数据分析1

第一篇：数据分析1

数据分析

问卷显示，曾经谈过恋爱以及正在谈恋爱的学生人数占调查总人数的大部分，其中，在男生中约为70%，女生中约占60%。正在找寻适合恋爱对象的，男生中占15%，女生中占20%。而反对恋爱和不准备恋爱的，男生中占15%，女生中占20%。从这些数据可以看出，男生谈恋爱的人数稍高于女生。

关于大学生谈恋爱的动机及其利弊，在回答“大学生谈恋爱的动机是什么？”这一问题中，男生中40%的人选择“丰富生活，寻找精神寄托”，而女生中20%的人选择。“跟随潮流，满足青春期心理和生理需求”这一选项，男生中20%的人选择，女生没有选择的。另外，选择“在生活和学习上找到好伴侣”选项，男生中40%选择，女生中50%选。而选择“无所谓”的女生有25%，男生没有选择这一选项的。从数据方面可以看出，大学生恋爱的动机是多种多样的，并且很多同学不是认真的谈恋爱，这是对自己和对方不负责任的行为。关于第四题恋爱影响学习的问题，同学们在问卷中可谓仁者见仁智者见智，男生中70%，女生中85%的学生认为恋爱与否对学习的影响取决于个人把握情况，还是比较理智的。男生中25%，女生中15%的人认为谈恋爱会使学习生活更有动力，的确，健康的爱情可以激发恋爱双方专心投入学习，丰富感情生活。除此之外，一些认为“弊多于利”。如果恋爱双方处理不当，不但会影响学习，而且会浪费大量精力和财力，甚至会伤害双方感情，还可能脱离集体。

涉及择偶心理的五六七三个题，大多把对方的性格，才能。人品放在比较重要的位置。第五题认为“一见钟情”的为自己的追求对象的男生中占10%，女生中占5%，认为“日久生情”的爱情更可靠的，男生中占50%，女生中占60%，其他的“不在乎外表”的男生中占20%，女生中占30%。由此看来，大学生对恋爱还是更感性一些并且注重异性外表。男生对理想异性的选择，选“温柔体贴”“冰清玉洁”“活泼开朗”“家庭观念强”的分别为15%，25%，20%，40%。女生选择“稳重成熟”“阳光开朗”“风趣幽默”“关怀浪漫”的分别为25%，10%，25%，40%。由此可见，“萝卜青菜各有所爱”。

关于恋爱的底线行为，男生中，“一般身体接触”“约会时接吻”“性爱关系”“同居关系”各占15%，20%，25%，40%，女生中各占30%，35%，25%，10%。由此可以看出，男生的恋爱底线行为比女生的更为开放。

对于恋爱的曲折，男生大多数选择了“顺其自然”女生大多数选择了“爱情的考验”。而爱情的最大敌人，男生中95%认为是猜忌，5%认为是时间，女生中75%认为是猜忌，15%认为是时间，还有10%认为是距离。由数据显示，无论男生还是女生，大多数人都认为是猜忌为爱情的最大敌人。对于异地恋，大多数人不支持不反对。

最后，关于感情破裂时的处理方式，男生中45%“积极调整，乐观对待”。30%“无所谓”，25%选择其他，女生中，70%“积极调整，乐观对待”，30%“无所谓”。

第二篇：《简单的数据分析》教学设计1

《简单的数据分析》教学设计

共4课时，总第21课时 教学目标：

1、会看起始格与其他格代表的单位量不一致的条形统计图，并能根据统计表中的数据完成统计图。

2、初步学会简单的数据分析，进一步感受到统计对于决策的作用，体会统计在现实生活中的作用，理解数学与生活的紧密联系。

3、加强学生提出问题、解决问题能力的培养，充分引导学生自主探索、合作交流。

教学过程：

一、情景导入

1、出示课本P39统计表，观察分析：从统计表上，你知道了什么？

2、发现矛盾，引出新课。

（1）如果让你根据统计表的数据，绘制一个学生身高统计图，你准备一小格表示多少厘米？（让学生自由的发表自己的看法。）

（2）师拿出事先准备的不同空白统计图，让四人小组合作画完。（3）出示学生画的统计图，引导比较，发现问题。

（4）师问：有什么办法能解决这些问题呢？（引导学生积极思考。）

2、引出新课，板书课题，出示书上的统计图。

二、探究体验

1、学看统计图。

（1）引导生观察，这个统计图和前面学的统计图有什么不同？（2）起始格代表多少个单位，其他格呢？这样画有什么好处？（3）引导学生按照示例，把其他两人的条形补充完整。

（4）生讨论：在什么情形下使用这种统计图？它的优点是什么？

2、尝试画统计图。

（1）观察体重统计图：图中的起始格表示多少个单位，其他格呢？（2）学生尝试独立完成该统计图。（3）集体汇报交流。

3、提出问题，解决问题。

（1）师问：根据上面两个统计图，你知道了什么？你能提出了什么问题？你能解决吗？

（2）出示“中国10岁儿童身高、体重的正常值”引导学生比较。发现哪些同学的身高、体重在正常值以下，哪些同学在正常值以上？

（3）引导学生为这些体重超正常值的同学出谋献策。

（4）师引导生思考：在统计图中怎样一目了然地看出每个学生的身高、体重是在正常值以上还是正常值以下？

三、实践应用

生独立完成P40—41的练习十第2、3题。

四、全课总结

通过这节课的学习，你有什么收获？你还有什么不懂的问题？你对自己、同学这节课学习的表现有什么评价？

我认为一月份这种饮料刚上市大家都想尝一尝，可是这种饮料不好喝，因此销量开始下降。生4：我认为一月份的销售量是600瓶、5月份销售200瓶、8月份销售700瓶。我认为一月份这种饮料刚上市大家都想尝一尝，可是这种饮料不好喝，因此销量开始下降。于是生产厂家开始调整产品，味道好了销量又上升了。

第三篇：用图表分析数据_教学设计1

《用图表分析数据》教学设计

顺德区北滘镇莘村中学

陈玉文

教材分析

本课的教学内容是初中《信息技术》八年级上册，第一单元电子表格——“第七课 用图表分析数据”。图表是一种能直观地反映数据特征和趋势的表现形式，在数据统计中有着不可替代的重要作用，这决定了本节课在本单元内容中的重要地位。

教材中通过数据描述的多样性与图表的制作两部分内容，要求学生掌握建立图表、编辑图表的操作，并且在众多类型的图表中重点介绍了常用的柱形图、折线图、饼图，并通过探究学习让学生体会柱形图、折线图、饼图适合表达的数据关系、适用的场合。

学情分析

通过前面的学习，部分学生已经熟悉了Excel电子表格软件的基本操作，具备了一定的自学能力，能通过自主探究，较好地完成学习任务，个别学生不能适应整体节奏，需要老师帮助，达到教学目标。

教学目标

1.知识与技能

⑴掌握利用图表向导，创建柱形图、折线图、扇形图的方法；

⑵理解柱形图、折线图、饼图在反映数据上的区别；

⑶能根据需要对图标进行修改和美化。

2.过程与方法

⑴通过分析数据之间的关系，选择合适的图表类型来制作图表；

⑵通过小组合作讨论、学生的自主学习，让学生自己总结出不同类型图表的适用范围；

3.情感态度与价值观

⑴培养善于分析、乐于尝试、独立思考的自学品质，提高学以致用的能力。

4.行为与创新

⑴通过探究学习活动，激发学生探索的欲望和培养创新精神。

教学重点与难点

1.教学重点

根据图表向导制作柱形图、折线图和扇形图；

图表的修改与美化。

2.教学难点

建立图表时数据源的选取；

根据所要反映的数据情况使用适当的图表类型来说明问题。

教学方法与手段

讲解演示，任务驱动，自主探究，合作学习

课前准备

计算机网络教室；多媒体网络教学系统；教学课件及学件。

教学过程

一、情境导入

师：通过幻灯片展示图片。怎么样？

生：太胖了。

师：为什么会这么胖？

通过幻灯片展示下面左边的图片，同时播放下面的一段文字的录音。

现在大多数家庭就只有一个孩子，出于对孩子的溺爱，家长希望为孩子创造最好的物质生活条件，所以在吃上面，只要孩子喜欢往往都会全力满足。家长的这种溺爱，加上孩子对食物本能的向往，使越来越多的孩子变成了“小胖墩”。针对这个问题，今年全国学生营养日也就是刚刚过去的5月20日这一活动的主题就定为“全面、均衡、适量——远离肥胖、慢性病”。

师：在物质日见丰富的今天，青少年的体重状况到底如何？让我们来看一则来自《南方都市报》的报道。(幻灯片展示)

下面是南方中学提供的统计表格：(幻灯片展示)

下面是南方市教育局对南方中学初一学生体重的分析图表：(幻灯片展示)

设计意图：通过与学生相关的事例引入课题，意在激发学生的学习兴趣。

二、引入图表的概念

师：从文本到表格，再从表格到图表。同一信息用多种方法来描述，请同学们对比观察，讨论这三种数据描述方式的特点和适应场合。展示幻灯片（表格1）。

师：数据可有多种描述方式，各有各的适用场合，互为补充。用图表来描述数据更直观清楚，图表可以将抽象的数据形象化，便于对数据进行分析。

我们继续看几张图表：展示幻灯片。

用柱形高低表示数据的多少

柱形图

用折线表示数据的变化及趋势

折线图

表示数据在圆中所占比例多少的图形，形状像饼，就称饼图。

饼图

设计意图：先让学生认图，给下面的作图作准备。

三、合作交流、探究新知

师：同学们想不想把上面的数据也制作成图表？

生：想。

师：那同学们现在会不会制作？

生：会/不会。

师：那请会的同学会演示一下。

师：Excel电子表格可以把表格中的数据转换为各种图表，在常用工具栏有一个专门的工具——“图表向导”来制作图表。

生：演示制作过程（一个学生做得不对时，让其他学生接，合作完成。）

师：教师边点评边演示。重点：选择图表类型；选择数据区域；图表选项；图表位置与大小。

师：那老师一提醒同学们就会了。

师：演示制作过程。边演示边讲解。

设计意图：这部分内容不难，学生看书就可以领会，先学后教，以提高学生的学习能力。

师：进一步认识图表（图表区、绘图区、数轴、图例等等。展示幻灯片）。

设计意图：让学生进一步了解图表，给下面三个任务用图表作准备。

师：同学们现在想不想也动手试一试？

生：想。

请同学们打开学件1中的课堂练习。

任务一：你能不能比较南方中学近五年初一学生正常体重的学生数？

小组合作完成。

师：大多数同学做得都很好，展示一个好的。点评。但也有少数同学有些细节没注意到，展示一个不太好的。提醒大家：细节决定成败，以后得注意。（再次强调非连续数据源的选择）

师：需要修改数据源的同学请右击图表区选择源数据再重新选择。并请那个同学演示。

设计意图：通过任务一，让学生模仿制作图表，了解图表制作的四大步骤，并练习对不连续的数据区域进行选择。

任务二：如果我想知道南方中学2009年初一学生各阶段体重的比例，应该怎么办？

师：我看同学们都做得差不多了。我们来看一下。

师点评：我发现多数同学在选择图表类型时选了“饼图”，还有一部分仍然是选了“柱形图”，对此同学们有什么看法？

（组织学生交流看法。）

师：为什么使用饼图？

生：知道百分比。

师：那我们怎么知道所占比例的值，具体的值？

生：右击，选图表选项„„

请一同学演示。

师：什么情况选择什么类型的图表？这是一个非常关键的问题。其实“图表向导”第一步选择图表类型时，每种图表类型都有相应的简要说明。教师同步演示。

师：下面请完成学案中的表格。

展示幻灯片空表。

讲解并展示幻灯片示例图表。

师：图表制作不合适时，可以直接修改。需要修改的同学可以右击图表区、选择相应的快捷菜单进行修改。

生：演示修改操作。

师：综合我们刚才的研讨，成功制作图表的关键在于哪两步？

生：选用合适的图表类型；选择合适的数据区域。

设计意图：巩固图表的选择。并为下面的分析图表数据作准备。

任务三：那大家想不想知道南方中学近五年初一学生各阶段体重人数的变化？能不能用图表来表示？

组织学生进行交流并制作。

师：刚才同学们都非常成功地完成了这个折线图的制作。

师：为什么选择折线图？

生：

师：我们之所以用折线图来表达这一组数据，是因为可以透过这折线清晰地看到青少年体重发展变化的一种趋势，那2010年入学的初一学生中体重正常的人大约有多少呢？

师：同学们小组先讨论一下。

师：试着改变表中的数据，看图表上是否有变化?

师：同学们可将预测的数字填入表格，观察一下折线图有没有发生变化？

生：对应折线图自动描点并延长曲线。

师：我们发现，Excel中的表格与图表之间是相关联的，即图表会根据数据自动变化。利用这种自动关联，我们就可以对数据变化的趋势作出某种预测。

师：你认为2010年入学的初一新生正常体重的人数会如何？

生：越来越少。

师：这折线图进一步提醒我们以后应该改变饮食结构，达到全面、均衡、适量，要远离肥胖。

设计意图：用图表分析数据。同时引入关联性。

师：刚才我们使用图表来分析问题，下面再来比较两个图表，你认为哪个好？

生：左边的好。

任务四：图表中的每个元素如字体、颜色、位置都可根据需要和喜好进行设置。那试试看，我们如何美化自己的图表？

生：小组合作完成。

师总结：在图表区的不同范围内右击，选择快捷菜单中相应的命令就可进行修饰。

设计意图：拓展学生的学习能力。

师：下面我们一起来评价几个同学制作的图表。

师：相邻的两位同学进行互评并填写评分表。对照图表进行打★。

师：进一步完善不足的地方。

设计意图：通过互评再次让学生了解图表的制作步骤，以及其包含的元素。

四、巩固练习总结教学

师：请大家打开学件2中的“巩固练习.xls”，其中有三小题，大家可以任意选择一至二题完成相应图表的制作，有不清楚的可问同学可问老师也可单击帮助视频。使用帮助视频期间我们的鼠标无法用。

设计意图：通过帮助视频，主要是照顾到在课堂上没完成学习任务的同学，达到一个分层教学的目的。

师：今天的学习就要告一段落了，现在你能简要地谈谈收获、体会吗？

1、数据描述的多样性。

2、认图

3、制图

4、用图

5、美化图

第四篇：数据包络分析(讲稿1)

DEA讨论学习第一次课（草稿）

DEA概述

一、数据包络分析（DEA）发展

在人们的生产活动和社会活动中常常会遇到这样的问题：经过一段时间之后，需要对具有相同类型的部门或单位（称为决策单元）进行评价，其评价的依据是决策单元的“输入”数据和“输出”数据，输入数据是指决策单元在某种活动中需要消耗的某些量，例如投入的资金总额，投入的总劳动力数，占地面积等等；输出数据是决策单元经过一定的输入之后，产生的表明该活动成效的某些信息量，例如不同类型的产品数量，产品的质量，经济效益等等．再具体些说，譬如在评价某城市的高等学校时，输入可以是学校的全年的资金，教职员工的总人数，教学用房的总面积，各类职称的教师人数等等；输出可以是培养博士研究生的人数，硕士研究生的人数，大学生的人数，学生的质量（德，智，体），教师的教学工作量，学校的科研成果（数量与质量)等等．根据输入数据和输出数据来评价决策单元的优劣，即所谓评价部门（或单位）间的相对有效性．

1978年由著名的运筹学家A.Charnes,W.W.Cooper和 E.Rhodes首先提出了一个被称为数据包络分析（Data Envelopment Analysis，简称DEA）的方法，去评价部门间的相对有效性（因此被称为DEA有效）．他们的第一个模型被命名为CCR模型．从生产函数角度看，这一模型是用来研究具有多个输入、特别是具有多个输出的“生产部门”同时为“规模有效”与“技术有效”的十分理想且卓有成效的方法.1984年 R.D.Banker,A.Charnes和W.W.Cooper给出了一个被称为BCC的模型.1985年Charnes,Cooper和 B.Golany, L.Seiford, J.Stutz给出了另一个模型（称为CCGSS模型），这两个模型是用来研究生产部门的间的“技术有效”性的．

1986年Charnes，Cooper 和魏权龄为了进一步地估计“有效生产前沿面”，利用Charnes, Cooper和K.Kortanek于1962年首先提出的半无限规划理论，研究了具有无穷多个决策单元的情况，给出了一个新的数据包络模型——CCW模型．

1987年Charnes, Cooper，魏权龄和黄志民又得到了称为锥比率的数据包络模型——CCWH模型．这一模型可以用来处理具有过多的输入及输出的情况，而且锥的选取可以体现决策者的“偏好”．灵活的应用这一模型，可以将CCR模型中确定出的DEA有效决策单元进行分类或排队等等．这些模型以及新的模型正在被不断地进行完善和进一步发展．

上述的一些模型都可以看作是处理具有多个输入（输出越小越好）和多个输出（输入越大越好）的多目标决策问题的方法．可以证明，DEA有效性与相应的多目标规划问题的pareto有效解（或非支配解）是等价的．数据包络分析(即DEA)可以看作是一种统计分析的新方法．它是根据一组关于输入－输出的观察值来估计有效生产前沿面的．在经济学和计量经济学中，估计有效生产前沿面，通常使用统计回归以及其它的一些统计方法，这些方法估计出的生产函数并没有表现出实际的前沿面，得出得函数实际上是非有效的．因为这种估计是将有效决策单元与非有效决策单元混为一谈而得出来的．在有效性的评价方面，除了DEA方法以外，还有其它的一些方法，但是那些方法几乎仅限于单输出的情况．相比之下，DEA方法处理多输入，特别是多输出的问题的能力是具有绝对优势的．并且，DEA方法不仅可以用线性规划来判断决策单元对应的点是否位于有效生产前沿面上，同时又可获得许多有用的管理信息．因此，它比其它的一些方法（包括采用统计的方法）优越，用处也更广泛．

数据包络分析是运筹学的一个新的研究领域．Charnes和Cooper等人的第一个应用DEA的十分成功的案例，是在评价为弱智儿童开设公立学校项目的同时，描绘出可以反映大规模社会实验结果的研究方法．在评估中，输出包括“自尊”等无形的指标；输入包括父母的照料和父母的文化程度等，无论哪种指标都无法与市场价格相比较，也难以轻易定出适当的权重（权系数），这也是DEA的优点之一．

2004年(二十六年之后): DEA已经形成了一个数学、经济学、管理科学交叉研究的新领域．

应用十分广泛，已有大量的DEA应用文章发表，内容设计各个领域。

二、DEA研究热点

在DEA领域，在以下几个方面做了一系列奠基性的工作：（ⅰ）完成大量应用的实例；

（ⅱ）DEA模型的扩充和完善 ．例如, DEA模型BCC，FG和ST；加法模型；Log－型的DEA模型；带偏好的锥比率的DEA模型；具有无穷多个DMU的半无限规划的DEA模型；随机DEA模型；逆DEA模型；等等.(ⅲ)DEA模型和方法的经济背景和管理背景研究；

(ⅳ)进行DEA模型的计算研究和DEA软件的研制；

（ⅴ）DEA所依据的数学理论研究，三、初识一个简单的DEA模型 1978年：对当第一个DEA模型CCR,认为是一种关于效率评价的新方法． 设有n个决策单元（j=1、2、…、n），每个决策单元有相同的m项投入（i=1、2、…、m）和相同的s项产出（r=1、2、…、s）。用xij表示第j单元的第i项投入量，用yrj表示第j单元的第r项产出量，其投入产出简略表示如下：

若用vi表示第i项投入的权值，用ur表示第r项产出的权值，则第j决策单元的投入产出比hj的表达式为

hjuyrr1msrj

vxi1iij通过适当选取权值v（i=1、2、…、m）和u（r=1、2、…、s），使对j=

1、ir2、…、n，有hj≤1。则对第j个决策单元的绩效评价可归结为如下分式规划

0问题：

maxhj0uyrr1msrj0

vxi1iij0suryrjr11,(j1,2，n),mvixiji1vi0(i1,2，m),ur0(r1,2, ,s)为将其转化为一个线性规划问题，（用1962年Charnes和Cooper对于分式规划的Charnes－Cooper变换（称为 C2－变换）:）令

1vxi1m,wivi,trur

iij0可将上述分式规划转化为

maxhj0tryrj0

(1)r1ssm(2)wixijtryrj0,(j1,2，n),r1i1m

2wixij01,(3)（PCR）i1wi0(i1,2，m),tr0(r1,2，s)(4)

DEA有效的定义:

弱DEA有效: 最优目标值(称为效率指数)h0= 1．

2000 0 0

DEA有效: 若（PCR）存在最优解ω,μ满足ω>0,μ>0，h0 = μy0 = 1．

22利用（PCR）来判别DMU的DEA有效性并不直接．考虑（PCR）的对偶规划问题。

若令式（2）的对偶变量为（－λ），式（3）的对偶变量为θ，则上问题的对偶问题为

min(5)njxijxij0,(i1,2，m),(6)j12（DCR）n

jyrj0yrj0(r1,2，s),(7)j1j0(j1,2，n)(8)对偶问题（5）－（8）的经济意义很明显：为了评价第j0决策单元的绩效，可用一组假想的组合决策单元与之比较。式（6）、（7）的左端分别是这个组合决策单元的投入与产出，因而模型的意义为，如果θ的最优值小于1，则表明可以找到这样一个假想的决策单元，它可以用比被评价单元更少的投入，获得不少于被评价单元的产出，从而表明被评价的决策单元为非DEA有效。显然，只有当θ＝1时，才能表明被评价单元DEA有效。

200DEA有效: 若（DCR）的任意最优解θ ,λj, j = 1,2,  , n, 都满足

1,0xjj1n0jx0,0yjj1n0jy0，22利用（DCR）判断DMU的DEA有效性时也不直接．对于DEA模型（DCR），Charnes和Cooper给出了具有非阿基米德无穷小量的DEA模型．

此后，人们又发现用“两步法”判断DMU的弱DEA有效性和DEA有效性（即源于Charnes等人的目标规划形式的“加法模型”． 同时,人们又研究了DEA模型的计算稳定性和灵敏度分析,等等.DEA软件研制.至此，DEA有效性的判别和计算已经完成．

目前，DEA被看成为一种技术，通过明确地考虑多种投入（即资源）的运用和多种产出（即服务）的产生，它能够用来比较提供相似服务的多个服务单位之间的效率。它避开了计算每项服务的标准成本，因为它可以把多种投入和多种产出转化为效率比率的分子和分母，而不需要转换成相同的货币单位。因此，用DEA衡量效率可以清晰地说明投入和产出的组合，从而，它比一套经营比率或利润指标更具有综合性并且更值得信赖。

DEA是一个线性规划模型，表示为产出对投入的比率。通过对一个特定单位的效率和一组提供相同服务的类似单位的绩效的比较，它试图使服务单位的效率最大化。在这个过程中，获得100%效率的一些单位被称为相对有效率单位，而另外的效率评分低于100%的单位本称为无效率单位。这样，企业管理者就能运用DEA来比较一组服务单位，识别相对无效率单位，衡量无效率的严重性，并通过对无效率和有效率单位的比较，发现降低无效率的方法。

第五篇：数据分析读后感

数据分析是一种信息提取过程。数据的搜索，聚集，整理是数据分析的前提，只有通过分析的数据才有使用的价值和意义。数据分析是指用适当的统计方法对收集来的大量第一手资料和第二手资料进行分析，以求最大化地开发数据资料的功能，发挥数据的作用。是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。

在统计学中，数据分析可划分为描述性统计分析、探索性数据分析以及验证性数据分析。所谓描述性统计分析，就是对一组数据的各种特征进行分析，以便于描述测量样本的各种特征及其所代表的总体的特征；探索性数据分析侧重于在数据之中发现新的特征；而验证性数据析，则侧重于验证或推翻已有的假设。《数据分析》一书中介绍了数据描述性分析、非参数方法、回归分析等分析方法并介绍了常用数据分析方法的SAS实现过程。第一章介绍的数据描述分析是利用最基础的数理知识实现最简单的数据分析，包括对均值、方差、中值等的计算，数据分布图的勾画，对多元数据的相关分析等。这些简单的分析是复杂数据分析的基础。简单的数据分析在大多数情况下无法满足信息使用者的要求，这时，就需要对数据进行更深入的分析。

回归分析基于观测数据，建立变量间的适当以来关系，用以分析数据的内在规律，可用于预报、控制等问题。回归分析中要解决的问题有：参数估计、假设检验、模型选取等。模型的选取尤为关键，一个好的模型，既要较好地反映问题的本质，又要包含尽可能少的自变量。模型的选取有穷举法和逐步回归法两种。一个好的模型可以准确地预测应变量的值，在数据分析中起到重大的作用。该部分内容与上学期所学的《计量经济学》有诸多相同之处。数据分为三大类，即：截面数据、时间序列数据和虚拟数据。

第七章所介绍的时间序列分析正是对时间序列数据的普遍的处理方法。时间序列是按时间顺序排列的、随时间变化且相互关联的数据序列。其中，AR序列、MA序列、ARMA序列是最基本的三种时间序列形式。时间序列分析旨在建立一个平稳的序列模型用以预测将来某一时刻的数据。平稳的时间序列满足序列的分布特征不随时间的变化而变化，宽平稳时间序列具体要求：有常数均值、常数方差、任何两点间的协方差只与两点间的间隔有关。

第八章介绍了Bayes统计分析，贝叶斯统计中的两个基本概念是先验分布和后验分布。先验分布：总体分布参数θ的一个概率分布。贝叶斯学派的根本观点，是认为在关于总体分布参数θ的任何统计推断问题中，除了使用样本所提供的信息外，还必须规定一个先验分布，它是在进行统计推断时不可缺少的一个要素。他们认为先验分布不必有客观的依据，可以部分地或完全地基于主观信念。后验分布：根据样本分布和未知参数的先验分布，用概率论中求条件概率分布的方法，求出的在样本已知下，未知参数的条件分布。因为这个分布是在抽样以后才得到的，故称为后验分布。贝叶斯推断方法的关键是任何推断都必须且只须根据后验分布，而不能再涉及样本分布。第九章所介绍的SAS软件体现了该软件在数据分析中的强大功能。SAS软件处理数据方便快捷，但要真正地利用好该软件发挥出其强大的功能，则还需要软件操作者拥有扎实的数据分析理论知识。

数据分析的目的是把隐没在一大批看来杂乱无章的数据中的信息集中、萃取和提炼出来，以找出所研究对象的内在规律。数据分析可帮助人们做出更合理的判断，以便采取更适当的行动。数据分析是组织有目的地收集数据、分析数据，使之成为信息的过程。这一过程是质量管理体系的支持过程。在产品的整个寿命周期，包括从市场调研到售后服务和最终处置的各个过程都需要适当运用数据分析过程，以提升有效性。例如：一个企业的领导人要通过市场调查，分析所得数据以判定市场动向，从而制定合适的生产及销售计划，这对企业的发展是极具重要性的。基于数据分析的重要作用，它在日常生活中有着广泛的应用。