第2章 数据资料的来源、分类与变换
自考数据、模型与决策
高纲1396江苏省高等教育自学考试大纲30447 数据、模型与决策南京大学编江苏省高等教育自学考试委员会办公室I 课程性质、设置目的与要求一、《数据、模型与决策》课程的性质随着社会信息化水平的提高和科学管理意识的普遍增强，人们对如何从数据资料角度进行认识显示出越来越多的兴趣。
数据资料本身并没有什么意义，关键是采用合适的方法对其进行分析和处理，只有这样才能探索客观现象发展变化的内在规律，从而更好地服务于管理决策的需要。
《数据、模型与决策》属于数量性质的课程，侧重于讲解数据资料的搜集、描述、分析和解释，以及管理决策方法和技术方面的知识。
管理决策分为两类，一类是理性决策一类是行为决策。
数据分析与决策模型中，不论是以不确定性为特征的统计决策，还是以确定性为特征的管理科学优化决策，和以策略互动为特征的博弈决策，都可以把它们归结为理性决策范畴。
既然是理性决策，必然会要求建立某种决策准则，然后在既定的准则下通过度量来选择决策方案。
这一过程一方面要对研究的问题进行结构化处理，另一方面也需要有相应的数据资料。
前者是为了能够建立决策模型，后者则是帮助实现计算。
有鉴于此，数据与模型在决策分析中的重要意义不言而喻。
数据与模型除了共同服务于决策分析以外，两者之间也存在密切的关系。
从应用的角度，统计方法比较强调实证性做法，统计分析与决策中，没有大量的、客观准确的数据资料，统计决策分析只能停留在纯理论的状态，无法形成具体的分析结论。
管理运筹优化和博弈决策分析中，虽然不像统计分析那样，需要拥有充足的数据，但是必要的不可控因素比如模型中的有关参数，其数值资料就必须事先给以确定。
尽管现在的企业一般都积累了大量的可供开发利用的数据资料，不过由于这样那样的原因，数据资料本身总会存在不系统、不充分、不完备的情况。
因此，对于背景数据必须经过科学的编辑、处理、汇总和提炼，然后才能用于决策分析。
对此，模型起着重要的转化作用，通过模型化处理，不仅能对数据的价值结构进行改造，而且还能对决策赋以深层次的分析。
数据建模与应用作业指导书
数据建模与应用作业指导书第1章数据建模基础 (2)1.1 数据建模的概念与意义 (2)1.2 数据建模的流程与步骤 (3)1.3 常见数据建模方法 (3)第2章数据预处理 (4)2.1 数据清洗 (4)2.1.1 缺失值处理：针对数据集中的缺失值，采用填充、删除或插值等方法进行处理。
(4)2.1.2 异常值检测与处理：通过统计分析、箱线图等方法识别数据集中的异常值，并采用合理的方式进行处理。
(4)2.1.3 重复数据处理：对数据集中的重复数据进行识别和删除，避免对后续分析产生影响。
(4)2.1.4 数据类型转换：对数据集中的数据类型进行统一和转换，保证数据的一致性。
42.2 数据整合与转换 (4)2.2.1 数据集成：将来自不同来源的数据进行合并，形成统一的数据集。
(5)2.2.2 数据变换：对数据集中的数据进行规范化、标准化等变换，消除数据量纲和尺度差异的影响。
(5)2.2.3 特征工程：基于业务需求，提取和构造具有代表性的特征，提高模型功能。
(5)2.2.4 数据归一化与标准化：对数据集中的数值型数据进行归一化或标准化处理，降低数据分布差异的影响。
(5)2.3 数据规约 (5)2.3.1 特征选择：从原始特征集中选择具有较强预测能力的特征，降低数据维度。
(5)2.3.2 主成分分析：通过线性变换，将原始数据投影到低维空间，实现数据降维。
(5)2.3.3 聚类分析：对数据进行聚类，识别数据集中的潜在模式，为特征选择和降维提供依据。
(5)2.3.4 数据压缩：采用编码、哈希等方法对数据进行压缩，减少存储和计算负担。
(5)2.4 数据可视化 (5)2.4.1 分布可视化：通过直方图、散点图等展示数据集中各特征的分布情况。
(5)2.4.2 关系可视化：利用热力图、相关性矩阵等展示特征之间的关系。
(5)2.4.3 聚类可视化：通过散点图、轮廓图等展示数据聚类结果。
(5)2.4.4 时间序列可视化：采用折线图、面积图等展示时间序列数据的变化趋势。
第二讲：数据的来源
2014年10月18日
9
如何选择调研商？
1）调研商声誉如何？ 2）通常能否按时完成调研项目？ 3）是否被公认为遵守职业道德标准？ 4）是否有灵活性和可变通性？ 5）是否高质量完成调研项目？ 6 ）有什么样的调研经验？有多少这样 的经验？ 7 ）委托方自己是否有类似的调研经验 ？ 8）能否与客户很好地对话和交流？
32
整群抽样
优点
降低费用和时间 组织实施比较简单
缺点
当一群中的单位比较相 似，而群与群之间差别 较大时，存在系统偏差
2014年10月18日
33
多步抽样
●在某省100多万农户抽取1000户调查农户 生产性投资情况。
第一阶段：从省内部县中抽取5个县 第二阶段：从抽中的5个县中各抽4个乡 第三阶段：从抽中的20个乡中各抽5个村 第四阶段：从抽中的100个村中各抽10户
43
调研对象1：成都市场
渠道主体
白酒分销商 终端渠道主体
• 餐饮店（饭店、酒店） • 小型超市/店铺
访问对象：负责白酒产品销售的相关人 员
2014年10月18日
44
调研对象2：成都市场的白酒消费者
白酒饮用者
男性，18-60岁 教育程度：高中及以上 本人是白酒的购买决策者和购买者 白酒的饮用者
2014年10月18日 14
柴先生惊讶：“科学的调研为什么还不如 以前我们凭感觉定位来的准确？”
上海柴远森先生出差来北京的时候，在西单买了一本市场调查的书。 3个月以后，他为这本书付出了三十几万元的代价。更可怕的是，这 种损失还在继续。 为了能够了解更多的消费信息，柴先生设计了精细的问卷，在上海选 择了1000个样本，并且保证所有的抽样在超级市场的宠物组购物人群 中产生，内容涉及：价格、包装、食量、周期、口味、配料等6大方 面，覆盖了所能想到的全部因素。沉甸甸的问卷让柴氏企业的高层着 实振奋了一段时间，谁也没有想到市场调查正把他们拖向溃败。 2005年初，上海柴氏的新配方、新包装狗粮产品上市了，短暂的旺销 持续了一星期，随后就是全面萧条，后来产品在一些渠道甚至遭到了 抵制。柴先生惊讶：“科学的调研为什么还不如以前我们凭感觉定位 来的准确？” 柴先生告诉《中国财富》：“我回国以后，请了十多个新产品的购买 者回来座谈，他们拒绝再次购买的原因是宠物不喜欢吃。”产品的最 终消费者并不是“人”，人只是一个购买者，错误的市场调查方向， 决定了调查结论的局限，甚至荒谬。
数据的分析知识点
数据的分析知识点引言概述：数据分析是当今社会中非常重要的一项技能，无论是在商业领域还是科学研究中，都需要对数据进行有效的分析。
本文将介绍数据分析的一些基本知识点，匡助读者更好地理解和应用数据分析技术。
一、数据采集与整理1.1 数据采集方法：数据可以通过多种方式采集，包括问卷调查、实验观测、网络爬虫等。
不同的数据采集方法适合于不同的场景和目的。
1.2 数据清洗与预处理：在进行数据分析之前，需要对数据进行清洗和预处理，包括处理缺失值、异常值和重复值等。
这样可以确保数据的准确性和可靠性。
1.3 数据整理与转换：数据整理包括对数据进行排序、筛选和分组等操作，以便后续的分析和可视化。
二、数据探索与可视化2.1 描述性统计分析：通过计算数据的均值、中位数、标准差等统计指标，可以对数据的分布和变异程度进行描述。
2.2 数据可视化方法：数据可视化是将数据以图表的形式展示出来，匡助人们更直观地理解数据的特征和规律。
常见的数据可视化方法包括柱状图、折线图、散点图等。
2.3 探索性数据分析：通过探索数据之间的关系和趋势，可以发现隐藏在数据暗地里的规律和趋势。
常用的探索性数据分析方法包括相关性分析、回归分析等。
三、数据建模与预测3.1 统计建模方法：统计建模是通过建立数学模型来描述数据之间的关系和规律。
常见的统计建模方法包括线性回归、逻辑回归、决策树等。
3.2 机器学习算法：机器学习是一种通过训练模型来实现数据分析和预测的方法。
常用的机器学习算法包括支持向量机、随机森林、神经网络等。
3.3 预测与模型评估：通过建立预测模型，可以对未来事件进行预测和预测结果的评估。
常用的模型评估指标包括准确率、召回率、F1值等。
四、数据挖掘与模式识别4.1 关联规则挖掘：关联规则挖掘是通过发现数据集中的频繁项集和关联规则，来揭示数据之间的关联关系。
常用的关联规则挖掘算法包括Apriori算法、FP-growth算法等。
4.2 聚类分析：聚类分析是将数据集中的对象按照像似性进行分组的方法，匡助发现数据集中的内在结构和模式。
数据源知识点-概述说明以及解释
数据源知识点-概述说明以及解释1.引言1.1 概述数据源是指数据的产生源头或获取途径，它可以是传感器、数据库、文件、API接口等形式。
随着信息技术的发展和数据量的不断增加，数据源在各个领域的应用也变得愈发重要。
本文将围绕数据源的定义、分类、应用领域以及重要性展开探讨，旨在帮助读者深入了解数据源的概念和作用。
通过本文的阐述，读者将能够更好地掌握数据源知识点，并为未来的数据分析和应用提供有力支持。
文章结构部分是指整篇文章的组织架构，它描述了文章的主要部分和内容安排。
在本篇文章中，我们将按照以下结构来展开讨论数据源的知识点：1. 引言1.1 概述在引言部分，我们将介绍数据源的基本概念和重要性，并引出本文要讨论的主题。
1.2 文章结构文章结构部分即当前所在部分，我们将简要介绍整篇文章的组织方式和目录结构，以便读者了解文章内容的脉络。
1.3 目的在这一部分，我们将阐明撰写本文的目的和意义，指导读者对文章内容有更清晰的认识。
2. 正文2.1 数据源的定义与分类在正文部分，我们将详细介绍数据源的概念、种类和特点，为读者提供全面的数据源知识。
2.2 数据源的应用领域这一部分将探讨数据源在不同领域中的应用，包括但不限于商业、医疗、科研等领域。
2.3 数据源的重要性我们将分析数据源对于信息技术发展和社会进步的重要性，以及其对于个人和企业的影响。
3. 结论3.1 总结数据源的关键知识点在结论部分，我们将对本文所涉及的数据源知识点进行总结归纳，帮助读者快速掌握核心内容。
3.2 展望数据源在未来的发展我们将展望数据源在未来的发展趋势和潜在的应用场景，展现其在信息时代的重要地位。
3.3 结论最后，我们将就本文所讨论的内容得出结论，并提出对于数据源研究和应用的建议与展望。
通过以上文章结构的安排，我们将全面而系统地介绍数据源的知识点，帮助读者对此有更深入的理解和认识。
1.3 目的：数据源作为信息技术领域的重要概念，对于数据的采集、处理、分析和应用具有重要意义。
《数据科学导论》复习资料
《数据科学导论》复习资料本页仅作为文档封面，使用时可以删除This document is for reference only-rar21year.March《数据科学》课程期末复习资料《数据科学》课程讲稿章节目录：第一章导论第一节了解数据科学的基本概念第二节了解数据科学的应用第三节了解数据科学的过程第四节掌握数据科学的方法第二章数据获取及预处理第一节了解获取数据的途径和方法第二节掌握数据质量检验的方法第三节掌握数据清洗第四节掌握数据集成第五节掌握数据规约第六节掌握数据变换第三章数据分析第一节了解探索性数据分析的概念第二节掌握单变量分析方法第三节掌握多变量分析方法第四节掌握样本相似性与相异性分析的方法第四章特征工程第一节了解特征的介绍和创建过程第二节了解降维的基本概念第三节掌握主成分分析-PCA第四节掌握奇异值分解-SVD第五节了解特征选择的基本概念第六节掌握过滤式方法第七节了解产生特征子集的搜索策略第八节了解封装式方法第九节了解嵌入式方法第五章关联规则算法第一节了解关联规则的基本概念第二节掌握频繁项集的产生过程第三节掌握Apriori算法第六章分类算法第一节了解分类问题基本概念第二节掌握k近邻算法第三节了解贝叶斯定理第四节掌握朴素贝叶斯第五节了解决策树的基本概念第六节了解决策树-特征选择第七节了解决策树-剪枝算法第七章线性回归算法第一节了解线性回归的基本概念第二节掌握一元线性回归第三节掌握多元线性回归第八章人工神经网络第一节了解神经网络的基本概念第二节掌握感知机的学习算法第三节掌握多层感知机-反向传播算法第九章聚类算法第一节了解聚类问题的介绍第二节掌握层次聚类第三节掌握K-means聚类第四节了解BFR聚类一、客观部分：（单项选择、判断）（一）、选择部分1、通过构造新的指标-线损率，当超出线损率的正常范围，则可以判断这条线路的用户可能存在窃漏电等异常行为属于数据变换中的（C）A.简单函数变换B.规范化C.属性构造D.连续属性离散化★考核知识点: 数据变换参见讲稿章节：2-6附（考核知识点解释）：数据变换是对数据进行规范化处理，将数据转换成“适当的”形式，更适用于任务及算法需要。
地理信息系统教程(考试重点)
地理信息系统教程第一章绪论1．信息系统：能对数据和信息进行采集、存储、加工和再现，并能回答用户一系列问题的系统。
具有采集、管理、分析和表达数据的能力。
2．地理信息系统：GIS是由计算机硬件、软件和不同的方法组成的系统，该系统设计用来支持空间数据的采集、管理、处理、分析、建模和显示，以便解决复杂的规划和管理问题3．GIS与IS之间的区别：GIS是空间数据和属性数据的联合体。
4．GIS系统五个基本组成部分：⑴硬件系统，各种设备-物质基础；⑵软件系统，支持数据采集、存储、加工、回答用户问题的计算机程序系统；⑶数据，系统分析与处理的对象、构成系统的应用基础；⑷应用人员，GIS服务的对象，分为一般用户和从事建立、维护、管理和更新的高级用户；⑸应用模型，解决某一专门应用的应用模型，是GIS技术产生社会经济效益的关键所在5．地理信息系统基本功能：⑴数据采集与编辑；⑵数据存储与管理；⑶数据处理和变换；⑷空间分析和统计；⑸产品制作与显示；⑹二次开发和编程6．地理信息系统应用功能：资源管理；区域规划；国土监测；辅助决策第二章地理信息系统的空间数据结构和数据库1．地理实体：指自然界现象和社会经济事件中不能再分割的单元，它是一个具有概括性，复杂性，相对性的概念。
2．地理实体的特征：⑴属性特征——用以描述事物或现象的特性；⑵空间特征——用以描述事物或现象的地理位置以及空间相互关系；⑶时间特征——用以描述事物或现象随时间的变化3．地理实体数据的类型：⑴属性数据——描述空间对象的属性特征的数据；⑵几何数据——描述空间对象的空间特征的数据；⑶关系数据——描述空间对象之间的空间关系的数据4．点：有特定位置；线：具有相同属性的点的轨迹，由一系列的有序坐标表示；面：对湖泊、岛屿、地块等一类现象的描述。
由封闭曲线加内点来表示；体：用于描述三维空间中的现象与物体，它具有长度、宽度及高度等属性5．空间数据结构：是指空间数据适合于计算机存储、管理、处理的逻辑结构，也就是指空间数据以什么形式在计算机中存储和处理。
第2章大数据采集及预处理
2.1数据采集简介
2.1.1 数据采集
大数据的数据采集是在确定用户目标的基础 上，针对该范围内所有结构化、半结构化和非结 构化的数据的采集。
传统的数据采集 数据来源 来源单一，数据量相对大数据较小 大数据的数据采集 来源广泛，数据量巨大 数据类型丰富， 数据类型 结构单一 包括结构化、半结构化、非结构化 数据处理 关系型数据库和并行数据仓库 分布式数据库
7．网络矿工（上机应用） 网络矿工数据采集软件是一款集互联网数据 采集、清洗、存储、发布为一体的工具软件。 官方网站：/
（1）进入网络矿工官方网站，下载免费版，本例 下载的是sominerv5.33（通常免费版有试用期限， 一般为30天）。网络矿工的运行需要.Net Framework 2.0 环境，建议使用Firefox浏览器。
5．乐思网络信息采集系统 主要目标就是解决网络信息采集和网络数据抓 取问题。 官方网站： /index.html
6．火车采集器 通过灵活的配置，可以很轻松迅速地从网页 上抓取结构化的文本、图片、文件等资源信息， 可编辑筛选处理后选择发布到网站后台，各类文 件或其他数据库系统中。 官方网站：/
官网：/
3．Kibana
Kibana 是一个为 Logstash 和 ElasticSearch 提供的日志分析的 Web 接口。可使用它对日志进 行高效的搜索、可视化、分析等各种操作。
主页： /
4．Ceilometer Ceilometer主要负责监控数据的采集，是 OpenStack中的一个子项目，它像一个漏斗一样， 能把OpenStack内部发生的几乎所有的事件都收 集起来，然后为计费和监控以及其它服务提供数 据支撑。 官方网站：/
互联网数据具有的特点：
大量化
《新媒体数据分析与应用》试题及答案
《新媒体数据分析与应用》试题及答案第一部分 单项选择题（22题）第一章1.基于大数据挖掘和智能算法的新媒体数据分析，采用的分析思路是（ ）。
A.收集—分析—预判B.假设—验证—决策C.假设—验证—预判D.收集—预判—验证2.以下不属于新媒体数据分析在精准营销方面发挥作用的是（ ）。
A.了解用户B.预测消费行为C.了解产品信息D.预测销售效果第二章1.网络舆情大数据来源不同，其权威度、准确度和参与度也会呈现出不同，以下选项中数据权威度最高的是（ ）。
A.政府网站B.主流媒体C.社交平台D.自媒体2.以下可以获得微博传播数据的工具或平台是（ ）。
A.西瓜助手B.飞瓜数据C.知微平台ZZ平台第三章1.按照等深分箱法将一组数据分为三个箱子并对每个箱子进行平滑处理，现箱一的数据为4、8、9、15、21，若采用按边界值平滑的方法，其结果为（ ）。
A. 9、9、9、9、9B.11.4、11.4、11.4、11.4、11.4C.4、4、4、21、21D.4、8、4、15、212.按一定的分群标准将总体分成若干个不重叠的部分，根据总样本量，然后以群为抽样单位采用简单随机抽样或系统抽样来抽取个体的方法是（ ）。
A.分层抽样B.聚类抽样C.系统抽样D.随机抽样3.分层抽样也叫类型抽样，是按照总体已有的某些特征，将总体分成若干层，再从各层中分别随机抽取一定的单元构成样本，其原则是（ ）。
A.层内差异大，层间差异大B.层内差异小，层间差异大C.层内差异小，层间差异小D.层内差异大，层间差异小4.数据集成是指将多个数据源中的数据整合到统一的存储中，解决数据的分布性和异构性问题，在实际应用中以下哪一项不是所要解决的具体问题（ ）。
A.实体识别问题 B.冗余问题C.数据真实性问题D.数据值冲突问题5.箱形图是一种用作显示一组数据分散情况资料的统计图，其绘制需要找出一组数据的上边缘、下边缘、（ ）和两个四分位数，然后连接两个四分位数画出箱体。
第一章数据的来源
第一章数据的来源第一章数据的来源数据是现代社会中不可或缺的资源，可以为各领域的决策提供重要的依据和支持。
然而，数据的获取和来源对于数据的质量和有效性有着至关重要的影响。
本章将介绍数据的来源，包括主要的数据收集方式和常见的数据来源类型。
一、数据收集方式1. 直接观察法直接观察法是指通过人的感官直接观察特定事件或现象并记录相关数据。
例如，对于动物行为的研究可以通过直接观察动物在自然环境中的行为来获取数据。
2. 问卷调查法问卷调查法是一种常见的数据收集方式，可以通过编制问题并向受访者发放问卷来获取数据。
问卷调查法适用于大规模数据收集和不便直接观察的情况。
3. 实验法实验法是通过人为控制和操作变量来观察和测量变量之间的关系。
实验法可以提供高度控制的环境，以确保数据的可靠性和有效性。
4. 记录法记录法是通过查阅已有的记录和文献来获取数据，如统计年鉴、报纸、书籍、期刊等。
记录法适用于历史数据的获取以及某些特定数据的收集。
二、数据来源类型1. 原始数据原始数据是指直接从数据收集过程中获得的最初的、未经处理的数据。
原始数据通常是直接实地观察、调查或实验得到的。
2. 二手数据二手数据是指在研究、报告或其他用途中已经收集和整理过的数据。
二手数据可以是来自政府机构、研究机构、非营利组织或其他的公共数据集。
3. 第三方数据第三方数据是指由独立的数据提供商收集、整理和供应的数据。
这些数据提供商通常专门从事数据收集和分析，并且提供各种类型和领域的数据。
4. 公开数据公开数据是指政府或其他机构主动公开并共享的数据。
这些数据包括统计数据、行政数据、经济数据等。
公开数据的获取通常是免费的，可以用于研究、决策等多种用途。
5. 私有数据私有数据是指由个人、企业或组织保有的不公开的数据。
私有数据的获取通常需要与数据持有者进行合作，并可能需要签署保密协议或付费获取。
总结：本章介绍了数据的来源，包括主要的数据收集方式和常见的数据来源类型。
《大数据导论》复习资料
《大数据导论》课程期末复习资料《大数据导论》课程讲稿章节目录:第1章大数据概述(1)大数据的概念(2)大数据的特征（3）大数据的数据类型(4）大数据的技术(5）大数据的应用第2章大数据采集与预处理(1）大数据采集(2）大数据预处理概述（3）数据清洗（4）数据集成(5）数据变换（6)数据规约第3章大数据存储（1)大数据存储概述（2）数据存储介质（3）存储系统结构（4）云存储概述(5）云存储技术(6）新型数据存储系统（7）数据仓库第4章大数据计算平台（1）云计算概述（2）云计算平台（3）MapReduce平台（4）Hadoop平台(5）Spark平台第5章大数据分析与挖掘（1）大数据分析概述（2)大数据分析的类型及架构（3)大数据挖掘（4)大数据关联分析（5)大数据分类（6）大数据聚类(7)大数据分析工具第6章大数据可视化（1）大数据可视化概述(2)大数据可视化方法(3）大数据可视化工具第7章社交大数据（1)社交大数据(2）国内社交网络大数据的应用（3)国外社交网络大数据的应用第8章交通大数据（1)交通大数据概述（2）交通监测应用（3)预测人类移动行为应用第9章医疗大数据(1）医疗大数据简介（2）临床决策分析应用(3）医疗数据系统分析第10章大数据的挑战与发展趋势（1)大数据发展面临的挑战(2)大数据的发展趋势一、客观部分:（单项选择、多项选择）（一）、单项选择1.以下不是NoSQL数据库的是（）A.MongoDBB。
HBaseC.CassandraD。
DB2★考核知识点:NoSQL与NewSQL主流系统参考讲稿章节:3.7附1.1。
1（考核知识点解释）：目前市场上主要的NoSQL数据存储工具有：BigTable、Dynamo 、Hbase、MongoDB、CouchDB、Hypertable还存在一些其他的开源的NoSQL数据库，Neo4j、Oracle Berkeley DB、Apache Cassandra等另外,NewSQL数据库。
数据、模型与决策(第2章 数据资料的来源、分类与变换)
抽样 技术
被调查单位中抽取一定数量的样本 各种场合调查数据检查；不受 单位，经过重新登记，最后将两者 调查项目间关系的假设限制； 的结果进行对比，以检查先前调查 可以修正原调查资料等。 数据的质量，并进行适当的调整。
2014-3-17
11
第2章 数据资料的来源、分类与变换
• 四、数据资料的变换 • 1、数据变换的目的 便于运用简单的方法开展分析，迅速获得更加清晰的直观
非全面调查
非随机抽样调查
任意调查
配额调查
2014-3-17
5
第2章 数据资料的来源、分类与变换
• 一、数据资料的来源 • 5、不同抽样方式下的样本单位确定
抽样调查组织方式 简单抽样 分层抽样 整群抽样 系统抽样 样本单位的确定 每个单位都有等同的可能性被抽到 先分层或分类，然后从各层中分别抽取一定数量的个体单位 将总体分成若干群，以群为单位抽样，对抽中的群实行全面调查。 先将总体单位按某种标识进行排列，在规定的范围内随机抽取 第一个样本单位，此后按一套规则确定其他样本单位。 分几个阶段进行，第一阶段抽取一级样本单位，对抽中的一级 样本单位从中抽取二级样本单位等。 先从总体中随机抽取一个较大的样本，获得第一重样本，再从 第一重样本中随机抽取一个较小的样本
2
第2章 数据资料的来源、分类与变换
• 一、数据资料的来源 • 2、数据是开展定量分析的基础 如果选择实证研究，数据资料的采集可能 是一项基础性质的工作。 • 3、数据资料搜集提纲 研究目标，研究对象，研究变量，数据资 料搜集的渠道，区分清楚资料的最终用途。
2014-3-17 3
第2章 数据资料的来源、分类与变换
7
分层抽样
系统抽样
2014-3-17
数据第一课内容
数据第一课内容
1. 数据的定义：数据是以符号形式表达的事实或信息。
数据可
以是文字、数字、图表、音频、视频等形式。
数据具有客观性和准
确性，可以用于描述、分析和预测事物。
2. 数据的分类：根据数据的性质和用途，数据可以分为结构化
数据和非结构化数据。
结构化数据是以明确定义的格式存储的数据，如数据库中的表格；非结构化数据没有固定格式，如文本文件、图片、音频等。
3. 数据的获取和处理：获取数据的方式包括人工采集和自动采
集两种。
人工采集是指人们通过观察、调查等手段获取数据；自动
采集是利用计算机技术和传感器等设备自动收集数据。
数据处理包
括数据清洗、转换、存储和分析等步骤。
4. 数据的应用：数据在各个领域都有广泛的应用。
在商业领域，数据分析可以帮助企业做出决策、优化运营；在科研领域，数据可
以用于研究和实验；在医疗领域，数据可以用于疾病诊断和治疗等。
5. 数据的价值和挑战：数据具有巨大的价值，可以为企业带来
竞争优势，为决策提供支持。
然而，数据也面临着安全、隐私和伦
理等挑战，需要合理的处理和保护。
以上是数据第一课内容的简要介绍。
数据在现代社会中扮演着
重要的角色，掌握数据的基本知识对于个人和组织都具有重要意义。
数据的分析知识点总结
数据的分析知识点总结数据分析是指通过对收集到的数据进行处理、分析和解释，从中提取有价值的信息和洞察，并用于支持决策和解决问题。
在数据分析的过程中，有一些核心的知识点是必须掌握的。
本文将对数据分析的知识点进行总结，包括数据收集、数据清洗、数据探索、数据建模和数据可视化等方面。
一、数据收集1. 数据来源：数据可以来自各种渠道，包括调查问卷、传感器、日志文件、数据库等。
在数据收集阶段，需要明确数据的来源和采集方式，确保数据的准确性和完整性。
2. 数据采集：数据采集是指从数据源中获取数据的过程。
常用的数据采集方法包括手动输入、自动化采集和数据抓取等。
在数据采集过程中，需要注意数据的格式和结构，以便后续的数据处理和分析。
二、数据清洗1. 数据清洗的目的：数据清洗是指对原始数据进行处理和修正，以去除错误、缺失和重复的数据，保证数据的质量和准确性。
数据清洗的目的是为了提高数据的可用性和可信度。
2. 数据清洗的步骤：数据清洗包括数据去重、数据填充、数据转换和异常值处理等步骤。
在数据清洗过程中，需要根据具体情况选择合适的方法和工具，确保数据的一致性和完整性。
三、数据探索1. 数据探索的目的：数据探索是指对清洗后的数据进行统计和可视化分析，以发现数据中的模式、趋势和关联等信息。
数据探索的目的是为了了解数据的特征和规律，为后续的数据建模和预测提供依据。
2. 数据探索的方法：数据探索包括描述性统计、数据可视化和相关性分析等方法。
常用的数据探索工具包括Excel、Python的Pandas库和Tableau等。
在数据探索过程中，需要运用合适的统计方法和可视化技巧，挖掘数据中的潜在信息。
四、数据建模1. 数据建模的目的：数据建模是指通过建立数学或统计模型，对数据进行预测和分析。
数据建模的目的是为了理解和解释数据中的关系和规律，为决策和问题解决提供支持。
2. 数据建模的方法：数据建模包括回归分析、聚类分析、决策树和神经网络等方法。
数据的分析知识点
数据的分析知识点数据分析是指通过收集、整理、处理和解释数据，以发现其中的模式、趋势、关联和洞察力，从而支持决策和行动。
在进行数据分析时，我们需要掌握一些基本的知识点，以确保分析的准确性和有效性。
下面是一些常见的数据分析知识点：1. 数据收集与整理：- 数据源：了解数据的来源，包括数据库、调查问卷、传感器等。
- 数据采集方法：如何收集数据，可以是手动输入、自动化收集或者数据提取。
- 数据清洗：清除无效数据、处理缺失值、处理异常值等。
2. 数据类型：- 数值型数据：包括连续型和离散型数据，可以进行数学运算和统计分析。
- 类别型数据：表示不同类别或者属性的数据，不能进行数学运算，只能进行频数统计和比较分析。
- 顺序型数据：表示有序的类别，可以进行比较和排序。
- 时间序列数据：按照时间顺序排列的数据，可以进行趋势分析和周期性分析。
3. 描述性统计：- 中心趋势度量：包括均值、中位数和众数，用于描述数据的集中程度。
- 离散程度度量：包括方差、标准差和范围，用于描述数据的分散程度。
- 分布形态度量：包括偏度和峰度，用于描述数据的分布形态。
4. 数据可视化：- 直方图：用于展示数值型数据的分布情况。
- 条形图：用于展示类别型数据的分布情况。
- 折线图：用于展示时间序列数据的趋势变化。
- 散点图：用于展示两个数值型变量之间的关系。
- 箱线图：用于展示数据的分布情况和异常值。
5. 相关性分析：- 相关系数：用于衡量两个数值型变量之间的线性相关程度，常用的有皮尔逊相关系数和斯皮尔曼相关系数。
- 散点图矩阵：用于展示多个变量之间的相关关系。
6. 假设检验：- t检验：用于比较两个样本均值是否存在显著差异。
- 方差分析：用于比较多个样本均值是否存在显著差异。
- 卡方检验：用于比较观察频数与期望频数之间的差异。
7. 预测建模：- 线性回归：用于建立数值型因变量与自变量之间的线性关系。
- 逻辑回归：用于建立二分类问题的预测模型。
【精选】3.数据的来源：课件
估计方法 检验理论 预测 虚拟变量 线性约束 变量归并 设定误差 多重共线性 滞后变量 变量中的误差 自相关 异方差 （可能涉及的问题）
图1-5 单一方程技术的基本内容
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识别 理论 联 立 方 程 有限信息
工具变量法
二阶段最小二乘法 间接最小二乘法 有限信息最大似 然法 完全信息 估计法 三阶段最小二乘 法 完全信息最大 似然法
5
④ 一致性
指母体与样本的一致性
违反一致性的情况经常会发生
例如，用企业的数据作为行业生产函数模型 的样本数据，用人均收人与消费的数据作为 总量消费函数模型的样本数据，用31个省份 的数据作为全国总量模型的样本数据
6
三、模型参数的估计 模型参数的估方法，是计 量经济学的核心内容。在建立 了理论模型并收集整理了符合 模型要求的样本数据之后，就 可以选择适当的方法估计模型， 得到模型参数的估计量。
30
五、计量经济学成功三要素 理论，即所研究的经济现象的行 为理论，是计量经济学研究的基础。 方法，主要包括模型方法和计算 方法，是计量经济学研究的工具与手 段，是计量经济学不同于其它经济学 分支学科的主要特征。 数据，反映研究对象的活动水 平 、相互间联系以及外部环境的数 据，或更广义讲是信息，是计量经济 学研究的原料。 这三方面缺一不可。
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2、最小方差性
前提：样本相同、用不同的方法估计参数， 可以找到若干个不同的估计式 目标: 努力寻求其抽样分布具有最小方差的估计 式—— 最小方差准则，或称最佳性准则 （见图1.3） 既是无偏的同时又具有最小方差的估计式，称为 最佳无偏估计式。
16
1
概 率 密 度
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中级经济师2020经济基础备考知识点：数据来源的分类
中级经济师2020经济基础备考知识点：数据来源的分类
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中级经济师2020经济基础备考知识点：数据来源的分类
数据来源的分类如下：
1.按收集方法
（1）观测数据：通过直接调查或测量而收集的数据。
几乎所有与社会经济现象有关的统计数据都是观测数据，如GDP、CPI、房价等。
（2）实验数据：通过在实验中控制实验对象以及其所处的实验环境收集到的数据。
如，一种新产品使用寿命的数据，一种新药疗效的数据。
自然科学领域的数据大多都是实验数据。
2.从使用者的角度
（1）一手数据：来源于直接的调查和科学实验的数据，对使用者来说这是数据的直接来源。
其来源主要有：调查或观察、实验。
（2）二手数据：来源于别人的调查或实验的数据。
对使用者来说这是数据的间接来源。
七年级第一单元数据知识点
七年级第一单元数据知识点数据在我们的日常生活中无处不在。
无论是我们手机里面的照片、音乐，还是社交媒体上的个人信息，都是数据的呈现。
对于学生而言，数据也是必不可少的知识点。
本文将为大家介绍七年级第一单元数据知识点，包括数据的来源、数据的分类和统计方法等。
一、数据的来源我们所处的社会是一个信息爆炸的时代。
数据来源也丰富多样，可以分为以下几种：1. 实验数据：通过实验获取的数据，例如物理实验、化学实验、生物实验等。
2. 调查数据：调查数据是通过问卷调查、访问调查、电话调查等方式获取的数据。
3. 统计数据：统计数据是政府、企事业单位的数据，例如国家统计局公布的数据、各个行业的年度报告数据等。
4. 数字化数据：数字化数据是指通过数字化技术获取的数据，包括照片、音乐、视频等。
二、数据的分类我们通常将数据分为定量数据和定性数据两种。
1. 定量数据：定量数据是指可以用数量表示的数据，包括长度、重量、时间、温度、速度、力等。
定量数据可以分为离散型数据和连续型数据。
（1）离散型数据：离散型数据是有限个、可数的数值，例如班里有多少人、事件的发生次数等。
（2）连续型数据：连续型数据是取值范围无限的数据，例如身高、体重等。
2. 定性数据：定性数据是指不能用数量表示的数据，例如颜色、形状、性别、民族、兴趣爱好等。
三、统计方法统计方法是数据分析的重要工具，可以帮助我们对数据进行更深入的把握。
1. 统计量：统计量是数据的某个特征，例如平均数、中位数、众数等。
（1）平均数：平均数也称为算术平均数，是指将一组数据的各数值相加再除以数据的个数。
（2）中位数：中位数是将一组数据按照大小排列后位于中间的数值。
如果数据个数为奇数，则中位数是这组数据的最中间的那个数；如果数据为偶数，则中位数是中间两个数的平均数。
（3）众数：众数就是一组数据中出现次数最多的数值。
2. 统计图表：统计图表可以将数据以图表的方式呈现出来，方便人们进行观察、比较和分析。
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本讲的主要内容： 一、数据资料的来源 二、数据资料的分类 三、数据质量检查的两种方法 四、数据资料的变换2015-2-2 Nhomakorabea1
第2章 数据资料的来源、分类与变换
• 一、数据资料的来源 • 1、科学研究过程及方法
定性分析
问题
分析 定量分析
数理分析
实证分析
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一次调查之后，紧接着再从这些 检查的结论由样本得出；适用 被调查单位中抽取一定数量的样本 各种场合调查数据检查；不受 单位，经过重新登记，最后将两者 调查项目间关系的假设限制； 的结果进行对比，以检查先前调查 可以修正原调查资料等。 数据的质量，并进行适当的调整。
抽样 技术
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第2章 数据资料的来源、分类与变换
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第2章 数据资料的来源、分类与变换
• 一、数据资料的来源 • 6、样本抽取的电子表格实现 利用EXCEL“数据分析”中的“抽样”可以获得 相应抽样方式的样本。
抽样方式 简单抽样 电子表格实现过程 将总体单位列名编辑在EXCEL工作表中；打开 “数据”中的 “数 据分析”；从弹出的对话框中选定“抽样”；在新对话框中将总体单 位列名范围输入到“输入区域”，选定“随机”选项，在“样本数” 框中输入需要的样本单位数目。 将总体单位列名编辑在EXCEL工作表中；建立筛选格式后进行“筛 选”；从筛选出的资料中，按简单抽样规则抽样。 将总体单位列名编辑在EXCEL工作表中；打开菜单栏 “数据”中 的“数据分析”；从弹出的对话框中选定“抽样”；在新对话框中， 将总体单位列名区域输入到“输入区域”，选定“周期”选项，然后 在“间隔”框中输入事先规定的抽样间隔。
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• 一、数据资料的来源 • 4、数据资料搜集途径
统计调查 实验设计 内容分析 参与观察 数据资料 采集 商用数据库 网上公开资料 间接来源 组织积累资料 其他渠道 直接来源
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第2章 数据资料的来源、分类与变换
• 一、数据资料的来源 • 4、数据资料搜集途径
全面调查 普查
统计调查 随机抽样调查 判断调查
非全面调查
非随机抽样调查
任意调查
配额调查
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5
第2章 数据资料的来源、分类与变换
• 一、数据资料的来源 • 5、不同抽样方式下的样本单位确定
抽样调查组织方式 简单抽样 分层抽样 整群抽样 系统抽样 阶段抽样 双相抽样 样本单位的确定 每个单位都有等同的可能性被抽到 先分层或分类，然后从各层中分别抽取一定数量的个体单位 将总体分成若干群，以群为单位抽样，对抽中的群实行全面调查。 先将总体单位按某种标识进行排列，在规定的范围内随机抽取 第一个样本单位，此后按一套规则确定其他样本单位。 分几个阶段进行，第一阶段抽取一级样本单位，对抽中的一级 样本单位从中抽取二级样本单位等。 先从总体中随机抽取一个较大的样本，获得第一重样本，再从 第一重样本中随机抽取一个较小的样本
时间序列
按时间先后顺序排列在 考察同一现象不同时间发展变化 一起的观察资料 过程及其动态变化趋势
面板数据
截面资料和时间序列资 同时实现横向比较和纵向分析 料交织在一起的资料
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第2章 数据资料的来源、分类与变换
• 三、数据质量检查的两种方法 • 1、数据资料质量 准确性，时效性，代表性，系统性，可比性 • 2、数据资料质量的相对性
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第2章 数据资料的来源、分类与变换
• 一、数据资料的来源
• 2、数据是开展定量分析的基础
如果选择实证研究，数据资料的采集可能
是一项基础性质的工作。
• 3、数据资料搜集提纲
研究目标，研究对象，研究变量，数据资 料搜集的渠道，区分清楚资料的最终用途。
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第2章 数据资料的来源、分类与变换
• 3、数据质量的影响因素
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第2章 数据资料的来源、分类与变换
• 三、数据质量检查的两种方法 • 4、数据质量检查
数据质 量检查 含义 特征
后验 技术
不再亲临调查现场，通过逻辑 调查已完成，进入数据编辑和整 关系分析、对计算等方法，评 理阶段所用的评估数据质量的方法。 估调查数据的质量。
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分层抽样
系统抽样
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第2章 数据资料的来源、分类与变换
• 二、数据资料的分类
• 1、测量尺度分类
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第2章 数据资料的来源、分类与变换
• 二、数据资料的分类
• 2、时空要素分类
时空要素 截面数据 特点 同一时刻上搜集的有关 总体各个单位的资料 作用 分析总体内部的构成，了解现象 空间范围内差异。
• 四、数据资料的变换 • 1、数据变换的目的 便于运用简单的方法开展分析，迅速获得更加清晰的直观 认识，保证数据分析所需要的假定条件得到满足，弱化乃至消 除数据资料不准确对计量分析结论的影响，利于选择和建立合 适的分析模型。 • 2、数据变换的方法 线性和线性化变换，差分变换，方差稳定化变换，标准化 变换等。