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数据标准最新视觉报道_数据标准化(2024年12月全程跟踪)

内容来源：麦吉窗影视所属栏目：热点更新日期：2024-11-29

数据标准

Stata熵权TOPSIS法熵权TOPSIS法是一种综合评价方法，主要用于多指标决策问题。以下是使用Stata进行熵权TOPSIS的具体步骤：数据标准化 𐟓Š 由于各指标的量纲不同，首先需要对数据进行标准化处理。常用的方法是极小极大归一化。对于正向指标，计算公式为： $$ x_{ij} = \frac{x_{ij} - \min(x_{ij})}{\max(x_{ij}) - \min(x_{ij})}$$ 对于负向指标，计算公式为： $$ x_{ij} = \frac{\max(x_{ij}) - x_{ij}}{\max(x_{ij}) - \min(x_{ij})}$$ 熵值计算 𐟌᯸ 根据标准化后的数据，计算各个指标的熵值。具体步骤如下：计算第j个指标第i个样本的比重pj： $$ p_{ij} = \frac{x_{ij}}{\sum_{i=1}^{n} x_{ij}}$$ 计算指标的熵值H： $$ H_j = -k \sum_{i=1}^{n} p_{ij} \ln(p_{ij})$$ 其中，k = 1 / ln(n) 计算权重wj： $$ w_j = \frac{1 - H_j}{\sum_{j=1}^{m} (1 - H_j)}$$ 构建加权标准化决策矩阵 𐟓ˆ 将标准化后的决策矩阵按权重进行加权，得到加权标准化决策矩阵L： $$ l_{ij} = w_j x_{ij}$$ 确定正、负理想解 𐟎 正理想解A+和负理想解A-分别为： $$ A^+ = \max(l_{ij}), A^- = \min(l_{ij})$$ 计算方案与正、负理想解的距离 𐟓 分别计算每个方案与正理想解和负理想解的距离D+和D-： $$ D^+ = \sqrt{\sum_{j=1}^{m} (l_{ij} - A^+)^2}, D^- = \sqrt{\sum_{j=1}^{m} (l_{ij} - A^-)^2}$$ 计算综合得分（相对接近度） 𐟏† 最后，计算每个方案的相对接近度C，并按接近度对方案进行排序： $$ C = \frac{D^-}{D^+ + D^-}$$ 通过以上步骤，可以得出每个方案的熵权TOPSIS综合得分，从而对方案进行全面评价。

多元统计分析笔记：因子分析的奥秘 𐟧銥› 子分析这一部分，我写得太少了，真是有点惭愧啊𐟘…。让我们一起来回顾一下因子分析的关键内容吧。因子分析的基础 𐟓š 首先，因子分析的核心思想是将原始变量转化为少数几个综合变量，这些综合变量能够尽可能多地解释原始变量的方差。简单来说，就是通过降维来简化数据。主成分分析法 𐟌Ÿ 主成分分析（PCA）是因子分析的一种常见方法。它的基本步骤包括：将原始数据标准化。计算样本相关矩阵的特征根和特征向量。提取出特征根最大的几个主成分。旋转因子 𐟌€ 有时候，主成分分析得到的主成分并不能直接解释原始变量的关系。这时候，我们就需要进行因子旋转。旋转的目的是让主成分在原始变量空间中有一个更清晰的解释。极大似然法 𐟌 极大似然法是另一种常用的因子分析方法。它假定原始变量来自正态分布，然后通过最大化似然函数来估计因子载荷和特殊因子方差。主轴法和极小残差法 𐟓‰ 这两种方法都是为了改进因子分析的稳定性。主轴法通过调整相关矩阵来提高估计的准确性，而极小残差法则通过最小化残差平方和来优化估计结果。多元统计分析与因子的区别 𐟔 最后，我们来看看多元统计分析和因子分析的区别。多元统计分析主要关注数据的整体分布和关系，而因子分析则更侧重于提取和解释数据的潜在结构。两者虽然有些相似，但侧重点不同。总结 𐟓 因子分析是一种重要的多元统计分析方法，它可以帮助我们简化数据并提取出重要的综合变量。通过标准化、计算特征根和特征向量、旋转因子以及使用极大似然法等步骤，我们可以更好地理解和解释原始变量之间的关系。希望这些笔记能帮助你更好地掌握因子分析的精髓！

301159,三维天地, 尾盘进了你，明天又套我吧…… 三维天地参加明天的数据要素大会不[捂脸][捂脸][捂脸] 三维天地公司为华为搭建主数据管理平台，实现数据标准化、数据安全管理、数据价值洞察

国家发改委等部门印发《国家数据标准体系建设指南》明天炒数据要素？利好科技[努力]

国家数据标准体系建设指南出炉，数据要素加速发展

提升数据质量的7个关键步骤提升数据质量是确保数据分析准确性和可靠性的关键。以下是一些实用的方法：数据源控制𐟔 确保数据来源的可靠性，制定标准化的数据采集流程，以减少录入或传输中的错误。通过校验规则和异常检测机制，可以提高输入数据的准确性。数据清洗𐟧𜊦•𐦍…洗是提升数据质量的核心步骤。清理重复、缺失、无效或异常数据，统一格式，例如日期格式和单位。可以利用Python的pandas库进行自动化数据清洗，SQL也是重要的工具。数据标准化𐟓Š 确保所有系统中的数据具有统一的格式和定义，采用标准化的命名规则和数据结构，并设定统一的指标口径，防止多版本的“真相”产生。数据监控和审计𐟔𐟓Š 定期监控数据的变化情况，设置数据质量的KPI（如完整性、准确性、及时性），并对数据流程进行定期审计，及时发现并修复数据问题。数据治理框架𐟏›️ 建立数据治理机制，确保数据有清晰的责任归属，设置数据管理流程和规则，包括数据的访问权限、更新频率、数据存储生命周期管理等。自动化工具的使用𐟤– 使用Hadoop生态系统中的工具（如Hive）来实现大数据的清洗和处理。对于实时数据，流处理工具（如Kafka）也有助于提升数据的实时性和一致性。用户培训𐟓š 对数据的使用者进行培训，确保他们理解如何正确录入、使用和解释数据，从而减少人为错误。通过这些方法，可以有效提升数据质量，确保数据分析的准确性和可靠性。

「新股民进场了」国家数据标准体系建设指南发布，数据要素要加速发展！

【全国数据标准化技术委员会获批成立】「标准化」近日，为促进数据“供得出、流得动、用得好、保安全”，统筹推进国家数据标准化工作，全国数据标准化技术委员会获批成立。委员会主要工作是对数据领域国家标准进行统一技术归口，统一组织申报、送审和报批，包括：数据资源、数据技术、数据流通、智慧城市、数字化转型等基础通用标准，支撑数据流通利用的数据基础设施标准，保障数据流通利用的安全标准。数据标准是数据工作体系的重要组成部分，对于筑牢数据经济根基、激活数据潜能、释放数据价值、抢抓数据发展机遇、构筑数据领域国际竞争新优势具有重要作用。（来源：央视新闻客户端）

全国数据标准化技术委员会成立全国数据标准化技术委员会成立

前瞻性研究与回顾性研究：你真的了解吗？嘿，科研小伙伴们！今天咱们来聊聊前瞻性研究和回顾性研究，这可是科研领域里的两大巨头哦！𐟘Ž 数据获取的时间差异 𐟕𐯸 首先，咱们得搞清楚这两者在数据获取时间上的差异。前瞻性研究呢，是在研究开始时数据还不存在，研究者需要通过实验或观察来收集数据。而回顾性研究呢，数据已经存在了，研究者只需要回去查找、分析这些已有的数据。因果关系的确定 𐟔 接下来是因果关系的确定。前瞻性研究可以明确因果关系的先后顺序，也就是说，研究者可以确定某个因素在前，某个结果在后。而回顾性研究就有点尴尬了，它不能确定因果关系的先后顺序，只能通过分析数据来推测。研究操作的可控性 𐟛 ️ 再来说说研究操作的可控性。前瞻性研究可以有统一的诊断标准、检测标准和评判标准，这样可以确保数据的准确性和一致性。而回顾性研究呢，这些标准都不可控，受试者的选择、数据的收集和整理都可能存在偏差。同一研究目的的多样性 𐟎œ‰时候，同一个研究目的既可以用来做前瞻性研究，也可以用来做回顾性研究，两者并不冲突。比如说，一个研究课题既可以现在开始收集病人数据，等所有数据收集完再做统一分析，也可以回顾已有的数据来得出结论。前瞻性研究的具体定义 𐟓š 前瞻性研究其实就是研究者根据选题和设计的要求来进行的研究。通过将欲研究的因素给予受试者，目的是要由此产生出可以得出适当结论的资料，使研究结果能回答所提出的问题。这种研究方法包括实验研究论文、技术研究论文、疗效观察论文及流行病学调查报告等。回顾性研究的独特之处 𐟔„ 回顾性研究则是一种以现在为结果，回到过去的研究方法。这种研究方法因限制较少而有其优势，但其缺陷是受试者目前的身心状态会影响过去数据报告的真实性和准确性。比如说，一个患有严重疾病的人可能会将他的疾病归因于过去，从而报告了更多的负面生活事件，导致与当前疾病相关的假阳性结果。总的来说，前瞻性研究和回顾性研究各有千秋，选择哪种方法取决于你的研究目的和资源条件。希望这篇文章能帮你更好地理解这两种研究方法，加油，科研小伙伴们！𐟒ꀀ