數(shù)據(jù)化實(shí)現(xiàn)方法(數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化的幾種方法)

1.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化的幾種方法

方法一：規(guī)范化方法

也叫離差標(biāo)準(zhǔn)化，是對(duì)原始數(shù)據(jù)的線性變換，使結(jié)果映射到[0,1]區(qū)間。

方法二：正規(guī)化方法

這種方法基于原始數(shù)據(jù)的均值（mean）和標(biāo)準(zhǔn)差（standard deviation）進(jìn)行數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化。將A的原始值x使用z-score標(biāo)準(zhǔn)化到x'。

z-score標(biāo)準(zhǔn)化方法適用于屬性A的最大值和最小值未知的情況，或有超出取值范圍的離群數(shù)據(jù)的情況。

spss默認(rèn)的標(biāo)準(zhǔn)化方法就是z-score標(biāo)準(zhǔn)化。

用Excel進(jìn)行z-score標(biāo)準(zhǔn)化的方法：在Excel中沒有現(xiàn)成的函數(shù)，需要自己分步計(jì)算，其實(shí)標(biāo)準(zhǔn)化的公式很簡單。

步驟如下：

1.求出各變量（指標(biāo)）的算術(shù)平均值（數(shù)學(xué)期望）xi和標(biāo)準(zhǔn)差si ;

2.進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理：

zij=(xij-xi)/si

其中：zij為標(biāo)準(zhǔn)化后的變量值；xij為實(shí)際變量值。

3.將逆指標(biāo)前的正負(fù)號(hào)對(duì)調(diào)。

標(biāo)準(zhǔn)化后的變量值圍繞0上下波動(dòng)，大于0說明高于平均水平，小于0說明低于平均水平。

2.數(shù)據(jù)分析方法有哪些

一、描述性統(tǒng)計(jì)

描述性統(tǒng)計(jì)是一類統(tǒng)計(jì)方法的匯總，揭示了數(shù)據(jù)分布特性。它主要包括數(shù)據(jù)的頻數(shù)分析、數(shù)據(jù)的集中趨勢分析、數(shù)據(jù)離散程度分析、數(shù)據(jù)的分布以及一些基本的統(tǒng)計(jì)圖形。

1、缺失值填充：常用方法有剔除法、均值法、決策樹法。

2、正態(tài)性檢驗(yàn)：很多統(tǒng)計(jì)方法都要求數(shù)值服從或近似服從正態(tài)分布，所以在做數(shù)據(jù)分析之前需要進(jìn)行正態(tài)性檢驗(yàn)。常用方法：非參數(shù)檢驗(yàn)的K-量檢驗(yàn)、P-P圖、Q-Q圖、W檢驗(yàn)、動(dòng)差法。

二、回歸分析

回歸分析是應(yīng)用極其廣泛的數(shù)據(jù)分析方法之一。它基于觀測數(shù)據(jù)建立變量間適當(dāng)?shù)囊蕾囮P(guān)系，以分析數(shù)據(jù)內(nèi)在規(guī)律。

1. 一元線性分析

只有一個(gè)自變量X與因變量Y有關(guān)，X與Y都必須是連續(xù)型變量，因變量Y或其殘差必須服從正態(tài)分布。

2. 多元線性回歸分析

使用條件：分析多個(gè)自變量X與因變量Y的關(guān)系，X與Y都必須是連續(xù)型變量，因變量Y或其殘差必須服從正態(tài)分布。

3.Logistic回歸分析

線性回歸模型要求因變量是連續(xù)的正態(tài)分布變量，且自變量和因變量呈線性關(guān)系，而Logistic回歸模型對(duì)因變量的分布沒有要求，一般用于因變量是離散時(shí)的情況。

4. 其他回歸方法：非線性回歸、有序回歸、Probit回歸、加權(quán)回歸等。

三、方差分析

使用條件：各樣本須是相互獨(dú)立的隨機(jī)樣本；各樣本來自正態(tài)分布總體；各總體方差相等。

1. 單因素方差分析：一項(xiàng)試驗(yàn)只有一個(gè)影響因素，或者存在多個(gè)影響因素時(shí)，只分析一個(gè)因素與響應(yīng)變量的關(guān)系。

2. 多因素有交互方差分析：一頊實(shí)驗(yàn)有多個(gè)影響因素，分析多個(gè)影響因素與響應(yīng)變量的關(guān)系，同時(shí)考慮多個(gè)影響因素之間的關(guān)系

3. 多因素?zé)o交互方差分析：分析多個(gè)影響因素與響應(yīng)變量的關(guān)系，但是影響因素之間沒有影響關(guān)系或忽略影響關(guān)系

4. 協(xié)方差分祈：傳統(tǒng)的方差分析存在明顯的弊端，無法控制分析中存在的某些隨機(jī)因素，降低了分析結(jié)果的準(zhǔn)確度。協(xié)方差分析主要是在排除了協(xié)變量的影響后再對(duì)修正后的主效應(yīng)進(jìn)行方差分析，是將線性回歸與方差分析結(jié)合起來的一種分析方法。

四、假設(shè)檢驗(yàn)

1. 參數(shù)檢驗(yàn)

參數(shù)檢驗(yàn)是在已知總體分布的條件下（一股要求總體服從正態(tài)分布）對(duì)一些主要的參數(shù)（如均值、百分?jǐn)?shù)、方差、相關(guān)系數(shù)等）進(jìn)行的檢驗(yàn) 。

2. 非參數(shù)檢驗(yàn)

非參數(shù)檢驗(yàn)則不考慮總體分布是否已知，常常也不是針對(duì)總體參數(shù)，而是針對(duì)總體的某些一般性假設(shè)（如總體分布的位罝是否相同，總體分布是否正態(tài)）進(jìn)行檢驗(yàn)。

適用情況：順序類型的數(shù)據(jù)資料，這類數(shù)據(jù)的分布形態(tài)一般是未知的。

1）雖然是連續(xù)數(shù)據(jù)，但總體分布形態(tài)未知或者非正態(tài)；

2）總體分布雖然正態(tài)，數(shù)據(jù)也是連續(xù)類型，但樣本容量極小，如10以下；

主要方法包括：卡方檢驗(yàn)、秩和檢驗(yàn)、二項(xiàng)檢驗(yàn)、游程檢驗(yàn)、K-量檢驗(yàn)等。

3.數(shù)值程序化的方法有什么

處理工程數(shù)據(jù)一般有三種方法：數(shù)據(jù)程序化處理、數(shù)據(jù)文件化處理、

數(shù)據(jù)庫處理。

數(shù)據(jù)程序化處理的優(yōu)點(diǎn)是：充分將數(shù)據(jù)與程序結(jié)合在了一起。其缺點(diǎn)是數(shù)據(jù)無法共享，增加了程序的長度。

數(shù)據(jù)文件化處理的優(yōu)點(diǎn)是：數(shù)據(jù)與程序作了初步的分離，實(shí)現(xiàn)了有條件的共享。其缺點(diǎn)有四點(diǎn)：①文件只能表示事物而不能表示事物之間的聯(lián)系；②文件較長；③數(shù)據(jù)與應(yīng)用程序之間仍有依賴關(guān)系；④安全性和保密性較差。

數(shù)據(jù)庫處理的優(yōu)點(diǎn)是：①數(shù)據(jù)共享，②數(shù)據(jù)集中，安全性和保密性好。③數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化，既表示了事物，又表示了事物之間的聯(lián)系。其缺點(diǎn)是：數(shù)據(jù)與應(yīng)用程序無關(guān)聯(lián)。

4.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化的幾種方法

方法一：規(guī)范化方法也叫離差標(biāo)準(zhǔn)化，是對(duì)原始數(shù)據(jù)的線性變換，使結(jié)果映射到[0,1]區(qū)間。

方法二：正規(guī)化方法這種方法基于原始數(shù)據(jù)的均值（mean）和標(biāo)準(zhǔn)差（standard deviation）進(jìn)行數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化。將A的原始值x使用z-score標(biāo)準(zhǔn)化到x'。

z-score標(biāo)準(zhǔn)化方法適用于屬性A的最大值和最小值未知的情況，或有超出取值范圍的離群數(shù)據(jù)的情況。spss默認(rèn)的標(biāo)準(zhǔn)化方法就是z-score標(biāo)準(zhǔn)化。

用Excel進(jìn)行z-score標(biāo)準(zhǔn)化的方法：在Excel中沒有現(xiàn)成的函數(shù)，需要自己分步計(jì)算，其實(shí)標(biāo)準(zhǔn)化的公式很簡單。步驟如下：1.求出各變量（指標(biāo)）的算術(shù)平均值（數(shù)學(xué)期望）xi和標(biāo)準(zhǔn)差si ;2.進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理：zij=(xij-xi)/si其中：zij為標(biāo)準(zhǔn)化后的變量值；xij為實(shí)際變量值。

3.將逆指標(biāo)前的正負(fù)號(hào)對(duì)調(diào)。標(biāo)準(zhǔn)化后的變量值圍繞0上下波動(dòng)，大于0說明高于平均水平，小于0說明低于平均水平。

5.測試質(zhì)量實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)化管理是指哪些方面呢,通過什么方法進(jìn)行的

對(duì)于專業(yè)的測試公司，類似TestBird這樣的，做測試是會(huì)有對(duì)應(yīng)的計(jì)劃的，類似于項(xiàng)目組的計(jì)劃。測試完成率，通過率，激活問題率，修復(fù)率，高問題模塊top，規(guī)劃安全級(jí)別等在測試計(jì)劃里是以子任務(wù)形式的。

數(shù)據(jù)化管理主要是每周對(duì)于新增問題，未fixed問題，阻斷問題數(shù)量，剩余問題數(shù)量，熱門問題，每周測試密度變化等，根據(jù)項(xiàng)目緊縮性，對(duì)一些bug修復(fù)率進(jìn)行管理，設(shè)置逾期時(shí)間，跟蹤熱門問題。

定期會(huì)對(duì)二周內(nèi)不可復(fù)現(xiàn)問題和爭議的問題進(jìn)行管理，做測試收斂。

專項(xiàng)測試采集數(shù)據(jù)，每個(gè)版本和之前版本做基準(zhǔn)測試。

6.常見的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化方法和其公式以及優(yōu)缺點(diǎn)

一、直線型無量綱化方法：又包括閥值法、指數(shù)法、標(biāo)準(zhǔn)化方法、比重法。

二、折線型無量綱化方法：凸折線型法、凹折線型法、三折線型法。三、曲線型無量綱化方法 。

目前常見的無量綱化處理方法主要有極值化、標(biāo)準(zhǔn)化、均值化以及標(biāo)準(zhǔn)差化方法，而最常使用的是標(biāo)準(zhǔn)化方法。但標(biāo)準(zhǔn)化方法處理后的各指標(biāo)均值都為0，標(biāo)準(zhǔn)差都為1，它只反映了各指標(biāo)之間的相互影響，在無量綱化的同時(shí)也抹殺了各指標(biāo)之間變異程度上的差異，因此，標(biāo)準(zhǔn)化方法并不適用于多指標(biāo)的綜合評(píng)價(jià)中。

而經(jīng)過均值化方法處理的各指標(biāo)數(shù)據(jù)構(gòu)成的協(xié)方差矩陣既可以反映原始數(shù)據(jù)中各指標(biāo)變異程度上的差異，也包含各指標(biāo)相互影響程度差異的信息。四、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化的方法： 1、對(duì)變量的離差標(biāo)準(zhǔn)化離差標(biāo)準(zhǔn)化是將某變量中的觀察值減去該變量的最小值，然后除以該變量的極差。

即 x'ik=[xik -Min (xk)]/Rk 經(jīng)過離差標(biāo)準(zhǔn)化后，各種變量的觀察值的數(shù)值范圍都將在〔0,1〕之間，并且經(jīng)標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)據(jù)都是沒有單位的純數(shù)量。離差標(biāo)準(zhǔn)化是消除量綱（單位）影響和變異大小因素的影響的最簡單的方法。

有一些關(guān)系系數(shù)（例如絕對(duì)值指數(shù)尺度）在定義時(shí)就已經(jīng)要求對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行離差標(biāo)準(zhǔn)化，但有些關(guān)系系數(shù)的計(jì)算公式卻沒有這樣要求，當(dāng)選用這類關(guān)系系數(shù)前，不妨先對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化，看看分析的結(jié)果是否為有意義的變化。 2，對(duì)變量的標(biāo)準(zhǔn)差標(biāo)準(zhǔn)化標(biāo)準(zhǔn)差標(biāo)準(zhǔn)化是將某變量中的觀察值減去該變量的平均數(shù)，然后除以該變量的標(biāo)準(zhǔn)差。

即 x'ik = (xik - )/sk 經(jīng)過標(biāo)準(zhǔn)差標(biāo)準(zhǔn)化后，各變量將有約一半觀察值的數(shù)值小于0，另一半觀察值的數(shù)值大于0，變量的平均數(shù)為0，標(biāo)準(zhǔn)差為1。經(jīng)標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)據(jù)都是沒有單位的純數(shù)量。

對(duì)變量進(jìn)行的標(biāo)準(zhǔn)差標(biāo)準(zhǔn)化可以消除量綱（單位）影響和變量自身變異的影響。但有人認(rèn)為經(jīng)過這種標(biāo)準(zhǔn)化后，原來數(shù)值較大的的觀察值對(duì)分類結(jié)果的影響仍然占明顯的優(yōu)勢，應(yīng)該進(jìn)一步消除大小因子的影響。

盡管如此，它還是當(dāng)前用得最多的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化方法。 3，先對(duì)事例進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)差標(biāo)準(zhǔn)化，再對(duì)變量進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)差標(biāo)準(zhǔn)化第一步，先對(duì)事例進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)差標(biāo)準(zhǔn)化，即將某事例中的觀察值減去該事例的平均數(shù)，然后除以該事例的標(biāo)準(zhǔn)差。

即 x'ik = (xik - )/si 第二步，再對(duì)變量進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)差標(biāo)準(zhǔn)化，即將某變量中的觀察值減去該變量的平均數(shù)，然后除以該變量的標(biāo)準(zhǔn)差。即 x''ik = (x'ik - 'k)/s'k 使用這種標(biāo)準(zhǔn)化的目的也在于消除性狀間的量綱（單位）影響和變異大小因子的影響，使性狀間具有可比性。

4，先對(duì)變量、后對(duì)事例、再對(duì)變量的標(biāo)準(zhǔn)差標(biāo)準(zhǔn)化這種標(biāo)準(zhǔn)化的目的也在于消除性狀間的量綱（單位）影響和變異大小因子的影響，使性狀間具有可比性。具體做法是：第一步，先對(duì)變量進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)差標(biāo)準(zhǔn)化，即將某變量中的觀察值減去該變量的平均數(shù)，然后除以該變量的標(biāo)準(zhǔn)差。

即 x'ik = (xik - )/sk 第二步，后對(duì)事例進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)差標(biāo)準(zhǔn)化，即將某事例中的觀察值減去該事例的平均數(shù)，然后除以該事例的標(biāo)準(zhǔn)差。即 x''ik = (x'ik - 'i)/s'i 第三步，再對(duì)變量進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)差標(biāo)準(zhǔn)化，即將某變量中的觀察值減去該變量的平均數(shù)，然后除以該變量的標(biāo)準(zhǔn)差。

即 x'''ik = (x''ik - ''k)/s''k 進(jìn)行了前兩步之后，還要進(jìn)行第三步的原因，主要是為了計(jì)算的方便。

7.數(shù)據(jù)分析的方法有哪些

處理工程數(shù)據(jù)一般有三種方法：數(shù)據(jù)程序化處理、數(shù)據(jù)文件化處理、數(shù)據(jù)庫處理。

數(shù)據(jù)程序化處理的優(yōu)點(diǎn)是：充分將數(shù)據(jù)與程序結(jié)合在了一起。其缺點(diǎn)是數(shù)據(jù)無法共享，增加了程序的長度。

數(shù)據(jù)文件化處理的優(yōu)點(diǎn)是：數(shù)據(jù)與程序作了初步的分離，實(shí)現(xiàn)了有條件的共享。其缺點(diǎn)有四點(diǎn)：①文件只能表示事物而不能表示事物之間的聯(lián)系；②文件較長；③數(shù)據(jù)與應(yīng)用程序之間仍有依賴關(guān)系；④安全性和保密性較差。

數(shù)據(jù)庫處理的優(yōu)點(diǎn)是：①數(shù)據(jù)共享，②數(shù)據(jù)集中，安全性和保密性好。③數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化，既表示了事物，又表示了事物之間的聯(lián)系。

其缺點(diǎn)是：數(shù)據(jù)與應(yīng)用程序無關(guān)聯(lián)。