生活中统计相关小知识,如何用科学的方法解释打牌的运气.

生活中统计相关小知识，如何用科学的方法解释打牌的运气？

大家好，我不是权威，我是漫步科研路。

说实话，我本人比较喜欢打牌，而打牌的乐趣不在于赢了多少钱，而是算牌。所以斗地主和升级是我喜欢玩的。自认为技术还可以，因为我比较擅于记牌和算牌。就像题主说的打牌运气是一回事，但是打牌就是一种科学。如果一局定胜负，那么运气的成分会比较重，但是几十把牌，那就得靠实力了。这个实力就是你的记忆能力和运动科学的能力。打牌里的科学就是概率论和心理论。

首先说打牌里面的概率论。就拿斗地主而言，我看过职业斗地主，那水平相当的高，很多时候就感觉他们就像看穿了对方的牌一样。而实际上就是靠概率。举个例子，比如我手上有张两张7，那么另外两张7在另外两个人手上的分布就是要么其中一个人是两张7，另外一个没有7，另外一种就是一人一个7。这样每种的概率就是33.3%，再根据另外两个人的出牌逻辑去看哪种分布概率更高。在实际的高水平对战中，很多时候选手都会故意让对方走牌，这样就能根据出来的牌算出他们两家的牌的分布是什么样的。比如其中一个人走了一对7，那么另外一个人手上就肯定没有7，那么再根据你手上的牌去推算他7以下的牌会有多少，因为一手牌没有7，且7以下的牌比较多而散，那么你就可以判断他没有小顺子，因为小牌多，所以可以断定他不是主跑方，从而将自己手上的牌集中对付另外一个人就行了。还有比如你手上有三个K，那么你就要关注比K大的牌的分布。如果发现A和2各下去了2个，那么你的3个K就是最大的。这其实就是最基本的算牌和记牌。

有人会问打牌的时候要这样去算，那不是很费时间，并且也不一定算得过来。这其实是专业打牌和业余打牌的关键所在。专业的会不断的通过训练，来形成一种思维反射，就是不需要特意去记牌，脑袋里自然就形成了对方的牌张分布。这也许就叫做牌感吧。不管做什么事情，从业余到专业都需要这种训练。下象棋也是如此，职业的就会去背棋谱，打棋谱，你开局哪个地方一没走好，后面就满盘皆输了。

另外打牌里的一门学问就是心理学问。我们可以观察出牌人的速度和表情来判断他的牌张分布。比如你打出一个2，他一直在犹豫，那么他很有可能有王。如果你出大王，他有点犹豫，就说明他可能有炸弹。当然高手也会采用迷惑战术，我们需要综合考虑。另外也可以根据出牌人的风格判断。有的人比较生猛，这样的人喜欢冒险，对付这种人可不能被他的出牌方式给吓着。另外一种人比较稳健，不怎么弄险，所以他很少去赌牌的分布。我想打过牌的人都能理解我说的这些。

生活中的科学无处不在，只要多问几个为什么，多找找其中的门道，干什么事情都会比别人做的要好很多。这就是为什么有些人做什么事情都能做得很好，有些人做什么事都不行。就是能不能找到其中道的区别。最后说句：大赌伤身，小赌怡情！科学要用对地方。

或计算机专业更接近？

这是一个非常好的问题，作为一名大数据从业者，同时也是一名教育工作者，我来回答一下这个问题。

首先，从2016年以来，很多高校都陆续在本科期间设立了大数据专业，所以对于未来想进入大数据领域发展的学生来说，在本科期间可以重点考虑一下大数据专业。大数据专业的整体知识结构涉及到三大块，包括数学、统计学和计算机，然后还涉及到大量相关学科的知识，包括经济学、社会学、医学等等。从学习体验方面来说，大数据专业会为学生营造一个更好的学习环境，相关的硬件支撑（数据中心等）也会比较健全。

大数据专业当前的热度比较高，重点大学的竞争还是比较激烈的，所以如果想避开大数据专业，也可以选择数学、统计学和计算机这三个相关专业。数学是典型的基础学科，数学基础对于未来学习大数据有非常重要的意义，但是数学专业在本科期间的学习任务还是比较重的，而且难度也相对比较高，所以如果有明确的读研计划，那么在本科期间可以选择数学专业。

统计学专业与大数据专业的关系非常密切，当前很多大数据领域的从业者都来自于统计学专业，甚至很多人也把统计学和大数据看成是一个概念。相对于数学专业来说，统计学本身与大数据的结合更加直接，而且大数据行业也为统计学专业提供了新的就业渠道。选择统计学专业要重点考虑一下目标学校的学科实力，一些财经类高校的统计学专业还是很值得选择的，结合具体的行业知识，未来也会有更好的就业机会。如果未来想从事专业的数据分析岗位（算法岗），完全可以选择统计学专业。

计算机专业也是近些年来的热点专业，相对于大数据专业来说，计算机专业的选择空间更大，很多高校的大数据专业也都是基于计算机专业打造的，从这个角度来看，选择计算机专业也是完全可以的。实际上，当前不少计算机专业在划分具体研究方向的时候，大数据是一个非常常见的方向。选择计算机专业会有更大的岗位选择空间，大数据开发、大数据分析和大数据运维等岗位，都需要具有扎实的计算机基础知识。

我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。

如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言，或者私信我！

数学在现实生活中的作用有什么？

爱因斯坦用E=mc²描述宇宙而引发的慨叹“宇宙最不可理解之处，就是它居然是可以被理解的”。几何学上的迷人图形曼德博集合，它的轮廓是一个几何花边，具有不可思议的和谐性和精确性。人机大战中，阿尔法狗的第37手被人类认为是“坏子”的棋，最终指向了胜利的结局！

这一切看似神秘力量操控的事件背后，都有着扎扎实实的数学理论作为支撑。数学，这门同时寻找真相和美的学科，它是如何一步步走到今天的?我们有必要认识数学的基本常识。

什么是数学?

数学是一门演绎科学。它的研究对象主要是“数”与“形”。一百多年前，恩格斯就曾给数学下过一个定义：“数学是研究现实世界中的数量关系和空间形式的科学。”

一百多年过去了，数学的发展使得数学的研究对象，已经远远超出了“数”与“形”的范畴，于是出现了一些其他定义。但是，我依然认为恩格斯的说法，是对数学的较好概括。这是因为，无论如何，数学首要的和基本的对象是数量关系和空间形式，恩格斯的说法明确地指出了数学与现实世界的联系。

伽利略说过：“大自然，这部伟大的书，是用数学语言写成的。”自然界中的一切事物，都有“数”与“形”两个侧面。因此，数学所描述的数量关系与空间形式，就自然成为物理学、力学、天文学、化学、生物学的重要基础，数学为这些科学提供了描述规律的语言和探索未知世界的一种工具。

19世纪末期，数学大陆不可避免地开始分裂漂移，数学世界正在经历蜕变，它正在成为一门范围过于广阔的学科，以至于任何一位数学家都不可能样样精通。作为回应，研究者们前所未有地主动增加彼此合作的机会，试图将自己的学科打造成一块不可分割的整体。带着这种推动力，数学迈入了20世纪。

今天，全世界的数学家早已成千上万，每一天都有几十篇新论文发表，一些统计显示，目前在世界范围内，数学界每4年将会产生大约100万条新的定理！

从人类诞生之初到现在的漫长历史岁月中，数学经常被用来研究和理解这个世界，但是数学模型始终建立在真实的现实，而不是某种由现实创造出来的规则之上。然而，17世纪的学者们认识到：自然根据其内在规则运转，自然被精确的数学法则控制，自然的规则可以通过重复试验的方式大白于天下。到今天，没有任何一条严谨的物理学理论敢用除了数学语言之外的其他语言进行表述。

数学在现实生活中的作用

数学既是一种文化、一种“思想的体操”，更是现代理性文化的核心。马克思说：“一门科学只有当它达到了能够成功地运用数学时，才算真正发展了。”在前几次科技革命中，数学大都起到先导和支柱作用。

我们先看两个最直观的例子直观体会一下吧：

你去商场买东西的时候，看见一件衣服60元，两件就110元，但你不想买这么多，该怎么砍价？

你要明白，商场卖2件的利润肯定要超过卖1件的利润！

设一件衣服的成本价为x，一件衣服的利润为60-x，两件衣服的利润就为110-2x，因为，卖两件比卖一件衣服要赚的多。所以，110-2x≥60-x，解不等式可得x≤50，这样，你知道了成本肯定不高于50元，怎么砍就随你啦！

如果你在微信上看到一个人，离你很近，你又想知道他的位置，就先记下你和他的距离，以这个距离为半径，你的位置为圆心，在地图上画一个圆。然后你换个地方，再记下你和他的距离，也以这个距离为半径，你的位置为圆心，在地图上画一个圆。接着又换个地方，记下你和他的距离，还是以这个距离为半径，你的位置为圆心，在地图上画一个圆！

（嗯别急，到此为止了，不用画圆了啊！）现在，你画的三个圆会交合在一起，而交合的那个点就是ta的位置！

也许你会和运动结下缘分，数学仍旧是科学运动最重要的部分。时间、长度、效率、分类、有序等等都隐藏在运动元素之中。

也许你也敲打键盘，爬格文字，那么逻辑运用，观点论据，文章层次都会让笔下的描绘更加有力，所谓言之有物，言之有序，言之有理正是如此。学好了数学，你就知道数学老师写文章是有特点的。

也许你只是一名家庭主妇，那数学就更重要了，整洁的厨房，有序的摆放，饭菜的味道调和，家居色彩的饱和度，就是养上一盆绿植，都要修剪的有模有样，这可都是懂数学的家庭主妇的标配。

回顾科学发展的历史，就会发现，物理学、天文学、力学的任何重大发展无不与数学的进步息息相关。比如，牛顿力学，特别是万有引力定律的发现，依赖于微积分创立；而爱因斯坦的相对论则以黎曼几何为其基础。著名数学家黎曼曾经指出：“只有在微积分创立之后，物理才发展成为一门真正意义下的科学。”

与其他基础科学相比，数学最重要的特征是其研究对象的抽象性，它决定了数学的其他特征，并使它区别于自然科学。

数学研究对象的抽象性决定了它的应用广泛性。1+1=2不仅适用于苹果、羊、山，而且适用于一切事物。一个函数y=Asin c可以代表电场的电流或电压的变化规律，也可以代表某种波动的规律。许多完全不同事物提出的问题可以归结为同一个数学模型。

数学研究对象的抽象性又决定了数学的演绎性。在生物学中，要断言麻雀有胃并不难，只要解剖几个麻雀就足够了，而在数学中，要说明勾股定理成立，不能只靠验证几个直角三角形，而需要证明。当然，数学研究中，在其探索阶段或许会用到归纳的办法。但是，归纳出来的结论，不能作为定论，而只能作为一种猜测，有待于将来的证明或者否定。这就是说，数学中要确立一条规律只能依靠严格的逻辑推理，而不能靠经验或实验数据，更不能靠人们的直觉或想当然。比如，许多大于2的偶数都可以表成两个奇素数之和，但是不能因此而说一切偶数皆如此。又如，我们测量了很多三角形的三个内角之和等于180。但是不能因此而得出所有三角形都如此的结论，需要严格证明。

人们或许会认为，在历史上数学是重要的，但今天是高科技时代，抽象数学已经没有那么重要了。恰恰相反，高科技的发展的基石是数学，而且高科技的发展才使得数学的应用达到空前的广泛。

在高科技时代，自然科学的各个研究领域都已进入更深的层次和更广的范畴，这时就更加需要数学。在这种情况下，一度被认为没有应用价值的某些抽象的数学概念和理论，出人意料地在其他领域中找到了它们的原型与应用。数学与自然科学的关系从来没有像今天这样密切，恩格斯过去所说“数学在化学中的应用是线性方程组，而在生物学中的应用是零”的状况早已成为历史，数学中的许多高深理论与方法正在广泛而深

人地渗透到自然科学研究的各个领域中去。例如，分子生物学中DNA结构的研究与数学中的扭结理论有关，而理论物理中的规范场论与微分几何中的纤维丛理论紧密相关。至于现代理论物理则用到了许多当代纯数学理论。20世纪80年代，美国自然科学基金会曾经指出，当代自然科学的研究正在日益呈现出数学化的趋势。

现在，我们要进一步指出，数学是今天高科技的基础。20世纪最伟大的技术成就首推电子计算机的发明与应用，它改变了人们的日常生活的方方面面，并使人类进入信息时代。然而，大家公认电子计算机的发明应归功于数学家：图灵和冯·诺依曼。在电子计算机出现之前，数理逻辑中就有一种理想机(后来人称图灵机)，它实际上是电子计算机的雏形。

今天，IT技术已被广泛地应用于人类生活，使我们无处不感到它的存在。然而，享用这些成果的人们却往往只看到技术成果，而看不到这些技术背后起到关键作用的数学。

这样的例子很多。医学上的CT技术，中文印刷排版的自动化，波音777的计算机模拟设计，指纹的识别，石油地震勘探的数据处理，网络系统安全技术等，在这些形形色色的成就背后，数学都扮演着十分重要的不可缺少的角色。数学在这些领域内不是一种可有可无的参考，而常常是问题的关键。

1985年，美国国家研究委员会在一份报告中指出：数学是推动计算机技术发展和促进这种技术在其他领域应用的基础科学，还强调指出，数学是一个大有潜力的资源，有待人们去大力开发。该委员会把数学与能源、材料等并列为必须优先发展的基础研究领域。

更为重要的是，用数学模型研究宏观经济与微观经济，用数学手段进行市场调查与预测，用数学理论进行风险分析和指导金融投资，在发达国家已被广泛采用，在我国也开始受到重视。在数学中，数理统计学、优化与决策、实验设计、随机微分方程等，都是专门针对这些问题的数学理论。越来越多的数学工作者从事跟经济、管理、金融有关的研究。他们在国家的粮食产量预报、外汇管理等一系列问题上，为国家的决策提出了重要参考意见。近年来，我国的许多高等院校都增设统计系，乃至金融数学系。这些现象都反映了数学和经济学、管理学的深刻联系，也反映了社会对于这方面的数学人才的需求。

在经济与金融的理论研究上，数学的地位更加特殊。大家知道数学没有诺贝尔奖。但数学家却从经济学获得了诺贝尔奖。在诺贝尔经济学奖的获得者当中，数学家占了相当大的比例(21世纪初的统计数字为17／27)。美国电影《美丽的心灵》就是描述了这样一位数学家——纳什。

一点感慨

回顾整个数学的发展史，不难发现数学的发展趋向于抽象性和普遍性。最开始，美索不达米亚人（苏美尔人与巴比伦人的共同努力）发明数字符号，使数学从被计量的物体中抽象出来；欧几里得总结公理和定理的研究方法，使数学拥有了普遍性；花拉子米开创代数学又使数学从问题中抽象出来；再到韦达发起的“代数现代化”运动，数学又从日常生活的语言中抽象出来，成为一种可以通过诸如爱因斯坦“E=mc²”的公式描述世界的语言。通过抽象性和普遍性，它逐渐地拥有了简洁的力量。

作为教师的我认为，中学数学教育的目的有以下三个方面：传授初等数学知识；进行逻辑推理训练；培育科学精神。

这里所谓的初等数学，是相对于高等数学而言的。通常，人们把微积分以后的数学称作高等数学，而把此前的数学称作初等数学；其内容应当主要是：初等代数，欧几里得几何，三角函数，解析几何初步等等。

数学教育的现实生活的意义远远不只是知识的传授，更为重要的应该是，数学的训练对青少年的心智、潜能的开发与提升，是深刻的、长远的，而且也是其他学科所不能替代的。

欧几里得几何最能代表数学演绎精神和数学的教育意义的。其原型是欧几里得所编的《几何原本》，出现在公元前270年左右，它是人类文明中的一座辉煌大厦。欧几里得在这本书中构建了人类有史以来的第一个完整的逻辑体系，它的完美、严密、精巧令人赞叹不已。爱因斯坦说：“在逻辑推理上的这种令人惊叹的胜利，使得人类为他们的未来成就获得了必要的信心。”

我国明代科学家徐光启看到了欧几里得几何的教育意义，他把此书翻译成中文，并在出版此书的序言中说：“精通此书者，无一事不可精；好此书者，无一事不可学。”他的话是何等之精辟!

科学精神的培育要求科学地提出问题。一个愚蠢的问题会造成许多混乱，并且不利于学生的科学精神的养成。科学精神包含着科学的怀疑，而怀疑正是思考的开始。马克思和笛卡儿都讲过这一点。

参考文献：北大李忠教授，数学的意义与数学教育的价值

彩票中奖号码都是怎么样得出来的？

彩票的中奖号码可以由人定，也可以由机器定，甚至内部操作也不稀奇，可谓是千奇百怪。中百万以上大奖的遍地都是。

一、千奇百怪的彩票开奖方式

彩票中奖号码是怎样得出来的，其实就是彩票的开奖过程，这里面只有你想不到，没有彩票做不到，我捡主要的、有特点和趣味的跟你说说。

1、彩票开奖的结果由政治选举确定。

据说早在古罗马时代，彩票就已经诞生，当时古罗马的选举结果，就是买彩票的中奖结果。人们会从若干候选人中选择自己看好的人选投注，等选举结果出来了，彩票中奖号码也就诞生了。其实这一点，到现在也还有很多博彩公司开展类似的项目，比如以某些国家的王储候选人开盘等等。

2、彩票的开奖结果由人确定。

这一方式比较经典的是早期的白鸽票。白鸽票的开奖号码就是《千字文》里的字。一般是由彩票发行者随机邀请4-5个读书人，在彩票销售结束后，由他们从千字文里圈定文字作为开奖结果。这里面也有一些规则约定，比如中奖的文字不能由一个读书人定，中奖的文字不能有明显的排列规律、不能过于集中某几页或某个部分等。

在福利彩票发行早期的上世纪八九十年代，这种方式也时有存在。比如用抽签的方式开奖，比如大奖组时代入围者需要二次摸奖确定是否中大奖等。

国外的一些彩票开奖也用过这种方式，比如由儿童摸出中奖号码球等。

但必须说，这种有人参与的开奖模式极其容易造假，甚至有很多造假方式极难发现。比如用冰冻的乒乓球做为中奖号码，抽奖人摸的时候是凉的，但很快就能恢复常温，查都无法查（这种方法只限于听说过，从未公开曝光过，也就是说不一定真实存在）。还有所谓的摸奖箱四角定位法、天地颠倒法等（这个是公开曝光、真实存在的），可以说是极其混乱，容易产生内部操作。曝光的大部分彩票舞弊案例，均出自这种方式，典型的就是西安彩票宝马案。

3、彩票的开奖结果由运动比赛确定。

这种模式现在还是比较流行，常见的如足球彩票、篮球彩票、赛马彩票等，比赛的结果就是中奖的号码。

这种方式也比较容易出现舞弊，比如假球一直都伴随着足球运动和足球彩票。这种模式越是大的体育赛事越是相对公平，但也比较容易内部操作。

4、彩票的开奖结果由机器搅拌抽取确定。

这是目前主流的彩票开奖模式，美国的强力球，欧洲的欧洲百万，中国的双色球和超级大乐透等等，全都是由机器搅拌抽取号码球确定的。

这种方式产生的中奖号码，避免了人的参与，是比较公平公正的，起码目前为止，全球行业尚未曝光摇奖机舞弊的案例。很多关于摇奖机的猜测纯粹就是臆测。

二、中百万以上大奖的遍地都是

随着彩票发行规模越来越大，还有互联网的便利性，越来越多的中奖者走上前台，坦然领取各类大奖，中百万以上大奖的可谓遍地都是。

1、合买中奖后集体领奖

许多人一起合买彩票，中奖后集体领奖，这样的新闻在网上遍地都是，而且大部分领奖都是露脸实名，还有照片为证。

2、负面新闻反证中奖者的存在

中了大奖真不一定是好事，很多人因为理财知识和心理知识缺乏，导致好事变坏事，这样的案例曝光好，也能反证中奖者存在。

比如东北彩神马洪平，曾经两中双色球500万大奖，最后把奖金挥霍一空后开始诈骗，锒铛入狱。

比如江西老人郭贻灿，曾中取双色球千万大奖，因为奖金分配与子女反目，离家出走后在荒郊野外去世。

类似的案例还有很多，这些案件在处理过程中都由公检法机构调查过是否中奖，可谓是有名有姓、真实可查。

彩票机构作为彩票发行方，不管中奖多少都是稳赚不赔的，因为返奖率是固定的，是不根据中奖情况变化的。比如返奖率50%，销售100万，彩票机构直接提走50万，剩余的50万才用于返奖，中奖人数再多也只能平分剩余的50万。所以，彩票机构并没有造假的动力，出现问题都是因为个别人欲壑难填，而且在越来越完善的监督机制下，这样的问题会越来越少。

别管彩票号码怎么产生，大奖得主一定存在，但不一定是你。所以在任何时候，都要理性购彩，彩票可以不买，但一定不能多买。什么是希望，一张彩票；什么是绝望，一堆彩票。

解决彩票困惑，讲好彩票故事，关注我，带您认识真正的彩票。

做数据分析需要学什么？

随着互联网迅猛发展，各大公司沉淀了很多的数据，如何找出藏在这些数据背后的规律，利用这些数据来给公司创造价值，作为一个新手面对这些问题的时候，你是不是考虑怎么快速学习数据分析呢？

如果你的自学能力很强，那么你可以参考网上的推荐书籍，自己拿起书本，找些案例开始学习。

如果你需要前辈的指导，那么你可以按照CDA数据分析研究院的老师推荐的学习方法来学习数据分析：

首先，数据分析师需要三个方面的能力：技术（编程），数据分析方法，行业知识。

一、数据分析技术

主要包括excel，sql，BI分析工具等。

数据分析是个比较大的概念，相关领域也有很多的分析工具，包括：

1、Excel工具（Excel的强大必须单列）

2、专业的数据分析工具：SPSS、SAS、Matlib等

3、数据分析编程工具：Python、R等

4、商业智能BI工具

本文主要想大家推荐自助式BI数据分析工具。BI即商业智能，泛指用于业务分析的技术和工具，通过获取、处理原始数据，将其转化为有价值的信息指导商业行动。Gartner把BI定义为一个概括性的术语，其中包括应用程序、基础设施和工具，通过获取数据、分析信息以改进并优化决策和绩效，形成一套最佳的商业实践。

自助式商业智能和数据可视化工具，让数据分析更简单

自助式BI（也叫做自助式分析），是一种新的数据分析方式。让没有统计分析、数据挖掘、数据库 SQL 知识的业务人员，也可以通过丰富的数据交互和探索功能，发现数据背后的原因和价值，从而辅助业务决策的制定。自助式BI分析功能可以来自于独立的 BI 软件，也可以由行业应用软件直接提供。

BI数据分析工具，提供自助式BI分析功能，最终用户可以非常灵活的与数据交互，探索数据背后的原因并发掘更多价值，为决策制定提供有效的数据支撑。在仪表板设计和分析阶段，提供图表联动、数据钻取、数据切片器、OLAP 等交互式分析功能，用户仅需通过极少的操作，便能找到最有价值的数据。

自助式BI的价值

在使用传统商业智能BI软件的企业中，需要先准备数据仓库和数据集市，然后由IT/分析团队创建分析看板和报表，然而，随着企业发展步伐的加快，业务用户需要更快速、更容易地访问数据，这将帮助他们在复杂多变的环境中更好的做出决策。借助自助式BI分析工具，可以让这一需求得到满足，还能很好的提高企业的数据文化。

简单易用的 自助式BI

自助式BI从数据准备到 BI 交互式分析整个过程提供了高度易用的分析体验。分析人员通过拖拉拽快速完成数据建模和仪表板设计。不仅设计过程，结果也具备高度自助灵活的数据探查能力。分析过程与业务深度融合，真正让科学决策与业务管理并行。

自助准备数据、创建仪表板和报表

业务人员完全可以自己设计仪表板和报表，根据自己的业务需要进行数据分析、选择合适的数据可视化效果，并形成分析见解，也能直接分析自己的 Excel 等数据，从而避免以往花大量时间准备需求，然后交由IT部门开发（或者实施厂商）的业务模式，可以提升企业的整体运行效率，以适应瞬息万变的市场环境。

多数据源整合，为决策分析提供完整数据支持

通过 Wyn Enterprise 的数据查询设计器，您将能有效整合分散在企业内外的各种数据，包括数据库、云端数据和本地存放的文件数据，以及 JSON/OData 等程序数据。既能拖动完成跨源的数据建模，也支持直接编写查询语句。最终，通过数据模型访问控制和行级数据安全管理，分享给 BI 分析或报表设计者使用。 查看支持的数据源

快速设计决策管理驾驶舱(Dashboard)

Wyn Enterprise 的BI仪表中，支持以拖拽的方式进行数据分析操作，并提供了丰富的数据可视化效果，包括：图表、地图、透视表、KPI指标卡、数据切片器等。同时，仪表板支持多页面功能，还提供了内置的主题皮肤，让您可以非常快速地设计各种样式的管理驾驶舱和决策看板。

计算图表，支持Excel 450+ 计算公式的增强型分析能力

在 Wyn Enterprise 嵌入式商业智能和报表软件的 V4.0 版本中，我们将 Excel 的数据分析方式和 450+ 计算公式完整的集成到仪表板设计器中，从而为BI仪表板提供了增强型计算分析能力，让商业智能与Excel完美的融合，打造更强大易用的自助式分析体验。重要使用场景包括：1、跨数据集的计算分析需要，比如：销售、预算与回款分析；现金流、资产和利润分析；计划、执行和完成率分析，等等。2、系统数据和录入数据联合分析，比如：基于系统中2010-2019历史数据，进行2020年的预算制定与分析的需要。3、各种比例计算分析，比如：当月销售收入、当月销售预算、累计销售收入、累计预算、当月销售完成率、累计销售完成率等。4、行业特殊计算公式，正如Excel中提供的多个行业相关计算公式一样，计算图表也为：财务、日期和时间、统计、文本、逻辑、信息、工程、Web等领域需要提供了计算公式。

数据切片、联动分析与钻取分析

在设计BI仪表板时， 你可以添加多种数据切片器，包括：日期范围、相对日期、列表、树形列表、文本标签等。在使用BI仪表板时，最终用户不仅可以通过切片器筛选数据，还能通过联动分析发现数据不同维度的表现，也能在钻取分析模式下深入探索数据背后的真实原因。

二、数据分析方法

常用的数据分析方法包括以下13种：

1. 描述统计

描述性统计是指运用制表和分类，图形以及计算概括性数据来描述数据的集中趋势、离散趋势、偏度、峰度。

2. 假设检验

参数检验

参数检验主要包括U验和T检验

1）U验 使用条件：当样本含量n较大时，样本值符合正态分布

2）T检验 使用条件：当样本含量n较小时，样本值符合正态分布

非参数检验

非参数检验是针对总体分布情况做的假设，

主要方法包括：卡方检验、秩和检验、二项检验、游程检验、K-量检验等。

3. 信度分析：检査测量的可信度，例如调查问卷的真实性。

4. 列联表分析：用于分析离散变量或定型变量之间是否存在相关。

5. 相关分析：研究现象之间是否存在某种依存关系，对具体有依存关系的现象探讨相关方向及相关程度。

6. 方差分析

使用条件：各样本须是相互独立的随机样本；各样本来自正态分布总体；各总体方差相等。

7. 回归分析

包括：一元线性回归分析、多元线性回归分析、Logistic回归分析以及其他回归方法：非线性回归、有序回归、加权回归等

8. 聚类分析：样本个体或指标变量按其具有的特性进行分类，寻找合理的度量事物相似性的统计量。

9. 判别分析：根据已掌握的一批分类明确的样品建立判别函数，使产生错判的事例最少，进而对给定的一个新样品，判断它来自哪个总体

10. 主成分分析：将彼此相关的一组指标转化为彼此独立的一组新的指标变量，并用其中较少的几个新指标变量就能综合反应原多个指标变量中所包含的主要信息 。

11. 因子分析：一种旨在寻找隐藏在多变量数据中、无法直接观察到却影响或支配可测变量的潜在因子、并估计潜在因子对可测变量的影响程度以及潜在因子之间的相关性的一种多元统计分析方法

12. R0C分析

R0C曲线是根据一系列不同的二分类方式(分界值或决定阈）.以真阳性率（灵敏度)为纵坐标，假阳性率（1-特异度)为横坐标绘制的曲线

13. 其他分析方法

时间序列分析、生存分析、对应分祈、决策树分析、神经网络。