分析中常用术语一
常用统计术语
常用统计术语一、总体与样本在统计学中，总体是指研究对象的全体，样本是指从总体中选取的一部分个体。
总体的特征称为参数，样本的特征称为统计量。
总体参数常用符号表示，如总体均值用μ表示，总体方差用σ²表示。
二、抽样与抽样误差抽样是指从总体中选取样本的过程，目的是通过样本推断总体的特征。
抽样误差是指由于样本的随机性导致的样本统计量与总体参数之间的差异。
三、描述统计与推断统计描述统计是对收集到的数据进行整理、总结和描绘的过程，常用的描述统计指标有平均数、中位数、标准差等。
推断统计是根据样本数据对总体进行推断的过程，通过样本推断总体的特征。
四、频数与频率频数是某个数值在数据中出现的次数，频率是某个数值在数据中出现的相对比例。
频率可以通过频数除以总样本量得到，通常以百分数或小数形式表示。
五、参数估计与假设检验参数估计是通过样本数据对总体参数进行估计的过程，常用的参数估计方法有点估计和区间估计。
假设检验是根据样本数据对总体参数进行推断的过程，常用的假设检验方法有单样本检验、双样本检验等。
六、相关与回归相关分析是研究两个或多个变量之间关系的统计方法，常用的相关系数有皮尔逊相关系数、斯皮尔曼相关系数等。
回归分析是研究自变量与因变量之间关系的统计方法，常用的回归模型有线性回归、多项式回归等。
七、方差分析与卡方检验方差分析是用于比较两个或多个样本均值之间差异的统计方法，常用的方差分析方法有单因素方差分析、多因素方差分析等。
卡方检验是用于比较观察频数与期望频数之间差异的统计方法，常用的卡方检验有卡方拟合优度检验、卡方独立性检验等。
八、正态分布与偏态分布正态分布是一种对称的连续概率分布，符合正态分布的数据呈钟形分布，均值、中位数和众数相等。
偏态分布是一种不对称的概率分布，偏态分布的数据在均值两侧的分布不对称。
九、标准化与归一化标准化是将数据按照一定的比例进行缩放，使得数据具有相同的尺度，常用的标准化方法有Z-score标准化、Min-Max标准化等。
MSA测量系统分析-常用术语释义
术语准确度观测值和可接受的基准值之间同意的接近程度。
方差分析一种经常用于试验设计（DOE）中的统计方法（ANOVA），用于分析多组的计量型数据以便比较方法和分析变差源。
可视分辨率测量仪器最小增量的大小叫可视分辨率。
该数值通常以文字形式（如广告中）来划分测量仪器的分级。
数据的分级数可通过把该增量的大小划分为预期的过程分布范围（6O）来确定。
注：显示或报告的位数不一定总表示仪器的分辨率。
例如，零件的测量值为29．075、29．080、29．095等，记录为5位数。
然而，该仪器的分辨率为 0． 005而不是 0． 001。
评价人交差在一个稳定环境中应用相同的测量仪器和方法，不同评价人（操作者）对相同零件（被测体）的测量平均值之间的变差。
评价人变差（AV）是一种由于操作者使用相同测量系统的技巧和技能产生的差别造成的普通原因测量系统变差（误差）源。
评价人变差通常被假定为与测量系统有关的“再现性误差”，但这并不总是正确的（见再现性）。
偏倚测量的观测平均值（在可重复条件下的一组试验）和基准值之间的差值。
传统上称为准确度。
偏倚是在测量系统操作范围内对一个点的评估和表达。
校准在规定条件下，建立测量装置和己知基准值和不确定度的可溯源标准之间的关系的一组操作。
校准可能也包括通过调整被比较的测量装置的准确度差异而进行的探测、相关性、报告或消除的步骤。
核准周期两次校准间的规定时间总量或一组条件，在此期间，测量装置的校准参数被认定为有效的。
能力以测量系统短期评定为基础的～种测量误差的合成变差（随机的和系统的）的估计。
置信区间期望包括一个参数的真值的值的范围（在希望的概率情况下叫置信水平）。
控制图一种按时间顺序以样本测量为基础的过程特性图形，（这种图形）用于显示过程的行为，识别过程变差的形式，评价稳定性并指示过程方向。
数据一组条件下观察结果的集合，既可以是连续的（一个量值和测量单位）又可以是离散的（属性数据或计数数据如成功/失败、好/坏、过/不通过等统计数据）。
数据分析报告常用术语
数据分析报告常用术语数据分析是一项广泛应用于各个领域的技术，它可以帮助我们揭示和理解隐藏在数据中的信息和趋势。
在进行数据分析时，我们经常会使用一些特定的术语来描述和解释数据，这些术语帮助我们更好地分析和呈现数据的含义。
本文将介绍一些常见的数据分析报告术语，以帮助读者更好地理解数据分析报告。
一、样本和总体在数据分析中，样本和总体是两个重要的概念。
样本是指从总体中选择出的一部分数据，用于代表整个总体。
总体则是指研究对象的全体。
在进行数据分析时，我们通常会采集样本数据进行分析，并据此推断总体的情况。
二、平均数平均数是数据分析中最基本的统计量之一，它表示一组数据的中心位置。
计算平均数的方法有多种，其中最常用的是算数平均数，即将所有数据相加后除以数据的个数。
平均数能够帮助我们了解数据的集中趋势，更好地理解数据的整体表现。
三、中位数中位数是将一组数据按照大小排序后位于中间位置的数值。
与平均数不同，中位数不受极端值的影响，更能反映数据的分布情况，尤其适合用于描述有偏态分布的数据。
四、众数众数是指一组数据中出现次数最多的数值。
众数可以帮助我们找到数据集中的典型值，特别适用于描述分类数据或离散数据的情况。
五、标准差标准差是一组数据离均值的平均距离的度量。
标准差越大，表示数据离散程度越高；标准差越小，表示数据越集中。
标准差可以帮助我们判断数据的稳定性和一致性。
六、相关性相关性用于描述两个或多个变量之间的关系程度。
相关性可以为正，表示变量之间呈正相关；可以为负，表示变量之间呈负相关；也可以接近于零，表示变量之间无明显相关性。
通过分析相关性，我们能够发现数据之间的相互影响和规律。
七、回归分析回归分析是用于研究变量之间关系的一种统计方法。
它可以帮助我们预测一个或多个自变量对因变量的影响程度。
通过回归分析，我们能够建立数学模型来描述和解释变量之间的关系。
八、假设检验假设检验是统计学中常用的一种推断方法。
它通过对样本数据进行统计分析，判断它们是否代表总体，并根据统计结果对研究假设的真假进行推断。
分析化学常用术语
分析化学常用术语(1)采样:从总体中取出有代表性试样的操作。
(2)试样:用于进行分析以便提供代表该总体特性量值的少量物质。
(3)四分法:从总体中取得试样后，采用圆锥四等分任意取对角二份试样，弃去剩余部分，以缩减试样量的操作。
(4)测定:取得物质的特性最值的操作。
(5)平行测定:取几份同一试样，在相同的操作条件下对它们进行的测定。
(6)空白试验:不加试样，但用与有试样时同样的操作进行的试验。
(7)检测确认试样特定性质并判断某各物质存在与否的操作。
(8)鉴定:未知物通过比较试验或用其他方法试验后，确认某种特定物质的操作。
(9)校准:用标准器具或标准物质等确定测定仪器显示值与真值的关系的操作。
(10)校准曲线:物质的特定性质、体积、浓度等和测定值或显示值、测定值和显示值之间关系的曲线。
(11)共沉淀:某种可溶性组分伴随难溶组分沉淀的现象。
(12)陈化:沉淀生成后，为减少吸附的和夹带的杂质离子，经放置或加热得到易于过滤的粗颗粒沉淀的操作。
(13)倾析:溶器中上层澄清液和沉淀生存时，使容器倾斜流出澄清液以分离沉淀的操作。
(14)掩蔽:使干扰物质转变为稳定的络合物、沉淀或发生价态变化等，使之不干扰化学反应的作用。
(15)封闭:在络合滴定过程中，到达终点时，滴定剂不能从指示剂一金属离子有色络合物中夺取金属离子，造成指示剂无颜色变化的现象。
(16)同离子效应:由于共同离子的存在而使反应向特定方向进行的效应。
(17)熔融:为熔解难熔物质，一般加人适当熔剂与其混合并加热，使之与熔剂进行反应。
(18)灼烧:在重量分析中，沉淀在高温下加热，使沉淀转化为组成固定的称量形式的过程。
(19)标定:确定标准溶液的准确浓度的操作。
(20)滴定:将滴定剂通过滴定管滴加到试样溶液中，与待测组分进行化学反应，达到化学计量点时，根据所需滴定剂的体积和浓度计算待测组分的含量的操作。
(21)恒量:在同样条件下，对物质重复进行干燥、加热或灼烧，直到两次质量差不超过规定值的范围的操作。
数据分析的最全常用指标和术语！赶紧收了吧！
数据分析的最全常⽤指标和术语！赶紧收了吧！⼀个优秀的数据分析师，要有扎实的数据解读功底，因为在进⾏数据分析时，经常会遇到⼀些分析指标或术语，对这些指标或术语的理解不够充分，就没法开展⼯作，现在，给⼤家介绍⼀些基础的分析指标和术语。
平均数我们在⽇常⽣活中提到的平均数，⼀般是指算术平均数，就是⼀组数据的算术平均值，即全部数据累加后除以数据个数。
算术平均数是⾮常重要的基础性指标，它的特点是将总体内各单位的数量差异抽象化，代表总体的⼀般⽔平，掩盖了总体内各单位的差异。
例如，现有某学期学⽣的数学考试成绩，通过计算成绩平均数，可得到如图所⽰的结果，将每位同学的数学成绩与平均数相⽐，就能发现哪些同学的数学成绩⾼于平均数，需要保持；哪些同学的成绩低于平均数，需要继续努⼒。
当然在平均数这个指标中，除了算术平均数以外，还有其他平均数，如调和平均数和⼏何平均数等。
数学平均成绩绝对数和相对数绝对数是反映客观现象总体在⼀定时间、地点条件下的总规模、总⽔平的综合性指数，也是数据分析中常⽤的指标，如GDP、总⼈⼝等。
此外，绝对数也可以表现为在⼀定时间、地点条件下的数量增减变化的绝对数，⽐如A国⼈⼝⽐B国⼈⼝多1000万⼈。
相对数是指由两个有联系的指标对⽐计算⽽得到的数值，⽤以反映客观现象之间数量联系程度的综合指标。
计算相对数的公式是：相对数分母是⽤作对⽐标准的指标数值，简称基数；分⼦是⽤作与基数对⽐的指标数值，简称⽐数。
相对数⼀般以倍数、乘数、百分数等表⽰，它反映了客观现象之间数量联系的程度。
使⽤相对数时需要注意指标的可⽐性，同时要与总量指标（绝对数）结合使⽤。
关于绝对数与相对数，我举⼏个例⼦，你⼀看就明⽩了。
绝对数与相对数从业务⾓度来看，绝对数就是数量（Quantity），相对数就是质量（Quality），进⾏数据分析时，都可以从这两个⾓度进⾏分析，简称为QQ模型。
例如先分析业务是否达到⼀定的规模，如果业务规模够⼤，再分析质量⾼不⾼？质量不⾼，就可以从提升质量⾓度⼊⼿。
常用经济分析术语解释解读-指数、相对数、不变价、同比与环比、恩格尔系数、基尼系数、对外依存度循环经济
常用经济分析术语解释解读-指数、相对数、不变价、同比与环比、恩格尔系数、基尼系数、对外依存度、循环经济53．什么是发展速度、增长速度和平均速度？发展速度是表示某一时期内某一指标发展程度的相对数。
它是报告期水平与基期水平之比，一般用百分数表示。
计算公式为:发展速度=（指标报告期数值÷指标基期数值）×100%。
增长速度是表示某一时期内某一指标增长程度的相对数。
它是报告期增长量与基期水平之比，又称增长率。
增长速度指标反映国民经济和社会发展变动的情况与趋势，应用比较广泛。
计算公式为：增长速度=（指标报告期数值÷指标基期数值-1）×100%平均速度可以用平均增长速度和平均发展速度来计算。
平均速度是各个时期环比速度(即报告期水平与前一期水平对比计算的速度)的平均数，说明社会经济现象在较长时期内速度变化的平均程度。
平均发展速度表示现象逐期发展的平均速度，平均增长速度则是反映现象逐年递增的平均速度。
54．指数和相对数、发展速度的区别是什么？指数是综合反映由多种因素组成的社会经济现象在某一时间内平均变动程度的相对数，一般以基期为100表示。
运用指数可以测定不能直接相加和不能直接对比的社会经济现象的总动态；可以分析社会经济现象总变动中各因素变动的影响程度；可以研究总平均指标变动中各组标志水平和总体结构变动的作用。
指数按其反映的对象和范围不同，可分为个体指数（如个别商品的价格指数）、综合指数（如消费品价格指数）；按其对比期不同，可分为定基指数、环比指数。
如：在居民消费价格中，2007年11月份以上年同月为基期的定基指数为107.8，10月份以上年同月为基期的定基指数为107.4，那么11月份对10月份的环比价格指数为（107.8/107.4）×100=103.3。
而一般的相对数，是两个有联系的指标的比值，它可以从数量上反映两个相互联系的现象之间的对比关系。
相对数根据相互对比的指标的性质和所能发挥的作用不同，又可分为动态相对数、结构相对数、比较相对数、强度相对数、计划完成程度相对数等五种。
仪器分析名词术语解释整理
电化学分析法：根据物质在溶液中的电化学性质及其变化来进行分析。
光学分析法：基于光作用于物质后所产生的辐射信号或所引起的变化来进行分析。
色谱分析法：依据不同物质在固定相和流动相中分配系数的差异实现混合物的分离后进行检测而进行分析；电位分析：是通过在零电流条件下测定两电极间的电位差（电池电动势）所进行的分析测定。
指示电极应满足的条件（1）电极电位与其响应的离子活度之间应严格符合能斯特方程式；（2）对离子活度的变化响应要快；选择性和重现性要好；（3）便于收藏和使用。
扩散电位(液接电位E L)电解质的盐溶液中当从浓度高的一侧向浓度低的一侧扩散时，在组成盐的阴、阳两种离子的淌度存在差别的情况下，淌度高的离子就领先，淌度低的离子就迟后，因为这种关系溶液中就产生了电位差，这就是扩散电位。
道南电位：两个溶液用渗透膜隔开，仅容许一个离子通过，造成两相界面电荷分布不均匀，产生界面电位称为道南电位。
相界电位：由于离子的迁移,改变了膜-液界面的电荷分布,从而在膜的表面(称相界面)形成了双电层,产生了电位降,这种电位称为相界电位；电位选择性系数Kij：在相同的测定条件下，待测离子和干扰离子产生相同电位时待测离子的活度αi与干扰离子活度(αj)n/m的比值；法拉第电解定律：物质在电极上析出产物的质量W与通过电解池的电量Q成正比；恒电流库仑滴定用恒定电流，以100%的电流效率进行电解，在电解池中产生一种滴定剂，该滴定剂瞬时与被测定物质进行定量的化学反应（滴定反应），可借助于指示剂或其他电化学方法来指示反应的化学计量点，由于滴定剂由电解产生，产生的滴定剂的量可由所消耗的电量求得，这种方法称为库仑滴定法伏安分析法：以测定电解过程中的电流-电压曲线为基础的电化学分析方法极谱分析法（polarography）：采用滴汞电极的伏安分析法；极谱波：记录下的电流为纵坐标，电压为横坐标的电解曲线，称为极谱曲线,也称极谱波或极谱图；残余电流：达到电解电位以前出现的微小且稳定的电流i r。
工作分析中七个常用术语
工作分析中的七个常用术语一、工作要素1、工作要素是指工作中不能继续分解的最小动作单位。
2、例如，酒店的行李员，在客人刚至酒店时要帮助客人运送行李，运送行李这项工作任务中包含了：（1）将行李搬运到行李推车上；（2）推动行李推车；（3）打开客房的行李架；（4）将行李搬到行李架上共四个工作要素。
二、任务1、任务是指工作中为了达到某种目的而进行的一系列活动。
2、任务可以有一个或多个工作要素组成。
三、职责1、职责是指任职者为实现一定的组织职能或完成工作使命而进行的一个或一系列工作任务。
2、例如，营销部经理要实现新产品推广的职责就需要完成一系列的工作任务，包括制定新产品推广策略、组织新产品推广活动和培训新产品推广人员等等。
四、职位1、职位也叫岗位，在完成一项或多项责任的组织中的一个任职者所对应的位置就是一个职位。
2、职位是以“事”为中心确定的，强调的是人所担任的岗位，而不是担任这个岗位的人。
五、职务1、职务是由组织中主要责任相似的一组职位组成的，也称工作，在组织规模大小不同的组织中，根据不同的工作性质，一种职务可以有一个职位，也可以由多个职位。
2、例如，营销人员的职务中可能有从事各种不同营销工作的人，但他们的主要工作责任是相似的，因此可以归于同样的职务。
六、职业1、职业是一个更为广泛的概念，它是指在不同的组织中从事相似活动的一系列职务。
2、职业的概念有着较大的时间跨度，处在不同时期，从事相似工作活动的人都可以被人为是同样地职业。
七、职权1、职权指依法赋予的完成特定任务所需要的权利。
2、职权与职责紧密相关，特定的职责要赋予特定的职权，甚至于特定的职责等同于特定的职权。
3、例如，质量检查员对产品质量的检查，既是质量检查员的职责，又是他的职权。
———《工作分析实务手册》。
最全数据分析常用术语及其定义
最全数据分析常用术语及其定义最全数据分析常用术语1.数据挖掘（Data Mining）：数据挖掘是一种从大型数据库或数据集中发现隐藏的模式、关联、趋势和洞见的过程。
它常常用到关联规则挖掘、聚类分析、决策树、神经网络等多种技术。
2.数据库查询（Database Query）：数据库查询是指通过特定的指令从数据库中检索所需要的数据。
这通常涉及 SQL、NoSQL 等数据库查询语言。
3.数据分析（Data Analysis）：数据分析是通过收集、处理、组织和挖掘数据，以发现其内在的规律和联系，从而为决策提供支持和洞见的过程。
4.数据预处理（Data Preprocessing）：数据预处理是对原始数据进行清洗、整理、转换等处理，以适应后续分析的需要。
这包括数据清理、数据变换、数据归一化等步骤。
5.特征工程（Feature Engineering）：特征工程是数据分析的关键步骤，它涉及到从原始数据中提取有意义的特征，以输入到模型中进行训练。
这些特征可能包括数值特征、文本特征、图像特征等。
6.可视化报告（Visualization）：可视化报告是将数据分析结果通过图形、图像、图表等形式呈现出来，以帮助理解和解释数据。
它可以帮助发现数据中的模式和趋势，以及更好地理解数据。
7.模型评估（Model Evaluation）：模型评估是在训练模型后，通过使用测试数据集来评估模型的性能和准确性的过程。
这包括计算各种评估指标，比如准确率、召回率、F1 值等。
8.决策树（Decision Tree）：决策树是一种监督学习算法，它通过将数据集拆分成若干个简单的子集，从而生成一个树状结构，以做出分类或回归预测。
9.聚类分析（Cluster Analysis）：聚类分析是一种无监督学习算法，它通过将数据集中的样本按照某种相似性度量划分为不同的类别或簇，以发现数据中的模式和结构。
10.主成分分析（Principal Component Analysis，简称 PCA）：主成分分析是一种降维算法，它通过将数据投影到一组正交的子空间上，使得投影后的数据方差最大，从而降低数据的维度，并保留最重要的特征。
语文考试术语归纳大全
语文答题术语归纳大全语文阅读分析常用名词一、表达方式：记叙、描写、抒情、议论、说明二、修辞手法：比喻、拟人、排比、夸张、反复、借代、反问、设问、引用、对比三、说明文分类：１、实物说明文、事理说明文、程序说明文２、科技性说明文、文艺性说明文（也叫科学小品或知识小品）四、说明顺序：１、时间顺序：历史顺序、年代顺序、四季交替顺序、早晚（先后）顺序２、空间顺序：注意表方位的名词３、逻辑顺序：先总后分、由主到次、由表及里、由简到繁、由此及彼、从特殊到一般、由现象到本质等。
五、说明方法：列数字、作比较、举例子、打比方、分类别、作诠释、下定义、列图表、引资料两大说明方式：平实说明与生动说明六、说明文语言特征：生动（趣味性）、准确（科学性）七、记叙的顺序：顺叙、倒叙、插叙（追叙）八、散文的分类：抒情散文和叙事散文九、散文的特点：形散而神不散十、小说的三要素：人物、故事情节与环境十一、小说的结构：开端、发展、高潮、结局（有的前有序幕，后有尾声）十二、描写的方法：１、概括介绍与具体描写；２、肖像（外貌）描写、行为动作描写、神态描写、语言描写、心理描写；３、正面描写与侧面烘托４、小说中的环境描写：自然环境、社会环境十三、议论文分类：立论、驳论十四、议论文三要素：１、论点：解决“需要证明什么”２、论据：解决“用什么来证明”３、论证：解决“怎样来证明”十五、议论文结构１、引论：提出问题２、本论：分析问题３、结论：解决问题十六、论据类型：事实论据和道理论据十七、常见论证方法：１、最基本的论证方法：摆事实、讲道理２、常用论证方法：举例论证、道理论证、引用论证（如引用故事则属于举例论证，如引用名言则属于道理论证）、对比论证、比喻论证、类比论证（常有“同样”“诸如此类”等词语）十八、常见写作方法、表现手法：联想、想像、象征、比较、对比、衬托、烘托、反衬、先抑后扬、以小见大、托物言志、借物喻理、寓理于物、借物喻人、状物抒情、借景抒情、情景交融十九、语句在文章篇章结构上的作用：总起全文、引起下文、打下伏笔、作铺垫、承上启下（过渡）、前后照应、首尾呼应、总结全文、点题、推动情节发展二十、语句在表情达意方面的作用：渲染气氛、烘托人物形象（或人物感情）、点明中心（揭示主旨）、突出主题（深化中心）二十一、语句特色评价用词：准确、严密、生动、形象、深入浅出、通俗易懂、语言简练、简洁明了、言简意赅、富有感染力、节奏感强、委婉含蓄、意味深长、发人深省、寓意深刻、引发阅读兴趣、说理透彻、有说服力词曲小知识词牌名（或曲牌名）表示词（或曲）的格律，而题目则限定词（或曲）的内容。
数据分析中的常用术语
是描述一组数据集中趋势的指标，有很多种平均数，如：算数平均数，几何平均数，调和平均数，加权平均数，平方平均数，指数平均数等。
最常用的是算数平均数平均数非常容易受到极值的影响，因此在数据处理中，要注意对极值的处理2.绝对数：很多书中的定义是某现象在特定时间和范围内的总体情况，是求和计算，虽然合计数在数据分析中是非常常用的一个指标，但是我认为绝对数不一定就是总体情况，也不一定是求和计算，任何通过加、减、乘得出的数字均可称为绝对数，可以是总体，也可以是个体。
3.相对数：两个指标的比值，也就是两个绝对数的比值，根据研究目的和对比基础不同相对数可分为：1.结构相对数将同一总体内的部分数值与全部数值对比求得比重，用以说明事物的性质、结构或质量。
如,居民食品支出额占消费支出总额比重、产品合格率等。
2.比例相对数将同一总体内不同部分的数值对比，表明总体内各部分的比例关系，如,人口性别比例、投资与消费比例等。
将同一时期两个性质相同的指标数值对比，说明同类现象在不同空间条件下的数量对比关系。
如,不同地区商品价格对比，不同行业、不同企业间某项指标对比等。
4.强度相对数将两个性质不同但有一定联系的总量指标对比，用以说明现象的强度、密度和普遍程度。
如,人均国内生产总值用"元/人"表示，人口密度用"人/平方公里"表示，也有用百分数或千分数表示的，如,人口出生率用‰表示。
3.百分比：是相对数的一种，用来表示一个数是另一个数的百分之几，也称为百分数或百分率4.百分点：百分比的变动幅度5.频数：一组数据中，某个数字出现的次数6.频率：一组数据中，某个数字出现的次数与总次数的比值7.比例：总体中各部分数据占总数据的比重8.比率：即比值，两个数字相比所得的值9.同比：本期与历史同期数据的比值10.环比：本期与上一期数据的比值。
数量分析关键术语
一、统计学：搜集、分析、表述和解释数据的艺术和科学。
数据：被搜集、分析和解释描述的事实和数字。
数据集：在特定研究中搜集到的所有数据。
个体：作为数据来源的实体。
变量：个体中所感兴趣的属性。
观测值：对某一特定个体搜集的度量值和集合。
名义尺度：用标签或名称来确认个体属性的一种变量的测量尺度。
名义数据既可以是非数值型的，也可以是数值型的。
顺序尺度：具有名义数据的性能，并能显示数据的顺序或等级之间的差别的一种变量的测量尺度。
顺序数据既可以是非数值型的，也可以是数值型的。
间隔尺度：具有顺序数据的性能，并可以按某一固定度量单位表示数值间的间隔的一种变量的测量尺度。
间隔数据永远是数值型的。
比率尺度：具有所有间隔数据的性能，并且两个数值之比是有意义的一种变量的测量尺度。
比率数据永远是数值型的。
品质型数据：用于反映每一个体属性的标签或名称。
品质型数据既可以用名义尺度也可以用顺序尺度度量，既可以是非数值型的也可以是数值型的。
数量型数据：表示大小或多少的数值。
数值型数据既可以用间隔尺度也可以用比率尺度度量。
品质变量：用品质型数据表示的变量。
数量变量：用数量型数据表示的变量。
截面数据：在同一时点或近似同一时点搜集的数据。
时间序列数据：在几个时期内搜集的数据。
描述统计：将数据以表格、图形和数值形式表现出来的统计方法。
总体：在一个特定研究中所有个体组成的集合。
样本：总体的一个子集。
普查：搜集总体全部数据的调查。
抽样调查：搜集样本数据的调查。
推断统计：利用样本数据估计总体的特征并进行假设检验的过程。
二、品质型数据：用来识别同类项目种类的标签或名称。
数据型数据：表示大小或多少的数值。
频数分布;一种数据的表格汇总方法，表示在几个互不重叠组别中的每一组项目的个数。
相对频数分布：一种数据的表格汇总方法，表示在几个互不重叠组别中的每一组项目的分数或比例。
百分数频数分布：一种数据的表格汇总方法，表示在几个互不重叠组别中的每一组项目的百分数。
气相色谱仪的常用术语
气相色谱仪的常用术语
1.色谱图：色谱图是气相色谱仪最重要的输出结果，是分离和分析样品中各组
分的依据。
它记录了样品中各组分在不同时间点的流出情况。
2.色谱峰：色谱图上每个组分都有一个峰，称为色谱峰。
峰的位置取决于组分
的保留时间，而峰的高度和形状则取决于组分的出峰时间和浓度。
3.出峰时间：出峰时间是组分从进样到色谱柱分离完全，经过检测器检测并记
录在色谱图上的时间。
4.峰高：峰高是色谱峰的最大高度，它反映了组分的浓度或含量。
峰越高，组
分的浓度或含量越大。
5.峰面积：峰面积是色谱峰下方的区域面积，它反映了组分进样量的大小。
在
相同的进样量下，峰面积越大，说明仪器的灵敏度越高。
6.保留时间：保留时间是组分在色谱柱上停留的时间，它反映了色谱柱对各组
分的保留能力。
保留时间越长，说明组分在色谱柱上的停留时间越长。
7.分辨率：分辨率是气相色谱仪对相邻两个色谱峰的分离程度，反映了色谱柱
对相邻两个组分的分离能力。
分辨率越高，说明色谱柱对相邻两个组分的分离效果越好。
8.灵敏度：灵敏度是气相色谱仪对组分浓度的检测能力，通常用信噪比（S/N）
来表示。
灵敏度越高，说明仪器对低浓度组分的检测能力越强。
9.定量限：定量限是气相色谱仪能够准确测定组分的最低浓度，通常用信噪比
（S/N）来表示。
定量限越低，说明仪器对低浓度组分的检测能力越强。
10.线性范围：线性范围是气相色谱仪对组分浓度测定的线性响应范围。
在线性
范围内，仪器对组分浓度的测定值与真实值之间的误差较小。
数据分析报告常用术语
数据分析报告常用术语数据分析是当今信息时代中一项重要的技能，它为企业和组织提供了对大量数据的洞察力。
而在数据分析报告中，术语的使用将帮助读者更好地理解和解释数据。
本文将介绍一些数据分析报告中常用的术语，以帮助读者更好地应用和理解这些术语。
1. 数据集（Dataset）：指存储在数据库或文件中的一组相关数据。
通常，数据集是由多个数据元素组成，每个数据元素包括多个数据字段。
2. 数据字段（Data Field）：也称为列或属性，是数据集中的每个列。
每个数据字段包含特定类型的数据，例如日期、姓名、成绩等。
3. 数据行（Data Row）：也称为记录，是数据集中的每行数据。
每一行包含了属于数据字段的具体值，它们按照相同的顺序排列。
4. 数据清洗（Data Cleaning）：是数据分析过程中的一个重要步骤，用于检测和修复数据集中的错误、缺失或不准确的数据。
数据清洗可以提高数据质量，确保数据的准确性和一致性。
5. 数据探索（Data Exploration）：也称为探索性数据分析（EDA），是数据分析的第一步。
数据探索旨在通过统计和可视化方法揭示数据集的内在特征、模式和关系，以了解数据的概况。
6. 描述统计（Descriptive Statistics）：是通过总结和展示数据的集中趋势、离散程度、分布形状、相关性等统计量来描述数据集的统计学特征。
常见的描述统计量包括均值、中位数、标准差、最大值和最小值等。
7. 相关分析（Correlation Analysis）：用于衡量两个或多个变量之间关系的统计分析方法。
相关系数是用来度量变量之间线性相关性的指标，其范围从-1到1，其中-1代表强负相关，1代表强正相关，0代表无相关性。
8. 数据可视化（Data Visualization）：通过使用图表、图形和其他可视化工具来展示数据的过程。
数据可视化有助于有效地传达和解释数据，帮助读者更好地理解数据。
9. 数据挖掘（Data Mining）：通过分析和发现数据中的模式、关联和趋势，从大量数据中提取有用的信息。
环境分析常用术语
标准空白（Standard blank）:指标准系列 中零浓度的响应值。
分析空白（Analysis blank）:在与样品全 过程一致的分析条件下，空白样品的测
定结果。
校准曲线（Calibration curve）:样品中待
测项目的量值（X）与仪表给出的信号值
（Y）之间的相关曲线。校准曲线分为： 标准曲线和工作曲线。
标准曲线（Standard curve）:标准系列的 测定步骤比样品测定步骤有所简化的校 准曲线。
工作曲线（Working curve）:标准系列的
测定步骤与样品测定步骤完全相同的校
准曲线。
精密度（ Precision ） : 在规定条件下，相 互独立的测试结果之间的一致程度。 ( 精 密度仅依赖于随机误差)
2.2 常用术语
质量保证（Quality assurance）:是整个监
测分析和测试过程的全面质量管理。
（布站 - 采样 - 贮存 - 运输 - 分析 - 数据处理 评价-）
质量控制（Quality control）:是质量保证 的一部分，是为控制监测过程的质量和
测量装置的性能，使其达到预定的质量
相 对 标 准 偏 差 （ RSD ） 或 叫 变 异 系 数 （ CV ）
（ Relative Standard Deviation ） (Coefficient of Variation)：样本标准偏差与样本均值之比。
重复性： ( 在同一人、实验条件、实验
室、……)。
再现性：在再现性条件下，测试结果之 间的一致程度 (在不同人、实验条件、不 同的实验室……)。
与工作分析相关的基本术语
与工作分析相关的基本术语
一、微动作：指涉及基本的动作，如触及、抓起、安置或放下一个物体。
二、任务：指工作活动中为达到某一项目的而由相关要素直接组成的集合，是对一个人从事的一情所做的具体描述。
三、要素：指工作活动中不便在分解的最小单位。
四、职责：由某人在某一方面承担的一项或多项任务组成的相关任务集合。
五、职权：指赋予完成特定任务所需要的权力。
六、职位：同一个人完成的一项或多项相关职责组成的集合，又称岗位。
七、工作：也称职务，指主要职责在重要性和数量上相当的一组职位的统称。
八、工作组：企业内部具有非常广泛的相似内容的相关工作群，又被称为职位族、工作群。
九、职业：由不同组织中的相似工作组成的跨组织的工作集合。
十、职业生涯：是指一个人在其工作生活中所经历的一系列职位、工作和职业。
数据分析报告常用术语
数据分析报告常用术语在当今数字化的时代，数据分析报告成为了企业决策、业务优化和市场洞察的重要依据。
理解和掌握数据分析报告中常用的术语，对于准确解读和有效利用报告至关重要。
接下来，让我们一起深入了解一些常见的数据分析术语。
一、数据指标1、平均值（Average）平均值是一组数据的总和除以数据的个数。
例如，一组销售数据的平均值可以反映出平均销售水平。
2、中位数（Median）将一组数据按照大小顺序排列，位于中间位置的数值就是中位数。
如果数据个数为奇数，中位数就是中间的那个数；如果数据个数为偶数，中位数是中间两个数的平均值。
中位数可以避免极端值对数据集中趋势的影响。
3、众数（Mode）众数是一组数据中出现次数最多的数值。
众数能够反映数据的集中趋势和常见情况。
4、标准差（Standard Deviation）标准差用于衡量数据的离散程度，即数据相对于平均值的分散程度。
标准差越大，数据的分布越分散；标准差越小，数据的分布越集中。
5、方差（Variance）方差是标准差的平方，同样用于描述数据的离散程度。
二、数据分布1、正态分布（Normal Distribution）正态分布是一种常见的数据分布形态，其特点是数据呈现出中间高、两边低的对称分布，大部分数据集中在平均值附近，极端值较少。
2、偏态分布（Skewed Distribution）偏态分布指数据的分布不对称，一侧有较长的尾巴。
如果尾巴在右侧，称为右偏态；尾巴在左侧，称为左偏态。
3、峰态（Kurtosis）峰态用于描述数据分布的尖峰程度。
高峰态表示数据分布比正态分布更集中，低峰态表示数据分布比正态分布更分散。
三、数据趋势1、线性趋势（Linear Trend）如果数据呈现出近似直线的变化趋势，就称为线性趋势。
可以通过线性回归等方法来拟合和预测这种趋势。
2、指数趋势（Exponential Trend）当数据以指数形式增长或衰减时，称为指数趋势。
例如，某些技术的普及速度可能呈现指数增长。
电商运营数据分析专用术语关键词解释
电商运营数据分析专用术语关键词解释常用电商运营关键词大全浏览量（PV）：指店铺各页面被查看的次数。
该指标值会累加，即使用户多次打开或刷新同一个页面。
访客数（UV）：指全店各页面的访问人数。
在所选时间段内，同一访客多次访问会进行去重计算。
浏览量和访客数的比值越大，说明用户在卖家店铺中查看的页面数越多。
如果该比值较小，卖家可以考虑增加各种宝贝间的关联，或重新调整宝贝分类，以吸引用户对店铺中其他宝贝的关注。
回头率：指回头客占店铺总访客数的百分比。
回头率越高，说明您的店铺或宝贝受欢迎程度越高，访客的忠实度越高。
若该指标不高，您可以考虑改善产品质量、售后服务或增加用户交流。
跳失率：表示顾客通过相应入口进入，只访问了一个页面就离开的访问次数占该入口总访问次数的比例。
注：该指标不显示今日数据，只能提供昨天及以前的数据。
最近7天、最近30天等数据则是计算前6天或前29天数据。
该指标可以直接体现出您的店铺页面是否有足够的吸引力让访客深入访问下去。
跳失率的数值越小代表店铺或宝贝越可能受欢迎，买家更愿意访问更多的页面，反之数值越大说明越不受欢迎。
停留时间：指用户打开本店最后一个页面的时间点减去打开本店第一个页面的时间点。
只访问一页的顾客停留时间暂无法获取，这种情况不统计在内，显示为“—”。
时间越长，说明店铺内容越吸引买家；若时间很短，卖家可以考虑调整店铺内容，或进行装修等等。
搜索次数：指在店内搜索关键词或价格区间的次数。
搜索次数越高说明该关键词或价格区间的被关注度越高，该指数可以帮助卖家优化店铺相关页面关键词，提高搜索相关度，以增加流量。
收藏量：指用户访问店铺页面过程中，添加收藏的总次数（包括首页、分类页和宝贝页的收藏次数）。
浏览回头客：指前6天内访问过店铺当日又来访问的用户数，所选时间段内会进行去重计算。
浏览回头率：浏览回头客占店铺总访客数的百分比。
全店成交转化率：即全店成交转化率=成交用户数/访客数。
单日“全店成交转化率”指单日成交用户数占访客数的百分比。
财务报表分析的方法名词解释汇总
财务报表分析的方法名词解释汇总在企业经营过程中，财务报表扮演着至关重要的角色。
财务报表不仅是对企业财务状况的全面呈现，还是进行财务分析的基础。
财务报表分析是通过从企业的财务报表中提取信息，以便评估企业的经营状况、发展趋势和风险，进而为管理和决策提供依据的方法。
本文将对财务报表分析中常用的方法进行名词解释。
1. 财务比率分析财务比率分析是通过计算企业的财务比率，来评估企业的盈利能力、偿债能力和运营能力。
常见的财务比率包括流动比率、速动比率、应收账款周转率、存货周转率、总资产周转率等。
这些比率能够帮助分析师更好地了解企业的偿债风险、运营效率和盈利能力，从而提供有关企业经营状况的全面评估。
2. 垂直分析垂直分析是将财务报表中各项金额与其总额相比较，从而获取各项数据所占的比例。
这种方法可以帮助分析师了解企业各项经营活动的占比情况，从而评估其财务状况的结构和稳定性。
常见的垂直分析方法包括资产负债表的资产结构分析和利润表的成本结构分析。
3. 横向分析横向分析是将企业的财务报表中相同项目的数据进行比较，以分析其发展趋势和变化情况。
横向分析可以帮助分析师了解企业在不同期间的经营状况，分析其业绩的增长或下降原因。
常见的横向分析方法包括利润表的收入和支出的横向对比，以及资产负债表的资产和负债的横向对比。
4. 财务预测财务预测是通过对企业财务报表中的数据进行分析和推算，预测企业未来的财务状况和运营情况。
财务预测通常基于历史数据和市场趋势，可以帮助企业和投资者制定未来的经营战略和投资决策。
常见的财务预测方法包括销售收入预测、成本和费用预测、资产和负债预测等。
5. 现金流量分析现金流量分析是通过对企业现金流量表的数据进行分析，评估企业现金流量的状况和变化。
现金流量分析可以帮助分析师了解企业的偿债能力、经营活动的现金流量状况以及投资现金流量的情况。
常见的现金流量分析方法包括经营活动现金流量净额分析、投资活动现金流量分析和筹资活动现金流量分析。
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分析中常用术语一：
1、FEA（有限元分析）
有时称为FEM（M含义方法）。
Solidworks Simulation结构分析模块就使用这种方法，即通过将CAD模形分解为称为单元的小块，并最终统一地解决问题。
单元，就是能够设置其物理属性、载荷以及约束的基本单位。
2、预处理
指在建立分析模型之前完成的工作。
这可以包括：创建几何模型；针对分析目的简化模型；设置材料属性；应用载荷、约束、联接以及接触；划分网格。
这是问题的基本解决方案；如果做得不恰当，人们可以称这为“垃圾”输入。
“垃圾”输入必将导致“垃圾”输出（在后处理阶段）即错误的前处理将导致错误的结果。
3、求解
把用户在预处理阶段设置的输入，交由求解器处理，并且计算出一个结果。
这种解决方法通常非常准确，但是无论是否精确都将在后处理阶段得以验证。
4、后处理
或者说，从求解器处查看或评估结果。
有很多可行的办法来查看结果，例如云纹图，截面视图、探测、列表、以及曲线图表。
经验和判断能够对结果的评价的合理性提供帮助，但我认为更是对这个问题“载荷所产生的位移或反作用是否真的能如预期的一样？”的解答。
这样确定输出到底是好还是坏（垃圾输出），也就是说，是否需要回到预处理的步骤。
如果要求精确的结果，更重要的一种方法就是提高网格的质量。
在比较不同设计结构哪种更加合理时，精确结果通常是不需要的。
5、弹性模量
也称为杨氏模量。
这是与材料应力相关的材料属性，标示了材料的拉伸度。
能够通过在测试机器上拉伸材料样品获得典型值。
也就是在拉伸状态下应力应变的线性比率。
正因为应变是没有单位的，所以弹性模数与应力有相同的单位（psi,ksi,Pa,MPa），在到达屈服强度前弹性模量为常量。
线性弹性的材料遵循胡克定律。
6、胡克定律
胡克弹性定律是一个近似值，它指出，在弹性限度内，物体的形变跟引起形变的外力成正比。
适用胡克定律的材料，称为线性弹性材料，或胡氏材料。
胡克定律在简单专业术语中表示应力应变关于为线性关系。
（定义由Wikipedia处直接摘录。
）
7、von Mises应力
也叫做等效（抗拉）应力。
von Mises应力是一种试图全面描述在某一确定值下的多轴的应力状态的方法，这在云纹图上也能够很好的体现。
但它也有缺陷：
它不能够描述某一部分在应力作用下的全面状态，这样，就不能仅依赖这个量来获取全局状态，因此需要更多的应力构成要素，例如主要应力、正应力和剪应力；其次，它以“形变能”为基础，形变能量，可以很好的描述能够扭曲几何外形的变形，但同时忽略整体变形（如静水压力，就像在一个球体表面施加一个均匀的压力）。
注意，von Mises应力准则曲线，包括了Tresca最大剪应力准则曲线，因此，von Mises应力准则就不那么保守了。
历史爱好者可能愿意知道，当命名为von Mises应力这个名字的时候，其实已经在很多年以前由马克斯韦尔及其他人用公式表示出来了，因此，这个应力准则的全称应该是Maxwell-Huber-Hencky-von Mises原理（我猜想只是为了简化才叫做“von Mises”）
8、剪应力
是作用于物体表面切线（面）方向上的应力，方向垂直于表面法向。
9. 泊松比
用希腊字母μ表示，横向正应变与轴向正应变的绝对值的比值。
它同样描述了到材料受压时是如何扩展的。
各向同性线弹性材料的泊松比值为-1<μ<0.5,大多数材料的的泊松比大于0.正交各向异性材料的泊松比值会超出这个限制。
橡胶材料的泊松比会非常接近0.5，如0.4999，而软木的泊松比则非常接近于0，因此它可以被用于做瓶塞。
负泊松比的材料被称为“细胞增大剂”。
10. CFD（计算流体力学）CFD是一种通过计算机来获得流体力学方程的数值解的一种方法，有别于实验或是解析方法。
Solidworks FlowSimulation使用是有限体积法。
Solidworks FlowSimulation 是一种典型的CFD软件，Solidworks FlowSimulation（以前叫Flowworks）隶属CFD的一个分支EFD。
11. EFD（工程流体力学）是CFD的一个分支，提供了更直接，简单易用的界面，使用工程师化语言进行流体工作。
关于技术包括：直接使用Solidworks数据，自动区分流体区域，向导式界面，自动划分网格，自动识别层流紊流模型，自动控制分析步，收敛控制，仿真设计变量，直接使用MS Office出相关报告。