數(shù)據(jù)分析與決策

數(shù)據(jù)分析與決策2024/3/25數(shù)據(jù)分析與決策ObservationIdentificationofResearchProblemsHypothesesResearchDesignDataInterpretationTheoreticalFrameworkOrNetworkofAssociationConstructs,ConceptsOperationalDefinitionsDataCollectionTheoryRefinement(pureresearch)OrImplementation(appliedresearch)AnalysisofData數(shù)據(jù)分析與決策ObservationIdentificationofResearchProblemsHypothesesResearchDesignDataInterpretationTheoreticalFrameworkOrNetworkofAssociationConstructs,ConceptsOperationalDefinitionsDataCollectionTheoryRefinement(pureresearch)OrImplementation(appliedresearch)AnalysisofData數(shù)據(jù)分析與決策火爆的人才招聘會(huì)數(shù)據(jù)分析與決策ObservationIdentificationofResearchProblemsHypothesesResearchDesignDataInterpretationTheoreticalFrameworkOrNetworkofAssociationConstructs,ConceptsOperationalDefinitionsDataCollectionTheoryRefinement(pureresearch)OrImplementation(appliedresearch)AnalysisofData數(shù)據(jù)分析與決策如何在吸引人才上形成優(yōu)勢(shì)？你可以接管我的工廠，燒掉我的廠房，但只要留下我的那些人，我就可以重建IBM公司。

IBM創(chuàng)史人—沃森人才吸引力數(shù)據(jù)分析與決策ObservationIdentificationofResearchProblemsHypothesesResearchDesignDataInterpretationTheoreticalFrameworkOrNetworkofAssociationConstructs,ConceptsOperationalDefinitionsDataCollectionTheoryRefinement(pureresearch)OrImplementation(appliedresearch)AnalysisofData數(shù)據(jù)分析與決策需求層次理論數(shù)據(jù)分析與決策保健因素公司政策行政管理工作環(huán)境安全激勵(lì)因素成就和認(rèn)同挑戰(zhàn)和責(zé)任進(jìn)步和發(fā)展不滿意沒(méi)有不滿意滿意沒(méi)有滿意雙因素理論……數(shù)據(jù)分析與決策勞倫斯?D?阿克曼企業(yè)形象是一個(gè)企業(yè)和其他企業(yè)區(qū)別開(kāi)的獨(dú)特價(jià)值，這個(gè)價(jià)值不是對(duì)其他知名企業(yè)的模仿，不是對(duì)企業(yè)某一方面特色的強(qiáng)調(diào)，它是完整而豐滿的，它決定企業(yè)會(huì)走到哪里，也決定企業(yè)走多遠(yuǎn)。數(shù)據(jù)分析與決策ObservationIdentificationofResearchProblemsHypothesesResearchDesignDataInterpretationTheoreticalFrameworkOrNetworkofAssociationConstructs,ConceptsOperationalDefinitionsDataCollectionTheoryRefinement(pureresearch)OrImplementation(appliedresearch)AnalysisofData數(shù)據(jù)分析與決策數(shù)據(jù)分析與決策ObservationIdentificationofResearchProblemsHypothesesResearchDesignDataInterpretationTheoreticalFrameworkOrNetworkofAssociationConstructs,ConceptsOperationalDefinitionsDataCollectionTheoryRefinement(pureresearch)OrImplementation(appliedresearch)AnalysisofData數(shù)據(jù)分析與決策數(shù)據(jù)分析與決策ObservationIdentificationofResearchProblemsHypothesesResearchDesignDataInterpretationTheoreticalFrameworkOrNetworkofAssociationConstructs,ConceptsOperationalDefinitionsDataCollectionTheoryRefinement(pureresearch)OrImplementation(appliedresearch)AnalysisofData數(shù)據(jù)分析與決策數(shù)據(jù)分析與決策數(shù)據(jù)分析與決策旅游發(fā)展研究院宋鴻副教ongh@

數(shù)據(jù)分析與決策先畫(huà)靶子再打槍概念框架軟件數(shù)據(jù)分析與決策主要參考書(shū)《統(tǒng)計(jì)學(xué)：從數(shù)據(jù)到結(jié)論》 吳喜之，中國(guó)統(tǒng)計(jì)出版社（2006）《旅游決策分析方法》（TourismAnalysis:AHandbook）StephenLJSmith著，李天元，徐虹，黃晶譯天津：南開(kāi)大學(xué)出版社，2005《多元數(shù)據(jù)分析》JamesM.LattinJ.DouglasCarrollPaulE.Green北京：機(jī)械工業(yè)出版社，2003《計(jì)量經(jīng)濟(jì)分析方法與建模-Eview應(yīng)用及實(shí)例》

高鐵梅，北京：清華大學(xué)出版社（2005）數(shù)據(jù)分析與決策一、基本概念隨機(jī)性規(guī)律性數(shù)據(jù)分析與決策現(xiàn)實(shí)中的隨機(jī)性和規(guī)律性從中學(xué)起，我們就知道自然科學(xué)的許多定律，例如物理中的牛頓三定律，物質(zhì)不滅定律以及化學(xué)中的各種定律等等。但是在許多領(lǐng)域，很難用如此確定的公式或論述來(lái)描述一些現(xiàn)象。比如，人的壽命是很難預(yù)先確定的。一個(gè)吸煙、喝酒、不鍛煉、而且一口長(zhǎng)葷的人可能比一個(gè)很少得病、生活習(xí)慣良好的人活得長(zhǎng)。因此，可以說(shuō)，活得長(zhǎng)短是有一定隨機(jī)性的(randomness)。這種隨機(jī)性可能和人的經(jīng)歷、基因、習(xí)慣等無(wú)數(shù)說(shuō)不清的因素都有關(guān)系。數(shù)據(jù)分析與決策但是從總體來(lái)說(shuō)，我國(guó)公民的平均年齡卻是非常穩(wěn)定的。而且女性的平均年齡也穩(wěn)定地比男性高幾年。這就是規(guī)律性。一個(gè)人可能活過(guò)這個(gè)平均年齡，也可能活不到這個(gè)年齡，這是隨機(jī)的。但是總體來(lái)說(shuō)，平均年齡的穩(wěn)定性，卻說(shuō)明了隨機(jī)之中有規(guī)律性。這種規(guī)律就是統(tǒng)計(jì)規(guī)律。數(shù)據(jù)分析與決策再如擲骰子。只要沒(méi)有人在骰子上做手腳，你得到6點(diǎn)的概率應(yīng)該是六分之一。得到其他點(diǎn)的概率也是一樣。得到6的概率或者機(jī)會(huì)是可以知道的，但擲骰子的結(jié)果還只可能是六個(gè)數(shù)目之一。這個(gè)已知的規(guī)律就反映了規(guī)律性，而得到哪個(gè)結(jié)果則反映了隨機(jī)性。如果你擲1000次骰子，那么，大約有六分之一的可能會(huì)得到6；這也是隨機(jī)性呈現(xiàn)有規(guī)律的一個(gè)體現(xiàn)。數(shù)據(jù)分析與決策基本概念變量數(shù)據(jù)信息數(shù)據(jù)分析與決策一節(jié)火車(chē)車(chē)廂有多少坐位是一個(gè)固定的數(shù)目，稱(chēng)為常數(shù)(constant)或者常量。但是，開(kāi)車(chē)后，坐在這節(jié)車(chē)廂的旅客有多少就沒(méi)準(zhǔn)了。這有隨機(jī)性。該車(chē)廂的乘客數(shù)為變量(variable)。數(shù)據(jù)分析與決策一個(gè)學(xué)校的注冊(cè)在校男女生比例是固定的，為常量但是，該校任意一群學(xué)生的男女生比例就不一定和全校的比例一樣了，它為變量(variable)。數(shù)據(jù)分析與決策當(dāng)變量按照隨機(jī)規(guī)律所取的值是數(shù)量時(shí)該變量稱(chēng)為定量變量或數(shù)量變量(quantitativevariable)；因?yàn)槭请S機(jī)的，也稱(chēng)為隨機(jī)變量(randomvariable)。如身高體重，購(gòu)買(mǎi)某商品的人數(shù)等等數(shù)據(jù)分析與決策性別、觀點(diǎn)之類(lèi)的取非數(shù)量值的變量就稱(chēng)為定性變量或?qū)傩宰兞炕蚍诸?lèi)變量(qualitativevariable，或categoricalvariable)。這些定性變量也可以由定量變量來(lái)描述，如男女生的數(shù)目，持有某觀點(diǎn)的人數(shù)比例等等。數(shù)據(jù)分析與決策定性變量只有用數(shù)量來(lái)描述時(shí)，才有可能建立數(shù)學(xué)模型，并使用計(jì)算機(jī)來(lái)分析。數(shù)據(jù)中它們通常用啞元（dummyvariable)代表，比如性別用0、1代表，三種收入用0、1、2代表(或用字母代表）數(shù)據(jù)分析與決策有了變量，何謂數(shù)據(jù)？不同機(jī)構(gòu)調(diào)查所得到的北京收入萬(wàn)元以上市民的比例都不一樣，這是變量而這些調(diào)查產(chǎn)生一些數(shù)目，這些數(shù)目就是數(shù)據(jù)(data)數(shù)據(jù)是關(guān)于變量的觀測(cè)值。數(shù)據(jù)分析與決策通過(guò)數(shù)據(jù)可驗(yàn)證有關(guān)的理論或假定。比如通過(guò)抽樣調(diào)查驗(yàn)證美國(guó)選民對(duì)共和黨候選人的支持率是否超過(guò)50%通過(guò)抽樣，可以檢驗(yàn)?zāi)撑a(chǎn)品是否合格等等數(shù)據(jù)分析與決策數(shù)據(jù)組織類(lèi)型時(shí)間序列數(shù)據(jù)橫截面數(shù)據(jù)混合橫截面數(shù)據(jù)縱剖面數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)分析與決策時(shí)間序列數(shù)據(jù)(Timeseriesdataset)數(shù)據(jù)分析與決策橫截面數(shù)據(jù)(cross-sectionaldataset)數(shù)據(jù)分析與決策混合橫截面數(shù)據(jù)(pooledcrosssection)—由時(shí)間序列數(shù)據(jù)和橫截面數(shù)據(jù)兩種成份構(gòu)成的數(shù)據(jù)集。數(shù)據(jù)分析與決策縱剖面數(shù)據(jù)(paneldataset)—對(duì)相同的橫截面單元（如家庭、企業(yè)、城市等）在時(shí)間軸上進(jìn)行的跟綜調(diào)查數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)分析與決策數(shù)據(jù)與信息又是什么關(guān)系呢？數(shù)據(jù)是信息的載體，信息是數(shù)據(jù)的內(nèi)容。數(shù)據(jù)分析與決策基本概念變量之間的關(guān)系數(shù)據(jù)分析與決策現(xiàn)實(shí)世界緊密聯(lián)系的人們想知道投資方式和經(jīng)濟(jì)效益之間的關(guān)系、旅客人數(shù)和經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間的關(guān)系等等不討論變量之間的關(guān)系，就無(wú)從談起任何有深度的應(yīng)用，統(tǒng)計(jì)的基本概念就僅僅是擺設(shè)而已。數(shù)據(jù)分析與決策定量變量間的關(guān)系例1.1．廣告投入和銷(xiāo)售之間的關(guān)系。下表（數(shù)據(jù)ads.txt）顯示了某企業(yè)的廣告投入和銷(xiāo)售額之間的關(guān)系（萬(wàn)元）。數(shù)據(jù)分析與決策橫坐標(biāo)代表廣告投入，而縱坐標(biāo)代表銷(xiāo)售收入?？吹贸鲇泻畏N關(guān)系嗎？數(shù)據(jù)分析與決策能否從該數(shù)據(jù)回答下面問(wèn)題：這兩個(gè)變量是否有關(guān)系？如果有，它們的關(guān)系是否顯著？這些關(guān)系是什么關(guān)系，能否用數(shù)學(xué)模型來(lái)描述？這個(gè)關(guān)系是否帶有普遍性？這個(gè)關(guān)系是不是因果關(guān)系？數(shù)據(jù)分析與決策基本概念變量之間的關(guān)系因果關(guān)系數(shù)據(jù)分析與決策在可控制的試驗(yàn)中，較容易找到因果關(guān)系；比如治療方式和療效的關(guān)系等但是，一般來(lái)說(shuō)，變量之間有關(guān)系這個(gè)事實(shí)并不意味著一定存在明確的因果關(guān)系。數(shù)據(jù)分析與決策比如，北京GDP在一年中是快速增長(zhǎng)的，而一個(gè)剛出生的巴拿馬嬰兒在這一年中的體重也是快速增長(zhǎng)的如果畫(huà)出圖來(lái)，它們有類(lèi)似線性的關(guān)系但它們顯然沒(méi)有因果關(guān)系數(shù)據(jù)分析與決策只要有關(guān)系，即使不是因果關(guān)系也不妨礙人們利用這種關(guān)系來(lái)進(jìn)行推斷。比如利用公雞打鳴來(lái)預(yù)報(bào)太陽(yáng)升起；雖然公雞打鳴絕對(duì)不是日出的原因(雖然打鳴發(fā)生在先）數(shù)據(jù)分析與決策簡(jiǎn)單的辦法（諸如畫(huà)圖）可以得到一些信息，但不一定能夠給出滿意的答案需要更多的工具和手段來(lái)進(jìn)行數(shù)值分析得到更加嚴(yán)格和精確的解答數(shù)據(jù)分析與決策定性變量間的關(guān)系例1.2．下面是對(duì)123人進(jìn)行關(guān)于某項(xiàng)政策調(diào)查所得結(jié)果的一個(gè)簡(jiǎn)單的三維表，它顯示了人們的收入和性別對(duì)該項(xiàng)政策的觀點(diǎn)。（table7.txt）。數(shù)據(jù)分析與決策從這個(gè)數(shù)據(jù)，希望可以看出收入、性別對(duì)觀點(diǎn)是否有影響及如何影響如果要得到更加精確的結(jié)論，就要進(jìn)行進(jìn)一步