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调查数据分析怎么写?

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标签: 调查数据分析 数据分析
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1、确定主题,形成观点

一般调查研究的主题也就是调查报告的主题。但是实际上却并不一定如此。调查研究的 主题是在调查之前根据对被调查者的了解拟定的,而调查报告的主题是完成全部调查、对调 查资料进行深入分析、综合之后才最终确定的。二者也许一致,但也往往不一致。总之,确 立调查报告主题的过程, 是对调查主题进一步确认或收缩、 放大、 分解、 修正、 提升的过程, 是撰写调查报告的必经之路。

观点构成调查报告的论点,分为不同的层次:中心论点,即调查报告主题;下有若干说 明主题的分论点。分论点之下,还可以视需要,设若干并立的基本论点。这些论点的有机结 合,就构成了调查报告的骨架。

2、精选素材

调查报告不能是对调查研究中所获大量资料的堆砌和罗列,而是要根据主题和观点的需 要,精心筛选素材,作为说明论点的论据。

3、拟定提纲

写作提纲是调查报告内在逻辑关系视觉化的最好形式。它可以使调查报告中论点与论点、 材料与材料、论点与材料之间的逻辑关系全部清楚地显现出来,便于作者全面把握调查报告 的整体结构,认真考察每一部分和每一段落的地位及其相互之间的衔接是否恰当,部分与整 体之间的关系是否合理,内容是否均衡,重点是否突出。

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    1、A* 搜索算法——图形搜索算法,从给定起点到给定终点计算出路径。其中使用了一种启发式的估算,为每个节点估算通过该节点的最佳路径,并以之为各个地点排定次序。算法以得到的次序访问这些节点。因此,A*搜索算法是最佳优先搜索的范例。

    2、集束搜索(又名定向搜索,Beam Search)——最佳优先搜索算法的优化。使用启发式函数评估它检查的每个节点的能力。不过,集束搜索只能在每个深度中发现最前面的m个最符合条件的节点,m是固定数字——集束的宽度。

    3、二分查找(Binary Search)——在线性数组中找特定值的算法,每个步骤去掉一半不符合要求的数据。

    4、分支界定算法(Branch and Bound)——在多种最优化问题中寻找特定最优化解决方案的算法,特别是针对离散、组合的最优化。

    5、Buchberger算法——一种数学算法,可将其视为针对单变量最大公约数求解的欧几里得算法和线性系统中高斯消元法的泛化。

    6、数据压缩——采取特定编码方案,使用更少的字节数(或是其他信息承载单元)对信息编码的过程,又叫来源编码。

    7、Diffie-Hellman密钥交换算法——一种加密协议,允许双方在事先不了解对方的情况下,在不安全的通信信道中,共同建立共享密钥。该密钥以后可与一个对称密码一起,加密后续通讯。

    8、Dijkstra算法——针对没有负值权重边的有向图,计算其中的单一起点最短算法。

    9、离散微分算法(Discrete differentiation)。

    数据挖掘要解决的问题有哪些?
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    1.可伸缩

    由于数据产生和采集技术的进步,数太字节(TB)、数拍字节(PB)甚至数艾字节(EB)的数据集越来越普遍。如果数据挖掘算法要处理这些海量数据集,则算法必须是可伸缩的。许多数据挖掘算法采用特殊的搜索策略来处理指数级的搜索问题。为实现可伸缩可能还需要实现新的数据结构,才能以有效的方式访问每个记录。

    例如,当要处理的数据不能放进内存时,可能需要核外算法。使用抽样技术或开发并行和分布式算法也可以提高可伸缩程度。

    2.高维性

    现在,常常会遇到具有成百上千属性的数据集,而不是几十年前常见的只具有少量属性的数据集。在生物信息学领域,微阵列技术的进步已经产生了涉及数千特征的基因表达数据。具有时间分量或空间分量的数据集也通常具有很高的维度。

    例如,考虑包含不同地区的温度测量结果的数据集,如果在一个相当长的时间周期内反复地测量,则维数(特征数)的增长正比于测量的次数。为低维数据开发的传统数据分析技术通常不能很好地处理这类高维数据,如维灾难问题。此外,对于某些数据分析算法,随着维数(特征数)的增加,计算复杂度会迅速增加。

    3.异构数据和复杂数据

    通常,传统的数据分析方法只处理包含相同类型属性的数据集,或者是连续的,或者是分类的。随着数据挖掘在商务、科学、医学和其他领域的作用越来越大,越来越需要能够处理异构属性的技术。

    近年来,出现了更复杂的数据对象。这种非传统类型的数据如:含有文本、超链接、图像、音频和视频的Web和社交媒体数据,具有序列和三维结构的DNA数据,由地球表面不同位置、不同时间的测量值(温度、压力等)构成的气候数据。

    为挖掘这种复杂对象而开发的技术应当考虑数据中的联系,如时间和空间的自相关性、图的连通性、半结构化文本和XML文档中元素之间的父子关系。

    4.数据的所有权与分布

    有时,需要分析的数据不会只存储在一个站点,或归属于一个机构,而是地理上分布在属于多个机构的数据源中。这就需要开发分布式数据挖掘技术。分布式数据挖掘算法面临的主要挑战包括:

    如何降低执行分布式计算所需的通信量?如何有效地统一从多个数据源获得的数据挖掘结果?如何解决数据安全和隐私问题?

    5.非传统分析

    传统的统计方法基于一种假设检验模式,即提出一种假设,设计实验来收集数据,然后针对假设分析数据。但是,这一过程劳力费神。当前的数据分析任务常常需要产生和评估数千种假设,因此需要自动地产生和评估假设,这促使人们开发了一些数据挖掘技术。

    此外,数据挖掘所分析的数据集通常不是精心设计的实验的结果,并且它们通常代表数据的时机性样本(opportunistic sample),而不是随机样本(random sample)。

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