数据统计与分析心得

（第三组）

数据统计与分析是一个比较复杂、比较费时和费力的工作，在工作中，小组成员既要有明确的独立的分工，也要有集体的团队的协作精神。每个人在统计数据时都要做到认真严谨、实事求是，要有耐心而不是用一颗浮躁的心来对待工作。在数据分析中，要用一颗客观的、真实的心来做好对统计数据的客观分析与评价。这样才能使问卷调查统计出来的数据真实有效，为下一步的工作实施和决策做好准备。

我们这次东华理工大学校园文化调查问卷印发的总数为210份，其中有6份未收回，实际收回问卷共204份，其中无效问卷（被调查人未填写性别、专业、年级等相关信息）有5份，则实际有效问卷为199份。合格问卷占总数的94.76%，问卷收回率较高。在接下来的数据统计与分析中，则以此199份有效问卷的数据来统计，并计算数据结果。

此次参与问卷调查的年级有11级大一、10级大二、09级大三的学生，08级大四学生未参与调查，其中问卷调查又以大一学生为主，有186人，占总人数的93%；而大二学生只有8人，占总人数的4%，大三学生只有5人，占总人数的3%。在此次参与问卷调查的性别比中，女生有136人，占总人数（199人）的68.34%；男生有63人，占总人数的31.66%。问卷调查的女生占有多数。

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数据分析与软件应用心得

贾学昌 3118425

我很高兴选修了《数据分析与软件》这门课程，通过本课程的学习，让我学会应用数据分析和多元统计中的诸多方法进行数据分析，通过和不同的学科知识相结合，对所考虑具体问题能给出合理的推断，还学会了利用SPSS软件进行一些简单的操作，能够与EXCEL结合应用。总之，受益匪浅。

现实生活中的数据多不胜数，但要得到有用的数据并不容易，这就要应用数据分析的方法确定数据的属性，再用清理工具（清洗、集成、转换、消减）进行筛选转化为有用的信息，再用SPSS深入分析，得出规律。

对数据的分析是以统计学为基础的，统计学提供了一套完整的科学方法论，统计软件则是实现的手段，统计分析软件具有很多有点。它功能全面，系统地集成了多种成熟的统计分析方法；有完善的数据定义、操作和管理功能；方便地生成各种统计图形和统计表格；使用方式简单，有完备的联机帮助功能；软件开放性好，能方便地和其他软件进行数据交换。我们接触最多的统计软件是EXCEL 和SPSS。在统计学中应用EXCEL,在数据分析中则主要是SPSS，它具有很好的人机界面和完善的输出结果。

因此，要学好SPSS，必须掌握理论知识和对数据具有良好的分析处理能力。弄清楚数据分析的目的与对应的分析方法。掌握基本的统计方法是基础。我掌握的基本统计量有频数分布分析、描述性统计分析、多选项分析等等。利用这些方法可以得出计算数据和统计图形，看出数据的离散程度、集中趋势和分散程度，单变量的比重，还有对数据进行标准化处理，不过，我对这个不是太熟悉；利用多选项分析把每个变量设为1/0变量，一般应用于多选项的问卷调查处理。

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正如柏拉图所说：需要是发明之母。随着信息时代的步伐不断迈进，大量数据日积月累。我们迫切需要一种工具来满足从数据中发现知识的需求！而数据挖掘便应运而生了。正如书中所说：数据挖掘已经并且将继续在我们从数据时代大步跨入信息时代的历程中做出贡献。

1、数据挖掘

数据挖掘应当更正确的命名为：“从数据中挖掘知识”，不过后者显得过长了些。而“挖掘”一词确是生动形象的！人们把数据挖掘视为“数据中的知识发现（KDD）”的同义词，而另一些人只是把数据挖掘视为知识发现过程的一个基本步骤！

由此而产生数据挖掘的定义：从大量数据中挖掘有趣模式和知识的过程！数据源包括数据库、数据仓库、Web、其他信息存储库或动态地流入系统的数据。作为知识发现过程，它通常包括数据清理、数据集成、数据变换、模式发现、模式评估和知识表示六个步骤。

数据挖掘处理数据之多，挖掘模式之有趣，使用技术之大量，应用范围之广泛都将会是前所未有的；而数据挖掘任务之重也一直并存。这些问题将继续激励数据挖掘的进一步研究与改进！

2、数据分析

数据分析是指用适当的统计方法对收集来的大量第一手资料和第二手资料进行分析，以求最大化地开发数据资料的功能，发挥数据的作用。是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。

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摘要 网站数据分析是通过观察、调查、实验、测量等结果，通过数据的显示行式把网站各方面情况反映出来，使运营者更佳了解网站的运营情况，便于调整网站的运营策略。网站数据分析是围绕着顾客进行的，公司各部门需要的数据所不一样。高层想知道宏观数据，以便于战略调整；中层想知道些微观数据，便于项目控制与短期战术计划；市场部门想知道哪些广告能带来有价值客户；编辑部门想要知道哪些文章用户喜欢；采购部门了解哪些产品用户经常购买等 有了这些数据更合理的安排工作。

第1章 前 言

很多时候，网站的运营都离不开网站的数据分析，有了网站的数据分析，就可以更好的了解了网站运营的进展.一方面在网站的运营过程中发现问题，并且找到问题的根源，最终通过切实可行的办法解决存在的问题。另一方面基于以往的数据分析，总结发展趋势，为网络营销决策提供支持,特别是在网络营销评价方法中，网站的数据分析是统计数据中发现许多有说服力的问题关键。网站的数据分析无论是对于某项的具体网站运营的营销活动还是网站本身整体的运营效果都有参考的价值，也是网络营销评价体系中最具有说服力的指标。

1.1网站分析的主要作用

网站运营的过程中针对网站分析的作用主要表现在那几个方面呢？其中几个比较重要的作用表现在以下几个方面：

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《简单的数据分析--刘延革》学习心得

临沂育才小学 宋淑珍

《简单的数据分析》是人教版三年级下册第三单元《统计》的第1课时。学生已经学会了收集和整理数据的方法，会用统计表和纵向条形统计图表示统计的结果，并能根据统计图表提出问题、解决问题。本课通过2个例题继续介绍常见的条形统计图：一种是横向条形统计图，另一种是起始格与其他格表示不同量的条形统计图。 学生对条形统计图的结构、数据的表示方式以及条形统计图的作用有了全面的了解，为下一阶段学习复式条形统计图和折线统计图打下了基础。

本节课的教学目标：1、会看横向条形统计图和起始格与其他格表示的量不一致的条形统计图，并能根据统计表中的数据完成统计图；2、进一步感受统计对于决策、预测的作用，体会统计在现实生活中的作用，理解数学与生活的作用；加强学生提出问题、解决问题能力的培养，充分引导学生自主探索、合作交流。

基于对本节课的分析与教学目标的了解的基础上观看了刘延革老师的《简单的数据分析》感受颇深。

一、动手操作，引发冲突

刘老师在揭示新课后，出示了三位同学的身高数据，让学生根据三位同学身高制成条形统计图。学生在画得过程中遇到了困难，刘老师通过调查、分析、总结学生遇到的困难主要有两点：1、一格表示数据小了就画不下；2、一格表示的数据大了，就找不到准确的位置，引发了认知上的冲突，这就需要寻求解决问题的办法，引出新的知识---起始格。紧接着，刘老师通过ppt演示，让学生知道一个代表几厘米，然后把这个条形统计图向下拉了一下，把拉了的这部分做了一个压缩，压缩到第一个格里面去，它就叫起始格，现在起始格代表多少？上面的

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数据分析总结

1.       为何要进行数据分析

1.1   数据可以用来回答一些问题的依据

在线少，收入下降，为什么？

玩家到达什么阶段？需要什么？比较喜欢什么？遇到什么困难？

玩家在哪里流失比较严重？

……这些问题，都要靠数据来回答。

1.2   为什么要利用数据？

网络游戏是一个玩家行为的集合，要从这么多玩家的心理以及玩家的行为中寻找其中的规律，这不得不依靠数据。

左边是纯感觉或者经验去设计的一些内容，右边是纯靠数据得出的结论。通过数据，我们可以看出策划过程中可能存在的一些问题，然后针对这些问题进行相关的优化，会得到意想不到的结果。

可以说，游戏过程中产生的各个数据对于我们来说都是一个金矿，只要我们从中挖掘，并对其进行分析，就能得到意想不到的好处。

1.3 需求采集

1.3.1 用户访谈

1.3.2 调查问卷

1.3.3 可用性测试

1.3.4 数据分析

2.       数据提取

在数据分析之前，首先要做的是数据提取，即根据你的分析目的提取所需的数据，这些数据分成两类，一是核心数据；二是特征数据。

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摘 要 网站数据分析是通过观察、调查、实验、测量等结果，通过数据的显示行式把网站各方面情况反映出来，使运营者更佳了解网站的运营情况，便于调整网站的运营策略。网站数据分析是围绕着顾客进行的，公司各部门需要的数据所不一样。高层想知道宏观数据，以便于战略调整；中层想知道些微观数据，便于项目控制与短期战术计划；市场部门想知道哪些广告能带来有价值客户；编辑部门想要知道哪些文章用户喜欢；采购部门了解哪些产品用户经常购买等 有了这些数据更合理的安排工作。

第1章 前 言

很多时候，网站的运营都离不开网站的数据分析，有了网站的数据分析，就可以更好的了解了网站运营的进展.一方面在网站的运营过程中发现问题，并且找到问题的根源，最终通过切实可行的办法解决存在的问题。另一方面基于以往的数据分析，总结发展趋势，为网络营销决策提供支持,特别是在网络营销评价方法中，网站的数据分析是统计数据中发现许多有说服力的问题关键。网站的数据分析无论是对于某项的具体网站运营的营销活动还是网站本身整体的运营效果都有参考的价值，也是网络营销评价体系中最具有说服力的指标。

1.1网站分析的主要作用

网站运营的过程中针对网站分析的作用主要表现在那几个方面呢？其中几个比较重要的作用表现在以下几个方面：

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如何让数字说话

——营销数据分析学习心得

引言：

当前社会，市场变化纷繁芜杂，竞争无处不在，需要处理的信息以海量计，公司发展受市场制约，任何决策都如履薄冰，因此科学决策必须打破原有的定性感觉而依赖于信息支持，这些信息相当程度上，又必须以一种狭义的数据形式，给决策者一种量化的直观体现。

关于数据处理的技术性的问题，不在此讨论，通过学习，本文主要从思路和视角的角度对公司现存的数据采集、管理和分析进行探讨。主要着眼点在于营销版块，对于公司其它版块所需要的数据分析的普遍原理也会略有涉及，权作抛砖引玉。

一、数据分析思路缺乏创新，数据管理责权混乱

在获得海量的数据之初，我们首先要解决的是认知问题，即在现有市场条件下，销售面对的主要问题是什么，知道我们需要解决的目标是什么？我的对策是哪些？我们关注的要点在哪里？我们决策需要的依据是什么？而这些都是传统的销售收入、回款、毛利率以及应收账款等关键KPI（关键绩效指标法）指标所无法解释的。我们不应该仅仅满足于传统指标的比大小，我们更需要基于我们的业务理解去分解分析我们的微指标，让大而全的冰冷的数字细化的活跃起来。 比如说我们的客户成长率、产品的实际使用周期和客户采购率的关系、整体的市场占有率和分区域分行业的市场占有率、价格水平以及定价与销售量的关系??

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