數(shù)據(jù)判別方法(鑒別信息的方法)

1.鑒別信息的方法有哪些

（一）通過提供信息的單位背景來辨別

一般來說，擁有強大專業(yè)技術(shù)力量的單位提供的該專業(yè)方面的信息和數(shù)據(jù)比較可靠。

（二）通過分析信息產(chǎn)生的過程來進行判別

(1)一般地，普查的數(shù)據(jù)比抽查的數(shù)據(jù)更全面準確。

(2)長期監(jiān)測的數(shù)據(jù)比短期監(jiān)測的數(shù)據(jù)準確，監(jiān)測面大的數(shù)據(jù)比監(jiān)測面小的數(shù)據(jù)代表性大，勘探密度大的數(shù)據(jù)比勘探密度小的數(shù)據(jù)準確性大，科學實驗和利用仿真模擬計算的數(shù)據(jù)比一般推理的數(shù)據(jù)準確。

（三）用不同方法、不同渠道取得的數(shù)據(jù)進行驗證

如衛(wèi)星圖片、航測數(shù)據(jù)用實測數(shù)據(jù)進行驗證；市場需求容量用行業(yè)協(xié)會、主要企業(yè)、國家統(tǒng)計局的數(shù)據(jù)進行對比。

（四）對比計算不同時期、不同來源的數(shù)據(jù)差異，并進行適當修正

同樣一個對象的數(shù)據(jù)，在不同國家、不同歷史時期，由于包含的范圍不同，計算的標準和口徑可能有所不同，造成數(shù)據(jù)之間有很大的差異。 如要對比分析這些數(shù)據(jù)，必須弄清統(tǒng)計口徑，否則就會出錯。

（五）通過專家集體討論辨別信息的準確性和可靠性

對于不同渠道得到的信息，可能存在因角度不同、口徑不一、方法各異等而不一致，甚至相互矛盾。這時，可以采取專家集體討論，弄清差異和矛盾的原因，并去偽存真，達成共識。

2.數(shù)據(jù)分析的步驟有哪些

數(shù)據(jù)分析有極廣泛的應用范圍，這是一個掃盲貼。

典型的數(shù)據(jù)分析可能包含以下三個步：[list]1、探索性數(shù)據(jù)分析，當數(shù)據(jù)剛?cè)〉脮r，可能雜亂無章，看不出規(guī)律，通過作圖、造表、用各種形式的方程擬合，計算某些特征量等手段探索規(guī)律性的可能形式，即往什么方向和用何種方式去尋找和揭示隱含在數(shù)據(jù)中的規(guī)律性。2、模型選定分析，在探索性分析的基礎(chǔ)上提出一類或幾類可能的模型，然后通過進一步的分析從中挑選一定的模型。

3、推斷分析，通常使用數(shù)理統(tǒng)計方法對所定模型或估計的可靠程度和精確程度作出推斷。數(shù)據(jù)分析過程實施數(shù)據(jù)分析過程的主要活動由識別信息需求、收集數(shù)據(jù)、分析數(shù)據(jù)、評價并改進數(shù)據(jù)分析的有效性組成。

一、識別信息需求識別信息需求是確保數(shù)據(jù)分析過程有效性的首要條件，可以為收集數(shù)據(jù)、分析數(shù)據(jù)提供清晰的目標。識別信息需求是管理者的職責管理者應根據(jù)決策和過程控制的需求，提出對信息的需求。

就過程控制而言，管理者應識別需求要利用那些信息支持評審過程輸入、過程輸出、資源配置的合理性、過程活動的優(yōu)化方案和過程異常變異的發(fā)現(xiàn)。二、收集數(shù)據(jù)有目的的收集數(shù)據(jù)，是確保數(shù)據(jù)分析過程有效的基礎(chǔ)。

組織需要對收集數(shù)據(jù)的內(nèi)容、渠道、方法進行策劃。策劃時應考慮：[list]①將識別的需求轉(zhuǎn)化為具體的要求，如評價供方時，需要收集的數(shù)據(jù)可能包括其過程能力、測量系統(tǒng)不確定度等相關(guān)數(shù)據(jù)；②明確由誰在何時何處，通過何種渠道和方法收集數(shù)據(jù)；③記錄表應便于使用；④采取有效措施，防止數(shù)據(jù)丟失和虛假數(shù)據(jù)對系統(tǒng)的干擾。

三、分析數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)是將收集的數(shù)據(jù)通過加工、整理和分析、使其轉(zhuǎn)化為信息，通常用方法有：[list]老七種工具，即排列圖、因果圖、分層法、調(diào)查表、散步圖、直方圖、控制圖；新七種工具，即關(guān)聯(lián)圖、系統(tǒng)圖、矩陣圖、KJ法、計劃評審技術(shù)、PDPC法、矩陣數(shù)據(jù)圖；四、數(shù)據(jù)分析過程的改進數(shù)據(jù)分析是質(zhì)量管理體系的基礎(chǔ)。組織的管理者應在適當時，通過對以下問題的分析，評估其有效性：[list]①提供決策的信息是否充分、可信，是否存在因信息不足、失準、滯后而導致決策失誤的問題；②信息對持續(xù)改進質(zhì)量管理體系、過程、產(chǎn)品所發(fā)揮的作用是否與期望值一致，是否在產(chǎn)品實現(xiàn)過程中有效運用數(shù)據(jù)分析；③收集數(shù)據(jù)的目的是否明確，收集的數(shù)據(jù)是否真實和充分，信息渠道是否暢通；④數(shù)據(jù)分析方法是否合理，是否將風險控制在可接受的范圍；⑤數(shù)據(jù)分析所需資源是否得到保障。

3.問卷調(diào)查數(shù)據(jù)分析方法有哪些

一、數(shù)據(jù)分析思維

首先學會做基礎(chǔ)數(shù)據(jù)分析并不難，掌握一些必要的知識就能很快上手，學習數(shù)據(jù)分析的路徑如下共三部曲：數(shù)據(jù)類型的識別、研究方法的選擇、結(jié)果分析。

(1) 數(shù)據(jù)類型的識別

數(shù)據(jù)類型是一切研究的基石，也是數(shù)據(jù)研究思維的最基本且最關(guān)鍵的思維。確認數(shù)據(jù)的真實準確性后，即完成數(shù)據(jù)清理后，可對數(shù)據(jù)類型進行區(qū)分，一切數(shù)據(jù)均可分為兩種類型，包括定性數(shù)據(jù)和定量數(shù)據(jù)。

· 定量：數(shù)字有比較意義，比如數(shù)字越大代表滿意度越高，量表為典型定量數(shù)據(jù)

· 定類：數(shù)字無比較意義，比如性別，1代表男，2代表女

(2)研究方法的選擇

數(shù)據(jù)類型確認后，此時即可理解數(shù)據(jù)分析方法的選擇。像SPSSAU在設計時，區(qū)分數(shù)據(jù)類型的同時，還區(qū)分X和Y。比如性別和是否吸煙的關(guān)系，X是性別，Y為是否吸煙。X和Y均為定類數(shù)據(jù)。此時則應該選擇“交叉卡方”分析。

第一步即選對研究方法，即數(shù)據(jù)類型的識別。

第二步即結(jié)合研究目的進行分析，常見的研究目的包括：數(shù)據(jù)基本描述、影響關(guān)系研究、差異關(guān)系研究及其它關(guān)系。

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(3)分析結(jié)果

分析基礎(chǔ)比較薄弱，可使用SPSSAU進行分析，系統(tǒng)會自動生成指標解讀報告。

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二、分析思路模板

研究框架是分析的核心，一般可分為非量表和量表問卷，然后再對照著框架進行分析即可。

量表類問卷最大的特點是：非常多的量表題，而且量表題對應著‘變量’或者‘維度’。便于研究‘變量’間的關(guān)系情況。以及可以使用信度、效度、因子分析等方法。

非量表題其最大的特點為大部分為單選題、多選題或者排序填空題等，但很少 有出現(xiàn)量表題（是量表題是指類似答項為“非常不同意”，“比較不同意”，“中立”，“比較同意”和 “非常同意”之類的問題）更多是使用基本頻數(shù)分析和交叉分析等，同時使用圖形和表格進行多樣化展示。

4.數(shù)據(jù)挖掘的數(shù)據(jù)分析方法有哪些

利用數(shù)據(jù)挖掘進行數(shù)據(jù)分析常用的方法主要有分類、回歸分析、聚類、關(guān)聯(lián)規(guī)則、特征、變化和偏差分析、Web頁挖掘等， 它們分別從不同的角度對數(shù)據(jù)進行挖掘。

①分類。分類是找出數(shù)據(jù)庫中一組數(shù)據(jù)對象的共同特點并按照分類模式將其劃分為不同的類，其目的是通過分類模型，將數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)項映射到某個給定的類別。它可以應用到客戶的分類、客戶的屬性和特征分析、客戶滿意度分析、客戶的購買趨勢預測等，如一個汽車零售商將客戶按照對汽車的喜好劃分成不同的類，這樣營銷人員就可以將新型汽車的廣告手冊直接郵寄到有這種喜好的客戶手中，從而大大增加了商業(yè)機會。

②回歸分析。回歸分析方法反映的是事務數(shù)據(jù)庫中屬性值在時間上的特征，產(chǎn)生一個將數(shù)據(jù)項映射到一個實值預測變量的函數(shù)，發(fā)現(xiàn)變量或?qū)傩蚤g的依賴關(guān)系，其主要研究問題包括數(shù)據(jù)序列的趨勢特征、數(shù)據(jù)序列的預測以及數(shù)據(jù)間的相關(guān)關(guān)系等。它可以應用到市場營銷的各個方面，如客戶尋求、保持和預防客戶流失活動、產(chǎn)品生命周期分析、銷售趨勢預測及有針對性的促銷活動等。

③聚類。聚類分析是把一組數(shù)據(jù)按照相似性和差異性分為幾個類別，其目的是使得屬于同一類別的數(shù)據(jù)間的相似性盡可能大，不同類別中的數(shù)據(jù)間的相似性盡可能小。它可以應用到客戶群體的分類、客戶背景分析、客戶購買趨勢預測、市場的細分等。

④關(guān)聯(lián)規(guī)則。關(guān)聯(lián)規(guī)則是描述數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)項之間所存在的關(guān)系的規(guī)則，即根據(jù)一個事務中某些項的出現(xiàn)可導出另一些項在同一事務中也出現(xiàn)，即隱藏在數(shù)據(jù)間的關(guān)聯(lián)或相互關(guān)系。在客戶關(guān)系管理中，通過對企業(yè)的客戶數(shù)據(jù)庫里的大量數(shù)據(jù)進行挖掘，可以從大量的記錄中發(fā)現(xiàn)有趣的關(guān)聯(lián)關(guān)系，找出影響市場營銷效果的關(guān)鍵因素，為產(chǎn)品定位、定價與定制客戶群，客戶尋求、細分與保持，市場營銷與推銷，營銷風險評估和詐騙預測等決策支持提供參考依據(jù)。

⑤特征。特征分析是從數(shù)據(jù)庫中的一組數(shù)據(jù)中提取出關(guān)于這些數(shù)據(jù)的特征式，這些特征式表達了該數(shù)據(jù)集的總體特征。如營銷人員通過對客戶流失因素的特征提取，可以得到導致客戶流失的一系列原因和主要特征，利用這些特征可以有效地預防客戶的流失。

⑥變化和偏差分析。偏差包括很大一類潛在有趣的知識，如分類中的反常實例，模式的例外，觀察結(jié)果對期望的偏差等，其目的是尋找觀察結(jié)果與參照量之間有意義的差別。在企業(yè)危機管理及其預警中，管理者更感興趣的是那些意外規(guī)則。意外規(guī)則的挖掘可以應用到各種異常信息的發(fā)現(xiàn)、分析、識別、評價和預警等方面。

⑦Web頁挖掘。隨著Internet的迅速發(fā)展及Web 的全球普及， 使得Web上的信息量無比豐富，通過對Web的挖掘，可以利用Web 的海量數(shù)據(jù)進行分析，收集政治、經(jīng)濟、政策、科技、金融、各種市場、競爭對手、供求信息、客戶等有關(guān)的信息，集中精力分析和處理那些對企業(yè)有重大或潛在重大影響的外部環(huán)境信息和內(nèi)部經(jīng)營信息，并根據(jù)分析結(jié)果找出企業(yè)管理過程中出現(xiàn)的各種問題和可能引起危機的先兆，對這些信息進行分析和處理，以便識別、分析、評價和管理危機。

5.大數(shù)據(jù)分析的常用方法有哪些

總的分兩種：

1 列表法

將實驗數(shù)據(jù)按一定規(guī)律用列表方式表達出來是記錄和處理實驗數(shù)據(jù)最常用的方法。表格的設計要求對應關(guān)系清楚、簡單明了、有利于發(fā)現(xiàn)相關(guān)量之間的物理關(guān)系；此外還要求在標題欄中注明物理量名稱、符號、數(shù)量級和單位等；根據(jù)需要還可以列出除原始數(shù)據(jù)以外的計算欄目和統(tǒng)計欄目等。最后還要求寫明表格名稱、主要測量儀器的型號、量程和準確度等級、有關(guān)環(huán)境條件參數(shù)如溫度、濕度等。

2 作圖法

作圖法可以最醒目地表達物理量間的變化關(guān)系。從圖線上還可以簡便求出實驗需要的某些結(jié)果（如直線的斜率和截距值等），讀出沒有進行觀測的對應點（內(nèi)插法），或在一定條件下從圖線的延伸部分讀到測量范圍以外的對應點（外推法）。此外，還可以把某些復雜的函數(shù)關(guān)系，通過一定的變換用直線圖表示出來。例如半導體熱敏電阻的電阻與溫度關(guān)系為，取對數(shù)后得到，若用半對數(shù)坐標紙，以lgR為縱軸，以1/T為橫軸畫圖，則為一條直線。

6.區(qū)分數(shù)據(jù)離散程度的方法有哪些（除了方差,變異系數(shù)）

極差

說明數(shù)據(jù)的波動幅度。

平均差 符合條件

定義：在一組數(shù)據(jù)x1,x2，…，xn中各數(shù)據(jù)與它們的平均數(shù)的差的絕對值的平均數(shù)即這組數(shù)據(jù)的“平均差”。平均差越大，數(shù)據(jù)離散程度越高。

方差

定義：在一組數(shù)據(jù)x1,x2，…，xn中，各數(shù)據(jù)與它們的平均數(shù)差的平方，它們的平均數(shù)，即為這組數(shù)據(jù)的方差。

一組數(shù)據(jù)方差的算數(shù)平方根即為這組數(shù)據(jù)的標準差。

方差和標準差越小 說明數(shù)據(jù)離散程度越低

據(jù)我所知，應該沒有了