如何做简单数据分析讲解
数据分析的奥秘：逐笔与逐单资金流向知识讲解
数据分析的奥秘：逐笔与逐单资金流向数据分析原理A.观点：股票价格是由主动性买卖盘推动的,要是没有主动性买卖盘，只有被动的委托单,价格是不会变化的. 这些主动性的买卖盘在数据分析里面就是逐笔成交统计,它是盘口每一笔交易的数据统计.B.分析原理：一只股票，主动买进的人多了，自然会涨；主动卖出的人多了自然就跌。
另外, 我们还要区分出, 这些主动性买卖盘是由什么性质的资金构成,是散户小单还是主力机构大单？我们就把这些主动性买卖盘进行分类统计,这样就能明显得知股票价格是由什么性质的买卖盘在操控了。
这里就引进了市场资金流向统计这个概念。
C.资金流向统计的基本概念：股票的资金流向有2种统计方式1.逐笔资金流向统计是按主动买总量- 主动卖总量的差来统计的结果，反映的是主动性买卖的意愿与趋势，总成交额=主动买总量+主动卖总量。
比方主力大单抛出10000手被1000个散户接盘，按逐笔资金流向统计结果就是特大卖10000手。
这里对散户的被动接盘是不做统计的，只对主动性的卖盘进行了统计，数据的含义明确反映市场的买卖意愿。
2.逐单资金流向是按成交委托单资金流转情况来统计特大资金买卖差+大单资金买卖差+ 中单资金买卖差+小单资金买卖差=0；反映的是“资金在不同类型区间的流转”。
大家平时所说的“有买必定有卖，何来的资金流动？”其实是按逐单的统计方式去理解的，比方主力大单抛出10000手被1000个散户接盘，按逐单资金流向统计结果就是特大卖出10000手，小单买进10000手，2者的差是“0”，但数据的含义明确反映出筹码从主力机构的手中流转给了散户。
逐单统计是双向统计, 怎么理解呢? 比方主力在上档挂委托卖单10000手，自己又主动去买进9000手,另外散户跟风合计买进1000手这样的盘口交易,要是单纯运用逐笔统计,其数据结果是:特大买进9000手,小单买进合计1000手,显然不能真实反映出对手盘的性质, 所以要结合逐单统计这个手段, 那么按逐单统计的结果是:特大买进9000手,特大卖出10000手,小单买进1000手. 对比下2个统计结果,明显的统计背离,我们就要详细分析该股的交易情况来帮助我们做出正确的判断;那么有了逐单统计为什么还要逐笔统计呢? 我们知道逐单数据是逐笔成交结合委托数据的估算还原,本质上是个近似值,但在假设主力不分单做假的情况下,逐单统计的方向性是正确的; 然而,现在主力大量采用了大单分单的操盘手法以达到技术上的隐蔽,所以我们统计最原始的逐笔成交是为了反应市场资金的主动性状态,表示的是主力的操盘意图. 上面既然说现在主力存在大量的“分单“手法操盘, 那么统计“逐单“还有必要吗?我们说完全有必要. 主力要做技术隐蔽的2个阶段----建仓与出货,其他阶段主力还怕大家不知道呢! 被动建仓阶段是很难被散户发现的, 而主动性建仓是我们散户要把握住的好机会；往往主力预先知道有什么利好消息,主力惟恐筹码被别人抢跑,采用了主动增仓的方式去收集筹码. 这个情况在数据里面就表现出单,笔数据方向一致. 所以, 我们所操作的股票基本就是针对这个主动增仓模式.实战验证效果不错.在出货阶段, 我们也有数据对比来防范拉高出货的风险.逐笔资金与逐单资金流向的基本概念逐笔资金流向统计是按外盘（主动买）总量-内盘（主动卖）总量的差来统计的结果，反应的是买卖的意愿与趋势，总成交额=外盘+内盘。
数据运营的6个步骤,从方法论到案例带你入门!
数据运营的6个步骤，从方法论到案例带你入门！通过对运营数据进行分析，帮助我们进一步对用户进行差分运营。
一、数据运营1、目的通过对运营数据进行分析，帮助我们进一步对用户进行差分运营。
2、核心分析问题包含哪些方面，在占比高并且自己可以发力的点上去优化。
二、数据分析流程1、拆分工作项运营是一个包含了诸多琐碎事项的工作，运营人员要会拆分自己的工作项，并根据不同工作项的特点有针对地对特定的运营数据进行分析，才能事半功倍。
那么怎么拆分工作项呢？可以按照面对的用户群体分解，通常与用户分级联系在一起，将工作拆分成面向所有普通用户、面向活跃用户、面向付费用户等等。
也可以按照项目将自己的工作进行拆分。
还可以按照时间顺序确定不同阶段的目标，根据自己的目标来拆分工作项。
2、建立指标体系拆分完工作项后，针对每一个工作项有不同的指标，我们要根据工作项的特点进一步拆分和细化运营数据指标，然后通过对每一个指标的分析来判断运营问题并不断优化运营方案。
拆分的维度可以按照数据的包含结构，也可以按照每一个工作项包含的子项进行拆分。
以用户运营为例，用户运营包含了用户的拉新、促活、留存、付费转化等方面。
而就拉新来说，关键的指标有注册用户的规模、增长速度；渠道质量——注册渠道有哪些，渠道的注册转化率如何；注册流程质量——完成注册的用户数、注册流程中用户蹦失节点统计；注册用户行为追踪——完成注册后用户的行为统计。
3、细化分析目标细化分析目标是指根据运营目标，确定能够进行优化的数据点。
这一步是为接下来的数据提取处理分析奠基的。
举个简单的例子，假如现在做完一场活动，想知道下一次举办相同或相似活动时有哪些地方可以优化，需要关心的点除了最终参与效果还有：活动推广的渠道有哪些，每一个渠道的参与路径是怎样的，路径中的每一步参与人数有多少，转化率达到多少，等等。
明确了分析目标后，就可以确定要提取的数据点有哪些。
4、提取处理数据在提取数据这里涉及一个数据埋点的问题，在产品设计的早期，运营人员就要规划好运营关键点，列出埋点清单提交给开发人员，以免后期运营过程中想要查看某一个数据但却没有数据记录信息。
多选题的6种分析技巧
多选题的6种分析技巧在进行问卷研究时，很多时候都会使用到多选题，多选题很容易理解，而且很多场合时都需要使用多选题进行数据收集。
但当进行分析时会遇见一种尴尬，即只能做最简单的频数，计算个数或者计算下简单的百分比，使得分析比较简单，更谈不上‘高大上’。
今天小编便详细讲解下多选题的‘高大上’分析方法，以及分析的后台原理，并且借助SPSSAU分析平台进行讲述具体如何操作。
计算百分比，普及率和响应率，帕累托图这三种方法都是通过百分比计算，通过不同的展现形式进行分析，相对使用较多。
如果是想使用统计检验的方法进行分析差异性，那么就需要使用CochranQ检验、卡方检验法。
同时还有一种高级的多元统计方法叫对应分析也可以针对多选题进行分析。
接下来咱们结合案例慢慢讲述。
案例当前有一项研究电子商务网购平台的偏好数据，并且想分析学历与网购平台的偏好差异性情况。
总共收集200个样本，数据如下图所示（图中仅列出10个样本数据）。
多选题的数据格式相对较为特殊，1个选项就会占用一列，并且使用数字1表示选择了该项，数字0表示没有选择该项。
本次网购平台偏好这个多选题共有7个选项，因此数据中有7列。
除此之外还有一个学历单选题，单独占一列数据。
学历中的数字，数字1代表本科以下，数字2代表本科，数字3代表硕士，数字4代表博士。
需要特别注意地，多选题的数据格式一定并且只能是这样，一个选项为一列，并且使用数字1表示选择，数字0表示没有选择。
在了解完多选题的数据格式后，接着利用SPSSAU平台进行上述六种分析技巧的说明。
1.计算百分比很容易的想到，通过百分比方式了解研究群体对于网购平台的偏好，是一种很自然的做法。
当前有200个样本，比如有98个选择了拼多多，那么选择比例就是98/200=49%，类似其它6项也一样，这种计算百分比的方法最为简单，使用也最多，而这种百分比在专业上称作‘普及率’。
具体SPSSAU的操作如下图：上图展示了各项的选择比例，‘天猫’的占比最高为49%，即说明网购平台中天猫的使用率最高，其次是‘京东’，占比是40.5%。
数据分析可视化教程
数据分析可视化教程第一章：数据分析介绍数据分析是一种通过对收集到的数据进行处理、分析和解释，以获取有价值信息的过程。
在当前大数据时代，数据分析变得愈加重要。
本章将介绍数据分析的基本概念、目标和应用领域，并阐述它对决策制定和推动业务发展的重要性。
第二章：数据预处理数据预处理是数据分析的前置工作，它的目标是清洗、转换、集成和规范化原始数据，以便于后续分析。
本章将详细介绍数据预处理的一些基本技术，如数据清洗、处理缺失值和异常值、数据集成和数据规范化。
第三章：数据可视化基础数据可视化是将数据通过图形化、图像化方式展示，以便于人们更好地理解和识别模式。
本章将介绍数据可视化的基本原理和常见的可视化工具，如条形图、饼图、折线图和散点图，并讲解如何选择合适的可视化方式来展示不同类型的数据。
第四章：统计分析方法统计分析是常用的数据分析方法之一，它通过对数据的总体情况进行描述、分析和推断，以获取对问题的深入理解。
本章将介绍一些常见的统计分析方法，如描述统计分析、假设检验、方差分析和回归分析，并详细阐述它们的原理和应用场景。
第五章：机器学习基础机器学习是数据分析的一种重要技术，它通过构建数学模型来自动化分析和预测。
本章将介绍机器学习的基本原理和常见的算法，如监督学习、无监督学习和深度学习，并阐述它们在数据分析中的应用。
第六章：数据可视化工具数据可视化工具是帮助人们更加高效地进行数据分析和可视化的重要辅助工具。
本章将介绍一些常用的数据可视化工具，如Tableau、Power BI和Python的Matplotlib库，以及它们的使用方法和特点。
第七章：案例分析本章将结合一个实际案例，展示如何运用前面章节介绍的数据分析和可视化技术来解决实际问题。
通过对案例的分析，读者可以更好地理解数据分析的全过程和应用场景。
结语数据分析可视化是一门重要的技术，可以帮助人们从数据中发现规律、做出决策，并推动业务的发展。
本教程从数据分析的基础概念、方法到具体实践都进行了详细阐述，希望能对读者在数据分析领域的学习和应用有所帮助。
高中物理实验数据分析方法讲解
高中物理实验数据分析方法讲解引言在高中物理学习中，实验是不可或缺的一部分。
通过进行实验，我们可以直观地观察现象、验证理论，并培养实践操作和数据分析的能力。
本文将针对高中物理实验的数据分析方法进行详细的讲解，帮助同学们更好地掌握这一重要技能。
1. 数据收集在进行物理实验时，首先要进行数据的收集。
这包括记录实验所需的各项参数或变量，如时间、长度、质量等。
确保准确记录数据非常重要，因为后续的数据分析依赖于准确的原始数据。
2. 数据处理一般来说，原始数据可能会比较杂乱或粗糙，需要进行一定程度上得预处理以方便后续的分析工作。
- 清洗数据：检查数据是否有误或遗漏，并做适当补全或修正； - 格式化数据：根据需要将数据统一为某种特定的格式； - 去除异常值：排除异常值对分析结果产生干扰。
3. 数据图表展示利用图表可以直观地呈现实验结果和相关关系。
以下是常用的数据图表类型：- 折线图：适合表示某一变量随时间、温度等连续变化的趋势； - 散点图：用于表示两个不同变量之间的关系； - 条形图：用于比较多个变量或不同组之间的差异。
通过选择合适的图表类型，我们可以更清楚地展示实验数据的特征和规律。
4. 数据分析在进行实验数据分析时，常用的方法有以下几种： - 平均值计算：根据实验数据计算平均值，以获取总体趋势； - 方差和标准差计算：衡量数据离散程度，反映实验结果稳定性； - 回归分析：建立数学模型来描述变量之间的关系，并预测未知数值。
此外，还可以应用其他统计学方法进行数据分析，例如假设检验、相关性分析等。
根据具体情况选择合适的方法。
5. 结果解读在完成数据分析后，需要对结果进行解读和说明。
关键是结合实际问题和物理原理来解释所得结论。
要注意避免过度引申和误导性解释。
6. 总结实验数据分析是高中物理学习中重要的一环，通过正确应用数据处理和分析方法，可以更深入地理解物理学原理。
通过实践与探索，同学们将不断提高实验技能和科学素养。
业务数据的分析方法知识讲解
业务数据的分析方法知识讲解描述统计分析是对数据进行统计概况和描述的方法。
它常用的指标有均值、中位数、众数、标准差等。
通过计算这些指标，我们可以了解数据的集中趋势、分散程度和形状等特征。
推断统计分析是通过从样本数据中得出总体参数的方法。
它常用的方法有假设检验、置信区间估计和方差分析等。
通过推断统计分析，我们可以对总体参数进行推断，从而了解总体的情况。
相关性分析是用来研究两个或多个变量之间关系的方法。
常用的相关性分析方法有相关系数和回归分析等。
相关系数可以衡量两个变量之间的线性关系的强弱，而回归分析可以通过拟合一个线性模型来预测一个变量的值。
除了统计分析，业务数据分析还可以运用数据挖掘的方法。
数据挖掘是一种自动发现数据中隐藏模式和知识的方法。
常用的数据挖掘技术有聚类分析、分类分析和关联规则挖掘等。
聚类分析是一种将数据分为不同组或类的方法。
它可以帮助我们理解数据的内在结构和相似性，从而发现不同的业务群体或市场细分。
分类分析是一种通过训练一个分类模型来预测新数据类别的方法。
它适用于有标签的数据，可以帮助我们对数据进行预测和分类。
关联规则挖掘是一种寻找数据中项目之间关联性的方法。
通过寻找频繁项集和关联规则，我们可以了解不同项目之间的关联关系，从而发现交叉销售和协同推荐等商机。
除了统计分析和数据挖掘，业务数据分析还可以运用可视化的方法。
可视化是一种利用图表和图形直观展示数据的方法。
常用的可视化方法有柱状图、折线图、散点图和热力图等。
柱状图适合用于展示多个类别间的比较，折线图适合用于展示随时间变化的趋势，散点图适合用于展示两个变量之间的关系，而热力图适合用于展示数据的分布和密度等。
通过可视化分析，我们可以更直观地了解数据的特征和规律，提高对数据的理解。
综上所述，业务数据的分析方法包括统计分析、数据挖掘和可视化等。
这些方法可以帮助我们从不同的角度和层次分析数据，发现数据背后的规律和知识。
运用这些方法，可以为企业的决策和发展提供有力的支持。
电商数据分析之库存周转和库存优化
库存对于很多淘宝上的卖家来说貌似不是什么热门话题，也经常得不到老板和运营们的重视，只要货没卖出去就是推广和某些人的问题，施加压力让他们拼命的搞出去，哪怕亏本也好。
实在不行就上聚划算、年中大促、双11等等活动跑掉库存，对于有实力的公司来说，上聚划算双11什么的都算是小儿科，所以对库存一直都不担心，他们总有信心会有消费者为此买单，或许会伤害一些老顾客，但总比货全压自己手里好。
对于那些没有实力的公司呢？我猜基本都是亏本甩然后一年压一年，如此往复最终被库存压死，或者转型。
（仅针对淘宝单一销售渠道）其实老板心里都是有数的，库存就是现金，但是卖不掉就一文不值，因此很多公司都会有自己的一些库存管理经验和方法，无奈淘宝这么大却没有人分享这么重要的东西。
今天鄙人就仗着之前一年给公司做数据化优化库存的经验和大家分享下（仅供参考）对于淘宝店铺来说，稍微大点的店铺都实实在在的压了不少货，常年参加活动甩库存，照成多种负面影响，我们如何能有效的管理好库存呢？其实不难，无非就是算出库存周期，单品库存占比，类目库存占比，盈利商品占比等等，单凭简单的表格记录很难精准的计算出这样写数据，也不能实时反馈库存信息，因此楼主自行创作了一些计算表格（仅供参考）首先来说库存周数，通过计算出库存周数我们可以预估出那些产品在未来多少天内需要补货，而某些商品在未来多少天内都可能卖不掉。
因此对于库存即将不足的我们可以赶紧采购合理天数的数量，而非拍脑袋我要N件，对于库存积压的我们可以先给点流量看能跑不，实在跑不动的就促销甩货，压过季就要在等一年了。
因此在数据分析的情况下我们不需要拍脑袋说:”现在销售好多备N件货，这些商品卖不出全部拉出去甩了”库存周数（WOI）是商品预测的一个KPI值，库存周数 = 即时库存 / （周期内的销售数量/ 销售周期），销售周期可以是4周、8周等。
比如某个商品目前库存2000件，过去4周销售1000件，则它的库存周数就是8周，意义就是根据最近4周的销售状况来看，此商品还有8周即将售罄。
spss统计分析方法简述
如果采用的是配对（或配比）设计，研究多个因素对二分类因变量的影响则可以采用条件logistic回归。
案例：有研究者采用1:1匹配，研究感冒与接种流感疫苗、吸烟的关系，尝试进行统计分析
47、
寿命表法适用于大样本资料且事先按照时间段划分区间，再进行分析。
某医院对304例胃癌患者术后生存情况进行11年随访，据此计算胃癌患者术后各年的生存率。
35、
比较两组或多组多变量均数向量的轮廓是否相等。
案例：
为比较两个产地某中草药的有效成分，对两产地中草药各随机抽取10份标本进行5种有效成分检测，请问两产地中草药成分有无差异？
多变量检验中因子1*产地F=2.899a，p=0.058，可以认为两总体的轮廓相互平行。即两种产地的调查结果轮廓基本相同。
主体间效应检验F24.938，P=0.000<0.01，可见两总体的轮廓没有重合。
结果显示身高与体重的Pearson相关系数r=0.868，P=0.000<0.05，说明身高与体重的相关性是真实存在的，而且呈现显著相关。
37、
在上述案例基础上，增加一个变量——肺呼量（Z），我们知道身高和体重均和肺呼量有关系，如果想知道身高和体重之间的偏相关系数。
意即扣除肺活量影响后，身高和体重之间的净相关还是有意义的，但比简单相关系数小了一点点。
49、
当影响结局发生的因素较多，并且我们不仅仅想知道不同因素各水平之间是否有差异，而且想知道每个因素对结局发生的风险。
案例：某研究者想研究肺癌四种亚型的生存时间有无差别，收集了一些肺癌病例的数据。要求列出Cox回归模型的主要分析结果并能合理地解释结果。
50、
分析因素在不同时间，所发生的作用发生变化，如年龄变量，年龄本身随着时间的变化而变化，同时不同年龄人群其发生疾病的风险是不一样的。因此就需要特定的模型进行分析，就是本节要讲解的时间依存变量Cox回归模型。
SPSS数据分析实例详解
第一章 SPSS概览－－数据分析实例详解1.1 数据的输入和保存1.1.1 SPSS的界面1.1.2 定义变量1.1.3 输入数据1.1.4 保存数据1.2 数据的预分析1.2.1 数据的简单描述1.2.2 绘制直方图1.3 按题目要求进行统计分析1.4 保存和导出分析结果1.4.1 保存文件1.4.2 导出分析结果欢迎加入SPSS使用者的行列，首先祝贺你选择了权威统计软件中界面最为友好，使用最为方便的SPSS来完成自己的工作。
由于该软件极为易学易用（当然还至少要有不太高的英语水平），我们准备在课程安排上做一个新的尝试，即不急于介绍它的界面，而是先从一个数据分析实例入手：当你将这个例题做完，SPSS的基本使用方法也就已经被你掌握了。
从下一章开始，我们再详细介绍SPSS各个模块的精确用法。
我们教学时是以SPSS 10.0版为蓝本讲述的－－什么？你还在用7.0版！那好，由于10.0版在数据管理的界面操作上和以前版本有较大区别，本章我们将特别照顾一下老版本，在数据管理界面操作上将按9.0及以前版本的情况讲述，但具体的统计分析功能则按10.0版本讲述。
没关系，基本操作是完全一样的。
好，说了这么多废话，等急了吧，就让我们开始吧！希望了解SPSS 10.0版具体情况的朋友请参见本网站的SPSS 10.0版抢鲜报道。
例1.1 某克山病区测得11例克山病患者与13名健康人的血磷值(mmol/L)如下, 问该地急性克山病患者与健康人的血磷值是否不同（卫统第三版例4.8）？患者: 0.84 1.05 1.20 1.20 1.39 1.53 1.67 1.80 1.87 2.07 2.11健康人: 0.54 0.64 0.64 0.75 0.76 0.81 1.16 1.20 1.34 1.35 1.48 1.56 1.87让我们把要做的事情理理顺：首先要做的肯定是打开计算机（废话），然后进入瘟98或瘟2000（还是废话，以下省去废话2万字），在进入SPSS后，具体工作流程如下：1.将数据输入SPSS，并存盘以防断电。
数据分析的方法
数据分析的方法
1. 描述性统计分析：对数据进行基本的统计描述，包括计数、总和、平均值、中位数、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，来确定它们之间的关联程度。
3. 回归分析：建立一个数学模型来解释一个或多个自变量对一个因变量的影响程度，以及它们之间的关系。
4. 整体统计分析：通过对样本数据进行抽样，利用统计推断方法来推断总体的一些特征或参数。
5. 聚类分析：将数据集划分成不同的群组，使得同一群组内的数据相似度较高，而不同群组间的相似度较低。
6. 因子分析：通过统计方法将大量的变量降维，提取出相互关联较强的主成分。
7. 时间序列分析：分析数据随时间变化的趋势、周期性和季节性，以及预测未来的值。
8. 假设检验：基于样本数据对总体参数的假设进行推断，判断样本数据与假设之间的差异是否显著。
9. 数据可视化：通过图表、图形等形式将数据转化为可视化的形式，更直观地展示数据的特征和变化趋势。
10. 文本分析：对文本数据进行挖掘和分析，包括情感分析、主题提取、关键词提取等。
Origin数据实例精讲
绘图类型按钮
帮助文件提供图样
2024/7/14
12
主题绘图
主题概念 主题画廊
Origin内置或用户定义图形格式信息集合合称为主题
Gallery Themes
Format-Gallery Themes 或 F7
2024/7/14
选中一个主题, 单击右键弹出菜 单可以进行编辑
13
点击Apply即 应用此主题，
峰高
半高宽 缩小范围
拟合参数数据表 放大范围
2024/7/14
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拟合数据输出
拟合图 数据表
2024/7/14
43
数据分析
2024/7/14
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数据选取工具
图例
2024/7/14
名称 屏幕坐标读取工具
数据读取工具 数据段选取工具
自由画点工具
作用 读取屏幕内任意一点坐标
读取数据线上一点坐标 选择数据线上一段数据
小提示
坐坐R根尽断同断e标标据量开间开sc轴轴所统前隔常al间类投一后比用e可距型杂所部例来设可提志有分的节自取供要图可坐省动负对求的以标图或值数定坐设体形手坐制标置系版动标 轴 轴 不 面
设置断开范围 坐标轴类型
标尺间隔
另三个选项卡用来设置字体和颜色
2024/7/14
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图形版面设计
工作表数据与图形一起展示
2024/7/14
数据区: 当前文双件击中图所层包编含号的所有数据表
图形区:
所需要绘制图形的类型 选择做几列几行
的图形模板, 例如
做2列3行模板 图层区: 显示数
据添加最终结果
弹出的Plot Setup对话框尤为重要
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Plot Setup窗口详解
Stata数据分析
Stata数据分析Stata 是⼀套提供其使⽤者数据分析、数据管理以及绘制专业图表的完整及整合性统计软件。
它提供许许多多功能，包含线性混合模型、均衡重复反复及多项式普罗⽐模式。
新版本的STATA采⽤最具亲和⼒的窗⼝接⼝，使⽤者⾃⾏建⽴程序时，软件能提供具有直接命令式的语法。
Stata提供完整的使⽤⼿册，包含统计样本建⽴、解释、模型与语法、⽂献等超过⼀万余页的出版品。
[1]除了之外，Stata软件可以透过⽹络实时更新每天的最新功能，更可以得知世界各地的使⽤者对于STATA公司提出的问题与解决之道。
使⽤者也可以透过 Stata Journal 获得许许多多的相关讯息以及书籍介绍等。
另外⼀个获取庞⼤资源的管道就是Statalist，它是⼀个独⽴的listserver，每⽉交替提供使⽤者超过1000个讯息以及50个程序。
参见“”、“[2]”、“[3]”、“[4]”等。
编辑本段Stata 的统计功能Stata 的统计功能很强，除了传统的统计分析⽅法外，还收集了近 20 年发展起来的新⽅法，如 Cox ⽐例风险回归，指数与Weibull 回归，多类结果与有序结果的 logistic 回归， Poisson 回归，负⼆项回归及⼴义负⼆项回归，随机效应模型等。
具体说， Stata 具有如下统计分析能⼒：数值变量资料的⼀般分析：参数估计，t检验，单因素和多因素的⽅差分析，协⽅差分析，交互效应模型，平衡和⾮平衡设计，嵌套设计，随机效应，多个均数的两两⽐较，缺项数据的处理，⽅差齐性检验，正态性检验，变量变换等。
分类资料的⼀般分析：参数估计，列联表分析 ( 列联系数，确切概率 ) ，流⾏病学表格分析等。
等级资料的⼀般分析：秩变换，秩和检验，秩相关等相关与回归分析：简单相关，偏相关，典型相关，以及多达数⼗种的回归分析⽅法，如多元线性回归，逐步回归，加权回归，稳键回归，⼆阶段回归，百分位数 ( 中位数 ) 回归，残差分析、强影响点分析，曲线拟合，随机效应的线性回归模型等。
用户运营,如何做好活跃用户的数据分析
用户运营，如何做好活跃用户的数据分析今天先聊一聊用户运营中，有关活跃的基础话题。
对一家互联网公司来说，如果没有设置单独的数据运营岗，那么用户运营是和数据最贴近，也必须是最了解用户的。
用户运营核心的方法论就三个：拉新，促活和留存。
拉新可以作为渠道推广单独讨论，而促活和留存则相辅相成。
非运营岗，或者其他类型的运营，通常只会注重一个活跃数据的果，而不会注意活跃数据的因。
我们在这里就抽丝剥茧，教大家比较快速地了解活跃体系。
互联网公司对活跃用户的定义大同小异，主要以用户打开APP一次记为一个活跃用户。
按此基础可以在时间维度引申出周活跃用户，月活跃用户。
即在一个自然周内打开一次APP，则本周为周活跃用户。
月活跃用户同理。
我们假设有一款新产品，这是它四个月内的活跃数据。
嗯，看来不错。
产品专注的市场领域不同，活跃用户数天差地别。
一款小众的垂直领域产品和泛社交类产品，单纯看活跃用户数，你很难界定它们好坏。
好的数据指标，都应该是比例或比率。
我们设定一个新指标，活跃率：某一时间段内活跃用户在总用户量的占比。
按照时间维度引申，有日活跃率DAU，周活跃率WAU，月活跃率等MAU。
例：月活跃，本月活跃用户在截止月末的总注册用户中占比。
一般而言：活跃用户数，看的是产品的市场体量。
活跃率，看的是产品的健康度。
实际得承认，不同产品，用户需求（高频或低频）不同，活跃率也有差异。
用户运营更多的职责是监控活跃率的变化，并且提升它。
看，我们的活跃用户数上升，活跃率下降，这对新产品来说很正常。
你不能要求每一个用户都使用我们产品不是？别急，我还没补刀呢。
我们统计了注册用户数，那么我们也可以统计出本月新增用户数，很简单，两个月相减。
是不是看出来什么了？要知道，按照活跃的定义，新注册的用户肯定是打开APP的用户，他也一定是活跃的用户。
所以，我们拿每月的注册总用户数减去新增用户数，计算老用户数。
并且将新老用户的活跃率独立出来。
指标拆分后，我们发现老用户的活跃率比预期低。
初中数据分析解题技巧与实例讲解
初中数据分析解题技巧与实例讲解数据分析是数学学科中的重要内容之一，在初中阶段，学生需要通过数据分析解决各种实际问题。
本文将介绍一些初中数据分析解题的技巧，并通过实例进行详细讲解，帮助读者更好地理解和应用这些技巧。
一、数据整理和分类在进行数据分析前，首先需要对相关数据进行整理和分类。
按照实际情况确定所需数据的种类和范围，然后将这些数据整理为表格或图表形式，以便更好地进行后续的分析。
例如，某班级一次考试的成绩如下：学生姓名语文成绩数学成绩英语成绩小明 90 95 85小红 92 88 93小亮 80 87 90......将这些成绩整理为表格形式可以更清晰地观察和分析。
二、统计分析统计分析是数据分析的重要方法之一，通过对数据的统计处理，可以得到一些有关数据的重要信息。
1. 平均值平均值是指一组数据的总和除以数据的个数。
在解题中，平均值可以帮助我们了解一个数据集合的整体水平。
以上面的成绩表格为例，我们可以计算出语文、数学和英语的平均成绩，从而了解这个班级在不同科目上的总体表现。
2. 中位数中位数是数据按大小顺序排列后位于中间的那个数。
在解题中，中位数可以帮助我们了解一个数据集合的中间水平。
继续以上面的成绩表格为例，我们可以计算出语文、数学和英语的中位数，从而了解这个班级在不同科目上的中间水平。
3. 众数众数是数据中出现次数最多的数。
在解题中，众数可以帮助我们了解一个数据集合的典型特征。
以上面的成绩表格为例，我们可以计算出语文、数学和英语的众数，从而了解这个班级在不同科目上的典型表现。
三、图表分析除了统计分析，图表分析也是数据分析的重要方法之一，通过图表可以更直观地观察和展示数据的特征。
1. 条形图条形图是用条形的长度表示数量大小的一种图表形式。
通过条形图可以清晰地比较不同数据之间的差异。
例如，我们可以用条形图比较不同班级在某次考试中各科成绩的差异。
2. 折线图折线图是用折线连接数据点的一种图表形式。
通过折线图可以观察数据的趋势和变化情况。
如何进行可视化数据分析
如何进行可视化数据分析可视化数据分析是一种将数据以图表、图形等可视化形式展示和分析的方法，它帮助我们更好地理解和解读数据的关联性、趋势以及模式。
在本文中，我将介绍如何进行可视化数据分析，并分点详细阐述。
1. 数据清理和准备- 确保数据的准确性和完整性，检查并修复数据中的错误或缺失值。
- 对数据进行筛选和采样，以便在分析中使用的数据集具有代表性。
- 将数据按照需要的格式进行转换，确保数据的一致性和统一性。
2. 选择合适的可视化工具- 根据数据类型和分析目的选择适当的可视化工具，例如表格、图表、地图等。
- 常用的数据可视化工具包括Excel、Tableau、Power BI等，选择最适合自己的工具进行数据分析和可视化展示。
3. 确定分析目标和指标- 在进行数据分析之前，明确分析目标和想要回答的问题。
- 确定需要关注的指标和变量，例如销售额、用户增长率等。
- 根据分析目标选择合适的图表类型，如折线图、柱状图、饼图等。
4. 创建图表和图形- 使用所选的可视化工具进行数据绘图，根据需要创建相应的图表和图形。
- 确保图表的布局清晰简洁，易于阅读和理解。
- 选择适当的颜色和字体，使图表更加美观和易于识别。
5. 添加交互和动画效果- 可视化工具通常提供交互和动画效果的功能，可以通过添加这些效果增强可视化体验。
- 添加交互效果，例如通过悬停或点击某个数据点来查看详细信息。
- 添加动画效果，例如渐变、过渡等，使图表更具吸引力和动感。
6. 解读和分析图表- 仔细观察和分析图表中的数据和趋势，寻找其中的关联性和规律。
- 结合分析目标和指标，提出解释和建议，帮助做出更好的决策。
- 将图表与其他数据和信息进行比较，得出更全面和准确的结论。
7. 提炼结论和展示成果- 将数据分析的结果和结论以简洁明了的方式呈现出来，例如制作报告、汇报或演示文稿。
- 使用图表和图形来支持和讲解结论，使其更具说服力和可信度。
- 可以根据需要进行数据可视化的输出，例如静态图片、动态图像或交互式应用。
数据分析知识：如何进行数据分析的特征工程
数据分析知识：如何进行数据分析的特征工程数据分析是近年来备受关注的一个行业，而特征工程则是数据分析中不可缺少的一个环节。
特征工程是指对原始数据进行预处理、特征提取/构造和特征选择，使数据可以更好地被分析模型所使用。
在实际数据分析工作中，特征工程往往占据了很大的比重。
下面我们将就如何进行数据分析的特征工程进行详细讲解。
一、理解数据的背景和领域首先，我们需要对数据的背景和领域有一定的了解。
只有确切地了解数据所涉及的行业、问题和目标，才能更好地进行特征工程处理。
特别是在一些专业领域中，如医疗、金融等领域，因为涉及到很多专业术语和领域知识，如果不具备相关的背景知识，做出来的模型可能会非常不准确，因此对数据的背景和领域必须具备一定的了解。
二、数据清洗数据清洗是特征工程的第一步，它是整个数据分析流程的基础。
数据清洗包括对缺失值进行填充、对异常值进行剔除或替换、对重复数据进行删除或合并等一系列的数据清理工作。
在数据清洗阶段，不仅需要熟练掌握数据清洗工具和技术，还需要有数据分析经验，才能对数据进行科学的清洗。
三、特征提取/构造特征提取/构造是特征工程的重要环节，也是整个数据分析过程中最需要发挥创造力的地方。
一般来说，数据越复杂，特征提取/构造的难度也越大。
特征提取/构造需要对数据进行深入分析，从中提取有用的特征，这些特征一般是与我们所研究的问题和目标紧密相关的。
特征提取/构造的过程中，一般分为两个主要的步骤：特征提取和特征构造。
1、特征提取特征提取是指从原始数据中抽取出最有助于解决问题的特征。
在自然语言处理、医疗、金融等领域，特征提取通常需要针对不同的任务和目标，采用不同的方法和工具进行提取。
特征提取方法有很多种，包括基于统计学、计算机视觉、自然语言处理、深度学习等。
例如，在文本处理领域，常用的特征提取方法包括：文本词袋模型、TF-IDF模型、N-gram模型等。
这些模型根据单词的出现频率、单词之间的相互关系等因素来构造特征。
学生的数据分析方法(专业18篇)
学生的数据分析方法(专业18篇)(实用版)编制人：______审核人：______审批人：______编制单位：______编制时间：__年__月__日序言下载提示：该文档是本店铺精心编制而成的，希望大家下载后，能够帮助大家解决实际问题。
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课堂观察策略和数据分析技巧
课堂观察策略和数据分析技巧【关键词】课堂观察策略数据分析一、课堂观察策略常用观察策略主要有三种：第一，“显微镜”策略——放大细节，深刻分析。
没有细节就没有“观察”，“细节”是观察的第一特征。
在进行课堂观察的时候应注意教学细节的描述和放大。
用“显微镜的眼光”去审视自己或别人的教学，就能发现平时难以发现的优点与不足，就能将课堂中鲜活的“研究资源”加以挖掘放大，从而捕捉到有价值的研究课题。
(1)敏锐地捕捉细节。
课堂上是充满细节的，但并不是每一个细节都具有研究的价值，这就需要我们多一双慧眼，去捕捉蕴含着教育理念的细节。
这些细节，可以是凸现教师正确理念的，也可以是反映教师教育问题的，还可以是那些可能会引起争议的问题。
有的可能是教师意识到的，有的可能是教师自己尚未意识到的。
(2)客观地重现细节。
我们把在课堂上捕捉到的各种教学细节，要在课后的第一时间把它客观地“回放出来”，重现出来。
敏锐地捕捉，是对教学细节的发现；尽量客观地重现，是对教学现象的“放大”：而对教学细节进行深度的解读，是对这个教学行为本质的“放大”。
我们通过放大细节来看我们的课堂，就会发现课堂中那些真正精彩的环节，也会发现课堂的各种已经变形的、远离教育本质的一些花哨行为，从而让我们的教学理念在显微镜下的“放大”中显形，促进今后教学行动上的变革。
(3)深度解读细节。
对教学细节的解读，我们不能脱离具体的教学细节来空发感想，肤浅地说一些所谓的新课程理念；也不能仅仅局限于所观察到的那些教学细节，就细节说细节。
缺乏深度解读不会真正触及教师的理念，停留于表面的、缺少专业解读的“细节分析”是不能打动人心的。
第二，“多棱镜”策略——透过现象，解读理念。
在研究名师优秀课例的时候，我们可以采取“多棱镜”策略，一是通过对充满灵气的课堂现象的“折射”，解读出隐藏在现象背后的先进教学理念，从而通过借鉴来提升自己的教学水平。
二是从多角度去分析和评价一节课，尽量做到全面客观。
【如何分析销售数据】销售分析：如何从数据指标发现背后的故事
【如何分析销售数据】销售分析：如何从数据指标发现背后的故事每天我们都会面对来自终端的各种销售数据，对于销售提升我们总是兴奋不已，而面对店铺销售下滑，我们则焦急不堪。
无论是兴奋也好，焦急也好，数字本身只是代表数字，我们需要知道的是数字背后的原因。
是什么导致了数字上升？又是什么导致了数字下滑？只有了解清楚这些，我们才能更好的提升终端销售业绩。
然而，这一点却恰恰是目前零售行业在终端销售管理上最大的“困难点”，在实际的工作中我们经常发现，面对门店业绩的变化，我们很多的销售管理者却只知其然，而不知其所以然。
所以今天小D想和大家来互动一下关于门店销售诊断分析的话题.首先让我们先来看一下门店销售业绩是如何构成的？从上面的公式中我们看到，门店销售额其实是由两大板块构建而成，即“销售单数”与“客单价”，前者体现的是销售的“量”，后者体现的是销售的“质”，所以当门店生意上升或下滑时，我们首先要了解的是质影响了销售还是量影响了销售？因此对于门店而言销售单数与客单价应该是每周都要关注的指标有了第一层的问题分析，我们能够知道销售单数与客单价的表现，也就知道影响销售额的主要因素在哪。
但由于影响单数和客单价的因素很多，单纯从这两个指标的数值出发去寻找问题难免繁琐复杂，于是我们将“销售单数”和“客单价”进行二次拆分，得到了客单价 =件单价*连带率进而得到了销售额 =进店人数*成交率*件单价*连带率因此，对于门店销售诊断分析，我们需要通过“销售单数”与“客单价”，进而结合“进店人数”“成交率”“件单价”和“连带率”的表现来分析得出。
（有人说零售管理是人货场的管理，为什么不是从人货场来分析呢？主要因为人货场是个笼统的管理概念，在任何销售指标中都会有人货场的影响，因此我们选取更直观的销售指标来反应，也便于我们更精准的发现问题所在）那么究竟是哪些因素在影响着我们上面所说的这些指标呢？当“进店人数”“成交率”“件单价”“连带率”出现异常的时候，我们又如何对症下药呢？分析指标一：进店人数客流从哪里来？-品牌效应，顾客对品牌的认知和评价是其在购物过程中筛选目标店铺的依据之一-陈列吸引，人的消费体验是从视觉开始的，一般而言，一个顾客通过一家店铺的时间是7秒钟，如果门店的视觉形象不能在7秒内引起顾客的关注，那么这个顾客也就失去了创造业绩的可能，所以好的门店陈列是吸引顾客的直接手段-氛围构造，无论男女，人都有好奇心，所以在促销期间也好，还是每天的旺场时间也好，我们要善于增加已进店顾客在门口区域的浏览时间，人为创造“聚众效应”，构建一个热闹的氛围能够吸引更多顾客进店，从而创造销售的机会-循声吸引，当门店周边客流较少时，我们就要通过一定的手段将有限的客流引流入店，因此可以适当提升门迎喊宾的音量，通过活动或主推商品卖点的介绍，激发往来顾客的好奇心与欲望，增加进店客流，创造销售机会面对生意不好时，终端总是反应客流少了-我们常常想当然的认为商场客流少了，进店客流一定会少；商圈客流少了，进店客流一定会少-如果你是这样认为的，那你永远在等顾客自己进来-真正好的终端门店，一定是通过自己的部署来主动吸引顾客进店，创造销售机会，例如今天天气下雨，我们可以预见到商场人流会减少，我们要做的不是等，等有限的客流自己进店，而是应该针对天气进行相应运营部署的调整，门迎喊宾怎么做？入口区域陈列如何调整吸引顾客？原本平时路过10个顾客会有一个进店的，今天是不是需要努力做到路过5个就要有一个进店的？即使不能和平日的进店客流相比，但至少能挽回20%的客流、30%的客流对销售也是一个正向的带动可惜的是，90%以上的门店更擅长的是守株待兔由于近几年零售行业品牌增长速度和同质化现象的日益突出，很多门店都因此产生不同程度的客流下滑，同时日常天气、商圈周边活动甚至位置更换都会造成客流的下滑，所以在分析客流问题时，不要简单的说一句客流少，所以销售不好；也不要抱怨，而是要制定改善方案，如何解决和提升客流进店分析指标二：成交率从销售单数的两个拆解指标来看，进店客流一般情况不会出现太大的波动，除非位置换了、门店形象改了或是店员引客能力突飞猛进了，一般客流都能维持在一个稳定的区间，所以当销售额变化时，如果是由于销售单数引起的，绝大多数情况下都是由于成交率的波动。