相关性分析
相关性分析
相关性分析是指对两个或多个具备相关性的变量元素进行分析，从而衡量两个变量因素的相关密切程度。相关性的元素之间需要存在一定的联系或者概率才可以进行相关性分析。相关性不等于因果性，也不是简单的个性化，相关性所涵盖的范围和领域几乎覆盖了我们所见到的方方面面，相关性在不同的学科里面的定义也有很大的差异。
数学上的相关性分析
当两个变量的标准差都不为零时，相关性系数才有定义。当一个或两个变量带有测量误差时，他们的相关性就会受到削弱。
世界上的任何事物之间存在的关系无非三种：
1、函数关系，如时间和距离，
2、没有关系，如你老婆的头发颜色和目前的房价
3、相关关系，两者之间有一定的关系，但不是函数关系。这种密切程度可以用一个数值来表示，|1|表示相关关系达到了函数关系，从1到-1之间表示两者之间关系的密切程度，例如0.8。
相关分析用excel可以实现
说判定有些严格，其实就是观察一下各个指标的相关程度。一般来说相关性越是高，做主成分分析就越是成功。主成分分析是通过降低空间维度来体现所有变量的特征使得样本点分散程度极大，说得直观一点就是寻找多个变量的一个加权平均来反映所有变量的一个整体性特征。
评价相关性的方法就是相关系数，由于是多变量的判定，则引出相关系数矩阵。
评价主成分分析的关键不在于相关系数的情况，而在于贡献率，也就是根据主成分分析的原理，计算相关系数矩阵的特征值和特征向量。
相关系数越是高，计算出来的特征值差距就越大，贡献率等于前n个大的特征值除以全部特征值之和，贡献率越是大说明主成分分析的效果越好。反之，变量之间相关性越差。
举个例子来说，在二维平面内，我们的目的就是把它映射（加权）到一条直线上并使得他们分散的最开（方差最大）达到降低维度的目的，如果所有样本点都在一条直线上（也就是相关系数等于1或者-1），这样的效果是最好的。再假设样本点呈现两条垂直的形状（相关系数等于零），你要找到一条直线来做映射就很难了。
SPSS软件的特点
一、集数据录入、资料编辑、数据管理、统计分析、报表制作、图形绘制为一体。从理论上说，只要计算机硬盘和内存足够大，SPSS可以处理任意大小的数据文件，无论文件中包含多少个变量，也不论数据中包含多少个案例。
二、统计功能囊括了《教育统计学》中所有的项目，包括常规的集中量数和差异量数、相关分析、回归分析、方差分析、卡方检验、t检验和非参数检验；也包括近期发展的多元统计技术，如多元回归分析、聚类分析、判别分析、主成分分析和因子分析等方法，并能在屏幕（或打印机）上显示（打印）如正态分布图、直方图、散点图等各种统计
大数据并不是说它大，而是指其全面。它收集全方位的信息来交叉验证，应用在各个领域。比如银行，你可以去银行贷款，而银行可能会把钱借给你，为什么？？因为在大数据时代，它可以通过一系列信息，通过交叉复现得知你很多东西，比如你的住址，是什么样的校区？
是高档的吗？面积多大？银行通过这些就能得知你的经济状况。那可不可以填家地址？当然不行，大数据交叉验证，它可以到你微博，qq上看啊，你只要一发信息，你的地址就出来了，因为你待的最多地方就是家和公司。再比如说，可以查你每个月的电费，这样就知道你家里电器的使用量，这基本就可以衡量出一个人的生活水平和收入水平。再比如说，它知道你的电话号码，你用的是什么类型的电话，每月消费多少，买电话是分期还是一次性交清等等，所有这些信息通过交叉验证，就能够呈现出来你的经济状况。甚至在洛杉矶，有一家银行开展的一个业务，叫高风险贷款。就是放贷款给信用记录为零的或信用记录不好的客户。这家公司就用了很多大数据的手段，它仔细到你无法想象。比如你在银行填这家的姓名，它就看你怎么填。你如果全是小写，这说明你有点粗枝大叶；如果你全是大写，说明你有点自大。标准的填法应该是首字母大写，后面小写，说明你很精细。对精细的人来说，信用度就会好一些，而它就会把这一点点计入对你的信用的判别的整体的数据库。而这家公司经过试验之后，它的坏账率比同行没有用大数据的要低60%。然而大数据时代最大的弱点就是对个人隐私的保护。你自己以为不重要的信息，会利用交叉验证，交叉复现的原理，把你想隐藏的信息曝露出来。还有一个就是保险公司，比如汽车险，它会想尽办法搜集你驾车的一系列的记录，如果未来你驾车的所有数据都被记录，你每一天开多少公里，你经常从哪到哪，是风险路段还是低风险路段，是白天还是晚上出去，是喜欢开快车还是慢车，然后通过你踩油门、踩刹车的行为习惯等等，来判断你的驾驶习惯。这些数据对保险公司有很大用场。这样他们就可以把产品做的更精细化。对不同的人提供不同的保险费用。如果一个保险公司拥有了大数据，以及相应的分析手段，那其他的保险公司就等着倒闭了。商业竞争就是靠这么一丝一毫的精细到毫厘的差距来打败对手。
"大数据"是一个体量特别大，数据类别特别大的数据集，并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。"大数据"首先是指数据体量(volumes)?大，指代大型数据集，一般在10TB?规模左右，但在实际应用中，很多企业用户把多个数据集放在一起，已经形成了PB级的数据量；其次是指数据类别(variety)大，数据来自多种数据源，数据种类和格式日渐丰富，已冲破了以前所限定的结构化数据范畴，囊括了半结构化和非结构化数据。接着是数据处理速度（Velocity）快，在数据量非常庞大的情况下，也能够做到数据的实时处理。最后一个特点是指数据真实性（Veracity）高，随着社交数据、企业内容、交易与应用数据等新数据源的兴趣，传统数据源的局限被打破，企业愈发需要有效的信息之力以确保其真实性及安全性。
百度知道—大数据概念
大数据(bigdata)，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。大数据的4V特点：Volume、Velocity、Variety、Veracity。
互联网周刊—大数据概念
"大数据"的概念远不止大量的数据（TB）和处理大量数据的技术，或者所谓的"4个V"之类的简单概念，而是涵盖了人们在大规模数据的基础上可以做的事情，而这些事情在小规模数据的基础上是无法实现的。换句话说，大数据让我们以一种前
所未有的方式，通过对海量数据进行分析，获得有巨大价值的产品和服务，或深刻的洞见，最终形成变革之力
研究机构Gartner—大数据概念
"大数据"是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。从数据的类别上看，"大数据"指的是无法使用传统流程或工具处理或分析的信息。它定义了那些超出正常处理范围和大小、迫使用户采用非传统处理方法的数据集。亚马逊网络服务（AWS）、大数据科学家JohnRauser提到一个简单的定义：大数据就是任何超过了一台计算机处理能力的庞大数据量。研发小组对大数据的定义："大数据是最大的宣传技术、是最时髦的技术，当这种现象出现时，定义就变得很混乱。" Kelly说："大数据是可能不包含所有的信息，但我觉得大部分是正确的。对大数据的一部分认知在于，它是如此之大，分析它需要多个工作负载，这是AWS的定义。当你的技术达到极限时，也就是数据的极限"。大数据不是关于如何定义，最重要的是如何使用。最大的挑战在于哪些技术能更好的使用数据以及大数据的应用情况如何。这与传统的数据库相比，开源的大数据分析工具的如Hadoop的崛起，这些非结构化的数据服务的价值在哪里。从所周知，大数据已经不简简单单是数据大的事实了，而最重要的现实是对大数据进行分析，只有通过分析才能获取很多智能的，深入的，有价值的信息。那么越来越多的应用涉及到大数据，而这些大数据的属性，包括数量，速度，多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性，所以大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要，可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。基于如此的认识，大数据分析普遍存在的方法理论有哪些呢？
大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。
大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统计学家所公认的各种统计方法（可以称之为真理）才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据，如果一个算法得花上好几年才能得出结论，那大数据的价值也就无从说起了。
大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。
大数据分析广泛应用于网络数据挖掘，可从用户的搜索关键词、标签关键词、或其他输入语义，分析，判断用户需求，从而实现更好的用户体验和广告匹配。
大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。大数据分析的基础就是以上五个方面，当然更加深入大数据分析的话，还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。
大数据技术
数据采集：ETL工具负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。
数据存取：关系数据库、NOSQL、SQL等。
基础架构：云存储、分布式文件存储等。
数据处理：自然语言处理(NLP，NaturalLanguageProcessing)是研究人与计算机交互的语言问题的一门学科。处理自然语言的关键是要让计算机"理解"自然语言，所以自然语言处理又叫做自然语言理解(NLU，NaturalLanguage Understanding)，也称为计算语言学(Computational Linguistics。一方面它是语言信息处理的一个分支，另一方面它是人工智能(AI, Artificial Intelligence)的核心课题之一。
统计分析：假设检验、显著性检验、差异分析、相关分析、T检验、方差分析、卡方分析、偏相关分析、距离分析、回归分析、简单回归分析、多元回归分析、逐步回归、回归预测与残差分析、岭回归、logistic回归分析、曲线估计、因子分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、快速聚类法与聚类法、判别分析、对应分析、多元对应分析（最优尺度分析）、bootstrap技术等等。
数据挖掘：分类（Classification）、估计（Estimation）、预测（Prediction）、相关性分组或关联规则（Affinity grouping or association rules）、聚类（Clustering）、描述和可视化、Description and Visualization）、复杂数据类型挖掘(Text, Web ,图形图像，视频，音频等)
模型预测：预测模型、机器学习、建模仿真。
结果呈现：云计算、标签云、关系图等。
大数据特点
要理解大数据这一概念，首先要从"大"入手，"大"是指数据规模，大数据一般指在10TB(1TB=1024GB)规模以上的数据量。大数据同过去的海量数据有所区别，其基本特征可以用4个V来总结(Vol-ume、Variety、Value和Veloc-ity)，即体量大、多样性、价值密度低、速度快。
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，如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。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。物联网、云计算、移动互联网、车联网、手机、平板电脑、PC以及遍布地球各个角落的各种各样的传感器，无一不是数据来源或者承载的方式。
大数据技术是指从各种各样类型的巨量数据中，快速获得有价值信息的技术。解决大数据问题的核心是大数据技术。目前所说的"大数据"不仅指数据本身的规模，也包括采集数据的工具、平台和数据分析系统。大数据研发目的是发展大数据技术并将其应用到相关领域，通过解决巨量数据处理问题促进其突破性发展。因此，大数据时代带来的挑战不仅体现在如何处理巨量数据从中获取有价值的信息，也体现在如何加强大数据技术研发，抢占时代发展的前沿。
当下我国大数据研发建设应在以下四个方面着力
一是建立一套运行机制。大数据建设是一项有序的、动态的、可持续发展的系统工程，必须建立良好的运行机制，以促进建设过程中各个环节的正规有序，实现统合，搞好顶层设计。
二是规范一套建设标准。没有标准就没有系统。应建立面向不同主题、覆盖各个领域、不断动态更新的大数据建设标准，为实现各级各类信息系统的网络互连、信息互通、资源共享奠定基础。
三是搭建一个共享平台。数据只有不断流动和充分共享，才有生命力。应在各专用数据库建设的基础上，通过数据集成，实现各级各类指挥信息系统的数据交换和数据共享。
四是培养一支专业队伍。大数据建设的每个环节都需要依靠专业人员完成，因此，必须培养和造就一支懂指挥、懂技术、懂管理的大数据建设专业队伍。
大数据作用
大数据时代到来，认同这一判断的人越来越多。那么大数据意味着什么，他到底会改变什么？仅仅从技术角度回答，已不足以解惑。大数据只是宾语，离开了人这个主语，它再大也没有意义。我们需要把大数据放在人的背景中加以透视，理解它作为时代变革力量的所以然。
变革价值的力量
未来十年，决定中国是不是有大智慧的核心意义标准（那个"思想者"），就是国民幸福。一体现在民生上，通过大数据让有意义的事变得澄明，看我们在人与人关系上，做得是否比以前更有意义；二体现在生态上，通过大数据让有意义的事变得澄明，看我们在天与人关系上，做得是否比以前更有意义。总之，让我们从前10年的意义混沌时代，进入未来10年意义澄明时代。
变革经济的力量
生产者是有价值的，消费者是价值的意义所在。有意义的才有价值，消费者不认同的，就卖不出去，就实现不了价值；只有消费者认同的，才卖得出去，才实现得了价值。大数据帮助我们从消费者这个源头识别意义，从而帮助生产者实现价值。这就是启动内需的原理。
变革组织的力量
随着具有语义网特征的数据基础设施和数据资源发展起来，组织的变革就越来越显得不可避免。大数据将推动网络结构产生无组织的组织力量。最先反映这种结构特点的，是各种各样去中心化的WEB2.0应用，如RSS、维基、博客等。大数据之所以成为时代变革力量，在于它通过追随意义而获得智慧。
大数据处理
周涛：大数据处理数据时代理念的三大转变：要全体不要抽样，要效率不要绝对精确，要相关不要因果。
大数据处理的流程具体的大数据处理方法确实有很多，但是根据笔者长时间的
实践，总结了一个普遍适用的大数据处理流程，并且这个流程应该能够对大家理顺大数据的处理有所帮助。整个处理流程可以概括为四步，分别是采集、导入和预处理、统计和分析，最后是数据挖掘。
大数据处理之一：采集
大数据的采集是指利用多个数据库来接收发自客户端（Web、App或者传感器形式等）的数据，并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作。比如，电商会使用传统的关系型数据库MySQL和Oracle等来存储每一笔事务数据，除此之外，Redis和MongoDB这样的NoSQL数据库也常用于数据的采集。
在大数据的采集过程中，其主要特点和挑战是并发数高，因为同时有可能会有成千上万的用户来进行访问和操作，比如火车票售票网站和淘宝，它们并发的访问量在峰值时达到上百万，所以需要在采集端部署大量数据库才能支撑。并且如何在这些数据库之间进行负载均衡和分片的确是需要深入的思考和设计。
大数据处理之二：导入/预处理
虽然采集端本身会有很多数据库，但是如果要对这些海量数据进行有效的分析，还是应该将这些来自前端的数据导入到一个集中的大型分布式数据库，或者分布式存储集群，并且可以在导入基础上做一些简单的清洗和预处理工作。也有一些用户会在导入时使用来自Twitter的Storm来对数据进行流式计算，来满足部分业务的实时计算需求。
导入与预处理过程的特点和挑战主要是导入的数据量大，每秒钟的导入量经常会达到百兆，甚至千兆级别。
大数据处理之三：统计/分析
统计与分析主要利用分布式数据库，或者分布式计算集群来对存储于其内的海量数据进行普通的分析和分类汇总等，以满足大多数常见的分析需求，在这方面，一些实时性需求会用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基于MySQL
的列式存储Infobright等，而一些批处理，或者基于半结构化数据的需求可以使用Hadoop。
统计与分析这部分的主要特点和挑战是分析涉及的数据量大，其对系统资源，特别是I/O会有极大的占用。
大数据处理之四：挖掘
与前面统计和分析过程不同的是，数据挖掘一般没有什么预先设定好的主题，主要是在现有数据上面进行基于各种算法的计算，从而起到预测（Predict）的效果，从而实现一些高级别数据分析的需求。比较典型算法有用于聚类的Kmeans、用于统计学习的SVM和用于分类的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。该过程的特点和挑战主要是用于挖掘的算法很复杂，并且计算涉及的数据量和计算量都很大，常用数据挖掘算法都以单线程为主。
整个大数据处理的普遍流程至少应该满足这四个方面的步骤，才能算得上是一个比较完整的大数据处理
大数据应用与案例分析
大数据应用的关键，也是其必要条件，就在于"IT"与"经营"的融合，当然，这里的经营的内涵可以非常广泛，小至一个零售门店的经营，大至一个城市的经营。以下是我整理的关于各行各业，不同的组织机构在大数据方面的应用的案例，在此申明，以下案例均来源于网络，本文仅作引用，并在此基础上作简单的梳理和分类。
大数据应用案例之：医疗行业
[1] Seton Healthcare是采用IBM最新沃森技术医疗保健内容分析预测的首个客户。该技术允许企业找到大量病人相关的临床医疗信息，通过大数据处理，更好地分析病人的信息。
[2]在加拿大多伦多的一家医院，针对早产婴儿，每秒钟有超过3000次的数据读取。通过这些数据分析，医院能够提前知道哪些早产儿出现问题并且有针对性地采取措施，避免早产婴儿夭折。
[3]它让更多的创业者更方便地开发产品，比如通过社交网络来收集数据的健康类App。也许未来数年后，它们搜集的数据能让医生给你的诊断变得更为精确，比方说不是通用的成人每日三次一次一片，而是检测到你的血液中药剂已经代谢完成会自动提醒你再次服药。
大数据应用案例之：能源行业
[1]智能电网现在欧洲已经做到了终端，也就是所谓的智能电表。在德国，为了鼓励利用太阳能，会在家庭安装太阳能，除了卖电给你，当你的太阳能有多余电的时候还可以买回来。通过电网收集每隔五分钟或十分钟收集一次数据，收集来的这些数据可以用来预测客户的用电习惯等，从而推断出在未来2~3个月时间里，整个电网大概需要多少电。有了这个预测后，就可以向发电或者供电企业购买一定
数量的电。因为电有点像期货一样，如果提前买就会比较便宜，买现货就比较贵。通过这个预测后，可以降低采购成本。
[2]维斯塔斯风力系统，依靠的是BigInsights软件和IBM超级计算机，然后对气象数据进行分析，找出安装风力涡轮机和整个风电场最佳的地点。利用大数据，以往需要数周的分析工作，现在仅需要不足1小时便可完成。
大数据应用案例之：通信行业
[1] XO Communications通过使用IBM SPSS预测分析软件，减少了将近一半的客户流失率。XO现在可以预测客户的行为，发现行为趋势，并找出存在缺陷的环节，从而帮助公司及时采取措施，保留客户。此外，IBM新的Netezza网络分析加速器，将通过提供单个端到端网络、服务、客户分析视图的可扩展平台，帮助通信企业制定更科学、合理决策。
[2] 电信业者透过数以千万计的客户资料，能分析出多种使用者行为和趋势，卖给需要的企业，这是全新的资料经济。
[3] 中国移动通过大数据分析，对企业运营的全业务进行针对性的监控、预警、跟踪。系统在第一时间自动捕捉市场变化，再以最快捷的方式推送给指定负责人，使他在最短时间内获知市场行情。
[4] NTT docomo把手机位置信息和互联网上的信息结合起来，为顾客提供附近的餐饮店信息，接近末班车时间时，提供末班车信息服务。
大数据应用案例之：零售业
[1] "我们的某个客户，是一家领先的专业时装零售商，通过当地的百货商店、网络及其邮购目录业务为客户提供服务。公司希望向客户提供差异化服务，如何定位公司的差异化，他们通过从Twitter 和Facebook 上收集社交信息，更深入的理解化妆品的营销模式，随后他们认识到必须保留两类有价值的客户：高消费者和高影响者。希望通过接受免费化妆服务，让用户进行口碑宣传，这是交易数据与交互数据的完美结合，为业务挑战提供了解决方案。"Informatica的技术帮助这家零售商用社交平台上的数据充实了客户主数据，使他的业务服务更具有目标性。
[2] 零售企业也监控客户的店内走动情况以及与商品的互动。它们将这些数据与交易记录相结合来展开分析，从而在销售哪些商品、如何摆放货品以及何时调整售价上给出意见，此类方法已经帮助某领先零售企业减少了17%的存货，同时在保持市场份额的前提下，增加了高利润率自有品牌商品的比例。
这几天拜读了维克托·迈尔的《大数据时代》，感慨颇多，技术引领我们进入数据时代。数据存储、分析能力的提高大大改变，基于大数据的分析结果已经完完全全改变了我们的生活，如便捷的翻译、便捷的输入、新产品的推荐等。大数据已经成为学术界、业界关心的热切关心的问题，大数据时代的技术模式、管理模式都尚且未知。本文在梳理大数据的学术研究脉
络的基础上，分析大数据和云计算的关系，大数据内涵及与信息技术发展的关系，并尝试对大数据在学术界和业界的发展进行预测。
实验室今年申请的自科基金，或多或少与大数据相关，虽然从技术角度刻意削弱了大数据的内涵，但是从评审意见看出大数据作为亮点被指出，说明学术界对大数据的重视。大数据虽然在互联网行业中如火如荼的被讨论着，基于笔者的既有知识，大数据原本是描述生物学领域下对于基因序列检测所获取的大量的、高速数据，《Nature》在08年发表专刊对大数据进行讨论，而Lynch则从高校科研数据管理中提出科学数据是大数据的一种，提出了数据价值的时间耗散现象。由此看书，大数据起于生物科学，而兴于互联网。无论是Google，还是亚马逊，都记录了大量广大网民日常行为，构成大量数据。对于大数据应用的文章，<哈佛商业评论>上的文章
笔者认为大数据是对云计算的延伸，云计算是大数据简单地应用，前几天关于云计算的多见于云存储以及云音乐等简单应用，但云计算为大数据准备好了技术，实现数据统一，数据共享，而大数据是云计算的进一步延伸，更加关注数据分析技术和数据应用思维。笔者同意《大数据时代》中认为大数据是数据、技术和思维三国鼎立的时代，而大数据时代催生出新的商业模式，数据拥有者、数据中间商等成为新的商业宠儿，对商业模式的巨大冲击，利用大数据预测消费者行为都是大数据的商业内涵，企业有机会更为准确的服务消费者。虽然《大数据时代》提出相关关系在大数据的重要性，但将相关关系至于大数据内涵尚需要深入分析，笔者认为因果关系仍然处于数据分析的核心，大数据概莫如是，原因有二：相关关系的本质是因果关系链；二，人类的逻辑推理能力是基于因果关系的积累，而非相关关系的发现。当然，书中对于是什么的观点无可厚非，问题解决只需要知道是什么即可，对于为什么可以因为效率而暂放一边，但是因此放弃因果关系还是不妥当。
由《大数据时代》，大数据的发展的关键在两个方面：首先是数据的获取，如何合理、有效、快捷、有柔性的获取支持现在以及未来大数据分析的数据集仍然是问题，其中包
括，数据获取的合法性以及数据设计问题，获取之后的存储相信在存储成本下降，非关系型存储技术的发展将不是问题。然后是大数据的分析问题，有效的分析技术仍然是大数据应用的关键，虽然google利用检索词预测流感爆发是大数据的成功应用，但是通用的分析技术，降低分析硬件需求仍然值得讨论，SaaS可能是解决这一问题的可能渠道，但是如何实现数据分析仍然是个问题，现有MapReduce，Hadoop等系统本质上是治标不治本，大数据碎片化的过程中必然数据大量数据关联。笔者认为大数据分析技术的关键在于如何将现有分析技术应用在大数据集，使之能够处理大数据。而《大数据时代》中提出的简单算法在大数据集下显示出比复杂算法较优的效果的现象，笔者更多认为是复杂算法在现有硬件条件下无法有效进行计算，信息技术的发展必然要解决这个问题。
《自然》杂志在2008年9月推出了名为“大数据”的封面专栏，讲述了数据在数学、物理、生物、工程及社会经济等多学科扮演的愈加重要的角色，如今这个词语近却成了工商界和金融界的新宠。关于大数据的会议和论坛如雨后春笋层出不穷，但到底什么是大数据，依然众说纷纭。我们认为，大数据具有规模大、价值高、交叉复用、全息可见四大特征！特别地，最后两个特征体现了大数据不仅仅有“规模更大的数据”这种量上的进步，还具有不同于以前数据组织和应用形式的质的飞跃。
数十年来，信息产生、组织和流通方式革命性的变化，其中个人用户第一次成为信息产生和流通的主体。你上传到flickr的一张照片规模大约一兆，上传到YouTube的一个视频恐怕有数十兆，你还通过电子邮件把这些照片和视频发给了你的朋友，用QQ和MSN聊天，用手机打电话发短信，在电子商务网站的浏览和购物，用信用卡支付，发微博，打联网游戏……这一切都将转化为数据存储在世界的各个角落。不论是产生的信息量，可以获取的信息量，还是流通交换的信息量，都一直呈指数增长。仅仅十余年，很多企业爬过MB时代，走过GB时代，现在正被赶着跑过TB时代，去迎接PB时代。事实上，如中国移动、联通、电信这样的移动通讯运营商，如谷歌、百度、阿里巴巴、腾迅、新浪这样的大互联网公司，如国家电网、交通运输部这样的职能部门，每天数据的更新量已经接近或达到了PB量级。数据规模巨大且持续保持高速增长是大数据的第一个特征。
数据规模爆炸性增长的同时，数据产生的附加价值似乎没有与之同步增长。有学者认为数据价值的密度会随着数据量增加而降低——这种悲观的论调得不到任何必然性因果关系的支持。我们认为，这种滞后情况的症结在于缺乏从海量数据中挖掘价值的高效方法和技术人员。试想一组数据的价值如果是其规模的自然对数，当你从1GB的数据中挣到9块钱，给你1PB的数据，你只能挣到15块钱。而如果该数据的价值和其规模成正比，那么1PB的数据可以给你带来900万元的价值。对于前者，我们实在惭愧称其为大数据，最多只算是“一大堆无用的数据”罢了。举个例子，精确到小数点后几亿位的π值，其规模巨大价值巨小，如果还非要往万亿位、亿亿位上进行计算和存储，恐怕是正好与大数据的理念背道而驰。对于真正的大数据，其价值的增长应该正比于规模的增长，甚至快于规模的增长。
刚才两个特征主要还是针对单一数据，下面的两个特征强调的是若干数据之间新的组织和应用形式。如果每一个数据都是一个孤岛，只能在其直接关联的领域发挥自身的价值，那么这不是一个值得我们兴奋和期待的新时代。我们要找到和实现数据之间一加一远大于二的
价值，其间最关键的问题要发挥数据的外部性，譬如国家电网智能电表的数据可以用于估计
房屋空置率，淘宝销售数据可以用来判断经济走势，移动通讯基站定位数据可以用于优化城市交通设计，微博上的关注关系和内容信息可以利用于购物推荐和广告推送……以用户为中心，结合用户在不同系统留下的数据，充分利用个性化的数据挖掘技术，是实现通过数据交叉而产生巨大价值的最可行的途径之一。综上，大数据要求数据能充分发挥其外部性并通过与某些相关数据交叉融合产生远大于简单加和的巨大价值！
如果谷歌把每天超过1个PB更新的数据按照他们内部约定的格式开放给一个三四个人组成的科研团队或者创业团队，这种仁善之举不会对这个团队有任何的帮助，因为他们没有针对这种量级的数据进行检索、抓取、计算、分析的能力。也许他们仅仅只对数据内部的一个特定逻辑片段有兴趣，但是他们没有办法知道这个逻辑片段位于这个数据的哪个位置，以及通过什么办法获取。想象一个披着盔甲的二维生物，其他二维生物无法看到它的内部，但是我们作为三维人，却可以通过第三个维度看到它所有的一切细节——低维物品对于高维生物而言是全息可见的。所以说，大数据规模可以很大，但是用起来应该像操作一个“小数据”一样简单，这就要求数据组织地非常好，内部的各种内容及关联清晰可见且容易调用获取。
一句话，一般研究人员和开发人员可以自如获取数据的逻辑片段并进行分析处理。
现在所流行的“大数据的4个V”，只是不痛不痒生搬硬套的无病呻吟，对于深入思考大数据时代的必然性和未来具有阻碍的作用，同时也庸俗化了大数据的意义！举个例子，处理速度快绝对不是大数据的特征，而仅仅是互联网信息服务的自身需求——10年以前没有人谈大数据，互联网用户也不会苦等1个小时。那个时候数据量较小，但是实时计算的难度不比现在小，因为存储计算能力差，亦没有成熟的云计算架构和充分的计算资源。现在很多数据，譬如用于交通规划、宏观经济分析、电力系统规划、气象预报的数据，以及高能物理、等离子物理、基因工程等等实验数据，都是最最典型的大数据，而相关的计算工作，短的数小时，长的可以达到数月数年，一样价值巨大。显然，1秒钟算出来不是大数据的特征，而“算得越快越好”从人类有计算这件事情以来就没有变化过，把它作为一个新时代的主要特征，完全是无稽之谈。
相关性分析(相关系数)
相关系数是变量之间相关程度的指标。样本相关系数用r表示,总体相关系数用ρ表示,相关系数的取值一般介于-1～1之间。相关系数不是等距度量值,而只是一个顺序数据。计算相关系数一般需大样本. 相关系数又称皮（尔生）氏积矩相关系数，说明两个现象之间相关关系密切程度的统计分析指标。 相关系数用希腊字母γ表示，γ值的范围在-1和+1之间。 γ＞0为正相关，γ＜0为负相关。γ＝0表示不相关； γ的绝对值越大，相关程度越高。 两个现象之间的相关程度，一般划分为四级： 如两者呈正相关，r呈正值，r=1时为完全正相关；如两者呈负相关则r呈负值，而r=-1时为完全负相关。完全正相关或负相关时，所有图点都在直线回归线上；点子的分布在直线回归线上下越离散，r的绝对值越小。当例数相等时，相关系数的绝对值越接近1，相关越密切；越接近于0，相关越不密切。当r=0时，说明X和Y两个变量之间无直线关系。 相关系数的计算公式为<见参考资料>. 其中xi为自变量的标志值；i＝1，2，…n；■为自变量的平均值， 为因变量数列的标志值；■为因变量数列的平均值。 为自变量数列的项数。对于单变量分组表的资料，相关系数的计算公式<见参考资料>. 其中fi为权数，即自变量每组的次数。在使用具有统计功能的电子计算机时，可以用一种简捷的方法计算相关系数，其公式<见参考资料>. 使用这种计算方法时，当计算机在输入x、y数据之后，可以直接得出n、■、∑xi、∑yi、∑■、∑xiy1、γ等数值，不必再列计算表。 简单相关系数： 又叫相关系数或线性相关系数。它一般用字母r 表示。它是用来度量定量变量间的线性相关关系。 复相关系数: 又叫多重相关系数
常用相关分析方法及其计算
二、常用相关分析方法及其计算 在教育与心理研究实践中，常用的相关分析方法有积差相关法、等级相关法、质量相关法，分述如下。 （一）积差相关系数 1. 积差相关系数又称积矩相关系数，是英国统计学家皮尔逊（Pearson ）提出的一种计算相关系数的方法，故也称皮尔逊相关。这是一种求直线相关的基本方法。 积差相关系数记作XY r ，其计算公式为 ∑∑∑===----= n i i n i i n i i i XY Y y X x Y y X x r 1 2 1 2 1 ) ()() )(( (2-20) 式中i x 、i y 、X 、Y 、n 的意义均同前所述。 若记X x x i -=,Y y y i -=，则（2-20）式成为 Y X XY S nS xy r ∑= (2-21) 式中n xy ∑称为协方差，n xy ∑的绝对值大小直观地反映了两列变量的一致性程 度。然而，由于X 变量与Y 变量具有不同测量单位，不能直接用它们的协方差 n xy ∑来表示两列变量的一致性，所以将各变量的离均差分别用各自的标准差 除，使之成为没有实际单位的标准分数，然后再求其协方差。即： ∑∑?= = )()(1Y X Y X XY S y S x n S nS xy r
Y X Z Z n ∑?= 1 (2-22) 这样，两列具有不同测两单位的变量的一致性就可以测量计算。 计算积差相关系数要求变量符合以下条件：（1）两列变量都是等距的或等比的测量数据；（2）两列变量所来自的总体必须是正态的或近似正态的对称单峰分布；（3）两列变量必须具备一一对应关系。 2. 积差相关系数的计算 利用公式 (2-20)计算相关系数，应先求两列变量各自的平均数与标准差，再求离中差的乘积之和。在统计实践中，为方便使用数据库的数据格式，并利于计算机计算，一般会将(2-20)式改写为利用原始数据直接计算XY r 的公式。即： ∑∑∑∑∑∑∑---= 2 22 2 ) () (i i i i i i i i XY y y n x x n y x y x n r (2-23) （二）等级相关 在教育与心理研究实践中，只要条件许可，人们都乐于使用积差相关系数来度量两列变量之间的相关程度，但有时我们得到的数据不能满足积差相关系数的计算条件，此时就应使用其他相关系数。 等级相关也是一种相关分析方法。当测量得到的数据不是等距或等比数据，而是具有等级顺序的测量数据，或者得到的数据是等距或等比的测量数据，但其所来自的总体分布不是正态的，出现上述两种情况中的任何一种，都不能计算积差相关系数。这时要求两列变量或多列变量的相关，就要用等级相关的方法。 1. 斯皮尔曼(Spearman)等级相关 斯皮尔曼等级相关系数用R r 表示，它适用于两列具有等级顺序的测量数据，或总体为非正态的等距、等比数据。
相关性研究报告
课程名称 实验（实训）名称基于××大学大学生身体素质的相关性研究 班级姓名学号10 同组者 实验（实训）日期 11月30日完成日期 12月20日 本实验（实训）所用学时统计 预习 2 实验（实训） 2 报告 2 总计 6 评阅意见：成绩
一、问题提出 《全民健身计划纲要》指出：“科技发展，经济繁荣和社会进步，从根本上说取决于全民素质的提高。”大学生是体现国民体质的重要组成部分。 大学生学业任务重，脑力劳动比较多，许多学生专心于学业，忽略了身体锻炼。体质测试有助于敦促学生不断增强体质，促进身心全面发展。本次分析，主要以北京联合大学应用文理学院学生测试结果为分析内容，通过对身高，体重，肺活量，体能测试等成绩的相关性分析，了解大学生的体制现状，并探讨身高体重指数（BMI）与大学生体质健康标准测试指标之间的关系。针对大学身的营养膳食、运动习惯及学校教育等方面对大学生体质状况提出相应改善，为学校进一步搞好体育工作提供科学的参考依据。 二、问题分析 1.身高体重指数概念 身高体重指数（又称身体质量指数、体重指数，英文为Body Mass Index，简称BMI）是世界卫生组织于1900年公布的判断人体胖瘦程度的一项重要指标，主要用于比较急分析一个人的体重对于不同高度的人带来的健康影响，它是通过身高计算，不受性别影响，而且偏差较小，操作也比较简便，便于测量和应用。 身高体重指数（BMI），是体质测试中身高和体重的一个关系值，这个概念是由19世纪中叶比利时的凯特勒最先提出。它的定义如下： w=体重，单位：千克; h=身高，单位：米; 国际生命科学委员会中国办事处规定符合中国人的体制等级：低于15.6为营养不良；15.6-17.5之间为较轻体重；17.5-18.5之间为轻体重；18.5-24之间为正常体重，24-28之间为超重体重；28以上为肥胖，超过31为中度肥胖，超过34为重度肥胖。我国大学生已经步入成人阶段，属于成年人，可以把身高体重指数的标准范围确定为18.5-24。 2.影响大学生身高体重指数的因素 （1）遗传因素 遗传是延续生物生命特征基因符号传递的一种固有方式。英国牛津大 学马克.麦卡锡等研究人员在2007年4月的《科学》杂志上最先发表
【实验报告】SPSS相关分析实验报告
SPSS相关分析实验报告 篇一：spss对数据进行相关性分析实验报告 实验一 一.实验目的 掌握用spss软件对数据进行相关性分析，熟悉其操作过程，并能分析其结果。 二.实验原理 相关性分析是考察两个变量之间线性关系的一种统计分析方法。更精确地说，当一个变量发生变化时，另一个变量如何变化，此时就需要通过计算相关系数来做深入的定量考察。P值是针对原假设H0：假设两变量无线性相关而言的。一般假设检验的显著性水平为0.05，你只需要拿p值和0.05进行比较：如果p值小于0.05，就拒绝原假设H0，说明两变量有线性相关的关系，他们无线性相关的可能性小于0.05；如果大于0.05，则一般认为无线性相关关系，至于相关的程度则要看相关系数R值，r越大，说明越相关。越小，则相关程度越低。而偏相关分析是指当两个变量同时与第三个变量相关时，将第三个变量的影响剔除，只分析另外两个变量之间相关程度的过程，其检验过程与相关分析相似。三、实验内容 掌握使用spss软件对数据进行相关性分析，从变量之间的相关关系，寻求与人均食品支出密切相关的因素。 (1)检验人均食品支出与粮价和人均收入之间的相关关系。 a.打开spss软件，输入“回归人均食品支出”数据。
b.在spssd的菜单栏中选择点击，弹出一个对话窗口。 C.在对话窗口中点击ok,系统输出结果，如下表。 从表中可以看出，人均食品支出与人均收入之间的相关系数为0.921，t检验的显著性概率为0.0000.01，拒绝零假设，表明两个变量之间显著相关。人均食品支出与粮食平均单价之间的相关系数为0.730，t检验的显著性概率为 0.0000.01，拒绝零假设，表明两个变量之间也显著相关。 (2)研究人均食品支出与人均收入之间的偏相关关系。 读入数据后： A.点击系统弹出一个对话窗口。 B.点击OK，系统输出结果，如下表。 从表中可以看出，人均食品支出与人均收入的偏相关系数为0.8665，显著性概率p=0.0000.01，说明在剔除了粮食单价的影响后，人均食品支出与人均收入依然有显著性关系，并且0.86650.921，说明它们之间的显著性关系稍有减弱。通过相关关系与偏相关关系的比较可以得知：在粮价的影响下，人均收入对人均食品支出的影响更大。 三、实验总结 1、熟悉了用spss软件对数据进行相关性分析，熟悉其操作过程。 2、通过spss软件输出的数据结果并能够分析其相互之间的关系，并且解决实际问题。 3、充分理解了相关性分析的应用原理。
典型相关分析评价指标体系
典型相关分析如何评价指标体系 本节我们介绍典型相关分析如何评价指标体系。我们通过运用典型相关分析的方法对影响企业信息化成熟度关键因素的指标体系进行评价，以此来说明典型相关分析可以评价指标体系。 典型相关分析是利用综合变量对之间的相关关系来反映两组指标之间的整体相关性的多元统计分析方法。为了研究两组变量的相关性，我们可以把两组变量的相关性转化为两个变量的相关性来考虑，即考察第一组变量的线性组合与第二组变量的线性组合的相关性。通过选择线性系数使线性化后的变量有最大的相关系数，形成第一对典型变量，依此可以形成第二对、第三对典型变量，并使各对典型变量之间互不相关，典型相关变量之间的简单相关系数称为典型相关系数。典型相关分析就是用典型相关系数衡量两组变量之间的相关性。 一、案例背景 信息化在提高企业竞争力中的重要作用是有目共睹的事实,为了提高企业信息化的效果,企业在其信息化的过程中应该抓住关键影响因素。从企业信息化角度,探求影响企业信息化成熟度关键因素,对于避免在信息化过程中人力、资金等方面的浪费,进而达到科学、稳步地提高本企业的核心竞争力的目的具有十分重要的现实意义。 二、数据的选取 1、企业信息化成熟度指标体系 根据实现企业信息化成熟度所需的基础条件、企业信息化过程和信息化对企业作用的体现,将企业信息化指标体系分为两个方面:企业信息化基础条件建设和企业信息系统应用水平(见图4-1)。 图4-1 2、企业信息化成熟度的影响因素 企业作为一个开放的系统,其信息化水平不可避免地要受到企业内、外部环境的影响(见
图4-2)。 图4-2 三、实例分析 把企业信息化成熟度指标体系和影响因素分别用以下两个向量表示： 在SAS软件中采用典型相关分析,得到10组典型相关,其中前3组(见表4-1)相关系数可以知道两组变量之间相关性显著,3组典型变量似然率卡方检验值小于0.0001,均通过显著性检验。第1对典型相关的相关百分比为0.2087,说明这对相关变量表示了20.87%的隐含信息,第2对典型相关的相关百分比为0.1793,说明这对相关变量表示了17.93%的隐含信息,前3对典型变量解释了56.10%的数据信息。
相关性分析
相关性分析 相关性分析是指对两个或多个具备相关性的变量元素进行分析，从而衡量两个变量因素的相关密切程度。相关性的元素之间需要存在一定的联系或者概率才可以进行相关性分析。相关性不等于因果性，也不是简单的个性化，相关性所涵盖的范围和领域几乎覆盖了我们所见到的方方面面，相关性在不同的学科里面的定义也有很大的差异。 差时，他们的相关性就会受到削弱。 世界上的任何事物之间存在的关系无非三种： 1、函数关系，如时间和距离， 2、没有关系，如你老婆的头发颜色和目前的房价 3、相关关系，两者之间有一定的关系，但不是函数关系。这种密切程度可以用一个数值来表示，|1|表示相关关系达到了函数关系，从1到-1之间表示两者之间关系的密切程度，例如0.8。 相关分析用excel可以实现 说判定有些严格，其实就是观察一下各个指标的相关程度。一般来说相关性越是高，做主成分分析就越是成功。主成分分析是通过降低空间维度来体现所有变量的特征使得样本点分散程度极大，说得直观一点就是寻找多个变量的一个加权平均来反映所有变量的一个整体性特征。 评价相关性的方法就是相关系数，由于是多变量的判定，则引出相关系数矩阵。 评价主成分分析的关键不在于相关系数的情况，而在于贡献率，也就是根据主成分分析的原理，计算相关系数矩阵的特征值和特征向量。 相关系数越是高，计算出来的特征值差距就越大，贡献率等于前n个大的特征值除以全部特征值之和，贡献率越是大说明主成分分析的效果越好。反之，变量之间相关性越差。 举个例子来说，在二维平面内，我们的目的就是把它映射（加权）到一条直线上并使得他们分散的最开（方差最大）达到降低维度的目的，如果所有样本点都在一条直线上（也就是相关系数等于1或者-1），这样的效果是最好的。再假设样本点呈现两条垂直的形状（相关系数等于零），你要找到一条直线来做映射就很难了。 SPSS软件的特点 一、集数据录入、资料编辑、数据管理、统计分析、报表制作、图形绘制为一体。从理论上说，只要计算机硬盘和内存足够大，SPSS可以处理任意大小的数据文件，无论文件中包含多少个变量，也不论数据中包含多少个案例。 二、统计功能囊括了《教育统计学》中所有的项目，包括常规的集中量数和差异量数、相关分析、回归分析、方差分析、卡方检验、t检验和非参数检验；也包括近期发展的多元统计技术，如多元回归分析、聚类分析、判别分析、主成分分析和因子分析等方法，并能在屏幕（或打印机）上显示（打印）如正态分布图、直方图、散点图等各种统计 大数据并不是说它大，而是指其全面。它收集全方位的信息来交叉验证，应用在各个领域。比如银行，你可以去银行贷款，而银行可能会把钱借给你，为什么？？因为在大数据时代，它可以通过一系列信息，通过交叉复现得知你很多东西，比如你的住址，是什么样的校区？
典型相关分析报告SPSS例析
典型相关分析 典型相关分析（Canonical correlation ）又称规则相关分析，用以分析两组变量间关系的一种方法；两个变量组均包含多个变量，所以简单相关和多元回归的解惑都是规则相关的特例。典型相关将各组变量作为整体对待，描述的是两个变量组之间整体的相关， 而不是 两个变量组个别变量之间的相关。 典型相关与主成分相关有类似， 不过主成分考虑的是一组变量，而典型相关考虑的是两 组变量间的关系，有学者将规则相关视为双管的主成分分析；因为它主要在寻找一组变量的 成分使之与另一组的成分具有最大的线性关系。 典型相关模型的基本假设： 两组变量间是线性关系， 每对典型变量之间是线性关系，每 个典型变量与本组变量之间也是线性关系；典型相关还要求各组内变量间不能有高度的复共 线性。典型相关两组变量地位相等，如有隐含的因果关系，可令一组为自变量，另一组为因 变量。 典型相关会找出一组变量的线性组合 * *= i i j j X a x Y b y 与，称为典型变量；以 使两个典型变量之间所能获得相关系数达到最大，这一相关系数称为典型相关系数。 i a 和j b 称为典型系数。如果对变量进行标准化后再进行上述操作，得到的是标准化的典型系数。 典型变量的性质 每个典型变量智慧与对应的另一组典型变量相关，而不与其他典型变量相关； 原来所有 变量的总方差通过典型变量而成为几个相互独立的维度。一个典型相关系数只是两个典型变 量之间的相关，不能代表两个变量组的相关；各对典型变量构成的多维典型相关， 共同代表 两组变量间的整体相关。 典型负荷系数和交叉负荷系数典型负荷系数也称结构相关系数， 指的是一个典型变量与本组所有变量的简单相关系数，
SPSS典型相关分析
SPSS数据统计分析与实践 第二十二章：典型相关分析 （Canonical Correlation） 主讲：周涛副教授 北京师范大学资源学院 教学网站：https://www.wendangku.net/doc/ef10813348.html,/Courses/SPSS
典型相关分析（Canonical Correlation）本章内容： 一、典型相关分析的基本思想 二、典型相关分析的数学描述 三、SPSS实例 四、小节
典型相关分析的基本思想 z典型相关分析是研究两组变量之间相关关系的一种多元统计方法。 z简单相关系数；复相关系数；典型相关系数 z典型相关分析首先在每组变量中找出变量的线性组合，使其具有最大相关性； z然后再在每组变量中找出第二对线性组合，使其与第一对线性组合不相关，而第二对本身具有最大相关性； z如此继续下去，直到两组变量之间的相关性被提取完毕为止； z这些综合变量被称为典型变量（canonical variates）；第I对典型变量间的相关系数则被称为第I 典型相关系数（一般来说，只需提取1～2对典型变量即可较为充分的概括样本信息）。
典型相关分析的目的 T q T p Y Y Y Y X X X X ),,,() ,,,(2121K K ==设两组分别为p 与q 维 (p ≤q)的变量X ,Y ：设p + q 维随机向量协方差阵，????????=Y X Z ??? ?????ΣΣΣΣ=Σ222112 11其中Σ11是X 的协方差阵，Σ22是Y 的协方差阵，Σ12=ΣT 21是X ，Y 的协方差阵 典型相关分析用X 和Y 的线性组合U =a T X , V =b T Y 之间的相关来研究X 和Y 之间的相关性。其目的就是希望找到向量a 和b ，使ρ（U ，V ）最大，从而找到替代原始变量的典型变量U 和V 。
SPSS相关分析报告案例讲解要点
相关分析 一、两个变量得相关分析:Bｉvaｒｉate 1．相关系数得含义 相关分析就是研究变量间密切程度得一种常用统计方法。相关系数就是描述相关关系强弱程度与方向得统计量,通常用ｒ表示。 ①相关系数得取值范围在-1与+1之间,即:–1≤r≤1。 ②计算结果,若r为正,则表明两变量为正相关;若ｒ为负,则表明两变量为负相关。 ③相关系数r得数值越接近于1（–1或+1),表示相关系数越强;越接近于0,表示相关系数越弱。如果r=1或–1,则表示两个现象完全直线性相关。如果＝０,则表示两个现象完全不相关(不就是直线相关)。 ④,称为微弱相关、,称为低度相关、,称为显著（中度)相关、,称为高度相关 ⑤r值很小,说明X与Ｙ之间没有线性相关关系，但并不意味着X与Y之间没有其它关系,如很强得非线性关系。 ⑥直线相关系数一般只适用与测定变量间得线性相关关系，若要衡量非线性相关时,一般应采用相关指数R。 ２.常用得简单相关系数 (1）皮尔逊(Ｐeａrｓoｎ)相关系数 皮尔逊相关系数亦称积矩相关系数,1890年由英国统计学家卡尔?皮尔逊提出。定距变量之间得相关关系测量常用Pearson系数法。计算公式如下： (1) (1）式就是样本得相关系数。计算皮尔逊相关系数得数据要求:变量都就是服从正态分布,相互独立得连续数据；两个变量在散点图上有线性相关趋势;样本容量。 (2）斯皮尔曼（Ｓpeaｒman)等级相关系数 Spearman相关系数又称秩相关系数,就是用来测度两个定序数据之间得线性相关程度得指标。 当两组变量值以等级次序表示时,可以用斯皮尔曼等级相关系数反映变量间得关系密切程度。它就是根据数据得秩而不就是原始数据来计算相关系数得,其
环境监测中某些指标的相关性分析
环境监测中某些指标的相关性分析 安徽省环境监测中心站周世厥 一、水和废水测定中某些指标的相关性分析 1、化学需氧量(CODcr)与高锰酸盐指数(I Mn)、五日生化需氧量(BOD5)、总有机碳(TOC)的相关性分析： CODcr及I Mn、BOD5、TOC均是表征水中有机物污染的综合性指标，其中CODcr是指在一定条件下，经重铬酸钾氧化处理时，水样中的溶解性物质和悬浮物所消耗和重铬酸盐相对应的氧的质量浓度；I Mn是指在一定条件下，用高锰酸钾氧化水样中的某些有机物及无机还原性物质，由消耗的高锰酸钾量计算相当的氧量，由于许多有机物只能部分被氧化，且易挥发的有机物也不包含在测定值之内，所以它不能作为理论需氧量或总有机物含量的指标；BOD5是指在规定条件下水中有机物和无机物在生物氧化作用下所消耗的溶解氧（以质量浓度表示）；TOC是指以碳的含量表示水体中有机物质总量的综合指标，由于用燃烧法测定，能将有机物全部氧化，因此它比BOD5、COD更能直接表示有机物的总量。根据以上各指标的定义，一般可用如下规律判断测试结果的合理性。即： 1.1 CODcr> I Mn I Mn=(0.2～0.7) CODcr； 1.2 CODcr> BOD5 BOD5=(0.2～0.8) CODcr； 1.3 CODcr> TOC TOC=(0.2～0.7) CODcr。 2、总氮(TN)与硝酸盐氮(NO3-N)、亚硝酸盐氮(NO2-N)、氨氮(NH3-N)凯氏氮(KN)的相关性分析： TN及NO3-N、NO2-N、NH3-N、KN表示不同的含氮化合物，均可用于表征环境中氮的污染状况。TN是指可溶性及悬浮颗粒中的含
SPSS相关分析实验报告精选
本科教学实验报告 （实验）课程名称：数据分析技术系列实验
实验报告 学生姓名： 一、实验室名称： 二、实验项目名称：相关分析 三、实验原理 相关关系是不完全确定的随机关系。在相关关系的情况下，当一个或几个相互联系的变量取一定值得时候，与之相应的另一变量的值虽然不确定，但它仍然按照某种规律在一定的范围内变化。 按照数据度量的尺度不同，相关分析的方法也不同，连续变量之间的相关性常用Pearson简单相关系数测定；定序变量的相关系数常用Spearman秩相关系数和Kendall 秩相关系数测定；定类变量的相关分析要使用列连表分析法。 四、实验目的 理解相关分析的基本原理，掌握在SPSS软件中相关分析的主要参数设置及其含义，掌握SPSS软件分析结果的含义及其分析。 五、实验内容及步骤 实验内容：以雇员表为例，共有474条数据，运用相关分析方法对变量间的相关关系进行分析。 1）分析性别与工资之间是否存在相关关系。 2）分析教育程度与工资之间是否存在相关关系。 实验要求：掌握相关分析方法的计算思路及其在SPSS环境下的操作方法，掌握输出结果的解释。 1.分析性别与工资之间是否存在相关关系。 分析：性别属于定类变量，是离散值，因使用卡方检验。 Step1.操作为Analyze\DescriptiveStatistics\Crosstabs Step2.将性别（Gender）和收入（CurrentSalary）分别移入Rows列表框和Columns 列表框。
Step3.单击Statistics按钮，在弹出的子对话框中选中默认的Chi-square，进行卡方检验。退回到主对话框，单击ok。 2.分析教育程度与工资之间是否存在相关关系。 分析：教育程度为定序变量，工资为连续变量，可使用Spearman和Kendall秩相关系数检验。 Step1.用散点图初步判断二变量的相关性，操作为Graphs/LegacyDialogs/Scatter,选择SimpleScatter，教育程度为自变量，工资为因变量，做散点图。 散点图结果如图示，二者存在线性相关关系。只有线性相关的关系确定后才能继续进行下一步分析。因此,在进行相关分析之前的预分析过程也是十分重要的。 Step2.两变量相关分析，操作为Analyze/Correlate/Bivariate，选择Kendall和Spearman 相关系数。 六、实验器材（设备、元器件）： 计算机、打印机、硒鼓、碳粉、纸张 七、实验数据及结果分析 1.分析性别与工资之间是否存在相关关系。 卡方检验结果为 显着性水平为，即至少有%的把握认为性别和工资之间存在显着的相关系。
典型相关分析及其应用实例
摘要 典型相关分析是多元统计分析的一个重要研究课题.它是研究两组变量之间相关的一种统计分析方法，能够有效地揭示两组变量之间的相互线性依赖关系.它借助主成分分析降维的思想，用少数几对综合变量来反映两组变量间的线性相关性质.目前它已经在众多领域的相关分析和预测分析中得到广泛应用. 本文首先描述了典型相关分析的统计思想，定义了总体典型相关变量及典型 相关系数，并简要概述了它们的求解思路，然后深入对样本典型相关分析的几种算法做了比较全面的论述.根据典型相关分析的推理，归纳总结了它的一些重要性质并给出了证明，接着推导了典型相关系数的显著性检验.最后通过理论与实例分析两个层面论证了典型相关分析的应用于实际生活中的可行性与优越性. 【关键词】典型相关分析，样本典型相关，性质，实际应用 ABSTRACT The Canonical Correlation Analysis is an important studying topic of the Multivariate Statistical Analysis. It is the statistical analysis method which studies the correlation between two sets of variables. It can work to reveal the mutual line dependence relation availably between two sets of variables. With the help of the thought about the Principal Components, we can use a few comprehensive variables to reflect the linear relationship between two sets of variables. Nowadays It has already been used widely in the correlation analysis and forecasted analysis. This text describes the statistical thought of the Canonical Correlation Analysis firstly, and then defines the total canonical correlation variables and canonical correlation coefficient, and sum up
可行性分析报告实施报告模板
一、系统可行性研究报告 完成人： 1．引言 1.1编写目的 说明可行性分析的必要性。 1.2 背景 简述项目的来源、现状，研发组织，要求，目标等。 1.2 术语定义 将该可行性分析中的术语、缩写词进行定义。 1.3 相关文档 当该文档变更时，可能对其他文档产生影响，受影响的文档叫相关文档，需将它们列出。 [1] …… [2] …… 2 现行系统调查 2.1 组织机构与业务围 2.1.1组织概况 2.1.2 各部门业务围及职能说明 2.2 组织信息处理流程 现行信息处理办法与流程，可用业务流程图表示。 2.3 现行系统存在问题 3 新系统概述 3.1 目标 3.2 新系统功能围及划分说明 划分子系统，画出系统总体结构图。
4 可行性综合评述 4.1 经济可行性 对需要的资金与其他资源进行估计，并分析可能的效益 4.2 技术可行性 分析现有技术能否解决系统问题 4.3 管理可行性（略） 5．案选择 5.1 首选案: 首先相关人员信息记录在相关人员管理系统中，。相关人员进书信息统计在进书管理系统中。而进书管理系统把进书数据传给统计管理系统统计分析。普通顾客购书可以通过销售管理系统，而销售管理系统则把购书信息反应给库存管理系统，库存管理系统通过分析判断信息，发货给顾客，并把发货信息传给统计管理系统，统计管理系统则统计，记录信息。最后相关人员通过查询统计系统则可以得到进书和销售信息。如果是会员，则会进入会员管理系统，会员管理系统则会发送打折等相关信息给销售管理系统，便会执行相关的程序。 5.2 可选案：其他与首选案差不不多，只是每个管理系统需要相关人员的手动操作和配合. 5.3 案对比：相对的来说，首选案突出了自动化管理的特色，适合时代飞速发展的今天。这样不但结束了很多繁杂的工作，带来了便和利益。而且还可以大大的减少员工的数量，减少开支，给公司带来了更多的效益。 6．项目进度计划 软件项目进度计划，是对项目的进度、人员工作分工以及资源需求所做的计划，此计划依据上述的估算和分析结果，进度计划采用甘特图表示（甘特图用PROJECT画），人员按功能结构分配。 二、需求规格说明书
spss相关分析实验报告
实验五相关分析实验报关费 一、实验目的： 学习利用spss对数据进行相关分析(积差相关、肯德尔等级相关)、偏相关分析。利用交叉表进行相关分析。 二、实验内容： 某班学生成绩表1如实验图表所示。 1.对该班物理成绩与数学成绩之间进行积差相关分析和肯德尔等级相关 分析。 2.在控制物理成绩不变的条件下，做数学成绩与英语成绩的相关分析（这 种情况下的相关分析称为偏相关分析）。 3.对该班物理成绩与数学成绩制作交叉表及进行其中的相关分析。 三、实验步骤： 1.选择分析→相关→双变量，弹出窗口，在对话框的变量列表中选变量 “数学成绩”、“物理成绩”，在相关系数列进行选择，本次实验选择 皮尔逊相关（积差相关）和肯德尔等级相关。单击选项，对描述统计 量进行选择，选择标准差和均值。单击确定，得出输出结果，对结果 进行分析解释。 2.选择分析→相关→偏相关，弹出窗口，在对话框的变量列表选变量“数 学成绩”、“英语成绩”，在控制列表选择要控制的变量“物理成绩” 以在控制物理成绩的影响下对变量数学成绩与英语成绩进行偏相关分 析；在“显著性检验”框中选双侧检验，单击确定，得出输出结果， 对结果进行分析解释。 3.选择分析→描述统计→交叉表，弹出窗口，对交叉表的行和列进行选 择，行选择为数学成绩，列选择为物理成绩。然后对统计量进行设置， 选择相关性，点击继续→确定，得出输出结果，对结果进行分析解释。 四、实验结果与分析：
表1
五、实验结果及其分析：
分析一：由实验结果可观察出，数学成绩与物理成绩的积差相关系数r=，肯德尔等级相关系数r=可知该班物理成绩和数学成绩之间存在显著相关。
数学建模__SPSS_典型相关分析
典型相关分析 在对经济问题的研究和管理研究中，不仅经常需要考察两个变量之间的相关程度，而且还经常需要考察多个变量与多个变量之间即两组变量之间的相关性。典型相关分析就是测度两组变量之间相关程度的一种多元统计方法。 典型相关分析计算步骤 （一）根据分析目的建立原始矩阵 原始数据矩阵 ?? ????????? ???nq n n np n n q p q p y y y x x x y y y x x x y y y x x x 2 1 2 1 222212221 1121111211 （二）对原始数据进行标准化变化并计算相关系数矩阵 R = ?? ? ? ??22211211 R R R R 其中11R ，22R 分别为第一组变量和第二组变量的相关系数阵，12R = 21 R '为第一组变量和第二组变量的相关系数 （三）求典型相关系数和典型变量 计算矩阵=A 111-R 12R 122-R 21R 以及矩阵=B 122-R 21R 1 11-R 12R 的特征值和特征向量，分 别得典型相关系数和典型变量。 （四）检验各典型相关系数的显著性 第五节 利用SPSS 进行典型相关分析 第一步，录入原始数据，如下表：X1 X2 X3 X4 X5 分别代表多孩率、综合节育率、初中及以上受教育程度的人口比例、人均国民收入和城镇人口比例。
1、点击“Files→New→Syntax”打开如下对话框。 2、输入调用命令程序及定义典型相关分析变量组的命令。如图
输入时要注意“Canonical correlation.sps”程序所在的根目录，注意变量组的格式和空格。 第三步，执行程序。用光标选择这些命令，使其图黑，再点击运行键，即可得到所有典型相关分析结果。
spss对数据进行相关性分析实验报告
管理统计实验报告 实验一 一.实验目的 掌握用spss软件对数据进行相关性分析，熟悉其操作过程，并能分析其结果。 二.实验原理 相关性分析是考察两个变量之间线性关系的一种统计分析方法。更精确地说，当一个变量发生变化时，另一个变量如何变化，此时就需要通过计算相关系数来做深入的定量考察。P值是针对原假设H0：假设两变量无线性相关而言的。一般假设检验的显著性水平为0.05，你只需要拿p值和0.05进行比较：如果p 值小于0.05，就拒绝原假设H0，说明两变量有线性相关的关系，他们无线性相关的可能性小于0.05；如果大于0.05，则一般认为无线性相关关系，至于相关的程度则要看相关系数R值，r越大，说明越相关。越小，则相关程度越低。而偏相关分析是指当两个变量同时与第三个变量相关时，将第三个变量的影响剔除，只分析另外两个变量之间相关程度的过程，其检验过程与相关分析相似。 三、实验内容 掌握使用spss软件对数据进行相关性分析，从变量之间的相关关系，寻求与人均食品支出密切相关的因素。 (1)检验人均食品支出与粮价和人均收入之间的相关关系。 a.打开spss软件，输入“回归人均食品支出”数据。
b.在spssd的菜单栏中选择点击Analyze correlate Bivariate，弹出一个对话窗口。 C.在对话窗口中点击ok,系统输出结果，如下表。
从表中可以看出，人均食品支出与人均收入之间的相关系数为0.921，t检验的显著性概率为0.000<0.01，拒绝零假设，表明两个变量之间显著相关。人均食品支出与粮食平均单价之间的相关系数为0.730，t检验的显著性概率为 0.000<0.01，拒绝零假设，表明两个变量之间也显著相关。 (2)研究人均食品支出与人均收入之间的偏相关关系。 读入数据后： A.点击Analyze correlate partial,系统弹出一个对话窗口。 B.点击OK，系统输出结果，如下表。 从表中可以看出，人均食品支出与人均收入的偏相关系数为0.8665，显著性概率p=0.000<0.01，说明在剔除了粮食单价的影响后，人均食品支出与人均收入依然有显著性关系，并且0.8665<0.921，说明它们之间的显著性关系稍有减弱。
spss对数据进行相关性分析实验分析报告
spss对数据进行相关性分析实验报告
————————————————————————————————作者：————————————————————————————————日期：
管理统计实验报告 实验一 一.实验目的 掌握用spss软件对数据进行相关性分析，熟悉其操作过程，并能分析其结果。 二.实验原理 相关性分析是考察两个变量之间线性关系的一种统计分析方法。更精确地说，当一个变量发生变化时，另一个变量如何变化，此时就需要通过计算相关系数来做深入的定量考察。P值是针对原假设H0：假设两变量无线性相关而言的。一般假设检验的显著性水平为0.05，你只需要拿p值和0.05进行比较：如果p 值小于0.05，就拒绝原假设H0，说明两变量有线性相关的关系，他们无线性相关的可能性小于0.05；如果大于0.05，则一般认为无线性相关关系，至于相关的程度则要看相关系数R值，r越大，说明越相关。越小，则相关程度越低。而偏相关分析是指当两个变量同时与第三个变量相关时，将第三个变量的影响剔除，只分析另外两个变量之间相关程度的过程，其检验过程与相关分析相似。 三、实验内容 掌握使用spss软件对数据进行相关性分析，从变量之间的相关关系，寻求与人均食品支出密切相关的因素。 (1)检验人均食品支出与粮价和人均收入之间的相关关系。 a.打开spss软件，输入“回归人均食品支出”数据。
b.在spssd的菜单栏中选择点击Analyze correlate Bivariate， 弹出一个对话窗口。 C.在对话窗口中点击ok,系统输出结果，如下表。 从表中可以看出，人均食品支出与人均收入之间的相关系数为0.921，t检验的显著性概率为0.000<0.01，拒绝零假设，表明两个变量之间显著相关。人均食品支出与粮食平均单价之间的相关系数为0.730，t检验的显著性概率为 0.000<0.01，拒绝零假设，表明两个变量之间也显著相关。 (2)研究人均食品支出与人均收入之间的偏相关关系。 读入数据后： A.点击Analyze correlate partial,系统弹出一个对话窗口。 B.点击OK，系统输出结果，如下表。
性分析报告
编号： 376MHz/418MHz双模吸盘天线 可靠性、维修性、保障性、测试性、安全性、环境适应性分析报告 拟制： 审核： 批准： XXXX科技有限公司 二零一三年三月 1 概述 为确保产品质量符合要求，达到顾客满意，根据《GJB9001B-2009质量管理休系要求》的规定，对该产品的可靠性、维修性、保障性、测试性、安全性、环境适应性进行分析。 2 可靠性分析 元器件清单 元件选型上天线护套玻璃钢经过GJB150环境试验，高频接头采用国标黄铜加工表面镀涂处理，接头采用316#不锈钢材质，保证了气路可靠性；测控系统元件选择汽车级或者军品级的元件，工作温度覆盖系统工作温度范围，并经过筛选，具有较高的可靠性。 可靠性预计 本器件所采用的元器件有7类13种共57个。其中任一元器件失效，都将造成整个器件失效，即器件正常工作的条件是各元器件都能正常工作。因此，本器件的可靠性模型是一个串联模型。 该器件是可修复产品，寿命服从指数分布，根据可靠性理论，其平均故障间隔时间
与失效率成反比，即： MTBF= 1/∑pi λ （1） 所用元器件均是通用或固化产品，其质量水平、工作应力及环境条件都相对固定，其失效率因子等有关可靠性参数可参考《GJB/Z299C-2006电子设备可靠性预计手册》，从而采用应力分析法来预计本器件的可靠性指标。 本器件一般内置于系统机箱内，使用大环境是舰船甲板或舰船舱内，其环境代号Ns2，工作温度-40℃～+70℃，现计算其可靠性指标。 2.2.1 PIN 二极管的工作失效率1p λ 本器件使用PIN 二极管，其工作失效率模型为 K Q E b p πππλλ=1 （2） 式中： b λ —— 基本失效率，10-6/h ； E π —— 环境系数； Q π —— 质量系数； K π —— 种类系数。 由表5.3.11-1查得基本失效率b λ =×10-6/h ； 由表5.3.11-2查得环境系数E π=14； 由表5.3.11-3查得质量系数Q π=； 由表5.3.11-4查得种类系数K π=； 本器件中使用了18只PIN 二极管，故其工作失效率为： 2.2.2 片状电容器的工作失效率2p λ 本器件选用的片状电容器，其工作失效率模型为： ch K CV Q E b p πππππλλ=2 （3） b λ —— 基本失效率，10-6/h ； E π —— 环境系数；
对评价指标相关性的后果及降低相关性的方法研究_赵松山
o 生活一点通 用酒调味要先放;用醋调味要后放。t 东北财经大学教授 赵松山及降低相关性的方法研究对评价指标相关性的后果 就一般情况而言,组成一个社会经济统计指标体系的各指标 之间总存在着一定程度的相关关系。但作为评价指标体系,如果指标之间的相关性大,则会带来一系列问题。本文仅对统计指标相关性的后果,以及如何降低指标的相关程度进行探讨。一、指标相关性带来的问题设Y 为因变量,X 1与X 2为解释指标变量。当X 1与X 2不相关时,得模型为Y=b 1x 1+b 2x 2式中b 1、b 2分别表示解释指标变量对Y 的说明能力或作用程度,即边际值=9Y/9X 1=b 1,9Y/9X 2=b 2(假定b 1,b 2均大于0)。当X 1与X 2相关时,得模型为Y=c 1x 1+c 2x 2式中c 1(c 2)表示解释指标变量X 1(X 2)对Y 的说明能力和X 2(X 1)通过X 1(X 2)对Y 的说明能力之和,即9Y 9X 1=9(b 1x 1+b 2x 2)9X 1+9(b 1x 1+b 2x 2)9X 1@9X 19X 2=b 1(1+a 1)=c 1式中,X 1=a 1X 2,a 1>0。可见,c 1>b 1,即指标相关时,会夸大某些指标的作用程度。从信息角度看,信息相关势必存在信息重迭,造成信息的损失和浪费,以及指标解释的不真实性。如果把解释指标变量视为评价指标变量,因变量视为待评价 对象变量时,由于评价指标之间的相关夸大(或缩小)某些指标的评价作用,而使评价结果失去客观性。这是从评价指标与被评价对象的关系考虑的。如果我们换个角度,从各评价指标与评价指标体系整体关系去认识,若指标之间是相关的,则评价指标X i 与X j 样本分布相互间有影响,因此两者之间的变异系数之差会变小。而变异系数是指标鉴别能力的一种度量。这种相关性导致变异系数之差变小,最终表现为相关指标鉴别能力相对变小,即相关指标在统计指标体系整体中的功能下降。当指标体系中各指标之间均高度相关时,各指标在指标体系整体中的功能(作用)会几乎相同,掩盖了各指标本身在指标体系整体中所具有的重要程度的差异性。这一分析告诉我们,通过指标的相关分析,剔除高度相关的指标,既提高了指标的评价功能,又简化了指标体系,同时增加了评价的客观性和真实性。二、降低指标相关性的方法 (一)相关系数法 指标的相关性只能通过样本的相关系数来估计,假设初选指标变量为X 1,X 2,,,X h ,样本数为n,设X ij 为样本i 的第j 个指标的观测值,原始指标资料数据矩阵为X=(X ij )h n ,然后进行同向归一化数据变换,得到数据矩阵Z=(Z i j )h no 计算两个指标间的简单相关系数r ij ,计算公式为: r ij =E (Z ki -Z i )(Z kj -Z j )E (Z ki -Z i )2E (Z kj -Z j ) 2 (i,j=1,2,,,h)。 5 #研究与探讨#
SPSS相关分析报告案例讲解要点
相关分析 一、两个变量的相关分析：Bivariate 1．相关系数的含义 相关分析是研究变量间密切程度的一种常用统计方法。相关系数是描述相关关系强弱程度和方向的统计量，通常用r 表示。 ①相关系数的取值范围在-1和+1之间，即：–1≤r ≤ 1。 ②计算结果，若r 为正，则表明两变量为正相关；若r 为负，则表明两变量为负相关。 ③相关系数r 的数值越接近于1（–1或+1），表示相关系数越强；越接近于0，表示相关系数越弱。如果r=1或–1，则表示两个现象完全直线性相关。如果=0，则表示两个现象完全不相关（不是直线相关）。 ④3.0
- 相关分析和一元线性回归分析SPSS报告
- spss对数据进行相关性分析实验报告
- 典型相关分析报告SPSS例析
- SPSS相关分析实验报告.doc
- spss相关分析实验报告
- 如何进行相关性分析报告
- 相关性分析报告
- 可行性分析报告实施报告模板
- SPSS相关分析报告案例讲解要点
- 相关分析和一元线性回归分析SPSS报告
- 可行性分析报告(申请模板)
- 【实验报告】SPSS相关分析实验报告
- SPSS相关分析报告案例讲解要点
- spss对数据进行相关性分析实验报告
- 项目可行性分析报告(模板)
- spss分析报告(相关性)
- SPSS相关分析实验报告
- SPSS相关分析实验报告精选
- 性分析报告
- spss对数据进行相关性分析实验报告