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  • 采集获取知名招聘网站上的求职招聘信息并通过商业智能开展职业职位供求及趋势等相关统计分析。何用MDX求解薪水中位数四分位数(Median,Quartile)等。

    一个人力资源咨询集团通过网络爬虫采集手段将多个知名招聘网站上发布的求职和招聘等信息准实时采集到自己的库里,形成一个数据量浩大的招聘信息库,跟踪全国招聘和求职的行业、工种、职位、待遇等信息,并通过商业智能系统,开展职业职位供求及趋势等相关统计分析。这家公司竟然用SSAS OLAP Cube多维数据集容纳如此数量级的数据,广告维成员包含了每一个广告条目。该商业智能团队的开发人员咨询如何用MDX求解薪水中位数、四分位数(Median,Quartile)等。

    以下是对Median、Q1、Q3等问题的MDX解答:

    1、MDX中位数(Median)求解

    中位数(median)是对长度为n的系列数据,根据数据大小排列得到的位于[(n+1)/2]位置上的数据。当变量值的项数N为奇数时,处于中间位置的变量值即为中位数;当N为偶数时,中位数则为处于中间位置的2个变量值的平均数,即(M1+M2)/2。中位数是以它在所有标志值中所处的位置确定的全体单位标志值的代表值,不受分布数列的极大或极小值影响,从而在一定程度上提高了中位数对分布数列的代表性。

    1、求解所有招聘广告薪水待遇的中位数median.MDX
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    //商业智能之路(jbean.org),Begin
     
    WITH
     
    //采集到的招聘广告条目(薪水测量值非空)
    SetRawAdvSetAS
        NonEmpty([Advertisement].[Adv Id].members,[Measures].[Salary Sum])
     
    //将广告条目按照薪水排序
     
    SetAdvSetAS
        Order(RawAdvSet, [Measures].[Salary Sum],DESC)
     
    //招聘广告总数
     
    Member [measures].[AdvCount] as
        Count(AdvSet)
     
    //招聘广告条目中间位置
     
    Member [Measures].[MedianReal] as
        ([measures].[AdvCount]-1) * 50 / 100
     
    Member [Measures].[MedianInt] as
        Int([Measures].[MedianReal])
     
    Member [Measures].[MedianFrac] as
        [Measures].[MedianReal]- [Measures].[MedianInt]
     
    //薪水“中位数”(低)
     
    Member [Measures].[MedianLow] as
        ([AdvSet].Item([Measures].[MedianInt]).Item(0),[Measures].[SalarySum])
     
    //薪水“中位数”(高)
     
    Member [Measures].[MedianHigh] as
        ([AdvSet].Item([Measures].[MedianInt] + 1).Item(0),[Measures].[Salary Sum])
     
    //实际得到薪水的中位数
     
    Member [Measures].[Salary Median] as
        ([Measures].[MedianLow] * [Measures].[MedianFrac])
        +([Measures].[MedianHigh] * (1 - [Measures].[MedianFrac]))
     
    //商业智能之路(jbean.org),End

    2、四分位数(Quartile)求解

    四分位数(Quartile)在统计时把所有数值由小到大排列并分成四等份,处于三个分割点位置的得分就是四分位数,分别如下:

    第一四分位数 (Q1),又称“较小四分位数”,等于该样本中所有数值由小到大排列后第25%的数字。

    第二四分位数 (Q2),又称“中位数”,等于该样本中所有数值由小到大排列后第50%的数字。

    第三四分位数 (Q3),又称“较大四分位数”,等于该样本中所有数值由小到大排列后第75%的数字。

    第三四分位数与第一四分位数的差距又称四分位距(InterQuartile Range,IQR)。

    2、求解所有招聘广告薪水待遇的四分位数quantile.MDX
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    // 1)求解1Q
    //商业智能之路(jbean.org),Begin
     
    WITH
     
    SetRawAdvSetAS
        NonEmpty([Advertisement].[Adv Id].members,[Measures].[Salary Sum])
     
    SetAdvSetAS
        Order(RawAdvSet, [Measures].[Salary Sum],DESC)
     
    Member [Measures].[1QReal] as
        ([measures].[AdvCount]-1) * 25 / 100
     
    Member [Measures].[1QInt] as
        Int([Measures].[1QReal])
     
    Member [Measures].[1QFrac] as
        [Measures].[1QReal]- [Measures].[1QInt]
     
    Member [Measures].[1QLow] as
        ([AdvSet].Item([Measures].[1QInt]).Item(0),[Measures].[SalarySum])
     
    Member [Measures].[1QHigh] as
        ([AdvSet].Item([Measures].[1QInt] + 1).Item(0),[Measures].[Salary Sum])
     
    //实际得到薪水的四分位数quantile(1Q)
     
    Member [Measures].[Salary 1Q] as
        ([Measures].[1QLow] * [Measures].[1QFrac])
        +([Measures].[1QHigh] * (1 - [Measures].[1QFrac]))
     
    // 2)求解3Q
     
    //商业智能之路(jbean.org),Begin
    Member [Measures].[3QReal] as
        ([measures].[AdvCount]-1) * 75 / 100
     
    Member [Measures].[3QInt] as
        Int([Measures].[3QReal])
     
    Member [Measures].[3QFrac] as
        [Measures].[3QReal]- [Measures].[3QInt]
     
    Member [Measures].[3QLow] as
        ([AdvSet].Item([Measures].[3QInt]).Item(0),[Measures].[SalarySum])
     
    Member [Measures].[3QHigh] as
        ([AdvSet].Item([Measures].[3QInt] + 1).Item(0),[Measures].[Salary Sum])
     
    //实际得到薪水的四分位数quantile(3Q)
     
    Member [Measures].[Salary 3Q] as
        ([Measures].[3QLow] * [Measures].[3QFrac])
        +([Measures].[3QHigh] * (1 - [Measures].[3QFrac]))
     
    //商业智能之路(jbean.org),End

    原文链接:MDX示例:求解中位数、四分位数(median、quartile)
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  • )就像进行数据处理的时候,有时会遇到求极值(最大值、最小值)、平均值、中位数和四分位数(25%、 75%)的情况。 这一篇博客就是你的福音,让你绝对0基础使用python 进行数据分析。 1、下载py的环境。 这里引用一...
  • 正则表达式是处理字符串的强大工具。作为一个概念而言,正则表达式对于Python来说并不是独有的。 正则表达式是一个特殊的字符序列,它能帮助...下面将介绍Python对字符串进行搜索查找的一些函数方法。常用函数...

    正则表达式是处理字符串的强大工具。作为一个概念而言,正则表达式对于Python来说并不是独有的。 正则表达式是一个特殊的字符序列,它能帮助开发人员方便的检查一个字符串是否与某种模式匹配。

    Python 自1.5版本起增加了re 模块,它提供 Perl 风格的正则表达式模式。re 模块使 Python 语言拥有全部的正则表达式功能。下面将介绍Python中对字符串进行搜索和查找的一些函数方法。

    常用函数

    0cabd20c2a128c46687768b79b559e93.png

    一般字符

    (1)“.”字符为匹配任意单个字符。例如,a.b可以的匹配结果为abc、aic、a&c等,但不包括换行符。

    (2)“”字符为转义字符,可以把字符改变为原来的意思。听上去不是很好理解,例如“.”字符是匹配任意的单个字符,但有时不需要这个功能,只想让它代表一个点,这时就可以使用“.”,就能匹配为“.”了。

    (3)[…]为字符集,相当于在中括号中任选一个。例如a[ bcd], 匹配 的 结果 为 ab、 ac 和 ad。

    c7d3c1a982036c0d2dfa6251f1c49027.png

    预定义字符集

    预定义字符集 含义

    (1)d 匹配一个数字字符。等价于 [0-9]。

    (2)D 匹配一个非数字字符。等价于[^0-9]。

    (3)s 匹配任何空白字符,包括空格、制表符、换页符等等。等价于 [ fv]。

    (4)S 匹配任何非空白字符。等价于 [^ fv]。

    (5)w 匹配包括下划线的任何单词字符。等价于[A-Za-z0-9_]。

    (6)W 匹配任何非单词字符。等价于 [^A-Za-z0-9_]。

    a7c6cfafd3597354f68eb0a856c939cb.png

    数量词

    (1)“*”数量词匹配前一个字符0或无限次。例如,ab*c匹配ac、abc、abbc和abbbc等。

    (2)“+”与“*”很类似,只是至少匹配前一个字符一次。例如,ab+c匹配abc、abbc和abbbc等。

    (3)“?”数量词匹配前一个字符0或1次。例如,ab?c匹配ac和abc。

    (4)“{m}”数量词匹配前一个字符m次。例如,ab{3}c匹配abbbc。

    (5)“{m,n}”数量词匹配前一个字符m至n次。例如,ab{1,3}c匹配abc、abbc和abbbc。

    f342605b518312f9256cf7517eeae310.png

    一个例子

    下面是常用的泰坦尼克号数据,在对年龄进行缺失值填充时,常用方法是众数或平均数填充,或者利用算法填充,但是利用众数或中位数填充会有较大误差,利用算法填充又对技术要求比较高,可以观察到"Name"列都包含有称呼,如:Mr,Miss,根据常识可以知道,西方的这些称呼是与年龄相关的,所以可以根据Name列对Age进行缺失值填充,这个时候正则表达式就派上用场了.

    01bf31271cc608591e2e4b2266ca272d.png
    76573ffa7ef08ae4dea88350c4cf3ed1.png

    怎么样?Python中的正则表达式你了解了么?其实,这些知识只是正则表达式中的很小的一部分,还有很多很多的知识待大家去探索哦~

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  • 在撰写科技论文的过程,通过正确使用统计表格,对获取到的资料数据进行归纳、整理、统计学处理以及比较分析,探寻数据的内在规律关联性,有助于得出正确结论。科技论文表格的作用是简化文字、表达直观美化...

    d0591edea59d25cd5fe3e04e5977c1dc.png

    统计表格是实验数据、统计结果或事物分类的一种有效表达形式,是科技论文中经常使用的一种特殊信息语言,是描述科技文献的重要工具和手段。在撰写科技论文的过程中,通过正确使用统计表格,对获取到的资料数据进行归纳、整理、统计学处理以及比较分析,探寻数据的内在规律和关联性,有助于得出正确结论。

    科技论文中表格的作用是简化文字、表达直观和美化版面,使用表格的原则是科学严谨,突出中心、简洁有序和完整可靠。论文中的主要实验现象和发现以文字、图、表互补的方式表达,一般来说,表格用来描述那些用文字难以表达或不能完成表达的数据内容,如对比各事项间的隶属关系或对比量、数值的准确程度等。无论放置位置如何, 每个表必须足够完整,它可以独立于文本而独立存在。

    本文介绍了论文中表格的用法并总结了一些常见的问题。

    1. 表格的要素

    目前国际上和国内多使用"三线表"或"两线表",通常只有顶线、底线和/或中线,顶线和底线用粗线条,中线用细线条,表身不出现竖线,省略了横分割线,对于复杂的表格必要时可以添加辅助横线。表格的组成要素包括:表序、表题、表头(标目)、数据、备注,如下所示。

    39190b77958dd0f1c2c701ec43d960b4.png

    •表序号,按照表格在文章中出现的顺序用阿拉伯数字连续编号。如Table 1.,Table 2.等。

    •表格的标题用于说明表格的主题,不可缺少。表题论文题目一样,应简明扼要,以不超过15字为宜,不宜分成多个从句或句子。表题可根据不同期刊的要求第一个单词首字母大写或每一个实词的首字母都大写。例如:

    Table 1. Influence of NaHSO3 on the rate constants of contaminants oxidation by KMnO4 or MnO2 at pHini 5.0

    Table 1. Influence of NaHSO3 on the Rate Constants of Contaminants Oxidation by KMnO4 or MnO2 at pHini 5.0

    •表头或标目用于说明各横行或竖行的含义,数据分组应符合专业逻辑,避免标目之间混淆或交叉。

    •表内数据应填写完整,位数一致,表内不留空格,数字暂缺可用"-"表示,表内相邻的数字均应照写,不能用"同上"等文字表述。

    •表格的备注一般列于表格数据以下或底线下,且在表内以标示号备注,若有多处需要说明,则以多个标示号区分,在表下依次说明。

    2. 表格制作的原则

    •严格精选表格。

    在论文中,凡用文字已能说明的问题,尽量不用表格。如用表格,则文中不需重复其数据,不要同时用表和图重复同一数据,当然对一些重要数据可以在正文中加以讨论。表格切忌将所有内容,不分层次混在一团列在一起或在同一篇文章内列有多个同类型的表格,使文章松散。

    表1:在pH 为5.0和7.0的条件下,高锰酸钾氧化苯酚的表观反应速率常数分别为1.30 ± 0.07 × 10−4 和7.91 ± 0.99 × 10−4 s−1。其问题在于,第一列和第二列给出的信息在表题中已给出,如果目标污染物或者氧化剂种类是实验中的变量,它可以有自己的一列,但是,如果实验都在同样的条件下完成,那么该信息可以在材料与方法或者标注中给出。表中的数据可以用读者易于理解的文字形式表述,而没有必要采用表格的形式表达。并不是所有的数据都必须放在表格中,尤其是没有统计学意义的数字。

    a7f404be1302bff026b3aca407ac80e7.png

    •表格的中数据的排列原则

    由于在表格中同时具有上下和左右,因此有两个选择:数据可以水平或者竖直展示。但是,为了阅读方便,在表格中应该使同类的数据放在同一列而不是同一行。

    对比表2和表3,两个表格中的数据相同,但是数据中的排列方式不同:表2中的数据是纵向排列,方便读者的阅读和理解且更紧凑,应是首选的格式

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    •表格中数字和文字的对齐方式

    通常,表格中同列的文字左对齐排列,同列的数字没有固定要求,右对齐排列或者是小数点对齐排列在不同的期刊论文中皆可见到,表4为一个例子。

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    •表格中辅助横线的使用

    表格中的辅助横线可用于帮助解释论文数据中的关系,如果论文中数据比较复杂复杂,可以按照需要进行分层,按照数据之间的隶属关系分组处理,如表5。

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    SCI、SSCI翻译润色、核心、普刊发表请加WX:xxn43331

    •需要注意的是,尽量避免在表头中使用指数,因为一些期刊采用正指数,但也有一些期刊采用负指数来描述同一个事物,可能会引起混乱,如s−1×103和s−1×10−3表达的意义可能都是每秒钟千倍计数。如果在表格或标题中不可避免地使用指数,最好在备注中用文字注明指数的含义,以消除歧义。

    •特殊表格的处理

    一个表格应尽量保持形体完整,将每个表格控制在单个页面,使读者一目了然,没有特殊需要,尽量不要分割开来。但在表格信息量比较大、内容无法压缩或在特定情况下,可以使用续表、卧排表等手段对表格进行处理。

    续表:如果一个表格宽度适中,但是长度超过一张页面时,可以使用续表的形式排版,方法是在该页选适当的行线处断开,以细线封底,在次页上重排表头,以便于阅读,并在表头上加注续表字样,表序和表题则可以省略。

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  • spss四分位数

    千次阅读 2016-06-26 19:23:30
    四分位数:将所有数值按大小顺序排列并分成...可四分位数绘制成箱线图,所谓箱线图就是由数据的最大值、最小值、中位数和两个四分位数绘制的一个箱子和两条线段的图形,箱线图直观地反映出一组数据的分布特征,并进行多
    四分位数:将所有数值按大小顺序排列并分成四等份,处于三个分割点位置即为四分位数。
    Q1=下四分位数,即第25百分位数;
    Q2=中位数,即第50百分位数;
    Q3=上四分位数,即第75百分位数。
    通过Q1,Q2,Q3比较,分析其数据变量的趋势。可四分位数绘制成箱线图,所谓箱线图就是由数据的最大值、最小值、中位数和两个四分位数绘制的一个箱子和两条线段的图形,箱线图直观地反映出一组数据的分布特征,并进行多组数据的分析比较。
    四分位数还可用于四分位数间距Q = Q3-Q1的计算,四分位数间距常用于描述偏态频数分布以及分布的一端或两端无确切数值资料的离散程度,其数值越大,变异度越大,反之,变异度越小。由于四分位数间距不受两端个别极大值或极小值的影响,因而四分位数间距较全距稳定,但仍未考虑全部观察值的变异度。
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  • 在撰写科技论文的过程,通过正确使用统计表格,对获取到的资料数据进行归纳、整理、统计学处理以及比较分析,探寻数据的内在规律关联性,有助于得出正确结论。科技论文表格的作用是简化文字、表达直观美化...
  • 箱线图&上下四分位数

    千次阅读 2020-09-01 20:20:28
    文章内容输出来源:拉勾数据...很显然,中间的四分位数就是中位数,因此通常所说的四分位数是指处在25%位置上的数值(称为下四分位数)处在75%位置上的数值(称为上四分位数)。与中位数的计算方法类似,根据未分组数据
  • 四分位数 箱线图

    万次阅读 2017-07-28 15:39:08
    箱线图(Boxplot)也称箱须图(Box-whisker Plot),它是用一组数据中的最小值、第一四分位数中位数、第三四分位数和最大值来反映数据分布的中心位置散布范围,可以粗略地看出数据是否具有对称性。通过将多组...
  • 本期给大家介绍的是数据分析基础系列,主要给大家介绍的是四分位数的原理与应用,四分位数的计算方式,并基于四分位数,画出箱体图,简要介绍如何通过箱体图来检测数据离群值。结合学习成绩与收入的案例分析,内容...
  • 学习Excel技术,关注微信公众号:excelperfect通常,可以使用箱形图来分析总结数据,如下图1所示。从图可以看出各科成绩的最高分最低分、平均分及各...单元格F2的公式,用来计算相应科目成绩的第1个四分位数:...
  • 这两个偏度系数的计算公式如下,但是有何具体意义尚不清楚,留待日后精进学习。
  • •本文字数:约1300字•阅读时长:约5分钟•难度:2颗星集中趋势:平均数(算数平均数、几何平均数、调和平均数)、众数、中位数等。平均值:指在一组数据中所有数据之再除以数据的个数。中位数:按顺序排列的一组...
  • 来源:CSDN博客箱线图(Boxplot)也称箱须图(Box-whisker Plot),它是用一组数据中的最小值、第一四分位数中位数、第三四分位数和最大值来反映数据分布的中心位置散布范围,可以粗略地看出数据是否具有对称性。...
  • 中位数:一组数据按顺序排列,从小至大第50%位置的数值 中位线(IQR):Q3-Q1上四分位数至下四分位数的距离 下四分位数(Q3):一组数据按顺序排列,从小至大第75%位置的数值 下相邻值:距离下限值最近的值 ...
  • 中位数:一组数据按顺序排列,从小至大第50%位置的数值 上四分位数(Q1):一组数据按顺序排列,从小至大第25%位置的数值 下四分位数(Q3):一组数据按顺序排列,从小至大第75%位置的数值 四分位数和四分位数之间...
  • 看过许多统计教程,这篇是我最推荐的 介 绍数值变量如果服从正态分布,采用均数±标准差进行统计描述,采用...如果不服从正态分布,采用中位数(四分位数间距)进行统计描述,组间比较采用非参数检...
  • 箱线图(Boxplot)也称箱须图(Box-whisker Plot),它是用一组数据中的最小值、第一四分位数中位数、第三四分位数和最大值来反映数据分布的中心位置散布范围,可以粗略地看出数据是否具有对称性。通过将多组...
  • 中位数:一组数据按顺序排列,从小至大第50%位置的数值上四分位数(Q1):一组数据按顺序排列,从小至大第25%位置的数值下四分位数(Q3):一组数据按顺序排列,从小至大第75%位置的数值四分位数和四分位数之间的差值...
  • 单因子分析和对比分析

    千次阅读 2018-05-23 20:48:13
    理论铺垫1)集中趋势均值、中位数、众数,分位数均值:常用来衡量一些分布规律、均匀的连续值中位数:衡量有些异常值,有些特别大,特别小时众数:用来离散值的集中趋势衡量分位数:把数据从小到大排列,然后切分成...
  • 前面环境都搞的差不多了,这次咱们进入实战篇,来计算一列的统计值。统计值主要有最大值、最小值、均值、标准差、中位数四分位数。话不多说,直接进入正题。本文介绍使用Excel...
  • 数据的探索性分析

    2020-11-01 17:51:14
    一 异常值的分析 1. 简单统计量分析:极差,最大值,最小值 2. 3σ原则 如果数据服从正态分布,在3σ原则下,异常值被定义为一组测定值与平均值的...IQR:是上四分位数和四分位数之差,其间包含了全部观察值的一半
  • 数据分析师面试题攻略

    千次阅读 2015-06-10 15:55:25
    数值平均数有算术平均数、调和平均数、几何平均数等形式 位置平均数有众数、中位数四分位数等形式 前三种是根据各单位标志值计算的,故称为数值平均值,后三种是根据标志值所处的.  相关分析和回归分析有什么...
  • 第8章指标分析;1. 算术平均值;举例:速卖通100家鞋类银牌... 在100个数据中位于第50第51个的数据分别是5050所以中位数 = (50+50)/2 =50;3. Mode 众数;将总体分成相等的四个部分的测定数为四分位数;5. 四分位数间距;
  • 2、中位数:将一组数据从小到大排序,位于中间的那个数 3、众数:数据集中出现最频繁的值 二、离中趋势度量 1、极差:最大值与最小值之差 2、标准差:度量数据偏离均值的程度 3、变异系数:度量标准差相对于均值的...
  • 统计值主要有最大值、最小值、均值、标准差、中位数四分位数。话不多说,直接进入正题。本文介绍使用ExcelPython来计算上述统计值,而HiveSpark将放在下一篇中。1、数据介绍这里咱们使用的是iris分类数据集,...
  • 1、定义问题,获取数据 2、导入数据 3、分析数据(以pandas DataFrame类型数据为例) ...这个方法给我们展示了八方面的信息:数据记录数、平均值、标准方差、最小值、下四分位数中位数、上四分位数、最大...
  • 实验类型 ...中位数,上下四分位数四分位数极差; 做直方图经验分布函数图; Pearson相关系数Spearman相关系数。 实验要求 熟悉Matlab编程方法 熟悉数据描述性分析方法 实验基本...
  • 数据的四分位 对于每种单独的数据属性来说,...第二四分位数(Q2)又称“中位数”,等于该样本中所有数据由小到大排列后第50%的数据。 第三四分位数(Q3)又称“上四分位数”,等于该样本中所有数据由小到大排列后
  • 箱线图分析

    2021-02-17 17:39:30
    箱子的中间一条线,是数据的中位数,代表了样本数据的平均水平。 二.箱子的上下限,分别是数据的上四分位数和四分位数。这意味着箱子包含了50%的数据。因此,箱子的宽度在一定程度上反映了数据的波动程度。 三....

空空如也

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中位数和四分位数分析