误差和分析数据处理.pptx
会计学学习目标必要性（定量分析的特点和要求）：(1)误差客观存在，不可避免(2)任何测量不可能绝对准确(3)一定条件下，测量结果只能无限接近真实值，不能达到真实值(4)了解误差，可根据对结果准确度的要求，合理安排实验2.1测量误差定义：测量值(x)与真实值(μ)之差定义：绝对误差占真实值的比例(δ／μ)，测定纯NaCl中氯的质量分数为60.52%，而其真实含量（理论值）应为60.66%。计算其绝对误差和相对误差。解：绝对误差＝60.52%-60.66%＝-0.14%例用分析天平称量两个样品，一个是0.00
使用数据纵横分析行业情报.docx
使用数据纵横分析行业情报一、内容概览在这个数字化飞速发展的时代，数据已经成为我们了解行业情报的重要窗口。你是否想过，通过数据的纵横分析，我们能窥探到行业的哪些秘密呢？今天让我们一起踏上这个探寻之旅，揭开隐藏在数据背后的行业奥秘。不论你是刚刚步入行业的新手，还是经验丰富的行业人士，数据的价值都不可忽视。那么如何通过数据分析更好地了解行业动态、把握市场机遇呢？接下来的内容将带你一探究竟，我们将从数据的收集、整理、分析到解读，全方位展示这一过程的每一个环节。不仅如此我们还会分享一些实用的数据分析方法和工具，帮助
数据分析6162实用教案.pptx
13:35:22“物以类聚,人以群分”，科学研究在揭示对象特点及其相互作用的过程中,不惜花费时间和精力进行对象分类(fēnlèi)，以揭示其中相同和不相同的特征。在心理学研究中,经常遇到的分类(fēnlèi)包括两种情况：一是对研究样本或个案的分类(fēnlèi),即根据每个个案的一系列观测指标，将那些在这些观测量方面表现相近的个案归为一类,将那些在这些观测量方面的表现很不相同的个案归为不同类；二是对观测量的分类(fēnlèi)，即将一系列的观测量归类合并为性质明显不同的少数几个方面。“在生物、经济、社会
数据分析报告【精编】.docx
数据分析报告数据分析报告(汇编15篇)随着人们自身素质提升，需要使用报告的情况越来越多，通常情况下，报告的内容含量大、篇幅较长。你所见过的报告是什么样的呢？下面是小编收集整理的数据分析报告，欢迎阅读，希望大家能够喜欢。数据分析报告1受销售公司的重托，我代表销售公司向本次职代会报告20xx年上半年的销售工作报告情况及下半年的工作计划安排，请予以审议。同时诚挚地请各位代表以高度的责任感，对销售工作报告给以支持、帮助、指导和批评。一、XX年上半年销售工作报告回顾XX年是销售公司注册独立法人的第一年，也是全面贯彻
LFA数据分析向导资料.docx
新建／打开数据库打开分析软件ProteusLFAAnalysis。弹出如下界面：如果要把导入数据保存在原有的数据库中，选择数据库所在的文件夹，双击打开该数据库。如果要为导入数据新建一个数据库，选择存盘路径，在“文件名”中输入数据库文件名，点击“打开”，软件会自动创建一个新的数据库文件。随后出现数据库管理窗口：注：LFAProteus的数据以Access数据库文件（*.mdb）的形式进行管理。LFA447（Nanoflash）的原始数据文件（*.dat）需要导入到数据库文件中，一个数据库文件可存放多个测量数
数据分析复习实用教案.pptx
自主复习：1.算术平均数（定义，公式）2.加权平均数（定义公式）3.中位数（数据个数奇数个偶数个的区别）4.众数（一定只有一个吗？）5.离散程度(chéngdù)（定义）6.方差（定义，公式，描述的是什么？）知识(zhīshi)回顾一加权平均数：在实际生活中，一组数据中各个数据的重要程度是不同的，所以我们在计算这组数据的平均数的时候往往(wǎngwǎng)根据其重要程度，分别给每个数据一个“权”。这样，计算出来的平均数叫做加权平均数。老师对同学们每学期总评成绩(chéngjì)是这样做的:平时练习占解：先
数据分析假设检验.docx
以收集到的数据为根据，对要确认的事实进行判断的方法以及找出作为判断基准的p-Value的方法。000营业部的IQC小组每天都要检查合作公司的产品质量。IQC小组根据产品有没有达到规定的质量要求，判断它是合格品还是不合格品。即IQC小组必须对以下两个事实中的一个做出判断。-产品的质量符合要求（是合格品）-产品质量不符合要求（是不合格品）还没有确认的两个事实称为假设，分别用0假设和对立假设表示。（肯定的假设是0假设，否定0假设的是对立假设）这种情况下，如果按照常理，应在合作公司交上来的部件中抽样本，并将其与预
数据分析工具实用教案.pptx
本章(běnzhānɡ)学习目标9.1数据审核(shěnhé)及跟踪分析9.1.1追踪(zhuīzōng)引用单元格9.1.1追踪(zhuīzōng)引用单元格9.1.2追踪(zhuīzōng)从属单元格9.1.1追踪(zhuīzōng)引用单元格9.1.3数据(shùjù)有效性检验9.1.3数据(shùjù)有效性检验9.1.3数据(shùjù)有效性检验9.1.3数据(shùjù)有效性检验9.1.3数据(shùjù)有效性检验9.2模拟(mónǐ)运算表9.2.1单变量(biànliàng)模拟运
面板数据回归分析学习教案.pptx
会计学面板数据(shùjù)回归分析面板数据(shùjù)回归分析面板数据回归(huíguī)分析7.1面板(miànbǎn)数据模型7.1面板(miànbǎn)数据模型7.1面板(miànbǎn)数据模型7.1面板(miànbǎn)数据模型7.1面板(miànbǎn)数据模型7.1面板(miànbǎn)数据模型7.1面板(miànbǎn)数据模型7.1面板(miànbǎn)数据模型面板(miànbǎn)数据模型面板(miànbǎn)数据模型7.2固定(gùdìng)效应模型估计7.2固定效应模型(móx
数据包络分析实用教案.pptx
第一节思想(sīxiǎng)和原理DMU的概念是广义的，可以是一个大学，也可以是一个企业，也可以是一个国家。在许多情况下，我们对多个同类型的DMU更感兴趣。所谓同类型的DMU，是指具有以下(yǐxià)特征的DMU集合：具有相同的目标和任务；具有相同的外部环境；具有相同的输入和输出指标。同一个DMU的不同时段也可视为同类型DMU。评价的依据是决策单元的“输入”数据和“输出”数据。根据输入和输出数据来评价决策单元的优劣,即评价单位间的相对有效性。每个决策单元的有效性将涉及两个方面：（1）建立在相互比较的基础
游戏运营--游戏数据分析.ppt
游戏运营--数据分析目录二、重点运营环节-数据分析二、重点运营环节-数据分析二、重点运营环节-数据分析二、重点运营环节-数据分析二、重点运营环节-数据分析二、重点运营环节-数据分析二、重点运营环节-数据分析二、重点运营环节-数据分析二、重点运营环节-数据分析二、重点运营环节-数据分析二、重点运营环节-数据分析二、重点运营环节-数据分析二、重点运营环节-数据分析二、重点运营环节-数据分析二、重点运营环节-数据分析二、重点运营环节-商务合作二、重点运营环节-客户服务二、重点运营环节-销售渠道二、重点运营环节-
新超市业务数据分析.ppt
超市业务数据分析数据分析数据分析是基于商业目的，有目的的进行收集、整理、加工和分析数据，提炼有价信息的一个过程。其过程概括起来主要包括：明确分析目的与框架、数据收集、数据处理、数据分析、数据展现和撰写报告等6个阶段。数据分析简单的就是用数据说话基本计算公式及应用毛利毛利率拓展：定价计算方式：举例：沃尔玛、家乐福、大润发等大超市善用一种毛利率与售价“倒扣”算法，加价率=预计毛利率+费用售价=进价÷（1-加价率）还有另外一种算法是顺加法，公式为：售价=进价×（1+加价率）平均库存周转率库存周转次数库存周转天数
数据分析报告精编.docx
数据分析报告数据分析报告（精选19篇）在现在社会，报告对我们来说并不陌生，要注意报告在写作时具有一定的格式。那么什么样的报告才是有效的呢？下面是小编收集整理的数据分析报告，欢迎大家借鉴与参考，希望对大家有所帮助。数据分析报告篇120xx年度以来，我镇的人口与计划生育工作在镇党委、镇政府的正确领导下，在县计生局的全面指导下，紧紧围绕“创建全国计划生育优质服务先进县”“稳定低生育水平”这一工作重点，以科学的发展观和《中共中央国务院关于全面加强人口与计划生育工作统筹解决人口问题的决定》精神为指导，使我镇的计划生
误差和分析数据处理.ppt
第一节测量值的准确度和精密度（定量分析中的误差）（一）准确度和误差2.相对误差（％）3.真值与标准参考物质同条件下多次测量结果相互接近程度平均偏差数理统计：总体标准偏差σ（三）准确度与精密度关系二、误差的种类、性质、产生的原因及减免(2)产生的原因2.偶然误差3.误差的减免误差及其产生原因第二节有效数字及其运算法则实际重量：0.1528±0.0001g1.00050.500031.05％6.023×1020.00540.40％pH＝4（有效数字位数未指出）‘5’前为偶数—舍奇数—入三.运算法则：或按保留有
问卷调查及数据分析.ppt
问题一：大学英语学习策略研究1、基于计算机和课堂的新型教学模式和网络多媒体学习环境下的大学英语学习策略现状如何？2、哪些策略与受试的英语成绩相关？3、高分组与低分组受试有无显著的策略差异？研究方法：描述性统计、相关分析、T检验、卡方χ2检验等统计学方法一、问卷设计的原则对设计的问卷要先进行预调查，根据预调查的分析结果可以对问卷进行修改和完善。预调查的样本量选择30-50即可.问卷的信度分析：信度是评价结果的前后一致性，也就是评价结果使人们可以信赖的程度有多大。一份好的问卷，它的结果是可靠的，其结果保持一致
ch属性数据分析.pptx
1数据描述与问题提出统计分析数据归类处理-以water为例数据集water-mortal与hardness关联分析SandfliesSandfliesSandfliesAcaciaAntsAcaciaAntsPistonRingsPistonringsOralContraceptivesOralContraceptivesOralcanersOralCancersParticulatesandBronchitisParticulatesandBronchitis配对样本的McNemar检验配对样本的McN
数据挖掘：聚类分析及其应用.doc
聚类分析及其应用摘要：数据挖掘是信息产业界近年来非常热门的研究方向,聚类分析是数据挖掘中的核心技术。其中聚类分析（ClusterAnalysis）又称群分析，是根据“物以类聚”的道理，对样品或指标进行分类的一种多元统计分析方法，它们讨论的对象是大量的样品或数据，要求能合理按各自的特性来进行合理的分类，没有任何模式可供参考或依循，即是在没有先验知识的情况下进行的。关键词：数据挖掘,聚类分析,聚类算法，中医临床正文：挖掘算法是根据数据创建数据挖掘模型的一组试探法和计算。为了创建模型，算法将首先分析您提供的数据
财务报表分析与数据挖掘.pptx
公司财务分析第一章资产负债表分析第一节资产负债表概述第一节资产负债表概述第一节资产负债表概述第一节资产负债表概述资产负债表编制单位：年月日单位：元资产资产第一节资产负债表概述资产第一节资产负债表概述第一节资产负债表概述第一节资产负债表概述第一节资产负债表概述第一节资产负债表概述第一节资产负债表概述第一节资产负债表概述第一节资产负债表概述第二节重要资产项目的内容及其分析第二节重要资产项目的内容及其分析第二节重要资产项目的内容及其分析第二节重要资产项目的内容及其分析第二节重要资产项目的内容及其分析第二节重要资
销售数据分析方法1526998126.pptx
