统计数据的可视化关联分析

统计数据可视化是利用计算机图形图像手段来构建、传达和表示复杂统计数据关联,它利用视觉表征手段更好地展示数据间的潜在关联。文章介绍了关联数据的相关知识和应用,以具体统计数据为例,构建了该统计结果的可视化概念关联,增强了统计数据的关联度和可信度。     

统计资料的数据可视化应用探讨

正一、引言信息时代的惊人发展,海量的数据在充斥着人们的生活,传统的统计资料也在逐渐摆脱纸介质,呈现单一关联性的时代约束。在将统计数据电子化的同时,以不同有效的方式挖掘数据背后的信息,为企业、个人和政府作出决策提供相应的参考依据。数据可视化是对数据的视觉表现形式的研究。数据可视化并不是一个新鲜的事情,从杂乱的数据到视图上美的冲击,从毫无关联的指标到经济发展背后的含义,数据可视化以一种     

数据可视化:让统计更“好看”

我们需要创新的数据展现形式我们熟悉的那些饼图、直方图、曲线图、柱状图,是最原始的统计图表,它们是数据可视化最基本和最常见的应用。作为一种统计学工具,这些图表传达出数据中包含的比例结构、变动趋势等等基本信息,已成为一条快速认识数     

旅游电商对产品区域异质性的提升策略研究--基于大数据与数据可视化方法

基于大数据和数据可视化方法,分析旅游电商在旅游产品上的运营情况,并为其提出针对不同地域产品的改进性提升策略:利用探索性因子分析评估各省旅游业差异性发展情况,并利用热力图进行数据可视化分析,以在空间上评价全国旅游业的区域异质性;为评估电商旅游产品的运营水平是否与当地旅游发展水平相适应,将电商数据进行基于神经网络的建模,根据模型所得出的等级评估结果,对不同地区建议改进不同的电商产品;以江苏省跟团游产品的评论文本为例,进行文本挖掘及词云绘制,最终提出对该产品有别于线下的针对性的产品提升策略建议。     

大数据文献研究的可视化比较与分析

为全面了解大数据研究成果及发展趋势,文章依托美国的核心期刊数据库Web of Science,使用文献分析软件Citespace,以Big Data、Data Mining和Machine Learning作为主题词,对大数据研究进展进行了梳理,从国家、研究机构、期刊共引、文献共引和研究热点五个方面对已有文献进行可视化比较和分析.研究结果表明:美国具有较强的研究实力和影响力;被引频次较多的文献集中在经济和管理领域;近几年的研究热点主要集中在数据挖掘算法与信息技术相结合,并应用到经济社会领域.     

浅谈Excel实现统计数据可视化之美——以乐山市基本单位名录库可视化数据展示为例

工作中,当你翻阅统计资料时,大量的表格,密密麻麻的数据涌入眼前,让你目不暇接,头晕脑胀,你有没有想过,有没有一种报表能让"呆板"数据,形象、直观、生动地展现在你眼前。肯定有,如国家统计地理信息系统,统计数据综合展示平台、攀枝花经济社会综合管理平台等都能生动形象的展示统计数据,但这些都需要专用软件,专业人员编制,制作费用非常高,推广性不强。有没有低成本、实用性强、适合于大多数人能将统计数据快速编制成动态图表、可视化数据展示平台的方法?有,乐山市统计局积极探索一种     

概率分布模型在保险业中的应用

概率是研究随机现象规律性的一门科学，即通过对某些现象变化频率的观察来研究其变化的规律性，并对这种规律性作出一定的判断和预测。保险是具有经营风险的行业，研究各种风险的变化规律及量化分析尤为重要。而各种风险的出现在某种意义上说是随机的，因此，运用概率理论研究各种风险预测和在此基础上的企业收支预测都会起到重要作用。     

VaR估计中的概率分布设定风险与改进

 在金融风险管理中,金融风险的事先判断具有极其重要的意义,然而金融机构金融决策事前支持技术的缺陷常常被忽略,在金融投资收益率概率分布估计方法尚未建立以前,将样本数据特征纳入风险度量的计算则不失为一种改进风险判断的有效途径。本文选择度量金融风险的主流方法—VaR技术来讨论概率分布设定风险,探讨依据数据特征改进和扩展VaR计算方法,通过对Delta-正态方法与Delta-Gamma-Cornish-Fisher扩展方法估计VaR值的比较,从实证分析角度论证了扩展方法在VaR估计中的有效性与稳健性。     

大样本数据聚类的改进方法

K-means算法是处理大样本数据的聚类分析的常用算法之一.该算法的不足之处是聚类的数目k必须事先给定.文章提出应用黄金分割法来度量有关该聚类的有效性,该方法能自动优化确定最佳的聚类个数,以此实现大样本数据的有效聚类:并采用实际数据说明了方法的合理性和有效性.     

数据信息可视化的一个经典案例

统计地图是用不同颜色的点、线、花纹等表示某种现象在地域空间上的分布。常被用来呈现与地理位置相关的信息,如矿藏资源、人口户籍、水文气候、工农业产量、疾病发生与发展等,其特有的直观性受到人们青睐。在统计学历史上,有这样一幅统计地图,它是距今150年前由一位法     

样本数据缺失的灰数补救方法

文章讨论了用灰色系统理论中紧邻均值生成灰数和GM(1,1)模型拟合型灰数对缺失样本数据进行补救的问题。     

两总体的面板数据的距离判别分析方法

提出了根据距离之差的时序数据的趋势特征来考虑进行面板数据的判别分析,给出了重复观察的各时点间隔相同的情况时两总体的面板数据距离判别规则,并给出了距离之差的时序数据趋势特征的检验方法,最后分析了重复观察的各时点间隔并不相同时的距离判别分析方法.     

基于网格GIS的旅游统计数据可视化研究

针对统计数据可视化这一热点研究问题,以旅游统计数据为研究对象,选择2010年陕西省入境游客接待人数数据,在网格GIS技术的支持下,首次提出基于加权求和综合得分的分割法,即借助旅游资源普查数据的旅游统计数据可视化研究方法,实现了陕西省入境游客人数的空间可视化表达。与传统可视化方法及效果相比,此方法具有思路清晰、科学性更强等特点,更能有效表达入境游客接待人数在区域内的分布差异,这为旅游学及相关学科的研究提供了很好的数据基础和研究思路。     

统计方法在反洗钱可疑交易鉴别中的应用

文章从截面数据和时间序列数据两方面对统计方法在我国反洗钱可疑交易鉴别中的应用问题作了探讨,并结合某家上市公司的现金交易数据对统计方法在反洗钱可疑交易鉴别中的具体应用作了实证分析.文章的结论是统计方法可以有效地鉴别出与一贯交易习惯明显不符的异常交易.     

面板数据聚类分析的时间序列趋势外推预测方法

面板数据的聚类分析可以进行压缩的预处理也可以不进行压缩,文章提出可以根据样品中各个指标的时序数据的趋势特征来考虑是否应该进行压缩或如何进行压缩。然后考虑聚类的统计量的设置,再后给出系统聚类法的计算公式。     

浅谈地图可视化在主要畜禽监测中的应用

以"RS、GIS、GPS"为代表的3S技术目前在农业统计中已经开始探索应用,其中,利用卫星影像、无人机航拍、PDA终端、以及空间信息技术等正在对农产量调查进行先期试点工作。而畜牧业作为大农业的一部分,其调查过程中也应该逐步实现对3S技术的有效利用。主要畜禽监测作为畜牧业统计的常规调查,其数据一直备受各级党政领导的关注,生猪监测调查数据已经作为国家法定调查数据公布。为增强畜牧业统计数据的直观理解,本文探讨了利用地理信息系统与统计数据的结合方法,将主要畜禽监测数据区域显示在地图上,阐述不同要素下的数据可视化表达。     

一种测度数据序列同步波动强度的方法及应用

同步波动强度是衡量数据序列之间波动关系的重要指标之一。文章在分析已有关于波动强度研究的基础上,提出了同步强度系数,并给出了定义和计算方法;分析了该指标的具体取值范围及含义,并发现同步强度系数可以同时反映数据序列之间的方向和数值强度两个方面特征;最后结合实例说明了同步强度系数的使用过程和分析步骤,认为同步强度系数的应用深度可以进一步挖掘。     

样本数据缺失的模型拟合

在任何一次抽样调查中,几乎都不可能获得样本单元或样本项目的全部数据,通常称这些无法获得的数据为样本数据缺失(或丢失);对于可以获得的样本数据称为响应样本数据。显然,样本数据缺失会对抽样调查的估计精度与可信度产生影响。尽管样本数据缺失的原因是多种多样的,但无论从问卷的设计还是对样本数据缺失的防范及补救,在我国目前都没有引起理论界和实际工作部门的足够重视。本文仅对缺失的样本数据提出一种线性回归模型拟合法,仅供参考。一、样本数据缺失模型拟合的基本思路样本数据缺失模型拟合的基本思路为:(一)确立可能发生数据缺失的变…     

自相关函数在时间序列分析中

我们知道,对一个随机时间序列进行完全的描述通常是不可能的（即完全地确定它的概率分布）,而自相关函数是一个非常有用的指标,我们定义滞后期为k的自相关函数为:     

金融运行异常情况统计监测方法的选择

正从统计学的角度看,金融运行中的异常情况是可以进行界定的。因为在金融运行中我们关心的指标数据一般为时间序列数据,所以金融运行的异常情况在数据上就体现为时间序列数据集中的异常。按照异常的表现形式不同,时间序列的异常主要可以分为点异常和模式异常。这两种异常都可以用于发现一条时间序列或多维时间序列数据集上的