第一篇：DNF武器增幅和强化增加攻击力的数据分析
+10以内的强化和增幅不予讨论，只做+11以上的。下面列出强化或者增幅+11到+17的雷克斯暴龙的属性图
从以上图片不难发现一个结论：
同等级同种类的装备
强化+17武器无视大约是+15的2倍
强化+16武器无视大约是+14的2倍
强化+15武器无视大约是+13的2倍
强化+14武器无视大约是+12的2倍
强化+13武器无视大约是+11的2倍
强化+(X+2)武器的无视大约是+X的2倍(X≥11)
我们可以大胆地推断出+18的雷克斯暴龙大约有4300+无视魔法攻击力
+19雷克斯暴龙有接近6000的无视魔法攻击力
至于+20的雷克斯暴龙有难以想象的8000+的无视魔法攻击力
重头戏来了 增幅等级与异次元属性有什么关系呢?
上图增幅+15的65级粉雷克斯暴龙异次元智力+220
我曾经见过增幅+13的残暴+101异次元智力
还有增幅+14罗乌手镯+140多异次元力量
以及红字+12金刚石77点异次元属性
我增幅+11泰坦的强化珠53点异次元智力
因此增幅等级与异次元属性关系的结论是 没错 你猜对了 增幅和强化类似
增幅+(X+2)的装备所加的异次元属性大约是+X的2倍(X≥11)
(前提在装备品质【稀有/神器/史诗】以及等级相同的条件下，但是条件相差不多的装备推出来的结果也不会差很多)
第二篇：数据分析软件和工具
以下是我在近三年做各类计量和统计分析过程中感受最深的东西，或能对大家有所帮助。当然，它不是ABC的教程，也不是细致的数据分析方法介绍，它只 是“总结”和“体会”。由于我所学所做均甚杂，我也不是学统计、数学出身的，故本文没有主线，只有碎片，且文中内容仅为个人观点，许多论断没有数学证明，望统计、计量大牛轻拍。
于我个人而言，所用的数据分析软件包括EXCEL、SPSS、STATA、EVIEWS。在分析前期可以使用EXCEL进行数据清洗、数据结构调 整、复杂的新变量计算（包括逻辑计算）；在后期呈现美观的图表时，它的制图制表功能更是无可取代的利器；但需要说明的是，EXCEL毕竟只是办公软件，它 的作用大多局限在对数据本身进行的操作，而非复杂的统计和计量分析，而且，当样本量达到“万”以上级别时，EXCEL的运行速度有时会让人抓狂。
SPSS是擅长于处理截面数据的傻瓜统计软件。首先，它是专业的统计软件，对“万”甚至“十万”样本量级别的数据集都能应付自如；其次，它是统计软 件而非专业的计量软件，因此它的强项在于数据清洗、描述统计、假设检验（T、F、卡方、方差齐性、正态性、信效度等检验）、多元统计分析（因子、聚类、判 别、偏相关等）和一些常用的计量分析（初、中级计量教科书里提到的计量分析基本都能实现），对于复杂的、前沿的计量分析无能为力；第三，SPSS主要用于 分析截面数据，在时序和面板数据处理方面功能了了；最后，SPSS兼容菜单化和编程化操作，是名副其实的傻瓜软件。
STATA与EVIEWS都是我偏好的计量软件。前者完全编程化操作，后者兼容菜单化和编程化操作；虽然两款软件都能做简单的描述统计，但是较之 SPSS差了许多；STATA与EVIEWS都是计量软件，高级的计量分析能够在这两个软件里得到实现；STATA的扩展性较好，我们可以上网找自己需要 的命令文件（.ado文件），不断扩展其应用，但EVIEWS就只能等着软件升级了；另外，对于时序数据的处理，EVIEWS较强。
综上，各款软件有自己的强项和弱项，用什么软件取决于数据本身的属性及分析方法。EXCEL适用于处理小样本数据，SPSS、STATA、EVIEWS可以处理较大的样本；EXCEL、SPSS适合做数据清洗、新变量计算等分析前准备性工作，而STATA、EVIEWS在这方面 较差；制图制表用EXCEL；对截面数据进行统计分析用SPSS，简单的计量分析SPSS、STATA、EVIEWS可以实现，高级的计量分析用 STATA、EVIEWS，时序分析用EVIEWS。关于因果性
做统计或计量，我认为最难也最头疼的就是进行因果性判断。假如你有A、B两个变量的数据，你怎么知道哪个变量是因（自变量），哪个变量是果（因变量）？
早期，人们通过观察原因和结果之间的表面联系进行因果推论，比如恒常会合、时间顺序。但是，人们渐渐认识到多次的共同出现和共同缺失可能是因果关 系，也可能是由共同的原因或其他因素造成的。从归纳法的角度来说，如果在有A的情形下出现B，没有A的情形下就没有B，那么A很可能是B的原因，但也可能 是其他未能预料到的因素在起作用，所以，在进行因果判断时应对大量的事例进行比较，以便提高判断的可靠性。
有两种解决因果问题的方案：统计的解决方案和科学的解决方案。统计的解决方案主要指运用统计和计量回归的方法对微观数据进行分析，比较受干预样本与 未接受干预样本在效果指标（因变量）上的差异。需要强调的是，利用截面数据进行统计分析，不论是进行均值比较、频数分析，还是方差分析、相关分析，其结果 只是干预与影响效果之间因果关系成立的必要条件而非充分条件。类似的，利用截面数据进行计量回归，所能得到的最多也只是变量间的数量关系；计量模型中哪个 变量为因变量哪个变量为自变量，完全出于分析者根据其他考虑进行的预设，与计量分析结果没有关系。总之，回归并不意味着因果关系的成立，因果关系的判定或 推断必须依据经过实践检验的相关理论。虽然利用截面数据进行因果判断显得勉强，但如果研究者掌握了时间序列数据，因果判断仍有可为，其中最经典的方法就是 进行“格兰杰因果关系检验”。但格兰杰因果关系检验的结论也只是统计意义上的因果性，而不一定是真正的因果关系，况且格兰杰因果关系检验对数据的要求较高（多期时序数据），因此该方法对截面数据无能为力。综上所述，统计、计量分析的结果可以作为真正的因果关系的一种支持，但不能作为肯定或否定因果关系的最 终根据。科学的解决方案主要指实验法，包括随机分组实验和准实验。以实验的方法对干预的效果进行评估，可以对除干预外的其他影响因素加以控制，从而将干预实施后的效果归因为干预本身，这就解决了因果性的确认问题。关于实验
在随机实验中，样本被随机分成两组，一组经历处理条件（进入干预组），另一组接受控制条件（进入对照组），然后比较两组样本的效果指标均值是否有差 异。随机分组使得两组样本“同质”，即“分组”、“干预”与样本的所有自身属性相互独立，从而可以通过干预结束时两个群体在效果指标上的差异来考察实验处 理的净效应。随机实验设计方法能够在最大程度上保证干预组与对照组的相似性，得出的研究结论更具可靠性，更具说服力。但是这种方法也是备受争议的，一是因 为它实施难度较大、成本较高；二是因为在干预的影响评估中，接受干预与否通常并不是随机发生的；第三，在社会科学研究领域，完全随机分配实验对象的做法会 涉及到研究伦理和道德问题。鉴于上述原因，利用非随机数据进行的准实验设计是一个可供选择的替代方法。准实验与随机实验区分的标准是前者没有随机分配样本。
通过准实验对干预的影响效果进行评估，由于样本接受干预与否并不是随机发生的，而是人为选择的，因此对于非随机数据，不能简单的认为效果指标的差异 来源于干预。在剔除干预因素后，干预组和对照组的本身还可能存在着一些影响效果指标的因素，这些因素对效果指标的作用有可能同干预对效果指标的作用相混淆。为了解决这个问题，可以运用统计或计量的方法对除干预因素外的其他可能的影响因素进行控制，或运用匹配的方法调整样本属性的不平衡性——在对照组中寻 找一个除了干预因素不同之外，其他因素与干预组样本相同的对照样本与之配对——这可以保证这些影响因素和分组安排独立。
随机实验需要至少两期的面板数据，并且要求样本在干预组和对照组随机分布，分析方法就是DID（倍差法，或曰双重差分法）；准实验分析用截面数据就 能做，不要求样本在干预组和对照组随机分布，分析方法包括DID（需两期的面板数据）、PSM（倾向性得分匹配法，需一期的截面数据）和PSM-DID（需两期的面板数据）。从准确度角度来说，随机实验的准确度高于准实验和非实验分析。
关于分析工具的选择
如果根据理论或逻辑已经预设了变量间的因果关系，那么就无需使用实验方法。我对非实验数据分析工具的选择原则如下。
因变量为连续变量，自变量至少有一个连续变量，进行多元线性回归； 因变量为连续变量，自变量全部为分类变量，进行方差分析；
因变量为分类变量，自变量至少有一个连续变量，使用Logit模型或Probit模型； 因变量为分类变量，自变量全部为分类变量，进行交叉表分析和卡方检验；
因变量在某个闭区间内分布，并且有较多样本落在闭区间的边界上，使用Tobit模型；
因变量不唯一，如多产出问题，进行数据包络分析（DEA）；
因变量为整数、数值小、取零个数较多，使用计数（Count）模型； 数据具有层次结构（嵌套结构），使用多层线性模型（HLM）。
随着统计和计量经济学的发展，各种前沿分析工具层出不穷，但我认为最靠谱的分析工具不外乎以下四种：DID（针对随机实验），多元线性回归，固定效 应变截距模型（FE，针对面板数据），Logit模型或Probit模型（针对分类因变量数据）。其他方法或适用条件苛刻，或分析过程折腾，或方法本身不 可靠（尤其是聚类分析、判别分析，超级不靠谱），因此能用以上四种方法分析问题时，不必为“炫方法”而瞎折腾。关于拟合优度、变量选择原则及估计值绝对大小的意义
在人人的“数据分析”小站中，某同学提出这样一个问题：“多元回归分析中，怎么选择自变量和因变量，可以使R方达到80%以上？”
很显然，问这个问题的同学要么没学好计量，要么就是犯了功利主义的错误，或者二者皆有。拟合优度的大小很大程度上取决于数据本身的性质。如果数据是 时序数据，只要拿有点相关关系的变量进行回归就能使拟合优度达到80%以上，但这样的高R方根本说明不了什么，很可能使分析者陷入伪回归的陷阱，严谨的做 法当然是做平稳性检验和协整检验；如果是截面数据，根本没必要追求R方到80%的程度，一般来说，有个20%、30%就非常大了。
如果一定要增大R方，那么最应该做的的确是对纳入模型的变量进行选择。选择纳入模型的原则我认为有三条。第一，从理论和逻辑出发，将可能影响因变量 的变量作为自变量纳入模型，即理论上或逻辑上能影响因变量的自变量必须纳入模型，即使该自变量的回归系数不显著。第二，奥姆剃刀原则——如无必要，勿增实体，即理论上或逻辑上不能影响因变量的自变量不能纳入模型，即使该自变量的回归系数显著。第三，防止纳入具有多重共线性的自变量。
前面说了，对截面数据进行计量分析，R方能达到20%、30%是非常了不起的事情。但是，如果拟合优度（或类似拟合优度的指标）在20%、30%或 更低时，回归系数只具有定性或定序上的意义，强调其绝对数值的大小没什么意义。譬如lnY=alnA+blnB+„+zlnZ+c回归的R方为20%，a 为0.375，b为0.224，且二者的T检验显著，那么我们可以说，A、B对Y有影响，也可以说一百分点的A变化对Y的影响大于一百分点的B变化对Y的影响（控制其他因素的情况下），但说一百分点的A变化对Y的影响较一百分点的B变化对Y的影响大0.151%，就没什么意义了。
第三篇：强化水利普查保密和数据录入工作
***强化水利普查保密和数据录入工作
按照第一次全国水利普查数据保密管理办法和水利普查数据处理的要求，为切实加强水利普查涉密数据的使用管理，强化对普查数据、普查涉密计算机、涉密载体以及数据管理、人员管理，认真履行好***地区水利普查安全的各项责任。
***水利普查办充分认识涉密工作底图密级高，保密责任重大，为了确保涉密数据安全，与各县签订了水利普查涉密数据保密责任书，明确软件管理专职人员，落实了空间数据软硬件设备，建立涉密机房，配备了涉密电脑及保密人员。
自清查登记数据录入工作开展以来，周密布置基层台账系统环境，共发放覆盖全区的水利普查纸质工作底图75幅，发放清查登记表23类2277份。从5月份开始进入数据录入阶段，各县积极开展清查登记成果复核、修订完善、信息数据录入工作，地区普查办在检查督促指导六县工作的同时，配合省水利普查信息组、工程组对***六县基础台账管理、水利工程数据填写、清查表录入、空间数据录入环境建设及普查宣传工作进行了检查督促和现场指导。目前，已全面完成了各县清查数据审核、汇总、上报工作，完成了清查工作报告和审核报告，并已上报省水利普查办公室。
第四篇：数据统计质量问题分析和解决方案
数据统计质量问题分析和解决方案
摘要：随着社会主义市场经济的不断发展，统计失实的现象日渐严峻，准确可靠的统计数字，是进行科学决策和科学管理的重要依据。因此，针对目前有些统计数据失实的现象，本文提出简要的分析和一些粗浅的解决意见。
关键词：统计数据准确性质量；统计数据失实；统计数据质量控制
一、统计数据质量问题的危害及严重性
统计数据质量问题是衡量统计工作的核心指标。准确可靠的统计数字，是进行科学决策和科学管理的重要依据。小到人民生活中的茶米油盐，大到企业的经营管理，甚至国计民生。统计数据的真实可靠都起着重要影响，不容忽视。
企业统计的目的是为企业经营决策管理提供统计信息。在市场经济条件下，企业的经营决策具有极大的风险性，风险性产生于企业对市场变化的不确定性，并由不确定程度决定风险大小。而不确定性又与信息的准确和及时程度直接相关。换言之，信息愈及时准确，企业所面临的风险就越小。
诺贝尔经济学奖获得者托宾指出：“如果没有可靠和及时的经济统计数据，特别是国民收入和生产统计数字，很难想象宏观经济政策如何制订”。中国历史上的五八年“浮夸风”给国家和人民带来的巨大灾难，人们至今也还记忆犹新。由此可见，搞准统计数字，提高统计数据质量乃势在必行。
二、常见的数据质量问题
（一）、数据虚假
这是数据质量问题中最常见的问题，也是危害最为严重的一个数据质量问题。这类统计数据完全是虚构或者杜撰的，毫无事实依据，因此不具备任何参考价值，反而会对决策带来严重的误导。（二)、拼凑数据
这种数据是把不同地点，不同条件，不同性质的数据在收集、加工、传递过程中人为地拼凑成同一时间、地点、条件和性质下的同一数据。这种拼凑而成的数据，虽然分别有其事实依据，但是从总体上看是不符合事实的，其性质与虚构数据相同。
（三）、指标数值背离指标原意
这是由于对指标的理解不准确，或者是因为指标含义模糊，指标计算的随意性大等原因造成的数据质量问题。会造成收集整理的统计数据不是所要求的统计内容，数据与指标原意出现走样，面目全非。
（四）、数据的逻辑错误
这是指统计资料的排列不合逻辑，各个数据、项目之间互相矛盾。
（五）、数据的非同一性
数据的非同一性是指一个指标在不同时期的统计范围、口径、内容、方法、单位和价格上有差别而造成的数据不可比性。
三、统计数据失实的原因分析
第五篇：数据分析和持续改进管理办法
数据分析和持续改进管理办法
1目的
为使公司综合管理体系各过程按照既定的管理文件执行，以满足顾客的要求，并收集和分析适当的数据，制订整改措施，实现持续改，有效控制数据分析和持续改进执行不力的风险，特制定本办法。
2适用范围
本办法适用于对公司综合管理体系有关的数据的收集、分析和改进活动。3职责
3.1办公室是公司数据分析和持续改进的归口管理，负责数据分析和持续改进。
3.2各管理科室负责本专业管理范围内数据的收集、分析、传递，为持续改进提供信息。
3.3各车间根据需要负责本车间数据的收集、分析、传递，并及时向管理科室报送相关数据。
4管理要求 4.1数据类型
a）产品检验或验证结果； b）工序/过程控制结果； c）内部审核结果； d）管理评审结果；
e）环境及安全绩效的监测与测量结果； f）环境及安全相关运行记录。4.2数据来源
4.2.1外部数据主要包括： a）顾客满意调查； b）顾客信息反馈记录； c）供方变化情况； d）相关方对公司的评价；
e）其他相关方的需求和信息反馈等。4.2.2内部数据包括： a）监测、测量记录报告； b）内部审核记录； c）管理评审记录； d）工序控制记录。4.3数据的收集方法
察看记录、与有关机构和部门沟通、与顾客走访等。4.4数据分析
4.4.1数据分析按专业管理线条进行，各部门对收集到的各种数据进行分类，选择适宜的统计技术进行分析，确保统计分析数据科学、准确、真实。可采用调查表法、对比法、排列图、因果图、折线图等统计方法。
4.4.2数据分析的重点是为证实管理体系的适宜性、有效性。通过分析发现并确定持续改进管理体系的有效性即可行之处。
4.4.3办公室负责与有关部门共同研究确定所需的统计技术及应用场所。
4.4.4各部门的数据分析要建立在统计数据的基础上，并要应用统计技术，寻找共性的问题或问题发生的趋势。数据分析发现目标指标未实现、产品质量不符合要求、出现顾客投诉等问题，或发现专业检查同类问题不断重复出现，或发现存在潜在不符合时，在上报的数据分析报表中，必须分析原因，提出纠正或预防措施，以防止不符合项再次发生并消除潜在不符合项。
4.4.5各部门数据分析发现自身无力解决的问题，在数据分析报表中说明原因，并提出解决问题的建议，或由办公室协调，或提交管理评审予以解决。
4.4.6各部门月度工作小结及下月度工作计划应于次月5日前以电子邮件形式报送相关管理科室，并根据管理要求传递给相关部门。
4.5数据分析的输出
4.5.1数据分析后，应以相应的报告的形式，及时提交有关职能部门和分管领导。
4.5.2有关部门及分管领导在得到相应的数据，应及时做出反应或做进一步数据收集，分析以正确评价管理体系的有效性，改进并进一步决策。
4.6记录保存和管理
数据分析过程收集和产生的记录，由各部门根据职责范围按《记录控制程序》的要求，保存和管理。5附则
5.1本办法由办公室负责解释。
5.2本办法所涉及的记录保存期限至少为3年。5.3本办法自发布之日起实施。
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