中期分析

20 世纪 50 年代中期，计算机主要用于科学计算，数据处理以人工方式进行。这种方式存在两个弊端： 应用程序之间存在强依赖性，缺乏独立性。 不同应用程序的数据组之间可能存在大量重复数据，导致数据冗余。

研究利用1951年至2008年58年的1月10日至2月2日期间逐日NCEP/NCAR再分析数据，分析了2008年1月10日至2月2日期间蒙古高压的中期演变过程。研究发现，在此期间，蒙古高压强度和中心纬度出现了四次振荡，与我国南方同期降温和降水振荡过程保持一致。综合蒙古高压强度、中心经纬度指标构建的动态图也清晰地展示了蒙古高压的四次活动过程与降温、降水中期过程的对应关系。

定义数据分析是搜集信息、提取有用信息形成结论、辅助决策过程。数据分析步骤包括：明确目的、设计数据采集、数据清洗储存、数据分析形成业务报告、作出判断采取行动。数据分析广泛应用商业决策、生活中如买房投资等方面。数据分析岗位职责包括商业信息挖掘、数据流程指标设计、数据产品设计、商业问题量化分析、数据看板检测、数据平台研发运维升级、数据建模整理、算法平台构建等。任职要求包括熟练数据分析技术工具使用、逻辑分析能力、书面表达能力、沟通表达能力。

估计水平均值：ȳi = μ, i = 1, 2, ..., r 估计主效应：yi - y, i = 1, 2, ..., r 估计误差方差：MS. = S^2 / r

ANN模型结果分析问题：哪个模型更适合本项研究？ A B 1 0

本次调查研究共收集问卷XXX份，剔除无效问卷XX份，问卷有效率XXX%。本次调查研究共设置21道题，其中人物画像设置6题（1-6题），两道多选题（7-8题），量表题13道（9-21题），量表题包含四个维度。在定量分析之前，通过描述性统计分析对人物画像进行分析。（此部分可加入差异分析，如卡方分析、方差分析等方法，但未做）。一般而言，完整的分析常用的是探索性因子分析与验证性因子分析，但在很多不严格的研究中，会使用KMO来验证效度。严格来说，KMO不够严谨，不建议直接使用，推荐进行探索性因子分析与验证性因子分析（后期出文章模板），如果要求不严格，也可以直接使用KMO分析。

聚类分析：分类观察变量，将共性变量分组，减少变量数量，无新变量生成。 因子分析：选择综合变量，反映原始数据结构，产生新变量。

运行Sports-Analysis应用程序：使用命令“nodemon www”，在Sports-Analysis/bin文件夹中运行。 篮球参考数据抓取注意事项： 特定日期比赛列表链接：month=1&day=16&year=2015（示例：2015年1月16日） 获取每场比赛链接 从每场比赛中抓取所需信息 重复上述操作，获取每个赛季每一天的比赛数据。

一元和二元回归模型 线性回归模型建立、参数估计、显著性检验 参数置信区间 函数值点估计与置信区间 Y值点预测与预测区间 可化为一元线性回归模型的例子

罗杰·A·霍恩撰写的《矩阵分析》