第九章 属性(分类)数据分析[最新]
《商务数据分析》第九章——复杂数据分析方法
• 主题模型是用来在大量的文档中发现潜在主题的一种统计模型。
• 一个文档通常包含多个主题且每个主题所占比例各不相同，主题模型能够统计文档中
的词语，根据文档中词的信息判断文档包含的主题以及各个主题所占比重。
• 一种典型的词袋模型：LDA
• 基本设想为一篇文档是由一组词组成的集合，词与词之间没有顺序和先后关系。同时，
• 为了将文本处理为模型可用的数据，需要先对文本进行预处理。一般预
处理步骤为分词、清洗、标准化、特征提取，然后将提取出来的特征应
用下游任务中，如分类、情感分析等。
商务数据分析
1. 文本预处理
• （1）文本分词
• 组成文本的词，被认为是重要的特征。因此文本分析首先要做的
是对文本进行分词。
• 对于英文来说，文本本来就是根据空格分开的，可以直接以空格
• Word2vec词向量模型
• 是一个小型的神经网络，目前较为流行的有两种模型：
• （1）CBOW模型：用上下文单词作为输入来预测目标词语，对于小型数据比较合适。
• （2）skip-gram模型：用一个词语作为输入来预测它周围的上下文，在大型语料中表
现更好。
• 两个模型均是一个三层的神经网络，分别包含输入层、隐藏层和输出层，输入层以词
出现的频率，它默认文档中的每个单词都是独立的。不依赖于其他单词是否出现。
• （1）词袋模型之TF-IDF算法（Term Frequency–Inverse Document Frequency,TF-IDF）
• 特征关键词应该是那些在某个文本中出现频率高而在整个语料库的其他文档中出现频率少的词或短语。
• 首先用d表示待处理的文档，t表示文档分词后的词语，用D表示语料库。TF(t, d)是词语t在文档d中出现的次数：
属性数据分析
7
第一节 属性数据与列联表
以数据集sales为例: proc freq data=sales; tables purchase*income; run; Tables语句可加的选项： nopercent norow nocol out=数据集名
8
第二节 关联性分析
一、概述
（一）关联性的卡方检验 H0:行列变量无关联 H1:行列变量有关联 （二）fisher精确检验法 适合于小样本 （三）Mentel-Haenszel检验法（有序关联性检验） H0:行列变量无有序关联 H1:行列变量有序关联
属 性 变 量 列
3
第一节 属性数据与列联表
列联表
高收入 购买量 <100元 购买量 >=100元 合计 81 74 155 中等收入 90 42 132 低收入 98 46 144 合计 269 162 431
4
第一节 属性数据与列联表
二、用分析员应用作双向频数统计 以数据集sales为例，在调入数据集后 在下拉菜单选： 1.statistics=>table analysis 2.purchase=>row gender,income=>column 3.OK
对于sales2可用weight语句： Proc freq data=tj01.sales2; tables inclev*purchase / chisq ; weight count; Run;
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第二节 关联性分析
对于不是2 ×2列联表要给出fisher精确 检验，可加语句： exact pchi; Proc freq data=tj01.sales2; tables inclev*purchase / chisq ; weight count; exact pchi; Run;
数据分析资料
数据分析资料数据分析是指通过收集、整理、处理、分析数据，从中提取有价值的信息和洞察力，为决策和问题解决提供支持。
在当今信息化的时代，数据分析已经成为各个行业和领域中不可或缺的工具。
本文将介绍数据分析的基本概念、方法和应用，并通过实例说明其在实际工作中的重要性和效果。
一、数据分析的基本概念和方法1.1 数据分析的定义数据分析是指对收集到的数据进行处理和分析，以发现其中的规律、趋势和关联性，从而获得有价值的信息和结论的过程。
数据分析涉及到数据的整理、清洗、转换、建模和可视化等多个环节，需要运用统计学、数学建模、机器学习等相关方法和技术。
1.2 数据分析的基本步骤数据分析通常包括以下几个基本步骤：（1）确定目标：明确数据分析的目的和问题，确定需要回答的关键问题和指标。
（2）数据收集：收集与问题相关的数据，包括结构化数据（如数据库、表格）和非结构化数据（如文本、图片）。
（3）数据整理：对收集到的数据进行清洗、转换和整理，去除异常值、缺失值，处理数据格式和单位等。
（4）数据分析：运用统计学、机器学习、数据挖掘等方法对数据进行分析，发现其中的规律和趋势。
（5）结果解释：将分析结果进行解释和解读，得出结论，并提供决策和建议。
1.3 数据分析的常用方法和技术数据分析涉及到多种方法和技术，常用的包括：（1）描述性统计分析：通过计算均值、中位数、标准差等统计指标，对数据的分布和特征进行描述。
（2）推断统计分析：通过抽样和假设检验等方法，对总体的特征和差异进行推断。
（3）回归分析：通过建立数学模型，研究自变量和因变量之间的关系，并进行预测和解释。
（4）聚类分析：将相似的样本或变量进行聚类，发现其中的群组结构和关联性。
（5）关联规则挖掘：通过挖掘数据集中的频繁项集和关联规则，发现变量之间的关联性和依赖关系。
二、数据分析的应用领域数据分析在各个行业和领域中都有广泛的应用，以下是几个常见的应用领域：2.1 金融行业在金融行业中，数据分析可以用于风险管理、投资决策、市场预测等方面。
贾俊平统计学 第七版 课后思考题
第一章导论1.什么是统计学？统计学是搜集、处理、分析、解释数据并从中得出结论的科学。
2.解释描述统计与推断统计。
描述统计研究的是数据搜集、处理、汇总、图表描述、概括与分析等统计方法。
推断统计研究的是如何利用样本数据来推断总体特征的统计方法。
3.统计数据可分为哪几种类型？不同类型的数据各有什么特点？按照计量尺度可分为分类数据、顺序数据和数值型数据；按照数据的搜集方法，可以分为观测数据和试验数据；按照被描述的现象与实践的关系，可以分为截面数据和时间序列数据。
4.解释分类数据、顺序数据和数值型数据的含义。
分类数据是只能归于某一类别的非数字型数据；顺序数据是只能归于某一有序类别的非数字型数据；数值型数据是按照数字尺度测量的观测值，其结果表现为具体的数值。
5.举例说明总体、样本、参数、统计量、变量这几个概念。
总体是包含所研究的全部个体的集合，样本是从总体中抽取的一部分元素的集合，参数是用来描述总体特征的概括性数字度量，统计量是用来描述样本特征的概括性数字度量，变量是用来说明现象某种特征的概念。
6.变量可分为哪几类？变量可分为分类变量、顺序变量和数值型变量。
分类变量是说明书屋类别的一个名称，其取值为分类数据；顺序变量是说明十五有序类别的一个名称，其取值是顺序数据；数值型变量是说明事物数字特征的一个名称，其取值是数值型数据。
7.举例说明离散型变量和连续型变量。
离散型变量是只能去可数值的变量，它只能取有限个值，而且其取值都以整位数断开，如“产品数量”；连续性变量是可以在一个或多个区间中取任何值的变量，它的取值是连续不断的，不能一一列举，如“温度”等。
第二章数据的搜集1.什么是二手资料？使用二手资料需要注意些什么？与研究内容有关、由别人调查和试验而来、已经存在并会被我们所利用的资料为二手资料。
使用时要评估资料的原始搜集人、搜集目的、搜集途径、搜集时间且使用时要注明数据来源。
2.比较概率抽样和非概率抽样的特点。
举例说明什么情况下适合采用概率抽样，什么情况下适合采用非概率抽样。
数据分析-分类分析
数据分析-分类分析前⾔我们做分析时经常要多⼈群分类，特别是做⽤户画像时经常⽤到，将对象划分为不同部分或者类别，在进⼀步分析，就能够挖掘事物的本质⼀、分类分析根据指标的性质，分类分析法分为属性指标分组和数量指标分组1.属性指标分组分析法按属性指标分组⼀般较简单，分组指标⼀旦确定，组数、组名、组与组之间的界限也就确定。
例如，⼈⼝按性别分为男、⼥两组，具体到每⼀个⼈应该分在哪⼀组是⼀⽬了然的2.数量指标分组分析法数量指标分组分析法是指选择数量指标作为分组依据，将数据总体划分为若⼲个性质不同的部分，分析数据的分布特征和内部联系。
根据数据的性质(离散数据或者连续数据)，它分为单项式分组和组距式分组。
2.1单项式分组单项式分组⼀般适⽤于离散型数据*，⽽且数据值不多、变动范围较⼩的情况。
每个指标值就是⼀个组，有多少个指标值就分成多少个组。
如按产品产量、技术级别、员⼯⼯龄等指标分组。
例如按照技术级别来分，有A、B、C三个组2.2组距式分组组距式分组，这是个是适⽤在连续数据上，指数据的变化幅度较⼤的条件下，将数据总体划分为若⼲个区间,每个区间作为⼀组,组内数据性质相同,组与组之间的性质相异。
这⾥的组距式分组，也会分为两种的，⼀个是等距分组，这种⽅法适⽤在连续数据分布相对均匀的;另⼀个是不等距分组，适⽤在连续数据分布不均匀的状态。
具体使⽤见下⽂:a.等距分组:第⼀步:确定维度、组数;第⼆步:确定各组的组距;组距=(最⼤值-最⼩值)/组数;第三步:根据组距，将数据划归⾄对应组内b.不等距分组第⼀步:确定维度、组数;第⼆步:根据需求确定各⼩组的上限与下限第三步:依据⼩组上下限进⾏分组第四步:评估分组后数据结构是否满⾜需求第五步:若满⾜，则停⽌；若不满⾜，则调整，从第⼀步循环⼆、分组分析的应⽤1.⼀维分类定义⼀个维度(标准)将数据分析，常⽤⼀维分类性别:男、⼥年龄分段:青年、中年、⽼年客户价值:低价值、中价值、⾼价值⽤户状态:沉默⽤户、活跃⽤户⼀维分类常⽤柱形图来做统计，⽐如下⾯的某⼩学各年级向灾区的捐款情况2.⼆维分类数据按两个维度分类时所列出的表，是由两个的变量进⾏交叉分类的分布表，也称为交叉分析。
医用数据挖掘案例与实践 第9章 决策树模型分析
分类（Classification）是一种数据分析过程，即根据 记录各种属性的值确定该记录属于预定类别中的哪一 类。分类是数据挖掘中的常用方法，在医学应用中， 疾病的诊断和鉴别诊断就是典型的分类过程。
3
分类器的产生主要通过学习和测试两部分完成。学习过程是依据训练样 本（Training Sample）进行有监督的学习，通过学习得到特定的分类器 （Classifier）。测试过程是以学习得到的分类器对测试样本（Testing Sample） 进行分类，并将分类结果与该样本的类别归属进行对照，以此判断分类器的 性能。当分类器的分类性能达到预定目标后，即可用该分类器对未知数据的 类别进行判定。用于评估分类器性能的测试样本必须独立于训练样本。常用 的测试样本主要有以下几种方法：
（1）随机分组法：将已知数据集合随机的分为互不重叠的学习样本和测 试样本，训练样本量越大，对于分类器的学习就会越准确。因此，当已知数 据集较大的时候，常采用原始数据的三分之二作为训练样本，但缺点是可能 会导致不同类别的样本在两个样本中分布不均衡。
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（2）N倍交叉验证法：将原有数据集随机的分为N组，分 别以其中的一组数据作为测试样本，其他组数据作为训练样 本进行训练和测试。这样一共训练了N次，得到N个分类准确 率。最后取N次测试的分类准确率的均值来反应分类器的性能。 特别的，当N为总样本数时，此方法则成为留一法（leaveone-out）。
log2
3 9
6 9
log2
6 9
0.918
E(age)
I
(1,
2)
6 9
(
2 6
log2
2 6
4 6
log2
4 6
)
3 9
属性数据分析资料
属性数据分析一属性变量和属性数据通常所指属性数据(categorical data)，是说反映事物属性的数据，也称为定性数据或类别数据，它是属性变量取的值。
属性变量可能是表示事物属性，取值为事物属性的量反映事物的客观属性，例如变量“性别”取值为男，女；又如变量是中医所分人的体质，取值为平和，气虚，阳虚，阴虚，瘀血，痰湿，湿热，气郁，特凛。
对事物表态的量表达人们主观对事物的评论，例如变量是“某人对某个政策的态度”，取值是赞成，中立和反对；又如变量是“人对医疗效果的评价”，取值为特好，好，一般，差，很差。
区间值变量取值为多个互不重叠区间：例如变量是“顾客的购买水平”，取值分为[0，100)，[100,200)，[200,300)和300以上。
“属性变量”是反映事物的客观属性或对事物表态，以及区间值变量，它是一种变量，它取的值之间不能做加，减，乘，除等运算，而且所取的值只能是有限个，属性变量取的值也称为属性变量的“水平”。
二属性数据表示形式属性变量有4种表示形式：原始属性变量形式、指示变量形式（调查数据常用）、频数形式和列联表。
例1 某连锁超市要检验商品销售情况与陈列方式是否相关，随机抽取了10家门店，分别以C B A 、、共3种方式陈列（即第一个属性变量是“陈列方式”，取值A 、B 、C ），各门店销售情况分为 “high ”及“low ”两类（即第二个属性变量是“销量”，取值“high ”和“low ”）。
这两个属性变量的统计资料4种形式如下：属性变量形式的样本是把各个属性变量的1次观测值排成1行；例如例1中属性变量“销量”和“排列方式”的第1个观测值（第1个门店）的观测值是“high ”和“B ”，就把“high ”、“B ”排在第一行，见下表表 超市数据属性变量形式指示变量形式是列出各个属性变量的所有值，对每个值建立一个变量，例如例1中两个属性变量取值“high ”、“low ”、“A ”、“B ”、“C ”；建立5个指示变量：sl ，sh,ma,mb,mc.每次观测中，属性变量的哪个值出现了，就在对应列中用1表示，否则用0表示；例如对于超市数据建立5个变量后：sh 表示变量销售额高，sl 表示变量销售额低,ma 表示排列方式是A ，mb并表示排列方式是B，mc表示排列方式是C。
第九章 路径分析 SPSS数据分析教学课件
[例9.2]心理学研究人员赵小军进行了西北初 中生自我概念、学业求助及其关系的研究， 使用心理测量的研究方法，请建立路径图， 来探讨变量间的因果关系。
通过量表结构和已有研究建立初始模型。
② 运用适当回归模型，检验差异是否显著，估计残差系 数。 复回归分析一： 自变量：自我概念的各个子因素＋性别，年级与地区 因变量：求助态度的各个子因素 复回归分析二： 自变量：求助态度的各个子因素 因变量：求助行为的各个子因素 复回归分析三： 自变量：自我概念的各个子因素＋性别，年级与地区 因变量：求助行为的各个子因素 ③ 评估
Collinearity Diagnostics a Condition Index 1.000 11.813 14.822 17.256 18.742 Variance Proportions 学 习态 度 学 习技 术 学 习环 境 .00 .00 .00 .01 .00 .62 .33 .19 .32 .56 .78 .00 .10 .03 .06
Dimension 1 2 3 4 5 6
Eigenvalue 5.717 .156 .069 .035 .018 .004
Condition Index 1.000 6.047 9.098 12.788 17.797 36.263
(Constant) .00 .00 .00 .00 .00 .99
Regression Residual Total
a. Predic tors: (Con stant), 心 身 健 康 , 学 习 态 度 , 学 习 环 境 , 学 习 技 术 b. Dependent Variable : 自 我 怀疑 感
Coefficientsa Unstandardized Coefficients B Std. Error 2.608 .388 .004 .011 .007 .010 .002 .008 -.016 .010 Standardized Coefficients Beta .030 .060 .024 -.126 Correlations Zero-order Partial .035 .045 .028 -.086 .023 .048 .019 -.115 Collinearity Statistics Tolerance VIF .607 .616 .632 .830 1.648 1.622 1.583 1.205
sas属性数据分析
(cate21.sas)
21
列联表分析
由原始数据生成列联表的例子
(2) 使用SAS菜单系统“分析员应用”生成 列联表.
首先启动“分析员应用”,并打开SAS数据 集STATCLAS.
① 在“分析员应用”菜单栏目中选 分析(Statistics)=> 表分析(Table Analysis)....
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列联表分析
属性变量取值的频数表
对属性变量最基本的统计特征就是它可取到的 不同数值及取各个不同数值的频数和概率(频率).
(中学生数据的频数表和条形图.)
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列联表分析
多个属性变量取值的交叉表
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列联表分析
由原始数据生成列联表的例子
例2.1 对某个“统计入门”课题，记录了该课程 中所有学生的性别和专业(′是′为统计专业,′非′ 为其他专业).数据见以下SAS程序的数据行.试用编程 方法或菜单系统生成列联表.
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列联表分析
例2.2 杀人犯的种族是否会影响判处死刑的问 题.对1976至1977年美国佛罗里达州20个地区杀人 案件中的326个被告进行调查.考虑的种族有白人与 黑人;用“是”或“否”表示是否判处死刑.调查后 已把数据整理成表格形式(见下表).试用编程方法 或菜单系统生成列联表.
白人 黑人 是 19 17 36 否 141 149 290
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列联表分析
有些情况下,已经汇总并得出表格中每个单元 有多少个观测.在收集数据时,也许是先建立一张 表,然后将观测个数记到每个单元中,这样得到的 信息.或许是使用以表格形式发表的数据.如:
白人 黑人 是 19 17 否 141 149
在这种情况下,没有给出样本中每一个个体的观 测数据.为了由这种类型的数据生成一张列联表, 首先建立一个包含所有单元观测个数的数据集, 然后使用带有WEIGHT语句的FREQ过程.
数据的分类与分组统计
数据的分类与分组统计数据分析在科学研究、商业决策、社会调查等领域起着至关重要的作用。
在进行数据分析之前，我们首先需要对数据进行分类和分组，以便更好地理解和解释数据。
本文将重点探讨数据的分类方法和分组统计技术。
一、数据的分类方法在数据分析中，常常需要根据数据的特点和属性来进行分类，以便进一步进行相应的分析。
以下是几种常见的数据分类方法：1. 根据数据类型分类数据可以分为数值型和非数值型数据。
数值型数据是可以进行数值计算和比较的数据，比如身高、年龄等；非数值型数据则不能进行数值计算和比较，比如性别、地区等。
2. 根据数据属性分类根据数据的属性特点进行分类，比如性质属性、顺序属性和区间属性。
性质属性表示数据的种类，如颜色、国家等；顺序属性表示数据之间有一定的大小关系，但没有具体数值，如衣服的尺码；区间属性表示数据之间有大小关系，并且存在具体数值，如温度、成绩等。
3. 根据数据来源分类根据数据的来源进行分类，比如实验数据、调查数据等。
实验数据是通过实验设计和实验观测得到的数据；调查数据是通过问卷调查、访谈等方式收集的数据。
二、数据的分组统计技术分组统计是将数据按照一定的规则和标准进行归类和整理，并对各个组别的数据进行统计和分析。
下面介绍几种常见的数据分组统计技术：1. 频数分布频数分布是指将数据按照一定的范围或区间进行划分，并统计各个范围或区间内数据出现的次数。
通过频数分布表可以清晰地展示数据的分布情况，进而进行后续的统计分析。
2. 相对频数分布相对频数分布是指在频数分布的基础上，计算各个范围或区间内数据出现的相对比例。
相对频数体现了数据在总体中的相对位置，便于进行不同组别之间的比较和分析。
3. 累积频数分布累积频数分布是指按照一定的范围或区间统计各个范围或区间内的数据累积出现的次数。
累积频数分布可以更全面地反映数据的整体情况，帮助我们更好地理解数据的特征和趋势。
4. 分组统计图表分组统计图表是将分组统计的结果以图表形式展示出来，便于直观地理解数据的分布情况。
属性分析报告
属性分析报告1. 引言属性分析是一种将样本数据中的各种属性进行深入研究和分析的方法。
通过属性分析，我们可以发现不同属性之间的关联性，从而更好地了解数据的特点和规律。
本报告将对属性分析的概念、方法和应用进行详细介绍，并以实例进行说明。
2. 属性分析概述属性分析是数据分析的重要组成部分，它对于理解数据的特点和规律具有至关重要的作用。
属性分析主要通过以下几个步骤进行：1.收集数据：首先，需要收集样本数据，确保数据的真实性和完整性。
2.数据清洗：对收集到的数据进行清洗，包括去除重复值、处理缺失值、处理异常值等。
3.属性选取：根据分析的目的，选择相应的属性进行分析。
4.属性关联性分析：通过统计方法、数据挖掘等技术手段，分析不同属性之间的关联性。
5.结果呈现：将分析结果以可视化的方式展示出来，以便更好地理解数据的特点和规律。
3. 属性分析方法属性分析可以采用多种方法进行，根据不同的数据类型和分析目的，选择相应的方法进行分析。
常用的属性分析方法包括：1.描述性统计分析：描述性统计分析是对数据进行表述和总结的方法，它可以通过计算中心趋势、离散程度、分布特征等指标，对数据进行全面的描述和概括。
2.相关性分析：通过计算不同属性之间的相关系数，可以分析不同属性之间的关联程度。
常用的相关系数包括皮尔逊相关系数、斯皮尔曼相关系数等。
3.回归分析：回归分析可以找出自变量和因变量之间的关系，通过建立回归模型，可以预测因变量的取值。
4.聚类分析：聚类分析是将数据按照某种相似性指标进行分类的方法，通过分析不同属性之间的聚类情况，可以发现数据的内在特点和规律。
5.主成分分析：主成分分析是一种降维技术，通过线性变换将原始的属性空间转换为新的属性空间，从而减少属性的数量，并保留数据的主要特征。
4. 属性分析应用属性分析在各个领域都有广泛的应用，下面以几个实例说明属性分析的应用场景：4.1 金融领域在金融领域，属性分析可以帮助银行进行风险评估和信用评级。
统计学课件第9篇章分类数据分析
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其他回归模型
总结词
除了线性回归分析和Logistic回归分析之外，还有许多其他类型的回归模型可 供选择。
详细描述
这些模型包括岭回归、套索回归、多项式回归、逐步回归等，每种模型都有其 特定的适用场景和假设条件。选择合适的回归模型需要考虑数据的特征、模型 的预测精度和解释性等因素。
06 分类数据分析的实际应用
市场细分分析
市场细分
通过分类数据分析，将市场划分为不 同的细分市场，以便更好地理解客户 需求和行为，从而制定更有效的营销 策略。
消费者行为研究
通过分析消费者的购买行为、偏好和 态度，了解不同细分市场的消费者需 求和趋势，以优化产品设计和市场定 位。
人口统计学研究
人口普查
利用分类数据分析对人口普查数据进行处理和分析，了解人口分布、年龄结构、 性别比例等人口统计学特征。
05 分类数据的回归分析
线性回归分析
总结词
线性回归分析是一种通过建立自变量与因变量之 间的线性关系来预测因变量的方法。
总结词
线性回归分析的假设包括线性关系、误差项独立 同分布、误差项无偏和误差项同方差。
详细描述
线性回归分析基于最小二乘法原理，通过拟合一 条直线来描述自变量和因变量之间的关系。这种 方法适用于因变量是连续变量的数据，并且自变 量和因变量之间存在线性关系。
选择合适的图形类型，将频数分布表 中的数据按照分类变量进行分组并绘 制图形。
相对频率与累积频率
相对频率
01
某一组的频数与总频数之比，用于表示该组在总体中的相对重
要程度。
累积频率
02
某一组的相对频率与前面所有组的相对频率之和，用于表示该
组及之前所有组在总体中的相对重要程度。
属性数据分析教学设计
属性数据分析教学设计一、引言在现代企业管理中，常常需要通过收集和分析数据来实现决策，而数据中的属性数据是常见的数据类型之一。
属性数据是指可以被计数和分类的离散数据，包括计数数据、分类数据等。
属性数据的分析方法主要包括频数分析、交叉分析、卡方检验、假设检验等，这些方法在企业决策中具有重要的作用。
因此，本文将针对属性数据分析的教学设计进行探讨，希望能够为属性数据分析的教学提供有益的参考。
二、教学目标在本教学设计中，主要的教学目标包括：1.学生能够理解什么是属性数据；2.学生能够掌握属性数据的基本描述统计方法；3.学生能够掌握属性数据的常用分析方法；4.学生能够应用属性数据分析方法来解决实际问题。
三、教学内容3.1 属性数据的定义与描述1.属性数据的定义：什么是属性数据，与其他数据类型的区别是什么？2.属性数据的描述方法：计数数据的描述方法、分类数据的描述方法。
3.2 属性数据的基本描述统计方法1.频数分析：如何计算频数、频率、百分比等描述性统计量？2.中心趋势量：均值、中位数、众数等的计算方法和应用。
3.变异性度量：极差、标准差、方差等的计算方法和应用。
3.3 属性数据的常用分析方法1.交叉分析：两个分类变量之间的关系如何分析？2.卡方检验：如何判断两个分类变量之间的关系是否显著？3.假设检验：如何使用假设检验来判断样本和总体之间的差异是否显著？3.4 实际案例分析在本部分中，将通过案例的方式来进行实际数据分析的操作，通过分析具体数据，来帮助学生掌握数据分析方法的应用。
四、教学策略4.1 课前讲解在课前讲解环节，通过PPT等多媒体工具，讲解属性数据的概念和基本描述统计方法，帮助学生掌握基本的理论知识。
4.2 课堂互动在课堂互动环节，可以通过小组讨论、学生报告等方式，帮助学生掌握属性数据分析的常用方法和实际应用。
4.3实践操作在实践操作环节，学生可以使用Excel等数据分析软件来进行实际的数据分析操作，以提高实际操作能力。
分类数据分析-PPT精选文档
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干扰因素和解决办法
边际分布不均匀（如表6）： 调整数据 将表格标准化 选择对边际总数不敏感的测量方法 行列不相等： 选择可以达到最大值的测量方法。
表6：不同边际分布，相同相关程度
(a)
X 60% （60） Y 30% （30） 10% （10） Totals 100% （100） 20% （200） 60% （600） 20% （200） 100% （1000） 10% （10） 30% （30） 60% （60） 100% （100） Totals 270 60% （180） Y 30% （90） 10% （30） Totals 100% （300） X 20% （120） 60% （360） 20% （120） 100% （600） 10% （30） 30% （90） 60% （180） 100% （300）
百分比法
X 0.9 (45) 0.1 (5) 1.0 (50) 0.4 (20) 0.6 (30) 1.0 (50) 0.9－0.4=0.5
Y
差额比率法
X:党派
民主党
Y: 立 场 革命的 保守的 193 153 346
共和党
46 229 275 239 382 621
n 11 n 21 ˆ n 12 n 22
差额比率法的性质
a X 75 Y 10 85 15 100 115 Y 750 100 850 b X 15 100 115
ˆ 50 ˆ 3 . 91
ˆ 50 ˆ 3 . 91
193 1.26 153 6.28 46 0.20 229
差额比率法的性质
a 100 25 125 50 200 250 25 200 225 b 100 50 150
第九章-Python数据分析与实践-柳毅-清华大学出版社
而如何定义数据的存储格式就是一个大问题。如果我们自 己来定义存储格式，比如保存一个班级所有学生的成绩单：
名字 张三 李四 王五 赵六
成绩 99 85 82 92
2021/3/17
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9.1.1 数据库简介
可以用一个文本文件保存，一行保存一个学生，用逗号“，” 隔开：
张三,99 李四,85 王五,82 赵六,92
2021/3/17
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9.1.1 数据库简介
目前广泛使用的关系数据库大概有如下几种： 付费的商用数据库：
• Oracle，世界上最流行最专业的商业关系型数据库系统； • SQL Server，微软的产品，专为Windows定制； • DB2，IBM的产品，主要应用于大型应用系统；
这些数据库都是不开源而且付费的，最大的好处是花了钱出了问题 可以找厂家解决。
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1 | 11 | 一年级一班
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1 | 12 | 一年级二班
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1 | 13 | 一年级三班
2021/3/17
根据某个年级的ID就可以查找所有班级的行，这种查询语句在关 系数据库中称为SQL语句，可以写成：
SELECT * FROM classes WHERE grade_id = '1';
结果也是一个表：
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grade_id | class_id | name
属性数据分析讲解
属性数据分析一属性变量和属性数据通常所指属性数据(categorical data)，是说反映事物属性的数据，也称为定性数据或类别数据，它是属性变量取的值。
属性变量可能是表示事物属性，取值为事物属性的量反映事物的客观属性，例如变量“性别”取值为男，女；又如变量是中医所分人的体质，取值为平和，气虚，阳虚，阴虚，瘀血，痰湿，湿热，气郁，特凛。
对事物表态的量表达人们主观对事物的评论，例如变量是“某人对某个政策的态度”，取值是赞成，中立和反对；又如变量是“人对医疗效果的评价”，取值为特好，好，一般，差，很差。
区间值变量取值为多个互不重叠区间：例如变量是“顾客的购买水平”，取值分为[0，100)，[100,200)，[200,300)和300以上。
“属性变量”是反映事物的客观属性或对事物表态，以及区间值变量，它是一种变量，它取的值之间不能做加，减，乘，除等运算，而且所取的值只能是有限个，属性变量取的值也称为属性变量的“水平”。
二属性数据表示形式属性变量有4种表示形式：原始属性变量形式、指示变量形式（调查数据常用）、频数形式和列联表。
例1 某连锁超市要检验商品销售情况与陈列方式是否相关，随机抽取了10家门店，分别以C B A 、、共3种方式陈列（即第一个属性变量是“陈列方式”，取值A 、B 、C ），各门店销售情况分为 “high ”及“low ”两类（即第二个属性变量是“销量”，取值“high ”和“low ”）。
这两个属性变量的统计资料4种形式如下：属性变量形式的样本是把各个属性变量的1次观测值排成1行；例如例1中属性变量“销量”和“排列方式”的第1个观测值（第1个门店）的观测值是“high ”和“B ”，就把“high ”、“B ”排在第一行，见下表表 超市数据属性变量形式指示变量形式是列出各个属性变量的所有值，对每个值建立一个变量，例如例1中两个属性变量取值“high ”、“low ”、“A ”、“B ”、“C ”；建立5个指示变量：sl ，sh,ma,mb,mc.每次观测中，属性变量的哪个值出现了，就在对应列中用1表示，否则用0表示；例如对于超市数据建立5个变量后：sh 表示变量销售额高，sl 表示变量销售额低,ma 表示排列方式是A ，mb并表示排列方式是B，mc表示排列方式是C。
数据分析、数据挖掘之聚类、分类
数据分析、数据挖掘之聚类、分类总结：此聚类的模型相对简单，模型：集合{itemN:{col1:n1,col2:n2,col3:n3,...,coln:n}}⼆维表形式：column1 column2 column3 ... columnN item关键在于数据准备阶段，⽐如，对博客进⾏聚类的时候，按照"每个单词在出现在博客列表中的次数(注意是不论在⼀篇博客中出现多少次，都算只能算⼀次)，取次数/博客总数，取10%-50%区间中的单词"，做为col，来构建模型然后根据随机选取的k个点，遍历整个集合，将元素放到距离⾃⼰最近的k个点之⼀重新计算k个集合的中⼼点，重新迭代；直到k个集合不在变化优化：1.对连续型数据⽤⽪尔逊距离（两个元素相同时为1，不同时为0，所以⽤1-⽪尔逊距离）代替欧⼏⾥得距离，来避免博客篇幅较⼤时对群组划分不准确的影响2.对离散型数据，⽐如在{物品：{persion1:1,persion2:0,...,persionN:1}}模型中，客户购买与否被数据化为1、0，所以⽤Tanimote系数来衡量两个物品间的距离，其计算公式为1-(float)(共同购买的⼈数)/(单独购买物品1的⼈数+单独购买物品2的⼈数-共同购买的⼈数)，即并集与交集的商3.对模型转置后，可对列进⾏聚类，但是在⾏、列较⼩的维度上进⾏聚类时，得到的模式更加有意义，例如，单词的数量⽐博客多，此时在⾏上进⾏聚类，得到的模式更为合理1.⽬的是⼀种⽤于寻找紧密相关的事、⼈和观点，并将其可视化的⽅法场景：利⽤常规的消费者消费记录⾃动检测出具有相似购买模式的消费者群体在⽣物学⾥寻找具有相似⾏为的基因组2.监督学习和⽆监督学习监督学习(supervised learning)：通过检查⼀组输⼊和期望的输出来进⾏“学习”，传⼊⼀组数据，利⽤学习到的知识产⽣⼀个输出，如神经⽹络、决策树、向量⽀持机和贝叶斯过滤⽆监督学习：从⼀组数据中寻找某种结构，如聚类算法⾮负矩阵因式分解⾃组织映射3.聚类算法：a.数据准备定义⼀组公共的数值型属性，利⽤这些属性对数据项进⾏⽐较，⽐如上⼀章的对delicious⽹站上的标签⽤0 1来进⾏数据化b.运⽤算法：分级聚类：原理：通过连续不断的将最为相似的群组两两合并，来构造⼀个群组的层级结构；其中每个群组都是从单个元素开始的可视化：通过树状图按层级排列节点，有效的确定⼀个聚类中各个元素见的相似程度，并以此来描述聚类的紧密程度K-means聚类：原理：根据随机选取的K个中⼼位置，将各个数据项分配给最邻近的中⼼点，然后根据群组的元素调整中⼼点的位置，重新进⾏分配，直到分配过程不再产⽣变化未知4.例⼦：1）对博客⽤户进⾏分类：数据准备：a.RSS订阅源包含⼀个标题和⼀组⽂章条⽬，每个⽂件条⽬都有⼀段摘要，对摘要的单词进⾏统计b.构造数据如下数据模型：Rss 单词1 单词2url num Numc.计算每个单词在出现在博客列表中的次数(注意不是对num的求和，⽽是对单词变量博客列表，出现在此博客，count++)，取次数/博客总数，取10%-50%区间中的单词，主要是过滤掉常见和不常见的单词算法计算（分级聚类）：初始时，每个元素都是⼀个群组；然后，计算每个群组间的距离（向量间的距离，可以⽤欧⼏⾥得距离），将距离最近的两个群组组成在⼀起，并计算此时的群组的位置（为元素的中间位置）迭代直到只剩下⼀个群组为⽌结果展现：树状图：按层级排列节点，利⽤群组间的距离标识群组间的距离优化：紧密度（closeness）：利⽤（1-⽪尔逊系数）来定义，使得相似度越⼤的元素其距离越⼩。
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SAS软件与统计Байду номын сангаас用教程
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9.1.1 属性数据分析与列联表
1. 属性变量与属性数据分析
从变量的测量水平来看分为两类：连续变量和属性 (Categorical) 变量，属性变量又可分为有序的 (Ordinal) 和无序的变量。 对属性数据进行分析，将达到以下几方面的目的： 1) 产生汇总分类数据——列联表； 2) 检验属性变量间的独立性(无关联性)； 3) 计算属性变量间的关联性统计量； 4) 对高维数据进行分层分析和建模。
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表9-1 关于改革方案的调查结果（单位：人）
一分公司 二分公司 三分公司 四分公司 合计
STAT
赞成该方案
反对该方案 合计
68
32 100
75
45 120
57
33 90
79
31 110
279
141 420
表中的行 (row) 是态度变量，这里划分为两类：赞成改 革方案或反对改革方案；表中的列 (column)是单位变量， 这里划分为四类，即四个分公司。表 9-1 所示的列联表 称为24表。
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第九章 属性（分类）数据分析
9.1 属性数据及其分析
9.2 SAS中的属性数据分析
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9.1
属性数据及其分析
9.1.1 属性数据分析与列联表
9.1.2 属性变量关联性分析
9.1.3 属性变量关联度计算
9.1.4 有序变量关联性分析
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3. V系数
鉴于 φ系数无上界、 c系数小于 1 的不便，克莱默提出 了V系数（Cramer's V），其计算公式如下：
V
2
n min[( R 1), (C 1)]
mij i 1 j 1 注：通常要求2检验应满足的条件是： n≥40且所有单 元的期望频数均不小于5。 2校正的条件：n≥40但有单元的期望频数小于5。
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2. Fisher精确检验
Fisher精确检验建立在概率论中超几何分布的基础上， 对于单元频数小的列联表来说，它是特别合适的。 Fisher精确检验计算在H0成立的条件下，当总频数和 边缘频数固定时，各种可能的表的超几何概率p之和
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2. 列联表
列联表（ contingency table ）是由两个以上的属性变 量进行交叉分类的频数分布表。例如一个集团公司在四 个不同的区域设有分公司，现该集团公司欲进行一项改 革，此项改革可能涉及各分公司的利益，故采用抽样调 查方法，从四个分公司共抽取 420个样本单位，了解职 工对此项改革的看法，调查结果如表9-1所示。
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2. 列联系数
列联系数（ Contingency coefficient ）简称为 c 系数， 主要用于大于22表的情况。c系数的计算公式为：
c
2 2 n
c系数的取值范围：–1 < c < 1，特别当r c表中两个 变量相互独立时，c = 0。c系数的最大值依赖于列联表 的行数和列数，且随着 r 或 c 变大而变大。例如，对于 22表，c = 0.7071；对于33表，c = 0.8165；对于44表， c = 0.87，…等等。 c系数的缺点是，根据不同行列的列联表计算出来的 c 系数不便比较。
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1. 2检验
在双向表的情形下，如果行变量与列变量无关联性的 原假设H0成立，则列联表中各行的相对分布应近似相等， 即
或
nij
n
j
nij
ij
n
i
ij
n
ij def
（j = 1，2，…，c）
n n
ij j i
n
（j = 1，2，…，c） mij
其中 mij称为列联表中单元 ij在无关联性假设下的期望频 数，而nij是单元ij的观测频数。
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由于2分布是一种连续性分布，而属性数据是不连续的， 故上式只是一个近似计算公式。计算出来的2值往往偏 大，相应的 p 值偏小，从而人为地增加了犯第一类错误 的机会。为纠正这种偏性，可采用校正2，用C2表示。
2 C r c
(| nij mij | 0.5) 2
PROB p
A
对于双边检验，A是具有概率p小于或等于观测表概率 的表的集合；对于左（右）边检验，A是这样一些表的 集合，其中每个表的单元 ij 中频数小于（大于）或等于 观测表中相应的频数。
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9.1.3 属性变量关联度计算
1. φ系数
φ系数是描述22表数据关联程度最常用的一种相关系 数。其计算公式为： 2 / n 其中，2即2统计量。 |φ|的取值范围是在0 ~ 1之间，φ的绝对值越大，说明 行变量与列变量的关联程度越高。φ = 0，表示变量之间 相互独立；|φ| = 1，表示变量之间完全相关，此时列联 表某个方向对角线上的值全为0。 当列联表r c中的行数r或列数c大于2时，φ系数将随 着r或c变大而变大，且φ无上界。此时可用列联系数。
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9.1.2 属性变量关联性分析
对于不同的属性变量，从列联表中可以得到它们联合 分布的信息。但有时还想知道形成列联表的行和列变量 间是否有某种关联性，即一个变量取不同数值时，另一 个变量的分布是否有显著的不同，这就是属性变量关联 性分析的内容。 属性变量关联性检验的假设为 H0：变量之间无关联性； H1：变量之间有关联性 由于变量之间无关联性说明变量互相独立，所以原假 设和备择假设可以写为： H0：变量之间独立； H1：变量之间不独立
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为了检验无关联性，将观测的单元频数与无关联的原假 设为真时单元的期望频数进行比较。一个通常使用的检 验是2检验。2统计量为：
2
i 1 j 1 r c
(nij mij ) 2 mij
在 H0 成立的条件下，当观测数据较大时， 2 统计量的 分布近似服从自由度为(r - 1)(c – 1)的2分布。