数据分析必须掌握的分析术语
资料分析统计术语
统计术语一、增量（增长量）、增速（增长速度）、增长率与增幅增量：增长的绝对量（也作增长量）＝末期量－基期量增速：增长的相对量（也作增长速度）＝（末期量－基期量）÷基期量增长率：与增速的计算式相同。
增幅：与增速的计算式相同。
【例】某地区去年的人口为45 万人，而今年的人口为54 万人。
则今年该地区人口的增长量为9万人（＝54－45），增长率为20%（＝（54－45）÷45）。
类似的，可以定义减少量、减少率、减幅等概念。
减少量：＝基期量－末期量减少率：＝（基期量－末期量）÷基期量【例】某地区前年的人口为50 万人，而去年的人口为45 万人。
则去年该地区人口的减少量为5万人（＝50－45），减少率为10%（＝（50－45）÷50）。
【注】从减少量和减少率的定义容易发现，所谓减少了5 万人，即增加了（－5）万人减少率为10%，即增长率为（－10%）二、百分数与百分点百分数：n%即n/100【例】某国去年粮食产量为150 万吨，今年粮食增产了30 万吨，则今年粮食增产20%（30÷150×100%）百分点：n个百分点，即n%即n/100（注意百分点不带百分号）【例】某国今年粮食增产20%，去年增产了12%，则粮食的增长率提高了8 个百分点（20%－12%＝8%）【注】实际量之间的比较一般用“百分数”表示，需要先相减后再除以基期值（即增长率）；增长率（或比例）之间的比较一般用“百分点”表示，只需要直接相减即可，不需要再除以基期值。
三、同比与环比同比：与上一年的同一期相比环比：与紧紧相邻的上一期相比【例】如现期为2008年8月，则同比指相对2007年8 月的变化，环比指相对2008年7 月的变化。
特别的，相对于2008年1月，其环比指相对2007 年12 月的变化。
十大核心要点核心要点一：时间表述要点提示资料分析材料当中出现的大量统计性数据往往是与时间相关联的，因此“时间表述”是资料分析试题当中极其重要的关键信息。
关于大数据你应该知道的50个专业术语
关于大数据你应该知道的50个专业术语1. 数据挖掘：利用统计学和机器学习的技术，从大量的数据中发现模式和规律。
2. 机器学习：一种人工智能的分支，通过训练模型，使机器具备自我学习和优化的能力。
3. 人工智能：模拟人类的智能行为，使机器能够感知、学习、思考和自主决策。
4. 数据仓库：用于存储和管理大量结构化、半结构化和非结构化数据的集成系统。
5. 数据湖：一种存储结构，可以容纳多种数据类型和格式，供数据分析和挖掘使用。
6. SQL：结构化查询语言，用于在关系型数据库中操作和管理数据的标准语言。
7. 数据科学家：专门从事数据挖掘、分析和解释的专业人员。
8. 人工智能工程师：开发和实现人工智能算法和技术的专业人员。
9. 大数据工程师：负责大数据处理和分析平台的设计、搭建和维护。
10. 数据可视化：使用图表、图形和仪表板等可视化手段，将数据转化为直观的视觉展示。
11. 数据清洗：处理数据中的噪声、错误和不完整性，使其适合于分析和挖掘。
12. 数据集成：将来自不同来源的数据整合为一个统一的数据集合。
13. 数据安全性：保护数据免受未经授权的访问、篡改和泄露的技术和策略。
14. Hadoop：分布式计算框架，用于处理大规模数据集的存储和分析。
15. Spark：快速通用的大数据处理引擎，支持批处理、实时流处理和机器学习等应用。
16. MapReduce：一种用于分布式并行计算的编程模型，用于处理和分析大规模数据集。
17. NoSQL：非关系型数据库，适用于处理大规模非结构化和半结构化数据。
18. 数据挖掘算法：用于从数据中发现模式和关联的数学和统计技术。
19. 特征工程：将原始数据转换为可供机器学习算法使用的特征集合。
20. 预测分析：利用历史数据和统计模型，进行未来事件和趋势的预测。
21. 异常检测：通过比较数据的实际值和预期值，识别和处理异常情况。
22. 实时数据处理：对流式数据进行及时处理和分析的技术和方法。
数据分析术语解释
数据分析术语解释数据分析是一门在当今信息时代中至关重要的技能。
它的应用范围涵盖了各个领域，包括商业、科学、医疗和社会科学等。
在进行数据分析时，我们经常会遇到各种与数据相关的术语。
本文将对一些常见的数据分析术语进行解释，以帮助读者更好地理解和应用这些概念。
1. 数据集（Data set）：数据集是指一组相关的数据的集合。
数据集可以以表格、文件或数据库的形式存在。
在数据分析过程中，我们通常会使用数据集作为分析的基础。
2. 变量（Variable）：变量是数据集中的一个特征或属性。
它可以是数值型的，如年龄或销售额，也可以是分类型的，如性别或产品类型。
变量在数据分析中被用来描述和分析数据的不同方面。
3. 样本（Sample）：样本是从总体中抽取的一部分数据。
通过对样本进行分析，我们可以推断出关于整个总体的特征和规律。
样本的大小通常取决于研究的目的和可行性。
4. 总体（Population）：总体是指研究对象的全体。
在数据分析中，我们通常无法对整个总体进行研究，而是通过对样本数据的分析来对总体进行推断。
5. 描述统计（Descriptive Statistics）：描述统计是对数据进行总结和描述的方法。
它包括计算平均值、中位数、标准差等指标，以便了解数据的集中趋势、离散程度和分布形态。
6. 探索性数据分析（Exploratory Data Analysis，EDA）：探索性数据分析是一种用于探索数据和发现数据特征的方法。
它包括可视化、数据透视和统计方法等，旨在揭示数据中的规律和趋势，为后续的分析提供基础。
7. 假设检验（Hypothesis Testing）：假设检验是通过对数据进行统计学分析来检验研究假设的方法。
在进行假设检验时，我们会先提出一个关于总体特征的假设，然后通过样本数据来验证这个假设是否成立。
8. 回归分析（Regression Analysis）：回归分析是一种用来研究变量之间关系的方法。
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。
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。
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。
数据分析术语解释
一、网站运营数据分析之内容指标网站转换率Take Rates (Conversions Rates)计算公式：网站转换率=进行了相应的动作的访问量/总访问量指标意义：衡量网站内容对访问者的吸引程度以及网站的宣传效果指标用法：当你在不同的地方测试新闻订阅、下载链接或注册会员，你可以使用不同的链接的名称、订阅的方式、广告的放置、付费搜索链接、付费广告(PPC)等等，看看那种方式是能够保持转换率在上升?如何增强来访者和网站内容的相关性?如果这个值上升，说明相关性增强了，反之，则是减弱。
回访者比率Repeat Visitor Share计算公式：回访者比率=回访者数/独立访问者数指标意义：衡量网站内容对访问者的吸引程度和网站的实用性，你的网站是否有令人感兴趣的内容使访问者再次回到你的网站。
指标用法：基于访问时长的设定和产生报告的时间段，这个指标可能会有很大的不同。
绝大多数的网站都希望访问者回访，因此都希望这个值在不断提高，如果这个值在下降，说明网站的内容或产品的质量没有加强。
需要注意的是，一旦你选定了一个时长和时间段，就要使用相同的参数来产生你的报告，否则就失去比较的意义。
积极访问者比率Heavy User Share计算公式：积极用户比率=访问超过N页的用户/总的访问数指标意义：衡量有多少访问者是对网站的内容高度的兴趣指标用法：根据你网站的内容和大小，去衡量N的大小，比如内容类的网站通常定义在11~15页左右，如果是电子商务类网站则可定义在7~10页左右。
如果你的网站针对正确的目标受众并且网站使用方便，你可以看到这个指标应该是不断的上升。
忠实访问者比率Committed Visitor Share计算公式：访问时间在N分钟以上的用户数/总用户数指标意义：和上一个指标的意义相同，只是使用停留的时间取代浏览页数，取决于网站的目标，你可以使用两个中的一个或结合使用。
指标用法：其中的N也通过网站的类型和大小来定义，比如大型网站通常定位在20分钟左右。
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。
25个大数据专业术语入门大数据必备知识
25个大数据专业术语入门大数据必备知识大数据正在快速发展，成为了当今世界的一个热门话题。
随着互联网的普及和技术的进步，各行各业都在积极应用大数据技术来进行数据分析和决策支持。
然而，对于大多数人来说，大数据专业术语可能会显得晦涩和难以理解。
在本文中，我将介绍25个大数据专业术语，帮助读者快速入门，掌握大数据必备知识。
1. 数据仓库（Data Warehouse）：指的是存储大量结构化和非结构化数据的集中式存储系统。
2. 数据湖（Data Lake）：与数据仓库相反，数据湖是一个集中存储各种数据形式的系统，没有任何结构限制。
3. ETL（Extract, Transform, Load）：是指将数据从不同的源抽取出来，进行转换和加载到目标系统的过程。
4. Hadoop：是一个开源的大数据处理框架，用于存储和处理大规模数据集。
5. MapReduce：是一种用于并行化计算的编程模型，用于处理Hadoop中的大规模数据。
6. 数据挖掘（Data Mining）：通过使用算法和模型，从大量数据中发现隐藏的模式、关联和趋势。
7. 机器学习（Machine Learning）：是一种人工智能的分支，通过训练模型来使计算机具备自主学习和决策的能力。
8. 大数据分析（Big Data Analytics）：利用各种技术和工具对大数据进行探索、分析和可视化，以获取有价值的洞察。
9. 数据可视化（Data Visualization）：使用图表、图形和其他视觉元素将数据以可视化的方式呈现，以便更好地理解数据。
10. 人工智能（Artificial Intelligence）：模拟人类智能的机器系统，可以执行复杂的任务和决策。
11. 特征工程（Feature Engineering）：对原始数据进行处理和转换，以便更好地适应机器学习算法的要求。
12. NLP（Natural Language Processing）：自然语言处理，用于使计算机能够理解和处理人类语言。
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。
工作报告的专业术语和词汇表
-成果（Achievements）：工作报告应该准确记录和展示已经取得的成果，如完成的任务、达成的目标等。
-绩效评估（Performance Evaluation）：对工作成果进行评估和分析，以确定是否达到预期目标。
总结起来，工作报告的专业术语和词汇表在提高报告质量和可读性方面起到了重要作用。通过准确使用这些术语和词汇，可以更清晰地传达工作进展、问题和解决方案，以及未来的计划和建议。在撰写工作报告时，我们应该根据具体情况选择合适的术语和词汇，以确保报告的准确性和可理解性。
工作报告的专业术语和词汇表
工作报告是组织机构中常见的一种沟通方式，它通过详细的描述和分析，向上级领导或团队成员汇报工作进展、问题和解决方案，以及未来的计划和目标。在撰写工作报告时，使用专业术语和词汇表可以准确地传达信息，提升报告的质量和可读性。本文将介绍一些常见的工作报告专业术语和词汇表。
1.目标和计划
在工作报告中，目标和计划是必不可少的内容。以下是一些相关的专业术语和词汇表：
-目标（Goal）：工作报告通常会明确列出所追求的目标，例如提高销售额、增加市场份额等。
-关键绩效指标（Key Performance Indicators，KPIs）：用于衡量目标完成情况的定量指标，如销售额、利润率等。
-里程碑（Milestone）：标志着项目进展的重要阶段或事件，通常与时间节点相关。
-时间表（Timeline）：用于展示工作计划和进度的图表或表格。
-优先级（Priority）：工作报告中常用来描述任务或项目的重要性和紧急程度。
2.工作进展和成果
工作报告需要详细描述工作的进展和成果，以下是一些相关的专业术语和词汇表：
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。
数据分析基本课程设计
数据分析基本课程设计一、课程目标知识目标：1. 让学生掌握数据分析的基本概念和常用术语，理解数据在各个领域的重要性。
2. 学会运用基本的统计方法（如平均数、中位数、众数等）对数据进行分析和描述。
3. 了解数据可视化工具（如条形图、折线图、饼图等）的使用方法，并能运用这些工具展示数据。
技能目标：1. 培养学生运用计算机软件（如Excel、Python等）进行数据处理和分析的能力。
2. 培养学生运用数学知识解决实际问题的能力，提高学生的逻辑思维和数据分析能力。
3. 培养学生团队协作和沟通能力，能在小组讨论中发表自己的观点，倾听他人的意见。
情感态度价值观目标：1. 培养学生对数据分析的兴趣，激发学生学习数学和计算机技术的热情。
2. 培养学生认真、严谨的学习态度，养成良好的数据素养，尊重事实和数据。
3. 培养学生具备批判性思维，敢于质疑，勇于探索，善于从数据中发现问题，提出解决方案。
本课程针对的学生特点为具有一定数学基础和计算机操作能力的初中生。
课程性质为理论与实践相结合，注重培养学生的实际操作能力和解决实际问题的能力。
在教学过程中，教师需关注学生的学习需求，及时调整教学方法和策略，确保学生达到预期的学习成果。
通过本课程的学习，使学生能够具备初步的数据分析能力，为今后的学习和工作打下坚实基础。
二、教学内容1. 数据分析概念与术语：介绍数据分析的定义、作用和基本流程，学习数据集、变量、数据类型等基本概念。
教材章节：第一章 数据分析概述2. 常用统计方法：讲解平均数、中位数、众数、极差、方差等基本统计量，学会运用这些方法分析数据。
教材章节：第二章 数据的描述性分析3. 数据可视化：学习条形图、折线图、饼图等常见数据可视化工具的使用方法，掌握如何利用图表展示数据。
教材章节：第三章 数据可视化4. 计算机软件操作：运用Excel、Python等软件进行数据处理、统计分析和数据可视化。
教材章节：第四章 数据处理与软件应用5. 实际案例分析：分析现实生活中与数据分析相关的案例，让学生学会运用所学知识解决实际问题。
大数据：游戏运营数据分析专业术语大全(收藏)
大数据：游戏运营数据分析专业术语大全（收藏）一、运营数据（1）平均同时在线人数（ACU: Average concurrent users）：即在一定时间段抓取一次数据，以一定周期为期限；周期内的ACU可取时间段的平均数据。
[例如：系统每一小时抓取一次数据，全天24小时共24个不同时刻的在线数据，则每天的ACU是这24个数据的平均值（每个公司有每个公司的定义，一般ACU取平均值，若针对某一时刻，则直接在某时刻内直接统计用户数）]（2）最高同时在线人数（PCU:Peak concurrent users）：即在一定时间内，抓取最高在线数据。
（例如：单天最高在线：系统每小时统计一次数据，全天24小时共24个不同时刻的在线数据，则24个时间段内最高的用户在线数据为PCU）（3）充值金额（RMB）：即在一定周期内充值总金额。
（4）元宝消费金额（RMB）：即在一定周期内，玩家在游戏商城中的消费总金额（仔细看，充值金额与元宝消费金额有着明显区别，上者受活动影响，下者受商城道具需求影响。
）（5）每付费用户平均收益（ARPPU: Average Revenue Per Paying User：）相似于下载游戏的消费比率，（国内很多人以“ARPU”称呼，个人定义不同），此类数据主要衡量付费用户收益（公式：月总收入/月付费用户数）（6）平均每活跃用户收益（ARPU: Average Revenue Per User）：主要衡量游戏整体贡献收益；毕竟除了付费收益，活跃用户也能产生收益，（一般国内以此数据为核心，各家算法不同）（公式：月总收入/月活跃用户）（7）平均生命周期：平均生命周期：有新增账户在首次进入游戏到最后一次参与游戏的时间天数。
比如记录某一个月，这个月里，每个新增用户的生命周期之和/MAU=平均生命周期。
（8）LTV生命周期价值（LTV: Life Time Value）：约定一个计算的生命周期值(比如上个月的平均生命周期，或者约定为15日，即这个月有15日登陆记录的账户数)，符合这个生命周期条件的账户数中，充值金额的和/条件账户数。
流式数据分析实例与技巧-20180420
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4.流式数据分析实例
4.4 B cell（ Human）
4.流式数据分析实例
4.5 Transformations
Transformations:
tSNE; kMeans Cluster Analysis; R Integration; Parameter Math; PCA;
De novo流式数据软件介绍
资料分析
秘密一：基本术语资料分析的考察中，掌握常见的基本术语是在寻找到数据后准确列出算式的前提，常考的基本术语类型有以下几种：(1)年均增长率(复合增长率)末期值＝初期值×(1＋增长率)n，其中n为相差年数(例)某公司1999年固定资产总值4亿元，固定资产年平均增长率为20%，则其2002年固定资产总值为4×(1＋20%)3＝6．912亿元。
(2)翻番翻一番为原来的2倍；翻两番为原来的4倍；依此类推，翻n番为原来的2n倍。
(3)同比、环比同比指与去年的同一时期相比较。
例如：今年五月与去年五月相比较；今年第二季度与去年第二季度相比较；今年上半年与去年上半年相比较。
环比是指和上一个统计周期相比较，包括：日环比、月环比、年环比。
(4)百分点和百分数基本类似，但百分点不带百分号。
(例)某地去年汽车销售总额比前年增加了8%，今年汽车销售总额比去年增加了13%，则今年汽车销售总额增幅提高了多少个百分点？13%－8%＝5%，增幅提高了5%，即提高了5个百分点。
(5)增长率(增长幅度、增长速度)、减少率(减少幅度、减少速度)增长率＝增长量÷原有量×100%减少率＝减少量÷原有量×100%增长了x% 现有量＝原有量×(1＋x%) 原有量＝现有量÷(1＋x%)减少了y% 现有量＝原有量×(1－y%) 原有量＝现有量÷(1－y%)注：求“现有量”用乘法，求“原有量”用除法，增长用加法，减少用减法。
例：去年的产量为a，今年比去年增长10%，则今年产量＝a×(1＋10%)。
今年的产量为b，今年比去年增长10%，则去年产量＝b÷(1＋10%)。
去年的产量为a，今年的产量为b，则今年比去年的增长量＝b－a。
今年比去年增长的百分比＝(b-a)/a×100%。
今年的产量为b，只完成了(只占)计划的70%，则计划产量＝b÷70%。
大数据常见术语解释(4)
大数据常见术语解释（4）胡经国91、查询（Query）查询是指查找某个问题答案的相关信息。
92、再识别（Re-Identification）再识别是指将多个数据集合并在一起，从匿名化的数据中识别出个人信息。
93、回归分析（Regression Analysis）回归分析是指确定两个变量间的依赖关系。
这种方法假设两个变量之间存在单向的因果关系（自变量，因变量，二者不可互换)。
94、RFIDRFID为射频识别。
这种识别技术使用一种无线非接触式射频电磁场传感器来传输数据。
95、实时数据（Real-Time Data）实时数据是指在几毫秒内被创建、处理、存储、分析并显示的数据。
96、推荐引擎（Recommendation Engine）推荐引擎即推荐引擎算法，是指根据用户之前的购买行为或其他购买行为向用户推荐某种产品。
97、路径分析（Routing Analysis）路径分析是指针对某种运输方法，通过使用多种不同的变量分析，从而找到一条最优路径，以达到降低燃料费用、提高效率的目的。
98、半结构化数据（Semi-Structured Data）半结构化数据是指不具备结构化数据严格的存储结构，但是它可以使用标签或其他形式的标记方式，以保证数据的层次结构。
99、情感分析（Sentiment Analysis）情感分析是指通过算法分析出人们是如何看待某些话题的。
100、信号分析（Signal Analysis）信号分析是指通过度量随时间或空间变化的物理量来分析产品的性能，特别是使用传感器数据。
101、相似性搜索（Similarity Searches）相似性搜索是指在数据库中查询最相似的数据对象。
这里所说的数据对象可以是任意类型的数据。
102、仿真分析（Simulation Analysis）仿真分析是指模拟真实环境中的进程或系统的操作。
仿真分析可以在仿真时考虑多种不同的变量，确保产品性能达到最优。
103、智能网格（Smart Grid）智能网格是指在能源网中使用传感器实时监控其运行状态，有助于提高效率。
财务数据分析报告术语(3篇)
第1篇一、报告摘要本报告通过对XX公司近三年的财务数据进行分析，旨在揭示公司的财务状况、盈利能力、偿债能力、运营效率等方面的表现，为公司决策层提供数据支持。
报告采用多种财务分析方法和工具，包括比率分析、趋势分析、比较分析等，全面评估了公司的财务健康状况。
二、公司概况XX公司成立于XX年，主要从事XX行业产品的研发、生产和销售。
公司经过多年的发展，已逐步成为该行业的领军企业。
截至报告期末，公司总资产为XX亿元，净资产为XX亿元，员工人数XX人。
三、财务报表分析（一）资产负债表分析1. 资产结构分析从XX年度资产负债表来看，公司资产总额为XX亿元，其中流动资产XX亿元，占比XX%；非流动资产XX亿元，占比XX%。
流动资产主要包括货币资金、应收账款、存货等，非流动资产主要包括固定资产、无形资产等。
2. 负债结构分析公司负债总额为XX亿元，其中流动负债XX亿元，占比XX%；非流动负债XX亿元，占比XX%。
流动负债主要包括短期借款、应付账款等，非流动负债主要包括长期借款、长期应付款等。
3. 股东权益分析公司股东权益总额为XX亿元，占资产总额的XX%。
股东权益主要由实收资本、资本公积、盈余公积和未分配利润组成。
（二）利润表分析1. 收入分析XX年度，公司营业收入为XX亿元，同比增长XX%。
其中，主营业务收入为XX亿元，同比增长XX%；其他业务收入为XX亿元，同比增长XX%。
2. 成本分析XX年度，公司营业成本为XX亿元，同比增长XX%。
其中，主营业务成本为XX亿元，同比增长XX%；其他业务成本为XX亿元，同比增长XX%。
3. 利润分析XX年度，公司实现净利润XX亿元，同比增长XX%。
其中，主营业务利润为XX亿元，同比增长XX%；其他业务利润为XX亿元，同比增长XX%。
四、财务比率分析（一）偿债能力分析1. 流动比率XX年度，公司流动比率为XX，说明公司短期偿债能力较强。
2. 速动比率XX年度，公司速动比率为XX，说明公司短期偿债能力较好。