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更新时间:2023-07-08 17:32:23 来源:YIQ网
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用BI做数据分析的优势:
1、在企业大数据量上的性能和稳定性足以支持企业的各种业务分析。
2、BI由于其易用性、轻量型,决定了它的用户面较广,受众较多,企业人员上手较快。
3、一些自助式BI,比如FineBI由于自动建模,得到的模型灵活多变,需求变化响应快,可免去大量沟通和建模工作,可以解放信息部、盘活业务部。
SPSS指“统计产品与服务解决方案”软件。最初软件全称为“社会科学统计软件包”。SPSS公司于2000年正式将英文全称更改为“统计产品与服务解决方案”。
该方案是SPSS为IBM公司推出的一系列用于统计学分析运算、数据挖掘、预测分析和决策支持任务的软件产品及相关服务的总称。
使用spss软件做数据分析,步骤如下:
1、做散点图观察;
2、构建模型;
3、用R的二次方判断模型的拟合优度;
4、进行t检验和F检验;
5、做异方差检验;
6、序列相关检验;
7、多重共线性检验。
从销量入手:
1、与去年同期相比查找销量下降原因;
2、从滞销品查找,主要分析零销售商品;
3、应季商品销量分析;
4、分析各区销售占比;
5、促销活动开展时的销量变化。
从价格体系入手:
1、认真研究周边商圈价格情况与己对比;
2、根据毛利额的情况看价格设定是否合理;
3、进价分析。
从商品结构入手:
1、根据各类商品购买力找出缺品;
2、在同系列供应商的增加或减少对销售的影响;
3、正确掌握“二、八”原则。
1、通过统计教学,激发学生的数据分析观念。
2、统计学的一个核心就是数据分析。不论是统计还是概率,都要基于数据,基于对数据的分析,在进行预测的同时,为了使预测更合理,也需要收集更多的数据。如要选谁参加数学竞赛,如果投票选举,那么就不具备统计观念,也就会不合理。但如果意识到事前要收集以往学习成绩,再通过整理与分析数据,然后去选选手肯定是比较可靠的。要想办法激发学生的学习动机。可以从以下两方面考虑:一是要选择合适的素材。二是要让学生感受到数据分析的现实意义。我们不但要让学生知道这些联系,还要培养学生有意识地从统计的角度思考有关问题,也就是遇到问题时能想到用统计的知识分析数据的能力。
3、鼓励学生从多角度分析数据,掌握数据分析的方法,通过数据分析,培养学生思维的灵活性。
4、义务教育阶段的统计学习要让学生有意识地、正确地运用统计来解决实际问题,又能理智地分析他人的统计数据,以作出合理的判断。目前要求的平均数、中位数、众数,它们都是刻画一组数据集中情况的统计量。只有在数据分布偏态(不对称)的情况下,才会出现均值、中位数和众数的区别,这也就是我们常说的平均数容易.受极端数据的影响。进行数据分析时经常使用平均数的理由,利用平均数代表数据,可以使二次损失(误差平方和)
5、达到最小。而利用中位数代表数据,是使一次损失(误差绝对值的和)最小。但是现在平均数教学中也存在着问题,其中之一是学生学习了平均数,会进行计算,但是当遇到真正的数据需要分析时,却很少想到用平均数。所以说:义务教育阶段统计教学的关键是发展学生的数据分析观念,使他们想到用数据。学生要会从不同的统计图表中获取有用的数据,能从数据中提取一些信息。
6、通过数据分析,体验随机观念。
7、老师在教学可能性时,注重让学生动手操作实验,课堂气氛很好,却忽略了对数据的分析。课后却发现学生的作业“箱子里有5个红球,1个白球。摸到球的可能性大”。还有一大部分学生填白球,就问我为什么?我认为应先让学生操作实验,用实验获得数据,再对数据进行分析获取频率,用频率来推断概率。这种通过对数据进行分析处理。
数据分析师这歌职业变得越来越重要,数据分析能力也变的尤为重要。而Python作为数据分析一门重要的工具。
其实,python这门编程软件入门很简单。但真正要达到较高的水平得下苦功。一般,知道python的基础知识就可以开始了,像输入、输出、数据类型等等
掌握基本的编程之后,就可以进行简单的数据处理。为什么大家喜欢用python来数据分析呢,因为它有很多的库,一般常用的有Numpy、Pandas、SciPy、Matplotpb。高深的还有Scikit-Learn、Keras。
Numpy主要针对数组数据的一些相关处理。如果想要了解全面的numpy用法,可以在交互环境中输入help(numpy)。或者查看官网的文档。
Pandas则比较高级,可以处理Series、DataFrame等高级数据结构和工具。
Matplotpb主要用来绘制数据图表,它可以提供各类图形的绘制。
其他的一些库,可以在遇到的时候学习,不能光学不用。
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