數據分析方法范文第1篇
實際問題中, 對定性數據的研究, 有時作純定性研究, 沒有或缺乏數量分析, 其結論往往具有概括性和較濃的思辨色彩;有時將定性數據量化, 作定量分析基礎上的、更高層次的研究。研究時, 定性研究與定量研究常配合使用。在進行定量研究之前, 須借助定性研究確定所要研究的現象的性質;在進行定量研究過程中, 又須借助定性研究確定現象發生質變的數量界限和引起質變的原因。
1 定性數據及其數量化處理
定性數據有時由名義數據和有序數據組成的。有時候、觀察值不是數, 而是事物的屬性, 如人的性別 (男、女) , 婚姻狀況 (未婚, 有配偶, 喪偶, 離婚等) , 物體的顏色、形狀。我們常用數來表示屬性的分類, 例如用數“0”和“1”分別表示男和女。這些數只起一個名義的作用, 只是一個代碼, 沒有大小關系, 也不能進行運算。在這里, “0”與“1”不能比較大小, 四則運算也沒有意義。這一類數據成為名義定性數據, 簡稱名義數據。而有些事物的屬性有一個順序關系, 如人的文化程度由低到高可分為文盲、小學、初中、高中、中專和大專、大學等5類。用數0, 1, 2, 3和4分別表示文盲, 小學, 初中, 高中, 中專和大專, 大學。有如顧客對某商場營業員服務態度的評價分為“滿意”、“一般”、“不滿意”三類, 可分別用“3”、“2”、“1”表示。這些數只起一個順序作用, 類與類之間的類別是不能運算的。例如, “滿意”比“一般”好, 但“好多少”是不能計算的, 即這里的四則運算是沒有意義的。這一類數據稱為有序定性數據, 簡稱有序數據。
在現實生活中, 定性數據與定量數據總是相伴而來, 也只有在大量定量數據前提下的定性數據分析更加有利于揭示事物內在聯系與關系。在統計分析中, 把這兩種數據分析有機地結合, 用定量證明定性, 用定性指導定量, 使得對事物的分析既有理論依據, 又有量化實證, 提高了分析結合的理論性、科學性與可操作性。
2 定性數據的描述性統計分析
對收集的定性數據, 要進行處理, 從中提取有用的統計信息。處理定性數據常用的描述性統計方法有表格法、圖示法和數值法。
表格法和圖示法能較形象、直觀地描述定性數據的大致分布的形狀;數值法是用代表性的數值描述定性數據的統計分析的特征。代表性的數值有兩類, 一類是定性數據的中心位置, 一類是定性數據的離散程度。因為定性數值只是代表事物的屬性, 故描述定性數據統計分布特征的這些代表性的數值與定性數據的取值一般沒有關系。本文探討僅僅討論描述性統計的數值法。
2.1 中心位置
中心位置的描述一般可用眾數、中位數、百分位數等來表示。
眾數是數據中頻率最高的數據值。對名義數據來說, 眾數是描述數據中心位置的量度。眾數一般記作m0。
中位數是將數據按由遞增或遞減的順序排列后位于中間的數值。對定性有序數據來說, 中位數是描述數據中心位置的量度。中位數一般記作me。
百分位數是衡量數據的位置的量度。第p百分位數是這樣的一個值, 它使得至少有p%的數據項小于或等于這個值, 且至少有 (100-p) %的數據項大于或等于這個值。顯然, 第50百分位數是me, 常常采用的百分位數還有第25百分位數、第75百分位數, 它們也被稱為下四分位數和上四分位數。
2.2 離散程度
離散程度的描述常常采用方差或標準差。對于定性數據, 由于其值是一個個代碼, 不同的代碼可能導致不同的方差, 所以計算定性數據的方差沒有任何意義。對定性數據的離散程度的度量需要采用別的辦法, 常用的有離異比率、G ini-Sim pson指數、熵等。
名義數據的離散程度采用離異比率來度量, 其公式為
其中:n為樣本量, nm 0和fm 0分別為眾數m0出現的頻數和頻率。眾數出現的頻數越大, 上式的分子就越小, 離異比率也越小, 說明數據比較集中, 離散的程度比較小。
離異比率直觀地反應了定性數據的離散程度。
如果用隨機變量ξ來描述定性的對象, 則還可以從隨機變量的角度來衡量數據的離散程度。設ξ的概率分布律為pi=P (ξ=ɑi) , i=1, 2, ..., k。則描述ξ離散程度的量應該與ξ的取值ɑ1、ɑ2、..、ɑk無關, 只與p1、p2、..、pk有關。G ini-Sim pson指數和熵就是常用的離散程度的度量。
隨機變量ξ的G ini-Sim pson指數 (簡稱G-S指數)
隨機變量ξ的熵 (entropy) 。
熵的概念源自通信理論, 由Shannon在1948年研究信源信息量時提出。從古典統計理論的角度來講, 它描述系統是否處于平衡狀態的一種度量標準, 給出了在 的約束條件下, 衡量給定的分布與均勻分布相似程度的度量。分布越接近均勻分布, 越處于平衡狀態, 其離散程度越大, 熵也越大。
參考文獻
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數據分析方法范文第2篇
一、指標對比分析法指標對比分析法
統計分析的八種方法
一、指標對比分析法指標對比分析法，又稱比較分析法，是統計分析中最常用的方法。是通過有關的指標對比來反映事物數量上差異和變化的方法,有比較才能鑒別。
指標分析對比分析方法可分為靜態比較和動態比較分析。靜態比較是同一時間條件下不同總體指標比較，如不同部門、不同地區、不同國家的比較，也叫橫向比較;動態比較是同一總體條件不同時期指標數值的比較，也叫縱向比較。
二、分組分析法指標對比分析法
分組分析法指標對比分析法對比，但組成統計總體的各單位具有多種特征，這就使得在同一總體范圍內的各單位之間產生了許多差別，統計分析不僅要對總體數量特征和數量關系進行分析，還要深入總體的內部進行分組分析。分組分析法就是根據統計分析的目的要求，把所研究的總體按照一個或者幾個標志劃分為若干個部分，加以整理，進行觀察、分析，以揭示其內在的聯系和規律性。
統計分組法的關鍵問題在于正確選擇分組標值和劃分各組界限。
三、時間數列及動態分析法
時間數列。是將同一指標在時間上變化和發展的一系列數值，按時間先后順序排列，就形成時間數列，又稱動態數列。它能反映社會經濟現象的發展變動情況，通過時間數列的編制和分析，可以找出動態變化規律，為預測未來的發展趨勢提供依據。時間數列可分為絕對數時間數列、相對數時間數列、平均數時間數列。
時間數列速度指標。根據絕對數時間數列可以計算的速度指標：有發展速度、增長速度、平均發展速度、平均增長速度。
動態分析法。在統計分析中，如果只有孤立的一個時期指標值，是很難作出判斷的。如果編制了時間數列，就可以進行動態分析，反映其發展水平和速度的變化規律。
四、指數分析法
指數是指反映社會經濟現象變動情況的相對數。有廣義和狹義之分。根據指數所研究的范圍不同可以有個體指數、類指數與總指數之分。
指數的作用：一是可以綜合反映復雜的社會經濟現象的總體數量變動的方向和程度;二是可以分析某種社會經濟現象的總變動受各因素變動影響的程度，這是一種因素分析法。操作方法是：通過指數體系中的數量關系，假定其他因素不變，來觀察某一因素的變動對總變動的影響。
用指數進行因素分析。因素分析就是將研究對象分解為各個因素，把研究對象的總體看成是各因素變動共同的結果，通過對各個因素的分析，對研究對象總變動中各項因素的影響程度進行測定。因素分析按其所研究的對象的統計指標不同可分為對總量指標的變動的因素分析，對平均指標變動的因素分析。
五、平衡分析法
平衡分析是研究社會經濟現象數量變化對等關系的一種方法。它把對立統一的雙方按其構成要素一一排列起來，給人以整體的概念，以便于全局來觀察它們之間的平衡關系。平衡關系廣泛存在于經濟生活中，大至全國宏觀經濟運行，小至個人經濟收支。平衡分析的作用：一是從數量對等關系上反映社會經濟現象的平衡狀況，分析各種比例關系相適應狀況;二是揭示不平衡的因素和發展潛力;三是利用平衡關系可以從各項已知指標中推算未知的個別指標。
六、綜合評價分析
社會經濟分析現象往往是錯綜復雜的，社會經濟運行狀況是多種因素綜合作用的結果，而且各個因素的變動方向和變動程度是不同的。如對宏觀經濟運行的評價，涉及生活、分配、流通、消費各個方面;對企業經濟效益的評價，涉及人、財、物合理利用和市場銷售狀況。如果只用單一指標，就難以作出恰當的評價。
進行綜合評價包括四個步驟：
1.確定評價指標體系，這是綜合評價的基礎和依據。要注意指標體系的全面性和系統性。
2.搜集數據，并對不同計量單位的指標數值進行同度量處理?？刹捎孟鄬幚?、函數化處理、標準化處理等方法。
3.確定各指標的權數，以保證評價的科學性。根據各個指標所處的地位和對總體影響程度不同，需要對不同指標賦予不同的權數。
4.對指標進行匯總，計算綜合分值，并據此作出綜合評價。
七、景氣分析
經濟波動是客觀存在的，是任何國家都難以完全避免的。如何避免大的經濟波動，保持經濟的穩定發展，一直是各國政府和經濟之專家在宏觀調控和決策中面臨的重要課題，景氣分析正是適應這一要求而產生和發展的。景氣分析是一種綜合評價分析，可分為宏觀經濟景氣分析和企業景氣調查分析。
宏觀經濟景氣分析。是國家統計局20世紀80年代后期開始著手建立監測指標體系和評價方法，經過十多年時間和不斷完善，已形成制度，定期提供景氣分析報告，對宏觀經濟運行狀態起到晴雨表和報警器的作用，便于國務院和有關部門及時采取宏觀調控措施。以經常性的小調整，防止經濟的大起大落。
企業景氣調查分析。是全國的大中型各類企業中，采取抽樣調查的方法，通過問卷的形式，讓企業負責人回答有關情況判斷和預期。內容分為兩類：一是對宏觀經濟總體的判斷和預期;一是對企業經營狀況的判斷和預期，如產品訂單、原材料購進、價格、存貨、就業、市場需求、固定資產投資等。
八、預測分析
宏觀經濟決策和微觀經濟決策，不僅需要了解經濟運行中已經發生了的實際情況，而且更需要預見未來將發生的情況。根據已知的過去和現在推測未來，就是預測分析。
統計預測屬于定量預測，是以數據分析為主，在預測中結合定性分析。統計預測的方法大致可分為兩類：一類是主要根據指標時間數列自身變化與時間的依存關系進行預測，屬于時間數列分析;另一類是根據指標之間相互影響的因果關系進行預測，屬于回歸分析。
數據分析方法范文第3篇
所謂的水文監測工作主要指的是在某一時間段內的對某一特定區域內出現的水文信息的整理和收集的工作, 而這些信息對我國的水力資源的可持續發展和規劃工作都起到了重要的參考價值, 也為我國的防澇抗旱工作提供重要的數據基礎, 同時也為我國水利工程的建設與管理工作提供了重要的依據。
水文監測工作適用的范圍比較廣闊, 它主要是通過水文部門對各項與水有關的參數進行實時監控的過程, 其主要監控對象有江河湖海及人工河道、渠道、地下水等。在進行監測的過程中其主要內容為, 對水的水文、流量、速度、蒸發情況、水質及自然降水等, 目前我國在對水文進行監測的過程中采用的一般為無線通信的方式, 通過這種方式可以有效獲得監測的數據, 為我國水文監測工作的效率提升起到了幫助的作用。
2 水文監測方案的設置
2.1 基本斷面設置
在進行水文監測數據的測定過程中, 要根據當地情況對監測數據的基本斷面進行選擇, 以河道為例, 在進行基本斷面設置時要根據閘壩上下游水尺斷面進行設置, 其中在閘壩上游設置測流斷面, 測流斷面和上游水尺斷面可以重合, 斷面需垂直于水流方向。水尺斷面確定后, 在斷面附近設置臨時固定水準點。測流斷面位置確定后, 設立斷面樁, 使用全站儀測定測流斷面水面以上的護岸、堤防等部分, 將折疊船和岸上牢固點用繩索系牢后, 放人水中, 測流斷面兩岸打人木樁或鐵釬, 系綁斷面索和繩索, 采用測深儀、測深錘或塔尺測量水下斷面。
2.2 水位觀測方案
水位觀測的約定值都是依靠人工觀測水尺所得, 在一些不能安裝自記式水位計的斷面, 人工觀測是測量水位的唯一方法, 即使有條件使用自記水位計的情況下, 水位校核也要以水尺讀數為依據。
采用人工觀測水尺, 應用最多的是直立式水尺, 包括水尺板和靠樁, 水尺板應固定在垂直的靠樁上, 靠樁應澆筑在穩固的巖石或水泥護坡上, 或直接打人埋設至河底或地下。水尺安裝后用全站儀或水準儀, 從基準點引測水尺零點高程, 無條件設置臨時水尺樁, 可從基準點引測至斷面附近臨時固定水準點, 從臨時固定水準點直接測量水面高程。有條件采用自記式水位計收集水位數據, 推薦使用壓力式水位計, 壓力式水位計是較早應用的無測井水位計, 也可用PVC管、管箍等構建臨時測井, 安裝固態存儲浮子式水位計。
2.3 流量監測方案
流量測驗采用走航式聲學多普勒流速儀進行監測, 按載航方式測驗可分為3種, 測船、三體船和遙控船, 除測船需要安裝外, 三體船和遙控船均為一體化。通過定制支架安裝ADCP, 安裝位置離船舷的距離, 木質測船宜大于0.5m, 鐵質測船宜大于1.0m, 儀器探頭的人水深度, 根據測船航行速度、水流速度、水面波浪大小, 測船吃水深、船底形狀等因素綜合考慮, 使探頭在整個測驗過程中始終不會露出水面, 人水后發射和接受信號不會受到船體的影響, 同時要保證橫搖和縱搖在5度以內。儀器安裝完成后, 檢查所有電纜、電路的連接, 并對儀器進行自檢, 三體船和遙控船還需檢測電臺, 遙控船不適宜漂浮物和監測斷面水生植物較多的地方進行監測。
3 實現水文監測數據智能化的必要性
對于我國來講, 通過智能測控技術的有效運用, 可以實現相關的測控人員可以有效的了解測定區域內的水文情況, 并且在獲得相應信息的同時可以對相應信息進行整理和分析, 以便可以比較全面的了解該區域內水文的實際情況。但現實是, 我國的水文測控系統仍存在手動測控與自動測控兩種方式, 在實際操作過程中兩者是相互結合的, 在手動測控時一般都會有自動測控進行配合, 這樣就可以收集到比較完整的工作數據。而自動測控的優勢是其可以對需測控區域的水文情況進行實時的測控, 方便我們得到該區域內的水文信息。
因此, 我們就可以了解到在水文監測數據分析的過程中采取智能測控的必要性, 這是由于通過智能測控系統的應用, 可以滿足傳統水文監測所不能實現重要參考數據。所以, 在進行水文監測的過程中必須保持工作效率與質量, 我國經濟的發展也對水文監測工作提出了更高的要求, 這就需要我國必須實現水文監測工作的智能化。
4 以某地為例水文監測數據分析
某地位于黃河三角洲地區, 該地區屬于原生濕地, 地勢平坦呈現魚骨狀, 該地區有河道、堤壩、平原及洼地等多種地貌。但自20世紀80年代開始, 黃河斷流等現象對該地區影響較大, 出現了濕地退化的現象。21世紀初我國對該地區實行了幾次調水調沙活動, 使得退化現象得以部分修復。因此, 該地區管理部門對濕地的地下水實行了監測工作, 以了解地下水的動態變化和海洋與黃河的關系。
4.1 智能水文監測應用分析
該地區在對地下水水文監測數據的分析過程中, 通過在黃河口鎮與孤島鎮、入?？诘母浇鹊卦O置了三口監測井, 并在井內設置了自動監測儀器, 該地區選用的儀器為國產1040地下水智能監測儀, 對相關數據的采集工作采取的是每間隔1h對井內的地下水位及水溫進行數據采集工作, 以保證水文監測數據的連續性。
在對該地區的水文監測過程中我們發現, 地下水受到當地自然因素的影響比較大, 呈現出比較明顯的季節性變化趨勢。我們以2008年的2月23日為例, 該地區當時降水量為零, 該日為天文大潮日, 受到潮汐的影響, 該地區的水文變化比較明顯, 三個監測井的水位分別為0.71m, 1.017m與0.634m, 其中一口井水文波動的情況在0.6~0.69之間, 其波動的幅值在0.09m左右, 綜合當天地下水文的波動情況可以得出其平均值為0.634m。
4.2 水文監測的數據分析
通過對當天地下水文波動的情況我們可以分析出, 當天地下水文情況受到潮汐的影響較大, 且其波動形式呈現周期變化, 以同一口井為例因其與海岸線較近, 其地下水位的最高值在中午12點左右, 其波動曲線符合正態的分布特征, 通過對該地區驗潮站的潮汐變化曲線的比對, 我們可以看出地下水文波動的情況與潮汐的變化相差了3h左右, 但形成的曲線圖則比較類似, 因此我們得出潮汐的變化與地下水文的變化呈現出的是正相關關系其相關系數為0.85。而離海岸線較遠的監測井則受到潮汐變化的影響較小或基本不受影響。
在對海洋潮汐對地下水文情況影響可以看出, 海洋的潮汐作用與監測井內水文的變化周期相比監測井內地下水文的變化滯后于潮汐的變化時間, 并通過對其水位變化的滯后時間與監測井和海岸線之間的垂直距離進行比對, 我們可以得出潮汐與該地區地下水的變化呈現出長周期為15d, 短周期為1d的波動。其變化形式與監測井與海岸線的距離有關, 并呈現逐漸增長的趨勢。
5 結束語
通過智能水文監測工作可以實現測流速度快、機動性強, 只需采取各種水文設施橫跨斷面, 就能完成流量測驗, 并且具有較高的精度, 可以有效滿足水文監測工作的需要。本文通過對黃河地區的水文監測數據分析, 旨在能夠給水文部門提供重要的決策數據, 并希望能夠為防洪排澇提供及時準確的水文基礎信息。
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數據分析方法范文第4篇
醫療信息化建設大大地推動了我國醫療系統的發展, 高校作為是國家人才培養基地, 往往具有校園社區性質的校屬醫院。高校醫院在醫療信息化建設過程中, 也得到了明顯發展, 為保障師生身體健康, 維護教學學習秩序、促進教育改革和高校發展提供了重要保障。醫療信息數據分析服務平臺是根據目前高校的醫療信息現狀, 通過對高校醫院的門診、醫藥等基本信息之上, 通過對數據的清洗、匯集、定向統計與智能分析, 提供良好的高校診療支持。
全球范圍內, 醫院信息化建設是一個逐漸發展完善的過程, 發展歷程經歷了三個主要階段:一是醫院管理信息化階段, 這個階段的核心特征為“管理信息化”;二是醫院醫療數據的數字化管理, 這個階段的核心特征為“醫療信息化”;三是社會范疇內的醫療信息化和數字化, 核心特征為“醫院數字化”。國外的醫療信息化建設大多處于第二階段。早在上世紀60年代, 美國著名的麻省總醫院開發COSTAR系統, 70-80年代, 美國的HIS產業已經形成相當的規模。歐洲大多數國家的HIS開始于20世紀70年代中期和80年代初期。
國內醫院信息管理系統起步較晚, 目前“管理信息化”階段已經基本完成, 為后續發展積累了許多數字化的歷史記錄, 使進一步地數據分析成為可能。歷史數據積累, 是本論文研究的重要前提。高校醫院由于功能定位局限, 難以利用建設采用數據挖掘分析方法的數據服務平臺, 本論文平臺研究將致力于如何充分利用這些數字資源, 推進醫療信息化建設發展。
2 面向數據分析的平臺設計
2.1 軟件總體需求
根據醫療數據的特征, 系統主要包含以下幾方面功能需求:系統權限管理、數據處理與轉換、數據分析與統計, 數據展示與支持, 系統的維護。本系統主要需要考慮:
(1) 醫療信息匯集及預處理模塊, 對醫療數據進行預處理和數據清理、格式統一等操作, 并作為后續處理的數據來源。
(2) 醫療信息數據分析處理模塊, 主要功能是對醫療人員關心的醫療數據分類及分項統計, 如按所屬科室對某段時間就診人數的統計, 來了解該時段內就診人員的情況規律, 對隱含在大量信息后面的規律進行挖掘。
(3) 醫療數據展示與服務, 主要功能是利用可視化的報表來展示信息, 并且提供數據打印、動態可視化展示等。以便醫療部門及時掌控信息分布。
2.2 業務流程及體系
從所處理的信息方面看, 本文涉及的醫療信息分析平臺包括藥品與就診信息兩各類內容, 通過統計分析, 對歷史累計的醫療數據進行清理匯集, 統計, 預測, 并對其結果進行可視化展示。高校醫療信息服務平臺的數據處理主要流程如圖1所示。
2.3 系統功能劃分
(1) 醫療數據采集匯交與預處理。內容有:a.醫療數據集成及格式的轉換, 對不同來源、數據形式、多種格式、不同平臺的異構信息進行歸依化和轉換。b.醫療數據清理與規整化, 對大量數據集中包含的噪聲數據, 通過數據平滑、補充和清除方法, 對數據的不一致性, 不完整性進行處理, 保證后續分析在有效數據集上完成。
(2) 醫療信息分析與數據挖掘。內容有:a.醫療數據各項業務計算與統計, 在數據庫基礎上, 通過用戶自定義的統計類型, 根據用戶關注信息, 設定時間段的醫療信息進行分類統計, 了解信息分布情況。b.醫療數據挖掘服務功能, 根據用戶指定項目生成合適的數據視圖, 利用數據關聯分析方法進行信息挖掘, 尋找內涵的關聯規則, 輔助發現隱含知識。
(3) 醫療數據展示服務。內容有:a.報表打印、數據的可視化展示。b.數據動態可視化, 進行圖表化顯示。
3 數據關聯分析
3.1 數據關聯分析算法
數據關聯的挖掘是本論文的研究關鍵, 數據關聯是數據庫中存在的一類重要的可被發現的知識。若兩個或多個變量的取值之間存在某種規律性, 就稱為關聯。例如通過挖掘如果存在疾病名稱=“流感”=>年月=“A”的布爾型的關聯規則, 就意味著A月份是流感的易發人群, 學生的學業壓力有可能大于其它時間而有必要進行必要的干涉。
關聯規則挖掘的主要算法除了Apriori算法, 還包括基于劃分算法和FP-樹頻集算法等。其中Apriori算法是一種最有影響的挖掘布爾關聯規則頻繁項集的算法, 算法復雜度相對較低。由于高校的醫療信息分析暫時不需要處理大數據集合, 而Apriori算法是最有影響的挖掘關聯規則頻繁項集的算法, 本系統確定采用Apriori算法。
3.2 Apriori算法在系統中的具體實現
在本系統中, 有關病人進行就診的詳細信息以及藥品出庫的詳細信息都已經給定, 根據這些已知的數據, 系統利用Apriori算法對表中的各個項目之間進行了關聯分析, 并向用戶提供了一個友好的交互界面, 使用戶能夠根據自己的需要設置最小支持度以及需要分析的數據總量。用戶自行設置最小支持度和需要分析的數據量, 因為根據不同的最小支持度和需要分析的數據量系統通過分析將會得到不同的結果。所以在對醫療系統中的數據進行關聯分析之前, 要先對所需要的上述兩個參數進行設置。設置完成后, 點擊右邊的頻繁項目集按鈕, 系統就會自動分析出數據的相互關聯性, 并出現如下的結果, 經過上述一系列相關的操作后, 系統就會把相關信息如圖顯示出來。關聯度0.14情況下, 得到相關數據。
3.3 時間序列分析方法
時間序列 (Time series) 泛指那些隨時間或空間有序變化的數據集合, 這些數據記錄集合往往采用等時間或空間間隔進行度量。如何充分有效地管理和利用這些海量數據序列, 更有效地發現和理解這些數據序列背后隱含的規律和知識, 已經受到越來越多數據挖掘研究者廣泛關注。
時間序列分析包括兩大部分:一是時間序列的對比分析, 其中包括時間序列的水平分析和時間序列的速度分析, 如計算序時平均數、用水平法和方程法計算平均發展速度或平均增長速度等。這部分計算相對比較簡單, 在Excel中只需要輸入公式或使用基本函數就能解決;二是時間序列的因素分析, 其中包括對影響時間序列變動原因:長期趨勢、季節變動、循環變動等的分析。
3.4 時間序列分析方法在系統中的具體實現
根據本系統的數據特征和業務要求, 本文主要使用兩種分析方法對病人的就診數量、藥品信息的時間的變化情況進行研究:指數平滑預測法和線性回歸分析預測法。本系統中處理的數據對象主要包括就診和藥品兩大類的醫療信息。系統訪問患者就診數據表里的信息, 利用日期對不同時間的就診人數進行分析統計, 按照時間序列進行分析, 統計分析的結果如圖2所示。
醫療用藥情況可以根據藥品數據表里的信息, 通過系統按照取藥時間對不同時段的患者人數、藥品種類進行統計, 獲得隨時間變化的變化趨勢用于分析, 經過時間序列分析后得到結果如圖3所示。
4 小結
高校醫療信息的分析能為高校醫療保障帶來有效支持, 在異構醫療數據的整合與清理、數據的多角度分析與挖掘、數據的可視化與信息服務方面。本系統中主要從各數據之間的關聯性和時間序列兩個大的方面對高校醫療信息系統的數據進行了分析和研究。但是, 在分析過程中對某些數據的關聯性分析的不夠或不準確, 對用戶的一些無效參數設置沒有提示和糾錯能力, 所以都有待對系統進行進一步的完善和改進。醫療信息形式多樣, 通過分析整理后, 得到的數據缺乏直觀性, 而最終用戶需要比較直觀的得到決策支持信息, 對分析結果的可視化和直觀表達技術, 會很大程度上決定系統的可用性和服務能力。
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數據分析方法范文第5篇
財務經濟分析將財務報告作為主要依據, 采用科學的方法對企業的生產運營各方面做出系統全面的分析和評估, 根據企業實際發展情況, 作出適應性的調整政策。企業理財目標主要是通過財務經濟分析這種財務管理方式來實現, 實現企業價值最大化是企業理財的根本目標。通過財務經濟分析, 發現問題, 進行反思, 采取策略, 挖掘潛力, 促進企業經營活動按照企業價值最大化目標運行。
二、財務經濟分析的目的
(一) 債權人進行財務經濟分析的目的
企業的經營業績如何與債權人的酬資不存在正相關或負相關的關系, 債權人為企業提供資金從中所能獲得的報酬是固定的, 因此債權人十分關注自己債權的安全性。在財務經濟分析中, 債權人的分析主要集中于評價企業對現金流量的控制的能力和企業在復雜多變的經濟環境條件下保持穩定的財務基礎的能力。
(二) 股權投資者進行財務經濟分析的目的
股權投資者對企業進行財務經濟分析的主要目的是通過了解企業的盈利水平和風險狀況, 以此來評估企業價值或股票價值, 進行有效的投資。股權投資者的財務經濟分析內容相比較債權人而言更加全面, 包括企業的資產管理水平、盈利能力、財務風險、競爭能力、發展前景等方面的分析與評價。
(三) 企業管理層進行財務經濟分析的目的
管理層十分關注企業的財務狀況、盈利能力和未來持續發展能力, 企業管理層進行財務經濟分析的主要目的是想通過財務經濟分析所提供的信息來監督管理企業的經營活動和財務狀況的變化, 從而發現問題并及時采取措施改進。
(四) 審計師進行財務經濟分析的目的
審計師通過審計企業的財務報表的途徑, 確保財務報表的編制符合公認會計準則, 把握財務報表的準確性和規范性, 提高審計的效率。
三、財務經濟分析的重點內容
在企業的整個發展過程中, 財務經濟分析與財務管理、經濟活動和財務分析聯系緊密, 相互不可分割。整個環節不僅是對企業經營活動和經濟環境準確的分析與掌握, 還在現代化企業的發展壯大中占有重要位置。從這些方面來看, 企業財務經濟分析內容涉及面十分廣泛, 因此, 不同的企業需要根據企業本身的實際情況, 對財務經濟進行合理準確的分析。以下是企業財務經濟中主要內容的簡要分析。
(一) 會計報表分析
會計報表分析是財務經濟分析中不可缺少的一個重要環節, 它主要是將會計報表作為根據, 從而對企業的償債能力, 運營水平, 盈利能力進行分析評估。企業可以根據會計報表的分析結果, 對企業的未來作出預測和規劃, 為投資者、債權人和經營者搭建一個良好的決策平臺。
(二) 企業運營能力分析
對企業運營能力進行分析的這個環節, 其主要目的是在于分析研究企業中的資產配置情況, 資產利用效率, 企業資產管理水平, 資金周轉和現金流量狀況, 風險與收益以及企業的決策是否科學合理。對企業的運營能力進行準確的分析, 以便于采取科學合理的措施, 調整企業資產結構, 是企業管理更加有效率、有質量, 促進企業資產管理科學化。
(三) 生產經營業績與盈利能力分析
企業的生存與發展與利潤的大小有密切的聯系, 企業的盈利能力對企業的信譽以及債務償還能力有著重大的影響。根據企業的盈利能力還能夠對企業未來新的經濟增長點進行預測。
四、財務經濟分析方法
對企業進行財務分析的方法有很多種, 但是幾乎每種方法都是把企業生產經營業績作為分析和評價的重點核心部分。企業的財務經濟分析針對企業在一段時間內的生產經營結果, 資產狀況和盈利能力進行分析評價, 幫助企業科學有效管理的實施。
(一) 經營業績指標分析方法
企業對生產經營業績的評價標準有多個方面, 包括企業的績效考核指標、預算指標以及行業平均水平。通過這些不同的標準, 并根據企業的實際完成情況分別計算出各個項目的變動數值和變動幅度, 統計出企業的營業收入, 成本投入, 總體利潤和實際利潤。
(二) 比率分析方法
將企業在同一時期的財務報表中的相關項目進行對比, 可以得出一系列的財務比率, 主要有結構比率、效率比率和相關比率。結構比率能夠反映出企業各經濟項目中的各個組成部分與總體之間的關系。效率比率反映了經濟活動中投入與產出的關系, 揭示企業的盈利能力。
五、結束語
一個企業的發展離不開財務管理, 而財務經濟分析又在企業中發揮著巨大的作用, 企業想要健康可持續地發展就應該重視財務經濟分析這部分內容, 將其與企業實際運營情況相結合, 充分把握好企業的發展趨勢和前景, 再作出有利于企業的正確決策。本文雖然對財務經濟分析的幾種方法做了簡單粗略的介紹, 但是財務經濟分析的方法也需要順應企業的發展規律, 由此做出相應的改變, 取其精華去其糟粕, 不斷進行革新, 跟上時代的步伐, 促進企業的長遠發展。
摘要：企業的發展與財務管理緊密相連, 而財務管理中至關重要的部分則是財務經濟分析。將財務經濟分析充分運用到企業的財務管理中, 不僅能夠發揮它優化企業的資源配置的作用, 同時還會為企業提供需要的相關信息資源。本文主要是將財務經濟分析的思路與方法進行闡述, 討論這些方法如何在企業中運用, 如何讓企業取得良好的績效, 以便企業能夠詳細了解財務分析, 從中獲得經驗。
關鍵詞：企業發展,財務經濟,分析方法
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