基础分析入门
数据分析入门：掌握数据处理与统计方法
数据分析入门：掌握数据处理与统计方法1. 引言1.1 概述数据分析作为一门独立学科，在现代社会中扮演着至关重要的角色。
随着信息时代的到来，我们每天都会产生大量的数据，这些数据蕴含着宝贵的信息。
正确地利用和分析这些数据，可以帮助我们做出更好的决策，并找到问题的根本原因。
因此，掌握数据处理与统计方法成为了一个必备的技能。
本文将介绍数据分析入门所需掌握的基础知识和技术，以及相关工具和软件。
我们将深入讨论不同类型数据及其特点，并介绍如何进行数据预处理，包括缺失值处理、异常值检测和平滑等方法。
另外，我们还将分享一些高效而强大的数据可视化技巧，以便更好地展示和理解数据。
1.2 文章结构本文共分为五个部分进行阐述：引言、数据分析基础知识、统计学基础概念、数据分析工具与软件介绍以及实例分析与实战演练。
在第二部分“数据分析基础知识”中，我们将重点介绍各种常见的数据类型及其特点。
此外，我们还将探讨数据预处理的方法，如数据清洗、数据转换和数据标准化等。
最后，在本部分中，我们还会分享一些常用的数据可视化技巧，如绘制柱状图、散点图和热力图等。
第三部分“统计学基础概念”将介绍统计学的基本概念。
我们将讨论各种描述统计方法及其应用，并简要介绍推断统计方法，如假设检验和置信区间等。
通过深入理解这些统计学概念，可以更好地进行数据分析和解释统计结果。
在第四部分“数据分析工具与软件介绍”中，我们将重点介绍两种常用的数据分析工具：Excel和Python。
我们会概述Excel中的数据分析功能，并详细介绍Python中常用的数据分析库，如NumPy、Pandas和Matplotlib等。
此外，我们还将简要提及R语言在数据分析中的应用及其优势。
最后一部分“实例分析与实战演练”将通过实际案例来加深理解。
我们将选取一些典型案例进行探究与解读，并提供相应的实战演练指南。
同时，我们还会结合不同业务场景演示如何进行数据处理与分析，并展示最终的结果。
1.3 目的本文的目的是帮助读者入门数据分析，并掌握基本的数据处理与统计方法。
模流分析基础入门3
6-5-2 其它的冷却装置模具内可能有些远离冷却管路区域，无法达到正常的冷却成效，这些区域能够采纳障板管(baffles)、喷流管(bubblers)或热管(thermal pins)来达到均匀的冷却成效。
障板管、喷流管和热管都是冷却孔道的一部份，能够引导冷却剂流进平常难以冷却的区域，如图6-48所示。
图6-48 障板管、喷流管和热管。
障板管事实上，障板管是垂直钻过要紧冷却孔道的冷却管路，而且在冷却孔道加入一隔板将其分隔成两个半圆形流路，冷却剂从要紧冷却孔道流进隔板一侧，进到结尾再回流到隔板的另一侧，最后回流到要紧孔道。
障板管提供冷媒最大接触面积，可是其隔板却很难维持在中央位置，公模心的双侧的冷却成效及温度散布可能不同。
将金属隔板改成螺线隔板，能够改善此缺点，也符合制造上的经济效益。
图 6-49的螺线隔板让冷媒螺旋式地流到结尾，再螺旋式地回流。
另一种设计采纳单螺旋或双螺旋隔板，如图 6-49所示，其管径大约在12~50 mm，能够取得均匀的温度散布。
图6-49 (左) 螺线隔板障板管(helix baffle))和(右) 螺旋式隔板障板管(spiral baffle) (2) 喷流管喷流管以小口径的内管取代障板管的隔板，冷却剂从内管流到结尾，再像喷泉般喷出，从外管回流到冷却管路。
细长的公模心之最有效的冷却方式是采纳喷流管，其内、外管直径必需调整到具有相同的流动阻力，亦即：内管直径／外管直径＝目前，喷流管已做生意业化，能够用螺纹旋入公模。
外管直径小于4mm的喷流管应该将内管结尾加工成斜边，以增加喷流出口的截面积，如图6-50 所示。
喷流管除应用于公模心，也能够应用于无法钻铣冷却孔道的平面模板。
因为障板管和喷流管的流动面积窄小，流动阻力大，因此应该细心地设计其尺寸。
藉由模流分析软件的冷却分析能够将它们的流动行为和热传行为模式化，而且进行分析模拟。
图6-50 （左）锁进公模心之喷流管；（右）喷流管结尾斜面造就较大的流动。
证券投资基本分析与入门
证券投资分析 © 徐松
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K线分析
K线又称蜡烛线，借用了日本 德川幕府时期，米商为分析 米市行情变化而发明，日线 图取每日开市价、最高价、 最低价、收市价绘制而成， 开市价与收市价之间形成 实体，收市价高于开市价， 则K线为阳线，反之为阴线。
证券投资分析 © 徐松
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K线分析
一般情况下：软件里红色K线为阳线 、蓝色或绿色K线为阴线
如图
证券投资分析 © 徐松
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锤形线处于下降趋势中。在疯狂卖出被遏制，市 场又回到了或者接近了当天的最高点，投资者 担心踏空。如若收盘价高于开盘价，产生一根 阳线，则情况甚至更有利于上升。第二天的较 高的开盘价和更高的收盘价将使得锤形线的牛 市含义得到确认。
如图
证券投资分析 © 徐松
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包含型（或称鲸吞型）
学会用技术分析预测和分析目前的证券市场 课时安排 4学时 （实验2学时）
证券投资分析 © 徐松
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教学重点与难点
技术分析软件的基本操作方法 技术分析的基本假设 K线的概念和组合识别，移动平均线的八 大法则和运用 形态的辨认以及预测，画线的技巧和数浪 的方法
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技术分析软件基本操作
分析和数据推演过程，根据历史的走势预测未来
五大理论
技术分析的三个要素 ： 价、量、时空
K 线分析 指标分析 形态分析 切线分析 波浪分析
证券投资分析 © 徐松
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证券投资技术分析入门
技术分析 的
三个假设
❖ 市场行为涵盖一切信息、 ❖ 价格沿趋势运动、 ❖ 历史会重演
这不仅构成了技术分析的理论基础和实践灵魂， 也是一切运用技术分析方法的市场人士所普遍 认同和相信的。
模流分析基础入门教程
《模流分析基础入门》目录第一章、计算机辅助工程与塑料射出成形1—1 计算机辅助工程分析1—2 塑料射出成形1-3 模流分析及薄壳理论1-4 模流分析软件的未来发展第二章、射出成形机2—1 射出机组件2—1—1 射出系统2-1-2 模具系统2—1—3 油压系统2—1-4 控制系统2—1-5 锁模系统2—2 射出成形系统2—3 射出机操作顺序2-4 螺杆操作2-5 二次加工第三章、什么是塑料3-1 塑料之分类3-2 热塑性塑料3—2-1 不定形聚合物3-2—2 (半）结晶性聚合物3—2-3 液晶聚合物3—3 热固性塑料3-4 添加剂、填充料与补强料第四章、塑料如何流动4—1 熔胶剪切黏度4—2 熔胶流动之驱动——射出压力4—2-1 影响射出压力的因素4—3 充填模式4—3-1 熔胶波前速度与熔胶波前面积4-4 流变理论第五章、材料性质与塑件设计5-1 材料性质与塑件设计5—1-1 应力—-应变行为5—1-2 潜变与应力松弛5-1-3 疲劳5-1-4 冲击强度5-1-5 热机械行为5—2 塑件强度设计5—2—1 短期负荷5—2-2 长期负荷5—2-3 反复性负荷5-2—4 高速负荷及冲击负荷5—2-5 极端温度施加负荷5—3 塑件肉厚5—4 肋之设计5-5 组合之设计5—5-1 压合连接5-5—2 搭扣配合连接5-5—3 固定连接组件5—5—4 熔接制程第六章模具设计6-1 流道系统6—1—1 模穴数目之决定6-1—2 流道配置6—1-3 竖浇道尺寸之决定6-1—4 流道截面之设计6-1-5 流道尺寸之决定6—1—6 热流道系统6-2 流道平衡6—2—1 流道设计规则6—3 浇口设计6-3—1 浇口种类6-3-2 浇口设计原则6-4 设计范例6—4-1 阶段一：C—mold Filling EZ 简易充填模拟分析6—4-2 阶段二：执行C—mold Filling ＆Post Filling 最佳化6—5 模具冷却系统6-5-1 冷却孔道的配置6-5—2 其它的冷却装置6—6 冷却系统之相关方程式6—6-1 冷却系统之设计规则第七章、收缩与翘曲7—1 残留应力7-1-1 熔胶流动引发的残留应力7—1-2 热效应引发之残留应力7—1-3 制程引发残留应力与模穴残留应力7-2 收缩7—3 翘曲7-4 收缩与翘曲的设计规则第八章、问题排除8-1 包风8-2 黑斑、黑纹、脆化、烧痕、和掉色8-3 表面剥离8-4 尺寸变化8-5 鱼眼8-6 毛边8-7 流痕8-8 迟滞效应8—9 喷射流8-10 波纹8-11 短射8—12 银线痕8—13 凹陷与气孔8-14 缝合线与熔合线第九章C-MOLD软件介绍(暂缺）附录A射出机成形条件之设定附录B常用塑料之性质附录C档案格式第一章计算机辅助工程与塑料射出成形1-1 计算机辅助工程分析计算机辅助设计（Compu ter—Aided Design，CAD)是应用计算机协助进行创造、设计、修改、分析、及最佳化一个设计的技术.计算机辅助工程分析(Computer—Aided Engineering, CAE）是应用计算机分析CAD 几何模型之物理问题的技术，可以让设计者进行仿真以研究产品的行为，进一步改良或最佳化设计.目前在工程运用上，比较成熟的CAE 技术领域包括:结构应力分析、应变分析、振动分析、流体流场分析、热传分析、电磁场分析、机构运动分析、塑料射出成形模流分析等等。
数据分析基础知识(精选)
数据分析基础知识(精选)数据分析基础知识(精选)现代社会越来越重视数据的价值，数据分析的能力也日益受到重视。
掌握数据分析的基础知识对于从事数据相关工作的人来说至关重要。
本文将介绍几个数据分析的基础知识，希望能帮助读者快速入门。
1. 数据类型在数据分析中，我们会遇到不同的数据类型。
常见的数据类型包括：- 数值型（Numerical）：代表实际的数值，可以进行数值运算。
如年龄、体重等。
- 类别型（Categorical）：表示某个特定类别的数据，通常用文本描述。
如性别、地区等。
- 顺序型（Ordinal）：类似类别型数据，但具有顺序关系，可进行排序。
如评分等级、学历等。
- 时间型（Temporal）：表示时间或日期的数据类型。
如出生日期、交易时间等。
了解数据类型对于选择合适的数据处理方法至关重要。
2. 数据收集在进行数据分析之前，需要先收集数据。
数据收集可以通过多种途径实现，例如：- 实地调查：直接到实地进行调查和观察，获得准确的数据。
- 问卷调查：通过设计问卷并发放给目标群体，收集大量数据。
- 数据库查询：通过查询数据库获取已经存在的数据。
- 网络爬虫：利用程序自动从网页上抓取数据。
不同的数据收集方法适用于不同的场景，需要根据实际情况选择。
3. 数据清洗在收集到数据后，通常会发现数据存在一些问题，例如缺失值、离群值等。
数据清洗是指对这些问题进行处理，以确保数据的准确性和一致性。
数据清洗的常见步骤包括：- 删除重复值：对于数据集中出现的重复数据，可根据特定字段进行去重。
- 处理缺失值：对于缺失值，可以选择删除含有缺失数据的行或列，或者采用填充的方法进行处理。
- 异常值处理：对于异常值（离群值），可以选择删除或替换为合理的值。
数据清洗可以保证数据的质量，提高后续分析的准确性。
4. 数据可视化数据可视化是将数据通过图表、图形等方式展现出来，以直观地表达数据的特征和规律。
常见的数据可视化工具包括：- 柱状图：用于比较多个类别的数值。
ABAQUS基础入门与案例精通
ABAQUS基础入门与案例精通ABAQUS是一款非常强大的有限元分析软件，广泛应用于工程领域的结构、流体、热传导等多个领域的仿真分析。
本文将从基础入门开始，逐步介绍ABAQUS的使用方法，并通过案例分析来加深对其理解。
首先，我们需要了解ABAQUS的基本概念和使用方法。
ABAQUS采用了基于模型的建模方法，用户需要先创建几何模型，然后定义材料属性、边界条件和加载，最后进行网格划分和求解。
在建模过程中，用户需要熟悉ABAQUS的界面操作和常用命令，如创建模型、定义材料、设定边界条件等。
其次，我们将介绍ABAQUS的基本分析类型。
ABAQUS支持多种分析类型，包括静力学、动力学、热传导、流固耦合等。
每种分析类型都有特定的输入参数和求解方法，用户需要根据具体问题选择合适的分析类型，并进行相应的参数设置。
接下来，我们将通过实际案例来演示ABAQUS的使用方法。
以一个简单的梁模型为例，我们将逐步介绍如何在ABAQUS中进行建模、网格划分、加载设定和求解分析。
通过这个案例，读者可以更加直观地了解ABAQUS的使用流程和注意事项。
除了基础入门，我们还将介绍一些高级功能和技巧。
例如，ABAQUS支持用户自定义子程序和材料模型，用户可以根据具体需求编写自己的子程序和材料模型，从而扩展ABAQUS的功能和适用范围。
最后，我们将总结本文的内容，并展望ABAQUS在工程领域的应用前景。
随着计算机技术的不断发展和ABAQUS软件功能的不断完善，ABAQUS将在工程领域发挥越来越重要的作用，为工程师提供更加强大的仿真分析工具。
通过本文的学习，读者将能够初步掌握ABAQUS的基础知识和使用方法，为进一步深入学习和应用打下良好的基础。
同时，通过案例分析的方式，读者可以更加直观地了解ABAQUS的实际应用和操作技巧，从而提高工程仿真分析的能力和水平。
总之，ABAQUS作为一款强大的有限元分析软件，具有广泛的应用前景和市场需求。
通过系统学习和实际操作，读者可以更加深入地了解ABAQUS的功能和使用方法，为工程领域的仿真分析工作提供有力支持。
大数据分析如何入门
大数据分析如何入门下面是大数据分析的入门指南：1.学习数据分析的基础知识：作为一个大数据分析师，你需要掌握统计学、概率论、线性代数等数学基础知识。
此外，掌握数据抽样、推断统计学和假设检验等基本概念也是必不可少的。
2. 学习编程语言和工具：Python、R和SQL是常用的数据分析编程语言。
你需要学习它们的语法和基本操作，并熟悉一些常用的数据分析工具和包，如Pandas、NumPy和SciPy。
此外，掌握数据可视化工具（如Matplotlib和Tableau）也是非常有用的。
3. 学习大数据技术和平台：Hadoop和Spark是目前最流行的大数据处理框架。
你需要学习它们的基本原理和操作，以及掌握如何使用它们进行数据处理和分析。
4.掌握数据清洗和预处理：在进行数据分析之前，通常需要对数据进行清洗和预处理，以保证数据的质量和准确性。
你需要学习如何识别和处理数据中的缺失值、异常值和重复值，以及如何进行特征选择和变换。
5.学习数据分析方法和技巧：数据分析涉及到很多方法和技巧，如回归分析、聚类分析、时间序列分析等。
你需要学习各种数据分析方法的原理和使用场景，并掌握如何利用这些方法从数据中得出有用的结论和预测。
6.实践和项目经验：理论知识只是入门的一部分，真正提高大数据分析能力的关键是通过实践和项目经验来巩固和应用所学知识。
你可以参与一些数据分析竞赛或开源项目，或者利用开放数据集进行实际的数据分析工作。
7.深入学习和持续更新：大数据分析领域的技术和方法发展非常迅速，你需要保持学习的状态，并持续关注最新的研究成果和行业趋势。
参加一些相关的培训课程或持续教育项目也是很有帮助的。
总之，大数据分析入门需要掌握数学基础知识、编程语言和工具，了解大数据技术和平台，学习数据清洗和预处理方法，掌握各种数据分析方法和技巧，并通过实践和项目经验来提高自己的分析能力。
持续学习和更新也是非常重要的。
希望以上内容能给你提供一些入门大数据分析的指导和启示。
学生基础及基本能力分析
学生基础及基本能力分析一、基本情景介绍我现任三年级三班的班主任，我班现有学生57人，其中女生27人，男生30人；而本学区的学生仅有25人，是个流动性比较大的团体。
所以，在教育工作上重复性就比较大，每次有学生的.转入转出（平均每个学期有五个左右），都要对学生进行重组，让学生适应我们的团体，我也要不断地熟悉他们。
从思想方面来看，孩子们都有着一颗善良、天真无邪的心灵。
女孩子们比较团结友爱，喜欢在一齐商量、解决问题，帮忙班级出主意，帮忙教师做一些力所能及的事。
男孩子们则有部分表现得比较燥动、贪玩，脾气较冲动，容易出一些安全事故。
从学习方面来说，百分之八十的孩子都还是比较聪明的，他们各有所长，但基本上都能找出自我在学习上的优势。
如陈小龙这个孩子虽然成绩不怎样样，但在数学上的逻辑思维本事还是挺强的，如果在上课时能注意力集中一些会取得很好的成绩。
爱学习、肯动脑、不怕吃苦的像蔡启航、张袁州、钟焕铭、张之晨等，他们积极向上，给伙伴们起了很好的带头作用。
孩子们在语文和数学的学习上还是能比较应用自如，可自从三年级开始学习英语之后，他们觉得很难，上学期期末考试及格率才是百分之六十八，所以很多孩子在学习英语上开始的兴致勃勃到失去兴趣和信心，情景比较糟糕。
二、班级特色本来有意结合学习的学习情景在学生中创设一种爱英语、学英语、用英语的学习氛围，使学习在这种浓厚的氛围中得到益处，构成一种应对困难积极向上的精神面貌，但本学期则结合实际情景，抓学生的思想教育，使学生构成一种平静的心理，让学生爱读书，从书中找到乐趣，组织学生常到班级的“图书角”中走一走，看一看，此刻学生的思想较稳定，班级正呈现出一种礼貌的风气。
三、存在问题1、总体的学习习惯较差。
孩子们对感兴趣的课比较认真，但如果觉得难，无兴趣的课就会十分地不认真，甚至个别男孩子喜欢在课堂上插嘴、随意下座位，使课堂秩序被扰乱，所以学习的成果收获不大。
2、学生的自私心理比较严重。
这点在男孩子身上表现得异常严重。
数据分析基础入门课程
H
价格-区域分析
从区域的价格分布来看产品的提升空间，即 不同区域的价格构成的合理性，从中分析市 场提升的空间和方向
分析方法
• 此类项目特殊分析法： • 三维数据分析法 • 6个月纵向分析法 • 区域分类分析法
• 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
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。
• 方差分析(ANOVA/Analysis of Variance)
•
又称“变异数分析”或“F检验”，是
2
不同属性的客户的销售数据
3
区域
不同区域的销售数据
阶段整体数据
阶段业绩达成率 销售数据构成分析
分析思路-数据分解
1 2
销售质量
单额情况 重点产品比率
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累计数据
档期任务达成率 同比完成情况
发货情况
客户数量 发货次数
分析思路-关键指标
1234
销售额
季节因素
产品线
总体销售额、销售量， 依据行业淡旺季规律， 通过总体产品结构分
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数据收集
一般数据来源于四种方式：数据库、第三方数据统计工具、专业的 调研机构的统计年鉴或报告（如艾瑞资讯）、市场调查。
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数据处理
数据处理主要包括数据清洗、数据转化、数据提取、数据计算等处 理方法，将各种原始数据加工成为项目需要的直观的可看数据。
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数据分析
什么是基本分析
什么是基本分析基本分析是一种用于评估股票、商品和其他金融资产的投资方法。
通过研究相关的经济、财务和其他基本因素，基本分析帮助投资者了解一个资产的内在价值，并评估其在市场上的估价情况。
本文将详细介绍基本分析的基本原理、方法和应用。
基本分析的基本原理是认为市场上的资产在一段时间内会体现其真正的价值。
基本分析通过研究资产所受的经济和公司特定因素来判断其未来的潜在价值。
这些因素包括经济数据、公司财务状况、行业竞争、管理团队等。
基本分析的目标是找到被低估或高估的资产，并以此为基础进行投资决策。
进行基本分析时，投资者需要收集和分析大量的信息。
首先，他们需要评估宏观经济因素，如国内生产总值（GDP）、通货膨胀率、利率等。
这些因素可以影响整个市场的走势。
其次，投资者还需要研究特定公司的财务状况，包括收入、利润、债务水平等。
此外，行业分析也是基本分析的重要组成部分，因为不同行业的特点和竞争情况会对相关公司的表现产生影响。
基本分析的方法包括定性分析和定量分析。
定性分析主要侧重于公司的财务和经营特点，以及政治、法律和行业变化等因素对公司未来的影响。
这种方法更侧重于主观判断和经验。
定量分析则基于公司和市场的数据进行计算和统计，以得出具体的数字和指标来评估资产的价值。
这种方法更加客观和量化，通常使用财务比率和估值模型等工具来辅助分析。
基本分析的应用范围广泛。
在股票投资中，基本分析帮助投资者评估公司的盈利能力、成长潜力和市场地位，从而确定股票是否值得投资。
在商品市场上，基本分析可以评估供需关系、产量和需求预测等因素，帮助投资者判断商品价格的上升或下降趋势。
基本分析也可以应用于外汇市场，通过研究国家的经济状况、政治因素和其他因素，来预测货币汇率的变动。
然而，基本分析也有其局限性。
首先，它需要大量的数据和信息，并且对于数据和信息的准确性和完整性有较高的要求。
其次，基本分析只能提供对资产的估值，而不能准确预测市场价格的短期变动。
做运营,你必须要掌握的数据分析入门知识
做运营，你必须要掌握的数据分析入门知识数据分析是什么，小伙伴们自行去问度娘哈。
我特别不喜欢只会装逼，看文章也一样不喜欢华而不实的。
所以督促自己写文章时，把懂的、经历过的能细就写的尽量详细;不懂的就去学，然后把整理的笔记分享出来，数据分析方面我涉入不多，内容由于缺少实战经验，会比较基础和理论，希望同样对你有帮助。
1. 明确数据分析的目的做数据分析，必须要有一个明确的目的，知道自己为什么要做数据分析，想要达到什么效果。
比如：为了评估产品改版后的效果比之前有所提升;或通过数据分析，找到产品迭代的方向等。
明确了数据分析的目的，接下来需要确定应该收集的数据都有哪些。
2. 收集数据的方法说到收集数据，首先要做好数据埋点。
所谓“埋点”，个人理解就是在正常的功能逻辑中添加统计代码，将自己需要的数据统计出来。
目前主流的数据埋点方式有两种：第一种：自己开发。
开发时加入统计代码，并搭建自己的数据查询系统。
第二种：利用第三方统计工具。
常见的第三方统计工具有：网站分析工具：Alexa、中国网站排名、网络媒体排名(iwebchoice)、Google Analytics、百度统计移动应用分析工具：Flurry、Google Analytics、友盟、TalkingData、Crashlytics不同产品，不同目的，需要的支持数据不同，确定好数据指标后，选择适合自己公司的方式来收集相应数据。
3. 产品的基本数据指标新增：新用户增加的数量和速度。
如：日新增、月新增等。
活跃：有多少人正在使用产品。
如日活跃(DAU)、月活跃(MAU)等。
用户的活跃数越多，越有可能为产品带来价值。
留存率：用户会在多长时间内使用产品。
如：次日留存率、周留存率等。
传播：平均每位老用户会带来几位新用户。
流失率：一段时间内流失的用户，占这段时间内活跃用户数的比例。
4. 常见的数据分析法和模型这里主要科普下漏斗分析法和AARRR分析模型。
漏斗分析法用来分析从潜在用户到最终用户这个过程中用户数量的变化趋势，从而寻找到最佳的优化空间，这个方法被普遍用于产品各个关键流程的分析中。
数据分析与统计基础入门教程
数据分析与统计基础入门教程[章节一：数据分析的重要性]数据分析是现代社会发展的重要支撑之一，它通过对大量数据的收集、处理和分析，揭示隐藏在数据背后的规律和趋势，为决策者提供有力的依据和指导。
无论是企业管理、市场营销还是科学研究，都离不开数据分析的支持。
数据分析将数据转化为实用的信息，帮助人们更好地理解和应对现实世界的问题和挑战。
[章节二：数据收集与整理]要进行有效的数据分析，首先需要进行数据的收集和整理。
数据收集包括直接实地调查、问卷调查、电话访谈、网络爬虫等方法，旨在获取所需的数据样本。
而数据整理则是将收集到的大量数据按照一定的结构整理起来，以便后续的分析和处理。
常用的数据整理工具包括Excel、Python等，通过数据的分类、排序、筛选以及数据的清洗等操作，使得数据变得更加规范和易于处理。
[章节三：统计概述与描述统计]统计学是数据分析的重要理论基础，它涉及概率论、假设检验、回归分析等多个方面。
在数据分析中，描述统计是最常用的方法之一。
描述统计主要通过集中趋势和离散程度来描述数据的特征。
常用的描述统计工具包括平均值、中位数、众数、方差、标准差等。
通过描述统计，我们可以了解数据的整体情况和分布情况，为后续的数据分析提供重要的参考。
[章节四：数据可视化]数据可视化是数据分析过程中的重要环节，它通过图表、图形等形式将数据转化为直观、易懂的视觉信息。
常见的数据可视化工具包括折线图、柱状图、散点图、饼图等。
数据可视化不仅可以帮助我们更好地理解数据，还能够帮助我们从数据中发现隐藏的规律和趋势。
通过数据可视化，我们可以将复杂的数据信息变得更加直观和易于理解。
[章节五：假设检验与推断统计]假设检验与推断统计是数据分析中的重要工具，它们通过对概率模型的建立和参数估计，对数据进行统计推断和假设检验。
假设检验用于检验某一假设是否成立，推断统计则用于根据样本数据对总体进行推断。
常用的假设检验和推断统计方法包括t检验、F检验、卡方检验、方差分析等。
盘点：数据分析中最基本的分析方法
盘点：数据分析中最基本的分析方法编辑导语：在数据分析中，有各种各样的分析方法供我们使用。
复杂的分析方法固然好用，但是日常工作中经常用到的还是基础的分析方法。
本文作者为我们介绍了六种常见的分析方法，如果你能熟练的使用它们，相信能够解决许多的日常数据分析问题。
日常数据分析中，尤其是业务分析中，常用的分析方法论主要是几大类，本文会介绍我认为比较关键的六大类常用方法，熟练地混合交叉使用这六大类基本方法，80%的日常数据分析问题都能解决。
下面我会介绍这些方法有哪些，并且给出实例介绍如何使用这些方法。
一、多维分析所谓多维分析就是细分分析，做多维分析首先要明确2个方向：维度和指标。
指标：指的是用来记录关键流程的，衡量目标的单位或方法，如DAU、留存率、转化率等。
维度：指的是观察指标的角度，如时间、来源渠道、地理位置、产品版本维度等。
多维分析，就是在多个维度拆解，观察对比维度细分下的指标。
实现将一个综合指标细分，从而发现更多问题。
举个实际用途的例子，KPI拆解，制定明年的KPI目标：第一步：指标拆解，商品营收=（新用户数+老用户数）×商品订单转化率×客单价；第二步：对指标进行多维细分，新老用户可以再细分客群，比如孕妇群体、运动爱好者、学生、白领等；商品订单可以细分商品的类型、商品的价格、商品的供应商、商品的品牌影响力等；第三步：根据历史业务发展情况，计算不同用户维度、不同商品维度下的商品营收；第四步：求和不同用户维度、不同商品维度下的商品营收，即为商品总营收。
在越来越讲究精细化运营的今天，多维分析的作用越来越重要，管理层通常看的是综合指标，总值，但通常这些总值无法真正地发现问题。
对于一线员工将总值拆解细分，才能发现问题，找到可落地的解决问题。
二、趋势分析有对比才有分析，有对比数据才能产生意义，所以对比分析在实际数据分析中是非常重要的一种分析手段，最常用的是基于时间的对比分析。
基于时间的对比分析，主要是指同一指标在不同时间周期的对比，主要分为同比、环比和定基比。
财务分析基础：入门与实战
05
资产负债表的阅读与分析
资产负债表的基本结构和内容
资产负债表：反映企业的财务状况，包括资产、负 债和所有者权益
• 资产：企业拥有或控制的资源，如现 金、存货、固定资产等 • 负债：企业需要履行的经济责任，如 短期借款、长期借款等 • 所有者权益：企业的净资产，即资产 减去负债后的余额
资产负债表的结构
利润表与现金流量表
• 利润表反映企业的收入和成本，现金流量表反映企业的 现金流入和流出 • 结合分析：评估企业的盈利质量和现金流动性，如净利 润与经营现金流量的关系
利润表与资产负债表
• 资产负债表反映企业的资产、负债和所有者权益，利润 表反映企业的收入和利润 • 结合分析：评估企业的财务风险和盈利能力，如资产负 债率与利润率的关系
03
现金流量表的阅读与分析
现金流量表的基本结构和内容
现金流量表：反映企业的现金流入、流出和净额
• 现金流入：企业在一定时期内收到的经济利益，如销售回款、投资收益等 • 现金流出：企业在一定时期内支付的经济责任，如购买原材料、支付工资等 • 现金流量净额：现金流入减去现金流出后的余额
现金流量表的结构
• 资产负债表：比较资产、负债、 所有者权益的历年变化趋势 • 利润表：比较收入、成本、利润 的历年变化趋势 • 现金流量表：比较现金流入、流 出、净额的历年变化趋势
• 资产负债率：衡量企业的负债水 平 • 流动比率：衡量企业的短期偿债 能力 • 利润率：衡量企业的盈利能力 • 成长率：衡量企业的发展潜力
• 股东权益变动表：反映企业的股东权益变动情况，包括股本、资本公积、盈余公积、未分配利润等
财务报表的横向和纵向分析方法
横向分析：对同一时期的不同数据进行比较
数据分析入门：掌握数据驱动决策的基础知识
数据分析入门：掌握数据驱动决策的基础知识引言在当今信息化的时代，数据成为了企业和组织的重要资源。
数据分析作为一种能够从大量数据中提炼有价值信息的方法，被广泛应用于各个领域。
掌握数据驱动决策的基础知识，对于现代管理者和决策者来说是至关重要的。
本文将介绍数据分析的基本概念、技术和方法，帮助读者入门数据分析，了解如何运用数据分析来做出更明智的决策。
1. 数据分析的定义与意义1.1 什么是数据分析？数据分析是指利用各种技术和方法来收集、处理、整理和解释数据，以获取有价值的信息、发现隐藏的规律，并从中做出合理的决策。
数据分析的目标是通过对数据的深入分析，揭示问题的本质、找到解决问题的方法，并为决策提供科学依据。
1.2 数据分析的意义数据分析在现代社会和商业活动中具有重要的意义。
首先，数据分析可以帮助企业和组织发现市场需求，了解客户需求以及产品和服务的优势和劣势，提供基于客观数据的决策支持，帮助企业迅速适应市场变化。
其次，数据分析可以揭示问题的本质和规律，识别潜在风险，提供科学依据，降低决策的不确定性。
再次，通过数据分析，企业和组织可以了解业务的效益和运营状况，从而优化和改进业务流程，提高工作效率和竞争力。
2. 数据分析的基本方法2.1 数据收集和整理数据分析的第一步是进行数据收集和整理。
数据可以来源于各种渠道，如数字化的企业数据、社交媒体数据、市场调研数据等。
为了确保数据的质量和完整性，需要进行数据清洗和整理，去除重复数据、填补缺失值，并进行标准化和归一化处理。
2.2 数据探索与可视化数据探索是指对数据进行初步的分析和探索，以了解数据的特征和特点。
数据可视化是一种常用的数据探索手段，通过图表、图像等可视化方式展示数据，帮助我们更直观地理解数据的分布、变化趋势和关联关系。
常用的数据可视化工具包括 Excel、Tableau、PowerBI 等。
2.3 数据分析和建模数据分析的核心是通过统计学方法和数学建模技术，对数据进行深入分析和建模，从中提取有价值的信息。
数据分析基础入门课程
数据分析基础入门课程在当今数字化的时代，数据无处不在，而能够从海量的数据中提取有价值的信息并做出明智的决策，成为了一项至关重要的技能。
数据分析基础入门课程就是为那些想要踏入数据分析领域的初学者们精心打造的，它将为您打开数据分析的神秘大门，引领您逐步掌握这一强大的工具。
这门课程的目标是让毫无基础的学员能够建立起对数据分析的基本认知，了解数据分析的流程和方法，并能够运用一些简单的工具和技术进行初步的数据分析。
首先，让我们来谈谈什么是数据分析。
简单来说，数据分析就是对数据进行处理和分析，以获取有用的信息和见解。
这些信息和见解可以帮助企业做出更好的决策、优化业务流程、发现潜在的问题和机会，也可以帮助个人更好地理解自己的行为和周围的世界。
在课程的开始，我们会学习数据的基本概念和类型。
数据可以分为定量数据和定性数据。
定量数据是可以用数字来衡量的，比如年龄、收入、销售量等；定性数据则是描述性质的，比如性别、颜色、品牌等。
了解数据的类型对于后续选择合适的分析方法非常重要。
接下来是数据收集。
这是数据分析的第一步，也是非常关键的一步。
数据的来源多种多样，可能来自于企业内部的数据库、调查问卷、传感器收集的实时数据，也可能来自于公开的数据源，如政府统计数据、行业报告等。
在收集数据时，我们需要确保数据的准确性、完整性和可靠性。
有了数据之后，就需要进行数据清理和预处理。
这一步往往容易被忽视，但却至关重要。
原始数据可能存在缺失值、错误值、重复值等问题，需要我们进行处理和纠正。
同时，还可能需要对数据进行标准化、归一化等操作，以便于后续的分析。
数据分析的方法众多，在入门课程中，我们会重点学习一些常见的方法，如描述性统计分析、数据可视化、简单的假设检验等。
描述性统计分析可以帮助我们快速了解数据的集中趋势、离散程度等特征。
比如，通过计算平均值、中位数、众数来了解数据的中心位置，通过计算方差、标准差来了解数据的离散程度。
数据可视化则是将数据以图表的形式展现出来，让数据更加直观易懂。
测量系统分析基础
测量系统分析基础测量系统在各个领域中扮演着至关重要的角色。
从制造业到科学研究，准确的测量数据是决策制定和质量保证的基础。
然而，测量系统也存在着一定的误差和不确定性，这就需要我们对测量系统进行基础分析，以便评估和优化其性能。
在本文中，我们将探讨测量系统分析的基础知识和方法。
一、测量系统误差分析测量系统的误差可以分为系统误差和随机误差两部分。
系统误差是由于测量系统本身的固有偏差引起的，而随机误差则是由于各种随机因素造成的。
我们可以通过以下方法对测量系统的误差进行分析：1. 校准和调试：定期对测量仪器进行校准和调试是确保测量系统准确性的关键步骤。
通过与已知准确值进行比较，我们可以评估测量系统的偏差并做出相应的调整。
2. 重复测量：进行多次重复测量可以帮助我们评估随机误差的大小。
通过计算测量结果的平均值和标准偏差，我们可以确定测量系统的稳定性和重复性。
3. 系统误差分析：系统误差通常由于仪器仪表的不准确或操作过程中的偏差引起。
我们可以通过改进或更换仪器、改进操作流程等方式来减小系统误差。
二、测量系统评估指标为了评估测量系统的性能，我们需要使用一些指标。
以下是几个常见的测量系统评估指标：1. 精度（Accuracy）：精度指标衡量了测量结果与真实值之间的偏离程度。
通常使用绝对误差或相对误差来表示精度，绝对误差是指测量值与真实值之间的差距，而相对误差是指绝对误差与真实值的比值。
2. 稳定性（Stability）：稳定性指标反映了测量系统在长时间使用过程中的性能是否保持稳定。
我们可以通过观察重复测量结果的变化情况来评估测量系统的稳定性。
3. 线性度（Linearity）：线性度指标用于评估测量系统在测量范围内是否呈线性关系。
通常使用相关系数来表示线性度，相关系数越接近于1，说明测量系统的线性度越好。
4. 分辨率（Resolution）：分辨率指标表示测量系统能够检测到的最小变化量。
较高的分辨率意味着测量系统可以检测到更小的变化。
有限元分析方法及NX+Nastran基础指南
第1章有限元分析方法及NX Nastran的由来1.1 有限元分析方法介绍计算机软硬件技术的迅猛发展，给工程分析、科学研究以至人类社会带来急剧的革命性变化，数值模拟即为这一技术革命在工程分析、设计和科学研究中的具体表现。
数值模拟技术通过汲取当今计算数学、力学、计算机图形学和计算机硬件发展的最新成果，根据不同行业的需求，不断扩充、更新和完善。
1.1.1 有限单元法的形成近三十年来，计算机计算能力的飞速提高和数值计算技术的长足进步，诞生了商业化的有限元数值分析软件，并发展成为一门专门的学科——计算机辅助工程CAE（Computer Aided Engineering）。
这些商品化的CAE软件具有越来越人性化的操作界面和易用性，使得这一工具的使用者由学校或研究所的专业人员逐步扩展到企业的产品设计人员或分析人员，CAE在各个工业领域的应用也得到不断普及并逐步向纵深发展，CAE工程仿真在工业设计中的作用变得日益重要。
许多行业中已经将CAE分析方法和计算要求设置在产品研发流程中，作为产品上市前必不可少的环节。
CAE仿真在产品开发、研制与设计及科学研究中已显示出明显的优越性：CAE仿真可有效缩短新产品的开发研究周期。
虚拟样机的引入减少了实物样机的试验次数。
大幅度地降低产品研发成本。
在精确的分析结果指导下制造出高质量的产品。
能够快速对设计变更作出反应。
能充分和CAD模型相结合并对不同类型的问题进行分析。
能够精确预测出产品的性能。
增加产品和工程的可靠性。
采用优化设计，降低材料的消耗或成本。
在产品制造或工程施工前预先发现潜在的问题。
模拟各种试验方案，减少试验时间和经费。
进行机械事故分析，查找事故原因。
当前流行的商业化CAE软件有很多种，国际上早在20世纪50年代末、60年代初就投入大量的人力和物力开发具有强大功能的有限元分析程序。
其中最为著名的是由美国国NX Nastran 基础分析指南2 家宇航局（NASA ）在1965年委托美国计算科学公司和贝尔航空系统公司开发的Nastran 有限元分析系统。
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在低档区出现这种连续三个步上反弹上升路途
在高档区出现这种连续三个黑小卒下跌的组合时，表示上升市势已 经完结，下跌市势已经开始
K线画法图解
• 支撑线和压力线 的K线画法： • 1.将两个或两个以上的相对低点连成一条直线即得到支撑线 。 • 2将两个或两个以上的相对高点连成一条直线即得到压力线。
K线图
• 出现极长下影线时，表示买方支撑力道强。 因此若此种Ｋ线 出现在期价下跌趋势末期时，再配合大成交量，表示期价可 能反弹回升；若此种Ｋ线出现在期价上涨趋势末期或高档盘 整期时，再配合大成交量，表示主力大户可能盘中卖，盘尾 拉，应注意卖出时机。 • 出现极长上影线时，表示卖压大。因此若此种Ｋ线出现在期 价上涨趋势末期时，再配合大成交量，表示期价可能一时难 以突破，将陷入盘整，甚至回跌。 • 十字线可视为反转信号，若此种Ｋ线出现在股价高档时，且 次日收盘价低于当日收盘价，表示卖方力道较强，期价可能 回跌﹔若此种Ｋ线出现在期价低档时，且次日收盘价高于当 日收盘价，表示买方力道较强，期价可能上扬。
在价格出现阳线上涨之后，又出现阴线，且该阴线令价格落到前阳线 实体1/2以下。这一组合常在市势已经大涨一段， 甚至创下天价的时 候出现，表示市势逆转，随后将为下跌行情
一段上涨行情之后，出现一个跳空的阴线，形如孤岛。这一组合， 尽管阴线收盘价仍比昨日为高，但已可窥见市场人士心态之虚弱以 及前期获利者的操盘手法，表示后市已不看好。
K线画法图解
• 趋势线画法 • 上升趋势线：在上升趋势中，将两个低点连成一条直线，就 得到上升趋势线。 • 下降趋势线：在下降趋势中，将两个高点连成一条直线，就 得到下降趋势线。
谢谢
期货技术分析入门
K线图
• K线图（Candlestick Charts）又称蜡烛图、日本线、阴阳线 、棒线等，常用说法是“K线”，起源于日本十八世纪德川幕 府时代（1603～1867年）的米市交易，用来计算米价每天的 涨跌。因其标画方法具有独到之处，人们把它引入股票市场 价格走势的分析中，经过300多年的发展，已经广泛应用于股 票、期货、外汇，期权等证券市场。 • K线图基本用途就是为了寻找“卖买点”，虽然面对同样的K 线图，但其中的领悟各有不同，必须长期认真观察，至少你 的观察要经历一个完整的 “牛熊市”。市场上有一些书从技 术分析角度介绍“如何做股票”，可以买来看一看，“波浪 理论”是众人比较推崇的，也应该看，但是要“辩证”地看 ，暂时不懂也没关系，随着看盘时间的增加，会有所领悟。
K线图
• 根据当日的开盘价，收盘价，最高价，最低价四项数据，可 以将期价走势图画成如下Ｋ线图： •
K线图
• 若阳线出现在盘整或股价下跌趋势末期时，代表期价可能会 开始反转向上。 • 若阴线出现在盘整或股价上涨趋势末期时，代表期价可能会 开始反转向下。 • 若阴线出现在盘整或股价上涨趋势末期时，代表期价可能会 开始反转向下。
这一组合是在阴线之后，下方先出现一小阳线或小阳十字线，接着 再出现跳空上升的一条大阳线。这一组合多出现在市势久跌或久盘 之后，这时下方出现的小阳尤如市场人士心目中那久盼的启明星， 随后再出现的有力上升的阳线，表明长夜已经过去，市势迎来光明 。所以，黎明之星组合，成为市势反转上升的转点
这一组合恰与黎明之星组合相反，成为市势反转下跌的转折点。顶 部的跳空的十字线在随后出现的跳空下跌的大阴线形成后，终于成 为一颗黄昏之星。如果顶部是中长上影的倒Ｔ字线，则又形象地称 这一组合为“射击之星”。
这一组合相对于“乌云盖顶”组合。在价格出现阴线下跌之后，又 出现阳线，且该阳线令价格升到前阴线实体1/2以上。 这一组合常在 市势已经大跌一段，甚至创下地价的时候出现，表示市势逆转，随 后将为上升行情
实体间为阴阳两性，但都是今日的长实体将昨日的小实体 完全包容，顶示后市将沿长实体的方向发展。
实体间为阴阳两性，但与包容组合形式相反，它是今日的小实体被昨 日的大实体所包容，形似为娘胎所孕，故称为孕育组合。不知与遗传 是否有关系，这种孕育组合预示后市的方向往往为母体的方向，即阳 孕阴生阳，阴孕阳生阴。