Epidata软件实用教程重点

Epidata软件实用教程重点

1.可用于医学数据录入的软件有：Microsoft Access、Microsoft Excel、Foxpro、SPSS、SAS、EpiData等。Epidata是由丹麦学者开发的。和Epi info相比具有以下特点：（1）简单易学，实用性强；（2）对计算机硬件要求不高；（3）与调查表形式一致的可视数据录入界面；（4）数据核查功能强大且实现简便；（5）Epidata Analysis 可用于一般统计分析与制图；（6）数据转换功能强大。

2. Epidata主要包括EpiData Entry和EpiData Analysis。EpiData Entry用于数据录入与数据管理；EpiData Analysis用于基本的统计描述、分析与制图。文件类型主要有：（1）QES文件（.QES文件），它的作用是定义调查表（问卷）的结构，即录入界面格式；（2）数据文件（.REC文件），所有录入的数据都存放在这个文件之中；（3）数据录入核查文件（.CHK文件），定义变量输入数据的有效性。

3. Epidata字段类型有数字型变量、文本型变量、日期型变量、自动ID号、逻辑变量、声音提示变量。EpiData定义字段名的方式有：（1）以调查表第一个词命名；（2）使用{}内容自动添加变量名。调查表文件（.qes）结构是变量标签、变量名和变量编码。

4. Epidata使用前四步曲是指：（1）程序菜单语言设置：文件→选项→高级设置→选择语言；（2）编辑器中调查表的语言设置：文件

→选项→REC文件显示→选择字体为宋体和常规；（3）生成变量名选项：文件→选项→生成REC文件→使用{}内容自动添加变量名；（4）文件关联：文件→选项→相关文件类型。其中最重要的是第三步。

5.在录入数据过程中可能出现数据录入错误的偏倚。控制偏倚的方法有：（1）在录入数据前建立核查文件；（2）在录入数据后建立一致性检验。

6. 在epidata 数据库ID号和录入当天日期不需要录入。

7. Epidata数据管理和输入流程：建立调查表文件→创建数据库→建立核查文件→录入数据→数据库管理→输出数据

8. Epidata要求：（1）Epidata记录数最好不要超过200000~300000；（2）设计录入界面时整个录入界面不能超过999行；（3）对数值或字符串编码进行解释的文字长度最多80个字符；（4）编码长度最多为30个字符

9.进行合并的前提条件 1)两个数据库中有关键的相同变量;(2)两个数据库中必须要有数据

统计分析软件SPSS详细教程

10.11统计分析软件&SPSS建立数据 目录 10.11统计分析软件&SPSS建立数据 (1) 10.25数据加工作图 (1) 11. 08绘图解答&描述性分析： (3) 2.描述性统计分析： (4) 四格表卡方检验：（检验某个连续变量的分布是否与某种理论分布一致，如是否符合正态分布） (7) 第七章非参数检验 (10) 1.单样本的非参数检验 (11) （1）卡方检验 (11) （2）二项分布检验 (12) 2.两独立样本的非参数检验 (13) 3.多独立样本的非参数检验 (16) 4.两相关样本的非参数检验 (16) 5.多相关样本的非参数检验 (18) 第五章均值检验与T检验 (20) 1.Means过程（均值检验）（ (20) 4. 单样本T检验 (21) 5. 两独立样本T检验 (22) 6.两配对样本T检验 (23) 第六章方差分析 (25) 单因素方差分析： (25) 多因素方差分析： (29) 10.25数据加工作图 1.Excel中随机取值：=randbetween(55,99) 2.SPSS中新建数据，一列40个，正态分布随机数：先在40那里随便输入一个数表示选择40个可用的，然后按一下操作步骤： 3.排序：个案排秩

4.数据选取：数据-选择个案-如果条件满足： 计算新变量： 5.频次分析：分析-统计描述-频率

还原：个案-全部 6.加权： 还原 7.画图： 11. 08绘图解答&描述性分析：1.课后题：长条图

2.描述性统计分析： （1）频数分析：

（2）描述性分析： 描述性统计分析没有图形功能，也不能生成频数表，但描述性分析可以将原始数据转换成标准化得分，并以变量形式存入数据文件中，以便后续分析时应用。 操作： 分析—描述性分析：然后对结果进行筛选，去掉异常值，就得到标准化的数据： 任何形态的数据经过Z标准化处理之后就会是正态分布的<—错误！标准化是等比例缩放的，不会改变数据的原始分布状态， （3）探索分析：（检验是否是正态分布：茎叶图、箱图） 实例：

流行统计分析软件简介

流行统计分析软件简介 曹 阳 一 SAS 决策分析系统 SAS 系统是用于决策支持的大型集成信息系统由总部设在美国北卡罗莱纳州凯瑞市的SAS 研究所研 制的 该研究所为一家私人公司目前已跻身于世界前十名独立软件公司中 该系统早期的全称为统计 分析系统 STATISTICAL ANALYSIS SYSTEM 目前已发展成一个由三十多个专用模块组成的大型集成式软件系统 1SAS 的工作环境 (1)程序窗口 (2)日志窗口 (3)运行结果窗口 (4)图形窗口 2SAS 的ASSIST 模块 该模块集成了SAS 系统其它模块的各种功能提供了一个菜单驱动任务导向的用户界面藉助它用 户不需编程 只要根据处理数据任务的需要用鼠标在屏幕上指定选项就可方便地使用SAS 提供的各种功能 3SAS 的INSIGHT 模块 INSIGHT 是SAS 下进行数据分析的一个完整的子 系统它为用户提供了一个进行交互式数据探索和分析的工具强有力的图象表现功能是INSIGHT 的重要特点 二SPSS 统计分析软件 SPSS(Statistical Package for the Social Science)是世界著名的统计分析软件之一它在各在学科领域都发挥着巨大的作用 1SPSS 的数据编辑窗口 2 SPSS 的输出导航窗口 3 SPSS 的图形输出窗口

三STATISTIC 软件 STATISTICA 美国STATSOFT 公司发行1995年发行了 5.0版本运行环境为Windows 32 或 Windows 95486/60以上微机8兆以上内存 分为 四个版本标准版Quick 版质量控制版和Quick 质量控制版可进行基本统计分析(Basic Statistics and Tables)非参数统计分析(Nonparametrics/Distrib)方差分析(ANOVA/MANOVA)多元回归分析(Multip Regression)可靠性/项目分析(Reliability 曲/Item Analysis)等等 菜单操作方式所有工作在四个基本 窗口中完成数据编辑窗口统计结果显示窗口图形显示窗口和文本输出窗口具有强大的统计分析和作图功能 1STATISTIC 的数据编窗口和结果显示窗口 2STATISTIC 的图表输出窗口和文本编辑输出窗口 四S-PLUS S-PLUS Mathsoft 研究所研制AT&T 公司发行 采用交互命令方式具有大量的函数库可进行一般的统计分析多元统计分析生存分析时间序列分 析等并产生相应的统计图形及报表具有数据管理管理功能可引入dBase 数据Excel 工作表和ASCII 数据等十多种数据文件并具有简单的数据编辑功能 对数据的运算十分简单主要的分析都是建立在矩阵的运算上在生存分析和时间列分析方面有独到之处 在熟悉其命令和函数的情况下统计分析和作图都很 简单操作十分方便 但操作方式不够直观命令和 函数较多 对于初学者来说掌握其中的命令函数和众多的参数 选择项及独特的语言格式尚需一定 的时间 由于其操作方式的局限性非专业人士知之 较少应用范围较窄 五MATLAB MATLAB MathWorks 研究所研制数学分析和 控制系统仿真工具可进行函数分析矩阵运算快速傅立叶变换和图形制作等在图形的处理方面的表 现能力较强具有独特的着色和渲染功能 六MATHEMATICA MATHEMATICA 美国Illnois 州Wolfram 研究所完全安装约需10兆空间是一个强大的数学分析软件包具有函数运算求解反函数导数积分矩阵运算 二维及三维图形制作等功能在生成三维及多维函数图形方面具有独特之处同时具有文字处理功

常用生物软件简介汇总(window 版)

一、基因芯片： 1、基因芯片综合分析软件。 ArrayVision 7.0 一种功能强大的商业版基因芯片分析软件，不仅可以进行图像分析，还可以进行数据处理，方便protocol的管理功能强大，商业版正式版：69 00美元。 Arraypro 4.0 Media Cybernetics公司的产品，该公司的gelpro, imagepro一直以精确成为同类产品中的佼佼者，相信arraypro也不会差。 phoretix™ Array Nonlinear Dynamics公司的基因片综合分析软件。 J-express 挪威Bergen大学编写，是一个用JAVA语言写的应用程序，界面清晰漂亮，用来分析微矩阵（microarray）实验获得的基因表达数据，需要下载安装JAVA运行环境JRE1.2后(5.1M)后，才能运行。 2、基因芯片阅读图像分析软件 ScanAlyze 2.44 ，斯坦福的基因芯片基因芯片阅读软件，进行微矩阵荧光图像分析，包括半自动定义格栅与像素点分析。输出为分隔的文本格式，可很容易地转化为任何数据库。 3、基因芯片数据分析软件 Cluster 斯坦福的对大量微矩阵数据组进行各种簇（Cluster)分析与其它各种处理

的软件。 SAM Significance Analysis of Microarrays 的缩写，微矩阵显著性分析软件，E XCEL软件的插件，由Stanford大学编制。 4．基因芯片聚类图形显示 TreeView 1.5 斯坦福开发的用来显示Cluster软件分析的图形化结果。现已和Cluster 成为了基因芯片处理的标准软件。 FreeView 是基于JAVA语言的系统树生成软件，接收Cluster生成的数据，比Tr eeview增强了某些功能。 5．基因芯片引物设计 Array Designer 2.00 DNA微矩阵（microarray）软件，批量设计DNA和寡核苷酸引物工具 二、RNA二级结构。 RNA Structure 3.5 RNA Sturcture 根据最小自由能原理，将Zuker的根据RNA一级序列预测RNA二级结构的算法在软件上实现。预测所用的热力学数据是最近由Turner实验室获得。提供了一些模块以扩展Zuker算法的能力，使之为一个界面友好的RNA折叠程序。允许你同时打开多个数据处理窗口。主窗口的工具条提供一些基本功能：打开文件、导入文件、关闭文件、设置程序参数、重排窗口、以及即时帮助和退出程序。RNAdraw中一

Epidata软件实用教程重点

Epidata软件实用教程重点 1.可用于医学数据录入的软件有：Microsoft Access、Microsoft Excel、Foxpro、SPSS、SAS、EpiData等。Epidata是由丹麦学者开发的。和Epi info相比具有以下特点：（1）简单易学，实用性强；（2）对计算机硬件要求不高；（3）与调查表形式一致的可视数据录入界面；（4）数据核查功能强大且实现简便；（5）Epidata Analysis 可用于一般统计分析与制图；（6）数据转换功能强大。 2. Epidata主要包括EpiData Entry和EpiData Analysis。EpiData Entry用于数据录入与数据管理；EpiData Analysis用于基本的统计描述、分析与制图。文件类型主要有：（1）QES文件（.QES文件），它的作用是定义调查表（问卷）的结构，即录入界面格式；（2）数据文件（.REC文件），所有录入的数据都存放在这个文件之中；（3）数据录入核查文件（.CHK文件），定义变量输入数据的有效性。 3. Epidata字段类型有数字型变量、文本型变量、日期型变量、自动ID号、逻辑变量、声音提示变量。EpiData定义字段名的方式有：（1）以调查表第一个词命名；（2）使用{}内容自动添加变量名。调查表文件（.qes）结构是变量标签、变量名和变量编码。 4. Epidata使用前四步曲是指：（1）程序菜单语言设置：文件→选项→高级设置→选择语言；（2）编辑器中调查表的语言设置：文件

→选项→REC文件显示→选择字体为宋体和常规；（3）生成变量名选项：文件→选项→生成REC文件→使用{}内容自动添加变量名；（4）文件关联：文件→选项→相关文件类型。其中最重要的是第三步。 5.在录入数据过程中可能出现数据录入错误的偏倚。控制偏倚的方法有：（1）在录入数据前建立核查文件；（2）在录入数据后建立一致性检验。 6. 在epidata 数据库ID号和录入当天日期不需要录入。 7. Epidata数据管理和输入流程：建立调查表文件→创建数据库→建立核查文件→录入数据→数据库管理→输出数据 8. Epidata要求：（1）Epidata记录数最好不要超过200000~300000；（2）设计录入界面时整个录入界面不能超过999行；（3）对数值或字符串编码进行解释的文字长度最多80个字符；（4）编码长度最多为30个字符 9.进行合并的前提条件 1)两个数据库中有关键的相同变量;(2)两个数据库中必须要有数据

常用统计软件介绍

常用统计软件介绍

常用统计软件介绍 《概率论与数理统计》是一门实践性很强的课程。但是,目前在国内,大多侧重基本方法的介绍,而忽视了统计实验的教学。这样既不利于提高学生创新精神和实践能力,也使得这门课程的教学显得枯燥无味。为此,我们介绍一些常用的统计软件，以使学生对统计软件有初步的认识,为以后应用统计方法解决实际问题奠定初步的基础。 一、统计软件的种类 1.SAS 是目前国际上最为流行的一种大型统计分析系统，被誉为统计分析的标准软件。尽管价格不菲，SAS已被广泛应用于政府行政管理，科研，教育，生产和金融等不同领域，并且发挥着愈来愈重要的作用。目前SAS已在全球100多个国家和地区拥有29000多个客户群，直接用户超过300万人。在我国，国家信息中心，国家统计局，卫生部，中国科学院等都是SAS系统的大用户。尽管现在已经尽量“傻瓜化”，但是仍然需要一定的训练才可以使用。因此,该统计软件主要适合于统计工作者和科研工作者使用。 2.SPSS SPSS作为仅次于SAS的统计软件工具包，在社会科学领域有着广泛的应用。SPSS是世界上最早的统计分析软件，由美国斯坦福大学的三位研究生于20世纪60年代末研制。由于SPSS容易操作，输出漂亮，功能齐全，价格合理,所以很快地应用于自然科学、技术科学、社会科学的各个领域，世界上许多有影响的报刊杂志纷纷就SPSS 的自动统计绘图、数据的深入分析、使用方便、功能齐全等方面给予了高度的评价与称赞。迄今SPSS软件已有30余年的成长历史。全球

约有25万家产品用户，它们分布于通讯、医疗、银行、证券、保险、制造、商业、市场研究、科研教育等多个领域和行业，是世界上应用最广泛的专业统计软件。在国际学术界有条不成文的规定，即在国际学术交流中，凡是用SPSS软件完成的计算和统计分析，可以不必说明算法，由此可见其影响之大和信誉之高。因此,对于非统计工作者是很好的选择。 3.Excel 它严格说来并不是统计软件，但作为数据表格软件，必然有一定统计计算功能。而且凡是有Microsoft Office的计算机，基本上都装有Excel。但要注意，有时在装 Office时没有装数据分析的功能，那就必须装了才行。当然，画图功能是都具备的。对于简单分析，Excel 还算方便，但随着问题的深入，Excel就不那么“傻瓜”，需要使用函数，甚至根本没有相应的方法了。多数专门一些的统计推断问题还需要其他专门的统计软件来处理。 4.S-plus 这是统计学家喜爱的软件。不仅由于其功能齐全，而且由于其强大的编程功能，使得研究人员可以编制自己的程序来实现自己的理论和方法。它也在进行“傻瓜化”,以争取顾客。但仍然以编程方便为顾客所青睐。 5.Minitab 这个软件是很方便的功能强大而又齐全的软件，也已经“傻瓜化”，在我国用的不如SPSS与SAS那么普遍。

常用分子生物学软件简介

常用分子生物学软件 一、基因芯片： 1、基因芯片综合分析软件。 ArrayVision 7.0 一种功能强大的商业版基因芯片分析软件，不仅可以进行图像分析，还可以进行数据处理，方便protocol的管理功能强大，商业版正式版：6900美元。 Arraypro 4.0 Media Cybernetics公司的产品，该公司的gelpro, imagepro一直以精确成为同类产品中的佼佼者，相信arraypro也不会差。 phoretix?Array Nonlinear Dynamics公司的基因片综合分析软件。 J-express 挪威Bergen大学编写，是一个用JAVA语言写的应用程序，界面清晰漂亮，用来分析微矩阵（microarray）实验获得的基因表达数据，需要下载安装JAVA运行环境JRE1.2后(5.1M)后，才能运行。 2、基因芯片阅读图像分析软件 ScanAlyze 2.44 ，斯坦福的基因芯片基因芯片阅读软件，进行微矩阵荧光图像分析，包括半自动定义格栅与像素点分析。输出为分隔的文本格式，可很容易地转化为任何数据库。 3、基因芯片数据分析软件 Cluster 斯坦福的对大量微矩阵数据组进行各种簇（Cluster)分析与其它各种处理的软件。 SAM Significance Analysis of Microarrays 的缩写，微矩阵显著性分析软件，EXCEL软件的插件，由Stanford大学编制。 4．基因芯片聚类图形显示 TreeView 1.5 斯坦福开发的用来显示Cluster软件分析的图形化结果。现已和Cluster成为了基因芯片处理的标准软件。 FreeView 是基于JAVA语言的系统树生成软件，接收Cluster生成的数据，比Treeview增强了某些功能。 5．基因芯片引物设计 Array Designer 2.00 DNA微矩阵（microarray）软件，批量设计DNA和寡核苷酸引物工具 二、RNA二级结构。 RNA Structure 3.5 RNA Sturcture 根据最小自由能原理，将Zuker的根据RNA一级序列预测RNA二级结构的算法在软件上实现。预测所用的热力学数据是最近由T urner实验室获得。提供了一些模块以扩展Zuker算法的能力，使之为一个界面友好的RNA折叠程序。允许你同时打开多个数据处理窗口。主窗口的工具条提供一些基本功能：打开文件、导入文件、关闭文件、设置程序参数、重排窗口、以及即时帮助和退出程序。RNAdraw中一个非常非常重要的特征是鼠

几种常用大数据分析工具

几种常用大数据分析工具 大数据可以概括4个V，数据量大，速度快，类型多，价值密度低。大数据作为时下最火热的IT行业的词汇，随之而来的数据仓库，数据安全，数据分析，数据挖掘等等围绕大数据的商业价值的利用逐渐成为行业人士争相追捧的利润焦点。今天我们北大青鸟贵州大数据学院为大家分享的就是大数据分析工具。 Hadoop Hadoop是一个能够让用户轻松架构和使用的分布式计算平台。用户可以轻松地在Hadoop上开发和运行处理海量数据的应用程序。它主要有以下几个优点：高可靠性：Hadoop按位存储和处理数据的能力值得人们信赖。高扩展性：Hadoop是在可用的计算机集簇间分配数据并完成计算任务的，这些集簇可以方便地扩展到数以千计的节点中。高效性：Hadoop能够在节点之间动态地移动数据，并保证各个节点的动态平衡，因此处理速度非常快。高容错性：Hadoop能够自动保存数据的多个副本，并且能够自动将失败的任务重新分配。了解详情 1、HPCC HPCC，High Performance Computing and Communications(高性能计算与通信)的缩写。HPCC是美国实施信息高速公路而上实施的计划，该计划的实施将耗资百亿美元，其主要目标要达到：开发可扩展的计算系统及相关软件，以支持太位级网络传输性能，开发千兆比特网络技术，扩展研究和教育机构及网络连接能力。点击咨询

2、Storm Storm是自由的开源软件，一个分布式的、容错的实时计算系统，可以非常可靠的处理庞大的数据流，用于处理Hadoop的批量数据。Storm很简单，支持许多种编程语言，使用起来非常有趣。Storm有许多应用领域：实时分析、在线机器学习、不停顿的计算、分布式RPC(远过程调用协议，一种通过网络从远程计算机程序上请求服务)、 3、Pentaho BI Pentaho BI 平台不同于传统的BI 产品，它是一个以流程为中心的，面向解决方案(Solution)的框架。其目的在于将一系列企业级BI产品、开源软件、API等等组件集成起来，方便商务智能应用的开发。以上就是北大青鸟贵州大数据学院大数据分析工具的简单介绍，更多大数据学习详情，大家可以到北大青鸟贵州大数据学院大数据咨询了解。

s精选ss统计分析软件概述

第一章 spss 统计分析软件概述 练习题 1. spss 的中文全名和英文全名是什么？ 答：statistical package for the social science 社会科学统计软件包 Statistical product and service solutions 统计产品与服务解决方案 2. spss 有哪两个主要窗口？他们的作用和特点各是什么？ 答：spss 数据编辑器窗口与spss 结果查看窗口 Spss 数据编辑器窗口：作用:定义spss 数据结构、录入编辑和管理待分析的数据。 特点：SPSS 运行过程中自动打开；SPSS 中各统计分析功能都是针对该窗口中的数据进行的；窗口中的数据文件以.sav 存于磁盘上；两个视图：数据视图和变量视图。 Spss 结果查看窗口：作用：显示管理spss 统计分析结果、报表及图形。 特点：在进行第一次分析时自动打开，也可手工打开；输出窗口可以关闭，窗口内容以.spv 存于磁盘上；两个视图：目录视图和内容视图。 3. 什么是spss 的数据集？什么是spss 的活动数据集？ 答：数据集：spss 各数据编辑器窗口分别显示不同的数据集合。 活动数据集：按打开的先后顺序，各数据集依次自动命名为：数据集0、数据集 1、数据集2等等，其中只有一个数据集为当前数据集，称为活动数据集，用户只能对某一时刻活动数据集中的数据进行分析。 4. spss 有哪三种主要使用方式？各自的特点是什么？ 答：SPSS 的运行方式有三种，分别是完全窗口菜单运行方式、程序运行方式、混合运行方式。 完全窗口菜单运行方式的特点：所有分析操作过程都是通过菜单和按钮及对话框方式进行的.是经常使用的一种运行方式,适用于一般分析和SPSS 的初学者。 程序运行方式的特点：手工编写SPSS 命令程序；一次性提交计算机运行；适用于大规模的分析工作和熟练的SPSS 程序员。 混合运行方式的特点：在使用菜单的同时编辑SPSS 程序,是完全窗口菜单方式和程序运行方式的综合。 5. .sav,.spv,.sps 分别是spss 哪类文件的扩展名？ 答： .sav 是 spss 中数据文件的扩展名 .spv 是 spss 中输出文件的扩展名 .sps 是 spss 中语法文件的扩展名 6. spss 的数据加工和管理功能主要集中在哪些菜单中？统计绘图和分析功能主要集中在哪些菜单中？ spss 统计分析软件概述 【最新资料，WORD 文档，可编辑修改】

Epidata_数据导入导出教程

EpiData数据导入导出教程 注：最好用英文的EpiData，已经证实中文版EpiData有一些莫名其妙的bug。 1.先菜单Data in/out -- Export -- Excel，把你的自己的rec数据导出成excel（以下称E1）， 然后同理把他的数据导出成excel（以下称E2）。 2.复制E1中的从A2到AM211区域的所有数据（即除表头之外的所有数据），粘贴到E2 中的E2到AH211这一区域（即q1到q9对应的数据）。 3.那些地区编码、序号啥的，可以在excel用填充，直接一拖动就行，最后就整成我发给 你的“123格式”那个样子 4.然后在把q1、q2、q3、q9那几个垃圾abc的，用查找替换将123分别替换为abc，注意 选中之后再替换，不要把表头里的数字也替换了，只选中那几列的数据区域，替换之后的效果就是发给你的那个“abc格式” 5.打开那个处理好的E2，另存成一个“逗号分隔符”csv文件（直接另存，然后格式选择 成csv） 6.打开EpiData，菜单Datain/out—Import—Text，如下图所示： a)Filetoimport选择那个csv文件 b)Importtodatafile选拦截调查问卷111013.REC c)QESfile……选拦截调查问卷111013.QES d)Delimitedformat选择逗号”,”（那个下拉箭头里面），然后点 “Nofieldsareenclosedinquotes”，再点“Ignorefirstlineintextfile”，右边的Dateformat 不用管 e)然后OK，一直确定、OK

统计分析方法以及统计软件详细介绍

统计分析方法以及统计软件详细介绍 统计分析方法有哪几种？下面我们将详细阐述，并介绍一些常用的统计分析软件。 一、指标对比分析法指标对比分析法 统计分析的八种方法一、指标对比分析法指标对比分析法，又称比较分析法，是统计分析中最常用的方法。是通过有关的指标对比来反映事物数量上差异和变化的方法。有比较才能鉴别。单独看一些指标，只能说明总体的某些数量特征，得不出什么结论性的认识；一经过比较，如与国外、外单位比，与历史数据比，与计划相比，就可以对规模大小、水平高低、速度快慢作出判断和评价。 指标分析对比分析方法可分为静态比较和动态比较分析。静态比较是同一时间条件下不同总体指标比较，如不同部门、不同地区、不同国家的比较，也叫横向比较；动态比较是同一总体条件不同时期指标数值的比较，也叫纵向比较。这两种方法既可单独使用，也可结合使用。进行对比分析时，可以单独使用总量指标或相对指标或平均指标，也可将它们结合起来进行对比。比较的结果可用相对数，如百分数、倍数、系数等，也可用相差的绝对数和相关的百分点（每1％为一个百分点）来表示，即将对比的指标相减。 二、分组分析法指标对比分析法 分组分析法指标对比分析法对比，但组成统计总体的各单位具有多种特征，这就使得在同一总体范围内的各单位之间产生了许多差别，统计分析不仅要对总体数量特征和数量关系进行分析，还要深入总体的内部进行分组分析。分组分析法就是根据统计分析的目的要求，把所研究的总体按照一个或者几个标志划分为若干个部分，加以整理，进行观察、分析，以揭示其内在的联系和规律性。 统计分组法的关键问题在于正确选择分组标值和划分各组界限。 三、时间数列及动态分析法 时间数列。是将同一指标在时间上变化和发展的一系列数值，按时间先后顺序排列，就形成时间数列，又称动态数列。它能反映社会经济现象的发展变动情况，通过时间数列的编制和分析，可以找出动态变化规律，为预测未来的发展趋势提供依据。时间数列可分为绝对数时间数列、相对数时间数列、平均数时间数列。 时间数列速度指标。根据绝对数时间数列可以计算的速度指标：有发展速度、增长速度、平均发展速度、平均增长速度。 动态分析法。在统计分析中，如果只有孤立的一个时期指标值，是很难作出判断的。如果编制了时间数列，就可以进行动态分析，反映其发展水平和速度的变化规律。 进行动态分析，要注意数列中各个指标具有的可比性。总体范围、指标计算方法、计算价格和计量单位，都应该前后一致。时间间隔一般也要一致，但也可以根据研究目的，采取不同的间隔期，如按历史时期分。为了消除时间间隔期不同而产生的指标数值不可比，可采用年平均数和年平均发展速度来编制动态数列。此外在统计上，许多综合指标是采用价值形态来反映实物总量，如国内生产总值、工业总产值、社会商品零售总额等计算不同年份的发展速度时，必须消除价格变动因素的影响，才能正确的反映实物量的变化。也就是说必须用可比价格（如用不变价或用价格指数调整）计算不同年份相同产品的价值，然后才能进行对比。为了观察我国经济发展的波动轨迹，可将各年国内生产总值的发展速度编制时间数列，并据以绘制成曲线图，令人得到直观认识。 四、指数分析法 指数是指反映社会经济现象变动情况的相对数。有广义和狭义之分。根据指数所研究的范围不同可以有个体指数、类指数与总指数之分。

2020大数据分析的六大工具介绍

云计算大数据处理分析六大最好工具 一、概述 来自传感器、购买交易记录、网络日志等的大量数据，通常是万亿或EB的大小，如此庞大的数据，寻找一个合适处理工具非常必要，今天我们为大家分享在大数据处理分析过程中六大最好用的工具。 我们的数据来自各个方面，在面对庞大而复杂的大数据，选择一个合适的处理工具显得很有必要，工欲善其事，必须利其器，一个好的工具不仅可以使我们的工作事半功倍，也可以让我们在竞争日益激烈的云计算时代，挖掘大数据价值，及时调整战略方向。 大数据是一个含义广泛的术语，是指数据集，如此庞大而复杂的，他们需要专门设计的硬件和软件工具进行处理。该数据集通常是万亿或EB的大小。这些数据集收集自各种各样的来源：传感器、气候信息、公开的信息、如杂志、报纸、文章。大数据产生的其他例子包括购买交易记录、网络日志、病历、事监控、视频和图像档案、及大型电子商务。大数据分析是在研究大量的数据的过程中寻找模式，相关性和其他有用的信息，可以帮助企业更好地适应变化，并做出更明智的决策。 二、第一种工具：Hadoop Hadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是 Hadoop 是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop 是可靠的，因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。Hadoop 是高效的，因为它以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。Hadoop 还是可伸缩的，能够处理 PB 级数据。此外，Hadoop 依赖于社区服务器，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。 Hadoop是一个能够让用户轻松架构和使用的分布式计算平台。用户可以轻松地在Hadoop上开发和运行处理海量数据的应用程序。它主要有以下几个优点： ●高可靠性。Hadoop按位存储和处理数据的能力值得人们信赖。 ●高扩展性。Hadoop是在可用的计算机集簇间分配数据并完成计算任务的，这些集簇可以方便地扩 展到数以千计的节点中。 ●高效性。Hadoop能够在节点之间动态地移动数据，并保证各个节点的动态平衡，因此处理速度非 常快。 ●高容错性。Hadoop能够自动保存数据的多个副本，并且能够自动将失败的任务重新分配。 ●Hadoop带有用 Java 语言编写的框架，因此运行在 Linux 生产平台上是非常理想的。Hadoop 上的 应用程序也可以使用其他语言编写，比如 C++。 三、第二种工具：HPCC HPCC，High Performance Computing and Communications(高性能计算与通信)的缩写。1993年，由美国科学、工程、技术联邦协调理事会向国会提交了“重大挑战项目：高性能计算与通信”的报告，

世界三大统计分析软件比较

世界三大统计分析软件的比较： 2007-04-10 SAS（多变量数据分析技术与统计软件） SAS是美国SAS(赛仕)软件研究所研制的一套大型集成应用软件系统，具有比较完备的数据存取、数据管理、数据分析和数据展现的系列功能。尤其是它的创业产品—统计分析系统部分，由于具有强大的数据分析能力，一直是业界中比较著名的应用软件，在数据处理方法和统计分析领域，被誉为国际上的标准软件和最具权威的优秀统计软件包，SAS系统中提供的主要分析功能包括统计分析、经济计量分析、时间序列分析、决策分析、财务分析和全面质量管理工具等。 SAS系统是一个组合的软件系统，它由多个功能模块配合而成，其基本部分是BASE SAS 模块。BASE SAS模块是SAS系统的核心，承担着主要的数据管理任务，并管理着用户使用环境，进行用户语言的处理，调用其他SAS模块和产品。也就是说，SAS系统的运行，首先必须启动BASE SAS模块，它除了本身所具有数据管理、程序设计及描述统计计算功能以外，还是SAS系统的中央调度室。它除了可单独存在外，也可与其他产品或模块共同构成一个完整的系统。各模块的安装及更新都可通过其安装程序比较方便地进行。 SAS系统具有比较灵活的功能扩展接口和强大的功能模块，在BASE SAS的基础上，还可以增加如下不同的模块而增加不同的功能：SAS/STAT（统计分析模块）、SAS/GRAPH（绘图模块）、SAS/QC（质量控制模块）、SAS/ETS（经济计量学和时间序列分析模块）、SAS/OR（运筹学模块）、SAS/IML（交互式矩阵程序设计语言模块）、 SAS/FSP（快速数据处理的交互式菜单系统模块）、SAS/AF（交互式全屏幕软件应用系统模块）等等。 SAS提供的绘图系统，不仅能绘各种统计图，还能绘出地图。SAS提供多个统计过程，每个过程均含有极丰富的任选项。用户还可以通过对数据集的一连串加工，实现更为复杂的统计分析。此外，SAS还提供了各类概率分析函数、分位数函数、样本统计函数和随机数生成函数，使用户能方便地实现特殊统计要求。 目前SAS软件对Windows和 Unix两种平台都提供支持，最新版本分别为8.X和6.X。与以往的版本比较，6.X版的SAS系统除了在功能和性能方面得到增加和提高外，GUI界面也进一步加强。在6.12版中，SAS系统增加了一个PC平台和三个新的UNIX平台，使SAS系统这一支持多硬件厂商，跨平台的大家族又增加了新成员。 SAS 6.12的另一个显著特征是通过对ODBC、OLE和MailAPIs等业界标准的支持，大大加强了SAS系统和其它软件厂商的应用系统之间相互操作的能力，为各应用系统之间的信息共享和交流奠定了坚实的基础。 虽然在我国SAS的逐步应用还是近几年的事，但是随着计算机应用的普及和信息事业的不断发展，越来越多的单位采用了SAS软件。尤其在教育、科研领域等大型机构，SAS软件

常用的Python数据分析工具

常用的Python数据分析工具 Python是数据处理常用工具，可以处理数量级从几K至几T不等的数据，具有较高的开发效率和可维护性，还具有较强的通用性和跨平台性。Python可用于数据分析，但其单纯依赖Python本身自带的库进行数据分析还是具有一定的局限性的，需要安装第三方扩展库来增强分析和挖掘能力。 Python数据分析需要安装的第三方扩展库有：Numpy、Pandas、SciPy、Matplotlib、Scikit-Learn、Keras、Gensim、Scrapy等，以下是对该第三方扩展库的简要介绍： 1. Numpy Python没有提供数组功能，Numpy可以提供数组支持以及相应的高效处理函数，是Python数据分析的基础，也是SciPy、Pandas等数据处理和科学计算库最基本的函数功能库，且其数据类型对Python数据分析十分有用。 2. Pandas Pandas是Python强大、灵活的数据分析和探索工具，包含Series、DataFrame 等高级数据结构和工具，安装Pandas可使Python中处理数据非常快速和简单。 3. SciPy SciPy是一组专门解决科学计算中各种标准问题域的包的集合，包含的功能有最优化、线性代数、积分、插值、拟合、特殊函数、快速傅里叶变换、信号处理和图像处理、常微分方程求解和其他科学与工程中常用的计算等，这些对数据分析和挖掘十分有用。 4. Matplotlib

Matplotlib是强大的数据可视化工具和作图库，是主要用于绘制数据图表的Python库，提供了绘制各类可视化图形的命令字库、简单的接口，可以方便用户轻松掌握图形的格式，绘制各类可视化图形。 5. Scikit-Learn Scikit-Learn是Python常用的机器学习工具包，提供了完善的机器学习工具箱，支持数据预处理、分类、回归、聚类、预测和模型分析等强大机器学习库，其依赖于Numpy、Scipy和Matplotlib等。 6. Keras Keras是深度学习库，人工神经网络和深度学习模型，基于Theano之上，依赖于Numpy和Scipy，利用它可以搭建普通的神经网络和各种深度学习模型，如语言处理、图像识别、自编码器、循环神经网络、递归审计网络、卷积神经网络等。 7. Gensim Gensim是用来做文本主题模型的库，常用于处理语言方面的任务，支持TF-IDF、LSA、LDA和Word2Vec在内的多种主题模型算法，支持流式训练，并提供了诸如相似度计算、信息检索等一些常用任务的API接口。 8. Scrapy Scrapy是专门为爬虫而生的工具，具有URL读取、HTML解析、存储数据等功能，可以使用Twisted异步网络库来处理网络通讯，架构清晰，且包含了各种中间件接口，可以灵活的完成各种需求。 以上是对Python数据分析常用工具的简单介绍，有兴趣的可以深入学习研究一下相关使用方法！

epidata使用心得

Epidata使用心得 一：建立qes文件 1、基本框架建立：可将word或excel中的调查表直接复制粘贴至“新建qes文件” 空白页面，然后进行编辑；也可直接在该页面输入要录入的内容等。（如下图） 2、字段编辑1：每一项都可以在文字说明的后面编辑一个{}，大括号内为简易字母数 字组合代码（这个代码可用epidata的语言进行逻辑运算，如上图） 3、字段编辑2：编辑未来要录入数据的框，如下图所示 二：生成REC文件 编辑好了之后就要将上图这QES文件生成REC

务必要在这个“选项”框的“生成REC文件”复选框里选择“使用{}内….”然后点确定三：CHK编辑 对各个录入的框进行逻辑赋值或设定：就是建立CHK文件，如下图，单击“建立CHK文件”，然后在弹出的小窗口选择你刚建立的那个REC文件，点打开 即进入CHK文件编辑页面，如下图，可以看到鼠标每放到一个录入框处，右边有个小窗口都在 小窗口里的各项命令解释如下

若要对一个框里将要输进去的至进行逻辑限定，点击上边右图中的“编辑”会弹出这么个框（下图） 不同的框，里面的代码也不一样，有些不需要逻辑运算的就比较简单，如下图 将每一个框都定义好了之后，点击一直存在的那个窗口的“存盘”，也可以直接保存关闭。四：调试 这时再打开你刚刚创建的REC文件，录入的时候就能体会到你自己设置的各种跳转、保留、计算等，如果发现有些地方没达到你预想的设计，可以再回到CHK文件进行编辑。 五：设置颜色 最后是颜色的问题：在“选项”框里，可以调节REC和QES文件的颜色，有背景色，字的颜色和框的颜色，也可以调字体和字体的大小，如下图：

常用统计软件介绍

常用统计软件介绍 《概率论与数理统计》是一门实践性很强的课程。但是,目前在国内,大多侧重基本方法的介绍,而忽视了统计实验的教学。这样既不利于提高学生创新精神和实践能力,也使得这门课程的教学显得枯燥无味。为此,我们介绍一些常用的统计软件，以使学生对统计软件有初步的认识,为以后应用统计方法解决实际问题奠定初步的基础。 一、统计软件的种类 1.SAS 是目前国际上最为流行的一种大型统计分析系统，被誉为统计分析的标准软件。尽管价格不菲，SAS已被广泛应用于政府行政管理，科研，教育，生产和金融等不同领域，并且发挥着愈来愈重要的作用。目前SAS已在全球100多个国家和地区拥有29000多个客户群，直接用户超过300万人。在我国，国家信息中心，国家统计局，卫生部，中国科学院等都是SAS系统的大用户。尽管现在已经尽量“傻瓜化”，但是仍然需要一定的训练才可以使用。因此,该统计软件主要适合于统计工作者和科研工作者使用。 2.SPSS SPSS作为仅次于SAS的统计软件工具包，在社会科学领域有着广泛的应用。SPSS是世界上最早的统计分析软件，由美国斯坦福大学的三位研究生于20世纪60年代末研制。由于SPSS容易操作，输出漂亮，功能齐全，价格合理,所以很快地应用于自然科学、技术科学、社会科学的各个领域，世界上许多有影响的报刊杂志纷纷就SPSS 的自动统计绘图、数据的深入分析、使用方便、功能齐全等方面给予了高度的评价与称赞。迄今SPSS软件已有30余年的成长历史。全球

约有25万家产品用户，它们分布于通讯、医疗、银行、证券、保险、制造、商业、市场研究、科研教育等多个领域和行业，是世界上应用最广泛的专业统计软件。在国际学术界有条不成文的规定，即在国际学术交流中，凡是用SPSS软件完成的计算和统计分析，可以不必说明算法，由此可见其影响之大和信誉之高。因此,对于非统计工作者是很好的选择。 3.Excel 它严格说来并不是统计软件，但作为数据表格软件，必然有一定统计计算功能。而且凡是有Microsoft Office的计算机，基本上都装有Excel。但要注意，有时在装 Office时没有装数据分析的功能，那就必须装了才行。当然，画图功能是都具备的。对于简单分析，Excel 还算方便，但随着问题的深入，Excel就不那么“傻瓜”，需要使用函数，甚至根本没有相应的方法了。多数专门一些的统计推断问题还需要其他专门的统计软件来处理。 4.S-plus 这是统计学家喜爱的软件。不仅由于其功能齐全，而且由于其强大的编程功能，使得研究人员可以编制自己的程序来实现自己的理论和方法。它也在进行“傻瓜化”,以争取顾客。但仍然以编程方便为顾客所青睐。 5.Minitab 这个软件是很方便的功能强大而又齐全的软件，也已经“傻瓜化”，在我国用的不如SPSS与SAS那么普遍。

EPIDATA教程

EPIDATA使用方法简介 一、建立新QES文件 第一种：在菜单中，点击“文件”（File）→“生成调查表文件QES文件”。 第二种：在工作栏的工作流程中，点击“1. 打开文件”（1.Define Data）→“建立新QES文件”。 第三种：在按钮栏中，点击,这时窗口中会在工作区显示一个空白的文档，你可以在此文档中键入调查表内容和框架，编辑完成后，将调查表文件保存，文件的扩展名统一为.QES。 二、调查表书写生成 1.“文件”（File）→“选项”（Option）→“生成REC文件”（Create data file）→ 在“如何生成字段名”（How to generate field names）中选择字段的命名方式。 2. 1 如果选择：以调查表第一个词命名、更新问题为实际文件名效果。

2 如果只选择：以调查表第一个词命名，字段名为汉字显示。 3 如果只选择：使用{ }内的内容自动添加字段名，则显示{ }的内容。【①在普通文本中优先选择“{ }”括进的文本。如果问题是｛my｝first｛field｝?那末字段名将为MYFIELD；如果问题是“姓名｛name｝？”，产生的字段名为name。 4 ②通用常见单词不予考虑（即What？Who？If？etc.）。What did you do？产生的字段名为YOUDO。 5 ③如果字段前没有“问题”文本，字段名就取前一个字段名再加上一个数字。如果前一个字段名是dMY字段，那末下一个字段（如果没 有“问题”文本）就是dMY1。如果前一个字段是dV31，则下一个字段名就是dV32。如果不存在前一个字段名则使用隐含字段名FIELD1。 6 ④如果第一个字符是数字则在第一个字符前插入一个字母N。例如3 little mice？产生的字段名为N3LITTLE。】 3. 数值型字段：##，###.##… ；仅接受数字和空格，不输按空格 处理，分析时作缺失值处理，以“.”显示。数字位数由“#”个数决 定，小数位数由小数点右边的“#”个数确定。最长可达14位，小 数点按1个字符计算。 文本型字段：包括三种。一种是常用的文本（或下划线、或底线）型字段：________；该型字段由连续下划线来定义，长度由下划线字符个数决定，最大值为80，空白字段（字段内容空缺）时，数据管理时将按缺失值处理。另一种为大写文本型字段：。 日期型字段：包括两种。一种为常用日期字段：、