數據化實(shí)現方法(數據標準化的幾種方法)
1.數據標準化的幾種方法
方法一：規范化方法
也叫離差標準化，是對原始數據的線(xiàn)性變換，使結果映射到[0,1]區間。
方法二：正規化方法
這種方法基于原始數據的均值（mean）和標準差（standard deviation）進(jìn)行數據的標準化。將A的原始值x使用z-score標準化到x'。
z-score標準化方法適用于屬性A的最大值和最小值未知的情況，或有超出取值范圍的離群數據的情況。
spss默認的標準化方法就是z-score標準化。
用Excel進(jìn)行z-score標準化的方法：在Excel中沒(méi)有現成的函數，需要自己分步計算，其實(shí)標準化的公式很簡(jiǎn)單。
步驟如下：
1.求出各變量（指標）的算術(shù)平均值（數學(xué)期望）xi和標準差si ;
2.進(jìn)行標準化處理：
zij=(xij-xi)/si
其中：zij為標準化后的變量值；xij為實(shí)際變量值。
3.將逆指標前的正負號對調。
標準化后的變量值圍繞0上下波動(dòng)，大于0說(shuō)明高于平均水平，小于0說(shuō)明低于平均水平。
2.數據分析方法有哪些
一、描述性統計
描述性統計是一類(lèi)統計方法的匯總，揭示了數據分布特性。它主要包括數據的頻數分析、數據的集中趨勢分析、數據離散程度分析、數據的分布以及一些基本的統計圖形。
1、缺失值填充：常用方法有剔除法、均值法、決策樹(shù)法。
2、正態(tài)性檢驗：很多統計方法都要求數值服從或近似服從正態(tài)分布，所以在做數據分析之前需要進(jìn)行正態(tài)性檢驗。常用方法：非參數檢驗的K-量檢驗、P-P圖、Q-Q圖、W檢驗、動(dòng)差法。
二、回歸分析
回歸分析是應用極其廣泛的數據分析方法之一。它基于觀(guān)測數據建立變量間適當的依賴(lài)關(guān)系，以分析數據內在規律。
1. 一元線(xiàn)性分析
只有一個(gè)自變量X與因變量Y有關(guān)，X與Y都必須是連續型變量，因變量Y或其殘差必須服從正態(tài)分布。
2. 多元線(xiàn)性回歸分析
使用條件：分析多個(gè)自變量X與因變量Y的關(guān)系，X與Y都必須是連續型變量，因變量Y或其殘差必須服從正態(tài)分布。
3.Logistic回歸分析
線(xiàn)性回歸模型要求因變量是連續的正態(tài)分布變量，且自變量和因變量呈線(xiàn)性關(guān)系，而Logistic回歸模型對因變量的分布沒(méi)有要求，一般用于因變量是離散時(shí)的情況。
4. 其他回歸方法：非線(xiàn)性回歸、有序回歸、Probit回歸、加權回歸等。
三、方差分析
使用條件：各樣本須是相互獨立的隨機樣本；各樣本來(lái)自正態(tài)分布總體；各總體方差相等。
1. 單因素方差分析：一項試驗只有一個(gè)影響因素，或者存在多個(gè)影響因素時(shí)，只分析一個(gè)因素與響應變量的關(guān)系。
2. 多因素有交互方差分析：一頊實(shí)驗有多個(gè)影響因素，分析多個(gè)影響因素與響應變量的關(guān)系，同時(shí)考慮多個(gè)影響因素之間的關(guān)系
3. 多因素無(wú)交互方差分析：分析多個(gè)影響因素與響應變量的關(guān)系，但是影響因素之間沒(méi)有影響關(guān)系或忽略影響關(guān)系
4. 協(xié)方差分祈：傳統的方差分析存在明顯的弊端，無(wú)法控制分析中存在的某些隨機因素，降低了分析結果的準確度。協(xié)方差分析主要是在排除了協(xié)變量的影響后再對修正后的主效應進(jìn)行方差分析，是將線(xiàn)性回歸與方差分析結合起來(lái)的一種分析方法。
四、假設檢驗
1. 參數檢驗
參數檢驗是在已知總體分布的條件下（一股要求總體服從正態(tài)分布）對一些主要的參數（如均值、百分數、方差、相關(guān)系數等）進(jìn)行的檢驗 。
2. 非參數檢驗
非參數檢驗則不考慮總體分布是否已知，常常也不是針對總體參數，而是針對總體的某些一般性假設（如總體分布的位罝是否相同，總體分布是否正態(tài)）進(jìn)行檢驗。
適用情況：順序類(lèi)型的數據資料，這類(lèi)數據的分布形態(tài)一般是未知的。
1）雖然是連續數據，但總體分布形態(tài)未知或者非正態(tài)；
2）總體分布雖然正態(tài)，數據也是連續類(lèi)型，但樣本容量極小，如10以下；
主要方法包括：卡方檢驗、秩和檢驗、二項檢驗、游程檢驗、K-量檢驗等。
3.數值程序化的方法有什么
處理工程數據一般有三種方法：數據程序化處理、數據文件化處理、
數據庫處理。
數據程序化處理的優(yōu)點(diǎn)是：充分將數據與程序結合在了一起。其缺點(diǎn)是數據無(wú)法共享，增加了程序的長(cháng)度。
數據文件化處理的優(yōu)點(diǎn)是：數據與程序作了初步的分離，實(shí)現了有條件的共享。其缺點(diǎn)有四點(diǎn)：①文件只能表示事物而不能表示事物之間的聯(lián)系；②文件較長(cháng)；③數據與應用程序之間仍有依賴(lài)關(guān)系；④安全性和保密性較差。
數據庫處理的優(yōu)點(diǎn)是：①數據共享，②數據集中，安全性和保密性好。③數據結構化，既表示了事物，又表示了事物之間的聯(lián)系。其缺點(diǎn)是：數據與應用程序無(wú)關(guān)聯(lián)。
4.數據標準化的幾種方法
方法一：規范化方法也叫離差標準化，是對原始數據的線(xiàn)性變換，使結果映射到[0,1]區間。
方法二：正規化方法這種方法基于原始數據的均值（mean）和標準差（standard deviation）進(jìn)行數據的標準化。將A的原始值x使用z-score標準化到x'。
z-score標準化方法適用于屬性A的最大值和最小值未知的情況，或有超出取值范圍的離群數據的情況。spss默認的標準化方法就是z-score標準化。
用Excel進(jìn)行z-score標準化的方法：在Excel中沒(méi)有現成的函數，需要自己分步計算，其實(shí)標準化的公式很簡(jiǎn)單。步驟如下：1.求出各變量（指標）的算術(shù)平均值（數學(xué)期望）xi和標準差si ;2.進(jìn)行標準化處理：zij=(xij-xi)/si其中：zij為標準化后的變量值；xij為實(shí)際變量值。
3.將逆指標前的正負號對調。標準化后的變量值圍繞0上下波動(dòng)，大于0說(shuō)明高于平均水平，小于0說(shuō)明低于平均水平。
5.測試質(zhì)量實(shí)現數據化管理是指哪些方面呢,通過(guò)什么方法進(jìn)行的
對于專(zhuān)業(yè)的測試公司，類(lèi)似TestBird這樣的，做測試是會(huì )有對應的計劃的，類(lèi)似于項目組的計劃。測試完成率，通過(guò)率，激活問(wèn)題率，修復率，高問(wèn)題模塊top，規劃安全級別等在測試計劃里是以子任務(wù)形式的。
數據化管理主要是每周對于新增問(wèn)題，未fixed問(wèn)題，阻斷問(wèn)題數量，剩余問(wèn)題數量，熱門(mén)問(wèn)題，每周測試密度變化等，根據項目緊縮性，對一些bug修復率進(jìn)行管理，設置逾期時(shí)間，跟蹤熱門(mén)問(wèn)題。
定期會(huì )對二周內不可復現問(wèn)題和爭議的問(wèn)題進(jìn)行管理，做測試收斂。
專(zhuān)項測試采集數據，每個(gè)版本和之前版本做基準測試。
6.常見(jiàn)的數據標準化方法和其公式以及優(yōu)缺點(diǎn)
一、直線(xiàn)型無(wú)量綱化方法：又包括閥值法、指數法、標準化方法、比重法。
二、折線(xiàn)型無(wú)量綱化方法：凸折線(xiàn)型法、凹折線(xiàn)型法、三折線(xiàn)型法。三、曲線(xiàn)型無(wú)量綱化方法 。
目前常見(jiàn)的無(wú)量綱化處理方法主要有極值化、標準化、均值化以及標準差化方法，而最常使用的是標準化方法。但標準化方法處理后的各指標均值都為0，標準差都為1，它只反映了各指標之間的相互影響，在無(wú)量綱化的同時(shí)也抹殺了各指標之間變異程度上的差異，因此，標準化方法并不適用于多指標的綜合評價(jià)中。
而經(jīng)過(guò)均值化方法處理的各指標數據構成的協(xié)方差矩陣既可以反映原始數據中各指標變異程度上的差異，也包含各指標相互影響程度差異的信息。四、數據標準化的方法： 1、對變量的離差標準化離差標準化是將某變量中的觀(guān)察值減去該變量的最小值，然后除以該變量的極差。
即 x'ik=[xik -Min (xk)]/Rk 經(jīng)過(guò)離差標準化后，各種變量的觀(guān)察值的數值范圍都將在〔0,1〕之間，并且經(jīng)標準化的數據都是沒(méi)有單位的純數量。離差標準化是消除量綱（單位）影響和變異大小因素的影響的最簡(jiǎn)單的方法。
有一些關(guān)系系數（例如絕對值指數尺度）在定義時(shí)就已經(jīng)要求對數據進(jìn)行離差標準化，但有些關(guān)系系數的計算公式卻沒(méi)有這樣要求，當選用這類(lèi)關(guān)系系數前，不妨先對數據進(jìn)行標準化，看看分析的結果是否為有意義的變化。 2，對變量的標準差標準化標準差標準化是將某變量中的觀(guān)察值減去該變量的平均數，然后除以該變量的標準差。
即 x'ik = (xik - )/sk 經(jīng)過(guò)標準差標準化后，各變量將有約一半觀(guān)察值的數值小于0，另一半觀(guān)察值的數值大于0，變量的平均數為0，標準差為1。經(jīng)標準化的數據都是沒(méi)有單位的純數量。
對變量進(jìn)行的標準差標準化可以消除量綱（單位）影響和變量自身變異的影響。但有人認為經(jīng)過(guò)這種標準化后，原來(lái)數值較大的的觀(guān)察值對分類(lèi)結果的影響仍然占明顯的優(yōu)勢，應該進(jìn)一步消除大小因子的影響。
盡管如此，它還是當前用得最多的數據標準化方法。 3，先對事例進(jìn)行標準差標準化，再對變量進(jìn)行標準差標準化第一步，先對事例進(jìn)行標準差標準化，即將某事例中的觀(guān)察值減去該事例的平均數，然后除以該事例的標準差。
即 x'ik = (xik - )/si 第二步，再對變量進(jìn)行標準差標準化，即將某變量中的觀(guān)察值減去該變量的平均數，然后除以該變量的標準差。即 x''ik = (x'ik - 'k)/s'k 使用這種標準化的目的也在于消除性狀間的量綱（單位）影響和變異大小因子的影響，使性狀間具有可比性。
4，先對變量、后對事例、再對變量的標準差標準化這種標準化的目的也在于消除性狀間的量綱（單位）影響和變異大小因子的影響，使性狀間具有可比性。具體做法是：第一步，先對變量進(jìn)行標準差標準化，即將某變量中的觀(guān)察值減去該變量的平均數，然后除以該變量的標準差。
即 x'ik = (xik - )/sk 第二步，后對事例進(jìn)行標準差標準化，即將某事例中的觀(guān)察值減去該事例的平均數，然后除以該事例的標準差。即 x''ik = (x'ik - 'i)/s'i 第三步，再對變量進(jìn)行標準差標準化，即將某變量中的觀(guān)察值減去該變量的平均數，然后除以該變量的標準差。
即 x'''ik = (x''ik - ''k)/s''k 進(jìn)行了前兩步之后，還要進(jìn)行第三步的原因，主要是為了計算的方便。
7.數據分析的方法有哪些
處理工程數據一般有三種方法：數據程序化處理、數據文件化處理、數據庫處理。
數據程序化處理的優(yōu)點(diǎn)是：充分將數據與程序結合在了一起。其缺點(diǎn)是數據無(wú)法共享，增加了程序的長(cháng)度。
數據文件化處理的優(yōu)點(diǎn)是：數據與程序作了初步的分離，實(shí)現了有條件的共享。其缺點(diǎn)有四點(diǎn)：①文件只能表示事物而不能表示事物之間的聯(lián)系；②文件較長(cháng)；③數據與應用程序之間仍有依賴(lài)關(guān)系；④安全性和保密性較差。
數據庫處理的優(yōu)點(diǎn)是：①數據共享，②數據集中，安全性和保密性好。③數據結構化，既表示了事物，又表示了事物之間的聯(lián)系。
其缺點(diǎn)是：數據與應用程序無(wú)關(guān)聯(lián)。
