通辽网站建设招聘,做网站的IDE,湖北十堰,app开发和网站开发数据分析概述 数据的性质数据的概念数据与信息的区别和联系 数据的类型按照度量尺度分按时间状况分 什么是数据分析数据分析的重要性数据分析的内容数据分析作用 数据分析的基本流程典型的数据分析的流程 数据分析方法对比分析法分组分析法定量数据分布分析——具体事例 结构分… 数据分析概述 数据的性质数据的概念数据与信息的区别和联系 数据的类型按照度量尺度分按时间状况分 什么是数据分析数据分析的重要性数据分析的内容数据分析作用 数据分析的基本流程典型的数据分析的流程 数据分析方法对比分析法分组分析法定量数据分布分析——具体事例 结构分析法平均分析法矩阵关联分析法高级数据分析法 数据分析的常用工具数据分析的开发环境 数据的性质
数据的概念
数据就是描述事物的符号是对客观事物的性质、 状态和相互关系等进行记载的物理符号或者是这些物理符号的组合。 在计算机系统中各种文字、字母、数字符号的组合图形、图像、视频、音频等统称为数据数据经过加工后就成为了信息。 在现实世界中天气预报、居民身份证号码、快递单号和火车时刻表中都包含了大量的数据。
数据与信息的区别和联系
数据是信息的表现形式和载体信息则是数据的内涵数据与信息不可分离信息依赖数据来表达数据则生动具体表达信息数据是符号的物理的信息是用来决策、预测等对数据有意义的表示
数据的类型
按照度量尺度分
定性数据也称为计数数据quantitative data a.度量事物进行分类的结果数据表现为类别 b.用文字来表述。如性别、区域、产品分类等等 定量数据也称为计量数据 data a.度量事物的精确测度结果表现为具体的数值 b.用数字来表述。如身高、体重、家庭收入、成绩等
按时间状况分
动态数据也称为时间序列数据time series data a.是按照一定的时间间隔对某一变量在不同时间的取值进行观测得到一组数据 b.反映在不同时间收集到的数据描述现象随时间变化的情况 例如收集2001-2015年各季度我国各地区国内生产总值GDP,单位万亿元的数据这些数据变形成时间序列数据。
什么是数据分析
数据分析的重要性 数据分析的内容
数据分析是指根据分析目的利用数学、统计学、计算机科学等相结合的科学统计分析方法对业务系 统、互联网上的结构化、半结构化和非结构化的数据进行分析提取有价值的信息并形成结论进行展 示的过程。数据分析的本质是通过总结数据的规律解决业务问题以帮助在实际工作中的管理者做出判断和决 策。主要包括以下三个内容 现状分析分析已经发生了什么原因分析分析为什么会出现这种情况预测分析分析未来可能发生什么
数据分析作用
1通过数据分析可及时纠正不当的生产和营销措施。 2通过数据分析可以对计划进度做到实时跟踪。 3通过数据分析可以及时了解成本管制情况掌握员工思想动态。 4完善的数据管理和分析可以对生产流程进行科学管理最大限度地降低生产管理风险。
数据分析的基本流程
典型的数据分析的流程 ➢业务理解数据分析中的业务理解也是明确需求是数据分析环节的第一步和最重要的步骤之一决定 了后续的分析的方向、方法。
➢ 数据获取数据是数据分析工作的基础是指根据需求分析的结果提取收集数据。
➢ 数据处理也叫数据预处理是指对数据进行规约、清洗、加工使得整体数据变为干净整齐可以直接用 于分析这一过程的总称。 ➢数据分析分析是指通过选择合适的分析方法和工具对数据进行分析建模发现数据中的有价值信息并得出结论的过程。 ➢验证结果数据分析的结果是数据主观结果的体现需要通过真实场景或评测指标进行验证。 ➢ 结果展示以图表方式清晰、直观地呈现数据分析结果便于理解
➢ 数据应用也叫部署是指将通过了正式应用数据分析结果与结论应用至实际生产系统的过程。
数据分析方法
对比分析法
对比分析法也称为比较分析法是把客观事物加以比较以达到认识事物的本质和规律并做出正确的评价。对比分析法通常是把两个相互联系的指标数据进行比较从数量上展示和说明研究对象规模有大小、水平和高低、速度的快慢以及各种关系是否协调。 对比分析可以选择不同的维度进行分析常用的有以下维度。 1时间维度 2空间维度 3计划目标标准维度 4经验与理论标准维度
分组分析法
分组分析法是根据数据分析对象的特征按照一定的指标把数据分析对象划分为不同的部分和类型来进行研究以揭示其内在的联系和规律性。分组的目的是为了便于对比因此分组法要和对比法结合运用。分组分析法的关键在于确定组数与组距。 组距分组步骤 1.确定组数根据数据的本身特点来确定组数不能太多也不能太少 2.确定各组的组距。 组距最大值-最小值/组数 3.根据组距的大小对数据进行分组整理划归至相应组内。
定量数据分布分析——具体事例
下表是描述菜品捞起生鱼片在2014年第二个季度的销售数据绘制销售量的频率分布表、频率分布图对该定量数据做出相应的分析。 第一步求极差 极差 最大值 - 最小值 3960-453915 第二步分组 这里根据业务数据的含义可取组距为500。 组数 极差/组距 3915/5007.838 第三步决定分点如下表 第四步绘制频率分布直方图 根据分组区间得到如下表的频率分布表见下表。其中第1列把数据所在的范围分成的若干组段第1个组段要包括最小值最后一个组段要包括最大值习惯上将各组段设为左闭右开的半开区间如第一个分组为[0500。第2列组中值是各组段的代表值由本组段的上、下限相加除以2得到。第3列和第4列分别为频数和频率。第5列是累计频率是否需要该列视情况而定。 第五步绘制频率分布直方图 若以2014年第二季度捞起生鱼片每天的销售额为横轴以各组段的频率密度频率与组距之比为纵轴表3‑3的数据可绘制成频率分布直方图见图
结构分析法
结构分析法是指分析总体内的各部分与总体之间进行对比的分析方法即总体内各部分占总体的比例属于相对指标。一般某部分的比例越大说明其重要程度越高对总体的影响越大。 结构相对指标比例的计算公式 结构相对指标比例总体某部分的数值/总体总量×100% 市场占有率某种商品销售量/该种商品市场销售总量×100%
平均分析法
平均分析法就是运用计算平均数的方法来反映总体在一定时间、地点条件下某一数量特征的一般水平。平均指标可用于同一现象的不同地区、不同部门或单位间的对比还可用于同一现象在不同时间的对比。 算术平均数的计算公式 算术平均数总体各单位数值的总和/总体单位个数 特点 算术平均数是非常重要的基础性指标。平均数是综合指标它的特点是将总体内各单位的数量差异抽象化它只能代表总体的一般水平掩盖了在平均数后各单位的差异。
矩阵关联分析法
根据事物如产品、服务等的两个重要属性指标作为分析的依据进行分类关联分析找出解决问题的一种分析方法也成为矩阵关联分析方法。 (1)第一象限(高度关注区):属于重要性高、满意度也高的象限。 (2)第二象限(优先改进区):属于重要性高、但满意度低的象限。 (3)第三象限(无关紧要区):属于重要性低、满意度也低的象限。 (4)第四象限(维持优势区):属于重要性低、满意度高的象限。
高级数据分析法
聚类分析相关分析回归分析 …
数据分析的常用工具
目前主流的数据分析语言有R Python MATLAB三种程序语言。 Python 数据分析主要包含以下 5 个方面优势 ➢语法简单精练。对于初学者来说比起其他编程语言 Python更容易上手。
➢ 有很强大的库。可以只使用Python这一种语言去构建以数据为中心的应用程序。
➢ 功能强大。 Python是一个混合体丰富的工具集使它介于传统的脚本语言和系统语言之间。 Python不仅具 备所有脚本语言简单和易用的特点还提供了编译语言所具有的高级软件工程工具。 ➢ 不仅适用于研究和原型构建同时也适用于构建生产系统。研究人员和工程技术人员使用同一种编程工具会给企业带来非常显著的组织效益并降低企业的运营成本。 ➢ Python是一门胶水语言。 Python程序能够以多种方式轻易地与其他语言的组件“粘接”在一起。
数据分析的开发环境
