探索式的分析方法

Ⅰ 探索性研究的主要方法有

系统有哪些功能？

Ⅱ 精选大数据相关用语

精选大数据相关用语

大数据 (Big Data) 与数据科学 (Data Science) 已成为大众耳熟能详的词汇，各行各业正在积极运用且开发大数据的价值，这些巨量数据也带来了巨大的商机。

这时身处于大数据时代的我们，自然得对大数据有所认识，在这里为大家列出了一些经常跟大数据一起出现的陌生用语，认识了这些大数据相关字汇，下次看大数据的相关文章就不会一直卡了。

Algorithm 算法

出自于数学用语，在这里指的是在有限步骤内，分析数据的具体方法，而且通常由软件来执行。

AIDC 自动识别技术

AIDC(Automatic Identification and Data Capture)是将讯息数据自动识读、自动输入电脑的重要方法和手段，它是以电脑技术和通信技术为基础的综合性科学技术。常见的 AIDC 例如条码(Bar codes)、磁条(magnetic strips)、生物识别(Biometrics)、RFID 等技术。

AWS 亚马逊网路服务系统

2006 年 Amazon 开始以 Web 服务的形式向企业提供各种云端运算服务，包括运算、储存、数据库、分析、应用程式和部署服务。现在许多科学家、开发人员以及各企业的技术人员都在利用 AWS (Amazon Web Services)进行大数据分析。

Avro 序列化系统

Avro 是 Hadoop 底下的子专案，是一个数据序列化系统(Data serialization system)，被设计用来支援大量数据交换。

Behavioral analytics 行为分析

行为分析是指用科学方法分析环境刺激与行为之间的因果关系，藉着系统性的观察来了解行为的变化原则，进而有系统的操作刺激，以达到行为的学习、塑造或改变。简单来说，就是用一个有系统的方法去观察、测量、收集客观数据来分析目标的表现行为。

Big Data 大数据

大数据(or 巨量数据)，顾名思义是指大量的资讯，当数据量庞大到数据库系统无法在合理时间内进行储存、运算、处理，分析成能解读的资讯时，就称为大数据。有兴趣深入了解请参考《巨量数据的时代，用“大、快、杂、疑”四字箴言带你认识大数据》以及《7 个你不可不知的大数据定义》。

BI 商业智慧

BI (Business Intelligence) 指用现代数据仓储技术、线上分析处理技术、数据挖掘进行数据分析，再以图形化的界面或报表呈现以实现商业价值。

Cassandra 数据库系统

是 Apache 软件基金会底下的开源分布式 NoSQL 数据库系统，适合用来管理巨量的结构化数据，由于其良好的可扩展性和性能，被 Digg、Twitter、Hulu、Netflix 等知名网站所采用。

CDR 详细通联记录

CDRs (Call Detail Record)是电信网路的使用纪录，例如通话时间、通话长度等资讯。CDR 是电信业者与企业分析网路营运和客户行为的重要资源。

Clickstream Analytics 点击流分析

点击流(Clickstream)就是使用者的在网页间来来去去的点选记录，也可以分成 Upstream –– 进入这个网站的“来源”，以及 Downstream —— 拜访完这个网站之后的“去向”。对于网路行销跟搜寻引擎来说，点击流分析是十分重要的参考。

Cloud Computing 云端运算

云端运算(Cloud Computing)是一种将数据、工具及程式放到网际网路上处理的资源利用方式，是一种分散式电脑运算(Distrubted computing)的概念，也就是让网路上不同的电脑同时帮你做一件事，可以大大的增加处理速度。

也因为所有资讯都被放置到网路的虚拟空间里，工程师在绘制示意图时常以一朵云来代表这个虚拟空间，因而有了“云端(Cloud)”一名。

Data Mining 数据探勘

顾名思义，就好比在地球上从一堆粗糙的石头中进行地物探勘、寻找有价值的矿脉，数据探勘就是从巨量数据中提取出未知的、有价值的潜在资讯。

Data Modelling 数据建模

数据模式(Data Model)在资讯系统中指的是数据如何被表达、储存及取用的方式，包括数据的格式、定义和属性，数据之间的关系，以及数据的限制，而数据模式的设计过程就称为“数据建模”。

Data Visualization 数据视觉化

是关于数据之视觉表现形式的研究，数据视觉化的技术可以帮助不同背景的工程人员沟通、理解，以达良好的设计与分析结果。

Data Experts 数据专家

数据专家就是能利用数据作出研究评估的专业人士，像是数据分析师、数据科学家、数据架构师等都可以被归类为数据专家，其工作内容细分请参考《数据分析师?科学家?架构师?大数据人才的工作内容及年薪比较》。

Exploratory Data Analysis 探索式分析

探索式数据分析是指在没有标准流程跟方法的情况下，在现有的数据中找寻数据的结构和特点、探索潜藏于数据中的讯息，这种数据分析方法强调的是探索式的分析而非严谨的模式确认。

Hadoop 技术

Hadoop 是一个能够储存并管理大量数据的云端平台，为 Apache 软件基金会底下的一个开放原始码、社群基础、而且完全免费的软件，Hadoop 的两大核心功能 —— 储存(Store)及处理(Process)数据所用到的分散式档案系统 HDFS 跟 MapRece 平行运算架构。Hadoop 被广泛应用于大数据储存和大数据分析，成为大数据的主流技术。有兴趣深入了解请参考《认识大数据的黄色小象帮手 –– Hadoop》。

Internet of Things 物联网

物联网(Iots)是一个全球化的网路基础建设，透过数据撷取以及通讯能力以连结实体与虚拟物件，透过网际网路的发展，物连网可透过特定的机制，将所有装置连结在一起，以供控制、侦测、识别，并交换所有的资讯。

NoSQL 数据库系统

NoSQL 最早是指“No SQL”，号称不使用 SQL 作为查询语言的数据库系统。但近来则普遍将 NoSQL 视为“Not Only SQL”，也就是“不只是 SQL”的意思，希望结合 SQL 优点并混用关联式数据库和 NoSQL 数据库来达成最佳的储存效果。

在巨量数据所带动的潮流下，各种不同形态的NoSQL数据库如雨后春笋般窜起，其中 MongoDB 是众多 NoSQL 数据库软件中较为人熟知的一种。

Predictive Analytics 预测分析

是指透过预测模型、机器学习、数据挖掘等技术来分析现有和历史的事实数据对未来作出预测的数据分析方法。

R 语言

R 是一个开放原始码统计软件，提供统计计算和绘图功能，类似 Matlab 跟 SAS，而 R 不但免费 而且简单易上手，近年来成为数据科学界里的重要工具。

SaaS 软件即服务

SaaS (Software-As-A-Service)是随着网际网路技术和应用软件的成熟而兴起的一种软件应用模式。SaaS 提供商将软件统一部署在自己的服务器上，借由网路提供软件给客户，所以客户不用购买软件，而是根据需求向提供商订购所需的服务，且客户无需对软件进行维护，服务提供商会全权管理和维护软件;软件厂商在向客户提供网际网路应用的同时，也提供软件的离线操作和本地数据存储，让客户随时随地都可以使用其定购的软件和服务。

对于许多小型企业来说，SaaS 是采用先进技术的最好途径，它消除了企业购买、构建和维护基础设施和应用程式的需要。

Terabyte (1 000 000 000 000 Bytes)

TB 为兆位元组，是数据量的分级，相当于 10^12 bytes。其他数据量分级如下：

Bytes (8 Bits)

Kilobyte (1000 Bytes)

Megabyte (1 000 000 Bytes)

Gigabyte (1 000 000 000 Bytes)

Terabyte (1 000 000 000 000 Bytes)

Petabyte (1 000 000 000 000 000 Bytes)

Exabyte (1 000 000 000 000 000 000 Bytes)

Zettabyte (1 000 000 000 000 000 000 000 Bytes)

Yottabyte (1 000 000 000 000 000 000 000 000 Bytes)

以上是小编为大家分享的关于精选大数据相关用语的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

Ⅲ 什么是探索性数据分析

探索性数据分析（EDA）是数据分析过程的第一步。在这里，可以了解拥有的数据，然后找出想要问的问题以及如何构建它们，以及如何最好地操纵可用数据源以获得所需的答案。

可以通过现有数据中的模式、趋势、异常值、意外结果等等进行广泛地查看研究，并使用可视化和定量方法来了解数据所讲述的故事，在其中寻找线索、逻辑、问题或研究领域等线索。

探索性分析由约翰·图基(john Tukey)在20世纪70年代开发，经常被描述为一种哲学，对于如何进行分析没有硬性规定。

用于进行探索性数据分析的常用的统计编程包是S-Plus和R，后者是一种强大、通用、开源的编程语言，可以与许多Bl平台集成。

可以使用这些工具执行的特定统计功能和技术包括：

聚类和降维技术，可创建包含多个变量的高维数据图形显示；

原始数据集中各字段的单变量可视化，并进行汇总统计；

双变量可视化和汇总统计允许评估数据集中的每个变量与正在查看的目标变量之间的关系；

多变量可视化，用于映射和理解数据中不同字段之间的交互；

k -均值聚类(根据最接近的均值为每个聚类创建“中心”);

预测模型，例如线性回归。

Ⅳ 都在说探索式分析，具体怎么用呢

对，探索式分析现在很流行，相比以往的验证式分析，探索式分析对数据质量要求更低，真正把分析能力交还给业务人员。可以借助工具实现，DataHunter就行，其就是一款基于探索式分析的数据分析产品。

Ⅳ 探索式分析相比于相比于验证式分析有哪些优势

可以举例来说，比如DataHunter数据可视化分析工具，就是采用的探索式分析模式，相比于验证式分析，无需进行复杂的数据建模，系统就可以根据现有的业务数据特点，智能推荐可视化呈现方式，同时，DataHunter数据可视化分析工具支持丰富的交互方式，包括动态关联分析、全维度数据钻取、协同过滤等，使得业务人员或决策者可以自由地进行深度探索和分析，从而快速发现业务问题。

Ⅵ 探究式教学法在高中地理教学中的应用

一、在高中地理教材教学中，鼓励学生提出问题，是实施探究式教学的基础
新高中地理教材，加大了人文地理知识的比重，充实了人文地理内容，特别是人口地理、城市地理、政治地理、旅游地理、交通、商业地理等内容大大增加，在大量人文地理素材面前，要学生能把握好当代人地关系中出现的主要问题，就必须培养学生养成好问、多问、深问的习惯；提出地理问题能力的提高，有助于学生敢于质疑，勇于探索的科学精神培养，探究式教学法的落实才会有坚实的基础。 在教学中，教师首先要使学生明白问题意识的重要性，创设良好的“提出问题”的氛围，鼓励学生大胆地猜想，大胆地怀疑，并能提出自己的问题，对于提出好问题的学生，应鼓励其进一步的探索和创新。例如新教材中讲述了许多人类面临的全球性问题，如资源问题、环境问题、城市化问题、粮食问题，这些内容的教学中，教师应该让学生自由发言，结合生产、生活实际，揭示问题的实质，并根据目前科学技术的发展，探索性地提出人类活动中存在的各种新情况、新问题，为将来研究准备一些课题。
二、在高中地理教材教学中，培养学生创新思维是进行探究式教学的关键
在新高中地理教材教学中，实施探究式教学的目的在于培养学生探究性学习地理的能力，而探究性学习指的是：“学生在地理学科领域或现实生活的情境中，通过发现问题、调查研究、动手操作、表达与交流等探究性活动，获得地理知识、技能和态度的学习方式和学习过程。”无疑与传统的接受性学习相比，探究性学习具有更强的问题性、实践性、和开放性。因而，教师在教学中更应关注学生经历探究过程、获得理智和情感体验，积累知识和方法的质量。在这一过程中，培养学生创新思维是关键。新高中地理教材中许多研究性课题，有较强的实践性和综合性，这就对学生科学探究能力提出了较高要求，要使学生有能力解决这些课题，在新教材教学中，教师不但要善于引导学生从不同角度提出问题，而且要加强对主要创造性思维方法的训练，如：归纳、类比、联想、从特殊到一般、从一般到特殊等思维方法的训练。高中地理新教材教学中创新思维培养的基本模式可总结为：创设情景—→激发生疑—→启发思路—→鼓励组合—→解决问题。例如在《海洋环境》教学中教师可联系实际，讲述近年来，神奇的厄尔尼诺现象对世界气候产生巨大的影响，创设海洋表温及运动对地理环境影响的情景，让学生展开联想，联系海洋与大气水、热平衡的关系，进行归因分析，使学生认识到海洋大气异常变化的原因，然后进行综合分析，从中探究得出问题的结果。
三、在高中地理教材教学中，开展探究性学习活动，教会学生探究性学习方法，是实施探究式教学的重点
根据高中地理新教材用可持续发展观念构建教材的框架的特点，在探究式教学中，探究主要内容应该是让学生充分认识到：21世纪的社会将是政治、经济、文化高度发达的社会，与此同时，也将伴随着人口激增、资源缺乏、环境污染等诸多问题，如何发展才能趋利避害，成为摆在世人面前的重大课题，具体地讲可持续发展就是要努力做到：生态持续发展，即强调发展与资源的承载能力相协调；经济持续发展，即强调发展不仅要重视量，更要提高质量和效益，节约能源，减少废物，改变传统和消费模式，实施清洁生产和文明消费；社会持续发展，即以改善和提高生活质量为目的，与社会进步相适应。这些新教材内容的把握，无疑取决于学生如何开展探究性活动，指导学生进行探究性学习、教会学生探究性学习方法，理应成为实施探究式教学的重点。方法是解决问题的门路和程序。在实际教学中，结合学生要探索内容的具体情况及学生的认知水平，有目的、有计划、有系统地教授探究性学习方法，这样做，能使学生自觉、主动地进行探究活动，从而培养了学生探究的能力。

Ⅶ spss数据五种分析方法是什么

spss数据分析的五种方法：

1、线性模型；点击分析，一般线性模型，单变量，设置因变量和固定因子，点击确定即可。

2、图表分析。

3、回归分析，点击分析，打开回归，设置自变量和因变量数据，点击确定即可。

4、直方图分析。

5、统计分析。

SPSS（Statistical Proct and Service Solutions），是一款“统计产品与服务解决方案”软件。

软件产品特点：

操作简便：

界面非常友好，除了数据录入及部分命令程序等少数输入工作需要键盘键入外，大多数操作可通过鼠标拖曳、点击“菜单”、“按钮”和“对话框”来完成。

编程方便：

具有第四代语言的特点，告诉系统要做什么，无需告诉怎样做。只要了解统计分析的原理，无需通晓统计方法的各种算法，即可得到需要的统计分析结果。

对于常见的统计方法，SPSS的命令语句、子命令及选择项的选择绝大部分由“对话框”的操作完成。因此，用户无需花大量时间记忆大量的命令、过程、选择项。

功能强大：

具有完整的数据输入、编辑、统计分析、报表、图形制作等功能。自带11种类型136个函数。

SPSS提供了从简单的统计描述到复杂的多因素统计分析方法，比如数据的探索性分析、统计描述、列联表分析、二维相关、秩相关、偏相关、方差分析、非参数检验、多元回归、生存分析、协方差分析、判别分析、因子分析、聚类分析、非线性回归、Logistic回归等。

数据接口

能够读取及输出多种格式的文件。比如由dBASE、FoxBASE、FoxPRO产生的*.dbf文件，文本编辑器软件生成的ASCⅡ数据文件，Excel的*.xls文件等均可转换成可供分析的SPSS数据文件。能够把SPSS的图形转换为7种图形文件。结果可保存为*.txt及html格式的文件。

模块组合：

SPSS for Windows软件分为若干功能模块。用户可以根据自己的分析需要和计算机的实际配置情况灵活选择。

针对性强：

SPSS针对初学者、熟练者及精通者都比较适用。并且很多群体只需要掌握简单的操作分析，大多青睐于SPSS，像薛薇的《基于SPSS的数据分析》一书也较适用于初学者。而那些熟练或精通者也较喜欢SPSS，因为他们可以通过编程来实现更强大的功能。

Ⅷ 常用的数据分析方法有哪些

常见的数据分析方法有哪些？
1.趋势分析
当有大量数据时，我们希望更快，更方便地从数据中查找数据信息，这时我们需要使用图形功能。所谓的图形功能就是用EXCEl或其他绘图工具来绘制图形。
趋势分析通常用于长期跟踪核心指标，例如点击率，GMV和活跃用户数。通常，只制作一个简单的数据趋势图，但并不是分析数据趋势图。它必须像上面一样。数据具有那些趋势变化，无论是周期性的，是否存在拐点以及分析背后的原因，还是内部的或外部的。趋势分析的最佳输出是比率，有环比，同比和固定基数比。例如，2017年4月的GDP比3月增加了多少，这是环比关系，该环比关系反映了近期趋势的变化，但具有季节性影响。为了消除季节性因素的影响，引入了同比数据，例如：2017年4月的GDP与2016年4月相比增长了多少，这是同比数据。更好地理解固定基准比率，即固定某个基准点，例如，以2017年1月的数据为基准点，固定基准比率是2017年5月数据与该数据2017年1月之间的比较。
2.对比分析
水平对比度：水平对比度是与自己进行比较。最常见的数据指标是需要与目标值进行比较，以了解我们是否已完成目标；与上个月相比，要了解我们环比的增长情况。
纵向对比：简单来说，就是与其他对比。我们必须与竞争对手进行比较以了解我们在市场上的份额和地位。
许多人可能会说比较分析听起来很简单。让我举一个例子。有一个电子商务公司的登录页面。昨天的PV是5000。您如何看待此类数据？您不会有任何感觉。如果此签到页面的平均PV为10,000，则意味着昨天有一个主要问题。如果签到页面的平均PV为2000，则昨天有一个跳跃。数据只能通过比较才有意义。
3.象限分析
根据不同的数据，每个比较对象分为4个象限。如果将IQ和EQ划分，则可以将其划分为两个维度和四个象限，每个人都有自己的象限。一般来说，智商保证一个人的下限，情商提高一个人的上限。
说一个象限分析方法的例子，在实际工作中使用过：通常，p2p产品的注册用户由第三方渠道主导。如果您可以根据流量来源的质量和数量划分四个象限，然后选择一个固定的时间点，比较每个渠道的流量成本效果，则该质量可以用作保留的总金额的维度为标准。对于高质量和高数量的通道，继续增加引入高质量和低数量的通道，低质量和低数量的通过，低质量和高数量的尝试策略和要求，例如象限分析可以让我们比较和分析时间以获得非常直观和快速的结果。
4.交叉分析
比较分析包括水平和垂直比较。如果要同时比较水平和垂直方向，则可以使用交叉分析方法。交叉分析方法是从多个维度交叉显示数据，并从多个角度执行组合分析。
分析应用程序数据时，通常分为iOS和Android。
交叉分析的主要功能是从多个维度细分数据并找到最相关的维度，以探究数据更改的原因。

Ⅸ 探索性测试的探索性测试的四个类型

探索式软件测试一共分为自由式探索式测试、基于场景的探索式测试、基于策略的探索式测试和基于反馈的探索式测试。下面将详细介绍4种类型的应用场景。
一：自由式探索式测试
自由式探索式测试指的是对一个应用程序的所有功能，以任意次序、使用任何如数进行随机探测，而不考虑哪些功能是否必须包括在内。自由式测试没有任何规则和模式、只是不停的去做。很不幸，很多人认为所有的探索式测试都是自由式的，从长远的观点来看，这种看法低估了探索式测试技术的能力，我们在随后将看到这类测试的一些变种。
一个自由测试用例可能会被选中成为一个快速的冒烟测试，用它来检查是否会找到重大的崩溃或者严重的软件缺陷，或是在采用先进的技术之前通过它来熟悉一个应用程序。显然，自由式探索式测试无需也不应该进行大量的准备规则。事实上，它更像是“探索”而不是“测试”，所以我们应当相应的调整对它的期望值。
自由式测试不需要多少经验或者信息。但是，同以下提到的探索式技术相结合后，它将成为一个非常强大的测试工具。
二：基于场景的探索式测试
基于场景的探索式测试和传统的基于场景的测试有类似之处。两者都涉及到一个开始点，就是用户故事或者是文档化的端到端场景的开始之处，那也是我们所期望的最终用户开始执行应用程序的地方。这些场景可以来自用户研究、应用程序、以前版本的数据等，并作为脚本用于测试软件。探索式测试是对传统场景测试的补充，把脚本的应用范围扩大到了更改、调整和改变用户执行路径的范畴。
使用场景作为指导的探索式测试人员经常会修改他感兴趣的输入或者是追寻一些并没有包括在脚本中的潜在副作用。不过，由于最终的目标是完成给出的场景，这些测试上的弯路、最终总是会回到脚本文件记载的用户主要执行路径。
三：基于策略的探索式测试
将自由式测试探索式与具有测试老手的经验、技能和感知融合在一起，就成为基于策略的探索式测试。它属于自由式的探索，只是他是在现有的错误搜索技术下引导完成的。基于策略的探索式测试应用所有的已知技术(如边界值分析或组合测试)和未知的本能(如异常处理往往容易出现软件缺陷)，来指导测试人员进行测试。
这些已知的策略是基于策略的探索式测试成功的关键，存储的测试知识越丰富，测试就会更有效率。这些策略缘于积累下来的知识，它们指导软件缺陷隐藏在哪里，如何综合人工输入数据，那些代码路径常常出现故障。
基于策略的探索式测试结合了测试老手的经验和探索型测试人员的随机性。
四：基于反馈的探索式测试
基于反馈的探索式测试缘于自由式测试，但是随着测试历史的形成，测试人员们就会利用反馈来指导今后的探索。“覆盖”就是典型的例子。一名测试人员通过咨询那些覆盖指标(代码覆盖、用户界面覆盖、特性覆盖、输入覆盖或者其中的某一些组合)来选中新的测试用例，以使这些覆盖指标得以提高。覆盖指标只是收录反馈信息的标志之一。我们也会看其他标志，如代码改动数量和软件缺陷密集程度等。
基于反馈的探索式测试时一种“上一次测试”：在上一次我根据应用程序的最后状态选了每某一个输入之后、下一次我就会选中另外一个输入。或者是，在上一次遇到这个界面时我用A属性，这一次我就会用B属性。
基于反馈的探索式测试工具是非常有价值的，它可以是测试人员保存、搜索测试历史并据此采取实时行动。不幸的是这样的工具很少。

Ⅹ 什么是探索测试

探索式测试（exploratory testing）是一种自由的软件测试风格，强调测试人员同时开展测试学习、测试设计、测试执行和测试结果评估等活动，以持续优化测试工作。考虑到它所具备的即兴发挥、快速实验、随时调整等特征，其思维方法可以追溯到软件开发的最初岁月。
首先，探索式测试是一种软件测试风格（style），而不是一种具体的软件测试技术（如等价类划分、边界值分析、组合测试等）。作为一种思维方法，探索式测试强调依据当前语境（context）选择合适的测试技术，而不局限于特定的测试技术。
探索式测试强调独立测试人员的个人自由和责任，其目的是为了持续优化其工作的价值（value）。测试人员应该为个人和团队负责，调动所有能量，发挥人的灵活性，在整体上持续优化个人和团队的产出。这段描述和精益生产、敏捷软件开发的理念高度一致，这也是探索式测试受到敏捷团队欢迎的原因之一。
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