数据
什么是数据数据的定义
什么是数据数据的定义数据，简单来说，是指通过观察、实验或其他方式收集到的信息的集合。
在现代科技发展的背景下，数据变得越来越重要，被广泛应用于各个领域。
本文将从不同角度介绍数据的定义及其重要性。
一、数据的定义及组成数据是描述事物的客观事实、统计数字和资料的总称。
它可以是数字、文字、图表或其他形式的信息。
数据具有客观性、易获取性和潜在的价值。
数据可以分为两类：定量数据和定性数据。
定量数据是通过数量来衡量的，如人口数量、销售额等；定性数据是通过描述性质或特征来表示的，如颜色、口味等。
在实际应用中，定量数据常常用数字表示，定性数据则使用文字或符号表示。
二、数据的来源和获取方式数据可以从多个渠道获取，主要包括以下几种方式：1. 观察法：通过直接观察或监测来收集数据，如天气观测、动物行为观察等。
2. 实验法：通过设立实验条件和操作，以收集数据来验证或推测某种关系，如科学实验、医学试验等。
3. 文献法：通过查阅文献、报告和研究成果等已有的数据来进行分析和研究，如文献综述、案例分析等。
4. 调查法：通过问卷调查、口头访问等方式主动获取被调查对象的信息，如市场调查、民意调查等。
三、数据的应用和重要性数据在科学研究、商业决策、社会管理等方面起着重要作用，具有如下几个方面的重要性：1. 揭示事实真相：数据可以客观地反映现象和问题的真相，通过数据的分析和处理，可以更好地认识和理解事物的内在规律。
2. 辅助决策：数据是决策的重要依据，通过对数据的分析和挖掘，可以得出科学、准确的结论，帮助决策者做出明智的决策。
3. 提升效率：通过收集和分析数据，可以发现问题、改进流程和提高效率。
数据的应用能够为企业和组织带来更好的经济效益和资源利用效率。
4. 实现创新：数据在创新中起到重要的支撑作用。
通过对大量数据的分析和挖掘，可以发现新的商机和发展方向，促进创新的发展。
综上所述，数据是描述和记录事物的信息集合，可以通过观察、实验、调查等方式获取。
信息系统数据统计指标
信息系统数据统计指标
信息系统数据统计指标是用于衡量和分析信息系统中数据相关特征的量化指标。
常用的信息系统数据统计指标包括：
1. 数据量：表示信息系统中存储的数据总量，可以用来评估系统的数据容量需求。
2. 数据增长率：表示单位时间内数据量的增加量，可以用来判断信息系统的数据增长趋势。
3. 数据稳定性：表示信息系统数据的变化程度，可以用来评估系统的数据质量和稳定性。
4. 数据访问频率：表示用户对系统中特定数据进行访问的频率，可以用来优化系统的数据存储和访问策略。
5. 数据完整性：表示信息系统中数据的完整程度，可以用来评估系统中数据的准确性和可靠性。
6. 数据冗余度：表示信息系统中数据的重复程度，可以用来优化系统的数据存储和管理效率。
7. 数据安全性：表示信息系统中数据的安全程度，可以用来评估系统的数据保护和风险管理能力。
8. 数据处理时效性：表示信息系统中数据处理的速度和效率，可以用来评估系统的数据处理能力。
9. 数据分析精度：表示信息系统中数据分析结果的准确程度，可以用来评估系统的数据分析能力。
10. 数据利用率：表示信息系统中数据被有效利用的程度，可
以用来评估系统的数据价值和利用效率。
这些指标可以帮助管理人员和技术人员更好地了解和管理信息系统中的数据，从而提高系统的性能和效果。
数据概述——精选推荐
数据概述⼀、数据的概念 数据（data）是事实或观察的结果，是对客观事物的逻辑归纳，使⽤于表⽰客观实物的未经加⼯过的原始素材。
数据描述事物的符号记录，是可定义为的实体，涉及事物的存在形式。
是关于事件之⼀组离散且客观的事实描述，是构成消息和知识的原始材料。
1、数据是信息的表现形式和载体，可以是符号、⽂字、数字、语⾳、图像、视频等。
数据和信息是不可分离的。
数据是信息的表达，信息是数据的内涵。
数据本⾝没有意义，数据只有对实体⾏为产⽣影响时才成为信息。
2、数据可以是连续的值，⽐如声⾳、图像，称为模拟数据。
也可以是离散的，⽐如符号、⽂字，称为数字数据。
在计算机系统中，数据以⼆进制信息单元0，1的形式表⽰。
在计算机系统中，各种字母、数字符号的组合、语⾳、图形、图像等称为数据，数据经过加⼯后就称为信息。
⼆、数据的表现形式 数据的表现形式可以从多种⾓度进⾏分类，计算机中的数据主要按表现形式进⾏的划分。
1、数字数据：由阿拉伯数字符号构成的数据。
如各种统计和测量的数据； 2、模拟数据：模拟数据是指在某个区间产⽣的连续值，如视频、声⾳、图像、⽂字等。
三、计算机中的数字数据表现形式 进制：进制就是进位制，是是⼀种计数⽅式，亦称进位计数法或位值计数法。
利⽤这种记数法，可以使⽤有限种数字符号来表⽰所有的数值。
⼀种进位制中可以使⽤的数字符号的数⽬称为这种进位制的基数或底数。
若⼀个进位制的基数为n，即可称之为n进位制，简称n进制。
现在最常⽤的进位制是⼗进制，这种进位制通常使⽤10个阿拉伯数字（即0-9）进⾏记数。
数码：指集合论中刻画任意集合所含元素数量多少的⼀个概念。
位权：数制中每⼀固定位置对应的单位制称为位权。
⼆进制：⼆进制同⼗进制⼀样，是⼀种计数⽅法。
⼆进制的数码：0和1，逢⼆进⼀，⼆进制的位权：n位上的数值代表是2n-1。
⼆进制转换为⼗进制：100001=1*25+0*104+0*103+0*102+0*101+1*100 ⼗进制转为⼆进制：将数字⼀直除以2，直到除尽，然后将余数从下⾄上排列，得到的就是对应的⼆进制数，⽤列竖式的⽅法更容易理解。
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互联网数据指标大全!一、用户指标1.用户数量：反映互联网产品或平台的用户规模。
2.用户增长率：衡量互联网企业吸引新用户的能力。
3.用户活跃度：衡量用户对互联网产品或平台的使用频率和时长。
4.用户留存率：衡量用户是否长期使用互联网产品或平台。
5.用户流失率：衡量用户流失的速度和原因。
6.用户性别、年龄、地域等分布情况：为目标用户的定位和市场细分提供依据。
二、内容指标1.内容数量：反映网站、平台上存在的内容规模。
2.内容更新频率：衡量互联网企业对内容的更新速度和频率。
3.内容质量评分：通过用户评价或专业评审等方式对内容质量进行评估。
4.内容分享率：衡量用户对内容的分享和传播程度。
三、社交媒体指标1.粉丝数量：反映社交媒体账号的关注度和影响力。
2.粉丝增长率：衡量社交媒体账号吸引新粉丝的能力。
3.粉丝互动率：衡量粉丝对社交媒体账号发表内容的互动频率。
4.转发、评论、点赞等互动行为数量：反映用户对社交媒体账号内容的反馈和参与程度。
四、广告运营指标1.广告曝光量：反映广告在互联网上被用户看到的次数。
2.广告点击率：衡量广告被点击的频率。
3.广告转化率：衡量用户通过广告进行购买或其他预期行为的比例。
4.广告收入：反映互联网企业通过广告获得的收入。
五、电商指标1.订单数量：反映电商平台上成交的订单数量。
2.客单价：衡量每个用户平均订单金额。
3.成交转化率：衡量用户访问电商平台后真实购买的比例。
4.退货率：衡量用户购买后退货的占比。
5.评论数量和评分情况：反映用户对电商平台和商品的评价和满意度。
六、引擎指标1.关键词排名：衡量网站在引擎中一些关键词的排名位置。
3.引擎爬虫频率：衡量引擎爬取网站的频率和深度。
4.点击率：衡量用户对结果点击的比例。
七、移动应用指标2.应用评分和评论数量：反映用户对移动应用的评价和满意度。
3.使用时长：衡量用户使用移动应用的时长。
4.付费应用和内购收入：反映移动应用通过付费和内购获得的收入。
数据的分布 统计指标
数据的分布统计指标数据的分布统计指标在数据分析中，我们经常需要了解数据的分布情况。
数据的分布统计指标是来描述数据分布规律的数学工具。
通过这些指标，我们可以更加深入地了解数据分布的模式和特征，为后续的数据分析提供基础。
一、数据的分布在了解数据的分布指标之前，我们先要了解数据的分布。
数据分布是指数据在取值上的分布规律。
对于某个数据样本，我们可以通过一些图表和统计量来表示其分布情况。
常见的数据分布包括正态分布、偏态分布等，而数据的分布形态则可能是对称的、左偏的、右偏的等。
二、常见的数据分布统计指标1. 均值均值是一组数据值的平均值。
均值能够反映数据的总体变化趋势，计算方式为：所有数据值的总和除以该数据集的总数量。
均值的计算方式简便，因此是应用广泛的一个数据分布统计指标。
2. 中位数中位数是按照数据值大小排列的中间值。
即将序列从小到大排序，位置在最中间的数即为中位数。
中位数可以有效地避免异常值对数据分布的影响。
对于偏态分布的数据，中位数可能更能反映数据的典型值。
3. 众数众数是在一组数中出现次数最多的数。
众数适用于一些非标准正态分布的数据，如双峰分布或多峰分布等。
众数通常用于确定数据的峰值，但这个指标受极值的影响较大，因此在一些正态分布的数据中可能并不适用。
4. 方差方差是衡量一组数据分布离散情况的指标。
它描述的是每个数据与其均值的距离平方的平均值，因此是个数值可正可负的指标。
方差越大，说明数据具有的离散程度也越大。
5. 标准差标准差是方差的平方根，也是衡量数据分布离散程度的指标，其计算方式为所有数据与均值的差的平方和对总数开根号。
一般来说，标准差越小，说明数据分布控制力越强，也就说明数据集中程度越高。
三、总结数据的分布在数据分析中是一个十分重要的因素，而分布统计指标则是了解分布情况的必要工具。
均值、中位数、众数、方差和标准差是我们在实际应用中经常接触到的统计指标。
在实际数据分析中，我们可以通过这些指标来优化模型，识别异常值，发现数据特征等。
数据集中的趋势指标
数据集中的趋势指标
数据集中的趋势指标是用来描述数据集中的整体趋势或者集中程度的统计量。
常见的趋势指标包括均值、中位数和众数，而集中程度指标则包括极差、方差、标准差和四分位数范围等。
1. 均值（Mean）：数据集所有观测值的总和除以观测值的个数，用于衡量数据的平均水平。
2. 中位数（Median）：将数据按照大小排列，将中间位置的观测值作为中位数，可以更好地反映数据的集中程度。
3. 众数（Mode）：数据集中出现频率最高的观测值，可以用来描述数据的集中度。
4. 极差（Range）：最大观测值和最小观测值之间的差异，反映了数据集的离散程度。
5. 方差（Variance）：观测值与均值之间的差异的平方的平均值，用于衡量数据的变异程度。
6. 标准差（Standard Deviation）：方差的平方根，用于衡量数据的离散程度，是常用的集中程度指标。
7. 四分位数范围（Interquartile Range，IQR）：将数据按大小顺序排列后，第一四分位数和第三四分位数之间的差异，反映了数据集中50%观测值的集中程度。
这些指标可以帮助我们更全面地了解数据集中的趋势和集中程度，进而作出有效的数据分析和决策。
数据的概念
结构化语言结构化语言使用的语句类型只有三种：祈使语句、条件语句和循环语句。
例1. 祈使语句：获取收发数据计算补充定货量例2. 条件语句：如果成绩≥60分则将及格人数加1否则将不及格人数加1例3. 循环语句：对于每个库存项目（循环条件）获取“入库单”数据将“库存量”增加“入库数”，更新“库存量”获取“出库单”将“库存数”减少“出库数”，更新“库存量”如果“库存量”小于或等于临界“库存量”则给出补充订货信号。
策略树策略树又称判定树，是一种较直观地表达判定策略的工具，一项策略用文字表述使用策略树可以非常直观的表达。
（3）计算条件组合情况：年龄状态数×性别状态数×婚姻状态数=3×2×2=12。
（4）提取可能采取的动作或措施：包括A 类保险、B 类保险、C 类保险和额外收费。
（5）制作判定表。
初始判定表如表4.4所示。
（6）完善判定表：在策略文字描述中，若没有最后一句“除此之外……”，那么，第9、10两列就是没有考虑到的情况，即对于年龄大于26岁的女性是否结婚这两种情况，该策略都遗漏了。
第二，将该判定表按列进行合并。
例如，第1和第2列，第5和第6列，第11和第12列，它们前两个条件相同，而对于婚姻，不论有没有结婚都给了相同的动作，即婚姻情况可以不考虑。
合并后的判定表为表4.5。
判定表能够把在什么条件下系统应做什么动作准确无遗漏地表示出来，但这种表述不够直观。
对于较复杂的策略，当用判定表分析完以后，还需要使用策略树和结构化语言加以表述。
但不能描述循环的处理特性，循环处理还需要使用结构化语言。
数据分析常见指标
数据分析常见指标数据分析是指利用各种方法和技术，对收集到的数据进行整理、分析和解释的过程。
在数据分析过程中，常常使用一些特定的指标来描述和衡量数据的特征和趋势。
本文将介绍一些常见的数据分析指标。
一、中心趋势指标1. 平均数：平均数是将所有观测值相加后除以观测值的总个数得到的结果。
它可以反映数据的总体趋势。
2. 中位数：中位数是将数据从小到大排列后，位于中间位置的数值。
它可以避免极端值对数据的影响，更好地表示数据的中心趋势。
3. 众数：众数是指数据中出现次数最多的数值。
它可以反映数据的频数分布情况。
二、离散程度指标1. 方差：方差是各观测值与平均数之差的平方和的平均数。
它可以衡量数据的离散程度，方差越大，数据的波动性越强。
2. 标准差：标准差是方差的平方根。
它直观地反映了数据的离散程度，并且与原始数据的单位相同。
3. 偏度：偏度是描述数据分布对称性的指标。
正偏表示数据分布呈现右偏，负偏表示数据分布呈现左偏。
三、相关性指标1. 相关系数：相关系数用来衡量两个变量之间相关关系的强度和方向。
常见的相关系数有皮尔逊相关系数和斯皮尔曼相关系数。
2. 回归分析：回归分析用于研究自变量与因变量之间的关系。
通过建立回归模型，可以预测因变量在不同自变量取值下的数值。
四、可视化指标1. 柱状图：柱状图用长方形的柱子来表示数据的大小，可以直观地比较不同类别或不同时间点的数据差异。
2. 折线图：折线图通过连接数据点，展示数据随着时间或其他因素的变化趋势。
可以观察到数据的波动和趋势。
3. 散点图：散点图展示两个变量之间的关系，每个数据点代表一个观测值，可以通过观察数据点的分布来判断两个变量之间的相关性。
以上只是部分常见的数据分析指标，不同的数据分析场景和需求可能还会使用其他指标。
数据分析的目的是通过对数据的深入分析，为决策提供有力的支持，因此选择合适的指标就显得尤为重要。
总结起来，通过中心趋势指标可以了解数据的整体情况；离散程度指标可以帮助分析数据的变异情况；相关性指标可以揭示不同变量之间的关系；可视化指标可以直观地展示数据的特征和趋势。
数据的基本概念及其关系
数据的基本概念及其关系数据是对现实世界中事物、现象、事件等客观存在的描述、记录或表达的信息，是科学研究和实践活动的重要基础。
数据可以是数字、文字、图像、声音等形式，通过采集、处理、存储和传输等一系列操作形成。
数据具有以下基本概念及其关系：数据类型、数据属性、数据元、数据集和数据库。
数据类型是指数据所具有的某种特定形态或格式，常见的数据类型包括整型、浮点型、字符型、日期型等。
不同数据类型有不同的处理方式和约束条件。
例如，整型只能表示整数，浮点型可以表示小数等。
数据属性是指数据所具有的某种特征或性质，反映了数据所表达的事物的某个方面。
数据属性可以用于描述事物的特征、状态、关系等，它是对数据的一种描述或分类。
例如，对于学生这一事物，其属性可能包括学号、姓名、性别、年龄、成绩等。
数据元是指数据的最小单位，是对数据的单个描述。
一个完整的数据元通常包括数据值和相关的描述信息。
数据元是数据的基本组成单位，是数据的最小信息单位。
例如，对于学生这一数据元，其数据值可能是某个学生的学号、姓名、性别等，相关的描述信息可能包括该数据元所属的数据类型、数据属性等。
数据集是指具有相同数据结构的数据元的集合，是对一组相关联的数据进行集合化处理和管理的的基本单位。
数据集可以是一维的、二维的，甚至是多维的。
例如，某个学校的学生数据库就是一个数据集，其中包含了所有学生的信息，每个学生的信息对应一个数据元。
数据集可以通过使用数据库管理系统进行存储、更新、查询和处理等操作。
数据库是长期存储在计算机中的、按照一定数据模型组织起来的数据的集合，是数据组织和管理的重要工具。
数据库可以由一个或多个数据集组成，数据集之间可能存在各种关联和联系，如关系数据库中的表与表之间可以通过外键建立联系，形成一个完整的数据模型。
数据类型、数据属性、数据元、数据集和数据库之间存在着相互关系。
数据类型限制了数据所能表达的内容和形式，是数据属性和数据元的基础。
数据属性描述了数据所具有的某种特征或性质，是一个数据元的组成部分。
数据的概念
数据的概念数据的概念数据是指我们从外部世界或者内部系统中收集到的各种事实和信息的集合。
它们可以是数字、文字、图像、声音等形式的表现，用于描述、分析、存储和传输各种现象和事件。
在当今信息时代，数据已经成为了一个非常重要且不可或缺的资源，对于个人、组织和社会来说都具有巨大的价值和意义。
数据的特点数据具有一些独特的特点，其中包括以下几个方面：1. 数据的量大：随着互联网的发展和技术的进步，我们获取到的数据量正以指数级别增长。
巨大的数据量给我们提供了更多的信息和可能性，但同时也带来了对于数据管理和处理的挑战。
2. 数据的多样性：数据可以是数字形式的，也可以是文本、图像、声音等形式的。
并且这些数据之间可能存在着相互关联和依赖的关系，需要我们进行综合分析和处理。
3. 数据的价值：数据本身并没有价值，它们只有在经过加工和分析之后才能产生出对我们有用的信息和知识。
数据的价值主要体现在它们对决策、预测和创新的支持上。
4. 数据的时效性：数据的时效性非常重要，特别是对于需要进行实时决策的场景。
因此，及时收集、更新和处理数据是保证数据的时效性的关键。
数据的分类根据数据的来源、形式和结构，我们可以将数据进行分类。
以下是常见的数据分类方式：1. 根据数据的来源：数据可以分为内部数据和外部数据。
内部数据是由组织自己生成和收集的，比如企业的销售数据、客户数据等；外部数据则是通过购买、交换或者从公开资源中获取的，比如市场调研数据、社交媒体数据等。
2. 根据数据的形式：数据可以分为结构化数据和非结构化数据。
结构化数据是按照一定规则和格式进行组织和存储的，可以方便地进行处理和分析，比如数据库中的表格数据；非结构化数据则是没有固定格式的数据，比如文本、图像、声音等。
3. 根据数据的结构：数据可以分为分散数据和集中数据。
分散数据是存储在不同地方、不同系统的数据，它们之间可能通过接口进行交互；集中数据则是存储在一个地方或者一个系统中的数据，可以通过一套标准的接口进行访问和管理。
数据分析指标
数据分析指标在当今信息时代，数据已经成为各个行业中不可或缺的重要资源。
数据分析是对大量数据进行收集、整理、分析和解释的过程，以提取有价值的信息并支持决策。
为了更好地进行数据分析，各种数据分析指标被广泛应用。
本文将介绍几个常见的数据分析指标。
1. 平均值（Mean）平均值是最常见的数据分析指标之一。
它表示数据集中所有数值的总和除以数据数量。
平均值可以用来衡量数据的集中趋势。
例如，在销售数据分析中，平均销售额可以帮助企业了解其销售业绩的平均水平。
2. 中位数（Median）中位数是按照数值大小将数据集分成两部分的值。
它是一种不受极端值影响的数据分析指标。
中位数可以用来衡量数据的分布情况，并判断数据的集中趋势。
例如，在房地产数据分析中，中位数可以帮助人们了解某个地区房价的中间水平。
3. 方差（Variance）方差是用来衡量数据分布的离散程度的指标。
方差越大，表示数据越分散；方差越小，表示数据越集中。
方差可以帮助数据分析师了解数据的稳定性和风险。
例如，在金融数据分析中，方差可以帮助投资者评估某个证券的价格波动程度。
4. 相关系数（Correlation Coefficient）相关系数用来衡量两个变量之间的关联程度。
它的取值范围从-1到1，其中-1表示完全负相关，0表示无关，1表示完全正相关。
相关系数可以帮助数据分析师了解不同变量之间的关系，并预测未来的趋势。
例如，在市场营销数据分析中，相关系数可以帮助企业了解广告投入与销售额之间的关系。
5. 成本效益比（Cost-Benefit Ratio）成本效益比是衡量一个项目的成本与收益之间关系的指标。
它可以帮助决策者评估一个项目的可行性和回报率。
成本效益比可以在各个领域的数据分析中应用，如项目管理、市场分析和投资分析等。
6. 毛利率（Gross Margin）毛利率是衡量企业销售产品或提供服务的利润率的指标。
它表示每单位销售额中扣除直接成本后剩下的利润占销售额的百分比。
什么是4D（DRG、DLG、DOM、DEM）数据
什么是4D（DRG、DLG、DOM、DEM）数据1，DOM ，利⽤数字⾼程模型对扫描处理的数字化的航空相⽚、遥感影像抄，经逐个像元纠正，按图幅范围裁切⽣成的影像数据。
百DOM 是需要DEM进⾏⼆次加⼯的，也是4D产品中最为⾼级的产品。
2，DEM ，通过等⾼线、或航空航天影像建⽴以表达地⾯⾼程起伏形态的数字集合。
DEM数据为基础数据。
3，DRG，是纸制地形图的栅格形式的数字化产品，可与DOM、DEM集成派⽣出新的可视信息。
4，DLG，利⽤航空航天影像通过对影像进⾏识别和⽮度量化，建⽴基础地理要素分层存储的⽮量数据集，既包括空间信息也包括属性信息，可⽤于各专业信息系统的空间定位基础。
⼀、 DOM (图)：利⽤数字⾼程模型对扫描处理的数字化的航空相⽚、，经逐个像元纠正，按图幅范围裁切⽣成的影像数据，它的信息⽐较直观，具有良好的可判读性和可量测性，从中可直接提取⾃然地理和社会经济信息。
在SAR图像处理中，往往需借助DEM数据来解决RD定位导致的斜距成像⼏何失真。
因此，求解X,Y,Z考虑了三个⽅程。
即距离公式、多普勒频率公式和地球坐标公式。
也就是说DOM是需要DEM 进⾏⼆次加⼯的，也是4D产品中最为⾼级的产品。
DEM (数字⾼程模型) ：通过等⾼线、或影像建⽴以表达地⾯⾼程起伏形态的数字集合。
⽬前可得到的有90m的SRTM，和30m的Aster GDTM数据。
前者采⽤InSAR技术获取，后者则是⾼分辨率⽴体摄影测量技术。
两者相似之处都需要两幅图像，⽽且精确配准。
需要有⼀定的基线长度，需在⼀定范围内取值。
不同之处，前者是利⽤波的相⼲性原理求得，后者则是光直线传播所产⽣的共线⽅程。
DEM数据为基础数据。
DRG (数字栅格地图) ：数字栅格地图是纸制地形图的栅格形式的数字化产品，可与DOM、DEM集成派⽣出新的可视信息。
该类型数据主要是将已有的纸质地图进⾏栅格化，然后配准，⽬前这类图很少⽤到，多⽤⾼分辨率的影像来取代，或者就是将主要地物进⾏⽮量化表征和存储，⽬前⼤多数的都⽀持这⼀功能。
史上最全的数据来源和数据分析平台
史上最全的数据来源和数据分析平台引言概述：在当今数字化时代，数据已经成为企业决策和发展的重要基础。
为了有效地利用数据，寻觅合适的数据来源和数据分析平台至关重要。
本文将介绍史上最全的数据来源和数据分析平台，匡助读者更好地了解和利用数据资源。
一、数据来源1.1 公共数据源公共数据源是指由政府、组织或者机构提供的公开数据。
这些数据通常包括人口统计数据、经济数据、环境数据等。
例如，世界银行提供的世界发展指标数据库、联合国提供的全球可持续发展数据等。
这些数据来源广泛、可靠，是进行基础研究和分析的重要资源。
1.2 商业数据源商业数据源是指由商业机构或者公司提供的数据。
这些数据通常包括消费者行为数据、销售数据、市场数据等。
例如，市场研究公司提供的市场调研报告、金融机构提供的金融数据等。
商业数据源提供了丰富的商业信息，可以匡助企业进行市场分析和竞争研究。
1.3 社交媒体数据源社交媒体数据源是指通过社交媒体平台获取的数据。
这些数据包括用户发布的文本、图片、视频等。
例如，Twitter、Facebook等社交媒体平台提供的数据。
社交媒体数据源可以用于舆情分析、用户行为分析等，匡助企业了解用户需求和市场动态。
二、数据分析平台2.1 传统数据分析平台传统数据分析平台是指使用传统的统计学和数据挖掘方法进行数据分析的平台。
这些平台通常具有强大的数据处理和分析功能，例如SPSS、SAS等。
传统数据分析平台适合于结构化数据的分析和建模，可以进行统计判断、回归分析等。
2.2 大数据分析平台大数据分析平台是指用于处理和分析大规模数据的平台。
这些平台通常基于分布式计算和存储技术，例如Hadoop、Spark等。
大数据分析平台可以处理海量的非结构化和半结构化数据，进行数据挖掘、机器学习等复杂分析任务。
2.3 可视化数据分析平台可视化数据分析平台是指通过图表、图形等可视化方式展示和分析数据的平台。
这些平台通常具有直观、交互式的数据可视化功能，例如Tableau、Power BI 等。
数据的统计 (标准差,众数、中位数、平均数)
解:用计算器计算可得:
x甲 25.401, x乙 25, 406; s甲 0.037, s乙 0.068.
从样本平均数看,甲生产的零件内径比乙生产 的更接近内径标准(25.40mm),但是差异很小; 从样本标准差看,由于 s甲 s乙 , 因此,甲生产的零件内径比乙的稳定程度高 得多.于是,可以作出判断,甲生产的零件的质 量比乙的高一些.
解: 依题意计算可得 x1=900 x2=900
s1≈23.8
s2 ≈42.6
甲乙两种水稻6年平均产量的平均数相同,但 甲的标准差比乙的小,所以甲的生产比较稳定.
解 : (1) 平均重量约为496.86 g , 标准差约为6.55
(2)重量位于(x-s , x+s)之间有14袋白糖,所占 百分比为66.67%.
分析:每一个工人生产的所有零件的内径尺寸组成一 个总体.由于零件的生产标准已经给出(内径25.40mm), 生产质量可以从总体的平均数与标准差两个角度来衡 量.总体的平均数与内径标准尺寸25.40mm的差异大 时质量低,差异小时质量高;当总体的平均数与标准尺 寸很接近时,总体的标准差小的时候质量高,标准差大 的时候质量低.这样,比较两人的生产质量,只要比较他 们所生产的零件内径尺寸所组成的两个总体的平均数 与标准差的大小即可.但是这两个总体的平均数与标 准差都是不知道的,根据用样本估计总体的思想,我们 可以通过抽样分别获得相应的样体数据,然后比较这 两个样本的平均数、标准差,以此作为两个总体之间 的估计值.
2、中位数 ：将一组数据按大小依次排列，把处 在最中间位置的一个数据（或两个数据的平均数） 叫做这组数据的中位数。
3、平均数：一组数据的算术平均数,即
x = (x1+x2+……+xn) /n
粤教版高中信息技术《数据与计算》(必修1)知识点汇总
必修1 《数据与计算》第一章数据与信息1.1 数据及其特征1.1.1 数据数据：数据是现实世界客观事物的符号记录，是信息的载体，是计算机加工的对象。
在计算机科学中，数据是对所有输入计算机并被计算机识别、存储和处理的符号的总称，包括图形、图像、视频、音频、文本（文字、数字、数值、字符）等数值性和非数值性符号。
1.1.2 数据的基本特征（1）二进制。
在计算机中，数据以二进制的形式存储、加工。
（2）语义性。
语义是将数据符号解释为客观世界的事物。
（3）分散性。
数据是分散的记录，分别记录不同客观事物的运动状态。
（4）多样性和感知性。
数据记录的形式是多样的、可看的、可听的、可感知的，如图形、图像、视频、音频、文本等。
1.2 数据编码1.2.1 模拟信号与数字信号模拟信号：是指用连续变化的物理量所表达的信息。
如声音信号、图形信号。
优点：直观且容易实现。
缺点：保密性差、抗干扰能力差、不适合远距离传输。
数字信号：是离散时间信号的数字化表示。
如开关电路中输出电压、电流脉冲。
优点：抗干扰能力强、可靠性高。
缺点：算法复杂、成本较高。
1.2.2 编码的基本方式1.文字编码在现代技术的信号处理中，数据基本上是通过编码将模拟信号转换为数字信号的。
（1）ASCII码：美国信息交换标准代码。
采用单字节编码，用8位二进制码为英文字母、数字、不可见控制符、标点符号、运算符号等建立的转换码。
字符0的码值为48；A的码值为65；a的码值为97；空格的码值为32。
（2）国标码：我国设计的简体中文GB码和繁体中文的BIG5码。
采用双字节编码。
2.图像编码图像编码：是指在一定保真度的条件下，对图像进行交换、编码、压缩，以较少的比特数表示图像或图像中包含的信息的技术。
（1）位图图像编码：最小单位为像素的图，也叫点阵图（或像素图）。
通常以黑、白图像分别对应1和0而产生二进制代码串，生成16进制的编码。
位图文件的大小：二进制中，0或1就是一个位（bit，数据存储的最小单位），8个位称为一个字节（Byte，数据存储的基本单位）。
数据的分类方式
数据的分类⽅式下⾯将逐个介绍各种常见分类⽅式，并简单介绍每种分类的使⽤场景，以及对每个⾓⾊的重要程度。
（1）从字段类型上：⽂本类（string、char、text等）、数值类（int、float、number等）、时间类（data、timestamp等）⽂本类数据常⽤于描述性字段，如姓名、地址、交易摘要等。
这类数据不是量化值，不能直接⽤于四则运算。
在使⽤时，可先对该字段进⾏标准化处理（⽐如地址标准化）再进⾏字符匹配，也可直接模糊匹配。
数值类数据⽤于描述量化属性，或⽤于编码。
如交易⾦额、额度、商品数量、积分数、客户评分等都属于量化属性，可直接⽤于四则运算，是⽇常计算指标的核⼼字段。
邮编、⾝份证号码、卡号之类的则属于编码，是对多个枚举值进⾏有规则编码，可进⾏四则运算，但⽆实质业务含义，不少编码都作为维度存在。
时间类数据仅⽤于描述事件发⽣的时间，时间是⼀个⾮常重要的维度，在业务统计或分析中⾮常重要。
这种分类⽅式是最基本的，和很多场景有关。
其⼀在系统设计时，需要确定每个字段的类型，以便设计数据库结构。
其⼆，在数据清洗时，⽂本类数据往往很难清洗，⽽且很多⽂本类数据也没有清洗的必要，⽐如备注或客户评论。
数值类和时间类数据是清洗的重点，这类字段在业务上⼀般都有明确的取值范围，⽐如年龄必须⼤于0。
对于不合法的取值，通常⽤默认值填充。
其三，在建⽴维度模型时，数值类中的编码型字段和时间类字段通常作为维度，数值类中的量化属性作为度量。
该分类对每种⾓⾊的重要程度：数据平台架构师：★数据仓库⼯程师：★★★数据分析和挖掘⼈员：★★（2）从数据结构上：结构化数据、半结构化数据、⾮结构化数据结构化数据通常是指⽤关系数据库⽅式记录的数据，数据按表和字段进⾏存储，字段之间相互独⽴。
半结构化数据是指以⾃描述的⽂本⽅式记录的数据，由于⾃描述数据⽆需满⾜关系数据库上那种⾮常严格的结构和关系，在使⽤过程中⾮常⽅便。
很多⽹站和应⽤访问⽇志都采⽤这种格式，⽹页本⾝也是这种格式。
最全数据指标分析
最全数据指标分析一、常见指标先来看一看常见的一些数据指标们1、DAU：Daily Active User 日活跃用户量。
统计一日（统计日）之内，登陆或使用了某个产品的用户数（去重）2、WAU：Weekly Active Users 周活跃用户量。
统计一周（统计日）之内，登陆或使用了某个产品的用户数（去重）3、MAU：Monthly Active User 月活跃用户量。
统计一月（统计日）之内，登陆或使用了某个产品的用户数（去重）4、DNU：Day New User 日新增用户，表示当天的新增用户5、DOU：Day Old User 日老用户。
当天登陆的老用户，非新增用户6、ACU：Average Concurrent Users 平均同时在线人数7、PCU：Peak Concurrent Users 最高同时在线人数8、UV：Unique Visitor 唯一访问量，即页面被多少人访问过9、PV：Page View 页面浏览量，即页面被多少人看过10、ARPU：Average Revenue Per User 平均每个活跃用户收益。
11、ARPPU：Average Revenue Per Paying User 平均每个付费用户平均收益。
统计周期内，付费用户对产品产生的平均收入。
12、LTV：Life Time Value 生命周期价值。
产品从用户所有互动中获取的全部经济收益的总和13、CAC：Customer Acquisition Cost 用户获取成本14、ROI：Return On Investment 投资回报率。
ROI=利润总额/投入成本总额*100%15、GMV：Gross Merchandise Volume 成交总额。
是指下单产生的总金额CMV=销售额+取消订单金额+退款金额16、支付UV：下单并成功支付的用户数二、如何获取指标对于上述这些指标，如果你很陌生，那么首先可能就会问“这些指标来的呢”，“有些指标直接获取不到呀”。