数据分析的研究方法

总会有小伙伴问起“数据是都收集好了，可是应该怎么处理呢？”“对数据中的重复值、异常值有什么好的处理方法？”“我的问卷里既有多选题、填空题，也有量表数据。这些题目都应该怎么处理数据，怎么分析？”不用慌！关于数据处理的各种疑问都可以在这篇文章里找到答案。01 数据处理思路数据格式首先，正确的数据格式是让我们可以开始处理和分析数据的第一步。不论是什么类型的数据均需要按照数据分析的规范格式进行整理。常见的数据格式通常就是一行代表一个样本，如果有100个样本即为100行；一列代表一个属性。除此之外，针对不同的分析方法，所需的数据格式也有所不同，这里就不再展开说明。多份问卷如何放在一起分析？当有多份数据想要一起进行分析，比如给两个班级做了同一份考题，2个班的测试结果分别记录在不同的表格里，如果想要进行比较分析，那么就需要将数据合并整理在一个EXCEL工作表里面。解决方法：数据合并有两种合并方式，第一种是按行叠加；第二种是按列叠加。按行叠加如果有两份数据‘按行叠加’，此时需要‘新增加列’，用于标识到底是哪一份数据。比如，分别对两组研究对象进行相同的测试，然后想使用t检验对比两次结果的差异。“按行叠加”通常在做‘方差分析’、‘t检验’或‘交叉卡方分析’时会使用到。按列叠加如果有两份数据‘按列叠加’，也就是直接将两份数据的列数合并。此时，需要注意一定要有个唯一标识的号码，比如姓名、编号、身份证号等。数据标签、数据编码和生成变量在整理好数据后，即可上传数据。接下来就可以对数据进行一些基本处理，包括设置数据标签、调整数据编码和生成变量等。设置数据标签数据标签是用来标识数值的具体含义。如上图中，明显不知道1.0、2.0这具体是什么意思。只有设置了标签后，才会展示出选项的具体含义。数据编码除了数据标签外，有时候还可能需要进行数据编码处理，比如希望对年龄分成3个组别，分别是20以下，20~30，30以上。此时就需要使用数据编码处理，如下图：操作路径：[数据处理]—[数据编码]功能生成变量很多时候还需要对数据生成变量处理，比如说对体重或身高求对数处理，或者对数据开根号，取绝对值，求和，求平均值处理等，那么可使用SPSSAU生成变量功能。操作路径：[数据处理]—[生成变量]功能异常值、缺失值问题在完成了基本的数据处理后，针对数据中的异常值、缺失值等问题也应及时进行处理。异常值处理在分析数据时，如果发现一个值与其他值相差甚远，这类值称为 “异常值”。比如，正常男性成年人的身高是介于1.5~2米之间，但是如果出现一个数据为1.2米。这种数据在分析之前需要进行处理，如把该值设置为null值。操作路径：[数据处理]—[异常值]功能缺失值处理有时候因填写人疏忽少填了几道题，或者题目设置产生了缺失值，此时需要对缺失值进行处理。对于某一个问题或题目，如果缺失值不多不影响结果可以不处理如果某个问题出现较多缺失值，可使用填补功能，代替缺失值操作路径：[数据处理]—[异常值]功能无效样本处理同时一份问卷中，如果填写者填写的都是完全相同的答案，说明该样本没有认真填写，此时可将该样本设置为无效样本。操作路径：[数据处理]—[无效样本]功能完成以上的数据处理工作，基本上就可以开始分析了。如果在分析的过程中，又发现什么其他问题，可以随时使用[数据处理]模块的处理功能进行调整。02 量表题处理针对量表题数据的处理，还有以下几个常见问题：反向题如何处理？在量表题设计时，有时会插入一些反向题，针对这些反向设计的题目，需要先进行反向编码处理才可以分析。如五级量表，则可编码处理为：1->5，2->4，3->3，4->2，5->1。操作路径：[数据处理]—[数据编码]功能不同尺度的量表数据如何统一？一般情况下不同尺度的量表，不需要特别处理。比如设计了四个维度的量表，而各维度使用的量表尺度不一致其实也不受影响，如做信度效度按每个维度分别进行分析即可。如果涉及数值上的比较，像是对同一组对象前后两年进行测量，去年使用了1-5分的量表，而今年改用1-7分量表收集数据。想要比较两年数据的结果，这直接比较数值显然不太对，此时可以考虑对数据做区间化处理，把1-5分数据转换成1-7分。操作步骤：选择[生成变量]—[区间化]，将区间最小值设置1，区间最大值设为7，点击[确认处理]，即可将所有数据转化成1-7分。03 非量表题处理非量表题有很多种，针对每种类型的题目所需的数据格式、数据处理方式也不太一样。之前SPSSAU已推送过详细的文字教程，这里就不再展开说明，大家可以点击下方链接，查看视频教程及往期文章。① 多选题② 排序题③ 非规则化数据如何整理？以上就是本次分享的内容啦。如果你还有什么数据处理上的疑难问题没有解决，可以在评论区告诉我们。

围绕健康医疗大数据分析方法问题，系统梳理了健康医疗大数据在各个应用领域中的数据分析方法，从影响因素分析、流程管理、结果评价、预测判断、决策预防5个层面对医疗服务、公共卫生、药品管理、医疗保障、卫生管理、产业发展六大应用领域进行划分，按照目标层、数据类型层、分析方法及工具层和应用层4个部分构建健康医疗大数据分析方法体系框架，并结合应用实例为健康医疗大数据应用发展提供参考依据。健康医疗大数据是我国一项重要的基础战略资源，数据的爆炸式增长促进了健康医疗大数据分析和知识发现的研究。为合理有效地进行数据分析及应用，现急需建立一套完整的健康医疗大数据分析方法理论体系框架，如何将数据分析方法应用到实践中已经成为健康医疗大数据分析研究中十分重要的问题。健康医疗大数据分析方法体系框架基于本课题调查分析各应用领域中所使用的典型算法进行归纳总结，结合项目实践，现提出健康医疗大数据分析方法体系框架模型，由目标层、类型层、分析方法及工具层、应用层四部分组成，如图1所示。目标层，对健康医疗大数据进行目标性区分，根据数据的复杂程度和价值两个维度，将目标层分成描述型分析、诊断型分析、预测型分析和指令型分析四个层面。类型层是对数据类型进行划分，包括定性数据和定量数据，并进一步细分，而后又可从线性、非线性以及结构化、非结构化四个方面进行数据类的分类。分析方法及工具层分为三部分：①分析方法层，根据明确数据特征的健康医疗大数据选择相应的分析方法类别，包括分类、回归、聚类、关联规则、神经网络、Web数据挖掘、深度学习、集成算法等；②典型算法层，根据实际情况选择具体的分析算法进行分析，包括决策树、支持向量机等；③分析工具层，依据相应需求选择适合的分析工具进行数据结果可视化展示，包括Excel、SPSS、SAS、BMDP等。该层是将数据与应用紧密结合的重要分析层。应用层，根据健康医疗大数据的具体应用领域进行划分，包括医疗服务、公共卫生、药品管理、医疗保障、卫生管理、产业发展这六大层面。图1 健康医疗大数据分析方法体系框架健康医疗大数据分析方法应用领域通过湖北省卫生健康委课题《湖北省医疗健康大数据挖掘整合和服务管理规范研究》的调研发现，健康医疗大数据分析方法在医疗服务、公共卫生、药品管理、医疗保障、卫生管理、产业发展等应用领域均发挥着重要作用。现根据项目调研情况将健康医疗大数据在各应用中的分析过程划分成影响因素分析、流程管理、结果评价、预测判断、决策预防五个部分，利用分类、回归、聚类、关联规则、神经网络、Web数据挖掘、深度学习、集成算法等大数据分析方法，对不同应用领域的健康医疗大数据进行分析处理，健康医疗大数据分析方法应用领域如图2所示。图2 健康医疗大数据分析方法应用领域分析方法应用明确健康医疗大数据分析应用领域和分析目标，将各种类型的数据处理成符合医疗卫生信息化标准的数据，采用分类、回归、聚类等方法对不同的应用目标进行优选试验样本和数据，并通过决策树、支持向量机等具体算法构建实验模型，制定具体参数，对健康医疗大数据进行预定目标具体分析，采用Excel、SPSS、BI等分析工具，以统计图、表等形式对分析结果进行可视化展示，进行数据多维分析和挖掘，对疾病发展趋势、风险评估、预测分析和规划等提供大数据依据和信息支撑。具体应用实例如下所示。支持向量机（SVM）在高血压中医辩证中的应用健康医疗大数据之间存在错综复杂的非线性关系，支持向量机(SVM)模型具有较强的泛化能力，适用于小样本分类及高维输入单输出的非线性回归问题。使用SVM算法进行高血压病辨证分析，根据符合高血压病诊断的419例患者资料读取数据集，以高血压病中常见的21个症状、舌苔及舌体、脉象的量化数据为输入进行特征设计，将高血压病证型作为输出，并进行归一化处理，把属性缩放到[0,1]之间。基于MATLAB环境，选取Libsvm支持向量机集成工具包，使用Python直接导入SVM模块并选择RBF核函数，使用419例样本训练，130例样本测试。构造5个2类分类器，训练得到最优参数C=2和γ=1，建立基于SVM的肾气亏虚、痰瘀互结、肝火亢盛、阴虚阳亢和其他5种证型的高血压病患者中医证候诊断模型，并用测试集和交叉验证集比较所建模型的诊断识别率。根据SVM模型测试与临床诊断结果比较结果显示，5种证型准确率均高于66%，除其他外的4种主要证型准确率均高于85%，总体准确率达到90%。说明基于SVM建模对高血压病进行中医证候诊断分析具有很高可行性，可以提高诊断准确性和及时性，在高血压病中医辅助辩证过程中具有良好的应用前景。SVM对训练样本的数目要求较低，在较小规模数据集上训练即可得到较好泛化效果，且模型清晰，便于对分类结果做出解释，但也存在一定局限性。一是对模型输入特征设计要求较高，设计者需对所研究背景有深刻认识，当特征设计不充分时模型精度较低；二是可扩展性差，同一模型无法兼容多项研究数据，需针对不同需求设计不同特征。Apriori算法分析慢阻肺患者超限住院费用影响因素Apriori算法使用频繁项集的先验知识，通过两阶段递推的思想来挖掘出数据间的关联规则。现使用Apriori算法研究慢性阻塞性肺疾病患者超限住院费用的影响因素，选取基本医疗保险数据库中被确诊为慢阻肺的9 199例患者资料信息进行基本统计学分析，对数据集的平均值和标准差进行计算，运用多元线性回归方法筛选住院费用的外部影响因素。选择在多元线性逐步回归分析中有意义的性别、年龄、医院级别、住院天数等影响因素作为规则前项，设置支持度为0.8%，置信度为50%，以提升度>1来衡量规则有效性。应用SPSS统计软件进行回归分析，采用Java代码实现Apriori算法构建关联规则模型，输出每一步频繁集结果，通过更换最小支持度和可信度阈值获得不同关联规则，并对关联规则进行及时调整，将强关联规则作为影响慢阻肺患者超限住院费用的主要因素，最终挖掘出4 条有意义的关联规则。结果显示，4条关联规则的提升度均大于8.2，慢阻肺患者与超限住院费用关联度较大的三个条件分别是住院天数、医院级别和年龄，其中前两者为可控因素，其中4条规则均包含住院天数，说明该因素对慢阻肺患者发生超限住院费用的影响最大。通过采取缩短住院天数，实施分级诊疗制度等有效措施，可以有效降低超限住院费用发生率，减轻慢阻肺患者的经济负担。Apriori算法采用逐层搜索压缩频繁集大小，简单易懂，对数据要求低，且扩展性较好，可用于并行计算。但因其会多次扫描对数据库，导致运算时间增加，I/O负荷很大，数据量大时更加显著；同时会因循环产生大量组合候选项集，容易出现假性关联。结语结合实际情况，构建健康医疗大数据分析方法体系框架，加强对健康医疗大数据的分析应用，分析健康医疗康大数据具体应用领域，结合分析方法实现数据价值最大化，充分发挥健康医疗大数据这一基础性战略性的资源作用，从而大力推进和发展健康医疗大数据分析应用工作。【引用本文：章雨晨 陈敏.华中科技大学同济医学院医药卫生管理学院[J]. 中国数字医学,2021,16(1)104-106.】戳这里！

什么是实证分析论文？中学的时候，我们要写说明文、议论文、记叙文等，大学后，我们要写各种各样论文，如课程论文、EI论文、SCI论文、毕业论文……那么，论文到底是什么？论文就是指学术研究者通过收集资料、数据，用不同的研究方法如案例分析法、统计分析法验证理论假设，并把研究的课题、过程、得出的研究结论详细清楚地叙述出来，用以指导社会实践生产等。从狭义上来说，运用统计分析法（如方差分析、T检验、回归分析等）对构建的模型或提出的理论假设进行验证，得出研究结论的论文可以称为实证分析论文。实证分析论文的一个基本步骤为：根据已有的经济理论或经济行为构建模型，根据研究模型设计问卷量表，搜集统计数据，运用统计分析软件对数据进行分析，检验提出的假设或模型是否为真，最后修正模型得出研究结论。为什么要使用SPSS？写论文时如何选择合适的统计分析工具？一要看论文研究目的、应用方面，二要看论文模型的研究深度，三要看个人统计知识的基础。目前使用较多的统计软件有Eviews，SAS，Excel，AMOS，SPSS等等。Eviews通常在金融、经济行业中使用，适用于计量经济学，处理国民经济，GDP等时间序列和截面数据；SAS功能强大，但使用条件要求高，要求会编程知识，非统计专业人员难以掌握；Excel作为基础的办公软件，图标制作简单，图形工具强大，但是像直方图、曲线图这类的简单分析结果并不专业，得出的结论不能深入讨论，而excel在统计方法上的运用却是大部分人并未掌握的，操作起来并不比SPSS等软件简单，不能运用在大型统计分析方面；AMOS是在结构模型中使用，更多运用在论文中的因子分析部分辅助SPSS对模型的验证，对问卷进行验证性因子分析，检验问卷的结构效度和拟合度，提高论文深度和意义。SPSS是一款用途广泛，操作简便的基础统计分析软件，通过对数据的采用方差分析、T检验、卡方检验、相关分析、回归分析等方法，找出数据背后潜在的规律和本质，可以运用在各行各业，如市场研究、医学行业、金融行业等。对企业管理者来说，利用SPSS分析数据是制定有效管理措施、挖掘用户画像的基础；对学术研究者来说，SPSS是检验模型，推断事物发展方向不可或缺的工具。SPSS功能虽然没有SAS多，诞生在界面简洁易操作，输出结果清晰易懂，是众多非统计专业和统计专业人员的首选。因此，SPSS是帮助毕业生分析问卷数据、写好实证研究论文最常见的统计软件。但由于SPSS只能识别量化数据，不能识别文本，输入问卷数据时需对选项赋值，所以论文研究常设计量表收集数据。问卷与量表的区别将在下面具体讲解。

首先了解基本统计知识（大约5分钟），接着选择正确的研究方法进行结果解读；与此同时，了解一些问卷研究的思路使得研究更加顺手。与此同时，掌握一些数据清理的技能更好，比如对异常数据处理。01. 基础知识（1）数据类型识别数据共分为两类，定量和定类数据：术语说明举例定量数据数字大小具有比较意义您对天猫的满意度情况（非常不满意，比较不满意，中立,比较满意，非常满意）定类数据数字大小代表分类性别（男和女），专业（文科、理科、工科）（2）P值的意义p 值是统计学名词，其用于测量数据间的规律情况把握程度。如果p 值小于0.01即说明某件事情的发生至少有99%的把握，如果p 值小于0.05（并且大于0.01）则说明某件事情的发生至少有95%的把握。研究人员想研究不同性别人群的购买意愿是否有明显的差异，如果对应的p 值小于0.05，则说明呈现出0.05水平的显著性差异，即说明不同性别人群的购买意愿有着明显的差异，而且对此类差异至少有95%的把握，绝大多数研究均希望p 值小于0.05，即说明有影响，有关系，或者有差异等。（3）量表量表答项类似于“非常同意”、“同意”、“不一定”、“不同意”、“非常不同意”，也或者“非常满意”、“比较满意”、“中立”、“比较不满意”，“非常不满意”等。大多数统计方法均只能针对量表。量表是一种非常典型的定量数据，当然个别情况时也可以将其看成定类（即认可态度不同的几类群体，但这种时候非常少）。02. 分析方法选择使用在确认好数据类型后，接着便可选择正确的研究方法。如下说明：参考资料：https://spssau.com/helps/basics/concept.htmlSPSSAU建议：先描述想研究什么用一句话描述。话里面拆成X和Y：然后结合X与Y的数据类型，选择对应的方法。比如性别/专业等为定类数据，那么基本情况分析部分，直接使用频数分析即可；如果数据中有量表态度题，那么基本情况分析时，可计算量表题的平均值，了解样本的平均态度情况；进一步想深入分析差异关系，如果是定类和定类关系，比如‘性别’和‘是否吸烟’的关系，那么可使用交叉(卡方)分析；如果是定类和定量关系，比如‘性别’和‘身高’的关系，那么可使用方差分析；进一步想深入分析影响关系，即X对于Y的影响，如果Y是定量数据（比如身高），那么可使用线性回归。如果说Y是定类数据（比如是否愿意购买电影票，购买哪种类型的电影票），那么就需要使用Logit回归分析，比如Y为是否愿意（yes和no两项），那么就使用二元Logit回归，如果是多个类别（比如购买‘爱情类’，‘喜剧类’，‘恐怖类’），那么此时使用多分类Logit回归即可。如果数据中有量表数据即态度题，那么通常需要使用测量数据的真实性和量表设计的有效性，可使用信度和效度分析。如果数据中有多选题（多选题是一种特殊的定类数据，其分析应该以‘某个多选题的所有选项作为整体’一次性分析），可使用SPSSAU问卷研究里面的‘多选题’，‘单选-多选’，‘多选-多选’，‘多选-单选’。分别分析多选题各项的选择比例，也或者单选题和多选题的差异关系，也或者多选题和多选题的差异关系，也或者多选题和单选题的差异关系。03. 问卷思路剖析问卷思路上一般分成三个部分，分别是基本情况分析，差异关系研究和影响关系研究。首先是对问卷数据做基本的描述分析，结合数据类型，选择使用频数分析，或者描述分析即可；接着研究差异关系情况，结合数据类型选择使用交叉卡方分析，或者方差分析即可；接着研究影响关系情况，即X对于Y的影响，结合Y的数据类型，选择使用线性回归或者Logit回归即可。参考资料如下：https://spssau.com/helps/basics/framemole.html（1）基本情况分析分析方法：频数分析/描述分析了解样本特征情况，基本认知情况，基本态度情况比如个体基本特征（性别，年龄，学历，专业）等基本分布情况如何；比如对于疫情的认知情况或态度情况如何？（2）探索规律（差异关系）分析方法：交叉卡方分析/方差分析深入分析差异情况，找出数据规律比如分析不同性别/学历/专业群体，他们对于疫情认知态度差异情况如何？（3）探索规律（影响关系）分析方法：线性回归/Logit回归深入分析更进一步的影响关系情况，找出数据规律比如分析疫情认知态度情况 对 ‘疫情期间是否外出就读’的影响关系情况？（4）其它如果数据有量表题，那么可以测量数据的真实性和量表题设计的有效性。（仅针对量表题）分析方法：信度分析/效度分析探究数据的真实性和量表题设计的有效性比如使用量表题询问‘消费升级’的态度情况，那么回收数据是否真实，且是否真的测量了‘消费升级’这个概念。04.数据清理技能数据分析前，有可能需要对数据进行清理，比如某个标题需要修改下，也比如数据中有大篇幅没有填写，也或者很多乱答（都选择同一个答案），那么此时需要做‘无效样本’处理。与此同时，数据分析的时候，比如想把学历‘小学/初中/高中/大学/研究生’共5个类别，现在想组合成3个类别，分别是‘高中及以下/大学/研究生’，那么此时需要使用数据编码功能。以上就是本次分享的内容啦。如果你有什么疑难问题，可以在评论区告诉我们。

导读“数据！数据！！数据！！！”他不耐烦地咆哮着，“巧妇难为无米之炊！”——阿瑟 柯南 道尔智造扫地僧 发布转载请注明来源和出处1.1 数据的崛起生活中，数据无处不在。网站会记录每个用户的每次点击。智能手机会记录你每时每刻的位置和速度。“量化自我的人”戴着智能计步器记录自己的心率、运动习惯、饮食习惯和睡眠模式。智能汽车记录驾驶习惯，智能家居记录生活习惯，智能购物设备记录购买习惯。互联网本就是一幅巨大的知识图谱，其中包括（除此之外）有无数交叉引用的百科全书，如电影、音乐、体育赛事、弹球机、表情包、鸡尾酒等特定领域的数据库，以及很多政府部门发布的不计其数的统计数据（其中一些还挺真实的） 充斥在你的头脑中。在这些数据中隐藏着无数问题的答案，有些问题甚至无人提及。我们将在本书中学习如何找到这些答案。1.2　什么是数据科学有一个笑话说，数据科学家是计算机科学家中的统计学家，也是统计学家中的计算机科学家。（哈哈，好像并不好笑。）事实上，一些数据科学家从实际的角度看就是统计学家，而其他数据科学家则与软件工程师没什么区别。有些数据科学家是机器学习专家，有些数据科学家则在机器学习方面知之甚少。有些数据科学家是博士，出版过令人印象深刻的学术作品，而有些数据科学家却从未阅读过学术论文（这有点尴尬）。所以说，无论如何定义数据科学，你都会发现有些数据科学从业者与那些定义完全不相称。尽管如此，这并不能阻止我们尝试定义数据科学家。我们会说数据科学家是从凌乱的数据中提取有用信息的人。今天，世界各地有无数人在此领域耕耘。例如，交友网站 OkCupid 要求其会员回答成百上千个问题，以便为他们找到最合适的交友对象。但它也会分析这些听起来无害的问题，比如你可以从某人回答的问题中得出他/她有多可能在第一次约会时和你上床。Facebook 要求你填写家乡位置和居住位置的信息，表面上是为了让你的朋友更容易找到你并与你联系，但它也会分析这些位置，以研究全球移民模式以及各个橄榄球队的粉丝群的分布情况。大型零售商 Target 会跟踪你线上和线下的购买习惯和互动习惯。它使用这些数据预测哪些顾客怀孕了，以便更好地向她们推销母婴商品。2012年，奥巴马的竞选团队雇用了数十名数据科学家，他们通过数据挖掘和实验的方式来识别需要额外关注的选民，选择最佳的针对特定捐助者的筹款呼吁和方案，并将投票努力集中在最有可能有用的地方。在2016年，特朗普的竞选活动测试了令人震惊的各种在线广告，并分析了这些数据，以找出哪些是有效的，哪些是无效的。现在，如果你开始觉得上面的例子枯燥，那么让我们看一些更有意义的善举：一些数据科学家偶尔会利用他们的技能提高政府的工作效率，帮助无家可归者，并改善公共健康等。当然，如果你能想出提高广告点击率的好方法，这同样会对你的职业生涯有帮助。1.3 激励假设：DataSciencester恭喜！你刚刚被聘请来领导 DataSciencester 的数据科学工作。DataSciencester 是数据科学家的社交网络。注意在写本书第 1 版时，我认为“数据科学家的社交网络”是一个有趣而愚蠢的提议。在那之后，人们实际上已经为数据科学家创建了社交网络，并且从风险投资公司那里筹集的资金远远超过我从写书中得到的收益。或许这是一个关于愚蠢的数据科学假设和出版图书的宝贵教训。虽然是为数据科学家服务，但 DataSciencester 从未真正实践数据科学工作。（公正地说，DataSciencester 从未真正构建自己的产品。）这是你的工作！在本书中，我们将通过解决在工作中遇到的实际问题来学习数据科学的概念。我们有时会研究用户直接提供的数据，有时会研究用户与网站交互生成的数据，有时甚至会研究我们自己设计的实验所产生的数据。由于 DataSciencester 具有强大的原创精神，因此我们将从头开始构建自己的工具。完成这些工作后，你会对数据科学的基础知识有一个非常深刻的理解。你能将这项技能应用于更有前景的公司，或者着手解决任何有趣的问题。欢迎加入 DataSciencester，祝你好运！（星期五可以穿牛仔裤上班，卫生间在大厅的右边。）1.3.1　寻找关键联系人这是你在DataSciencester工作的第一天，网络部副总有一堆关于用户的问题没有解决。以前他都没有能讨教的人，现在你来了，他很高兴。具体来说，他希望你确定谁是数据科学家中的“关键联系人”。为此，他为你提供了整个DataSciencester用户网络的数据。（在实际工作中，人们通常不会向你提供所需的数据。第9章专门讨论了获取数据的方法。）这是些什么样的数据呢？它是一个用户信息列表，每一行都由包含用户ID（即id，一串数字）和用户名称（即name）的字典（dict）组成：users = [ { "id": 0, "name": "Hero" },{ "id": 1, "name": "Dunn" }, { "id": 2, "name": "Sue" }, { "id": 3, "name": "Chi" }, { "id": 4, "name": "Thor" }, { "id": 5, "name": "Clive" }, { "id": 6, "name": "Hicks" }, { "id": 7, "name": "Devin" }, { "id": 8, "name": "Kate" }, { "id": 9, "name": "Klein" } ]他还为你提供了“朋友关系”的数据，这是由一对对 ID 组成的列表：例如，元组 (0, 1) 表示 id 为 0 的数据科学家 Hero 和 id 为 1 的数据科学家 Dunn 是朋友。用户关系网络见图 1-1。图 1-1：DataSciencester网络将朋友关系表示为元组（pairs）的列表并不是最简单的表示方法。如果要找到用户1的所有朋友，你必须迭代每个元组对以寻找哪个包含1。如果你有很多元组对，则会需要很长时间。相反，让我们创建一个dict，其中键（key）是用户id，对应的值（value）是朋友id的列表。（dict的查询效率非常高。）注意目前不要过于关注代码的细节。第 2 章会涉足一些 Python 的速成课程，但现在只需试着大致了解我们正在做什么即可。我们仍需要查看每一对元组来创建 dict，但只需执行一次，之后我们将可以方便地查找：现在 dict 中有了朋友关系的列表，我们可以轻松地根据图中内容来提问，例如：“每个用户平均拥有多少个朋友？”首先通过对所有用户的朋友列表长度求和，来找到连接总数：然后将其除以用户数：这样，如果我们找到拥有最多朋友的用户，就找到了拥有最多联系人的用户。由于用户不多，因此我们也能很容易地按照用户朋友数量从多到少将他们排序：我们刚刚所做事情的一种解读是，识别人际关系网络中心节点的一种方法。事实上，我们刚刚计算的是度中心性（degree centrality），这是一种网络度量（见图 1-2）。图 1-2：利用度计算 DataSciencester 的网络大小度中心性很容易计算，但它并不总能给出理想或期望的结果。例如，在 DataSciencester 网络中，Thor（id 为 4）只有 2 个朋友，而 Dunn（id 为 1）有3个。然而，在网络关系图上，直觉上认为Thor应该更具中心性。在第22章中，我们将更详细地研究网络，并探讨更复杂的中心性概念，这些概念可能与我们的直觉一致，也可能不一致。1.3.2　你可能知道的数据科学家当你正在填写新员工入职表时，人力部副总走到你桌旁。他希望鼓励会员之间建立更多联系，因此要求你设计一个“你可能知道的数据科学家”的提示函数。你的第一直觉是用户可能知道他们朋友的朋友。因此你写了一些代码，依次迭代计算每个用户的朋友信息，并收集其朋友的朋友的信息：当我们对 user[0]（Hero）调用这个函数时，它的结果如下所示：这个列表中用户 0 出现了两次，因为 Hero 确实是他的两个朋友的朋友。虽然用户 1 和用户 2 已经是 Hero 的朋友，但这个列表中还是包括了用户 1 和用户 2。因为 Chi 可通过两个不同的朋友联系到，所以 3 也出现了两次：有趣的是，人们能通过多种方式成为朋友的朋友。受此启发，或许我们可以换一种数（count）共同朋友的方式来试着解决这个问题。我们应该排除已成为朋友的用户：这个结果正确地说明 Chi（id 为 3）与 Hero（id 为 0）有两个共同的朋友，但与 Clive（id 为 5）只有一个共同的朋友。作为一名数据科学家，你知道你可能也喜欢结交拥有共同兴趣的用户。（这是展示数据科学的“专业技能”的一个很好的例子。）在问了一圈人之后，你开始处理数据，设计出如下列表，其中每个元素都是成对的数据 (user_id, interest)：例如，Hero（id 为 0）与 Klein（id 为 9）没有任何共同的朋友，但他们对 Java 和大数据都感兴趣。构建一个函数来查找具有特定兴趣的用户很容易：这非常有效，但上面的算法每次搜索都需要遍历整个兴趣列表。如果用户很多或用户的兴趣很多（或者我们只是想多进行一些搜索），则最好建立一个从兴趣到用户的索引：另一个从用户到兴趣的索引：现在很容易找到与给定用户拥有最多共同兴趣的用户。 1.迭代用户的兴趣。 2.对于每个兴趣，迭代寻找具有该兴趣的其他用户。 3.记录每个用户在每次迭代中出现的次数。代码如下所示：然后，结合共同的朋友和共同的兴趣，我们可以建立一个更全面的“你可能知道的数据科学家”的特征。第23章将继续探讨这类应用。1.3.3　工资和工作年限你准备去吃午饭时，公共关系部副总问你，是否可以提供一些有关数据科学家收入的有趣信息。工资数据相当敏感，因此他设法为你提供了一个匿名数据集，其中包含每个用户的工资（salary，以美元为单位）和作为数据科学家的工作年限（tenure，以年为单位）：第一步自然是绘制数据的散点图（第 3 章将介绍如何实现），你可以在图 1-3 中看到结果。图 1-3：基于工作年限的工资图显然，经验丰富的人往往收入更高。怎么才能把这变成一个有趣的事实呢？第一个想法是查看每个任期的平均工资：事实证明这并不是特别有说服力，因为任意两个用户的工作年限都不同，这意味着我们只是报告了用户的个人工资状况：可能把工作年限分组以后会更有意义：然后可以将每个组对应的工资合并在一起：最后计算每组的平均工资：这个结果看起来更有趣：现在你可以说：“拥有 5 年以上工作经验的数据科学家比新人收入高 65% ！”但是，我们是以非常随意的方式分组的。我们原本希望说明的是多一年工作经验对平均工资的影响。除了发现一个更有趣的现象外，这使我们能够对不知道的工资做出预测。第 14 章将探讨这个想法。1.3.4　付费账户当你回到办公桌前，收益部副总正在等你。他希望更好地了解哪些用户会为账户付款，哪些用户不会。（他知道用户的名字，但这不是特别有用。）你注意到多年经验与付费账户之间似乎存在某种对应关系：工作经验很少和工作经验丰富的用户倾向于付费，而有一些工作经验的用户则不会。因此，如果你想创建一个模型——即使这些数据不足以建立模型——你可能会尝试将工作经验很少和工作经验丰富的用户预测为“付费”，而将有一些经验的用户预测为“不付费”：当然，我们会持续关注这个人工经验模型。随着更多数据（和更多数学知识）的引入，我们可以建立一个模型，根据用户的工作年限预测他付费的可能性。第16章将研究这类问题。1.3.5　感兴趣的主题当你正准备结束第一天的工作时，内容策略部副总来向你要数据，他想了解用户最感兴趣的主题，以便可以相应地规划他的博客日历。你已拥有来自朋友推荐项目的原始数据：找到最受欢迎的兴趣的一种简单（并不是特别令人兴奋）的方法是计算兴趣词汇的个数：1.小写每个兴趣（因为不同的用户可能不会小写他们的兴趣）；2.将其分成单词；3.数结果。代码如下所示：这样可以轻松列出多次出现的单词：它给出了你期望的结果（除非你期望“scikit-learn”被分成两个单词，那样就不会得到预期的结果了）：第21章将介绍从数据中提取主题的更复杂的方法。1.3.6　展望第一天非常成功！你一定很累，赶紧在有人继续问问题之前回家吧。晚上好好休息，明天要参加新员工入职培训。（是的，在入职培训前，你已工作了一整天。明天去人力资源部报到吧。）END智造扫地僧-致力于关注智能制造、工业4.0转型升级的知识和经验的传播，致力于帮助那些期望进行数字化转型或从事数字化工作的人，提供一个专业、严谨、科学的新媒体平台！

随着科研人员对统计学分析方法的重视与应用能力的提高，医学论文中的统计学分析方法也越来越科学、越来越复杂。医刊汇编译认为，研究设计要在遵循“随机、对照、盲法、重复”原则的前提下，各组资料的基本要素应齐全，包括受试对象，处理因素及研究效应。需要明确受试对象的来源、纳入、排除标准及非处理因素的相关描述，保证同质性及代表性。一、计量资料的分析。一般来说，在遵循“随机、对照、盲法、重复”原则的基础上，依照研究因素及水平的不同，可将实验设计分为四类，即单因素单水平实验、单因素多水平实验、多因素单水平实验及多因素多水平实验。同时，还需要区分处理因素与非处理因素，两者往往同时存在，处理因素通常取决于研究者，是根据研究目的确定的，而非处理因素是人为不可改变的，但可能对实验结果产生影响的因素。故研究者在确定处理因素后，需要根据专业知识及实验条件，找出重要的非处理因素加以控制，保证同质性，以突出处理因素的主导作用。有些研究者往往忽视了重复测量资料的比较方法的选择。它适用于同一受试对象的同一观察指标在不同时间上多次测量的资料，分析观察指标在不同时间点上的变化。重复测量资料的比较应当重视同一受试对象数据具有相关性，且受试对象的处理因素随机分配，但各时间点往往是固定的。因同一受试对象在不同时间点的数据高度相关，需检测资料是否满足球形检验，即同一个体的多次测量结果之间是否存在相关性。并根据各因素间是否存在交互作用，以判断主效应的意义与相应水平均数比较的差异解读是否正确。多个样本均数经方差分析比较后，若有统计学意义，只能说明多组间数据比较不全相同，需采用两两比较的方法进一步明确哪些均数不等。通常有两种情形：一是未计划的每两个均属的事后比较；二是计划好的某些均数间的两两比较。此外，对不符合方差分析假定条件的资料，可通过某种形式的数据转换，如对数转换、平方根反正弦变换等；采用非参数检验；或采用近似检验。二、分类资料的分析。分类资料又称分类变量，其观察值是定性的，具体表现就是互不相容的类别或属性。这又有两种情况：一是无序资料，包括二项分类、多项分类；二是有序资料，各类之间有程度的差别，给人以“半定量”的概念，统计学上也称为等级资料。对于分类资料，最常用的就是卡方检验。很多研究者最常犯的错误，就是该用配对卡方检验的，却只是用了普通的卡方检验；该进行相关分析的，却只是使用了卡方检验。对于分类资料，如果要分析两者之间的相关性，就应当用相关性分析，因为卡方检验，只是检验两个定性变量之间是否有独立性，即分布是否不同；而大多数的作者都认为，在卡方检验拒绝了“独立性”之后就表明两者之间是相关的。三、相关分析与回归分析。对于相关分析与回归分析，作者不应单纯重视所要分析数据的类型，数据的类型决定了选择的分析方法。在进行相关分析前，作者应当绘制数据的散点图，以初步判断变量间是否存在相关趋势。最常用的Pearson相关分析和Speaeman秩相关分析，前者仅适用于双变量均正态分布的定量资料，后者适用于双变量均不服从正态分布或总体分布不明的资料及等级资料。但事实上，在进行相关分析时，往往需要进行相关分析的两变量可能会受到其他变量的影响，此时可以利用偏相关分析对其他变量加以控制，得出的偏相关系数能更好地反映两变量线性关系。

写好METHODOLOGY的技巧本文的方法论是研究该论文的一种正确而有效的方法。撰写英国论文时，由于研究方法的复杂性，其方法论往往是最具挑战性、最耗时的部分。那如何写出论文的 methodology呢？怎样选择合适的方法？质量分析与定量分析的区别？本文主要介绍什么是方法论，重点介绍了方法论的两种基本研究方法，分享了一些实用的写作技巧，并给出了论文中的 methodology实例，供大家参考。Contents1 什么是方法论2 方法论部分的重要性3 研究方法的基本类型：定性和定量3.1 Quantitative methods ：定量分析法3.2 Qualitative methods：定性分析法4 Methodology怎么写：实用的技巧1. 什么是方法论方法学(methodology)描述了用来调查研究问题的行动，以及用于确定、选择、处理和分析信息用于理解问题的特定应用的基本原理或技术，从而使读者能够对研究的总体有效性和可靠性进行批判性的评估。在研究论文的方法论部分，需要回答两个核心问题：数据是如何收集和产生的？如何分析这些数据呢？书写应直截了当，准确，并应经常使用过去时。2. 方法论部分的重要性教学法部分，同学们必须说明你是如何取得并分析你的成果的，原因如下：读者群需要知道数据是如何获取的，因为你选择的方法会影响到结果，进而影响到你在论文讨论部分如何解释它们的重要性。方法学在学术研究中起着非常重要的作用，因为不可靠的方法会导致不可靠的结果，从而损害你的分析价值。一般情况下，学者可以选择几种方法来研究问题。文章中的 methodology部分应该很清楚地说明了学者们选择特定程序和技术的原因。读者希望了解数据的收集或生成是否符合该研究领域公认的惯例。举例来说，如果你用的是多重选择问卷，读者需要知道它提供了一个合理的答案范围来供应答者选择。研究者使用的研究方法必须符合实现研究总体目标的要求。举例来说，你需要确保有足够大的样本数量，才能对研究结果进行总结并提供建议。这种方法应该涉及到所期望的问题和你所采取的措施来防止它们发生。至于出现了哪些问题，你必须描述它们是如何被最小化的，或是为什么这些问题不会以任何有意义的方式影响你对结论的解读。3. 研究方法的基本类型：定性和定量你要用什么方法来准备一篇论文，很大程度上取决于你所研究的主题，以及你的论文要回答的问题。多数情况下，你会采用定量或定性的研究方法，虽然一些项目会从两者的结合中获益。3.1 Quantitative methods ：定量分析法什么是定量分析？跟随科学范式的研究者常常采用这种方法。这一方法是对数据进行量化，并从目标人群的样本中归纳结果。按照结构化数据收集流程，将数据输出为数字。量化研究也采用统计方法进行客观分析。对于量化研究，要获得有效的、可概括的结果，你应该足够详细地描述你的方法，让其他研究者接受你的研究。说明您是如何处理测量变量的概念，抽样方法或纳入标准，以及您用来收集数据的工具，程序和材料。定量分析方法有哪些？调查 (Surveys)描述调查的地点、时间和方式，需要解答以下几个问题：你是如何设计题目的？题目的形式是什么？（如多项选择题、力克特量表）你用什么抽样方法选择参与者？你是通过电话、邮件、网络还是当面进行调查的？参与者需要多长时间回复？样本量和反应率是多少？你可以将完整的问卷作为附录，以便你的读者能够确切地看到所收集的数据。实验 (Experiments)详细说明你用来进行实验的工具、技术和程序：你是如何设计这个实验的？你是如何招募参与者的？你是如何处理和测量这些变量的？你们试验时用到哪些工具和技术？提供足够的细节，以便其他研究者能在实验研究中复制你的结果，这一点非常重要。现有数据 (Existing data)解释你如何收集和选择相关资料（例如出版物或档案数据）以包含在你们的研究中：你从哪里获得资料的？数据最初是如何产生的？你选择材料的标准是什么（比如日期范围）？3.2 Qualitative methods：定性分析法什么是定性分析？不同于量化研究方法，它的目的是用计数来解释观察到的事物，而定性研究方法的目的是以研究者的身份，对你所观察到的事物进行全面详细的描述。定性分析不是提供预测和因果解释，而是提供背景和对所收集数据的解释。该研究方法具有主观性，对调查对象的选择要求较低。因为定性研究的方法更灵活，更主观，所以反思你所采用的方法并解释你所做的选择非常重要。探讨您用于选择参与者或来源的标准，您进行研究的背景，以及您在收集数据方面所起的作用(例如，您是一个主动参与者还是被动的观察者？定性数据分析法有哪些？访谈或小组讨论 (Interviews or focus groups)描述采访的地点、时间和方式，需要解答以下几个问题：你是如何发现和选择参与者的？有多少人参加？访谈的形式是什么（结构化、半结构化、非结构化）？采访时长是多少？采访内容是如何录制的？参与观察 (Participant observation)描述你在哪里、何时以及如何进行观察或进行人种学研究：你观察了哪些团体或社区？你是如何接触到他们的？你花了多长时间进行这项研究，研究地点在哪里？你在社区里扮演了什么角色？你如何记录你的资料（例如视听记录、笔记）？现有数据 (Existing data)解释你如何选择案例研究材料（例如文本或图像）作为你分析的焦点：你分析了什么类型的材料？你是如何收集和挑选它们的？定性分析例子：Mixed methods：混合研究方法将传统的定量和定性方法结合起来，产生了现代方法。根据Brannen和Moss (2012)，混杂研究方法的存在源于其潜在性，通过将定量和定性研究方法融合在一起，使研究者能够更清楚地认识到两者之间的社会关系和复杂的关系。在社会研究中，混合方法还以三角划分的概念而著名。据 Haq所说，三角测量通过在一项研究中运用不同的定量和定性方法，使研究人员有机会就单一现象作出多种发现。Methodology应该包含的内容以下是一篇论文方法论应该包含的内容，也就是methodology的基本机构：目标您需要重申您的研究主题或问题，并概述您打算如何研究该问题。如需考虑伦理或哲学方面，请详述。所选研究方法论的概述确定您是选择使用定量研究还是定性研究，或两者结合。当选择定性研究和定量研究方法时，你需要进行初步的文献和教科书研究，以便建立标准的研究方法，通常在你选择的研究领域中使用。若您不确定从何处开始，您可以访问您的大学图书馆，请图书管理员帮助您选择最适合的参考文本。解释说明你选择的方法论说明您选择研究方法的理由。您也应该提供一个概览，解释为什么这些方法比其他研究方法更适合。仔细想想下面，你的研究是在什么时候和什么地方进行的，研究对象是谁。这可能包括，例如，关于访谈地点或焦点团体的资料，日期和时间范围，以及参与者是否属于某一特定人群。数据是如何被分析的？若要采用定量研究的方法，则需要在分析数据前准备数据。比如，你需要检查变量，丢失的数据，以及异常情况。假如你用电脑软件协助分析，这些资料也应包括在内。关于质量数据，你需要从原始数据中找出你的想法和主题并分类和编码。您也可以使用一些技巧，如叙事分析或话语分析，来解释回答背后的意义。在研究过程中使用了什么材料和设备？它可以包括任何东西，从用于科学实验的实验室设备到分析结果的计算机软件。在研究过程中遇到了什么障碍或困难吗？如是，所有的问题和困难是什么呢？您如何克服它们？找参与者、获得同意或缺乏进行科学实验所需的资源等都可能造成这种情况。评论这个短语应该用来评估你已经做过的研究，并且证明你选择了这个方法。您不必深入了解更多细节，因为您将在论文的结论部分对结果进行深入讨论。您需要简要地说明您的结果是否具有结束性，有无任何可变因素，以及您选择的方法是否实际有效。4. Methodology怎么写：实用的技巧方法论的目标不仅仅是描述你的研究方法。您也需要说明为什么选择使用它们以及如何应用它们。重点在于表明你的研究是认真地进行的。所以尽可能保持你的写作风格的简洁，这将确保读者易于理解和消化。以下是 paper代写专家在撰写论文时所采用的5种 methodology写作技巧：看看其他论文的方法论部分请指导老师为你提供以前所写论文的不同范例。通过阅读以往学生所写的方法，你可以对你最后完成的方法论部分有个大致的了解。计划你的结构不管你选择哪种研究方法，你的论文方法论应该是一个结构清晰，文字精炼的部分，它能为你选择的研究方法提供有力而合理的论证。在草拟提纲时，向导师询问有没有遗漏什么，结构是否合乎逻辑。考虑你目标读者写方法论的时候，要考虑到那些可能会阅读你的方法论的读者。举例来说，如果你选择了通常属于自己研究领域或学科范畴的研究方法，你就不必给出太多的理由或背景资料。当您决定使用一个不那么流行的方法时，建议您详细了解如何和为什么选择使用这个方法。保持专注于你的目标和研究问题论文方法学应提供清晰的解释，说明你选择的研究方法为何适合你的研究目标。在写论文的时候，要确保你选择的研究方法要与论文的总体目标和目的相联系。为帮助您集中精力，在方法论一节的开头就可以清楚地定义需要解决的问题。提及你遇到的障碍或困难若您在数据收集或分析阶段遇到任何问题，请使用“方法集”小节来讨论您为解决这些问题所采取的措施，并将其影响降到最低。但愿以上提供的 methodology范例，能让同学们更好的了解方法学，也能帮助大家区分定量与定性。不管你是在读本科还是读硕士，论文的方法通常被认为是完成主要研究项目中最困难、最耗时的部分。写作方法部分的成功关键在于构思得清楚。请记住，你研究项目的方法部分的目标是确保读者完全理解你所选择的方法。您应当使用方法论部分提供为什么选择特定的研究方法而非其他可能的研究方法的明确理由。不要在教学法中提到你的个人观点、想法或兴趣，要保留你的真实信息，并且要确保所有内容都有适当的学术参考来支持。如果同学仍然不清楚论文的methodology怎么写或者有任何不明白之处，欢迎随时联系专业论文辅导机构 - 英伦译制社。我们的专家在学术论文写作方面有着丰富的经验，对定性和定量分析法有深刻的理解。还等什么？赶快咨询吧！我们客服给同学们7×24小时全天候服务！

研究简报——1月官方数据梳理分析2021年1月中旬，国家统计局、商务部、海关总署等机构陆续发布经贸统计数据，本文对重点关注的领域做了简单梳理和分析。1、2021年1月上旬流通领域重要生产资料市场价格变动情况根据国家统计局中国经济景气监测中心发布数据，黑色金属价格普跌；有色金属的电解铜和铅锭价格上涨，铝锭和锌锭价格下降；煤炭价格快速增长值得关注；农产品价格普涨。来源：http://www.stats.gov.cn/tjsj/zxfb/202101/t20210114_1812324.html2、商务部市场运行和消费促进司——市场监测商务部价格监测数据与统计局有出入，商务部监测到黑色金属普涨，不是统计局监测的普跌；两个部门均监测到铜价上涨、铝价下跌；尽管对涨幅有分歧，但是两个部门均监测到煤炭价格上涨。来源：https://cif.mofcom.gov.cn/cif/html/TopicNews/5722.html3、全国出口/进口重点商品量值根据海关总署发布数据，在31类出口重点商品中，2020年金额实现增长的有16类，家用电器出口金额同比24.2%、数量同比14.2%，手机出口金额同比0.4%、数量同比-2.8%，集成电路出口金额同比15%、数量同比18.8%。总体看，出口增长的商品以电子产品、纺织家具、医疗器械为主。农产品、金属、能源出口降幅较大，服装、汽车出口降幅也较大。从进口方面来看，农产品、金属、橡胶、关键零部件进口金额均保持增长，能源与汽车进口金额下降。来源：http://www.customs.gov.cn/eportal/ui?pageId=302275分析观点：从2020年全年情况来看，不得不承认，外需对中国制造业恢复与增长产生了重要影响。除医疗器械出口外，国际需求为中国家电、手机、家具等行业提供了大量订单。中国制造业一旦开足马力，国际大宗商品市场供求关系随机扭转，大量金属、橡胶等工业原料源源不断输入中国。2020年，中国制造为全球抗疫与全球消费做出了重要贡献。需要警惕的地方有，第一，汽车行业外需持续不振；第二，在居家办公消费需求拉动下，电子产品甚至桌椅出口都取得不错成绩，但是手机出口停滞，看来近年来手机产业链外移、上游产能短缺的影响是客观存在；第三，农产品对外依赖情况依然严峻；第四，我国水产业出口遭受打击；第五，除了防疫相关纺织增长外，箱包鞋靴出口额均下滑，纺织业整体不容乐观。从当月数据来看，外部铜矿供应持续收缩，国内铜价持续上涨，对中下游企业利润造成挤压。农产品与能源价格开始上涨，输入型通胀风险增加。铜价与铝价背离，原因未知，需要深入研究。撰写人：庄天宇 研究员

为进一步提升课题研究的科学性、规范性，引领区域教科研从定性研究走向定性与定量的有效结合，市南区教育和体育局邀请青岛大学韩冬副教授及其团队为科研骨干教师做了题为《SPSS软件在教育科学研究中的实际应用》系列专题培训。韩冬副教授为学员全面介绍教育科研中的数据统计和分析的意义和价值，明确SPSS教育统计分析工具软件的应用方式。借助实例，着重介绍了科研数据分析方法，并现场指导教师们进行模拟数据分析。本次培训进一步更新课题研究理念，提升实战能力，为教育实证研究有效实施提供了强有力的技术支持和保障，为结果分析的准确性、可信性和完整性提供了实用方案，提升了教师开展课题研究的能力。【来源：市南教育体育】声明：转载此文是出于传递更多信息之目的。若有来源标注错误或侵犯了您的合法权益，请作者持权属证明与本网联系，我们将及时更正、删除，谢谢。 邮箱地址：newmedia@xxcb.cn