2011年贵州省数据分析入门

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2011年贵州省数据整理大纲

2011年贵州省数据整理大纲
{linklist k1,pre,p;
int count=1;
pre=NULL;
k1=head; /*k1为报数的起点*/
while (count!=s) /*找初始报数起点*/
{pre=k1;
k1=k1->next;
count++;
}
if(bt->lchild==null && bt->rchild==null) //叶子结点
if(pre==null) {head=bt; pre=bt;} //处理第一个叶子结点
else{pre->rchild=bt; pre=bt; } //将叶子结点链入链表
(2)s,n-1 // Knap←Knap(s,n-1)
6、请设计一个算法,要求该算法把二叉树的叶子结点按从左到右的顺序连成一个单链表,表头指针为head。 二叉树按二叉链表方式存储,链接时用叶子结点的右指针域来存放单链表指针。分析你的算法的时、空复杂度。
7、因为后序遍历栈中保留当前结点的祖先的信息,用一变量保存栈的最高栈顶指针,每当退栈时,栈顶指针高于保存最高栈顶指针的值时,则将该栈倒入辅助栈中,辅助栈始终保存最长路径长度上的结点,直至后序遍历完毕,则辅助栈中内容即为所求。
PreToPost(pre,post,l1+half+1,h1,l2+half,h2-1) //将右子树先序序列转为后序序列
} }//PreToPost
32. .叶子结点只有在遍历中才能知道,这里使用中序递归遍历。设置前驱结点指针pre,初始为空。第一个叶子结点由指针head指向,遍历到叶子结点时,就将它前驱的rchild指针指向它,最后叶子结点的rchild为空。

2011年贵州省数据结构(C++)一点通

2011年贵州省数据结构(C++)一点通
C.O(n2) D.O(10g2n)
47、下列选项中,符合堆定义的是
A.{102,24,55,60,89,93}
B.{24,89,55,60,93,102}
C.{102,93,55,60,89,24}
D.{102,60。89,93,55,24}
48、广义表A=(x,((y),((a)),A))的深度是
53、如果最常用的操作是取第i个结点及其前驱,则采用 D 存储方式最节省时间。
A.单链表 B.双链表 C.单循环链表 D. 顺序表
54、当一个作为实际传递的对象占用的存储空间较大并可能需要修改时,应最好把它说明为( )参数,以节省参数值的传输时间和存储参数的空间。
C)平均查找长度 D)算法难易程度
15、由权值分别为3,8,6,2,5的叶子结点生成一棵哈夫曼树,它的带权路径长度为( )。
A.24 B.48
C. 72 D. 53
16、若某线性表中最常用的操作是取第i个元素和找第i个元素的前驱,则采用( )存储方法最节省时间
B.对应顶点v的出度
C.对应顶点v的入度
D.依附于对应顶点v的边数
24、若一个栈以数组V[0..n-1]存储,初始栈顶指针top为n,则x入栈的正确操作是
A.top=top+1;V[top]=x B.V[top]=x;top=top+1
C.top=top一1;V[mp]=x D.V[top]=x;top=top—l
A.整形 B.引用型
C.指针型 D.常值引用型?
55、深度为k的完全二叉树至多有( )个结点
A B C D
5、从一棵二叉搜索树中查找一个元素时,其时间复杂度大致为( )。

2011贵州省数据分析高级

2011贵州省数据分析高级

1、假设以邻接矩阵作为图的存储结构,编写算法判别在给定的有向图中是否存在一个简单有向回路,若存在,则以顶点序列的方式输出该回路(找到一条即可)。

(注:图中不存在顶点到自己的弧)有向图判断回路要比无向图复杂。

利用深度优先遍历,将顶点分成三类:未访问;已访问但其邻接点未访问完;已访问且其邻接点已访问完。

下面用0,1,2表示这三种状态。

前面已提到,若dfs(v)结束前出现顶点u到v的回边,则图中必有包含顶点v和u的回路。

对应程序中v的状态为1,而u是正访问的顶点,若我们找出u的下一邻接点的状态为1,就可以输出回路了。

void Print(int v,int start ) //输出从顶点start开始的回路。

{for(i=1;i<=n;i++)if(g[v][i]!=0 && visited[i]==1 ) //若存在边(v,i),且顶点i的状态为1。

{printf(“%d”,v);if(i==start) printf(“\n”); else Print(i,start);break;}//if}//Printvoid dfs(int v){visited[v]=1;for(j=1;j<=n;j++ )if (g[v][j]!=0) //存在边(v,j)if (visited[j]!=1) {if (!visited[j]) dfs(j); }//ifelse {cycle=1; Print(j,j);}visited[v]=2;}//dfsvoid find_cycle() //判断是否有回路,有则输出邻接矩阵。

visited数组为全局变量。

{for (i=1;i<=n;i++) visited[i]=0;for (i=1;i<=n;i++ ) if (!visited[i]) dfs(i);}//find_cycle2、连通图的生成树包括图中的全部n个顶点和足以使图连通的n-1条边,最小生成树是边上权值之和最小的生成树。

数据分析入门学习指南

数据分析入门学习指南

数据分析入门学习指南数据分析是当今信息时代的核心技能之一,它帮助我们从大量的数据中提取有价值的信息和洞察力。

无论是企业决策、市场营销还是科学研究,数据分析都扮演着重要的角色。

本文将为初学者提供一份数据分析入门学习指南,帮助他们快速入门并掌握基本的数据分析技能。

1. 数据分析的基础知识在开始学习数据分析之前,我们需要了解一些基础知识。

首先是统计学的基本概念和方法。

统计学是数据分析的基础,它提供了处理数据、推断结果和评估不确定性的工具和技术。

了解统计学的基本概念和方法,对于理解数据分析的原理和应用至关重要。

其次是数学的基础知识,包括概率论、线性代数和微积分等。

数学是数据分析的核心工具,它帮助我们理解和应用各种数据分析模型和算法。

虽然不需要深入掌握高级数学,但对于基本的数学概念和方法的理解是必不可少的。

2. 数据收集与清洗数据分析的第一步是收集和清洗数据。

数据可以来自各种来源,如数据库、网站、传感器等。

在收集数据之前,我们需要明确分析的目标和问题,以确定需要收集什么样的数据。

然后,我们需要对收集到的数据进行清洗和预处理,以去除噪声、处理缺失值和异常值等。

数据清洗是数据分析的重要环节,它直接影响到后续分析的准确性和可靠性。

在数据清洗过程中,我们需要运用各种技术和工具,如数据转换、数据插补和数据集成等,以确保数据的质量和一致性。

3. 数据探索与可视化在数据收集和清洗之后,我们需要对数据进行探索和可视化。

数据探索帮助我们了解数据的特征、分布和关系,从而为后续的分析和建模提供基础。

数据可视化则是将数据以图表、图形等形式展示出来,帮助我们更直观地理解数据。

在数据探索和可视化过程中,我们可以使用各种统计图表和可视化工具,如柱状图、散点图、箱线图和热力图等。

此外,还可以运用统计方法和分析技术,如描述统计、相关分析和聚类分析等,来揭示数据的规律和趋势。

4. 数据分析与建模数据分析的核心是运用各种分析方法和建模技术来揭示数据的内在规律和关联。

数据分析入门之常用方法

数据分析入门之常用方法

数据分析入门之常用方法数据分析是指根据收集到的数据,运用统计学和数学模型等方法,对数据进行整理、分析和解释的过程。

数据分析是现代社会中各行各业所必需的一项能力,适用于市场调研、商业决策、运营优化等领域。

下面是数据分析入门的一些常用方法。

1.描述统计分析:描述统计是对数据的集中趋势、离散程度和分布形态等进行统计描述的方法。

常用的描述统计方法有均值、中位数、众数、方差、标准差、偏度和峰度等。

通过这些统计量,可以对数据的整体情况进行了解。

2.可视化分析:可视化分析是通过图表等方式,将数据进行可视化展示的方法。

常见的可视化图表包括柱状图、折线图、散点图、饼图和箱线图等。

可视化分析可以帮助我们更直观地理解数据的分布和趋势,并发现异常值和规律。

3.相关性分析:相关性分析用于研究两个或多个变量之间的相关程度和相关方向。

常用的相关性分析方法包括皮尔逊相关系数和斯皮尔曼等级相关系数。

相关性分析可以帮助我们判断变量之间的关联程度,从而找出变量之间的因果关系。

4.回归分析:回归分析用于研究一个或多个自变量与因变量之间的关系,并通过拟合一个数学模型来预测因变量。

常见的回归分析方法包括线性回归、多元回归和逻辑回归等。

回归分析可以帮助我们理解变量之间的关系,并进行预测和预测。

5.时间序列分析:时间序列分析是对时间序列数据进行建模和预测的方法。

常用的时间序列分析方法包括移动平均、指数平滑和ARIMA模型等。

时间序列分析可以揭示数据的季节性和趋势性,从而帮助我们进行未来的预测。

6.聚类分析:聚类分析用于将数据集中的个体按照相似性进行分类。

常用的聚类方法包括K均值聚类、层次聚类和密度聚类等。

聚类分析可以帮助我们发现数据中的潜在分组,从而更好地理解数据。

7.因子分析:因子分析用于降维和变量选择。

通过因子分析,可以将多个变量转化为少数几个综合变量,从而减少数据维度和解释变量之间的关系。

因子分析可以帮助我们提取主要信息,提高分析效率。

数据分析基础知识

数据分析基础知识

数据分析基础知识数据分析是在大数据时代中变得越来越重要的一项技能。

随着信息技术的发展和互联网的普及,大量的数据被不断地产生和记录下来。

对数据进行分析和挖掘,可以帮助我们发现潜在的商业机会,优化决策和提高效率。

本文将介绍一些数据分析的基础知识,帮助读者入门。

1. 数据分析的定义和目的数据分析是指通过收集、整理、处理和解释数据,从中提取有用的信息和知识的过程。

数据分析的目的是为了理解和解决问题,揭示客观现象背后的规律和模式,并为决策提供支持。

2. 数据分析的基本步骤数据分析一般包括以下的基本步骤:(1)明确分析目的和问题:在进行数据分析前,需要明确分析的目的和需要解决的问题。

只有明确了问题,才能有针对性地进行数据分析和挖掘。

(2)数据收集和整理:数据分析的第一步是收集和整理数据。

数据可以来自各种渠道,包括数据库、互联网、传感器等。

同时,需要对数据进行预处理和清洗,确保数据的质量和可用性。

(3)数据探索和可视化:通过对数据进行探索性分析,可以初步了解数据的分布、特征和相互关系。

可视化是一个重要的手段,可以帮助我们更直观地理解数据,并发现新的数据模式和趋势。

(4)数据建模和分析:在对数据进行了初步的了解后,可以运用统计学和机器学习等方法,构建数据模型并进行数据分析。

通过数据建模,可以预测未来的趋势、探索影响因素,并进行决策支持。

(5)结果解释和报告:最后一步是对数据分析结果进行解释和报告。

结果解释需要清晰地展示和解释数据分析的结论,并提供相应的建议和决策支持。

3. 常用的数据分析方法和技术在数据分析中,常用的方法和技术包括:(1)描述性统计分析:描述性统计分析用于对数据进行总结和描述。

它通过统计指标(如均值、中位数、标准差等)和图表(如柱状图、饼图等)来展示数据的特征和分布。

(2)数据挖掘方法:数据挖掘是从大规模数据中自动发现隐藏模式和知识的过程。

常用的数据挖掘方法包括聚类、分类、关联规则、时序分析等。

2011年贵州省国民经济和社会发展统计公报

2011年贵州省国民经济和社会发展统计公报

2011年贵州省国民经济和社会发展统计公报贵州省统计局国家统计局贵州调查总队(2012年 2月16日)2011年,在省委、省政府的坚强领导下,全省上下坚持以邓小平理论和“三个代表”重要思想为指导,深入贯彻落实科学发展观,紧紧围绕“两加一推”主基调,重点实施工业强省和城镇化带动战略,努力克服特大干旱等不利因素影响,经济社会发展取得显著成就,呈现出发展提速、转型加快、效益较好、民生改善、后劲增强的良好态势,顺利实现了开好局、起好步,为“十二五”发展奠定了坚实基础。

一、综合初步核算,2011年全省生产总值5701.84亿元,比上年增长15.0%。

其中,第一产业增加值726.22亿元,增长1.2%;第二产业增加值2334.02亿元,增长20.7%;第三产业增加值2641.60亿元,增长14.2%。

第一产业、第二产业、第三产业增加值占生产总值的比重分别为12.7%、40.9%和46.4%。

与上年比,第一产业、第三产业比重均降低0.9个百分点,第二产业比重上升1.8个百分点。

三次产业增加值构成二、农业全年种植业增加值432.86亿元,比上年增长0.2%。

主要农作物种植面积稳步扩大,粮食作物种植面积305.56万公顷(4583.40万亩),比上年增长0.5%;油料种植面积53.61万公顷(804.15万亩),增长1.3%;烤烟种植面积20.00万公顷(300.02万亩),增长9.5%;蔬菜种植面积70.85万公顷(1062.75万亩),增长9.4%。

主要农产品中,油菜籽、蔬菜、茶叶等产品产量增长较快,分别比上年增长39.1%、7.7%和6.9%。

受旱灾影响,粮食总产量比上年减产21.2%,其中玉米减产41.3%,稻谷减产31.8%;烤烟减产11.6%。

表1 2011年主要农产品产量及其增长速度全年林业增加值32.15亿元,比上年增长8.0%。

全年畜牧业增加值221.72亿元,比上年增长0.3%。

猪、牛出栏数继续增长,肉类总产量179.95万吨,比上年增长0.5%。

数据分析入门知识

数据分析入门知识

数据分析入门知识数据分析是指通过收集、清洗、处理和分析数据,从中提取有价值的信息和见解的过程。

在当今信息爆炸的时代,数据分析已经成为各行各业不可或缺的技能之一。

无论是企业决策、市场营销、金融分析还是科学研究,数据分析都扮演着至关重要的角色。

本文将介绍数据分析的基本概念、常用工具和技术,帮助初学者快速入门数据分析领域。

一、数据分析概述数据分析是指将原始数据转化为有意义的信息的过程。

它可以帮助人们更好地理解数据背后的规律和趋势,为决策提供支持。

数据分析通常包括以下几个步骤:1. 数据收集:首先需要收集相关的数据,可以是结构化数据(如数据库中的表格数据)或非结构化数据(如文本、图片等)。

2. 数据清洗:数据往往存在缺失值、异常值等问题,需要进行数据清洗,确保数据的质量和完整性。

3. 数据处理:对数据进行处理,包括数据转换、数据规范化等,以便后续分析使用。

4. 数据分析:利用统计学和机器学习等方法对数据进行分析,发现数据之间的关系和规律。

5. 结果呈现:将分析结果以可视化的方式展示出来,帮助他人更直观地理解数据分析的结果。

二、常用数据分析工具1. Excel:Excel是最常用的数据分析工具之一,它提供了丰富的函数和图表功能,可以进行简单的数据分析和可视化。

2. Python:Python是一种通用编程语言,也被广泛应用于数据分析领域。

有许多强大的数据分析库,如Pandas、NumPy、Matplotlib 等,可以帮助用户进行复杂的数据处理和分析。

3. R语言:R语言是一种专门用于统计分析和数据可视化的编程语言,拥有丰富的数据分析包和工具,适合进行统计建模和数据挖掘。

4. SQL:SQL是结构化查询语言,用于管理和分析数据库中的数据。

通过SQL语句,可以方便地进行数据查询、筛选和汇总。

5. Tableau:Tableau是一款强大的数据可视化工具,可以将数据转化为交互式的图表和仪表板,帮助用户更直观地理解数据。

数据分析的六种基本分析方法

数据分析的六种基本分析方法

数据分析的六种基本分析方法在当今信息化时代,数据已经成为企业、组织以及个人决策的重要依据。

而对于大量的数据,如何进行有效的分析就显得尤为重要。

数据分析的目的在于发现数据中的规律、趋势以及潜在的价值,为决策提供科学依据。

本文将介绍数据分析的六种基本分析方法,帮助读者深入了解数据分析并运用于实际工作中。

一、描述性统计描述性统计是数据分析的基础,通过统计数据样本的个数、平均值、中位数、众数、标准差等基本特征,全面、准确地了解数据的分布情况。

描述性统计不仅可以帮助我们掌握数据的基本情况,还可以判断数据的离散程度,为后续分析提供参考依据。

例如,某公司想要了解员工的工资分布情况,可以通过描述性统计来看工资的平均水平、工资波动情况等。

二、相关性分析相关性分析是用来研究两个或两个以上变量之间的关联程度。

通过分析变量之间的相关性,可以帮助我们了解变量之间的相互影响及其程度。

例如,某电商平台想要了解广告投入与销售额之间的关系,可以通过相关性分析来判断二者之间的相关性,进而确定广告投入对销售额的影响程度。

三、回归分析回归分析是研究自变量对因变量影响程度的一种方法。

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,并了解自变量对因变量的影响程度。

例如,某公司想要了解广告费用对销售额的影响,可以通过回归分析确定广告费用与销售额之间的函数关系,进而预测在不同广告费用条件下的销售额。

四、时间序列分析时间序列分析是研究时间维度上的数据变化规律的方法。

通过对时间序列数据的处理,可以揭示数据的趋势、季节性、周期性以及残差等信息。

时间序列分析常用于经济学、金融学等领域的数据分析。

例如,某银行想要了解某个季度内每日客户交易金额的变化情况,可以使用时间序列分析方法来进行数据处理和趋势预测。

五、聚类分析聚类分析是一种无监督学习方法,将数据样本划分为若干个类别,同一类别内的样本具有较高的相似度,不同类别之间的样本相似度较低。

聚类分析可以帮助我们发现数据中的潜在模式,对大量无标签的数据进行分类和整理。

数据分析的基础知识和技巧

数据分析的基础知识和技巧

数据分析的基础知识和技巧1. 引言1.1 概述数据分析是指通过收集、清理、处理和解释数据,来获取有关现象、趋势和模式的见解的过程。

随着大数据时代的到来,数据分析已成为各行各业中不可或缺的工作。

它可以帮助组织做出基于事实而非主观臆断的决策,提高业务运营效率,并发现潜在机遇。

在进行数据分析之前,我们需要了解一些基础知识和技巧,以便能够正确地收集、处理和解读数据。

本文将介绍数据分析的基本概念、数据收集与清理技术、数据可视化方法以及一些常用的统计学技巧和工具。

1.2 文章结构本文将按照以下顺序讲述数据分析的基础知识和技巧:- 第二部分将介绍数据分析的基本概念,包括定义和目标;- 第三部分将探讨如何进行有效的数据收集与清理;- 第四部分将介绍常用的数据可视化方法;- 第五部分将重点讲解统计学基础知识,在此基础上逐步介绍假设检验与推断统计;- 第六部分将介绍回归分析和预测的方法;- 第七部分将介绍一些必备的数据分析工具和技术,包括Excel、SQL以及Python与R语言;- 最后一部分将对全文进行总结,并展望数据分析未来的发展趋势。

1.3 目的本文旨在为读者提供关于数据分析基础知识和技巧方面的全面介绍,帮助读者掌握从数据收集到结果解释的整个过程。

无论是初学者还是有经验的数据分析人员,都可以通过本文获得有关数据分析领域最新发展和最佳实践的宝贵信息。

我们希望通过这篇文章能够激发你对数据分析的兴趣,并帮助你在实际工作中更好地运用数据来支持决策。

2. 数据分析基础知识:2.1 数据分析概念:数据分析是一种通过收集、清理、处理和解释数据以获得有价值信息的过程。

它可以帮助我们发现模式、趋势和关联,并从数据中提取洞察力,以对业务决策做出更明智的选择。

在数据分析中,有两种主要类型的数据:定量数据和定性数据。

定量数据是通过测量或计数来表示的,例如销售额、年龄或数量。

而定性数据则是非数值化描述的,例如产品品牌、用户评论等。

为了有效地进行数据分析,需要具备良好的统计学基础知识和技巧。

数据分析方法快速入门

数据分析方法快速入门

数据分析方法快速入门简介数据分析是一种从大量数据中提取有用信息的方法。

数据分析可以帮助我们了解数据背后的模式、关系和趋势,从而做出基于数据的决策。

本文将介绍一些常用的数据分析方法,以帮助初学者快速入门。

1. 描述性统计分析描述性统计分析是分析数据的基本方法之一。

它可以帮助我们了解数据的基本特征,如数据的分布、中心趋势和变异程度。

常用的描述性统计方法包括:- 平均值:计算数据的平均值,衡量数据的中心趋势。

- 中位数:找出数据的中间值,衡量数据的中心趋势。

- 众数:出现频率最高的值,衡量数据的典型值。

- 方差:衡量数据的离散程度。

- 标准差:方差的平方根,衡量数据的离散程度。

2. 数据可视化数据可视化是将数据转换为图形或图表的方法,以便更好地理解数据。

常用的数据可视化方法包括:- 折线图:用于显示随时间变化的数据趋势。

- 柱状图:用于比较不同类别之间的数据。

- 散点图:用于显示两个变量之间的关系。

- 饼图:用于显示数据的相对比例。

数据可视化可以帮助我们更直观地理解数据,发现数据中的模式和趋势,并将复杂的数据信息传达给他人。

3. 假设检验假设检验是用来验证关于数据总体或总体参数的假设的方法。

通过假设检验,我们可以判断某个假设是否可以被接受或拒绝。

常用的假设检验方法包括:- t检验:用于比较两个样本的均值是否有显著差异。

- 卡方检验:用于检验观察值和期望值之间的差异是否显著。

- 方差分析:用于比较多个样本的均值是否有显著差异。

假设检验可以帮助我们进行数据的统计推断,并支持我们对数据背后的真相作出有根据的决策。

4. 回归分析回归分析是用来探索变量之间关系的方法。

通过回归分析,我们可以建立一个数学模型,以预测一个变量如何随其他变量的变化而变化。

常用的回归分析方法包括:- 简单线性回归分析:用于建立一个自变量和一个因变量之间的线性关系模型。

- 多元线性回归分析:用于建立多个自变量和一个因变量之间的线性关系模型。

2010年贵州省数据分析深入

2010年贵州省数据分析深入
//保留当前最长路径到l栈,记住最高栈顶指针,退栈
}
else if(top>0) {tag[top]=1; p=s[top].Rc;} //沿右子分枝向下
}//while(p!=null||top>0)
}//结束LongestPath
9、请编写一个判别给定二叉树是否为二叉排序树的算法,设二叉树用llink-rlink法存储。
13、数组A和B的元素分别有序,欲将两数组合并到C数组,使C仍有序,应将A和B拷贝到C,只要注意A和B数组指针的使用,以及正确处理一数组读完数据后将另一数组余下元素复制到C中即可。
void union(int A[],B[],C[],m,n)
//整型数组A和B各有m和n个元素,前者递增有序,后者递减有序,本算法将A和B归并为递增有序的数组C。
{pp=s[i].t;
for (j=top1;j>0;j--)
if(s1[j].t==pp) {printf(“p 和q的最近共同的祖先已找到”);return (pp);}

while(top!=0 && s[top].tag==1) top--; //退栈
if (top!=0){s[top].tag=1;bt=s[top].t->rchild;} //沿右分枝向下遍历
{i=0; j=n-1; k=0;// i,j,k分别是数组A,B和C的下标,因用C描述,下标从0开始
while(i<m && j>=0)
if(a[i]<b[j]) c[k++]=a[i++] else c[k++]=b[j--];

手把手教你学会数据分析

手把手教你学会数据分析

手把手教你学会数据分析引言数据分析是一种从大量的数据中提取有价值信息的过程。

它可以帮助组织和个人做出明智的决策,发现潜在的趋势和模式,并为未来做出预测。

本文将介绍如何学会数据分析的基础知识和技巧。

1. 数据收集与整理在进行数据分析之前,我们首先需要收集和整理相关的数据。

这包括确定需要分析的变量、选择合适的数据源、获取数据以及对其进行清洗和转换。

1.1 确定变量确定我们需要关注和分析的变量非常重要。

这些变量通常与我们想要解决的问题或研究领域相关。

1.2 数据源选择选择合适的数据源对于数据分析至关重要。

可能的数据源包括公共数据库、公司内部数据库、调查问卷等。

1.3 数据获取根据所选数据源,我们需要采取相应措施来获取必要的数据。

这可能涉及到订阅服务、API接口调用等方式。

1.4 数据清洗与转换在获得原始数据后,我们需要对其进行清洗和转换以使其适应具体分析的需求。

这包括处理缺失值、异常值、重复值以及进行数据类型转换等操作。

2. 数据探索与可视化在数据收集和整理的基础上,我们可以开始对数据进行探索性分析,并通过可视化工具呈现数据的关键特征和模式。

2.1 描述统计描述统计分析是对数据进行总结和描述的过程。

它包括计算均值、中位数、标准差等统计指标,以及生成频率分布表、柱状图等。

2.2 数据可视化通过使用图表和图形等可视化方式,我们可以更直观地展示数据的特征和变化趋势。

常用的数据可视化工具包括条形图、折线图、散点图、饼图等。

3. 数据分析方法与技巧在得到对数据有初步认识后,我们可以选择合适的数据分析方法来深入探索问题,并得出结论。

3.1 统计分析统计分析是一种常用的数据分析方法。

它可以帮助我们检验假设、寻找变量之间的关系,并对未来进行预测。

常见的统计分析方法包括回归分析、方差分析等。

3.2 机器学习算法机器学习算法是一种更加智能和自动化的数据分析方法。

它通过模型训练和预测来解决问题,可以处理大规模数据和复杂的关系。

数据分析教程

数据分析教程

数据分析教程
数据分析是一种重要的技能,可以帮助人们发现并解决问题。

无论是在商业领域,科学研究,还是政府政策制定,数据分析都起着关键作用。

数据分析的第一步是收集数据。

数据可以来自各种渠道,如调查问卷、实验控制组、社交媒体等。

数据的质量和数量很重要,因为它们将决定分析的可靠性和准确性。

一旦数据收集完毕,下一步是对数据进行清洗和整理。

这包括去除重复数据、处理缺失值、转换数据类型等。

只有在数据整洁和有组织的基础上,才能进行进一步的分析。

接下来,就是数据探索和可视化。

通过绘制图表和统计指标,我们可以更好地理解数据的特征和分布。

这有助于提取规律和发现趋势。

在数据探索的基础上,我们可以应用各种统计方法和机器学习算法进行数据分析。

这些方法可以帮助我们从数据中提取有用的信息,发现关联性和模式,并进行预测和决策。

最后,数据分析的结果需要被有效地传达和呈现。

这可以通过撰写报告、制作演示文稿和数据可视化等方式实现。

清晰而直观的呈现可以帮助他人更好地理解分析结果和推断。

总结起来,数据分析是一个系统的过程,涉及数据收集、数据清洗、数据探索、数据分析和结果呈现等多个步骤。

通过掌握
相关的技能和工具,我们可以更好地利用数据解决问题,并做出明智的决策。

数据分析培训课程课件实用教案

数据分析培训课程课件实用教案

一定形式的思路创新, 不要局限于某一种思 维方式。
数据分析报告中所使 用的名词术语一定要 规范,标准统一,前 后一致,要与业内公 认的术语一致。
编制过程一定要谨慎, 基础数据必须真实完 整,分析过程必须科 学合理全面,分析结 果可靠,内容要实事 求是。
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在各项数据分析中, 应该重点选取关键指 标,科学专业地进行 分析。此外,针对同 一类问题,其分析结 果也应当按照问题重 要性来分级阐述。
4,图表
7
第第7七页页,/共共272页7。页
第二(dì èr)课时: Excel常用 操作技巧
ctrl+a 全选 ctrl+c 复制 ctrl+v 粘贴 ctrl+f 查找 ctrl+P 打印 ctrl+S 保存 ctrl+Z 后撤 ctrl+Y 复制上一步骤 ctrl+enter 多重填充 alt+enter 单元格内换行 F1 帮助(bāngzhù) F4 锁定位置 F5 定位 "=ctrl+G
13
第五课时: 数据分析报告(bàogào)
5.3 数据分析报告(bàogào)的作用:
14
第1第十4四页页,/共共272页7。 页
第五课时: 数据分析报告(bàogào)
5.4 数据(shùjù)分析报告的种类: 专题问题报告:用户流失分析、提升用户消费分析
综合分析报告:企业运营报告、世界人口发展报告
客户性别 客户年龄 消费(xiāofèi)值 地理区域 使用的产品类型 拆分后在同一个项目里可能拥有若干个呼叫子清单,之所以这样做是你会 发现在不同的呼叫时段/不同的技能组/不同性别的电话销售代表/不同的排序 方式下,不同的呼叫子清单会有着不同的绩效表现。这个时候我们要做的只是 根据数据分析的结果相应的去调整各个子清单,与其最适合的要素进行搭配就 可以了!

数据分析六步法

数据分析六步法

数据分析六步法数据分析六步法是一种系统性的分析方法,通过六个步骤来处理和解析数据,从而获得有价值的信息和结论。

本文将详细介绍数据分析六步法,并探讨其在实际应用中的重要性和效果。

第一步是确定目标。

在数据分析中,我们需要首先明确分析的目标和问题。

这可以帮助我们明确数据分析的方向和重点。

例如,我们可能想要了解某个产品的市场反馈,或是预测未来销售额的趋势。

明确目标后,我们就可以开始收集和准备相关的数据,为后续的分析工作做好准备。

第二步是收集数据。

在这一步骤中,我们需要收集与目标相关的数据,并确保这些数据的准确性和完整性。

数据可以来自各种渠道,例如企业内部的数据库、公共数据库、调查问卷等。

在收集数据的过程中,我们需要注意数据的来源和质量,以确保后续分析的可靠性和准确性。

第三步是清洗数据。

在这一步骤中,我们需要对收集到的数据进行清洗和整理,以保证数据的一致性和可用性。

数据清洗包括去除重复值、处理缺失值、纠正错误值等操作。

通过数据清洗,我们可以提高数据的质量,并为后续的分析提供可靠的基础。

第四步是分析数据。

在这一步骤中,我们使用统计工具和分析方法对清洗后的数据进行分析,并得出有关数据的统计指标和结论。

例如,我们可以使用可视化工具来绘制图表和图像,以便更直观地展示数据的分布和趋势。

通过数据分析,我们可以深入了解数据的特征和规律,发现其中的关联和趋势。

第五步是解释结果。

在这一步骤中,我们将根据分析的结果来解释数据所反映的问题和现象。

通过分析结果,我们可以得出一些有关数据的结论和见解。

这些结论可以对决策和问题解决提供有价值的参考和依据。

在解释结果时,我们应该尽量客观和准确,避免主观偏见和不合理的推测。

第六步是制定行动计划。

在这一步骤中,我们需要根据分析的结果和结论来制定下一步的行动计划。

行动计划可以是对当前问题的解决方案,也可以是对未来趋势的预测和规划。

制定行动计划时,我们应该充分考虑数据的可靠性和可行性,并综合各种影响因素做出明智的决策。

数据分析基础知识

数据分析基础知识

数据分析基础知识在当今数字化的时代,数据无处不在,无论是企业的运营决策、科学研究,还是我们日常生活中的各种选择,都离不开对数据的分析和利用。

那么,什么是数据分析?数据分析又需要掌握哪些基础知识呢?让我们一起来揭开它神秘的面纱。

首先,我们要明白数据分析的定义。

简单来说,数据分析就是对数据进行处理和分析,以提取有价值的信息和见解。

它不仅仅是对一堆数字的简单计算,更是通过深入挖掘和解读数据背后的故事,为决策提供依据和支持。

数据是数据分析的基础。

数据可以有各种各样的形式,比如数字、文本、图像、音频等等。

常见的数据类型包括定量数据(如销售额、年龄、身高)和定性数据(如性别、品牌、颜色)。

了解数据的类型对于选择合适的分析方法至关重要。

在进行数据分析之前,数据的收集是第一步。

这就像是做菜前准备食材一样,只有收集到准确、全面、相关的数据,后续的分析才有意义。

数据的来源也是多种多样的,可能来自企业内部的数据库、调查问卷、传感器收集,也可能来自外部的公开数据集、网络爬虫等。

收集到数据后,接下来就是数据的清理和预处理。

这一步常常被人忽视,但却极其重要。

原始数据往往存在缺失值、错误值、重复值等问题,就像菜里的杂质,需要我们挑拣出来。

通过数据清洗,可以提高数据的质量,确保分析结果的准确性。

数据分析的方法有很多种,比如描述性统计分析、推断性统计分析、数据挖掘等。

描述性统计分析主要是对数据的集中趋势(如均值、中位数)、离散程度(如标准差、方差)等进行描述,让我们对数据有一个初步的了解。

推断性统计分析则是基于样本数据对总体进行推断和预测,常见的有假设检验、置信区间估计等。

数据挖掘则是从大量的数据中发现隐藏的模式和关系,例如关联规则挖掘、聚类分析、分类算法等。

说到这里,就不得不提一下数据分析中常用的工具和软件。

对于初学者来说,Excel 是一个很好的入门工具,它提供了丰富的函数和数据分析功能,可以满足基本的数据分析需求。

而对于更复杂和大规模的数据处理,Python 和 R 语言则是常用的编程语言,它们拥有强大的数据分析库和生态系统,如 Pandas、NumPy、matplotlib 等。

2011年贵州省数据统计入门

2011年贵州省数据统计入门

1、设有一组初始记录关键字为(45,80,48,40,22,78),要求构造一棵二叉排序树并给出构造过程。

2、二路插入排序是将待排关键字序列r[1..n]中关键字分二路分别按序插入到辅助向量d[1..n]前半部和后半部(注:向量d可视为循环表),其原则为,先将r[l]赋给d[1],再从r[2] 记录开始分二路插入。

编写实现二路插入排序算法。

3、将顶点放在两个集合V1和V2。

对每个顶点,检查其和邻接点是否在同一个集合中,如是,则为非二部图。

为此,用整数1和2表示两个集合。

再用一队列结构存放图中访问的顶点。

int BPGraph (AdjMatrix g)//判断以邻接矩阵表示的图g是否是二部图。

{int s[]; //顶点向量,元素值表示其属于那个集合(值1和2表示两个集合)int Q[];//Q为队列,元素为图的顶点,这里设顶点信息就是顶点编号。

int f=0,r,visited[]; //f和r分别是队列的头尾指针,visited[]是访问数组for (i=1;i<=n;i++) {visited[i]=0;s[i]=0;} //初始化,各顶点未确定属于那个集合Q[1]=1; r=1; s[1]=1;//顶点1放入集合S1while(f<r){v=Q[++f]; if (s[v]==1) jh=2; else jh=1;//准备v的邻接点的集合号if (!visited[v]){visited[v]=1; //确保对每一个顶点,都要检查与其邻接点不应在一个集合中for (j=1,j<=n;j++)if (g[v][j]==1){if (!s[j]) {s[j]=jh; Q[++r]=j;} //邻接点入队列else if (s[j]==s[v]) return(0);} //非二部图}//if (!visited[v])}//whilereturn(1); }//是二部图[算法讨论] 题目给的是连通无向图,若非连通,则算法要修改。

【课标解读】十个核心概念之五-数据分析观念

【课标解读】十个核心概念之五-数据分析观念

【课标解读】十个核心概念之五-数据分析观念在《课程标准(2011年版)》中,将数据分析观念解释为:“了解在现实生活中有许多问题应当先做调查研究,收集数据,通过分析作出判断,体会数据中蕴涵着信息;了解对于同样的数据可以有多种分析的方法,需要根据问题的背景选择合适的方法;通过数据分析体验随机性,一方面,对于同样的事情每次收集到的数据可能不同;另一方面,只要有足够的数据就可能从中发现规律。

数据分析是统计的核心。

”在这段表述中,点明了两层意思。

第一,点明了统计的核心是数据分析。

“数据是信息的载体,这个载体包括数,也包括言语、信号、图象,凡是能够承载事物信息的东西都构成数据,而统计学就是通过这些载体来提取信息进行分析的科学和艺术。

”第二,点明了数据分析观念的三个重要方面的要求:体会数据中蕴涵着信息;根据问题的背景选择合适的方法;通过数据分析体验随机性。

这三个方面也正体现了统计与概率独特的思维方法。

1.体会数据中蕴涵着信息统计学是建立在数据的基础上的,本质上是通过数据进行推断。

义务教育的重目标是培养适应现代生活的合格公民。

而在以信息和技术为基础的现代社会里,充着大量的数据,需要人们面对它们作出合理的决策。

因此,数据分析观念的首要方面是“了解在现实生活中有许多问题应当先做调查研究,收集数据,通过分析作出判断,体会数据中蕴涵着信息。

”不妨看《课程标准(2011年版)》中的一个例子。

例3《<课程标准(2011年版)》例18)新年联欢会准备买水果,调查班级同学最喜欢吃的水果,设计购买方案。

[说明]借助学生身边的例子,体会数据调查、数据分析对于决策的作用。

此例可以举一反三。

教学中可作如下设计:(1)全班同学讨论决定购买方案的原则,可以在限定的金额内考虑学生最喜欢吃的一种或几种水果,或者其他的原则。

(2)鼓励学生讨论收集数据的方法。

例如,可以采用一个同学提案、赞同举手的方法;可以采取填写调查表的方法;可以采用全部提案后,同学轮流在自己同意的盒里放积木的方法;等等。

数据分析的几种方法

数据分析的几种方法

数据分析的几种方法数据分析是指通过收集、清洗、处理和分析数据,以发现其中的规律、趋势和价值信息。

在现代社会,数据分析已经成为各行各业不可或缺的一部分。

而要进行有效的数据分析,就需要掌握一些基本的方法和技巧。

本文将介绍数据分析的几种方法,希望能为大家在数据分析领域提供一些帮助。

首先,数据分析的方法之一是描述统计分析。

描述统计分析是指通过对数据的整理、概括和描述,来揭示数据的一般特征和规律。

常见的描述统计分析方法包括计数、求和、平均数、中位数、众数、标准差、方差等。

通过描述统计分析,我们可以直观地了解数据的分布情况、集中趋势和离散程度,为后续的深入分析提供基础。

其次,数据分析的方法之二是相关性分析。

相关性分析是指通过分析两个或多个变量之间的相关关系,来揭示它们之间的相互影响和变化规律。

常见的相关性分析方法包括相关系数、散点图、回归分析等。

通过相关性分析,我们可以了解不同变量之间的相关程度和相关方向,从而找出它们之间的因果关系或者相互影响,为决策提供依据。

另外,数据分析的方法之三是趋势分析。

趋势分析是指通过对数据的历史变化进行分析,来揭示数据的发展趋势和变化规律。

常见的趋势分析方法包括时间序列分析、移动平均法、指数平滑法等。

通过趋势分析,我们可以了解数据的发展趋势、周期性变化和长期趋势,为未来的预测和规划提供参考。

最后,数据分析的方法之四是多元分析。

多元分析是指通过对多个变量之间的关系进行综合分析,来揭示它们之间的综合影响和相互作用。

常见的多元分析方法包括因子分析、聚类分析、主成分分析等。

通过多元分析,我们可以将多个变量进行综合考虑,找出它们之间的内在联系和共同影响,为复杂问题的分析提供解决思路。

综上所述,数据分析的方法包括描述统计分析、相关性分析、趋势分析和多元分析。

每种方法都有其独特的应用场景和价值,可以帮助我们从不同角度深入挖掘数据的内在规律和潜在价值。

在实际应用中,我们可以根据具体问题的需求和特点,灵活运用这些方法,以达到更好的分析效果。

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{sum=0.0; pk=matrix+i*n; //pk指向矩阵各行第1个元素.
for (j=0; j<n; j++){sum+=*(pk); pk++;} //求一行元素之和.
*(p+i)=sum; //将一行元素之和存入一维数组.
}//for i
case‘O’: k++; if(k>j){printf(“序列非法\n”);exit(0);}
}
i++; //不论A[i]是‘I’或‘O’,指针i均后移。}
if(j!=k) {printf(“序列非法\n”);return(false);}
int num=0, visited[]=0 //num记访问顶点个数,访问数组visited初始化。
const n=用户定义的顶点数;
AdjList g ; //用邻接表作存储结构的有向图g。
for(i=0; i<n-1; i++) //用选择法对数组p进行排序
{min=*(p+i); k=i; //初始设第i行元素之和最小.
for(j=i+1;j<n;j++) if(p[j]<min) {k=j; min=p[j];} //记新的最小值及行号.
if(i!=k) //若最小行不是当前行,要进行交换(行元素及行元素之和)
j=k=0; //j和k分别为I和字母O的的个数。
while(A[i]!=‘\0’) //当未到字符数组尾就作。
{switch(A[i])
{case‘I’: j++; break; //入栈次数增1。
sum=p[i]; p[i]=p[k]; p[k]=sum; //交换一维数组中元素之和.
}//if
}//for i
free(p); //释放p数组.
}// Translation
[算法分析] 算法中使用选择法排序,比较次数较多,但数据交换(移动)较少.若用其它排序方法,虽可减少比较次数,但数据移动会增多.算法时间复杂度为O(n2).
{for (i=1;i<=n;i++) visited[i]=0;
for (i=1;i<=n;i++ ) if (!visited[i]) dfs(i);
}//find_cycle
3、设指针变量p指向双向链表中结点A,指针变量q指向被插入结点B,要求给出在结点A的后面插入结点B的操作序列(设双向链表中结点的两个指针域分别为llink和rlink)。
{pk=matrix+n*k; //pk指向第k行第1个元素.
pi=matrix+n*i; //pi指向第i行第1个元素.
for(j=0;j<n;j++) //交换两行中对应元素.
{sum=*(pk+j); *(pk+j)=*(pi+j); *(pi+j)=sum;}
k++; //下条边
}//while
}//算法结束。
connect()是测试图是否连通的函数,可用图的遍历实现,
9、本题应使用深度优先遍历,从主调函数进入dfs(v)时 ,开始记数,若退出dfs()前,已访问完有向图的全部顶点(设为n个),则有向图有根,v为根结点。将n个顶点从1到n编号,各调用一次dfs()过程,就可以求出全部的根结点。题中有向图的邻接表存储结构、记顶点个数的变量、以及访问标记数组等均设计为全局变量。建立有向图g的邻接表存储结构参见上面第2题,这里只给出判断有向图是否有根的算法。
if(i==start) printf(“\n”); else Print(i,start);break;}//if
}//Print
void dfs(int v)
{visited[v]=1;
for(j=1;j<=n;j++ )
if (g[v][j]!=0) //存在边(v,j)
//本算法对n×n的矩阵matrix,通过行变换,使其各行元素的平均值按递增排列。
{int i,j,k,l;
float sum,min; //sum暂存各行元素之和
float *p, *pi, *pk;
for(i=0; i<n; i++)
{sum=0.0; pk=matrix+i*n; //pk指向矩阵各行第1个元素.
if (visited[j]!=1) {if (!visited[j]) dfs(j); }//if
else {cycle=1; Print(j,j);}
visited[v]=2;
}//dfs
void find_cycle() //判断是否有回路,有则输出邻接矩阵。visited数组为全局变量。
else {printf(“序列合法\n”);return(true);}
}//算法结束。
6、题目中要求矩阵两行元素的平均值按递增顺序排序,由于每行元素个数相等,按平均值排列与按每行元素之和排列是一个意思。所以应先求出各行元素之和,放入一维数组中,然后选择一种排序方法,对该数组进行排序,注意在排序时若有元素移动,则与之相应的行中各元素也必须做相应变动。
//用“破圈法”求解带权连通无向图的一棵最小代价生成树。
{typedef struct {int i,j,w}node; //设顶点信息就是顶点编号,权是整型数
node edge[];
scanf( "%d%d",&e,&n) ; //输入边数和顶点数。
for (i=1;i<=e;i++) //输入e条边:顶点,权值。
8、 连通图的生成树包括图中的全部n个顶点和足以使图连通的n-1条边,最小生成树是边上权值之和最小的生成树。故可按权值从大到小对边进行排序,然后从大到小将边删除。每删除一条当前权值最大的边后,就去测试图是否仍连通,若不再连通,则将该边恢复。若仍连通,继续向下删;直到剩n-1条边为止。
void SpnTree (AdjList g)
scanf("%d%d%d" ,&edge[i].i ,&edge[i].j ,&edge[i].w);
for (i=2;i<=e;i++) //按边上的权值大小,对边进行逆序排序。
{edge[0]=edge[i]; j=i-1;
while (edge[j].w<edge[0].w) edge[j+1]=edge[j--];
for(j=i+1;j<n;j++) if(p[j]<min) {k=j; min=p[j];} //记新的最小值及行号.
if(i!=k) //若最小行不是当前行,要进行交换(行元素及行元素之和)
{pk=matrix+n*k; //pk指向第k行第1个元素.
pi=matrix+n*i; //pi指向第i行第1个元素.
7、设有一个数组中存放了一个无序的关键序列K1、K2、…、Kn。现要求将Kn放在将元素排序后的正确位置上,试编写实现该功能的算法,要求比较关键字的次数不超过n。
51. 借助于快速排序的算法思想,在一组无序的记录中查找给定关键字值等于key的记录。设此组记录存放于数组r[l..h]中。若查找成功,则输出该记录在r数组中的位置及其值,否则显示“not find”信息。请编写出算法并简要说明算法思想。
void Translation(float *matrix,int n)
//本算法对n×n的矩阵matrix,通过行变换,使其各行元素的平均值按递增排列。
{int i,j,k,l;
float sum,min; //sum暂存各行元素之和
float *p, *pi, *pk;
for(i=0; i<n; i++)
for (j=0; j<n; j++){sum+=*(pk); pk++;} //求一行元素之和.
*(p+i)=sumБайду номын сангаас //将一行元素之和存入一维数组.
}//for i
for(i=0; i<n-1; i++) //用选择法对数组p进行排序
{min=*(p+i); k=i; //初始设第i行元素之和最小.
(1)A和D是合法序列,B和C 是非法序列。
(2)设被判定的操作序列已存入一维数组A中。
int Judge(char A[])
//判断字符数组A中的输入输出序列是否是合法序列。如是,返回true,否则返回false。
{i=0; //i为下标。
void Print(int v,int start ) //输出从顶点start开始的回路。
{for(i=1;i<=n;i++)
if(g[v][i]!=0 && visited[i]==1 ) //若存在边(v,i),且顶点i的状态为1。
{printf(“%d”,v);
4、题目中要求矩阵两行元素的平均值按递增顺序排序,由于每行元素个数相等,按平均值排列与按每行元素之和排列是一个意思。所以应先求出各行元素之和,放入一维数组中,然后选择一种排序方法,对该数组进行排序,注意在排序时若有元素移动,则与之相应的行中各元素也必须做相应变动。
void Translation(float *matrix,int n)
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