数据分析基础谈

数据误区：数据就是数字，就是表单，就是财务。数据(data)是事实或观察的结果，是对客观事物的逻辑归纳，是用...





数据误区：数据就是数字，就是表单，就是财务。

数据(data)是事实或观察的结果，是对客观事物的逻辑归纳，是用于表示客观事物的未经加工的的原始素材。

数据是信息的表现形式和载体，可以是符号、文字、数字、语音、图像、视频等。数据和信息是不可分离的，数据是信息的表达，信息是数据的内涵。数据本身没有意义，数据只有对实体行为产生影响时才成为信息。

数据可以是连续的值，比如声音、图像，称为模拟数据。也可以是离散的，如符号、文字，称为数字数据。







数据

按性质分为

①定位的，如各种坐标数据；

②定性的，如表示事物属性的数据（居民地、河流、道路等）；

③定量的，反映事物数量特征的数据，如长度、面积、体积等几何量或重量、速度等物理量；

④定时的，反映事物时间特性的数据，如年、月、日、时、分、秒等。

按表现形式分为

①数字数据，如各种统计或量测数据。数字数据在某个区间内是离散的值[1]  ；

②模拟数据，由连续函数组成，是指在某个区间连续变化的物理量，又可以分为图形数据（如点、线、面）、符号数据、文字数据和图像数据等，如声音的大小和温度的变化等。

按记录方式分为

地图、表格、影像、磁带、纸带。按数字化方式分为矢量数据、格网数据等。在地理信息系统中，数据的选择、类型、数量、采集方法、详细程度、可信度等，取决于系统应用目标、功能、结构和数据处理、管理与分析的要求。



先看看指标分解















闲说一句，昨天晚上和朋友在一起，他红着脸说

Ｄａｔａ　ｗａｒｅｈｏｕｓｅ　就是数据库，而不是我说的数据仓库。我也没好反驳。刚刚找了下度娘，数据仓库显然有它特定的定义，与数据库是不同的。度娘说：

数据仓库（data warehouse）是一个面向主题的（subject oriented）、集成的（integrate）、相对稳定的（non-volatile）、反映历史变化（time variant）的数据集合，用于支持管理决策。对于数据仓库的概念我们可以从两个层次予以理解，首先，数据仓库用于支持决策，面向分析型数据处理，它不同于企业现有的操作型数据库；其次，数据仓库是对多个异构的数据源有效集成，集成后按照主题进行了重组，并包含历史数据，而且存放在数据仓库中的数据一般不再修改。



还是举个例子吧



至于工具，昨天我已经说过，下图再发一遍



结语：因为本人水平关系，排版很烂，请谅解。另外这只是数据分析的常识介绍，实际操作要等以后慢慢讲解。文中图片本来都很清晰，只是我把它们都压缩了，可能影响观看，见谅吧。
-----老邪

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