多维数据分析方法详解

1、,数据分析方法培训,目录,数据分析前的思考,案例分享,深层次数据分析,数据分析前，我们需要思考,3 ,孙子兵法谋攻篇：故上兵伐谋，其次伐交，其次伐兵， 其下攻城;攻城之法为不得已。,像一场战役的总指挥影响着整个战役的胜败一样，数据分析 师的思想对于整体分析思路，甚至分析结果都有着关键性的 作用。,问题,分析结 果呈现,分析思 路与方法,数据选取,数据分析前，我们怎么去思考？,每一个步骤可能面临的问题以及需要准备的东西?4 , 选取的分析,软件以及分,析方法（统,计学相关方,法）。,分析问题和解决问题的思路,5 ,定义问题,第一步, 首。

2、第六章 市场研究的数据分析方法,第一节 线性回归分析,一、线性回归方程的基本模型 线性回归方程从样本资料出发，一般利用最小二乘法，根据回归直线与样本数据点在垂直方向上的偏离程度最低的原则，进行回归方程的参数的求解。 线性回归分析是考察变量之间的数量关系变化规律，它通过一定的数学表达式回归方程，来描述这种关系，以确定一个或几个变量的变化对另一个变量的影响程度，为预测提供数学依据。,1.一元线性回归模型,模型是：式中：为被解释变量（因变量）；为解释变量（自变量），是随机误差项，i为观测值下标，n为样本容量，与 。

3、常用数据分析方法,1、了解数据、总体、样本的含义及随机抽样的一般方法；2、掌握排列图、因果分析图的作图方法和应用；3、掌握分层法、统计图表法的应用；4、了解直方图的原理、作用、作图方法及应用；,培训要求,培训主要内容：,瞎子王国里,有一只眼精的人就是国王!,统计分析工具,对帐单（检查表）;流程图；散布图；直方图；排列图；控制图；因果分析图；,有一些统计分析工具可供书业公司用来解决经营问题，它们有助于收集和分析数据以便为决策提供依据。,第一部 数据分析概述,1、什么是数据？,数据是对图书销售业务全过程记录下来的、可。

4、第七章 数据分析建模方法(下),* 在建立数学模型的过程中,经常需要建立 变量之间的关系.,*由于对研究对象的内部机理不甚了解,不 能通过合理的假设,或根据物理定律、原理, 经过机理分析法而得到.,问题,解决思路,*选择适当的数学式对变量间的关系进行拟合.,*通过对数据充分观察和分析, 获得数据所含信息;,*揭示变量间的内在联系;,x,o,y,* 借助于由实验或测量得到的一批离散数据.,两类变量关系,确定性关系 确定的函数关系,相关关系 存在相依关系,但未达到相互确定的程度.,两类数据,已知规律(函数)的测试数据(在特定时间点或距离上的数据),呈现。

5、销售数据分析方法,excel数据分析方法五种,销售数据分析模板,服装销售数据分析方法,销售数据分析ppt案例,数据分析方法5种,销售数据分析ppt,为什么销售数据分析,销售需要分析哪些数据,excel销售数据分析。

6、实验数据处理方法 第三部分：统计学方法,第十二章 最大似然法 (Maximum Likelihood method),第十二章 最大似然法 (Maximum Likelihood Method),点估计的方法之一，是参数估计中常用的方法，具有以下的特点：,在一定的条件下，ML估计式满足一致性、无偏性、有效性等要求； 当样本容量n时，ML估计式满足正态分布方差容易计算； 用ML方法可较容易地得到参数的估计式；,本章内容：,最大似然原理； 用ML方法求解参数估计问题的步骤； ML估计式的特性； 如何计算ML估计值的方差； 利用似然函数进行区间估计,第十二章 最大似然法 (Maximum Likely。

7、面板数据分析方法,Baltagi,Baltagi著 白仲林主译,第一节 面板数据的基本问题 第二节 面板数据的模型形式 第三节 面板数据模型的估计方法,第一节 面板数据的基本问题,一、面板数据的定义 二、面板数据的分类 三、面板数据的特点,一、面板数据的定义,面板数据（panel data）是指由变量y关于N个不同对象的T个观测期所得到的二维结构数据，记为yit，其中，i表示N个不同对象（如国家、地区、行业、企业或消费者等，一般称之为第i个个体），t表示T个观测期。,面板数据是二维结构数据,时间序列数据或截面数据都是一维数据。时间序列数据是变量按。

8、普通高等院校计算机课程规划教材,MATLAB数据分析方法,1.1 数据分析与MATLAB,1.1.1 数据分析概述 1.数据分析的概念 数据分析是指用适当的统计方法对收集来的大量第一手资料和第二手资料进行详细研究，提取有用信息和形成结论，以求最大化地开发数据资料的功能与发挥数据的作用。,2数据的来源与分类数据是数据分析的关键之一。数据也称观测值，是实验、测量、观察、调查等的结果，常以数量的形式给出。数据按照不同的标准进行分类，可分为：观测数据与试验数据、一手数据与二手数据、时间序列数据与横截面数据等。,（1）观测数据与试验数据。

9、博览财经,宏观经济数据分析方法,1,Part I：宏观研究重要吗？有市场吗？,2007年之前，市场上含金量最高的研究员是金融、地产、有色等大板块的行业研究员；2007年之后，含金量最高的研究员就是宏观研究员。标杆：高善文，年薪1000万。,2,宏观研究的三个层次,知其然；知其所以然；知其将如何。,3,数据分析的作用,知其然的第一步；宏观研究的入门课；评判宏观数据研究的初级标准：是否心中有数？,4,作业1：,分析宏观数据的初级要求是什么？,5,宏观经济的增速与上市公司的利润增长存在同向相关性：当宏观经济向好时，上市公司盈利增强，在同样。

10、Statistical Program for Social Sciences,SPSS for Windows,2003年11月30日,西南农业大学网络及现代教育技术中心,第一章 SPSS初步数据分析实例详解,1.1 数据的输入和保存 1.1.1 SPSS的界面 1.1.2 定义变量 1.1.3 输入数据 1.1.4 保存数据 1.2 数据的预分析 1.2.1 数据的简单描述 1.2.2 绘制直方图 1.3 按题目要求进行统计分析 1.4 保存和导出分析结果 1.4.1 保存文件 1.4.2 导出分析结果,以SPSS 10.0版,1.5 打开其他文件格式 1.5.1 直接打开 1.5.2 使用数据库查询打开 1.5.3 使用文本导入向导读入文本文件 1.6 编辑数据文件 1.6.1 定义新。

11、Page 2,本讲将讲述：,定量数据分析的基本程序 数据分析的准备工作 基本统计方法 数据的有效表达和释义 研究报告的基本原则与格式 口头报告的基本原则与技巧,Page 3,定量数据分析的三个步骤,数据分析的准备 数据的统计计算 数据的表达与释义,Page 4,数据分析的准备,编码：对开放问题答案进行分类并赋值 数据编辑与清理：使数据干净起来 数据调整：使数据（更）适合统计与分析,Page 5,数据的编辑与清理,数据的完整性 数据的合法性 数据的一致性 极端数值 缺失值处理,Page 6,数据的调整,数据加权：使样本数据有效代表研究的总体 变量的重新赋。

12、金蝶微博:多维数据分析，助力企业决策,金蝶微博产品定位,私密的企业社交平台 更安全、更私密、更高效,金蝶微博是以企业为核心构建的安全、私密、高效的社会化网络协作平台。 金蝶微博作为国内最大的企业社会化网络协作平台，致力于在企业社会化网络的商业变革中为企业提供信息交互的竞争优势，使需要协作的员工更方便、有效的进行交流与分享，降低企业沟通成本，提高工作效率，凝聚专业知识工作者和远程同事。,#助力管理#：分析与决策,需求：品牌广告语发布前在企业内部进行民意调研。 场景：通过微博发布更倾向哪个品牌口号的投票，设定。

13、,2009.11,Customer First Service Foremost,数据分析方法,Speaking Data,主讲：詹晶明老师,2,第一部分 数据分析思维第二部分 数据收集、统计与分析基础第三部分 数据分析与营运管理策略第四部分 数据管理的关键行为,3,第一部分 数据分析思维,4,数据引导的故事与案例分析,数象理西方逻辑模型思维,收集、整理已有的结果数据将数据分组并呈现出各种图像进行图像间的比较、分析，推演出逻辑关系揭示事件的内在规律寻找问题的解决方案,象数理东方结果成像思维,将目标结果转化为情景现象（状态）对情景现象构成影响的条件数据进行收集与整理 再。

14、 实证论文数据分析方法详解 （ 周健敏整理 ） 以下面 研究 模型 为例 来说明 实证论文数据分析方法 名称 变量类型 在 SPSS 软件中的简称 （ 自己 设 定 的 代号 ） 变革型领导 自变量 1 zbl1 交易型领导 自变量 2 zbl2 回避型领导 自变量 3 zbl3 认同和内部化 调节变量 TJ 领导成员交换 中介变量 ZJ 工作绩效 因变量 YB 调节变量 ： 如果 自 变量与 因 变量的关系是变量 M 的函数 ， 称 变量 M 为调节变量 。 也 就是 , 领导风格 （ 自变量 ） 与 工作绩效 （ 因变量 ） 的关系受到 组 织 认同 （ 调节变量 ） 的影响 ， 或组织认同 （ 调。

15、1EDI,浙江工商大学信息学院,配送与配送中心Distribution and Distribution Center,EIQ分析方法EIQ 规划法即是从客户订单的品项、数量与订购次数等观点出发，进行出货特性的分析，其观念在于首先针对物流中心的目的，掌握物流特性，从物流特性所衍生出的物流状态，诸如从物流中心之设备至客户为止之流程等的流动特性，探讨清楚运作方式，并规划出适合该物流系统的一套系统之方法。,EQ分析主要可了解单张订单订购量的分布情形，可用于决定订单处理的原则、拣货系统的规划，并将影响出货方式及出货区的规划品项数量(IQ)分析：主要了解各类货。

16、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。

17、数据仓库与OLAP实践,清华大学出版社,2,第3章 多维数据分析基础与方法,3.1 多维数据分析基础 3.2 多维数据分析方法 3.3 维度表与事实表的连接 3.4 多维数据的存储方式 3.5 小结,3,3.1 多维数据分析基础,多维数据分析是以数据库或数据仓库为基础的，其最终数据来源与OLTP一样均来自底层的数据库系统，但两者面对的用户不同，数据的特点与处理也不同。 多维数据分析与OLTP是两类不同的应用，OLTP面对的是操作人员和低层管理人员，多维数据分析面对的是决策人员和高层管理人员。 OLTP是对基本数据的查询和增删改操作，它以数据库为基础，而多。

18、数据仓库与OLAP实践,清华大学出版社,2,第3章 多维数据分析基础与方法,3.1 多维数据分析基础 3.2 多维数据分析方法 3.3 维度表与事实表的连接 3.4 多维数据的存储方式 3.5 小结,3,3.1 多维数据分析基础,多维数据分析是以数据库或数据仓库为基础的，其最终数据来源与OLTP一样均来自底层的数据库系统，但两者面对的用户不同，数据的特点与处理也不同。 多维数据分析与OLTP是两类不同的应用，OLTP面对的是操作人员和低层管理人员，多维数据分析面对的是决策人员和高层管理人员。 OLTP是对基本数据的查询和增删改操作，它以数据库为基础，而多。