数据处理内容.

数据处理内容

1．标准曲线

作标准曲线时，对于可控性差的实验，可点数应多一些；对于可控性较的实验，取点数可少一些，但不应少于五个点。

r值应根据具体实验的要求，既要满足特定实验的要求，又不能过分人为的提高r值。

标准曲线完成后，检测样品时，测定值应落在标准曲线范围内。

2．有效数字

有效数字的保留应根据实验仪器的有效数字确定。

文字叙述中数字的表达应严谨，比如“精确称取2g样品”是一种典型错误，应表达为“精确称取2.0000g样品”，以表示所用天生秤为万分天秤。

再比如，1mL移液管的读数应为“0.683mL”，而不是“0.68mL”。

3．实验数据处理

实验数据的重复数应根据实验本身的要求决定。

对于可控性较差的实验，实验数据的重复数应增加；对于可控性较好的实验，实验数据的重复数可相应减少，但最少不应少于3个。

实验数据的表示方法应以“平均值（X）±标准差（SD）”表示，数据间应进行显著性分析，并标示出显著性水平和实验的重复数。比如：

表1 多酚对小鼠游泳竭耗实验的影响结果（X±SD）

Table 1 Effects of polyphenol on swimming time of mice（X±SD）

Group n Swimming time (s) Increase rate（%）

1 10 181.1±58.1 —

2 10 266.2±76.0ac47.0

3 10 354.7±103.9b95.9

4 10 261.7±62.1ac44.5

注：a：P<0.05，b :P<0.001，与1组相比较；c：P<0.05，与3组相比较

Note: a: P<0.05, b: P<0.001, compared with 1 group; c: P<0.05, compared with

3 group

对于表格中数字的描述也应标示其显著性水平。比如“第3组和第1组间有极著性差异”的说法是不完整的，应为“第3组和第1组间有极显著性差异（P<0.001）”。

对于正交实验，应根据极差分析和方差分析的结果综合考虑，以决定最终的结论，而不应只根据极差分析结果就得出结论。

对于论文中的图表应进行适当的说明，不应只把图表放在论文上，而不做任何说明。

大数据处理详细设计

目录 目录 ................................................................................................................... 错误!未指定书签。 1.引言 ................................................................................................................ 错误!未指定书签。 1.1背景与目的.......................................................................................... 错误!未指定书签。 1.2专业术语及说明.................................................................................. 错误!未指定书签。 1.3参考资料.............................................................................................. 错误!未指定书签。 2. 设计概述....................................................................................................... 错误!未指定书签。 2.1任务及目标.......................................................................................... 错误!未指定书签。 2.2需求概述.............................................................................................. 错误!未指定书签。 2.3运行环境概述...................................................................................... 错误!未指定书签。 3.系统详细需求分析......................................................................................... 错误!未指定书签。 3.1详细需求分析...................................................................................... 错误!未指定书签。 4.总体设计方案................................................................................................. 错误!未指定书签。 4.1系统总体结构...................................................................................... 错误!未指定书签。 4.2系统模块划分...................................................................................... 错误!未指定书签。 5.系统详细设计................................................................................................. 错误!未指定书签。 5.1系统结构设计...................................................................................... 错误!未指定书签。 5.2系统功能模块详细设计...................................................................... 错误!未指定书签。 6.信息编码设计................................................................................................. 错误!未指定书签。 6.1代码结构设计...................................................................................... 错误!未指定书签。 6.2代码命名规则...................................................................................... 错误!未指定书签。 7.维护设计......................................................................................................... 错误!未指定书签。 7.1系统的可靠性和安全性...................................................................... 错误!未指定书签。 7.2系统及用户维护设计.......................................................................... 错误!未指定书签。 7.3系统扩充设计...................................................................................... 错误!未指定书签。 8.系统配置......................................................................................................... 错误!未指定书签。 8.1硬件配置.............................................................................................. 错误!未指定书签。 8.2软件配置.............................................................................................. 错误!未指定书签。 9.关键技术......................................................................................................... 错误!未指定书签。 9.1关键技术的一般说明.......................................................................... 错误!未指定书签。 9.2关键技术的实现方案.......................................................................... 错误!未指定书签。 10. 测试............................................................................................................. 错误!未指定书签。 10.1测试方案............................................................................................ 错误!未指定书签。

游戏数据分析基础知识

时间 2015-1-31 数据分析——基础知识 一、新登用户数 日新登用户数 每日新注 并登录游 的用户数 周新登用户数 本周7天日新登用户数累计之和 新登用户数： 本 30天日新登用户数累计之和 可解决的问题： 1)渠道贡献的新用户份额情况 2)宏 走势，是否需要进行投放 3)是否存在渠道作弊行 二、一次会话用户数 日一次会话用户数 即新登用户中只 一次会话，且会话时长 于规定阈值 周一次会话用户数： 本周7天日一次会话用户数累计之和 一次会话用户数： 本 30天日一次会话用户数累计之和 可解决的问题： 1) 广渠道是否 刷量作弊行

2)渠道 广 量是否合格 3)用户导入是否存在障碍点，如 网络状况 载时间等; 4)D步SU 于评估新登用户 量，进一 分析则需要定 活跃用户的 一次 会话用户数 三、用户获取 本 CAC 用户获 本义 广 本/ 效新登用户 可解决的问题： 1)获 效新登用户的 本是多少 2)如何选择 确的渠道优化投放 3)渠道 广 本是多少 四、用户活跃 Activation 日活跃用户数 DAU ：每日登录过游 的用户数 周活跃用户数 WAU 截至当日，最 一周 含当日的7天 登录游 的用户数，一般按照自然周进行计算

活跃用户数 正AU 截至当日，最 一个 含当日的30天 登录过游 的用户数，一般按照自然 计算 可解决的问题： 1)游 的 心用户规模是多少 游 的总体用户规模是多少 2)游 产品用户规模稳定性 游 产品周期 化趋势衡量 3)游 产品老用户流失 活跃情况 渠道活跃用户 存周期 4)游 产品的粘性如何 正AU结合 广效果评估 备注 正AU层级的用户规模 化相对较小，能够表现用户规模的稳定性，但某个时期的 广和版本更新对正AU的影响也可能比较明显 外游 命周期处于 同时期，正AU的 化和稳定性也是 同的 五、日参与次数 DEC 日参 次数 用户对移 游 的使用记 一次参 ，即日参 次数就是用户每日对游 的参 总次数 可解决的问题： 1)衡量用户粘性 日 均参 次数

数据处理平台技术方案

数据处理平台技术方案 2016年06月

目录 1.项目说明........................................................... 错误!未定义书签。 背景 ............................................................. 错误!未定义书签。 术语定义及说明 ................................................... 错误!未定义书签。 2.建设目标和原则..................................................... 错误!未定义书签。 建设目标 ......................................................... 错误!未定义书签。 建设和完善数据处理流程 ......................................... 错误!未定义书签。 建设和完善管理平台 ............................................. 错误!未定义书签。 建立良好的容错机制 ............................................. 错误!未定义书签。 设计原则 ......................................................... 错误!未定义书签。 可靠性 ......................................................... 错误!未定义书签。 易用性 ......................................................... 错误!未定义书签。 扩展性 ......................................................... 错误!未定义书签。 3.功能需求........................................................... 错误!未定义书签。 需求概述 ......................................................... 错误!未定义书签。 功能模块 ......................................................... 错误!未定义书签。 数据收集 ....................................................... 错误!未定义书签。 数据清洗 ....................................................... 错误!未定义书签。 数据存储 ....................................................... 错误!未定义书签。 对外输出 ....................................................... 错误!未定义书签。 流程监控 ....................................................... 错误!未定义书签。 管理平台 ....................................................... 错误!未定义书签。 其他需求 ......................................................... 错误!未定义书签。 性能需求 ....................................................... 错误!未定义书签。 可靠性要求 ..................................................... 错误!未定义书签。 进度计划 ....................................................... 错误!未定义书签。 故障处理要求 ................................................... 错误!未定义书签。 4.方案总体设计....................................................... 错误!未定义书签。

数据处理的基本方法

第六节数据处理的基本方法 前面我们已经讨论了测量与误差的基本概念，测量结果的最佳值、误差和不确定度的计算。然而，我们进行实验的最终目的是为了通过数据的获得和处理，从中揭示出有关物理量的关系，或找出事物的内在规律性，或验证某种理论的正确性，或为以后的实验准备依据。因而，需要对所获得的数据进行正确的处理，数据处理贯穿于从获得原始数据到得出结论的整个实验过程。包括数据记录、整理、计算、作图、分析等方面涉及数据运算的处理方法。常用的数据处理方法有：列表法、图示法、图解法、逐差法和最小二乘线性拟合法等，下面分别予以简单讨论。 列表法是将实验所获得的数据用表格的形式进行排列的数据处理方法。列表法的作用有两种：一是记录实验数据，二是能显示出物理量间的对应关系。其优点是，能对大量的杂乱无章的数据进行归纳整理，使之既有条不紊，又简明醒目；既有助于表现物理量之间的关系，又便于及时地检查和发现实验数据是否合理，减少或避免测量错误；同时，也为作图法等处理数据奠定了基础。 用列表的方法记录和处理数据是一种良好的科学工作习惯，要设 计出一个栏目清楚、行列分明的表格，也需要在实验中不断训练，逐步掌握、熟练，并形成习惯。 一般来讲，在用列表法处理数据时，应遵从如下原则：

(1) 栏目条理清楚，简单明了，便于显示有关物理量的关系。 (2) 在栏目中，应给出有关物理量的符号，并标明单位(一般不重复写在每个数据的后面)。 (3) 填入表中的数字应是有效数字。 (4) 必要时需要加以注释说明。 例如，用螺旋测微计测量钢球直径的实验数据列表处理如下。 用螺旋测微计测量钢球直径的数据记录表 从表中，可计算出 D i D = n = 5.9967 ( mm)

实训一：认识Excel数据处理、统计分析功能

实训项目一、认识Excel数据处理、统计分析功能 一、实训学时 1学时 二、实验目的 1．掌握Excel 工作簿的建立、保存与打开。 2．掌握工作表中数据的输入。 3．掌握公式和函数的使用。 4．掌握数据的编辑修改。 5．掌握单元格和工作表的编辑。 6．掌握利用Excel进行抽样。 三、实验要求 1．本实验课程要求学生已修《计算机应用基础》或类似课程。此条为整门课程所要求，以后不再赘述。 2．通过学习《计算机应用基础》已了解Excel的基本操作。 3．准备一份数据资料。 4．以Excel文件形式提交实验报告（含：实验过程记录、疑难问题发现与解决记录（可选））。此条为所有实验所要求，恕不赘述。 四、实验内容和操作步骤 1．启动Excel ，在空白工作表“Sheet1”中创建如图1.1所示的表格。 图表1.1 原始数据 （1）在A1单元格输入表标题“成绩统计表”，然后选中第一行的A1～H1单元格，再单击“格式”工具栏→“合并及居中”按钮，即可实现跨列居中。 （2）第一列的学号作为文本输入：先输入单引号“’”，再输入数字。

（3）输入其他数据。 得如下图1.2数据: 图表1.2 合并单元格 2.按平时成绩占30%，期末成绩占70%计算学期总评成绩。 （1）在F3单元格中输入公式“=INT（D3*0.3+E3*0.7）”。 （2）拖动F3单元格右下方的填充柄，将F3单元格中的公式通过填充方式复制到F4至F18单元格中，计算出其他学生的总评成绩。 3.按总评成绩评出等级。 （1）在G3单元格中输入公式“=IF(F3<60,"不及格",IF(F3>=90,"优秀",IF(F3>=80,"良好",IF(F3>=70,"中等","及格"))))。 （2）拖动G3单元格右下方的填充柄，将G3单元格中的公式通过填充方式复制到G4至G18单元格中。 4.统计各等级人数。 （1）在H3、H6、H9、H12、H15单元格中分别输入“优秀”、“良好”、“中等”、“及格”、“不及格”。 （2）在H4单元格中输入公式“=COUNTIF（G3:G18,“优秀”）”，统计出“优秀”的人数。 （3）在H5单元格中输入公式“=H4/COUNT（F3：F18）”，统计出“优秀”的比率。 （4）用同样的方法再统计出“良好”、“中等”、“及格”、“不及格”的人数和比率。 统计完成后将得到如下图1.3所示：

[数据分析] 神图 数据分析师的完整流程与知识结构体系

干货&神图：数据分析师的完整流程与知识结构体系 【编者注】此图整理自微博分享，作者不详。一个完整的数据分析流程，应该包括以下几个方面，建议收藏此图仔细阅读。完整的数据分析流程：1、业务建模。2、经验分析。3、数据准备。 4、数据处理。 5、数据分析与展现。 6、专业报告。 7、持续验证与跟踪。 （注：图保存下来，查看更清晰） 作为数据分析师，无论最初的职业定位方向是技术还是业务，最终发到一定阶段后都会承担数据管理的角色。因此，一个具有较高层次的数据分析师需要具备完整的知识结构。 1. 数据采集 了解数据采集的意义在于真正了解数据的原始面貌，包括数据产生的时间、条件、格式、内容、长度、限制条件等。这会帮助数据分析师更有针对性的控制数据生产和采集过程，避免由于违反数据采集规则导致的数据问题；同时，对数据采集逻辑的认识增加了数据分析师对数据的理解程度，尤其是数据中的异常变化。比如： Omniture中的Prop变量长度只有100个字符，在数据采集部署过程中就不能把含有大量中文描述的文字赋值给Prop变量（超过的字符会被截断）。 在Webtrekk323之前的Pixel版本，单条信息默认最多只能发送不超过2K的数据。当页面含有过多变量或变量长度有超出

限定的情况下，在保持数据收集的需求下，通常的解决方案是采用多个sendinfo方法分条发送；而在325之后的Pixel版本，单条信息默认最多可以发送7K数据量，非常方便的解决了代码部署中单条信息过载的问题。（Webtrekk基于请求量付费，请求量越少，费用越低）。 当用户在离线状态下使用APP时，数据由于无法联网而发出，导致正常时间内的数据统计分析延迟。直到该设备下次联网时，数据才能被发出并归入当时的时间。这就产生了不同时间看相同历史时间的数据时会发生数据有出入。 在数据采集阶段，数据分析师需要更多的了解数据生产和采集过程中的异常情况，如此才能更好的追本溯源。另外，这也能很大程度上避免“垃圾数据进导致垃圾数据出”的问题。 2.数据存储 无论数据存储于云端还是本地，数据的存储不只是我们看到的数据库那么简单。比如： o数据存储系统是MySql、Oracle、SQL Server还是其他系统。 o数据仓库结构及各库表如何关联，星型、雪花型还是其他。 o生产数据库接收数据时是否有一定规则，比如只接收特定类型字段。 o生产数据库面对异常值如何处理，强制转换、留空还是返回错误。

第4章 PLC的数据处理功能及应用

第4章PLC的数据处理功能及应用 学习目标： 了解数据转换指令与数据表指令的格式及应用； 理解整数、实数及逻辑运算指令的格式及应用； 掌握数据传送、比较及移位指令的格式及应用。 PLC的数据处理功能主要包括数据的传送、比较、移位、转换、运算及各种数据表格处理等。PLC通过这些数据处理功能可方便地对生产现场的数据进行采集、分析和处理，进而实现对具有数据处理要求的各种生产过程的自动控制。例如过程控制系统中温度、压力、流量的范围控制、PID控制及伺服系统的速度控制等等。 4.1数据传送指令及应用 传送指令主要作用是将常数或某存储器中的数据传送到另一存储器中。它包括单一数据传送及成组数据传送两大类。通常用于设定参数、协助处理有关数据以及建立数据或参数表格等。 4.1.1数据传送指令 1．指令格式及功能（见表4-1）

说明： 1）操作码中的X 代表被传送数据的长度，它包括四种数据长度，即字节（B ）、字（W ）、双字（D ）和实数（R ）。 2）操作数的寻址范围要与指令码中的X 一致。其中字节传送时不能寻址专用的字及双字存储器，如T 、C 、及HC 等；OUT 寻址不能寻址常数。 2.指令编程举例 例1 假定I0.0闭合，将VW2中的数据传送到VW10中，则对应的梯形图程序及传送结果如图4-1所示。 4.1.2 块传送指令 1．指令格式及功能（见表4-2） 表4-2 块传送指令的格式及功能 VB2 图4-1 MOV_X 编程举例

说明： 1）操作码中的X 表示数据类型，分为字节（B ）、字（W ）、双字（D ）三种。 2）操作数N 指定被传送数据块的长度，可寻址常数，也可寻址存储器的字节地址，不能寻址专用字及双字存储器，如T 、C 、及HC 等，可取范围为1~255。 3）操作数IN 、OUT 不能寻址常数，它们的寻址范围要与指令码中的X 一致。其中字节块和双字块传送时不能寻址专用的字及双字存储器，如T 、C 、及HC 等。 2．指令编程举例 例2 I0.1闭合时，将从VB0开始的连续4个字节传送到VW10～VW13中。对应的梯形图程序及传送结果如图4-2所示。 4.1.3字节交换指令 1．指令格式及功能（见表4-3） 图4-2 块传送指令举例 VB10 VB11 VB12 VB13 VB14 VB0 VB1 VB2 VB3 VB4

数据基础知识及数据处理

数据处理 （从小数据到大数据） 一、小数据 1、信息的度量 在计算机中： 最小数据单位：位（bit） Bit: 0 或1 （由电的状态产生：有电1，无电0）基本数据单位：字节（Byte, B） 1B=8bit 1KB=1024B 1MB=1024KB 1GB=1024MB 1TB=1024GB。 …… 2、不同数制的表示方法 十进制(Decimal notation)，如120, (120) 10，120D 二进制(Binary notation) ，如(1010)2 , 1010B 八进制(Octal notation) ，如(175)8 , 175O 十六进制数(Hexdecimal notation) ，如(2BF)16 , 2BF03H

3、不同数制之间的转换方法 （1）任意其他进制（二、八、十六）转换成十进制，可“利用按权展开式展开”。 例如： 10110.101B =1×24＋0×23+1×22＋1×21＋0×20＋1×2-1＋0×2-2＋1×2-3 =22.625D 347.6O =3×82＋4×81＋7×80＋6×8-1 =231.75D

D5.6H =D×161＋5×160＋6×16-1 =213.375D （2）十进制转换成任意其他进制（二、八、十六），整数部分的转换可按“除基取余，倒序排列”的方法，小数部分的转换可按“乘基取整，顺序排列”的方法。（除倒取，乘正取） 例，十进制数59转换为二进制数111011B

例:十进制数0.8125转换为二进制数0.1101B 同理：317 D= 100111101B = 475O = 13DH 0.4375D = 0.0111B = 0.34O = 0.7H （3）八进制数转换成二进制数，可按“逐位转换，一位拆三位”的方法。(8421法) 例如：3107.46O = 3 1 0 7 . 4 6 O =011 001 000 111 . 100 110 B =11001000111.10011B （4）十六进制数转换成二进制数，可按“逐位转换，一位拆四位”的方法。（8421法）

大学物理实验数据处理基本方法

实验数据处理基本方法 实验必须采集大量数据，数据处理是指从获得数据开始到得出最后结 论的整个加工过程，它包括数据记录、整理、计算与分析等，从而寻找出 测量对象的内在规律，正确地给出实验结果。因此，数据处理是实验工作 不可缺少的一部分。数据处理涉及的内容很多，这里只介绍常用的四种方 法。 1列表法 对一个物理量进行多次测量，或者测量几个量之间的函数关系，往往 借助于列表法把实验数据列成表格。其优点是，使大量数据表达清晰醒目， 条理化，易于检查数据和发现问题，避免差错，同时有助于反映出物理量 之间的对应关系。所以，设计一个简明醒目、合理美观的数据表格，是每 一个同学都要掌握的基本技能。 列表没有统一的格式，但所设计的表格要能充分反映上述优点，应注意以下几点：1．各栏目均应注明所记录的物理量的名称(符号 )和单位； 2．栏目的顺序应充分注意数据间的联系和计算顺序，力求简明、齐全、有条理； 3．表中的原始测量数据应正确反映有效数字，数据不应随便涂改，确实要修改数据时， 应将原来数据画条杠以备随时查验； 4．对于函数关系的数据表格，应按自变量由小到大或由大到小的顺序排列，以便于判 断和处理。 2图解法 图线能够明显地表示出实验数据间的关系，并且通过它可以找出两个 量之间的数学关系，因此图解法是实验数据处理的重要方法之一。图解法 处理数据，首先要画出合乎规范的图线，其要点如下： 1.选择图纸作图纸有直角坐标纸 ( 即毫米方格纸 ) 、对数坐标纸和 极坐标纸等，根据 作图需要选择。在物理实验中比较常用的是毫米方格纸，其规格多为17 25 cm 。 2.曲线改直由于直线最易描绘 , 且直线方程的两个参数 ( 斜率和截距 ) 也较易算得。所以对于两个变量之间的函数关系是非线性的情形，在用图解法时 应尽可能通过变量代换 将非线性的函数曲线转变为线性函数的直线。下面为几种常用的变换方法。 ( 1) xy c ( c 为常数 ) 。 令 z 1，则 y cz，即 y 与 z 为线性关系。 x ( 2) x c y ( c 为常x2，y 1 z ，即 y 与为线性关系。

用Excel数据处理功能进行学生成绩统计

用Excel数据处理功能进行学生成绩统计 快速转换学生考试成绩等级 有的时候，会遇到要将学生的考试成绩按实际考试分数转换成相应成绩等级的情况，如将考试成绩在90分以上的成绩转换成“A+”形式，85-89分的成绩转换成“A”形式...。一般情况，在EXCEL表格中大家会采用IF()函数来设计公式进行转换，这样所设计的公式会变得很复杂，如果进行转换的成绩等级类型超过IF()函数的最大嵌套(7层)时，IF()函数就无能为力了。这时我们可用如下的方法来简化操作。 1、打开学生成绩工作表（图1）。 2、在G2到I12单元格录入考试成绩分数段与考试成绩等级对照表。 3、在D3单元格录入公式 “=INDEX(I$3:I$12,MATCH(1,(C3>=G$3:G$12)*(C3<=H$3:H$12),0))”，由于该公式为数组公式，在录入完上述内容后，必须同时按下“Ctrl+Shift+Enter”键，为上述公式内容加上数组公式标志即大括号“{}”。该公式的作用就是，根据C3单元格中的学生成绩，在D3单元格自动将该成绩转换成相应的成绩等级。 4、将光标移到D3单元格，向下拖动填充柄至D12单元格，将公式进行快速复制，这样就可以迅速完成转换学生成绩等级的工作（图2）。 5、还可以按照自己的喜好，将G2至I12的单元格区域设置为“隐藏”，以使表格更加美观。 快速统计学生考试成绩分布情况

在利用Excel管理学生考试成绩时，常常要统计各分数段学生考试成绩的分布情况，如果采用下面介绍的这种方法，就能使这项工作变得非常方便。 1、打开学生成绩工作表（本例仍使用上例的工作表）。 2、在G3至G6单元格录入学生考试成绩的统计分段点。如在本例中采用的统计分段点为：60、69、79、89，即统计60分以下、61-69、70-79、80-89、90分以上五个学生考试成绩区段的人数分布情况，当然你也可以根据自己的实际需要在此进行不同的设置。 3、选中要进行公式设计的单元格区域B14至B18，按下F2键，录入公式“=FREQUENCY(C3:C12,G3:G6)”，由于该公式为数组公式，在录入完上述内容后，必须同时按下“Ctrl+Shift+Enter”键，为上述公式内容加上数组公式标志即大括号“{}”。 4、当上述操作完成后，在B14至B18单元格就迅速得到了正确的学生考试成绩分布情况（图3）。 5、值得注意的是，在我们设计统计区段时，这个统计区段必须比统计分段点的数据个数多一个。这个多出来的统计区段表示超出最高间隔的数值个数。例如，在本例中，我们设计的统计分段点为60、69、79、89四个数值，这时要想取得正确的统计区段分布数据，就必须在B14至B18五个单元格中输入FREQUENCY() 函数计算的结果，多出来的这一个单元格将返回学生成绩表中大于90分的成绩的人数。

电商数据分析基础知识.doc

电商数据分析基础知识 电商数据分析基础知识 信息流、物流和资金流三大平台是电子商务的三个最为重要的平台。而电子商务信息系统最核心的能力是大数据能力，包括大数据处理、数据分析和数据挖掘能力。无论是电商平台(如淘宝)还是在电商平台上销售产品的卖家，都需要掌握大数据分析的能力。越成熟的电商平台，越需要以通过大数据能力驱动电子商务运营的精细化，更好的提升运营效果，提升业绩。构建系统的电子商务数据分析指标体系是数据电商精细化运营的重要前提，本文将重点介绍电商数据分析指标体系。 电商数据分析指标体系分为八大类指标，包括总体运营指标、网站流量累指标、销售转化指标、客户价值指标、商品及供应链指标、营销活动指标、风险控制指标和市场竞争指标。不同类别指标对应电商运营的不同环节，如网站流量指标对应的是网站运营环节，销售转化、客户价值和营销活动指标对应的是电商销售环节。 1、电商总体运营指标 电商总体运营整体指标主要面向的人群电商运营的高层，通过总体运营指标评估电商运营的整体效果。电商总体运营整体指标包括四方面的指标：

(1)流量类指标 独立访客数(UV)，指访问电商网站的不重复用户数。对于PC 网站，统计系统会在每个访问网站的用户浏览器上种一个cookie来标记这个用户，这样每当被标记cookie的用户访问网站时，统计系统都会识别到此用户。在一定统计周期内如(一天)统计系统会利用消重技术，对同一cookie在一天内多次访问网站的用户仅记录为一个用户。而在移动终端区分独立用户的方式则是按独立设备计算独立用户。 页面访问数(PV)，即页面浏览量，用户每一次对电商网站或着移动电商应用中的每个网页访问均被记录一次，用户对同一页面的多次访问，访问量累计。 人均页面访问数，即页面访问数(PV)/独立访客数，该指标反映的是网站访问粘性。 (2)订单产生效率指标 总订单数量，即访客完成网上下单的订单数之和。 访问到下单的转化率，即电商网站下单的次数与访问该网站的次数之比。 (3)总体销售业绩指标

数据处理基础知识 word

检测数据处理基础知识 误差及相关概念→真实值与标准值 误差是测量值与真实结果之间的差异，要想知道误差的大小，必须知道真实的结果，这个真实的值，我们称之“真值”。 1.真实值 从理论上说，样品中某一组分的含量必然有一个客观存在的真实数值，称之 为“真实值”或“真值”。用“μ”表示。但实际上，对于客观存在的真值，人 们不可能精确的知道，只能随着测量技术的不断进步而逐渐接近真值。实际工作中，往往用“标准值”代替“真值”。 2.标准值 采用多种可靠的分析方法、由具有丰富经验的分析人员经过反复多次测定得 出的结果平均值，是一个比较准确的结果。 实际工作中一般用标准值代替真值。例如原子量、物理化学常数：阿佛伽得 罗常数为6.02×10等。 与我们实验相关的是将纯物质中元素的理论含量作为真实值。 1.准确度 准确度是测定值与真实值接近的程度。 为了获得可靠的结果，在实际工作中人们总是在相同条件下，多测定几次，然后求平均值，作为测定值。一般把这几次在相同条件下的测定叫平行测定。如 果这几个数据相互比较接近，就说明分析的精密度高。 2.精密度 精密度是几次平行测定结果相互接近的程度。 3.精密度和准确度的关系 （1）精密度是保证准确度的先决条件。 （2）高精密度不一定保证高准确度。 1.误差 （1）定义：个别测定结果X、X …X与真实值μ之差称为个别测定的误差，简称误差。 （2）表示：各次测定结果误差分别表示为X -μ、X -μ……X -μ。 （3）计算方法： 绝对误差 相对误差 对于绝对误差——测定值大于真值，误差为正值；测定值小于真值，误差为 负值。 对于相对误差——反映误差在测定结果中所占百分率，更具实际意义。 2.偏差 偏差是衡量精密度的大小。 误差的分类→系统误差 1.定义 由某种固定的原因造成的误差，若能找出原因，设法加以测定，就可以消除，所以也叫可测误差。 2.特点

2018数据分析师考试大纲

2018CPDA 数据分析师考试大纲 第一部分考试介绍 一、考试目标 数据分析师专业技术考试主要测试考生是否具备数据分析基础知识，是否了解数据分析工作流程及数据分析技术，是否具备利用数据分析知识解决实际业务问题的能力。 侧重考查考生对数据分析知识的掌握和应用，借助数据分析知识解决实际数据分析工作和企业决策工作的能力，根据企业决策的需要，对各种相关数据进行分析和评估能力。 考点涉及数据分析统计基础、数据获取、数据预处理、数据可视化、数据算法模型及客户数据分析、产品数据分析、营销数据分析、采购数据分析、物流数据分析、生产制造数据分析、智能供应链及投资收益风险分析等。 二、考试科目及考试形式 考试分为理论机考和实操笔试，考试时限分别为90 分钟和120 分钟，满分都为100分。 CPDA 数据分析师的认证考核采取全国统一时间，每年四次。 三、教材与资料 《数据分析基础》《营销数据分析》《供应链优化与投资分析》《战略管理》《面授讲义》是数据分析师考生必修必考教材与资料。 四、知识点要求注释 识记：要求掌握概念、熟悉理论、重点考试要求范围； 理解：要求应知应会，非重点考试要求范围； 应用：掌握实际使用方法，运用计算工具或分析软件进行实和分析，考试要求范围； 了解：拓展性知识，非考试要求范围。 第二部分考试内容 根据数据分析师专业技术考试的考试目标、科目和考试形式等要求，数据分析师专业技术考试科目要点包括但不限于以下内容： 一、数据分析理论知识 数据分析理论知识是对考生数据分析基础知识的掌握程度的测试。数据分析基础主要从数据分析的整个流程去考查学生知识，其中涵盖了数据获取、数据预处理、数据可视化、数据分析算

数据处理的基本方法

数据处理的基本方法 由实验测得的数据，必须经过科学的分析和处理，才能提示出各物理量之间的关系。我们把从获得原始数据起到结论为止的加工过程称为数据处理。物理实验中常用的数据处理方法有列表法、作图法、逐差法和最小二乘法等。 1、列表法 列表法是记录和处理实验数据的基本方法，也是其它实验数据处理方法的基础。将实验数据列成适当的表格，可以清楚地反映出有关物理量之间的一一对应关系，既有助于及时发现和检查实验中存在的问题，判断测量结果的合理性；又有助于分析实验结果，找出有关物理量之间存在的规律性。一个好的数据表可以提高数据处理的效率，减少或避免错误，所以一定要养成列表记录和处理数据的习惯。 第一页前一个下一页最后一页检索文本 2、作图法 利用实验数据，将实验中物理量之间的函数关系用几何图线表示出来，这种方法称为作图法。作图法是一种被广泛用来处理实验数据的方法，它不仅能简明、直观、形象地显示物理量之间的关系，而且有助于我人研究物理量之间的变化规律，找出定量的函数关系或得到所求的参量。同时，所作的图线对测量数据起到取平均的作用，从而减小随机误差的影响。此外，还可以作出仪器的校正曲线，帮助发现实验中的某些测量错误等。因此，作图法不仅是一个数据处理方法，而且是实验方法中不可分割的部分。

第一页前一个下一页最后一页检索文本 第一页前一个下一页最后一页检索文本 共 32 张，第 31 张 3、逐差法

逐差法是物理实验中处理数据常用的一种方法。凡是自变量作等量变化，而引起应变量也作等量变化时，便可采用逐差法求出应变量的平均变化值。逐差法计算简便，特别是在检查数据时，可随测随检，及时发现差错和数据规律。更重要的是可充分地利用已测到的所有数据，并具有对数据取平均的效果。还可绕过一些具有定值的求知量，而求出所需要的实验结果，可减小系统误差和扩大测量范围。 4、最小二乘法 把实验的结果画成图表固然可以表示出物理规律，但是图表的表示往往不如用函数表示来得明确和方便，所以我们希望从实验的数据求经验方程，也称为方程的回归问题，变量之间的相关函数关系称为回归方程。 第一节有效数字及其计算 一、有效数字 对物理量进行测量，其结果总是要有数字表示出来的．正确而有效地表示出测量结果的数字称为有效数字．它是由测量结果中可靠的几位数字加上可疑的一位数字构成．有效数字中的最后一位虽然是有可疑的，即有误差，但读出来总比不读要精确．它在一定程度上反映了客观实际，因此它也是有效的．例如，用具有最小刻度为毫米的普通米尺测量某物体长度时，其毫米的以上部分是可以从刻度上准确地读出来的．我们称为准确数字．而毫米以下的部分，只能估读一下它是最小刻度的十分之几，其准确性是值得怀疑的．因此，我们称它为 可疑数字，若测量长度L=15.2mm，“15”这两位是准确的，而最后一位“2”是可疑的，但它也是有效的，因此，对测量结果15.2mm来说，这三位都是有效的，称为三位有效数字． 为了正确有效地表示测量结果，使计算方便，对有效数字做如下的规定： 1．物理实验中，任何物理量的数值均应写成有效数字的形式． ２．误差的有效数字一般只取一位，最多不超过两位． ３．任何测量数据中，其数值的最后一位在数值上应与误差最后一位对齐(相同单位、相同10次幂情况下)．如L=(1．00±0．02)mm，是正确的，I=(360±0．25) A或g=(980.125±0.03)cm/S2都是错误的． ４．常数2,1/2,21 2,π及C等有效数字位数是无限的． ５．当0不起定位作用，而是在数字中间或数字后面时，和其它数据具有相同的地位，都算有效数字，不能随意省略．如31.01、2.0、2.00中的0，均为有效数字．６.有效数字的位数与单位变换无关，即与小数点位置无关．如L=11.3mm=1.13cm=0.0113m=0.0000113Km均为三位有效数字．由此，也可以看出：用以表示小数点位置的“0”不是有效数字，或者说，从第一位非零数字算起的数字才是有效数字．７．在记录较大或较小的测量量时，常用一位整数加上若干位小数再乘以10的幂的形式表示，称为有效数字的科学记数法．例测得光速为2.99×108m/s，有效数字为三位．电子质量为9.11×10-31Kg有效数字也是三位． 二、有效数字的运算法则 由于测量结果的有效数字最终取决于误差的大小，所以先计算误差，就可以准确知道任何一种运算结果所应保留的有效数字，这应该作为有效数字运算的总法则．此外，当数字运算时参加运算的分量可能很多，各分量的有效数字也多少不一，而且在运算中，数字愈来愈多，除不尽时，位数也越写越多，很是繁杂，我们掌握了误差及有效数字的基本知识后，就可以找到数字计算规则，使得计算尽量简单化，减少徒劳的计算．同时也不会影响结果的精确度．

人教版初中数学数据分析知识点训练及答案

人教版初中数学数据分析知识点训练及答案 一、选择题 1．某地区汉字听写大赛中，10名学生得分情况如下表： 那么这10名学生所得分数的中位数和众数分别是（） A．85和85 B．85.5和85 C．85和82.5 D．85.5和80 【答案】A 【解析】 【分析】 找中位数要把数据按从小到大的顺序排列，位于最中间的一个数（或两个数的平均数）为中位数；众数是一组数据中出现次数最多的数据，可得答案． 【详解】 把这组数据从小到大排列，处于中间位置的两个数都是85，那么由中位数的定义可知，这组数据的中位数是85； 在这一组数据中85出现的次数最多，则众数是85； 故选：A． 【点睛】 此题考查众数与中位数的意义．解题关键在于掌握众数是一组数据中出现次数最多的数据；中位数是将一组数据从小到大（或从大到小）重新排列后，最中间的那个数（或最中间两个数的平均数），叫做这组数据的中位数．如果中位数的概念掌握得不好，不把数据按要求重新排列，就会出错． 2．某单位招考技术人员，考试分笔试和面试两部分，笔试成绩与面试成绩按6:4记入总成绩，若小李笔试成绩为80分，面试成绩为90分，则他的总成绩为（） A．84分B．85分C．86分D．87分 【答案】A 【解析】 【分析】 按照笔试与面试所占比例求出总成绩即可. 【详解】 根据题意，按照笔试与面试所占比例求出总成绩： 64 ?+?=（分） 809084 1010

故选A 【点睛】 本题主要考查了加权平均数的计算，解题关键是正确理解题目含义. 3．在学校的体育训练中，小杰投掷实心球的7次成绩如统计图所示，则这7次成绩的中位数和平均数分别是（） A．9.7m，9.9m B．9.7m，9.8m C．9.8m，9.7m D．9.8m，9.9m 【答案】B 【解析】 【分析】 将这7个数据从小到大排序后处在第4位的数是中位数，利用算术平均数的计算公式进行计算即可． 【详解】 把这7个数据从小到大排列处于第4位的数是9.7m，因此中位数是9.7m， 平均数为：(9.59.69.79.79.810.110.2)79.8 ++++++÷=m， 故选：B． 【点睛】 考查中位数、算术平均数的计算方法，将一组数据从小到大排列后处在中间位置的一个数或两个数的平均数就是这组数据的中位数，平均数则是反映一组数据的集中水平． 4．某校共有200名学生，为了解本学期学生参加公益劳动的情况，收集了他们参加公益劳动时间（单位：小时）等数据，以下是根据数据绘制的统计图表的一部分． 学生 类型人数时间010 t ≤＜1020 t ≤＜2030 t ≤＜3040 t ≤＜40 t≥ 性别男73125304女82926328 学初中25364411