wps2019 数据 分析加载项_ 数据 分析的思维和⽅法 ⼈⽣/⼯作的结果=思维⽅式*热情*能⼒ 数据 分析常⽤的⼯具技能： 统计 学、sql 数据 库、python、R、Excel、PPT 数据 管理、分析、聚类 定义问题-> 数据 收集（清洗）-> 数据 建模->分析并输出结论（实现 数据 的管理、分析、聚类等） 数据 分析岗位：项⽬经历（能⼒+思考+定位）、理论知识体系+实践（项⽬和能⼒范围） 数据 岗位要求：四点：运营策略、客户需求、业务增长点、产品改进点 理解公司业务、建⽴运营分析体系 搭建完善的 指标 体系、提供 数据 ⽀持 提供解决问题的策略和⽅案、撰写 数据 分析报告 数据 分析常⽤的思维⽅式： 1、结构化/⾦字塔 画思维导图。重要的核⼼论点（⾦字塔顶：假设、问题、预测或者原因）->结果拆解（分论点，呈因果或者依赖关系）->MECE(相互独⽴， 完全穷尽）->验证（论点可量化，可验证） 2、公式化 在结构化基础上，加上数量关系（加减乘除）将论点进⾏量化分析，验证论点，梳理出 指标 体系。上下互为计算关系，左右呈关联。 3、业务化 深⼊了解业务情况，结合具体业务进⾏分析，有效落地执⾏分析结果。结构化+公式化表⽰的是⼀种现象，业务化思维深究这种现象的原 因，以 数据 结果推动业务。 业务的思维模式可以衍⽣出基础的分析⽅法：象限法、多维法、假设法、指数法、⼆⼋法、对⽐法和漏⽃法。 象限法：⽤户价值和⽤户流失度的⼆维象限，RFM(M：消费⾦额，F：消费频率，R：最近⼀次消费)，象限的划分（中位数，平均数，经 验值）划分结果可⽤于⼀个策略落地。 多维法：品类、时间、地区等。⽤户 统计 维度（性别、年龄等）、⽤户⾏为维度（注册⽤户、⽤户偏好、⽤户兴趣、流失等）、消费维度 （消费⾦额、频率、⽔平等）、商品维度（商品品类、品牌、属性等） ->组成⽴⽅体，进⾏多维分析。其中⾟普森悖论： 将维度和类别进⾏细化，避免⾟普森悖论。 假设法：启发性思考，⽤于没有直观 数据 或线索可分析的时候。 指数法：衡量统⼀标准->对 数据 进⾏加⼯（线性加权、反⽐例、log），得到 指标 （⽤户忠诚度、热度公式：log(UV+5*C,2）+(Tim- Init)/10 UV:独⽴访问，C:评论数） ⼆⼋法：只抓重点，20%的变量产⽣80%的效果，持续关注topN有价值的 数据 ，但注意仍不能放弃全局，拓宽思维。 对⽐法：⽐例或⽐率的 数据 指标 ，有竞争对⼿、类别、特征属性、时间同⽐、转化、前后变化的对⽐。发现 数据 间的规律，结合多维对⽐、 象限对⽐、假设对⽐等。 漏⽃法：流程化思考，⽤于变化、过程、流程的分析。单⼀的漏⽃分析没有⽤，和其他分析思维结合，⽐如多维和对⽐等。 如何锻炼 数据 分析思维：好奇⼼+⽣活中的练习。 2019-05-04 学习笔记 学习笔记 ⼤ 数据 特点： 数据 量、发⽣频率、 数据 种类 费雪：农业领域的实验设计法 A/B测试（随机对照测验）：排除不需要的因素的评价⽅法。为同⼀个优化⽬标制定两个⽅案（⽐如两个页⾯），让⼀部分⽤户使⽤A⽅ 案，同时另⼀部分⽤户使⽤B ⽅案， 统计 并对⽐不同⽅案的转化率、点击量、留存率等 指标 ，以判断不同⽅案的优劣并进⾏决策。 技能： 统计 学知识+ 数据 处理能⼒+业务知识 CRM(客户关系分析⼯具）：如selfoffice 5w1h分析⽅法（when：时间 where：地点 who：性别年龄等 what：商品 why：购⼊⽬的 how：数量/销售 形态 /⾦额） 贝叶斯概率：其中P(A/B)是在B发⽣的情况下，A发⽣的可能性。 数据 分析描述：直⽅图+散点图（描述数值型 数据 ） 正态 分布 ：以平均值为中⼼，呈左右对称 分类 数据 ：交叉表+交叉分类 平均值、中位数、众数 标准差：表现 数据 的离散度 百分位数： 偏差值：把握在整体中位置的有效 指标 。 t检验：p value越⼩，显著⽔平越⾼。难以解释，侧重于运⽤层⾯，母集与⼦集存在偏差。 数据 可视化：柱形图、饼图、百分化柱形图、折线图、箱型图：最⼤最⼩值，箱体为25%～75%，中线表⽰中位数。 数据 清洗：异常 数据 重复项/缺失项 模型：回归分析+ 统计 决策树 随机森林+适⽤于时间序列的ARIMA+寻找最优解的单纯性⽅法 R：完全免费的 统计 分析⼯具 假设型+ 数据 型 excel保存 数据 为CSV⽂件，⽂本形式的 数据 ，可被多种软件读取。 数据 库与PHP语⾔结合，对录⼊错误 数据 可进⾏修正。 数据 分析的PDCA(计划、实施、评价和改善) PV：页⾯访问量 CVR：转换率 UV：独⽴访问量 《商务 数据 分析与应⽤》 《商务 数据 分析与应⽤》--读书笔记 读书笔记 ⼀、商务 数据 分析原理 ⼀、商务 数据 分析原理 数据 分析流程：明确分析⽬的和框架、 数据 收集（内部和外部渠道）、 数据 处理、 数据 分析、 数据 可视化、撰写报告（结论建议和解决⽅ 案） 数据 分析原则：科学性、系统性、针对性、实⽤性和趋势性。

为探索我国煤炭行业的科技创新对煤矿安全产生的推动作用,梳理了2002—2020年煤矿安全领域论文发表数量、煤炭工业科技奖励报奖数量和煤炭行业专利授权数量3个 指标 的 数据 ,通过 统计 分析方法计算了3个 指标 与煤矿安全的相关关系,结果均为强负相关,这说明,随着煤炭行业的科技创新的发展,我国煤矿安全水平不断提升。同时,梳理我国煤矿安全40余年来的发展情况,以中国知网1980—2020年的7 428篇相关文献为分析样本;结果表明,对该领域研究较多的机构是,中煤科工集团重庆研究院和煤科集团沈阳研究院等。在煤矿安全研究热点中,瓦斯事故发生机理研究、监测、治理和评估是重点研究方向;在煤矿安全前沿演进中,可分为3个阶段,但煤矿信息化、物联网、感知、云计算、智能化等关键词贯穿始终,因时间的推移而呈现出新的 形态 。这说明,基于煤矿信息化技术的发展,未来将以更深层次的 形态 引领煤炭行业的发展方向。

大 数据 时代 数据 挖掘与分析 讲师 杨庆跃 2015.8.11 目录 一、导入:移动互联网、云计算、物联网 二、什么是大 数据 三、大 数据 应用现状与应用热点 四、 数据 分析与挖掘概述 六、聚类分析--客户分群 五、关联分析--交叉销售与提升销售 七、分类分析--客户流失预测 八、回归与时间序列--业务 指标 预测 九、电信行业大 数据 应用现状与案例 数据 、信息、知识 数据 对现实世界中客观事物的符号表示，未经 加工 可以是数值 数据 ，也可以是非数值 数据 ， 如声音、图像等 信息 信息是含有一定量商务信息和意义的 数据 ， 是经过提炼、加工和集成的 数据 。 有价值的 数据 数据 VS 信息 ？ 数据 VS 信息 ？ 59.2 43.9 75.4 11.0 26.0 15.0 24.6 23.8 120.9 11.7 8.9 11.8 25.4 4.5 13.5 0.1 18.3 6.1 0.5 1.0 5.8 1.3 0.0 0.0% 20.0% 40.0% 60.0% 80.0% 100.0% 0.0 20.0 40.0 60.0 80.0 100.0 120.0 140.0 上海 江苏 浙江 安徽 福建 江西 湖北 湖南 广东 广西 海南 重庆 四川 贵州 云南 西藏 陕西 甘肃 青海 宁夏 新疆 北方 北京 网络能力 用户数 实占率 2003年1—5月 中国电信 36.25% 中国移动 27.26% 中国网通 18.66% 中国联通 16.80% 铁通公司 1.03% 用户数增长率％ 资本支出收入比％ 中国移动 中国电信 中国网通 中国联通 5.9 12.3 17.0 36.3 2003上半年 2002全年值 知识 知识把信息提到更高的层次 "可以辅助我们作出决策或采取行动的有 很高价值的一种信息 形态 " "行动的力量" 数据 分析是为了产生知识 提升的层次 信息 知识 数据 管 理 者 关 注 度 低 高 最原始的数值 有价值的 数据 用于解决问题的信息 为什么进行 数据 分析与挖掘? 产品体系丰富 数据 分析 数据 挖掘 效益/业绩压力 经营管理复杂 竞争日趋激烈 数据 分析的发展历程 –分析对象：以产品为主 – 数据 源： 统计 报表 –维度：单一维度 –手段： 统计 分析 –工具：excel –分析对象：增加客户、套餐 – 数据 源： 数据 仓库 –维度：多维度 –手段： 统计 分析 –工具：excel、 brio 、spss等 –分析对象：以客户、套餐为主 – 数据 源： 数据 仓库 –维度：更多维度 –手段： 统计 分析、 数据 挖掘 –工具：excel、 BO、Cognos、 spss 、 Modeler等 阶段1：固定报表 阶段2：多维报表 阶段3： 数据 挖掘 数据 分析的三个阶段 收集 数据 时的几点注意事项 数据 的时效性 数据 的正确性 数据 的真实性 数据 的 统计 口径 对 数据 分析人员的素质要求 审美能 力 系统思 维 了解业 务 熟悉数 据 擅长统 计 软件操 作 正确沟 通 表达能 力 强化和发展分析技巧和水平，并以恰当的方式展现出来。 什么是商务智能? 商务智能（Business Intelligence，BI） – 帮助组织提高决策能力和运营能力的概念、方 法、过程以及软件的集合。 商务智能技术 三个核心技术 – 数据 仓库Data Warehouse – 联机分析处理OLAP – 数据 挖掘Data Mining 其他： – 数据 可视化 – 计算机网络与Web技术 – 云计算 – 大 数据 数据 挖掘基本概念 "啤酒"和"尿布" 一则广为流传的案例：啤酒和尿布的故事 – 美国加州某个超市连锁店发现: 在下班后前来购买婴儿尿布的顾客多数是男性， 他们往往也同时购买啤酒。 – 处理：重新布置了货架，啤酒类商品、婴儿尿布、土豆片之 类的佐酒小食品、男士们日常生活用品就近布置。 – 结果：上述几种商品的销量几乎马上成倍增长。 塔吉特：比父亲更早知道女儿怀孕 发生在全美第二大零售商塔吉特的故事 – 一位男性顾客到一家塔吉特店中投诉，商店竟然给他还在读 书的女儿寄婴儿用品的优惠券。 – 真相：塔吉特通过对孕妇的消费习惯进行一次次的测试和数 据分析，得出了一些非常有用的结论：孕妇在怀孕头三个月 过后会购买大量润肤露；在头 20周，孕妇会补充如钙、镁、 锌等营养素；除了购买洗手液和毛巾以外，还突然开始大量 采购无味肥皂，说明预产期要来了 数据 挖掘定义 数据 挖掘是识别 数据 中有效的、新颖的、潜在有 用的和最终可被理解的模式（知识）的过程。 数据 分析工具概览 存储层 展现层 分析层 用户级 部门级 企业级 BI级 统计 分析工具SPSS Statistics SPSS是专业的通用 统计 软件包，兼有 数据 管理、 统计 分析、 统计 绘图和 统计 报表功能， SPSS 统计 分析软件具有下列特点 – 安装简单 – 操作简单 – 无需编程 –

服务器项目可行性研究报告-(1) 服务器项目 可行性研究报告 ——规划设计/投资分析/产业运营 服务器项目可行性研究报告-(1)全文共65页，当前为第1页。 服务器项目可行性研究报告-(1)全文共65页，当前为第1页。 服务器项目可行性研究报告摘要说明 2016年，高密度服务器、整机柜服务器、融合架构、超融合架构、云服务器等新服务器 形态 不断涌现和演进；新的技术平台正在全方位改变着人类社会，比如，大 数据 让人类获得了从 数据 中获取信息和智能的能力；物联网将互联网从人的世界扩展到物理世界；移动互联网和智能终端实现了从固网到移动互联的升级——2017年是高性能计算服务器爆发的一年，这些创新的产品 形态 迎合了客户的业务需求，仍在快速发展。同时，伴随着云计算服务和人工智能的发展，计算性能的需求被激发出来，面向关键业务计算的高端服务器市场成为服务器厂商争夺的焦点。其中，云计算则是最为核心的变革，让 数据 中心资源化、服务化，大幅度降低社会计算成本。 ...... 该服务器项目计划总投资3391.53万元，其中：固定资产投资2521.07万元，占项目总投资的74.33%；流动资金870.46万元，占项目总投资的25.67%。 服务器项目可行性研究报告-(1)全文共65页，当前为第2页。达产年营业收入6522.00万元，总成本费用5186.67万元，税金及附加61.45万元，利润总额1335.33万元，利税总额1580.96万元，税后净利润1001.50万元，达产年纳税总额579.46万元；达产年投资利润率39.37%，投资利税率46.61%，投资回报率29.53%，全部投资回收期4.89年，提供就业职位104个。 服务器项目可行性研究报告-(1)全文共65页，当前为第2页。 本报告所描述的投资预算及财务收益预评估均以《建设项目经济评价方法与参数（第三版）》为标准进行测算形成，是基于一个动态的环境和对未来预测的不确定性，因此，可能会因时间或其他因素的变化而导致与未来发生的事实不完全一致，所以，相关的预测将会随之而有所调整，敬请接受本报告的各方关注以项目承办单位名义就同一主题所出具的相关后续研究报告及发布的评论文章，故此，本报告中所发表的观点和结论仅供报告持有者参考使用；报告编制人员对本报告披露的信息不作承诺性保证，也不对各级政府部门（客户或潜在投资者）因参考报告内容而产生的相关后果承担法律责任；因此，报告的持有者和审阅者应当完全拥有自主采纳权和取舍权，敬请本报告的所有读者给予谅解。 ...... 项目概述、背景及必要性研究分析、产业研究分析、产品规划、选址方案、土建方案、项目工艺先进性、项目环保分析、生产安全、风险应对评估、项目节能方案分析、项目计划安排、项目投资计划方案、项目经营效益、评价结论等。 服务器项目可行性研究报告-(1)全文共65页，当前为第3页。 服务器项目可行性研究报告-(1)全文共65页，当前为第3页。 服务器项目可行性研究报告目录 第一章 项目概述 第二章 背景及必要性研究分析 第三章 产业研究分析 第四章 产品规划 第五章 选址方案 第六章 土建方案 第七章 项目工艺先进性 第八章 项目环保分析 第九章 生产安全 第十章 风险应对评估 第十一章 项目节能方案分析 第十二章 项目计划安排 第十三章 项目投资计划方案 第十四章 项目经营效益 第十五章 评价结论 服务器项目可行性研究报告-(1)全文共65页，当前为第4页。 服务器项目可行性研究报告-(1)全文共65页，当前为第4页。 第一章 项目概述 一、项目承办单位基本情况 （一）公司名称 xxx科技发展公司 （二）公司简介 本公司奉行"客户至上，质量保障"的服务宗旨，树立"一切为客户着想" 的经营理念，以高效、优质、优惠的专业精神服务于新老客户。 公司根据自身发展的需要，拟在项目建设地建设项目，同时，为公司后期产品的研制开发预留发展余地，项目建成投产后，不仅大幅度提升项目承办单位项目产品产业化水平，为新产品研发打下良好基础，有力促进公司经济效益和社会效益的提高，将带动区域内相关行业发展，形成配套的产业集群，为当地经济发展做出应有的贡献。 （三）公司经济效益分析 上一年度，xxx集团实现营业收入4348.18万元，同比增长21.31%（763.84万元）。其中，主营业业务服务器生产及销售收入为3732.39万元，占营业总收入的85.84%。 服务器项目可行性研究报告-(1)全文共65页，当前为第5页。根据初步 统计 测算，公司实现利润总额947.74万元，较去年同期相比增长95.45万元，增长率11.20%；实现净利润710.81万元，较去年同期相比增长116.00万元，增长率19.50%。 服务器项目可行性研究报告-(1)全文共65页，当前为第5页。 上年度主要经济 指标 项目 单位

学习机器学习算法过程中，少不了概率 分布 的概念，说起概率 分布 我的脑中除了正太 分布 那条线就再也没有其他印象了，这个缺陷使我在推导公式过程中遇到很多坑，也在理解 数据 特征中错过很多。模型的基线取决于 数据 的好坏， 数据 的好坏取决与你对 数据 的理解。所以为了更加懂 数据 ，就先理解一下 数据 有哪些 分布 吧。 伯努利 分布 名字听起来很陌生，其实离我们生活很近，抛硬币都是老掉牙的例子了，正面或者反面。逻辑回归二分类的结果...

偏度（skewness） 是 统计 数据 分布 偏斜方向和程度的度量，是 统计 数据 分布 非对称程度的数值特征：定义为：样本的三阶标准化矩。 Skew(X)=E[(X−μσ)]=k3σ3=k3k23/2Skew(X)=E[(\frac{X-\mu}{\sigma})]=\frac{k_3}{\sigma_3}=\frac{k_3}{k_2^{3/2}}Skew(X)=E[(σX−μ​)]=σ3​k3​​=k23/2​k3​​ 偏度定义中包括：正态 分布 （偏度=0）、右偏（尾巴右偏） 分布 （也叫正偏 分布 ，偏度>0），左偏

### 回答1： BreastCancer（乳腺癌） 数据 集是一个常用于分类任务的 数据 集，包含了乳腺肿块的一些特征，帮助预测肿块的良性（benign）或恶性（malignant）。 该 数据 集一共包含了569个乳腺肿块的样本，每个样本有30个不同的特征。以下是这些特征的一些 指标 ： 1. 半径（radius）：肿块的平均距离从中心点到边界上的点。 2. 纹理（texture）：灰度级别的标准差，描述了图像的像素之间的变化程度。 3. 周长（perimeter）：肿块边界的长度。 4. 面积（area）：肿块的散射区域面积。 5. 光滑度（smoothness）：肿块边界点之间的局部长度变化程度。 ### 回答2： BreastCancer 数据 集是一个常用于乳腺癌诊断的 数据 集，主要包含以下的 指标 ： 1. 半径（radius）：代表从肿瘤中心到边缘的平均距离，可以用来衡量肿瘤大小。 2. 质地（texture）：描述图像的灰度级别的标准偏差，可以揭示肿瘤表面的不规则性。 3. 周长（perimeter）：肿瘤的周长，用来衡量肿瘤的大小。 4. 面积（area）：肿瘤的表面积，用来衡量肿瘤的大小。 5. 光滑度（smoothness）：描述半径长度变化的局部变化程度，能够揭示肿瘤的形状是否规则。 6. COMPACTNESS：计算，可以描述肿瘤的紧密程度。 7. 对称性（symmetry）：肿瘤图像的对称性测量。 8. 分形维度（fractal dimension）：用来描述肿瘤边界的复杂性。 这些 指标 可以帮助医生分析肿瘤的特征，进行乳腺癌的诊断和预测。通过对这些 指标 的分析，可以帮助找出患者是否患有乳腺癌以及肿瘤的恶性程度。医生可以根据 数据 集中的这些 指标 结合其他临床诊断结果和病人的病史，综合判断患者是否需要进行额外的检查或治疗。 ### 回答3： breastcancer 数据 集是一个常用于乳腺癌预测研究的经典 数据 集。它包含了30个不同特征的569个病例样本。这些特征主要可以分为三类。 一类是关于肿块的属性特征，包括半径、纹理、均匀度、周长、面积、平滑度、紧密度等。这些 指标 可以描述肿块的大小、质地和形状等信息。 第二类 指标 是与细胞核的特征相关，包括细胞核的半径、纹理、面积、光滑度、对称性和尺寸等。这些 指标 可以评估细胞核的 形态 和结构。 最后一类是 统计 学的特征 指标 ，包括平均值、标准差和最差值等。这些 指标 通过 统计 分析肿瘤细胞 形态 和结构的变异程度，进一步评估乳腺癌的风险。 在使用这个 数据 集时，研究人员可以根据这些 指标 设计合适的分类算法来预测乳腺癌的患病情况。对于乳腺癌的早期诊断和治疗有着重要的指导作用。