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中位数

中位数对于有限的数集,可以通过把所有观察值高低排序后找出正中间的一个作为中位数。如果观察值有偶数个,通常取最中间的两个数值的平均数作为中位数。

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2021-02-28

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均值

均值即平均值,平均数是表示一组数据集中趋势的量数,是指在一组数据中所有数据之和再除以这组数据的个数。

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2021-02-28

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定性变量

定性变量又名分类变量:观测的个体只能归属于几种互不相容类别中的一种时,一般是用非数字来表达其类别,这样的观测数据称为定性变量。可以理解成可以分类别的变量,如学历、性别、婚否等。

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2021-02-28

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离散变量

离散变量离散变量的各变量值之间都是以整数断开的,如人数、工厂数、机器台数等,都只能按整数计算。离散变量的数值只能用计数的方法取得。

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2021-02-28

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连续变量

连续变量在统计学中,变量按变量值是否连续可分为连续变量与离散变量两种。在一定区间内可以任意取值的变量叫连续变量,其数值是连续不断的,相邻两个数值可作无限分割,即可取无限个数值。如:年龄、体重等变量。

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2021-02-28

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变量

变量变量来源于数学,是计算机语言中能储存计算结果或能表示值抽象概念。变量可以通过变量名访问。

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2021-02-28

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同比和环比

同比和环比同比:指的是与历史同时期的数据相比较而获得的比值,反应事物发展的相对性。环比:指与上一个统计时期的值进行对比获得的值,主要反映事物的逐期发展的情况。

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2021-02-28

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倍数和番数

倍数和番数倍数:用一个数据除以另一个数据获得,倍数一般用来表示上升、增长幅度,一般不表示减少幅度。番数:指原来数量的2的n次方。

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2021-02-28

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比例与比率

比例与比率比例:是指在总体中各数据占总体的比重,通常反映总体的构成和比例,即部分与整体之间的关系。比率:是样本(或总体)中各不同类别数据之间的比值,由于比率不是部分与整体之间的对比关系,因而比值可能大于1。

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2021-02-28

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频数和频率

频数和频率频数:一个数据在整体中出现的次数。频率:某一事件发生的次数与总的事件数之比。频率通常用比例或百分数表示。

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2021-02-28

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百分比和百分点

百分比和百分点百分比:是相对数中的一种,它表示一个数是另一个数的百分之几,也称为百分率或百分数。百分比的分母是100,也就是用1%作为度量单位,因此便于比较。百分点:是指不同时期以百分数的形式表示的相对指标的变动幅度,1%等于1个百分点。

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2021-02-28

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绝对数和相对数

绝对数:是反应客观现象总体在一定时间、一定地点下的总规模、总水平的综合性指标,也是数据分析中常用的指标。比如年GDP,总人口等等。相对数:是指两个有联系的指标计算而得出的数值,它是反应客观现象之间的数量联系紧密程度的综合指标。相对数一般以倍数、百分数等表示。相对数的计算公式:相对数=比较值(比数)/基础值(基数)

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2021-02-28

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数据集(Data set)

数据集(Data set)大量数据的集合。

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2021-02-26

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数据建模(Data modelling)

数据建模(Data modelling)使用数据建模技术来分析数据对象,以此洞悉数据的内在涵义。

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2021-02-26

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数据质量(Data Quality)

数据质量(Data Quality)有关确保数据可靠性和实用价值的过程和技术。高质量的数据应该忠实体现其背后的事务进程,并能满足在运营、决策、规划中的预期用途。

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2021-02-26

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数据清洗(Data cleansing)

数据清洗(Data cleansing)对数据进行重新审查和校验的过程,目的在于删除重复信息、纠正存在的错误,并提供数据一致性。

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2021-02-26

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数据挖掘(Data mining)

数据挖掘(Data mining)数据挖掘是通过使用复杂的模式识别技术,从而找到有意义的模式,并得出大量数据的见解。

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2021-02-26

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数据处理(Data Processing)

数据处理(Data Processing)g)数据处理是指根据数据分析的目的,将收集到的数据进行加工、整理,形成适合数据分析的样式,它是数据分析前必不可少的阶段。

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2021-02-26

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数据分析(Data Analysis)

数据分析(Data Analysis)是指根据分析目的,用适当的分析方法及工具,对数据进行处理与分析,提取有价值的信息,形成有效结论的过程。

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2021-02-26

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路径分析(Routing analysis)

路径分析(Routing analysis)针对某种运输方法通过使用多种不同的变量分析从而找到一条最优路径,以达到降低燃料费用,提高效率的目的。

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2021-02-26

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