數(shù)據(jù)化實現(xiàn)方法(數(shù)據(jù)標準化的幾種方法)

1.數(shù)據(jù)標準化的幾種方法

方法一：規(guī)范化方法

也叫離差標準化，是對原始數(shù)據(jù)的線性變換，使結果映射到[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）和標準差（standard deviation）進行數(shù)據(jù)的標準化。將A的原始值x使用z-score標準化到x'。

z-score標準化方法適用于屬性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默認的標準化方法就是z-score標準化。

用Excel進行z-score標準化的方法：在Excel中沒有現(xiàn)成的函數(shù)，需要自己分步計算，其實標準化的公式很簡單。

步驟如下：

1.求出各變量（指標）的算術平均值（數(shù)學期望）xi和標準差si ;

2.進行標準化處理：

zij=(xij-xi)/si

其中：zij為標準化后的變量值；xij為實際變量值。

3.將逆指標前的正負號對調。

標準化后的變量值圍繞0上下波動，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

描述性統(tǒng)計是一類統(tǒng)計方法的匯總，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：很多統(tǒng)計方法都要求數(shù)值服從或近似服從正態(tài)分布，所以在做數(shù)據(jù)分析之前需要進行正態(tài)性檢驗。常用方法：非參數(shù)檢驗的K-量檢驗、P-P圖、Q-Q圖、W檢驗、動差法。

二、回歸分析

回歸分析是應用極其廣泛的數(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?shù)囊蕾囮P系，以分析數(shù)據(jù)內在規(guī)律。

1. 一元線性分析

只有一個自變量X與因變量Y有關，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：分析多個自變量X與因變量Y的關系，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系，而Logistic回歸模型對因變量的分布沒有要求，一般用于因變量是離散時的情況。

4. 其他回歸方法：非線性回歸、有序回歸、Probit回歸、加權回歸等。

三、方差分析

使用條件：各樣本須是相互獨立的隨機樣本；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：一項試驗只有一個影響因素，或者存在多個影響因素時，只分析一個因素與響應變量的關系。

2. 多因素有交互方差分析：一頊實驗有多個影響因素，分析多個影響因素與響應變量的關系，同時考慮多個影響因素之間的關系

3. 多因素無交互方差分析：分析多個影響因素與響應變量的關系，但是影響因素之間沒有影響關系或忽略影響關系

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因素，降低了分析結果的準確度。協(xié)方差分析主要是在排除了協(xié)變量的影響后再對修正后的主效應進行方差分析，是將線性回歸與方差分析結合起來的一種分析方法。

四、假設檢驗

1. 參數(shù)檢驗

參數(shù)檢驗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）對一些主要的參數(shù)（如均值、百分數(shù)、方差、相關系數(shù)等）進行的檢驗 。

2. 非參數(shù)檢驗

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

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、秩和檢驗、二項檢驗、游程檢驗、K-量檢驗等。

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)點是：充分將數(shù)據(jù)與程序結合在了一起。其缺點是數(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)點是：數(shù)據(jù)與程序作了初步的分離，實現(xiàn)了有條件的共享。其缺點有四點：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)與應用程序之間仍有依賴關系；④安全性和保密性較差。

數(shù)據(jù)庫處理的優(yōu)點是：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)結構化，既表示了事物，又表示了事物之間的聯(lián)系。其缺點是：數(shù)據(jù)與應用程序無關聯(lián)。

4.數(shù)據(jù)標準化的幾種方法

方法一：規(guī)范化方法也叫離差標準化，是對原始數(shù)據(jù)的線性變換，使結果映射到[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）和標準差（standard deviation）進行數(shù)據(jù)的標準化。將A的原始值x使用z-score標準化到x'。

z-score標準化方法適用于屬性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默認的標準化方法就是z-score標準化。

用Excel進行z-score標準化的方法：在Excel中沒有現(xiàn)成的函數(shù)，需要自己分步計算，其實標準化的公式很簡單。步驟如下：1.求出各變量（指標）的算術平均值（數(shù)學期望）xi和標準差si ;2.進行標準化處理：zij=(xij-xi)/si其中：zij為標準化后的變量值；xij為實際變量值。

3.將逆指標前的正負號對調。標準化后的變量值圍繞0上下波動，大于0說明高于平均水平，小于0說明低于平均水平。

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

對于專業(yè)的測試公司，類似TestBird這樣的，做測試是會有對應的計劃的，類似于項目組的計劃。測試完成率，通過率，激活問題率，修復率，高問題模塊top，規(guī)劃安全級別等在測試計劃里是以子任務形式的。

數(shù)據(jù)化管理主要是每周對于新增問題，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)項目緊縮性，對一些bug修復率進行管理，設置逾期時間，跟蹤熱門問題。

定期會對二周內不可復現(xiàn)問題和爭議的問題進行管理，做測試收斂。

專項測試采集數(shù)據(jù)，每個版本和之前版本做基準測試。

6.常見的數(shù)據(jù)標準化方法和其公式以及優(yōu)缺點

一、直線型無量綱化方法：又包括閥值法、指數(shù)法、標準化方法、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、標準化、均值化以及標準差化方法，而最常使用的是標準化方法。但標準化方法處理后的各指標均值都為0，標準差都為1，它只反映了各指標之間的相互影響，在無量綱化的同時也抹殺了各指標之間變異程度上的差異，因此，標準化方法并不適用于多指標的綜合評價中。

而經(jīng)過均值化方法處理的各指標數(shù)據(jù)構成的協(xié)方差矩陣既可以反映原始數(shù)據(jù)中各指標變異程度上的差異，也包含各指標相互影響程度差異的信息。四、數(shù)據(jù)標準化的方法： 1、對變量的離差標準化離差標準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)過離差標準化后，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)標準化的數(shù)據(jù)都是沒有單位的純數(shù)量。離差標準化是消除量綱（單位）影響和變異大小因素的影響的最簡單的方法。

有一些關系系數(shù)（例如絕對值指數(shù)尺度）在定義時就已經(jīng)要求對數(shù)據(jù)進行離差標準化，但有些關系系數(shù)的計算公式卻沒有這樣要求，當選用這類關系系數(shù)前，不妨先對數(shù)據(jù)進行標準化，看看分析的結果是否為有意義的變化。 2，對變量的標準差標準化標準差標準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準差。

即 x'ik = (xik - )/sk 經(jīng)過標準差標準化后，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，標準差為1。經(jīng)標準化的數(shù)據(jù)都是沒有單位的純數(shù)量。

對變量進行的標準差標準化可以消除量綱（單位）影響和變量自身變異的影響。但有人認為經(jīng)過這種標準化后，原來數(shù)值較大的的觀察值對分類結果的影響仍然占明顯的優(yōu)勢，應該進一步消除大小因子的影響。

盡管如此，它還是當前用得最多的數(shù)據(jù)標準化方法。 3，先對事例進行標準差標準化，再對變量進行標準差標準化第一步，先對事例進行標準差標準化，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準差。

即 x'ik = (xik - )/si 第二步，再對變量進行標準差標準化，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準差。即 x''ik = (x'ik - 'k)/s'k 使用這種標準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，先對變量、后對事例、再對變量的標準差標準化這種標準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，先對變量進行標準差標準化，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準差。

即 x'ik = (xik - )/sk 第二步，后對事例進行標準差標準化，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準差。即 x''ik = (x'ik - 'i)/s'i 第三步，再對變量進行標準差標準化，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準差。

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

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)點是：充分將數(shù)據(jù)與程序結合在了一起。其缺點是數(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)點是：數(shù)據(jù)與程序作了初步的分離，實現(xiàn)了有條件的共享。其缺點有四點：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)與應用程序之間仍有依賴關系；④安全性和保密性較差。

數(shù)據(jù)庫處理的優(yōu)點是：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)結構化，既表示了事物，又表示了事物之間的聯(lián)系。

其缺點是：數(shù)據(jù)與應用程序無關聯(lián)。