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数据法则  时间:2021-08-12  阅读:()

做数据分析时有哪些方法论

完整的数据分析流程: ? 业务建模。

? 经验分析。

? 数据准备。

? 数据处理。

? 数据分析与展现。

? 专业报告。

? 持续验证与跟踪。

作为数据分析师,无论最初的职业定位方向是技术还是业务,最终发到一定阶段后都会承担数据管理的角色。

比如: 数据提取:将数据取出的过程,数据提取的核心环节是从哪取、何时取、如何取。

? 从哪取,数据来源——不同的数据源得到的数据结果未必一致。

? 何时取,提取时间——不同时间取出来的数据结果未必一致。

? 如何取,提取规则——不同提取规则下的数据结果很难一致。

在数据提取阶段,数据分析师首先需要具备数据提取能力。

其次是理解业务需求的能力。

莱因达 ( PauTa)准则、格拉布斯 ( Grubbs)准则、肖维纳 (Chauvenet)准则 三者的区别

1、检测数量不同 莱因达准则是以三倍测量列的标准偏差为极限取舍标准,其给定的置信概率为99.73%,该 准则适用于测量次数n>10或预先经大量重复测量已统计出其标准误差σ的情况; 格拉布斯准则适用于测量次数较少的情况(n<100),通常取置信概率为95%,对样本中仅混入一个异常值的情况判别效率最高。

肖维勒准则是建立在频率p=m/n趋近于概率P{|Xi- X|>Zcσ}的前提下的。

2、概率精确度不同 莱因达准则置信概率为99.73%,而格拉布斯准则置信概率为95%,肖维勒准则置信概率为92%。

扩展资料: 格拉布斯准则是以正态分布为前提的,理论上较严谨,使用也方便。

某个测量值的残余误差的绝对值 |Vi |>Gg,则判断此值中有较大误差,应以剔除,此即格拉布斯准则。

利用格拉布斯(Grubbs)准则进行处理: 根据误差理论,要有效地剔除偶然误差,一般要测量10次以上,兼顾到精度和响应速度,取15次为一个单位。

在取得的15个数据中,有些可能含有较大的误差,需要对它们分检,剔除可疑值,提高自适应速度。

对于可疑数据的取舍要慎重。

在试验进行中时,若发现异常数据,应立即停止试验,分析原因并及时纠正错误;当为试验结束后时,应先找原因,在对数据进行取舍。

如发现生产(施工)、试验过程中,有可疑的变异时,该测量值则应予舍弃。

这类数据的不能清楚地判定原因时,可以借助一些统计方法进行验证处理,方法很多,如常用的"拉依达准则"和"格拉布斯准则",还有如狄克逊准则,肖维勒准则、t检验法,F检验法等。

但对于异常数据一定要慎重,不能任意的抛弃和修改。

往往通过对异常数据的观察,可以发现引起系统误62616964757a686964616fe58685e5aeb931333431363566差的原因,进而改进过程和试验。

参考资料来源:百度百科—格拉布斯准则 百度百科—拉依达准则

Excel表格基本运算法则是什么

算术运算符(6个) 它们的作用是完成基本的数学运算,产生数字结果等,它包括:+ 、-、*、/、%、^ ,含义依次为加、减、乘、除、百分数、乘方。

  比较操作符(6个) 它们的作用是可以比较两个值,结果为一个逻辑值,不是“TRUE”就是 “FALSE”。

包括:=、〉、〈、〉=、〈=、〈〉,含义依次为等于、大于、小于、大于等于、小于等于、不等于。

  文本连接符(1个) 使用文本连接符(&)可加入或连接一个或更多字符串以产生一长文本。

例如:“2000年”& “祖国更繁荣”就产生“2000年祖国更繁荣”。

  引用操作符(3个) 引用以下三种运算符可以将单元格区域进一步处理。

  冒号“:”——连续区域运算符,对两个引用之间包括两个引用在内的所有单元格进行引用。

如SUM(B5:C10),计算B5到C10的连续12个单元格之和。

  逗号“,”——联合操作符可将多个引用合并为一个引用。

如SUM(B5:B10,D5:D10),计算B列、D列共12个单元格之和。

  空格——取多个引用的交集为一个引用,该操作符在取指定行和列数据时很有用。

如SUM(B5:B10 A6:C8),计算B6到B8三个单元格之和。

  如果公式中同时用到了多个运算符,Excel 将按一定的顺序(优先级由高到低)进行运算,相同优先级的运算符,将从左到右进行计算。

若是记不清或想指定运算顺序,可用小括号括起相应部分。

  优先级由高到低依次为:1.引用运算符 2.负号 3.百分比 4.乘方 5.乘除 6.加减 7.连接符 8.比较运算符。

有效数字的运算法则

有效数字的运算法则 四舍六入五留双 此方法是在所拟舍去的数字中,其最左面第一数字小于或等于4时弃去; 大于或等于6时进位; 等于5时,所保留数字末位为奇数则进1,为偶数则不进。

例如,将5.6423、7.7366、7.7315和7.7365各处理成四位数时,它们分别为5.642、7.737、7.732和7.736。

应当注意,在处理一个数据,所拟舍去的数字并非一个时,不得对该数字连续修约。

例如,将18.4546处理成四位数时,应得18.45;若将该数处理成18.455,再修约成18.46是不对的。

什么是保险中的大数法则

1、大数法则是近代保险业得以建立和发展的基础。

2、大数法则分为数学上的大数法则与统计学上的大数法则。

3、大数法则具体是指:大量的、在一定条件下重复出现的随机事件将呈现出一定的规律性和稳定性。

例如房屋失火,人的死亡,对某一房屋和某一人而言,是无法预测其发生的,但尽可能地汇集更多的人或房屋,观察一定期间,则可测出死亡人数或失火件数发生的或然率。

再比如1个60周岁的人,在未来一年中的生死情况,对50万个60周岁的人的个人资料进行统计分析,可以发现这类人中死亡数会有一个稳定的概率。

扩展资料 1、根据大数法则,保险公司能推算将来可能的各项成本,通过合理的算计,能开展保险业务。

2、运用大数法则,可将偶然事故发生的不确定性减少。

因此,保险业能准确预测危险的发生。

既能预测,就必然会设法和防备或避免其发生。

结果降低危险发生的或然率,达到营利和社会安定的目的。

3、大数法则和再保险是保险业务经营中两个重要的方面,在工作中将它们有效地结合起来,有利于促进业务经营的稳定。

参考资料来源:和讯网 太保寿险副总经理郁华:大数据法则正在颠覆大数法则

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