数据分析5.5实验报告
计量经济学实验报告
上海海关学院
实验报告
实验课程名称 __ 计量经济学_ _
指导教师姓名 __ 高军______
学生姓名＿＿王圣＿＿＿
学生专业班级＿＿税收1401 ＿＿
填写日期＿＿2017.6.10
四、模型设定
为分析建筑业企业利润总额（Y）和建筑业总产值(X)的关系，作如下散点图：
Y i=2.368138+0.034980X i (9.049371) (0.001754)
检验
F=；查表可得
绝原假设，此即表明模型存在异方差。
表.用权数w2的结果
(3) w3=1/x^0.5
经估计检验发现用权数w2的效果最好。
可以看出，运用加权最小二乘法消除了异方检验均显著，F检验也显著，即估计结果为
表示国内生产总值。
三、检验自相关
该回归方程可决系数较高，回归系数显著。
dL=1.316,dU=1.469, DW<dL,
，说明在
4.利用EViews软件作如图残差图
LM=TR²=27×0.517409=13.970043，其中p 值为0.0009，表明存在自相关。
自相关问题的处理
由最终模型可知，中国进口需求总额每增加1亿元，平均说来国内生产总值
20。
数据 实习报告
数据实习报告
我在实习期间主要负责与团队成员协作完成数据分析任务。
我们的工作内容包括数据清洗、数据可视化和模型建立。
在实习期间，我学到了如何使用Python进行数据清洗和可视化，以
及如何使用机器学习算法建立模型。
在数据清洗阶段，我学会了如何处理缺失值和异常值，以及如何对数据进行标准化和归一化。
这些步骤对于确保建立模型的准确性非常重要。
在数据可视化方面，我学会了使用matplotlib和seaborn等库来绘制各种图表，如折线图、柱状图、散点图等，帮助团队快速了解数据的特征和规律。
在模型建立阶段，我学会了使用scikit-learn库中的各种机器学习算法，如线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林等。
我了解了如何选择合适的模型，如何进行交叉验证和参数调优，以及如何评估模型的性能。
通过这次实习，我不仅学到了大量的实用知识，还提高了团队合作能力和问题解决能力。
在未来的工作中，我会继续努力，不断学习和提升自己，为团队的发展做出更大的贡献。
数据分析及建模实验报告
学生实验报告书实验课程名称数据分析与建模开课学院指导教师姓名学生姓名学生专业班级2015 —2016 学年第 1 学期实验报告填写规范1、实验是培养学生动手能力、分析解决问题能力的重要环节；实验报告是反映实验教学水平与质量的重要依据。
为加强实验过程管理，改革实验成绩考核方法，改善实验教学效果，提高学生质量，特制定本实验报告书写规范。
2、本规范适用于管理学院实验课程。
3、每门实验课程一般会包括许多实验项目，除非常简单的验证演示性实验项目可以不写实验报告外，其他实验项目均应按本格式完成实验报告。
在课程全部实验项目完成后，应按学生姓名将各实验项目实验报告装订成册，构成该实验课程总报告，并给出实验课程成绩。
4、学生必须依据实验指导书或老师的指导，提前预习实验目的、实验基本原理及方法，了解实验内容及方法，在完成以上实验预习的前提下进行实验。
教师将在实验过程中抽查学生预习情况。
5、学生应在做完实验后三天内完成实验报告，交指导教师评阅。
6、教师应及时评阅学生的实验报告并给出各实验项目成绩，同时要认真完整保存实验报告。
在完成所有实验项目后，教师应将批改好的各项目实验报告汇总、装订，交课程承担单位（实验中心或实验室）保管存档。
画出图形由图x=4时，y最大等于1760000 (2)求关于所做的15%假设的灵敏性（3）假设实际每100美元的折扣仅可以使销售额提高10%，对结果会有什么影响？如果每100美元折扣的提高量为10%~15%之间的某个值，结果又如何？在折扣量<=4.17时，随着折扣量的增加，利润增加，而当折扣量>4.17 时，随着折扣量的增加，利润降低（1）分别计算2+4，，32-23，的值。
（2）对的值，分别取有效数字位数6位，20位，30位。
）设函数，求的值。
（8）在同一坐标系中绘制与的图形。
绘制函数）绘制螺旋线（1）分别计算2+4，，32-23，的值。
（2）对的值，分别取有效数字位数6位，20位，30位。
武汉理工大学计算机学院数值分析实验报告
武汉理工大学计算机学院数值分析实验报告武汉理工大学计算机学院数值分析实验报告篇一：数值分析实验报告学生实验报告书实验课程名称开课学院指导教师姓名学生姓名学生专业班级数值分析计算机科学与技术学院熊盛武 201X—— 201X学年第二学期实验课程名称：数值分析篇二：数值分析实验报告武汉理工大学学生实验报告书实验课程名称：数值分析开课名学生姓名：201X1—— 201X学年第二学期第一次试验（1）二分法计算流程图：简单迭代法算法流程图：（2）（3）牛顿迭代法流程图：（4）弦截法算法程序流程图：篇三：数值分析实验报告湖北民族学院理学院《数值分析》课程实验报告（一）湖北民族学院理学院《数值分析》课程实验报告（二） xn?)篇四：数值分析实验报告数值分析实验报告姓名：学号：学院：老师： XXX XXXX实验一一、实验内容用雅克比迭代法和高斯塞德尔迭代法求解课本例3.1，设置精度为10-6。
?8-32??x1??20???411?1??x233??6312??x??36? ??3??二、实验公式 ?? 雅克比迭代法的基本思想：设方程组Ax?b的系数矩阵的对角线元素 ??aii?0(i?1,2,...,n)，根据方程组A x?b推导出一个迭代公式，然后将任意选取的?(0)?(1)?(1)?(2) xxx x一初始向量代入迭代公式，求出，再以代入同一迭代公式，求出，1、雅克比迭代法 ?(k)?(k) {x}{x}收敛时，如此反复进行，得到向量序列。
当其极限即为原方程组的解。
2、高斯塞德尔迭代法：在雅可比（Jacbi）迭代法中，如果当新的分量求出后，马上用它来代替旧的分量，则可能会更快地接近方程组的准确解。
基于这种设想构造的迭代公式称为高斯-塞德尔(Ga uss-Seidel)迭代法。
数据与分析实验报告
数据与分析实验报告1. 引言数据分析是一种通过分析和解释数据来确定模式、关系以及其他有价值信息的过程。
在现代社会中，数据分析已经成为各个领域中不可或缺的工具。
本实验旨在通过对一个特定数据集的分析，展示数据分析的过程以及结果的解读和应用。
本实验选择了一组关于学业表现的数据进行分析，并探讨了学生的各项指标与其学习成绩之间的关系。
2. 数据集描述本次实验所使用的数据集是一个包含了1000名学生的学术成绩和相关指标的数据集。
数据集中包含了每位学生的性别、年龄、是否拥有本科学历、成绩等信息。
数据集以CSV格式提供。
3. 数据清洗与预处理在进行数据分析之前，首先需要进行数据清洗和预处理的工作，以保证后续分析的准确性和可靠性。
本实验中的数据集在经过初步检查后，发现存在一些缺失值和错误值。
为了保证数据的完整性，我们采取了以下措施进行数据清洗：- 删除缺失值：对于存在缺失值的数据，我们选择了删除含有缺失值的行。
- 纠正错误值：通过对每个指标的合理范围进行了限定，排除了存在明显错误值的数据。
此外，还进行了数据的标准化处理，以确保各项指标具有可比性。
4. 数据探索与分析4.1 性别与学习成绩的关系为了探究性别与学习成绩之间的关系，我们进行了如下分析：- 绘制了性别与学习成绩的散点图，并使用不同的颜色进行了标记。
通过观察散点图，我们可以初步得出性别与学习成绩之间存在一定的关系。
但由于性别只是一个二分类变量，为了更加准确地探究性别与学习成绩之间的关系，我们使用了ANOVA分析进行了验证。
4.2 年龄与学习成绩的关系为了探究年龄与学习成绩之间的关系，我们进行了如下分析：- 将学生按年龄分组，计算每个年龄组的平均成绩，并绘制了年龄与学习成绩的折线图。
通过观察折线图，我们可以发现年龄与学习成绩之间存在一定的曲线关系。
年龄在一定范围内的增长会对学习成绩产生积极影响，但随着年龄的增长，学习成绩会逐渐下降。
4.3 学历与学习成绩的关系为了探究学历与学习成绩之间的关系，我们进行了如下分析：- 计算了不同学历组的平均学习成绩，并绘制了学历与学习成绩的柱状图。
分析数据实训报告
分析数据实训报告1. 引言本报告是针对分析数据实训项目的报告。
项目是基于提供的数据集进行分析工作，旨在探索数据的特征和关联性，并通过数据可视化的方式呈现分析结果。
本报告将介绍项目的背景、数据集的概述、分析方法和结果。
2. 背景数据分析在现代社会中扮演着重要的角色，帮助人们更好地理解和利用数据。
分析数据实训项目旨在让学员通过实践项目，掌握数据分析的基本工具和技巧。
此项目要求学员能够运用数据分析工具和统计方法，从给定的数据集中提取有用的信息和洞察力。
3. 数据集概述本项目使用的数据集是一个包含多个变量的表格。
数据集的每一行代表一个样本，每一列代表一个变量。
数据集中的变量包括但不限于年龄、性别、收入、教育程度等。
数据集还包含了一些其他指标，如消费习惯、购物行为等。
数据集的规模为1000行 × 20列。
4. 分析方法为了更好地理解数据集并发现其中的模式和关联性，我们采用了以下分析方法：4.1 数据清洗在进行分析之前，我们首先对数据进行了清洗。
清洗的过程包括处理缺失值、删除异常值、处理重复数据等。
通过数据清洗，我们确保了分析的准确性和可靠性。
4.2 描述性统计分析描述性统计是一种描述和总结数据的方法。
我们对数据集中的各个变量进行了描述性统计分析，包括计算均值、中位数、标准差、最小值、最大值等。
通过描述性统计，我们得到了各个变量的基本统计特征，从而更好地了解了数据的分布和范围。
4.3 相关性分析为了研究数据集中变量之间的关联性，我们进行了相关性分析。
我们计算了各个变量之间的相关系数，并通过热图的形式进行了可视化展示。
通过相关性分析，我们发现了一些变量之间具有较强的相关性，这为后续的分析工作提供了指导。
4.4 数据可视化数据可视化是一种将数据以图形的形式展现出来的方法。
为了更好地理解数据集，并能够直观地展示分析结果，我们使用了数据可视化技术。
我们绘制了柱状图、折线图、散点图等不同类型的图表，以展示数据的不同特征和关系。
《数据库原理及应用》实验报告带答案
实验课程：数据库原理及应用学号：学生姓名：班级：年月日实验1 创建和维护数据库一、实验目的（1）掌握在Windows 平台下安装与配置MySQL 5.5 的方法。
（2）掌握启动服务并登录MySQL 5.5 数据库的方法和步骤。
（3）了解手工配置MySQL 5.5 的方法。
（4）掌握MySQL 数据库的相关概念。
（5）掌握使用Navicat 工具和SQL 语句创建数据库的方法。
（6）掌握使用Navicat 工具和SQL 语句删除数据库的方法。
二、实验要求（1）学生提前准备好实验报告，预习并熟悉实验步骤；（2）遵守实验室纪律，在规定的时间内完成要求的内容；（3）1~2人为1小组，实验过程中独立操作、相互学习。
三、实验内容及步骤（1）在Windows 平台下安装与配置MySQL 5.5.36 版。
（2）在服务对话框中，手动启动或者关闭MySQL 服务。
（3）使用Net 命令启动或关闭MySQL 服务。
开始--运行--cmd--输入“net start mysql”回车，启动成功；输入“net--stop--mysql”回车，停止。
（4）分别用Navicat 工具和命令行方式登录MySQL。
①打开Navicat for MySQL，文件--新建连接--确定。
②开始--运行--cmd，输入mysql -h hostname(如果服务器在本机，可以输入localhost或127.0.0.1)user -p 回车后，系统会提示“Enter password”，输入配置的密码就可以登录上了。
（5）创建数据库。
①使用Navicat 创建学生信息管理数据库gradem。
②使用SQL 语句创建数据库MyDB。
①打开Navicat for MySQL，文件--新建连接--常规（设置连接名MySQL，主机名localhost）。
②使用Windows命令行方式登录MySQL，然后输入CREATE DATABASE mydb;回车，显示Query OK, 1 row affected (0.00 sec)创建成功。
抽样调查实验报告(两篇)2024
引言概述：抽样调查是研究中常用的一种数据收集方法，通过从总体中选择一部分样本进行观察和测量，从而得出总体特征的推断。
本文是关于抽样调查实验报告的第二部分，主要探讨了抽样调查的五个大点，分别是样本选择、实施调查、数据收集、数据分析和结果解释。
每个大点中还包括了5-9个小点的详细阐述，以便更好地理解抽样调查的过程和结果。
正文内容：一、样本选择1. 研究目标与总体定义：明确研究的目标和总体范围，以便确定样本的代表性。
2. 抽样方法的选择：评估各种抽样方法的优劣，根据研究目标选择最适合的抽样方法。
3. 样本容量的确定：根据总体大小、抽样误差和置信水平等因素，确定需要的样本容量。
4. 抽样框的构建：根据总体的特征，建立合适的抽样框，确保样本能够覆盖总体。
5. 抽样过程的随机性：确保样本选择过程中的随机性，以减少抽样偏差。
二、实施调查1. 调查问卷设计：设计合适的调查问卷，包括问题的选择和顺序，以及回答方式等。
2. 调查员培训：对调查员进行培训，确保他们正确理解和执行调查任务。
3. 调查指导：提供清晰的调查指导，例如如何与被访者建立联系、保持中立等。
4. 调查过程的监控：对调查过程进行监控，确保数据的质量和准确性。
5. 调查时机的选择：选择适当的调查时机，以避免干扰因素对调查结果的影响。
三、数据收集1. 数据收集工具的选择：选择合适的数据收集工具，例如调查问卷、观察记录等。
2. 数据收集方式的确定：选择合适的数据收集方式，如面对面访谈、电话调查等。
3. 数据录入和清理：对收集到的数据进行录入和清理，以确保数据的准确性和完整性。
4. 数据保存与保密：制定合适的数据保存和保密政策，保护被访者的隐私和数据安全。
四、数据分析1. 数据描述统计：对收集到的数据进行描述性统计，包括平均数、标准差、频数等。
2. 推断统计分析：利用抽样数据对总体进行推断，例如利用置信区间估计总体参数。
3. 数据关联分析：分析数据之间的关联程度，例如利用相关系数评估变量之间的相关性。
数据分析实习报告
数据分析实习报告正文：一、引言数据分析是当今社会中一项重要且热门的技术，它能够帮助企业和组织更好地理解和利用大量的数据。
在本次实习中，我有幸参与了一家知名公司的数据分析团队，获得了宝贵的实践经验。
在本报告中，我将回顾我的实习经历，并分析我所参与的项目。
二、实习内容本次实习的主要工作是对该公司的销售数据进行分析，并给出相应的建议。
在实习开始之前，我首先对统计学和数据分析的基本概念进行了学习和巩固，以便更好地应对实际工作中的问题。
在实习期间，我主要使用了Python和R等软件来处理数据，并利用各种数据分析方法进行统计和可视化。
通过对销售数据的分析，我能够对产品销量、客户消费习惯、市场趋势等进行深入了解，并提供相关的报告和建议。
同时，我也了解了公司内部使用的一些数据分析工具和平台，例如Tableau和Power BI等。
三、实习成果在实习期间，我参与了一项关于产品销售增长的分析项目。
通过对过去一年的销售数据进行分析，我发现某些产品的销量有明显下降的趋势。
经过初步调查，我发现这些产品在市场竞争中存在一些问题，例如价格偏高、促销策略不明确等。
基于这些发现，我向团队提出了一些建议，帮助公司重新调整产品定价和促销策略，以提振销量。
此外，我还参与了一项关于客户购买行为的分析项目。
通过对客户购买记录的统计和分析，我发现不同地区的客户购买习惯存在一些差异。
例如，南方地区的客户更偏好购买高端产品，而北方地区的客户更偏好购买实惠型产品。
基于这些发现，我向团队提出了一些建议，帮助公司对不同地区的客户制定差异化的销售策略。
四、心得与收获通过这次实习，我深刻认识到数据分析在实际工作中的重要性和应用价值。
数据分析能够帮助企业和组织更好地了解市场需求，优化销售策略，提高竞争力。
同时，我也掌握了一些常用的数据分析方法和工具，提高了自己的实际操作能力。
在与团队成员的合作中，我学到了团队合作的重要性和沟通技巧。
在项目中，我们需要相互协调、共同解决问题，并及时与公司领导沟通和汇报。
5.5全息照相实验报告
全息照相实验报告班级：XXX 姓名：XXX 学号：XXX 时间：XXX【实验目的】1.了解全息照相的基本原理。
2.掌握全息照相以及底片的冲洗方法。
3.观察物象再现。
【实验仪器】防震光学平台、氦氖激光器、曝光定时器及快门、扩束透镜（两个）、分束器、反射镜（两个）、全息Ⅰ型干版、显影液和定影液及暗房设备。
【实验原理】全息照相与普通照相无论是在远离上还是在方发生都有本质的区别。
普通照相是用几何光学的方法记录物体上各点的发光强度分部，得到的是二维平面像，像上各点的照度与物体上的各点发光强度一一对应。
而全息照相的记录对象是整个物体发出的光波（即物体上各点发出的光波的叠加），借助于参考光用干涉的方法记录这个物光波的振幅和位相（周相）分布，即记录下物光波与参考光波相干后的全部信息。
此时，记录信息底片上得到的不是物体的像，而是细密的干涉条纹，就好像一个复杂无比的衍射光栅，必须经过适当的再照明，才能重建原来的无广播，从而再现物体的三维立体像。
由于底片上任何一小部分都包含整个物体的信息，因此，只利用拍摄的全息底片的一小部分也能再现整个物像。
1.全息记录全息照相的光路图如下图所示：用激光光源照射物体，物体因漫反射发出物光波。
波场上没一点的振幅和相位都是空间坐标的函数。
我们用O 表示物光波没一点的复振幅与相位。
用同一激光管员经分光板分出的另一部分光直接照射到地板上，这个光波称为参考光波，它的振幅和相位也是空间坐标的函数，其复振幅和位相用R 表示，草考光通常为平面或球面波。
这样在记录信息的底板上的总光场是物光与参考光的叠加。
叠加后的复振幅为O+R ，如图从而底板上各点的发光强度分布为********()()O R I O R O R OO RR OR O R I I OR O R =++=+++=+++ 物体参考光波，R 波物光波，O 波感光底板（式1）式子中，O*与R*分别是O 和R 的共轭量；I 。
，IR 分别为物光波和参考光波独立照射底版时的放光强度。
逍遥丸实验报告
逍遥丸实验报告引言逍遥丸是一种中药制剂，据说能够治疗压力引起的焦虑和失眠等症状。
为了验证逍遥丸的疗效，本实验设计了一项双盲实验，旨在观察逍遥丸对焦虑和失眠的治疗效果，并分析其安全性和可行性。
实验目的1. 验证逍遥丸的治疗焦虑和失眠的疗效。
2. 评估逍遥丸的安全性和副作用。
3. 探索逍遥丸在临床中的应用前景。
实验方法受试者选择和分组本实验选择了一百名年龄在25至45岁之间，自称有焦虑和失眠症状的人作为受试者。
受试者被随机分为两组，实验组和对照组。
实验组实验组的受试者每天口服逍遥丸一粒，每粒逍遥丸含有有效成分100mg。
实验组的受试者将接受为期三个月的逍遥丸治疗。
对照组对照组的受试者每天口服安慰剂一粒，每粒安慰剂与逍遥丸一模一样，但不含任何有效成分。
对照组的受试者将接受为期三个月的安慰剂治疗。
测量指标实验分为两个阶段。
第一阶段，受试者需要填写一份焦虑和失眠评估问卷，以评估他们的症状程度。
第二阶段，受试者将接受同样的问卷评估，并进行结果对比分析。
此外，受试者还需每周回报任何可能出现的副作用和对治疗效果的主观感受。
数据分析通过对两组受试者的问卷数据进行统计分析，比较逍遥丸组和安慰剂组在焦虑和失眠症状上的变化，以及副作用的发生率。
实验结果经过三个月的治疗，我们对受试者的数据进行了分析。
结果显示，实验组的受试者在焦虑和失眠症状上有明显的改善，而对照组的受试者则无明显变化。
具体数据如下：组别平均焦虑评分平均失眠评分实验组 3.2 2.8对照组 5.6 5.5通过对比两组间焦虑和失眠评分的差异，我们可以得出结论：逍遥丸在治疗焦虑和失眠症状上表现出明显的疗效。
此外，逍遥丸治疗期间的不良反应非常少。
只有两名受试者在实验组报告了轻微的头晕和口干，而对照组中的受试者没有报告任何副作用。
结论根据本实验的结果分析，我们可以得出以下结论：1. 逍遥丸对焦虑和失眠症状有明显的治疗效果。
2. 逍遥丸在治疗期间安全性良好，副作用发生率低。
数据分析实训报告
数据分析实训报告1. 引言在数据科学与分析领域，数据分析实训是一种重要的学习和实践方法。
本文旨在总结并报告我们小组在数据分析实训中所做的工作和取得的成果。
2. 实训概述我们小组在数据分析实训中选择了一个关于销售数据的真实案例进行分析。
案例提供了一个包含多个维度的数据集，包括销售额、产品类别、时间等信息。
3. 数据清洗在开始分析之前，我们首先对数据进行了清洗。
这个过程包括去除重复数据、处理缺失值、纠正数据格式等。
通过数据清洗，我们确保了数据的质量和准确性，为后续的分析工作做好了准备。
4. 数据探索在数据清洗完成后，我们进行了数据的探索性分析。
通过统计和可视化方法，我们对数据集中的各个维度进行了分析，包括了以下几个方面：4.1 销售额分析我们对销售数据进行了统计分析，计算了总销售额、平均销售额以及销售额的分布情况等。
通过对销售额的分析，我们可以了解到销售的整体情况，并找出销售额高低的原因。
4.2 产品类别分析针对产品类别这个维度，我们进行了产品销售情况的分析。
通过对不同产品类别的销售额进行统计和比较，我们可以找出畅销产品和滞销产品，为销售策略的制定提供依据。
4.3 时间维度分析我们还对销售数据中的时间维度进行了分析。
通过对时间的分析，我们可以找出销售的季节性变化和趋势，为销售计划的制定提供支持。
5. 结果与讨论在数据分析过程中，我们得出了一些有价值的结果和结论。
通过对销售数据的分析，我们发现了以下几点：•某个产品类别的销售额占总销售额的比例较高，可以加大该产品的推广力度。
•某个时间段的销售额明显高于其他时间段，可以通过促销活动进一步提升销售额。
•销售额与其他维度的关系存在一定的相关性，可以通过进一步的分析找出影响销售额的主要因素。
6. 结论通过数据分析实训，我们深入了解了数据分析过程中的各个环节，包括数据清洗、数据探索、结果分析等。
通过对销售数据的分析，我们得出了一些对业务决策有指导意义的结论。
我们相信，数据分析在实际业务中具有重要的应用价值，能够帮助企业做出更加明智的决策。
数据分析实习报告
数据分析实习报告一、引言数据分析是现代企业中必不可少的一项工作，通过对大量的数据进行收集、整理、分析和解释，可以为企业决策提供有力的支持和指导。
在我的实习期间，我有幸参与了某公司的数据分析项目，并在实习过程中学到了许多宝贵的经验和知识。
本报告将对实习期间的主要工作内容和所取得的成果进行详细介绍和总结。
二、实习地点及背景实习地点为某互联网科技公司，该公司是行业内的领军企业之一，拥有海量的用户数据和丰富的业务场景。
公司注重数据的收集和分析，为决策提供切实可行的依据和建议。
实习过程中，我主要参与了两个项目的数据分析工作：用户行为分析和销售数据分析。
三、用户行为分析1.数据收集在用户行为分析项目中，主要针对公司的APP用户进行数据分析。
为了收集用户行为数据，我首先学习了数据收集工具的使用，包括在APP中嵌入埋点代码、设置事件跟踪和参数传递等。
通过这些工具，我成功地收集到了用户登录、浏览商品、下单等关键行为的数据，并将其存储到数据库中，为后续的分析工作做好了准备。
2.数据清洗和处理由于用户行为数据量较大且存在噪声，为了准确分析用户行为，需要进行数据清洗和处理。
在数据清洗过程中，我使用Python编程语言对数据进行去重、缺失值处理和异常值处理，确保数据的准确性和一致性；在数据处理时，我应用了统计学中的相关技术，例如计算用户的浏览时间、下单转化率等关键指标，并将其转化为可视化的报表和图表供上级和相关部门参考和分析。
3.用户行为分析基于清洗和处理后的数据，我使用Excel和Python的数据分析库进行用户行为分析。
我通过计算用户留存率、用户转化率、用户活跃度等指标，深入了解了用户的使用习惯、产品偏好以及潜在需求。
此外，我还使用K-means聚类算法对用户进行分群，进一步挖掘不同用户群体的特点和需求，为产品改进和市场推广提供了有益的思路和建议。
四、销售数据分析1.数据采集和清洗在销售数据分析项目中，我主要负责了解销售数据的获取方式和数据结构，并学习了SQL语言的基本知识和操作技巧。
现代女性生化实验报告
实验名称：现代女性生化指标检测实验目的：1. 了解现代女性常见的生化指标及其正常范围。
2. 分析不同年龄、职业、生活习惯等因素对女性生化指标的影响。
3. 掌握生化实验的基本操作方法，提高实验技能。
实验时间：2023年4月15日实验地点：某三甲医院生化实验室实验材料：1. 现代女性样本：20名，年龄20-45岁，职业包括教师、护士、公务员、企业员工等。
2. 生化检测仪器：全自动生化分析仪、离心机、试剂等。
3. 实验记录表。
实验方法：1. 样本采集：采集每位女性的静脉血5ml，置于抗凝管中。
2. 样本处理：将采集到的血液在室温下静置30分钟，待血液凝固后，用离心机以3000r/min离心10分钟，分离血清。
3. 生化指标检测：使用全自动生化分析仪对血清进行以下指标的检测：- 血清白蛋白（ALB）- 谷丙转氨酶（ALT）- 谷草转氨酶（AST）- 总胆固醇（TC）- 高密度脂蛋白胆固醇（HDL-C）- 低密度脂蛋白胆固醇（LDL-C）- 三酰甘油（TG）- 糖化血红蛋白（HbA1c）- 尿素氮（BUN）- 肌酐（Cr）- 钠（Na+）- 钾（K+）- 氯（Cl-）- 碳酸氢盐（HCO3-）4. 数据分析：将检测结果与正常参考范围进行比较，分析不同年龄、职业、生活习惯等因素对女性生化指标的影响。
实验结果：1. 血清白蛋白（ALB）：正常范围为35-55g/L，20名女性样本中，有18人处于正常范围，2人低于正常范围。
2. 谷丙转氨酶（ALT）：正常范围为5-40U/L，20名女性样本中，有19人处于正常范围，1人高于正常范围。
3. 谷草转氨酶（AST）：正常范围为8-40U/L，20名女性样本中，有19人处于正常范围，1人高于正常范围。
4. 总胆固醇（TC）：正常范围为2.86-5.17mmol/L，20名女性样本中，有17人处于正常范围，3人高于正常范围。
5. 高密度脂蛋白胆固醇（HDL-C）：正常范围为1.03-1.55mmol/L，20名女性样本中，有16人处于正常范围，4人低于正常范围。
(完整word版)数据分析实验报告分析解析
实验课程：数据分析专业：信息与计算科学班级：学号：姓名：中北大学理学院实验一 SAS系统的使用【实验目的】了解SAS系统，熟练掌握SAS数据集的建立及一些必要的SAS语句。
【实验内容】1. 将SCORE数据集的内容复制到一个临时数据集test。
SCORE数据集Name Sex Math Chinese EnglishAlice f 90 85 91Tom m 95 87 84Jenny f 93 90 83Mike m 80 85 80Fred m 84 85 89Kate f 97 83 82Alex m 92 90 91Cook m 75 78 76Bennie f 82 79 84Hellen f 85 74 84Wincelet f 90 82 87Butt m 77 81 79Geoge m 86 85 82Tod m 89 84 84Chris f 89 84 87Janet f 86 65 872．将SCORE数据集中的记录按照math的高低拆分到3个不同的数据集：math 大于等于90的到good数据集，math在80到89之间的到normal数据集，math 在80以下的到bad数据集。
3．将3题中得到的good，normal，bad数据集合并。
【实验所使用的仪器设备与软件平台】SAS【实验方法与步骤】1：DATA SCORE;INPUT NAME $ Sex $ Math Chinese English;CARDS;Alice f 90 85 91Tom m 95 87 84Jenny f 93 90 83Mike m 80 85 80Fred m 84 85 89Kate f 97 83 82Alex m 92 90 91Cook m 75 78 76Bennie f 82 79 84Hellen f 85 74 84Wincelet f 90 82 87Butt m 77 81 79Geoge m 86 85 82Tod m 89 84 84Chris f 89 84 87Janet f 86 65 87;Run;PROC PRINT DATA=SCORE;DATA test;SET SCORE;2：DATA good normal bad;SET SCORE;SELECT;when(math>=90) output good;when(math>=80&math<90) output normal; when(math<80) output bad;end;Run;PROC PRINT DATA=good;PROC PRINT DATA=normal;PROC PRINT DATA=bad;3：DATA All;SET good normal bad;PROC PRINT DATA=All;Run;【实验结果】结果一：结果二：结果三：实验二上市公司的数据分析【实验目的】通过使用SAS软件对实验数据进行描述性分析和回归分析，熟悉数据分析方法，培养学生分析处理实际数据的综合能力。
眼科视力测量实验报告
眼科视力测量实验报告引言视力是人类感知世界的重要途径之一，其对个体的生活质量、学习和工作效率有着重要影响。
为了探究不同因素对人眼视力的影响，本实验通过眼科视力测量仪器对受试者进行了视力测量实验。
实验目的1. 通过测量受试者的裸眼视力，探究不同年龄段视力的差异。
2. 比较使用不同类型眼镜对视力的影响。
3. 探究长时间使用电子产品对视力的影响。
实验设计和方法实验设计本实验采用单盲、随机对照的方式进行测试。
受试者按照年龄段和视力状况进行分组，然后随机分配到实验组和对照组。
实验组接受不同类型眼镜的佩戴，对照组则不佩戴眼镜。
通过记录受试者的裸眼视力和使用眼镜后的视力，分析不同因素对视力的影响。
实验方法1. 选择一批健康成年人作为实验对象。
2. 对受试者进行初始视力测试，记录裸眼视力数据。
3. 将受试者分成实验组和对照组。
4. 根据实验组的具体情况，为受试者佩戴适当的眼镜。
5. 在佩戴眼镜后，再次进行视力测试，记录数据。
6. 通过数据分析比较实验组和对照组的视力差异。
实验结果实验1：不同年龄段视力差异受试者被分成青少年组、中年组和老年组。
通过裸眼视力测试，结果如下表所示：年龄段裸眼视力-青少年组 5.5中年组 6.2老年组 4.8通过数据分析可知，不同年龄段的视力存在差异，老年组的视力较低。
实验2：眼镜对视力的影响为实验组受试者佩戴了不同类型的眼镜，裸眼视力和佩戴眼镜后的视力如下表所示：眼镜类型裸眼视力佩戴眼镜后的视力- -远视眼镜 4.5 5.3散光眼镜 4.8 5.6隐形眼镜 5.2 5.7通过数据分析可知，佩戴不同类型眼镜后的视力与裸眼视力相比有所提升。
实验3：长时间使用电子产品对视力的影响实验组受试者长时间使用电子产品，对照组则没有。
裸眼视力和使用电子产品后的视力如下表所示：使用电子产品情况裸眼视力使用电子产品后的视力- -无使用 5.7 5.8长时间使用 5.5 4.9通过数据分析可知，长时间使用电子产品后的视力较差，相比不使用电子产品的受试者视力下降。
面料分析鉴别实验报告(3篇)
第1篇一、实验目的本次实验旨在通过一系列的面料分析鉴别方法，掌握不同纤维材料的特性，学会运用实验手段对纤维进行鉴别，并了解面料的质量与性能。
二、实验原理面料分析鉴别主要依据纤维的物理、化学性质，如纤维的形态、颜色、手感、燃烧特性、溶解性等。
通过这些特性，可以判断面料的纤维种类、含量以及面料的质量。
三、实验材料与仪器1. 实验材料：- 不同纤维面料样品（如棉、麻、丝、毛、涤纶、腈纶等）- 火柴、酒精灯- 稳压电源- 电子显微镜- 热分析仪- 紫外-可见分光光度计- pH计2. 实验仪器：- 研磨机- 烘箱- 电子天平- 恒温水浴锅- 热封机四、实验方法1. 纤维形态观察：- 将样品进行研磨，制成纤维粉末。
- 使用电子显微镜观察纤维的形态、直径、长度等。
2. 燃烧特性分析：- 取少量纤维样品，用火柴点燃。
- 观察纤维燃烧时的火焰、烟雾、灰烬等特征。
- 记录纤维的燃烧速度、气味、灰烬颜色等。
3. 溶解性测试：- 将纤维样品分别放入不同的溶剂中（如水、酸、碱、有机溶剂等）。
- 观察纤维是否溶解，记录溶解速度、溶解程度等。
4. 纤维含量测定：- 使用电子天平称量纤维样品的质量。
- 通过化学分析或光谱分析等方法，测定纤维的化学成分。
- 根据纤维的化学成分，计算纤维含量。
5. 面料性能测试：- 使用热分析仪测试面料的熔融温度、热稳定性等。
- 使用pH计测试面料的酸碱度。
- 使用紫外-可见分光光度计测试面料的颜色、吸光度等。
五、实验结果与分析1. 纤维形态观察：- 通过电子显微镜观察，棉纤维呈短纤维状，直径较细；麻纤维呈长纤维状，直径较粗；丝纤维呈细长丝状，直径较细；毛纤维呈短绒状，直径较粗。
2. 燃烧特性分析：- 棉纤维燃烧时火焰较小，烟雾较少，灰烬呈灰白色；麻纤维燃烧时火焰较大，烟雾较多，灰烬呈灰黑色；丝纤维燃烧时火焰较小，烟雾较少，灰烬呈灰白色；毛纤维燃烧时火焰较小，烟雾较多，灰烬呈灰黑色。
3. 溶解性测试：- 棉纤维在水中溶解速度较快，溶解程度较高；麻纤维在酸、碱中溶解速度较快，溶解程度较高；丝纤维在有机溶剂中溶解速度较快，溶解程度较高；毛纤维在酸、碱中溶解速度较快，溶解程度较高。
SQL实训报告
SQL实训报告SQL实训报告（通用5篇）随着个人的素质不断提高，报告不再是罕见的东西，不同种类的报告具有不同的用途。
我敢肯定，大部分人都对写报告很是头疼的，以下是小编整理的SQL实训报告，希望能够帮助到大家。
SQL实训报告篇1一、实验目的SQL(Structured Query Language)语言是关系数据库的标准语言。
是一种介于关系代数与关系演算之间的结构化查询语言，其功能并不仅仅是查询，SQL语言是一个通用的、功能极强的关系数据库语言。
本次实验了解SQL语言中DDL语言的CREATE、DROP、ALTER 对表、索引、视图的操作，掌握在Navicat for MySQL中用DDL语言进行对表、索引、视图的增加、删除和改动。
掌握使用SQL语句增加或删除约束，加深对完整性概念的理解，达到灵活应用的目的。
掌握使用SQL语句定义和删除同义词。
二、实验要求1、实验前：预习实验内容，学习相关知识。
2、实验中：按照实验内容要求进行实验，实验时注意每种SQL语句的基本命令及各个关键字的含义，做好实验记录。
3、实验后：分析实验结果，总结实验知识，得出结论，按格式写出实验报告。
4、在整个实验过程中，要独立思考、独立按时完成实验任务，不懂的要虚心向教师或同学请教。
5、要求按指定格式书写实验报告，且报告中应反映出本对次实验的总结，下次实验前交实验报告。
三、实验的重点与难点1、重点：（1）用SQL语句定义表结构（创建、修改和删除）。
（2）用SQL语句定义索引（创建、删除）。
（3）用SQL语句定义视图（创建、删除）。
（4）用SQL语句定义同义词（创建、删除）。
2、难点：完整性约束的定义、增加及删除。
同义词的定义与删除。
四、仪器设备及用具硬件：投影仪、每位同学分配已连接校园网PC机一台。
软件：本机已安装MySQL 5.5数据库平台。
五、教学过程（一）实验预习（1）熟悉SQL中的CREATE、DROP、ALTER语句的格式及所用的关键字含义及用法。
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考察鸢尾属植物中三个不同品种的话的如下四个形状指标： 1X :萼片长度；2X 萼片宽度；3X ：花瓣长度；4X ：花瓣宽度。
重这三个品种（记为1,2,3）各选取50株，测得上述指标的取值如表所示。
假如三个品种的着、这4个指标均服从4维正态分布，且先验概率相等，按下列要求进行Bayes 判别分析：
(1)只考虑指标2X 和4X ，并假定各总体协方差矩阵不全相等，给出误判率的回代
估计和交叉确认估计；
(2)只考虑指标2X 和4X ，并假定各总体协方差矩阵相等，写出线性判别函数，给
出误判率的回代估计和交叉确认估计并于(1)中结果作比较；
(3)假定有新样品T T o x x x )18,35(),(42==，在(1),(2)之下，该样品非别被判归哪个总
体
(4)利用全部4个指标重复(1)和(2)的分析，结果如何是否所用指标越多，分类效果
越好在尝试其他几个指标组合，情况有如何
解：（1）
误判率的回代估计： 误判率的交叉确认估计：
由以上结果可以看出，当只考虑指标2X 和4X ，并假定各总体协方差矩阵不全相等的情况下，无论用回代法还是用交叉分析法，均存在误判，且误判情况相同，共有7个误判：将第52号的样品由品种2误判为品种3；第53号的样品由品种2误判为品种3；第55号的样品由品种2误判为品种3；第100号的样品由品种2误判为品种3；第103号的样品由品种3误判为品种2；第124号的样品由品种3误判为品种2；第130号的样品由品种3误判为品种2。
误判的回代估计∧
*r
p 和交叉确认估计∧*c
p 为：
0467.0150
7
ˆˆ
**≈==c
r
p p
（2）当各总体协方差矩阵相等，即∑∑∑∑===123，只需把程序中pool =no 改为pool =yes ，运行结果整理如下：
线性判别函数为：
4
2106379.238648.363828.56ˆx x W -+-=
4
2276415.179074.141765.37ˆx x W ++-=
4
2370086.345182.117687.60ˆx x W ++-=
误判率的回代估计： 误判率的交叉确认估计：
由以上结果可以看出，当只考虑指标2X 和4X ，并假定各总体协方差矩阵相等的情况下，求出线性判别函数，并利用函数对样本进行回代估计和交叉确认估计，均误判现象，其中， 用回代发法，共有5个误判现象：将第53号样品由品种2误判为品种3；第103号样品由品种3误判为品种2；第124号样品由品种3误判为品种2；第130号样品由品种3误判为品种2；第136号样品由品种3误判为品种2；故误判率的回代估计为：
0333.0150
5
ˆ
*≈
=r
p
用交叉确认法，共有6个误判现象：将第53号样品由品种2误判为品种3；第100号样品由品种2误判为品种3；第103号样品由品种32误判为品种2；第124号样品由品种3误判为品种2；第130号样品由品种3误判为品种2；第136号样品由品种3误判为品种2；故误判率的交叉确认法为：
04.0150
6ˆ*==c
p
很显然，当各总体协方差矩阵相等时，误判率的回代估计和交叉确认估计都比各总体协方差矩阵不全相等时的低。
（3）在各总体协方差矩阵不全相等情况下，新样品T T o x x x )18,35(),(42==被判归品种2； 而在各总体协方差矩阵相等的情况下，新样品T T o x x x )18,35(),(42==被判归品种3。
（4）首先是假设各总体协方差矩阵不全相等情况，考虑全部指标，结果如下： 误判率的回代估计： 误判率的交叉确认估计：
由以上结果可以看出，考虑全部指标1X 2X 3X 4X ，并假定各总体协方差矩阵不全相等的情况下，无论用回代法还是用交叉分析法，均存在误判，且误判情况相同，共有3个误判：将第53号的样品由品种2误判为品种3；第55号的样品由品种2误判为品种3；第103号的样品由品种3误判为品种2。
误判的回代估计∧
*r
p 和交叉确认估计∧*c
p 为：
002.0
1503
ˆˆ**===c r
p p
接着是假设各总体协方差矩阵相等情况，考虑全部指标，可求出其线性判别函数为：
4
321160979.166392.115311.21066.21184.84ˆx x x x W --++-=
4
321271657.050419.059094.060676.140277.72ˆx x x x W ++++-=4321314831.226711.130428.026525.123783.104ˆx x x x W ++++-=
误判率的回代估计： 误判率的交叉确认法：
由以上结果可以看出，考虑全部指标
1X 2X 3X 4X ，并假定各总体协方差矩阵相等的情况下，无论用回代法还是用交叉分析法，均存在误判，且误判情况相同，共有3个误判：将第53号的样品由品种2误判为品种3；第55号的样品由品种2误判为品种3；第103号的样品由品种3误判为品种2。
误判的回代估计∧*r
p 和交叉确认估计∧*c
p 为：
002.01503
ˆˆ**===c
r
p p
由此可得，在考虑全部4个指标下，各总体协方差矩阵不全相等和相等情况下回代估计和交叉确认估计结果一样，而且，分类效果比只考虑2个指标要好。