数据的分析3

滚马中学八年级数学《数据的分析》测验二

一、选择题 1、10名学生的体重是41，48，50，53，49，50，53，53，51，67 （单位：kg ），这组数据的极差是 （ ）

A 、27

B 、26

C 、25

D 、24

2、某学校五个绿化小组一天植树的棵数如下：10，10，12，x ，8，如果这组数据的平均数与众数相等，那么这组数据的中位数是 （ ） A 、8 B 、9 C 、10 D 、12

3、某班50名学生的身高测量结果如下表： 那么该班学生身高的众数和中位数分别是 （ ） A 、1.60，1.56 B 、1.59，1.58 C 、1.60，1.58 D 、1.60，1. 60

4、甲、乙两班举行电脑汉字输入比赛，参赛学生每分钟输入汉字的个数统计结果如右表： 某同学分析上表后得出如下结论： （1）甲、乙两班学生成绩平均水平相等 （2）乙班优秀的人数多于甲班优秀的人数 （每分钟输入汉字≥150个为优秀）

（3）甲班成绩的波动比乙班大，上述结论正确的是 （

A 、①②③

B 、①②

C 、①③

D 、②③ 二、填空题

5、某次练习射击，甲、乙二人各射靶5次，命中

的环数如下表：那么射击成绩比较稳定的是

6、在“八荣八耻”教育中，八年级某班为了引导学生树立正确的

消费观，随机调查了10名同学某日的零花钱情况，其统计图如下，据图可知：零花钱在3元以上（包括3元）的学会所占比例为 ，该班学生每日零花钱的平均数大约是 元。

7、小芳测得连续5天日最低气温并整理后得出下表：那么空缺的两个数据是 ， 三、解答题（12分×5=60分）

8、当今，青少年视力水平的下降已引起全社会的关注，为了了解某校3000名学生的视力情况，从中抽取了一部分学生进行了一次抽样调查，利用所得数据，绘制出如下的直方图（长方形的高表示人数），根据图形，回答下列问题：

（1）本次抽样调查共抽测了 名学生； （2）参加抽测学生的视力的众数 内 （3）如果视力为4.9（包括4.9）以上为正常，估计 该校学生视力正常的人数约为

9、一养雨专业户为了估计池塘里鱼的条数，先随意捕上100条做上标记，然后放回湖里，过一段时间，待带

人数

标记的鱼完全混合于鱼群后，又捕捞了5次，记录如下表：由此估计池塘里大约有 条鱼 10、据报道：北京时间2004年8月29日凌晨，在奥运会女排决赛中，中国女排在先失两局的情况下上演大逆转，最终以3：2战胜俄罗斯女排，勇夺冠军，这是自1984年中国女排时隔20年再次登上奥运之颠，这一关键之战技术统计如下表：

（1）中国队和俄罗斯队的总得分分别是 ， ， 已知第5局的比分为15：12，那么前4局中国队和俄罗斯队的平均分分别是 ，

（2）中国队和俄罗斯队的得分项目的众数分别是 ，

（3）写出你从表中得到的信息（两条）

。

11、某公司招聘职员，对甲、乙两位候选人进行了面试和笔试，成绩（百分制）如下：

（1）如果公司要求形体、口才、专业水平、创新能力按照5：5：4：6的比确定，那么将录取 （2）如果公司要求形体、口才、专业水平、创新能力按照5%：30%：35%：30%的比确定，那么将录取

12、某商场统计了每个营业员在某个月的销售额，统计图如下：

（1）设营业员的月销售额为x (万元),商场规定:当x <15时, 为不称职, 当15≤x <20时,为基本称职, 当20≤x <25时,为 称职, 当x ≥25时,为优秀试求出不称职、基本称职、称职、 优秀四个层次营业员所咱占百分比,并用扇形统计图表示出来 (2)根据(1)中的规定,求出所有称职和优秀的营业员月销售 额的中位数、众数、平均数

(3)为了调动营业员的积极性,决定制订月销售额奖励标准, 凡达到或者超过这个标准的营业员将受到奖励,如果要使得 称职和优秀的营业员的半数左右能获奖,你认为这个奖励标 准应定为多少才合适,并简述理由.

01 2 3 4 5 6

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

人教版小学三年级数学《简单的数据分析》教学案例

【第一课时】 简单的数据分析 一、 教学目标 1. 进一步认识横向条形统计图和起始格与其他格表示不同单位量的条形统计图。 2. 让学生根据统计图进行初步的数据分析，通过分析寻找信息，并根据这些信息作出 进一步的判断和决策。 3. 通过数学活动体验与同伴交流学习的乐趣，培养学生对数学的亲切感，感受数学与 生活的密切联系感受统计知识对于生活的指导作用。 二、 教学重点 认识不同的条形统计图法。 三、 教学难点 进行简单的数据分。 四、 教学具准备 电脑课件。 五、教学过程 （一）纵向条形统计图 出示图片：我带你们看一个地方，你们知道这是哪吗？（水立方）这是哪？（鸟巢） 师：北京为了筹备第29 届奥运会除了新建了这两个标志建筑以外，还改建了一些原有 的体育馆，比如工人体育馆和首都体育馆。知道它们分别可以容纳多少名观众吗？ 【课件演示】：奥运会场馆情况统计图 工人体育馆首都体育馆 人水立方 奥运场馆容纳人数统计图 鸟巢

1．这是一份？（板书：统计图）这份统计图和我们二年级学过的有什么不同？ 2．我们看看工体的座位情况，它有多少座位啊？怎么知道的？ 师：如果按我们以前学过的统计图那样，每个小格代表2或者5行不行？ 小结：得按照数据的大小来决定单位格代表多少。 3．首体呢？在什么范围？怎么看的？（出示：18000） 师：观察这张统计图，如果去掉竖线，你还认识吗？ 4．水立方里可以容纳多少人呢？为什么？ 5．鸟巢的座位数占9个格多一点，你猜猜鸟巢有多少座位？为什么都估计90000多？ 看来单位格表示多少特别重要。（出示91000人） 师：我们都知道开幕式在鸟巢进行，为什么？（场馆大，容人多。） 你是通过什么猜的？（板书：数据） 师：如果把这张图改变方向，你还认识吗？ （二）横向条形统计图 师：绿色奥运需要我们每个人的努力。一起看看北京用水的情况是怎样的。 【课件演示】 北京市部分生活用水情况与北海蓄水量对比统计图 北海 的蓄水量 洗浴业 洗车业 1．这张统计图和我们之前学过的有什么不同？（横向） 2．课件：这是哪里？（北海）知道北海有多少水吗？（出示：60 ）怎么知道的？ 师：这是一家洗浴中心，现在北京大街上的洗浴中心越来越多了，北京市所有洗浴中心的年用水量是（出示：条形）你们为什么表示惊奇？

数据分析实验报告

数据分析实验报告 文稿归稿存档编号：[KKUY-KKIO69-OTM243-OLUI129-G00I-FDQS58-

第一次试验报告 习题1.3 1建立数据集，定义变量并输入数据并保存。 2数据的描述，包括求均值、方差、中位数等统计量。 分析—描述统计—频率，选择如下： 输出： 统计量 全国居民 农村居民 城镇居民 N 有效 22 22 22 缺失 均值 1116.82 747.86 2336.41 中值 727.50 530.50 1499.50 方差 1031026.918 399673.838 4536136.444 百分位数 25 304.25 239.75 596.25 50 727.50 530.50 1499.50 75 1893.50 1197.00 4136.75 3画直方图，茎叶图，QQ 图。（全国居民） 分析—描述统计—探索，选择如下： 输出： 全国居民 Stem-and-Leaf Plot Frequency Stem & Leaf 5.00 0 . 56788 数据分析实验报告 【最新资料，WORD 文档，可编辑修改】

2.00 1 . 03 1.00 1 . 7 1.00 2 . 3 3.00 2 . 689 1.00 3 . 1 Stem width: 1000 Each leaf: 1 case(s) 分析—描述统计—QQ图，选择如下： 输出： 习题1.1 4数据正态性的检验：K—S检验，W检验数据： 取显着性水平为0.05 分析—描述统计—探索，选择如下：（1）K—S检验

结果：p=0.735 大于0.05 接受原假设，即数据来自正太总体。 （2 ）W 检验 结果：在Shapiro-Wilk 检验结果972.00 w ，p=0.174大于0.05 接受原假设，即数据来自正太总体。 习题1.5 5 多维正态数据的统计量 数据：

北邮大三数据库实验六数据查询分析实验

实验六数据查询分析实验 实验目的 通过对不同情况下查询语句的执行分析，巩固和加深对查询和查询优化相关理论知识的理解，提高优化数据库系统的实践能力，熟悉了解Sybase中查询分析器的使用，并进一步提高编写复杂查询的SQL 程序的能力。 实验内容 1.索引对查询的影响 （1）对结果集只有一个元组的查询分三种情况进行执行（必如查询一个具体学生的信息）：不建立索引，（学号上）建立非聚集索引，（学号上）建立聚集索引。 建立聚集索引： create clustered index student on student(student_id) go 建立非聚集索引： create nonclustered index student_index on student(student_id) go 用查询分析器的执行步骤和结果对执行进行分析比较。 select*from student where student_id='30201' 不建立索引 建立聚集索引

建立非聚集索引 （2）对结果集中有多个元组的查询（例如查看某门成绩的成绩表）分类似（1）的三种情况进行执行比较。 select*from student where student_id>'30401' 不建立索引：

建立聚集索引： 建立非聚集索引： （3）对查询条件为一个连续的范围的查询（例如查看学号在某个范围内的学生的选课情况）分类似（1）的三种情况进行执行比较，注意系统处理的选择。 select*from student where student_id between'31201'and'31415' 不建立索引：

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

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。

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。

数据分析实验报告

数据分析实验报告 【最新资料，WORD文档，可编辑修改】 第一次试验报告 习题1.3 1建立数据集，定义变量并输入数据并保存。 2数据的描述，包括求均值、方差、中位数等统计量。 分析—描述统计—频率，选择如下： 输出：

方差1031026.918399673.8384536136.444百分位数25304.25239.75596.25 50727.50530.501499.50 751893.501197.004136.75 3画直方图，茎叶图，QQ图。（全国居民） 分析—描述统计—探索，选择如下： 输出： 全国居民Stem-and-Leaf Plot Frequency Stem & Leaf 9.00 0 . 122223344 5.00 0 . 56788 2.00 1 . 03 1.00 1 . 7 1.00 2 . 3 3.00 2 . 689

1.00 3 . 1 Stem width: 1000 Each leaf: 1 case(s) 分析—描述统计—QQ图，选择如下： 输出： 习题1.1 4数据正态性的检验：K—S检验，W检验数据： 取显着性水平为0.05 分析—描述统计—探索，选择如下：（1）K—S检验 单样本Kolmogorov-Smirnov 检验 身高N60正态参数a,,b均值139.00

标准差7.064 最极端差别绝对值.089 正.045 负-.089 Kolmogorov-Smirnov Z.686 渐近显着性(双侧).735 a. 检验分布为正态分布。 b. 根据数据计算得到。 结果：p=0.735 大于0.05 接受原假设，即数据来自正太总体。（2）W检验

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

(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。）

人教2011版小学数学三年级简单的数据分析练习题

第3单元统计 1 简单的数据统计 1．老师布置同学调查各种交通工具的速度，小映通过调查，了解到几种交通工具的速度，制成了统计表，如下表： 请你把这些数据在下面的统计图中表示出来。 从图中你能看出哪种交通工具速度最快？ 2．光明小学的王老师到文具商店为学校购买教学用品。请你代营业员开一张发票。他买了18盒彩色粉笔，每盒3元；6个黑板擦，每个4元。

3．某学校开展献爱心捐款活动情况如下表： 从上表中，你可以了解些什么？还能知道些什么？ 【新颖题赏析】 先把统计表填写完整，再回答问题。 (1)哪一天借阅童话书的人最多？ (2)哪一天借出的书最多？有多少本？ (3)5日至11日，图书馆共接待少儿读者借书多少本？ (4)图书馆想添置一些新书，应首先考虑添置哪些书？ 分析与解答：每日的合计数就是把每日借出的三种图书本数相加，5日：25本；6日：43本；7日：37本；8日：26本；9日：21本；10日：132本；11日：148本。各种图书的总计数就是把7天内借出的本数相加，连环画：101本；童话书：180本；科幻书：151本。最后的总计数即可以把每日借出的总数相加，总计数为432本。 (1)3月10日借童话书的人最多。

(2)3月11日少儿读者借的书最多，是148本。 (3)5日至11日，图书馆共接待少儿读者借书432本。 (4)如果再添置一些书，最好添置童话书和科幻书，因为借阅这两种书的读者比较多。 参考答案 第3单元统计 1 简单的数据统计 1．略2．略3．(1)全校共有多少人投入到这次活动中去？105＋115＋125＋140＋135＋180＝800(人)(2)全校师生共捐款多少元？860＋1040＋1250＋1540＋1620＋1690＝8000(元)(3)全校人均捐款多少元？8000÷800＝10(元)

三年级数学下册 3《复式统计表》简单的数据分析练习2 新人教版

简单的数据统计 1．老师布置同学调查各种交通工具的速度，小映通过调查，了解到几种交通工具的速度，制成了统计表，如下表： 请你把这些数据在下面的统计图中表示出来。 从图中你能出哪种交通工具速度最快？ 2．光明小学的王老师到文具商店为学校购买教学用品。请你代营业员开一张发票。他买了18盒彩色粉笔，每盒3元；6个黑板擦，每个4元。 3．某学校开展献爱心捐款活动情况如下表：

从上表中，你可以了解些什么？还能知道些什么？ 【新颖题赏析 先把统计表填写完整，再回答问题。 (1)哪一天借阅童话书的人最多？ (2)哪一天借出的书最多？有多少本？(3)5日至11日，图书馆共接待少儿读者借书多少本？ (4)图书馆想添置一些新书，应首先考虑添置哪些书？ 分析与解答：每日的合计数就是把每日借出的三种图书本数相加，5日：25本；6日：43本；7日：37本；8日：26本；9日：21本；10日：132本；11日：148本。各种图书的总计数就是把7天内借出的本数相加，连环画：101本；童话书：180本；科幻书：151本。最后的总计数即可以把每日借出的总数相加，总计数为432本。 (1)3月10日借童话书的人最多。 (2)3月11日少儿读者借的书最多，是148本。 (3)5日至11日，图书馆共接待少儿读者借书432本。

(4)如果再添置一些书，最好添置童话书和科幻书，因为借阅这两种书的读者比较多。 参考答案 第3单元统计 1 简单的数据统计 1．略 2．略 3．(1)全校共有多少人投入到这次活动中去？105＋115＋125＋140＋135＋180＝800(人)(2)全校师生共捐款多少元？860＋1040＋1250＋1540＋1620＋1690＝8000(元)(3)全校人均捐款多少元？8000÷800＝10(元)

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：

三年级数学下册《简单的数据分析》教案数学辅导三年级下册

三年级数学下册《简单的数据分析》教案数学 辅导三年级下册 教学目标： 1、会看横向条形统计图，并能根据统计表中的数据完成统计图。 2、初步学会简单的数据分析，进一步感受到统计对于决策的作用，体会统计在现实生活中的作用，理解数学与生活的紧密联系。 3、加强学生提出问题、解决问题能力的培养，充分引导学生自主探索、合作交流。 教学过程： 一、情景导入 1、师谈话：这学期以来，大多数同学的作业有了进步。通过课前调查，我们都知道了自己的数学作业得优的次数，谁来说一说自己的作业得过多少次优？ 2、指名说一说，师板书，制成统计表。 3、我们已经学过了统计，你能根据这张统计表制成统计图吗？ 4、指名说一说怎样完成统计图。

5、导入：我们已经学会了制统计图，统计图的作用可大啦，可以帮助我们分析问题，帮我们决策。今天我们就来学习简单的数据分析。 二、探究体验 1、刚才的统计图，还可以这样画（课出示横向统计图）。观察思考：这个统计图与我们原来学习的统计图有什么不一样呢？（横轴表示什么，纵轴表示什么？每格代表几次？） 2、小组内互相说一说自己的见解。然后全班汇报交流。 3、你能把它补充完整吗？指名说一说，师课展示统计图。象这样的统计图，我们还可以给它标上数据，便于看得更清楚。） 4、生自主学习例1。 （1）课出示例1，观察。 （2）独立在书上完成统计图，小组内互相检查。 （3）从统计图上你知道了什么？有什么想法和建议呢？ （4）生汇报交流。 三、实践应用 1、分小组统计组内成员数学作业得优的次数，制成横式统计图。 （自己的次数由自己涂到统计图上。）然后全班汇报交流，说一说你从统计图上知道了什么？ 2、完成P40页第1题。 四、全课总结

数据分析实验报告p

第一次试验报告 习题1.3 1建立数据集，定义变量并输入数据并保存。 2数据的描述，包括求均值、方差、中位数等统计量。 分析—描述统计—频率，选择如下： 输出： 3画直方图，茎叶图，QQ 图。（全国居民） 分析—描述统计—探索，选择如下： 输出： 全国居民 Stem-and-Leaf Plot Frequency Stem & Leaf 5.00 0 . 56788 2.00 1 . 03 数据分析实验报告 【最新资料，WORD 文档，可编辑修改】

1.00 1 . 7 1.00 2 . 3 3.00 2 . 689 1.00 3 . 1 Stem width: 1000 Each leaf: 1 case(s) 分析—描述统计—QQ图，选择如下： 输出： 习题1.1 4数据正态性的检验：K—S检验，W检验 数据： 取显着性水平为0.05 分析—描述统计—探索，选择如下： （1）K—S检验 单样本 Kolmogorov-Smirnov 检验 身高 N 60 正态参数a,,b均值139.00 标准差7.064 最极端差别绝对值.089 正.045 负-.089 Kolmogorov-Smirnov Z .686 渐近显着性(双侧) .735 a. 检验分布为正态分布。 b. 根据数据计算得到。 结果：p=0.735 大于0.05 接受原假设，即数据来自正太总体。（2）W检验 正态性检验

结果：在Shapiro-Wilk 检验结果972.00=w ，p=0.174大于0.05 接受原假设，即数据来自正太总体。 习题1.5 5多维正态数据的统计量 均值向量为：)767.33,505.4,836.27,219.18(=- X

WEKA数据分析实验

WEKA 数据分析实验 1.实验简介 借助工具Weka 3.6 ，对数据样本进行测试，分类测试方法包括：朴素贝叶斯、决策树、随机数三类，聚类测试方法包括：DBScan，K均值两种； 2.数据样本 以熟悉数据分类的各类常用算法，以及了解Weka的使用方法为目的，本次试验中，采用的数据样本是Weka软件自带的“Vote”样本，如图： 3.关联规则分析 1)操作步骤： a)点击“Explorer”按钮，弹出“Weka Explorer”控制界面 b)选择“Associate”选项卡； c)点击“Choose”按钮，选择“Apriori”规则 d)点击参数文本框框，在参数选项卡设置参数如：

e)点击左侧“Start”按钮 2)执行结果： === Run information === Scheme: weka.associations.Apriori -I -N 10 -T 0 -C 0.9 -D 0.05 -U 1.0 -M 0.5 -S -1.0 -c -1 Relation: vote Instances: 435 Attributes: 17 handicapped-infants water-project-cost-sharing adoption-of-the-budget-resolution physician-fee-freeze el-salvador-aid religious-groups-in-schools anti-satellite-test-ban aid-to-nicaraguan-contras mx-missile immigration synfuels-corporation-cutback education-spending superfund-right-to-sue crime duty-free-exports export-administration-act-south-africa Class === Associator model (full training set) ===

实验8-1数据分析报告

实验8-1 数据分析 一、实验目的 1.理解数据挖掘的一般流程。 2.掌握数据探索和预处理的方法。 3.使用PHSTAT软件，结合Excel对给定的数据进行手工预处理。 4.使用WEKA软件，对给定的数据进行预处理。 二、实验容 在D盘中以“班级-学号-”命名一个文件夹，将下发的数据拷贝到该文件夹下，根据不同要求，对下发的文件进行相应的数据分析和处理。 0. 数据集介绍 银行资产评估数据bank-data.xlsx，数据里有12个属性，分别是id（编号）, age（年龄）, sex（性别）, region（地区）, income（收入）,married（婚否）, children（子女数）, car（是否有私家车）, save_act（是否有定期存款）, current_act（是否有活期账户）, mortgage（是否有资产抵押）, pep（目标变量，是否买个人理财计划Personal Equity Plan）。 1．数据探索之数据质量分析 新建“1-数据质量分析.xlsx”文件，导入“0-bank_data.xlsx”文件数据，请你用EXCEL对其进行数据质量分析。 【要求】 （1）请找出bank_data.xlsx表中的含有缺失值的记录。 （2）请你用PHSTAT软件绘制“income（收入）”属性的箱线图和点比例图，筛选出异常值。 （3）计算Whisker上限、Whisker下限，并利用高级筛选，找出该属性的异常值记录。 【提示】 （1）请找出bank_data.xlsx表中的含有缺失值的记录。 方法1：条件格式法 1）选取A1：L601区域。 2）开始 --> 条件格式 --> 新建规则（N）...，在"新建格式规则"对话框中，选择空值。如图8-1所示。

市场调查中常用的数据分析方法和手段

第四编 市场调查中的数据分析 第十五章 市场调查数据的录入与整理 第一节 调查问卷的回收与编辑 数据资料的处理过程是从回收第一份问卷开 始的。按照事先调查方案的计划，尽量确保每份问 卷都是有效问卷（所谓“有效”问卷，指的是在调 查过程中按照正确的方式执行完成的问卷）。问卷 回收以后，督导员必须按照调查的要求，仔细的检 查问卷。检查问卷的目的在于将有错误填写，或者是挑出不完整或不规范的问卷，保证数据的准确性。所谓错误填写即出现了那些不合逻辑或根本不可能的结果，通过对调查员的复核，可以检查出哪些调查员没有按照调查的要求去访问，那么，该调查员完成的问卷可能存在很多问题。还有可能出现漏答了某些必须回答的问题，比如被访者的人口特征等基本情况，造成问卷回答不完整。 鉴于这些情况，不管是由于调查员造成的还是被访者的原因，通常有两种方式进行补救：对于出现漏答的问卷，通常要求调查员对受访者进行重访，以补充未答的问题；如果不便于重访或重访后的问卷还有问题，数目不是很多，可以当作缺失值计。如果数量非常大，这份问卷就只能当作废卷处理，并且按照被访对象的抽样条件， 补作相关的样本。 问卷检查

问卷的检查一般是指对回收问卷的完整性和访问质量的检查，目的是要确定哪些问卷可以接受，哪些问卷要作废。检查的要点包括：（1）规定详细的检查规则，一份问卷哪些问题是必须填写完整的，哪些问题出现缺失时可以容忍等，使督导员明确检查问卷的每一项流程。 （2）对于每份调查员交回来的问卷必须彻底地检查，以确认调查员或者被访者是否按照相关的要求完成了访问，并且完整的记录在问卷恰当的位置。 （3）应该将问卷分成三种类型，一种是完成的问卷，一种是作废的问卷，第三种是有问题的问卷，但是通过追访还可以利用的问卷。 （4）如果抽样中有配额的要求，那么应将完成的问卷中的配额指标进行统计分析，确定问卷是否完成配额的要求，以便及时的补充不足的样本。 （5）通常有下面的情况的问卷是不能接受的：所回收的问卷明显不完整，缺了一页或者多页；问卷中有很多内容没有填答；问卷的模式说明调查员（被访者）没有理解或者遵循访问指南回答等；问卷的答案几乎没有什么变化，如在态度的选项上全部选择第ｘ项的情况；问卷的被访者不符合抽样要求；问卷的回收日期超过了的访问的时限等。

数据分析实验三

实验课程：数据分析 专业：信息与计算科学 班级：13080241 学号：1308024101 姓名：潘娟 中北大学理学院 实验三美国50个州七种犯罪比率的数据分析

【实验目的】通过使用SAS软件对实验数据进行主成分分析和因子分析，熟悉数据分析方法，培养学生分析处理实际数据的综合能力。 【实验内容】表3给出的是美国50个州每100 000个人中七种犯罪的比率数 据。这七种犯罪是：Murder（杀人罪），Rape（强奸罪），Robbery（抢劫罪），Assault（斗殴罪），Burglary（夜盗罪），Larceny（偷盗罪），Auto（汽车犯罪）。 表3 美国50个州七种犯罪的比率数据

1、1）分别用样本协方差矩阵和样本相关矩阵作主成分分析，二者的结果有何差 异？ 2）原始数据的变化可否由三个或者更少的主成分反映，对所选取的主成分给出合理的解释。 3）计算从样本相关矩阵出发计算的第一样本主成分的得分并予以排序. 2、从样本相关矩阵出发，做因子分析。 【实验所使用的仪器设备与软件平台】 SAS软件 【实验方法与步骤】（阐述实验的原理、方案、方法及完成实验的具体步骤等，附上自己编写的程序） 1. 1)主成分分析 ①样本协方差矩阵 proc princomp data=work.crime covariance; run; ②样本相关矩阵 proc princomp data=work.crime; run; 3）计算从样本相关矩阵出发计算的第一样本主成分的得分并予以排序.

proc princomp data=crime out=defen; run; proc sort data=defen; by prin1; run; proc print data=defen; run; 2.从样本相关矩阵出发，做因子分析。 proc factor data=work.crime score; run; 【实验结果】 1.1) 分别用样本协方差矩阵和样本相关矩阵作主成分分析，二者的结果有何差异？ ①样本协方差矩阵 各变量的均值及其标准差： 样本协方差矩阵： 样本协方差矩阵的特殊指标：特征值、差额、贡献率、累计贡献率

【精品】(最新)案例四数据挖掘之七种常用的方法

数据挖掘之七种常用的方法 利用数据挖掘进行数据分析常用的方法主要有分类、回归分析、聚类、关联规则、特征、变化和偏差分析、Web页挖掘等，它们分别从不同的角度对数据 进行挖掘。 1.分类 分类是找出数据库中一组数据对象的共同特点并按照分类模式将其划分为 不同的类，其目的是通过分类模型，将数据库中的数据项映射到某个给定的类别。 它可以应用到客户的分类、客户的属性和特征分析、客户满意度分析、客户的购买趋势预测等，如一个汽车零售商将客户按照对汽车的喜好划分成不同的类，这样营销人员就可以将新型汽车的广告手册直接邮寄到有这种喜好的客户手中，从而大大增加了商业机会。 2.回归分析 回归分析方法反映的是事务数据库中属性值在时间上的特征，产生一个将数据项映射到一个实值预测变量的函数，发现变量或属性间的依赖关系，其主要研究问题包括数据序列的趋势特征、数据序列的预测以及数据间的相关关系等。 它可以应用到市场营销的各个方面，如客户寻求、保持和预防客户流失活动、产品生命周期分析、销售趋势预测及有针对性的促销活动等。 3.聚类 聚类分析是把一组数据按照相似性和差异性分为几个类别，其目的是使得属于同一类别的数据间的相似性尽可能大，不同类别中的数据间的相似性尽可能小。 它可以应用到客户群体的分类、客户背景分析、客户购买趋势预测、市场的细分等。 4.关联规则 关联规则是描述数据库中数据项之间所存在的关系的规则，即根据一个事务中某些项的出现可导出另一些项在同一事务中也出现，即隐藏在数据间的关联或相互关系。 在客户关系管理中，通过对企业的客户数据库里的大量数据进行挖掘，可以从大量的记录中发现有趣的关联关系，找出影响市场营销效果的关键因素，为产品定位、定价与定制客户群，客户寻求、细分与保持，市场营销与推销，营销风险评估和诈骗预测等决策支持提供参考依据。 5.特征 特征分析是从数据库中的一组数据中提取出关于这些数据的特征式，这些特征式表达了该数据集的总体特征。如营销人员通过对客户流失因素的特征提取，可以得到导致客户流失的一系列原因和主要特征，利用这些特征可以有效地预防客户的流失。