市場(chǎng)調(diào)查 第三版 課件 單元六 市場(chǎng)調(diào)查資料分析

市場(chǎng)調(diào)查與分析職業(yè)教育市場(chǎng)營(yíng)銷專業(yè)教學(xué)資源庫(kù)建設(shè)項(xiàng)目模塊六：整理、分析調(diào)查數(shù)據(jù)6.1整理調(diào)查數(shù)據(jù)

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調(diào)查數(shù)據(jù)的審核6.1.1

調(diào)查數(shù)據(jù)的審核學(xué)習(xí)目標(biāo)掌握調(diào)理數(shù)據(jù)整理的概念、流程、原則；能對(duì)收集調(diào)查數(shù)據(jù)進(jìn)行合理審核；能對(duì)問(wèn)題數(shù)據(jù)進(jìn)行科學(xué)處理。學(xué)習(xí)重點(diǎn)調(diào)查數(shù)據(jù)的審核。引言調(diào)查數(shù)據(jù)整理是調(diào)查數(shù)據(jù)回收后的第一步工作，首先是要確保調(diào)查數(shù)據(jù)準(zhǔn)確、真實(shí)、完整和一致，提高調(diào)查數(shù)據(jù)的可信度，就必須對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行審查核實(shí)，避免調(diào)查數(shù)據(jù)的遺漏、錯(cuò)誤或重復(fù)。引導(dǎo)案例：某大學(xué)針對(duì)本校大學(xué)生月消費(fèi)情況調(diào)查對(duì)本次回收的問(wèn)卷進(jìn)行資料登記與整理對(duì)本次回收的問(wèn)卷進(jìn)行審核對(duì)有問(wèn)題的問(wèn)卷進(jìn)行合理處置對(duì)本次回收的問(wèn)卷進(jìn)行分組和編碼采用Excel軟件建立數(shù)據(jù)庫(kù)用圖表方式列示市場(chǎng)調(diào)查數(shù)據(jù)導(dǎo)入數(shù)據(jù)整理，就是根據(jù)調(diào)查研究的目的與任務(wù)，對(duì)搜集到的各種數(shù)據(jù),采用科學(xué)的方法,進(jìn)行審核匯總與初步加工，使之條理化、系統(tǒng)化，并以圖表的方式顯示數(shù)據(jù)特征，以符合數(shù)據(jù)分析需要的工作過(guò)程。認(rèn)識(shí)數(shù)據(jù)整理1.數(shù)據(jù)整理的人概念

2.調(diào)查數(shù)據(jù)整理的流程認(rèn)識(shí)數(shù)據(jù)整理完整性準(zhǔn)確性邏輯性及時(shí)性真實(shí)性調(diào)查資料錄入調(diào)查資料統(tǒng)計(jì)質(zhì)量標(biāo)志分組數(shù)量標(biāo)志分組空間標(biāo)志分組時(shí)間標(biāo)志分組數(shù)據(jù)的審核數(shù)據(jù)的編碼數(shù)據(jù)的分組數(shù)據(jù)的匯總數(shù)據(jù)列示計(jì)算機(jī)匯總手工匯總表格列示圖形列示3．調(diào)查數(shù)據(jù)整理的原則（1）真實(shí)性原則（2）準(zhǔn)確性原則（3）科學(xué)性原則（4）目的性原則認(rèn)識(shí)數(shù)據(jù)整理調(diào)查數(shù)據(jù)的回收與登記1、歸類存放2、填寫登記表格3、做好標(biāo)記

調(diào)查數(shù)據(jù)的審核【例6-1】您對(duì)當(dāng)前大學(xué)生中出現(xiàn)的崇洋消費(fèi)、炫富消費(fèi)、攀比消費(fèi)等不理性的消費(fèi)方式有什么看法？

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答：無(wú)1．完整性審核【例6-2】調(diào)查問(wèn)題：您家里現(xiàn)在使用的空調(diào)品牌有哪些？（可多選）

答：格力（√）美的（√）海爾（√）科龍（√）

奧克斯（√）海信（√）志高（√）LG（√）該問(wèn)題上被調(diào)查者答案全選，不符合常情，可視為不準(zhǔn)確數(shù)據(jù)。2．準(zhǔn)確性審核

調(diào)查數(shù)據(jù)的審核3．邏輯性審核【例6-3】某調(diào)查問(wèn)題一：您目前使用的手機(jī)品牌是什么？

答：蘋果。問(wèn)題二：您目前使用的手機(jī)操作系統(tǒng)是什么？

答：安卓android。

調(diào)查數(shù)據(jù)的審核4．及時(shí)性審核

審查各被調(diào)查單位是否都按規(guī)定日期填寫和送出，填寫的資料是否是最新資料?，F(xiàn)代市場(chǎng)活動(dòng)節(jié)奏越來(lái)越快，只有代表市場(chǎng)活動(dòng)最新狀態(tài)的市場(chǎng)信息才是使用價(jià)值最高的信息，切勿將失效、過(guò)時(shí)的信息引入決策中，此外，要剔除不必要的資料，把重要的資料篩選出來(lái)。

調(diào)查數(shù)據(jù)的審核5．真實(shí)性審核

對(duì)問(wèn)卷真實(shí)性審核要看調(diào)查員有沒(méi)有不實(shí)或做假行為，目前調(diào)查員偷工減料、弄虛作假情況時(shí)有發(fā)生，例如有些電話訪問(wèn)、入戶調(diào)查等，不可能在訪談實(shí)際發(fā)生現(xiàn)場(chǎng)觀察和監(jiān)督，就容易出現(xiàn)調(diào)查不實(shí)行為，因此在審核調(diào)查問(wèn)卷還可以采取抽查、一定比例復(fù)查等方式對(duì)問(wèn)卷的真實(shí)性進(jìn)行審查。

調(diào)查數(shù)據(jù)的審核1.重新調(diào)查

問(wèn)題數(shù)據(jù)的處置

如果有問(wèn)題的問(wèn)卷數(shù)量較多，把不滿意的問(wèn)卷退回實(shí)施現(xiàn)場(chǎng)，要求調(diào)查員再次去接觸訪問(wèn)者重新調(diào)查。

這種方法適用于調(diào)查規(guī)模小，且調(diào)查對(duì)象容易找到的情況。2．缺失處理（1）問(wèn)卷數(shù)量較少（2）問(wèn)卷中令人不滿意的答案的（3）涉及的變量不是關(guān)鍵變量按缺失處理需滿足以下條件

問(wèn)題數(shù)據(jù)的處置3．作廢處理存在以下這些情況下，可以將問(wèn)卷作廢處理：

（1）不合格問(wèn)卷比例很??；

（2）樣本量很大；（3）單份問(wèn)卷中不合格答案的比例比較大；

（3）關(guān)鍵變量的回答缺失。

問(wèn)題數(shù)據(jù)的處置小結(jié)本節(jié)內(nèi)容主要講述數(shù)據(jù)整理的含義、流程、原則，調(diào)查數(shù)據(jù)回收后的審核，對(duì)問(wèn)題數(shù)據(jù)進(jìn)行科學(xué)處理等內(nèi)容。重點(diǎn)是做好審核，難點(diǎn)是對(duì)問(wèn)題數(shù)據(jù)的處理。/snsj/

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調(diào)查數(shù)據(jù)的編碼模塊六：整理、分析調(diào)查數(shù)據(jù)6.1整理調(diào)查數(shù)據(jù)6.1.2

調(diào)查數(shù)據(jù)的編碼學(xué)習(xí)目標(biāo)能對(duì)調(diào)查資料進(jìn)行編碼。學(xué)習(xí)重點(diǎn)調(diào)查數(shù)據(jù)的審核。引言數(shù)據(jù)編碼是調(diào)查數(shù)據(jù)審查核實(shí)后，為了對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行科學(xué)的整理而進(jìn)行編號(hào)，便于分析。編碼的類型事前編碼事后編碼編碼的方法(1)順序編碼法可用①-④分別代表從低到高的四個(gè)檔次。①5000元以下

②5000-10000元③10001-15000元

④15000元及以上這種編碼方式簡(jiǎn)單易于管理，但不適于進(jìn)行分組處理。

分組編碼法又稱區(qū)間編碼法，是根據(jù)調(diào)查對(duì)象的特性和信息資料分類及其處理的要求，把具有一定位數(shù)的代碼單元分成若干個(gè)小組（或區(qū)間），每一小組的數(shù)字均代表一定的意義。例如：（2）分組編碼法編碼的方法戶口類型性別家庭月收入生活費(fèi)來(lái)源1=城鎮(zhèn)2=農(nóng)村1=男2=女01=5000元以下02=5001-10000元03=100001-15000元04=15000元及以上01=獎(jiǎng)學(xué)金02=做家教03=家中補(bǔ)給04=校內(nèi)勤工儉學(xué)05=校外課余打工06=自己開店07=網(wǎng)上兼職08=其他表5-7某大學(xué)生月消費(fèi)情況調(diào)查的分組編碼（2）分組編碼法根據(jù)此表，編碼210104表示該消費(fèi)的大學(xué)生為來(lái)自農(nóng)村的男生，家庭月收入低于5000元，其本人生活費(fèi)主要來(lái)源于校內(nèi)勤工儉學(xué)。這種方法使用比較廣泛，容易理解，但位數(shù)過(guò)多會(huì)造成系統(tǒng)維護(hù)困難。編碼的方法

該方法是用數(shù)字、文字、符號(hào)等表明編碼對(duì)象的屬性，并按此進(jìn)行信息資料編碼的方法。例如：42TVC表示42英寸彩色電視機(jī)，其中TV是電視機(jī)的縮寫，C是color首字母。這種方法比較直觀，易于理解，便于記憶。（3）表達(dá)式文字編碼法編碼的方法

該方法是把慣用的編寫字直接用作代碼進(jìn)行編碼，如FT-英尺，KG-千克，YD-碼。（4）編寫編碼法編碼的方法在編碼過(guò)程中，應(yīng)遵循以下原則：（1）準(zhǔn)確性原則。設(shè)計(jì)的編碼要能準(zhǔn)確、有效地替代原信息。（2）完整性原則。在轉(zhuǎn)換信息形式的同時(shí)盡量不丟失信息，減少信息的損失和浪費(fèi)。編碼時(shí)一般需預(yù)留足夠的位置，以適應(yīng)調(diào)整代碼或插入新號(hào)碼的需要。編碼的原則（3）效率性原則。編碼要易于操作，節(jié)省人力物力。（4）兼容性原則。即通用性原則，以便與其他系統(tǒng)接軌，增加調(diào)查資料的使用范圍。（5）標(biāo)準(zhǔn)化原則。一般每一個(gè)代碼只代表一個(gè)數(shù)據(jù)，代碼的設(shè)計(jì)要避免混淆和誤解。編碼的原則（1）掌握分組的尺度。對(duì)資料中的某個(gè)研究問(wèn)題分組過(guò)細(xì)，會(huì)增加分析的復(fù)雜程度；分組過(guò)粗，會(huì)造成資料信息的流失以及信息分析的深入程度，所以根據(jù)實(shí)際分析的需要，設(shè)置合理的分組尺度是資料編碼的首要問(wèn)題。一般對(duì)于較細(xì)分組的資料可進(jìn)一步轉(zhuǎn)化為分組較粗的資料，而對(duì)分組較粗的資料，除非保留了原始資料，否則不能轉(zhuǎn)化為分組較細(xì)的資料。

編碼的注意事項(xiàng)（2）如果分組種類過(guò)多，可設(shè)置一個(gè)“其他”的分類來(lái)彌補(bǔ)分類的不足。（3）分組與編碼應(yīng)遵從含義明確且獨(dú)立這一原則。編碼的注意事項(xiàng)（4）對(duì)錯(cuò)誤或疏漏的回答可作為特殊的分組，并指定一個(gè)特殊的數(shù)字或字符代表，如用“！”或“*”等，而不應(yīng)將其歸入類別中。（5）在資料編碼的過(guò)程中，應(yīng)盡量避免將無(wú)意義的資料進(jìn)行隨意錄入。在資料搜集過(guò)程中，應(yīng)該與相關(guān)工作人員展開交流合作，保證資料的豐富度。編碼的注意事項(xiàng)小結(jié)主節(jié)主要講述數(shù)據(jù)編碼的原則及如何編碼。

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調(diào)查數(shù)據(jù)的分組模塊六：整理、分析調(diào)查數(shù)據(jù)6.1整理調(diào)查數(shù)據(jù)6.1.3

調(diào)查數(shù)據(jù)的分組學(xué)習(xí)目標(biāo)掌握數(shù)據(jù)分組的含義；了解數(shù)據(jù)分組的原則；能對(duì)不同的調(diào)查數(shù)據(jù)選擇合適的標(biāo)志進(jìn)行科學(xué)分組。學(xué)習(xí)重點(diǎn)調(diào)查數(shù)據(jù)的分組。引言調(diào)查數(shù)據(jù)分組是調(diào)查數(shù)據(jù)整理的第三步工作，是進(jìn)一步對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行科學(xué)分類的基礎(chǔ)工作。

數(shù)據(jù)分組及原則

數(shù)據(jù)分組是根據(jù)統(tǒng)計(jì)研究任務(wù)的要求和研究現(xiàn)象總體的內(nèi)在特點(diǎn)，按照一定的標(biāo)志將總體劃分成性質(zhì)不同的若干部分或組別的一種統(tǒng)計(jì)方法。數(shù)據(jù)分組通常又稱為統(tǒng)計(jì)分組，總體的變異性是分組的客觀依據(jù)。數(shù)據(jù)分組是總體內(nèi)進(jìn)行的一種定性分類，它把總體劃分為一個(gè)個(gè)性質(zhì)不同的范圍更小的總體。1.數(shù)據(jù)分組的概念

（1）必須符合“窮盡原則”，就是使總體中的每一個(gè)單位都應(yīng)有組可歸，或者說(shuō)各分組的空間足以容納總體的所有單位。（2）必須遵守“互斥原則”，即總體任一單位都只能歸屬于一組，而不能同時(shí)或可能歸屬于幾個(gè)組。2.數(shù)據(jù)分組的原則

數(shù)據(jù)分組及原則

數(shù)據(jù)分組標(biāo)志(1)品質(zhì)標(biāo)志分組

品質(zhì)標(biāo)志分組是說(shuō)明事物的性質(zhì)或?qū)傩蕴卣鞯姆纸M方法，它反映的是總體單位在性質(zhì)上的差異，它不能用數(shù)值來(lái)表現(xiàn)。

按品質(zhì)標(biāo)志分組，標(biāo)志一經(jīng)確定，組數(shù)和組限都非常明顯，不存在組與組之間界限難以劃分的問(wèn)題。1.常用的分組標(biāo)志有四種：

數(shù)量標(biāo)志分組又稱變量分組，能夠直接反映所研究的市場(chǎng)現(xiàn)象的數(shù)量特征。按數(shù)量標(biāo)志分組，能直接反映總體單位之間的數(shù)量差異，有利于從數(shù)量上準(zhǔn)確認(rèn)識(shí)客觀事物，研究和分析不同數(shù)量特征事物之間的關(guān)系。（2）數(shù)量標(biāo)志分組

數(shù)據(jù)分組標(biāo)志

按研究對(duì)象的地理位置、區(qū)域范圍等空間特性分組，如行政區(qū)劃、經(jīng)濟(jì)區(qū)劃等分組。按空間標(biāo)志分組，可以把不同地域的事物區(qū)別開來(lái)，有利于了解事物的空間分布狀況，便于對(duì)不同地理位置、區(qū)域范圍內(nèi)的環(huán)境現(xiàn)象進(jìn)行比較研究。（3）空間標(biāo)志分組

數(shù)據(jù)分組標(biāo)志

時(shí)間標(biāo)志分組是以調(diào)查問(wèn)卷中的一些時(shí)間屬性的調(diào)查項(xiàng)目(如購(gòu)買時(shí)間、需求時(shí)間)作為分組標(biāo)志，對(duì)被調(diào)查者的時(shí)間選項(xiàng)進(jìn)行分組而形成的時(shí)間數(shù)列。按時(shí)間標(biāo)志分組，有利于認(rèn)識(shí)事物在不同時(shí)點(diǎn)或時(shí)期的變化，揭示事物運(yùn)動(dòng)、變化、發(fā)展的趨勢(shì)。（4）時(shí)間標(biāo)志分組

數(shù)據(jù)分組標(biāo)志

(1)集中所有同一個(gè)開放式問(wèn)題的全部文字性答案，通過(guò)閱讀、思考和分析，把握被調(diào)查者的思想認(rèn)識(shí)。(2)將被調(diào)查者的全部文字性答案，按照其思想認(rèn)識(shí)不同歸納為若干類型，并計(jì)算各種類型出現(xiàn)的頻數(shù)后，制成全部答案分布表。(3)對(duì)全部答案分布表中的答案進(jìn)行挑選歸并，確定可以接受的分組數(shù)。一般來(lái)說(shuō)，應(yīng)在符合調(diào)研項(xiàng)目的前提下，保留頻數(shù)多的答案，然后把頻數(shù)很少的答案盡可能歸并成含義相近的幾組，應(yīng)根據(jù)調(diào)研的目的和答案類型的多少而確定，一般來(lái)說(shuō)應(yīng)控制在10組之內(nèi)。(4)為確定的分組選擇正式的描述詞匯或短語(yǔ)。不同組別的描述詞匯或短語(yǔ)應(yīng)體現(xiàn)質(zhì)的差別，力求中肯、精煉、概括。(5)根據(jù)分類歸納的結(jié)果，制成正式的答案分布表。2.開放性問(wèn)題的分組

數(shù)據(jù)分組標(biāo)志對(duì)開放式問(wèn)題答案的分組整理可遵循如下思路和程序：同步訓(xùn)練請(qǐng)對(duì)本班全體同學(xué)身高、年齡、愛好分別進(jìn)行分組。小結(jié)本節(jié)主要講述數(shù)據(jù)分組的標(biāo)志與方法，要求學(xué)生對(duì)數(shù)據(jù)選擇不同的標(biāo)志進(jìn)行分組。

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調(diào)查數(shù)據(jù)的列示模塊六：整理、分析調(diào)查數(shù)據(jù)6.1整理調(diào)查數(shù)據(jù)6.1.4

調(diào)查數(shù)據(jù)的列示學(xué)習(xí)目標(biāo)掌握表格、圖形列示數(shù)據(jù)方法；能對(duì)不同的調(diào)查數(shù)據(jù)選擇合適的列示方法。學(xué)習(xí)重點(diǎn)調(diào)查數(shù)據(jù)的列示。引言調(diào)查數(shù)據(jù)列示是調(diào)查數(shù)據(jù)整理的最后一步，是使調(diào)查數(shù)據(jù)列直觀的方法。

數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)完成后，還需要用一定的表格或圖形將數(shù)據(jù)列示出來(lái)。統(tǒng)計(jì)表是以縱橫交叉的線條所繪制表格來(lái)列示數(shù)據(jù)的一種形式。在資料整理過(guò)程中，把經(jīng)過(guò)大量調(diào)查得來(lái)的統(tǒng)計(jì)資料繪制成表格進(jìn)行列示。以表格方式列示1．單變量頻數(shù)表的制作與列示例如：引導(dǎo)案例中對(duì)XX學(xué)校大學(xué)生月消費(fèi)水平調(diào)查，如果想了解該校大學(xué)生戶籍情況，根據(jù)戶籍情況來(lái)分析大學(xué)生的月消費(fèi)水平。

頻數(shù)頻率（100%）城鎮(zhèn)12462%農(nóng)村7638%合計(jì)200100%表6-8XX學(xué)校大學(xué)生戶籍情況表以表格方式列示（1）雙變量交叉列表

交叉列表是用于提供基本調(diào)查結(jié)果的最常用形式。交叉列表可以清楚表示兩個(gè)分組變量之間的相互關(guān)系，也可以看成是分組的頻數(shù)表，即一個(gè)變量的頻數(shù)分布是根據(jù)另一個(gè)變量的取值來(lái)進(jìn)一步細(xì)分的。2．交叉列表的制作與列示以表格方式列示2．交叉列表的制作與列示

月消費(fèi)情況性別1000元以下1001—1500元1501—2000元2001-2500元2500元及以上總計(jì)女生

3

14男生2211

6總計(jì)2511110

該表當(dāng)初為了錄入和統(tǒng)計(jì)的方便，將問(wèn)題和答案進(jìn)行了數(shù)字化編碼，現(xiàn)在我們將數(shù)字編碼置換成文字后，表格為：表6-9男女生月消費(fèi)情況表2以表格方式列示（1）雙變量交叉列表2．交叉列表的制作與列示（2）三變量交叉列表第一：更精確反映原有二變量之間的關(guān)系第二：揭示原有相關(guān)關(guān)系為虛假相關(guān)第三：顯示原先被隱含的聯(lián)系三變量交叉列表的優(yōu)點(diǎn)第四：不改變?cè)械南嚓P(guān)關(guān)系以表格方式列示2．交叉列表的制作與列示（2）三變量交叉列表實(shí)踐真知6-5：小轎車購(gòu)買意向的市場(chǎng)調(diào)查

假設(shè)某項(xiàng)小轎車購(gòu)買意向的市場(chǎng)調(diào)查，最初以被調(diào)查者受教育程度和小轎車購(gòu)買意向兩個(gè)變量進(jìn)行分析，用雙變量交叉列表分析得到的結(jié)果如表6-10所示。以表格方式列示2．交叉列表的制作與列示（2）三變量交叉列表小轎車購(gòu)買意向低于大學(xué)程度低于大學(xué)是32%21%否68%79%列總計(jì)100%100%被調(diào)查者數(shù)(人)250750表6-11小轎車購(gòu)買意向表1以表格方式列示分析：上表顯示，大學(xué)程度的被調(diào)查者中32%有購(gòu)買小轎車的意向，而低于大學(xué)程度的被調(diào)查者中只有21%有購(gòu)買小轎車的意向。這一分析結(jié)果似乎說(shuō)明受教育程度的高低是影響小轎車購(gòu)買意向的一個(gè)重要因素。如果我們將被調(diào)查者的收入考慮進(jìn)去，將上表的雙變量改為三變量列表，如表。小轎車購(gòu)買意向低收入高收入大學(xué)程度低于大學(xué)大學(xué)程度低于大學(xué)是20%20%40%40%否80%80%60%60%列總計(jì)100%100%100%100%被調(diào)查者數(shù)(人)10070015050以表格方式列示

三變量交叉列表的方法類似于雙變量交叉列表，我們同樣可以通過(guò)“數(shù)據(jù)透視表”的方法，將問(wèn)題1，2，4設(shè)定為三個(gè)變量，將統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分組匯總?！咀鲆蛔觥?/p>

就XX學(xué)校大學(xué)生月消費(fèi)調(diào)查數(shù)據(jù)中“月生活費(fèi)”情況為例演示餅形圖的繪制方法。假設(shè)對(duì)回收的200份問(wèn)卷，通過(guò)數(shù)據(jù)錄入與整理，數(shù)據(jù)如下：

月生活費(fèi)頻數(shù)頻率（100%）

1000元以下2110.5%

1001—1500元7738.5%

1501—2000元5427%

2001-2500元3618%

2500元及以上126%

總計(jì)200100%XX學(xué)校學(xué)生月消費(fèi)情況表作業(yè)：用柱形圖進(jìn)行數(shù)據(jù)的整理用折線圖進(jìn)行數(shù)據(jù)的整理制作成果演示PPT小結(jié)本節(jié)主要講述數(shù)據(jù)列示的方法，要求學(xué)生對(duì)不同的數(shù)據(jù)選擇不同的列示方法，使數(shù)據(jù)更直觀。THANKYOU職業(yè)教育市場(chǎng)營(yíng)銷專業(yè)教學(xué)資源庫(kù)建設(shè)項(xiàng)目市場(chǎng)調(diào)查與分析職業(yè)教育市場(chǎng)營(yíng)銷專業(yè)教學(xué)資源庫(kù)建設(shè)項(xiàng)目模塊六：整理、分析調(diào)查數(shù)據(jù)6.2分析調(diào)查數(shù)據(jù)

目錄頁(yè)CONTENTSPAGE6.2.1認(rèn)識(shí)調(diào)查數(shù)據(jù)分析學(xué)習(xí)目標(biāo)掌握數(shù)據(jù)分析含義；了解數(shù)據(jù)分析的原則、特點(diǎn)；掌握數(shù)據(jù)分析的流程。學(xué)習(xí)重點(diǎn)數(shù)據(jù)分析的含義引言市場(chǎng)調(diào)查的數(shù)據(jù)整理后，要正確使用這些數(shù)據(jù)，就必須進(jìn)行分析，如何進(jìn)行分析的呢？

調(diào)查數(shù)據(jù)分析，是根據(jù)研究的目的和要求，運(yùn)用科學(xué)的方法和手段，對(duì)調(diào)查數(shù)據(jù)進(jìn)行定性和定量分析，揭示現(xiàn)象的本質(zhì)和規(guī)律，為決策和管理提供咨詢服務(wù)的過(guò)程。調(diào)查數(shù)據(jù)分析的含義調(diào)查數(shù)據(jù)分析的作用1.數(shù)據(jù)分析是調(diào)查研究不可缺少的重要環(huán)節(jié)。2.數(shù)據(jù)分析是充分發(fā)揮調(diào)查研究作用的重要保證。4.通過(guò)數(shù)據(jù)分析還可以促進(jìn)調(diào)查數(shù)據(jù)分析方法的研究。

3.數(shù)據(jù)分析在檢驗(yàn)調(diào)查研究其他環(huán)節(jié)的工作質(zhì)量中有著特殊的作用。調(diào)查數(shù)據(jù)分析的原則1.科學(xué)性原則2.客觀性原則3.目的性原則4.系統(tǒng)性原則調(diào)查數(shù)據(jù)分析的特點(diǎn)1.數(shù)據(jù)分析過(guò)程要定性分析和定量分析相結(jié)合2.數(shù)據(jù)的定量分析以統(tǒng)計(jì)分析方法為主3.數(shù)據(jù)分析不能孤立于被調(diào)查研究的現(xiàn)象獨(dú)立地進(jìn)行4.數(shù)據(jù)分析過(guò)程是一次認(rèn)識(shí)上的質(zhì)的飛躍想想將一張紙對(duì)折50次，看看有多厚？調(diào)查數(shù)據(jù)分析的流程小結(jié)本節(jié)主要是讓同學(xué)們認(rèn)識(shí)什么是數(shù)據(jù)分析，原則有哪些，分析的流程有哪些。/snsj/

目錄頁(yè)CONTENTSPAGE6.2.2學(xué)會(huì)定性分析方法模塊六：整理、分析調(diào)查數(shù)據(jù)6.2分析調(diào)查數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)目標(biāo)掌握定性分析方法的種類；能正確運(yùn)用不同定性分析方法。學(xué)習(xí)重點(diǎn)不同定性分析方法的運(yùn)用。引言定性分析方法，是人們根據(jù)事實(shí)，運(yùn)用經(jīng)驗(yàn)和判斷能力、邏輯思維方法、哲學(xué)方法和相關(guān)專業(yè)理論，對(duì)現(xiàn)象進(jìn)行判斷、歸納、推理和概括，得出對(duì)事物的本質(zhì)和規(guī)律性的認(rèn)識(shí)的方法體系。歸納分析法1.完全歸納法是根據(jù)某類事物中每一個(gè)對(duì)象都具有或不具有某種屬性，從而歸納出該類事物的全部對(duì)象都具有或不具有這種屬性的歸納方法。（1）簡(jiǎn)單枚舉法是根據(jù)某類事物中部分對(duì)象具有或不具有某種屬性，且又沒(méi)有發(fā)現(xiàn)反例，從而推論出該類事物都具有或不具有某種屬性的歸納法。（2）科學(xué)歸納法是根據(jù)某類事物中的部分對(duì)象與某種屬性之間的必然聯(lián)系，推論出該類事物的所有對(duì)象都具有某種屬性的歸納方法。2.不完全歸納法歸納分析法演繹分析法調(diào)查研究中的演繹分析，就是把調(diào)查數(shù)據(jù)的整體分解為不同部分、方面、因素，形成分類數(shù)據(jù)，并通過(guò)對(duì)這些數(shù)據(jù)的研究，分別把握其特征和本質(zhì)，然后將這些分類研究得到的認(rèn)識(shí)聯(lián)結(jié)起來(lái)，形成對(duì)調(diào)查數(shù)據(jù)整體認(rèn)識(shí)的邏輯方法。比較分析法比較分析法也稱為比較法，是通過(guò)對(duì)各種現(xiàn)象或事物的比較，來(lái)確定它們的共同點(diǎn)和相異點(diǎn)，并揭示它們相互區(qū)別的本質(zhì)特征的方法。常見的比較分析法有類型比較法和歷史比較法。1.類型比較法是對(duì)各種類型進(jìn)行比較的方法。這種方法有兩個(gè)作用，一是由點(diǎn)到面，由個(gè)別到一般，逐步地建立類型，由此上升到對(duì)整體的一般性認(rèn)識(shí)；二是抽象出事物的本質(zhì)特征，以便比較和認(rèn)識(shí)表面上差異極大或表面上很相似的現(xiàn)象。2.歷史比較法是對(duì)不同時(shí)期現(xiàn)象的異同點(diǎn)進(jìn)行比較和分析，由此揭示現(xiàn)象的發(fā)展趨勢(shì)和發(fā)展規(guī)律的方法。

因果分析法

因果分析法是一種探尋現(xiàn)象之間因果關(guān)系的方法。因果分析法有許多種，屬于定性分析的方法，如求同法、求異法、求同求異法、共變法和剩余法另一些屬于定量分析的方法，如相關(guān)分析、回歸分析、因素分析等統(tǒng)計(jì)方法，另一些則是。結(jié)構(gòu)分析法

主要分析各部分之間的比例以及所起的作用大小，分析哪些作用是主要的，哪些作用是次要的。通過(guò)分析加深對(duì)這一事物的認(rèn)識(shí)并確定對(duì)其施加影響的切入點(diǎn)。例如，根據(jù)對(duì)1000名被調(diào)查者的調(diào)查，受過(guò)大學(xué)教育程度的250人中32%擁有小汽車；低于大學(xué)教育程度的750人中，15%的擁有小汽車。因此，可得出結(jié)論:受過(guò)大學(xué)教育程度的人群中擁有小汽車的比率比低于大學(xué)教育程度人群中擁有小汽車的比率要高一倍多。由此可見，結(jié)構(gòu)分析法是從結(jié)構(gòu)分析導(dǎo)出定性結(jié)論。1．分析現(xiàn)象的內(nèi)部結(jié)構(gòu)。包括確定功能關(guān)系的性質(zhì)，研究功能存在的必要條件，揭示滿足功能的機(jī)制，即促使各因素之間發(fā)生相互影響和作用的手段和方法。2．分析現(xiàn)象的內(nèi)部功能結(jié)構(gòu)分析法主要分析研究對(duì)象在整個(gè)特定系統(tǒng)或宏觀環(huán)境中的地位和作用，分析其與其他現(xiàn)象的相互關(guān)系和相互作用，它與外部環(huán)境（如制度、政策、市場(chǎng)、社會(huì)風(fēng)氣等方面）之間的相互影響。3．分析現(xiàn)象的外部結(jié)構(gòu)和外部功能結(jié)構(gòu)分析法本章小節(jié)本節(jié)內(nèi)容主要講述各種定性分析的含義，要求學(xué)生通過(guò)理解不同定性分析方法，能在不同情況下正確運(yùn)用。/snsj//snsj/如果某專業(yè)2014年招生367人，則肯定有2名同學(xué)是同一天生日，為什么？再想想為什么我們班大部分同學(xué)是同一年出生的？想一想

目錄頁(yè)CONTENTSPAGE6.2.3掌握定量分析方法模塊六：整理、分析調(diào)查數(shù)據(jù)6.2分析調(diào)查數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)目標(biāo)掌握數(shù)據(jù)分析的含義；能正確運(yùn)用定性分析方法對(duì)不同數(shù)據(jù)進(jìn)行分析；能正確運(yùn)用不同的定量分析方法對(duì)不同數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。學(xué)習(xí)重點(diǎn)定性分析、定量分析引言定量分析方法分類：根據(jù)研究的目的不同，可分為描述性分析和解析性分析。根據(jù)涉及的變量多少不同，可分為單變量統(tǒng)計(jì)分析、雙變量統(tǒng)計(jì)分析和多變量統(tǒng)計(jì)分析。根據(jù)涉及的數(shù)列性質(zhì)不同，可分為品質(zhì)數(shù)列分析、變量數(shù)列分析、時(shí)間數(shù)列分析、空間數(shù)列分析、相關(guān)數(shù)列分析、平衡數(shù)列分析。本教材主要講述以下常用的定量分析方法。

對(duì)調(diào)查數(shù)據(jù)的集中趨勢(shì)分析是對(duì)被調(diào)查總體的特征進(jìn)行準(zhǔn)確描述的重要前提。集中趨勢(shì)分析主要用平均指標(biāo)進(jìn)行描述。眾數(shù)中位數(shù)算術(shù)平均數(shù)幾何平均數(shù)調(diào)和平均數(shù)數(shù)據(jù)集中趨勢(shì)分析（1）簡(jiǎn)單算術(shù)平均數(shù)

依據(jù)未分組的原始數(shù)據(jù)，將總體單位的標(biāo)志值簡(jiǎn)單加總求和，除以總體單位數(shù)所得的結(jié)果為簡(jiǎn)單算術(shù)平均數(shù)。其計(jì)算公式為：式中，為算術(shù)平均數(shù)；

為各單位的標(biāo)志值；為總體單位數(shù)。數(shù)據(jù)集中趨勢(shì)分析1.算術(shù)平均數(shù)【即學(xué)即練】5名工人日產(chǎn)零件數(shù)為12、13、14、14、15，則平均每人日產(chǎn)量為：數(shù)據(jù)集中趨勢(shì)分析（2）加權(quán)算術(shù)平均數(shù)

原始資料按照數(shù)量標(biāo)志分組，編成變量數(shù)列，將各組的標(biāo)志值乘以相應(yīng)的次數(shù)（權(quán)數(shù)），然后再加總求和，再除以總次數(shù)（總體單位數(shù)）所得到的結(jié)果為加權(quán)算術(shù)平均數(shù)。其計(jì)算公式為：數(shù)據(jù)集中趨勢(shì)分析例如：某企業(yè)工人的生產(chǎn)情況如下表所示：日產(chǎn)量/件人數(shù)20121422623824122510267272合計(jì)50

某企業(yè)工人日產(chǎn)量分布表數(shù)據(jù)集中趨勢(shì)分析則其平均日產(chǎn)量為：上例是根據(jù)單項(xiàng)式數(shù)列計(jì)算加權(quán)算術(shù)平均數(shù)，如果已知資料為組距數(shù)列，可用組中值代表各組標(biāo)志值計(jì)算平均數(shù)。數(shù)據(jù)集中趨勢(shì)分析例如：某企業(yè)員工的月工資資料如下表所示：月工資/元人數(shù)X

組中值fxf2500以下402250900002500～30008027502200003000～350012032503900003500～400015037505625004000～45007042502975004500以上404750190000合計(jì)500—1750000某企業(yè)員工的月工資數(shù)據(jù)資料表則該企業(yè)員工的月平均工資為：數(shù)據(jù)集中趨勢(shì)分析

調(diào)和平均數(shù)是對(duì)變量值的倒數(shù)求得的平均數(shù)，又稱倒數(shù)平均數(shù)，其又可以分為簡(jiǎn)單調(diào)和平均數(shù)和加權(quán)調(diào)和平均數(shù)兩種。式中，為算術(shù)平均數(shù)；

為變量值的個(gè)數(shù)?！纠?-8】某種蔬菜價(jià)格早晨為1元/千克，中午為0.8元/千克，晚上為0.5元/千克。若某人早晨、中午、晚上各買1元錢的該種蔬菜，則某人一天中買菜的平均價(jià)格為：（1）簡(jiǎn)單調(diào)和平均數(shù)數(shù)據(jù)集中趨勢(shì)分析2.調(diào)和平均數(shù)（2）加權(quán)調(diào)和平均數(shù)加權(quán)調(diào)和平均數(shù)是各單位標(biāo)志值倒數(shù)的加權(quán)算術(shù)平均數(shù)的倒數(shù)，以表示各項(xiàng)權(quán)數(shù)，其計(jì)算公式為：

數(shù)據(jù)集中趨勢(shì)分析【即學(xué)即練】某種蔬菜價(jià)格早晨為1元/千克，中午為0.8元/千克，晚上為0.5元/千克。若某人早晨、中午、晚上分別買2元、3元、4元錢的該種蔬菜，則某人一天中買菜的平均價(jià)格為：數(shù)據(jù)集中趨勢(shì)分析

3.幾何平均數(shù)

幾何平均數(shù)是n個(gè)變量值連乘積的n次方根。因?yàn)閹缀纹骄鶖?shù)的特征與社會(huì)經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象發(fā)展的平均速度和平均比率的客觀過(guò)程相一致，因此，它適用于計(jì)算平均速度和平均比率。（1）簡(jiǎn)單幾何平均數(shù)簡(jiǎn)單幾何平均數(shù)是n個(gè)標(biāo)志值乘積的n次方根。其計(jì)算公式為：數(shù)據(jù)集中趨勢(shì)分析【例6-9】某流水線有前后銜接的五道工序。某日各道工序的合格率分別為95%、92%、90%、85%、80%，則整個(gè)流水線的平均合格率為：數(shù)據(jù)集中趨勢(shì)分析（2）加權(quán)幾何平均數(shù)

對(duì)于分組資料，且各組變量值出現(xiàn)的次數(shù)（權(quán)數(shù)）不相等時(shí)應(yīng)采用加權(quán)幾何平均數(shù)，其計(jì)算公式為：

數(shù)據(jù)集中趨勢(shì)分析【即學(xué)即練】某地區(qū)25年的年經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)速度分別是；1年3%、4年5%、8年8%10年10%、2年15%，則該地區(qū)經(jīng)濟(jì)的平均年增長(zhǎng)速度為：數(shù)據(jù)集中趨勢(shì)分析

中位數(shù)是指將總體各單位的標(biāo)志值由小到大排列，處在中間位置的那個(gè)標(biāo)志值，用Me表示。中位數(shù)把全部標(biāo)志值等分為兩個(gè)部分，一半標(biāo)志值比它小，一半標(biāo)志值比它大。當(dāng)平均值不易計(jì)算時(shí)，可用中位數(shù)代表總體的一般水平。數(shù)據(jù)集中趨勢(shì)分析

3.中位數(shù)數(shù)據(jù)集中趨勢(shì)分析中位數(shù)：也就是選取中間的數(shù)。一種衡量集中趨勢(shì)的方法。要確定中位數(shù)第一步，首先需要從小到大排序。例如這組數(shù)據(jù)：23、29、20、32、23、21、33、25；我們將數(shù)據(jù)排序20、21、23、23、25、29、32、33；第二步，計(jì)算位置。1.若有n個(gè)數(shù)，n為奇數(shù)，則選擇第（n+1）/2個(gè)為中位數(shù)；2.若n為偶數(shù)，則中位數(shù)是（n/2以及n/2+1）的平均數(shù)此例中選擇中位數(shù)為24，即（23+25）÷2=245.眾數(shù)

眾數(shù)是總體中各總體單位出現(xiàn)次數(shù)最多的那個(gè)標(biāo)志值，也就是各總體單位中最普通、最常出現(xiàn)的標(biāo)志值，用表示。眾數(shù)也可以表明社會(huì)經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象的一般水平。數(shù)據(jù)集中趨勢(shì)分析

一般來(lái)說(shuō)，一組數(shù)據(jù)中，出現(xiàn)次數(shù)最多的數(shù)就叫這組數(shù)據(jù)的眾數(shù)。

例如：1，2，3，3，4的眾數(shù)是3。但是，如果有兩個(gè)或兩個(gè)以上個(gè)數(shù)出現(xiàn)次數(shù)都是最多的，那么這幾個(gè)數(shù)都是這組數(shù)據(jù)的眾數(shù)。例如：1，2，2，3，3，4的眾數(shù)是2和3。還有，如果所有數(shù)據(jù)出現(xiàn)的次數(shù)都一樣，那么這組數(shù)據(jù)沒(méi)有眾數(shù)。例如：1，2，3，4，5沒(méi)有眾數(shù)。數(shù)據(jù)集中趨勢(shì)分析上面所提到的五種平均數(shù)——算術(shù)平均數(shù)、調(diào)和平均數(shù)、幾何平均數(shù)、中位數(shù)和眾數(shù)，都是用來(lái)反映客觀現(xiàn)象在某個(gè)數(shù)量上所達(dá)到的一般水平，它們的含義和作用基本相同，但有各自的特點(diǎn)，所以在實(shí)際應(yīng)用中應(yīng)根據(jù)具體情況進(jìn)行合理的選擇。數(shù)據(jù)集中趨勢(shì)分析數(shù)據(jù)的離散程度分析

數(shù)據(jù)的離散程度是用來(lái)測(cè)度各變量值遠(yuǎn)離其中心值的程度。極差平均差標(biāo)準(zhǔn)差離散系數(shù)極差又稱全距，是總體各單位標(biāo)志的最大值和最小值之差，用R表示:1.極差數(shù)據(jù)的離散程度分析平均差是總體中各單位標(biāo)志值與其算術(shù)平均數(shù)的離差絕對(duì)值的算術(shù)平均數(shù)。由于各標(biāo)志值與其算術(shù)平均數(shù)離差總和等于零，為防止正負(fù)離差相互抵消，要取其絕對(duì)值計(jì)算。平均差與極差的區(qū)別在于平均差涉及總體的全部數(shù)據(jù)，更能綜合反映總體數(shù)據(jù)的離散程度。根據(jù)資料的不同，平均差可分為簡(jiǎn)單平均差和加權(quán)平均差。簡(jiǎn)單平均差是在資料未分組的情況下使用的，用表示，其計(jì)算公式為：

式中，AD為平均差；

為標(biāo)志值；為平均值；

為總體單位數(shù)。2.平均差數(shù)據(jù)的離散程度分析工人項(xiàng)目甲班組乙班組日產(chǎn)量/件離差絕對(duì)離差日產(chǎn)量/件離差絕對(duì)離差第一人35-7728-1414第二人38-4434-88第三人40-224200第四人45334866第五人521010581616合計(jì)210026210044平均4205.24208.8

由計(jì)算可知，乙班組平均差大，說(shuō)明乙班組平均日產(chǎn)量的代表性小，乙班組日產(chǎn)零件水平的差異大于甲班組日產(chǎn)零件水平的差異。數(shù)據(jù)的離散程度分析【實(shí)踐真知6-7】某車間甲、乙兩班組5名工人日產(chǎn)零件如下（單位：件）：

甲班：35，38，40，45，52；乙班：28，34，42，48，58。試計(jì)算甲、乙兩班組工人日產(chǎn)零件的平均差。3．標(biāo)準(zhǔn)差

標(biāo)準(zhǔn)差又稱均方差，是各單位標(biāo)志值與其算術(shù)平均數(shù)離差平方的算術(shù)平均數(shù)的平方根。標(biāo)準(zhǔn)差是進(jìn)行離散程度測(cè)度時(shí)用得最多、最重要的指標(biāo)，它對(duì)現(xiàn)象的穩(wěn)定程度的反應(yīng)非常敏感。根據(jù)資料的不同，標(biāo)準(zhǔn)差可分為簡(jiǎn)單標(biāo)準(zhǔn)差和加權(quán)標(biāo)準(zhǔn)差。簡(jiǎn)單標(biāo)準(zhǔn)差加權(quán)標(biāo)準(zhǔn)差

標(biāo)準(zhǔn)差彌補(bǔ)了平均差和全距的不足，但是利用標(biāo)準(zhǔn)差不能比較性質(zhì)不同的數(shù)列（水平高低不等，計(jì)量單位不同）離散程度。數(shù)據(jù)的離散程度分析3．標(biāo)準(zhǔn)差

一組學(xué)生的年齡分別是18，19，20，21，22歲，試求所有學(xué)生年齡的標(biāo)準(zhǔn)差。簡(jiǎn)單標(biāo)準(zhǔn)差加權(quán)標(biāo)準(zhǔn)差數(shù)據(jù)的離散程度分析4．離散系數(shù)

離散系數(shù)又稱變異系數(shù)，是一類相對(duì)數(shù)形式的變異指標(biāo)。它將各種變異指標(biāo)（全距、平均差、標(biāo)準(zhǔn)差）與其平均指標(biāo)對(duì)比，以反映總體單位標(biāo)志值的離散程度。離散系數(shù)主要用于比較性質(zhì)不同的總體數(shù)據(jù)的離散程度。離散系數(shù)有全距系數(shù)、平均差系數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)差系數(shù)等。其中最常用的是標(biāo)準(zhǔn)差與算術(shù)平均數(shù)對(duì)比的離散系數(shù)，即標(biāo)準(zhǔn)差系數(shù)，通常用

表示。其計(jì)算公式為：

標(biāo)準(zhǔn)差系數(shù)愈大，標(biāo)志變異程度愈大，平均數(shù)的代表性愈低；標(biāo)準(zhǔn)差系數(shù)愈小，標(biāo)志變異程度愈小，平均數(shù)的代表性愈高。數(shù)據(jù)的離散程度分析

資料的相對(duì)程度分析是從兩個(gè)有聯(lián)系的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)對(duì)比計(jì)算的相對(duì)數(shù)出發(fā)，對(duì)其反映的事物間的關(guān)系進(jìn)行的研究分析。相對(duì)程度分析使那些利用總量指標(biāo)不能直接對(duì)比的現(xiàn)象找到了可比的基礎(chǔ)。市場(chǎng)調(diào)查分析中常用的相對(duì)指標(biāo)有計(jì)劃完成程度相對(duì)指標(biāo)、結(jié)構(gòu)相對(duì)指標(biāo)、比較相對(duì)指標(biāo)、比例相對(duì)指標(biāo)、強(qiáng)度相對(duì)指標(biāo)和動(dòng)態(tài)相對(duì)指標(biāo)等。

數(shù)據(jù)相對(duì)程度分析1.總量指標(biāo)

總量指標(biāo)是說(shuō)明總體在一定時(shí)間、地點(diǎn)和條件下的總規(guī)?；蚩偹降慕y(tǒng)計(jì)指標(biāo)?？偭恐笜?biāo)用絕對(duì)數(shù)形式表示，因此也稱為絕對(duì)指標(biāo)。直接計(jì)量法推算估算法總量指標(biāo)的計(jì)算方法

數(shù)據(jù)相對(duì)程度分析2.相對(duì)指標(biāo)

相對(duì)指標(biāo)也稱相對(duì)數(shù)，是兩個(gè)有聯(lián)系的總量指標(biāo)對(duì)比得到的一種抽象的比值，用以反映總體的發(fā)展程度、結(jié)構(gòu)、強(qiáng)度、普遍程度或比例關(guān)系。一般用系數(shù)、倍數(shù)、成數(shù)、百分?jǐn)?shù)或千分?jǐn)?shù)表示。市場(chǎng)調(diào)查分析中常用的相對(duì)指標(biāo)有：計(jì)劃完成程度相對(duì)指標(biāo)比例相對(duì)指標(biāo)結(jié)構(gòu)相對(duì)指標(biāo)

數(shù)據(jù)相對(duì)程度分析計(jì)劃完成程度相對(duì)指標(biāo)是某一時(shí)期實(shí)際完成的指標(biāo)數(shù)值與計(jì)劃指標(biāo)數(shù)值對(duì)比的結(jié)果。其計(jì)算公式為：(1)計(jì)劃完成程度相對(duì)指標(biāo)

數(shù)據(jù)相對(duì)程度分析【例6-10】

某商業(yè)企業(yè)某年商品銷售額計(jì)劃為2000萬(wàn)元，實(shí)際完成2200萬(wàn)元，則；計(jì)算表明，該企業(yè)超額10%完成了商品銷售額計(jì)劃。

數(shù)據(jù)相對(duì)程度分析某公司勞動(dòng)生產(chǎn)率計(jì)劃規(guī)定2013年比2012年提高8%，但實(shí)際提高了10%，則該公司的計(jì)劃完成程度為：

數(shù)據(jù)相對(duì)程度分析（2）結(jié)構(gòu)相對(duì)指標(biāo)2024/12/7

結(jié)構(gòu)相對(duì)指標(biāo)是總體各組成部分與總體數(shù)值對(duì)比得出的比重或比率，用來(lái)表明總體的構(gòu)成情況，一般用百分?jǐn)?shù)表示。它從靜態(tài)上反映總體的內(nèi)部構(gòu)成，揭示事物的本質(zhì)特征，其動(dòng)態(tài)變化可以反映事物的結(jié)構(gòu)發(fā)展變化趨勢(shì)和規(guī)律性，總體各組的結(jié)構(gòu)相對(duì)指標(biāo)可以說(shuō)明該組在總體中的地位和作用，對(duì)于計(jì)算平均指標(biāo)有特殊意義。其計(jì)算公式為：

數(shù)據(jù)相對(duì)程度分析2019年我國(guó)GDP總值為636463億元：其中第一產(chǎn)業(yè)58332億元，第二產(chǎn)業(yè)271392億元，第三產(chǎn)業(yè)306739億元，則有：

數(shù)據(jù)相對(duì)程度分析

由于總體內(nèi)部各組成部分之間存在一定的聯(lián)系，并在客觀上保持一定的比例，為了反映這種比例關(guān)系，需要計(jì)算比例相對(duì)指標(biāo)比例相對(duì)指標(biāo)是指同一總體內(nèi)不同部分的指標(biāo)數(shù)值對(duì)比得到的相對(duì)數(shù)，它表明總體中各部分的比例關(guān)系，通常用倍數(shù)或百分?jǐn)?shù)表示，也可以用一比幾或幾比幾的形式來(lái)表示。其計(jì)算公式為：（3）比例相對(duì)指標(biāo)

數(shù)據(jù)相對(duì)程度分析

某市有人口202萬(wàn)人，其中男性102萬(wàn)人，女性100萬(wàn)人，那么該市的性別比例指標(biāo)為102%（以女性為100），或男性人口數(shù)與女性人口數(shù)之比為1.02:1（102:100）

數(shù)據(jù)相對(duì)程度分析2024/12/7客觀事物的發(fā)展是不平衡的，對(duì)事物在不同地區(qū)、不同單位之間即不同空間發(fā)展的差異程度進(jìn)行研究，需要運(yùn)用比較相對(duì)指標(biāo)。比較相對(duì)指標(biāo)即反映在同一時(shí)間不同空間上同類現(xiàn)象數(shù)量對(duì)比關(guān)系的指標(biāo)，一般用百分?jǐn)?shù)或倍數(shù)表示，其計(jì)算公式為：（4）比較相對(duì)指標(biāo)

數(shù)據(jù)相對(duì)程度分析2019年A市城鎮(zhèn)居民人均可支配收入為47710元，B市城鎮(zhèn)居民人均可支配收入為43910元，則2019年A市城鎮(zhèn)居民人均可支配收入和B市相比：

數(shù)據(jù)相對(duì)程度分析

強(qiáng)度相對(duì)指標(biāo)又稱強(qiáng)度相對(duì)數(shù)，是指兩個(gè)性質(zhì)不同但有聯(lián)系的總量指標(biāo)對(duì)比得出的相對(duì)數(shù)，是用來(lái)表示現(xiàn)象的強(qiáng)度、密度和普遍程度的指標(biāo)。例如，以人口數(shù)與土地面積對(duì)比得到的人口密度，以主要產(chǎn)品產(chǎn)量與人口數(shù)對(duì)比得到的每人平均產(chǎn)品產(chǎn)量，以醫(yī)院病床數(shù)與人口數(shù)對(duì)比得到的每一萬(wàn)人平均分?jǐn)偟尼t(yī)院病床數(shù)，均稱為強(qiáng)度相對(duì)指標(biāo)。其計(jì)算公式為：（5）強(qiáng)度相對(duì)指標(biāo)

數(shù)據(jù)相對(duì)程度分析某城市人口1000000人，零售商店3000個(gè)。則：計(jì)算結(jié)果表明，該城市每千人擁有3個(gè)商業(yè)網(wǎng)點(diǎn)。指標(biāo)數(shù)值越大，商業(yè)越發(fā)達(dá)，人民生活越方便，表示強(qiáng)度越高，這是正指標(biāo)。如果把分子和分母對(duì)換，則：計(jì)算結(jié)果表明，該城市每個(gè)商業(yè)網(wǎng)點(diǎn)為333人服務(wù)。指標(biāo)數(shù)值越大，需要服務(wù)的人數(shù)越多，商業(yè)欠發(fā)達(dá)，即表示強(qiáng)度越低，這是逆指標(biāo)。

數(shù)據(jù)相對(duì)程度分析動(dòng)態(tài)相對(duì)指標(biāo)即兩個(gè)時(shí)期間同一指標(biāo)數(shù)值的對(duì)比，是反映現(xiàn)象發(fā)展變化程度的指標(biāo)，把作為比較的時(shí)期稱為基期，把同基期對(duì)比的時(shí)期稱為報(bào)告期。動(dòng)態(tài)相對(duì)指標(biāo)對(duì)于分析研究社會(huì)經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象的發(fā)展變化過(guò)程具有重要意義。動(dòng)態(tài)相對(duì)指標(biāo)通常用百分?jǐn)?shù)表示。其計(jì)算公式為：（6）動(dòng)態(tài)相對(duì)指標(biāo)

數(shù)據(jù)相對(duì)程度分析某地2019年社會(huì)消費(fèi)品零售總額為34153億元，2018年社會(huì)消費(fèi)品零售總額為31135億元，則該地2019年社會(huì)消費(fèi)品零售總額和2011年相比：計(jì)算結(jié)果表明，該地2019年社會(huì)消費(fèi)品零售總額和2018年相比，增長(zhǎng)了9.7%。

數(shù)據(jù)相對(duì)程度分析

相關(guān)分析相關(guān)關(guān)系是指現(xiàn)象之間確實(shí)存在著的，但其數(shù)量表現(xiàn)又是不確定、不規(guī)則的一種相互依存關(guān)系，在這種關(guān)系中，當(dāng)一個(gè)或一組變量取一定數(shù)值時(shí)，與之相對(duì)應(yīng)的另一個(gè)變量的數(shù)值是不能確定的，只是按照某種規(guī)律在一定范圍內(nèi)變化。這種關(guān)系不能用嚴(yán)格的函數(shù)式來(lái)表示。1.相關(guān)關(guān)系的概念（1）按相關(guān)關(guān)系涉及變量（或因素）多少的不同，可將其劃分為單相關(guān)和復(fù)相關(guān)。（2）按相關(guān)關(guān)系表現(xiàn)形式的不同，可將其分為線性相關(guān)和非線性相關(guān)。（3）按照相關(guān)現(xiàn)象變化方向的不同，可將相關(guān)關(guān)系劃分為正相關(guān)和負(fù)相關(guān)。（4）按照相關(guān)程度的不同，可將相關(guān)關(guān)系劃分為完全相關(guān)、完全不相關(guān)和不完全相關(guān)。2.相關(guān)關(guān)系的種類

相關(guān)分析相關(guān)分析的主要內(nèi)容有以下兩點(diǎn)：（1）判斷現(xiàn)象之間的相關(guān)狀態(tài)（2）判斷相關(guān)關(guān)系的密切程度

3.相關(guān)分析的主要內(nèi)容

相關(guān)分析回歸分析就是對(duì)具有相關(guān)關(guān)系的兩個(gè)或兩個(gè)以上變量之間數(shù)量變化的一般關(guān)系進(jìn)行測(cè)定，確定一個(gè)相應(yīng)的數(shù)學(xué)表達(dá)式，來(lái)近似地表達(dá)變量間的平均變化關(guān)系。

回歸分析1.回歸分析的概念根據(jù)自變量x和因變量y的相關(guān)關(guān)系，建立x與y的線性關(guān)系式，用統(tǒng)計(jì)回歸分析法求解關(guān)系式中的參數(shù)，故x與y的關(guān)系式就稱回歸方程回歸方程的一般形式為：第t期因變量值回歸參數(shù)，回歸直線的斜率回歸參數(shù)，y軸上的截距第t期自變量值

回歸分析2.一元線性回歸根據(jù)某地區(qū)10年農(nóng)民“人均年純收入”資料，和該地區(qū)相應(yīng)年份的“銷售額”資料，分析該地區(qū)市場(chǎng)銷售額。觀察期資料見下表：

回歸分析根據(jù)表中x與y觀察期10年資料繪制散點(diǎn)圖散點(diǎn)圖表明，x與y存在相關(guān)關(guān)系散點(diǎn)基本集中在一條直線上，說(shuō)明相關(guān)程度較高，農(nóng)民人均年純收入（x）與銷售額（y）表現(xiàn)較高程度的直線正相關(guān)可采用一元線性相關(guān)回歸分析模型

回歸分析應(yīng)用最小平方法求回歸方程參數(shù)，建立分析模型example求參數(shù)a、b解得方程：標(biāo)準(zhǔn)方程：

回歸分析一元線性相關(guān)回歸市場(chǎng)分析計(jì)算表

回歸分析應(yīng)用最小平方法求回歸方程參數(shù)，建立分析模型求解a、b值：則回歸方程為：

回歸分析THANKYOU職業(yè)教育市場(chǎng)營(yíng)銷專業(yè)教學(xué)資源庫(kù)建設(shè)項(xiàng)目市場(chǎng)調(diào)查與分析職業(yè)教育市場(chǎng)營(yíng)銷專業(yè)教學(xué)資源庫(kù)建設(shè)項(xiàng)目

目錄頁(yè)CONTENTSPAGE6.3.1大數(shù)據(jù)認(rèn)知模塊六：整理、分析調(diào)查數(shù)據(jù)6.3大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用學(xué)習(xí)目標(biāo)了解大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)和商業(yè)應(yīng)用方向；掌握大數(shù)據(jù)分析流程；能根據(jù)業(yè)務(wù)問(wèn)題，做出科學(xué)的大數(shù)據(jù)分析規(guī)劃，并利用可視化工具進(jìn)行數(shù)據(jù)分析與展示。學(xué)習(xí)重點(diǎn)利用可視化工具進(jìn)行數(shù)據(jù)分析與展示

大數(shù)據(jù)的定義大數(shù)據(jù)又稱巨量資料，是指無(wú)法通過(guò)人腦甚至主流軟件工具，在合理時(shí)間內(nèi)對(duì)其內(nèi)容進(jìn)行擷取、管理、處理和整理的數(shù)據(jù)集合。狹義數(shù)據(jù)量龐大數(shù)據(jù)種類繁多無(wú)法用常規(guī)歸類方法應(yīng)用計(jì)算

大數(shù)據(jù)特點(diǎn)5VVolume（大量）Velocity（高速）Variety（多樣）Value（低價(jià)值密度）Veracity（真實(shí)性）

大數(shù)據(jù)特點(diǎn)數(shù)據(jù)量大（Volume）1大數(shù)據(jù)最基本的特點(diǎn)就是數(shù)據(jù)量龐大，它是獲取真實(shí)數(shù)據(jù)價(jià)值和有效潛在信息的前提。隨著云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)的發(fā)展，數(shù)據(jù)的采集、計(jì)算、存儲(chǔ)量也在飛速增長(zhǎng)。近4億的會(huì)員每天產(chǎn)生的商品交易數(shù)據(jù)約20TB約10億的用戶每天產(chǎn)生的日志數(shù)據(jù)超過(guò)300TB

大數(shù)據(jù)特點(diǎn)數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)快速（Velocity）2大數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)據(jù)增長(zhǎng)速度快，其獲取和處理速度也快，數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)性要求越來(lái)越明確，這是大數(shù)據(jù)區(qū)分于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)處理最顯著的特征。汽車無(wú)人駕駛需要快速獲取道路數(shù)據(jù)，依據(jù)數(shù)據(jù)進(jìn)行正確研判并做出及時(shí)反應(yīng)，才能實(shí)現(xiàn)安全駕駛。

大數(shù)據(jù)特點(diǎn)數(shù)據(jù)類型多樣（Variety）3因?yàn)閿?shù)據(jù)源不同，數(shù)據(jù)類型和形式也越來(lái)越豐富，已經(jīng)打破傳統(tǒng)的結(jié)構(gòu)性數(shù)據(jù)范疇，出現(xiàn)了半結(jié)構(gòu)與非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)。地理信息圖片音頻視頻

大數(shù)據(jù)特點(diǎn)價(jià)值密度低（Value）4傳統(tǒng)數(shù)據(jù)基本都是結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，每個(gè)字段都是有用的，價(jià)值密度非常高。大數(shù)據(jù)時(shí)代，越來(lái)越多數(shù)據(jù)都是半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，雖然數(shù)據(jù)量比以前大了很多倍，但價(jià)值密度確實(shí)低了很多。

大數(shù)據(jù)特點(diǎn)數(shù)據(jù)真實(shí)可靠（Veracity）5大數(shù)據(jù)中的內(nèi)容是與真實(shí)世界中所發(fā)生的活動(dòng)息息相關(guān)。準(zhǔn)確性高可信賴度高大數(shù)據(jù)思維總體性思維數(shù)據(jù)獲取從抽樣變?yōu)槿媸占季S方式也應(yīng)該從樣本思維轉(zhuǎn)向總體思維容錯(cuò)性思維擁有海量數(shù)據(jù)后，絕對(duì)精準(zhǔn)不再是追求的主要目標(biāo)，適當(dāng)忽略微觀層面上的精確度，反而可以在宏觀層面擁有更好的洞察力關(guān)聯(lián)性思維大數(shù)據(jù)能分析出事物之間隱蔽的相關(guān)關(guān)系，獲得更多的認(rèn)知與見解思維方式已經(jīng)從因果思維，轉(zhuǎn)變?yōu)殛P(guān)聯(lián)性思維智能化思維大數(shù)據(jù)思維最關(guān)鍵的就是要從自然思維轉(zhuǎn)向智能化思維，使數(shù)據(jù)富有生命力“智能”和“智慧”已成為大數(shù)據(jù)時(shí)代的顯著特征

目錄頁(yè)CONTENTSPAGE6.3.2大數(shù)據(jù)分析的基本流程模塊六：整理、分析調(diào)查數(shù)據(jù)6.3大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用學(xué)習(xí)目標(biāo)了解大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)和商業(yè)應(yīng)用方向；掌握大數(shù)據(jù)分析流程；能根據(jù)業(yè)務(wù)問(wèn)題，做出科學(xué)的大數(shù)據(jù)分析規(guī)劃，并利用可視化工具進(jìn)行數(shù)據(jù)分析與展示。學(xué)習(xí)重點(diǎn)利用可視化工具進(jìn)行數(shù)據(jù)分析與展示大數(shù)據(jù)分析流程確定目標(biāo)確定目標(biāo)是大數(shù)據(jù)分析的第一步是數(shù)據(jù)采集。明確分析定位確定分析思路確保數(shù)據(jù)分析過(guò)程有效進(jìn)行確保分析框架的體系化，使分析更具有說(shuō)服力確定目標(biāo)某電商企業(yè)要分析其線上交易用戶行為，以優(yōu)化運(yùn)營(yíng)方案。對(duì)于這一分析目標(biāo)，我們需要進(jìn)行框架式分解。用戶進(jìn)入APP的主要目的就是消費(fèi)，其行為可以分為逛和買。因此，可以從瀏覽和購(gòu)買兩個(gè)行為進(jìn)行分析，其中瀏覽行為主要關(guān)注訪問(wèn)時(shí)間、訪問(wèn)頻次、訪問(wèn)深度、訪問(wèn)入口、收藏/加購(gòu)頻次、停留時(shí)長(zhǎng)、品類偏好等；購(gòu)買行為主要分析消費(fèi)金額、消費(fèi)頻次、消費(fèi)偏好等。在此基礎(chǔ)上確定數(shù)據(jù)采集和分析方案。數(shù)據(jù)采集數(shù)據(jù)采集也即數(shù)據(jù)收集或數(shù)據(jù)獲取，是按照已經(jīng)確定的數(shù)據(jù)分析框架，收集相關(guān)數(shù)據(jù)的過(guò)程，它是大數(shù)據(jù)分析的前提，也是大數(shù)據(jù)價(jià)值挖掘的重要環(huán)節(jié)。第一手?jǐn)?shù)據(jù)：可直接獲取的數(shù)據(jù)第二手?jǐn)?shù)據(jù)：經(jīng)過(guò)加工整理后得到的數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)采集數(shù)據(jù)采集途徑基于物聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫(kù)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)采集基于物聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)1指把所有物品通過(guò)信息傳感設(shè)備、射頻識(shí)別技術(shù)、全球定位系統(tǒng)等與互聯(lián)網(wǎng)連接起來(lái)，進(jìn)行信息交換，實(shí)時(shí)采集各種需要的信息。在自動(dòng)駕駛中，數(shù)據(jù)的采集主要包括基于GPS（全球定位系統(tǒng)）的定位信息、車載視覺(jué)攝像頭數(shù)據(jù)、車載雷達(dá)數(shù)據(jù)等。例數(shù)據(jù)采集業(yè)務(wù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫(kù)2一些企業(yè)建設(shè)有自己的業(yè)務(wù)處理系統(tǒng)，系統(tǒng)會(huì)用利用MySQL和Oracle等傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)存儲(chǔ)相關(guān)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，企業(yè)所產(chǎn)生的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，都被實(shí)施地寫入數(shù)據(jù)庫(kù)。數(shù)據(jù)采集

互聯(lián)網(wǎng)3直接獲取結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)利用數(shù)據(jù)爬取技術(shù)采集非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)要分析某地二手房銷售市場(chǎng)行情，就可以使用進(jìn)入二手房交易平臺(tái)，利用數(shù)據(jù)采集工具對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行自動(dòng)采集數(shù)據(jù)處理數(shù)據(jù)處理數(shù)據(jù)清洗數(shù)據(jù)集成數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)歸約對(duì)已采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行加工整理，將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為可以進(jìn)行數(shù)據(jù)分析的格式，是數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)。基本目的：從大量、雜亂、難以理解的數(shù)據(jù)中，抽取并推導(dǎo)出對(duì)解決問(wèn)題有價(jià)值、有意義的數(shù)據(jù)，保證數(shù)據(jù)的一致性和有效性。數(shù)據(jù)處理

數(shù)據(jù)清洗1對(duì)缺失數(shù)據(jù)、重復(fù)信息、異常數(shù)據(jù)進(jìn)行必要的處理，以保證數(shù)據(jù)的一致性（1）缺失值清洗

缺失值主要包含兩種：一是單元缺失，及觀測(cè)對(duì)象的全部信息均缺失；二是屬性缺失，即觀測(cè)對(duì)象的部分信息記錄不全。常見的處理方法有：①直接刪除②填充缺失值數(shù)據(jù)處理

數(shù)據(jù)清洗1（2）重復(fù)值清洗數(shù)據(jù)庫(kù)中屬性值相同的記錄被認(rèn)為是重復(fù)記錄，通過(guò)判斷記錄間的屬性值是否相等來(lái)檢測(cè)記錄是否相等，相等的記錄合并為一條記錄（即合并/清除）。

合并/清除是消重的基本方法。數(shù)據(jù)處理

數(shù)據(jù)清洗1（3）異常值清洗異常值是指那些在數(shù)據(jù)集中存在的不合理的值，可能是因?yàn)閭鞲衅鞴收?、人工錄入錯(cuò)誤或異常事件導(dǎo)致看，如果忽視這些異常值，在某些建模場(chǎng)景下就會(huì)導(dǎo)致結(jié)論的錯(cuò)誤。數(shù)據(jù)處理

數(shù)據(jù)清洗1（3）異常值清洗

①分箱：將需要處理的數(shù)據(jù)根據(jù)一定的規(guī)則放進(jìn)箱子里，然后根據(jù)數(shù)據(jù)中各個(gè)箱子的實(shí)際情況對(duì)異常數(shù)據(jù)進(jìn)行平滑處理。我們可以對(duì)原始數(shù)據(jù)先進(jìn)行一個(gè)排序，然后分到3個(gè)不同的箱中，按照每個(gè)箱的平均值進(jìn)行箱內(nèi)平滑。數(shù)據(jù)處理

數(shù)據(jù)清洗1（3）異常值清洗

②回歸：構(gòu)建回歸模型，使用回歸函數(shù)去擬合數(shù)據(jù)代替異常數(shù)據(jù)。對(duì)數(shù)據(jù)繪制散點(diǎn)圖后，右上角有一個(gè)數(shù)據(jù)明顯異常，此時(shí)，可以對(duì)正常數(shù)據(jù)繪制單線性趨勢(shì)，將異常數(shù)據(jù)平滑到線性趨勢(shì)線上即可。數(shù)據(jù)處理

數(shù)據(jù)清洗1（3）異常值清洗③聚類：就是把數(shù)據(jù)劃分為若干聚類，每個(gè)類內(nèi)的對(duì)象都是十分相似，而類與類之間存在明顯的差距。將某科目成績(jī)（百分制）按照規(guī)不合格、合格、優(yōu)秀三個(gè)等次聚類后，形成散點(diǎn)圖后，還有3個(gè)點(diǎn)是分散于類別外的，就是異常數(shù)據(jù)，可以直接刪除。數(shù)據(jù)處理

數(shù)據(jù)清洗1（3）異常值清洗④其他：對(duì)于部分明顯的邏輯錯(cuò)誤值，可以利用人工和計(jì)算機(jī)配合處理。年齡200歲，要么刪掉，要么就按缺失值處理；身份證號(hào)是1101031980XXXXXXXX，但是年齡卻是18歲，這明顯信息不對(duì)稱，需要調(diào)整統(tǒng)一。例數(shù)據(jù)處理

數(shù)據(jù)集成2將不同數(shù)據(jù)源的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行轉(zhuǎn)化、合并處理，從而形成集中、統(tǒng)一的數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)立方體等，有利于提高大數(shù)據(jù)的完整性、一致性、安全性和可用性等。京東關(guān)鍵詞數(shù)據(jù)淘寶關(guān)鍵詞數(shù)據(jù)某電商企業(yè)淘寶店和京東店某商品關(guān)鍵詞推廣效果數(shù)據(jù)處理

數(shù)據(jù)集成2

數(shù)據(jù)集成常用的方法：

（1）數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)：又稱為ETL，由3個(gè)步驟構(gòu)成：提取、變換和裝載。提取就是連接源系統(tǒng)并選擇和收集必要的數(shù)據(jù)用于隨后的分析處理。變換就是通過(guò)一系列的規(guī)則將提取的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為標(biāo)準(zhǔn)格式。裝載就是將提取并變換后的數(shù)據(jù)導(dǎo)入目標(biāo)存儲(chǔ)基礎(chǔ)設(shè)施。

（2）數(shù)據(jù)聯(lián)合：創(chuàng)建一個(gè)虛擬的數(shù)據(jù)庫(kù)，從分離的數(shù)據(jù)源查詢并合并數(shù)據(jù)。虛擬數(shù)據(jù)庫(kù)并不包含數(shù)據(jù)本身，而是存儲(chǔ)了真實(shí)數(shù)據(jù)及其存儲(chǔ)位置的信息或元數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)處理

數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換3數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換是將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為統(tǒng)一的、適用于數(shù)據(jù)分析的數(shù)據(jù)形式，消除它們?cè)跁r(shí)間、空間、屬性及精度等特征表現(xiàn)方面的差異，便于分析比較。原始二手房出售信息轉(zhuǎn)換后的二手房出售信息利用采集工具采集到的二手房銷售平臺(tái)數(shù)據(jù)中，“房屋信息”這個(gè)屬性中包含有房型、面積、朝向等信息，不利于分析，就需要進(jìn)行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換，將其分割為多個(gè)屬性。數(shù)據(jù)處理

數(shù)據(jù)歸約4在盡量保持?jǐn)?shù)據(jù)原貌前提下，最大限度地精簡(jiǎn)數(shù)據(jù)量，以降低無(wú)效、錯(cuò)誤數(shù)據(jù)對(duì)數(shù)據(jù)建模的影響，提高建模準(zhǔn)確性，減少數(shù)據(jù)挖掘時(shí)間，減低存儲(chǔ)成本。（1）樣本規(guī)約：就是刪除行。（2）特征規(guī)約：就是刪除列。（3）特征值規(guī)約：減少列中值的數(shù)量。數(shù)據(jù)分析

數(shù)據(jù)分析是指使用適當(dāng)?shù)姆治龇椒肮ぞ撸瑢?duì)處理過(guò)的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，提取有數(shù)據(jù)中隱含的價(jià)值信息，形成有效結(jié)論的過(guò)程，數(shù)據(jù)分析大多是通過(guò)軟件來(lái)完成。

數(shù)據(jù)挖掘是一種高級(jí)的數(shù)據(jù)分析方法，通過(guò)算法從大量的數(shù)據(jù)中搜索隱藏的有用信息。數(shù)據(jù)挖掘的算法有兩類：有監(jiān)督學(xué)習(xí)和無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析1.有監(jiān)督學(xué)習(xí)有監(jiān)督學(xué)習(xí)是指存在目標(biāo)變量，探索特征變量和目標(biāo)變量之間的關(guān)系，在目標(biāo)變量的監(jiān)督下學(xué)習(xí)和優(yōu)化算法。分類構(gòu)造分類模型，然后使用該模型對(duì)未知樣本進(jìn)行類別判定。分類算法常應(yīng)用于客戶分類、客戶屬性和特征分析、客戶滿意度分析。預(yù)測(cè)分析數(shù)據(jù)并建立變量之間的依賴關(guān)系，從而發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)內(nèi)在規(guī)律，解決相關(guān)問(wèn)題。主要研究數(shù)據(jù)序列的趨勢(shì)特征、數(shù)據(jù)變量間的相關(guān)性等，通常應(yīng)用于客戶關(guān)系維系、產(chǎn)品生命周期分析、銷售趨勢(shì)預(yù)測(cè)及有針對(duì)性的營(yíng)銷活動(dòng)等。數(shù)據(jù)分析2.無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)是指不存在目標(biāo)變量，基于數(shù)據(jù)本身去識(shí)別變量?jī)?nèi)在的模式和特征，是沒(méi)有目標(biāo)變量監(jiān)督下的模式識(shí)別和分析。聚類基于數(shù)據(jù)本身，根據(jù)數(shù)據(jù)的相似性和差異性，將一組數(shù)據(jù)分為幾個(gè)類別。經(jīng)過(guò)聚類后，屬于同一類別的數(shù)據(jù)間的相似性很大，但不同類別之間數(shù)據(jù)的相似性很小，跨類的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)性很低。關(guān)聯(lián)是通過(guò)分析兩個(gè)或多個(gè)事物之間存在的關(guān)聯(lián),挖掘隱藏在數(shù)據(jù)間的相互關(guān)系，從而根據(jù)一個(gè)數(shù)據(jù)項(xiàng)的出現(xiàn)推導(dǎo)出其他數(shù)據(jù)項(xiàng)的出現(xiàn)。數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程.數(shù)據(jù)呈現(xiàn)也即數(shù)據(jù)可視化，是將大型數(shù)據(jù)分析結(jié)果以圖形、圖表的形式呈現(xiàn)，并利用數(shù)據(jù)分析和開發(fā)工具發(fā)現(xiàn)其中未知信息，對(duì)數(shù)據(jù)加以可視化解釋。.數(shù)據(jù)呈現(xiàn)數(shù)據(jù)可視化的探索過(guò)程.數(shù)據(jù)呈現(xiàn)圖表類型類別比較型圖表的數(shù)據(jù)一般包含數(shù)值型和類別型兩種數(shù)據(jù)類型，比如在柱形圖、條形圖、雷達(dá)圖、坡度圖、詞云圖等。類別比較.數(shù)據(jù)呈現(xiàn)圖表類型數(shù)據(jù)關(guān)系型圖表分為數(shù)值關(guān)系型、層次關(guān)系型和網(wǎng)絡(luò)關(guān)系型三種圖表類型。包括散點(diǎn)圖、氣泡圖、節(jié)點(diǎn)鏈接圖、樹狀圖、?；鶊D、和弦圖、蜂箱圖等。類別比較數(shù)據(jù)關(guān)系.數(shù)據(jù)呈現(xiàn)圖表類型數(shù)據(jù)分布型圖表主要顯示數(shù)據(jù)集中的數(shù)值及其出現(xiàn)的頻率或者分布規(guī)律，包括統(tǒng)計(jì)直方圖、核密度曲線圖、箱形圖等。類別比較數(shù)據(jù)關(guān)系數(shù)據(jù)分布.數(shù)據(jù)呈現(xiàn)圖表類型時(shí)間序列型圖