实证研究论文数据分析方法详解
实证论文数据分析方法详解
（XX整理）
名称变量类型在SPSS软件中的简称（自己设定的代号）
变革型领导自变量1 zbl1
交易型领导自变量2 zbl2
回避型领导自变量3 zbl3
认同和内部化调节变量 TJ
领导成员交换中介变量 ZJ
工作绩效因变量 YB
调节变量：如果自变量与因变量的关系是变量M的函数，称变量M为调节变量。也就是, 领导风格（自变量）与工作绩效（因变量）的关系受到组织认同（调节变量）的影
响，或组织认同（调节变量）在领导风格（自变量）对工作绩效（因变量）影响
关系中起到调节作用。具体来说，对于组织认同高的员工，变革型领导对工作绩
效的影响力，要高于组织认同低的员工。
中介变量：如果自变量通过影响变量N 来实现对因变量的影响，则称N 为中介变量。也就是，领导风格（自变量）对工作绩效（因变量）影响作用是通过领导成员交换（中
介变量）的中介而产生的。
研究思路及三个主要部分组成：
（1）领导风格对于员工工作绩效的主效应（Main Effects）研究。
（2）组织认同对于不同领导风格与员工工作绩效之间关系的调节效应（Moderating Effects）研究。
（3）领导成员交换对于不同领导风格与员工工作绩效之间关系的中介效应（Mediator Effects）研究。
目录
1.《调查问卷表》中数据预先处理～～～～～～～～～～～～～～ 3 1.1 剔除无效问卷～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～ 3
1.2 重新定义控制变量～～～～～～～～～～～～～～～～～～ 3
2. 把Excel数据导入到SPSS软件中的方法～～～～～～～～～～ 4
3. 确认所有的变量中有无“反向计分”项～～～～～～～～～～～4 3.1 无“反向计分”题～～～～～～～～～～～～～～～～～～ 5
3.2 有“反向计分”题～～～～～～～～～～～～～～～～～～ 5
4. 效度分析～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～6
5. 信度分析～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～8
6. 描述统计～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～9
7. 各变量相关系数～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～ 12 7.1 求均值～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～12
7.2 相关性～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～12
8. 回归分析～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～13 8.1 使用各均值来分别求Z值～～～～～～～～～～～～～～～13 8.2 自变量Z值与调节变量Z值的乘积～～～～～～～～～～～13 8.3 进行回归运算～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～14
8.3.1 调节作用分析～～～～～～～～～～～～～～～～～～14
8.3.2 中介作用分析～～～～～～～～～～～～～～～～～～18 8.4 调节作用作图～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～22
《调查问卷表》中有内容对立的题项，主要是测试答题人是否认真阅读和填写本调查问卷表而设置的，例如： 2.2题我在决策过程当中经常发表了自己的意见。
2.8题在决策中我没有发表意见的机会。
如果答题者2.2题的回答选 ，做2.8题的回答却选●，则这份调查问卷为无效。
该调查问卷所有数据应事先删除，即：这份调查问卷不能用做数据分析。
有效的回答为：如果2.2题的回答选 ，做2.8题的回答选?；或者，如果2.2题选 ，那么2.8题选?。……等等（依此类推，在此不全部列出）
输入在Excel中的《调查问卷表》数据项，例如：最高学历、性别、年龄，当前工作时间，等等，诸如此类的描述统计的项目，被统称为“控制变量”
“年龄”、
“当前工作时间”……
“性别”、
数据导入SPSS之前，在Excel中要事先对“最高学历”、
等控制变量进行了归类和重新定义，例如：
……等等（依此类推，对其他控制变量进行适当的定义）
操作方法：打开SPSS程序，点击在左上角的File——Open——Date——对话框中的“文件类型”项中选择“Excel格式”——选择你要导入的Excel数据文件——点击“打开”
——在对话框中的“Range”项定义提取Excel表中数据的范围“最左上角:最右
下角”，例如“B2 : HW217”——数据自动导入到SPSS表格中，在Date View页面
中确认一下数据是否少读或多读不需要的信息。
（注意：在对话框选项“Read variable names form the first row of date”上打勾或不打勾，对定义Excel表中数据的范围有影响，所以要确认一下数据是否少读或多读不需要的信息）
从“Date View”页面转到“V ariable View”页面，根据最左边的“Name”对应“调查问卷”中的问题项，在“Label”列中标明自变量1、自变量2、自变量3、调节变量、中介变量、因变量。
Q1: 在“Label”列中标注什么代号？
A1:根据个人的喜欢和方便识别、记忆可自己定义，本文的标注是：
自变量1 zbl1
自变量2 zbl2
自变量3 zbl3
调节变量 TJ
中介变量 ZJ
因变量 YB
Q2: 怎样知道哪几行是自变量1、哪几行是自变量2、……、哪几行是因变量？
A2: 导师会事先告诉你，在《调查问卷表》中哪些问题项是属于自变量1、哪些问题项是属于自变量2、……、哪些问题项是属于因变量。
对照《调查问卷表》中各问题项的排列顺序找到SPSS中相应的“行”并作上述标注。注意：数据较多，不要看错行，这样会导致运算了其他不相关的数据而造成错误!
在做效度分析之前，先要看清楚《调查问卷表》中被选中作为变量的问卷题目有没有
要“反向计分”的？每个变量所对应的问卷题目内容再仔细地一题一题确认一遍。所谓“反向计分”题是指在同一变量中与其他题目逻辑相反的题。
例如：5.1题我清楚我的上司对我的满意程度如何。
5.2题我的上司对我的问题和需求了如指掌。
5.3题。←
操作方法：Transform——Recode——Into Different Variables——在左边的框中找到“反向计分”
的项并点击放入到“Numeric Variable →Output Variable”框内——在右边Name框中
输入新的名字，比如：zbl2fanxiang（代表：自变量2的反向计分项）——点击“Old and
New Values”后进入另一个对话框，如果你的《调查问卷表》中该题是1~5计分范围，
那么按以下方法输入：
在Old Value框中键入1后，在New Value 框中键入5，点击Add按钮；
在Old Value框中键入2后，在New Value 框中键入4，点击Add按钮；
在Old Value框中键入4后，在New Value 框中键入2，点击Add按钮；
在Old Value框中键入5后，在New Value 框中键入1，点击Add按钮；
最后，按Continue 按钮，完成计分转换的设定，再按OK键完成。生成新的1行，即：
自变量2反向计分项（代号：zbl2fanxiang），出现在“Variable View”页面所有数据行的最下面
1行。
在此后的运算（效度分析，信度分析，求均值），凡是涉及到要使用该项时，生成的自变量2反向计分项（代号：zbl2fanxiang）代替原有项进行运算。
操作方法：Analyze——Date Reduction——Factor Analysis——在左边的框中把所有自变量1的项（标注为：zbl1）全都放到Variables框中去，点击OK，完成自变量1的效度
分析。
重复以上操作，自变量2、自变量3、调节变量、中介变量、因变量都要分别做效
度分析。
结果如下：（只要Copy出必要的数据即可，不用把生成的所有结果都Copy出来）
判断标准：看下表Component的值，如果全部都在0.5以上就有效，0.7以上载荷就好；
如果出现载荷小于0.5的变量题项，那么就筛除该题项。
筛除方法：记住该变量的题项在下表Component Matrix(a)的位置顺序，并在
SPSS软件的“Variable View”页面中找到相对应的数据行，在“Label”格中删除
先前标注的变量代号，总而言之，就是今后在做任何运算时都不要用到该项。
结果如下：“
bl1：（自变量1）变革型领导
Component Matrix(a)
Component
1
zbl1 .732
zbl1 .763
zbl1 .740
zbl1 .790
zbl1 .786
zbl1 .803
zbl1 .777
zbl1 .711
zbl1 .778
zbl1 .788
zbl1 .789
zbl1 .770
zbl1 .768
zbl1 .770
zbl1 .816
zbl1 .784
zbl1 .762
zbl1 .760
Extraction Method: Principal Component Analysis.
a 1 components extracted.
bl2：（自变量2）交易型领导
Component Matrix(a)
Extraction Method: Principal Component Analysis.
a 1 components extracted.
bl3：（自变量3）回避型领导
Component Matrix(a)
Component
1
Zbl3 .839
Zbl3 .897
Zbl3 .713
Zbl3 .884
Zbl3 .796
Zbl3 .819
Zbl3 .821
Zbl3 .514
……等等（此处省略，不一一列出各表格）
根据以上这些结果作出下面这样的表格放在论文中即可（在论文中表格要居中放置）如下：
变革型领导的因子载荷矩阵
……等等（依此类推，作出各变量表格放在论文中）
操作方法：Analyze——Scale——Reliability Analysis——在左边的框中把所有自变量1的项（标注为：zbl1）全都放到Variables框中去，点击OK，完成自变量1的信
度分析。
重复以上操作，自变量2、自变量3、调节变量、中介变量、因变量都要分别
做信度分析。
结果如下：（只要Copy出必要的数据即可，不用把生成的所有结果都Copy出来）
判断标准：看下表Cronbach's Alpha的值，如果全部都在0.7信度以上就可以接受；
如果信度小于0.7，那么就要检查是否存在反向计分的题项，或者有些题项信度
太低影响总的信度水平，排除这个题项后再算信度看看是否改善。如果发现这类
情况，那么今后在做任何运算时都不要用到该题项。
zbl1：（自变量1）变革型领导
Reliability Statistics
zbl2：（自变量2）交易型领导
Reliability Statistics
zbl3：（自变量3）回避型领导
Reliability Statistics
TJ：（调节变量）认同和内部化
Reliability Statistics
ZJ：（中介变量）领导成员交换
Reliability Statistics
YB：（因变量）工作绩效
Reliability Statistics
根据以上这些结果作出下面这样的表格放在论文中即可（在论文中表格要居中放置）如下：
分量表信度分析汇总表
描述统计的对象：本文的《调查问卷表》中：最高学历、性别、年龄，当前工作时间，等等为描
述统计的对象（一般统计员工的数据，有必要时才统计领导数据）。
这些对象被统称为“控制变量”（事先要在数据导入SPSS前，在
EXCEL表中先进行归类和重新定义，具体参见第3页1.2章节内容）
操作方法：Analyze——Descriptive Statistics——Frequencies——在左边的框中把所有控制变量（如：最高学历、性别、年龄，当前工作时间、等等）全都放到Variables框中去，
点击OK，完成描述统计。
Q1：“在左边的框中”怎样知道哪个是最高学历、哪个是性别，哪个是年龄……等等的代号？A1：对照《调查问卷表》中各问题项的排列顺序找到SPSS中相应的“行标”。
结果如下：（只要Copy出必要的数据即可，不用把生成的所有结果都Copy出来）
年龄
25岁以下表示为1
25～30岁表示为2
30～35岁表示为3
35～40岁表示为4
40岁以上表示为5
当前工作时间
Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent
Valid 1 26 12.1 12.1 12.1
2 46 21.4 21.4 33.5
3 48 22.3 22.3 55.8
4 46 21.4 21.4 77.2
5 49 22.8 22.8 100.0
Total 215 100.0 100.0
1年以下表示为 1
1～3年表示为 2
3～5年表示为 3
5～8年表示为 4
8年以上表示为 5
……等等（此处省略，不一一列出各表格）
然后根据这些结果作出下面这样的表格放在论文中即可（在论文中表格要居中放置）如下：注意：下表只是为了说明表格的制作式样和方法，所以复制了与本文有些不相关的内容和数据。
被试的组织特征
被试的员工特征
人数百分比有效率（%）
（%）
性质
外商独资9447%100
中外合资5327%国家企业3015%民营企业168%其他74%类型生产制造12060%100
商务贸易3618%房地产2412%金融105%服务业63%其他42%规模100人以下105%100
100-500人4322%500-1000人6734%1000人以上
80
40%
项目类别
人数（个）
自变量1 生成新的1行zbl1 junzhi
自变量2 生成新的1行zbl2 junzhi
自变量3 生成新的1行zbl3 junzhi
调节变量生成新的1行TJ junzhi
中介变量生成新的1行ZJ junzhi
因变量生成新的1行YB junzhi
操作方法：Transform——Compute Variable——Target Variable 框中键入名称（自己定），我这里是键入了zbl1 junzhi——在Function group 框中选Statistical 后，在下方的表中
选定Mean并双击，此时在Numeric Expression 框中出现了“MEAN（？，？）”
——放入所有属于自变量1（zbl1）的各项到MEAN（zbl1，zbl1，zbl1，…）各项
之间用逗号分开——点击OK键——生成新的1行，即：自变量1均值（代号：zbl1
junzhi），出现在“V ariable View”页面所有数据行的最下面1行。
重复以上操作，分别生成各自新的1行即：自变量2均值（代号：zbl2 junzhi）、自
变量3（代号：zbl2 junzhi）、……、因变量均值（代号：YB junzhi）。
操作方法：Analyze——Correlate——Bivariate——把自变量1的均值（zbl1 junzhi）、
自变量2的均值（zbl2 junzhi）、自变量3的均值（zbl3 junzhi）、调节变量
的均值（TJ junzhi）、中介变量的均值（ZJ junzhi）、因变量的均值（YB junzhi）
都放入“Variables”框中——点击OK
结果如下：
Correlations
bl1junzhi bl2junzhi bl3junzhi TJjunzhi ZJjunzhi YBjunzhi zbl1junzhi Pearson Correlation 1 .891(**) -.891(**) .758(**) .897(**) .865(**) Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000
N 215 215 215 215 215 215 zbl2junzhi Pearson Correlation .891(**) 1 -.789(**) .695(**) .829(**) .804(**) Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000
N 215 215 215 215 215 215 zbl3junzhi Pearson Correlation -.891(**) -.789(**) 1 -.691(**) -.815(**) -.797(**) Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000
N 215 215 215 215 215 215 TJ junzhi Pearson Correlation .758(**) .695(**) -.691(**) 1 .745(**) .726(**) Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000
N 215 215 215 215 215 215 ZJ junzhi Pearson Correlation .897(**) .829(**) -.815(**) .745(**) 1 .837(**) Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000
N 215 215 215 215 215 215
YBj unzhi Pearson Correlation .865(**) .804(**) -.797(**) .726(**) .837(**) 1 Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000
N 215 215 215 215 215 215 ** Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).
表中变量的含义为：zbl1：变革型领导zbl2：交易型领导zbl3：回避型领导TJ：调节变量—认同和内部化ZJ：中介变量—领导成员交换YB：因变量—工作绩效
将上面的结果作出下面这样的表格放在论文中即可（在论文页面中表格要居中放置）如下：
各变量之间的相关矩阵
** Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).
自变量1的均值zbl1 junzhi 生成新的1行Z zbl1 junzhi
自变量2的均值zbl2 junzhi 生成新的1行Z zbl2 junzhi
自变量3的均值zbl3 junzhi 生成新的1行Z zbl3 junzhi
调节变量的均值TJ junzhi 生成新的1行Z TJ junzhi
中介变量的均值ZJ junzhi 生成新的1行Z ZJ junzhi
因变量的均值YB junzhi 生成新的1行Z YB junzhi
操作方法：Analyze——Descriptive Statistics——Descriptives——把上述6个变量的均值
放到Variables框中去，并在左下角的“save standardized values as variables"
的选项打勾后，按OK键——生成新的1行，即：Z值运算后的各变量，出
现在“Variable View”页面所有数据行的最下面几行。
自变量1的Z值×调节变量的Z值生成新的1行Zzbl1 ZTJ
自变量2的Z值×调节变量的Z值生成新的1行Zzbl2 ZTJ
自变量3的Z值×调节变量的Z值生成新的1行Zzbl3 ZTJ
操作方法：Transform——Compute Variable——Target Variable 框中键入名称（自己定），
我这里是键入了Zzbl1 ZTJ——在左边的框中选定自变量1的Z值放入
Numeric Expression 框中并键入乘号* 之后，再放入调节变量的Z值——点
击OK键——生成新的1行，即：自变量1的Z值×调节变量的Z值（代号：
Zzbl1 ZTJ），出现在“Variable View”页面所有数据行的最下面1行。
重复以上步骤，分别算出：
自变量2的Z值×调节变量的Z值
自变量3的Z值×调节变量的Z值
Analyze——Regression——Linear
先在Dependent框中放入因变量（已Z值计算）
再在Independent框中：
第一步、依次放入各控制变量（不用做均值和Z值计算），如：最高学历、性别、
年龄……等，按“NEXT”键继续下一步。
第二步、依次放入已Z值计算的自变量1、自变量2、自变量3，按“NEXT”键继
续下一步。
第三步、放入已Z值计算的调节变量，按“NEXT”键继续下一步。
第四步、把按以上8.2项操作生成的3对[自变量Z值与调节变量Z值的乘积]，依
次放入
完成以上四步骤后，点击对话框的左下角的Statistics按钮，进入一个新的对
话框，在“R Squared Change”项上打勾选中。
最后按“OK”键，运算完成。
得到如下Model Summary和ANOVA(e)表，表中用红色和阴影表示的数据，是整理后要用在论文中的。
Model Summary
d Predictors: (Constant), V198, V194, V193, V195, V196, V197, Zscore(bl3junzhi), Zscore(bl2junzhi), Zscore(bl1junzhi), Zscore(TJjunzhi), Zbl1Ztj, Zbl2Ztj, Zbl3Ztj
ANOVA(e)
Zscore(bl1junzhi), Zscore(TJjunzhi)
d Predictors: (Constant), V198, V194, V193, V195, V196, V197, Zscore(bl3junzhi), Zscore(bl2junzhi), Zscore(bl1junzhi), Zscore(TJjunzhi), Zbl1Ztj, Zbl2Ztj, Zbl3Ztj
e Dependent Variable: Zscore(YBjunzhi)
在得到的如下所示Coefficients(a) 表的结果中提取Standardized Coefficients Bate 数据，并根据Sig列的数值在Beta值上打星号（在论文的表格中不需要出现sig数据）。
打星的判别标准如下：
Sig.在0.01~0.05 为*
Sig.在0.001~0.01 为**
Sig.在0.001以下为***
备注：只要满足以上区间要求，不管Standardized Coefficients Beta是正是负，都要相应数据旁标上相应的星数。
Coefficients(a)
a Dependent Variable: Zscore(YBjunzhi)
将以上这些结果整理成下面的表格放在论文中即可（在论文页面中表格要居中放置）。具体如下：
表8.3.1
领导风格对员工工作绩效的影响
注：所列数据为标准β系数； * p < .05 ， ** p < .01;
Analyze ——Regression ——Linear
先在Dependent 框中放入因变量（已Z 值计算） 再在Independent 框中：
（提示：先前做 8.3.1调节作用分析时，放入的内容依旧存在，因此点击在 Independent 框上方的Previous 按钮，对不需要的内容进行除去处理，而需要的内容，比如：以下要放入的控制变量和自变量，不要重复放入。）
（不用
做均值和Z 值计算），如：最高学历、性别、
年龄……等，按“NEXT ”键继续下一步。
Z 值计算的自变量
1、自变量
2、自变量3，按“NEXT ”键继
续下一步。
Z 值计算的中介变量，按“NEXT ”键继续下一步。
完成以上三步骤后，点击对话框的左下角的Statistics 按钮，进入一个新的对话框，在“R Squared Change ”项上打勾选中。 最后按“OK ”键，运算完成。
得到如下Model Summary 和ANOVA(e)表，表中用红色和阴影表示的数据，是整理后要用在论文中的。
Model Summary
Residual 46.094 204 .226
Total 214.000 214
a Predictors: (Constant), V198, V194, V193, V195, V196, V197
b Predictors: (Constant), V198, V194, V193, V195, V196, V197, Zscore(bl3junzhi), Zscore(bl2junzhi), Zscore(bl1junzhi)
c Predictors: (Constant), V198, V194, V193, V195, V196, V197, Zscore(bl3junzhi), Zscore(bl2junzhi), Zscore(bl1junzhi), Zscore(ZJjunzhi)
d Dependent Variable: Zscore(YBjunzhi)
在得到的如下所示Coefficients(a) 表的结果中提取Standardized Coefficients Bate 数据，并根据Sig列的数值在Beta值上打星号（在论文的表格中不需要出现sig数据）。
打星的判别标准如下：
Sig.在0.01~0.05 为*
Sig.在0.001~0.01 为**
Sig.在0.001以下为***
备注：只要满足以上区间要求，不管Standardized Coefficients Beta是正是负，都要相应数据旁标上相应的星数。
Coefficients(a)
a Dependent Variable: Zscore(YBjunzhi)
首先：中介变量的回归作用显著，如Zscore(中介junzhi)的Sig.为0.000。
其次，比较这两个数据，第3 步加入中介变量后，自变量1（Zscore(zbl1junzhi)）的显著性下
降了（Sig.从0.000到0.008），Beta系数也减少了（从0.592 减少到0.392），则说明中介变量
对自变量1 和因变量关系的中介效应被证实了。
同理，再比较自变量2（Zscore(zbl1junzhi)）前后的差异，发现显著性消失了（Sig.从0.022 到0.084），则说明中介变量对自变量和因变量的中介作用被证实，并且是完全中介作用。
再看自变量 3（Zscore(zbl3junzhi)），在加入中介变量前已经不显著（主效应不成立，显著
性Sig.是0.080），则不必探讨其中介作用了。
将以上这些结果整理成下面的表格放在论文中即可（在论文中表格要居中放置）如下：表8.3.2
领导风格对员工工作绩效的影响
计算机大数据论文参考
计算机大数据论文参考 一、大数据给计算机教学带来的变化 (一)计算机教学内容的变化 随着大数据技术的发展和大数据分析的成熟，大数据技术及应用必然会成为各高校重要课程。现在，美国的学校已经开设相关课程，比如，大数据分析统计基础、大数据分布式计算、大数据挖掘与机 器学习等。国内一些高校也正在尝试开设大数据课程，帮助学生了 解大数据，学习大数据分析。下一步，大数据基础、大数据分析、 大数据处理的核心技术等等，必将成为计算机专业的必学内容，也 会成为高校重要的基础课程。另外，计算机智能教学系统和教育测 评软件将更多地使用在教学中，以记录学生的学习轨迹。而计算机 专业的教师也必须熟练掌握大数据技术和分析方法。 (二)计算机教学思维的变化 (三)计算机教学模式的变化 目前，计算机教学主要模式是备课—教授—上机—测试，教师主要的精力放在了课前备课。而大数据技术的应用，将会让教师把更 多的精力放在课后分析上，形成“备课—教授—上机—测试—数据 分析—改进”的模式。在这个模式中，课后的数据分析将是整个教 学过程的关键环节。通过大数据分析，可以对一个班的学生进行整 体学习行为评价，可以对学生上机测试情况进行细化分析，可以对 每个学生的学习习惯进行学习评估，分析学生的学习中偏好、难点 以及共同点等，从而得出学习过程中的规律，改进教学方式，提高 教学质量。 (四)个性化教学的深入开展 大数据技术的发展，使建立覆盖学生学习全过程、全要素的信息库成为可能，学生大量的试卷、课堂表现留存，学生的学习经历及 成长轨迹，学生的家庭情况等等，都将被涵盖在大数据分析中。另
外，前述的计算机智能教学系统和教育测评软件，将详细记录学生 每次答题的背景、过程和结果。这些信息让教学分析变得更加容易，教师可以利用数据挖掘的关联分析和演变分析等功能，依靠学生的 某些学习特征，比如答题持续时间，具体回答步骤和内容(可以细化 到每次击键和每个笔划)，答对的要素和答错的要素等等，在学生管 理数据库中挖掘有价值的数据，并分析学生的日常行为，研究各种 行为的内在联系，来据此形成针对学生个性化的教学策略，以帮助 学生在学习方面取得更大的突破。 二、小结 大数据时代，让我们比以往任何时候都更接近发掘学生的潜力，比以往任何时候更依靠于理性分析。其实，教学活动传授的不应仅 是知识，更需要关照学生的灵魂。大数据让教学活动离学生心灵很近，让老师离自由发挥很近。未来，包括计算机教学在内的学校教 育将会有更少的课堂与更多的实验室，有更多的互动与更少的灌输，有更个性化的服务和更灵活的学制。学校将不仅是课堂，更是舞台。 计算机大数据论文范文二：大数据驱动模式计算机基础论文 目前，国内高等院校的计算机基础教育更多地沿用了传统计算机教育的方法，只注重讲授计算机的理论知识和操作要领，未考虑学 生学习的效果。这导致学生只是记住一些概念和理论，能做基本的 操作，却很难用所学的知识灵活地解决实际问题。当前大学计算机 基础教育面临以下4个问题： 高等院校的学生来自全国各地，而不同地区的中小学计算机教育水平参差不齐。单一的课堂教学已无法保证所有的学生学得会、学 得好，这给教学带来了问题。 (2)教学和实验的学时严重不足 目前，各个高校都在减少课时，教师只能在课堂上和实验中加大讲授的知识量，加快教学进度。当一个教师面对几十个学生时，基 础较差的学生往往得不到教师足够的指导和练习时间，这给辅导答 疑带来了问题。
定性数据分析第二章课后答案(供参考)
第二章课后作业 【第1题】 解：由题可知消费者对糖果颜色的偏好情况（即糖果颜色的概率分布），调查者 取500块糖果作为研究对象，则以消费者对糖果颜色的偏好作为依据，500块糖果的颜色分布如下表1.1所示： 表1.1 理论上糖果的各颜色数 由题知r=6，n=500，我们假设这些数据与消费者对糖果颜色的偏好分布是相符，所以我们进行以下假设: 原假设：:0H 类i A 所占的比例为)6,...,1(0==i p p i i 其中i A 为对应的糖果颜色，)6,...,1(0=i p i 已知，16 10=∑=i i p 则2χ检验的计算过程如下表所示： 在这里6=r 。检验的p 值等于自由度为5的2χ变量大于等于18.0567的概率。在Excel 中输入“)5,0567.18(chidist =”，得出对应的p 值为05.00028762.0<<=p ，故拒绝原假设，即这些数据与消费者对糖果颜色的偏好分布不相符。 【第2题】 解：由题可知 ，r=3，n=200，假设顾客对这三种肉食的喜好程度相同，即顾客 选择这三种肉食的概率是相同的。所以我们可以进行以下假设：
原假设 )3,2,1(3 1 :0==i p H i 则2χ检验的计算过程如下表所示： 在这里3=r 。检验的p 值等于自由度为2的2χ变量大于等于15.72921的概率。在Excel 中输入“)2,72921.15(chidist =”，得出对应的p 值为 05.00003841.0<<=p ，故拒绝原假设，即认为顾客对这三种肉食的喜好程度是 不相同的。 【第3题】 解：由题可知 ，r=10，n=800，假设学生对这些课程的选择没有倾向性，即选 各门课的人数的比例相同,则十门课程每门课程被选择的概率都相等。所以我们可以进行以下假设： 原假设)10,...,2,1(1.0:0==i p H i 则2χ检验的计算过程如下表所示： 在这里10=r 。检验的p 值等于自由度为9的2χ变量大于等于5.125的概率。在Excel 中输入“)9,125.5(chidist =”，得出对应的p 值为05.0823278349.0>>=p ，
数据分析论文
成绩评定表 课程设计任务书
摘要 汇率是在商品交易和货币运动越出国界时产生的，是一国货币价值在国际的又一表现。因为一国货币汇率受制于经济、政治、军事和心理等因素的影响，这些因素彼此之间既相互联系又相互制约，而且在不同时间，各因素产生作用的强度也会出现交替变化，所以很难准确地找出究竟哪些因素影响着一国货币汇率的变化，在开放经济中，汇率是一种重要的资源配置价格。汇率的失衡或错估，不仅会破坏经济的外部平衡，而且会给国内宏观经济稳定和经济可持续增长带来一系列不利影响。 另外，汇率的变化还能对人们的日常生活和企业的生产销售生产较大的影响。所以，对影响汇率的因素进行分析和探讨，对于指导汇率政策的制定、预测汇率变化趋势、优化投资策略，以及研究与汇率有关的生活消费等问题都有重要的应用价值。spss在经济、管理、医学及心理学等方面的研究起着很重要的作用，在我国的国民经济问题中，增加农民收入是我国扩大内需的关键，通过运用SPSS分析方法对我国人民币及其影响因素的相关分析以便能够更好地了解我国的汇率的情况。 关键词：spss;汇率;影响因素;回归
目录 1问题分析 (1) 2数据来源 (1) 3数据定义 (2) 4数据输入 (2) 5变量的标准化处理 (2) 5.1描述性分析选入变量及参数设置 (2) 5.2描述性分析 (2) 5.3描述性分析结果输出 (2) 6.1描述性分析选入变量及参数设置 (3) 6.2线性回归分析 (4) 7进一步的分析和应用 (11) 总结 (14) 参考文献 (14)
汇率影响因素分析 1问题分析 汇率是在商品交易和货币运动越出国界时产生的，是一国货币价值在国际上的又一表现。因为一国货币汇率受制于经济、政治、军事和心理等因素的影响，这些因素彼此之间既相互联系又相互制约，而且在不同时间，各种因素产生作用的强度也会出现交替变化，所以很准确地找出究竟哪些因素影响着一国货币汇率的变化。 在开放经济中，汇率是一种重要的资源配置价格。汇率的失衡或错估，不仅会破坏经济的外部平衡，而且会给国内宏观经济稳定和经济可持续增长带来一系列不利影响。另外，汇率的变化还能对人们的日常生活和企业的生产销售产生较大的影响。所以，对影响汇率的因素进行分析和探讨，对于指导汇率政策的制定、预测汇率变化趋势、优化投资策略，以及研究与汇率有关的生产消费等问题都有重要的应用价值。 2数据来源 所用数据参考自“人民币汇率研究”（陈瑨，CENET网刊，2005）、“汇率决定模型与中国汇率总分析”（孙煜，复旦大学<经济学人>，2004）和“人民币汇率的影响因素与走势分析”（徐晨，对外经济贸易大学硕士论文，2002），其中通货膨胀率、一年期名义利率、美元利率和汇率4个指标的数据来自于<中国统计年鉴>（2001，中国统计出版社）；2000年的部分数据来自于国家统计局官方网站。
【最新】python数据分析课程报告论文(附代码数据)
用python进行数据分析 一、样本集 本样本集来源于某高中某班78位同学的一次月考的语文成绩。因为每位同学的成绩都是独立的随机变量，遂可以保证得到的观测值也是独立且随机的 样本如下： grades=[131,131,127,123,126,129,116,114,115,116,123,122,118, 121,126,121,126,121,111,119,124,124,121,116,114,116, 116,118,112,109,114,116,116,118,112,109,114,110,114, 110,113,117,113,121,105,127,110,105,111,112,104,103, 130,102,118,101,112,109,107,94,107,106,105,101,85,95, 97,99,83,87,82,79,99,90,78,86,75,66]; 二、数据分析 1.中心位置（均值、中位数、众数） 数据的中心位置是我们最容易想到的数据特征。借由中心位置，我们可以知道数据的一个平均情况，如果要对新数据进行预测，那么平均情况是非常直观地选择。数据的中心位置可分为均值（Mean），中位数（Median），众数（Mode）。其中均值和中位数用于定量的数据，众数用于定性的数据。 均值：利用python编写求平均值的函数很容易得到本次样本的平均值 得到本次样本均值为109.9 中位数：113 众数：116 2.频数分析 2.1频数分布直方图 柱状图是以柱的高度来指代某种类型的频数，使用Matplotlib对成绩这一定性变量绘制柱状图的代码如下：
实证研究论文数据分析方法详解
修订日：2010.12.8实证论文数据分析方法详解 （周健敏整理） 名称变量类型在SPSS软件中的简称（自己设定的代号） 变革型领导自变量1 zbl1 交易型领导自变量2 zbl2 回避型领导自变量3 zbl3 认同和内部化调节变量 TJ 领导成员交换中介变量 ZJ 工作绩效因变量 YB 调节变量：如果自变量与因变量的关系是变量M的函数，称变量M为调节变量。也就是, 领 导风格（自变量）与工作绩效（因变量）的关系受到组织认同（调节变量）的影 响，或组织认同（调节变量）在领导风格（自变量）对工作绩效（因变量）影响 关系中起到调节作用。具体来说，对于组织认同高的员工，变革型领导对工作绩 效的影响力，要高于组织认同低的员工。 中介变量：如果自变量通过影响变量N 来实现对因变量的影响，则称N 为中介变量。也就 是，领导风格（自变量）对工作绩效（因变量）影响作用是通过领导成员交换（中 介变量）的中介而产生的。 研究思路及三个主要部分组成： （1）领导风格对于员工工作绩效的主效应（Main Effects）研究。 （2）组织认同对于不同领导风格与员工工作绩效之间关系的调节效应（Moderating Effects）研究。
（3）领导成员交换对于不同领导风格与员工工作绩效之间关系的中介效应（Mediator Effects）研究。 目录 1.《调查问卷表》中数据预先处理～～～～～～～～～～～～～～ 3 1.1 剔除无效问卷～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～ 3 1.2 重新定义控制变量～～～～～～～～～～～～～～～～～～ 3 2. 把Excel数据导入到SPSS软件中的方法～～～～～～～～～～ 4 3. 确认所有的变量中有无“反向计分”项～～～～～～～～～～～4 3.1 无“反向计分”题～～～～～～～～～～～～～～～～～～ 5 3.2 有“反向计分”题～～～～～～～～～～～～～～～～～～ 5 4. 效度分析～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～6 5. 信度分析～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～8 6. 描述统计～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～9 7. 各变量相关系数～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～ 12 7.1 求均值～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～12 7.2 相关性～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～12 8. 回归分析～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～13 8.1 使用各均值来分别求Z值～～～～～～～～～～～～～～～13 8.2 自变量Z值与调节变量Z值的乘积～～～～～～～～～～～13 8.3 进行回归运算～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～14 8.3.1 调节作用分析～～～～～～～～～～～～～～～～～～14 8.3.2 中介作用分析～～～～～～～～～～～～～～～～～～18
大数据课程论文资料
论文 题目大数据下人均消费支出及影响因素姓名xxx 学号xxxxxxxx 院、系经济与管理学院、财税系 专业财政学 指导教师袁新宇 2016年10月20日 云南师范大学教务处制
大数据下人均消费支出及影响因素 摘要：随着互联网事业的不断发展，“互联网+大数据”的时代也随之而来，从而可以让我们通过大数据来分析更多的市场前景和人们的需要，然后可以把事业做得更好，更加适合社会发展的需要。本文将通过简述基本的概念和简单的模型分析，来说明大数据下我国人均消费支出与人均收入存在的关系，更好的说明我国影响居民人均消费的因素有哪些，希望可以通过一些数据来说明这些影响因素中能有多少是可以改进和努力然后更好地改进居民的生活水平，从而增加我国的居民收入，增加国家的GDP。只有不断提高居民的收入水平，才能刺激国内消费的增长。党的十八大也明确提出，到2020年要实现城乡居民收入比2010年增长一倍的目标。本文就如何运用宏观调控中财政政策和货币政策以及政府的一些其它政策提高居民收入水平，提出合理化方法。 关键词：居民收入水平；财政政策；人均消费支出；货币政策 一、引言 根据国家统计局调查数据，2014年全国城镇居民人均可支配收入28844元，比上年增长9.0%，扣除价格因素实际增长6.8%。文章将通过简述基本的概念和简单的模型分析，来说明大数据下我国人均消费支出与人均收入存在的关系，更好的说明我国影响居民人均消费的因素有哪些，希望可以通过一些数据来说明这些影响因素中能有多少是可以改进和努力然后更好地改进居民的生活水平，从而让人民的生活水平有所提高。 二、正文 （一）研究的目的
本案例分析根据1995年～2008年城镇居民人均可支配收入和人均消费性支出的基本数据,应用一元线性回归分析的方法研究了城镇居民人均可支配收入和人均消费性支出之间数量关系的基本规律，并在预测2010年人均消费性支出的发展趋势。从理论上说，居民人均消费性支出应随着人均可支配收入的增长而提高。随着消费更新换代的节奏加快,消费日益多样化,从追求物质消费向追求精神消费和服务消费转变。因此,政府在制定当前的宏观经济政策时,考虑通过增加居民收入来鼓励消费,以保持经济的稳定增长。近年来，我国经济的主要特征从供给不足进入了供给相对过剩、需求约束为主的发展阶段,内需不足的问题凸显。如何扩大消费需求、拉动经济增长，已经成为关键问题。党的十七大报告中提出了提高居民消费率、形成合理居民消费率的关于全面建设小康社会奋斗目标的具体要求。面对当前美国金融危机所引发的经济困境，如何深入考察我国居民消费行为、采取有效政策来振兴消费，将成为我们的研究主题。本文通过计量经济学的相关研究方法，从影响城乡居民的消费因素入手，分析了这些因素对消费的影响，以期获得解决问题和改善情况的新思路。 （二）研究背景 目前，国内学者对于我国居民消费问题主要是以城镇居民、农村居民或全体居民为研究对象，分别对其消费特征、影响因素和对策等问题进行深入研究，并在我国经济学界形成了相对盛行的四种代表性观点：居民收入分配不公说、居民消费行为说、福利制度改革说和居民消费结构升级换代说。国内学者通过建立自己的理论框架和经济计量模型以及根据理论假设运用中国的经验数据进行实证检验，或多或少都存在一定的局限，尤其是将城乡居民消费问题分开进行研究的现象十分普遍。本文建立误差修正模型的同时，建立城乡居民消费和诸多主要经济影响因素之间的经济计量模型，探讨经济影响因素对我国城乡居民消费的影响效应。近几年来，中国经济保持了快速发展势头，投资、出口、消费形成了拉动经济发展的“三架马车”，这已为各界所取得共识。通过建立计量模型，运用计量分析方法对影响城镇居民人均消费支出的各因素进行相关分析，找出其中关键影响因素，以为政策制定者提供一定参考，最终促使消费需求这架“马车”能成为引领中国经济健康、快速、持续发展的基石。 （三）理论分析 1、影响我国居民的消费的因素分析 （1）政府支出 根据凯恩斯的收入决定模型，政府支出对消费的影响主要是通过政府支出的收入效应来实现。政府支出分为购买性支出和转移性支出，这两种支出对居民消费的作用和手段等方面都有不同。购买性支出主要是作用于生产环节，在直接增加社会总需求的同时，通过间接增加居民收入水平，改善居民消费环境来减少对消费的约束，增加消费量。转移性支出作为一种资金单方面的、无偿的转移，主要是在分配环节发挥作用，通过直接增加接受者的收入水平对居民消费需求产生 影响：一是通过社会保障支出、财政补贴和税式支出等手段调整收入分配结构，直接增加居民收入从而增强其消费能力。二是通过建立健全的社会保障制度以及大力发展社会事业来改变居民消费的支出预期，从而间接提高其消费意愿和边际消费倾向。
Excel与数据处理-结课论文
毕业设计-文献翻译 姓名：樊世克 专业：金属12-1 学院：材料学院 指导老师：许磊
EXCEL与数据处理结课论文 1.摘要 Office Excel的功能非常强大，也非常好用，一般的文字排版、表格、计算、函数的应用等都用EXCEL来解决，它能够方便的制作出各种电子表格，使用公式和函数对数据进行复杂的运算；用各种图表来表示数据直观明了；利用超级链接功能，用户可以快速打开局域网或Internet上的文件，与世界上任何位置的互联网用户共享工作薄文件。本文为学习完excel课程后的相关心得体会。 2.关键词 Excel 数据处理心得体会 3.背景 在知识大爆炸，数据日益庞大的当今时代；在会计电算化日益普及，企业日益发展；交易日益扩大和复杂的今天，传统的手工审计已越来越不能适应现代审计的需要；会计电算化对传统的会计理论和实务产生了重大影响，当然也会影响到为达到有效的内部控制而采取的组织结构和业务程序，必然对传统的审计产生很大的影响。所以，必须制定与新情况相适应的计算机审计准则以及计算机审计方法，以利开展计算机审计工作。与此同时，计算机审计准则的制定和计算机审计工作的开展将会对会计电算化的发展产生积极的推动作用。会计师事务所借助计算机技术来解决会计电算化所出现的问题，已成为审计发展的方向。会计电算化给审计提出了许多新问题和新要求，传统的手工审计已不能适应电算化的新情况和新要求。 因此，开展计算机审计势在必行。Excel作为电算化审计的重要部分，excel在审计中的应用将越来越多。它能够方便的制作出各种电子表格，使用公式和函数对数据进行复杂的运算；用各种图表来表示数据直观明了；利用超级链接功能，用户可以快速打开局域网或Internet上的文件，与世界上任何位置的互联网用户共享工作薄文件 EXCEL具备强大的数据分析工具和数据处理功能,基于EXCEL的财务分析数据库具有灵活、简便的特性,可以满足个性化、多层次、多维度的财务分析需求,从而弥补通用财务软件和管理信息系统财务分析功能薄弱的现状,提高财务分析的作用和效率。 的作用及优势 Excel是个人电脑普及以来用途最广泛的办公软件之一，也是Microsoft Windows平台下最成功的应用软件之一。说它是普通的软件可能已经不足以形容它的威力，事实上，在很多公司，Excel 已经完全成为了一种生产工具，在各个部门的核心工作中发挥着重要的作用。无论用户身处哪个行业、所在公司有没有实施信息系统，只要需要和数据打交道，Excel几乎是不二的选择。 Excel之所以有这样的普及性，是因为它被设计成为一个数据计算与分析的平台，集成了最优秀的数据计算与分析功能，用户完全可以按照自己的思路来创建电子表格，并在Excel的帮助
《空间数据分析》课程论文
南京市银行网点的空间分布特征及影响因素研究 （测绘工程学院地理信息系统专业地信2012班） 摘要：伴随着互联网技术在经济领域的全面渗透，银行业金融电子化改造来临了。许多银行网点的分布多以行政层级制来决定网点的建设，忽视市场规律的作用，对市场的分析不够，进而导致有些银行网点经营状况不佳。随着市场经济的深化，银行间的竞争日趋激烈，如何科学的布局银行网点，无疑已成为一个迫切需要解决的问题。本文选取南京市城区为研究区域，以南京市地理基础数据,借助GIS空间分析技术、统计分析、核密度分析、主成分分析等研究方法,进行银行网点布局特征研究。 结果表明：南京市各个城区的银行网点数量存在较大差异，鼓楼区最多，雨花台区最少，银行网点主要积聚在城市的中心区以及各城区的中心，同时具有商业繁华区聚集性;高校区聚集性;交通便利区指向性;相对于以鼓楼区、白下区、玄武区为中心的区域，外围城区银行网点聚集程度较低。随着空间尺度不同，银行集聚区形成机制差异较大，小尺度集聚区形成主要受到交通便利性的影响，比如典型的有浦口区和六合区。较大尺度银行集聚区则更加关注服务对象。通过分析可知城区面积、人口、GDP 总量、交通等是影响银行网点布局的重要区位因子。最后给出改善南京市城区银行网点分布的建议。 关键词：南京市；银行网点；布局；影响因素 1引言 1.1研究意义 在江苏省经济快速发展的背景下，作为经济发展中心的南京，分析其银行网点的空间分布特征，研究其影响因素，这对于了解南京市第三产业的发展格局，促进南京市金融产业的发展，进而推动南京市经济的快速发展具有重要意义。从GIS空间分析视角，对银行网点的空间分布进行研究，具有一定现实意义。首先其能够指导金融业的发展规划，尤其是空间布局方面；其次随着南京市城市规模不断的扩大，能够为今后银行选址及分布提供指导。 1.2国内外相关研究进展 1.2.1 国外研究现状 自20世纪50年代以来，国内外学者对金融地理学展开了一些的研究。Hepworth(1981)探讨了国际金融中心形成的主要影响因素和简单的发展历程；E.P.Davis(1988)则将企业选址理论运用到国际金融中心形成的研究中去[1]。 20世纪年代以来研究主要集中在城市中心商务区，学术界普遍存在这样一种共识：集聚在市中心能使金融业更方便地获得外部效益和信息资源[2]。尽管城市空间格局不断重组，但对于一个城市的高端服务业（如金融、保险、证劵）的布局来说，集聚经济发挥的作用始终没有减弱，它们总倾向于布局在CBD[3]。学者们对影响金融业布局因素的研究较多，有学者强调集聚作用，有学者强调文化根植[4]，还有学者认为信息的共享性和易获得性至关重要。大体可以分为4个因素：经济因素、空间因素、信息因素、人文因素。随着研究的进一步深入，银行业空间布局作为金融地理学的重要研究内容，逐渐受到学者重视，金融行业也被细分为银行业、基金业、保险业和证劵业等分支行业，每种行业都具备独特的功能和特定的布局形式。将不同类型的金融机构的区位进行比较研究，通常会得到明显的差别。从单一类别来看，国外学者对银行业布局的理论和实证研究都比较成熟，早在20世纪80年代就进行了大量案例研究。例如Yamori 究利用多元离散模型研究了日本跨国银行在其国际化过程中选址的考虑因素，研究发现人均国内生产总值与其海外银行的投资规模关系密切[5]。 可以看出，国外学者的研究视角多是国家或区域层面上的，更多的是关注跨国银行与政治、经济和社会发展的关系，在研究方法上通常是建立数学模型，借助软件进行求解。 1.2.2 国内研究现状 国内有关金融及银行网点空间分布研究的主体是银行的从业人员，主要从金融网络及金融网点经营与管理的角度探讨。改革开放以来银行网点的研究首先集中在不同类银行的发展形势。各大银行的功能定位，一些学者则从研究方法入
论文的数据分析
论文的数据分析 大家现在都要写论文的数据分析了……很多同学都一点不会……所以把我知道的跟大家分享一下……下面以PASW18.0为例，也就是SPSS18.0…………什么？不是18.0，好吧……差不多的，凑合着看吧……要不去装个……= =……下面图片看不清的请右键查看图片…… 首先，要把问卷中的答案都输进SPSS中，强烈建议直接在SPSS中输入，不要在EXCEL中输入，再导入SPSS，这样可能会出问题……在输数据之前先要到变量视图中定义变量……如下图 所有类型都是数值，宽度默认，小数点看个人喜好，标签自定，其他默认……除了值…… 讲讲值的设定…… 点一下有三点的蓝色小框框……会跳出一个对话框，如果你的变量是性别，学历，那么就如下图
如果是五点维度的量表，那么就是 记住，每一题都是一个变量，可以取名Q1，Q2……设定好所有问卷上有的变量之后，就可以到数据视图中输入数据啦……如下图
都输完后……还有要做的就是计算你的每个维度的平均得分……如果你的问卷Q1-Q8是一个维度，那么就把Q1-Q8的得分加起来除以题目数8……那么得到的维度1分数会显示在数据视图中的最后……具体操作如下…… 转换——计算变量
点确定，就会在数据视图的最后一列出现计算后的变量……如果你的满意度有3个维度，那么就要计算3个维度，外加满意度这个总维度，满意度=3个维度的平均分=满意度量表的所有题目的平均分…………把你所有的维度变量都计算好之后就可以分析数据啦…… 1.描述性统计 将你要统计的变量都放到变量栏中，直接点确定……
如果你要统计男女的人数比例，各个学历或者各个年级的比例，就要用描述统计中的频率……如果要统计男女中的年级分布，比如大一男的有几个，大二女的有几个，就用交叉表……不细说了……地球人都懂的………… 2.差异性分析 差异性分析主要做的就是人口学变量的差异影响，男女是否有差异，年级是否有差异，不做的就跳过…… 对于性别来说，差异分析采用独立样本T检验，也可以采用单因素ANOVA分析，下面以T检验为例……
人工智能论文机器学习与大数据
《人工智能》课程结课论文课题：机器学习与大数据 姓名： 学号： 班级： 指导老师： 2015年11月13日
机器学习与大数据 摘要 大数据并不仅仅是指海量数据，而更多的是指这些数据都是非结构化的、残缺的、无法用传统的方法进行处理的数据。大数据时代的来临，随着产业界数据量的爆炸式增长,大数据概念受到越来越多的关注。然而随着大数据“越来越大”的发展趋势，我们在分析和处理的过程中感觉到的困难也愈加的多了。这个时候我们想到了机器学习。机器学习几乎无处不在，即便我们没有专程调用它们，它们也经常出现在大数据应用之中，大数据环境下机器学习的创新和发展也倍加受到了关注。 关键词：大数据；机器学习；大数据时代 Machine learning and big data Abstract Big data is not only refers to the huge amounts of data, and to talk about these data are structured, broken, can't use the traditional method of processing of the era of big data, with the industry to the explosion of data volumes, large data concept is more and more , as the data, the development trend of "growing" in the process of analysis and processing we feel is more time we thought about the machine learning is almost everywhere, even if we don't have to call them specially, they are also often appear in the big data applications, large data machine learning under the environment of innovation and the development also has received
定性数据分析论文
2014—2015学年第一学期《定性数据》期末论文 题目不同年级与性别对奖助学金渴望度定性数据分析姓名常XX 学号20120623104 学院数学与统计学院 专业统计专业 2014年12月18 日
不同年级与性别对奖助学金渴望度定性数据分析 摘要：定性数据分析是数据分析的一个重要内容，它在实践中有着广泛的应用，如问卷调查、产品检验、医学统计等领域中经常用到列联表的定性数据分析来。列联表的定性数据分析不 χ检验、似然比检验、相合性的度仅可以分析分类特征之间的相互依赖关系，还可以进行2 χ检量和检验、计算相关系数作相关分析也可以进行一致性与读了性的检验。本文主要采用2验、似然比检验、相合性的度量和检验来对不同年级、不同性别的大学生对奖助学金渴望度的独立性、相合性检验，最终得到对奖助学金的渴望度与性别无关、与年级有关。 χ检验似然比检验相合性度量 关键词列联表2
一、问题简述 为了解高某校不同年级不同性别的大学生对奖助学的渴望程度，对某校大一年级、大二年级共80位同学关于奖助学金的调查，并取其中的年级、性别、渴望度三个指标生成列联表，对列联表做定性数据分析。 二、符号说明 2χ ：卡方统计量 2ln -Λ：似然比统计量 U ：统计量 p ：概率 τ ：相合性度量统计量 三、理论方法 理论：列联表一般来说，有二维的r c ? 列联表，假设将n 个个体根据两个属性A 和B 进行分类，属性A 有r 类：1, ,r A A ，属性B 有c 类：1,,c B B 。n 个个体中既属于i A 类又属于j B 类的有ij n 个。得如下二维的r c ?列联表： 表一
091099179 周志浩 《经济管理数据分析》课程论文
《经济管理数据分析》课程论文 ——中国投资者心理和行为特征分析 工商管理系 周志浩 091099179 一、引言 在传统经典金融理论中，“人”通常都被外生地假定为“理性人”，对人行为的描述也往往采用理性的行为模型。然而，在现实的金融投资活动中，大量有悖于经典金融理论的“异常现象”引发了经济学家、金融学家、心理学家、社会学家和其他行为科学家的关注和探索，关于人的“非理性”问题的各种探讨也逐渐呈现在人们面前。有关的金融学者在以心理学对人们实际决策行为的研究、观察和实验结果基础上，对投资者投资行为的发生、发展和演化的内在机制及其中深层次的因素进行了卓有成效的研究，大批研究成果相继问世。同时，一个当代金融学研究的重要分支——行为金融学也应运而生。 与经典金融理论不同，行为金融学并不试图定义什么是合理的行为，什么是不合理的行为，它以心理学对人类决策心理的研究成果为依据，以人们的实际决策心理为出发点，来研究和理解人类决策心理所导致的“正常”行为以及这些行为对金融市场的影响。由于它注重投资者决策心理的多样性，突破了经典金融理论简单地认为投资者理性决策模型就是决定金融市场价格变化的实际投资决策模型的假设，使人们对金融市场投资者行为的研究由“应该怎样做投资决策”转变到“实际是怎样进行投资决策的”，从而使这方面的研究更加多样化，更加接近实际，进而也更能解释那些无法为经典金融理论所解释的各种异常现象。可以说，行为金融理论对投资者个体和群体行为的研究促成了传统分析范式的转变，在行为金融分析框架下去研究投资者的投资行为，无疑能更加贴近现实，更加准确地发现投资者实际的投资决策心理和行为特征。 众所周知，中国证券市场的发展历史较短，投资者的投资理念尚未形成比较成熟的风格，机构投资者所占的比重又较小，而中国证券市场的各种过度投机和违规现象又极易对广大投资者，特别是占较大比重的中小投资者造成侵害，故在当前的市场环境下加强对投资者心理和行为的研究就更具有重要的现实意义。在国外发达的证券市场上，投资者都还存在着各种各样的心理和行为偏差，对仅有十余年历史的中国证券市场的广大投资者而言，其投资行为
定性数据分析论文
. .. 2014—2015学年第一学期《定性数据》期末论文 题目不同年级与性别对奖助学金渴望度定性数据分析姓名常XX 学号20120623104 学院数学与统计学院 专业统计专业 2014年 12月 18 日
不同年级与性别对奖助学金渴望度定性数据分析 摘要：定性数据分析是数据分析的一个重要内容，它在实践中有着广泛的应用，如问卷调查、产品检验、医学统计等领域中经常用到列联表的定性数据分析来。列联表的定性数据分析不 χ检验、似然比检验、相合性的度仅可以分析分类特征之间的相互依赖关系，还可以进行2 χ检量和检验、计算相关系数作相关分析也可以进行一致性与读了性的检验。本文主要采用2验、似然比检验、相合性的度量和检验来对不同年级、不同性别的大学生对奖助学金渴望度的独立性、相合性检验，最终得到对奖助学金的渴望度与性别无关、与年级有关。 χ检验似然比检验相合性度量 关键词列联表2
一、问题简述 为了解高某校不同年级不同性别的大学生对奖助学的渴望程度，对某校大一年级、大二年级共80位同学关于奖助学金的调查，并取其中的年级、性别、渴望度三个指标生成列联表，对列联表做定性数据分析。 二、符号说明 2χ ：卡方统计量 2ln -Λ：似然比统计量 U ：统计量 p ：概率 τ ：相合性度量统计量 三、理论方法 理论：列联表一般来说，有二维的r c ? 列联表，假设将n 个个体根据两个属性A 和B 进行分类，属性A 有r 类：1, ,r A A ，属性B 有c 类：1,,c B B 。n 个个体中既属于i A 类又属于j B 类的有ij n 个。得如下二维的r c ?列联表： 表一 其中，,i ij j n n += ，1, ,;i r = j i ij n n +=，1,,,i j i j j c n n n ++===。 如果n 个个体根据三个或三个以上的属性分类，就会有三维或三维以上的列联表，对于高维的列联表一般将其压缩为二维列联表在对数据进行统计分析或对高维列联表进行分层在检验。
试验设计与数据处理课程论文
课 程 论 文 课程名称试验设计与数据处理 专业2012级网络工程 学生姓名孙贵凡 学号201210420136 指导教师潘声旺职称副教授
成绩 科学研究与数据处理 学院信息科学与技术学院专业网络工程姓名孙贵凡学号：201210420136 摘要：《实验设计与数据处理》这门课程列举典型实例介绍了一些常用的实验设计及实验数据处理方法在科学研究和工业生产中的实际应用，重点介绍了多因素优化实验设计——正交设计、回归分析方法以对目标函数进行模型化处理。其适于工艺、工程类本科生使用，尤其适用于化学化工、矿物加工、医学和环境学等学科的本科生使用。其对行实验设计可提供很大的帮助，也可供广大分析化学工作者应用。关键字：优化实验设计; 标函数进行模型化处理; 正交设计; 回归分析方法 1 引言 实验是一切自然科学的基础,科学界中大多数公式定理是由试验反复验证而推导出来的。只有经得起试验验证的定理规律才具有普遍实用性。而科学的试验设计是利用自己已有的专业学科知识，以大量的实践经验为基础而得出的既能减少试验次数，又能缩短试验周期，从而迅速找到优化方案的一种科学计算方法，就必然涉及到数据处理，也只有对试验得出的数据做出科学合理的选择，才能使实验结果更具说服力。实验设计与数据处理在水处理中发挥着不可估量的作用，通过科学合理的实验设计过程加上严谨规范的数据处理方法，可以使水处理原理，内在规律性被很好的发现，从而更好的应用于生产实践。 2 材料与方法 2.1 供试材料 1. 论文所围绕的目标和假设 研究的目标就是实验的目的，我们设计了这个实验是想来做什么以及想得到什么样的结论。要正确的识别问题和陈述问题，这些需要专业知识和大量的阅读文献综述等方法来获得我们所要提出的问题。需要对某一个具体的问题，并且对这个具体的问题提出假设。如水处理中混凝剂的最佳投加量，混凝剂的最佳投加量有一个适宜的PH值范围。
对大数据的理解与看法(结课论文)—王继锋15321050
对大数据的理解与看法 知行1501 15321050 王继锋首先我们要明白大数据是什么？大数据（big data），是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。在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样的捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的4V特点：V olume（大量）、Velocity （高速）、Variety（多样）、Value（价值）。对于“大数据”（Big data）研究机构给出了这样的定义：“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。根据维基百科的定义，大数据是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。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”。 由此可见，大数据在现实生活中有着很大的用处，他能带动产业的发展，优化市场营销模式，创造出前所未有的价值，发现人们很难察觉到的机遇。那么，大数据有什么具体的应用呢？ 据显示，17%-18% 的妇女都曾因受孕困难寻求过医学帮助。
PayPal 联合创始人兼CTO Max Levchin 认为：“受孕困难说到底是一个信息问题。大多数妇女如果能更好地掌握自己排卵周期，更好地读懂自己身体发出的各种信号。她们怀孕的几率会大很多。”于是Levchin 想借助大数据和移动互联网来解决这个困扰夫妇的实际问题。 在近日的D11 大会上，Levchin 展示了其打造的助孕应用Glow。通过Glow，妇女们能够记录和跟踪与怀孕有关的各种重要身体信号，包括月经周期、晨温、上一次性行为时间、体重、心理压力，当然还有最重要的宫颈粘液稠度。具体Glow 是如何助孕的，女生们可以参考其官网的FAQ页面。这里就不多解释了，还是有些害羞哈。Glow 目前正在等待App Store 的审核。 怀孕是两个人的事，不孕自然男人也脱不了干系。Levchin 表示，未来还会推出记录和跟踪男性身体信号的应用。而目前，丈夫也是可以使用Glow 来记录自己对妻子的观察数据。 录入数据之后，Glow 内置的算法能够推算出可能的受孕时间。想造人的夫妻就可以赶紧利用这个时间，而不想要拖油瓶的夫妻则最好尽量避免这个时间。另外，在预测准确率方面，Levchin 表示，随着用户的增多，Glow 的大数据技术能够提高准确率。 不只想做受孕预测，Glow 还想做一款金融工具。Levchin 表示，美国很多夫妻当遇到不孕不育问题都会寻求医疗帮助，但这笔数目不小的费用却没有纳入美国的医保体系，很多夫妻表示压力山大。对此，Glow 推出了一个“不孕不育公积金”的概念。每对有受孕困难的
定型数据分析论文
评分表 题目：探讨大学生是否是党员对智育成绩高能入党的看法 学号：xxxx 姓名：xxxx 评分标准 项目要求分值得分 写作1.题目恰当 2.摘要书写合理、规范10 3.图表,公式规范 4.引用,注释规范 10 5.文章书写结构合理,语言流畅, 结构完整。无错别字 30 内容6.观点合理10 7.分析方法,手段合理恰当。30 8.结论可信10 合计100
定性数据分析期末论文 题目：探讨大学生是否是党员对智育成绩高能入党的看法班级：xxx级数学与应用数学xxx班 姓名: xxx 学号: xxx
探讨大学生是否是党员对智育成绩高能入党的看法 摘要 1、目的 为了更好的建立党员与群众之间的关系，党员与党员之间的关系，从而更科学更具体的发展我们系的党员。我们通过调查2011级四个班的学生们对是否是党员与对智育成绩高能入党的看法。通过这个调查了解同学们的心声，听听她们的意见。 2、方法 通过对2011级四个班的同学进行发问卷的形式进行调查，了解他们对智育成绩高能否入党的看法，并对这个数据进行收集整理分析，其中对数据进行分层与压缩处理，其中压缩包括层压缩，行压缩，列压缩，分别用Excel和spss软件，把数据表示成直观的图表表示和数据处理结果的直观显示。 3、结果 通过对2011级四个班的同学进行问卷调查，并对数据进行分析处理结果如下： G=5986 H=3682 Kendall T系数T=0.1533 se（T）=0.4417 U=T/se(T) =0.3471 P=P(N(0,1) ≥0.3471)≈0 Gamma系数r=0.2383 se(r)=0.6992 U=r/ se(r) =0.3408 P=P(N(0,1) ≥0.3408)≈0 Somers 系数se(d B|C)=0.2417 U= d B|C/ se(d B|C) P=P(N(0,1)
数据分析论文1
成绩评定表
课程设计任务书
汇率是在商品交易和货币运动越出国界时产生的，是一国货币价值在国际的又一表现。因为一国货币汇率受制于经济、政治、军事和心理等因素的影响，这些因素彼此之间既相互联系又相互制约，而且在不同时间，各因素产生作用的强度也会出现交替变化，所以很难准确地找出究竟哪些因素影响着一国货币汇率的变化，在开放经济中，汇率是一种重要的资源配置价格。汇率的失衡或错估，不仅会破坏经济的外部平衡，而且会给国内宏观经济稳定和经济可持续增长带来一系列不利影响。 另外，汇率的变化还能对人们的日常生活和企业的生产销售生产较大的影响。所以，对影响汇率的因素进行分析和探讨，对于指导汇率政策的制定、预测汇率变化趋势、优化投资策略，以及研究与汇率有关的生活消费等问题都有重要的应用价值。spss在经济、管理、医学及心理学等方面的研究起着很重要的作用，在我国的国民经济问题中，增加农民收入是我国扩大内需的关键，通过运用SPSS分析方法对我国人民币及其影响因素的相关分析以便能够更好地了解我国的汇率的情况。 关键词：spss;汇率;影响因素;回归
1问题分析 (1) 2数据来源 (1) 3数据定义 (2) 4数据输入 (2) 5变量的标准化处理 (3) 5.1描述性分析选入变量及参数设置 (3) 5.2描述性分析 (4) 5.3描述性分析结果输出 (5) 6.1描述性分析选入变量及参数设置 (5) 6.2线性回归分析 (7) 7进一步的分析和应用 (17) 总结 (22) 参考文献 (23)
汇率影响因素分析 1问题分析 汇率是在商品交易和货币运动越出国界时产生的，是一国货币价值在国际上的又一表现。因为一国货币汇率受制于经济、政治、军事和心理等因素的影响，这些因素彼此之间既相互联系又相互制约，而且在不同时间，各种因素产生作用的强度也会出现交替变化，所以很准确地找出究竟哪些因素影响着一国货币汇率的变化。 在开放经济中，汇率是一种重要的资源配置价格。汇率的失衡或错估，不仅会破坏经济的外部平衡，而且会给国内宏观经济稳定和经济可持续增长带来一系列不利影响。另外，汇率的变化还能对人们的日常生活和企业的生产销售产生较大的影响。所以，对影响汇率的因素进行分析和探讨，对于指导汇率政策的制定、预测汇率变化趋势、优化投资策略，以及研究与汇率有关的生产消费等问题都有重要的应用价值。 2数据来源 所用数据参考自“人民币汇率研究”（陈瑨，CENET网刊，2005）、“汇率决定模型与中国汇率总分析”（孙煜，复旦大学<经济学人>，2004）和“人民币汇率的影响因素与走势分析”（徐晨，对外经济贸易大学硕士论文，2002），其中通货膨胀率、一年期名义利率、美元利率和汇率4个指标的数据来自于<中国统计年鉴>（2001，中国统计出版社）；2000年的部分数据来自于国家统计局官方网站。