数据分析方案,模板

数据分析方案,模板

篇一：项目数据分析报告模板

项目数据分析报告模板

目录

第一章项目概述

此章包括项目介绍、项目背景介绍、主要技术经济指标、项目存在问题及建议等。

第二章项目市场研究分析

此章包括项目外部环境分析、市场特征分析及市场竞争结构分析。

第三章项目数据的采集分析

此章包括数据采集的内容、程序等。第四章项目数据分析采用的方法

此章包括定性分析方法和定量分析方法。

第五章资产结构分析

此章包括固定资产和流动资产构成的基本情况、资产增减变化及原因分析、自西汉结构的合理性评价。

第六章负债及所有者权益结构分析

此章包括项目负债及所有者权益结构的分析：短期借款的构成情况、长期负债的构成情况、负债增减变化原因、权益增减变化分析和权益变化原因。

第七章利润结构预测分析

此章包括利润总额及营业利润的分析、经营业务的盈利能力分析、利润的真实判断性分析。

第八章成本费用结构预测分析

此章包括总成本的构成和变化情况、经营业务成本控制情况、营业费用、管理费用和财务费用的构成和评价分析。

第九章偿债能力分析此章包括支付能力分析、流动及速动比率分析、短期偿还能力变化和付息能力分析。第十章公司运作能力分析此章包括存货、流动资产、总资产、固定资产、应收账款及应付账款的周转天数及变化原因分析，现金周期、营业周期分析等。

第十一章盈利能力分析

此章包括净资产收益率及变化情况分析，资产报酬率、成本费用利润率等变化情况及原因分析。

第十二章发展能力分析

此章包括销售收入及净利润增长率分析、资本增长性分析及发展潜力情况分析。第十三章投资数据分析

此章包括经济效益和经济评价指标分析等。

第十四章财务与敏感性分析

此章包括生产成本和销售收入估算、财务评价、财务不确定性与风险分析、社会效益和社会影响分析等。

第十五章现金流量估算分析

此章包括全投资现金流量的分析和编制。

大数据对企业管理决策影响分析

大数据对企业管理决策影响分析 随着云计算技术的快速普及，加之物联网、移动互联网应用的大规模爆发，人类进入了大数据时代。大数据的数据集远远超出了目前典型数据库管理系统获取、存储、管理和分析的能力。研究机构Gartner将大数据定义为需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产；国际数据公司(IDC)认为大数据是从海量规模数据中抽取价值的新一代技术和架构；IBM将大数据定义为4个V即大量化(Volume) 、多样化(Variety)、快速化(Velocity)及产生的价值(Value) 。针对大数据的特征挖掘其价值并作出决策，成为企业在大数据环境下进行决策的重要依据。2012年1月达沃斯世界经济论坛将大数据作为主题之一，探讨了如何更好地利用数据产生社会效益；2012年5月联合国“Global Pulse”特别分析了发展中国家面对大数据的机遇和挑战，并倡议运用大数据促进全球经济发展；2012年3月美国奥巴马政府发布“大数据研究和发展倡议”，正式启动大数据发展计划，随后英国、加拿大、澳大利亚、法国、日本等30多个国家也相继启动了大数据计划；Google、IBM、EMC、惠普、微软和阿里巴巴、百度等国内外公司正在积极抢占大数据技术市场。大数据应用领域包括客户关系管理、市场营销、金融投资、人力资源管理、供应链管理和卫生保健、教育、国家安全、食品等各个行业，已成为一个影响国家、社会和企业发展的重要因素。在互联网时代，基于数据判断、决策成为国家、企业和个人的基本技能。大数据的出现改变了企业决策环境，并将对企业的传统决策方式产生巨大影响。 1、大数据对管理决策环境的影响 1.1 大数据下数据驱动的决策方式 目前人类每年产生的数据量已经从TB(1024GB=1TB)级别跃升到PB(1024TB=1PB)、EB(1024PB=1EB)乃至ZB(1024EB=1ZB)级别。美国互联网数据中心指出，全球已有超过150亿台连接到互联网的移动设备，互联网上的数据每年增长50%，每两年便翻一番，而目前世界上90%以上的数据是最近几年才产生的，随着数据的急剧增长，大数据时代已经到来。大数据下的决策依赖于大量市场数据，如何有效地收集和分配数据、可靠智能地分析和执行数据成为企业未来面临的挑战。基于云计算的大数据环境影响到企业信息收集方式、决策方案制定、方案选择及评估等决策实施过程，进而对企业的管理决策产生影响。舍恩伯格指出，大数据的“大”，并不是指数据本身绝对数量大，而是指处理数据所使用的模式“大”：尽可能地收集全面数据、完整数据和综合数据，同时使用数学方法对其进行分析和建模，挖掘出背后的关系，从而预测事件发生的概率。数据驱动型决策(data-driven decision making)是大数据下决策的特点。研究表明，越是以数据驱动的企业，其财务和运营业绩越好。大数据是个极丰富的数据集，数据是知识经济时代重要的生产要素，是经济运行中的根本性资源。数据生产信息，信息改善决策，进而提高生产力。可以预期，未来决定、评价企业价值的最大核心在于数据，数据积累量、数据分析能力、数据驱动业务的能力将是决定企业价值的最主要因素。 1.2 大数据下决策方式应用现状 MIT沙龙主编与IBM商业价值协会通过对100个国家30多个行业的近3000名公司执行者、管理者和数据分析工作者进行调查，基于调查结果为公司提供了5条建议，其中提出对于每个机会，企业需要从问题而不是数据开始，所以应该先定义满足商务目标的问题，然后识别那些可以解答问题的数据。枟经济学家枠杂志2010年的一项调查显示，经营大数据已成为企业管理的热门话题，但大数据的应用目前还处于初级阶段。2013年3月IBM的大数据调研白皮书枟分析：大数据在现实世界中的应用枠显示“大数据”将带来蓬勃商机，63% 的受访者表示大数据和信息的分析使用为其组织创造了竞争优势，47% 的受访者称当前应

大数据时代的数据挖掘

大数据时代的数据挖掘 大数据是2012的时髦词汇，正受到越来越多人的关注和谈论。大数据之所以受到人们的关注和谈论，是因为隐藏在大数据后面超千亿美元的市场机会。 大数据时代，数据挖掘是最关键的工作。以下内容供个人学习用，感兴趣的朋友可以看一下。 智库百科是这样描述数据挖掘的“数据挖掘又称数据库中的知识发现，是目前人工智能和数据库领域研究的热点问题，所谓数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程。数据挖掘是一种决策支持过程，它主要基于人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库、可视化技术等，高度自动化地分析企业的数据，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，帮助决策者调整市场策略，减少风险，做出正确的决策。 数据挖掘的定义 技术上的定义及含义 数据挖掘（Data Mining ）就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。这个定义包括好几层含义：数据源必须是真实的、大量的、含噪声的；发现的是用户感兴趣的知识；发现的知识要可接受、可理解、可运用；并不要求发现放之四海皆准的知识，仅支持特定的发现问题。 与数据挖掘相近的同义词有数据融合、人工智能、商务智能、模式识别、机器学习、知识发现、数据分析和决策支持等。 ----何为知识从广义上理解，数据、信息也是知识的表现形式，但是人们更把概念、规则、模式、规律和约束等看作知识。人们把数据看作是形成知识的源泉，好像从矿石中采矿或淘金一样。原始数据可以是结构化的，如关系数据库中的数据；也可以是半结构化的，如文本、图形和图像数据；甚至是分布在网络上的异构型数据。发现知识的方法可以是数学的，也可以是非数学的；可以是演绎的，也可以是归纳的。发现的知识可以被用于信息管理，查询优化，决策支持和过程控制等，还可以用于数据自身的维护。因此，数据挖掘是一门交叉学科，它把人们对数据的应用从低层次的简单查询，提升到从数据中挖掘知识，提供决策支持。在这种需求牵引下，汇聚了不同领域的研究者，尤其是数据库技术、人工智能技术、数理统计、可视化技术、并行计算等方面的学者和工程技术人员，投身到数据挖掘这一新兴的研究领域，形成新的技术热点。 这里所说的知识发现，不是要求发现放之四海而皆准的真理，也不是要去发现崭新的自然科学定理和纯数学公式，更不是什么机器定理证明。实际上，所有发现的知识都是相对的，是有特定前提和约束条件，面向特定领域的，同时还要能够易于被用户理解。最好能用自然语言表达所发现的结果。n x _s u x i a n g n i n g

调查结果与分析报告附数据整理分析报告总结报告

数据分析 我们设样本一为抽样总体，样本二为男生的抽样总体，样本三为女生的抽样总体。 一、生活费水平的分析 1. 对样本一的分析 由整理后输入计算机的数据，我们绘制出样本一生活费水平的频数分布表和直方图，结果如下： 样本一生活费水平的频数分布表 频率百分比有效百分比累积百分 500以下26 500-70024 700-9009 900以上6 总数65 由上图可以看出：样本一（即本科生抽样全体）月生活费500元以下所占频数最高。 样本一（总体）平均月生活费置信区间的构造表 One-Sample Statistics N Mean Std. Deviation Std. Error Mean 频数65

从上述分析可知：我们有95%的把握认为重庆工商大学本科生的月生活费平均水平在元~元之间。 样本一男生月生活费水平的频数分布表 Statistics 频数 N Valid38 Missing0 Mean Std. Error of Mean Std. Deviation 频数 Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent Valid500以下14 500-70015 700-9004 900以上5 Total38 由上图可以看出：样本二月生活费500-700所占频数最高，是月生活费的众数。分析众数后，我们进一步分析月生活费的平均水平，得出结果如下： T-Test

One-Sample Statistics N Mean Std. Deviation Std. Error Mean 频数38 从上述分析可知：我们有95%的把握认为重庆工商大学科生男生的月生活费平均水平在 元~元之间。 3．对样本三的分析 由整理后输入计算机的数据，绘制出样本三女生月生活费水平的频数分布表和直方图，结果如下： 样本三女生月生活费水平的频数分布表 Statistics 频数 N Valid27 Missing0 Mean Std. Error of Mean Std. Deviation

数据分析中常见问题的解决方案及心得体会(优.选)

数据分析中常见问题的解决方案及心得体会 论坛君：在数据分析实践中，你遇到过这样的问题吗？你们的标准误差算对了吗？回测过程中的过度拟合问题怎 么解决？聚类分析时的极端值又该怎么处理呢？快来看今 天的文章吧，马上告诉你答案。 你们的标准误差（standarderror）算对了吗？（附程序） 大家都知道，当残余相是独立同分布（iid）时，OLS的标准误差是无偏的（unbiased），但是当残余相与观测值相关时，此标准误差就不再无偏了，需要做相应的调整。 这里向大家介绍一篇Northwestern大学教授MitchellPeterson在顶级权威刊物ReviewofFinancialStudies 上发表的文章（EstimatingStandardErrorsinFinancePanelDataSets：ComparingApproaches，2009），专门探讨标准误差在不同面板数据结构中的调整。据他统计，即使是在专业刊物上发表的文章： '42%的文章没有对标准误差进行必要的调整。 '剩下的58%的文章做了调整。 1.其中，34%用了Fama-MacBeth方法， 2.29%用了虚拟变量（dummyvariable）， 3.7%用OLS计算回归系数但用Newy-West方法对标准误差

做调整， 4.23%则报告了群集标准误差（clusteredstandarderror） 那么，到底哪种处理方法是正确的呢？本篇文章给出了指导意见。简单来说，在二维的面板数据里包含了'企业固定效应'（firmfixedeffect）和'时间效应'（timeeffect）。 '在只具有'企业固定效应'的面板数据中，OLS和 Fama-MacBeth方法的标准误差都会被低估，建议使用群集标准误差（clusteredstandarderror）。 '在只具有'时间效应'的面板数据中，建议使用Fama-MacBeth 方法。 最新文件---------------- 仅供参考--------------------已改成word文本--------------------- 方便更改

《数据收集整理》教材分析与重难点突破(第1课时)

《数据收集整理》教材分析与重难点突破 重难点： 本节课教学的重点是用调查法收集整理数据，难点是用调查法收集整理数据的过程 突破建议： 1.挖掘情境内涵，理解“选择校服”的本质。 教学这部分内容时,教师首先要创设定校服的情境, 在叙述情境的过程中出示例1红、黄、蓝、白四种颜色，然后提问“选哪种颜色合适？”回答这个问题时，要让学生充分进入情境，真正参与进来。 首先让学生自己观察、思考、交流。在交流中可能大部分学生会选自己喜欢的颜色，因此五花八门。 然后教师要注意引导学生：刚才同学们是针对自己喜欢的颜色来确定校服的。谁来说一说什么是校服？从而引发学生思考、讨论。 最后使学生明确校服的颜色不是以个人的观点为主的，它需要统筹大家的意见。使学生明白，最合理的是选择大部分同学都喜欢的颜色。到底是什么颜色呢？这就需要确定4种颜色中哪种颜色是大多数学生最喜欢的，引出用统计解决问题的方法，即体现了统计的必要，也体现了统计的作用与价值，同时引发下个研讨内容。 2.抓住问题冲突，引出收集信息的方法。 本课解决问题的方法是抽样调查法，调查法是学生首次运用，学生没有这部分知识经验。因此在教学时先通过小组研讨制定解决问题的方案，然后通过全班交流，教师适时的引导从而制定好调查计划。

从研讨到制定计划这一环节中教师要注意倾听学生的发言，能够在顺应学生思维的前提下，顺思导学，引导学生总结解决问题的方法即调查法。 比如：当学生知道校服的颜色不是以个人的观点为主的，它需要统筹大家的意见后，引发学生思考：如何来听取大家的意见呢？ 学生的意见可能很多，预设到的答案可能是： （1）在学门口挨个询问？对此学生会反驳太麻烦了，全校人数太多，一天也问不完。 （2）打电话询问。 （3）听老师的。 当学生出现这样的问题时，教师不要立刻给出答案。而是把多种方法都呈现给孩子，让他们针对这些方法进行讨论，指出不足及修改的方案。在这样的前提下，教师抓住学生的一些有用信息进行引导，全校人数太多不好操作，我们可以划分成班级来统计，然后根据众多班级同学的想法来确定校服颜色。这样抽样调查的名词学生不会说出，但是他们会用自己的语言来描述即先调查人数少的同学的意见，在慢慢到人数多同学的意见，从而把这种方法具体的形象的让学生理解。 3.优化调查方式，便于统计。 在学生懂得调查本班同学的意见后，思考用什么方式来记录哪种颜色的人数呢？一般的方法举手、起立、投票等。让学生充分地想、说。可以引导学生多说几种方式，使其体会到调查方式的多样化。在

大数据对企业管理决策影响分析报告

大数据对企业管理决策的影响分析及其对策 摘要：大数据是物联网、云计算之后又一项重大技术变革，无论是学术界、企业界还是政府都受到其影响。大数据下的决策环境发生了巨大改变，影响了企业的数据管理和知识管理。同时大数据下丰富的数据和知识使得决策参与者的决策能力大大提高，决策参与者角色发生了改变，进而影响到企业的管理决策组织。大数据的出现也对企业管理决策技术提出了更高的要求。在此分析基础上，系统阐述大数据对企业管理决策的影响及其对策。 关键词：大数据；企业管理；管理决策；对策 Analysis of the impact of big data on enterprise management and decision making and Its Countermeasures Abstract:Big data is another major technological revolution after the Internet of things and cloud computing, both in academic, corporate and government affected by it. Great changes have taken place in big data under the decision-making environment, affecting the company's data management and knowledge management. At the same time under the big data rich data and knowledge greatly improve decision making participants decision-making ability, decision-making participant roles changed, thus affect the enterprise's management decision-making organization. Big data is also put forward higher requirements for the enterprise management and decision-making technology. On the basis of this analysis, elaborated the influence of enterprise management decision-making system and Countermeasures of big data. Key words:Big Data; Business Management; Management Decision; Countermeasure 一、引言 随着云计算技术的快速普及，加之物联网、移动互联网应用的大规模爆发，人类进人了大数据时代。大数据的数据集远远超出了目前典型数据库管理系统获取、存储、管理和分析的能力。针对大数据的特征挖掘其价值并作出决策,成为企业在大数据环境下进行决策的重要依据。2012年1月达沃斯世界经济论坛将大数据作为主题之一,探讨了如何更好地利用数据产生社会效益；2012年5月联合国“GlobalPulse”特别分析了发展中国家面对大数据的机遇和挑战，并倡议运用大数据促进全球经济发展;2012年3月美国奥巴马政府发布“大数据研究和发展倡议”，正式启动大数据发展计划，随后英国、加拿大、澳大利亚、法国、日本等30多个国家也相继启动了大数据计划；Google、IBM、EMC、惠普、微软

(完整word版)《大数据思维与决策》读后感

《大数据思维与决策》读后感 ——徐乾程学号652120100004 21世纪将是大数据的时代。 与《大数据预测》不同，《大数据思维与决策》并没有太多理论内容的介绍，作者主要通过大量例子说明近20年来大数据对传统行业、传统思维的冲击，从医学到教育领域到金融行业再到互联网，大数据思维的冲击都是史无前例的。其中给我印象比较深刻的主要有以下两点： 一、回归方程预测。从前人们的决策几乎全靠人为经验判断，作者在这个问题里举了“寻找棒球队员”的例子，传统的方式是经理人通过观看无数场球赛，观察球员的每一个细致动作，经理人根据经验判断该球员是否有潜力成为球星。该方式代价非常大且人为主观因素会影响决策正确率。大数据思维则是分析球员历史训练及比赛的记录数据，利用数理统计的回归方法分析数据，从而预测有潜力值球员。相对传统方式，大数据方法成本大大降低，且准确率更高。正如书中所说，数据比人客观，且现在大规模数据的获取更加容易，成本较低。 二、随机试验。作者提到的第二个很有用的方法是随机试验。基本思想是：随机抽取样本，控制单一变量，进行试验，分析试验数据检验哪个方式更加具有价值。这里采用的例子很多，其中一个就是某一个网站利用随机随机试验方法为网站开发者提供工具检测怎样的界面用户更加喜欢。文中列举“医生洗手对手术患者死亡影响”、“某一政策是否正确”等例子说明大数据下随机试验的利用。 但是，正如《大数据预测》里介绍的一样，大数据作为一种工具，必然存在两面性。大数据决策为我们提供很多快捷、准确的预测。但是，过分依赖数据则让我们在很多时候得出的结果相差很大。利用大数据进行决策，人为的经验还是不可或缺的，权值的设定，参数的调整，初值的设定等这些都是经验得来的，但是即使是这些经验，也不能太过依赖，因为数据在变化，世界在变化，以前正确的下一秒随时错误。总的来说，数据与人为经验相结合，互为促进。此外，随着科技发展，智能设备越来越普及，信息无处不在，数据无处不在。谷歌等都倡议数据共享，建立人人都可以利用的数据库。对于数据开发者、数据决策者而言的确是十分有利的。能够为客户创造价值,如机票预测是客户购买实惠机票很好的工具，这种情况客户也是乐意见到的。然而，一些恶意黑客当然也会因此入侵，获取用户数据，对人们生活带来很多干扰甚至是安全隐患。所以说，大数据下仍然很多问题，不过利益在驱动，还是会继续发展。大数据给人类社会的方方面面带来了巨大的变革，这是社会发展的潮流，不可逆转，我们只有顺应这种潮流，在思想上和技能上做好准备才能成为时代的弄潮儿。对于一家公司或一个国家，要从根本上改变思维和观念，尽早适应这种潮流。

大数据分析与处理方法解读

大数据分析与处理方法解读 【文章摘要】要知道，大数据已不再是数据大，最重要的现实就是对大数据进行分析，只有通过分析才能获取很多智能的，深入的，有价值的信息。 越来越多的应用涉及到大数据，这些大数据的属性，包括数量，速度，多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性，所以，大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要，可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。基于此，大数据分析的方法理论有哪些呢？ 大数据分析的五个基本方面 PredictiveAnalyticCapabilities（预测性分析能力） 数据挖掘可以让分析员更好的理解数据，而预测性分析可以让分析员根据可视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性的判断。 DataQualityandMasterDataManagement（数据质量和数据管理） 数据质量和数据管理是一些管理方面的最佳实践。通过标准化的流程和工具对数据进行处理可以保证一个预先定义好的高质量的分析结果。 AnalyticVisualizations（可视化分析） 不管是对数据分析专家还是普通用户，数据可视化是数据分析工具最基本的要求。可视化可以直观的展示数据，让数据自己说话，让观众听到结果。 SemanticEngines（语义引擎） 我们知道由于非结构化数据的多样性带来了数据分析的新的挑战，我们需要一系列的工具去解析，提取，分析数据。语义引擎需要被设计成能够从“文档”中智能提取信息。 DataMiningAlgorithms（数据挖掘算法） 可视化是给人看的，数据挖掘就是给机器看的。集群、分割、孤立点分析还有其他的算法让我们深入数据内部，挖掘价值。这些算法不仅要处理大数据的量，也要处理大数据的速度。 假如大数据真的是下一个重要的技术革新的话，我们最好把精力关注在大数据能给我们带来的好处，而不仅仅是挑战。 大数据处理

数据处理与分析教案

授课教案 班级：17计1班课程：office2010 授课教师：黄媚

教学过程设计 教学环节及 时间分配 教学内容师生活动设计意图导入新课 （ 3分钟） 讲授新课 （ 20分 钟） 通过一个与该节相同的例子观看， 导入本次新课。 第七章电子表格中的数据处理 7、2 数据处理与分析 7.2.1 数据的查找与替换 1、数据查找 单击任意单元格-开始-【编辑】组-查 找和替换-查找-在“查找和替换”的对 话框输入查找内容-选择“查找全部” 2、数据替换 单击任意单元格-开始-【编辑】组-查 找和替换-替换-在“查找和替换”的“替 换”对话框输入查找内容和替换内容- 选择“全部替换” 教师示范操作 学生认真听课并回 答教师提出的问 题。 当堂的师生互动 能让学生更能加 深对操作步骤的 印象，对其中运用 到的按钮印象更 深刻

序 选 7.2.2 数据排序 1、使用排序按钮快速排序 开始-【编辑】组-排序和筛选 表示数据按递增顺序排列，使最小值位于列的顶端 表示数据按递减顺序排列，使最大值位于列的顶端 2、使用“排序”对话框进行排序 选择需要排序的单元格-数据-【排序和筛选】组-排序-确定 列——选择要排序的列 排序依据——选择排序类型 次序——选择排序方式 数据包含标题——排序时保留字段名称 通过学生自主练习，提高学生动手操作能力。

7.2.3 数据筛选 1、自动筛选 按值列表、按格式、按条件 选择所需单元格-数据-【排序和筛选】组- “筛选”下拉按钮-选择所需值-确定 2、自定义筛选 选择所需的单元格区域或表-数据-【排序和筛选】组-筛选

某酒店前台数据分析解决方案

上海某酒店管理有限公司 ABC连锁酒店前台数据分析系统 解决方案草案 目录 §1需求分析与解决方案 (2) §1.1需求描述 (2) §1.2需求解决方案 (3) §1.2.1酒店前台数据分析模型说明 (3) §1.2.2权限管理 (3) §1.2.3数据仓库与分析模型建立 (4) §1.2.4Flash数字地图 (4) §1.2.5房型营业额分析 (6) §1.2.6节假日营业额分析 (10) §1.2.7协议客户营业额分析 (11) §1.2.8入住率分析 (15) §1.2.9RFM分析 (16) §1.2.10其他样式 (19) §2系统实施 (21) §3奥威智动优势 (21)

需求分析与解决方案 §1.1需求描述 ABC作为法国YG酒店管理集团旗下的经济型酒店品牌，在中国的发展正处于快速发展的初期，为了更好的对酒店前台销售数据的分析，以辅助决策，特提出本需求： 1、数据已经集中在集团总部，数据库为SQL Server。 2、数据范围：前台系统的数据。 经过前期的初步沟通，以及奥威智动专业的经验，特制作本解决方案（草案），以便于上海YG了解Power-BI可以实现哪些分析模型，而这些分析型是不是可以帮助上海YG进行决策分析，同时了解项目大概预算及实施周期。因为时间较为仓促，难免存在许多不足或理解有偏差的地方，还望斧正！

§1.2需求解决方案 §1.2.1酒店前台数据分析模型说明 §1.2.2权限管理 可通过严格灵活的权限管理，让所有的分店与总部一起共享这个分析平台，使信息化价值最大化。

§1.2.3数据仓库与分析模型建立 奥威智动有着丰富的基于SQL Server数据库平台的数据仓库与分析模型构建经验，同时，也有一定的酒店分析模型构建经验，上述分析模型的截图，即是在我们以前的经验基础上，快速搭建的。通过奥威智动现有的数据仓库与分析模型，可以快速的实现从宜必思的前台系统中进行ETL，以实现快速部署，快速应用，快速见效。 §1.2.4Flash数字地图 可通过该地图，轻松看到全国各地的ABC酒店的营业额、预算值及相应的完成情况，如果完成预算，则显示为绿色，否则，显示为红色，未开发地区显示为棕色。

数据的收集、整理、描述与分析报告

数据的收集、整理与描述——备课人：发 【问题】统计调查的一般过程是什么？统计调查对我们有什么帮助？统计调查一般包括收集数据、整理数据、描述数据和分析数据等过程；可以帮助我们更好地了解周围世界，对未知的事物作出合理的推断和预测. 一、数据处理的一般程序 二、回顾与思考 Ⅰ、数据的收集 1、收集数据的方法（在收集数据时，为了方便统计，可以用字母表示调查的各种类型。） ①问卷调查法：为了获得某个总体的信息，找出与该信息有关的因素，而编制的一些带有问题的问卷调查。 ②媒体调查法：如利用报纸、、电视、网络等媒体进行调查。 ③民意调查法：如投票选举。 ④实地调查法：如现场进行观察、收集和统计数据。 例1、调查下列问题，选择哪种方法比较恰当。 ①班里谁最适合当班长（）②正在播出的某电视节目收视率（） ③本班同学早上的起床时间（）④黄河某段水域的水污染情况（） 2、收集数据的一般步骤： ①明确调查的问题；——谁当班长最合适 ②确定调查对象；——全班同学 ③选择调查方法；——采用推荐的调查方法 ④展开调查；——每位同学将自己心目中认为最合适的写在纸上，投入推荐箱 ⑤统计整理调查结果；——由一位同学唱票，另一位同学记票（划正字），第三位同学在旁边监督。 ⑥分析数据的记录结果，作出合理的判断和决策； 3、收集数据的调查方式 （1）全面调查 定义：考察全体对象的调查叫做全面调查。 全面调查的常见方法：①问卷调查法；②访问调查法；③调查法； 特点：收集到的数据全面、准确，但花费多、耗时长、而且某些具有破坏性的调查不宜用全面调查； （2）抽样调查 定义：只抽取一部分对象进行调查，然后根据调查数据来推断全体对象的情况，这种方法是抽样调查。 总体：要考察的全体对象叫做总体； 个体：组成总体的每一个考察对象叫做个体； 样本：从总体中抽取的那一部分个体叫做样本。 样本容量：样本中个体的数目叫做样本容量（样本容量没有单位）； 特点：省时省钱，调查对象涉及面广，容易受客观条件的限制，结果往往不如全面调查准确，且样本选取不当，会增大估计总体的误差。 性质：具有代表性与广泛性，即样本的选取要恰当，样本容量越大，越能较好地反映总体的情况。（代表性：

数据分析解决方案案例集

数据分析解决方案案例集 这些数据分析解决方案案例于kaggle网站，网站让参与竞赛的人根据一系列的数据提交预测运算法则，并且将预测结果与实际的历史数据进行对比。假设你想知道价格上涨5%之后会导致多少顾客流失，或者是预测市场对大量抛售股票的反应，又或者是估算一下借款人拖欠还款的可能性，这些都可以通过数据分析建模来寻找最优解决方案。 以下是那些数据分析捣鼓者处理的部分难题。 预测保险索赔情况 好事达保险公司(Allstate)希望能更好地预测与汽车相关的伤害 索赔情况，以便更精确地制定价格。竞争者们根据xx年到xx年的数据(包括具体的汽车情况、以及每辆车相关的赔偿支出次数和数量) 进行建模，并将它们应用到xx年至xx年的数据上。 澳大利亚悉尼的保险精算顾问卡尔(MatthewCarle)使用决策树形 式的运算法则来告诉计算机如何进行学习，借此获得了6,000美元的头等奖。它的精确程度比好事达保险公司的模型要高出340%。 测量医院病人流 根据美国卫生保健研究与质量管理处(AgencyforHealthcareResearchandQuality)的数据，美国医疗保健 体系在可预防的住院医疗上要烧掉300亿美元。 HPN(HeritageProviderNetwork)是一家位于加利福尼亚州的医疗保 健机构，它希望能够帮助医生们更快速地确诊，从而控制成本。

它赞助的竞赛内容是，根据36个月内的一系列数据来预测哪些病人将会需要住院治疗。该项竞赛的头奖金额为300万美元(卡歌网上奖金额最高的项目)。比赛从xx年5月份开始，将在xx年4月份结束。截至目前，已经有1,400支队伍提交了近1万份运算法则。 对旅游业进行预测 航空公司高管、旅馆经营者以及餐馆经营者都迫切想知道他们需要多少燃料、食品和员工才能让顾客们感到满意。xx年，《国际预测杂志》(InternationalJournalofForecasting)赞助了一场竞赛，挑战一个已经发表的基于不同时期和不同地点旅游活动的预测公式。 获胜者是霍华德(JeremyHoward)和贝克(LeeBaker)。他们开发的模型可以精确地考虑到一次性事件的影响，例如恶劣的暴风雨。他们获得了500美元的奖金，以及发表建模结果的机会。霍华德本人之后继续努力，还赢得了卡歌网组织的其他竞赛，如今成为了该公司的总裁兼首席科学家。 对国际象棋手进行排名 所谓的伊诺排名算法(Eloratingsystem)，根据国际象棋手过去的表现来分析对弈两人的实力强弱。卡歌网组织了两场竞赛，旨在对该算法进行改进。其中一场竞赛的赞助人是国际棋联组织(WorldChessFederation，FIDE)和专业咨询服务机构德勤公司(Deloitte)，在这场竞赛中，组织方向参赛者提供5.4万人在11年里近200万局国际象棋比赛的情况，然后将他们的预测模型应用于此后进行的10万局比赛，以验证预测结果的精确性。

《大数据时代下的数据挖掘》试题和答案及解析

《海量数据挖掘技术及工程实践》题目 一、单选题（共80题） 1)( D )的目的缩小数据的取值范围，使其更适合于数据挖掘算法的需要，并且能够得到 和原始数据相同的分析结果。 A.数据清洗 B.数据集成 C.数据变换 D.数据归约 2)某超市研究销售纪录数据后发现，买啤酒的人很大概率也会购买尿布，这种属于数据挖 掘的哪类问题？(A) A. 关联规则发现 B. 聚类 C. 分类 D. 自然语言处理 3)以下两种描述分别对应哪两种对分类算法的评价标准？ (A) (a)警察抓小偷，描述警察抓的人中有多少个是小偷的标准。 (b)描述有多少比例的小偷给警察抓了的标准。 A. Precision,Recall B. Recall,Precision A. Precision,ROC D. Recall,ROC 4)将原始数据进行集成、变换、维度规约、数值规约是在以下哪个步骤的任务？(C) A. 频繁模式挖掘 B. 分类和预测 C. 数据预处理 D. 数据流挖掘 5)当不知道数据所带标签时，可以使用哪种技术促使带同类标签的数据与带其他标签的数 据相分离？(B) A. 分类 B. 聚类 C. 关联分析 D. 隐马尔可夫链 6)建立一个模型，通过这个模型根据已知的变量值来预测其他某个变量值属于数据挖掘的 哪一类任务？(C) A. 根据内容检索 B. 建模描述 C. 预测建模 D. 寻找模式和规则 7)下面哪种不属于数据预处理的方法？ (D) A.变量代换 B.离散化

C.聚集 D.估计遗漏值 8)假设12个销售价格记录组已经排序如下：5, 10, 11, 13, 15, 35, 50, 55, 72, 92, 204, 215 使用如下每种方法将它们划分成四个箱。等频（等深）划分时，15在第几个箱子内？ (B) A.第一个 B.第二个 C.第三个 D.第四个 9)下面哪个不属于数据的属性类型：(D) A.标称 B.序数 C.区间 D.相异 10)只有非零值才重要的二元属性被称作：( C ) A.计数属性 B.离散属性 C.非对称的二元属性 D.对称属性 11)以下哪种方法不属于特征选择的标准方法： (D) A.嵌入 B.过滤 C.包装 D.抽样 12)下面不属于创建新属性的相关方法的是： (B) A.特征提取 B.特征修改 C.映射数据到新的空间 D.特征构造 13)下面哪个属于映射数据到新的空间的方法？ (A) A.傅立叶变换 B.特征加权 C.渐进抽样 D.维归约 14)假设属性income的最大最小值分别是12000元和98000元。利用最大最小规范化的方 法将属性的值映射到0至1的范围内。对属性income的73600元将被转化为：(D) A.0.821 B.1.224 C.1.458 D.0.716 15)一所大学内的各年纪人数分别为：一年级200人，二年级160人，三年级130人，四年 级110人。则年级属性的众数是： (A) A.一年级 B.二年级 C.三年级 D.四年级

(整理)数据整理与数据分析

实验1 数据整理与数据分析 1.1 数据整理 一、实验目的和要求： 能熟练的进行统计数据的录入、分组、汇总及各种常用统计图表的绘制。 二、实验内容： 1、数据的录入 2、数据的排序 3、数据的分组 4、数据透视分析 5、常用统计图表的绘制 三、统计函数 频数分布函数（FREQUENCY）的语法形式为: FREQUENCY(data_array,bins_array) 其中：Data_array为用来编制频数分布的数据，Bins_array为频数或次数的接收区间。 四、实验步骤： 1、数据的录入 数据的录入是指把调查得到的结果输入到一张叫数据清单的EXCEL工作表中。数据清单是指包含相关数据的一系列工作表的数据行，如发货单数据库，或一组客户名称和联系电话。数据清单可以作为数据库使用，其中行表示记录，列表示字段。 例某集团公司欲在某地区投资于医疗卫生事业，为了减少风险，获得利润，该集团企划部门决定先了解一下市场潜力。企划部王经理随机访问了该地区几家医院中就医的36名患者，询问其等候看病的时间，根据这些数据，王经理会得到什么信息呢？打开EXCEL工作表，在列中输入数据的名称，称为变量。然后依次输入相应调查数据。 2、数据的排序 ①打开“数据整理.xls” 工作簿，选定“等候时间”工作表。 ②利用鼠标选定单元格A1:B37区域 ③在菜单中选择“数据”中的“排序”选项，则弹出排序对话框。 ④在排序对话框窗口中，选择“主要关键字”列表中的“等候时间”作为排序关键字，并选择按“递增”排序。由于所选取数据中已经包含标题，所以在“当前数据清单”中选择“有标题行”，然后单击“确定”按钮，即可得到排序的结果。 在数据清单中使用分类汇总的方法如下： 先选择需要分类汇总的数据区域A1：B37，然后选择“数据”菜单中的“分类汇总”选项，则打开“分类汇总”对话框。在“分类字段”的下拉式列表中选择要进行分类的列标题，在“汇总方式”的下拉式列表中选择行汇总的方式，本例中选择按“等候时间”进行分类，

大数据分析与应用

《应用统计学系列教材·大数据分析:方法与应用》可用做统计学、管理学、计算机科学等专业进行数据挖掘、机器学习、人工智能等相关课程的本科高年级、研究生教材或教学参考书。 目录 第1章大数据分析概述 1.1大数据概述 1.1.1什么是大数据 1.1.2数据、信息与认知 1.1.3数据管理与数据库 1.1.4数据仓库 1.1.5数据挖掘的内涵和基本特征1.2数据挖掘的产生与功能 1.2.1数据挖掘的历史 1.2.2数据挖掘的功能 1.3数据挖掘与相关领域之间的关系1.3.1数据挖掘与机器学习 1.3.2数据挖掘与数据仓库 1.3.3数据挖掘与统计学 1.3.4数据挖掘与智能决策 1.3.5数据挖掘与云计算 1.4大数据研究方法 1.5讨论题目 1.6推荐阅读 第2章数据挖掘流程 2.1数据挖掘流程概述 2.1.1问题识别 2.1.2数据理解 2.1.3数据准备 2.1.4建立模型 2.1.5模型评价 2.1.6部署应用 2.2离群点发现 2.2.1基于统计的离群点检测 2.2.2基于距离的离群点检测 2.2.3局部离群点算法 2.3不平衡数据级联算法 2.4讨论题目 2.5推荐阅读 第3章有指导的学习 3.1有指导的学习概述3.2K—近邻 3.3决策树 3.3.1决策树的基本概念 3.3.2分类回归树 3.3.3决策树的剪枝 3.4提升方法 3.5随机森林树 3.5.1随机森林树算法的定义 3.5.2如何确定随机森林树算法中树的节点分裂变量 3.5.3随机森林树的回归算法 3.6人工神经网络 3.6.1人工神经网络基本概念 3.6.2感知器算法 3.6.3LMS算法 3.6.4反向传播算法 3.6.5神经网络相关问题讨论 3.7支持向量机 3.7.1最大边距分类 3.7.2支持向量机问题的求解 3.7.3支持向量机的核方法 3.8多元自适应回归样条 3.9讨论题目 3.10推荐阅读 第4章无指导的学习 4.1关联规则 4.1.1静态关联规则算法Apriori算法 4.1.2动态关联规则算法Carma算法 4.1.3序列规则挖掘算法 4.2聚类分析 4.2.1聚类分析的含义及作用 4.2.2距离的定义 4.2.3系统层次聚类法 4.2.4K—均值算法 4.2.5BIRCH算法 4.2.6基于密度的聚类算法 4.3基于预测强度的聚类方法 4.3.1预测强度 4.3.2预测强度方法的应用 4.3.3案例分析 4.4聚类问题的变量选择 4.4.1高斯成对罚模型聚类

大数据可视化分析平台介绍

大数据可视化分析平台 一、背景与目标 基于邳州市电子政务建设的基础支撑环境，以基础信息资源库（人口库、法人库、宏观经济、地理库）为基础，建设融合业务展示系统，提供综合信息查询展示、信息简报呈现、数据分析、数据开放等资源服务应用。实现市府领导及相关委办的融合数据资源视角，实现数据信息资源融合服务与创新服务，通过系统达到及时了解本市发展的综合情况，及时掌握发展动态，为政策拟定提供依据。 充分运用云计算、大数据等信息技术，建设融合分析平台、展示平台，整合现有数据资源，结合政务大数据的分析能力与业务编排展示能力，以人口、法人、地理，人口与地理，法人与地理，实现基础展示与分析，融合公安、交通、工业、教育、旅游等重点行业的数据综合分析，为城市管理、产业升级、民生保障提供有效支撑。 二、政务大数据平台 1、数据采集和交换需求：通过对各个委办局的指定业务数据进行汇聚，将分散的数据进行物理集中和整合管理，为实现对数据的分析提供数据支撑。将为跨机构的各类业务系统之间的业务协同，提供统一和集中的数据交互共享服务。包括数据交换、共享和ETL等功能。 2、海量数据存储管理需求：大数据平台从各个委办局的业务系统里抽取的数据量巨大，数据类型繁杂，数据需要持久化的存储和访问。不论是结构化数据、半结构化数据，还是非结构化数据，经过数据存储引擎进行建模后，持久化保存在存储系统上。存储系统要具备高可靠性、快速查询能力。 3、数据计算分析需求：包括海量数据的离线计算能力、高效即席数据查询需求和低时延的实时计算能力。随着数据量的不断增加，需要数据平台具备线性扩展能力和强大的分析能力，支撑不断增长的

数据量，满足未来政务各类业务工作的发展需要，确保业务系统的不间断且有效地工作。 4、数据关联集中需求：对集中存储在数据管理平台的数据，通过正确的技术手段将这些离散的数据进行数据关联，即：通过分析数据间的业务关系，建立关键数据之间的关联关系，将离散的数据串联起来形成能表达更多含义信息集合，以形成基础库、业务库、知识库等数据集。 5、应用开发需求：依靠集中数据集，快速开发创新应用，支撑实际分析业务需要。 6、大数据分析挖掘需求：通过对海量的政务业务大数据进行分析与挖掘，辅助政务决策，提供资源配置分析优化等辅助决策功能，促进民生的发展。

基于大数据的技术创新与决策方法研究

基于大数据的技术创新与决策方法研究 摘要：创新方法是创新经验和技巧的高度总结，是技术创新的“孙子兵法”，传统创新方法在互联网技术推动下的“大数据”时代，在创新资源相关数据的获取和融合效率方面面临新的机遇与挑战。文章通过对大数据技术与方法以及围绕着大数据环境下的企业技术创新与管理决策相关技术与方法的研究，通过院校合作，构建起大数据环境下的技术创新与决策的技术框架体系，依据技术创新“双向决策模型”，通过数据的在线收集与预处理、大数据存储与预处理技术体系、创新资源数据的可视化技术与决策技术方法和创新应用工具的开发四个子项的实施，实现技术创新的“评估与预测”和“监测与预警”。结合企业研发与技术创新实践，希望能帮助企业实现更加精准的技术创新决策。 关键词：创新方法；大数据；技术创新管理 引言 提高国家与企业的自主创新能力是建设创新型国家发展战略的核心和提高综合国力的关键。国家、企业间的竞争既要依靠创新，也受到创新效率的影响。先进的创新方法是保证创新效率的基础。创新方法是创新经验和技巧的高度总结，是创新的兵法。如何将创新方法的最新研究成果转化为

现实生产力是当前高效创新驱动面临的挑战。另一方面，互联网技 术推动下的“大数据”时代的来临，企业通过从海虽的数据中萃取 有效知识并将其转化为新的商业竞争优势[1] 的信息管理思想和技术方法正在实现。如何有效使用“大数据”来实现对创新方法的创新，则成为了目前学术界与企业界广泛关注的焦点。因此，文章希望通过大数据技术与方法的深入研究，利用大数据技术来变革和提升创新方法、思维体系与管理模式，并促进企业自主创新和生产力的快速提高，使技术创新管理工作适应企业创新实践的新需求。 1研究背景 1.1大数据的研究进展与趋势 自1998年美国硅图公司(SGI)的首席科学家John R.Masey提 出了大数据概念以来，随着网络技术的发展人们在近年来从海虽数 据分析的角度转向大数据。其中，以Facebook为代表的社交网络软件的应用，直接导致大虽非结 构化数据的涌现，并促进了针对非结构化数据查询与处理技术快速 发展。2008年，《Nature》杂志出版专刊〈〈Big Data》针对多个 学科的实际研究现状系统地介绍了“大数据”所蕴含的潜在价值和 挑战。2011年，《Science〉杂志出版的专刊 ?Dealing with Data》标志着“大数据”时代的到来[2]。随后， 美国奥巴马政府在2012年3月推出“大数据研究开发计戈(Big