数据
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。
数据是什么
数据是什么
数据（data）是事实或观察的结果，是对客观事物的逻辑归纳，是用于表示客观事物的未经加工的原始素材。
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，如符号、文字，称为数字数据。
我们先看看数据在字典中是如何定义的。
韦氏词典从3 个方面定义了数据：
1.用作推理、讨论或计算基础的事实信息（如测量或统计数据）
2.可以传输或处理的数字形式的信息
3.传感设备或器官输出的信息，包括有用的和不相关的或冗余的信息，必须经过处理才能有意义。
它表明有关数据的一切都与信息相关。
下面是信息在同一字典中的定义方式：
1.a从调查、研究或指导中获得的知识
1.b事物的两个或多个可选序列或安排之一所固有的属性
1.c.1表示数据的信号或字符（如在通信系统或计算机中）
1.c.
2. 证明代表身体或心理经验或其他结构的结构（如笔或理论）发生变化的事物（如消息、实验数据或图片）
1.d信息内容的定量测量
2.知识或情报的交流或接受。
通过比较这两个定义，我们可以得出信息比数据更有用。
在研究和分析数据后，通过通信创建和使用信息。
相反，需要先收集数据来
代表一组事实，然后再进行处理以提供有意义的信息。
最后，只有当信息提供洞察力、知识和价值时，信息才会以各种方式存储和显示在数据中。
话虽如此，数据并不总是等同于信息，而是应该存在于信息之前。
牛津英语词典对数据的定义要好得多：。
数字与数据的区别
数字与数据区别数字是一种符号，是原始信息。
数据是经人加工过，有意义的信息。
数据是关于某些方面的一组数字。
数字只是一个符号。
数字 num ber ：表示数的符号或字数据 dat a；资料、信息两个意思相差很远的。
“数字”的解释解释一（附连接：一）：表示数目的文字。
解释二：表示数目的符号。
解释三：数量的意思。
解释四：表示率（比率等）“数据”的解释数据（data）是对客观事物的符号表示，是用于表示客观事物的未经加工的原始素材，如图形符号、数字、字母等。
或者说，数据是通过物理观察得来的事实和概念，是关于现实世界中的地方、事件、其他对象或概念的描述。
一、通信信道与信道容量(Co mmuni catio n Cha nnel& Cha nnelCapac ity)通信信道(Co mmuni catio n Cha nnel)是数据传输的通路，在计算机网络中信道分为物理信道和逻辑信道。
物理信道指用于传输数据信号的物理通路，它由传输介质与有关通信设备组成；逻辑信道指在物理信道的基础上，发送与接收数据信号的双方通过中间结点所实现的逻辑联系，由此为传输数据信号形成的逻辑通路。
逻辑信道可以是有连接的，也可以是无连接的。
物理信道还可根据传输介质的不同而分为有线信道和无线信道，也可按传输数据类型的不同分为数字信道和模拟信道。
信道容量(Cha nnelCapac ity)指信道传输信息的最大能力：对于数字信道一般用单位时间可以传输的最大二进制位(比特b it)数来表示，对于模拟信道则由信道的带宽表示。
信道容量的大小还受信道质量和可使用时间的影响，当信道质量较差时，实际传输速率将降低。
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。
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。
数据分析常用指标介绍
数据分析常用指标介绍数据分析是指通过收集、整理、分析和解释数据，以确定其中的模式、趋势和关联性，并从中提取有用的信息和见解。
在数据分析过程中，常常会使用一些常用的指标来衡量和描述数据的特征和性质。
下面是一些常用的数据分析指标的介绍。
1. 平均值（Mean）：平均值是将一组数值相加，再除以其总个数得到的结果。
平均值是衡量一组数据的中心位置的指标，能够描述数据的集中趋势。
2. 中位数（Median）：中位数是将一组数值按照大小排序，取中间的数值作为结果。
中位数能够更好地反映数据的分布情况，对于有离群点的数据集来说，中位数更具有代表性。
3. 众数（Mode）：众数是在一组数据中出现次数最多的值。
众数可以用来描述数据的离散程度，通常用于描述分类数据。
4. 方差（Variance）：方差是衡量一组数据的离散程度的指标。
方差是每个数据点与平均值的差的平方的平均值。
方差的数值越大，表示数据的波动性越大。
5. 标准差（Standard Deviation）：标准差是方差的平方根。
标准差和方差一样，用于衡量数据的离散程度，但标准差的数值较为直观，易于理解和比较。
6. 百分位数（Percentile）：百分位数是将一组数据按照大小排序，从中选取一些百分比位置处的数值。
百分位数可以衡量数据的相对位置，例如第25百分位数表示有25%的数据小于它。
7. 相关系数（Correlation Coefficient）：相关系数是衡量两个变量之间关联性强弱的指标。
相关系数的取值范围在-1和1之间，接近1表示正相关，接近-1表示负相关，接近0表示无相关性。
8. 回归斜率（Regression Slope）：回归斜率是用于描述回归关系的指标。
回归斜率表示因变量在自变量变化一个单位时的变化量。
9. P值（P-value）：P值是用于判断统计假设的显著性的指标。
P值表示在假设成立的条件下，观察到当前结果或更极端结果的概率。
通常，如果P值小于预先设定的显著性水平（如0.05），则可以拒绝原假设。
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。
数据分析方法有哪些
数据分析方法有哪些
1. 描述性统计分析：用于描述和概括数据的基本特征，包括均值、中位数、众数、方差、标准差等。
2. 相关性分析：通过计算两个或多个变量之间的相关系数来判断它们之间的相关程度。
3. 回归分析：用于建立变量之间的数学模型，通过对自变量和因变量之间的关系进行建模和预测。
4. 时间序列分析：用于分析时间序列数据，查找其中的趋势、周期性和季节性等特征，并进行预测。
5. 聚类分析：用于将数据分为不同的群组或簇，使得同一簇内的数据相似度较高，不同簇之间的数据相似度较低。
6. 因子分析：用于找出多个变量中的共同因素，并将其转化为更少的几个综合指标。
7. 主成分分析：用于对多个相关变量进行降维，提取出能够解释方差较大部分的综合变量。
8. 假设检验：用于对样本数据进行统计推断，判断样本数据是否代表总体数据。
9. 数据挖掘：综合运用多种分析方法，从大量数据中提取出有价值的模式和规律。
10. 文本分析：对文字、语言等非结构化数据进行分析，从中提取出有用的信息和知识。
注意：以上仅为常见的数据分析方法，每个方法涉及的具体内容较多，故不能详细展开。
数据的分类和统计
数据的分类和统计数据是我们社会生活中不可或缺的一部分。
在各个领域的研究和应用中，我们都需要对数据进行分类和统计分析。
数据的分类和统计能够帮助我们理解和解释事物的规律，从而作出相应的决策和改进。
一、数据的分类数据的分类是将一组相似或相关的数据进行归类和整理的过程。
常见的数据分类方法有以下几种：1. 根据数据的性质数据可以分为定量数据和定性数据。
定量数据是可以用具体的数值进行度量和计数的数据，例如身高、体重、年龄等。
定性数据则是不能以数值形式表示的数据，如性别、血型、种类等。
2. 根据数据的来源数据可以分为原始数据和次生数据。
原始数据是经过调查、观察或实验直接获得的第一手数据。
次生数据是在原始数据的基础上进行整理、处理或修改得到的数据，例如统计报表、研究报告等。
3. 根据数据的时间数据可以分为交叉数据和时间序列数据。
交叉数据是在不同时间点上收集的数据，例如不同地区的销售额比较。
时间序列数据则是按照时间顺序排列的数据，例如一段时间内的销售额变化趋势。
4. 根据数据的空间数据可以分为个体数据和群体数据。
个体数据是指对某个具体个体或单位进行观察和记录的数据，例如某个人的收入、某个公司的利润。
群体数据则是对一组相似个体或单位进行观察和记录的数据，例如所有公司的平均利润。
二、数据的统计分析数据的统计分析是通过对数据进行分类和整理，并运用统计学方法进行汇总、计算和推断，从而揭示数据背后的规律和特点。
常见的数据统计分析方法有以下几种：1. 描述性统计描述性统计是对收集的数据进行整理和汇总，以便更好地描述数据的特征和趋势。
常见的描述性统计指标包括均值、中位数、众数、标准差等。
通过对数据的描述性统计分析，我们可以了解数据的集中趋势、离散程度和分布形态。
2. 探索性数据分析探索性数据分析是通过可视化和图表方式对数据进行探索和分析。
常用的探索性数据分析方法有散点图、柱状图、箱线图等。
通过可视化的方式，我们可以更直观地了解数据的分布、异常值和相关性。
数据的名词解释
数据的名词解释
数据：是指通过某种方式收集、记录、测量、统计、描述所得到的信息或信息的载体。
数据可以是数字、文字、图像、声音等形式，经过加工、分析后可以帮助人们做出正确决策。
数据集：是将数据收集或生成后、按照某种规律组合在一起的数据集合。
数据集可以包含一个或多个数据，可以是结构化的或非结构化的。
数据挖掘：是指通过使用计算机程序及相关算法在大型数据集中发现隐藏模式、关系和趋势的过程。
数据挖掘技术可以帮助人们探索数据背后的潜在规律。
数据分析：是对数据进行处理、分析和解释的过程。
数据分析可以帮助人们理解数据所表达的含义和趋势，并根据分析结果做出有针对性的决策。
数据可视化：是将数据以图形化的形式展现出来的过程。
数据可视化可以帮助人们更直观地理解和分析数据，并从中发现隐藏的模式和关系。
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。