回顧性分析原始數據怎麼做

A. 原始數據的獲得與處理

礦產資源評價工作是從原始資料信息開始的，這些原始的資料信息即為原始數據。它主要包括地理、地質、物化探、礦產、航衛片(遙感影像)或與它們相關的幾個主要部分。

地理數據主要指各種比例尺的地形圖。目前，國家公共地理數據可以通過合法途徑予以獲得，包括數字化信息。此外，也可以通過購買地形圖自行數字化。由於資源評價工作區往往是不規范或不標準的區域，因此，在獲得了原始圖件之後，應對相應的工作區實施地形圖鑲嵌和配准。對於自己進行數字化的地形圖應注意分層，以便於以後應用。

在礦產資源評價工作中，地質、物化探和礦產類數據是最多，也是最復雜和最重要的，其中基礎地質資料是最主要的部分。總結起來有如下幾部分:①不同比例尺的基礎地質(礦產)圖件和文字資料;②不同比例尺的物化探圖件和相應的說明書;③與研究區工作內容相關的專題研究成果資料;④研究區內主要代表性礦床的地質勘探資料(報告)和開采資料;⑤其他與項目有關的資料等。對收集或通過工作得到這些資料，應建立資料檔案(資料庫)加以整理、歸類和管理。對這些資料信息的數字化處理是一項相當復雜的工作，在開始數字化之前應確立數字化的詳細計劃、標准、規范和要求。為了便於應用，標准性的基礎地質圖件，應在統一的GIS系統條件下開展，而文字資料則可用相關的文字編輯軟體錄入;其他輔助性圖件，主要指一些極小比例尺的附圖和插圖，可用一般的圖形編輯軟體進行，作為普通文檔存放。

航衛片等遙感影像具有直觀、快速、准確和定性地提供多重地學信息的特點，是工作程度低和工作環境差的地區開展資源評價工作不可或缺的重要基礎和原始資料，同時也是基於3S技術礦產資源評價工作的重要組成部分。遙感原始數據主要通過有關部門購置，但遙感數據的處理則應按照工作任務和要求有選擇地進行。主要包括以下幾方面:①選擇合適的圖像處理方法;②遙感數據的配准、鑲嵌、糾正和增強處理;③亮度、對比度、飽和度等的調整;④形成影像清晰、色彩豐富、立體感強的高質量圖像;特殊情況下，可以按照不同的任務和要求，形成多幅具有不同特徵的圖像，以便於實際應用。

在原始數據的處理過程中要注意以下幾點:①所有數字化工作應在統一的GIS系統中進行，對於所有圖像的配准和鑲嵌，應選用符合原始圖形的地圖投影方法，建立統一的地理坐標系(這在GIS系統中很容易進行)，這是以後所有工作的重要基礎，如果沒有統一的坐標系統，所有數字化的各類圖件都將是一盤散沙，無法進行後續的許多實質性工作;②數字化過程中圖層劃分要合理，便於應用。圖層的劃分不應過粗，但也不應過細，例如同是屬於水系范疇的河流(線型)和湖泊(面型)可以放到同一圖層;另一方面，同是線型屬性的公(鐵)路和斷層，則應劃分為兩個圖層。③不同比例尺原始圖件在數字化時，應適當注意邊界的完整性和可拼合性。在進入GIS系統開展數字化之前，應利用相關的點陣圖處理軟體對圖像邊界進行合適的裁剪，數字化圖件的圖框和圖例應單另建層，或在最終工作未完成前不進行圖幅裝飾。④對屬性庫的建立應考慮庫的連接和標注要求，屬性庫欄位選擇應合理，以能適合礦產資源評價工作的需要，為以後的按屬性查詢和空間分析打好基礎和提供方便。

B. 做回歸分析，得不到想要的結果，直接編個數據，能看出來嗎 數據和原始數據有啥聯系盼大神回答。

只要你把相關結果中的參數改的合理就沒人看的出來，當然如果你們要提供原始數據的話那就沒法了，只能改原始數據，如果可以不提供原始數據，那就放心改吧，現在論文里都很常見的

C. 通常我們在讀文獻的時候,如何從論文數據曲線中提取出原始數據

可以使用DiVoMiner3.0 版本軟體。

文獻很多時候是pdf，轉換為文本分析難度很大，DiVoMiner平台推出了pdf識別功能，上傳pdf後，自動識別為文本，就可以提取出原始數據了。

可以使用內容分析法做大量的數據處理，運行演算法編碼等。

支持慧科Doc、Text和HTML格式，本次更新增加了對Factiva資料庫的文檔解析支持，方便小夥伴們使用更為廣泛的研究數據源！

在傳統的分析方法中，我們首先需要逐一閱讀每一篇文本，找出關鍵詞，標記好後進行統計分析，得出最終的分析結果，對於分析結果中每一個關鍵信息的來源也需要逐一翻閱匯整。

總結如下：

相比較傳統的內容分析方法中無法快速找出關鍵詞的來源文本，DiVoMiner®平台除了快速探索海量數據的關鍵信息外，也提供了分析結果的追蹤溯源功能，只需一鍵點擊圖中的任意關鍵詞，即可直接顯示該關鍵詞的來源文本。

D. spss中原始數據有的為0怎麼做

解決方法如下：
選擇analysis分析然後選擇下拉菜單的第二個descriptivestatistics描述統計接下來選擇第二項descriptive描述接著把你的指標都放到空白框里，就是這個界面的左下角，挑上對號，數據標准化了，相關系數矩陣也蹦出來了，接著你就會看到標准化後的數據出現在你spss頁面上這些原始指標的後面，也就是頁面往右拉吧，就看到標准化之後的數據了。

E. 數據分析應該怎麼做

1.明確目的和思路

首先明白本次的目的，梳理分析思路，並搭建整體分析框架，把分析目的分解，化為若乾的點，清晰明了，即分析的目的，用戶什麼樣的，如何具體開展數據分析，需要從哪幾個角度進行分析，採用哪些分析指標(各類分析指標需合理搭配使用)。同時，確保分析框架的體系化和邏輯性。

2.數據收集

根據目的和需求，對數據分析的整體流程梳理，找到自己的數據源，進行數據分析，一般數據來源於四種方式：資料庫、第三方數據統計工具、專業的調研機構的統計年鑒或報告(如艾瑞資訊)、市場調查。

3.數據處理

數據收集就會有各種各樣的數據，有些是有效的有些是無用的，這時候我們就要根據目的，對數據進行處理，處理主要包括數據清洗、數據轉化、數據提取、數據計算等處理方法，將各種原始數據加工成為產品經理需要的直觀的可看數據。

4.數據分析

數據處理好之後，就要進行數據分析，數據分析是用適當的分析方法及工具，對處理過的數據進行分析，提取有價值的信息，形成有效結論的過程。

5.數據展現

一般情況下，數據是通過表格和圖形的方式來呈現的。常用的數據圖表包括餅圖、柱形圖、條形圖、折線圖、氣泡圖、散點圖、雷達圖等。進一步加工整理變成我們需要的圖形，如金字塔圖、矩陣圖、漏斗圖、帕雷托圖等。

6.報告撰寫

撰寫報告一定要圖文結合，清晰明了，框架一定要清楚，能夠讓閱讀者讀懂才行。結構清晰、主次分明可以使閱讀者正確理解報告內容;圖文並茂，可以令數據更加生動活潑，提高視覺沖擊力，有助於閱讀者更形象、直觀地看清楚問題和結論，從而產生思考。

F. 如何做一份完整的數據分析報告

了解整理數據來源或者採集數據；

理解數據、處理數據；用內工具Excel、資料庫等對數據進行處理。

掌握數據整理、可容視化和報表製作：數據整理，是將原始數據轉換成方便實用的格式，Excel在協同工作上並不是一個好工具，報表FineReport比較推薦。項目部署的Tableau、FineBI、Qlikview一類BI工具，有沒有好好培訓學習，這些便捷的工具都能淡化數據分析時一些重復性操作，把精力更多留於分析。

G. 如何通過統計學算原始數據

可以通過普查、抽樣調查、統計報表、重點調查、典型調查的方式來進行調查。

1. 普查:查是專]組織-次性的全面調查,來調查屬於一定時點或時期內的社會經濟現象的總量。它適用於搜集某些不能或不適宜於定期的全面統計報表搜集的統計資料，以摸清重大的國情、國力。如，人口普查、農業普查、經濟普查、全國第產業普查等。

2. 抽樣調查:抽樣調查是按隨機原則，從總體中抽取一部分單位作為樣本來進行觀察， 並根據其觀察的結果來推斷總體數量特徵的一種非全面調查方法。

3. 統計報表制度:它是按照國家統規定的調查要求與文件(指標、表格形式、計算方法等)自下而上的提供統計資料的種報表制度。在官方統計的經常調查中目前依然發揮著-定的作用。

4. 重點調查:是一-種非全面調查，它是在調查對象中選擇一部分對全局具有決定性作用的重點單位進行調查。適翻於調查任務只要求掌握調查總體的基本情況，調查標志比較單，調查標志表現在數量上集中於少數單位,而這些少數單位的標志值之和在總體中又占絕對優勢的情況。

5. 典型調查:根據調查的目的與要求，在對被調查對象進行全面分析的基礎上，有意識地選擇若干具有典型意:義的或有代表性的單位進行調查，主要作用是:第一, 補充全面調查的不足第二,在定條件下可以驗證全面調查數據的真實性。

相關拓展

統計學：主要通過利用大量數據進行量化分析，總結出一些經驗規律，做出後期推斷和預測，從而為相關決策提供依據和參考，其不僅僅是統計數字，還包含了調查、收集、分析、預測等，應用范圍十分廣泛。

以上內容參考網路-統計學

H. 用EXCEL作的相關性分析數據,不知怎麼分析

1. 打開原始數據表格，製作本實例的原始數據需要滿足兩組或兩組以上的數據，結果將給出其中任意兩項的相關系數

   

   I. 數據分析經歷怎樣的分析過程

   1.明確數據分析的目標

   
   
   

   做任何事都需要有一個明確的目標，數據分析亦是如此，在做數據分析時，需要明確數據分析的目標是什麼，按照目標進行相應規劃。

   
   
   

   2.需要採集哪些信息

   
   
   

   數據分析面向的對象就是數據，對於進行數據分析所需要的原始數據，需要有一個明確的認知，需要採集的原始數據要對應目標。

   
   
   

   3.數據的整理與分析

   
   
   

   數據採集完畢後，對於原始數據將要進行數據的整理與分析，使用數據分析工具對數據進行智能化的加工處理。使得有用的數據得以提煉。

   
   
   

   4.數據的展現與輸出

   
   
   

   有用數據整理完畢後，需要對於特定的形式進行展示說明，使得數據可視化。運用相應的圖表將數據圖像化，更加直觀清楚的了解數據。

   
   
   

   關於數據分析經歷怎樣的分析過程，青藤小編就和您分享到這里了。如果您對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關於數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。