샘플링 조사는 연구 대상의 모든 단위에서 일부 단위를 추출하여 조사 분석을 수행하고 해당 단위의 수량 특성을 사용하여 전체 수량 특성을 추정하는 조사 방법입니다. 이 가운데 연구 대상의 모든 단위를' 인구' 라고 한다.
전체적으로 추출하여 실제로 조사한 대상으로 구성된 집단을' 샘플' 이라고 합니다. 샘플 조사에서 샘플 수의 결정은 중요한 문제이다.
2. 라인 차트
라인 차트와 데이터 표시가 있는 라인 차트는 언제든지 또는 정렬 범주에 따라 변하는 추세를 표시하는 데 사용되며 데이터 포인트는 단일 데이터 값을 나타내거나 나타내지 않을 수 있습니다. 선 그래프는 많은 데이터 포인트가 있고 표시 순서가 중요한 경우에 특히 유용합니다.
3. 감지
귀납적 추론은 개별부터 일반에 이르는 추론이다. 개별 사물에 대한 한 각도에서 더 큰 각도에 이르기까지 특수한 구체적인 사례에서 일반적인 원리와 원리를 해석하는 방법을 추론한다.
자연계와 사회에서는 일반적으로 개인과 특수에 존재하고 개인을 통해 존재한다. 일반적으로 구체적인 물체와 현상 속에 존재한다. 따라서 개인을 알아야만 일반을 알 수 있다.
4, 연역법
연역적 추리는 일반에서 특수한 추리 방법이다. 귀납과는 상반되다. 추리 전제와 결론의 연계는 필연적이며, 일종의 결론적 추리이다.
이런 방법을 이용하여 문제를 연구하려면 우선 지도 사상이나 근거로 삼는 일반적인 원리와 원칙을 정확히 파악해야 한다. 둘째, 연구해야 할 과제와 문제의 실제 상황과 특수성을 충분히 이해해야 한다. 그런 다음 일반적인 원리가 특정 사물에 적용된다는 결론을 도출할 수 있다.
확장 데이터:
상업적 관점에서 볼 때, 이전에는 알려지지 않았던 통계 분석 패턴이나 추세를 발견하는 것은 기업에 매우 가치 있는 통찰력을 제공한다. 데이터 정리 기술은 기업의 미래 발전을 어느 정도 예견할 수 있다. 데이터 정렬 기술은 클러스터, 분류 및 예측의 세 가지 범주로 나눌 수 있습니다.
클러스터링 기술은 정보를 무질서한 방식으로 집중시키는 것이다. 클러스터의 한 가지 예는 알 수 없는 특징을 가진 그룹 비즈니스 고객에 대한 분석으로, 이 예에 관련 정보를 입력함으로써 고객의 특징을 잘 정의할 수 있습니다.
분류 기술은 컬렉션을 결정하는 객체를 지정하는 것입니다. 컬렉션은 일반적으로 위의 기술에 의해 형성됩니다. 한 가지 예는 수익 수준에 따라 고객을 특정 영업 그룹으로 나누는 것입니다.
예측 기술은 일부 개체 및 카탈로그에 알려진 값을 입력하고 이러한 값을 다른 유사한 세트에 적용하여 예상 값 또는 결과를 결정하는 것입니다. 예를 들어, 헬멧과 견장을 쓴 한 무리의 사람들이 축구팀에 속한다면, 우리는 헬멧과 견장을 쓴 또 다른 사람들이 축구팀에 속한다고 생각합니다.