数据分析x2是什么

1. x2/t什么意思,数据分析

t是一个常量，表示某一时间间隔，数据分析x2/t意思是分析x在t时间间隔内的变化情况。

2. SPSSAU交叉分析中X2代表什么

X2是卡方值的意思，其为中间过程值,以P值作为判断是否有差链顷郑异的棚颂标准即可。同时请点乎团击右侧"灯泡"这个按钮，对应有详细帮助说明SPSSAU【视频、例子，疑惑和理论等】。

3. 统计学x2和p值计算过程是什么

一、每一行的x2和p值使用选择个案来计算

1、数据—加权个案

2、数据-选择个案

3、If条件：变量>=1&变量<=2（因为卡方检验是2x2的行列变量检验，所以这里就只产生了两个变量1和2，其他变量就暂时屏蔽了）

二、男总数182人，91人风症素，相减91人无风症素。女160人，76人风症素，相减84人无冲山风症素。如下图输入数据：性悔判握别1代表男，性别代表女。有无症素1代表有，0代碧庆表无。value就是相应的数据。

1、数据--加权个案，对value值加权。

2、分析--描述统计--交叉表，如下图所示，选择行和列,value值不用选。

3、统计量--选择卡方--确定。

4、结果如下表，看第一行即可。卡方值，也就是x2值为0.213。sig.值，也就是p值为0.644。

5、因p=0.644>0.05，表明性别对风症素无显著性影响。

P值即概率，反映某一事件发生的可能性大小。

统计学根据显著性检验方法所得到的P 值，一般以P < 0.05 为有统计学差异， P<0.01 为有显著统计学差异，P<0.001为有极其显著的统计学差异。其含义是样本间的差异由抽样误差所致的概率小于0.05 、0.01、0.001。实际上，P值不能赋予数据任何重要性，只能说明某事件发生的几率。统计结果中显示Pr > F，也可写成Pr( >F)，P = P{ F0.05 > F}或P = P{ F0.01 > F}。

以上内容参考：网络-假设检验中的P值

4. 在数据分析里x_是指

x2检验亦称卡方检验。统计学中假设检验的方式之一。
x是一个希腊字母，x2可读音为卡方，所以译为卡方检验。卡方检验主要用于定类或定序变量的假设检验，在社会统计中应用非常广泛。
卡方检验的步骤一般为：（1）建立假设，确定显著水平a与自由度df、查x2值表得到否定域的临界值；（2）由样本资料计算x2值；（3）将计算所得的x2值与临界x2值（负值都取绝对值）作比较，若计算值大于临界值，则否定Ⅱ0；反之，则承认Ⅱ0。计算卡方值的公式一般可表示为：x2=∑[（fo—fc）2/fc]式中：fo表示实际所得的次数，fc表示由假设而定的理论次数，∑为加总符号。x2检验对于定类与定类或定类与定序变量之间的相关检验应用较多。

5. 数据分析中常用分析思路-对比分析解析（二）

对比是识别事物的基本方法对比——横向、纵向及多维度对比比值比率背后的逻辑指标的逻辑与管理指标对标的层次和维度标杆管理与榜样的力量。

最常见的对比是大小的对比、数量的对比，例如销售额的对比、人数的对比、时间长短的对比。使用不同的对比指标会得到不同的结论。

我们把对比标准的选择叫作对比的视角，对比视角不同，就会得出不同的结论。例如将小强和小明对比，从身高的角度对比，就有了高矮的判断，我们还可以从学习成绩、年龄等其他的视角进行对比。在对比人的时候，我们可能会有更加综合的维度，例如在对比客户的时候，我们会综合考虑各种因素；在对比各种变化的原因时，我们也有各种模型。对比随时随地都在发生，我们所要做的就是找到合适的对比视角，针对同样的问题，发现不同的洞察。

对第一层级的变量做了对比之后，我们还可以形成综合的变量。将第一层级的变量（直接描述事物的变量，如长度、数量、额度、宽度、高度等）加工之后得到的变量，称作二级变量。在进行二级变量对比的时候，常用的有增速、效率、效益等指标。

增速是指在一定时间范围内数量变化的比率。两家公司、两个产品、两个市场、两个客户、两个渠道，都可以对比增速。而对比的时间周期可以按照月份、季度或者年度来设定。2015年，美国的国内生产总值为17.4万亿美元，中国的国内生产总值为10.4万亿美元，美国全年经济的增速是2.4%，中国全年经济的增速是6.9%。这就是速度的比较，如下图所示。我们很自然地会问，如果按照这个增速发展下去，中国国内生产总值赶超美国大概要等到哪一年？2027年！

效率是投入与产出之间的比值，是资源利用能力的评价指标。效率对比就是看谁能够利用更少的投入产出更多的价值。对比两家企业的效率，可以看出哪家企业更有发展潜力，更有竞争力。

常用的衡量人力资源效率的指标是人均产值（一定时期内平均每个人产出的价值）、元当产值（公司每发出一元工资所带来的产值），如下图所示。前者是把人数作为投入要素来评价的，而后者是把人员工资作为投入要素来评价的。如果一家公司的销售额和利润实现了快速且稳定的增长，但是在公司成长的过程中，物质要素的效率在提高，而劳动力要素的效率却在下降，即人均产值在下降，那就意味着随着公司的发展，新招聘的人员的平均水平在下降，而工资却在不断增长，每一元工资投入的产出在大幅度下降。

一些表面繁荣的公司，背后却蕴藏着巨大的人力资源危机，公司的人力资源整体水平在下降，这样的公司是很难持续发展的，特别是到了市场竞争越来越激烈时期，人力能力跟不上公司的发展。如果公司在发展的过程中看不到这个问题，将来就会成为非常关键的问题——公司在快速发展时，所有的问题都不是问题，但到了公司发展受阻时，一个小问题都会成为天大燃旅的问题。很多公司在危难时期面临的问题都是在顺境中衍生的。所以，对一些效率指标的跟踪非常重要。

对于相对比较复杂的事物，某一个维度的分析往往只代表一个侧面，不能代表事物的全貌。而清渣如果对比的维度太多，我们往往就不能得到一个明确的答复。

例如小明比小强高10厘米，但小强比小明帅；有的客户购买力不强，但他能够带动朋友来购买公司的产品和服务。这就需要综合考虑各个因素，也给数据分析工作带来了新的挑战——我们需要找到一个更加简单的方法来评价事物。

所谓的指标，就是各种评价标准经过加权综合之后得到的具有一定意义的评价体系。例如消费者物价指数就是衡量物价变化的指标。蔬菜价格在上涨，答段悄但大米的价格在下降，肉、禽、蛋、奶的价格也在下降，我们就不能说整体的物价在上涨。那么如何评价物价的波动呢？可以用衡量物价的综合指标——CPI（ConsumerPriceIndex，消费者物价指数）或工业价格指数PPI（ProcerPriceIndex，生产者物价指数）等指标来衡量物价的波动。

消费者物价指数（CPI）是综合了大多数人的消费习惯，按照消费产品的比例加权计算消费者综合的消费价格波动，不同时期的CPI组成也不同，不同国家也会根据消费者不同的消费习惯组合成不同的消费者物价指数。因为中国地域广阔，消费者的消费习惯差异很大，所以CPI带给大家的感觉也会不同。CPI的本质是用来衡量消费者所拥有的现金在特定时期生活消费购买力变化的指标。PPI则是指工业生产者综合购买力的指标。

在企业管理中也会采用一些综合的评价指标来进行对比。例如，最为典型的就是KPI（KeyPerformanceIndicator，关键业绩指标），它是根据公司对某个岗位的要求，以及在各个维度上要求的重要程度的不同，设定不同的权重，从而形成的一个综合评分指标。不同岗位在不同公司的KPI设定肯定会不同。为了能够更好地让业绩指标为公司战略服务，曾经有知名的咨询公司提出一个通过综合考虑4个方面要素而组合出来的KPI指标，叫作BSC（BalanceScoreCard，平衡记分卡），其考虑到每个岗位的财务指标、客户指标、成长指标和流程指标。不同公司中不同岗位的BSC肯定不同，但基本涵盖的是4大类指标的综合加权平均值。

数据分析师有一个关键的职能就是要设计“指标”来对比。设计指标与应用指标有着天壤之别，很多人在应用别人的指标的时候还会出错，如果要真正设计指标，则需要对事物之间的逻辑关系有着深刻的理解。

例如，笔者服务过一家经营婴幼儿食品的公司，其产品包括配方奶粉、米粉、水果泥和婴幼儿安全营养补充零食。他们的业务与一个市场中人口的出生率、这个市场的整体购买力、消费者对婴幼儿食用包装食品的观念有直接的关系，还与政府对这个市场中的食品安全管控力度有关系。分析了这么多关系之后，他们希望能够构建一个指标反映一个市场对公司的吸引力，从而能够让公司根据这个市场吸引力指标来投资。

而市场的吸引力还与市场中的竞争强度有关系，如果在这个市场中竞争者众多，前几名的竞争者实力雄厚，后台资本实力强大，那么这个市场的吸引力就小；如果这个市场几乎是空白市场，那么这个市场的吸引力就大。

考虑到以上因素，我们需要建立一个综合指标来评价这个市场的吸引力，最好能够直接得到一个分数进行直观判断，例如80分的市场比75分的市场有5分的吸引力差异，60分的市场是30分的市场的吸引力的两倍。那么如何设计这个指标呢？我们需要各种数据的加权计算。

在不考虑市场规模的情况下，我们可以先构建一个指标指数模型：

Y=aX1+bX2+cX3+dX4+eX5+fX6+…

其中：

Y：市场吸引力指标值。X1：婴儿出生率（或者每年婴儿出生的数量）。X2：市场购买力平价指标。X3：消费者对婴幼儿包装食品的态度。X4：企业信誉对消费者购买婴幼儿产品的影响。X5：政府对婴幼儿食品的管控力度。

a,b,c,d,e,f…是系数，代表影响的程度。

我们可以构建一个加法模型。加法模型代表各个要素之间并没有相互的影响，各个要素独立地对市场吸引力产生影响。

当然我们也可以构建成乘法模型：

Y=aX1×X2×X3×X4×X5×X6×…

此乘法模型假设各个要素之间是相互影响的。例如如果消费者的信心不足，则购买力会因此被大幅度缩小。

我们可以追踪各种历史数据，将不同阶段的数据放到一起，形成多个数据组合方程式，通过近似求解的方法实现对模型的构建。最终得到一个计算市场吸引力指标的数学模型：

Y市场吸引力=f（X1,X2,X3,X4,X5,X6,…）这个数学模型可以用来指导公司未来的市场投资实践，也可以在公司不断拓展市场的过程中不断地验证这个数学模型，不断完善各种假设、指数、系数、计算方法，最终形成适合公司自我发展过程中的扩张模型。

这是本书第一次提到数学模型的构建，这些内容需要读者具有数学基础。如果以上的内容让你感到很难理解，那么完全可以跳过这部分内容；如果你是从事数据分析专业的人士，那么这部分内容对你来说应该不太难；如果你不是从事数据分析专业的人士，那么只需要了解这些内容就足够了，不需要深究，更不需要自己去构筑完成一个数学模型；如果你是公司的高层管理者，那么阅读这部分内容可以让你更好地了解一个数据模型产生的过程，从而能够理解数据分析师每日的工作内容。

下面就以CPI来进行示范说明。CPI本质上是一个构筑数学模型后形成的综合数据指标。

假设一个居民每个月要吃掉5斤猪肉、3斤鸡肉、2斤牛肉、1斤羊肉、0.5斤鸭肉，0.5斤鹅肉、5斤白面、5斤青瓜……经过大量的统计调研，我们得到全国人民的饮食结构是如上的构成要素。

我们调研所有的菜市场（其实是抽样代表）中所有这些产品的价格，得到本月该居民的消费支出，假定为1000元；下个月他同样购买这些产品来满足自己的日常生活需要，但是各个产品的价格发生了变化，用当月新的产品价格重新计算了他的消费支出情况，得到的结果是1050元，那么将该月的消费支出与上个月的消费支出进行对比，消费者价格上涨了（1050-1000）/1000=5%。如果把上个月的CPI认定为100元，则本月的CPI为105元，CPI上涨5%。这就是对CPI即消费价格指数的形象描述。当然，实际的CPI计算会比这个要复杂，因为我们监控的产品品种比我列举的要多，获取产品价格的渠道和监测点也要多得多。

指数在整个经济领域中有着重要的地位，有的指数直接代表了经济的风向标，甚至左右着经济的发展。代表一个经济体、一个经济实体或者公司的指标有信誉评级指标，价格指标有CPI和PPI，短期经济发展兴衰指标有PMI（采购经理人指数）……

我们对数据进行对比分析的时候，除简单地直接对比数据外，还需要构建一些可以重复使用或者在某个部门、某个业务领域、某个情景下进行评测的指标。这些指标背后可以是多个数据的综合分析结果，也可以是某个业务指标的合集。数据分析师要根据业务需求做出各种指标的模型，并形成长期的观测数据集，从而验证这种指标的合理性，只有通过长时期实践检验的指标才可以成为公司持续使用的对比指标。一个综合指标企业使用越久，就越完善，并且可以体现出公司管理的特色。

当企业的管理指标逐步丰富之后，你会发觉企业的管理文化和管理体系都在发生着潜移默化的改变。之前管理者的职责是根据生产经营状况做出决策并确保决策的执行，在执行的过程中形成事前、事中和事后的反馈，并不断调整决策的执行过程。

当数据承担起更多的这种分析和决策的过程时，管理者的职责逐渐从“思考型”向“指挥型”过渡，并且对管理者的聪明程度、经验能力的要求反而变弱了。同样能力的管理者所能够管理的人员数量在逐步发生变化，管理幅度在增加，一些复杂的管理工作逐步由数据和数据指标在发挥作用，一些分析和判断性的工作由智能的系统来完成，企业组织逐步转向扁平化、社群化。

全文摘自《企业经营数据分析-思路、方法、应用与工具》赵兴峰著

上期内容：

数据分析中常用分析思路-对比分析解析（一）、

①对比是识别事物的基本方法

②对比——横向、纵向及多维度对比

下期内容预告：

数据分析中常用分析思路-对比分析解析（三）

①对标的层次和维度

②标杆管理与榜样的力量

6. 统计学x2和p值计算过程是怎么样的

计算过程如下：

为理解P值的计算过程，用Z表示检验的统计量，ZC表示根据样本数据计算得到的检验统计量值。

左侧检验 H0:μ≥μ0 vs H1:μ<μ0

P值是当μ=μ0时，检验统计量小于或等于根据实际观测样本数据计算得到的检验统计量值的概率，即p值 = P(Z≤ZC|μ=μ0)

右侧检验 H0:μ≤μ0 vs H1:μ>μ0

P值是当μ=μ0时，检验统计量大于或等于根据实际观测样本数据计算得到的检验统计量值的概率，即p值 = P(Z≥ZC|μ=μ0)

双侧检验 H0:μ=μ0 vs H1:μ≠μ0

P值是当μ=μ0时，检验统计量大于或等于根据实际观测样本数据计算得到的检验统计量值的概率，即p值 = 2P(Z≥|ZC||μ=μ0)

X^2计算如下：

统计学的英文statistics最早源于现代拉丁文Statisticum Collegium（国会）、意大利文Statista（国民或政治家）以及德文Statistik，最早是由Gottfried Achenwall于1749年使用，代表对国家的资料进行分析的学问，也就是“研究国家的科学”。

十九世纪，统计学在广泛的数据以及资料中探究其意义，并且由John Sinclair引进到英语世界。

统计学是一门很古老的科学，一般认为其学理研究始于古希腊的亚里士多德时代，迄今氏李已有两千三百多年的历史。

它起源于研究社会经济问题，在两千多年的发展过程中，携核碰统计学至少经历了“城邦政情”、“政治算数”和“统计分析科学”三个发展阶段。

所谓“数理统计”辩谈并非独立于统计学的新学科，确切地说，它是统计学在第三个发展阶段所形成的所有收集和分析数据的新方法的一个综合性名词。概率论是数理统计方法的理论基础，但是它不属于统计学的范畴，而是属于数学的范畴。