商业数据分析工具(实验)
心理学实验数据分析的软件应用
心理学实验数据分析的软件应用在当今的心理学研究领域，实验数据分析是至关重要的环节。
随着科技的不断发展，各种专门用于数据分析的软件应运而生，为心理学家们提供了强大的工具，帮助他们更高效、准确地从复杂的数据中提取有价值的信息。
常见的心理学实验数据分析软件有 SPSS、SAS、R 语言、Python 等。
这些软件各具特点，适用于不同的研究需求和数据分析场景。
SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一款广泛应用于社会科学领域的统计分析软件，包括心理学。
它具有友好的用户界面，操作相对简单，即使对于没有深厚统计学背景的研究者也容易上手。
SPSS 提供了丰富的数据分析功能，如描述性统计、t 检验、方差分析、相关分析、回归分析等。
通过这些功能，研究者可以对实验数据进行初步的描述和探索，以及检验各种假设。
SAS（Statistical Analysis System）则是一款功能强大且全面的商业统计分析软件。
它在处理大型数据集和复杂的统计模型方面表现出色，适用于需要进行深入、高级数据分析的研究。
然而，SAS 的学习曲线相对较陡峭，需要使用者具备一定的统计学和编程知识。
R 语言是一种开源的编程语言，拥有庞大且活跃的社区。
在心理学研究中，R 语言的优势在于其丰富的扩展包，几乎可以实现任何类型的数据分析需求。
例如，用于因子分析的“psych”包，用于结构方程模型的“lavaan”包等。
同时，R 语言允许用户对数据处理和分析的过程进行更精细的控制，适合那些对数据分析有较高要求和灵活性需求的研究者。
Python 作为一种通用的编程语言，在数据科学领域也得到了广泛的应用。
通过相关的库，如“numpy”、“pandas”和“scikitlearn”，可以进行数据预处理、统计分析和机器学习算法的应用。
对于结合心理学实验数据进行预测和分类等任务，Python 具有很大的潜力。
商务数据分析实验报告实验收获(3篇)
第1篇一、实验背景随着大数据时代的到来，商务数据分析在商业决策、市场预测、客户关系管理等方面发挥着越来越重要的作用。
为了提高自身在数据分析领域的技能，我们进行了一系列商务数据分析实验。
通过本次实验，我们不仅掌握了数据分析的基本方法，还深入了解了数据分析在商务领域的应用。
以下是本次实验的收获总结。
二、实验目的1. 熟悉商务数据分析的基本概念和常用工具；2. 学习运用数据分析方法解决实际问题；3. 提高团队协作能力和沟通能力；4. 培养批判性思维和创新能力。
三、实验内容本次实验主要分为以下几个部分：1. 数据采集与处理2. 数据可视化3. 数据分析4. 商务应用案例分析四、实验收获1. 理论知识收获（1）熟悉了商务数据分析的基本概念，如数据采集、数据清洗、数据预处理、数据挖掘等；（2）了解了常用的数据分析工具，如Excel、Python、R、Tableau等；（3）掌握了数据可视化技巧，能够通过图表清晰地展示数据信息；（4）学习了数据分析方法，如描述性统计、推断性统计、预测分析等。
2. 实践能力收获（1）通过实际操作，掌握了数据采集、处理、可视化和分析的方法；（2）运用所学知识解决实际问题，如通过数据分析发现市场趋势、预测销售业绩等；（3）提高了团队协作能力和沟通能力，学会了在团队中发挥自己的优势，共同完成任务；（4）培养了批判性思维和创新能力，能够从多个角度分析问题，提出解决方案。
3. 商务应用案例分析收获（1）通过分析真实案例，了解了数据分析在商务领域的广泛应用；（2）学习了如何将数据分析方法应用于实际业务场景，如客户细分、市场定位、产品优化等；（3）掌握了数据分析在提升企业竞争力、降低成本、提高效率等方面的作用；（4）拓展了视野，了解了国内外优秀企业在数据分析领域的实践经验和创新成果。
4. 个人成长收获（1）提高了自己的数据分析技能，为今后的职业发展奠定了基础；（2）培养了良好的学习习惯和解决问题的能力；（3）增强了自信心，相信自己能够应对各种挑战；（4）拓展了人际关系，结识了志同道合的朋友。
使用SPSS分析电子商务数据
• 第三步：对于数值型变量设置输出有关描述统计量。单击窗口右侧的【统 计（S）】选项，显示如图8-14所示的窗口，在该窗口下进行输出描述统 计量的设置。
《电子商务数据分析》编写组
图8-14 统计窗口
• 第四步：设置相关图形的输出。单击【图表（C）】，在弹出的窗口中选择 相应的输出图表（如图8-15所示）。
四、波动性方法优缺点评述
波动性方法的含义清楚，应用也比较简单，但也存在着 明显的问题，一是对资产组合未来收益概率分布的准确估 计比较困难，普遍使用的正态分布常常偏离实际；二是波 动性方法仅仅描述了资产组合未来收益的波动程度，并不 能说明资产组合价值变化的方向；三是同敏感度方法一样 ，波动性方法也不能给出资产组合价值变化的具体数值。
有效个案 数（个）
84
表8-3 描 述统计表
第五步：结果解读。根据描述性统计结果，样本数为84个，极差80603.00、最小值 为9793.00、最大值为90396.00；均值为30708.6548，标准差为21378.19562，方差为 1457027247.800。描述性统计分析过程中将原始数据进行标准化，标准化后的新变量 Zsl可以在数据文件中看到。
二、金融资产的波动性分析
（一）单一资产的波动性
假设某种金融资产收益率 χ为随机变量，其预期收益 率即数学期望为μ ，标准差为 σ 。σ即为波动性， 可反映资产收益率偏离于其预期收益率即数学期望 μ的幅 度。σ 越大，说明该资产收益率的波动性越大，从而该资 产面临的市场风险就越大；反之，说明该资产面临的市场 风险越小。
二、证券风险的敏感度分析
（一）单个证券资产的敏感度分析
单个证券资产的风险我们通常使用期望收益率的标准 差（方差）表示，标准差（方差）越大，实际发行的收益 率偏移期望收益率的可能性也越大，投资于该证券的风险 也就越大。这一度量实质度量的是证券资产的总风险，它 包括系统性风险和非系统性风险。系统性风险不能通过证 券组合来消除，它是多样化投资后仍然存在。非系统性风 险是指通过将不相关证券结合在一起而可以消除。因此， 对单个证券资产的敏感度分析，通常是对其系统性风险的 分析，用该种证券的收益率和市场组合收益率之间的 β系 数来测度。
DOE数据分析常用的工具有哪些
DOE数据分析常用的工具有哪些大数据分析是研究大量的数据的过程中寻找模式，相关性和其他有用的信息，可以帮助企业更好地适应变化，并做出更明智的决策。
下面整理了一些大数据分析能用到的工具，助力大家更好的应用大数据技术。
先来个彩蛋：一、hadoopHadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。
但是Hadoop 是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。
Hadoop 是可靠的，因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。
Hadoop 是高效的，因为它以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。
Hadoop 还是可伸缩的，能够处理 PB 级数据。
此外，Hadoop 依赖于社区服务器，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。
Hadoop带有用 Java 语言编写的框架，因此运行在 Linu某生产平台上是非常理想的。
Hadoop 上的应用程序也可以使用其他语言编写，比如 C++。
二、SQL毫不夸张地说，SQL是数据方向所有岗位的必备技能，入门比较容易，概括起来就是增删改查。
SQL需要掌握的知识点主要包括数据的定义语言、数据的操纵语言以及数据的控制语言；在数据的操纵语言中，理解SQL的执行顺序和语法顺序，熟练掌握SQL中的重要函数，理解SQL中各种join的异同。
总而言之，要想入行数据分析，SQL是必要技能。
三、 SmartbiSmartbi是国内领先的BI厂商，企业级商业智能和大数据分析平台，经过多年的持续发展，整合了各行业的数据分析和决策支持的功能需求。
Smartbi满足最终用户在企业级报表、数据可视化分析、自助探索分析、数据挖掘建模、AI智能分析等大数据分析需求。
产品广泛应用于领导驾驶舱、KPI监控看板、财务分析、销售分析、市场分析、生产分析、供应链分析、风险分析、质量分析、客户细分、精准营销等管理领域。
官网的产品培训文档也比较齐全，而且是公开的，学习操作易上手。
实验一 Clementine12.0数据挖掘分析方法与应用
实验一Clementine12.0数据挖掘分析方法与应用一、[实验目的]熟悉Clementine12.0进行数据挖掘的基本操作方法与流程，对实际的问题能熟练利用Clementine12.0开展数据挖掘分析工作。
二、[知识要点]1、数据挖掘概念；2、数据挖掘流程；3、Clementine12.0进行数据挖掘的基本操作方法。
三、[实验内容与要求]1、熟悉Clementine12.0操作界面；2、理解工作流的模型构建方法；3、安装、运行Clementine12.0软件；4、构建挖掘流。
四、[实验条件]Clementine12.0软件。
五、[实验步骤]1、主要数据挖掘模式分析；2、数据挖掘流程分析；3、Clementine12.0下载与安装；4、Clementine12.0功能分析；5、Clementine12.0决策分析实例。
六、[思考与练习]1、Clementine12.0软件进行数据挖掘的主要特点是什么？2、利用Clementine12.0构建一个关联挖掘流（购物篮分析）。
实验部分一、Clementine简述Clementine是ISL(Integral Solutions Limited)公司开发的数据挖掘工具平台。
1999年SPSS公司收购了ISL公司，对Clementine产品进行重新整合和开发，现在Clementine已经成为SPSS公司的又一亮点。
作为一个数据挖掘平台，Clementine结合商业技术可以快速建立预测性模型，进而应用到商业活动中，帮助人们改进决策过程。
强大的数据挖掘功能和显著的投资回报率使得Clementine在业界久负盛誉。
同那些仅仅着重于模型的外在表现而忽略了数据挖掘在整个业务流程中的应用价值的其它数据挖掘工具相比，Clementine其功能强大的数据挖掘算法，使数据挖掘贯穿业务流程的始终，在缩短投资回报周期的同时极大提高了投资回报率。
为了解决各种商务问题，企业需要以不同的方式来处理各种类型迥异的数据，相异的任务类型和数据类型就要求有不同的分析技术。
数据分析及优化实验报告(3篇)
第1篇一、实验背景随着大数据时代的到来，数据分析已成为各个行业提高效率、优化决策的重要手段。
本实验旨在通过实际案例分析，运用数据分析方法对某一特定数据集进行深入挖掘，并提出相应的优化策略。
本实验选取了一个典型的电商数据集，通过对用户行为数据的分析，旨在提高用户满意度、提升销售业绩。
二、实验目的1. 熟练掌握数据分析的基本流程和方法。
2. 深入挖掘用户行为数据，发现潜在问题和机会。
3. 提出针对性的优化策略，提升用户满意度和销售业绩。
三、实验内容1. 数据收集与预处理实验数据来源于某电商平台，包含用户购买行为、浏览记录、产品信息等数据。
首先，对数据进行清洗，去除缺失值、异常值，确保数据质量。
2. 数据探索与分析（1）用户画像分析通过对用户性别、年龄、地域、职业等人口统计学特征的统计分析，绘制用户画像，了解目标用户群体特征。
（2）用户行为分析分析用户浏览、购买、退货等行为，探究用户行为模式，挖掘用户需求。
（3）产品分析分析产品销量、评价、评分等数据，了解产品受欢迎程度，识别潜力产品。
3. 数据可视化运用图表、地图等可视化工具，将数据分析结果直观展示，便于理解。
四、实验结果与分析1. 用户画像分析通过分析，发现目标用户群体以年轻女性为主，集中在二线城市，职业以学生和白领为主。
2. 用户行为分析（1）浏览行为分析用户浏览产品主要集中在首页、分类页和搜索页，其中搜索页占比最高。
（2）购买行为分析用户购买产品主要集中在促销期间，购买产品类型以服饰、化妆品为主。
（3）退货行为分析退货率较高的产品主要集中在服饰类，主要原因是尺码不合适。
3. 产品分析（1）销量分析销量较高的产品主要集中在服饰、化妆品、家居用品等类别。
（2）评价分析用户对产品质量、服务、物流等方面的评价较好。
五、优化策略1. 提升用户体验（1）优化搜索功能，提高搜索准确度。
（2）针对用户浏览行为，推荐个性化产品。
（3）加强客服团队建设，提高用户满意度。
excel实验报告
图表美化
调整图表颜色、字体、标签等，提高视觉效 果。
数据透视表与数据分析工具的使用
数据透视表
利用数据透视表对数据进行汇总、分析和交 叉分析。
数据分析工具
运用Excel提供的数据分析工具，如移动平 均、指数平滑等，进行预测和趋势分析。
学会使用Excel进行数据处理和分析
掌握数据的输入与格式设置，如文本、数 字、日期等格式。 学会使用Excel的筛选、排序、查找和替 换功能进行数据处理。
掌握数据透视表和图表的使用，进行数据 分析。
提高实际应用能力
通过实际案例操作，提高解决实际问题的 能力。
培养利用Excel进行数据处理、分析和呈 现的能力。
05
实验总结与建议
实验收获与体会
01
熟练掌握Excel基本 操作
通过本次实验，我深入了解了Excel的 基本功能和操作，包括数据输入、格 式设置、公式计算等，提高了我的数 据处理和分析能力。
02
掌握数据分析方法
通过实验中的数据清洗、筛选、图表 制作等步骤，我学会了使用Excel进行 数据分析的基本方法，为以后的学习 和工作打下了基础。
数据分组与汇总
根据实验需求，我们对数据进行了分组和汇总操作。例如，按照产品类别对销售额进行了分类汇总，计 算了各类别的平均销售额和总销售额。
结果分析
描述性统计
通过计算均值、中位数、众数、 标准差等统计量，我们对实验结 果进行了初步的描述性分析。这 些统计量帮助我们了解数据的分 布情况和异常值情况。
数据透视表与数据分析工具的使用
数据透视表
数据透视表是一种强大的工具，用 式，我们可以快速查看数据的不同角度和组合。
excel实验心得
excel实验心得在本次的Excel实验中，我通过实际操作和探索，深入了解了Excel 软件的功能和应用。
以下是我对该实验的心得体会。
一、了解Excel的基本操作在实验中，我首先学习了Excel软件的基本操作。
包括创建、打开和保存工作簿，插入、删除和移动工作表，以及编辑和格式化单元格等。
掌握了这些基本操作后，我能够更加高效地进行Excel操作，提高了工作效率。
二、熟悉Excel的数据输入和编辑在实验过程中，我学习了如何在Excel中进行数据的输入和编辑。
通过掌握不同的数据输入方式，如手动输入、复制粘贴和导入外部数据等，我能够更加灵活地将数据导入Excel，保证数据的准确性和完整性。
同时，学会了使用Excel的数据验证和自动填充功能，可以快速有效地完成大量的数据录入工作。
三、掌握Excel的数据分析工具在实验过程中，我学习了Excel的数据分析工具，并了解了各种数据分析的方法和技巧。
通过学习Excel中的排序、筛选和条件格式等功能，我能够对大量的数据进行筛选和分类，快速找到需要的信息。
同时，学会了使用Excel的图表功能，可以将数据以图表的方式进行直观展示，有助于数据分析和决策。
四、应用Excel解决实际问题通过实验的实践操作，我进一步了解了Excel在实际工作中的应用。
通过对一些实际问题的分析和解决，我发现Excel在数据处理、报表生成和预测分析等方面具有很大的优势。
例如，在进行数据录入和整理时，Excel的数据验证和自动填充功能能够提高工作效率；在进行数据分析和决策时，Excel的排序、筛选和图表功能能够更好地展现数据的特点和规律。
因此，掌握Excel的应用技巧对于提高工作效率和解决实际问题具有重要意义。
五、总结通过本次实验，我对Excel软件的功能和应用有了更深入的了解。
通过学习和实践，我掌握了Excel的基本操作、数据输入和编辑、数据分析工具，并应用于解决实际问题中。
通过这次实验，我不仅提高了自己的实际操作能力，还培养了数据分析和问题解决的思维方式。
信息分析工具实验报告
一、实验背景随着信息技术的飞速发展，数据已成为现代社会的重要资源。
信息分析工具在数据挖掘、预测、决策支持等方面发挥着越来越重要的作用。
为了提高自身对信息分析工具的掌握和应用能力，我们开展了本次信息分析工具实验。
二、实验目的1. 熟悉常见的信息分析工具及其功能；2. 掌握信息分析工具的基本操作；3. 学会利用信息分析工具进行数据挖掘和可视化；4. 提高信息分析能力，为实际工作提供有力支持。
三、实验环境1. 操作系统：Windows 10；2. 编程语言：Python3.8；3. 数据分析库：NumPy、Pandas、Matplotlib、Scikit-learn；4. 数据源：某公司销售数据（包含产品、销售时间、销售额等）。
四、实验内容1. 数据导入与预处理首先，利用Pandas库将销售数据导入Python环境。
然后，对数据进行预处理，包括去除缺失值、异常值处理、数据类型转换等。
```pythonimport pandas as pd# 导入数据data = pd.read_csv('sales_data.csv')# 预处理data.dropna(inplace=True) # 去除缺失值data = data[data['sales'] > 0] # 异常值处理data['sales_date'] = pd.to_datetime(data['sales_date']) # 数据类型转换```2. 数据可视化利用Matplotlib库对销售数据进行分析，绘制折线图、柱状图等，以直观展示销售趋势。
```pythonimport matplotlib.pyplot as plt# 绘制折线图plt.figure(figsize=(10, 5))plt.plot(data['sales_date'], data['sales'], marker='o')plt.title('销售趋势图')plt.xlabel('销售时间')plt.ylabel('销售额')plt.grid(True)plt.show()```3. 数据挖掘利用Scikit-learn库对销售数据进行分类、聚类等挖掘，以发现潜在规律。
大数据分析实验报告(3篇)
第1篇一、实验背景随着互联网技术的飞速发展，数据已经成为现代社会的重要资源。
大数据分析作为一种新兴的技术手段，通过对海量数据的挖掘和分析，为企业、政府和研究机构提供了决策支持。
本实验旨在通过实际操作，掌握大数据分析的基本流程和方法，提高对大数据技术的理解和应用能力。
二、实验目的1. 熟悉大数据分析的基本流程。
2. 掌握常用的数据预处理方法。
3. 熟悉大数据分析工具的使用。
4. 能够对实际数据进行有效的分析和解读。
三、实验环境1. 操作系统：Windows 102. 数据库：MySQL 5.73. 编程语言：Python 3.74. 大数据分析工具：Pandas、NumPy、Matplotlib、Scikit-learn5. 云计算平台：阿里云四、实验内容（一）数据采集本实验选取某电商平台的用户购买数据作为分析对象，数据包含用户ID、购买时间、商品ID、商品类别、购买金额等字段。
（二）数据预处理1. 数据清洗：去除重复数据、处理缺失值、修正错误数据。
2. 数据转换：将时间戳转换为日期格式，对金额进行归一化处理。
3. 特征工程：提取用户购买行为特征，如购买频率、购买金额等。
（三）数据分析1. 用户画像：分析用户购买偏好、购买频率等特征。
2. 商品分析：分析商品销量、商品类别分布等特征。
3. 购买行为分析：分析用户购买时间分布、购买金额分布等特征。
（四）实验结果与分析1. 用户画像分析根据用户购买数据，我们可以得出以下结论：（1）年轻用户购买频率较高，偏好时尚、电子产品等商品。
（2）中年用户购买金额较高，偏好家居、家电等商品。
（3）老年用户购买频率较低，偏好健康、养生等商品。
2. 商品分析根据商品购买数据，我们可以得出以下结论：（1）电子产品销量最高，其次是家居、家电等商品。
（2）商品类别分布较为均匀，但电子产品、家居、家电等类别占比相对较高。
3. 购买行为分析根据购买时间、购买金额等数据，我们可以得出以下结论：（1）用户购买时间主要集中在上午10点到下午6点。
数据整理与分析实验报告
数据整理与分析实验报告一、实验背景在当今数字化的时代，数据已经成为了企业和组织决策的重要依据。
然而，原始数据往往是杂乱无章、不规范的，需要进行整理和分析才能提取出有价值的信息。
本次实验旨在通过对一组给定数据的整理和分析，掌握数据处理的基本方法和技巧，提高数据分析的能力，并为后续的决策提供支持。
二、实验目的1、熟悉数据整理的流程和方法，包括数据清洗、数据转换和数据标准化等。
2、掌握数据分析的基本技术，如描述性统计分析、数据可视化和相关性分析等。
3、能够运用数据分析工具，如 Excel、Python 等，对数据进行处理和分析。
4、通过对实验数据的分析，得出有意义的结论，并提出合理的建议。
三、实验数据本次实验使用的数据集是一份关于某公司员工的基本信息和工作绩效的数据，包括员工编号、姓名、年龄、性别、学历、工作年限、部门、职位、月薪、绩效评分等字段，共 500 条记录。
四、实验工具1、 Excel 20192、 Python 383、 matplotlib 库4、 seaborn 库五、实验步骤1、数据清洗处理缺失值：首先，对数据集中的缺失值进行检查。
发现“学历”字段有 10 个缺失值，“工作年限”字段有 5 个缺失值。
对于“学历”字段的缺失值，通过查阅相关资料和与业务人员沟通，确定采用众数填充的方法，即填充出现次数最多的学历类别。
对于“工作年限”字段的缺失值，采用均值填充的方法，即填充所有非缺失值的平均值。
处理异常值：对数据集中的异常值进行检查。
发现“月薪”字段有 3 个异常值，分别为 100000、200000 和 300000，明显高于其他数据。
通过与业务人员沟通，确定这 3 个异常值是由于数据录入错误导致的，将其修正为合理的值。
2、数据转换数据类型转换：将“员工编号”字段的数据类型从字符串转换为整数，以便后续的分析和处理。
数据标准化：对“月薪”和“绩效评分”字段进行标准化处理，使其均值为 0，标准差为 1，以便进行比较和分析。
实验二 大数据可视化工具—Tableau
实验二大数据可视化工具—Tableau实验目的1.了解tableau的使用特点2.掌握tableau的简单操作3.能够制作tableau可视化图表实验内容和主要步骤1.练习tableau中excel数据导入打开tableau,在开始界面选择“连接到文件”Microsoft Excel,选择打开其中的Excel“示例-超市”文件。
根据界面上部“将工作表拖到此处”的提示，将表“订单”拖入中部框内，这时可在界面下方看到“订单”工作表的数据，点击下方“工作表1”进入工作区界面，此时完成了tableau中的exce l数据导入。
2.练习在智能显示区域中使用不同类型视图展示输入数据（1）点击右下角，转到工作表1。
（2）调整国家、地区、城市、省/自治区等维度的属性为“地理角色”，将维度中“订单日期”字段拖到筛选器，在筛选器字段对话框中选择日期类型为“年/月”，单击“下一步”，再在对话框中把统计周期勾选限制为“2014年12月”，点击“确定”。
（3）将维度中的“省/自治区”拖至行功能区，度量“销售额”拖至列功能区，生成如下所示的图表。
3.练习如何在tableau中使用筛选器选择性展示部分信息（1）这里筛选出销售额小于20K的省或自治区进行数据展示，添加筛选器。
（2）设置筛选器，只展示销售额小于20K的省或自治区。
4.练习tableau中的工作表保存在执行完所有操作后，点击“文件”，再点击“另存为”，将该工作簿保存为“.twb”的文件。
5.练习在tableau中通过添加常量线、平均线、含四分位点的中值、合计、群集等进行数据分析（1）点击“分析”，双击“常量线”选项，为图表添加一条值为25K的常量线。
（2）双击“平均线”选项，为图表添加一条平均线。
（3）双击“含四分位点中值”选项。
（4）双击“合计”选项。
（5）双击“群集”选项（聚类）。
实验心得体会（1）Tableau筛选：Tableau筛选器操作：度量筛选器、维度筛选器Tableau基本筛选器：筛选器维度、筛选器度量、筛选器日期（2）Tableau筛选的3个地方：·“摘要/聚合”筛选：比如使用sum函数对不同类别的产品利润进行聚合计算。
《商务分析方法与工具》 -实验教学大纲
《商务分析方法与工具》课程实验教学大纲一、课程基本信息课程代码： 18110093课程名称：商务分析方法与工具英文名称: Methods and Tools of Business Analysis实验总学时：20适用专业：信息管理与信息系统、大数据管理与应用专业课程类别：学科基础课先修课程：无二、实验教学的总体目的和要求（黑体／小四）1、对学生的要求能够使用PYTHON及时完成每个项目的实验内容，按时提交实验报告。
2、对教师的要求熟悉python 语言，熟悉数据分析的完整过程，能够耐心认真指导学生进行实验操作。
3、对实验条件的要求Python/Anaconda三、实验教学内容实验项目一实验名称：运算符、表达式与内置对象实验内容：1.用户输入一个三位自然数，计算并输出其百位、十位、个位上的数字2.一直三角形的两边长及其夹角，求第三边3.任意输入3个英文单词，按字典顺序排序输出4.任意输入一串数字，按降序排序5. 输入一个温度值，进行转换，要求能进行摄氏温度6．幂运算计算1.01**365，0.99**365的值思政教育:通过幂运算1.01**365，0.99**365的巨大差异,说明每天努力一点,和每天懒惰一点,其结果是天差地别。
业精于勤，荒于嬉。
不负青春，不负时代，自律实验学时：2实验目的与要求：1. 会安装Python开发环境；2. 掌握Python中的变量、数字、字符串、运算符、表达式、内置函数和基本输入输出的用法实验条件：python研究与思考：配置Python开发环境实验项目二实验名称：Python序列结构实验内容：1. 编写程序，生成包含1000个0—100之间的随机整数，并统计每个元素的出现次数（分别用集合和字典来进行次数的统计）2．编写程序，用户输入一个列表和两个整数作为下标，然后使用切片获取并输出列表中借阅介于两个下标之间的元素组成的子列表。
例如，用户输入[1，2，3，4，5，6] 和2、5，程序输出[3,4,5,6]3.设计一个字典，并编写程序，用户输入内容作为“键”，然后输出字典中对应的“值”，如果用户输入的“键”不再，则输出“你输入的键不存在”4.编写程序生成包含20个随机数的列表，然后将前10个元素升序排列，后10个元素降序排列实验学时：2实验目的与要求：1.掌握Python中的列表和元组的使用方法2.掌握Python中的字典、集合以及其他常见数据结构的使用方法实验条件：python研究与思考：设计程序：假设已有若干用户名字及其喜欢的电影清单，现有某用户，已看过并喜欢一些电影，现在想找个新电影看看，又不知道看什么好。
数据挖掘实例实验报告(3篇)
第1篇一、实验背景随着大数据时代的到来，数据挖掘技术逐渐成为各个行业的重要工具。
数据挖掘是指从大量数据中提取有价值的信息和知识的过程。
本实验旨在通过数据挖掘技术，对某个具体领域的数据进行挖掘，分析数据中的规律和趋势，为相关决策提供支持。
二、实验目标1. 熟悉数据挖掘的基本流程，包括数据预处理、特征选择、模型选择、模型训练和模型评估等步骤。
2. 掌握常用的数据挖掘算法，如决策树、支持向量机、聚类、关联规则等。
3. 应用数据挖掘技术解决实际问题，提高数据分析和处理能力。
4. 实验结束后，提交一份完整的实验报告，包括实验过程、结果分析及总结。
三、实验环境1. 操作系统：Windows 102. 编程语言：Python3. 数据挖掘库：pandas、numpy、scikit-learn、matplotlib四、实验数据本实验选取了某电商平台用户购买行为数据作为实验数据。
数据包括用户ID、商品ID、购买时间、价格、商品类别、用户年龄、性别、职业等。
五、实验步骤1. 数据预处理（1）数据清洗：剔除缺失值、异常值等无效数据。
（2）数据转换：将分类变量转换为数值变量，如年龄、性别等。
（3）数据归一化：将不同特征的范围统一到相同的尺度，便于模型训练。
2. 特征选择（1）相关性分析：计算特征之间的相关系数，剔除冗余特征。
（2）信息增益：根据特征的信息增益选择特征。
3. 模型选择（1）决策树：采用CART决策树算法。
（2）支持向量机：采用线性核函数。
（3）聚类：采用K-Means算法。
（4）关联规则：采用Apriori算法。
4. 模型训练使用训练集对各个模型进行训练。
5. 模型评估使用测试集对各个模型进行评估，比较不同模型的性能。
六、实验结果与分析1. 数据预处理经过数据清洗，剔除缺失值和异常值后，剩余数据量为10000条。
2. 特征选择通过相关性分析和信息增益，选取以下特征：用户ID、商品ID、购买时间、价格、商品类别、用户年龄、性别、职业。
Power B I数据建模与可视化实验报告总结
Power B I数据建模与可视化实验报告总结关于活动介绍首先非常感谢本次活动举办方：微软与北京上北智科技。
课堂上老师对Power BI 常用及功能进行了介绍、Power BI 经典案例、主流架构、Power BI 集成与扩展的分析，以及对学员们的问题认真仔细的进行了回答。
微软认为，面对当前经济大环境，为了提升业务能力，企业必须善用各类数据，以更有效、更精准、高效率的方式做出各类关键业务决策。
Power BI 是一套商业分析工具，为商业数据提供一个统一视图，并能通过实时更新的仪表板帮组企业随时掌控业务运转情况，生成美观的报表并进行发布，供组织在移动设备上使用。
Power BI是一种业务分析解决方案，可让您可视化数据并在整个组织中共享洞察，或将其嵌入到您的应用或网站中。
连接数百个数据源，通过实时仪表板和报告将数据变为现实。
本次研究让我们了解如何使用更加丰富并且有吸引力的方式分析自己的数据。
了解了Power BI能否满足组织对数据可视化和分析工作的需求；如何提高效率，以及微软对于PowerBI 整体定位和配合OFFICE 365 服务做到各种集成，对今后的工作产生更积极的影响。
那么同时，在研究介绍后。
回到我们的实际工作中，思考下我们日常在做数据分析工作的时候侧重点在哪？对于业务的洞察有多深入？数据是什么意思引用专业解释来说，数据(data)是事实或观察的结果，是对客观事物的逻辑归纳，是用于表示客观事物的未经加工的的原始素材。
数据是指对客观事件进行记录并可以鉴别的符号，是对客观事物的性质、状态以及相互关系等进行记载的物理符号或这些物理符号的组合。
它是可识别的、抽象的符号。
它不仅指狭义上的数字，还可以是具有一定意义的文字、字母、数字符号的组合、图形、图像、视频、音频等，也是客观事物的属性、数量、位置及其相互关系的抽象表示。
例如，“0、1、2...`”、“阴、雨、下降、气温”“学生的档案记录、货物的运输情况”等都是数据。
eviews实验报告
eviews实验报告EViews实验报告引言：EViews是一种广泛应用于经济学和金融学领域的计量经济学软件，它提供了一套强大的数据分析和建模工具。
本实验报告将通过一个实际案例，展示EViews 在经济数据分析中的应用。
数据收集与导入：首先，我们需要收集与我们研究主题相关的数据。
在本实验中，我们将以中国GDP和失业率数据为例。
我们可以通过EViews的数据导入功能将这些数据导入到软件中。
这样，我们就可以在EViews中对这些数据进行分析。
数据描述与可视化：在导入数据后，我们可以使用EViews的数据描述和可视化功能来了解数据的基本特征。
我们可以查看数据的统计摘要，包括均值、标准差、最小值和最大值等。
此外，我们还可以通过绘制折线图、散点图和直方图等图表来更好地理解数据的分布和趋势。
时间序列分析：EViews在时间序列分析方面具有强大的功能。
我们可以使用EViews中的自回归移动平均模型（ARMA）来对时间序列数据进行建模和预测。
通过对中国GDP数据进行ARMA建模，我们可以获得一个模型，该模型可以用来预测未来的GDP值。
面板数据分析：除了时间序列分析，EViews还支持面板数据分析。
面板数据是一种同时包含多个个体和多个时间点观测的数据类型。
通过EViews的面板数据分析功能，我们可以对个体和时间的固定效应进行建模和分析。
例如，我们可以使用面板数据分析功能来研究不同城市之间的失业率差异，并探索与失业率相关的因素。
计量经济模型估计：EViews还提供了一系列计量经济模型的估计方法，包括最小二乘法、广义矩估计和极大似然估计等。
我们可以使用这些方法来估计经济模型的参数。
例如，我们可以使用EViews的OLS（Ordinary Least Squares）方法来估计一个简单的线性回归模型，以研究GDP与失业率之间的关系。
假设检验与模型诊断：在进行计量经济分析时，假设检验和模型诊断是非常重要的步骤。
EViews提供了一系列假设检验和模型诊断的工具。
数据应用基础实验报告(3篇)
第1篇一、实验目的1. 理解数据应用的基本概念和流程；2. 掌握数据预处理、数据清洗、数据探索和数据分析的基本方法；3. 熟悉常用的数据可视化工具和库；4. 提高对数据应用在实际问题中的分析和解决能力。
二、实验环境1. 操作系统：Windows 10；2. 编程语言：Python3.8；3. 数据库：MySQL 5.7；4. 数据可视化工具：Matplotlib、Seaborn。
三、实验内容1. 数据预处理（1）实验目的：学习数据预处理的基本方法，包括数据缺失值处理、异常值处理、数据转换等。
（2）实验步骤：a. 导入实验数据集，查看数据的基本信息；b. 处理数据缺失值，采用均值、中位数、众数等填充方法；c. 处理异常值，采用删除、修正、替换等方法；d. 数据转换，包括数据类型转换、数据格式转换等。
（3）实验结果：经过数据预处理，数据集的质量得到提高，为后续的数据分析奠定了基础。
2. 数据清洗（1）实验目的：学习数据清洗的基本方法，包括重复值处理、不一致性处理、数据验证等。
（2）实验步骤：a. 检查数据集中是否存在重复值，删除重复数据；b. 处理数据不一致性，例如日期格式不一致、编码不一致等；c. 验证数据质量，确保数据满足分析要求。
（3）实验结果：经过数据清洗，数据集的准确性和一致性得到提高。
3. 数据探索（1）实验目的：学习数据探索的基本方法，包括描述性统计、可视化等。
（2）实验步骤：a. 计算数据集的描述性统计，如均值、标准差、最大值、最小值等；b. 使用Matplotlib、Seaborn等工具进行数据可视化，包括柱状图、折线图、散点图等。
（3）实验结果：通过数据探索，发现数据集中的一些规律和趋势，为后续的数据分析提供依据。
4. 数据分析（1）实验目的：学习数据分析的基本方法，包括分类、回归、聚类等。
（2）实验步骤：a. 选择合适的机器学习算法，如决策树、支持向量机、神经网络等；b. 使用Python机器学习库（如scikit-learn）进行模型训练和预测；c. 评估模型性能，如准确率、召回率、F1值等。
商业智能课程实验报告
一、实验背景随着大数据时代的到来，商业智能（Business Intelligence，BI）技术逐渐成为企业提高竞争力的重要手段。
本实验旨在通过实际操作，让学生熟悉商业智能的基本原理、技术和应用，提高学生运用商业智能技术解决实际问题的能力。
二、实验目的1. 熟悉商业智能的基本概念、原理和流程；2. 掌握商业智能软件的使用方法；3. 学会运用商业智能技术进行数据分析、挖掘和可视化；4. 提高学生运用商业智能技术解决实际问题的能力。
三、实验内容1. 数据采集与处理（1）使用Excel、Python等工具进行数据采集和清洗；（2）使用数据库管理系统（如MySQL、Oracle等）进行数据存储和管理。
2. 数据分析（1）运用统计学方法对数据进行描述性分析；（2）运用数据挖掘算法对数据进行关联规则挖掘、聚类分析、分类分析等。
3. 数据可视化（1）使用Tableau、Power BI等商业智能软件进行数据可视化；（2）制作各类图表，如柱状图、折线图、饼图等，展示数据特征。
4. 商业智能应用（1）以实际案例为背景，运用商业智能技术进行问题分析和解决方案设计；（2）撰写商业智能分析报告，展示分析过程和结果。
四、实验步骤1. 数据采集与处理（1）确定实验所需数据，如销售数据、客户数据等；（2）使用Excel、Python等工具进行数据采集和清洗；（3）将清洗后的数据导入数据库管理系统。
2. 数据分析（1）运用统计学方法对数据进行描述性分析，如计算均值、标准差等；（2）运用数据挖掘算法对数据进行关联规则挖掘、聚类分析、分类分析等。
3. 数据可视化（1）使用Tableau、Power BI等商业智能软件进行数据可视化；（2）制作各类图表，如柱状图、折线图、饼图等，展示数据特征。
4. 商业智能应用（1）以实际案例为背景，运用商业智能技术进行问题分析和解决方案设计；（2）撰写商业智能分析报告，展示分析过程和结果。
五、实验结果与分析1. 数据采集与处理实验过程中，成功采集和清洗了实验所需数据，并导入数据库管理系统。
《商业数据分析》_学习笔记
《商业数据分析》笔记第一章：商业数据分析概述1.1商业数据分析的定义1.2数据分析在商业决策中的重要性1.3商业数据分析的历史与发展1.4商业数据分析的主要方法第二章：数据收集与管理2.1数据类型与数据源2.2数据收集的方法与工具2.3数据质量管理与数据清洗2.4数据存储与数据库管理系统第三章：数据分析方法3.1描述性分析3.2诊断性分析3.3预测性分析3.4规范性分析第四章：数据可视化4.1数据可视化的原则与重要性4.2常见的数据可视化工具4.3创建有效的数据可视化图表4.4案例分析：优秀的数据可视化实例第五章：商业智能与数据分析5.1商业智能的概念与框架5.2数据仓库与数据挖掘5.3实时数据分析与决策支持5.4商业智能工具的应用第六章：未来趋势与挑战6.1人工智能与机器学习在数据分析中的应用6.2大数据技术的发展与影响6.3数据隐私与伦理问题6.4商业数据分析的未来展望第1章：商业数据分析概述商业数据分析的定义商业数据分析是指通过对收集到的商业数据进行清洗、处理、分析和可视化，以支持商业决策和提高运营效率的过程。
数据可以包括销售记录、顾客反馈、市场趋势、财务报表等。
商业数据分析的核心目标是识别模式、预测趋势和提供决策支持。
关键概念：数据：可以是定量数据（如销售额、成本）或定性数据（如顾客满意度）。
数据收集：通过调查、问卷、在线行为追踪等方式收集相关数据。
数据分析流程：包括数据准备、数据探索、建模与评估、结果解释等步骤。
可视化：通过图表、仪表盘等形式展示分析结果，以便于理解和决策。
重要点：理解数据的定义和种类。
掌握数据分析的基本流程和步骤。
能够描述数据可视化的重要性。
数据分析在商业决策中的重要性数据分析在商业决策中的重要性体现在多个方面。
首先，通过数据分析可以提供基于事实的决策依据，减少决策的不确定性。
其次，数据分析能够识别潜在的市场机会，帮助企业在竞争中取得优势。
此外，数据分析还可以优化资源配置，提高运营效率和客户满意度。
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商业数据分析工具》实验教学大
纲
大纲制定（修订）时间： 2017 年 11 月
课程总学时： 16
实验（上机）计划学时： 8
开课单位： 经济管理学院
、大纲编写依据
3. 近年来《商业数据分析工具》实验教学经验。
二、实验课程地位及相关课程的联系
1. 《商业数据分析工具》是信息管理与信息系统专业重要的专业方向课程；
2. 本实验项目是《商业数据分析工具》课程综合知识的运用；
3. 本实验是一门实践性很强的课程，在计算机行业里应用非常广泛，通过上机 实验，不仅巩固学生在课堂上所学的知识，加深对数据分析工具的理解，更重要的 是通过实验题目，提高学生的动手能力，增强学生就业的竞争力；
4.本实验为后续的《商业数据分析工具》和毕业设计等课程有指导意义。
三、本课程实验目的和任务
1. 理解商业数据分析的基本理论，训练运用商业数据分析软件对研究问题进行
分析、设计、实践的基本技术，掌握科学的实验方法；
2. 培养学生观察问题、分析问题和独立解决问题的能力；
课程名称：
商业数据分析工具》 课程编码： 课程类别： 专业选修课程 课程性质：选修 适用专业： 信息管理与信息系统
1. 信息管理与信息系统专业
2017教学计划； 2. 信息管理与信息系统专业
求；
商业数据分析工具》 理论教学大纲对实验环节的要
3.通过本课程的学习与实践，加深对数据分析方法的基本理论(回归分析、方差
分析、聚类分析、判别分析等)的理解，掌握统计软件的各个操作方法和步骤，并能结合具体问题和相关知识对计算结果给出合理的解释。
4.培养正确记录实验数据和现象，正确处理实验数据和分析实验结果及调试程序的能力，以及正确书写实验报告的能力。
四、实验基本要求
1.实验项目的选定依据教学计划对学生实践能力培养的要求;
2.巩固和加深学生对商业数据分析工具的运用，提高学生解决问题的能力及结合运用所学知识解决问题的能力；
3.实验项目要求学生掌握excel基础知识、SPSS部分知识,并运用相关知识自行设计实验方案，完成具有一定数据的计算跟分析。
4.通过实验，要求学生做到:
(1)能够预习实验，自行设计实验方案，并撰写实验报告;
(2)学会Excel的使用，能利用Excel程序对数据进行处理，验证课程中涉及的各知识点；
(3)能够独立分析数据计算结果，并撰写实验报告。
五、实验内容和学时分配
六、教材（讲义、指导书）
概率论与数理统计》谢国瑞等，高等教育出版社，2012
《SPSS应用实验教程》倪青山等编着，湖南大学出版社，2016
《数据分析与SPS阪用》高祥宝等，清华大学出版社，2015
七、考核方法和评分标准
1. 按照实验指导书的具体要求，根据每个学生实验前的预习准备，实验过程的考查，实验操作情况及实验报告的质量，综合给出实验成绩。
2.实验评分应包括三个方面：
1 ）实验预习回答提问占20%；2）实验操作能力及实验纪律占40%；3）实验报告占
40%。
3.评分等级
评分成绩分优、良、中、及格和不及格五个等级。
优：90分以上良：80-89分中：70-79分及格：60-69 分不及格：59分及以下
具体评定标准如下：
优：实验纪律、预习、操作技能很好，实验报告书写工整无原则错误；
良：实验纪律、预习、操作技能较好，实验报告中原则错误不超过一个；
中：实验纪律、预习、操作技能一般，实验报告中原则错误不超过两个；
及格：实验纪律、预习、操作技能较差，实验报告中原则错误不超过三个；
不及格：实验中严重违章违纪，预习、实验技能均较差，实验报告中数据严重错误。
八、使用说明
1.本实验教学大纲一般随课程进度进行安排，也可集中安排；
2. 完成实验教学内容，并提交相应实验报告。