數(shù)據(jù)分析指導(dǎo) -數(shù)據(jù)分析方法

限公司09-03-18數(shù)數(shù)據(jù)分析方法第一節(jié)數(shù)據(jù)分析指標(biāo) 1一常用數(shù)理指標(biāo) 1二常用業(yè)務(wù)指標(biāo) 6三財(cái)政經(jīng)濟(jì)指標(biāo) 7第二節(jié)統(tǒng)計(jì)分析方法 8一對比分析 8二同比分析 10三環(huán)比分析 10析 11五差異分析 11六結(jié)構(gòu)分析 12七因素分析 13八預(yù)警分析 14九80/20分析(二八分析) 14第三節(jié)高級分析方法 15一時間序列分析 15二聚類分析 18三波士頓矩陣分析 18 五回歸分析 20六協(xié)整分析 21七支出偏好分析 22八支出甩尾評價模型 23第四節(jié)數(shù)據(jù)挖掘方法 23一數(shù)據(jù)挖掘定義與商業(yè)應(yīng)用 23二數(shù)據(jù)挖掘常用模型 24三數(shù)據(jù)挖掘在財(cái)政收支分析中的應(yīng)用 30有限公司i數(shù)數(shù)據(jù)分析方法的處理過程 30五數(shù)據(jù)挖掘?qū)嵺`中的問題 32第五節(jié)常用展現(xiàn)圖形 32一折線圖 32二圓餅圖 34三直條圖 35星圖 37五氣泡圖 38六雷達(dá)圖 39七面積圖 40八散點(diǎn)圖 41九漏斗圖 42十圓環(huán)圖 43有限公司數(shù)數(shù)據(jù)分析方法數(shù)據(jù)分析指標(biāo)數(shù)據(jù)可分為定性數(shù)據(jù)(QualitativeData)和定量數(shù)據(jù)(QuantitativeData)。這里討論范圍著眼于定量數(shù)據(jù)。對于定量數(shù)據(jù)，從數(shù)據(jù)的時間屬性來看，可以被分為截面數(shù)據(jù) (Cross-sectionalData)和時間序列數(shù)據(jù)(TimeseriesData)。截面數(shù)據(jù)是在同一時點(diǎn)觀測數(shù)據(jù)的趨勢分析。尼系數(shù)等一常用數(shù)理指標(biāo)體現(xiàn)特征的指標(biāo)主要有平均數(shù)(mean)、標(biāo)準(zhǔn)差(standarddeviation)與變異系數(shù) (variationcoefficient)三個常用統(tǒng)計(jì)量，前者用于反映資料的集中性，即觀測值以某水平，人均教育支出水平等。平均數(shù)主要包括有算術(shù)平均數(shù)(arithmeticmean)、中位數(shù) cmeanharmonicmean紹如下。算術(shù)平均數(shù)是指資料中各觀測值的總和除以觀測值個數(shù)所得的商，簡稱平均數(shù)或均數(shù)，記為x。算術(shù)平均數(shù)可根據(jù)樣本大小及分組情況而采用直接法或加權(quán)法計(jì)算。x1、x2、?、xn，則樣本平均數(shù)x：nn有限公司1MM數(shù)數(shù)據(jù)分析方法ni=1ni=1x= x=n說中位數(shù)將資料內(nèi)所有觀測值從小到大依次排列，位于中間的那個觀測值，稱為中位數(shù)，記為Md=x(n+1)/2=xn/2+x(n/2+1)=d2幾何平均數(shù)n個觀測值相乘之積開n次方所得的方根，稱為幾何平均數(shù)，記為G。它主要應(yīng)用于動。其計(jì)算公式如下： 1G==(x1.x2.x3…xn)n 1有限公司2數(shù)數(shù)據(jù)分析方法數(shù)可能不止一個，也可能沒有。平均數(shù)11H==平均數(shù)，最常用的是算術(shù)平均數(shù)。(1)用平均數(shù)作為一組數(shù)據(jù)的代表，比較可靠和穩(wěn)定，它與這組數(shù)據(jù)中的每一個數(shù)都(2)用眾數(shù)作為一組數(shù)據(jù)的代表，可靠性較差，但眾數(shù)不受極端數(shù)據(jù)的影響，并且求(3)用中位數(shù)作為一組數(shù)據(jù)的代表，可靠性也較差，中位數(shù)也不受極端數(shù)據(jù)的影響，性1.全距(極差)2.標(biāo)準(zhǔn)差(方差)有限公司3數(shù)數(shù)據(jù)分析方法不能用離均差之和Σ(xx)來表示資料中所有觀測值的總偏離程度。為了解決離均差有n對離差，即Σ|xx|/n。雖然平均絕對離差可以表示資料中各觀測值的xxxx2，簡稱平方和，記為SS；S2=(xx)2/n1σ2=(xp)2/Nn1S=n1由于(xx)2=(x22xx+x2)=x22+n()2=x2所以(3-11)式可改寫為：n1n1：有限公司4數(shù)數(shù)據(jù)分析方法σσ(x-)2/N準(zhǔn)差(x±S)范圍內(nèi)；約有95.43%的觀測值在平均數(shù)左右兩倍標(biāo)準(zhǔn)差(x±2S)范圍內(nèi)；約有99.73%的觀測值在平均數(shù)左右三倍標(biāo)準(zhǔn)差(x±3S)范圍內(nèi)。也就是說全距近似地等于6倍標(biāo)準(zhǔn)差，可用(全距/6)來粗略估計(jì)標(biāo)準(zhǔn)差。平均數(shù)不同時，比較其變異程度就不能采用標(biāo)準(zhǔn)差，而需采用標(biāo)準(zhǔn)差與平均數(shù)的比值(相對值)來比較。標(biāo)準(zhǔn)差與平均數(shù)的比值稱為變異系數(shù)，記為C·V。變異系數(shù)可以消除單位和 同對兩個或多個資料變異程度比較的影響。SC.V=100%x業(yè)組合的角度對市場結(jié)構(gòu)進(jìn)行計(jì)量。業(yè)結(jié)構(gòu)－有限公司5數(shù)數(shù)據(jù)分析方法CCC8<75%CC8<45%C0%C0%C8<70%爭型C%C0%二常用業(yè)務(wù)指標(biāo)增長量是說明所分析的業(yè)務(wù)在一定時期內(nèi)增長的絕對量的指標(biāo),是分析期與基期發(fā)展水之間的差值。長速度，增幅下應(yīng)該絕對增長的數(shù)量。一般來說，基數(shù)越大，年增1%對應(yīng)的增長量也越高，所以在發(fā)展有限公司6數(shù)數(shù)據(jù)分析方法增收貢獻(xiàn)率入/預(yù)算，反映財(cái)政收入的預(yù)算執(zhí)行情況度=累計(jì)支出/預(yù)算，反映財(cái)政支出的預(yù)算執(zhí)行情況進(jìn)度或支出進(jìn)度的時間標(biāo)準(zhǔn)。對于季度數(shù)據(jù)，時間進(jìn)度=季度/4，對于月度常來講，收入(支出)進(jìn)度應(yīng)和時間進(jìn)度接近，以此反映預(yù)算執(zhí)行較為正常。太快或太慢的都在一定程度上反映了預(yù)算執(zhí)行不夠正常。三財(cái)政經(jīng)濟(jì)指標(biāo)生產(chǎn)總值(GDP)中稅收收入所占的比率。計(jì)算方法就是：=(稅收收入/GDP)*100%負(fù)率P3.收入(支出)彈性經(jīng)濟(jì)學(xué)中常用彈性概念來反映一個自變量的相對變化對于另一個因變量的相對變化的有限公司7數(shù)數(shù)據(jù)分析方法4.收入(支出)的波動系數(shù)這里我們稱為波動系數(shù)統(tǒng)計(jì)分析方法一對比分析的本質(zhì)和規(guī)律并做出正確的評價。有限公司8數(shù)數(shù)據(jù)分析方法744.52001年2002年2003年2004年2005年2006年1-9月008006004002000示例圖例圖有限公司9數(shù)數(shù)據(jù)分析方法政執(zhí)行的差異情況。圖目的選擇合適的對比標(biāo)準(zhǔn)。適用于能夠進(jìn)行分組對比，具有統(tǒng)一的數(shù)據(jù)口徑的數(shù)據(jù)。二同比分析環(huán)比和定基三種分析方法，均用百分?jǐn)?shù)或倍數(shù)表示。三環(huán)比分析有限公司數(shù)數(shù)據(jù)分析方法獲得按月采樣的指標(biāo)趨勢圖。沒有季節(jié)因素的時間序列數(shù)據(jù)。示例圖五差異分析主，而山東則以營業(yè)稅和增值稅為主。有限公司數(shù)數(shù)據(jù)分析方法六結(jié)構(gòu)分析。構(gòu)對比分析；結(jié)構(gòu)分析還可以在不同分類間進(jìn)行交叉結(jié)構(gòu)分析。會出現(xiàn)負(fù)值，稱為負(fù)貢獻(xiàn)。有限公司數(shù)數(shù)據(jù)分析方法動的絕對貢獻(xiàn)。或金字塔圖分析某市收入科目結(jié)構(gòu)。=分項(xiàng)增量/總增量析某市收入增長科目結(jié)構(gòu)。例圖七因素分析獨(dú)分析某個因素對經(jīng)濟(jì)指標(biāo)的影響，在財(cái)政收支分析使用中頗為廣泛。有限公司數(shù)數(shù)據(jù)分析方法可以計(jì)量的因素，并根據(jù)各個因素之間的依存關(guān)系，順次用各因素的比較值(通常即實(shí)際值)替各八預(yù)警分析件的設(shè)置則可以視實(shí)際情況需要而定。九80/20分析(二八分析)le有限公司數(shù)數(shù)據(jù)分析方法在著無法解釋的不平衡。將80/20原則應(yīng)用于財(cái)政收支分析的主要思想就是怎樣以最少的代價來獲取最大的利高級分析方法一時間序列分析分析和統(tǒng)計(jì)時序分析。有限公司數(shù)數(shù)據(jù)分析方法比較明顯。之間相關(guān)關(guān)系的統(tǒng)計(jì)規(guī)律，并擬合出適當(dāng)?shù)臄?shù)學(xué)模型來描述這種規(guī)律，利用這個擬合模型來預(yù)測未來的走勢。對于時間序列數(shù)據(jù)(按年/按月)的柱型圖、折線圖，形成趨勢變化，可以利用指數(shù)平對折線圖進(jìn)行趨勢擬合。循環(huán)變動(C)，不規(guī)則變動(I)。長期趨勢因素(T)反映了經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象在一個較長時間內(nèi)的發(fā)展方向，它可以在一個相當(dāng)季節(jié)變動因素(S)是經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象受季節(jié)變動影響所形成的一種長度和幅度固定的周期波循環(huán)變動因素(C)也稱周期變動因素，它是受各種經(jīng)濟(jì)因素影響形成的上下起伏不定不規(guī)則變動(I)又稱隨機(jī)變動，它是受各種偶然因素影響所形成的不規(guī)則變動，是一機(jī)變動。不規(guī)則因素在什么時間出現(xiàn)、影響程度和持續(xù)時間都不可預(yù)測。有限公司數(shù)數(shù)據(jù)分析方法YTSCIYTS+C+ISPSS、Eviews等主流軟件都可以把季節(jié)性質(zhì)的時間序列分解，得到季節(jié)因子序列和季序列圖最影響的收入量。圖有限公司數(shù)數(shù)據(jù)分析方法因素影響的收入圖二聚類分析有綜合性和合理性，使相關(guān)政策制定更具有針對性。類的特點(diǎn)分別展開分析。三波士頓矩陣分析而它的市場份額卻很高的業(yè)務(wù)(4)瘦狗業(yè)務(wù)：瘦狗業(yè)務(wù)是指市場增長率低緩、市場份額也有限公司-2222-2222nxxnyy數(shù)數(shù)據(jù)分析方法政支出圖示相關(guān)分析用來研究兩個變量(x，y)的相互關(guān)系，測定它們聯(lián)系的緊密程度。測定的方-()有限公司數(shù)數(shù)據(jù)分析方法分：r0.80時具有強(qiáng)的相關(guān)關(guān)系如果0.3<|r|<0.80時具有弱的相關(guān)關(guān)系.如果|r|<0.30時認(rèn)為沒有有效的相關(guān)關(guān)系.例：考察區(qū)域的經(jīng)濟(jì)發(fā)展和財(cái)政收入的相互關(guān)系，為方便比較，選取兩個區(qū)域的GDP強(qiáng)的相關(guān)關(guān)系，說明該地區(qū)的財(cái)政收入和經(jīng)濟(jì)是密切相關(guān)的。而地區(qū)2的財(cái)政收入和GDP如果是曲線關(guān)系，則相關(guān)系數(shù)方法計(jì)算時會出現(xiàn)錯誤的結(jié)果五回歸分析的回歸有一元線性和多元線性回歸方程。一元線性回歸方程在財(cái)政收支分析中的主要應(yīng)用是建立以財(cái)政收入(或財(cái)政支出)為因變量，以國內(nèi)經(jīng)濟(jì)總量(GDP)為自變量的一元線性方程。用以分析GDP對財(cái)政收入(或財(cái)多元線性回歸方程在財(cái)政收支分析中的應(yīng)用主要是考慮了更多其它影響財(cái)政收支的因多元回歸方程。有限公司數(shù)數(shù)據(jù)分析方法T0.140×GDP+1.762×AR(1)-0.938×AR(2)R2=0.997DW=2.587六協(xié)整分析系的兩個時間序列在短期波動中偏離他們長期均衡關(guān)系的程度。協(xié)整分析在財(cái)政收支分析中用于分析財(cái)政收入增長和經(jīng)濟(jì)增長在長期是否存在均衡關(guān)協(xié)調(diào)收入與經(jīng)濟(jì)的關(guān)系具有重要意義。有限公司數(shù)數(shù)據(jù)分析方法雖然財(cái)政收入增長率近幾年來高于GDP增長率，但財(cái)政收入增長率已經(jīng)開始趨于下降，而七支出偏好分析ceXXuP=xij=;wj=;uj=可以避免忽略那些支出總量和比重都較小的科目。若支出偏好>>1，說明在該科目上支出大平均水平，屬于區(qū)域特色支出，可能與該區(qū)域特定政策傾向有關(guān)。有限公司數(shù)數(shù)據(jù)分析方法款支持。通過支出偏好模型分析，市里可以及時了解其支出發(fā)展是否符合宏觀發(fā)展意圖。八支出甩尾評價模型。現(xiàn)象的程度。定義F_M=Max(M1,M2?,M12)/Min(M1,M2?,M12)非常大，造成其值域非常廣，不利于分析，此時可能需要對指標(biāo)做一定的修正。可以修改公式為：F_M=Max(M10,M11,M12)/Ave(M1,M2,?，M12)這種修改的原因是由于我們通常更多的關(guān)注是年尾的幾個月(10，11，12)相對于月平數(shù)據(jù)挖掘方法一數(shù)據(jù)挖掘定義與商業(yè)應(yīng)用有限公司數(shù)數(shù)據(jù)分析方法有關(guān)數(shù)據(jù)挖掘方法、技巧和典型應(yīng)用。概率回歸性回歸分析分析期型、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)測二數(shù)據(jù)挖掘常用模型，把這種決策分支畫成圖形很像一棵樹的枝干，故稱決策樹。策樹的應(yīng)用有限公司數(shù)數(shù)據(jù)分析方法策樹的算法原理決策樹通過在樹中創(chuàng)建一系列拆分(也稱為節(jié)點(diǎn))來生成數(shù)據(jù)挖掘模型。每當(dāng)發(fā)現(xiàn)輸入它預(yù)測的是連續(xù)列還是離散列。預(yù)測離散列顯示的關(guān)聯(lián)將會使決策樹算法在模型中創(chuàng)建一個新節(jié)點(diǎn)。體Microsoft據(jù)可預(yù)測的連續(xù)列生成樹時，每個節(jié)點(diǎn)都包含一個回歸公出現(xiàn)在回歸公式的每個非線性點(diǎn)處。例如，請看下面的關(guān)系圖。有限公司數(shù)數(shù)據(jù)分析方法等式表示兩條連線的回歸等式。集算法的應(yīng)用征，以便于客戶可以有針對性的對目標(biāo)消費(fèi)群體施加影響，合理地開展工作。值管理等。法的原理。義分類來改進(jìn)結(jié)果為止。A表示有關(guān)通常開車上班人員的數(shù)據(jù)，而分類B表示通常騎自行車上班人員的數(shù)據(jù)。有限公司數(shù)數(shù)據(jù)分析方法。群集分析算法提供下列兩種方法來計(jì)算點(diǎn)在分類中的適合程度：Expectation和分析龐大資料的能力，這是普通演算法無法達(dá)到的。類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用的行李箱里是否夾藏炸彈或其他爆裂物品，而芝加哥警察局的風(fēng)紀(jì)處則用類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來"過有限公司數(shù)數(shù)據(jù)分析方法神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法原理料彼此間的關(guān)聯(lián)，這種方法常被研究者用來分析研究資料。。規(guī)則分析的重點(diǎn)在于快速發(fā)現(xiàn)那些有實(shí)用價值的關(guān)聯(lián)發(fā)生的事件。聯(lián)規(guī)則的應(yīng)用關(guān)聯(lián)規(guī)則的算法原理以特征化為兩個參數(shù)：支持度(support)和置信度(confidence)。其主有限公司數(shù)數(shù)據(jù)分析方法%算。屬性的案例群集。時序群集的應(yīng)用時序群集的算法原理種過程中將商品放入購物籃的順序資料。順料行之間的條件式機(jī)率(即貝氏機(jī)率)，并假設(shè)資料行是獨(dú)立的。這種獨(dú)立性假設(shè)產(chǎn)生了貝氏為精確的演算法建立數(shù)據(jù)挖掘模型。鎖計(jì)資料(如年齡和職業(yè))如何協(xié)助預(yù)測促銷的回應(yīng)，將潛在客戶與具有類似特性而且過去曾有限公司數(shù)數(shù)據(jù)分析方法以視覺化的方式顯示出來。三數(shù)據(jù)挖掘在財(cái)政收支分析中的應(yīng)用分析等綜合的專題分析中。在實(shí)踐應(yīng)用中具體涉及到的問題可以是：。收入變化的各種影響因素，對未來的預(yù)測達(dá)到較高的準(zhǔn)確度。型放合經(jīng)職能。有限公司數(shù)數(shù)據(jù)分析方法程理解找問題——確定目標(biāo)對現(xiàn)有資源的評估確定問題是否能夠通過數(shù)據(jù)挖掘來解決確定數(shù)據(jù)挖掘的目標(biāo)制定數(shù)據(jù)挖掘計(jì)劃確定數(shù)據(jù)挖掘所需要的數(shù)據(jù)對數(shù)據(jù)進(jìn)行描述數(shù)據(jù)的初步探索檢查數(shù)據(jù)的質(zhì)量選擇數(shù)據(jù)清理數(shù)據(jù)對數(shù)據(jù)進(jìn)行重建調(diào)整數(shù)據(jù)格式使之適合建模對各個模型進(jìn)行評價選擇數(shù)據(jù)挖掘模型建立模型評估評估數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果對整個數(shù)據(jù)挖掘過程的前面步驟進(jìn)行評估發(fā)布有限公司數(shù)數(shù)據(jù)分析方法把數(shù)據(jù)挖掘模型的結(jié)果送到相應(yīng)的管理人員手中對模型進(jìn)行日常的監(jiān)測和維護(hù)定期更新數(shù)據(jù)挖掘模型五數(shù)據(jù)挖掘?qū)嵺`中的問題響到結(jié)果的正確與否。這些問題主要表現(xiàn)在兩個方面：要上所介紹的各種分析方法中，每種方法的側(cè)重點(diǎn)各不相同。例如：相作用結(jié)果；在實(shí)際分析中應(yīng)該根據(jù)具體情況選擇不同的分析方法或多種分析方法并用定性或定量和規(guī)律性。常用展現(xiàn)圖形一折線圖折線圖可以顯示隨時間(根據(jù)常用比例設(shè)置)而變化的連續(xù)數(shù)據(jù)，因此非常適用于顯示在相有限公司數(shù)數(shù)據(jù)分析方法般水平軸(X軸)用來表示時間的推移，并且間隔相同；而垂直軸(Y軸)代表不同時刻的線圖的特點(diǎn)力系數(shù)——馬赫數(shù)，壓力——溫度。線圖的類型折線圖有限公司數(shù)數(shù)據(jù)分析方法2、堆積折線圖和帶數(shù)據(jù)標(biāo)記的堆積折線圖3、百分比堆積折線圖和帶數(shù)據(jù)標(biāo)記的百分比堆積折線圖用無數(shù)據(jù)點(diǎn)百分比堆積折線圖。二圓餅圖有限公司數(shù)數(shù)據(jù)分析方法三直條圖進(jìn)行了統(tǒng)計(jì)。直條圖分為單式和復(fù)式兩種：。有限公司數(shù)數(shù)據(jù)分析方法條圖的繪制直條圖和直方圖的區(qū)別頻數(shù)的多少，其寬度(表示類別)則是固定的。寬度有限公司數(shù)數(shù)據(jù)分析方法據(jù)具有連續(xù)性，直方圖的各矩形通常是連續(xù)排列，而條形圖則是分開排形圖主要用于展示分類數(shù)據(jù)，而直方圖則主要用于展示數(shù)據(jù)型數(shù)據(jù)。RatingScale,GRS)，全方位考核指標(biāo)、全方位考核渠道對被考評者進(jìn)行考評的方法。它包含績效考核五星圖、績效分析五星圖兩部分的內(nèi)容。如下圖:五個考評渠道即上級(Superior，S)、同事(Colleague，C)、下級(Junior,J)、外部專家(Expert,E)和被考評者本人(I)分處正五邊形的五個頂點(diǎn)。小圓代表自我評分I，次遞減。各種觀點(diǎn)，績效是能力(Skill,S)，激勵(Inspire,I)，機(jī)會(Opportunity,O)，環(huán)境 (Condition,C)，行為(Behavior,B)五變量的函數(shù)，即績效＝f(S，I，O，C，B)。顯然，有限公司數(shù)數(shù)據(jù)分析方法為方面表現(xiàn)不凡的員工。由于改變系統(tǒng)績效因素(環(huán)境、機(jī)會、激勵)績效創(chuàng)造。2.優(yōu)秀績效的典型模式。五氣泡圖項(xiàng)目組合的決定提供有利的支持。抽象的畫面。。有限公司數(shù)數(shù)據(jù)分析方法氣泡圖具有下列圖表子類型：氣泡圖和三維氣泡圖。定氣泡數(shù)據(jù)點(diǎn)的大小。您可以選擇氣泡圖或者三維氣泡圖子類型。四個維度表的內(nèi)容可以根據(jù)需要，設(shè)置成項(xiàng)目組合管理者關(guān)心的各種業(yè)務(wù)決策準(zhǔn)則。(1)氣泡的大?。嚎梢源眄?xiàng)目組合元素的成本大小、利潤大小、平衡記分卡得分的(2)氣泡的顏色：代表項(xiàng)目組合元素的健康狀況；而健康代表的具體含義也是可以定(3)縱坐標(biāo)：可以是投資回報率(ROI)、項(xiàng)目組合元素優(yōu)先級、成本或利潤的高低等六雷達(dá)圖，故得此名。HYPERLINK"/wiki/%E8%B4%A2%E5%8A%A1%E