黄金的基础数据分析

黄金商品属性研究

一．概述

黄金是人类较早发现和利用的金属。由于它稀少、特殊和珍贵，自古以来被视为五金之首，有“金属之王“的称号，享有其它金属无法比拟的盛誉，其显赫的地位几乎永恒。正因为黄金具有这一“贵族”的地位，一段时间曾是财富和华贵的象征，用它作金融储备、货币、首饰等。到目前为止黄金在上述领域中的应用仍然占主要地位。

二．黄金的供给

截止2010年，世界黄金总储量预估为16.83万吨，较2009年的16.56万吨有所增长，增量几乎都来自金矿产量的提高，然而，当分析任意年份黄金的产量和需求的时候，必须考虑到另两个变量：废金收集以及央行售金。由于黄金的商品属性只是其诸多属性中的一个，所以供应紧张并不会像其他商品，如原油那样造成价格剧烈波动，黄金的产地分布在全球各地。

据统计，目前已经开采出的黄金约有21立方米，这个量还是相当巨大的。即使用目前全球黄金开采能力来计算，也需要连续采掘70年，才能开采这么多的黄金。黄金和其他大宗商品如石油、煤炭不同，石油、煤炭消耗掉就不复存在，黄金却是越积越多。

世界已开采黄金总量过去15年以年均1.8%的速度稳定增长。

从产量角度来看，中国已经成为世界第一大黄金产出国，根据世界金属统计局（WBMS）2009年的数据显示，中国黄金年产量占全球总产量的12.3%，排在第二道第五位的为澳大利亚、美国、南非和俄罗斯。

黄金产量按地区分布（根据2009年数据，除去废金回收）

亚洲非洲北美拉美欧洲欧亚大洋洲中东

份额19%20%14%20%2%13%12%1%

中国澳大利亚美国南非俄罗斯

占比12.3%9.4%9%8.6%7.8%在过去十年间，各国央行的储备以及黄金投资需求快速增长，使得市场对于黄金的需求量处于一个增长的水平。而黄金采掘、废金收集以及央行售金使得黄金的供求处于一个平稳的水平。

黄金各部分供给在不同年度中所占比重不同年份中黄金供应量市值

1．金矿开采

金矿的开采主要来自黄金原生矿，以及黄金作为附属产物的次生矿，在过去五年中，次生矿的产量约占总产量的59%。过去十年间由于投资需求的增长以及改进了的开采工艺，金矿的产量平稳增长。全球除南极洲以外，都有金矿在开采，分散了黄金的供应风险，使黄金成为一项全球公认的资产。而且，没有一个地区的产量超过全球总产量的20%。因此，任何一个产地的停产都不会产生较大的影响。

2．废金回收

废金主要来自于加工制品、熔合、精炼以及铸造的金银条块，通过加工处理使之再流入市场。废金回收约占每年黄金供应的36%。废金最主要的来源是发展中国家的废旧首饰。废金的供应在不同年份中会有波动，主要取决于黄金价格的波动以及经济周期的变化。3．官方售金

黄金供应的另一个来源是各国央行的出售，由于央行庞大的黄金储备量，可以在任一年份中给黄金市场带来较大的供应量。在过去100年中，各国央行在黄金净买国和净卖国中切换过数次。21年来，几个发达国家为了平衡他们的资产负债表，签署了售金协定。为了降低官方售金对市场的影响，欧债央行在1999年签署了一个协议，对集团内央行售金上限作出了限制。这些央行在20年中平均每年大约售金400吨，占近五年中黄金供应的6%。不过近年来央行售金少了很多，一些央行从黄金净卖国转变成净买国。

三．黄金需求

根据2010年的数据统计，首饰依然是黄金需求的大户，占比50%。金价的不断上涨短期看会压制黄金的首饰需求，而良好的投资收益会使得黄金需求在私人投资与官方储备上的比重上升。所以长期来看，黄金需求仍将处于一个平稳上升的态势。

过去20年间黄金的年需求量变化幅度不大，2010年4394吨的需求相对与1990年只上升了42%，近几年来需求占比上升最快的部分是投资需求，尤其在金融危机后的09年相比，08年同比大幅跃升423%，并在10年持续上升；近十年来黄金首饰需求占比从2000年的80%下降到现在的40%左右，金条作为价值储存手段保持了非常稳定的份额；其他需求主要是工业需求，尤其是电子工业和牙科，这部分需求也比较稳定。

2010年黄金主要需求所占比重

过去十几年，黄金的矿产量基本稳定在每年2500吨左右，远低于市场的需求，这个缺口主要靠废金回收和各国央行售金来弥补。黄金矿产量难以提高，而投资需求在不断加大，未来供需缺口可能进一步变宽。

伦敦贵金属咨询机构（GFMS）统计的数据显示2009年全球黄金总需求约为4306吨。

1．黄金需求近期变化

2010年第三季度数据显示，相对09年消费量有了显著增长，若以黄金重量计算，总需求有了12%的增长，其中投资需求同比增速达到19%，超过工业和首饰需求增速。

步入2010年后，印度金饰品消费量正逐步恢复至信用危机前的水平。随着投资者不断提高黄金的价格预期，当地黄金需求始终呈现出上行趋势，致使黄金价格屡创新高。相对印度金饰需求的强劲复苏，美国和中国的需求增长主要来源于投资，这都对金价的上行形成了有利支撑。

工业需求的上升主要来自于电子工业需求，牙科需求有所下降；而投资需求的强劲增长主要受到出于保值目的的购买的金条的大幅增长的驱动，来自政府铸币、金币和ETF的需求则变化不大。

根据2010年第三季度数据，10年比09年同期需求增长12%，其中投资需求增长最快。

2．供应量减少和需求量增加支撑起黄金牛市基本面

基础储量表示地质勘探程度较高，可供企业近期或中期开采的资源量；保有储量是基础储量中可以立即经济开采利用的；而资源量则是地质工作程度较低，主要是预测和推测的资源量：资源总量 = 资源量 + 基础储量。

截止2010年，世界已开采出的黄金为16.8万吨，每年大约以1.8%的速度增加。世界现已查明黄金资源量为8.9万吨，基础储量为7.7万吨，保有储量为4.8万吨。按每年矿产量2500吨估算，保有储量和基础储量的静态保证年限分别为19年和39年。

不过，这并不意味着19年后金矿将被开采完。假如按照1970年美国矿业管理局出版的“Mineral Facts and Problems”中的数据，1970年的黄金储量为3.53亿美元，按当时年消费量3200万美元估计，1981年黄金就将耗尽。事实上，这并没有发生，许多以往经济上不可开采的贫矿变为可开采的，即部分资源量转化为基础储量，部分基础储量转化为保有储量。

然而根据USGS的数据，全球黄金储量呈下降趋势，黄金矿产量自从2001年以来就逐年下降，尽管黄金开采公司尽力发掘更小和更贫瘠的矿脉，但新开采黄金的困难越来越高，2001年以前黄金储量和产量都逐年增长的趋势被逆转，不断减少的矿产供应量而不断增加的需求叠加，是当前黄金牛市基本面背后的逻辑。

世界主要金矿黄金相关品种基础储量

世界主要金矿黄金相关品种资源总量

2008年金融危机以来，大量避险资金涌入黄金市场，使得金价飙升，也刺激了矿产量的增加，这说明部分学者提出的“黄金峰值已在2001年前后达到”的理论并不正确，在足够利润的刺激下，黄金的供给还是能够提升的，但矿产量的增长远远不能赶上需求增长的速度，事实上，2010年徒增的黄金投资需求很大一部分是由回收的黄金而非矿产金来满足的。四．全球央行的投资选择

即使在金矿产量平稳或下降的时期，通过废金回收以及央行售金，每年的黄金供应仍能满足增长着的黄金投资需求。在过去十年中黄金供应平均在3700吨以上，随着黄金价格的上扬，使黄金正引起央行资产管理者注意，并成为收益率下跌的债务市场的替代资产，对于黄金而言，稳定和温和的供应增长支撑着黄金永恒的价值以及财富保有力。

世界各国黄金储备（截止2010年12月）

序号国家或组织黄金储备

（吨）占外储比

例

序

号

国家或组织黄金储备

（吨）

占外储比

例

1美国8133.575.2%21比利时227.538.2 2德国3401.871.2%22阿尔及利亚173.6 4.6% 3国际货币组织2827.2/23菲律宾156.512.5% 4意大利2451.869.6%24利比亚143.8 6.1%

1．欧元区央行售金协议

上世纪90年代，世界大多数央行改变了典型的保守姿态，有目的地寻求提高表外资产收益。作为一种平衡资产组合的方式，欧洲一些国家的央行通过出售黄金获得了巨大的利润。但央行的这种行为造成黄金市场供给过量，造成了黄金市场的混乱。

在这种情况下，欧洲央行于1999年9月签署了第一份央行售金协议。协议规定在接下来的5年中，各国央行每年只能出售黄金储备的总量每年不能超过400吨，5年合计出售黄金的总量不得超过2000吨。这个协议是欧洲央行和14个地区央行签署的。

第二次售金协议是从2004年到2009年，协议规定各国央行在5年内合计出售黄金总量不得超过2500吨，但缔约国央行只出售了1884吨，少于协议规定的数量。希腊银行在第二次售金协议中取代了英国央行，因为英国政府声明他们没有进一步的售金计划。

第三次售金计划开始于2009年的9月，规定各国央行每年售金不得超过400吨。这个规定和IMF的售金计划相一致。第三次售金协议的缔约国包括第二次售金计划的15个原始成员国（欧洲央行和比利时国民银行，德国，爱尔兰，希腊，西班牙，法国，意大利，卢森堡，荷兰，奥地利，葡萄牙，芬兰，瑞典和瑞士），还有斯洛文尼亚国民银行，塞浦路斯，马耳他和斯洛伐克，和爱沙尼亚，他们是加入欧盟的时候签署的第二次售金协议。

在第三次售金协议后，央行售金基本停止。欧洲央行在协议刚开始的16个月内只出售了8吨黄金。当大家目光集中于欧债主权危机时，欧洲央行通过出售额外的黄金来调节央行资产组合平衡的欲望明显减弱。而且，在欧盟区生存问题的呼吁越来越多的时候，似乎欧洲央行也更愿意持有大量的黄金，黄金是他们持有的资产中仅有的一种升值资产。

过去，央行一直持有黄金作为战略储备资产。在1989到2009年这段时间，官方相对私有部门是黄金净出售方，每年平均供应不超过400吨的黄金，结果导致黄金最终从官方流入到私有部门。在2004到2009年期间，央行售金的节奏明显变慢。

2009年，一方面是第二次售金协议下的欧洲央行缩小出售数量，另一方面是在第二次售金协议缔约国之外的国家包括中国，俄罗斯和印度的大量的购买。这2方面共同造成了每年的净售金数量只有41吨，创1989年以来的最低记录。然后到2010年，央行又变成黄金的净买入者。欧洲央行不但停止出售，而且买入了87吨黄金。新兴市场国家央行也继续买进。这种行为上的剧变已从整体上减少了私有部门市场部分的供给净额。

央行年度黄金净买/卖量（1985-2010）

五．全球黄金市场

全球黄金市场分为OTC市场和交易所市场。

1．全球黄金OTC市场与LBMA

黄金场外（OTC）市场是全球黄金交易所市场的一个有效补充，与主权债务市场相似，大多数黄金交易是在OTC市场发生的。除黄金现货、期货、期权外，还存在黄金互换市场，

所以OTC市场是最广泛也是流动性最好的黄金市场，由于交易是在交易所外达成，所以这些交易通常是不透明的。全球黄金OTC市场位于是以伦敦金库为中心的地区，全球主要的黄金交易是以该地的黄金库存增减来进行结算的。

伦敦贵金属交易协会（London Bullion Market Associaion, LBMA），代表着全球黄金OTC市场贵金属交易商，建立了一整套市场的交易体系以及运行条款，使市场的运作更为有效。只要在伦敦贵金属交易协会下属交易商处开有黄金金条交易账户，黄金金条交易就能在全球各地进行。

LBMA已经建立了一个“伦敦商品交割”的全球性准则，金条必须在LBMA认可的加工商下生产以达到统一的尺寸、品质以及形状的规格。伦敦金每天会在上下午公布两个固定的价格，使得伦敦金价格可以成为国际黄金的基准价格，生产商、消费者、投资者以及央行都可以采用这一价格。

1919年起，这一固定报价由五家银行，也就是LBMA的做市商来决定。在定价之初，做市商主席会公布一个公开的报价给其他四家银行成员，由他们向下属的贵金属交易商或客户询价，以获得一个净买或净卖量，再寻求一个平衡的价格。如果市场在这一个价位得不到平衡，如需求多，供给少，价格就会被抬高（反之亦然），直到价格与供求达到平衡位置。在这一层面上，价格是“固定的”。这一定价是完全公开的，任何市场参与者都可以通过其所在银行去左右这一报价。这一报价是全球市场“买”和“卖”能够达到平衡的价格，报价一旦达成，正常交易将继续进行。

全球黄金OTC市场、Comex，Tocom和MCX交易所日成交量和成交金额

2．黄金交易所市场

2010年，世界上最大的三家商品交易所（美国COMEX、日本TOCO和印度孟买MCX）平均每天的交易额达到了243亿美元，相当于每天1980万盎司的交易量。随着新兴市场金融体系的发展和全球化，这些地区性的交易所正获得越来越多的流动性，如包括伊斯坦布尔黄金交易所，上海黄金交易所，以及香港金银交易所，正成为全球黄金市场的有力支撑。

美国黄金市场是20世纪70年代中期发展起来的，主要原因是1977年后，美元贬值，美国为了套期保值和投资增值而发展起来的。美国黄金市场以做黄金期货交易为主，目前纽约黄金市场已成为世界上交易量最大和最活跃的期金市场。纽约商品交易所（NYMEX）是全球最具规模的商品交易所，同时是全球最早的黄金期货市场。COMEX的黄金交易往往可以主导全球金价的走向，实际黄金实物交收占很少的比例。参与COMEX黄金买卖以大型的对冲基金及机构投资者为主，他们的买卖对金市产生极大的交易动力；庞大的交易量吸引了众多机构者加入，整个黄金期货交易市场有很高的市场流动性。全部黄金期货交易额的70%以上都在CME公司的COMEX交易所交易。

东京商品期货交易所（TOCOM）从1982年起开始交易黄金。在历史上，东京商品期货交易所（TOCOM）已经成为第二大期货交易市场；然而，近几年来，印度MCX交易所的交易额已经超过TOCOM。上海期货交易所（SHFE）和上海黄金交易所（SGE）的黄金交易品种的成交量也日益增加，目前每月成交金额均已超过1000亿人民币。

上海金交所(SGE)与上海期货交易所(SHFE)主要贵金属品种月成交量

上海金交所(SGE)与上海期货交易所(SHFE)主要贵金属品种月成交金额

3．黄金互换市场

黄金互换为黄金交易市场注入了巨大的流动性。黄金互换就是在约定时期内，按约定价格做黄金和美元（或其他货币）的互换。在一个基本的黄金互换交易中，央行会暂时将一定量的黄金换成美元，贵金属交易商则把一定量的美元换成了黄金，同时将支付给一定的黄金远期拆借利息（Gold Forward Offer Rate, GOFO）。

黄金互换交易中获得美元的一方可以将美元投资于任何地方，获得以伦敦银行间拆解利率（London Interbank Offering Rate, LIBOR）为基础的投资收益率。这样，黄金租借利息就是LIBOR与GOFO的差。一般而言，LIBOR会高于GOFO，黄金租借利息也为正。由于央行大量持有黄金储备，他们通常在交易中作为黄金的借出方，借出黄金以获得利率利差收益。然而近几年，利率大幅下跌使得LIBOR在不同银行间报价不同（取决于不同银行的信用等级不同），这使得GOFO高于LIBOR，使得黄金借出得不到正的收益率。这导致了一些央行开始进行借入黄金的互换交易，已获得GOFO利率与LIBOR之间的利差。这一变化，使一些对冲基金和商业银行业出现在黄金借出方的队列中。

2008年雷曼兄弟银行倒闭的时候，造成资本市场流动性空前的紧缺，这是LIBOR利率飙升的一个缩影。美元的上涨加剧了流动性的紧张，尤其是非美国的银行，美联储采取了一些政策使市场恢复流动性，下图显示在流动性危机期间，3月期LIBOR的飙升，而3月期GOFO则显著下降，甚至低于美国国债和美国机构债的回购利率。下降的GOFO利率显示黄金的反周期性属性，以及用黄金去对冲美元要比美国国债和机构债有优势，使得黄金更易成为一种战略性的配置。

GOFO利率、3月期LIBOR、美国国债回购利率与美国机构债回购利率

4．黄金ETF

黄金ETF基金是以黄金现货为基础资产，追踪黄金现货价格波动的金融衍生产品，可在交易所进行交易。迄今为止，全球共有十多支黄金ETF基金产品，总市值达500亿美元，其中规模最大的是在纽约证交所上市的SPDR，其黄金持有量占黄金ETF总持有量的80%以上。

近年来若干黄金ETF的成立，为大众投资黄金提供了更便捷的进入工具，也是推动金价上涨的重要因素。随着金价的不断上扬，黄金ETF的持仓量也随之与日俱增。

5．黄金市场监管

全球黄金市场受各国政府及监管机构监管。交易监管机构也为市场管理者和市场参与者建立了相应的规则和制度。英国是由金融服务管理局(Financial Service Authority, FSA)根据金融服务与市场2000法案来监管，在此法案下，应该的商业银行以及一些投行必须服从一系列要求，包括健康度、资本充足率、流动性和系统管控等。FSA负责监管投资品种，包括衍生品以及交易者。黄金白银现货、商业远期、以及黄金白银的提取，这些没有涵盖在FSM法案里的由伦敦管理法案中针对非投资类产品的条款来监管。

美国黄金OTC市场的参与者一般由市场监管者来监管，如银行参与者由监管银行的机构来监管，即美联储货币审计办公室以及联邦存款保险公司。

美国国会在1974年成立了商品期货交易委员会（Commodity Futures Trading Commission, CFTC）作为一个独立的授权机构去监管美国商品期货和期权的交易。CFTC 监管市场参与者的交易，建立和设计了预防市场操纵，恶性交易以及欺诈的条款。2010年，美国政府通过了多德-弗兰克法案，从而要求CFTC去开发新的条款，做到监管互换交易，提高交易透明度，增加衍生品生产的定价权以及降低美国社会的公共风险等。

六．黄金价格的一些特点和规律

1．黄金成交量

全球黄金的成交量要比其他重要的资产成交量大，如主权债务等。据LBMA对其会员的调查，在2010年，伦敦黄金市场每天的成交量大约有220亿美元。然而，这一数字只是代表了实物黄金，而不包括所有的黄金交易。不少交易商预计每天真实的成交量是LBMA 报告中交易量的三倍有时甚至能上升到十倍。这种计算方法将使全球OTC黄金的交易量达到670亿美元和2240亿美元。保守估计的670亿美元交易量已经超过英国金边债券和德国国债交易量之和，并已超过美国国债的交易量。

2．资本市场主要品种日换手率

3．黄金交易买卖点差

除了交易量外，另一个可以考察流动性的重要变量是买卖点差。非常小的买卖点差可以说明市场流动性非常好，反之，则说明市场流动性欠佳。贵金属交易者表示黄金OTC交易普遍的点差为0.50-0.85每盎司，以2010年黄金均价1224.52美元每盎司计算，这一点差水平相当于金价的0.04%-0.07%，要比大多数国债的交易点差低。

4．国际金价历年振幅

金价的历年振幅定义为当年的最高价对前一年的收盘价的增幅，用以预测明年金价的最高价位，保守估计明年金价高点在1680美元/盎司。

5．黄金与美元的关系

历史上，美元一直扮演着避险货币的角色，在全球历次危机、战争情形下美元都是大幅上涨。但也存在另一种说法，就是黄金也具备避险属性，是不是意味着当全球出现危机时国际金价也会上涨，如果真是这样，岂不是和美元的负相关性的联动性相矛盾？我们注意到，在过去40年，美元的10次大幅走强中，有三次金价并没有下跌反而上涨，出现美元和金价同步走强的现象。第一次是1992年9月至1993年12月英镑危机，美元被动走强，美元指数反弹22.86%，国际金价也上涨了14.22%。第二次是2010年上半年的欧洲债务危机，投资者对欧元解体的担忧致使美元指数大幅反弹，金价也出现了上涨。第三次虽然是由于04年美联储为抑制通胀连续加息，拉开了喝欧元的息差，美元升值，美元的三月期LIBOR 利率由1.18%跳升至2005年12月的4.53%，而期间欧元维持基准利率不变，美联储加息的绝对水平不高，市场仍然处于一个相对低利率环境，所以没有压制黄金的上行。总的来讲，美元走强不是不是黄金走弱的充分条件，而其他货币的危机导致美元被动走强，或者在一个低利率环境下联储加息而使美元走强根本上不能动摇黄金的上行动能。

另一方面，美元走弱也不是黄金走强的充分条件，从1988年7月到1991年2月，美元指数下跌18.08%，金价贬值15.74%，另外1991年7月至1992年9月，美元指数贬值18.51%，金价小幅下跌7.53%，我们注意到，在这两个阶段，美元的货币供应量增速M3还处在下滑态势并与1992年末增速趋于零，所以黄金的价格在这个阶段还是受货币供应量的影响。美元货币供应量处于正常状态的情形下，弱势美元一定会推高黄金的上涨。

6．金价的季节性变化

入门大数据,需要学习哪些基础知识

大数据的发展历程总体上可以划分为三个重要阶段，萌芽期、成熟期和大规模应用期，20世纪90年至21世纪初，为萌芽期，随着，一批商业智能工具和知识管理技术的开始和应用，度过了数据萌芽。21世纪前十年则为成熟期，主要标志为，大数据解决方案逐渐走向成熟，形成了并行计算与分布式系统两大核心技，谷歌的GFS和MapReduce等大数据技术受到追捧，Hadoop平台开始大行期道，2010年以后，为大规模应用期，标志为，数据应用渗透各行各业，数据驱动决策，信息社会智能化程度快速提高。 数据时代的到来，也推动了数据行业的发展，包括企业使用数据获取价值，促使了大量人员从事于数据的学习，学习大数据需要掌握基础知识，接下从我的角度，为大家做个简要的阐述。 学习大数据需要掌握的知识，初期了解概念，后期就要学习数据技术，主要包括： 1.大数据概念 2.大数据的影响

3.大数据的影响 4.大数据的应用 5.大数据的产业 6.大数据处理架构Hadoop 7.大数据关键技术 8.大数据的计算模式 后三个牵涉的数据技技术，就复杂一点了，可以细说一下： 1.大数据处理架构Hadoop：Hadoop的特性、Hadoop生态系统、Hadoop 的安装与使用； 2.大数据关键技术技术：数据采集、数据存储与管理、数据处理与分析、数据隐私与安全； 3.大数据处理计算模式：批处理计算、流计算、图计算、查询分析计算

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_商业智能：数据分析基础

第1章 商业智能：数据分析基础 本章目标： ●理解商业智能系统的用途和结构 ●理解多维数据分析的概念 ●学习如何使用数据仓库实现维度数据模型 ●学习如何使用分析服务实现维度数据模型 1.1 商业智能简介 商业智能(Business Intelligence，BI)是从一个公司的运行系统或外部资源所包含的数据中获得的信息。商业智能有助于我们更好更快地做出决策。假设你现在是一家新创公司的总经理，公司名为Adventure Works Cycles(下文简称AWC公司)，面向北美、欧洲以及亚洲制造和销售自行车、自行车部件、运动服饰和相关配件。AWC公司需要发展，可目前有限的资源无法支撑其壮大。但是为了公司的发展你必须做出决策，而为了做出合理的决策，你需要一些特殊的信息。你可能会阅读《华尔街日报》来把握最新的商业趋势，或者在收藏夹中保存https://www.wendangku.net/doc/955231080.html,网站的书签。所有这些信息以及你积累的经验会让你做出一个主观的、凭直觉的(gut-feeling)决策。但事实上，你可能希望自己的决定是客观的、有数据支撑的。需要的数据包括公司的订单处理、会计报表、人力资源以及其他的商业系统。同时还需要一个由第三方提供的市场预测数据和汇率信息。这时，需要一个能将所有这些信息汇总起来供今后使用的工具，这个工具就是商业智能系统。商业智能系统是一种解决方案，它能从多个数据源收集数据，将各种数据进行转化使之一致并能存储在同一个位置，为你进行分析和制定决策提供数据支持。 商业智能系统至多由以下五层组成： (1) 数据源层 (2) 数据转换层 (3) 数据存取层 (4) 分析层 (5) 表示层 数据源层包含的数据有：①维护公司日常运作的系统中的数据，包括文本文件、Excel电子表格文件或Access数据库文件中的数据；②从外部源中获取的数据。由于这些数据从不同的数据源中获得，因此很难直接利用它们创建报表和进行分析。数据转换层用于从不同数

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除了操作方式简洁外，Stata的用户接口在其他方面也做得非常简洁，数据格式简单，分析结果输出简洁明快，易于阅读，这一切都使得Stata成为非常适合于进行统计教学的统计软件。 Stata的另一个特点是他的许多高级统计模块均是编程人员用其宏语言写成的程序文件（ADO文件），这些文件可以自行修改、添加和下载。用户可随时到Stata网站寻找并下载最新的升级文件。事实上，Stata的这一特点使得他始终处于统计分析方法发展的最前沿，用户几乎总是能很快找到最新统计算法的Stata程序版本，而这也使得Stata自身成了几大统计软件中升级最多、最频繁的一个。 由于以上特点，Stata已经在科研、教育领域得到了广泛应用，WHO的研究人员现在也把Stata作为主要的统计分析工作软件。 第二节 Stata操作入门 一、Stata的界面 图1即为Stata 7.0启动后的界面，除了Windows版本的软件都有的菜单栏、工具栏，状态栏等外，Stata的界面主要是由四个窗口构成，分述如下： 1．结果窗口：位于界面右上部，软件运行中的所有信息，如所执行的命令、执行结果和出错信息等均在这里列出。窗口中会使用不同的颜色区分不同的文本，如白色表示命令，红色表示错误信息。 2．命令窗口：位于结果窗口下方，相当于DOS软件中的命令行，此处用于键入需要执行的命令，回车后即开始执行，相应的结果则会在结果窗口中显示出来。

数据分析 数学基础

数据分析数学基础 统计学：科学方法收集、整理、汇总、描述和分析数据资料，并在此基础上进行推断和决策的科学； 归纳统计学/统计推断：通过样本分析来给总体下结论 描述性统计学/演绎统计学：值描述和分析特定对象而不下结论或推断 变量、常量、连续变量、离散变量、连续数据、离散数据 自变量、因变量、函数、单值函数、多值函数 数组阵列：原始数据按照数量大小升序或者降序排列，最大值与最小值的差为全距； 组距、组限、组界、组中值、直方图与频率多边形 频率分布=某一组频数/总频数 累计频数分布/累计频数表，累计频数多边形/卵形线 累计频率分布/百分率累计频数=累计频数/总频数 1、平均值/集中趋势的度量：趋向落在根据数值大小排列的数据的中心 算术平均： 加权算术平均： 2、中位数：一组数根据数量大小排列后的做兼职或者两个中间值的算术平均值 3、众数：一组数出现次数最多的那个数，众数不一定存在，也不唯一 均值、中位数和众数之间的关系： 4、几何平均G 5、调和平均H 算术平均、几何平均和平均之间的关系 6、均方根RMS 离差/变差：数值数据围绕其平均值分布的分数与集中程度，常用的有全距、平均偏差、半内四分位数间距，10-90百分位数间距、标准差； 1、全距：最大值-最小值 2、平均偏差 3、半内四分位数间距 4、10-90百分位数间距 5、标准差 6、方差：标准差的平方 离差度量间的关系 1、矩 2、r阶中心矩 3、偏度：分布不对称程度或偏离对称程度的反映 4、峰度：分布的陡峭程度，尖峰、扁峰、常峰态 1、概率 2、条件概率，独立和不独立事件 3、互不相容事件：两个或多个事件中，任意两个事件都不能同时发生 4、概率分布 离散型：离散型概率分布 连续型：概率密度函数、连续型概率分布 5、数学期望 如果一个人活得S美元的概率为p，则他的数学期望=pS

大数据考试题含答案知识讲解

1 多选传统大数据质量清洗的特点有： A. 确定性 B. 强类型性 C. 协调式的 D. 非确定性 2 多选以下选项中属于数据的作用的是（）。 A. 沟通 B. 验证假设 C. 建立信心 D. 欣赏 3 多选数据建立信心的作用需具备的条件包括（）。 A. 可靠数据源 B. 多方的数据源 C. 合适的数据分析 D. 信得过的第三方单位 4 多选数据只有在与（）的交互中才能发挥作用。 A. 人 B. 物 C. 消费者 D. 企业 5 单选大数据可能带来（），但未必能够带来（）。 A. 精确度；准确度 B. 准确度；精确度 C. 精确度；多样性 D. 多样性；准确度 6 多选大数据的定义是： A. 指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合 B. 任何超过了一台计算机处理能力的数据量 C. 技术 D. 商业 7 多选大数据五大类应用方向是： A. 查询 B. 触达 C. 统计 D. 预警 E. 预测 8 多选以下哪些指标是衡量大数据应用成功的标准？ A. 成本更低 B. 质量更高 C. 速度更快 D. 风险更低 9 多选大数据有哪些价值？ A. 用户身份识别

B. 描述价值 C. 实时价值 D. 预测价值 E. 生产数据的价值 10 多选大数据的预测价值体现在： A. 预测用户的偏好、流失 B. 预测热卖品及交易额 C. 预测经营趋势 D. 评价 11 单选什么是大数据使用的最可靠方法？ A. 大数据源 B. 样本数据源 C. 规模大 D. 大数据与样本数据结合 12 多选大数据是描述（）所发生的行为。 A. 未来 B. 现在 C. 过去 D. 实时 13 多选传统研究中数据采集的方法包括： A. 网络监测 B. 电话访谈 C. 对面访谈 D. 线上互动 14 单选大数据整合要保证各个数据源之间的（）。 A. 一致性、协调性 B. 差异性、协调性 C. 一致性、差异性 D. 一致性、相容性 15 单选分类变量使用（）建立预测模型。 A. 决策树 B. 分类树 C. 离散树 D. 回归树 16 多选（）是大数据应用的步骤。 A. 数据输入 B. 建模分析 C. 使用决策支持工具输出结果 D. 验证假设 17 多选避免“数据孤岛”的方法包括： A. 关键匹配变量 B. 数据融合 C. 数据输入 D. 利用样本框

数据分析基础体系

互联网产品数据分析基础体系 互联网产品的数据指标体系主要分为五个维度，包括用户规模与质量、参与度分析、渠道分析、功能分析以用户属性分析。用户规模和质量维度主要是分析用户规模指标，这类指标一般为产品考核的重点指标；参与度分析主要分析用户的活跃度；渠道分析主要分析渠道推广效果；功能分析主要分析功能活跃情况、页面访问路径以及转化率；用户属性分析主要分析用户特征。 一、用户规模和质量 用户规模和质量的分析包括活跃用户、新增用户、用户构成、用户留存率、每个用户总活跃天数五个常见指标。用户规模和质量是数据分析最重要的维度，其指标也是相对其他维度最多。 １、活跃用户指标 活跃用户指在某统计周期内使用过产品的用户。手机端产品活跃用户数一般按照设备维度统计，即统计一段周期内使用过的设备（如手机、平板电脑）数量。 活跃用户是衡量产品用户规模的指标。通常，一个产品是否成功，如果只看一个指标，那么这个指标一定是活跃用户数。活跃用户数根据不同统计周期可以分为日活跃数（DAU）、周活跃数（WAU）、月活跃数（MAU）。 ２、新增用户指标 新增用户是指注册后，首次登录产品的用户。按照统计时间跨度不同分为日、周、月新增用户。新增用户量指标主要是衡量营销推广渠道效果的最基础指标；另一方面，新增用户

占活跃用户的比例也可以用来用于衡量产品健康度。如果某产品新用户占比过高，那说明该产品的活跃是靠推广得来，这种情况非常值得关注，尤其是关注用户的留存率情况。 ３、用户构成指标 用户构成是对周活跃用户或者月活跃用户的构成进行分析，有助于通过新老用户结构了解活跃用户健康度。以周活跃用户为例，周活跃用户包括以下几类用户，包括本周回流用户、连续活跃n周用户、忠诚用户、连续活跃用户。本周回流用户是指上周“未使用”过产品，本周使用产品的用户；连续活跃n周用户是指连续n周，每周至少使用过一次产品的活跃用户；忠诚用户是指连续活跃5周及以上的用户；连续活跃用户是指连续活跃2周及以上的用户；近期流失用户是指连续n周（大约等于1周，但小于等于4周）没有使用过产品的用户。 ４、用户留存率指标 用户留存率是指在某一统计时段内的新增用户数中再经过一段时间后仍使用该产品的用户比例。用户留存率可重点关注次日、7日、14日以及30日留存率。次日留存率即某一统计时段（如今天）新增用户在第二天（如明天）再次使用产品的比例；7 日留存率即某一统计时段（如今天）新增用户数在第7 天再次使用该产品的比例；14日和30日留存率以此类推。用户留存率是验证产品用户对吸引力很重要的指标。通常，我们可以利用用户留存率对比同一类别产品中不同产品对用户的吸引力。如果对于某一个产品，在相对成熟的版本情况下，如果用户留存率有明显变化，则说明用户质量有明显变化，很可能是因为推广渠道质量的变化所引起的。 ５、每个用户总活跃天数指标 每个用户的总活跃天数指标（TAD，Total Active Days per User）是在统计周期内，平均每个用户在产品的活跃天数。如果统计周期比较长，如统计周期一年以上，那么，每个

如何零基础入门数据分析

如何零基础入门数据分析 随着数据分析相关领域变得火爆，最近越来越多的被问到：数据分析如何从头学起？其中很多提问者都是商科背景，之前没有相关经验和基础。 我在读Buisness Analytics硕士之前是商科背景，由于个人兴趣爱好，从大三开始到现在即将硕士毕业，始终没有停下自学的脚步。Coursera和EDX等平台上大概上过20多门网课，Datacamp上100多门课里，刷过70多门。这篇文章是想谈一谈个人的数据分析学习经验，希望对想要入门这个领域的各位有帮助。 1. 基本工具 学习数据分析的第一步，是了解相关工具 Excel excel至是最基础的数据分析工具，至今还是非常有效的，原因是它便于使用，受众范围极广，且分析结果清晰可见。 相信大多数人都有使用excel的基本经验，不需要根据教材去学习了。重点掌握：基本操作的快捷键；函数：计算函数、if类、字符串函数、查找类(vlookup 和match)，一定要熟悉函数功能的绝对和相对引用；数据透视表功能等。另外，excel可以导入一些模块来使用，典型的包括数据分析模块，作假设检验常用；规划求解，作线性规划和决策等问题非常有效。利用这些模块可以获得很不错的分析报告，简单且高效。 SQL 数据分析的绝对核心！大部分数据分析工作都是对数据框进行的，在这个过程中，需要不断的根据已有变量生成新变量、过滤掉一些样本还有转换level。

SQL的设计就是为了解决这些问题。其他常用的数据操作工具，包括R语言的数据框、Python里的pandas，基本都是借鉴了SQL的思想，一通百通。 SQL入门容易，它的语法极其简单，基本可以说上过一门相关的课或看过一本相关的书就可以了解大概，但融会贯通并能够进行各种逻辑复杂的操作，就需要长时间的锤炼了。 SQL的学习建议，随便找一本书或者网课就好，因为主流的课程基本都是一个思路：先讲SELECT、WHERE、GROUP BY(配合简单的聚合函数)、ORDER BY这类单表操作，之后讲JOIN进行多表连接。除此之外，必会的基本技能还应该包括WINDOW FUNCTION和CASE WHEN等等。学了基本的内容之后，就是找项目多练，不断提升。 R/Python 熟练SQL之后，对数据操作方面的内容就得心应手了。接下来更复杂的问题，如搜索和建模，则需要使用编程语言。 R vs Python 目前最主流的数据分析编程语言就是R和Python，网上遍是关于这两者的争论，有兴趣的可以简单看一下，但不用陷入过度的纠结。我个人的经验来看，熟练两者其中的任何一个都可以胜任数据分析中的大部分工作，不存在某一个语言有明显缺陷的情况。 这里不想大篇幅的比较两者，但是想简单的说一下两者的侧重点： R语言是为了解决统计问题而设计的，因此它有一个很人性化的地方：最大程度的简化语言，从而让分析人员忽略编程内容，直面数据分析。也因为是统计语言，很多基本的统计分析内容在R里都是内置函数，调用十分便捷。此外，R

传统分析与大数据分析的对比知识讲解

传统分析与大数据分 析的对比

“大数据”是用来表示大量的没有按照传统的相关格式存储在企业数据库中的非结构化数据的总术语。以下是大数据的一般特点。 数据存储量相对于当前企业TB（TERA BYTES）字节的存储限制，定义在PB （PETA BYTES）字节，EXA字节以及更高的容量顺序。 通常它被认为是非结构化数据，并不适合企业已经习惯使用的关系型数据库之下 数据的生成使用的是数据输入非传统的手段，像无线射频识别（RFID），传感器网络等。 数据对时间敏感，且由数据的收集与相关的时区组成。 在过去，专业术语“分析”应用于商业智能（BI）世界来提供工具和智能，通过对各种各样可能的信息视角的快速的、一致的、交互式访问获得洞察力。 与分析的概念非常接近，数据挖掘已经应用于企业以保持关键监测和海量信息的分析。最大的挑战就是如何通过大量的数据挖掘出所有的隐藏信息。 传统数据仓库（DW）分析相对于大数据分析 企业数据的分析朝着在一段时间内在那种内容中的信息的有意义的洞察，是大数据分析区别于传统数据仓库分析的原因所在。下表总结了一些它们之间的差别。 大数据分析用例 基于用例，企业可以理解大数据分析的价值和在大数据分析的帮助下如何解决传统的问题。以下是一些用法。

客户满意度和保证分析：也许这是基于产品的企业所担心的最大的一个领域。在当今时代，没有一个清晰的方式来衡量产品的问题和与客户满意度相关的问题，除非他们以一个正式的方式出现在一个电子表格中。 信息质量方面，它是通过各种外部渠道收集的，而且大多数时候的数据没有清洗 因为数据是非结构化数据，无法关联相关的问题，所以长期的解决方案提供给客户 分类和分组的问题陈述都缺失了，导致企业不能对问题进行分组 从上面的讨论中，对客户满意度和保证分析使用大数据分析将帮助企业在急需的客户注意力设置中获得洞察力，并有效地解决他们的问题以及在他们的新产品线上避免这些问题。 竞争对手的市场渗透率分析：在今天高度竞争的经济环境下，我们需要通过一种实时分析对竞争者强大的区域和他们的痛点进行衡量。这种信息是可适用于各种各样的网站、社交媒体网站和其他公共领域。对这种数据的大数据分析可以向企业提供关于他们产品线的优势、劣势、机遇、威胁等非常需要的信息。 医疗保健/流行病的研究和控制：流行病和像流感这样的季节性疾病在人群中以一定的模式开始，如果没有及早发现和控制，它们就会传播到更大的区域。这对发展中以及发达的国家都是一个最大的挑战。当前绝大部分时间的问题是人们之间的症状各异，而且不同的医护人员治疗他们的方法也不同。人群中也没有一种常见的症状分类。在这种典型的非结构化数据上采用大数据分析将有助于地方ZF有效地应对疫情的情况。 产品功能和用法分析：大多数产品企业，尤其是消费品，不断在他们的产品线上增加许多功能，但有可能一些功能不会真正地被顾客所使用，而有些功能则更多地被使用，对这种通过各种移动设备和其它基于无线射频识别（RFID）输入捕捉到的数据的有效分析，可以为产品企业提供有价值的洞察力。 未来方向的分析：研究小组分析在各种业务中的趋势，而这种信息通过行业特定门户网站甚至常见的博客可以获得。对这种未来数据的不断分析将有助于企业期待未来，并将这些期待带入他们的生产线。 总结 大数据分析为企业和ZF分析非结构化的数据提供了新的途径，这些非结构化数据到目前为止在典型的企业数据仓库的情景中被数据清洗的惯例所拒绝。然而从以上用例明显看出，这些分析在改善企业的运营方面有很长的路要走。我们在未来的日子里将会看到更多的产品和应用系统在这个市场上出现。

云计算和大数据基础知识

云计算与大数据基础知识 一、云计算是什么? 云计算就是统一部署的程序、统一存储并由相关程序统一管理着的数据！ 云计算cloud computing是一种基于因特网的超级计算模式，在远程的数据中心里，成千上万台电脑和服务器连接成一片电脑云。因此，云计算甚至可以让你体验每秒超过10万亿次的运算能力，拥有这么强大的计算能力可以模拟核爆炸、预测气候变化和市场发展趋势。用户通过电脑、笔记本、手机等方式接入数据中心，按自己的需求进行运算。 云计算是一种按使用量付费的模式，这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问，进入可配置的计算资源共享池（资源包括网络，服务器，存储，应用软件，服务），这些资源能够被快速提供，只需投入很少的管理工作，或与服务供应商进行很少的交互。 通俗的理解是，云计算的“云”就是存在于互联网上的服务器集群上的资源，它包括硬件资源（服务器、存储器、CPU等）和软件资源（如应用软件、集成开发环境等），所有的处理都在云计算提供商所提供的计算机群来完成。 用户可以动态申请部分资源，支持各种应用程序的运转，无需为繁琐的细节而烦恼，能够更加专注于自己的业务，有利于提高效率、降低成本和技术创新。 云计算的核心理念是资源池。 二、云计算的基本原理 云计算的基本原理是，在大量的分布式计算机集群上，对这些硬件基础设施通过虚拟化技术构建不同的资源池。如存储资源池、网络资源池、计算机资源池、数据资源池和软件资源池，对这些资源实现自动管理，部署不同的服务供用户应用，这使得企业能够将资源切换成所需要的应用，根据需求访问计算机和存储系统。 打个比方，这就好比是从古老的单台发电机模式转向了电厂集中供电的模式。它意味着计算能力也可以作为一种商品进行流通，就像煤气、水电一样，取用方便，费用低廉。最大的不同在于，它是通过互联网进行传输的。 三、云计算的特点 1、支持异构基础资源 云计算可以构建在不同的基础平台之上，即可以有效兼容各种不同种类的硬件和软件基础资源。硬件基础资源，主要包括网络环境下的三大类设备，即：计算(服务器)、存储(存储设备)和网络(交换机、路由器等设备);软件基础资源，则包括单机操作系统、中间件、数据库等。 2、支持资源动态扩展 支持资源动态伸缩，实现基础资源的网络冗余，意味着添加、删除、修改云计算环境的任一资源节点，或者任一资源节点异常宕机，都不会导致云环境中的各类业务的中断，也不会导致用户数据的丢失。这里

大数据可视化分析平台介绍

大数据可视化分析平台 一、背景与目标 基于邳州市电子政务建设的基础支撑环境，以基础信息资源库（人口库、法人库、宏观经济、地理库）为基础，建设融合业务展示系统，提供综合信息查询展示、信息简报呈现、数据分析、数据开放等资源服务应用。实现市府领导及相关委办的融合数据资源视角，实现数据信息资源融合服务与创新服务，通过系统达到及时了解本市发展的综合情况，及时掌握发展动态，为政策拟定提供依据。 充分运用云计算、大数据等信息技术，建设融合分析平台、展示平台，整合现有数据资源，结合政务大数据的分析能力与业务编排展示能力，以人口、法人、地理，人口与地理，法人与地理，实现基础展示与分析，融合公安、交通、工业、教育、旅游等重点行业的数据综合分析，为城市管理、产业升级、民生保障提供有效支撑。 二、政务大数据平台 1、数据采集和交换需求：通过对各个委办局的指定业务数据进行汇聚，将分散的数据进行物理集中和整合管理，为实现对数据的分析提供数据支撑。将为跨机构的各类业务系统之间的业务协同，提供统一和集中的数据交互共享服务。包括数据交换、共享和ETL 等功能。 2、海量数据存储管理需求：大数据平台从各个委办局的业务系统里抽取的数据量巨大，数据类型繁杂，数据需要持久化的存储和访问。不论是结构化数据、半结构化数据，还是非结构化数据，经过数据存储引擎进行建模后，持久化保存在存储系统上。存储系统要具备高可靠性、快速查询能力。 3、数据计算分析需求：包括海量数据的离线计算能力、高效即

席数据查询需求和低时延的实时计算能力。随着数据量的不断增加，需要数据平台具备线性扩展能力和强大的分析能力，支撑不断增长的数据量，满足未来政务各类业务工作的发展需要，确保业务系统的不间断且有效地工作。 4、数据关联集中需求：对集中存储在数据管理平台的数据，通过正确的技术手段将这些离散的数据进行数据关联，即：通过分析数据间的业务关系，建立关键数据之间的关联关系，将离散的数据串联起来形成能表达更多含义信息集合，以形成基础库、业务库、知识库等数据集。 5、应用开发需求：依靠集中数据集，快速开发创新应用，支撑实际分析业务需要。 6、大数据分析挖掘需求：通过对海量的政务业务大数据进行分析与挖掘，辅助政务决策，提供资源配置分析优化等辅助决策功能，促进民生的发展。

初中数学数据分析基础测试题及答案解析

初中数学数据分析基础测试题及答案解析 一、选择题 1．一组数据1，5，7，x的众数与中位数相等，则这组数据的平均数是（）A．6 B．5 C．4.5 D．3.5 【答案】C 【解析】 若众数为1，则数据为1、1、5、7，此时中位数为3，不符合题意； 若众数为5，则数据为1、5、5、7，中位数为5，符合题意， 此时平均数为1557 4 +++ = 4.5； 若众数为7，则数据为1、5、7、7，中位数为6，不符合题意； 故选C． 2．某实验学校女子排球队12名队员的年龄分布如图所示，则这12名队员的年龄的众数、平均数分别是() A．15岁，14岁B．15岁，15岁 C．15岁，15 6 岁D．14岁，15岁 【答案】A 【解析】 【分析】 根据众数、平均数的定义进行计算即即可． 【详解】 观察图表可知：人数最多的是5人，年龄是15岁，故众数是15． 这12名队员的年龄的平均数是:123131142155161 14 12 ?+?+?+?+? = 故选：A 【点睛】 本题主要考查众数、平均数，熟练掌握众数、平均数的定义是解题的关键． 3．某学校组织学生进行社会主义核心价值观的知识竞赛，进入决赛的共有20名学生，他们的决赛成绩如下表所示： 决赛成绩/分95908580

人数 4 6 8 2 那么20名学生决赛成绩的众数和中位数分别是( ) A ．85，90 B ．85，87.5 C ．90，85 D ．95，90 【答案】B 【解析】 试题解析：85分的有8人，人数最多，故众数为85分； 处于中间位置的数为第10、11两个数， 为85分，90分，中位数为87.5分． 故选B ． 考点：1.众数;2.中位数 4．某单位招考技术人员，考试分笔试和面试两部分，笔试成绩与面试成绩按6:4记入总成绩，若小李笔试成绩为80分，面试成绩为90分，则他的总成绩为（ ） A ．84分 B ．85分 C ．86分 D ．87分 【答案】A 【解析】 【分析】 按照笔试与面试所占比例求出总成绩即可. 【详解】 根据题意，按照笔试与面试所占比例求出总成绩： 64 8090841010? +?=（分） 故选A 【点睛】 本题主要考查了加权平均数的计算，解题关键是正确理解题目含义. 5．在某次训练中，甲、乙两名射击运动员各射击10发子弹的成绩统计图如图所示，对于 本次训练，有如下结论：①22 s s >甲乙；②22 s s <甲乙；③甲的射击成绩比乙稳定；④乙的射 击成绩比甲稳定．由统计图可知正确的结论是（ ） A ．①③ B ．①④ C ．②③ D ．②④

Python数据分析基础教程-教学大纲

《Python数据分析基础教程》课程教学大纲 课程编号： 学分：8学分 学时：128学时（最佳上课方式：理实一体化上课） 适用专业：大数据应用技术、信息管理技术及其计算机相关专业 一、课程的性质与目标 《Python数据分析基础教程》是面向大数据应用技术专业、信息管理专业及计算机相关专业的一门数据分析及应用基础课程，本课程主要介绍数据分析的概念、数据分析的流程、Python语言基础以及Python数据分析常用库，如NumPy、Matplotlib、pandas和scikit-learn库的运用等内容。通过本课程的学习，学生不仅可以更好地理解Python数据分析中的基本概念，还可以运用所学的数据分析技术，完成相关的数据分析项目的实践。 二、课程设计理念与思路 通过数据分析的案例，介绍数据分析的概念、数据分析的流程以及Python数据分析常用库的应用。同时，为便于读者能更好地理解Python的数据分析，介绍了Python 的基础语法。最后，运用所学的数据分析技术，完成相关的数据分析项目的实践。 本书各个章节中都有许多示例代码，通过示例代码帮助读者更好地理解Python数据分析中的基本概念，同时，为提高读者对数据分析技术的综合运用能力，在各个章节中还设置了项目实践的综合训练和思考练习等内容。 三、教学条件要求 操作系统：Windows 7 开发工具：Python3.6.3，PyCharm、Jupyter notebook

四、课程的主要内容及基本要求第一章数据分析概述 第二章Python与数据分析

第三章Python语言基础 第四章NumPy数组与矢量计算

大数据知识

1、大数据概念： 大数据(big data)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。 2、大数据简介： “大数据”作为时下最火热的IT行业的词汇，随之而来的数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘等等围绕大数据的商业价值的利用逐渐成为行业人士争相追捧的利润焦点。 早在1980年，著名未来学家阿尔文·托夫勒便在《第三次浪潮》一书中，将大数据热情地赞颂为“第三次浪潮的华彩乐章”。不过，大约从2009年开始，“大数据”才成为互联网信息技术行业的流行词汇。美国互联网数据中心指出，互联网上的数据每年将增长50%，每两年便将翻一番，而目前世界上90%以上的数据是最近几年才产生的。此外，数据又并非单纯指人们在互联网上发布的信息，全世界的工业设备、汽车、电表上有着无数的数码传感器，随时测量和传递着有关位置、运动、震动、温度、湿度乃至空气中化学物质的变化，也产生了海量的数据信息。 大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。且中国物联网校企联盟认为，物联网的发展离不开大数据，依靠大数据可以提供足够有利的资源。 随着云时代的来临，大数据（Big data）也吸引了越来越多的关注。《著云台》的分析师团队认为，大数据（Big data）通常用来形容一个公司创造的大量非结构化和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。 3、大数据的领域： 大数据可分成大数据技术、大数据工程、大数据科学和大数据应用等领域。目前人们谈论最多的是大数据技术和大数据应用。 大数据的4个“V”，或者说特点有四个层面： 第一，数据体量巨大。从TB级别，跃升到PB级别。 第二，数据类型繁多。前文提到的网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。 第三，价值密度低，商业价值高。以视频为例，连续不间断监控过程中，可能有用的数据仅仅有一两秒。 第四，处理速度快。1秒定律。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。 业界将其归纳为4个“V”——Volume，Variety，Value，Velocity。 4、大数据技术： 大数据需要特殊的技术，以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库、数据挖掘电网、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。 大数据技术分为整体技术和关键技术两个方面。

2017大数据数据分析学习资料合集(含学习路线图)

2017大数据、数据分析学习资料合集（含学习路线图） 给大家整理一下本年度一些优质的文章，根据大数据相关的知识点一个个整理的，整理的内容包括知识点普及、学习书籍、学习路线图、学习笔记、学习资料、学习视频等等。AI时代就业指南未来已来：AI时代就业指南AI时代就业指南：计算机、统计完全零基础，到底能不能学数据分析？AI 时代就业指南：数据科学人才成长之路AI时代就业指南：Java 程序员如何转行做大数据？AI时代就业指南：企业在招什么样的大数据工程师？AI时代就业指南：女生适合做数据分析吗？AI时代就业指南：数据挖掘工程师成长之路AI 时代就业指南：数学专业，你看不见的前尘似锦AI时代就业指南：数据挖掘入门与指南AI时代就业指南：普通程序员如何转向AI方向AI时代就业指南：作为大数据从业人员，如何写好一份可堪入目的简历？大数据【入门】大数据行业如何入门-书籍、工具、案例（问题集锦）【工具】2017 年你应该学习的编程语言、框架和工具【资料】史上最全的“大数据”学习资源（上）【资料】史上最全的“大数据”学习资源（下）【路线图】大数据工程师学习路线图【路线图】2017年最全的数据科学学习计划【就业】2016年数据科学薪酬大盘点【学习群】数据挖掘-机器学习数据分析【入门】数据分析那些事（数据分析师入门必看）【职业】数据分析

与数据挖掘类的职位必备技能【职业】与大数据相关的工作职位有哪些？【路线图】数据分析师学习路线图【路线图】数据科学学习路线图【书单】数据分析师的必读书单【学习群】人人都是数据咖统计学【书单】统计学入门经典书单【视频】大数据统计学基础【学习群】大数据-统计分析SQL【文章】实用SQL语句大全【笔记】SQL学习点滴合集【视频】13次课了解sql2008的故事Python【教程】python快速教程【文章】python爬虫实战【文章】Python-pandas技巧系(量化小讲堂)【路线图】python学习路线图【路线图】Python 大数据学习之路【资料】python机器学习入门资料梳理【视频】Python入门：数据分析与数据挖掘【课程】Python进阶：数据挖掘实战【学习群】Python数据挖掘-初级【学习群】Python数据挖掘-高级R【文章】R语言知识体系【文章】怎样学习R（上、下)【文章】ggplot2绘图入门系列【文章】R 利剑NoSQL系列文章【文章】R语言常用数据挖掘包【路线图】R语言学习路线图【视频】R学习免费学习视频【课程】R语言入门【课程】R语言实战【课程】机器学习与R 语言实践【课程】R语言量化交易【工具】全球最火的R工具包一网打尽，超过300+工具，还在等什么?【学习群】R 语言数据挖掘-初级【学习群】R语言数据挖掘-中高级Hadoop 【文章】Hadoop学习路线图【文章】RHadoop实践系列文章【教程】Spark入门实战系列教程【课程】大数据实战工

大数据分析培训的基础知识有哪些

大数据分析培训的基础知识有哪些 随着云时代的来临，大数据也吸引了越来越多的关注。千锋大数据分析培训讲师认为，大数据通常用来形容一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。那么对于大数据分析入门培训的基础知识还是要有一定的了解的！ 大数据概念应用到IT操作工具产生的数据中，大数据可以使IT管理软件供应商解决大广泛的业务决策。IT系统、应用和技术基础设施每天每秒都在产生数据。大数据非结构化或者结构数据都代表了‘所有用户的行为、服务级别、安全、风险、欺诈行为等更多操作’的绝对记录。 大数据分析的产生旨在于IT管理，企业可以将实时数据流分析和历史相关数据相结合，然后大数据分析并发现它们所需的模型。反过来，帮助预测和预防未

来运行中断和性能问题。进一步来讲，他们可以利用大数据了解使用模型以及地理趋势，进而加深大数据对重要用户的洞察力。 他们也可以追踪和记录网络行为，大数据轻松地识别业务影响；随着对服务利用的深刻理解加快利润增长；同时跨多系统收集数据发展IT服务目录。 大数据分析的想法，尤其在IT操作方面，大数据对于我们发明并没有什么作用，但是我们一直在其中。Gartner已经关注这个话题很多年了，基本上他们已经强调，如果IT正在引进新鲜灵感，他们将会扔掉大数据老式方法开发一个新的IT操作分析平台。 当然，对于大数据的相关技术知识还是有很多方面的，如果你想了解更多内容欢迎关注小编，将不定时分享技术文章哦！

数据分析基础知识(一)

数据分析基础知识 ●动销率=销售商品品种数量÷有库存的商品品种数量 ○说明：比率越高，表示经营效率越高或品种结构越好，比较适应目标消费群；比率越低，表示经营效率越低或品种结构越差，不适应目标消费群。 ●库存周转率=销售额÷[(期初库存金额+期末库存金额)/2]（以零售价计） ○说明：比率越高，表示每件商品的固定费用（成本）减低、相对降低由损坏和失窃引起的亏损、能适应流行商品的潮流、能以少额的投资得到丰富的回报、减少存货中不良货品的机会、容易出现断货、陈列不够丰满、进货次数的增加，进货程序和费用相应增加。 ●存货周转期间=平均存货÷销货净额/365 ○说明：期间越长，表示经营效率越低或存货管理越差；期间越短，表示经营效率越高或存货管理越好。 ●退货率=退货金额÷进货金额 ○说明：比率越高，表示存货管理控制越差，订货不合理；比率越低，表示存货管理控制越好，订货合理。 ●销售毛利率=毛利÷销售额 ○说明：比率越高，表示获利的空间越大；比率越低，表示获利的空间越小；从经营角度来讲，并不是毛利率越高越好，它应该是一个合适的区间。

●销售净利率=净利÷销售额 ○说明：比率越高，表示净利越高，费用控制越合理；比率越低，表示净利越低，费用开支过大； ●品效=营业收入÷品项数目 ○说明：品效越高，表示商品开发及淘汰管理越好；品效越低，表示商品开发及淘汰管理越差； ●坪效（面积效率分析）=营业收入÷营业面积 ○说明：坪效越高，表示卖场面积利用率越高；坪效越低，表示卖场面积利用率越低。 ●来客数=通行人数×入店率×交易率 ○说明：来客数越高，表示客源越广；来客数越低，表示客源越窄。 ●客单价=营业额÷来客数 ○说明：客单价越高，表示一次平均消费额越高，消费者购买力越强，商品宽度能够满足消费者一站式购物所需，商品陈列的相关性和连贯性能够不断激发消费者购买欲望；客单价越低，表示一次平均消费额越低，消费者购买力越弱，商品宽度不能够满足消费者一站式购物所需，商品陈列的相关性和连贯性不能够不断激发消费者购买欲望。●销售占比=大分类销售净额÷总销售净额 ○说明：销售占比越高，说明该分类商品所作贡献率越高；销售占比越低，说明该分类商品所作贡献率越低； ●品类毛利贡献率=品类综合毛利率×品类销售占比 ○说明：品类毛利贡献率越高，表示该品类商品带来的毛利收益越高，

2018年零基础学习大数据挖掘知识点整理

2018年零基础学习大数据挖掘知识点整理 1.数据、信息和知识是广义数据表现的不同形式。 2.主要知识模式类型有：广义知识，关联知识，类知识，预测型知识，特异型知识 3.web挖掘研究的主要流派有：Web结构挖掘、Web使用挖掘、Web内容挖掘 4.一般地说，KDD是一个多步骤的处理过程，一般分为问题定义、数据抽取、数据预处理、.数据挖掘以及模式评估等基本阶段。 5.数据库中的知识发现处理过程模型有：阶梯处理过程模型，螺旋处理过程模型，以用户为中心的处理结构模型，联机KDD模型，支持多数据源多知识模式的KDD处理模型 6.粗略地说，知识发现软件或工具的发展经历了独立的知识发现软件、横向的知识发现工具集和纵向的知识发现解决方案三个主要阶段，其中后面两种反映了目前知识发现软件的两个主要发展方向。 7.决策树分类模型的建立通常分为两个步骤：决策树生成，决策树修剪。 8.从使用的主要技术上看，可以把分类方法归结为四种类型： a)基于距离的分类方法 b)决策树分类方法 c)贝叶斯分类方法 d)规则归纳方法 9.关联规则挖掘问题可以划分成两个子问题： a)发现频繁项目集:通过用户给定Minsupport，寻找所有频繁项目集或者最大频繁项目集。 b)生成关联规则:通过用户给定Minconfidence，在频繁项目集中，寻找关联规则。 10.数据挖掘是相关学科充分发展的基础上被提出和发展的，主要的相关技术： 数据库等信息技术的发展 统计学深入应用 人工智能技术的研究和应用

11.衡量关联规则挖掘结果的有效性，应该从多种综合角度来考虑： a准确性：挖掘出的规则必须反映数据的实际情况。 b实用性：挖掘出的规则必须是简洁可用的。 c新颖性：挖掘出的关联规则可以为用户提供新的有价值信息。 12.约束的常见类型有： 单调性约束; 反单调性约束; 可转变的约束; 简洁性约束. 13.根据规则中涉及到的层次，多层次关联规则可以分为： 同层关联规则：如果一个关联规则对应的项目是同一个粒度层次，那么它是同层关联规则。 层间关联规则：如果在不同的粒度层次上考虑问题，那么可能得到的是层间关联规 14.按照聚类分析算法的主要思路，聚类方法可以被归纳为如下几种。 划分法：基于一定标准构建数据的划分。 属于该类的聚类方法有：k-means、k-modes、k-prototypes、k-medoids、PAM、CLARA、CLARANS等。层次法：对给定数据对象集合进行层次的分解。 密度法：基于数据对象的相连密度评价。 网格法：将数据空间划分成为有限个单元(Cell)的网格结构，基于网格结构进行聚类。 模型法：给每一个簇假定一个模型，然后去寻找能够很好的满足这个模型的数据集。 15.类间距离的度量主要有： 最短距离法：定义两个类中最靠近的两个元素间的距离为类间距离。 最长距离法：定义两个类中最远的两个元素间的距离为类间距离。 中心法：定义两类的两个中心间的距离为类间距离。 类平均法：它计算两个类中任意两个元素间的距离，并且综合他们为类间距离：

2019年关于如何写数据分析报告

关于如何写数据分析报告 现有数据分析报告当中存在一些问题，我们对现有的数据分析 报告当中的问题进行分析，来找到如何做出更高质量的数据分析报告。 一、基础数据的采集缺乏科学依据 基础数据的采集对于整个数据分析报告具有非常重要的意义， 基础数据采集的科学性决定了这个数据分析报告是不是有使用价值。只有当数据采集具有科学性、客观、严密的逻辑性时，建立在这样的数据分析基础之上的经济效益评价、现金流量分析以及数据分析结论才具有现实的价值和意义。一般来说，当拿到一个项目时我们首先会结合项目的特点来进行基础数据分析，一个项目刚形成，从无到有的时候，基础数据一般采用一手的数据，因为它没有历史的轨迹来遵循，所以用一手数据资料来进行分析。一手数据的采集方法比如：问卷调查、观察、抽样技术等等，来对一手数据进行分析。通常对拥有大量的历史数据的项目如服装业等，数据采集可借鉴同等的规模或一些历史数据，以他为基础来进一步研究和分析。同时也可借鉴行业公开的资料、网上资料、统计的年鉴等等来进行分析。从现有的数据分析报告来看，很多基础的数据就是简单的摆在那里，没有数据来源，数据提示，没有对基础数据严谨的分析。 二、作为数据分析报的使用方而言，拿到这样的报告会对于报 告的科学性提出质疑。 数据分析的过程缺乏逻辑性，论证的结论不具备系统性很多数 据分析报告一般都是前面是一堆数据，后面是一个结论。当真正的研

究数据和结论时，是结果单一，数据和结论找不到必然的联系，要不就是只有一个结论，比如对净现值、内部收益率做出说明等等。作为专业的数据分析报告，必须充分的考虑每一个数字科学来源的基础上运用定量的模型来对数据进行分析，一步步推导到数据的结论上。 例如，一个项目不确定性分析，风险概率分析 （一）、什么是影响这个项目的风险点，这些风险因素就是我 们通常意义上的不确定性分析的模型来做 （二）、在这样的风险因素基础上，哪一些风险因素对投资项 目的效益有重大影响，这些因素通过敏感性分析可以找出来。 （三）、找出这些风险因素下一步就是分析，这些影响效益的 风险点出现的概率有多大？ 三步分析完之后，风险对于这个项目的影响就显露出来，到这 个时候只是数据分析的第一步工作。有一些数字和比率出现在报告上，更重要的在于结论，针对于这样的分险因素和风险变量（不可避免的），作为数据分析报告必须能搞提出来如何在项目的操作中 有效的防范这些风险。这样的风险点的提出和风险因素的防范 对于报告的使用者来说是有意义的。 三、现有的数据分析报的结论单一，仅仅对于项目的可行性和 计划性进行研究 建立在定量研究的基础上的数据分析报告和分析师还需要对于 整个项目的战略规划提供一些更有价值得东西，包括项目中对于总投资的一些建议。比如总投资规模一定的情况下资金来源于自有资金、