描述性统计分析是针对数据本身而言,用统计学指标描述其特征的分析方法,这种描述看似简单,实际上却是很多高级分析的基础工作,很多高级分析方法对于数据都有一定的假设和适用条件,这些都可以通过描述性统计分析加以判断,我们也会发现,很多分析方法的结果中,或多或少都会穿插一些描述性分析的结果. 描述性统计主要关注数据的三大内容: 1.集中趋势 2.离散趋势 3.数据分布情况 描述集中趋势的指标有均值.众数.中位数,其中均值包括截尾均值.几何均值.调和均值等. 描述离散趋势的指标有频数.相对数.方差.标准差.

5.6 多组数据分析及R实现 5.6.1 多组数据的统计分析 > group=read.csv("C:/Program Files/RStudio/002582.csv") > group=na.omit(group) #忽略缺失样本 > summary(group) 时间 开盘 最高 2013/08/26: 1 Min. :13.6 Min. :13.9 2013/08/27: 1 1st Qu.:18.2 1st Qu.:18.5 2013/08/28: 1 Me

1. 生成二维数据(类别型数据)的列联表 (1) mytable<-table(data)/prop.table(概率) addmargins(mytable) (2) library(gmodels) CrossTable(data$dim1,data$dim2) 2.数值数据统计分布——分组计频数 (1) Count<-table(round_any(data,10,floor)) [data/10,即以10为间距] Round_any四舍五入到任意数的倍数,floor向下取整(3.12-

Python基础统计 统计函数:describe() 常用的统计指标函数: 统计函数 注释 (@数据分析-jacky) size 计算 sum 求和 mean 平均值 var 方差 std 标准差

在认识客观世界的过程中,统计学的思想和方法经常起着不可替代的作用.在许多工程及自然科学的专业领域中,包括可靠性分析.质量控制.生物信息.脑科学.心理分析.经济分析.金融风险管理.社会科学推断.行为科学等,统计分析方法已经成为基本的数据分析与信息分析工具. 在科学研究和实际问题的处理过程中,往往需要面对数据的分析和处理.这些数据虽然包含了大量的信息,但对所关心的问题而言,还需要对数据进行一定的处理才能从中提炼出有用的信息.那么如何从这些收集到的数据中获取所关心的信息呢?统计学提供相应的思想和方法,

连续型变量的推断性分析方法主要有t检验和方差分析两种,这两种方法可以解决一些实际的分析问题,下面我们分别来介绍一下这两种方法 一.t检验(Student's t test) t检验也称student t检验(Student's t test),由Gosset提出,主要用于样本含量较小(例如n<30),总体标准差σ未知的正态分布资料.我们在介绍连续变量分布时讲过t分布,t检验是用t分布理论来推论差异发生的概率,从而比较两个平均数的差异是否显著. 介绍t检验之前,先说一下Z检验,假设我们已知一个样本

正好刚帮某电信行业完成一个数据挖掘工作,其中的RFM模型还是有一定代表性,就再把数据挖掘RFM模型的建模思路细节与大家分享一下吧!手机充值业务是一项主要电信业务形式,客户的充值行为记录正好满足RFM模型的交易数据要求. 根据美国数据库营销研究所Arthur Hughes的研究,客户数据库中有三个神奇的要素,这三个要素构成了数据分析最好的指标:最近一次消费(Recency).消费频率(Frequency).消费金额(Monetary). 我早期两篇博文已详述了RFM思想和IBM Modeler操作

散点图进阶,结合箱体图与直方图对数据形成全面的认识 描述数据集中趋势的分析量: 均值 - 全部数据的算术平均值 众数 - 一组数据中出现次数最多的变量值 中位数 - 一组数据经过顺序排列后处于中间位置上的变量值 描述数据离散程度的分析量: 方差 - 一组数据各变量值与其平均值离差平方和的平均数 标准差 - 方差的平方根 偏态 - 描述数据分布形态的统计量,其描述的是某总体取值分布的对称性.偏度 = 三阶中心距 / 标准差的三次方 峰度 - 描述总体中所有取值分布形态陡缓程度的统计量,这个统计量需

本文转自知乎 作者:苏格兰折耳喵 ----------------------------------------------------- 在本文中,作者引出了"外部数据"这一概念,并实例分析,如何从海量的外部数据中获取可以对自身业务起到指导作用和借鉴意义的insight,并借助外部环境数据来优化自己. 现在互联网上关于"增长黑客"的概念很火,它那"四两拨千斤"."小投入大收益"的神奇法力令无数互联网从业者为之着迷.一般来说

数据为kaggle社区发布的数据分析从业者问卷调查分析报告,其中涵盖了关于该行业不同维度的问题及调查结果.本文的目的为提取有用的数据,进行描述性展示.帮助新从业的人员更全方位地了解这个行业. 参考学习视频:http://www.tianshansoft.com/ 数据集:https://pan.baidu.com/s/1o7BFzFO 变量说明 数据中包含228个变量,提取其中的一些较有价值的变量进行描述性分析 数据处理 survey <-read.csv(stringsAsFactors =

本文探讨的是kaggle中的一个案例-员工离职分析,从数据集中分析员工的离职原因,并发现其中的问题.数据主要包括影响员工离职的各种因素(工资.绩效.工作满意度.参加项目数.工作时长.是否升职.等)以及员工是否已经离职的对应记录. 数据来源:Human Resources Analytics | Kaggle 参考学习视频:http://www.tianshansoft.com/ 分析目的:分析员工离职原因. 1.对数据集中变量进行描述性分析,变量说明: 2.探索是否离职与公司满意度,绩效,工作时

1.首先确定数据分析目标——薪酬受哪些因素影响 确定变量: 因变量:薪资 自变量:(定性)-- 公司类别.公司规模.地区.行业类别.学历要求.软件要求. (定量)-- 经验要求(数值型) 分析目标:建立因变量和自变量的多元线性回归模型,估计模型系数,检验系数显著性,确定自变量是否对因变量有影响.并实现自变量新值带入实现模型预测. 2.数据预处理. (整理数据,使其成为可以直接建模分析的数据格式),首先看下数据结构. 1) 读数据 数据量大时不建议用xlsx包,比较慢 library(xlsx)

全文下载链接:http://tecdat.cn/?p=27515 最*我们被客户要求撰写关于主成分PCA.因子分析.聚类的研究报告,包括一些图形和统计输出. 建立重庆市经济指标发展体系,以重庆市一小时经济圈作为样本,运用因子分析方法进行实证分析,在借鉴了相关评价理论和评价方法的基础上,本文提取出经济规模.人均发展水*.经济发展潜力.3个主因子,从重庆市统计年鉴选取8个指标构成的指标体系数据对重庆市38个区县经济发展基本情况的八项指标进行分析,并基于主因子得分矩阵对重庆市38个区县进行聚类分析 结

全文链接:http://tecdat.cn/?p=31717 原文出处:拓端数据部落公众号 分析师:Ke Liu 随着金融市场全球化的发展,金融产品逐渐受到越来越多的关注,而金融产品的风险度量成为投资者最关心的问题.金融风险是指由于经济活动的不确定性.市场环境的变化.决策的失误等因素的影响,导致实际回报与预期回报出现偏离的可能性. VaR通过建立系统分析方法定量化分析风险,可以评估复杂的金融产品.反映风险的敏感,在合理的范围内规避风险,是量化市场风险行之有效的工具.文章将帮助客户采用风险价值Va

朱雪宁(北京大学光华管理学院)               王汉生(北京大学光华管理学院) 摘要:本文对100万搜索引擎用户的13亿搜索序列文本进行探索分析,对高端车用户以及商学院人群做了描述对比,并针对用户搜索高端车品牌过程中的动态选择行为进行建模.首先,我们发现,在人群划分上,高端车用户和商学院用户表现出更加高端的属性,这主要表现在他们对生活.事业.学业上更卓越的追求.接下来,本文利用逻辑回归构建了忠诚模型,对用户在搜索过程中表现的忠诚和叛变行为进行了刻画,并对影响其忠诚行为的关键因素进行了

SPSS详细教程:OR值的计算 一.问题与数据 研究者想要探索人群中不同性别者喜欢竞技类或娱乐性体育活动是否有差异.研究者从学习运动医学的学生中随机招募50名学生,记录性别并询问他们喜欢竞技类还是娱乐性活动,通过计算比值比来探索这一差异. 性别变量为gender,男性赋值为1,女性赋值为2:喜欢竞技类运动的变量为comp,是赋值为1,否(即喜欢休闲类运动)赋值为2.部分数据如下图显示,左图为原始数据,右图为按性别和喜欢竞技类运动与否统计的汇总数据. 二.对问题的分析 为计算比值比,需要满足以下两

一.扩展包的基本操作语句R安装好之后,默认自带了"stats" "graphics"  "grDevices" "utils" "datasets"  "methods" "base"这七个包,这七个包是不允许被卸载和删除的.1.扩展包的安装install.packages("扩展包名称") 也可以在手动安装,所有的安装包都可以在网站https:/

         本文是课程训练的报告,部分图片由于格式原因并没有贴出,有兴趣者阅读完整报告者输入以下链接 http://files.cnblogs.com/files/liugl7/基于SPSS的老年奥运会运动员数据分析.pdf 关于本文的第三部分中聚类分析的部分是不恰当的,然而为了课程报告的完整性,这里做了折衷.对于Split1~Split10的处理在问题讨论一节中的第一个问题中给出了一种处理方式. ----------------------------------------------

相关系数是衡量变量之间相关程度的度量,也是很多分析的中的当中环节,SPSS做相关分析比较简单,主要是区别如何使用这些相关系数,如果不想定量的分析相关性的话,直接观察散点图也可以. 相关系数有一些需要注意的地方: 1.两变量之间存在相关,仅意味着存在关联,并不意味着因果关系.2.相关系数不能进行加减乘除运算,没有单位,不同的相关系数不可比较3.相关系数大小容易受到数据取值区间大小和数据个数大小的影响.4.相关系数也需要进行检验确定其是否有统计学意义 相关系数的假设检验中H0:相关系数=0,变量间没

Too Rich Time Limit: 6000/3000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 262144/262144 K (Java/Others)Total Submission(s): 245    Accepted Submission(s): 76 Problem Description You are a rich person, and you think your wallet is too heavy and full now. So yo