某大型超市商品布局优化仿真研究数据分析复习课程

某大型超市商品布局优化仿真研究数据分析复习课程
某大型超市商品布局优化仿真研究数据分析复习课程

某大型超市商品布局优化仿真研究

基于flexsim平台,对某大型超市的建筑结构、商品、收银、服务台等布局状况进行调研,建立日常的运营场景模型,模拟不同类型人群在节假日、工作日、等不同场景下的流量和购买行为,分析不同场景下人群流动规律、寻找人群流动规律和逗留时间,给予决策者进行商品整体布局、促进商品销售、提升顾客满意度优化决策提供依据。

对于大型超市而言,卖场内部的布局和商品的陈列方式是提升商品销量的一个重要因素,超级市场在国外的先期产生和发展,使得国外在超市商品陈列这一课题上研究和应用水平较为先进,特别是以欧美日为代表的商品陈列技术走在了国际陈列研究的前列。沃尔玛、家乐福、JUSCO 等国外大型超市布局整洁,重视顾客购物的舒适性和安全性感受,商品陈列管理较为规范,监管力度强,能灵活应用商品的关联性陈列,生动陈列等陈列技巧。我国本土超市在这个领域的研究起步较晚,水平较国际超市仍有差距,在陈列布局方面理念上仍然不够重视,在陈列方法的研究和实施上仍然较为落后,这成为制约它们发展的一个不可忽视的地方。本文所研究的湖北某大型本土超市其商品陈列有其自己独特的风格和特点,仍存在一些不足之处,改善卖场布局和实现陈列设计科学化已成为提高超市竞争力的关键要素之一。

一、大型超市商品布局研究必要性

大型超市是指采取自选销售方式,以销售大众化实用品为主,并结合超级市场和折扣店的经营优势,满足顾客一次性购足需求的零售

业态,合理布局和科学的商品陈列对于吸引顾客非常重要。研究大型超市的卖场布局和陈列设计,可以更好地指导门店管理工作,把握销售实绩,在提高销售业绩的同时,通过合理的卖场布局和商品的陈列设计赋予商品生命力,塑造超市的整体魅力,体现企业的经营思想和目标。

二、基于Flexsim的超市布局的优点

Flexsim是一种针对离散系统进行建模与仿真的软件。离散系统根据特定事件发生的结果在离散时间点改变系统状态。一般而言,系统状态可分为空闲、繁忙、阻塞或停机等,事件则有顾客到达、顾客挑选商品、顾客结账等。仿真模型中被设置的资源通例如顾客、商品、收银员、货架等。这些资源有些是固定的,有些是可移动的。一些资源是专门用于特定任务的,另一些则可以用于多个任务。

Flexsim软件能够对超市虚拟仿真,进行动态布局。利用该软件可以避免传统商品布局的局限性,快速准确地建立超市商品布局的三维模型,在不同参数下对现实超市布置进行模拟,找出布置中的不足之处,实现对超市布置的优化,节约真实超市布局的成本。另外,还可以对超市的布局规划进行检验,并对超市布局可能出现的问题做出早期判断,提出相应的防范措施,节省投资成本。

三、大型超市商品布局数据分析

1、顾客到达情况分析

要了解超市顾客的需求情况,我们必须知道顾客到达率的情况。许多研究表明,超市顾客的平均到达率是服从泊松分布的。在本文中,

我们需要获得超市顾客平均到达率λ,经过实地观测,通过记录顾客到大超市的时间来获取数据,获得超市顾客的到达情况。通过为期四个多月的努力,得到一个接近实际顾客到达情况的数据。采集数据时,顾客的到达情况,数据采集分别对工作日和节假日分为 13 个时间段来进行研究,每个时间段随机采集 200 个单位时间(每5 分钟为一个单位时间)内顾客的到达数量。其中λ1代表工作日顾客到达的平均值,λ2代表节假日顾客到达的平均值。

表1 顾客平均到达率和各个时间段超市开放的收银台个数

通过对超市不同时段的顾客到达数量的变化,我们得到以下结论:

(1)不管是节假日还是工作日,顾客到达率会形成一个高峰,在工作日17:00 达到高峰,节假日这个高峰提前两个小时在 15:00 就达到了高峰,这个高峰有时候持续时间长有时持续时间短,在高峰出现的时段内,整个服务系统处于满负荷服务状态,超市应开足窗

口,以应对高峰期。

(2)超市顾客平均到达率在上午和下午均有一个上升和下降的过程,工作日间,11:00 之后顾客数量逐渐减少,从 13:00 顾客数量逐渐增多,在 17:00时到达高峰;在节假日期间,11:00 之后顾客数量也是逐渐减少,但趋势较之于工作日要缓慢的多,在 13:00 顾客逐渐增多,15:00 时达到高峰期。在这个上升或下降中,超市收银台可以逐次增加或减少收银人员,实行弹性工作制。在中午 12:00 至14:00 期间出现顾客较少的情况,超市可用于员工就餐和休息的时间。

2、顾客服务时间情况分析

通过抽样调查的方法来确定超市顾客服务率μ,在该超市内随机观测了200 名顾客的服务时间,根据调查的原始数据下将顾客服务时间整理成表2的形式。

表2 顾客服务时间情况统计表

从表2中可以看出,在对顾客服务时间的统计中,有38位顾客的收银时间超过 1.5 分钟,这表明在实际的工作中,受结账方式或扫描方式的制约,比如说刷卡结算、人工输码、拆扣或拆箱、索要购物袋等都大大消耗的时间。这些情况占用的服务时间远远大于了平均服务时间。所以,针对这些情况,超市要做好引导工作,比如说倡导顾客

自带购物袋,既环保也减少了服务时间。针对拆扣或拆箱,在进一步得到拆扣或拆箱所浪费的时间和超市丢失商品总价之比,超市应做出改进,权衡之下可以取消拆扣或拆箱。

四、超市商品布局优化

对超市选购布局从以下几方面来优化:(1)超市分区规划(2)超市商品陈列规划(3)超市通道优化。

(1)超市分区规划。根据第三章我们的分析,得出超市现有的分区是很混乱的。首先,在超市的分区规划中,超市应按照一定的标准划分区域,比如按照商品的特点划分,先分成几个大区域:食品、日用品、衣服鞋帽等,再进行进一步划分,比如食品可分为熟食、生鲜食品、加工食品、蔬菜等,直至划分到单品。其次,超市在按照一定标准划分区域后不能随意频繁的更改商品的分区布局,因为那样会令顾客寻找某种商品有很大的困难,当做出改变时,要及时的对改变的区域做出导购指引,以避免顾客找不到商品的问题发生。按照商品特点的划分,我们初步可以把超市分区规划见图3。

图 3 按照商品特点对超市进行区域划分

如图3所示,我们对超市进行了几大区域的划分,然后再细分每个区域的具体商品。这样划分的好处在于:首先,顾客只要进入到想要购买的商品的大的区域就能选到自己的商品,而不会出现盲目寻找的现象。其次,在图上我们看到,在食品区有收银台的标记,在化妆洗涤区有收银台的标记。这是在对超市进行了大区域划分的基础上,跟超市扫描结算相结合制定的优化方案。传统的选购结算方式为:顾客在超市挑选好商品后放入购物篮,然后统一到收银台扫描,结账,这其中涉及到了挑选好商品放入购物篮----结账前把商品拿上收银---- 收银员拿起商品进行扫描----把商品装入购物袋这一过程,在这一过程中,顾客或收银员需要反反复复的把商品拿出来放进去四次之多,这其中无疑已经浪费了很多的时间,势必要造成人员的拥挤和等待时间的增长。在对超市区域进行优化之后,顾客在一个大的商品区域选购之后,顾客可以完成扫描、结算乃至收银等一系列购物过程。这样优化之后在很大程度上减少了顾客在收银台前的等待。

(2)超市商品陈列规划。首先,对于超市中散装的商品进行标准袋装或提前称重,对其进行预处理。比如,针对水果蔬菜区,称重台前的排队等待现象进行优化。对于可以进行标准袋装的水果蔬菜提前进行标准袋装处理,例如,对于西红柿、黄瓜等提前包装、称重、贴上价格标签,可以包装成标准的一斤、两斤装;对于整买整卖的水果蔬菜进行提前称重,比如对于柚子、西瓜、茄子等,提前称重,把价格标签贴在上面。节省顾客称重的时间,减少顾客总的购物时间。对于超市中其他散装商品也是可以进行同样的预处理的。

其次,优化商品陈列面积的问题。正如在第三章中提到的问题,在大型超市中,购买衣服、家电等商品的顾客仅仅占到了不到 10%,人们选择衣服这类商品一般都会去专卖店,购买家电这类的家电顾客一般会选择国美、苏宁等这类专业的家电商场,加之于超市家电的价格问题,所以超市的服装、家电的销售处于一个很尴尬的地位,所以大型综合超市的服装、家电的经营将面临巨大挑战,难度进一步加大,其营业面积会受到很大的抑制。超市可采取的策略只能有两种:一方面,进一步扩大超市规模增强产品的综合性,向大型购物中心发展,扩大商品的经营面积,扩大商品的深度和宽度,满足消费者的选择性需求。另一方面,专营食品与日常生活用品,满足顾客对这些商品的一次性购足,靠近居民区,走社区发展模式.

(3)超市通道优化。通过第三章的问题分析,我们知道本文研究的超市有两条主通道,但是在这两条主通道上,超市往往摆放的大量的促销商品,导致通道拥挤。在这种情况下,超市主通道上应该尽量减少商品的摆放,使得顾客能够快速的通过,到达自己想要到达的区域。不能因为通道的拥挤给顾客一种烦躁、不耐烦的感觉。

PowerBI数据分析与数据可视化-教学大纲

《Power BI数据分析基础教程》教学大纲 学时:32 代码: 适用专业:计算机及应用相关专业 制定: 审核: 批准: 一、课程的地位、性质和任务 数据分析是普通大中专院校计算机科学与技术专业的一门重要的专业基础课。通过本课程的学习,使学生能够在已有的计算机基础知识基础上,对数据分析有一个系统的、全面的了解;在系统理解和掌握Power BI数据分析基本原理的基础上,具有设计和开发数据分析报表的基本能力。 数据分析是一门实践性非常强的学科,它要求学生在理解和掌握Power BI数据分析基本功能的基础上,充分利用实验课程,动手完成实际数据分析和报表设计。 二、课程教学基本要求 1.课程教学以Power BI数据分析方法为主,在教学过程中让学生掌握Power BI数据分析报表设计的本原理和方法。 2.要求在教学过程中合理安排理论课时和实验课时,让学生有充分的使用在计算机上练习理论课程中学到的Power BI数据分析技巧和方法。 三、课程的内容 第1章初识Power BI 掌握Power BI Desktop安装方法,了解Power BI Desktop的界面,学会使用Power BI文档。 第2章获取数据 了解数据连接模式,掌握连接到文件、数据库以及Web数据。 第3章查询编辑器 了解查询编辑器,掌握基础查询操作、数据转换、添加列、追加查询以及合并查询。 第4章数据分析表达式

了解DAX基础,掌握DAX函数。 第5章数据视图和管理关系 掌握数据视图的基本操作,掌握关系的管理操作。 第6章报表 掌握报表基本操作、视觉对象基本操作、钻取、数据分组、使用视觉对象数据以及报表主题。 第7章可视化效果 学会使用简单对象和内置视觉对象 第8章 Power BI服务 学会注册Power BI服务、在Desktop中使用Power BI服务以及在移动设备中使用Power BI,掌握Power BI服务中的报表操作以及仪表板 第9章社科研究数据分析 掌握获取社科研究数据和社科研究数据分析 四、理论和实验课时分配表 五、考核办法 1.考试采用统一命题,包括笔试和上机考试,考试时间分别为120分钟。课程成绩=(笔试成绩+上机考试成绩)/2

大中型超市的布局设计及注意事项

超市的布局 一、超级市场的主要区域 经营生鲜食品是超级市场的一大特色。因此,超市的区域设置除了应有卖场区、辅助区、储存区外,还应有生鲜食品加工区,有的超级市场将加工区与储存区合为储存加工区。卖场区是顾客选购商品、交款、存包的区域,有时还包括顾客休息室、顾客服务台、婴儿室等。 储存加工是储存加工商品的区域,包括商品售前加工、整理、分装间、收货处、发货处、冷藏室等。 辅助区是超级市场行政管理、生活和技术设备的区域,包括各类行政、业务办公室、食堂、医务室及变电、取暖、空调、电话等设备用房。 店内面积分配 商店场地面积可分为营业面积、仓库面积和附属面积三部分。各部分面积划分的比例应视商店的经营规模、顾客流量、经营商品品种和经营范围等因素影响。合理分配商店的这三部分面积,保证商店经营的顺利进行对各零售企业来说是至关重要的。 通常情况下,商店面积的细分大致如下: 1.营业面积:陈列、销售商品面积,顾客占用面积 2.仓库面积:店内仓库面积、店内散仓面积、店内销售场所面积 3.附属面积:办公室、休息室、更衣室、存车处、饭厅、浴室、楼梯、电梯、安全设施占用面积。 根据上述细分,一般说来,营业面积应占主要比例,大型商店的营业面积占总面积的60一70%,实行开架销售的商店比例更高,仓库面积和附属面积各占15—20%左右。 在安排营业面积时,既要保证商品陈列销售的需要,提高营业面积的利用率,又要为顾客浏览购物提供便利。 二、卖场区域分类 1、熟食,生鲜,速冻等商品或区域放在门店的最深处或主要的通道上; 最吸引顾客的商品或区域放在门店的最深处或主要的通道上,以便吸引顾客完全的将自己的门店光顾一遍。,一方面靠近后场的作业区,另一方面还可以吸引顾客走遍全场。 2、果蔬区一般被认为高利润部门,通常的布局是满足顾客的相关购物需求,安排在肉食品的旁边; 还有一种安排就是放在顾客购物流程的开端,以免随着顾客购物的增加,无力购买高价的蔬果。 3、由于奶制品和冷冻品具有易融化,易腐蚀的特点,所以一般它被安排在顾客购买流程的最后,临近出 口,同时奶制品和冷冻品通常在一起,这样有利于设备的利用。 4、烘焙品的主力商品是面包,销量大,毛利高,大多被安排在第一货架和靠近入口的地方,这样不仅会 刺激高价位的面包的出售,而且还会避免顾客遗忘。 5、杂品部分主要在超市卖场的中央,采取落地货架形式,布局为纵向陈列,这样顾客就可以透视纵深, 其他的陈列方式一般不被接受。 6、店头会有门店专门设计的一些烘托卖场氛围的热烈的商品展示,来渲染顾客的购物情绪,给顾客形成 一个良好的购物印象。同时这个商品展示的平台要注意摆放合适,做到便于顾客出入的原则。 7、还有一项商品规划的设置就是一般部门的设置规划本着防盗防损的目的,一些丢失率较高的商品会专 门安排在一些特定的角落,例如:口香糖总是在收银台前,化妆品总是在门店内的醒目的地方。 1.商品配置的面积分配

数据分析课程设计

数据分析课程设计 题目:四川农村居民的消费结构浅析 班级:2009级数学与应用数学1班 学号:20091615310028 姓名:张雪梅 指导老师:张燕 时间:2012年6月19日

【摘要】 随着人们生活水平的提高,消费结构也在日益变化,为了能够更好的为四川农村人们服务,更快的发展农村建设,让人们过上更好的生活。在此,有必要研究农村人们的消费结构变化情况,以便做出正确的判断。本文是基于四川统计年鉴中1995年—2010年中的14年的四川省农村居民人均纯收入与消费支出的相关数据,运用sas软件,采用因子分析方法,实证研究了该省农村居民的消费结构变动情况。结论表明, 四川农村居民的生活质量有所提高,大多数人解决了住房、温饱等生活问题,对生活方面的支出有所减少,更多的开始关注文化教育和精神娱乐方面,最后给农村今后的发展提出了小小的建议。 【关键字】 四川省农村居民消费结构因子分析 sas

目录 摘要 (2) 关键字 (2) 目录 (3) 一、消费简介 (6) 1.消费结构概念 (6) 2 研究我省农村居民消费结构的必要性 (6) 二、因子分析概述 (7) 1、因子分析的概念和意义 (7) 2、因子分析的的数学模型 (7) 3、因子分析的基本步骤 (8) 4、因子的命名 (10) 5、计算因子得分 (10) 6、具体实施步骤 (10) 三、实证分析过程 (10) 1、数据的收集整理 (10) 2、相关系数矩阵的计算 (11) 3、因子载荷矩阵的计算 (12)

4、因子的方差贡献率及变量的共同度计算及分析 (14) 5、计算因子得分 (14) 四、结论与建议 (16) 1、结果分析 (16) 2、对于四川省农村居民消费结构的建议 (16) 五、参考文献 (18)

数据分析与处理-课程教学大纲

《数据分析与处理》课程教学大纲 一、课程基本信息 1.课程代码: 2.课程名称:数据分析与处理 3.课程英文名称: 4.课程类型:CC 5.授课对象:电子商务本科 6.开课单位:信息技术与商务管理系 7.教学时间安排:第2学期 8.先修课程:信息技术基础 9.并行课程: 10.后修课程:数据库原理与应用,动态网站设计基础,电子商务网站建设与管理,电子商务综合实训 11.学时安排: 二、课程教学目标及教学任务 (一)教学目标 1.教学目标的总体概括 既要能够掌握EXCEL的整体概念和基本操作步骤,又要掌握EXCEL在数据分析与处理方面的具体应用。 2.教学目标列表

(二)课程培养能力体系

(三)课程培养目标与课程内容映射表 见附件《数据库原理与应用课程培养目标与课程内容对应mapping图》。 (四)教学任务 实验报告:实验目的明确,实验内容完整,实验步骤正确,实验结论真实、准确,优秀学生能总结出系统的实验注意事项。 作业:作业内容正确,资料翔实,论证充分、有力,优秀学生能够提出鲜明的个人观点,同一问题能够给出简洁明了的答案,具有一定的创新性。 三、各单元教学内容及基本要求 第一部分数据的输入与编辑(2学时(讲课)+2学时课堂练习= 4课时) 教学内容: 1、数据输入的一般操作 2、特殊数据的快捷输入 3、有规律数据的序列输入法 4、设置有效性对输入数据审核 5、下拉式列表选择输入的设计 6、数据的编辑操作 教学重难点: 1、设置有效性对输入数据审核 2、下拉式列表选择输入的设计 教学目标: 1、掌握Excel基本的概念 2、掌握单元格及单元格区域简单数据的输入 3、掌握下拉式列表选择输入的设计 第二部分单元格数据的格式设置(1(讲课)+1(课堂练习)= 4课时) 教学内容: 1、单元格格式的一般设置 2、各种内置数字格式的使用 3、自定义数字格式的应用 4、条件格式化的应用 教学重难点: 1、自定义数字格式的应用

《海量数据分析》课程标准

《数据分析》课程标准 1.课程定位与课程设计 1.1课程的性质与作用 本课程是大数据应用技术专业的核心课程。通过本课程的学习,使学生掌握调查方案设计、数据资料的收集、整理、分析和数据分析报告的撰写方法和思路,及运用相关数据处理工具进行数据分析的基本方法。该课程主要是培养学生完整数据分析的理念与运用相关数据处理工具进行数据分析的能力,为学生学习和掌握《数据挖掘》等其他专业课程提供必备的专业基础知识,也为学生从事大数据应用技术相关岗位工作打下良好的基础。 1.2课程设计理念 课程设计遵循“以学生为主体”教育思想,依据“任务引领”为课程内容设计原则,以提高学生整体素质为基础,以培养学生市场调查与数据分析工具的使用能力、特别是创新能力和实际操作能力为主线,兼顾学生后续发展需要,选取符合数据分析职场所要求的知识、素质和能力为教学内容;在基本理论和基础知识的选择上以应用为目的,以“必需、够用”为度,服从培养能力的需要,突出针对性和实用性 (2)遵循能力本位的教学观。注重培养学生在工作中对数据资料的收集、整理和分析处理能力,训练学生的专业能力、社会能力和方法能力。课程设计以能力为核心,围绕能力的形成学习相关知识。 1.3 课程设计思路 在课程设计上根据大数据应用技术专业就业岗位群任职要求,改革传统的课程体系和教学方法,形成以就业为导向,立足于学生职业能力培养和职业素养养成,突出课程的应用性和操作性。数据分析工作是一个有序开展的工作,顺序性和过程性很强,课程设计的思路正是依据工作任务的顺序和过程开展的,数据分析工作过程主要分为五个步骤,这五个步骤也就是五个工作项目,构成了本课程学习内容的框架。通过任务驱动充分发挥学生的主体作用,让学生在完成具体任务的过程中来构建相关理论知识,发展职业能力,并提升职业素养。在教学内容上遵循“理论够用、适度,重在应用”的原则,弱化理论,剔除抽象的公式推导和复杂计算分析,把数据资料的收集特别是利用互联网收集数据资料及运用数据分析工具软件进行数据分析,作为重点内容进行讲授和训练,适应社会经济和科技进步给市场信息分析与预测带来的发展。 2.课程目标 通过本课程的学习,学生掌握从调查方案设计、数据资料的收集、处理、分析到数据分析报告的撰写整个工作流程,学会运用相关数据处理工具进行数据分析的基本方法。同时还要培养学生自主学习能力、自我管理能力、沟通能力、组织协调能力、市场开拓意识、竞争意识和团队协作精神,使学生既具备较高的业务素质,又具有良好的职业道德和敬业精神。

Excel高效数据分析培训课程大纲

Excel高效数据分析培训课程大纲 【课程背景】 面对浩瀚的数据,如何提炼信息,把需要的信息快速展示给客户和领导? 公司的经营状况和财务状况到底如何?预算执行情况到底如何?成本费用超支了吗? 销售收入、成本、费用是否正常?是否出现了异常情况?如何简便发现异常费用流向和预警机制的建立? 如何即时发现资金流、销售、财务中的问题? 员工的构成分布情况如何?员工的流动情况如何?您是否为员工的不断离去伤透了脑筋而不知其原因? 如何快速分析不同部门不同岗位等对公司的满意率,以便及时发现问题解决问题? 为什么产品的不合格率持续高位?怎样快速发现问题? 诸如此类的问题,等等,对任何一位管理者而言,是复杂而繁琐的,您想必一定很累、很烦了吧! 您想要提高管理效率吗?想要进行科学的管理,而不是仅仅拍脑袋想问题、做决策吗? 等等…… 本课程将教会您利用Excel快速制作各种统计分析报表的基本方法和大量实用技巧,还将使您的Excel 使用水平提升到一个新的层次,使您的分析报告更加有说服力,更加引人注目! 【课程特点】 ●系统性:囊括利用Excel进行高效企业日常管理的各方面内容。 ●全面性:全面介绍了Excel工具的在企业日常管理中的典型应用,兼顾Excel使用方法技巧介绍和应用思路启发,注重点面结合。 ●实用性:注重Excel在管理中的实际应用,培训内容紧密结合实际案例。精选数十个源自企业管理过程中的典型案例,极具代表性和实用价值,反映了现实中企业需要解决的问题,具有更强的针对性。 ●示范性:注重强调动手实践,使每个学员有充分的动手机会,及时解决学习中的问题。在进行实例分析时一步一步地递进,清晰易懂,既便于您了解管理决策分析过程,又使读者真正掌握Excel的强大功能。 ●细致性:讲课认真、细致,辅导实验积极、耐心,使每个学员都能够掌握所讲的内容。 ●无忧性:完善的课后服务,随时与老师联系,及时帮助企业学员解决实际工作中遇到的问题和难题。 【课程目的】 ●帮您树立一种正确高效使用Excel的基本理念和思路 ●为您提供一套实用高效的Excel技能和方法 【培训对象】 ●企业的各类管理人员,包括财务总监、财务经理、会计经理、财务主管、预算主管、财务人员、会 计人员;销售总监、销售经理、销售主管、销售人员;生产经理、生产管理人员;人力资源经理、 人力资源主管;审计经理、审计主管;及其他相关管理人员等。 【课程大纲】 第1部分武装自己:快速掌握Excel公式和函数 逻辑更加清楚: 将复杂的数据逻辑判断和处理变得更加清楚和明了(逻辑判断函数的综合应用) 复杂变简单: 将繁琐的加减公式变得更为简洁和科学(各类求和汇总函数的灵活应用) 让数据无处遁形: 需要的数据迅速出现在您面前(功能强大的查找函数及其典型应用)

数据分析方法课程设计报告

《数据分析方法》 课程实验报告 1.实验内容 (1)掌握回归分析的思想和计算步骤; (2)编写程序完成回归分析的计算,包括后续的显著性检验、残差分析、Box-Cox 变换等内容。 2.模型建立与求解(数据结构与算法描述) 3.实验数据与实验结果 解:根据所建立的模型在MATLAB中输入程序(程序见附录)得到以下结果:(1)回归方程为: 说明该化妆品的消量和该城市人群收入情况关系不大,轻微影响,与使用该化妆品的人数有关。 的无偏估计: (2)方差分析表如下表: 方差来源自由度平方和均方值 回归() 2 5384526922 56795 2.28

误差()12 56.883 4.703 总和()14 53902 从分析表中可以看出:值远大于的值。所以回归关系显著。 复相关,所以回归效果显著。 解:根据所建立的模型,在MATLAB中输入程序(程序见附录)得到如下结果:(1)回归方程为: 在MTLAB中计算学生化残差(见程序清单二),所得到的学生化残差r的值由残差可知得到的r的值在(-1,1)的概率为0.645,在(-1.5,1.5)的概率为0.871,在(-2,2)之间的概率为0.968. 而服从正态分布的随机变量取值在(-1,1)之间的概率为0.68,在(-1.5,1.5)之间的概率为0.87,在(-2.2)之间的概率为0.95,所以相差较大,所以残差分析不合理,需要对数据变换。 取=0.6进行Box-Cox变换 在MATLAB中输入程序(见程序代码清单二) 取,所以得到r的值(r的值见附录二)其值在(-1,1)之间的个数大约为20/31=0.65,大致符合正态分布,所以重新拟合为: 拟合函数为: 通过F值,R值可以检验到,回归效果显著 (3)某医院为了了解病人对医院工作的满意程度和病人的年龄,病情的严重程度和病人的忧虑程度之间的关系,随机调查了该医院的23位病人,得数据如下表:

大数据分析培训课程可以这么学

从零基础到精通入门,大数据分析培训课程可以这么学 大数据是一门复杂的学科,学起来相对于其他学科比较难,这与他的薪资是想匹配的,我们都知道,对于大数据人才,公司都是视为瑰宝的,薪资给的都比较高,对于大数据分析培训课程来说,只是可以让你系统的学习大数据知识,找到大数据的项目进行实战,相对于自学来说时间会短一些,学的更加系统一点。下面关于大数据分析培训的问题来纠正一下对于培训观念的正确理解以及有些大数据培训的偏见的一些看法: 1、有很多不经过培训的大数据工程师经常说不需要培训,但当你错失了毕业前的机会,或者你自己当初没好好学(大家都会犯错误),你再想入这个行,又没有人脉,你除了找培训还有什么办法呢。有很多大学,老师就没项目,学生到哪去参加项目。 2、还有一些没经过培训的大数据工程师瞧不起培训过的,事实上,经过培训出来的,现在变成大牛的,大有人在,有CEO的,有首席架构师的,只是起步的方式不一样,英雄不问出处 大数据培训和你学习一样,首先要注意以下四点: 1、学习的第一个月是关键,再累再苦一定要努力和坚持,过了一个月后,后面学习越来越轻松;4个多月学习你当成一次旅行,有兴奋自然有辛苦,只要坚持一个月,只要坚持一个月,只要坚持一个月,重要的事说三遍! 2、学大数据无非是多敲代码,碰到问题15分钟解决不了就问老师。帮你卸下包袱,轻装前进,才是培训机构的价值,多敲代码多问老师。 3、想成为好的大数据工程师,在解决了问题以后要思考为什么,有没有更好的办法,掌握编程思想的工程师才叫工程师,否则就是代码民工,你的职业生涯发展会受到不少限 制。 总之:大数据培训要根据自己的自身情况来看,不管是培训还是自学都需要好好学习,对目标有不断的追求,不断完善自己。 了解了大数据分析的具体情况大家有没有想跃跃欲试呢?现在就给大家推荐一个优秀的平台——容大职业全平台大数据分析课程。不仅聘请专业的大数据领域知名讲师,确保教学的整体质量与教学水准。讲师团及时掌握时代潮流技术,将前沿技能融入教学中,确保学生所学知识顺应时代所需。通过深入浅出、通俗易懂的教学方式,指导学生更快的掌握技能知识,即使刚开始学习的小白也可以掌握了解大数据分析。 希望以上这些对于想学大数据分析的人有所帮助!更多大数据课程相关问题,欢迎咨询容大

数据分析学习_学习数据分析需要学习哪些课程

https://www.360docs.net/doc/bd15773682.html, 数据分析学习_学习数据分析需要学习哪些课程 数据分析学习 https://www.360docs.net/doc/bd15773682.html,_学习数据分析需要学习哪些课程?这是一个用数据说话的时代,也是一个依靠数据竞争的时代,学习数据分析,做数据分析师,借助技术手段进行高效的数据处理,前景非常广阔。 数据分析学习,需要按以下几个步骤进行; 1、《数据挖掘导论》这本书先花一个月的时间好好的阅读下,知道数据挖掘的一个雏形,能够认识一些常用的模型和算法。能够搞清楚常用的监督和非监督学习,提到模型要能说出它的应用场景和优缺点。 2、使用PYTHON结合数据挖掘知识进行实际案列操作。请使用《集体智慧编程》,这本书的评价我也给你们贴出来,豆瓣评分9分,质量自然不用我说。 3、欢迎使用《机器学习系统设计》这本书,你会接触到PYTHON里面最niubility的SCIKIT-LEARN 机器学习包。虽然官网文档阅读性已经很佳,但是缺少一个系统的过程。而这本书就是教会你如何从真实的业务角度去思考运用机器学习模型。同样的,请你自己敲代码,不懂的就去看官方文档,还是不懂的就去google。 4、想知道为什么豆瓣和亚马逊的推荐那么准确?那么《推荐系统实战》绝对是一本最佳的书籍,作者将全部的算法使用PYTHON实现,无论是基于业务的推送还是基于协同过滤算法的推送都讲解的非常清楚。 5、你一定听说过R,一定也纠结过到底学习R还是PYTHON。那么我就粗暴的回答一下:都要学!,前期已PYTHON为主,后期一起学习R语言。

https://www.360docs.net/doc/bd15773682.html, 而现在常说的数据分析在不同行业不同领域的职业人眼中,可能有不同的定义,因为数据分析本身就是多个学科的交叉,如:数据库、统计学、机器学习、人工智能、模式识别、知识发现,甚至可以涉及到心理学和管理学,数据分析是有针对性的收集、加工、整理数据,并采用统计和挖掘技术分析和解释数据的科学与艺术! 任何学习知识,都是相互联系,相互作用的。因此第一步就是找出各部分间的直接联系,把网络结构初步地建立起来。但是有些部分和其他部分并不一定能够建立直接的联系,那么还需要发掘第二层、第三层关系。要明确各部分之间的关系,以及综合运用。学习是先模糊概括,再逐渐在大框架下逐步明晰细节、完善结构、针对缺陷和不足专攻的学习方法。 光环大数据数据分析师培训,光环大数据,拥有16年的程序员培训经验,上市公司品牌,口碑极好,一线名师授课,强大的教研团队研制开发最新的课程,与中关村软件园战略合作保障人才输出,与学员签订就业协议保障就业问题!真正的靠谱品牌! 数据分析师培训,就选光环大数据! 为什么大家选择光环大数据! 大数据培训、人工智能培训、Python培训、大数据培训机构、大数据培训班、数据分析培训、大数据可视化培训,就选光环大数据!光环大数据,聘请专业的大数据领域知名讲师,确保教学的整体质量与教学水准。讲师团及时掌握时代潮流技术,将前沿技能融入教学中,确保学生所学知识顺应时代所需。通过深入浅出、通俗易懂的教学方式,指导学生更快的掌握技能知识,成就上万个高薪就业学子。 【报名方式、详情咨询】 光环大数据官方网站报名:https://www.360docs.net/doc/bd15773682.html,/ 手机报名链接:http:// https://www.360docs.net/doc/bd15773682.html, /mobile/

数据分析课程设计-NBA球员技术统计分析报告

《数据分析方法》课程设计 成绩评定表 学生姓名严震班级学号1109010114 专业信息与计算课程设计题目NBA球员技科学术统计分析报告 评 语 组长签字: 成绩 日期 20年月日

《数据分析方法》课程设计 课程设计任务书 学院理学院专业信息与计算科学学生姓名严震班级学号1109010114 课程设计题目NBA 球员技术统计分析报告实践教学要求与 任务 : 设计要求(技术参数): 1、熟练掌握SPSS 软件的操作方法; 2、根据所选题目及调研所得数据,运用数据分析知识,建立适当的数学模型; 3、运用 SPSS 软件,对模型进行求解,对结果进行分析并得出结论; 4、掌握利用数据分析理论知识解决实际问题的一般步骤。 设计任务: 1、查阅相关资料,找到NBA 球员技术的相关指标,获得相关数据; 2、利用数据分析的理论,建立线性回归模型,以及对其进行主成分分析; 3、利用 SPSS软件求解 , 并给出正确的结论。 工作计划与进度安排 : 第一天——第二天学习使用SPSS 软件并选题 第三天——第四天查阅资料 第五天——第六天建立数学模型 第七天——第九天上机求解并完成论文 第十天答辩 指导教师:专业负责人:学院教学副院长: 201年月日201年月日201年月日

II

摘要 数据分析析的主要应用有两方面,一是寻求基本结构,简化观测系统,将具有错综复杂关系的对象(变量或样品)综合为少数几个因子(不可观测的,相互独立的随机变 量),以再现因子与原变量之间的内在联系;二是用于分类,对p 个变量或 n 个样品进 行分类。聚类分析一般有两种类型,即按样品聚类或按变量(指标)聚类,其基本思想是通过定义样品或变量间“接近程度”的度量,将“相近”的样品或变量归为一类。本文 利用利用数据分析中的因子分析和聚类分析对多个变量数据进行了分析。就是分析和处理 数据的理论与方法,数据分析中提出了广泛的多元数据分析的统计方法,包括线性回归分析、方差分析、因子分析、主成分分析、典型相关分析、判别分析、聚类分析等。 关键词: spss 软件 ; 聚类分析 ; 因子分析 ; 线性规划

数据分析培训课程_武汉大数据培训机构

https://www.360docs.net/doc/bd15773682.html, 数据分析培训课程_武汉大数据培训机构 数据分析培训课程?数据分析师需要懂哪些技术?光环大数据了解到,大数据分析将出现革命性的新方法,从前的很多算法和基础理论可能会产生理论级别的突破。机器学习继续成为大数据智能分析的核心技术;人工智能和脑科学相结合,成为大数据分析领域的热点。金融、互联网电子商务、健康医疗、城镇化智慧城市领域的应用令人瞩目。 因此学习数据分析培训课程是很有必要的! 数据分析培训课程有哪些?分析师需要懂哪些技术? 我们可以根据光环大数据的数据分析培训班的课程体系进行了解: 课程一阶段:WEB前端实战开发 学习内容:WEB前端开发 课程二阶段:数据库实战

https://www.360docs.net/doc/bd15773682.html, 学习内容:数据库实战开发 课程三阶段:Python实战开发 学习内容:Python实战开发 课程四阶段:Echart数据分析 学习内容:Echarts数据分析 课程五阶段:D3大数据分析 学习内容:D3数据分析 课程六阶段:阿里云魔镜大数据分析学习内容:阿里云魔镜大数据分析

https://www.360docs.net/doc/bd15773682.html, 课程七阶段:SmartBI大数据分析 学习内容:SmartBI大数据分析 课程八阶段:Sap Design Studio大数据分析 学习内容:Sap Design Studio大数据分析 课程九阶段:Tableau大数据分析 学习内容:Tableau大数据分析 课程十阶段:R语言大数据分析 学习内容:R语言大数据分析 课程十一阶段:七大行业数据建模可视化分析 学习内容:七大行业数据建模可视化分析 课程十二阶段:大数据可视化分析项目实战 学习内容:大数据可视化分析项目实战 为顺应时代发展,光环大数据联合阿里云大学,启动了推进人工智能人才发展的“AI智客计划”。作为国内大数据和人工智能培训的领军企业,光环大数据将与阿里云大学在人工智能和大数据领域深度合作。未来三年,光环大数据将联合国内百所大学,通过“AI智客计划”,共同推动人工智能产业人才生态建设,培养和认证5-10万名AI大数据领域的专业人才,构

数据分析课程设计报告

Xx大学2014-2015学年第一学期课程小论文课程名称:数据分析课程编号: 论文题目:大学生网上购物状况的调查分析 学生(学号): 学生(学号): 学生(学号): 论文评价:

最终成绩: 任课教师:评阅日期: 摘要:本文以问卷调查的形式,研究了当前大学生的网上购物现状。我们以统计软件SPSS为工具,对问卷调查所得的数据加以整理,分析得出在校大学生几乎人人都有网上购物的经历,平均每月每人会进行2-3次的网上购物,月网购费用平均为169元。不同的年级、不同的地方、不同性别的大学生网上购物的习惯也各不相同。对城镇的大学生来说,由于月生活费用比农村性质的大学生要高,因此月网购的花费相对更高,网购次数也越频繁。通常大家更喜欢在网上购买服装,书籍等商品,女大学生也喜欢购买装饰品和护肤产品。尽管大学生都喜欢网上购物,但是也有一部分人群对网上购物流程的不太熟悉,并且对所购的商品不满意。因此本文针对大学生网购出现的状况,对当前的网上购物现象和问题进行了总结,分析了当代大学生网购存在的问题及原因,提出了在的新形势下,如何让大学生更好地更放心的进行网购的对策。关键词:大学生网上购物SPSS 网购现状对策 引言:随着网络的普及,电脑成本的不断下降,依赖于网络的网络购物作为一种新型的消费方式,在全国乃至全球围都在飞速的发展,并且越来受到人们的青睐。网上购物已经慢慢地从一个新鲜的事物逐渐变成人们日常生活的一部分,冲击着人们的传统消费习惯和思维、生活方式,以其特殊的优势而逐渐深入人心最适合年轻族群购物口味的一种购物方式。 作为“高触网”的大学生,随着网络和电子商务的发展,他们成为网络购物群体中的主体。他们往往扮演者引领社会消费趋势的角色。尽管在校期间学生没有固定收入来源,在消费能力上受到了限制,但由于他们作为容易接受新鲜事物的一个群体,更加喜欢快捷、选择多的商品,因此省时省力的网络成了他们最好的购物方式。其次,大部分学生4年之后都会获得一份高于社会平均水平的收入。所以在校大学生一旦突破了资金的限制,将会成为社会主要的消费群体,其在校期间的消费行为会代表未来几年的消费趋势。基于这样一种思考我们对在校大学生进行问卷调查,利用Spss软件对各数据进行深入的分析,以便更好的了解当代大学生网络购物的特征。 一.抽样调查基本情况 通过设计调查问卷的方式,对我校100名大学生的家庭月收入、月生活费、网购的次数、月网购所花的钱、网购的商品类别、常购物的、网购的主因、对网购发展前景的看法、网购的熟悉程度、喜欢那种促销活动和对网购的满意程度进行了数据统计。用于深入统计分析大学生网购。

大数据商务分析与应用-教学大纲

大数据商务分析与应用》教学大纲 课程编号: 071133B 课程类型:□通识教育必修课 □专业必修课 □学科基础课 总学 时: 48 讲课学时: 32 学 分: 3 适用对象:信息管理与信息系统专业(电子商务) 先修课程: 面向对象程序设计与开发,数据库原理与应用,统计学,商务智 能与数据挖掘 、教学目标 商务数据特别是大数据的挖掘、 分析和利用, 已经成为当前大型企业之间竞 争的重要工具和手段。 本课程主要学习大数据商务分析的相关原理、 方法和技术, 根据实际业务需求,基于一种大数据商务分析开发工具如 Python 对相应的业务 数据进行处理、分析和应用。 通过本课程学习,使学生了解大数据的采集、传输、处理、分析和应用的相 关技术,掌握 Python 的基础语言知识、 大数据分析和应用技术, 能够基于 Python 进行数据采集、 处理、分析和应用开发工作。 鉴于商务数据分析已经成为电子商 务运营和网络营销中重要的工具和手段, 因此该课程是电子商务专业培养方案的 重要组成部分,是先修课程“统计学”和“商务智能与数据挖掘”的实战延续, 并可为同期进行的专业必修课“电子商务运营管理”打下良好技术基础。 二、教学内容及其与毕业要求的对应关系 (一)教学内容 □通识教育选修课 专业选修课 实验(上机)学时: 16

本课程主要教学内容是在学生掌握基本的统计学、数据挖掘等基本原理和算法后,学习基于Python 编程语言的基本语法、一般应用开发方法和常用的数据分析和数据挖掘方法等。具体包括:Python 基础知识,Python 数据分析工具,数据探索,数据预处理,挖掘建模,案例分析等。 (二)教学方法和手段 根据教学目标,拟采用的教学方法有:课堂讲解基本概念和核心知识,讲授和讨论相结合领会知识要点,案例教学训练解决问题的能力,最后借助Python 开发环境软件让学生进行上机操作和具体实践。 (三)实践教学环节要求 根据教学进度和要求布置相应的小作业,通过上机实践。每一章都有对应的上机内容,如Python 开发环境配置与入门程序开发、各章节开发例程等。建议自学时安装和配置这些软件进行自学,完成书上案例的内容。通过上机学习本课程的理论,掌握基于Python 语言和工具的数据分析方法。 (四)学习要求 为有效学习本课程,要求学生首先具备数据库、面向对象程序设计与开发等方面的基本知识,熟练掌握面向数理统计与数据挖掘等方面的完整专业知识。 自学时应该熟读大纲,提纲挈领地掌握Python 数据分析的内容,随后按照大纲熟读教材,并通过课后思考和上机实践进行多角度和多层次的反复学习。 (五)与毕业要求的关系 随着大数据时代的到来,大型企业、政府和机构逐渐积累了大量的业务数据,基于互联网技术和大数据分析手段挖掘商务和业务应用的价值,逐渐成为电子商务运作和企业竞争的必要组成部分,也是未来发展的必然趋势。因此,学习和掌握大数据的商务分析方法、技术及相关应用,不仅是当前电子商务产业发展的需要,还是适应未来大型组织运营和竞争的基本要求,也是电子商务专业培养的基本要求。 (五)教学中应注意的问题由于数理统计原理和数据仓库与数据挖掘技术原理是该课

数据分析课程设计论文

基于K-均值的Iris数据聚类分析 姓名谢稳 学号 1411010122 班级信科 14-1 成绩 _________________

基于K-均值的Iris数据聚类分析 姓名:谢稳 信息与计算科学14-1班 摘要数据挖掘在当今大数据新起的时代是一项必须掌握的技能,聚类分析是数据挖掘技术中一项重要的研究课题,在很多领域都有具有广泛的应用,如模式识别、数据分析等。聚类分析的目的是将数据对象分成若干个类或簇,使得在同一个簇中的对象之间具有较高的相似度,而不同簇中的对象之间相似度较低[5]。通过聚类分析,人们能够识别出数据分布密集和稀疏的区域,发现全局的分布模式以及数据属性之间一些意想不到的相互关系。本文对R.A.Fisher 在1936 年发表的Iris 数据进行数据挖掘,使用聚类分析中的K-Means对该问题进行进一步分析研究。实验证明两种方法都是适合的解决此类问题的。 关键词Iris数据;聚类分析;K-均值聚类. 0前言 本文对聚类分析的原理进行阐述,并聚类分析中的谱系聚类法和K-means对R.A.Fisher 的Iris 数据进行了数据分析,得到了几乎相同的结论,数据量太少,回带误差大约是20%。 1数据分析预处理 1.1 数据来源 分析的数据来自R.A.Fisher 在1936 年发表的Iris 数据(见附录B表B.1),据表可知前50个数据为牵牛一类,再50个数据为杂色一类,后50个数据为锦葵一类。将数据样本X变量放入matlab变量名X,,保存为matlab的huaban.mat文件。 1.2 数据分析 采用谱系聚类分析方法和K-means聚类法解决例如Iris类的分类等问题。 2聚类分析 2.1聚类的概述 聚类分析是研究对样品或指标进行分类的一种多元统计方法,是依据研究对象的个体的特征进行分类的方法;聚类分析把分类对象按一定规则分成若干类,这些类非事先指定的,而是根据数据特征确定的。在同一类中这些对象在某种意义上趋向于彼此相似,而在不同类中趋向于不相似;职能是建立一种能按照样品或变量的相似程度进行分类的方法。聚类准则为“亲者相聚,疏者相分”。 2.2 分类 2.2.1 R型聚类分析 R型聚类分析是对变量(指标)的分类,其主要作用:不但可以了解个别变量之间的亲疏程

数据分析课程标准

数据分析课程标准标准化工作室编码[XX968T-XX89628-XJ668-XT689N]

《数据分析》课程标准 1.课程定位与课程设计 1.1课程的性质与作用 本课程是电子商务专业的专业基础课程。通过本课程的学习,使学生掌握调查方案设计、数据资料的收集、整理、分析和数据分析报告的撰写方法和思路,及运用EXCEL进行数据分析的基本方法。该课程主要是培养学生完整市场调查的理念与运用EXCEL进行数据分析的能力,为学生学习和掌握《网络营销与策划》、《店铺运营》、《客户服务》等其他专业课程提供必备的专业基础知识,也为学生从事电子商务运营与推广、客户服务等电子商务相关岗位工作打下良好的基础。 1.2课程设计理念 课程设计遵循“以学生为主体”教育思想,依据“任务引领”为课程内容设计原则,以提高学生整体素质为基础,以培养学生市场调查与数据分析工具的使用能力、特别是创新能力和实际操作能力为主线,兼顾学生后续发展需要,选取符合电子商务职场所要求的知识、素质和能力为教学内容;在基本理论和基础知识的选择上以应用为目的,以“必需、够用”为度,服从培养能力的需要,突出针对性和实用性(2)遵循能力本位的教学观。注重培养学生在工作中对数据资料的收集、整理和分析处理能力,训练学生的专业能力、社会能力和方法能力。课程设计以能力为核心,围绕能力的形成学习相关知识。 1.3 课程设计思路 在课程设计上根据电子商务专业就业岗位群任职要求,改革传统的课程体系和教学方法,形成以就业为导向,立足于学生职业能力培养和职业素养养成,突出课程的应用性和操作性。数据分析工作是一个有序开展的工作,顺序性和过程性很强,课程设计的思路正是依据工作任务的顺序和过程开展的,数据分析工作过程主要分为五个步骤,这五个步骤也就是五个工作项目,构成了本课程学习内容的框架。通过任务驱动充分发挥学生的主体作用,让学生在完成具体任务的过程中来构建相关理论知识,发展职业能力,并提升职业素养。在教学内容上遵循“理论够用、适度,重在应用”的原则,弱化理论,剔除抽象的公式推导和复杂计算分析,把数据资料的收集特别是利用互联网收集数据资料及运用数据分析工具软件进行数据分析,作为重点内容进行讲授和训练,适应社会经济和科技进步给市场信息分析与预测带来的发展。 2.课程目标 通过本课程的学习,学生掌握从调查方案设计、数据资料的收集、处理、分析到数据分析报告的撰写整个工作流程,学会运用EXCEL进行数据分析的基本方法。同时还要培养学生自主学习能力、自我管理能力、沟通能力、组织协调能力、市场开拓意

金融数据分析课程大纲

《金融数据分析》课程教学大纲 (Analyses of Financial Data) ----and Application of SPSS 一、课程说明 课程编码:225212101 课程总学时(理论总学时/实践总学时)51(34/17) 周学时(理论学时/实践学时)3(2/1) 学分: 2.5 开课学期: 5 1.课程类别与性质: 专业限修课程 2.适用专业与学时分配: 适用于信息与计算科学(金融服务方向)专业。 教学容与时间安排表

3.课程教学目的与要求: 学生通过本课程的学习,了解对金融数据进行统计分析的原理和过程,了解各种数据分析模型、统计分析方法的使用条件、应用场合、所需参数及模型的性质,能按照模型的要求输入基本数据合参数,进行运算和统计分析,掌握数据输入、数据分析、数据转换、选择和加权等技巧,掌握各种基本的统计分析模型的计算方法,能根据数据来源、数据类型和分析的目的要求选择适当的统计分析模型进行分析,能对输出结果能作出合理的解释和恰当的运用。 (2)教学要求 4.本门课程与其它课程关系: 本课程属于金融服务专业方向的限选课程,它的前期课程包括:概率论、应用统计、及相关的金融类课程与计算机及软件类课程。 5.推荐教材及参考书: 教材: 《数据统计分析----SPSS原理及应用》(高等学校教材),黄润龙,管于华编,高等教育,2010, 参考书: 《SPSS 18---数据分析基础与实践》,洪成编著,电子工业,2010, 《深入浅出数据分析》, Michael Milton著,芳译,电子工业,2010, 《金融时间序列分析》, Ruey S. Tsay著,家柱译,机械工业,2008, 6.课程教学方法与手段: 课堂理论教学与实验教学相结合,重视学生的理解与实际应用的操作能力。 7.课程考试方法与要求: 本课程是基本知识与实际数据分析相结合的课程,因此本课程考试分为二部分:第一部分由小组进行案例分析,主要是学生组织,论文答辩类型的小组分析;

数据库课程设计心得体会

《数据库原理与应用》 课程设计 个人总结 题目机票预订系统 专业班级计0903 学号 2 姓名王龙飞 指导老师强新建 完成时间2012.1.12

课程设计心得体会及总结 两个星期的时间非常快就过去了,这两个星期不敢说自己有多大的进步,获得了多少知识,但起码是了解了项目开发的部分过程。虽说上过数据库上过管理信息系统等相关的课程,但是没有亲身经历过相关的设计工作细节。这次实习证实提供了一个很好的机会。 通过这次课程设计发现这其中需要的很多知识我们没有接触过,去图书馆查资料的时候发现我们前边所学到的仅仅是皮毛,还有很多需要我们掌握的东西我们根本不知道。同时也发现有很多已经学过的东西我们没有理解到位,不能灵活运用于实际,不能很好的用来解决问题,这就需要我们不断的大量的实践,通过不断的自学,不断地发现问题,思考问题,进而解决问题。在这个过程中我们将深刻理解所学知识,同时也可以学到不少很实用的东西。 从各种文档的阅读到开始的需求分析、概念结构设计、逻辑结构设计、物理结构设计。亲身体验了一回系统的设计开发过程。很多东西书上写的很清楚,貌似看着也很简单,思路非常清晰。但真正需要自己想办法去设计一个系统的时候才发现其中的难度。经常做到后面突然就发现自己一开始的设计有问题,然后又回去翻工,在各种反复中不断完善自己的想法。 我想有这样的问题不止我一个,事后想想是一开始着手做的时候下手过于轻快,或者说是根本不了解自己要做的这个系统是给谁用的。因为没有事先做过仔细的用户调查,不知道整个业务的流程,也不知道用户需要什么功能就忙着开发,这是作为设计开发人员需要特别警惕避免的,不然会给后来的工作带来很大的麻烦,甚至可能会需要全盘推倒重来。所以以后的课程设计要特别注意这一块的设计。 按照要求,我们做的是机票预订系统。说实话,我对这个是一无所知的,没有订过机票,也不知道航空公司是怎么一个流程。盲目开始设计的下场我已经尝过了,结果就是出来一个四不像的设计方案,没有什么实际用处。没有前期的调查,仅从指导书上那几条要求着手是不够的。 在需求分析过程中,我们通过上网查资料,去图书馆查阅相关资料,结合我们的生活经验,根据可行性研究的结果和客户的要求,分析现有情况及问题,采用结构,将机票预定系统划分为两个子系统:客户端子系统,服务器端子系统。在两周的时间里,不断地对程序及各模块进行修改、编译、调试、运行,其间遇到很多问题:由于忘记了一些语言的规范使得在调试过程中一些错误没有发现,通过这次课程设计,我对调试掌握得更加熟练了,意识到了程序语言的规范性以及我们在编程时要有严谨的态度,同时在写程序时如有一定量的注释,既增加了程序的可读性,也可以使自己在读程序时更容易。 我们学习并应用了语言,对数据库的创建、修改、删除方法有了一定的了解,通过导入表和删除表、更改表学会了对于表的一些操作,为了建立一个关系数据库信息管理系统,必须得经过系统调研、需求分析、概念设计、逻辑设计、物理设计、系统调试、维护以及系统评价的一般过程,为毕业设计打下基础。 很多事情不是想象中的那么简单的,它涉及到的各种实体、属性、数据流程、数据处理等等。很多时候感觉后面的设计根本无法继续,感觉像是被前面做的各种图限制了。在做关系模型转换的时候碰到有些实体即可以认为是实体又可以作为属性,为了避免冗余,尽量按照属性处理了。 物理结构设计基本没有碰到问题,这一块和安全性、完整性不觉就会在物理结构设计中添加一些安全设置:主键约束、约束、定义等。最后才做索引的部分,对一些比较经常使用搜索的列,外键上建立索引,这样可以明显加快检索的速度,最后别忘记重要的安全性设置,限制用户访问权限,新建用户并和数据库用户做相应的映射。 不管做什么,我们都要相信自己,不能畏惧,不能怕遇到困难,什么都需要去尝试,有些你开始认为很难的事在你尝试之后你可能会发现原来她并没有你以前觉得的那样,自己也

数据分析课程设计

目录 摘要 (Ⅰ) 1.引言 (1) 2.因子分析法的基本思想和数学模型 (1) 2.1因子分析的基本思想 (1) 2.2因子分析的数学模型 (1) 3.指标建立 (2) 3.1人均生产总值 (2) 3.2社会消费品零售总额 (2) 3.3财政收入 (2) 3.4城镇居民可支配收入 (2) 3.5农民人均纯收入 (3) 3.6职工平均工资 (3) 4.案例分析 (3) 4.1数据收集 (3) 4.1数据处理 (4) 5.总结 (8) 6.附录 (9) 6.1平均数、标准差、偏度、峰度等统计量 (9) 6.2直方图 (10) 7.个人学习小结 (11) 8.参考文献 (12)

摘要 本文主要说明主因子分析在浙江省各城市综合经济实力评价方面的应用,并运用功能强大的数据分析软件SPSS,简化计算方法,通过输入各项数据,追后得出评价图表,来分析浙江省各市经济建设方面哪些因子更重要。 本文引用浙江省32个市县的6项指标,人均生产总值,人均社会消费品零售总额,人均财政收入,城镇居民人均可支配收入,农村居民人均纯收入,在岗职工工资。通关SPSS来分析这些指标的数据,来评价各市的总和实力。 关键词:SPSS,因子分析法,综合经济实力,浙江省

1.引言 随着改革的开放,中国各省经济都在飞速的增长,浙江省的社会经济发展也取得了巨大的成就。2012年,浙江深入贯彻落实科学发展观,面对严峻复杂的外部环境和困难挑战,全省经济在加快转型升级中实现平稳增长。本文利用SPSS ,对2012年浙江省32个市县主要经济指标数据进行主成分分析。 2.因子分析法的基本思想和数学模型 2.1因子分析的基本思想 用少数几个抽象的因子,去描述多个指标或者(因素)之间的联系。将相互直接关系比较密切的变量归为同一个类别之中没一类变量就变成一个因子。因子分析是一直降维、简化数据的技术。 作为一种比较好的研究技术,因子分析有一下特点: (1)因子变量的数量远少于原有的指标变量的数量,因而对因子变量的分析能够减少分析中的工作量。 (2)因子变量不是对原始变量的取舍,而是根据原始变量的信息进行重新组构,它能够反映原有变量大部分的信息。 (3)因子变量之间不存在显著的线性相关关系,对变量的分析比较方便,但原始部分变量之间多存在较显著的相关关系。 (4)因子变量具有命名解释性,即该变量是对某些原始变量信息的综合和反映。在保证数据信息丢失最少的原则下,对高维变量空间进行降维处理主成分分析)。显然,在一个低维空间解释系统要比在高维系统容易的多。 当然因子分析也会有一些不便的地方,它只能做综合性的评价,同时对数据的数据量和成分也有一定要求。而且需要先进行KOM 检测数据是否适合作因子分析法。 2.2因子分析的数学模型 假设对n 例样品观测了p 个指标,即1X ,2X ,…, p X ,得到观测数据。我们的 任务就是从一组观测数据出发,通过分析各指标1X ,2X ,…, p X 之间的相关性,找 出支配作用的潜在因子,使得这些因子可以解释各个指标之间的相关性。 则因子分析的数学模型如下: 112121111e F a F a F a X m m ++++= 222221212e F a F a F a X m m ++++= p m pm p p p e F a F a F a X ++++= 2211

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