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面板数据模型

面板数据模型
面板数据模型

第十讲经典面板数据模型

一、面板数据(panel data)

一维数据:

时间序列数据(cross section data):变量在时间维度上的数据截面数据(time series data):变量在截面空间维度上的数据)。

二维数据:

面板数据(同时在时间和截面空间上取得的,也称时间序列截面数据(time series and cross section data)或混合数据(pool data)。

面板数据=截面数据+时间序列数据。

面板数据用双下标变量表示。例如

y i t, i = 1, 2, …, N; t = 1, 2, …, T

N表示面板数据中含有N个个体。T表示时间序列的最大长度。若固定t不变,y i ., ( i = 1, 2, …, N)是随机变量在横截面上的N个数据;若固定i不变,y. t, (t = 1, 2, …, T)是纵剖面上的一个时间序列(个体)。

平衡面板数据(balanced panel data)。

非平衡面板数据(unbalanced panel data)。

例1998-2002年中国东北、华北、华东15个省级地区的居民家庭人均消费(不变价格)和人均收入数据见表1。人均消费和收入两个面板数据都是平衡面板数据,各有15个个体。

表1.中国部分省级地区的居民数据(不变价格,元)

二、面板数据模型及其作用

1.经典面板数据模型

建立在古典假定基础上的线性面板数据模型.

2.非经典面板数据模型

(1)非平稳时间序列问题的面板数据模型(面板数据协整模型)

(2)非线性面板数据模型(如面板数据logit模型, 面板数据计数模型模型)

(3)其他模型(如面板数据分位数回归模型)

3.面板数据模型作用

(1)描述个体行为差异。

(2)Panel Data能够提供更多信息、更多变化性、更少共线性、更多自由度和更高效率。反观时间序列经常受多重共线性的困扰。

(3)Panel Data能够更好地研究动态调节,横截面分布看上去相对稳定但却隐藏了许多变化,Panel Data由于包含较长时间,能够弄清诸如经济政策变化对经济状况的影响等问题。

(4)Panel Data能更好地识别和度量纯时间序列和纯横截面数据所不能发现的影响因素。

(5)相对于纯横截面和纯时间序列数据而言,Panel Data能够构造和检验更复杂的行为模型。

(6)通常,Panel Data可以收集到更准确的微观单位(个人、

企业、家庭)的情况。由此得到的总体数据可以消去测量误差的影响。

尽管Panel Data研究的理论和应用发展很快,但目前仍然存在一些问题需要解决。例如,变量设计和收集数据困难;存在测量误差;存在选择性困难;时间序列较短;等等。

4.目前有关Panel Data的学术专著主要有:

1.Analysis of panel data / Cheng Hsiao. 1986.

2.Econometric analysis of panel data / Badi H.Baltagi. 1995.

3.The Econometrics of panel data : a handbook of the theory with applications / Matyas & Sevestre. 1996.

应用程序软件:stata、 EViews。

三、经典面板数据模型的参数估计

不变系数模型:y it=α+βx it+u it

变截距模型:y it=αi+βx it+u it(时间变截距模型?双变模型?)

变系数模型:y it=αi+βi x it+u it(时间变截距模型?双变模型?)

(一)不变系数模型(混合估计模型)如果从时间上看,不同个体之间不存在显著性差异;从截面上看,不同截面之间也不存在显著性差异,即各回归系数不随个体或截面的变化而变化,那么就可以直接把面板数据混合在一起用

普通最小二乘法(OLS)估计参数,建立不变系数模型(混合估计模型)。

y it = α+βx it +u it, i = 1, 2, …, N; t = 1, 2, …, T

α和β不随i,t变化。称模型为混合估计模型。

数据形式变为:

例以表1中15个地区1996和2002年数据建立关于消费的混合估计模型,得结果如下:

输出结果1

Dependent Variable: Y?

Method: Pooled Least Squares

Included observations: 5

Number of cross-sections used: 15

Total panel (balanced) observations: 75

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C 73.81960 84.48351 0.873775 0.3851

X? 0.761465 0.011710 65.02895 0.0000 R-squared 0.983030 Mean dependent var 5291.773

0.982798 S.D. dependent var 1745.640 Adjusted

R-squared

S.E. of regression 228.9535 Sum squared resid 3826637. F-statistic 4228.764 Durbin-Watson stat 0.864366 Prob(F-statistic) 0.000000

?73.820.76it it y

x =+ 15个省级地区的人均支出平均约占收入的76%,自发消费为73.82。

(二)变截距模型(variable intercept model )

即自变量对因变量的效应(斜率)随个体或时间的变化而变化,而截距项却在不同的个体或时间上有所不同,此时可以建立变截距模型。按照样本数据性质的不同,具体分为固定效应模型和随机效应模型。

1.固定效应模型(fixed effects regression model ) 在面板数据散点图中,如果对于不同的截面或不同的时间序列,模型的截距是不同的,则可以采用在模型中加虚拟变量的方

法估计回归参数,称此种模型为固定效应模型。3种类型:

1.个体固定效应模型

2.时刻固定效应模型

3.时刻个体固定效应模型

下面只以个体固定效应模型为例进行介绍。

个体固定效应模型就是对于不同的个体有不同截距的模

型。如果对于不同的时间序列(个体)截距是不同的,但是对于不同的横截面,模型的截距没有显著性变化,那么就应该建立个体固定效应模型。

012it it i it y x z u βββ=+++

其中,Z i 是不随时间变化的潜在变量,不可观察,但与x 相

联系。上式可以变化为:

012021()it it i it i it it i it it

y x z u z x u x u ββββββαβ=+++=+++=++

由于i α与每一个个体中一个确实存在(但不可观测)的变量有关,所以称为个体固定效应模型。等价于每一个个体有一个方程:

y 1t =α1 +βx 1t +u 1t , i = 1(对于第1个个体,或时间序列),

y 2t =α2 +βx 2t +u 2 t , i = 2(对于第2个个体,或时间序列),

y N t =αN +βx N t +u N t , i = N (对于第N 个个体,或时间序列),t = 1, 2, …, T

其中

εit , i = 1, 2, …, N ; t = 1, 2, …, T ,表示随机误差项。y it , x it , i = 1, 2, …,

N ; t = 1, 2, …, T 分别表示被解释变量和解释变量。

引入虚拟变量

W i =???=其他个个体如果属于第。

,,

0,...,2,1,1N i i

写为:

y it = β1 x it +α1 W1 +α2W2 + … +αN W N+u it,

(t = 1, 2, …, T)

如果满足如下4个假定条件,上述面板数据模型可以用OLS方法估计:

(1)E(u it|x i1, x i2, …, x iT,αi) = 0。以x i1, x i2, …, x iT,αi为条件的u it的期望等于零。

(2)x it,和u it不相关。

(3)不同解释变量之间不存在完全共线性。

(4)Cov(u it,u is|x it,x is, αi) = 0, t ≠s。在固定效应模型中随机误差项u it在时间上是非自相关的。

数据结构:

对模型进行OLS估计,全部参数估计量都是无偏的和一致的。模型的自由度是N T–N–K (k是解释变量个数)

例:表1的固定效应模型EViews估计结果:

输出结果2

Dependent Variable: Y?

Method: Pooled Least Squares

Date: 02/14/06 Time: 17:18

Sample: 1998 2002

Included observations: 5

Number of cross-sections used: 15

R-squared

0.993390 Mean dependent var 5291.773 Adjusted R-squared 0.991709 S.D. dependent var 1745.640

t y

1?= γ?安徽+?β x 1t = 456.2 + 0.704 x 1t

t y 2?= γ?北京+?βx 2t = 1091.3 + 0.704 x 2t

……

t y 15?= γ?浙江+?βx 15t = 566.4 + 0.704 x 15t

北京、上海、浙江是消费函数截距(自发消费)最大的3个地区。

相对于既定的面板数据样本来说,是否有必要建立个体固定效应模型可以通过约束条件的F检验完成。

…………………………………………………………

约束条件的F检验

在同一样本数据下,记无约束样本回归方程为

?

Y Xβe+

记无约束样本回归方程的残差平方和为RSS无

记有约束样本回归方程为

?=Y **Xβe +

有约束样本回归方程残差平方和为RSS 约,

可以证明RSS 约≥RSS 无。这意味着,通常情况下,对模型施加约束条件会降低模型的解释能力。

但是,如果约束条件为真,则受约束回归模型与无约束回归模型具有相同的解释能力,RSS 约 与 RSS 无的差异变小。于是我们可以构造如下统计量:

(RSS -RSS )(df -df )

F RSS df =

无无约约无无

其中,df 约、df 无分别为受约束回归模型与无约束回归模型的残差自由度(即样本容量减去待估计参数个数)。根据数理统计学知

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

基于面板数据模型及其固定效应的模型分析

基于面板数据模型及其固定效应的模型分析 在20世纪80年代及以前,还只有很少的研究面板数据模型及其应用的文献,而20世纪80年代之后一直到现在,已经有大量的文献使用同时具有横截面和时间序列信息的面板数据来进行经验研究(Hsiao,20XX)。同时,大量的面板数据计量经济学方法和技巧已经被开发了出来,并成为现在中级以上的计量经济学教科书的必备内容,面板数据计量经济学的理论研究也是现在理论计量经济学最热的领域之一。 面板数据同时包含了许多横截面在时间序列上的样本信息,不同于只有一个维度的纯粹横截面数据和时间序列数据,面板数据是同时有横截面和时序二维的。使用二维的面板数据相对于只使用横截面数据或时序数据,在理论上被认为有一些优点,其中一个重要的优点是面板数据被认为能够控制个体的异质性。在面板数据中,人们认为不同的横截面很可能具有异质性,这个异质性被认为是无法用已知的回归元观测的,同时异质性被假定为依横截面不同而不同,但在不同时点却是稳定的,因此可以用横截面虚拟变量来控制横截面的异质性,如果异质性是发生在不同时期的,那么则用时期虚拟变量来控制。而这些工作在只有横截面数据或时序数据时是无法完成的。 然而,实际上绝大多数时候我们并不关心这个异质性究竟是多少,我们关心的仍然是回归元参数的估计结果。使用面板数据做过实际研究的人可能会发现使用的效应①不同,对回归元的估计结果经常有十分巨大的影响,在某个固定效应设定下回归系数为正显着,而另外一个效应则变为负显着,这种事情经常可以碰到,让人十分困惑。大多数的研究文献都将这种影响解释为控制了固定效应后的结果,因为不可观测的异质性(固定效应)很可能和回归元是相关的,在控制了这个效应后,由于变量之间的相关性,自然会对回归元的估计结果产生影响,因而使用的效应不同,估计的结果一般也就会有显着变化。 然而,这个被广泛接受的理论假说,本质上来讲是有问题的。我们认为,估计的效应不同,对应的自变量估计系数的含义也不同,而导致估计结果有显着变化的可能重要原因是由于面板数据是二维的数据,而在这两个不同维度上,以及将两个维度的信息放到一起时,样本信息所显现出来的自变量和因变量之间的相关关系可能是不同的。因此,我们这里提出另外一种异质性,即样本在不同维度上的相关关系是不同的,是异质的,这个异质性是发生在回归元的回归系数上,而 不是截距项。我们试图从面板数据的横截面维度和时间序列维度的样本相关异质性角

剖析大数据分析方法论的几种理论模型

剖析大数据分析方法论的几种理论模型 做大数据分析的三大作用,主要是:现状分析、原因分析和预测分析。什么时候开展什么样的数据分析,需要根据我们的需求和目的来确定。 作者:佚名来源:博易股份|2016-12-01 19:10 收藏 分享 做大数据分析的三大作用,主要是:现状分析、原因分析和预测分析。什么时候开展什么样的数据分析,需要根据我们的需求和目的来确定。 利用大数据分析的应用案例更加细化的说明做大数据分析方法中经常用到的几种理论模型。 以营销、管理等理论为指导,结合实际业务情况,搭建分析框架,这是进行大数据分析的首要因素。大数据分析方法论中经常用到的理论模型分为营销方面的理论模型和管理方面的理论模型。 管理方面的理论模型: ?PEST、5W2H、时间管理、生命周期、逻辑树、金字塔、SMART原则等?PEST:主要用于行业分析 ?PEST:政治(Political)、经济(Economic)、社会(Social)和技术(Technological) ?P:构成政治环境的关键指标有,政治体制、经济体制、财政政策、税收政策、产业政策、投资政策、国防开支水平政府补贴水平、民众对政治的参与度等。?E:构成经济环境的关键指标有,GDP及增长率、进出口总额及增长率、利率、汇率、通货膨胀率、消费价格指数、居民可支配收入、失业率、劳动生产率等。?S:构成社会文化环境的关键指标有:人口规模、性别比例、年龄结构、出生率、死亡率、种族结构、妇女生育率、生活方式、购买习惯、教育状况、城市特点、宗教信仰状况等因素。

?T:构成技术环境的关键指标有:新技术的发明和进展、折旧和报废速度、技术更新速度、技术传播速度、技术商品化速度、国家重点支持项目、国家投入的研发费用、专利个数、专利保护情况等因素。 大数据分析的应用案例:吉利收购沃尔沃 大数据分析应用案例 5W2H分析法 何因(Why)、何事(What)、何人(Who)、何时(When)、何地(Where)、如何做(How)、何价(How much) 网游用户的购买行为: 逻辑树:可用于业务问题专题分析

16种常用数据分析方法66337

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。 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上的自变量和因变量相关; 3、偏相关:在某一现象与多种现象相关的场合,当假定其他变量不变时,其中两个变量之间的相关关系称为偏相关。 六、方差分析

常用数据分析方法

常用数据分析方法 常用数据分析方法:聚类分析、因子分析、相关分析、对应分析、回归分析、方差分析;问卷调查常用数据分析方法:描述性统计分析、探索性因素分析、Cronbach’a信度系数分析、结构方程模型分析(structural equations modeling) 。 数据分析常用的图表方法:柏拉图(排列图)、直方图(Histogram)、散点图(scatter diagram)、鱼骨图(Ishikawa)、FMEA、点图、柱状图、雷达图、趋势图。 数据分析统计工具:SPSS、minitab、JMP。 常用数据分析方法: 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,可分为一元回归分析和多元回归分析;按照自变量和因变量之间的关系类型,可分为线性回归分析和非线性回归分析。 6、方差分析(ANOVA/Analysis of Variance) 又称“变异数分析”或“F检验”,是R.A.Fisher发明的,用于两个及两个以上样本均数差

面板数据模型入门讲解

第十四章 面板数据模型 在第五章,当我们分析城镇居民的消费特征时,我们使用的是城镇居民的时间序列数据;而当分析农村居民的消费特征时,我们使用农村居民的时间序列数据。如果我们想要分析全体中国居民的消费特征呢?我们有两种选择:一是使用中国居民的时间序列数据进行分析,二是把城镇居民和农村居民的样本合并,实际上就是两个时间序列的样本合并为一个样本。 多个观测对象的时间序列数据所组成的样本数据,被称为面板数据(Panel Data )。通常也被称为综列数据,意即综合了多个时间序列的数据。当然,面板数据也可以看成多个横截面数据的综合。在面板数据中,每一个观测对象,我们称之为一个个体(Individual )。例如城镇居民是一个观测个体,农村居民是另一个观测个体。 如果面板数据中各观测个体的观测区间是相同的,我们称其为平衡的面板数据,反之,则为非平衡的面板数据。基于面板数据所建立的计量经济学模型则被称为面板数据模型。例如,表5.3.1中城镇居民和农村居民的样本数据具有相同的采样区间,所以,它是一个平衡的面板数据。 §14.1 面板数据模型 一、两个例子 1. 居民消费行为的面板数据分析 让我们重新回到居民消费的例子。在表5.1.1中,如果我们将城镇居民和农村居民的时间序列数据作为一个样本,以分析中国居民的消费特征。那么,此时模型(5.1.1)的凯恩斯消费函数就可以表述为: it it it Y C εββ++=10 (14.1.1) it t i it u ++=λμε (14.1.2) 其中:it C 和it Y 分别表示第i 个观测个体在第t 期的消费和收入。i =1、2分别表示城镇居民和农村居民两个观测个体,t =1980、…、2008表示不同年度。it u 为经典误差项。 在(14.1.2)中,i μ随观测个体的变化,而不随时间变化,它反映个体之间不随时间变化的差异性,被称为个体效应。t λ反映不随个体变化的时间上的差异性,被称为时间效应。在本例中,城镇居民和农村居民的消费差异一部分来自收入差异和随机扰动,还有一部分差

大数据数据分析方法 数据处理流程实战案例

方法、数据处理流程实战案例时代,我们人人都逐渐开始用数据的眼光来看待每一个事情、事物。确实,数据的直观明了传达出来的信息让人一下子就能领略且毫无疑点,不过前提是数据本身的真实性和准确度要有保证。今天就来和大家分享一下关于方法、数据处理流程的实战案例,让大家对于这个岗位的工作内容有更多的理解和认识,让可以趁机了解了解咱们平时看似轻松便捷的数据可视化的背后都是有多专业的流程在支撑着。 一、大数据思维 在2011年、2012年大数据概念火了之后,可以说这几年许多传统企业也好,互联网企业也好,都把自己的业务给大数据靠一靠,并且提的比较多的大数据思维。 那么大数据思维是怎么回事?我们来看两个例子: 案例1:输入法 首先,我们来看一下输入法的例子。 我2001年上大学,那时用的输入法比较多的是智能ABC,还有微软拼音,还有五笔。那时候的输入法比现在来说要慢的很多,许多时候输一个词都要选好几次,去选词还是调整才能把这个字打出来,效率是非常低的。 到了2002年,2003年出了一种新的输出法——紫光拼音,感觉真的很快,键盘没有按下去字就已经跳出来了。但是,后来很快发现紫光拼音输入法也有它的问题,比如当时互联网发展已经比较快了,会经常出现一些新的词汇,这些词汇在它的词库里没有的话,就很难敲出来这个词。

在2006年左右,搜狗输入法出现了。搜狗输入法基于搜狗本身是一个搜索,它积累了一些用户输入的检索词这些数据,用户用输入法时候产生的这些词的信息,将它们进行统计分析,把一些新的词汇逐步添加到词库里去,通过云的方式进行管理。 比如,去年流行一个词叫“然并卵”,这样的一个词如果用传统的方式,因为它是一个重新构造的词,在输入法是没办法通过拼音“ran bing luan”直接把它找出来的。然而,在大数据思维下那就不一样了,换句话说,我们先不知道有这么一个词汇,但是我们发现有许多人在输入了这个词汇,于是,我们可以通过统计发现最近新出现的一个高频词汇,把它加到司库里面并更新给所有人,大家在使用的时候可以直接找到这个词了。 案例2:地图 再来看一个地图的案例,在这种电脑地图、手机地图出现之前,我们都是用纸质的地图。这种地图差不多就是一年要换一版,因为许多地址可能变了,并且在纸质地图上肯定是看不出来,从一个地方到另外一个地方怎么走是最好的?中间是不是堵车?这些都是有需要有经验的各种司机才能判断出来。 在有了百度地图这样的产品就要好很多,比如:它能告诉你这条路当前是不是堵的?或者说能告诉你半个小时之后它是不是堵的?它是不是可以预测路况情况? 此外,你去一个地方它可以给你规划另一条路线,这些就是因为它采集到许多数据。比如:大家在用百度地图的时候,有GPS地位信息,基于你这个位置的移动信息,就可以知道路的拥堵情况。另外,他可以收集到很多

面板数据模型理论知识(最新)

1.Panel Data 模型简介 Panel Data 即面板数据,是截面数据与时间序列数据综合起来的一种数据类型,是截面上个体在不同时点的重复观测数据。 相对于一维的截面数据和时间序列数据进行经济分析而言,面板数据有很多优点。(1)由于观测值的增多,可以增加自由度并减少了解释变量间的共线性,提高了估计量的抽样精度。(2)面板数据建模比单截面数据建模可以获得更多的动态信息,可以构建并检验更复杂的行为模型。(3)面板数据可以识别、衡量单使用一维数据模型所不能观测和估计的影响,可以从多方面对同一经济现象进行更加全面解释。 Panel Data 模型的一般形式为it K k kit kit it it x y μβα++=∑=1 其中it y 为被解释变量,it x 为解释变量, i =1,2,3……N ,表示N 个个体;t =1,2,3……T ,表示已知T 个时点。参数it α表示模型的截距项,k 是解释变量的个数,kit β是相对应解释变量的待估计系数。随机误差项it μ相互独立,且满足零均值,等方差为2δ的假设。 面板数据模型可以构建三种形式(以截面估计为例): 形式一: 不变参数模型 i K k ki k i x y μβα++=∑=1 ,又叫混合回归模型,是指无论从时间上还是截面上观察数据均不存在显著差异,故可以将面板数据混合在一起,采用普通最小二乘估计法(OLS )估计参数即可。 形式二:变截距模型i K k ki k i i x y μβαα+++=∑=1 *,*α为每个个体方程共同的截距项,i α是不同个体之间的异质性差异。对于不同个体或时期而 言,截距项不同而解释变量的斜率相同,说明存在不可观测个体异质影响但基本结构是相同的,可以通过截距项的不同而体现出来个体之间的差异。当i α与i x 相关时,那就说明模型为固定效应模型,当i α与i x 不相关时,说明模型为随机效应模型。 形式三:变参数模型 i K k ki ki i i x y μβαα+++=∑=1 * ,对于不同个体或时期而言,截距项(i αα+*)和每个解释变量的斜率ki β都是不相同的,表 明不同个体之间既存在个体异质影响也存在不同的结构影响,即每个个体或时期都对应一个互不相同的方程。同样分为固定效应模型和随机效应模型两种。 注意:这里没有截距项相同而解释变量的系数不相同的模型。 2.Panel Data 模型分析步骤

空间数据分析模型

第7 章空间数据分析模型 7.1 空间数据 按照空间数据的维数划分,空间数据有四种基本类型:点数据、线数据、面数据和体数据。 点是零维的。从理论上讲,点数据可以是以单独地物目标的抽象表达,也可以是地理单元的抽象表达。这类点数据种类很多,如水深点、高程点、道路交叉点、一座城市、一个区域。 线数据是一维的。某些地物可能具有一定宽度,例如道路或河流,但其路线和相对长度是主要特征,也可以把它抽象为线。其他的 线数据,有不可见的行政区划界,水陆分界的岸线,或物质运输或思想传播的路线等。 面数据是二维的,指的是某种类型的地理实体或现象的区域范围。国家、气候类型和植被特征等,均属于面数据之列。 真实的地物通常是三维的,体数据更能表现出地理实体的特征。一般而言,体数据被想象为从某一基准展开的向上下延伸的数,如 相对于海水面的陆地或水域。在理论上,体数据可以是相当抽象的,如地理上的密度系指单位面积上某种现象的许多单元分布。 在实际工作中常常根据研究的需要,将同一数据置于不同类别中。例如,北京市可以看作一个点(区别于天津),或者看作一个面 (特殊行政区,区别于相邻地区),或者看作包括了人口的“体”。 7.2 空间数据分析 空间数据分析涉及到空间数据的各个方面,与此有关的内容至少包括四个领域。 1)空间数据处理。空间数据处理的概念常出现在地理信息系统中,通常指的是空间分析。就涉及的内容而言,空间数据处理更多的偏重于空间位置及其关系的分析和管理。 2)空间数据分析。空间数据分析是描述性和探索性的,通过对大量的复杂数据的处理来实现。在各种空间分析中,空间数据分析是 重要的组成部分。空间数据分析更多的偏重于具有空间信息的属性数据的分析。 3)空间统计分析。使用统计方法解释空间数据,分析数据在统计上是否是“典型”的,或“期望”的。与统计学类似,空间统计分析与空间数据分析的内容往往是交叉的。 4)空间模型。空间模型涉及到模型构建和空间预测。在人文地理中,模型用来预测不同地方的人流和物流,以便进行区位的优化。在自然地理学中,模型可能是模拟自然过程的空间分异与随时间的变化过程。空间数据分析和空间统计分析是建立空间模型的基础。 7.3 空间数据分析的一些基本问题 空间数据不仅有其空间的定位特性,而且具有空间关系的连接属性。这些属性主要表现为空间自相关特点和与之相伴随的可变区域 单位问题、尺度和边界效应。传统的统计学方法在对数据进行处理时有一些基本的假设,大多都要求“样本是随机的”,但空间数据可能不一定能满足有关假设,因此,空间数据的分析就有其特殊性(David,2003 )。

(完整版)数据分析方法汇总

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。 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

面板数据分析方法步骤全解

面板数据分析方法步骤全解 面板数据的分析方法或许我们已经了解许多了,但是到底有没有一个基本的步骤呢?那些步骤是必须的?这些都是我们在研究的过程中需要考虑的,而且又是很实在的问题。面板单位根检验如何进行?协整检验呢?什么情况下要进行模型的修正?面板模型回归形式的选择?如何更有效的进行回归?诸如此类的问题我们应该如何去分析并一一解决?以下是我近期对面板数据研究后做出的一个简要总结, 和大家分享一下,也希望大家都进来讨论讨论。 步骤一:分析数据的平稳性(单位根检验) 按照正规程序,面板数据模型在回归前需检验数据的平稳性。李子奈 曾指出,一些非平稳的经济时间序列往往表现出共同的变化趋势,而这些序列间本身不一定有直接的关联,此时,对这些数据进行回归, 尽管有较高的R 平方,但其结果是没有任何实际意义的。这种情况称为称为虚假回归或伪回归(spurious regression)。他认为平稳的真正 含义是:一个时间序列剔除了不变的均值(可视为截距)和时间趋势 以后,剩余的序列为零均值,同方差,即白噪声。因此单位根检验时 有三种检验模式:既有趋势又有截距、只有截距、以上都无。 因此为了避免伪回归,确保估计结果的有效性, 我们必须对各面板序 列的平稳性进行检验。而检验数据平稳性最常用的办法就是单位根检验。首先,我们可以先对面板序列绘制时序图,以粗略观测时序图中由各个观测值描出代表变量的折线是否含有趋势项和(或)截距项, 从而为进一步的单位根检验的检验模式做准备。 单位根检验方法的文献综述:在非平稳的面板数据渐进过程中丄evin

an dLi n(1993)很早就发现这些估计量的极限分布是高斯分布,这些结 果也被应用在有异方差的面板数据中,并建立了对面板单位根进行检验的早期版本。后来经过Levin et al. (2002的改进,提出了检验面板单 位根的LLC法。Levin et al. (2002)指出,该方法允许不同截距和时间趋 势,异方差和高阶序列相关,适合于中等维度(时间序列介于25?250 之间,截面数介于10?250之间)的面板单位根检验。Im et al. (1997) 还提出了检验面板单位根的IPS法,但Breitung(2000)发现IPS法对 限定性趋势的设定极为敏感,并提出了面板单位根检验的Breit ung 法。Maddala and Wu(1999)又提出了ADF-Fisher和PP-Fisher面板单位 根检验方法。 由上述综述可知,可以使用LLC IPS Breintung、ADF-Fisher和 PP-Fisher5种方法进行面板单位根检验。 其中LLC-T、BR-T IPS-W、ADF-FCS PP-FCS H-Z 分别指Levin, Lin & Chu t* 统计量、Breitung t 统计量、Im Pesaran & Shin W 统计量、 ADF- Fisher Chi-square统计量、PP-FisherChi-square统计量、Hadri Z 统计量,并且Levin, Lin & Chu t*统计量、Breitung t统计量的原假设 为存在普通的单位根过程,Im Pesaran & Shin W统计量、ADF- Fisher Chi-square统计量、PP -Fisher Chi-square统计量的原假设为存在有效 的单位根过程,Hadri Z统计量的检验原假设为不存在普通的单位根 过程。

10大经典数据分析模型

模型分析法就是依据各种成熟的、经过实践论证的管理模型对 问题进行分析的方法。 在长时间的企业管理理论研究和实践过程中,将企业经营管理中一些经典的相关关系以一个固定模型的方式描述出来,揭示企业系统内部很多本质性的关系,供企业用来分析自己的经营管理状况,针对企业管理出现的不同问题,能采用最行之有效的模型分析 往往可以事半功倍。 1、波特五种竞争力分析模型 波特的五种竞争力分析模型被广泛应用于很多行业的战略制定。波特认为在任何行业中,无论是国内还是国际,无论是提供产品还是提供服务,竞争的规则都包括在五种竞争力量内。 这五种竞争力就是 1.企业间的竞争 2.潜在新竞争者的进入 3.潜在替代品的开发 4.供应商的议价能力 5.购买者的议价能力 这五种竞争力量决定了企业的盈利能力和水平。 竞争对手

企业间的竞争是五种力量中最主要的一种。只有那些比竞争对手的战略更具优势的战略才可能获得成功。为此,公司必须在市场、价格、质量、产量、功能、服务、研发等方面建立自己的核心竞争优势。 影响行业内企业竞争的因素有:产业增加、固定(存储)成本/附加价值周期性生产过剩、产品差异、商标专有、转换成本、集中与平衡、信息复杂性、竞争者的多样性、公司的风险、退出壁垒等。 新进入者 企业必须对新的市场进入者保持足够的警惕,他们的存在将使企业做出相应的反应,而这样又不可避免地需要公司投入相应的资源。 影响潜在新竞争者进入的因素有:经济规模、专卖产品的差别、商标专有、资本需求、分销渠道、绝对成本优势、政府政策、行业内企业的预期反击等。 购买者 当用户分布集中、规模较大或大批量购货时,他们的议价能力将成为影响产业竞争强度的一个主要因素。 决定购买者力量的因素又:买方的集中程度相对于企业的集中程度、买方的数量、买方转换成本相对企业转换成本、买方信息、后向整合能力、替代品、克服危机的能力、价格/购买总量、产品差异、品牌专有、质量/性能影响、买方利润、决策者的激励。 替代产品 在很多产业,企业会与其他产业生产替代品的公司开展直接或间接的斗争。替代品的存在为产品的价格设置了上限,当产品价格超过这一上限时,用户将转向其他替代产品。 决定替代威胁的因素有:替代品的相对价格表现、转换成本、客户对替代品的使用倾向。 供应商 供应商的议价力量会影响产业的竞争程度,尤其是当供应商垄断程度比较高、原材料替代品比较少,或者改用其他原材料的转换成本比较高时更是如此。 决定供应商力量的因素有:投入的差异、产业中供方和企业的转换成本、替代品投入的现状、供方的集中程度、批量大小对供方的重要性、与产业总购买量的相关成本、投入对成本和特色的影响、产业中企业前向整合相对于后向整合的威胁等。 2、SWOT分析模型

常用数据分析方法分类介绍(注明来源)

常用数据分析方法有那些 文章来源:ECP数据分析时间:2013/6/2813:35:06发布者:常用数据分析(关注:554) 标签: 本文包括: 常用数据分析方法:聚类分析、因子分析、相关分析、对应分析、回归分析、方差分析; 问卷调查常用数据分析方法:描述性统计分析、探索性因素分析、Cronbach’a 信度系数分析、结构方程模型分析(structural equations modeling)。 数据分析常用的图表方法:柏拉图(排列图)、直方图(Histogram)、散点图(scatter diagram)、鱼骨图(Ishikawa)、FMEA、点图、柱状图、雷达图、趋势图。 数据分析统计工具:SPSS、minitab、JMP。 常用数据分析方法: 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。

在R语言中进行面板数据分析

在R语言中进行面板数据分析 面板数据(Panel Data)是截面数据与时间序列数据综合起来的一种数据类型。它有时间序列和截面两个维度,当这类数据按两个维度排列时,是排在一个平面上,与只有一个维度的数据排在一条线上有着明显的不同,整个表格像是一个面板,所以把panel data译作“面板数据”。 面板数据模型的选择通常有三种形式: 第一种是混合估计模型(Pooled Regression Model)。如果从时间上看,不同个体之间不存在显著性差异;从截面上看,不同截面之间也不存在显著性差异,那么就可以直接把面板数据混合在一起用普通最小二乘法(OLS)估计参数。 第二种是固定效应模型(Fixed Effects Regression Model)。如果对于不同的截面或不同的时间序列,模型的截距不同,则可以采用在模型中添加虚拟变量的方法估计回归参数。该模型刻画了不同个体的特殊影响,而且这个影响不随样本变化。 第三种是随机效应模型(Random Effects Regression Model)。如果固定效应模型中的截距项包括了截面随机误差项和时间随机误差项的平均效应,并且这两个随机误差项都服从正态分布,则固定效应模型就变成了随机效应模型。该模型刻画了不同个体的特殊影响,但这个影响会随样本变化。 首先载入程序包和数据 library(plm) 将数据转成可处理的面板格式,特别要注意标明个体名和时间名 pgr <- plm.data(data, index = c("firm", "year")) 先用混合估计模型进行估计 gr_pool <- plm(LOGOUT ~ LOGLABOR + LOGKAP, data = pgr, model = "pooling") 再用固定效应模型进行估计 gr_fe <- plm(LOGOUT ~ LOGLABOR + LOGKAP, data = pgr, model = "within")

数据分析架构及方法

数据分析架构及方法 一、数据分析曾存在的缺点 在今天的各类型企业中,数据分析岗位已经基本得到普及和认可,这个岗位的核心任务往往是支撑运营和营销,将企业内部的数据,客户的数据进行分析和总结,形成以往工作情况的量化表现,以及客户的行为趋势或特征等。 如果从更宏观的角度来认识数据分析岗位的话,每一个数据分析人员都明白,其实数据分析岗位要达到的目标就是希望通过数据来发现潜在的规律,进而帮助预测未来,这一点同数据挖掘的目标一致。那么为什么在大多数公司都已经具备的数据分析岗位基础上,今天却还是在反复提到数据挖掘这个概念,我们就需要来看看数据分析都有哪些是没有做到的内容。 1、数据分散 多数数据分析岗位在公司中的岗位设置是隶属在单一业务部门中作为一个支撑岗,只有少数的公司是将数据分析作为一个独立的部门。其差异性在于,前者的数据分析所能分析的内容仅限于自身部门所输出的指标,比如投诉部门只看投诉处理过程中的数据,销售部门只看销售过程中的数据,一旦涉及到需要将各类指标汇总分析的情况,这种组织架构就会带来极大的负面影响,由于不同部门具备自己部门指标导出的权限,且与其他部门的配合并不影响绩效任务,所以这种跨部门采集数据的过程往往效率奇低。而数据分析最关键的就在于汇集更多的数据和更多的维度来发现规律,所以以往的数据分析多是做最基础的对比分析以及帕累托分析,少有使用算法来对数据进行挖掘的动作,因为越少的指标以及越少的维度将会使得算法发挥的效果越差。 2、指标维度少 在以往的企业中,数字化管理更多的体现在日常运维工作中,对于客户端的数据采集虽然从很早以前就已经开展,CRM系统的诞生已经有很久的时间了,但是一直以来客户端的数据维度却十分缺失,其原因在于上述这些途径所获得的数据多为客户与企业产生交互之后到交互结束之间的数据,但是这段时间只是这个客户日常生活中很少的一部分内容,客户在微博,微信上的行为特点,关注的领

业绩大数据分析报告模型

营销总经理的业绩数据分析模型--营销总经理的工作模型(一) 前言 营销总经理这个职位压力大而且没有安全感—— 天气变化、竞品动态、本品产品质量、公司的战略方向、 费用投入、经销商的突然变化、行业动荡、上游采购成 本等等诸多因素影响业绩。营销行业没有常胜将军,但 是这个行业以成败论英雄。 营销总经理这个职位事情多而且杂乱琐碎:营销总 经理要遥控管理庞大的营销团队,服务于全国几千万家 经销商和终端。工作千头万绪,哪怕每天干25个小时, 工作还是俄罗斯方块一样堆积。 压力和杂务干扰之下,就容易迷失,做营销总经理需要热情、能力、经验、更需要固化的可复制的工作模型,帮助自己脱身庶务,联系市场实际,提升管理绩效。 营销总经理工作模型一:数据分析模型 一、营销总经理数据分析流程概述 数据分析好像“业绩体检报告”,告诉营销总经理哪里有问题。营销总经理要每天按照固定的数据分析模型对当日发货量、累计业绩进度、发货客户数、发货品项数、产品结构、区域结构等关键指标进行全方位多维次的实时监控。随时关注整体业绩达成的数量和质量。 如果公司整体业绩分析没问题就下延看区域业绩有没问题,没问题就结束分析。如果公司整体业绩有问题;就要思考有没有特殊原因——比如:天气下雨造成三天发货量下滑,天晴后业绩会恢复。公司上半月集中力量乡镇市场压货,所以低价产品业绩上升高价产品业绩下滑是计划内正常现象。如果没有特殊原因,确实属于业绩异常,就要立刻从这个指标着手深度分析:通常是从产品、区域、客户三条主线来研究。发现问题产品(哪个产品需要重点管理)、发现问题区域(哪个区域需要重点巡查)、发现问题客户(哪个重点零售ka系统重点经销商的业绩不正常)。除非问题非常严重,一般营销总经理的数据分析下延到直接下级(大区或者省区层面)即可,然后要求问题区域的大区经理做出解释,拿出整改方案。大区省区经理再做区域内数据分析,寻找问题产品、问题片区和问题经销商。 数据分析得出结论就找到了管理重点,接下来营销总经理要采取针对性有的放失的管理动作——比如立刻去巡检重点问题区域、要求问题区域限期改善、更改当月的促销投入或者产品价格、设立新的工作任务(比如乡镇铺货)等等,整个分析流程图示如下:

大数据学习入门之四种大数据分析方法

当刚涉足大数据挖掘分析领域的分析师被问及,大数据挖掘分析人员最重要的是什么时结果给出了答案是五花八门的答案。其实大数据挖掘分析领域最重要的能力是:能够将大数据转化为非专业人士也能够清楚理解的有意义的见解。理解大数据分析在挖掘大数据价值方面的重要性,是十分有必要的。 简单地来说在大数据挖掘分析领域中,最常用的四种大数据分析方法:描述型分析、诊断型分析、预测型分析和指令型分析。 一、大数据分析之描述型分析:发生了什么 这是最常见的分析方法。在业务中,这种方法向大数据分析师提供了重要指标和业务的衡量方法。例如每月的营收和损失账单。大数据分析师可以通过这些账单,获取大量的客户大数据。了解客户的地理信息,就是“描述型分析”方法之一。利用可视化工具,能够有效的增强描述型分析所提供的信息。 二、大数据分析之诊断型分析:为什么会发生 描述性大数据分析的下一步就是诊断型大数据分析。通过评估描述型大数据,诊断分析工具能够让大数据分析师深入地分析大数据,钻取到大数据的核心。良好设计的数据分析能够整合:按照时间序列进行大数据读入、特征过滤和钻取大数据等功能,以便更好的分析大数据。 三、大数据分析之预测型分析:可能发生什么 预测型分析主要用于进行预测。事件未来发生的可能性、预测一个可量化的值,或者是预估事情发生的时间点,这些都可以通过预测模型来完成。预测模型通常会使用各种可变大数据来实现预测。大数据成

员的多样化与预测结果密切相关。在充满不确定性的环境下,预测能够帮助做出更好的决定。预测模型也是很多领域正在使用的重要方法。 四、大数据分析之指令型分析:需要做什么 大数据价值和复杂度分析的下一步就是指令型分析。指令模型基于对“发生了什么”、“为什么会发生”和“可能发生什么”的分析,来帮助用户决定应该采取什么措施。通常情况下,指令型分析不是单独使用的方法,而是前面的所有方法都完成之后,最后需要完成的分析方法。例如交通规划分析考量了每条路线的距离、每条线路的行驶速度、以及目前的交通管制等方面因素,来帮助选择最好的回家路线。最后需要说明,每一种分析方法都对业务分析具有很大的帮助,同时也应用在大数据分析的各个方面。

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