相关性分析
第八讲 相关性分析
• 举例来说，学生“对师资情况的满意度”和 “对教学质量的满意度”之间的相关系数为 0.745，它的平方（即0.7452）等于0.555，这 个值就是决定系数。它表明，“对教学质量的 满意度”的方差的55.5%可以被“对师资情况 的满意度”来解释。剩下的44.5%的方差则可 能由其他原因所导致（例如对班级管理、校园 文化等等的满意度）。 • 由此可见，两个变量之间的相关性越强，越多 的方差可以被解释。这两个变量共享的特征也 就越多，一个变量可以更多地解释另一个变量 表示出的信息。
相关性分析：强度和方向
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• 要考察两个变量之间的线性关系，就要从 两个重要的要素来分析，一是相关的强度， 二是相关的方向。 • 皮尔逊积距相关系数，考察两个连续变量 （或定距以上层次的变量）之间的相关关 系。
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统计学中的相关性分析
统计学中的相关性分析相关性分析是统计学中一种重要的数据分析方法，用于研究两个或多个变量之间的关系。
通过相关性分析，我们可以了解变量之间的相关程度，并从中推断可能存在的因果关系或者预测未来的趋势。
本文将介绍相关性分析的基本概念、常用方法和实际应用场景。
一、相关性分析的基本概念相关性是指两个或多个变量之间存在的关联程度。
通过相关性分析，我们可以测量这种关联程度，并判断其强度和方向。
常用的相关系数有皮尔逊相关系数、斯皮尔曼等级相关系数和判定系数等。
1. 皮尔逊相关系数皮尔逊相关系数是一种衡量线性相关性的指标，通常用r表示。
其取值范围在-1到1之间，0表示没有线性相关性，正数表示正相关性，负数表示负相关性。
绝对值越接近1，相关性越强。
2. 斯皮尔曼等级相关系数斯皮尔曼等级相关系数是一种非参数的相关性指标，适用于不满足线性假设的数据。
它通过将原始数据转化为等级或顺序，然后计算等级的相关性来衡量两个变量之间的关联程度。
3. 判定系数判定系数是衡量相关性的一个指标，也是回归分析中的常用指标。
判定系数的取值范围在0到1之间，表示因变量的变异程度中有多少可以被自变量解释。
越接近1，代表自变量对因变量的解释程度越高。
二、常用的相关性分析方法在统计学中，常用的相关性分析方法有：1. 直接计算相关系数最直接的方法是直接计算相关系数，即根据数据计算皮尔逊相关系数、斯皮尔曼等级相关系数等。
这种方法适用于数据量较小、手动计算较为简便的情况。
2. 统计软件分析对于大规模数据或者需要进行更加深入的相关性分析，可以使用统计软件。
常用的软件包括SPSS、R、Python等，通过简单的代码或者拖拽操作，即可得到相关性分析的结果和可视化图表。
3. 相关性图表和散点图相关性图表和散点图可以直观地展示变量之间的关系，有助于理解和解释数据。
通过绘制散点图，我们可以观察到数据点的分布情况，进而判断变量之间的相关性。
三、相关性分析的实际应用场景相关性分析在各个领域中都有广泛的应用，以下列举几个常见的应用场景：1. 经济学领域在经济学中，相关性分析可用于研究经济指标之间的关联程度。
相关性分析
相关性分析简介相关性分析是统计学中常用的一种方法，用于研究两个或多个变量之间的关系强度和方向。
相关性分析可以帮助我们了解变量之间的线性关系，帮助我们做出预测和推断。
在数据分析领域，相关性分析是一个重要的工具。
通过分析变量之间的相关性，我们可以揭示变量之间的关联程度，从而为我们的决策提供依据。
相关性分析可以应用于各种领域，包括金融、市场营销、医疗保健等。
相关性分析的方法1. 相关系数相关系数是衡量两个变量之间相关性的度量指标。
常见的相关系数有皮尔逊相关系数、斯皮尔曼相关系数和切比雪夫相关系数等。
这些相关系数的取值范围通常在-1到1之间。
当相关系数接近1时，表示两个变量正相关；当相关系数接近-1时，表示两个变量负相关；当相关系数接近0时，表示两个变量无相关性。
1.1 皮尔逊相关系数皮尔逊相关系数是最常见的相关系数之一，用于衡量两个变量之间的线性关系强度和方向。
皮尔逊相关系数的取值范围在-1到1之间，其中-1表示完全负相关，0表示无相关性，1表示完全正相关。
计算皮尔逊相关系数的公式如下：Pearson correlation coefficient = Cov(X, Y) / (std(X) * std(Y))1.2 斯皮尔曼相关系数斯皮尔曼相关系数，也称为秩相关系数，用于衡量两个变量之间的非线性关系。
斯皮尔曼相关系数的计算是基于变量的秩次，而不是变量的原始数值。
计算斯皮尔曼相关系数的公式如下：ρ = 1 - (6 * ∑(d^2) / (n * (n^2 -1)))其中，d是X和Y的秩次差，n是样本的数量。
2. 相关性分析的应用相关性分析可以帮助我们了解变量之间的关系，从而找出变量之间的规律和趋势。
在实际应用中，相关性分析具有广泛的用途。
2.1 金融领域在金融领域，相关性分析可以帮助我们了解各个金融指标之间的关系。
例如，我们可以分析利率和股市指数之间的相关性，以确定利率对股市的影响。
相关性分析还可以用于构建投资组合，通过分析各个投资品种之间的相关性，来降低投资组合的风险。
相关性分析(correlation_analysis)
相关性分析(correlation analysis)➢概述相关性分析可以用来验证两个变量间的线性关系，从相关系数r我们可以知道两个变量是否呈线性关系、线性关系的强弱，以及是正相关还是负相关。
➢适用场合·当你有成对的数字数据时；·当你画了一张散点图，发现数据有线性关系时；·当你想要用统计的方法测量数据是否落在一条线上时。
➢实施步骤尽管人工可以进行相关性分析，然而计算机软件可以使计算更简便。
按照以下的介绍来使用你的软件。
分析计算出相关性系数r，它介于－l到1之间。
·如果r接近0则两个变量没有线性相关性；·当r接近－l或者1时，说明两个变量线性关系很强；·正的r值代表当y值很小时x值也很小，当y值很大时r值也很大；·负的r值代表当y值很大时x值很小，反之亦然。
➢示例图表5.39到图表5.42给出了两个变量不同关系时的散点图。
图表5.39给出了一个近似完美的线性关系，r＝0.98；图表5.40给出了一个弱的负线性相关关系，R=－0. 69，与图表5.39比较，数据散布在更宽的范围内；在图表5.41中，两个变量不相关，r＝0.l5；在图表5.42中，相关性分析计算出相同的r值——＝0.15，但是，在这个情况下显然两个变量是相关的，尽管不是线性的。
➢注意事项·如果，r＝0，则变量不相关，但是可能有弯曲的相关性，如图表5.42那样。
为避免这种情况，首先画出数据的散点图来判断它们的关系。
相关性分析只对于存在线性关系的变量有意义。
·相关性分析可以证实两个变量间关系的强弱，但不能计算出那条回归线，如果想找到最符合的线，请参阅回归分析。
·对于系数的决定，回归分析中使用r2，它是相关系数r一的平方。
相关性分析的五种方法
相关性分析的五种⽅法相关分析（Analysis of Correlation）是⽹站分析中经常使⽤的分析⽅法之⼀。
通过对不同特征或数据间的关系进⾏分析，发现业务运营中的关键影响及驱动因素。
并对业务的发展进⾏预测。
本篇⽂章将介绍5种常⽤的分析⽅法。
在开始介绍相关分析之前，需要特别说明的是相关关系不等于因果关系。
相关分析的⽅法很多，初级的⽅法可以快速发现数据之间的关系，如正相关，负相关或不相关。
中级的⽅法可以对数据间关系的强弱进⾏度量，如完全相关，不完全相关等。
⾼级的⽅法可以将数据间的关系转化为模型，并通过模型对未来的业务发展进⾏预测。
下⾯我们以⼀组⼴告的成本数据和曝光量数据对每⼀种相关分析⽅法进⾏介绍。
以下是每⽇⼴告曝光量和费⽤成本的数据，每⼀⾏代表⼀天中的花费和获得的⼴告曝光数量。
凭经验判断，这两组数据间应该存在联系，但仅通过这两组数据我们⽆法证明这种关系真实存在，也⽆法对这种关系的强度进⾏度量。
因此我们希望通过相关分析来找出这两组数据之间的关系，并对这种关系进度度量。
1，图表相关分析（折线图及散点图）第⼀种相关分析⽅法是将数据进⾏可视化处理，简单的说就是绘制图表。
单纯从数据的⾓度很难发现其中的趋势和联系，⽽将数据点绘制成图表后趋势和联系就会变的清晰起来。
对于有明显时间维度的数据，我们选择使⽤折线图。
为了更清晰的对⽐这两组数据的变化和趋势，我们使⽤双坐标轴折线图，其中主坐标轴⽤来绘制⼴告曝光量数据，次坐标轴⽤来绘制费⽤成本的数据。
通过折线图可以发现，费⽤成本和⼴告曝光量两组数据的变化和趋势⼤致相同，从整体的⼤趋势来看，费⽤成本和⼴告曝光量两组数据都呈现增长趋势。
从规律性来看费⽤成本和⼴告曝光量数据每次的最低点都出现在同⼀天。
从细节来看，两组数据的短期趋势的变化也基本⼀致。
经过以上这些对⽐，我们可以说⼴告曝光量和费⽤成本之间有⼀些相关关系，但这种⽅法在整个分析过程和解释上过于复杂，如果换成复杂⼀点的数据或者相关度较低的数据就会出现很多问题。
如何进行相关性分析
如何进行相关性分析相关性分析是一种统计分析方法，用于评估两个或多个变量之间的关联程度。
它可以帮助我们了解变量之间的关系，揭示出可能存在的因果关系或共同变化趋势。
在各个领域，相关性分析被广泛应用于数据分析、市场研究、经济学、社会科学等方面。
本文将介绍如何进行相关性分析，以便读者在实践中能够准确评估变量之间的关系。
一、相关性分析的基本概念在开始相关性分析之前，我们需要了解一些基本概念。
1. 变量：相关性分析涉及的对象称为变量，可以是数值型变量或分类变量。
数值型变量是指可量化的数据，如年龄、收入等；分类变量是指具有不同类别的数据，如性别、职业等。
2. 相关系数：相关性分析的结果通常用相关系数来表示。
相关系数可以衡量两个变量之间的关联程度，其值介于-1和1之间。
如果相关系数接近1，则表示两个变量正相关；如果相关系数接近-1，则表示两个变量负相关；如果相关系数接近0，则表示两个变量之间没有线性关系。
3. 样本容量：在进行相关性分析时，需要考虑样本容量。
样本容量越大，相关性分析的结果越可靠。
通常情况下，样本容量应当大于30。
二、相关性分析的步骤下面将介绍进行相关性分析的具体步骤。
1. 收集数据：首先，我们需要收集所需的数据。
数据可以从各种来源获取，如调查问卷、实验观测或公开的数据集。
2. 数据清洗：在进行相关性分析之前，需要对数据进行清洗处理。
这包括剔除缺失数据、异常值或不符合正态分布的数据。
3. 绘制散点图：绘制散点图是进行相关性分析的首要步骤。
通过绘制两个变量之间的散点图，可以直观地观察它们之间的关系。
4. 计算相关系数：根据散点图的结果，我们可以计算相关系数以衡量两个变量之间的关联程度。
常用的相关系数包括皮尔逊相关系数、斯皮尔曼等级相关系数和判定系数等。
5. 判断相关性：根据计算所得的相关系数，我们可以判断两个变量之间的相关性。
一般来说，相关系数越接近1或-1，表示两个变量之间的关联程度越高；相关系数越接近0，表示两个变量之间的关联程度越低。
相关性分析方法（Pearson、Spearman）
相关性分析⽅法（Pearson、Spearman）
有时候我们根据需要要研究数据集中某些属性和指定属性的相关性，显然我们可以使⽤⼀般的统计学⽅法解决这个问题，下⾯简单介绍两种相关性分析⽅法，不细说具体的⽅法的过程和原理，只是简单的做个介绍，由于理解可能不是很深刻，望⼤家谅解。
1、Pearson相关系数
最常⽤的相关系数，⼜称积差相关系数，取值-1到1，绝对值越⼤，说明相关性越强。
该系数的计算和检验为参数⽅法，适⽤条件如下：（适合做连续变量的相关性分析）
（1）两变量呈直线相关关系，如果是曲线相关可能不准确。
（2）极端值会对结果造成较⼤的影响
（3）两变量符合双变量联合正态分布。
2、Spearman秩相关系数
对原始变量的分布不做要求，适⽤范围较Pearson相关系数⼴，即使是等级资料，也可适⽤。
但其属于⾮参数⽅法，检验效能较Pearson系数低。
（适合含有等级
变量或者全部是等级变量的相关性分析）
3、⽆序分类变量相关性
最常⽤的为卡⽅检验，⽤于评价两个⽆序分类变量的相关性。
根据卡⽅值衍⽣出来的指标还有列联系数、Phi、Cramer的V、Lambda系数、不确定系数等。
OR、RR也是衡量两变量之间的相关程度的指标。
卡⽅检验⽤于检验两组数据是否具有统计学差异，从⽽分析因素之间的相关性。
卡⽅检验有pearson卡⽅检验，校正检验等，不同的条件下使⽤不同的卡⽅检验⽅
法，⽐如说满⾜双⼤于（40,5）条件的情况下要使⽤pearson卡⽅检验⽅法，另外的情况下要使⽤校正卡⽅检验⽅法。
说的不多，只是想在⼤家使⽤相关⽅法的时候清楚他们之间的差别，以及不同⽅法的适⽤条件是什么。
相关性分析
相关性分析是指对两个或多个具备相关性的变量元素进行分析，从而衡量两个变量因素的相关密切程度。
相关分析是研究现象之间是否存在某种依存关系，并对具体有依存关系的现象探讨其相关方向以及相关程度，是研究随机变量之间的相关关系的一种统计方法相关性的元素之间需要存在一定的联系或者概率才可以进行相关性分析。
相关性不等于因果性，也不是简单的个性化，相关性所涵盖的范围和领域几乎覆盖了我们所见到的方方面面，相关性在不同的学科里面的定义也有很大的差异。
分类：1、线性相关分析：研究两个变量间线性关系的程度。
用相关系数r来描述（1）正相关：如果x,y变化的方向一致，如身高与体重的关系，r>0；一般地，·|r|>0.95 存在显著性相关；·|r|≥0.8 高度相关；·0.5≤|r|<0.8 中度相关；·0.3≤|r|<0.5 低度相关；·|r|<0.3 关系极弱，认为不相关（2）负相关：如果x,y变化的方向相反，如吸烟与肺功能的关系，r<0；（3）无线性相关：r=0。
如果变量Y与X间是函数关系，则r=1或r=-1；如果变量Y与X间是统计关系，则-1<r<1。
（4）r的计算有三种：①Pearson相关系数：对定距连续变量的数据进行计算。
②Spearman和Kendall相关系数：对分类变量的数据或变量值的分布明显非正态或分布不明时，计算时先对离散数据进行排序或对定距变量值排（求）秩2、偏相关分析：研究两个变量之间的线性相关关系时，控制可能对其产生影响的变量。
如控制年龄和工作经验的影响，估计工资收入与受教育水平之间的相关关系3、距离分析：是对观测量之间或变量之间相似或不相似程度的一种测度，是一种广义的距离。
分为观测量之间距离分析和变量之间距离分析（1）不相似性测度：·a、对等间隔(定距)数据的不相似性（距离）测度可以使用的统计量有Euclid欧氏距离、欧氏距离平方等。
相关性分析方法
相关性分析方法1相关性分析相关性分析是研究两个或更多字段（变量）之间的统计依赖关系的一种数据分析方法。
相关性分析是评估任何给定变量之间的紧密程度的统计学工具。
它是对变量之间联系程度的数学估计，用来回答：哪些变量之间存在某种关系？一旦相关性被发现，则可以采取有针对性的措施来解决商业问题。
相关性分析的主要目的是通过研究特定的变量之间的联系，来了解我们可能会遇到的任何将两个（或更多）变量结合起来导致结果发生变化的模式。
这些变量可以是任何数量或有量化变量，如客户服务质量，成本，价格，利益等。
2相关性分析的步骤1.确定有效变量：有效变量是指那些可以用于分析中进行相关性分析的变量。
确定有效变量是完成相关性分析的第一步。
2.收集有效变量的数据：在有效变量确定之后，下一步是收集这些变量的数据。
3.配置数据：这一步包括整理收集的数据，以便在下一步做相关性分析时可以使用。
4.根据数据做相关性分析：收集的所有数据被正确的配置后，可以使用不同数据分析方法，如回归分析，相关系数或测量变量之间的概率关系，对两个变量之间进行相关分析。
5.建立模型：检查两个变量之间的联系之后，最后一步是建立模型，用来测试和预测未来的变化。
3相关性分析应用相关性分析技术在许多领域均有广泛应用，如推动企业决策制定，金融和金融工程中的风险管理，统计回归，贸易研究中的市场分析，多元回归分析，以及客户关系管理（CRM）、社交分析等。
例如，企业可以利用相关性分析来了解哪些因素决定客户满意度，进而改善客户服务；或者，一家公司可以根据一定的变量，如历史数据，财务信息和消费者信息，构建一个回归模型，来预测销售额的发展趋势。
简而言之，相关性分析是一种用于识别和评估变量之间关系的有效数据分析方法，可以帮助各行各业的业务组织做出明智的经济决策。
相关性分析
相关性分析相关性分析是一种用于确定两个或多个变量之间关系的统计技术。
它可以帮助我们了解变量之间的连接程度，以及它们如何随着时间或其他因素的变化而变化。
相关性分析可以应用于不同领域的数据分析，例如市场研究、经济学、社会学、医学等。
在相关性分析中，我们通常使用相关系数来衡量变量之间的关系。
常用的相关系数包括皮尔逊相关系数、斯皮尔曼相关系数和切比雪夫距离等。
这些相关系数的取值范围在-1到1之间，其中1表示变量之间存在完全正向线性关系，-1表示完全负向线性关系，而0表示没有线性关系。
对于进行相关性分析的数据集，首先需要对数据进行预处理，包括数据清洗、归一化或标准化等。
然后，可以计算变量之间的相关系数，并进行统计检验来确定相关系数是否显著。
在进行相关性分析时，需要注意以下几个问题。
首先，相关性并不意味着因果关系。
只有通过其他方法，如实验设计或因果推断，才能确定因果关系。
其次，相关性只能衡量变量之间的线性关系。
如果变量之间存在非线性关系，则相关性分析可能无法捕捉到该关系。
此外，在分析多个变量之间的相关性时，可能需要使用多元相关性分析或回归分析等技术。
相关性分析可以提供有关变量之间关系的重要信息，对于理解数据、预测未来趋势以及在决策制定中起到至关重要的作用。
例如，在市场研究中，相关性分析可以帮助企业了解不同因素对销售额的影响程度，从而决定如何调整市场策略。
在医学研究中，相关性分析可以帮助研究人员确定不同因素之间的关联，以及哪些因素对疾病风险的影响最大。
然而，相关性分析也存在一些限制和注意事项。
首先，相关性只能衡量线性关系，对于非线性关系可能无法准确地描述。
其次，在进行相关性分析时，需要注意样本大小和观测时间的选择，以避免得出错误的结论。
另外，相关性分析只能判断变量之间是否存在关系，但不能确定这种关系的具体原因。
在总结上述内容时，相关性分析是一种重要的统计技术，可以帮助我们了解变量之间的关系，并为决策提供重要的参考信息。
相关性分析
相关性分析相关性分析是指通过测量两个或多个变量之间的相关性程度来研究它们之间的关系。
相关系数是相关性分析的一种方法，用于衡量变量之间的线性关系强度。
相关系数的范围是-1到1之间，其中-1代表完全的负相关，1代表完全的正相关，0代表没有线性关系。
相关系数有多种计算方法，常用的有皮尔逊相关系数和斯皮尔曼相关系数。
皮尔逊相关系数适用于连续变量，它基于变量的协方差和标准差来计算相关性。
斯皮尔曼相关系数用于顺序变量，它基于变量的秩次来计算相关性。
皮尔逊相关系数的计算公式如下：\[r = \frac{\sum{(X_i-\bar{X})(Y_i-\bar{Y})}}{\sqrt{\sum{(X_i-\bar{X})^2}} \sqrt{\sum{(Y_i-\bar{Y})^2}}}\]其中，\(X_i\)和\(Y_i\)分别表示第i个数据点的变量X和Y的值，\(\bar{X}\)和\(\bar{Y}\)分别表示变量X和Y的平均值。
斯皮尔曼相关系数的计算公式如下：\[r_s = 1 - \frac{6 \sum{d_i^2}}{n(n^2-1)}\]其中，\(d_i\)表示变量X和Y的秩次差的绝对值，n表示样本大小。
相关系数的值越接近于-1或1，表示变量之间的关系越强；值越接近于0，表示变量之间的关系越弱。
当相关系数为0时，表示变量之间没有线性关系，但并不意味着没有其他类型的关系。
需要注意的是，相关系数只能衡量变量之间的线性关系，不能用于判断因果关系。
因此，在进行相关性分析时，需要避免因果解释的错误。
相关性分析的应用非常广泛。
在经济学中，相关性分析可以用来研究不同经济指标之间的关系，例如GDP与物价指数之间的关系。
在统计学中，相关性分析可以用来研究样本中不同变量之间的关系，例如身高和体重之间的关系。
在金融学中，相关性分析可以用来研究不同股票之间的关系，以及市场与指数之间的关系。
在市场研究中，相关性分析可以用来研究市场份额和销售量之间的关系。
相关性分析的方法
相关性分析的方法相关性分析是一种定量统计学技术，它旨在检验两组变量之间是否存在某种关联或联系。
它会测量这些变量之间的紧密程度，以及其中一个变量发生变化时，另一个变量会怎样变化，从而帮助我们分析解决问题。
目前，相关性分析的应用已经普遍的涉及社会科学，生物学，医学，心理学，经济学，市场营销等研究领域。
本文旨在介绍相关性分析的方法和应用。
一、相关性分析的定义相关性分析是一种统计分析，它用于测量两个变量之间的相关性。
它可以帮助我们分析解释两个变量之间的关系，以及其中一个变量的变化如何影响另一个变量的变化。
它不仅可以帮助我们识别关联，还可以帮助我们分析和解释不同变量之间的复杂关系。
二、相关性分析的方法1.数据准备和收集：在使用相关性分析之前，首先要准备和收集相关数据。
这些数据可以来源于个人调查，实验，或者从已有的观测结果收集。
2.计算相关系数：计算相关系数是相关性分析的核心，它可以帮助我们了解两个变量之间的关系以及彼此之间的关联程度。
常见的相关系数有皮尔森系数和可视化系数。
3.建立相关模型：用相关系数来描述两个变量之间的关系，但是不能了解变量之间的关系是多么复杂。
因此，需要建立相关模型，以更加准确的描述两个变量之间的关系。
常用的相关模型有线性回归模型、非线性模型和多重线性回归模型等。
4.确定统计显著性：统计显著性是检验两组变量之间是否有某种关联性的重要指标，它可以确定两个变量之间的相关性是否对结果有重大影响，而不是由于偶然性产生的。
常用的统计显著性有单因素方差分析、双因素方差分析和卡方检验等。
三、相关性分析的应用1.社会科学：社会科学如社会心理学，社会学，民族学等都经常使用相关性分析去检验和证明各种假设关系。
比如，研究中国农民贫困状况时，使用相关性分析可以检验“土地承包经营权”与“贫困”之间的相关性。
2.生物学：生物学研究常常需要使用相关性分析来检验和证明假设关系。
比如，研究婴儿脑发育过程中，可以使用相关性分析来研究“婴儿年龄”和“脑发育”之间的关系。
相关性分析
相关分析（Correlation Analysis）是研究变量之间不确定关系的统计方法。
变量之间的相关关系有两种：确定型关系（函数关系）与不确定型关系。
相关关系的种类：单相关（两个变量间）与复相关（多个变量间）直线相关/线性相关与曲线相关/非线性相关正相关（两个变量变化方向一致）、负相关（变化趋势相反）与零相关完全相关（函数关系）、不完全相关（非确定性依存关系）、无相关（无依存关系）皮尔逊 Pearson 相关系数Pearson相关系数用以表征两变量之间的线性相关关系。
首先，做出散点图判断两变量之间是否存在线性趋势。
只有两变量间存在线性趋势，才能用Pearson相关系数来刻画变量间的相关程度。
假设检验的条件：实验数据通常假设是成对的来自于正态分布的总体。
因为我们在求皮尔逊相关性系数以后，通常还会用 t 检验之类的方法来进行皮尔逊相关性系数显著性检验，而 t 检验是基于数据呈正态分布的假设的。
实验数据之间的差距不能太大。
皮尔逊相关性系数受异常值的影响比较大。
每组样本之间是独立抽样的。
构造t统计量时需要用到。
Pearson相关系数需要两变量的总体都符合正态分布，所以需要对数据进行正态分布检验。
[R,P]=corrcoef(Test)正态分布检验：雅克‐贝拉检验(Jarque‐Bera test) ：适用于大样本 n>30夏皮洛‐威尔克检验(Shapiro‐wilk test)：适用于小样本3 n≤50Q Q图斯皮尔曼 Spearman 秩相关系数当双变量数据不满足双变量正态分布或者为双变量等级数据时，不宜作 Pearson直线相关分析，而应作Spearman秩相关分析。
斯皮尔曼相关系数也可被定义成等级之间的皮尔逊相关系数。
斯皮尔曼相关系数适用范围：① 不服从双变量正态分布；② 总体分布类型未知；③ 原始数据用等级表示。
假设检验：小样本 n<30，直接查临界值表大样本Rs=corr(X,Y,'type','Spearman')Kendall等级相关系数Kendall等级相关系数是表示多列等级变量之间相关程度的一种方法。
相关性分析
相关性分析相关性分析是一种统计方法，可以评估两个变量之间的关系强度和方向。
在土地资源调查中，相关性分析可以帮助识别和解释不同因素之间的联系，更好地理解土地资源变化和变化原因。
以下是土地资源调查中常见的几种相关性分析方法：1. 线性相关分析线性相关分析用于评估两个数值型变量之间的线性关系。
该方法通常基于斯皮尔曼等级相关系数或皮尔逊积矩相关系数进行计算。
这些指标量度输入变量与输出变量之间的相关性程度，值介于0和+1之间，具有直观含义。
当其等于+1时，表示两个变量完全正相关；当其等于-1时，表示两个变量完全负相关；当其等于0时，表示两个变量之间没有线性关系。
线性相关分析可用于判断土地利用情况、城市扩张等因素之间的关系。
2. 时间序列分析时间序列分析用于评估时间序列数据中变量之间的关系。
在土地资源调查中，时间序列分析可以用于识别和解释土地利用变化的趋势和季节性变化。
该方法常用ARIMA模型或线性回归模型进行建模和预测。
3. 地图相关性分析地图相关性分析可以帮助研究人员识别不同因素之间的关系，并将其表示在地图上。
该方法通常基于空间自相关性或空间结构相关性等指标来计算。
地图相关性分析可以用于研究土地利用类型之间的空间关系、地形和气候条件对土壤类型的影响等问题。
4.多元回归分析多元回归分析是一种多变量分析方法，可用于评估多个自变量（如土地利用类型、地形、气候条件等）与一个因变量（如林分等级）之间的关系。
该方法基于模型代表自变量和因变量之间的函数关系，然后通过拟合数据集的方式来确定函数中的参数。
多元回归分析可用于探索有助于理解土地资源变化的多个因素之间的复杂关系。
总之，相关性分析是在土地资源调查中非常重要的分析工具。
它可以帮助识别和解释不同因素之间的联系，更好地理解土地资源变化和变化原因，以及为制定合适的土地利用规划提供科学依据。
相关性分析
相关性分析导言相关性分析是在数据分析中常用的一种统计方法，用于衡量两个变量之间的关系强度和相关程度。
通过相关性分析，我们可以了解到两个变量之间是否存在线性关系、关系的方向以及强弱程度。
在实际应用中，相关性分析可以帮助我们进行预测、决策以及分析变量之间的依赖关系。
相关性分析方法1. 相关系数相关系数是一种衡量两个变量之间关系强度的度量指标。
常见的相关系数有Pearson相关系数、Spearman等级相关系数和判定系数R^2。
Pearson相关系数用于衡量两个连续变量之间的线性关系强度，其取值范围为-1到1，其中1表示完全正向线性关系，-1表示完全负向线性关系，0表示无线性关系。
2. 散点图散点图是一种直观展示变量之间关系的图形方式。
通过绘制两个变量的散点图，我们可以观察到数据的分布情况以及变量之间的关系趋势。
如果散点图呈现出一定的线性模式，那么两个变量之间可能存在线性关系。
3. 线性回归分析线性回归是一种常用的预测模型，可以用于建立两个变量之间的线性关系。
通过线性回归分析，我们可以得到变量之间的线性方程，从而可以根据一个变量的值来预测另一个变量的值。
线性回归分析可以给出相关系数以及回归方程的显著性水平，进一步验证两个变量之间的关系程度。
相关性分析的应用场景1. 市场营销在市场营销中，相关性分析可以帮助我们了解市场需求与产品销量之间的关系强度。
通过分析市场需求与产品销量之间的相关性，我们可以制定更有效的市场营销策略，提高产品销售额。
2. 金融领域在金融领域，相关性分析可以用于分析股票价格之间的关系。
通过分析不同股票价格之间的相关性，投资者可以制定更合理的投资组合策略，降低风险，提高收益。
3. 数据科学在数据科学领域，相关性分析是进行特征选择的重要工具之一。
通过分析各个特征之间的相关性，我们可以选择最相关的特征，提高建模的准确性和效果。
相关性分析的局限性尽管相关性分析在数据分析中有着广泛的应用，但也存在一些局限性需要注意：1.相关性并不代表因果关系：相关性只是一种统计上的关系强度指标，并不能说明两个变量之间的因果关系。
掌握统计学中的相关性分析
掌握统计学中的相关性分析在统计学中，相关性分析指的是研究两个或多个变量之间关系的方法。
通过相关性分析，我们可以了解变量之间的相互影响程度，并可以预测一个变量的值，仅仅通过已知的另一个变量的值。
本文将介绍相关性分析的基本概念、常用的相关系数、相关性分析的假设以及如何解释和应用相关性分析的结果。
在统计学中，相关性分析是一种重要的数据分析方法，对于研究变量之间的关系、预测未知变量值等具有重要意义。
1. 相关性分析的概念和基本原理相关性分析是一种用来研究两个或多个变量之间关系的统计学方法，它主要用来测量变量之间的关联程度。
相关性分析的基本原理是通过计算和分析变量之间的关联系数来确定它们之间的关系强度和方向性。
根据相关系数的取值范围，我们可以判断变量之间的关系是正相关、负相关或者不存在相关性。
2. 常用的相关系数在相关性分析中，常用的相关系数包括皮尔逊相关系数、斯皮尔曼等级相关系数和判定系数（R方）。
皮尔逊相关系数用于衡量两个连续变量之间的线性关系，取值范围为-1到1，0表示无关，正值表示正相关，负值表示负相关。
斯皮尔曼等级相关系数用于衡量两个或更多变量之间的单调关系，它不要求变量之间呈现线性关系，而是通过将变量的值转化为等级来计算关联性。
判定系数（R方）用于衡量一个变量的变异程度能被其他变量解释的比例，取值范围为0到1，值越大说明相关性越高。
3. 相关性分析的假设在进行相关性分析时，有几个假设需要满足。
首先，变量之间的关系应该是线性的，即变量之间的关系可以用直线或曲线来表示。
其次，变量应该满足正态分布，这可以通过检验变量的分布情况来确定。
最后，数据应该是独立的，即观察值之间互不影响。
4. 解释和应用相关性分析的结果在进行相关性分析后，我们需要解释和应用结果。
首先，我们可以通过相关系数的大小来判断变量之间的关系强度，绝对值越接近1表示关系越强，绝对值越接近0表示关系越弱。
其次，我们可以根据相关系数的符号来判断变量之间的关系方向，正值表示正相关，负值表示负相关。
相关性分析方法
相关性分析方法相关性分析是一种用于确定变量之间关系的统计技术。
在数据分析和研究中，相关性分析方法被广泛应用于探索变量之间的关联程度，帮助研究者理解变量之间的相互影响，从而为决策提供支持。
在本文中，我们将介绍相关性分析的方法和常用的统计指标，以及如何应用这些方法来进行数据分析和研究。
相关性分析的方法主要包括Pearson相关系数、Spearman相关系数和判定系数。
Pearson相关系数用于衡量两个连续变量之间的线性关系强度，其取值范围在-1到1之间，当相关系数接近1时，表示两个变量呈正相关关系；当相关系数接近-1时，表示两个变量呈负相关关系；当相关系数接近0时，表示两个变量之间不存在线性关系。
Spearman相关系数则用于衡量两个变量之间的等级关系，适用于不满足正态分布的数据。
判定系数则用于衡量自变量对因变量变化的解释程度，其取值范围在0到1之间，判定系数越接近1，表示自变量对因变量的解释程度越高。
在实际应用中，研究者可以根据研究目的和数据类型选择合适的相关性分析方法。
如果研究的是两个连续变量之间的线性关系，可以使用Pearson相关系数；如果研究的是两个变量之间的等级关系，可以使用Spearman相关系数；如果需要衡量自变量对因变量变化的解释程度，可以使用判定系数。
除了上述方法外，研究者还可以通过绘制散点图和回归分析来探索变量之间的关系。
散点图可以直观地展示两个变量之间的关系，帮助研究者发现变量之间的规律和异常值；回归分析则可以进一步探索自变量对因变量的影响程度和方向，帮助研究者建立预测模型和解释变量之间的关系。
在进行相关性分析时，研究者需要注意一些问题。
首先，相关性并不代表因果关系，即使两个变量之间存在高度相关性，也不能简单地推断其中一个变量导致另一个变量的变化。
其次，相关性分析方法对数据的分布和线性关系敏感，研究者需要对数据进行适当的变换和处理，以确保分析结果的可靠性和准确性。
最后，相关性分析方法需要结合实际情况和领域知识进行解释，避免盲目解释统计结果，从而导致错误的结论。
相关性分析的方法及应用
相关性分析的方法及应用相关性分析（correlation analysis）是一种统计方法，通过计算两个或多个变量之间的关联程度来研究它们之间的相互关系。
相关性分析的主要目的是发现变量之间的线性关系，并判断这种关系的强度和方向。
下面将介绍相关性分析的方法和应用。
一、相关性分析的方法1. Pearson相关系数法：Pearson相关系数是一种衡量两个连续型变量之间线性关系强度的方法。
它的取值范围在-1到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。
计算Pearson相关系数时需要满足变量间的线性关系和正态分布的假设。
2. Spearman等级相关系数法：Spearman相关系数用于衡量两个有序变量之间的单调关系，可以是正相关或负相关。
它的取值范围也在-1到1之间，与Pearson相关系数不同的是，Spearman相关系数不要求变量间的线性关系和正态分布。
3. 判别分析法：判别分析用于识别两个或多个组之间的差异和相似性，并确定最能有效判别各组的变量。
它通过计算组间和组内的协方差矩阵，推导得到判别函数，以区分不同组别。
4. 因子分析法：因子分析用于识别潜在因素和测量变量之间的关系。
它通过将大量观测变量转化为较少的潜在因素来简化数据集，并揭示变量之间的共同性或相关性。
二、相关性分析的应用1. 经济领域：相关性分析在经济研究中具有广泛的应用。
例如，分析变量之间的相关性可以帮助理解宏观经济指标之间的关联，如GDP与失业率、通货膨胀率等。
相关性分析也可以用于股票市场的研究，帮助投资者理解不同公司股票之间的关系。
2. 市场研究：在市场研究中，相关性分析可以用来分析市场变量之间的关系，帮助预测消费者行为和市场趋势。
例如，可以分析广告投资和销售额之间的相关性，以评估广告效果。
3. 医学研究：相关性分析在医学研究中也非常有用。
例如，可以通过分析吸烟和肺癌之间的相关性来评估吸烟对肺癌风险的影响。
相关性分析还可以用于研究药物治疗的有效性和副作用。
统计学中的相关性分析方法
统计学中的相关性分析方法统计学是一门研究数据收集、处理、分析和解释的科学方法。
在统计学中，相关性分析是一种用于确定两个或多个变量之间关系的重要方法。
本文将介绍统计学中常用的相关性分析方法。
一、皮尔逊相关系数皮尔逊相关系数是最常用的相关性分析方法之一。
它用来衡量两个变量之间的线性相关程度。
皮尔逊相关系数的取值范围为-1到+1，其中-1表示完全负相关，+1表示完全正相关，0表示没有线性相关关系。
皮尔逊相关系数可以通过计算两个变量的协方差和标准差来得到。
二、斯皮尔曼相关系数斯皮尔曼相关系数是一种非参数的相关性分析方法，它用来衡量两个变量之间的单调相关程度。
与皮尔逊相关系数不同，斯皮尔曼相关系数不要求变量呈线性关系。
斯皮尔曼相关系数的取值范围也是-1到+1，其中-1表示完全负相关，+1表示完全正相关，0表示没有单调相关关系。
三、判定系数判定系数是用来衡量变量之间关系的强度的指标。
判定系数也被称为决定系数，表示因变量的变异程度可以由自变量解释的比例。
判定系数的取值范围为0到1，取值越接近1表示自变量对因变量的解释程度越高。
四、假设检验假设检验是一种用来检验两个变量之间是否存在统计上显著的相关关系的方法。
在假设检验中，我们通常设立一个零假设和一个备择假设，然后通过统计方法计算出一个p值。
如果p值小于事先设定的显著性水平，我们就可以拒绝零假设，认为两个变量之间存在相关关系。
五、回归分析回归分析是一种常用的相关性分析方法，它用来建立变量之间的数学模型，通过最小化因变量与自变量之间的残差平方和来确定两个变量之间的关系。
回归分析可以衡量两个变量之间的线性相关程度，并预测因变量的取值。
六、主成分分析主成分分析是一种用于降维和提取数据主要特征的方法。
通过主成分分析，我们可以将大量的变量转化为少数几个无关的主成分，从而减少数据的复杂性。
主成分分析可以帮助我们理解变量之间的相关关系，并提取出最重要的特征。
结论统计学中的相关性分析方法有很多种，本文介绍了其中几种常用的方法，包括皮尔逊相关系数、斯皮尔曼相关系数、判定系数、假设检验、回归分析和主成分分析。
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相关性分析相关性分析是指对两个或多个具备相关性的变量元素进行分析，从而衡量两个变量因素的相关密切程度。
相关性的元素之间需要存在一定的联系或者概率才可以进行相关性分析。
相关性不等于因果性，也不是简单的个性化，相关性所涵盖的范围和领域几乎覆盖了我们所见到的方方面面，相关性在不同的学科里面的定义也有很大的差异。
差时，他们的相关性就会受到削弱。
世界上的任何事物之间存在的关系无非三种：1、函数关系，如时间和距离，2、没有关系，如你老婆的头发颜色和目前的房价3、相关关系，两者之间有一定的关系，但不是函数关系。
这种密切程度可以用一个数值来表示，|1|表示相关关系达到了函数关系，从1到-1之间表示两者之间关系的密切程度，例如0.8。
相关分析用excel可以实现说判定有些严格，其实就是观察一下各个指标的相关程度。
一般来说相关性越是高，做主成分分析就越是成功。
主成分分析是通过降低空间维度来体现所有变量的特征使得样本点分散程度极大，说得直观一点就是寻找多个变量的一个加权平均来反映所有变量的一个整体性特征。
评价相关性的方法就是相关系数，由于是多变量的判定，则引出相关系数矩阵。
评价主成分分析的关键不在于相关系数的情况，而在于贡献率，也就是根据主成分分析的原理，计算相关系数矩阵的特征值和特征向量。
相关系数越是高，计算出来的特征值差距就越大，贡献率等于前n个大的特征值除以全部特征值之和，贡献率越是大说明主成分分析的效果越好。
反之，变量之间相关性越差。
举个例子来说，在二维平面内，我们的目的就是把它映射（加权）到一条直线上并使得他们分散的最开（方差最大）达到降低维度的目的，如果所有样本点都在一条直线上（也就是相关系数等于1或者-1），这样的效果是最好的。
再假设样本点呈现两条垂直的形状（相关系数等于零），你要找到一条直线来做映射就很难了。
SPSS软件的特点一、集数据录入、资料编辑、数据管理、统计分析、报表制作、图形绘制为一体。
从理论上说，只要计算机硬盘和内存足够大，SPSS可以处理任意大小的数据文件，无论文件中包含多少个变量，也不论数据中包含多少个案例。
二、统计功能囊括了《教育统计学》中所有的项目，包括常规的集中量数和差异量数、相关分析、回归分析、方差分析、卡方检验、t检验和非参数检验；也包括近期发展的多元统计技术，如多元回归分析、聚类分析、判别分析、主成分分析和因子分析等方法，并能在屏幕（或打印机）上显示（打印）如正态分布图、直方图、散点图等各种统计大数据并不是说它大，而是指其全面。
它收集全方位的信息来交叉验证，应用在各个领域。
比如银行，你可以去银行贷款，而银行可能会把钱借给你，为什么？？因为在大数据时代，它可以通过一系列信息，通过交叉复现得知你很多东西，比如你的住址，是什么样的校区？是高档的吗？面积多大？银行通过这些就能得知你的经济状况。
那可不可以填家地址？当然不行，大数据交叉验证，它可以到你微博，qq上看啊，你只要一发信息，你的地址就出来了，因为你待的最多地方就是家和公司。
再比如说，可以查你每个月的电费，这样就知道你家里电器的使用量，这基本就可以衡量出一个人的生活水平和收入水平。
再比如说，它知道你的电话号码，你用的是什么类型的电话，每月消费多少，买电话是分期还是一次性交清等等，所有这些信息通过交叉验证，就能够呈现出来你的经济状况。
甚至在洛杉矶，有一家银行开展的一个业务，叫高风险贷款。
就是放贷款给信用记录为零的或信用记录不好的客户。
这家公司就用了很多大数据的手段，它仔细到你无法想象。
比如你在银行填这家的姓名，它就看你怎么填。
你如果全是小写，这说明你有点粗枝大叶；如果你全是大写，说明你有点自大。
标准的填法应该是首字母大写，后面小写，说明你很精细。
对精细的人来说，信用度就会好一些，而它就会把这一点点计入对你的信用的判别的整体的数据库。
而这家公司经过试验之后，它的坏账率比同行没有用大数据的要低60%。
然而大数据时代最大的弱点就是对个人隐私的保护。
你自己以为不重要的信息，会利用交叉验证，交叉复现的原理，把你想隐藏的信息曝露出来。
还有一个就是保险公司，比如汽车险，它会想尽办法搜集你驾车的一系列的记录，如果未来你驾车的所有数据都被记录，你每一天开多少公里，你经常从哪到哪，是风险路段还是低风险路段，是白天还是晚上出去，是喜欢开快车还是慢车，然后通过你踩油门、踩刹车的行为习惯等等，来判断你的驾驶习惯。
这些数据对保险公司有很大用场。
这样他们就可以把产品做的更精细化。
对不同的人提供不同的保险费用。
如果一个保险公司拥有了大数据，以及相应的分析手段，那其他的保险公司就等着倒闭了。
商业竞争就是靠这么一丝一毫的精细到毫厘的差距来打败对手。
"大数据"是一个体量特别大，数据类别特别大的数据集，并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。
"大数据"首先是指数据体量(volumes)?大，指代大型数据集，一般在10TB?规模左右，但在实际应用中，很多企业用户把多个数据集放在一起，已经形成了PB级的数据量；其次是指数据类别(variety)大，数据来自多种数据源，数据种类和格式日渐丰富，已冲破了以前所限定的结构化数据范畴，囊括了半结构化和非结构化数据。
接着是数据处理速度（Velocity）快，在数据量非常庞大的情况下，也能够做到数据的实时处理。
最后一个特点是指数据真实性（Veracity）高，随着社交数据、企业内容、交易与应用数据等新数据源的兴趣，传统数据源的局限被打破，企业愈发需要有效的信息之力以确保其真实性及安全性。
百度知道—大数据概念互联网周刊—大数据概念研究机构Gartner—大数据概念"大数据"是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
从数据的类别上看，"大数据"指的是无法使用传统流程或工具处理或分析的信息。
它定义了那些超出正常处理范围和大小、迫使用户采用非传统处理方法的数据集。
亚马逊网络服务（AWS）、大数据科学家JohnRauser提到一个简单的定义：大数据就是任何超过了一台计算机处理能力的庞大数据量。
研发小组对大数据的定义："大数据是最大的宣传技术、是最时髦的技术，当这种现象出现时，定义就变得很混乱。
" Kelly说："大数据是可能不包含所有的信息，但我觉得大部分是正确的。
对大数据的一部分认知在于，它是如此之大，分析它需要多个工作负载，这是AWS的定义。
当你的技术达到极限时，也就是数据的极限"。
大数据不是关于如何定义，最重要的是如何使用。
最大的挑战在于哪些技术能更好的使用数据以及大数据的应用情况如何。
这与传统的数据库相比，开源的大数据分析工具的如Hadoop的崛起，这些非结构化的数据服务的价值在哪里。
从所周知，大数据已经不简简单单是数据大的事实了，而最重要的现实是对大数据进行分析，只有通过分析才能获取很多智能的，深入的，有价值的信息。
那么越来越多的应用涉及到大数据，而这些大数据的属性，包括数量，速度，多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性，所以大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要，可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。
基于如此的认识，大数据分析普遍存在的方法理论有哪些呢？大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。
大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统计学家所公认的各种统计方法（可以称之为真理）才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。
另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据，如果一个算法得花上好几年才能得出结论，那大数据的价值也就无从说起了。
大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。
大数据分析广泛应用于网络数据挖掘，可从用户的搜索关键词、标签关键词、或其他输入语义，分析，判断用户需求，从而实现更好的用户体验和广告匹配。
大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。
大数据分析的基础就是以上五个方面，当然更加深入大数据分析的话，还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。
大数据技术大数据特点第三，价值密度低。
以视频为例，连续不间断监控过程中，可能有用的数据仅仅有一两秒。
第四，处理速度快。
1秒定律。
最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。
物联网、云计算、移动互联网、车联网、手机、平板电脑、PC以及遍布地球各个角落的各种各样的传感器，无一不是数据来源或者承载的方式。
大数据技术是指从各种各样类型的巨量数据中，快速获得有价值信息的技术。
解决大数据问题的核心是大数据技术。
目前所说的"大数据"不仅指数据本身的规模，也包括采集数据的工具、平台和数据分析系统。
大数据研发目的是发展大数据技术并将其应用到相关领域，通过解决巨量数据处理问题促进其突破性发展。
因此，大数据时代带来的挑战不仅体现在如何处理巨量数据从中获取有价值的信息，也体现在如何加强大数据技术研发，抢占时代发展的前沿。
当下我国大数据研发建设应在以下四个方面着力一是建立一套运行机制。
大数据建设是一项有序的、动态的、可持续发展的系统工程，必须建立良好的运行机制，以促进建设过程中各个环节的正规有序，实现统合，搞好顶层设计。
二是规范一套建设标准。
没有标准就没有系统。
应建立面向不同主题、覆盖各个领域、不断动态更新的大数据建设标准，为实现各级各类信息系统的网络互连、信息互通、资源共享奠定基础。
三是搭建一个共享平台。
数据只有不断流动和充分共享，才有生命力。
应在各专用数据库建设的基础上，通过数据集成，实现各级各类指挥信息系统的数据交换和数据共享。
四是培养一支专业队伍。
大数据建设的每个环节都需要依靠专业人员完成，因此，必须培养和造就一支懂指挥、懂技术、懂管理的大数据建设专业队伍。
大数据作用大数据时代到来，认同这一判断的人越来越多。
那么大数据意味着什么，他到底会改变什么？仅仅从技术角度回答，已不足以解惑。
大数据只是宾语，离开了人这个主语，它再大也没有意义。
我们需要把大数据放在人的背景中加以透视，理解它作为时代变革力量的所以然。
变革价值的力量未来十年，决定中国是不是有大智慧的核心意义标准（那个"思想者"），就是国民幸福。