Määritelmä
1990-luvun puolivälissä ja lopulla monet kauppiaat ovat alkaneet tutkia perinteisiä tilastoja ja tekoälyanalyysiteknologioita suurten tietokantojen toteutettavuuskysymyksissä paljastaakseen joitakin implisiittisiä datan luonnetta, trendejä ja malleja. Näissä keskusteluissa kehitetään viime kädessä muodollisia tietojen viimeistelytyökaluja, jotka perustuvat tilastollinen analyysitekniikka.
Data Corporation viittaa pääasiassa raakadatan käsittelyyn, jotta se systemaattisesti, organisoituu tilastollisen analyysin tarpeita vastaavaksi ja tiedot esitetään kaavion muodossa tietojen yksinkertaistamiseksi. Helppo ymmärtää ja analysoida.
Menetelmä
(1) induktiomenetelmä: histogrammi, ryhmittelymenetelmä, kerrosmenetelmä ja tilastollinen analyysi.
(2) Deduktiivinen menetelmä: Hae analysoitavaksi, hajautetuksi ja vastaavaksi regressioanalyysiksi.
(3) Ennaltaehkäisymenetelmä: Yleiskuvaus ohjauskaaviomenetelmään, mukaan lukien PN-ohjauskaavio, P-ohjauskaavio, C-ohjauskaavio, U-ohjauskaavio, ohjauskaavio, X-RS-ohjauskaavio.
askel
1.. Suunnitelman mukaan tutkimustarkoituksiin.
Viimeistelysuunnitelma sisältää pääasiassa kaksi näkökohtaa: Ensinnäkin kokonaiskäsittelymenetelmänä on pääasiassa pohtia, kuinka tilastopaketteja suoritetaan; toinen on määrittää asiaan liittyvät indikaattorit, jotka kuvastavat yleisiä ominaisuuksia.
2. Tilastojen tarkastus ja tarkastus.
Tiedot on tarkastettava ennen tietojen tarkistamista, tarkistettava alkuperäisen tiedon eheys, tarkkuus ja ajantasaisuus. Löydä ongelmat ja ratkaise ne ajoissa.
3. Datapaketit ja yhteenveto sekä laskea erilaisia indikaattoreita.
Paketti raakadata tiettyjen standardien mukaisesti, tee yhteenveto kunkin ryhmän yksikkömäärästä ja laskee indikaattoreita, kuten keskiarvon, varianssin.
4. Lopulliset tulokset näytetään tilastotaulukon tai kaavion kautta.
Laske tilastoryhmän perusteella kunkin ryhmän esiintymistiheys, järjestä frekvenssijakaumataulukko ja piirrä frekvenssijakaumakartta.
5. Tilastojen kerääminen, tallentaminen ja ilmoittaminen.
Tilastojen kerääminen ja tallennus. Tilastotutkimuksen yhteydessä tehdään usein dynaamista analyysiä, mikä edellyttää tilastojen pitkäaikaista keräämistä.
Merkitys
Tilastollisen selvitysvaiheen jälkeen kerätään suuri määrä tilastoja, mutta saadut tilastot ovat pääosin alkuperäisiä yksiköitä kuvaavia aineistoja. Nämä materiaalit ovat satunnaisia, hajallaan ja pysäyttämättömiä, voivat osoittaa vain kunkin tutkimusyksikön erityiset olosuhteet, jotka heijastavat asioiden pintailmiötä, eivät voi selittää tutkimuksen kokonaiskuvaa, eivät voi selittää asioiden olennaisia ominaisuuksia, eikä se voi selittää. paljastaa asioita kehityslaki. Siksi nämä tutkimustiedot on käsiteltävä ja järjestettävä vastaamaan ilmiön yleisiä ominaisuuksia.
Data Oyj perustuu tilastollisen tutkimuksen tehtäviin ja vaatimuksiin sekä tilastotutkimuksen keräämiin suuriin alkuperäisiin aineistoihin, ryhmittelevät, tiivistävät ja tekevät siitä fyysisen ja systemaattisen sekä hajottavat sen heijastamaan kokonaisvaltaisia ominaisuuksia. Tilastotietojen työprosessi. Myös järjestetty uudelleenkäsittely (mukaan lukien historiatiedot) on myös tilastollista. Tyypillisesti suuren tietomäärän keruun jälkeen sitä ei voida käyttää suoraan, koska näiden tietojen ero voi silti ilmetä alkuperäisenä häiriönä, vasta organisoitumisen jälkeen voimme löytää ilmiön säännönmukaisuuden.
Aineiston viimeistely on tilastotutkimusten pohjalta tehtävän tilastotyön välilinkki, mutta myös jatkona tilastollisille tutkimuksille, ja se on tilastotutkimuksen lähtökohta tilaston edessä. Tärkeä rooli on erittäin tärkeä tilastotyössä. Tilastollisen viimeistelyn hyvät ja huonot tulokset, olivatpa ne tieteellisiä, heijastavat aidosti objektiivista käytäntöä, vaikuttavat suoraan tilastollisen analyysin tarkkuuteen, vaikuttavat koko tilastotyön laatuun. Jos tämä on hyvä työ, se tekee kyselyn ja täydelliset tiedot menetetään, joten tilastotyön tarkoitus ja tilastotyön suorittaminen.
Lisäksi tietojen viimeistely on välttämätön tapa kerätä historiallisia tietoja. Dynaamista analyysiä käytetään usein tilastotutkimuksessa, joka vaatii pitkäjänteistä historiallista tietoa. Tilastollisen tutkimuksen tarpeiden mukaan on tarpeen valita, järjestää uudelleen, luokitella ja tiivistää olemassa olevaa tietoa ja se on täydennettävä tilastollisella viimeistelyllä.
Varotoimenpiteet
1. Paikan päällä kerätyt tiedot, päivittäin, viikoittain, viikoittain ja tuotehallintaosastoilta kerätyt tiedot, jotta lajittelusta tulee todellista ja edustavaa tietoa.
2. Tietojen viimeistely, ennen parannusta, olosuhteet ehtojen jälkeen ovat yhdenmukaisia, joten tietojen viimeistely ja vertailu on mielekästä.
3. Epänormaalin esiintymisen tulee ryhtyä toimenpiteisiin, jotka perustuvat viimeistelyn jälkeisiin tietoihin.
4. Käytä muiden julkaisemia toissijaisia tietoja huomioimaan:
(1) Alkuperäisen keräystietojen tarkoitus ja tietolähde?
(2 Alkuperäisen käytön yksikkö on yhdenmukainen tutkijoiden kanssa, jos se pitäisi säätää yhtenäiseksi?
(3) Alkuperäinen kokoelma kerätään, mikä on luotettavuus? Jos se on varmaa, se on varmaa, ei Kun luotettava, sinun tulee etsiä syitä ja ratkaista se.
(4) Mikä on alkuperäinen keräystapa? Onko siinä päällekkäisyyksiä tai puutteita?
(5) Kahden tai useamman eri alkuperäisen lähteen tietojen mukaan se on löydettävä ennen käyttöä. Merkittävää sisältöä, etsi virhesyitä sijoittamiseen.
Tietojen yhdistämistekniikka
Liiketoiminnan näkökulmasta aiemmin tuntematon tilastollinen analyysimalli tai trendien havainto tarjoaa yrityksille erittäin arvokkaan näkemyksen. Tietojen yhdistämisteknologialla voi olla tietty ennustettavuus tulevaa kehitystä varten. Tietojen viimeistelytekniikka voidaan jakaa kolmeen luokkaan: klusteri, luokittelu ja ennustus.
Klusterointitekniikka on järjettömällä tavalla. Esimerkki klusterista on analyysi ryhmän yritysasiakkaista, joilla on tuntemattomia ominaisuuksia, ja se syöttää tähän esimerkkiin liittyvät tiedot, jotka voivat määrittää asiakkaiden ominaisuudet.
Luokittelutekniikka on määrittää objekti kokoelman määrittämiseksi. Kokoelma muodostaa yleensä yllä olevan tekniikan, ja esimerkkinä on asiakkaan jakaminen tiettyyn myyntiryhmään tulotasonsa mukaan.
Prediction technology is a known value for certain specific objects and directories, and applies these values to another similar collection to determine the desired value or result. For example, a group of people wearing helmets and shoulder is a football team, then we also think that another group of people with helmets and shoulder is also a football team.