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  • 但是这些数据仍未得到充分利用,这是因为原始数据难以获得,并且缺乏用于处理和解释数据的统计方法和软件。 该分配利用了来自个人活动监视设备的数据。 该设备整天每隔5分钟收集一次数据。 数据由一个匿名个人在...
  • 数据分析的方法

    2020-07-24 10:32:20
    数据分析的流程 在介绍数据分析方法论和思路之前,我们还是先不厌其烦地看一下数据分析的流程,简单来说...对收集到的原始数据进行数据加工,主要包括数据清洗、数据分组、数据检索、数据抽取等处理方法。 4、数据探索

    数据分析的流程
    在介绍数据分析方法论和思路之前,我们还是先不厌其烦地看一下数据分析的流程,简单来说分为以下六个步骤:

    1、明确分析的目的,提出问题。只有弄清楚了分析的目的是什么,才能准确定位分析因子,提出有价值的问题,提供清晰的指引方向。

    2、数据采集。收集原始数据,数据来源可能是丰富多样的,一般有数据库、互联网、市场调查等。具体办法可以通过加入“埋点”代码,或者使用第三方的数据统计工具。

    3、数据处理。对收集到的原始数据进行数据加工,主要包括数据清洗、数据分组、数据检索、数据抽取等处理方法。

    4、数据探索。通过探索式分析检验假设值的形成方式,在数据之中发现新的特征,对整个数据集有个全面认识,以便后续选择何种分析策略。

    5、分析数据。数据整理完毕,就要对数据进行综合分析和相关分析,需要对产品、业务、技术等了如指掌才行,常常用到分类、聚合等数据挖掘算法。Excel是最简单的数据分析工具,专业数据分析工具有FineBI、Python等。

    6、得到可视化结果。借助可视化数据,能有效直观地表述想要呈现的信息、观点和建议,比如金字塔图、矩阵图、漏斗图、帕累托图等,同时也可以使用报告等形式与他人交流。

    数据分析方法论
    数据分析的方法论很多,小编为大家介绍其中六种比较常见的理论。

    1、PEST分析法

    PEST,也就是政治(Politics)、经济(Economy)、社会(Society)、技术(Technology),能从各个方面把握宏观环境的现状及变化趋势,主要用户行业分析。

    宏观环境又称一般环境,是指影响一切行业和企业的各种宏观力量。

    对宏观环境因素作分析时,由于不同行业和企业有其自身特点和经营需要,分析的具体内容会有差异,但一般都应对政治、经济、技术、社会,这四大类影响企业的主要外部环境因素进行分析。

    政治环境:政治体制、经济体制、财政政策、税收政策、产业政策、投资政策等。

    社会环境:人口规模、性别比例、年龄结构、生活力式、购买习惯、城市特点等。

    技术环境:折旧和报废速度、技术更新速度、技术传播速度、技术商品化速度等。

    经济环境:GDP 及增长率、进出口总额及增长率、利率、汇率、通货膨胀率、消费价格指数、居民可支配收入、失业率、劳动生产率等。

    2、5W2H分析法

    5W2H,即为什么(Why)、什么事(What)、谁(Who)、什么时候(When)、什么地方(Where)、如何做(How)、什么价格(How much),主要用于用户行为分析、业务问题专题分析、营销活动等。

    该分析方法又称为七何分析法,是一个非常简单、方便又实用的工具,以用户购买行为为例:

    Why:用户为什么要买?产品的吸引点在哪里?

    What:产品提供的功能是什么?

    Who:用户群体是什么?这个群体的特点是什么?

    When:购买频次是多少?

    Where:产品在哪里最受欢迎?在哪里卖出去?

    How:用户怎么购买?购买方式什么?

    How much:用户购买的成本是多少?时间成本是多少?

    3、SWOT分析法

    SWOT分析法也叫态势分析法,S (strengths)是优势、W (weaknesses)是劣势,O (opportunities)是机会、T (threats)是威胁或风险。

    SWOT分析法是用来确定企业自身的内部优势、劣势和外部的机会和威胁等,通过调查列举出来,并依照矩阵形式排列,然后用系统分析的思想,把各种因素相互匹配起来加以分析。

    运用这种方法,可以对研究对象所处的情景进行全面、系统、准确的研究,从而将公司的战略与公司内部资源、外部环境有机地结合起来。

    4、4P营销理论

    4P即产品(Product)、价格(Price)、渠道(Place)、推广(Promotion),在营销领域,这种以市场为导向的营销组合理论,被企业应用最普遍。

    可以说企业的一切营销动作都是在围绕着4P理论进行,也就是将:产品、价格、渠道、推广。通过将四者的结合、协调发展,从而提高企业的市场份额,达到最终获利的目的。

    产品:从市场营销的角度来看,产品是指能够提供给市场,被入们使用和消费并满足人们某种需要的任何东西,包括有形产品、服务、人员、组织、观念或它们的组合。

    价格:是指顾客购买产品时的价格,包括基本价格、折扣价格、支付期限等。影响定价的主要因素有三个:需求、成本与竞争。

    渠道:是指产品从生产企业流转到用户手上全过程中所经历的各个环节。

    促销:是指企业通过销售行为的改变来刺激用户消费,以短期的行为(比如让利、买一送一,营销现场气氛等等)促成消费的增长,吸引其他品牌的用户或导致提前消费来促进销售的增长。广告、宣传推广、人员推销、销售促进是一个机构促销组合的四大要素。

    5、逻辑树法

    逻辑树又称问题树、演绎树或分解树等。它是把一个已知问题当成“主干”,然后开始考虑这个问题和哪些相关问题有关,也就是“分支”。逻辑树能保证解决问题的过程的完整性,它能将工作细分为便于操作的任务,确定各部分的优先顺序,明确地把责任落实到个人。

    逻辑树的使用必须遵循以下三个原则:

    要素化:把相同的问题总结归纳成要素。

    框架化:将各个要素组织成框架。遵守不重不漏的原则。

    关联化:框架内的各要素保持必要的相互关系,简单而不独立。

    6、AARRR模型

    AARRR模型是所有运营人员都要了解的一个数据模型,从整个用户生命周期入手,包括获取(Acquisition)、激活(Activition)、留存(Retention)、变现(Revenue)和传播(Refer)。

    每个环节分别对应生命周期的5个重要过程,即从获取用户,到提升活跃度,提升留存率,并获取收入,直至最后形成病毒式传播。

    数据分析思路
    数据分析方法论主要是从宏观角度介绍如何进行数据分析,它就像是一个数据分析的前期规划,搭建一个清晰的数据分析框架。那么对于具体的业务场景问题,就要靠具体的分析方法来支撑了,下面小编就介绍几种常用的数据分析思路。

    1、趋势分析

    最简单、最常见的数据分析方法,一般用于核心指标的长期跟踪,比如点击率、GMV、活跃用户数。可以看出数据有那些趋势上的变化,有没有周期性,有没有拐点等,继而分析原因。

    2、多维分解

    也就是通过不同的维度对于数据进行分解,以获取更加精细的数据洞察。举个例子,对网站维护进行数据分析,可以拆分出地区、访问来源、设备、浏览器等等维度。

    3、用户分群

    针对符合某种特定行为或背景信息的用户,进行特定的优化和分析,将多维度和多指标作为分群条件,有针对性地优化供应链,提升供应链稳定性。

    4、漏斗分析

    按照已知的转化路径,借助漏斗模型分析总体和每一步的转化情况。例如将漏斗图用于网站关键路径的转化率分析,不仅能显示用户的最终转化率,同时还可以展示每一节点的转化率。

    5、留存分析

    留存分析是一种用来分析用户参与情况/活跃程度的分析模型,考察进行初始行为的用户中,有多少人会进行后续行为。衡量留存的常见指标有次日留存率、7日留存率、30日留存率等。

    6、A/B 测试

    A/B测试是为了达到一个目标,采取了两套方案,通过实验观察两组方案的数据效果,判断两组方案的好坏,需要选择合理的分组样本、监测数据指标、事后数据分析和不同方案评估。

    7、对比分析

    分为横向对比(跟自己比)和纵向对比(跟别人比),常见的对比应用有A/B test,A/B test的关键就是保证两组中只有一个单一变量,其他条件保持一致。

    8、交叉分析

    交叉分析法就是将对比分析从多个维度进行交叉展现,进行多角度的结合分析,从中发现最为相关的维度来探索数据变化的原因。

    原文链接:https://www.jianshu.com/p/986ca2b0a717

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  • 收集和保存最原始数据 收集满足现有需要更广泛的数据 为客户的使用、使用模式和角色选择合适的工具 达到自动操作化的最高程度和重复使用 项目具体实施步骤 项目前期准备: 业务探索(Business Discovery) 信息...

    在这里插入图片描述
    关键的原则包括:
    以数据仓库技术为核心平台
    数据平台的设计必须解决现有问题,同时着眼于未来
    促进一致性和跨部门的整合
    剔除重复的数据
    保留事件的历史和事件的相关内容
    收集和保存最原始的数据
    收集满足现有需要更广泛的数据
    为客户的使用、使用模式和角色选择合适的工具
    达到自动操作化的最高程度和重复使用

    项目具体实施步骤
    项目前期准备:

    业务探索(Business Discovery)
    信息探索(Information Discovery)
    逻辑数据模型设计

    系统体系结构设计:

    物理数据库设计
    数据转换加载ETL
    前端应用开发
    数据挖掘服务

    元数据管理
    数据仓库管理(处理流程与操作)
    解决方案集成(测试验收与试运行)

    一、项目前期准备:
    项目启动相关事宜

    成立项目组
    确定各项目小组的成员及各自的工作职责
    确认项目范围和主要目标
    确认项目实施计划
    确定各项目小组的阶段性工作目标
    确认项目阶段性验收及总体验收标准
    确定教育训练计划

    开展项目启动会议

    1.1、业务探索(Business Discovery)
    主要任务:

    确定重点用户与数据源
    用户需求调研与记录
    用户需求和数据源的匹配度分析
    用户需求的反馈与讨论用户对业务需求的确认

    以引导的方式进行业务需求的访谈

    1.2、信息探索(Information Discovery)
    业务系统信息分析

    确认数据源
    数据字典的整理
    数据的分析
    ·数据内容的分析与确认
    ·数据结构的确认与分析
    ·数据时间跨度分析
    ·数据完整性的分析
    ·数据关联性的分析
    ·数据的时序性分析
    ·数据的冗余关系等

    1.3、逻辑数据模型设计
    确定逻辑数据模型的设计原则

    命名规范
    设计思想
    概念模型的确认(确认主题以及主题关系)

    进行逻辑数据模型设计

    建立实体模型
    建立实体间依赖关系
    完善并填入所有属性

    进行逻辑数据模型的验证–——基于业务问题的验证方法
    逻辑数据模型的提交与确认

    逻辑数据模型是用来发现、记录和沟通业务的详细“蓝图”

    通用的业务语言
    便于业务与业务之间的功能理解
    集成当前和未来数据的蓝图
    为物理数据库设计作准备
    是IT人员和业务人员沟通的工具

    二、系统体系结构设计
    体系架构的详细涉及包括:

    网络拓扑结构
    数据的存取机制
    设备的互连与访问机制
    备份机制与策略
    用户组织机构与类型
    系统安全性
    元数据方法
    命名规范等

    进行工具评估:

    应用开发工具
    数据采集与转换工具
    数据挖掘工具
    备份工具等

    2.1 物理数据库设计
    主要任务:

    转换逻辑数据模型(LDM)为物理数据模型
    定义主索引/次索引
    非正规化处理(denormalizations)
    数据库建立
    设计优化
    数据库功能测试

    2.2 数据转换与加载(ETL)
    主要任务:

    数据源及其特性定义
    数据析取,转换和加载策略设计
    构建和测试初始加载的程序和处理流程
    构建和测试日常加载的程序和处理流程
    40%的工作量在数据转换与加载上

    数据正确性检查是ETL成功的保障

    需要制定相应的策略
    贯穿整个数据转换与加载的过程
    程序检查与人工确认相结合
    每日程序审核和定期的手工抽查相结合

    2.3 前端应用开发
    主要任务:

    前端应用体系结构设计
    OLAP应用设计(Summary/Fact表及Cube的产生)
    前端应用开发(随机查询、预定义报表、OLAP应用)
    撰写用户使用手册
    用户测试验收

    使用工具:

    查询报表工具
    OLAP工具(Brio,Cognos,MicroStrategy…)
    基于Web的开发工具(InterDev,ColdFusion…)
    其他开发工具

    2.4 数据挖掘应用
    2.5 元数据管理
    元数据(Metadata)是指关于数据的数据,即用来描述数据的类型、来源、定义、存储位置,使得业务用户可以正确地使用数据仓库。
    主要任务:

    定义可以获取,并且需要进行管理的元数据的内容
    设计用于元数据存储的元数据模型
    选择合适的元数据管理工具
    建立和测试元数据的接口(Bridge)
    开发对元数据的应用(如影响度分析)

    2.6 数据仓库管理
    主要任务:

    设计和开发数据仓库支持体系结构
    开发和测试数据仓库日常运作流程
    分析和建立日常运作的错误处理流程
    开发和测试性能监视程序
    开发和测试数据备份与恢复程序
    设计和开发操作人员/最终用户培训计划
    建立用户支持和培训材料

    2.7 解决方案集成(系统验收与试运行)
    主要任务:

    建立并执行集成测试计划
    建立并执行数据仓库平台测试计划
    建立并执行系统验收测试计划
    移植开发系统到生产系统
    执行用户培训计划
    实施数据仓库管理基础设施
    项目实施完成
    回顾项目状态

    三、额外说说如何科学的进行项目管理
    3.1 详细的项目计划:

    基于SOW(工作说明书)进行项目实施范围的详细的界定
    在SOW中明确项目的整体实施规划
    Milestone(里程碑)式的项目阶段性实施计划m
    基于项目阶段性实施计划的月度工作计划(整个项目)
    基于整个项目月度工作计划的小组每周工作计划

    详细的项目计划可以保证:

    项目的实施进度的合理控制
    项目人力资源的合理调度与分配

    3.2 计划的执行与总结
    Plan |Action |Review

    项目每个小组按照指定的每周工作计划,进行执行,并且每周组织项目例会进行工作总结
    整个项目组月度工作计划,完成月度工作总结,提交项目管理委员会审核。
    按照项目实施的里程碑,完成向项目管理委员会的阶段性工作报告。

    总结的目的:

    按照执行情况,及时的进行项目计划的调整。
    在回顾与总结中,及时发现项目存在的问题和实施的风险,以寻求外界的支援和帮助

    3.3 问题的跟踪机制
    进行跟踪的问题主要包括以下两类:

    目前没有达成一致,但是需要双方进一步协调解决的问题。
    项目组内部已经达成一致,但是解决时机不成熟的问题。
    项目组内部无法解决,需要需求外界支援与协调的问题。
    对于项目后期建设有利的项目组成员的跳跃式思维火化。

    备忘录机制可以对问题进行及时地记录。
    对备忘录的定期地回顾,后者建立定期的提醒机制,是问题跟踪很好的方法。

    3.4 完善的文档管理
    建立完善的文档管理机制

    对项目的各种文档以及程序代码进
    行统一的管理
    对于所有的文档必须进行留存管理
    建立文档的编写与审核的机制
    文档的审核需要有客户的参与
    保证版本的一致性
    文档有统一的模板

    3.5 部门之间的配合与协调

    因为任何大型分析型的应用都不是由单个技术或者业务部门运作的,都需要整个公司内部的配合,所以部门之间的配合和协调都是非常重要的。部门之间的配合和协调需要:
    公司决策领导的支持
    项目组客户中能够进行跨部门协调的人员其他部门确认的联络员进行配合
    协调与沟通中的文档纪录

    3.6 知识的转移:
    知识的转移需要贯穿在整个分析系统的建设过程中。
    知识转移的目的为:
    ·只有足够的知识准备才能保证客户在建设过程中的全程参与。
    ·只有足够的知识准备才能保证系统在维护过程中的顺利交接。

    知识转移的方法:培训与实践的结合
    ·在项目的不同的阶段,定期组织各种相关的培训。
    ·客户积极地参与Teradata的全球技术认证考试。
    ·客户积极地参与到项目的开发中来。

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  •  虽然TIN (TIN) 和 terrain 数据收集被认为是载体表面。但它们实际上包括基于其他信息元素。并且该信息是在图象点、线或多边形原始格这可能是更实用的公式。在 ArcGIS 在,你可以很容易的表面数据为载体功能。通过...

      虽然TIN (TIN) 和 terrain 数据收集被认为是载体表面。但它们实际上包括基于其他信息元素。并且该信息是在图象点、线或多边形原始格这可能是更实用的公式。在 ArcGIS 在,你可以很容易的表面数据为载体功能。

    通过选择、叠加、建模的过程中应用这种转换操作,将增强您的分析能力。

      您可能希望将三种表面转换为点、线和面等矢量数据。能够使用三种不同的方法将栅格、TIN 和 Terrain 数据集表面转换为矢量数据。

      栅格表面转矢量要素

      包括高程的栅格表面通常被提取为面要素数据,该数据可用于多元分析、位置适宜性分析、叠加分析或其它分析操作。能够使用几种地理处理工具将栅格表面转换为矢量要素数据。

      下面演示样例使用栅格转面工具将 DEM 栅格转换为要分析的面。此分析最后生成了一个可与其它要素图层结合使用的分类面要素。

      

      TIN 表面转矢量要素

      将 TIN 转换为要素仅仅须要非常少的几个步骤。能够直接从 TIN 表面提取坡度和坡向面要素类,也能够将 TIN 中结点的高程值提取为点要素类。

    能够像使用从栅格中提取的坡度和面要素一样来使用从 TIN 中提取的这类要素。能够使用多种地理处理工具将 TIN 要素转换为矢量要素。这些工具可在 3D Analyst 工具箱的转换 >> 由 TIN 转出工具集中找到。

      下面显示了一个将 TIN 转换为点要素图层的演示样例。

      

      Terrain 数据集表面转矢量要素

      Terrain 数据集是独特的,由于矢量要素类必须參与 terrain 数据集的创建。这意味着您全然有可能已经能够对作为源数据的 terrain 中的点、线或面要素数据进行訪问。可是。在创建 terrain 数据集时多点要素实际上可能已被嵌入到该数据集中。您能够使用从 Terrain 中移除要素类工具来提取嵌入到 terrain 数据集中的多点要素类。

      对于其它的 Terrain 表面-矢量转换来说,该过程类似于 TIN-矢量要素转换。可是,这两种转换之间存在一个非常明显的区别,那就是您须要首先将 terrain 数据集转换为 TIN。这样做的优点是,仅仅要 terrain 数据集金字塔同意在非全分辨率细节级别下生成 TIN,您就能够选择该数据集金字塔。

    因为在转换元件不选择在全分辨率的所有节点,因此,这种方法可以大大提高性能。

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  • 怎么把收集的问卷、测试数据原始资料转变为“SPSS数据库”?数据包括离散(单选题、多选题等)、连续(年龄、身高、肺活量、人数等)两类。以下面四个题目为例,介绍采用SPSS建立数据库的方法:A2.学校所在区域:...

    怎么把收集的问卷、测试数据等原始资料转变为“SPSS数据库”?数据包括离散(单选题、多选题等)、连续(年龄、身高、肺活量、人数等)两类。

    以下面四个题目为例,介绍采用SPSS建立数据库的方法:

    A2.学校所在区域:(单选题)

    (1)市(区) (2)县城 (3)乡镇(4)农村

    D2.贵校大课间活动开展的内容。【可多选】(二分类多选题)

    (1)体操类 (2)舞蹈类

    (3)体育技能类 (4)身体素质练习

    (5)趣味游戏 (6)特色活动项目

    (7)自由活动 (8)其他

    E1.闲暇时间你经常做什么?【限选两个】(多分类多选题)

    (1)看电视 (2)刷手机 (3)读书

    (4)体育运动 (5)旅游 (6)其他

    B1.在校学生人数约:______人。(填空题,类似很多实验测试数据)

    一、建立数据库模板

    1单选题

    A2.学校所在区域:(单选题)

    (1)市(区) (2)县城 (3)乡镇(4)农村

    SPSS操作:

    1)点击“变量视图”,名称输入题目编号“A2”,标签输入标题“学校所在区域”。

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    51902d07e25da8a47cd6e57e346105e5.png

    2 )点击“值”下方的空白处,出现三个点,点击出现“值标签”对话框。“值”输入“1”,“标签”输入“市(区)”,点击“添加”。依次输入后点击“确定”。

    38a48b0105911ee6a30afc5c9e45c956.png

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    1ee77f17eeaf2f3a31625596f3abe44b.png

    2 多选题

    多选题有两类:二分类、多分类。案例见下图。

    bdf9b59283fcda81cb64767cba400ca1.png

    1)二分类

    二分类多选题是把每个选项当做一个单选题,每个单选题设置两个选项:“1”代表“是”,选择了该选项;“0”代表“否”,没有选择该选项。SPSS步骤:“名称”分别输入D201-D208,分别代表8个选项。点击D201对应的“值”右侧,打开相应的“值标签”对话框。

    73d2c3b0e16f587dd5ef385c7b4d4c12.png

    “值”输入“1”,“标签”输入“是”。点击“添加”,“确定”。点击D201对应的“值”左侧,点鼠标右键,再选择“复制”。

    405219ceefd8bc00a13b07517be01c0e.png

    鼠标左键选择D202-D208对应的“值”左侧,点鼠标右键,选择“粘贴”。D202-D208的“值标签”设置完成。

    887a39ea557d2b48edde60ef3a054976.png

    184c7e77a760326a35a4f41bfcef51b0.png

    2)多分类

    多分类多选题把每个“选择”当做一个单选,E1限选两项,所以每个人都有两个选择。于是当做两个单选题,每个单选题按一般的单选题设置“值标签”。SPSS步骤:按图示设置“值标签”。

    972a65ade1a25cac8d478261a17ad784.png

    5021ba6d98e859f904b256b810ea4c56.png

    3 填空题(本题可作为“连续型数据”)

    图中的填空题类似肺活量、最大力量等实验测试数据,可以当做连续变量。SPSS:“名称”输入“B1”,“标签”输入“在校学生人数”。

    6bc8d9eea1280553fd268d69416e4d71.png

    b1f39ff1a8f7ebb82e47c17273a03b1b.png

    单选题:直接输入选项的编号。二分类多选题:被选择的选项输入“1”,没有被选择的选项输入“0”。多分类多选题:直接输入选项的编号。填空题:直接输入数据。

    bd94e38bc6bab48fbc261e93a200225b.png
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  • 本人完全了 解 大学关于收集、 保存、 使用毕业设计( 论文) 的规定, 即: 按照学校要求提交毕业设计( 论文) 的印刷本和电子版本; 学校有权保存毕业设计( 论文) 的印刷本和电子版, 并提供目 录检索与 阅览...
  • 1)通过某种有意义的方式对原始数据提炼,展现观察原始数据无法得出的观点。 2)统计的根本在于数据。 3)对统计的研究包括:统计数据的来源、计算方法、有效使用方法、得出结论。 3)搜集数据的方法:查看现有数据...
  • 有的只是一些可以将有用的信息从原始数据中提炼出来的清晰明了的实用技术。《数据挖掘实用机器学习技术》(原书第2版)叙述了这些技术并展示了它们是如何工作的。  《数据挖掘实用机器学习技术》(原书第2版)对1999年...
  • 数据收集与整理,问卷调查、将问卷信息整理成原始数据 数据预处理,包括数据清洗、属性规约、数据变换 构建模型:关联规则算法,调整模型输入参数,获取各中医证素与乳腺癌TNM分期之间的关系 结合实际业务,对模型...
  • ggplot2作图详解:映射(mapping)

    千次阅读 2014-11-18 23:41:16
    作图前的数据准备工作不仅仅指原始数据收集,还包括数据外观的整理,这些工作对后续的作图无疑十分重要。和其他作图方法相比,ggplot2的优点之一就是把数据整理融合到了作图过程中,替用户分担了数据整型的部分...
  • ggplot2作图详解3:映射(mapping)

    万次阅读 2014-04-23 16:22:12
    作图前的数据准备工作不仅仅指原始数据收集,还包括数据外观的整理,这些工作对后续的作图无疑十分重要。和其他作图方法相比,ggplot2的优点之一就是把数据整理融合到了作图过程中,替用户分担了数据整型的部分...
  • QPM(量化项目管理)

    2019-03-18 16:50:26
    1.首先收集原始数据。 2.对收集的数据进行处理,会做出一张全生命周期的主模型,包括需求开发、需求评审、设计、设计评审、编码、代码验证、测试等。收集的数据包括(LL、AVG、UL、STDEV(标准差))。 3.对搜集得到...
  • SPSS:基本统计分析(一)1.频数分析基本任务编制频数分布...描述性统计提供了将原始数据整理成有用形式的方法,这些方法包括收集、整理、概况、描述及给出数据的信息。具体来讲,这些方法包括将统计资料整理成表格...
  • 但是,由于难以获取原始数据,并且缺少用于处理和解释数据的统计方法和软件,因此这些数据仍未得到充分利用。 该分配利用来自个人活动监视设备的数据。 该设备整天每隔5分钟收集一次数据。 数据由2012年10月和2012...
  • 但是这些数据仍未得到充分利用,这是因为原始数据难以获得,并且缺乏用于处理和解释数据的统计方法和软件。 该分配利用了来自个人活动监视设备的数据。 该设备整天每隔5分钟收集一次数据。 数据由一个匿名个人在...
  • 但是这些数据仍未得到充分利用,这是因为原始数据难以获得,并且缺乏用于处理和解释数据的统计方法和软件。 该分配利用了来自个人活动监视设备的数据。 该设备整天每隔5分钟收集一次数据。 数据由一个匿名个人在...
  • 生物信息学的研究材料和结果就是各种各样的生物学数据,其研究工具是计算机,研究方法包括对生物学数据的搜索(收集和筛选)、处理(编辑、整理、管理和显示)及利用(计算、模拟)。生物信息学典型工作流程 这个...

空空如也

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原始数据收集方法包括