第九章 市场研究的数据分析方法
《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：
第九章SPSS的聚类分析
第九章SPSS的聚类分析1.引言聚类分析是一种数据分析方法，用于将相似的对象划分到同一组中，同时将不相似的对象划分到不同的组中。
SPSS是一种常用的统计软件，提供了聚类分析的功能。
本章将介绍SPSS中的聚类分析方法及其应用。
2.数据准备在进行聚类分析之前，需要准备好待分析的数据。
数据应该是定量变量或者定性变量，可以包含多个变量。
如果存在缺失值，需要处理之后才能进行聚类分析。
3.SPSS中的聚类分析方法在SPSS中，聚类分析方法有两种：基于距离的聚类和基于密度的聚类。
基于距离的聚类方法将对象划分到不同的组中，使得组内的对象之间的距离最小，组间的对象之间的距离最大。
常见的基于距离的聚类方法包括单链接聚类、完全链接聚类和平均链接聚类。
基于密度的聚类方法则通过考虑对象周围的密度来划分对象所属的组。
在SPSS中，可以使用层次聚类和K均值聚类这两种方法进行聚类分析。
3.1层次聚类层次聚类又称为分级聚类，它将对象分为一个个的层级，直到每个对象都成为一个单独的组为止。
层次聚类分为两种方法：凝聚层次聚类和分化层次聚类。
凝聚层次聚类是从每个对象作为一个单独的组开始，然后根据对象之间的距离逐渐合并组，直到所有的对象都合并到一个组为止。
凝聚层次聚类的最终结果是一个层级的分组结构，可以根据需要确定分组的层数。
分化层次聚类是从所有的对象开始，然后根据对象之间的距离逐渐分离成不同的组，直到每个对象都成为一个单独的组为止。
在SPSS中，可以使用层次聚类方法进行聚类分析。
通过选择合适的距离度量和链接方法，可以得到不同的聚类结果。
3.2K均值聚类K均值聚类是一种基于距离的聚类方法，通过计算对象之间的距离，将对象分为K个组。
K均值聚类的基本思想是：首先随机选择K个对象作为初始的聚类中心，然后将每个对象分配到离它最近的聚类中心，重新计算聚类中心的位置，直到对象不再发生变化为止。
K均值聚类的结果是每个对象所属的聚类，以及聚类的中心。
在SPSS中，可以使用K均值聚类方法进行聚类分析。
工业工程第九章时间研究和标准时间的制定
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资源优化配置
时间研究可以帮助企业了解各个生产环节所需的时间，从而更合理地配置人力、设备等资源，提高生产效率。
在生产控制中的应用
监控生产进度
通过时间研究，企业可以实时监控生产进度，及时发现并解决生产过程中的瓶 颈问题，确保生产顺利进行。
调整生产计划
当实际生产进度与计划存在偏差时，企业可以根据时间研究的成果及时调整生 产计划，确保按时完成生产任务。
确定标准时间
根据测时和评比结果，确定标准 时间。
确定作业范围和作业要素
明确需要制定标准时间的作业范 围和作业要素，并进行详细分析。
验证与调整
在实际生产中验证标准时间的适 用性，并根据实际情况进行调整。
03 时间研究的应用
在生产计划中的应用
制定生产计划
通过时间研究，企业可以更准确地预测生产所需的时间，从而制定出更为合理的生产计划，确保生产进度符合预 期。
02 标准时间制定
标准时间的定义和作用
定义
标准时间是指在一定条件下，完成一 个作业或一组作业所需的时间，它是 经过测时和评比后确定的。
作用
标准时间是企业制定生产计划、安排 生产进度、进行生产控制和评价生产 效率的重要依据。
标准时间的计算方法
测时法
通过对作业的详细测时，了解作业中各个作业要 素所需时间，然后加权平均得到标准时间。
时间研究的分类
秒表时间研究
使用秒表或计时器对作业过程进 行详细计时，适用于作业时间不 稳定、受操作者影响较大的情况。
数据、模型与决策第九章到十章
追求至善 凭技术 开拓市 场，凭 管理增 创效益 ，凭服 务树立 形象。2 020年1 1月4日 星期三 下午5 时33分5 7秒17: 33:572 0.11.4
专业精神 和专业 素养， 进一步 提升离 退休工 作的质 量和水 平。202 0年11 月下午5 时33分 20.11. 417:33 Novemb er 4, 2020
第三节 控制图的制作与识别
第三节 控制图的制作与识别
第三节 控制图的制作与识别
第三节 控制图的制作与识别
第三节 控制图的制作与识别
第三节 控制图的制作与识别
第三节 控制图的制作与识别
第三节 控制图的制作与识别
第四节 工序能力分析
工序能力指数是产品质量规定的变化范围与产品质量实际变化范围相比较 的结果。通常，我们就是依据Cp判断工序实际能力
第三节 控制图的制作与识别
控制图是质量过程监测的重要工具，统计过程控制实质上 是指运用控制图对产品生产过程中发生的质量波动实施实 时观察，并在这个基础上决定是否需要对生产过程进行调 整。控制图是贝尔实验室工程师休哈特博士发明滴，故又 称为哈特控制图，它是运用统计方法确定管理界限，并用 于管理监控的一种图表
3 控制图制作与识别
4 工序能力分析
第一节 质量因素与质量数据
质量管理是指确定质量方针、质量目标和质量职责，并在 质量体系中贯彻质量策划、质量控制、质量保证和质量改 进，从而使全部管理职能能得到有效实施的各种活动。
第一节 质量因素与质量数据
第一节 质量因素与质量数据
第二节 质量分析的一般方法
人生不是 自发的 自我发 展，而 是一长 串机缘 。事件 和决定 ，这些 机缘、 事件和 决定在 它们实 现的当 时是取 决于我 们的意 志的。2 020年1 1月4日 星期三 5时33 分57秒W ednesd ay, No vember 04, 2 020
大数据分析报告 大数据分析方案(优秀3篇)
大数据分析报告大数据分析方案（优秀3篇）（经典版）编制人：__________________审核人：__________________审批人：__________________编制单位：__________________编制时间：____年____月____日序言下载提示：该文档是本店铺精心编制而成的，希望大家下载后，能够帮助大家解决实际问题。
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商务数据分析与应用 教案
商务数据分析与应用教案第一章：商务数据分析概述1.1 商务数据分析的定义与重要性解释商务数据分析的概念强调商务数据分析在企业运营中的重要性引发学生对商务数据分析的兴趣和热情1.2 商务数据分析的基本流程介绍商务数据分析的基本流程，包括数据收集、数据整理、数据分析和数据解释等步骤解释每个步骤的目的和意义引导学生了解商务数据分析的操作流程和方法1.3 商务数据分析的方法和技术介绍常用的商务数据分析方法，如描述性分析、因果分析、预测分析和优化分析等介绍常用的商务数据分析技术，如统计学、机器学习和数据挖掘等引导学生了解不同的商务数据分析方法和技术，并选择合适的工具进行数据分析第二章：数据整理与展示2.1 数据整理的基本概念解释数据整理的概念和重要性介绍数据整理的基本步骤，包括数据清洗、数据转换和数据整合等引导学生了解数据整理的操作流程和方法2.2 数据整理的工具和技术介绍常用的数据整理工具和技术，如Excel、Python和R等介绍数据整理的技术，如数据清洗、数据转换和数据整合等引导学生了解不同的数据整理工具和技术，并选择合适的工具进行数据整理2.3 数据展示的基本概念解释数据展示的概念和重要性介绍数据展示的基本方法，如图表、可视化和报告等引导学生了解数据展示的操作流程和方法第三章：描述性分析3.1 描述性分析的定义与目的解释描述性分析的概念和目的强调描述性分析在商务数据分析中的重要性引发学生对描述性分析的兴趣和热情3.2 描述性统计分析方法介绍常用的描述性统计分析方法，如均值、中位数、众数、标准差、方差分析等解释每个方法的含义和应用场景引导学生了解不同的描述性统计分析方法，并选择合适的方法进行数据分析3.3 数据可视化与展示强调数据可视化在描述性分析中的重要性介绍常用的数据可视化工具和技术，如图表、柱状图、折线图、饼图等引导学生了解不同的数据可视化工具和技术，并选择合适的工具进行数据展示第四章：商务数据分析案例研究4.1 商务数据分析案例的选择与分析目标解释商务数据分析案例的选择原则和重要性介绍商务数据分析案例研究的基本流程，包括案例选择、数据收集、数据整理和数据分析等步骤引导学生了解商务数据分析案例研究的操作流程和方法4.2 商务数据分析案例的深入分析分析案例中的商务数据，包括描述性分析、因果分析和预测分析等解释分析结果的含义和启示引导学生了解商务数据分析的方法和技术，并运用到实际案例中介绍商务数据分析案例报告的基本结构和内容强调报告的可读性和清晰性第五章：因果分析5.1 因果分析的概念与重要性解释因果分析的概念和重要性强调因果分析在商务数据分析中的作用引发学生对因果分析的兴趣和热情5.2 回归分析方法介绍常用的回归分析方法，如线性回归、多元回归和逻辑回归等解释每个方法的含义和应用场景引导学生了解不同的回归分析方法，并选择合适的方法进行数据分析5.3 因果分析的应用案例通过案例分析，展示因果分析在商务决策中的应用解释案例中的因果关系和分析结果引导学生了解如何将因果分析应用到实际商务场景中第六章：预测分析6.1 预测分析的定义与目的解释预测分析的概念和目的强调预测分析在商务数据分析中的重要性引发学生对预测分析的兴趣和热情6.2 时间序列分析方法介绍常用的时间序列分析方法，如ARIMA、季节性分解和趋势分析等解释每个方法的含义和应用场景引导学生了解不同的时间序列分析方法，并选择合适的方法进行数据分析6.3 预测分析的应用案例通过案例分析，展示预测分析在商务决策中的应用解释案例中的预测结果和分析意义引导学生了解如何将预测分析应用到实际商务场景中第七章：优化分析7.1 优化分析的概念与目的解释优化分析的概念和目的强调优化分析在商务数据分析中的重要性引发学生对优化分析的兴趣和热情7.2 线性规划与网络优化介绍线性规划和技术，如最大收益问题和资源分配问题介绍网络优化技术，如最短路径问题和最大流问题引导学生了解不同的优化分析方法，并选择合适的方法进行数据分析7.3 优化分析的应用案例通过案例分析，展示优化分析在商务决策中的应用解释案例中的优化结果和分析意义引导学生了解如何将优化分析应用到实际商务场景中8.1 商务数据分析报告的结构与内容介绍商务数据分析报告的基本结构和内容强调报告的可读性和清晰性8.2 数据可视化与报告呈现强调数据可视化在报告呈现中的重要性介绍常用的数据可视化工具和技术，如图表、柱状图、折线图、饼图等引导学生了解不同的数据可视化工具和技术，并选择合适的工具进行报告呈现强调报告的逻辑性和条理性第九章：商务数据分析项目管理与团队协作9.1 商务数据分析项目管理的重要性解释商务数据分析项目管理的概念和重要性强调项目管理在商务数据分析中的作用引发学生对商务数据分析项目管理的兴趣和热情9.2 项目管理的基本流程与工具介绍项目管理的基本流程，如项目规划、项目执行和项目监控等介绍常用的项目管理工具，如Gantt图、敏捷看板和项目管理软件等引导学生了解不同的项目管理流程和工具，并选择合适的工具进行项目管理9.3 团队协作与沟通技巧强调团队协作在商务数据分析项目中的重要性介绍有效的团队协作和沟通技巧引导学生了解如何在团队中进行有效的协作和沟通第十章：商务数据分析的未来趋势与挑战10.1 商务数据分析的未来趋势探讨商务数据分析的未来发展趋势，如大数据分析、和物联网等强调学生了解商务数据分析的最新动态和发展方向引发学生对商务数据分析未来趋势的兴趣和热情10.2 商务数据分析的挑战与应对策略讨论商务数据分析面临的挑战，如数据质量、数据隐私和技术更新等介绍应对这些挑战的策略和方法引导学生了解如何应对商务数据分析中的挑战，并持续改进数据分析能力10.3 职业发展指导与建议提供商务数据分析领域的职业发展指导和建议强调学生提升数据分析能力和持续学习的重要性引导学生了解如何在商务数据分析领域取得成功并实现职业发展重点和难点解析重点环节1：商务数据分析的定义与重要性需要重点关注的概念是商务数据分析的定义和其在企业运营中的重要性。
(整理)统计学原理第九章相关与回归习题答案
第九章相关与回归一．判断题部分题目1：负相关指的是因素标志与结果标志的数量变动方向是下降的。
（）答案：×题目2：相关系数为+1时，说明两变量完全相关；相关系数为-1时，说明两个变量不相关。
（）答案：√题目3：只有当相关系数接近+1时，才能说明两变量之间存在高度相关关系。
（）答案：×题目4：若变量x的值增加时，变量y的值也增加，说明x与y之间存在正相关关系；若变量x的值减少时，y变量的值也减少，说明x与y之间存在负相关关系。
（）答案：×题目5：回归系数和相关系数都可以用来判断现象之间相关的密切程度。
（）答案：×题目6：根据建立的直线回归方程，不能判断出两个变量之间相关的密切程度。
（）答案：√题目7：回归系数既可以用来判断两个变量相关的方向，也可以用来说明两个变量相关的密切程度。
（）答案：×题目8：在任何相关条件下，都可以用相关系数说明变量之间相关的密切程度。
（）答案：×题目9：产品产量随生产用固定资产价值的减少而减少，说明两个变量之间存在正相关关系。
（）答案：√题目10：计算相关系数的两个变量，要求一个是随机变量，另一个是可控制的量。
（）答案：×题目11：完全相关即是函数关系，其相关系数为±1。
（）答案：√题目12：估计标准误是说明回归方程代表性大小的统计分析指标，指标数值越大，说明回归方程的代表性越高。
（）答案×二．单项选择题部分题目1：当自变量的数值确定后，因变量的数值也随之完全确定，这种关系属于（）。
A.相关关系B.函数关系C.回归关系D.随机关系答案：B题目2：现象之间的相互关系可以归纳为两种类型，即（）。
A.相关关系和函数关系B.相关关系和因果关系C.相关关系和随机关系D.函数关系和因果关系答案：A题目3：在相关分析中，要求相关的两变量（）。
A.都是随机的B.都不是随机变量C.因变量是随机变量D.自变量是随机变量答案：A题目4：测定变量之间相关密切程度的指标是（）。
高中数学新课标人教A版必修第一二册教材解读〖第九章统计章整体解读〗精选全文完整版
可编辑修改精选全文完整版第九章统计统计学有多种不同的定义，综合来说，统计学是收集、处理、分析、解释数据并从数据中得出结论的科学．作为专门研究有效收集和分析数据的科学，可以说凡是一个实际问题涉及数据处理，都应该利用统计学方法去分析和解决．统计方法不仅有用，对于理解周围的世界经常也是不可或缺的，它提供了对许多现象获得新见解的方法．现在统计学已深入到科学、技术、工程和现代社会生活的各个方面．尤其当我们进入大数据时代和“互联网＋”时代，作为研究数据分析的重要数学技术，统计学方法在相关领域的应用已成为数学应用的主要方法．统计素养已成为一名效率公民的基本素养．从新中国成立以来，在中学数学课程中，统计经历从无到有、从描述统计到推断统计、从选修变为必修的过程，其要求和地位都在不断提高．《课程标准2021年版》把“概率与统计”与“函数”“代数与几何”并列作为高中数学课程内容主线之一，并贯穿必修、选择性必修和选修整个数学课程．除了在初中统计基础上进一步学习数据收集和整理的方法、数据直观图表的表示方法、数据统计特征的刻画方法外，要求能用样本的统计特征推断总体的统计特征，包括单变量总体集中趋势参数、离散程度参数、取值规律和百分位数的估计，双变量总体的相关关系、一元线性回归模型和独立性的推断．相比初中统计以描述统计为主，高中统计以推断统计为主，更加强调数据的随机性．在统计的学习过程中，应让学生感悟在实际生活中进行科学决策的必要性和可行性；体会统计思维与确定性思维的差异、归纳推断与演绎证明的差异；通过实际操作、计算机模拟等活动，积累数据分析的经验．通过统计的学习，还应帮助学生建立正确的随机观念，养成通过数据来分析问题的习惯，学会抓住事物的主要因素等，发展数据分析、数学建模、逻辑推理、数学运算和数学抽象等数学学科核心素养，实现统计的教育价值．一、本章内容安排统计是通过数据分析来解决问题的，数据分析的过程体现了统计解决问题的基本思路．因此，让学生了解这个过程，对整体把握统计学科的特点，理解具体的数据分析方法和应用数据分析方法解决实际问题都是非常重要的．数据分析的过程存在多种不同的划分，《课程标准2021年版》对数据分析过程的划分如下：虽然在不同的数据分析过程划分中，划分的环节数、每个环节提法等不完全一致，但都遵循从收集数据到分析数据再到得出结论的基本过程．本章内容主要根据数据分析的基本过程进行安排，把学习内容分为三节．“9．1随机抽样”主要学习收集和整理数据的方法；“9．2样本估计总体”主要学习分析数据的方法，包括数据直观图表的表示方法和数据统计特征的刻画方法等，以及根据样本数据的统计特征估计总体的统计特征；“9．3统计案例公司员工的肥胖情况调查分析”是对前两节所学知识的综合应用．本章的知识结构如下：二、突出数据分析的基本过程，在过程中学习数据分析方法为了达到有效分析数据的目的，统计中会用到各种数据分析的方法，每个数据分析环节都有各自专属的数据分析方法，例如数据收集有随机抽样方法，数据分析有各种数字特征等，这些方法构成了统计研究和学习的主要内容．虽然很多具体的数据分析方法是针对数据分析过程中的某一个环节的，但其方法的合理性要放在整个数据分析过程中去理解．例如，一种抽样方法好坏要通过其抽取的数据对总体估计的效果进行评价，一个数字特征的选取合适与否取决于是否达到最终的统计目的等．因此，要理解数据分析方法的合理性，不能只针对某个环节孤立地进行学习，而应该放在数据分析的过程中进行学习．本章不管是抽样方法的学习，还是样本估计总体的学习，都尽可能通过具体案例的完整解决，让学生经历数据分析的基本过程，在基本过程中来学习数据分析的方法，理解数据分析的思路，并运用所学知识和方法解决实际问题．例如，简单随机抽样方法属于数据收集的内容，教科书并不是直接介绍简单随机抽样方法的定义和不同实现方法，而是设置了以下的问题：问题1家具厂要为树人中学高一年级制作课桌椅，事先想了解整个年级学生的平均身高，以便设定可调节课桌椅的标准高度．已知树人中学高一年级有712名学生，如果要通过简单随机抽样的方法调查高一年级学生的平均身高，应该怎么抽取样本？这是一个以估计总体均值为目的的抽样调查问题，但问题的解决需要经历数据分析的整个过程．在这个问题的解决过程中，不仅学习简单随机抽样方法的实现，还要通过总体均值和样本均值的比较，评价简单随机抽样方法的效果，体会简单随机抽样方法的特点．三、结合典型案例学习数据分析方法统计学是一门应用性很强的学科，它的概念和方法产生的动力基本都来自解决实际问题的需要．与建立在概念和定义基础上，通过演绎方式进行研究的数学其他分支不同，统计学是建立在数据基础上，通过归纳方式研究随机现象，通过数据分析解决问题．因此，统计的学习有别其他数学分支，需结合具体案例，由具体问题驱动学习，在问题的解决中体会数据的随机性，学习统计的概念和方法，积累数据分析的经验．而且结合具体案例还可以克服由于概念和方法的抽象性带来的理解困难．因此，结合具体案例介绍概念和方法是统计教科书编写的一个主要原则．由于统计的概念和方法都有各自的特点和适用范围，因而根据不同内容的特点，选择典型的案例就成为一个关键的问题．在中学阶段，案例的典型性不仅要体现统计概念、方法引入的必要性和解决问题的适切性，案例的背景还要符合学生的认知特点，有助于理解相关的概念和方法．教科书要尽量采用学生熟悉的案例背景，通过设计恰当的统计问题，在问题的解决中学习有关统计知识．例如，教科书在学习具体的抽样方法前，通过全国人口调查这个案例引入统计调查中涉及的一些基本概念．一方面，全国人口调查是学生比较熟悉的真实统计调查案例，让学生感受统计学科的重要性和应用性．另一方面全国人口调查不仅有普查，还有抽样调查，除了可以引入全面调查、抽样调查、总体、个体、样本、样本量等基本概念外，通过了解全国人口调查实施普查和抽样调查的背景及原因，可以进一步明确两种抽样方式的特点，以及抽样调查的必要性，帮助学生建立和完善有关统计调查的概观知识．这对后续进入具体随机抽样方法的学习是非常必要的．又如，教科书以同一个案例背景贯穿简单随机抽样和分层随机抽样的学习．在简单随机抽样问题1的基础上，教科书在随机分层抽样中设置了以下问题：问题2在树人中学高一年级的712名学生中，男生有326名、女生386名．能否利用这个辅助信息改进简单随机抽样方法，减少这种“极端”样本的出现，从而提高对整个年级平均身高的估计效果呢？教科书之所以采用“调查一个学校高一年级的平均身高”作为抽样调查的案例，主要考虑在通常情况下，对于一所学校的高一年级的学生数，既有进行抽样调查的必要性，又有进行全面调查的可行性，即获得总体均值是可行的，这使教科书后续比较样本均值与总体均值，进而评价随机抽样的效果显得比较自然．而两种抽样方法的学习使用同一案例背景，只是改变男生、女生人数这个条件，不仅有利于比较两种抽样方法的效果，而且有利于理解两种抽样方法的联系与区别．四、加强数据分析方法的形成过程，体现方法的合理性在数据分析方法中会用到很多数学的工具，如果不了解数学符号和公式背后的统计思想和数学原理，容易把统计学习变成纯粹的画图列表、公式计算等程序性操作，学生体会不到数据分析方法的合理性．方法引入的必要性，可以通过合适的案例背景来体现，而体现方法的合理性，则需要加强从直观想法到数学表达的转化过程，这个过程也是积累数据分析经验的过程．体现了方法的必要性和合理性，不仅使得知识的产生显得自然，也有利于学生更好地把握方法的本质．本章数据分析方法中，数学工具的使用主要是在用数字特征刻画数据的统计特征中．对于数字特征，主要是要理解其统计含义．有些数字特征的定义形式比较简单，其统计含义相对比较容易理解．例如，平均数刻画了一组数据平均水平，众数是一组数据最典型的代表，极差刻画了一组数据的波动范围等．但有些数字特征的数学表达相对复杂，其统计含义有时并不能一目了然，例如中位数、方差、标准差，尤其是分层抽样的方差公式．对于数字特征，往往是先有刻画数据某一方面的特征需要，再根据需要定义数字特征的．如果了解数字特征定义的目的是刻画数据哪一方面的特征，不仅有助于学生理解数字特征的统计含义，而且有利于理解数字特征定义的形式．例如，如果学生了解了中位数是把一组数据按大小分成个数相等两部分的那个数，就很容易理解中位数为什么要根据数据的个数，分奇偶两种情况进行定义．又如，方差和标准差都可以用来刻画一组数据离散程度，它们的公式初看起来都比较复杂，但了解了它们定义的过程，就容易理解它们在刻画数据离散程度上的特点，以及之所以定义成现在这种形式．为了让学生更好地理解方差和标准差的统计含义，积累数据分析的经验，教科书详细呈现了方差概念的形成过程．教科书首先通过比较两名射击运动员成绩稳定性，让学生体会定义数字特征刻画数据离散程度的必要性．通过分析，把刻画一组数据的离散程度问题逐步转化为刻画与平均数的“平均距离”大小的数学问题．在数学中，距离可以有多种定义，教科书先呈现学生最容易想到的“绝对值距离”，由于绝对值的数学性质不够好，为了避免含有绝对值，又引入“平方和距离”，以此作为刻画数据的离散程度的数字特征，即方差．这个从统计直观到数学表达逐步优化的数据分析过程，在数字特征的定义中具有一般意义，积累的经验有助于理解选择性必修中样本相关系数的定义．五、加强信息技术与统计的融合1．培养学生使用信息技术的意识和初步能力统计是通过数据分析解决问题的．在数据分析中经常会涉及数据的整理、可视化表示、计算等数据处理，尤其当样本量比较大时，工作量就会变得非常大．运用计算器、计算机等信息技术工具，不仅可以实现快速、准确地列表、画图、计算等数据处理，而且能使大量人工难以完成的数据处理变成可能．会使用信息技术处理数据是现代统计学习的重要组成部分．在高中统计的学习中，应该培养学生使用信息技术的意识和初步能力．为了给学生在统计学习中运用信息技术提供支持，在高中统计的起始章，教科书安排选学栏目“信息技术应用统计软件的应用”，集中介绍电子表格和R两款软件的基本统计功能，其中电子表格软件是使用比较普遍且具有一定统计功能的办公软件，而R软件则是统计专业人员中使用普遍且免费的专业统计软件．在后续统计的章节中，教科书结合有关内容，在适合使用的信息技术的地方，以边注的形式对给予提示．2．利用信息技术提高教学的效率和质量信息技术既是现代统计的组成部分，也是统计学习的有效辅助手段．通过合理使用信息技术，可以把学生从机械、烦琐的数据处理中解放出来，把更多精力集中于统计概念和方法的理解，从而提高教学的效率和质量．例如，绘制频率分布直方图涉及数据的分组、频率的计算、图形的绘制等大量工作，用统计软件可以快速绘制出不同组距和组数的直方图，节约重复计算、机械性操作的时间，把更多的精力花在直方图信息的提取上．又如，平均数、方差等特征数的计算，在学生已经知道如何计算的情况下，统计软件的使用就可以大大节约时间，进而把更多的精力花在理解特征数的统计含义上．3．通过随机模拟直观解释数据分析方法的合理性统计是研究数据收集和分析数据的科学，其研究重点是如何有效地收集和分析数据，所有数据分析方法都是为了达到这个目的．这里的“有效”既包括人力、物力、时间的节省，也包括估计精确度和可靠度的提高．在没有足够概率理论知识刻画估计的精确度和可靠度时，如何让学生了解样本和总体的关系，体会数据分析方法的科学性就成为统计内容呈现的重点．在中学统计中，信息技术一个很大的作用是可以实现随机模拟，它使大量重复试验成为可能．通过随机模拟，可以让学生体会样本数据的随机性和规律性，了解样本和总体之间的关系，这可以在很大程度上直观解释一些数据分析方法的合理性，弥补由于理论知识不足造成的理解困难．例如，在随机抽样的学习中，需要讨论样本量对于抽样估计效果的影响，以及评价简单随机抽样和分层随机抽样的估计效果，在理论上进行说明并不容易．因此，教科书通过随机模拟的方式，让学生直观观察的多次抽样的结果图1和图2，在此基础上归纳概括随机抽样方法的特点．。
《数据科学导论》复习资料
《数据科学导论》复习资料本页仅作为文档封面，使用时可以删除This document is for reference only-rar21year.March《数据科学》课程期末复习资料《数据科学》课程讲稿章节目录：第一章导论第一节了解数据科学的基本概念第二节了解数据科学的应用第三节了解数据科学的过程第四节掌握数据科学的方法第二章数据获取及预处理第一节了解获取数据的途径和方法第二节掌握数据质量检验的方法第三节掌握数据清洗第四节掌握数据集成第五节掌握数据规约第六节掌握数据变换第三章数据分析第一节了解探索性数据分析的概念第二节掌握单变量分析方法第三节掌握多变量分析方法第四节掌握样本相似性与相异性分析的方法第四章特征工程第一节了解特征的介绍和创建过程第二节了解降维的基本概念第三节掌握主成分分析-PCA第四节掌握奇异值分解-SVD第五节了解特征选择的基本概念第六节掌握过滤式方法第七节了解产生特征子集的搜索策略第八节了解封装式方法第九节了解嵌入式方法第五章关联规则算法第一节了解关联规则的基本概念第二节掌握频繁项集的产生过程第三节掌握Apriori算法第六章分类算法第一节了解分类问题基本概念第二节掌握k近邻算法第三节了解贝叶斯定理第四节掌握朴素贝叶斯第五节了解决策树的基本概念第六节了解决策树-特征选择第七节了解决策树-剪枝算法第七章线性回归算法第一节了解线性回归的基本概念第二节掌握一元线性回归第三节掌握多元线性回归第八章人工神经网络第一节了解神经网络的基本概念第二节掌握感知机的学习算法第三节掌握多层感知机-反向传播算法第九章聚类算法第一节了解聚类问题的介绍第二节掌握层次聚类第三节掌握K-means聚类第四节了解BFR聚类一、客观部分：（单项选择、判断）（一）、选择部分1、通过构造新的指标-线损率，当超出线损率的正常范围，则可以判断这条线路的用户可能存在窃漏电等异常行为属于数据变换中的（C）A.简单函数变换B.规范化C.属性构造D.连续属性离散化★考核知识点: 数据变换参见讲稿章节：2-6附（考核知识点解释）：数据变换是对数据进行规范化处理，将数据转换成“适当的”形式，更适用于任务及算法需要。
市场研究——聚类分析法
市场研究——聚类分析法
聚类分析法在市场研究中有着广泛的应用。
通过对市场中消费者、产品、品牌等进行聚类分析，可以帮助市场研究人员更好地理解市场细分和
目标受众，并制定针对不同群体的市场营销策略。
下面将详细介绍聚类分
析法的原理、应用和步骤。
聚类分析的原理是将数据样本划分为不同的类别或群组，使得同类之
间的差异最小，而不同类之间的差异最大。
输入聚类分析的数据通常是多
维的，每个维度代表一个变量。
聚类分析的目标是找到一个最优的聚类方案，使得相同类别内的样本相似度最高，而不同类别的样本相似度最低。
聚类分析法的应用非常广泛。
在市场研究中，它可以用于客户细分、
产品定位、市场定位等方面。
通过对消费者进行聚类，可以发现隐藏在市
场中的不同消费者群体，并确定他们的特征、需求和偏好。
对产品和品牌
进行聚类分析，则可以帮助确定产品和品牌的差异化定位和市场竞争策略。
需要注意的是，聚类分析法只是一种分析工具，通过聚类分析得到的
结果并不一定代表真实的市场现象，仅供市场研究人员参考和决策。
在市场研究中，聚类分析法的应用是非常重要的。
它能够帮助市场研
究人员更好地理解市场细分和目标受众，并制定针对不同群体的市场营销
策略。
随着数据量的不断增加和分析技术的不断发展，聚类分析法在市场
研究中的应用前景将更加广阔。
第九章 定性预测方法
一、填空题1、当所掌握的历史数据不够或不够准确时，通常采用定性预测方法进行预测。
2、定性预测是对预测目标运动的内在机制进行质的分析，据以判断未来质的变化趋向，并辅以量的表达。
3、经验估计法的主要依据是事物之间的相关关系和类推关系。
4、专家预测法主要有两种形式：专家小组法（特尔菲法）和专家会议法（头脑风暴法）。
5、经常用于新产品开发的定性预测方法是类比法。
6、以一个地区的调查资料为基础，通过分析、判断、计算，以确定整个市场的预测值的方法是联测法。
7、预警分析法以现行指标为依据。
8、扩散指数为领先指标中呈上升趋势的指标个数与领先指标总个数之比，当扩散指数大于50% 时，表示市场处于上升态势。
二、判断题1、定性预测又可分为时间序列分析法和因果关系分析法。
（×）2、定性市场预测法应用起来比较灵活方便；所花费的人力、物力、财力比较节省；所需时间比较短，时效性较强。
（√）。
3、对全局性重大问题的决策，宜采用个人决策方式。
(×)(集体决策)4、业务人员综合意见法的特点是在预测人员的选择上仅限于企业内部，并且都是业务人员。
（√）5、集合业务人员意见法中所集合的业务人员的意见，只包括企业内部业务人员的意见，不包括企业外部人员的意见。
( × )6、专家会议法的缺点有：参加会议的专家人数有限，影响代表性。
（√）7、专家会议法中一般包含两方面的专家参加会议：一是市场预测专家；二是专业领域内的专家 30、专家小组法只可以从事技术预测，不能从事经济预测；只能用于短期预测，不能用于长期预测。
（×）8、产品生命周期的四个阶段是所有产品都必须依次经历的（×）9、试销期的销售量增长率在10%左右，成长期往往超过20%（×）10、类别法也叫经济指标法，它是根据政府公布的或调查所得的经济预测指标，以某种经济指标为基础，借助相关比率系数转导推算出市场预测值的方法。
（×）11、运用类比法预测时，往往是从质的方面类比较多。
市场调查预测试题(附参考答案)
市场调查预测试题（附参考答案）一、单选题（共40题，每题1分，共40分）1、文案调查法的对象是( ) 。
A、一手资料B、二手资料C、外部资料D、内部资料正确答案：B2、下列选项中不属于市场调查策划内容的是( )。
A、市场调查报告撰写B、确定调查对象和调查单位C、调查项目的费用与预算D、调查目的正确答案：A3、有控制组的事前事后对比实验的测试结果的一般计算公式为( )。
A、(y2- y1)-(x2 – x1)B、(x2 – x1)-(y2- y1)C、x2-y2D、x2 – x1正确答案：B4、采取双重对比的实验设计方法是( )。
A、无控制组的事前事后实验B、都不是C、有对比组的事后实验D、有控制组的事前事后对比实验正确答案：D5、( )一般是由资深的专家、学者和有丰富实践经验的人员组成,为企业和一些部门的生产、经营进行诊断,提供指导性的建议,A、顾问咨询公司B、广告公司C、专门的调查与预测公司D、综合性市场调查公司正确答案：A6、加权平均法的关键是( )。
A、观察期的长短B、确定权数C、各期资料的差异度D、销售发展的总趋势正确答案：B7、市场调查课题的步骤中不包括( )。
A、背景分析B、确定课题的相关工作C、课题的确定D、试点调查正确答案：D8、选择适当的预测方法,就是( )。
A、根据市场现象及各种影响因素的特点来选择B、选择过程简单,运算量小的方法C、选择预测精度最高的方法D、选择预测精度最低的方法正确答案：A9、非几率抽样中最流行的一种是( )。
A、任意抽样法B、判断抽样法C、配额抽样法D、系统抽样正确答案：C10、不规则变动又称随机变动。
经济现象的不规则变动,往往是由( )造成的。
A、自然灾害B、偶然因素C、必然因素D、战争、政治运动正确答案：B11、按照市场调查问卷的传递方式不同,问卷的类型不包括( )。
A、邮寄问卷B、报刊问卷C、访问问卷D、封闭式问卷正确答案：D12、抽样调查的主要优势表现在( )。
市场调查方法与技术
市场调查⽅法与技术市场调查⽅法与技术第⼀章1、市场调查：就是指运⽤科学的⽅法收集、整理、分析商品或服务在⽣产者到达消费者的过程中所发⽣的有关市场营销情况的资料，从⽽掌握市场现状及其发展趋势，为企业进⾏决策提供依据的信息管理活动。
2、市场调查在营销系统中扮演者两种重要⾓⾊①市场情报反馈②探索新的市场机会3、市场调查的三个功能：描述、诊断和预测4、市场调查的时机①推出产品前②产品上市后③新⽼产品替代前5、市场调查的分类⽅法①按调查内容划分：市场营销环境调查，市场需求调查，市场供给调查，市场⾏情调查，市场营销活动调查②按调查⽅法划分：⽂案调查，实地调查：询问调查，观察调查，实验调查③按调查对象划分：全⾯调查，⾮全⾯调查：典型调查，重点调查，抽样调查④按调查深度划分：探测性调查，描述性调查和因果性调查（了解）6、调查⾏业的道德问题①调查提供者和调查购买者之间的道德问题：a、调查的真实性b、调查的保密性②调查提供者和调查对象之间得到的问题：a、隐瞒真正的调查意图b、保护调查对象的个⼈信息③调查提供者与公众之间的道德问题：a、不完整的报道b、令⼈误解的报道第⼆章1、市场调查的五个阶段：确定调查问题、设计调查⽅案、数据的采集、数据的处理与分析、拟写调查报告2、调查问题的三种类型：探索性研究，描述性研究，因果关系研究3、市场调查问题的设定：要将经营管理决策问题转化为市场调查问题，因为前者以⾏动为中⼼，后者以信息为中⼼4、在进⾏调查⽅案设计时，需要处理好的⼏个关系①需要与可能②精度和费⽤5、精度：样本估计值与总体真值之间的差异6、数据采集的⽅法①⾃填式问卷的优缺点优点：容易管理，相⽐⾯谈式费⽤低，可以进⾏⼤样本调查缺点：1）调查回答率低2）⾃填式⽅法不适合结构复杂的调查问卷3）调查周期较长②问答式问卷的优缺点优点：1）可以激励被调查者的参与意识，可以解释被调查者的问题，有助于被调查者了解和理解，提⾼回答率2）能对数据收集的时间进⾏调节缺点：1）调查的成本⽐较⾼2）调查过程的质量控制有⼀定的难度3）对很敏感的问题被调查者通常不会像⾃填式那样愿意回答和提供③混合式问卷的优缺点优点：减少调查的相关费⽤缺点：⾯对不同的调查主题，被调查者会觉得问卷中的问题缺乏逻辑性，问卷的篇幅过⼤，会使被调查者感到厌烦，不愿意配合其他的问卷调查⽅式：查阅式、座谈式、观察式、实验式④其他⽅式：1）查阅式2）座谈式3）观察式4）实验式7、数据分析的技术⽅法①描述统计②参数估计③列联分析④相关和回归分析⑤多元统计分析8、调查报告三种类型：数据型报告，分析型报告，咨询型报告第三章1、调查⽅案设计：是根据调查研究的⽬的，恰当的确定调查客体、调查内容，选择合适的调查⽅式和⽅法，确定调查时间，经费预算，并制定组织计划。
市场分析报告格式范文(推荐22篇)
市场分析报告格式范文第1篇据宇博智业市场研究中心发布的20xx-20xx年中国阿地肝素钠市场调研及产业投资建议分析报告显示，国内外的市场需求比较稳定，肝素钠市场有望告别10000元/亿单位以下。
虽然涨跌起落都时有发生，但再回到20xx年低点的可能性很低。
肝素钠的原料来自于生猪，目前世界各国均从猪或牛羊的肠黏中提取。
在化学上肝素钠属于天然“粘多糖硫酸酯类”物质。
从20xx年1月情况来看，国内生猪惜售现象明显，且这一态势将在20xx年得到延续。
肝素钠行业观察人士表示，之前价格走低的很大因素在于美国的肝素钠注射液导致过致死事件，拖累了整个行业的发展。
以往也出现单月价格上涨，能否形成整体上涨趋势还需再观察。
从近期情况看，国内外市场需求稳定，价格逐渐开始走高。
在功能上，肝素钠具有抗凝血功效，用于防治肿瘤病症转移和扩散的贵重药品，同时也是临床医学上用于治疗肾病患者渗血、急性心肌梗塞症、清除肾病形成的尿毒等。
同时，肝素钠在降血脂和免疫方面也有较好的功效。
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海普瑞20xx年三季报数据显示，归属于上市公司股东净利润亿元，同比增长。
并且海普瑞在去年完成收购美国SPL公司，成为全球第一大肝素原料药供应商。
多家券商认为肝素钠业务已有拐点态势。
千红制药的肝素产业也将在20xx年以稳定发展为目标，积极开拓海外客户，将重心逐步转向高毛利的低分子肝素钠原料及制剂，并向制剂业务发展。
公司近期在互动平台上透露，未来有望完成5个产品销售过亿的年度目标。
据悉，20xx年一季度以来，公司的两大重磅品种都已实现开门红。
市场调查与预测——第九章 时间序列预测法
ˆ 预测模型为yt a bx 利用最小二乘法估计参数a和b yt xyt a yt；b n x2
• 【例】 某家用电器厂1993—2003年利润额数据资料如表所示，求 当x的编号分别为：-5，-4，-3，-2，-1，0，1，2，3，4，5和0， 1，2，3，4，5，6，7，8．9，10时，试预测2004、2005年企业利 润额各为多少万元?
• 4. 计算趋势变动值 • 当年的趋势变动值等于它当年的移动平均值与上年的移动平 均值之差。 • 5．计算绝对误差、平均绝对误差 • 绝对误差＝|移动平均值—观察值|
•
6．建立模型求预测值
• 二次移动平均法 • 是对一组时间序列数据先后进行两次移动平均。即在 一次移动平均值的基础上，再进行第二次移动平均， 并根据最后的两个移动平均值的结果建立预测模型， 求得预测值。
1 1 1
为时间序列的平滑指数，且0 1。那么时间序列各观测
值的一次指数平滑公式为
1 St1 xt 1 St1
即本期一次指数平滑值等于本期实际值xt的 倍加上上期一次
指数平滑值St1的 1 倍。将此改写，得到递推公式：
1 1 1 St1 St1 xt St1
即本期一次指数平滑值等于上期一次指数平滑值加上本期实 际值与上期一次指数平滑值差的 倍。
一次指数平滑法的预测公式为 Ft 1 St
1
即下期预测值等于本期一次指数平滑值，根据公式计算 的递推公式为 Ft 1 Ft xt Ft 即在下棋预测值等于本期预测值Ft的基础上，再加上本期 实际值xt 与本期预测值Ft 之差的 倍。
2 St 2 St1 1 St1
市场调查分析师考试《调查概论(中级)》章节题库-第九章 数据处理【圣才出品】
第九章数据处理一、单项选择题1．把问卷上填写的文字信息转换为数字代码，以便进行处理和制表。
这种工作称作（）。
A．录入B．审核C．编码D．插补【答案】C【解析】编码是给问题的每项答案赋予一个数值代码，以便于数据录入和作进一步处理的过程。
2．将问卷上的回答通过打字输入计算机，转化成可机读的形式，这种工作称作（）。
A．数据录入B．自动审核C．预先编码D．热平台插补【答案】A【解析】数据录入是将回答转化成可机读的形式。
采用纸张式收集数据的方法时，数据录入是在数据收集完毕之后(通常是在对问卷进行一些“梳理”和初步审核之后)进行。
3．应用各种检查规则来辨别缺失、无效或不一致等造成数据存在的潜在错误，这种活动称作（）。
A．录入B．审核C．编码D．创建数据库【答案】B【解析】审核是应用各种检查规则来辨别缺失、无效或不一致等造成数据记录的潜在错误。
4．通过改变或修正一些回答来解决数据缺失、无效与不一致等问题的过程称作（）。
A．审核B．插补C．编码D．录入【答案】B【解析】对审核出有问题的项目或记录所进行的校正工作称为插补。
插补就是解决在审核过程中辨别出来的数据缺失、无效与不一致等问题的过程。
5．数据收集后进行数据处理的第一步是（）。
A．对问卷上的回答进行编码B．全面核查问卷上的数据，进行初步的审核和净化C．将数据录入计算机D．详细审核【答案】B【解析】数据收集后的第一步是全面核查问卷上的数据。
包括为检查出明显错误和数据不一致性而进行的初步审核和净化。
6．离群值的检测可以看作审核的一种类型，它属于（）。
A．有效性审核B．一致性审核C．分布审核D．逻辑审核【答案】C【解析】分布审核试图通过数据的分布，来辨识记录是否远远脱离分布的正常范围，即有些数据是否为离群值。
分布审核有时也称为统计审核或离群值的检测。
7．假设某份问卷中一位被调查者填写的资料是：性别（女），年龄（10岁），婚姻状况（已婚），受教育程度（大学）。
按费里吉插补准则应插补（）。
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Classification Function Coefficients
GROUP
1.00
2.00
IS
.118
.338
SE
.770
21.329
SA
.345
.542
PRR
.086
.029
MS
• 另外，有一些企业已经被某杂志划分为上升企业、稳 定企业和下降企业。
• 我们希望根据这些企业的上述变量的打分和它们已知 的类别（三个类别之一：group-1代表上升，group-2 代表稳定，group-3代表下降）找出一个分类标准，以 对没有被该刊物分类的企业进行分类。
• 该数据有90个企业（90个观测值），其中30个属于上 升型，30个属于稳定型，30个属于下降型。这个数据 就是一个“训练样本”。
-4 -3 -2 -1 0 1 2 3
-4
-2
0
2
4
6
逐步判别法(仅仅是在前面的方法中加 入变量选择的功能)
• 有时，一些变量对于判别并没有什么作用，为了得到 对判别最合适ห้องสมุดไป่ตู้变量，可以使用逐步判别。也就是， 一边判别，一边引进判别能力最强的变量，
• 这个过程可以有进有出。一个变量的判别能力的判断 方 法 有 很 多 种 ， 主 要 利 用 各 种 检 验 ， 例 如 Wilks’ Lambda 、 Rao’s V 、 The Squared Mahalanobis Distance、Smallest F ratio或The Sum of Unexplained Variations等检验。其细节这里就不赘述了；这些不同 方法可由统计软件的各种选项来实现。逐步判别的其 他方面和前面的无异。
见图。 • 这里只有两种已知类型的训练样本。其中一类有38个点（用“o”
表示），另一类有44个点（用“*”表示）。按照原来的变量 （横坐标和纵坐标），很难将这两种点分开。 • 于是就寻找一个方向，也就是图上的虚线方向，沿着 这个方向朝和这个虚线垂直的一条直线进行投影会使 得这两类分得最清楚。可以看出，如果向其他方向投 影，判别效果不会比这个好。 • 有了投影之后，再用前面讲到的距离远近的方法来得 到判别准则。这种首先进行投影的判别方法就是 Fisher判别法。
市场研究的数据分析方法
• 第一节 判别分析 • 第二节 聚类分析 • 第三节 因子分析 • 第四节 对应分析 • 第六节 多维尺度法 • 第七节 联合分析
第一节 判别分析
• 判别
• 有一些昆虫的性别很难看出，只有通过解剖才 能够判别；
• 但是雄性和雌性昆虫在若干体表度量上有些综 合的差异。于是统计学家就根据已知雌雄的昆 虫体表度量（这些用作度量的变量亦称为预测 变量）得到一个标准，并利用这个标准来判别 其他未知性别的昆虫。
• 利用SPSS软件的逐步判别法淘汰了不显著的流动资金比 例示(标cp准)，化还后剩的下变七量个is变，量se，。s用a，x1p,xr2r,，x3m, sx，4,xm5,sxr，6, cxs7分，别得表到 两个典则判别函数（Canonical Discriminant Function Coefficients）：
评价和解释 分析结果
判别分析例子
• 数据disc.sav:企图用一套打分体系来描绘企业的状况。 该体系对每个企业的一些指标（变量）进行评分。
• 这些指标包括：企业规模（is）、服务(se)、雇员工资 比例(sa)、利润增长(prr)、市场份额(ms)、市场份额增 长(msr)、流动资金比例(cp)、资金周转速度(cs)等等。
F 1 3 .1 6 6 0 .0 3 5 x 1 3 .2 8 3 x 2 0 .0 3 7 x 3 0 .0 0 7 x 4 0 .0 6 8 x 5 0 .0 2 3 x 6 0 .3 8 5 x 7 F 2 4 .3 8 4 0 .0 0 5 x 1 0 .5 6 7 x 2 0 .0 4 1 x 3 0 .0 1 2 x 4 0 .0 4 8 x 5 0 .0 4 4 x 6 0 .1 5 9 x 7
根据距离判别的思想
• Disc.sav数据有8个用来建立判别标准(或判别函数)的 （预测）变量，另一个（group）是类别。
• 因此每一个企业的打分在这8个变量所构成的8维空间 中是一个点。这个数据有90个点，
• 由于已经知道所有点的类别了，所以可以求得每个类 型的中心。这样只要定义了如何计算距离，就可以得 到任何给定的点（企业）到这三个中心的三个距离。
• 这样的判别虽然不能保证百分之百准确，但至 少大部分判别都是对的，而且用不着杀死昆虫 来进行判别了。
• 判别分析是根据表明事物特点的变量值 和它们所属的类，求出判别函数。根据 判别函数对未知所属类别的事物进行分 类的一种分析方法。核心是考察类别之 间的差异。
• 一、判别分析法的基本思想
• 判别分析包括以下两步：
• 显然，最简单的办法就是离哪个中心距离最近，就属 于哪一类。通常使用的距离是所谓马氏距离。用来比 较到各个中心距离的数学函数称为判别函数 (discriminant function).这种根据远近判别的方法，原 理简单，直观易懂。
Fisher判别法(先进行投影)
• 所谓Fisher判别法，就是一种先投影的方法。 • 考虑只有两个（预测）变量的判别分析问题。 • 假定这里只有两类。数据中的每个观测值是二维空间的一个点。
.355
.743
MSR
.368
.173
CS
7.531
5.220
(Constant)
-57.521
-53.704
Fisher's linear discriminant functions
3.00 .554
• 1、分析和解释各类指标之间存 在的差异，并建立判别函数。
• 2、以第一步的分析结果为依据， 将对那些未知分类属性的案例进行 判别分类。
二、分析的基本步骤
判别分析一般都是通过现成的统计软件进 行分析。一般而言，利用统计软件的判别分析 具体包括以下步骤：
确定研究 的问题
获取判别分 析的数据
进行判别 分析