下面是我对数据分析的一些格式及规范要求 数据分析应当包括以下几个主要部件： 1.样本情况分析及调查工具说明 2.调查结果分析 以图表加文字的方式呈现数据分析的结果，并对结果简单的解释与说明。 （1）表格设计的要求 表格应为三线表（自动套用格式中的"简明 型"），表格应当包括表序号、表题目， 及数据内容。其中表格中的数据及文字小正文一号，表格序号在报告中进行统一设计与 安排，且表格题目应当在表格的正中上方。 图表的设计要求，图表设计大小应当与正文的文字大小匹配，图表应当包括图序号， 图题及图形。其中图序号在报告中也应当进行统一设计与安排，但不得与表格序号混用 。图题目应当在图表的正中下方，图中的数据与文字也应当比正文文字小一号。 一些简单与明白的数据结果，仅以表格陈述就可以。但如果数据结果比较复杂，数据 结果比较繁多，那么可以将表与图结合起来进行数据结果描述。这样既给读者具体的数 据结果信息，亦能使数据信息以很具像的方式进行呈现。 （2）结果的分析应体现层次性。一般按大家的操作化结构，分专题进行结果分析。每个 专题结束之后，应当进行简要的总结与归纳，突出其中一些主要或令人意外的结果。最 后，在所有的专题分析完之后，应当有一个综合的分析，并在其中陈列本次调查结果中 最具有价值的一些结果与结论。 （3）结果分析中，禁止用大量的文字对结果进行说明性的描述，请大家尽量使用简洁与 简单的方式陈述结果，但也不能只为追求很少的文字，对一些内容结果进行有选择性的 删除，务必做到二者的平衡。 （4）调查报告中，如果有引入统计符号，所有的统计符号均为斜体表示。 请大家先自学教材后面附录二中的社会调查报告实例，然后再参考下面的一份调查报告 样例： 浙江农村广播调查报告 一、调查背景 …… 二、调查方法 1.取样情况 本次抽样的范围？，抽样方式？，实施过程？ 本次调查发放问卷？份，共回收问卷60份，有效率达到？，参与本次调查的受访者基 本情况如表1所示。 由表1可知，参与本次调查的大部分为男性，受访者的教育程度均在高中或中专以上 ，且大部分均为乡镇广播台的工作人员。 表1 调查样本的基本情况一览表（n=60） "受访者基本特征 "人数 "百分比 " "性别 "男 "58 " 96.7 " " "女 "2 " 3.3 " "受教育程度 "小学及以下 "0 " 0 " " "初中 " 0 " 0 " " "高中或中专 "5 " 8.3 " " "大专或高职 "34 "56.7 " " "大学及以上 "20 "33.3 " " "缺失值 " 1 " 1.7 " "工作岗位性质 "县级台 "3 " 5.0 " " "乡镇台 "56 "93.3 " " "缺失值 " 1 "1.7 " "总计 "60 "100 " 2.调查工具 本次调查采取问卷方法收集资料。问卷由24个问题构成，23个问题为封闭式问题，1个开 放式问题，主要询问了农村中影响最大的媒体、广播在农村中主要作用、农村广播的节 目类型及自办节目情况、农村广播主要传播方式、"村村通"和"村村响"工程的建设情况 、乡镇广播站的人员构成情况及建设情况、乡镇广播发展的现状及存在问题等，问卷调 查项目具体情况可参见附录。 3.资料整理与分析 全部问卷资料由调查员检查核实后进行编码，然后输入计算机，利用SPSS11.0分析软 件进行统计分析。分析类型主要为单变量的描述统计和双变量的交互分类统计。 三、结果与分析 1.农村建设中影响最大的媒体及农村广播的主要作用分析 农村建设中影响最大是哪类媒体，建国以来到目前，影响农村建设最大的媒体类型有 无发生变化，这是本次调查首先关注的一个问题，调查结果见表2，图1。 表2和图1的调查结果表明，建国以来农村建设中影响最大的媒体主要有三类，即广播 、电视和网络，其以广播和电视为主，且广播的影响力稍强于电视；在目前现阶段，影 响最大的媒体则有两类，即电视和网络，且电视成为最主要的影响媒体。由上述比较可 知，建国以来到现在，农村建设中影响最大的媒体已经由原先的广播变成了电视，且广 播的影响力在目前现阶段受到严重忽视，其影响力甚至还不如网络。 表2 建国以来及目前影响最大的媒体类型分布情况（n=60） " "广播 "电视 "网络 " "建国以来 "33 "26 "1 " "目前 "0 "58 "2 " 图1 建国以来及目前影响最大的媒体类型分布情况 农村广播在农村建设中的主要作用是什么，建国以来到当前，农村广播在农村建设中 主要作用有无变化，这是本次调查关注的另一个重要问题。调查结果见表3。 表3的调查结果显示，建国以来，广播在农村建设中主要作用表现在宣传方针政策、 重大突发事件应急作用、传播农业科技、发动群众、传播文化知识和发布新闻等方面， 而在提供商品信息、法制教育、移风易俗、娱乐

一、内容概要：本课题研究的是通用网络爬虫，它是从一个或若干个初始网页的链接开始进而得到一个链接队列。伴随着网页的抓取又不断从抓取到的网页中抽取新链接放入到链接队列中，直到爬虫系统满足了停止条件。该课题主要涉及到了HTTP和SSL协议，BeautifulSoup，pyecharts，jieba，Tkinter的使用等相关技术。  本说明书叙述的网络爬虫是以python实现的，加以Tkinter界面使用户更加方面的操作。 二、适合人群：具备一定编程基础，准备毕业设计的同学 三、能学到什么：①如何实现一个客户管理系统，从数据库设计到系统实现全流程； ②如何去编写一个与之类似的毕业实际系统。 四、阅读建议：首先阅读python数据可视化分析毕业设计.docx文档掌握整个系统的设计过程以及使用到的技术，接着阅读源码，运行源码。

5.固定效应变系数模型（OLS法） 模型形式为 其中：ai为29个省市的自发消费倾向，bi为边际消费倾向，两者用来反映省市间的消费结构差异。 EViews估计方法：在Common coefficients（系数相同）选择窗保持空白；在Cross section specific coefficients（截面系数不同）选择窗填入YD?；在Intercept（截距项）选择窗中选Fixed effects；其余选项同上。固定影响变系数模型输出结果如表11.5.10。 表11.5.10 固定影响变系数模型估计结果

为避免无关数据提高数据处理量，本项目将相关的农产品映射值提取为data_code.csv文件，便于第3小节的预测。图2-2部分有关农产品映射值处理异常值farm

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【课程3.4】 文本序列str常用操作 字符串是 Python 中最常用的数据类型。我们可以使用引号(‘或”)来创建字符串 字符串也是序列：文本序列 1.字符串引号 str1 = "abc" str2 = 'abc' str3 = 'my name is "fatbird"' # 双引号单引号无区别，但文本中有引号的时候要相互交替使用 str4 = '''hello! how are you? I`m fine, thank you.''' # 需要多行字符串时候用三引号 ''' ''',""" """ 2.转义字符：\ print('\'', '\"') # \',\

第五章 探索性数据分析，结合了dplyr和ggplot2 1.简介 提出问题→通过可视化，转换和建模来解决问题→优化并提出新问题 2.提出问题 变量自身会发生何种变动？ 变量之间会发生何种相关变动？ 术语：在tidydata（整洁的数据）中，行是观测，列是变量。 变量：一种可测量的数量、质量或属性。 值：变量在测量时的状态。变量值在每次测量之间可以发生改变。 观测：或称个案，指在相同条件下进行的一组测量（通常，一个观测中的所有测量是在同一时间对同一对象进行的）。一个观测会包含多个值，每个值关联到不同的变量。有时我们会将观测称为数据点。 表格数据：一组值的集合，其中每个值都关联一个变量和一个观测

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尼尔森顶新服务团队 2014年4月24号 尼尔森数据分析方法分享 谨呈：顶新饮品市调组 尼尔森数据分析培训全文共34页，当前为第1页。 议程： 主要指标回顾 分析思路解析 实际案例分享 提问&回答 尼尔森数据分析培训全文共34页，当前为第2页。 销售量 Page 3 零售跟踪调查 Facts & Fundamentals Training 销售量 Volume Sales 转换成统一销售单位的销售量 (如e.g. liters, kilograms, etc.) 销售额 Value Sales 销售总金额 （'000元） 销售额/销售量份额 Value/Volume Share 某一品牌或单品占总体市场或者某一个市场细分的比重，是一个重要的衡量相对表现的指标 销售额/销售量渠道比重 Value/Volume Share of Trade 用来衡量某一个渠道或者城市在整体市场中所占的比重 尼尔森数据分析培训全文共34页，当前为第3页。 铺货率定义及应用 （数值销售铺货率）Numeric Selling Distribution 表示在核数周期内销售过某种产品的零售店数量占零售店总体数量的百分比。 用来衡量铺货的深度（铺货店铺质量） （加权销售铺货率）Weighted Selling Distribution 指在核数期内销售过某种产品的零售店，其经营该类产品的零售额占该类产品总体零售额的百分比。 用来衡量铺货的质量 （铺货店铺数量） Page 4 零售跟踪调查 Facts & Fundamentals Training 销售铺货率 尼尔森数据分析培训全文共34页，当前为第4页。 销售铺货率 Page 5 零售跟踪调查 Facts & Fundamentals Training 零售市场总体 总体市场零售店数: 10 有售卖Brand A店数: 5 品牌 A 的数值铺货率: 5/10×100 = 50 有A品牌销售的店品类销售额: 73 品牌 A 的加权铺货率: 73/100×100 = 73 总体市场品类销售额：100 30 20 15 15 4 4 4 3 3 2 A A A A A 尼尔森数据分析培训全文共34页，当前为第5页。 加权铺货率下滑 数值铺货率下滑 数值铺货率平稳 掉店 品类店铺扩大到一些新店 将以前丢失的店铺补回 跟着品类去到一些新兴重要店铺 可能性 原因 措施 数值铺货率上升 去到品类不重要店铺 梳理店铺，去掉无效店铺 铺货率定义及应用 尼尔森数据分析培训全文共34页，当前为第6页。 主要铺货质量衡量指标 单点单品数 – 是否提供给消费者足够多的选择? 单品选择 – 在资源有限的条件下,是否选择了正确的单品进入店头? 品类管理? 陈列位置 – 在同样的进场费下,我们是否能够占据更佳的陈列位置或者更多的产品排面? 理货 – 产品的整齐化一在很大程度上影响消费者的消费决策,我们的销售代表多久拜访一次门点? 如何理货? 特殊陈列的有效性 – 圣诞/元旦/农历新年将至,作为每年的旺季之一是否有特殊陈列? 尼尔森数据分析培训全文共34页，当前为第7页。 单点卖力 单点卖力 (Share In Handler) 衡量每个铺货点上某个产品的销售份额 公式 Value Share/Volume Share WTD Distribution 单点卖力 (S.P.P.D.) 衡量每个铺货点上某个产品的销售量 公式 Value Sales/Volume Sales WTD Distribution 方法 :品牌或SKU的市场份额除以当前的加权铺货率再乘以100 Title of Presentation 单点卖力 尼尔森数据分析培训全文共34页，当前为第8页。 例如: SKU 1 JF MA MJ JA SO ND 加权铺货率 90 85 80 80 80 80 市场份额 3.5 3.2 3.0 3.2 3.5 4.0 单点销售 3.9 3.8 3.8 4.0 4.4 5.0 单点销售份额 (SIH) 解释: 1. 由于铺货下降导至在1月至6月期间的份额丢失 解释: 从7月开始,份额呈现持续上升是由于单点卖力增长 单点卖力增长暗示了潜在的市场份额,铺货率应提升 尼尔森数据分析培训全文共34页，当前为第9页。 SPPD 和SIH是有一个有效的指数。但他不应单独使用，应把铺货率水平相应的不同品牌或SKU比较； 并非新增加一个铺货点，即可保证跟之前的份额上涨水平； 在品牌的销售过程周期早期得以实现铺货率主要是在较大规模的商店,当铺货率延伸至较小规模的商店,将表现为SPPD下降,并非一定是产品在以前的店铺表现力下滑 在分析SPPD和SIH时需注意的几点 尼尔森数据分析培训全文共34页，当前为第10页。 品类回顾/品类机会 品牌表现分析 价