1.1商務在經(jīng)濟中的應用

會計、財務、市場、生產(chǎn)、經(jīng)濟、信息系統(tǒng)

1.2數(shù)據(jù)

1）個體、變量、觀測值

測量尺度：

搜集數(shù)據(jù)需要按下列幾種測量尺度之一來度量∶名義尺度、順序尺度、間隔尺度和比率尺度。測量尺度決定了數(shù)據(jù)中蘊涵的信息量，并表明最適合的數(shù)據(jù)匯總和統(tǒng)計分析方法。

當一個變量的數(shù)據(jù)包含了用來識別個體屬性的標記或名稱時，測量尺度被稱為名義尺度（nominal scale）。<!--類似于標簽-->

如果數(shù)據(jù)具有名義數(shù)據(jù)的性質(zhì)，并且數(shù)據(jù)的順序或等級的意義明確，那么這種變量的測量尺度是順序尺度（ordinal scale）。<!--類似評級、等級-->

如果數(shù)據(jù)具有順序數(shù)據(jù)的所有性質(zhì)，并且可以按某一固定度量單位表示數(shù)值間的間隔，則這種變量的測量尺度是間隔尺度（interval scale）。間隔數(shù)據(jù)永遠是數(shù)值型的。<!--有間隔，而且有排序-->

如果數(shù)據(jù)具有間隔數(shù)據(jù)的所有性質(zhì)，并且兩個數(shù)值之比是有意義的，則這種變量的測量尺度是比率尺度（ratio scale）。<!--像距離、高度、重量和時間等-->。比率尺度需要有一個零值，變量取零值時表示什么也不存在。

2）分類型數(shù)據(jù)和數(shù)量型數(shù)據(jù)

屬于某一類別的數(shù)據(jù)稱為分類型數(shù)據(jù)（categorical data），分類型數(shù)據(jù)既可以用名義尺度度量，也可以用順序尺度度量。

用于表示大小或多少的數(shù)值稱為數(shù)量型數(shù)據(jù)（quantitutive data）。數(shù)值型數(shù)據(jù)既可以用間隔尺度度量。也可以用比率尺度度量。

分類變量（categorical variable）是用分類型數(shù)據(jù)表示的變量，數(shù)量變量（quantitative variable）是用數(shù)量型數(shù)據(jù)表示的變量。統(tǒng)計分析方法是否適合一個特定變量，取決于變量是分類變量還是數(shù)量變量。

3）截面數(shù)據(jù)和時間序列數(shù)據(jù)

截面數(shù)據(jù):是在相同或近似相同的時間點上收集的數(shù)據(jù)。

時間序列數(shù)據(jù)是在幾個時間期間收集的數(shù)據(jù)。

一個觀測是為了數(shù)據(jù)集中每一個體獲得的度量集。因此，觀測個數(shù)總是與個體的個數(shù)相同。對每一個體取得的度量個數(shù)等于變量個數(shù)。因此，數(shù)據(jù)集中的數(shù)據(jù)值總個數(shù)是個體的個數(shù)乘以變量個數(shù)。

4）數(shù)據(jù)來源

鄧白氏、彭博社和道瓊斯公司是三家能夠為客戶提供大量商業(yè)數(shù)據(jù)服務的公司。

ACNielsen 和 Information Resources公司也成功地為廣告商和制造商提供商務數(shù)據(jù)搜集和加工服務。

數(shù)據(jù)也可從各類行業(yè)協(xié)會和專門營利的機構中獲得。

政府機構是現(xiàn)有數(shù)據(jù)的另一個重要來源。

互聯(lián)網(wǎng)是數(shù)據(jù)和統(tǒng)計信息的一個重要來源。

觀測性調(diào)查：

在一個特定情況下，觀測性研究是我們僅觀測發(fā)生了什么，記錄一個或多個感興趣變量的數(shù)據(jù)，并對結(jié)果數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析。

調(diào)查和民意調(diào)查是另外兩種通常用于觀測性研究的例子。

實驗

要注意：時間與成本問題及數(shù)據(jù)采集誤差

1.3統(tǒng)計推斷與邏輯分析方法

5）描述統(tǒng)計及統(tǒng)計推斷

總體 總體是在一個特定研究中所有感興趣的個體組成的集合。

樣本 樣本是總體的一個子集。

搜集總體全部數(shù)據(jù)的調(diào)查過程稱為普查（census）三，搜集樣本數(shù)據(jù)的調(diào)查過程稱為抽樣調(diào)查（sample survey）。統(tǒng)計學的一個主要貢獻就是利用樣本數(shù)據(jù)對總體特征進行估計和假設檢驗，這一過程被稱為統(tǒng)計推斷(statistical inference)。

6）邏輯分析方法

邏輯分析方法（analytics）三是將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為做出好決策見解的科學過程。邏輯分析方法利用數(shù)據(jù)驅(qū)動或事實基礎做出決策，在做決策時它通常被認為比其他方法更為客觀。邏輯分析方法的工具能通過從數(shù)據(jù)中得出的見解輔助制定決策，提高我們更準確地預測計劃的能力，幫助我們量化風險，以及通過分析產(chǎn)生更好的選擇。邏輯分析方法可以涉及從簡單的報告到最先進的優(yōu)化技術（尋找最佳行動過程的算法）等多種技術。現(xiàn)在邏輯分析方法一般被認為包含三大類別的技術，它們是描述性分析、預測性分析和規(guī)范性分析。

• 描述性分析（descriptive analytic）s）包含描述過去發(fā)生狀況的分析技術集合。

  這類技術的例子是數(shù)據(jù)查詢、報告、描述統(tǒng)計、數(shù)據(jù)可視化、數(shù)據(jù)儀表板和基本的"如果……，則……"型電子表格模型。

• 預測性分析（predictive analytic）包含利用過去數(shù)據(jù)建立的模型來預測未來或評估一個變量對另一個變量的影響的分析技術。

  線性回歸、時間序列分析和預測模型屬于預測性分析。模擬是為更好地了解風險的概率論和統(tǒng)計計算機模型的使用，也歸屬于預測性分析。

• 規(guī)范性分析（prescriptive analytic））是產(chǎn)生一個最佳行動過程的分析技術集合。

  規(guī)范性分析有別于描述性分析和預測性分析。規(guī)范性分析的區(qū)別在于規(guī)范模型會產(chǎn)生一個最好的行動過程，即規(guī)范模型的結(jié)果是最佳決策。

  在一組約束條件下產(chǎn)生最大或最小目標的解決方案的優(yōu)化模型屬于規(guī)范性模型。航空業(yè)營業(yè)管理的應用是規(guī)范模型的例子，航空業(yè)用過去的購買數(shù)據(jù)作為投入輸入模型，得到最大限度地提高公司收入的所有航班的定價策略。

統(tǒng)計研究如何與邏輯分析方法有關?

大多數(shù)描述性和預測性分析技術來自概率論和統(tǒng)計學，其中包括描述統(tǒng)計、數(shù)據(jù)可視化、概率和概率分布、抽樣以及預測建模（包括回歸分析和時間序列預測）。

7）大數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)挖掘

大數(shù)據(jù)（big data）許多人認為如果它作為一個數(shù)據(jù)集，則該數(shù)據(jù)集無法進行管理、處理或在合理的時間內(nèi)用常用的軟件分析。

許多數(shù)據(jù)分析家將大數(shù)據(jù)定義為3V數(shù)據(jù)∶容量（volume）、速度（velocity）和種類（variety）。

• 容量指可利用的數(shù)據(jù)量（現(xiàn)在用于測量的典型單位是1TB，它等于10P個字節(jié)）;

• 速度指獲得和處理數(shù)據(jù)的速度;

• 種類指數(shù)據(jù)類型的多樣性。

術語數(shù)據(jù)倉庫是指獲取、儲存和維護數(shù)據(jù)的過程。

數(shù)據(jù)挖掘（data mining）問題是研究從非常大的數(shù)據(jù)庫中開發(fā)有用的決策信息的方法。利用統(tǒng)計學、數(shù)學和計算機科學的綜合方法，分析人員在倉庫中"挖掘數(shù)據(jù)"，并將其轉(zhuǎn)化為有用的信息，取名為數(shù)據(jù)挖掘。

數(shù)據(jù)挖掘領域的先驅(qū) Kurt Thearling 博士定義數(shù)據(jù)挖掘為"從（龐大的）數(shù)據(jù)庫中自動提取預測性的信息"。Thearling 博士的定義中的兩個關鍵詞是"自動"和"預測性的"。

擁有大型客服中心的公司（如零售商、金融機構和通信公司）成為數(shù)據(jù)挖掘的主要應用者。

計算機與統(tǒng)計分析

大數(shù)據(jù)需要特殊的數(shù)據(jù)操作和分析工具，像對大量數(shù)據(jù)集分布式處理的開放源代碼軟件 Hadoop、開放源代碼編程語言R 以及商用軟件包SAS和 SPSS 都用于大數(shù)據(jù)的實踐。

1.4統(tǒng)計實踐的道德準則

在統(tǒng)計研究中，不道德行為的形式很多，其中包括不正確的抽樣、不恰當?shù)臄?shù)據(jù)分析、誤導性的圖表繪制、不恰當?shù)慕y(tǒng)計摘要使用和統(tǒng)計結(jié)果的片面解釋，等等。

在美國統(tǒng)計協(xié)會報告的共享價值部分有一條準則提出，統(tǒng)計從業(yè)人員應當避免任何對預測結(jié)果有傾向性的統(tǒng)計工作。

關鍵用語：

統(tǒng)計學(St a t i s t i c s )收收集、分析、表述和解釋數(shù)據(jù)的藝術和科學。

數(shù)據(jù)( D a t a )收被收集、分析和解釋的事實與數(shù)字。

數(shù)據(jù)集(Data set)收一特定研究中所有收集的數(shù)據(jù)。

個體( E l e m e n t s )收從中收集數(shù)據(jù)的實體。

變量( Va r i a b l e )收個體的某種令人感興趣的屬性。

觀測值( O b s e r v a t i o n )收為單個個體獲取的度量集。

品質(zhì)數(shù)據(jù)(Qualitative data)收為一個體的性質(zhì)提供標記或名稱的數(shù)據(jù)。品質(zhì)數(shù)據(jù)可能是非數(shù)值

或數(shù)值型的。

品質(zhì)變量(Qualitative variable)收有關品質(zhì)數(shù)據(jù)的變量。

數(shù)量數(shù)據(jù)(Quantitative data)收表明某事多少的數(shù)據(jù)。數(shù)量數(shù)據(jù)總是數(shù)值型的。

數(shù)量變量(Quantitative variable)收有關數(shù)量數(shù)據(jù)的變量。

截面數(shù)據(jù)(Cross-sectional data)收在同時或近似相同時點收集的數(shù)據(jù)。

時間序列數(shù)據(jù)( Time series data)收在幾個連續(xù)期間收集的數(shù)據(jù)。

描述統(tǒng)計學(Descriptive statistics)收用于匯總數(shù)據(jù)的表、圖和數(shù)值方法。

總體(Po p u l a t i o n )收一特定研究中所有感興趣個體的集合。

樣本( S a m p l e )收總體的一個子集。

統(tǒng)計推斷(Statistical inference)收利用從一個樣本獲得的數(shù)據(jù)對總體性質(zhì)進行估計或假設檢驗的過程。

總結(jié)

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