数据分析方法范文

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1、将收集到的数据通过加工、整理和分析的过程，使其转化为信息，通常来说，数据分析常用的方法有列表法和作图法，所谓列表法，就是将数据按一定规律用列表方式表达出来，是记录和处理数据最常用的一种方法。

2、表格设计应清楚表明对应关系，简洁明了，有利于发现要相关量之间的关系，并且在标题栏中还要注明各个量的名称、符号、数量级和单位等。

3、而作图法则能够醒目地表达各个物理量间的变化关系，从图线上可以简便求出实验需要的某些结果，一些复杂的函数关系也可以通过一定的变化用图形来表现。

（来源：文章屋网 ）

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1引言

新媒体营销是随着互联网技术不断发展而衍生的重要产物，它是以移动平台为载体，以信息技术为桥梁而实现的企业网络市场竞争的过程。这种模式的出现意味着企业与现代科学技术的接轨，是企业智能化数据化发展的鲜明体现。企业在新媒体平台和技术的指导下，能够依靠各类先进技术，转变自身的发展方式。其中最为突出的应用便在于企业对数据分析的引进。

2分析数据，确立市场受众群体

企业要想在众多新媒体平台营销中脱颖而出，就必须掌握符合自身市场定位的消费群体，要让自身生产的产品能够有广泛的接受度，要取得属于自身独有的市场信任感和公信力。这也就意味着企业要主动出击，积极地吸引消费者群体的关注和重视。如果一个企业发展自身新媒体营销的方法，仅仅是通过水军或者是买来的粉丝，或者是通过转发抽奖等，那么这个企业只会在短时间内取得一定的爆发式关注，无法取得长远的市场利益，也没有办法真正的给消费者留下深刻的印象，自然也不能根据消费者的喜好和兴趣制订出针对性的市场营销方案。这就需要企业通过数据分析的方法来明确自身的受众群体。［1］首先，企业要用数据分析的方法，对自身已有的市场发展基础进行系统的分析和总结，整理出自身的市场定位和发展特点，包括品牌形象、竞争优势、产品性质等。在此基础上，大致地规划消费者的群体范围，制订相应的宣传方案和宣传规划，同时也要注意把握时间的限制，要尽可能地寻求时间和效益之间的平衡。在这一过程中，企业要按照消费者的点击喜好和频率，来制定有针对性的宣传模式，这样可以更为有效地吸引消费者的关注。其次，企业要重视用户之间的传播和转发，企业要在吸引一批粉丝的基础上适当地进行转发和抽奖活动，扩大自身的市场影响力。最后，企业也要在这一过程中精确自身的市场定位，要动态地观察宣传的成果和绩效，要寻找大众的认同感。这便要求企业要借助数据分析和检索的平台，搜索与自身宣传相关的信息确立关键词和重点语句，并分析大众对于自身的评价和看法，更好地改进营销中存在的缺陷和不足。同时要在此基础上，让自身的宣传内容更加量化和准确，更好地提升在用户之间的口碑。

3分析数据，确立市场营销载体

根据上文所述，企业在新媒体营销中所进行的宣传是离不开固定的平台和载体的，移动平台是企业信息和展现自身形象的基础与保障。因此，企业要十分重视自身新媒体营销工具的选择，要运用数据分析的方法精准地统筹和管理市场营销的信息，推动网络营销能够适应自身发展的特点和规律。同时，数据分析方法还可以把企业自身经营的特点与不同的新媒体平台进行融合，对比其结合后的实际效益和成果，同时也可以与事先的市场规划设计相比较，在此基础上选择最为合适的企业新媒体营销载体。［2］之所以运用数据分析的方法来选择企业新媒体营销载体，是因为现阶段网络企业的发展形式多种多样，不同的企业也有自身不同的市场定位和产品特点，彼此之间相互独立，但是也紧密联系。这也就意味着，各类企业在共同运用新媒体网络平台这一方法进行市场营销的同时，也要根据自身的发展特点来选择适合自己的宣传载体和工具，只有这样才可以促进宣传内容的有效传播。当下企业利用新媒体进行宣传的主要形式包括纪录片、文字和图像等，也可以是多种表现形式的结合。尽管在宣传方式上具有多样性，但是否能真正的起到吸引用户的作用还需要依靠用户的主观能动性。这就要求企业在选择好自身营销载体的基础上，利用后台运行接收数据信息的方法，分析用户点击频率最多的板块和内容，总结出现阶段自身市场发展应当跟随的主流趋势，以及分析当下营销平台运行的成果。例如当下的微博小程序，就是企业依靠文字推送或者视频的方式，与用户建立线上的交流和沟通，在此基础上根据用户的点击频率来制订出更有针对性的市场营销方案。

4分析数据，确立信息展示模式

现阶段，有许多企业建立了自身运营的自媒体平台，有相当一部分是需要用户下载相应的软件，并注册账号才可以获得相关的信息。用户在注册之后，便可以通过在移动端登录的方法来完成后续操作。［3］但也正是因为这种登录方法的存在，用户会获得比其他平台更多的市场信息。这就在一定程度上激发了用户的厌烦心理，有相当一部分用户会由于时间的限制，直接略过企业所的信息。同时，也有一部分企业将自身的信息运用网页链接或者是二维码的方式展现出来，用户必须要在登录网站的基础上再一次点开网页链接，这就会让用户觉得浏览信息是一件非常烦琐的事情。因此，企业要重视自身信息展现形式的转变，企业要尽可能地选择简洁明了的形式突出自身信息的重点，要让用户可以看到自身营销的优势和特点。企业可以用数据分析的方法，统计出用户容易接受的信息展现形式，并按照类别进行划分。当下，用户容易接纳的是企业图文并茂的信息展现形式，可以是图片和文字链接的结合，也可以是视频和文字链接的结合，或者是将链接安置在图片上。企业就可以根据用户的喜好，将自身内容展现的形式进行改革和优化，例如企业可以将市场经营的方向和产品的性能，利用形象化的图片展示出来。让用户可以一眼就看到自身的品牌特色，提高自身的吸引力。在这一过程中企业要意识到信息真实准确表达的重要性，企业可以在原有的基础上进行适当地渲染和润色，但是不能虚假信息，不能夸大其词，不能让用户接受错误且夸张的市场营销数据。

5分析数据，确定市场发展价值

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中图分类号：P2 文献标识码：A 文章编号：1672-3791（2012）12（b）-0053-02

1 大坝安全监测的意义

大坝所具有的潜在安全问题既是一个复杂的技术问题，也是一个日益突出的公共安全问题，因此，我国对大坝安全越来越重视。随着坝工理论和技术的不断发展与完善，为了更好地实现水资源的进一步开发利用，我国的大坝建设正向着更高更大方向发展，如三峡重力坝、小湾拱坝（最大坝高294.5 m）、拉西瓦拱坝（最大坝高250 m）、溪洛渡拱坝（最大坝高285.5 m）等，这些工程的建设将为我国的经济发展做出巨大贡献，也将推动我国的坝工理论和技术水平上升到一个新的高度。但是，这些工程一旦失事，将是不可想象的毁灭性灾难，因此，大坝安全问题就显得日益突出和重要。保证大坝安全的措施可分为工程措施和非工程措施两种，两者相互依存，缺一不可。

回顾大坝安全监测的发展历史，最早可追溯到19世纪90年代，1891年德国的挨施巴赫重力坝开展了大坝位移观测，随后于1903年美国新泽西州Boont。n重力坝开展了温度观测，1908年澳大利亚新南威尔士州巴伦杰克溪薄拱坝开展了变形观测，1925年美国爱达荷州亚美尼加一佛尔兹坝开展了扬压力观测，1826年美国垦务局在Stevenson一creek试验拱坝上开展了应力及应变观测，这是最早开展安全监测的几个实例。我国从20世纪50年代开始进行安全监测工作，大坝安全监测的作用是逐渐被人们认识的，赵志仁将大坝安全监测的发展历程划分为以下3个阶段。

（1）1891年至1964年，原型观测阶段，原型观测的主要目的是研究大坝设计计算方法，检验设计，改进坝工理论。（2）1964年至1985年，由原型观测向安全监测的过度阶段，接连发生的大坝失事，让人们逐渐认识到大坝安全的重要性，逐步把保证大坝安全运行作为主要目的。（3）1985年至今，安全监测阶段，此阶段，大坝安全监测已经成为人们的共识，随着监测仪器、监测技术和资料分析方法的不断进步、发展与完善，将逐步实现大坝的安全监控。

2 大坝安全监测数据分析概述

大坝安全监测取得的大量数据为评价大坝运行状态提供了基础，但是，原始观测数据往往不能直观清晰地展示大坝性态，需要对观测数据进行分辨、解析、提炼和概括，从繁多的观测资料中找出关键问题，深刻地揭示规律并作出判断，这就需要进行监测数据分析。

2.1 监测数据分析的意义

大坝监测数据分析可以从原始数据中提取包含的信息，为大坝的建设和运行管理提供有价值的科学依据。大量工程实践表明：大坝监测数据中蕴藏了丰富的反映坝体结构性态的信息，做好观测资料分析工作既有工程应用价值又有科学研究意义。大坝安全监测数据分析的意义表现在如下几方面：（1）原始观测数据本身既包含着大坝实际运行状态的信息，又带有观测误差及外界随机因素所造成的干扰。必须经过误差分析及干扰辨析，才能揭示出真实的信息。（2）观测值是影响坝体状态的多种内外因素交织在一起的综合效应，也必须对测值作分解和剖析，将影响因素加以分解，找出主要因素及各个因素的影响程度。（3）只有将多测点的多测次的多种观测量放在一起综合考察，相互补充和验证，才能全面了解测值在空间分布上和时间发展上的相互联系，了解大坝的变化过程和发展趋势，发现变动特殊的部位和薄弱环节。（4）为了对大坝监测数据作出合理的物理解释，为了预测大坝未来的变化趋势，也都离不开监测数据分析工作。因此，大坝监测资料分析是实现大坝安全监测最终目的的一个重要环节。

2.2 监测数据分析的内容

监测资料分析的内容通常包括：认识规律、查找问题、预测变化、判断安全。

（1）认识规律：分析测值的发展过程以了解其随时间而变化的情况，如周期性、趋势、变化类型、发展速度、变动幅度等；分析测值的空间分布以了解它在不同部位的特点和差异，掌握它的分布特点及代表性测点的位置；分析测值的影响因素以了解各种外界条件及内部因素对所测物理量的作用程度、主次关系。通过这些分析，掌握坝的运行状况，认识坝的各个部位上各种测值的变化规律。（2）查找问题：对监测变量在发展过程和分布关系上发现的特殊或突出测值，联系荷载条件及结构因素进行考查，了解其是否符合正常变化规律或是否在正常变化范围之内，分析原因，找出问题。（3）预测变化：根据所掌握的规律，预测未来一定条件下测值的变化范围或取值；对于发现的问题，估计其发展趋势、变化速度和可能后果。（4）判断安全：基于对测值的分析，判断过去一段时期内坝的运行状态是否安全并对今后可能出现的最不利条件组合下坝的安全作出预先判断。

一般来讲，大坝监测资料分析可分为正分析和反演分析两个方面。正分析是指由实测资料建立原型物理观测量的数学模型，并应用这些模型监控大坝的运行。反演分析是仿效系统识别的思想，以正分析成果为依据，通过相应的理论分析，反求大坝材料的物理力学参数和项源（如坝体混凝土温度、拱坝实际梁荷载等）。吴中如院士提到通过大坝监测资料分析可以实现反馈设计，即“综合原型观测资料正分析和反演分析的成果，通过理论分析计算或归纳总结，从中寻找某些规律和信息，及时反馈到设计、施工和运行中去，从而达到优化设计、施工和运行的目的，并补充和完善现行水工设计和施工规范”。综上所述，大坝监测资料正分析中数学模型的研究与应用是实现大坝安全监测及资料分析的目的和意义的基础与根本。

3 监测数据分析方法

大坝安全监测数据分析涉及到多学科交叉的许多方法和理论，目前，常用的大坝监测数据分析方法主要有如下几种：多元回归分析、时间序列分析、灰色理论分析、频谱分析、Kalman滤波法、有限元法、人工神经网络法、小波分析法、系统论方法等等。（图1）

3.1 多元回归分析

多元回归分析方法是大坝监测数据分析中应用最为广泛的方法之一，最常用的方法就是逐步回归分析方法，基于该方法的回归统计模型广泛应用于各类监测变量的分析建模工作。以大坝变形监测的分析为例，取变形（如各种位移值）为因变量（又称效应量），取环境量（如水压、温度等）为自变量（又称影响因子），根据数理统计理论建立多元线性回归模型，用逐步回归分析方法就可以得到效应量与环境量之间的函数模型，然后就可以进行变形的物理解释和预报。由于它是一种统计分析方法，需要因变量和自变量具有较长且一致性较好的观测值序列。如果回归模型的环境变量之间存在多重共线性，可能会引起回归模型参数估计的不正确；如果观测数据序列长度不足且数据中所含随机噪声偏大，则可能会引起回归模型的过拟合现象，而破坏模型的稳健性。

在回归分析法中，当环境量之间相关性较大时，可采用主成分分析或岭回归分析，为了解决和改善回归模型中因子多重相关性和欠拟合问题，则可采用偏回归模型，该模型具有多元线性回归、相关分析和主成分分析的性能，在某些情况下甚至优于常用的逐步线性回归模型，例如王小军、杨杰、邓念武等在应用偏回归模型进行大坝监测数据分析时，还采用遗传算法进行模型的参数估计，取得了较好的效果。

3.2 时间序列分析

大坝安全监测过程中，各监测变量的实测数据自然组成了一个离散随机时间序列，因此，可以用时间序列分析理论与方法建立模型。一般认为时间序列分析方法是一种动态数据的参数化时域分析方法，它通过对动态数据进行模型阶次和参数估计建立相应的数学模型，以了解这些数据的内在结构和特性，从而对数据变化趋势做出判断和预测，具有良好的短期预测效果。进行时间序列分析时一般要求数据为平稳随机过程，否则，需要进行协整分析，对数据进行差分处理，或者采用误差修正模型。例如，徐培亮利用时间序列分析方法，对大坝变形观测资料进行分析建模得到一个AR（2）模型，并对大坝变形进行了预报，结果表明具有良好的预测精度。涂克楠、张利、郑箫等也利用时间序列对大坝监测数据进行分析，有效地提高了模型对实测数据的拟合能力和预测能力。

3.3 灰色理论分析

当观测数据的样本数不多时，不能满足时间序列分析或者回归分析模型对于数据长度的要求，此时，可采用灰色系统理论建模。该理论于20世纪80年代由邓聚龙首次提出，该方法通过将原始数列利用累加生成法变换为生成数列，从而减弱数据序列的随机性，增强规律性。例如，在大坝变形监测数据分析时，也可以大坝变形的灰微分方程来提取趋势项后建立组合模型。一般时间序列分析都是针对单测点的数据序列，如果考虑各测点之间的相关性而进行多测点的关联分析，有可能会取得更好的效果。1991年，熊支荣等人详述了灰色系统理论在水工观测资料分析中的应用情况，并对其应用时的检验标准等问题进行了探讨。同年，刘观标利用灰色系统模型对某重力坝的实测应力分析证明了灰色模型具有理论合理、严谨、成果精度较高的特点。

3.4 频谱分析

大坝监测数据的处理和分析主要在时域内进行，利用Fourier变换将监测数据序列由时域信号转换为频域信号进行分析，通过计算各谐波频率的振幅，最大振幅所对应的主频可以揭示监测量的变化周期，这样，有时在时域内看不清的数据信息在频域内可以很容易看清楚。例如，将测点的变形量作为输出，相关的环境因子作为输入，通过估计相干函数、频率响应函数和响应谱函数，就可以通过分析输入输出之间的相关性进行变形的物理解释，确定输入的贡献和影响变形的主要因子。将大坝监测数据由时域信号转换到频域信号进行分析的研究应用并不多，主要是由于该方法在应用时要求样本数量要足够多，而且要求数据是平稳的，系统是线性的，频谱分析从整个频域上对信号进行考虑，局部化性能差。

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一、引言

在进行实验过程中，由于土体本身所具有的复杂性，土质质检所存在的物理学特性以及采样、运输、存储等等方面所表现出来的特点，都容易对数据造成一定程度的干扰，致使实验的结果出现误差。另外，因为实验本身受到很多因素的干扰，也同样容易发生数据偏差的问题。因此，本文着重从实验数据所涉及的内容，影响实验数据的因素，以及提升实验准确率的角度出发，对土工实验数据分析方法进行探讨。

二、土工试验数据所涉及内容

（一）土的比重实验。土工试验过程中，土的比重实验是非常重要的。一般来说，地域相同或者相近，那么土的比重也将会比较相近。但是，因为在实际操作中，其整个的操作流程比较复杂，所以不同的单位会采用本地所出具的或者考察的相关数据直接进行比重实验，这样容易导致实验数据的误差存在。

（二）土的密度实验。通过土的密度实验可以详细的了解土的组成，可以了解其组成成分的性质，能够为之后的施工提供更多的参考。土的密度与土粒的重量、孔隙体积、孔隙大小、孔隙水重等等内容息息相关，能够反映土的组成和基本结构特征。在进行实验的过程中，要注意尽量避免对取样即时进行实验，最好能够等待土样达到日常状态之后再进行试验，这样可以让土密度实验的结果更加准确。

（三）土的含水量实验。土的含水量实验可以说是土工实验中的核心内容，其实验的情况将会影响到工程地基建设，还会影响到后续工程的稳定性。不同地区的土样其含水量不同，并存在很大程度上的差异性。实验人员在进行取样的过程中，要保证其样品的均匀性，或者具有代表性，否则进行试验所获得的数据就没有任何指导意义，其数据在实践应用中的效率和质量也将会呈现大幅度的下降。

三、土性参数实验结果误差性的原因

（一）土体本身性质导致。依照相关的物理力学和力学性质，我们可以了解到土体的分层具有不均匀性，加上其所处环境的变化，可能发生的雨水冲击、水文变化、其后影响等等语速怒，都会让土体的性质发生改变。这样在进行土工试验的时候就非常容易造成实验结果的差异性，甚至有可能会成为差异产生的主要影响因素。

（二）系统误差。系统误差是由于仪器的某些不完善、测量技术上受到限制或实验方法不够完善没有保证正确的实验条件等原因产生。不同的单位所使用的仪器往往不尽相同，所使用的试验方法也有一定的出入，加上不同的试验方法让土工参数出现离散性，其所实验的数据也就会有所不同。系统误差的存在可以予以避免，其与偶然误差不同，这就需要实验室对设备和系统进行改进。

（三）偶然误差。偶然误差的特点是它的随机性。如果实验人员对某物理量只进行一次测量，其值可能比真值大也可能比真值小，这完全是偶然的，产生偶然误差的原因无法控制，所以偶然误差总是存在，通过多次测量取平均值可以减小偶然误差，但无法消除。偶然误差的存在属于客观存在的现象，其与人为原因所造成的误差有很大的差别，对于两者应当予以区分。

四、土工实验数据分析方法的应用

（一）进行数据检查，果断进行取舍。在进行实验的过程中，如果有明显不符合物理力学性质的值的范围点，则可以通过观察予以了解，实验人员要对其进行细致观察，一旦发现异常立刻予以放弃。一般判断的标准是大部分数值为范围内波动，但是有一点超出正常值或者距离正常值较远，则可以被认定为不合理。在实验数据较多的情况下可以运用3σ法则进行数据之间取舍的考量。在进行实验过程中，存在于之外数值所占比例较少，因此，大于和小于之间数值作为异常处理。

（二）土工实验数据中最小样本数问题。在土工试验过程中，最小样本数问题需要引起人们的重视。实验中的样本数要选取适当，如果样本数过小就会影响实验结果的准确性。但是，样本数的数量并不是随意定制的，其受到多种因素的影响，比如工程规模、工程精度要求、现场勘查情况等等。

（三）土体性质指标的自相关性的问题。根据以往数据实验的关联性，求的往往是其之间的线性相关系数，但是对于其自相关函数通常并没有表现出线性相关，而是指数相关。因此，不能简单依照求相关系数的方法判断其相关性。在进行土工实践过程中，往往可以通过δ对其独立性进行判断。在相关距离 范围内，图形指标基本相关；在此范围外，图形指标基本不相关。但是对于δ事先未知，因此其需要根据样本测值进行求算，一般使用递推平均法对相关距离δ进行计算，并使用间距Z对δ的影响进行综合考量。一般来说，Z /δ的数值越大，其各抽样点的土性越接近相互独立，抽样误差也就越小。

五、结束语

土工试验对于土工建设来说影响较大，其影响因素包括土体本身性质、取样仪器情况、人为因素等，需要对此方面予以重视。对其不合理点来说，可以通过3 原则进行剔除。对于其数据相关性来说，其可以通过迭代求解土性指标相关距离予以解决，通过样本的加权平均来对该区域的平均性指标进行估算。为了让样本能够满足实验需要，可以利用Bayes方法对其土性指标与因确认，从而弥补数目不准确的情况。通过此三个方面对其进行方法的应用，则可以有效提升实验数据的准确性、可靠性，可以让实验的结果更加符合实际需要。

参考文献

[1]余海龙，张利宇. 土工实验数据分析方法探讨[J].中国新技术新产品，2015，21：132-133.