Definizione
A metà e alla fine degli anni '90, al fine di rivelare la natura, le tendenze e i modelli dei dati impliciti, molti commercianti hanno iniziato a esplorare le statistiche tradizionali e le tecnologie di analisi dell'intelligenza artificiale per problemi di fattibilità per database di grandi dimensioni, queste discussioni alla fine sviluppano strumenti formali di finitura dei dati basati su tecnologia di analisi statistica.
Data Corporation si riferisce principalmente all'elaborazione dell'elaborazione dei dati grezzi, in modo che sia sistematicamente, organizzata per soddisfare le esigenze dell'analisi statistica e i dati vengano visualizzati sotto forma di un grafico per semplificare i dati. Facile da capire e analizzare.
Metodo
(1) metodo di induzione: un istogramma, un metodo di raggruppamento, un metodo a strati e un'analisi statistica.
(2) Metodo deduttivo: applica per essere analizzato, sparso e relativa analisi di regressione.
(3) Metodo di prevenzione: introduzione generale al metodo del grafico di controllo, incluso un diagramma di controllo PN, un diagramma di controllo P, un diagramma di controllo C, un diagramma di controllo U, un diagramma di controllo, un diagramma di controllo X-RS.
fare un passo
1.. Secondo la progettazione degli scopi di ricerca.
Lo schema di finitura comprende principalmente due aspetti: in primo luogo, il metodo di trattamento complessivo consiste principalmente nel considerare come condurre pacchetti statistici; l'altro è determinare indicatori correlati che riflettano le caratteristiche complessive.
2. Audit e ispezione delle statistiche.
I dati devono essere esaminati prima che i dati debbano essere rivisti, verificare l'integrità, l'accuratezza e la tempestività dei dati originali. Scopri i problemi, per risolverli in tempo.
3. Pacchetti dati e riepilogo e calcolo di vari indicatori.
Pacchetto di dati grezzi in conformità con determinati standard, riepiloga il numero di unità di ciascun gruppo e calcola indicatori come media, varianza.
4. Attraverso una tabella o un grafico statistico, vengono visualizzati i risultati finali.
Sulla base del gruppo statistico, calcola la frequenza di ciascun gruppo, organizza la tabella di distribuzione della frequenza e disegna la mappa di distribuzione della frequenza.
5. Accumulo, archiviazione e annuncio delle statistiche.
Accumulo e conservazione delle statistiche. L'analisi dinamica viene spesso eseguita durante la ricerca statistica, che richiede l'accumulo di statistiche a lungo termine.
Senso
Dopo la fase di indagine statistica, viene raccolto un gran numero di statistiche, ma le statistiche ottenute sono principalmente materiali originali che riflettono le caratteristiche complessive dell'unità. Questi materiali sono È sporadico, disperso e inarrestabile, può solo indicare le condizioni specifiche di ciascuna unità di indagine, riflettendo il fenomeno superficiale delle cose, non può spiegare l'intero quadro dello studio, non può spiegare le caratteristiche essenziali delle cose e non può rivelare le cose Legge sullo sviluppo. Pertanto, questi dati di indagine devono essere elaborati e organizzati per riflettere le caratteristiche complessive del fenomeno.
Data Corporation si basa sui compiti e sui requisiti della ricerca statistica e sul gran numero di materiali originali raccolti dall'indagine statistica, raggruppare, riassumere e renderla fisica e sistematica e degradarla per riflettere le caratteristiche complessive complessive. Il processo di lavoro dei dati statistici. Inoltre, anche la rielaborazione che è stata organizzata (compresi i dati storici) è statistica. Tipicamente, dopo che una grande quantità di dati è stata raccolta, non può essere utilizzata direttamente, perché la differenza tra questi dati può ancora essere incarnata come un disturbo originale, solo dopo l'organizzazione, possiamo trovare la regolarità del fenomeno.
La finitura dei dati è l'anello intermedio del lavoro statistico, che viene svolto sulla base di indagini statistiche, ma anche la continuazione di indagini statistiche, ed è la premessa delle indagini statistiche, di fronte alle statistiche. Il ruolo importante è molto importante nel lavoro statistico. I buoni e cattivi risultati della finitura statistica, se scientifica, riflettono veramente la pratica oggettiva, influenzeranno direttamente l'accuratezza dell'analisi statistica, influenzeranno la qualità dell'intero lavoro statistico. Se questo è un buon lavoro, eseguirà il sondaggio e i dati completi andranno persi, in modo che lo scopo del lavoro statistico e il compito di completare il lavoro statistico.
Inoltre, la finitura dei dati è un mezzo necessario per accumulare dati storici. L'analisi dinamica viene spesso utilizzata nella ricerca statistica, che richiede informazioni storiche accumulate a lungo termine. Secondo le esigenze della ricerca statistica, è necessario selezionare, riorganizzare, classificare e riassumere le informazioni esistenti e deve essere completato da un lavoro di rifinitura statistica.
Precauzioni
1. Dati di raccolta in loco, i dati raccolti giornalmente, settimanalmente, settimanalmente e reparti di gestione del prodotto, per rendere l'ordinamento dati reali e rappresentativi.
2. Finitura dei dati, prima del miglioramento, le condizioni dopo le condizioni saranno coerenti, quindi la finitura e il confronto dei dati sono significativi.
3. L'occorrenza anomala dovrebbe adottare misure basate sui dati dopo la finitura.
4. Utilizzare i dati secondari pubblicati da altri per notare:
(1) Lo scopo dei dati della raccolta originale e la fonte dei dati?
(2 L'unità di uso originale è coerente con i ricercatori, se dovrebbe essere adattata per essere uniforme?
(3) Viene raccolta la collezione originale, com'è l'affidabilità? Se è certo, è certo, non quando affidabile, dovresti cercare ragioni e risolverlo.
(4) Qual è il metodo di raccolta originale? C'è qualche duplicato o omissione?
(5) Secondo i dati di due o più fonti originali diverse, dovrebbe essere trovato prima dell'uso. Contenuto significativo, cerca motivi di errore da posizionare.
Tecnologia di consolidamento dei dati
Da un punto di vista aziendale, il modello di analisi statistica precedentemente sconosciuto o la scoperta delle tendenze fornisce una visione molto preziosa per le aziende. La tecnologia di consolidamento dei dati può avere una certa prevedibilità per lo sviluppo futuro. La tecnologia di finitura dei dati può essere suddivisa in 3 categorie: cluster, classificazione e previsione.
La tecnologia di clustering è in modo disordinato. Un esempio di cluster è un'analisi dei clienti aziendali di gruppo con caratteristiche sconosciute, e inserisce le informazioni correlate a questo esempio che possono definire le caratteristiche dei clienti.
La tecnologia di classificazione consiste nello specificare Object per determinare una raccolta. La raccolta di solito costituisce la tecnologia di cui sopra e un esempio è dividere il cliente in un gruppo di vendita specifico in base al suo livello di reddito.
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.