值,渔业总产值,农村居民家庭拥有生产性固定资产原值,农村居民家庭经营耕地面积. 数据如下表: 一.聚类法

设定4个群聚,采用了系统聚类法.下表为spss分析之后的结果.

Rescaled Distance Cluster Combine C A S E 0 5 10 15 20 25 Label Num +---------+---------+---------+---------+---------+ 内蒙 5 -+ 吉林 7 -+ 云南 25 -+-+ 江西 14 -+ +-+ 陕西 27 -+-+ | 新疆 31 -+ +-+ 安徽 12 -+-+ | | 广西 20 -+ +-+ +-------+ 辽宁 6 ---+ | | 浙江 11 -+-----+ | 福建 13 -+ | 重庆 22 -+ +---------------------------------+ 贵州 24 -+ | | 山西 4 -+---+ | | 甘肃 28 -+ | | | 北京 1 -+ | | | 青海 29 -+ +---------+ | 天津 2 -+ | | 上海 9 -+ | | 宁夏 30 -+---+ | 西藏 26 -+ | 海南 21 -+ | 河北 3 ---+-----+ | 四川 23 ---+ | | 黑龙江 8 -+-+ +-------------+ | 湖南 18 -+ +---+ | | | 湖北 17 -+-+ +-+ +-------------------------+ 广东 19 -+ | | 江苏 10 -------+ | 山东 15 -----------+-----------+ 河南 16 -----------+

大数据的统计分析方法

统计分析方法有哪几种?下面天互数据将详细阐述,并介绍一些常用的统计分析软件。 一、指标对比分析法指标对比分析法 统计分析的八种方法一、指标对比分析法指标对比分析法,又称比较分析法,是统计分析中最常用的方法。是通过有关的指标对比来反映事物数量上差异和变化的方法,有比较才能鉴别。 指标分析对比分析方法可分为静态比较和动态比较分析。静态比较是同一时间条件下不同总体指标比较,如不同部门、不同地区、不同国家的比较,也叫横向比较;动态比较是同一总体条件不同时期指标数值的比较,也叫纵向比较。 二、分组分析法指标对比分析法 分组分析法指标对比分析法对比,但组成统计总体的各单位具有多种特征,这就使得在同一总体范围内的各单位之间产生了许多差别,统计分析不仅要对总体数量特征和数量关系进行分析,还要深入总体的内部进行分组分析。分组分析法就是根据统计分析的目的要求,把所研究的总体按照一个或者几个标志划分为若干个部分,加以整理,进行观察、分析,以揭示其内在的联系和规律性。 统计分组法的关键问题在于正确选择分组标值和划分各组界限。 三、时间数列及动态分析法 时间数列。是将同一指标在时间上变化和发展的一系列数值,按时间先后顺序排列,就形成时间数列,又称动态数列。它能反映社会经济现象的发展变动情况,通过时间数列的编制和分析,可以找出动态变化规律,为预测未来的发展趋势提供依据。时间数列可分为绝对数时间数列、相对数时间数列、平均数时间数列。 时间数列速度指标。根据绝对数时间数列可以计算的速度指标:有发展速度、增长速度、平均发展速度、平均增长速度。 动态分析法。在统计分析中,如果只有孤立的一个时期指标值,是很难作出判断的。如果编制了时间数列,就可以进行动态分析,反映其发展水平和速度的变化规律。

@2017.3.16-统计学-计量资料的统计描述方法

计量资料的统计描述方法 怎样表达一组数据? 描述计量资料的常用指标— A 、描述平均水平(中心位置): 均数X 、中位数和百分位数、几何均数G 、众数(mode ) B 、描述数据的分散程度: 标准差、四分位数间距、 变异系数、方差、全距 (一)均数mean 和标准差standard deviation 1. (算术)均数X 均数是描述一组计量资料平均水平或集中趋势的指标。 *直接计算公式: 应用条件:适用于对称分布,特别是正态分布资料。 2. 中位数(median )M 和百分位数(percentile ) A.中位数M 是将一组观察值从小到大排序后,居于中间位置的那个值或两个中间值的平均值。 应用条件: 12n X X X X X n n +++== ∑L

用于任何分布类型,包括偏态资料、两端数据无界限的资料。 计算: n 为奇数时-- n 为偶数时-- 9人数据:12,13,14, 14, 15, 15, 15, 17, 19天 B.百分位数 是将N 个观察值从小到大依次排列,再分成100等份,对应于X%位的数值即为第X 百分位数。中位数是第百分50位数。 四分位数间距(quartile range ) =第25百分位数(P25)~第75百分位数(P75)。 四分位数间距用于描述偏态资料的分散程度(代替标准差S ),包含了全部观察值的一半。 ) (天1552 19===+X X M 88451 22221415214.5() M X X X X ?? ==== ???+如果只调查了前八位中学生,则: +(+)(+)天

百分位数计算(频数表法): X L :第X 百分位数所在组段下限 L Σf :小于X L 各组段的累计频数 X i :第X 百分位数所在组段组距 n :总例数f x :所在组段频数 注:有的教材X= r ; L f ∑=C 例:求频数表的第25、第75百分位数(四分位数间距) 组段 频数f 累积频数∑f 56~ 2 2 59~ 5 7 62~ 12 19 ∑f 25 L 2565~ 15 34 P 25在此 68~ 25 59 71~ 26 85∑f 75 L 7574~ 19 104 P 75在此 77~ 15 119 80~ 10 129 83~85 1 130 合计 130 ① 确定Px 所在组段: P 25所在的组段:n X %=130×25%=32.5, 65~组最终的累积频数=34,32.5落在65~组段内;

大数据思维在统计分析中的运用研究

大数据思维在统计分析中的运用研究 摘要:统计分析在各时期发展中都具有重要地位,其主要核心目的就是促进时代发展。而经济社会快速发展,还需对统计分析模式不断创新。本文主要分析大数据思维在统计分析中的运用研究关键词:大数据思维;统计分析;运用 引言 通过大数据思维与统计分析融合,为统计分析创建发展平台,以大数据思维信息化、广泛性等特点,实时获取社会信息,并且还可以把获取到的信息数据按照类别储存、管理。大数据管理平台自身就能够容乃海量信息,满足统计分析工作信息数据储存要求,其以统计分析结果为基础,时刻掌握各时代发展情况,从而全面提升统计分析工作质量与效率。 1、对大数据的认知与理解 大数据,指无法在一定时间范围内使用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样性的信息资产。在大数据时代,企业资产不再仅仅局限于人员、财力、物质,数据作为新型企业资产,已经成为企业快速发展最为核心的竞争因素,在企业的发展中发挥着举足轻重的作用。大数据基于自身数据量大、数据多样性、处理速度快等特点将构建新的经济增长模式,激发各行各业经济增长的巨大潜力。目前,我国烟草行业存在

庞大的数据资源,但对数据的挖掘,更多集中在商业领域的物流运输、精准营销等,大数据深度挖掘仍然处于起步阶段,并未发挥出大数据应有的作用。卷烟生产企业数据量庞大,数据结构复杂,但是这部分数据很少纳入大数据分析和应用,更多的是基于小样本数据进行统计分析,还没有应用到企业各环节并成系统地构建。基于上述,通过数据驱动管理,清除管理死角,提升生产制造管理水平,构建生产组织大数据分析决策系统,已然是管理工作的核心。 2、统计分析中应用大数据思维的重要性 2.1解决各项限制因素影响问题 统计分析工作开展,通过搜集与分析各类信息数据,及具体工作提供重要信息数据。在以往发展过程中,统计分析工作模式是单一化的,需要在指定时间、要求等条件下,才能对具体信息数据进行搜集、整理、分析等,从而影响整体工作效率。针对大数据思维应用,借助大数据技术,可以使统计分析工作不再受时间、空间及各项因素限制与影响,还可以根据具体工作要求随时开展统计分析工作。同时,还可针对各时期信息数据详细分析,扩大统计分析工作影响范围,满足信息数据实时传输要求,有效解决各项限制因素影响问题。 2.2突出统计分析特点 统计分析工作在以往开展过程中,主要是以文本方式体现具体信息数据,不仅需要大量人力,而且还无法提升工作效率。随着时代快速发展,为确保统计分析工作顺利开展与实施,还需对其工作

大数据时代人力资源数据统计分析研究

大数据时代人力资源数据统计分析研究 摘要:大数据环境下,具备大数据处理能力的企业也不断增多。大数据时代的到来和发展对企业经营管理活动而言,尤其是针对企业人力资源管理活动产生了巨大的影响。各企业需要重视顺应时代发展潮流,积极引进并合理应用大数据,有助于推动人力资源管理及企业发展。基于此,本篇文章对大数据时代人力资源数据统计分进行研究,以供参考。 关键词:大数据;人力资源;数据分析 引言 大数据技术能够精准筛选并处理海量数据,有效将数据转化为信息知识。对于企业来说想要跟紧时代步伐则需要对大数据特点进行充分掌握,才能促进企业得到良性长远的发展。现阶段大数据技术已经实现了在各行各业中的充分应用,怎样应用大数据技术展开人力资源管理工作成为现阶段企业的关注重点,同时也是企业重点探究的内容。企业需要在人力资源管理中运用大数据便捷且高效的特点,从而为人力资源管理工作的深入展开提供支持。因此,在未来发展中人力资源管理将有效与信息网络技术进行结合,这有助于提高人力资源管理的效率与质量。 一、大数据概述 大数据的出现和发展推动了物联网及云计算等技术的发展,人类对各类新兴技术的依赖程度越来越高。大数据主要是指在短时间内难以收集、管理和处理的数据收集。它是一种具有高增长率、海量性和多样化特点的信息资源,需要依靠新兴的处理模式来发挥优秀的优化能力和强大的决策能力。主要特点包括:价值高、数量大、精准性等,现阶段在诸多领域中均具有广泛应用,未来发展前景优良。 二、人力资源数据统计分析系统 人力资源数据统计分析系统是指在其他系统正常运行的条件下,对公司的员工进行年龄、能力、职称、教育和工作经历等方面的全方位的了解,从而对员工进行相关系统的分析。以此为根据来进行企业的人力资源管理,企业的相关工作做好调整和完善的准备工作。 三、现阶段我国企业人力资源管理工作中存在的问题 (一)缺乏先进管理理念。 现阶段大数据技术的深入发展很大程度上促进了其他行业变革,企业为了能够实现更好的发展必须要与时俱进,结合大数据时代特征实施针对性措施促进企业变革,尤其是人力资源管理工作。当前很多企业在运营发展中仍然使用传统管理理念,通过管理者展开管理工作,这种模式对虽然能够起到一定效果与作用,但是却无法与新时代发展需求相适应。在激烈市场竞争中,传统管理理念不能促进企业优势的充分发挥,从而降低了企业的综合实力与整体竞争力。所以,企业发展中必须要确保管理者能够更新自身管理理念,对大数据时代下人力资源管理的必要性与重要性给予充分认识,从而推动企业进一步发展。 (二)缺乏长效人力资源战略规划 在大数据时代,实现长效稳定发展是企业的核心目标,因此很多企业都有意识制定长期发展计划。但是该计划仅仅停留在经营模式、市场分析和品牌战略方面,企业往往忽略了要实现该远期计划所需的人力资源储备。这就导致了很多企业在临时需要人的时候才要求人力资源部门人员紧急招聘,无论是效率还是质量

多元统计分析期末复习

多元统计分析期末复习 Document number:WTWYT-WYWY-BTGTT-YTTYU-2018GT

第一章: 多元统计分析研究的内容(5点) 1、简化数据结构(主成分分析) 2、分类与判别(聚类分析、判别分析) 3、变量间的相互关系(典型相关分析、多元回归分析) 4、多维数据的统计推断 5、多元统计分析的理论基础 第二三章: 二、多维随机变量的数字特征 1、随机向量的数字特征 随机向量X 均值向量: 随机向量X 与Y 的协方差矩阵: 当X=Y 时Cov (X ,Y )=D (X );当Cov (X ,Y )=0 ,称X ,Y 不相关。 随机向量X 与Y 的相关系数矩阵: 2、均值向量协方差矩阵的性质 (1).设X ,Y 为随机向量,A ,B 为常数矩阵 E (AX )=AE (X ); E (AXB )=AE (X )B; D(AX)=AD(X)A ’; Cov(AX,BY)=ACov(X,Y)B ’; (2).若X ,Y 独立,则Cov(X,Y)=0,反之不成立. )' ,...,,(),,,(2121P p EX EX EX EX μμμ='= )')((),cov(EY Y EX X E Y X --=q p ij r Y X ?=)(),(ρ

(3).X 的协方差阵D(X)是对称非负定矩阵。例2.见黑板 三、多元正态分布的参数估计 2、多元正态分布的性质 (1).若 ,则E(X)= ,D(X)= . 特别地,当 为对角阵时, 相互独立。 (2).若 ,A为sxp 阶常数矩阵,d 为s 阶向量, AX+d ~ . 即正态分布的线性函数仍是正态分布. (3).多元正态分布的边缘分布是正态分布,反之不成立. (4).多元正态分布的不相关与独立等价. 例3.见黑板. 三、多元正态分布的参数估计 (1)“ 为来自p 元总体X 的(简单)样本”的理解---独立同截面. (2)多元分布样本的数字特征---常见多元统计量 样本均值向量 = 样本离差阵S= 样本协方差阵V= S ;样本相关阵R (3) ,V分别是 和 的最大似然估计; (4)估计的性质 是 的无偏估计; ,V分别是 和 的有效和一致估计; ; S~ , 与S相互独立; 第五章 聚类分析: 一、什么是聚类分析 :聚类分析是根据“物以类聚”的道理,对样品或指标进行分类的一种多元统计分析方法。用于对事物类别不清楚,甚至事物总共可能有几类都不能确),(~∑μP N X μ ∑ μ p X X X ,,,21 ),(~∑μP N X ),('A A d A N s ∑+μ) ()1(,,n X X X )',,,(21p X X X )' )(() ()(1X X X X i i n i --∑=n 1X μ∑μX ) 1,(~∑n N X P μ),1(∑-n W p X X

看医统学习题(计数资料)

《医学统计学习题》计数资料 5、有资料如下表: 甲、乙两个医院某传染病各型治愈率 病型 患者数治愈率(%)甲乙甲乙 普通型300 100 60.0 65.0 重型100 300 40.0 45.0 暴发型100 100 20.0 25.0 合计500 500 48.0 45.0 由于各型疾病的人数在两个医院的内部构成不同,从内部看,乙医院各型治愈率都高于甲医院,但根据栏的结果恰好相反,纠正这种矛盾现象的统计方法是: A、重新计算,多保留几位小数 B、对率进行标准化 C、对各医院分别求平均治愈率 D、增大样本含量,重新计算 6、5个样本率作比较,χ2>χ20.01,4,则在α=0.05检验水准下,可认为: A、各总体率不全等 B、各总体率均不等 C、各样本率均不等 D、各样本率不全等 7、两个独立小样本计量资料比较的假设检验,首先应考虑: A、用t检验 B、用Wilcoxon秩和检验 C、t检验或Wilcoxon秩和检验均可 D、资料符合t检验还是Wilcoxon秩和检验条件 13.对三行四列表资料作 2检验,自由度等于 A. 1 B. 2 C. 3 D. 6 E. 12 14. 根据下述资料,则 病情 病人数治愈数治愈率(%)病人数治愈数治愈率(%)轻型40 36 90 60 54 90 重型60 42 70 40 28 70 合计100 78 78 100 82 82 A. 乙疗法优于甲疗法 B. 甲疗法优于乙疗法 C. 甲疗法与乙疗法疗效相等 D. 此资料甲、乙疗法不能比较 E. 以上都不对15.在实际工作中,同质是指()。 A.被研究指标的非实验影响因素均相同。B.研究对象的测量指标无误差。 C.被研究指标的主要影响因素相同。D.研究对象之间无个体差异。E.以上都对。答案 5、有资料如下表: 甲、乙两个医院某传染病各型治愈率 病型 患者数治愈率(%)甲乙甲乙

医学统计学第3版,02计量资料的统计描述试题

第二章 计量资料的统计描述 一、教学大纲要求 (一)掌握内容 1. 频数分布表与频数分布图 (1)频数表的编制。 (2)频数分布的类型。 (3)频数分布表的用途。 2. 描述数据分布集中趋势的指标 掌握其意义、用途及计算方法。算术均数、几何均数、中位数。 3. 描述数据分布离散程度的指标 掌握其意义、用途及计算方法。极差、四分位数间距、方差、标准差、变异系数。 (二)熟悉内容 连续型变量的频数分布图:等距分组、不等距分组。 二、 教学内容精要 计量资料又称为测量资料,它是测量每个观察单位某项指标值的大小所得的资料,一般均有计量单位。常用描述定量资料分布规律的统计方法有两种:一类是用统计图表,主要是频数分布表(图);另一类是选用适当的统计指标。 (一)频数分布表的编制 频数表(frequency table )用来表示一批数据各观察值或在不同取值区间的出现的频繁程度(频数)。对于离散数据,每一个观察值即对应一个频数,如某医院某年度一日内死亡0,1,2,…20个病人的天数。如描述某学校学生性别分布情况,男、女生的人数即为各自的频数。对于散布区间很大的离散数据和连续型数据,数据散布区间由若干组段组成,每个组段对应一个频数。制作连续型数据频数表一般步骤如下: 1.求数据的极差(range )。 min max X X R -= (2-1) 2.根据极差选定适当“组段”数(通常8—10个)。 确定组段和组距。每个组段都有下限L 和上限U ,数据χ归组统一定为L ≤χ

关于大数据分析结课论文

大数据论文 摘要数据发展到今天,已不再是一个新的概念,基于大数据技术的应用也层出不穷,但作为一项发展前景广阔的技术,其很多作用还有待挖掘,比如为人们的生活带来方便,为企业带来更多利益等。现今,互联网上每日产生的数据已由曾经的TB级发展到了今天的PB级、EB级甚至ZB级。如此爆炸性的数据怎样去使用它,又怎样使它拥有不可估量的价值呢?这就需要不断去研究开发,让每天的数据“砂砾”变为“黄金”。那么如何才能将大量的数据存储起来,并加以分析利用呢,大数据技术应运而生。大数据是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。大数据的战略意义不在于掌握庞大的数据信息,而在于对这些含有意义的数据进行专业化的处理。本文就大数据技术进行了深入探讨,从大数据的定义、特征以及目前的应用情况引入,简述了大数据分析的统计方法、挖掘方法、神经网络方法和基于深度学习框架的方法,并对大数据分析流程和框架、大数据存储模式和服务机制、大数据分析中的多源数据融合技术、高维数据的降维技术、子空间分析、集成分析的处理方法等做了概述。最后,以网络信息安全为例,阐述了该领域的大数据分析过程和方法。 关键词大数据;数据挖掘;深度学习;大数据分析;网络信息安全一、大数据概述

1.1大数据的定义和特征 目前,虽然大数据的重要性得到了大家的一致认同,但是关于大数据的定义却众说纷纭。大数据是一个抽象的概念,除去数据量庞大,大数据还有一些其他的特征,这些特征决定了大数据与“海量数据”和“非常大的数据”这些概念之间的不同。一般意义上,大数据是指无法在有限时间内用传统IT技术和软硬件工具对其进行感知、获取、管理、处理和服务的数据集合。科技企业、研究学者、数据分析师和技术顾问们,由于各自的关注点不同,对于大数据有着不同的定义。通过以下定义,或许可以帮助我们更好地理解大数据在社会、经济和技术等方而的深刻内涵。2010年Apache Hadoop组织将大数据定义为,“普通的计算机软件无法在可接受的时间范围内捕捉、管理、处理的规模庞大的数据集”。在此定义的基础上,2011年5月,全球著名咨询机构麦肯锡公司发布了名为“大数据:下一个创新、竞争和生产力的前沿”的报 告,在报告中对大数据的定义进行了扩充。大数据是指其大小超出了典型数据库软件的采集、存储、管理和分析等能力的数据集。该定义有两方而内涵:(1)符合大数据标准的数据集大小是变化的,会随着时间推移、技术进步而增长;(2)不同部门符合大数据标准的数据集大小会存在差别。目前,大数据的一般范围是从几个TB到数个PB(数千TB)[2]。根据麦肯锡的定义可以看出,数据集的大小并不是大数据的唯一标准,数据规模不断增长,以及无法依靠传统的数据库技术进行管理,也是大数据的两个重要特征。大数据价值链可分为4个阶段:数据生成、数据采集、数据储存以及数据分析。数据分析是大数据价值链的最后也是最重要的阶段,是大数据价值的实现,是大数据应用的基础,其目的在于提取有用的值,提供论断建议或支持决策,通过对不同领域数据集的分析可能会产生不同级别的潜在价值。 在日新月异的IT业界,各个企业对大数据都有着自己不同的解读.大数据的主要特征5个,即5" V”特征:Volume(容量大)、Variety(种类多)、Velocity(速度快)、难辨识(veracity)和最重要的Value(价值密度低)。 Volume(容量大)是指大数据巨大的数据量与数据完整性。可指大数据集合中包含的数据多,也可指组成大数据的网络包含的子数据个数多。 Variety(种类多)意味着要在海量、种类繁多的数据间发现其内在关联。大数据中包含的各种数据类型很多,既可包含各种结构化数据类型,又可包含各种非结构化数据类型,乃至其他数据类型。 Velocity(速度快)可以理解为更快地满足实时性需求。大数据的结构和内容等都可动态变化,而且变化频率高、速度快、范围广,数据形态具有极大的动态性,处理需要极快的实时性。 Veracity (难辨识)可以体现在数据的内容、结构、处理、以及所含子数据间的关联等多方面。大数据中可以包含众多具有不同概率分布的随机数和众多具有不同定义域的模糊数。数间关联模糊不清、并且可能随时随机变化。

多元统计分析(最终版)

题目:研究不同温度与不同湿度对粘虫发育历期的影响,得试验数据如表。分析不同温度和湿度对粘虫发育历期的影响是否存在着显著性差异。(注:要对方差齐性进行检验) 不同温度与不同湿度粘虫发育历期表 根据上述题目,分析结果如下。 一、相关理论概述 F检验与方差齐性检验 在方差分析的F检验中,是以各个实验组内总体方差齐性为前提的,因此,按理应该在方差分析之前,要对各个实验组内的总体方差先进行齐性检验。如果各个实验组内总体方差为齐性,而且经过F检验所得多个样本所属总体平均数差异显著,这时才可以将多个样本所属总体平均数的差异归因于各种实验处理的不同所致;如果各个总体方差不齐,那么经过F 检验所得多个样本所属总体平均数差异显著的结果,可能有一部分归因于各个实验组内总体方差不同所致。 但是,方差齐性检验也可以在F检验结果为多个样本所属总体平均数差异显著的情况下进行,因为F检验之后,如果多个样本所属总体平均数差异不显著,就不必再进行方差齐性检验。本文分析数据采用后一种方法,即先F检验再方差齐次性检验。

二、从单因子方差角度分析 (一)在假定相对湿度不变的情况下分析 1、假定相对湿度恒为40%,分析不同温度对粘虫发育历期的影响。如下表: 温度℃ 重复 25 27 29 31 1 100. 2 90.6 77.2 73.6 2 103. 3 91.7 85.8 73.2 3 98.3 94.5 81.7 76. 4 4 103.8 92.2 79.7 72. 5 Ti 405. 6 369 324.4 295.7 T 2 i 164511.36 136161 105235.36 87438.49 在本例中,r=4,m=4, n=16 , =1394.7, = 123413.4696 T 2 /n=(1394.7)2/ 16=121574.2556 (式1) ( 式2) (式3) S E =S T -S A =1839.214-1762.297=76.917 (式4) 数据的方差分析表见表1. 表1 粘虫发育历期方差分析表 粘虫发育历期 (相对湿度40%) 来源 平方和 df 均方 F 显著性 组间 1762.297 3 587.432 91.646 .000 组内 76.917 12 6.410 总数 1839.214 15 分析表1可知,F 0.05(3,12)=3.49,F 值=,91.646,F>F 0.05,P=0.000<0.05,说明在相对湿度为40%时,不同温度对粘虫发育历期有显著影响。同时,在方差齐次性检验中P=0.304>0.05,说明方差齐次性显著,如下表。以下方差齐次性检验于此类同,限于篇幅,直接得出结果,方差齐性检验 粘虫发育历期 Levene 统计量 df1 df2 显著性 1.351 3 12 .304 相关程序源代码附录如下:DATASET ACTIV ATE 数据集0. ONEW AY 粘虫发育历期 BY X2 /STA TISTICS HOMOGENEITY =493346.2105/4-121574.2556=1762.297 =123413.4696-121574.2556=1839.214

16种常用的大数据分析报告方法汇总情况

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、在信度;每个量表是否测量到单一的概念,同时组成两表的在体项一致性如何,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。

大数据统计分析

大数据统计分析 随着经济社会日新月异的发展进步,科技把我们带入了一个全新的时代,麦肯锡称:“数据,已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域,成为重要的生产因素。”“大数据”时代已经降临,在商业、经济及其他领域中,决策将日益基于数据和分析而作出,而并非基于经验和直觉。这给统计工作打开了一片新天地,统计数据将更加准确、完整、及时,统计产品将更加丰富、细化、管用。 文章主要围绕大数据对统计学工作和政府统计产生的影响为研究对象,对充分利用大数据资源、技术进行统计分析探究。 在这个大数据时代,随着时间的推移,人们将越来越多的意识到数据对各个行业的重要性。其实,这对统计工作、政府统计也是一场模式革命。要扩大数据获取来源,通过云计算对海量大数据进行比对、分析,理解附含的信息,筛选有用的信息,找到信息的联系,针对经济发展新常态进行深入分析,为五大发展理念的贯彻落实提供统计分析动力和决策依据。 当前统计研究者更为关注,怎样将企业、基层、部门的海量数据进行全面的无缝对接、汇总加工,怎样通过大数据、云计算、物联网为统计工作整合资源、汇聚合力,怎样让信息技术为统计流程改造和统计数据生产更好服务。

一、大数据的概念和意义 大数据(big data),指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息,而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理,通过“加工”实现数据的“增值”。所以大数据分析常和云计算联系到一起。 二、大数据对经济发展和政府统计的影响 (一)大数据对经济统计的影响 大数据实际上对经济统计带来了非常大的影响,极大地改变了统计数据收集方式、统计方法和统计生产过程,也是一种对传统因果关系论证做法的革命和创新。 第一,在数据收集方式方面,传统方法更多是依靠全面报表、大型普查、抽样调查、典型调查、重点调查等方法,但是仅仅依赖这些方法显然无法跟上信息技术发展的步伐,有必要结合大数据应用进一步完善和改进统计方法。

何晓群多元统计分析(数据)

第二章数据 行业公司简称净资产 收益 率% 总资产 报酬 率% 资产负 债率% 总资产周 转率 流动资 产周转 率 已获利 息倍数 销售增 长率% 资本积 累率% 电力、煤气及水的生产和供应业深能源A16.8512.35 42.32 0.37 1.78 7.18 45.73 54.54 深南电A2215.30 46.51 0.76 1.77 15.67 48.11 19.41 富龙热力8.977.98 30.56 0.17 0.58 10.43 17.80 9.44 穗恒运A10.258.99 40.44 0.46 2.46 5.06 11.06 1.09 粤电力A20.8120.00 35.87 0.43 1.25 34.89 24.77 12.67 韶能股份8.867.52 27.59 0.24 0.84 20.59 -3.50 54.02 惠天热电10.987.94 49.30 0.36 0.69 12.43 16.88 3.52 原水股份8.858.88 36.20 0.13 0.41 8.53 -11.49 2.44 大连热电9.037.41 46.89 0.28 0.79 6.86 16.23 -1.52 龙电股份12.078.70 16.81 0.28 0.68 29.75 4.11 63.06 华银电力 6.85 6.12 41.93 0.24 0.65 4.38 11.20 3.80 房地行业长春经开9.8510.50 31.23 0.34 0.40 17.13 18.05 7.18 兴业房产 1.07 1.52 66.91 0.21 0.24 1.53 -31.93 1.08 金丰投资19.447.01 73.34 0.26 0.30 7.02 71.22 12.73 新黄浦7.61 5.92 39.64 0.16 0.17 4.20 14.77 7.91 浦东金桥 4.24 3.99 37.30 0.20 0.25 3.98 -9.24 4.69 外高桥 1.673 1.92 49.05 0.03 0.05 1.06 -21.74 0.24 中华企业8.78 6.28 57.42 0.17 0.19 3.58 75.29 2.93 渝开发A0.2 2.24 63.40 0.09 0.15 1.07 -12.56 0.29 辽房天8.12 3.98 69.10 0.10 0.72 2.65 -35.83 3.16 粤宏远A0.42 1.16 37.42 0.09 0.15 1.59 19.18 0.43 ST中福 5.17 6.62 65.48 0.16 0.21 1.33 -19.91 23.74 倍特高新0.72 2.76 65.39 0.30 0.42 1.24 8.40 0.70 三木集团 5.99 4.53 65.17 0.74 0.88 4.14 75.36 0.87 寰岛实业0.420.20 24.03 0.02 0.03 -8.18 -71.33 0.42 中关村9.32 4.48 67.76 0.32 0.37 16.42 -29.42 4.09 信息技术 业中兴通讯18.7811.09 69.15 0.93 1.08 4.79 80.80 23.27 长城电脑14.949.48 45.53 1.14 1.85 9.51 34.47 35.93 青鸟华光9.7888.70 36.67 0.28 0.39 13.11 28.36 7.87 清华同方15.919.08 34.19 0.85 1.19 15.61 98.92 95.66 永鼎光缆9.48.67 32.75 0.79 1.25 13.49 41.75 6.33 宏图高科14.577.96 65.86 0.76 0.94 3.95 54.45 15.71 海星科技 4.06 3.35 36.49 0.48 0.60 4.64 -16.28 1.69 方正科技27.4816.69 57.13 2.51 2.87 7.40 63.27 32.02

基于大数据的统计分析模型设计

基于大数据的统计分析模型设计 统计是利用尽可能少的局部样本数据来发现总体规律,处理对象往往数据规模小且数据结构单一。在大数据环境下,面临海量数据的采集与统计,传统方法已无法满足大规模数据集处理。基于Hadoop 系统,利用其分布式存储和并行处理机制,设计了大数据环境下的统计分析模型,从海量数据中提取出有用的信息特征,实现数据资源共享,为相关部门决策提供信息服务。 0 引言 随着统计数据规模的快速增长,数据特征日趋复杂,数据收集渠道多样,统计学相关领域研究已进入大数据时代。如何高效收集样本数据、挖掘信息,从海量数据中提取有用的信息特征,将信息及时提供给相关部门决策,成为当前统计学研究热点之一。与国外相比,我国在统计分析工作中存在信息资源整合程度不高、数据共享匮乏、信息不完整等问题。随着大数据时代的到来,对大数据分析与挖掘的研究和应用越来越重视,大数据的挖掘与分析将帮助统计部门在有效合理的时间内采集、处理、管理与分析海量数据。 目前政府部门间借助政务平台可以实现数据资源共享,但是企业与政府间缺乏数据的分享平台,造成了信息隔离,对此,统计部门要构建起全方位的海量数据共享和分布式存储的安全统计分析平台,实

现跨地区的统计信息交流,满足海量信息数据的实时分享和处理。 1大数据 大数据是一种大规模的数据集合,数据分析人员无法在一定时间内用一般软件对其进行提取、处理、分析和管理。处理大数据的关键技术包括大规模数据集的并行处理技术、分布式数据库、分布式文件存储与处理系统、数据挖掘、云计算等。大数据具有5V 特点:Volume(体量浩大)、Variety(类型多样)、Velocity(生成快速)、Veracity(真实性高)、Value价值巨大)。 1.1 云计算 云计算(Cloud Computing是传统信息技术发展融合的产物,基于效用计算(Utility Computing)、并行计算(Parallel Computing、分布式计 算(Distributed Computing),它提供便捷的、可用的、按需付费的网络 访问。云计算平台可以提供laaS基础设施即服务)、PaaS平台即服务)、SaaS软件即服务),同时负责数据安全、分布式网络存储、虚拟化、负载均衡、热备份冗余等,用户在使用资源时不需考虑底层基础架构。 大数据应用不在于掌握庞大的数据信息,而在于对获取的数据进行专业化处理,以挖掘出数据的价值。大数据处理任务无法用单机串

(完整版)大数据时代对统计学的影响分析

大数据时代对统计学的影响分析 大数据和统计学两者在本质上是相互联系、相互促进,没有数据也不可能完成统计,所以二者缺一不可。在大数据时代,统计学必须与时俱进,跟上时代发展的脚步,勇敢地接受大数据带来的的挑战和变革,才会走得更长远。而大数据也要珍惜统计学,两者是无法离开的,只有在共同学习进步下,才能够实现双赢,成为主宰。 关键词:大数据时代;统计学;影响分析 引言 对于大数据(Big data),可以理解为新模式中具备决策性、洞察力、发现力的一门技术。它主要概括数据的自然增长力和多样化的信息资产。 统计学是大数据里面的一门重要的学科。因为它和大数据有着千丝万缕的关系,所以它被人们广泛使用和学习。它是通过整理分析得出来的科学的数据。具有精准性、客观性即概括性。完成统计学的方法有很多种,如调查法、立案法、实验法等主要广泛应用于社会、科学等方面。 一、大数据和统计学的关系 (一)两者的关系 在当今信息时代,用数字代表的信息越来越多,科技迅速发展,互联网时代高速运转,在许多公司用来统计数据的时候,都用的电子表格,进行整理分析。在把它们汇总起来,就成了统计。数据是统计的本质,统计是数据的概括及意义。数据就像零零碎碎的字母,统计就是英语单词,通过整理分析,把字母拼成一个具有意义的单词,这就是数据和统计的意义。只有相互依存,你中有我我中有你。 (二)大数据和统计学的区别 信息功能不同。大数据的意义是某种事物的代表,有些东西要是用它原本的名称代替可能不太放便,这样一个简便的代号即简便又容易记忆。在工作中,工作人员根据超市销售的数据进行整理分析,在汇总起来就是统计,最终他们看得都是统计整理得出的数,分析的也是统计后的数据。因此,统计学是用样本单位来分析和推断数据总体的特征。由数据控制,我们只能根据获得的数据来推断总体数量。在信息时代,越来越多的东西可以用数据表示,几乎全部的信息资料都

大数据的国内外研究现状与发展动态分析报告

大数据的国内外研究现状及发展动态分析大数据的概念 产生的背景与意义 上世纪60年代到80年代早期,企业在大型机上部署财务、银行等关键应用系统,存储介质包括磁盘、磁带、光盘等。尽管当时人们称其为大数据,但以今日的数据量来看,这些数据无疑是非常有限的。随着PC的出现和应用增多,企业内部出现了很多以公文档为主要形式的数据,包括Word、Excel文档,以及后来出现的图片、图像、影像和音频等。此时企业内部生产数据的已不仅是企业的财务人员,还包括大量的办公人员,这极大地促进了数据量的增长。互联网的兴起则促成了数据量的第三次大规模增长,在互联网的时代,几乎全民都在制造数据。而与此同时,数据的形式也极其丰富,既有社交网络、多媒体等应用所主动产生的数据,也有搜索引擎、网页浏览等被动行为过程中被记录、搜集的数据。时至今日,随着移动互联网、物联网、云计算应用的进一步丰富,数据已呈指数级的增长,企业所处理的数据已经达到PB级,而全球每年所产生的数据量更是到了惊人的ZB级。在数据的这种爆炸式增长的背景下,“大数据”的概念逐渐在科技界、学术界、产业界引起热议。在大数据时代,我们分析的数据因为“大”,摆脱了传统对随机采样的依赖,而是面对全体数据;因为所有信息都是“数”,可以不再纠结具体数据的精确度,而是坦然面对信息的混杂;信息之“大”之“杂”,让我们分析的“据”也由传统的因果关系变为相关关系。 大数据热潮的掀起让中国期待“弯道超越”的机会,创造中国IT企业从在红海领域苦苦挣扎转向在蓝海领域奋起直追的战略机遇。传统IT行业对于底层设备、基础技术的要求非常高,企业在起点落后的情况下始终疲于追赶。每当企业在耗费大量人力、物力、财力取得技术突破时,IT革命早已将核心设备或元件推进至下一阶段。这种一步落后、处处受制于人的状态在大数据时代有望得到改变。大数据对于硬件基础设施的要求相对较低,不会受困于基础设备核心元件的相对落后。与在传统数据库操作层面的技术差距相比,大数据分析应用的中外技术差距要小得多。而且,美国等传统IT强国的大数据战略也都处于摸着石头过河的试错阶段。中国市场的规模之大也为这一产业发展提供了大空间、大平台。大数据对于中国企业不仅仅是信息技术的更新,更是企业发展战略的变革。随着对大数据的获取、处理、管理等各个角度研究的开展,企业逐渐认识数据已经逐渐演变成“数据资产”。任何硬件、软件及服务都会随着技术发展和需求变化逐渐被淘汰,只有数据才具有长期可用性,值得积累。数据是企业的核心资产,可以是也应该是独立于软硬件系统及应用需求而存在的。大数据是信息技术演化的最新产物,确立了数据这一信息技术元素的独立地位。正因为数据不再是软硬件及应用的附属产物,才有了今天爆炸式的数据增长,从而奠定了大数据的基础。