姓名評分理學(xué)院課程項(xiàng)目課程名稱：數(shù)據(jù)分析題目：班級：姓名學(xué)號：、、指導(dǎo)教師：梁方楚20《數(shù)據(jù)分析》課程項(xiàng)目使用對象：信科11-1，2教師：梁方楚2023.02.02數(shù)據(jù)分析題目要求：1．?dāng)?shù)據(jù)收集注明出處，求出《數(shù)據(jù)分析》教材所接觸的一些分析指標(biāo)（如平均數(shù)，標(biāo)準(zhǔn)差，分位數(shù)，相關(guān)系數(shù)等）2．論文字?jǐn)?shù)至少4000字以上（不包括圖標(biāo)）3．每個(gè)同學(xué)一題，獨(dú)立完成。4．上交時(shí)間為本課程結(jié)束時(shí)。5．課程項(xiàng)目題目自擬，上交時(shí)間為本課程結(jié)束時(shí)。1.利用2023年的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行我國教育投資與經(jīng)濟(jì)增長關(guān)系的進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析2.利用因子分析法對浙江省2023年的所有縣市進(jìn)行綜合經(jīng)濟(jì)實(shí)力進(jìn)行評價(jià)。綜合經(jīng)濟(jì)實(shí)力指標(biāo)選取人均GDP、人均財(cái)政收入、人均社會消費(fèi)品零售總額、人均工業(yè)增加值、職工平均工資、農(nóng)民人均純收入、全員勞動(dòng)生產(chǎn)率、農(nóng)村居民人均生活消費(fèi)支出等八項(xiàng)指標(biāo)來反映。根據(jù)綜合得分排序獲得綜合經(jīng)濟(jì)實(shí)力排名表3.浙江省和諧社會評價(jià)指標(biāo)體系的構(gòu)建與實(shí)證分析。利用主成分分析法對2023年進(jìn)行分析。4.基于因子分析和聚類分析方法對2023年大連，青島，上海，寧波，南京，武漢，廈門，深圳，福州，西安，天津，重慶，杭州進(jìn)行綜合評價(jià)，指標(biāo)選擇要恰當(dāng)。5.華東六省一市浙江省，江蘇省，江西省，安徽省，福建省和上海市2023年的財(cái)政收入的多元回歸分析。6.選擇合理的評價(jià)指標(biāo)對全國31個(gè)省市2023年的城市居民家庭收入和消費(fèi)數(shù)據(jù)進(jìn)行因子分析和聚類分析7.請你對15個(gè)副省級城市創(chuàng)新型城市進(jìn)行評價(jià)，選擇合適的相關(guān)指標(biāo)和指標(biāo)體系以及收集2023年相關(guān)數(shù)據(jù)。寧波杭州南京廣州青島深圳廈門武漢大連沈陽成都西安濟(jì)南長春哈爾濱。8.請你對省會城市創(chuàng)新型城市進(jìn)行評價(jià)，選擇合適的相關(guān)指標(biāo)和指標(biāo)體系以及收集2023年相關(guān)數(shù)據(jù)。寧波杭州南京廣州青島深圳廈門武漢大連沈陽成都西安濟(jì)南長春哈爾濱。9.選擇合理的評價(jià)指標(biāo)對全國31個(gè)省市2023年的城市居民家庭收入和消費(fèi)數(shù)據(jù)進(jìn)行因子分析和聚類分析，10.2023年我國37個(gè)大城市(省會城市和計(jì)劃單列市加上溫州、蘇州)居民人均可支配收入的統(tǒng)計(jì)分析11.運(yùn)用因子分析分析比較我國各類型上市商業(yè)銀行的經(jīng)營業(yè)績(數(shù)據(jù)2023年)12.利用中國城市綜合競爭力指標(biāo)體系以及城市綜合競爭力對以下城市2023年排名： 深圳市上海市 北京市東莞市 廣州市 杭州市 無錫市 蘇州市 南京市 長沙市寧波市 溫州市 嘉興市 紹興市臺州市 湖州市 金華市 麗水市 蕪湖市 黃山市13.利用主成分分析法對浙江省2023年的縣市綜合經(jīng)濟(jì)實(shí)力進(jìn)行評價(jià)。根據(jù)主成分綜合得分排序獲得綜合經(jīng)濟(jì)實(shí)力排名表14.利用主成分分析法對江蘇省2023年的縣市綜合經(jīng)濟(jì)實(shí)力進(jìn)行評價(jià)。根據(jù)主成分綜合得分排序獲得綜合經(jīng)濟(jì)實(shí)力排名表15利用主成分分析法對山東省2023年的縣市綜合經(jīng)濟(jì)實(shí)力進(jìn)行評價(jià)。根據(jù)主成分綜合得分排序獲得綜合經(jīng)濟(jì)實(shí)力排名表。16利用主成分分析法對廣東省2023年的縣市綜合經(jīng)濟(jì)實(shí)力進(jìn)行評價(jià)。根據(jù)主成分綜合得分排序獲得綜合經(jīng)濟(jì)實(shí)力排名表。17利用主成分分析法對江西省2023年的縣市綜合經(jīng)濟(jì)實(shí)力進(jìn)行評價(jià)。根據(jù)主成分綜合得分排序獲得綜合經(jīng)濟(jì)實(shí)力排名表。18利用主成分分析法以及聚類分析對廣東省2023年的縣市進(jìn)行綜合經(jīng)濟(jì)實(shí)力評價(jià)。根據(jù)主成分綜合得分排序獲得綜合經(jīng)濟(jì)實(shí)力排名表19.利用主成分分析法對福建省2023年的縣市綜合經(jīng)濟(jì)實(shí)力進(jìn)行評價(jià)。根據(jù)主成分綜合得分排序獲得綜合經(jīng)濟(jì)實(shí)力排名表。20.利用主成分分析法對安徽省2023年的縣市綜合經(jīng)濟(jì)實(shí)力進(jìn)行評價(jià)。根據(jù)主成分綜合得分排序獲得綜合經(jīng)濟(jì)實(shí)力排名表。21..請你選擇房地產(chǎn)板塊的每股收益，每股凈資產(chǎn)，每股營業(yè)收入，凈資產(chǎn)收益率，資產(chǎn)負(fù)債率，均價(jià)和每股收益增長率等指標(biāo)進(jìn)行收集相關(guān)數(shù)據(jù)對房地產(chǎn)上市企業(yè)進(jìn)行分析。22.利用主成分分析法以及聚類分析對四川省2023年的縣市進(jìn)行綜合經(jīng)濟(jì)實(shí)力評價(jià)。根據(jù)主成分綜合得分排序獲得綜合經(jīng)濟(jì)實(shí)力排名表。23.請你選擇商業(yè)銀行的每股收益，每股凈資產(chǎn)，每股營業(yè)收入，凈資產(chǎn)收益率，資產(chǎn)負(fù)債率，均價(jià)和每股收益增長率等指標(biāo)進(jìn)行收集相關(guān)數(shù)據(jù)對商業(yè)銀行進(jìn)行分析。24.利用因子分析法以及聚類分析對浙江省2023年的縣市進(jìn)行綜合經(jīng)濟(jì)實(shí)力評價(jià)。根據(jù)因子得分綜合得分排序獲得綜合經(jīng)濟(jì)實(shí)力排名表。。25.利用因子分析法以及聚類分析對江蘇省2023年的縣市進(jìn)行綜合經(jīng)濟(jì)實(shí)力評價(jià)。根據(jù)因子得分綜合得分排序獲得綜合經(jīng)濟(jì)實(shí)力排名表。26.請你對15個(gè)副省級城市進(jìn)行評價(jià)并進(jìn)行分析，選擇合適的相關(guān)指標(biāo)和指標(biāo)體系以及收集相關(guān)數(shù)據(jù)2023年。寧波杭州南京廣州青島深圳廈門武漢大連沈陽成都西安濟(jì)南長春哈爾濱。27利用因子分析法以及聚類分析對浙江省2023年的縣市進(jìn)行綜合經(jīng)濟(jì)實(shí)力評價(jià)。根據(jù)因子得分綜合得分排序獲得綜合經(jīng)濟(jì)實(shí)力排名表。28利用因子分析法以及聚類分析對浙江省2023年的縣市進(jìn)行綜合經(jīng)濟(jì)實(shí)力評價(jià)。根據(jù)因子得分綜合得分排序獲得綜合經(jīng)濟(jì)實(shí)力排名表。29請你選擇農(nóng)業(yè)板塊上市公司的每股收益，每股凈資產(chǎn)，每股營業(yè)收入，凈資產(chǎn)收益率，資產(chǎn)負(fù)債率，均價(jià)和每股收益增長率等指標(biāo)進(jìn)行收集相關(guān)數(shù)據(jù)并進(jìn)行主成分分析以及綜合排名。30請你選擇水泥板塊上市公司的每股收益，每股凈資產(chǎn)，每股營業(yè)收入，凈資產(chǎn)收益率，資產(chǎn)負(fù)債率，均價(jià)和每股收益增長率等指標(biāo)進(jìn)行收集相關(guān)數(shù)據(jù)并進(jìn)行主成分分析以及綜合排名。31請你選擇農(nóng)業(yè)板塊上市公司的每股收益，每股凈資產(chǎn)，每股營業(yè)收入，凈資產(chǎn)收益率，資產(chǎn)負(fù)債率，均價(jià)和每股收益增長率等指標(biāo)進(jìn)行收集相關(guān)數(shù)據(jù)并進(jìn)行主成分分析以及綜合排名。請你選擇化工板塊上市公司的每股收益，每股凈資產(chǎn)，每股營業(yè)收入，凈資產(chǎn)收益率，資產(chǎn)負(fù)債率，均價(jià)和每股收益增長率等指標(biāo)進(jìn)行收集相關(guān)數(shù)據(jù)并進(jìn)行主成分分析以及綜合排名。32請你選擇電力板塊上市公司2023年的每股收益，每股凈資產(chǎn)，每股營業(yè)收入，凈資產(chǎn)收益率，資產(chǎn)負(fù)債率，均價(jià)和每股收益增長率等指標(biāo)進(jìn)行收集相關(guān)數(shù)據(jù)并進(jìn)行主成分分析以及綜合排名。33請你選擇鋼鐵板塊上市公司2023年的每股收益，每股凈資產(chǎn)，每股營業(yè)收入，凈資產(chǎn)收益率，資產(chǎn)負(fù)債率，均價(jià)和每股收益增長率等指標(biāo)進(jìn)行收集相關(guān)數(shù)據(jù)并進(jìn)行主成分分析以及綜合排名。34請你選擇石油板塊上市公司2023年的每股收益，每股凈資產(chǎn)，每股營業(yè)收入，凈資產(chǎn)收益率，資產(chǎn)負(fù)債率，均價(jià)和每股收益增長率等指標(biāo)進(jìn)行收集相關(guān)數(shù)據(jù)并進(jìn)行主成分分析以及綜合排名。35利用因子分析法以及聚類分析對江蘇省2023年的縣市進(jìn)行綜合經(jīng)濟(jì)實(shí)力評價(jià)。根據(jù)因子得分綜合得分排序獲得綜合經(jīng)濟(jì)實(shí)力排名表。36請你選擇新能源板塊上市公司2023年的每股收益，每股凈資產(chǎn)，每股營業(yè)收入，凈資產(chǎn)收益率，資產(chǎn)負(fù)債率，均價(jià)和每股收益增長率等指標(biāo)進(jìn)行收集相關(guān)數(shù)據(jù)并進(jìn)行主成分分析以及綜合排名。37利用因子分析法以及聚類分析對江蘇省2023年的縣市進(jìn)行綜合經(jīng)濟(jì)實(shí)力評價(jià)。根據(jù)因子得分綜合得分排序獲得綜合經(jīng)濟(jì)實(shí)力排名表。38利用因子分析法以及聚類分析對江蘇省2023年的縣市進(jìn)行綜合經(jīng)濟(jì)實(shí)力評價(jià)。根據(jù)因子得分綜合得分排序獲得綜合經(jīng)濟(jì)實(shí)力排名表。39利用因子分析法以及聚類分析對江蘇省2007年的縣市進(jìn)行綜合經(jīng)濟(jì)實(shí)力評價(jià)。根據(jù)因子得分綜合得分排序獲得綜合經(jīng)濟(jì)實(shí)力排名表。40請你對15個(gè)副省級城市進(jìn)行評價(jià)并進(jìn)行分析，選擇合適的相關(guān)指標(biāo)和指標(biāo)體系以及收集相關(guān)數(shù)據(jù)2023年。寧波杭州南京廣州青島深圳廈門武漢大連沈陽成都西安濟(jì)南長春哈爾濱。41請你選擇房地產(chǎn)板塊上市公司2023年的每股收益，每股凈資產(chǎn)，每股營業(yè)收入，凈資產(chǎn)收益率，資產(chǎn)負(fù)債率，均價(jià)和每股收益增長率等指標(biāo)進(jìn)行收集相關(guān)數(shù)據(jù)并進(jìn)行主成分分析以及綜合排名。42請你選擇醫(yī)藥板塊上市公司的每股收益，每股凈資產(chǎn)，每股營業(yè)收入，凈資產(chǎn)收益率，資產(chǎn)負(fù)債率，均價(jià)和每股收益增長率等指標(biāo)進(jìn)行收集相關(guān)數(shù)據(jù)并進(jìn)行主成分分析以及綜合排名。43請你對15個(gè)副省級城市進(jìn)行評價(jià)并進(jìn)行分析，選擇合適的相關(guān)指標(biāo)和指標(biāo)體系以及收集相關(guān)數(shù)據(jù)2023年。寧波杭州南京廣州青島深圳廈門武漢大連沈陽成都西安濟(jì)南長春哈爾濱。44請你對15個(gè)副省級城市進(jìn)行評價(jià)并進(jìn)行分析，選擇合適的相關(guān)指標(biāo)和指標(biāo)體系以及收集相關(guān)數(shù)據(jù)2023年。寧波杭州南京廣州青島深圳廈門武漢大連沈陽成都西安濟(jì)南長春哈爾濱。45請你對15個(gè)副省級城市進(jìn)行評價(jià)并進(jìn)行分析，選擇合適的相關(guān)指標(biāo)和指標(biāo)體系以及收集相關(guān)數(shù)據(jù)2023年。寧波杭州南京廣州青島深圳廈門武漢大連沈陽成都西安濟(jì)南長春哈爾濱。46請你對15個(gè)副省級城市進(jìn)行評價(jià)并進(jìn)行分析，選擇合適的相關(guān)指標(biāo)和指標(biāo)體系以及收集相關(guān)數(shù)據(jù)2023年。寧波杭州南京廣州青島深圳廈門武漢大連沈陽成都西安濟(jì)南長春哈爾濱。47請你選擇新能源板塊上市公司2023年的每股收益，每股凈資產(chǎn)，每股營業(yè)收入，凈資產(chǎn)收益率，資產(chǎn)負(fù)債率，均價(jià)和每股收益增長率等指標(biāo)進(jìn)行收集相關(guān)數(shù)據(jù)并進(jìn)行主成分分析以及綜合排名。48請你選擇新能源板塊上市公司2023年的每股收益，每股凈資產(chǎn)，每股營業(yè)收入，凈資產(chǎn)收益率，資產(chǎn)負(fù)債率，均價(jià)和每股收益增長率等指標(biāo)進(jìn)行收集相關(guān)數(shù)據(jù)并進(jìn)行主成分分析以及綜合排名。49請你選擇鋼鐵板塊上市公司2023年的每股收益，每股凈資產(chǎn)，每股營業(yè)收入，凈資產(chǎn)收益率，資產(chǎn)負(fù)債率，均價(jià)和每股收益增長率等指標(biāo)進(jìn)行收集相關(guān)數(shù)據(jù)并進(jìn)行主成分分析以及綜合排名。50請你選擇鋼鐵板塊上市公司2023年的每股收益，每股凈資產(chǎn)，每股營業(yè)收入，凈資產(chǎn)收益率，資產(chǎn)負(fù)債率，均價(jià)和每股收益增長率等指標(biāo)進(jìn)行收集相關(guān)數(shù)據(jù)并進(jìn)行主成分分析以及綜合排名。51請你選擇鋼鐵板塊上市公司2023年的每股收益，每股凈資產(chǎn)，每股營業(yè)收入，凈資產(chǎn)收益率，資產(chǎn)負(fù)債率，均價(jià)和每股收益增長率等指標(biāo)進(jìn)行收集相關(guān)數(shù)據(jù)并進(jìn)行主成分分析以及綜合排名。52請你選擇電力板塊上市公司2023年的每股收益，每股凈資產(chǎn)，每股營業(yè)收入，凈資產(chǎn)收益率，資產(chǎn)負(fù)債率，均價(jià)和每股收益增長率等指標(biāo)進(jìn)行收集相關(guān)數(shù)據(jù)并進(jìn)行主成分分析以及綜合排名。53請你選擇電力板塊上市公司2023年的每股收益，每股凈資產(chǎn)，每股營業(yè)收入，凈資產(chǎn)收益率，資產(chǎn)負(fù)債率，均價(jià)和每股收益增長率等指標(biāo)進(jìn)行收集相關(guān)數(shù)據(jù)并進(jìn)行主成分分析以及綜合排名。54請你選擇電力板塊上市公司2023年的每股收益，每股凈資產(chǎn)，每股營業(yè)收入，凈資產(chǎn)收益率，資產(chǎn)負(fù)債率，均價(jià)和每股收益增長率等指標(biāo)進(jìn)行收集相關(guān)數(shù)據(jù)并進(jìn)行主成分分析以及綜合排名。55請你選擇電力板塊上市公司2023年的每股收益，每股凈資產(chǎn)，每股營業(yè)收入，凈資產(chǎn)收益率，資產(chǎn)負(fù)債率，均價(jià)和每股收益增長率等指標(biāo)進(jìn)行收集相關(guān)數(shù)據(jù)并進(jìn)行主成分分析以及綜合排名。56請你選擇房地產(chǎn)板塊上市公司2023年的每股收益，每股凈資產(chǎn)，每股營業(yè)收入，凈資產(chǎn)收益率，資產(chǎn)負(fù)債率，均價(jià)和每股收益增長率等指標(biāo)進(jìn)行收集相關(guān)數(shù)據(jù)并進(jìn)行主成分分析以及綜合排名。57請你選擇房地產(chǎn)板塊上市公司2023年的每股收益，每股凈資產(chǎn)，每股營業(yè)收入，凈資產(chǎn)收益率，資產(chǎn)負(fù)債率，均價(jià)和每股收益增長率等指標(biāo)進(jìn)行收集相關(guān)數(shù)據(jù)并進(jìn)行主成分分析以及綜合排名。58請你選擇房地產(chǎn)板塊上市公司2023年的每股收益，每股凈資產(chǎn)，每股營業(yè)收入，凈資產(chǎn)收益率，資產(chǎn)負(fù)債率，均價(jià)和每股收益增長率等指標(biāo)進(jìn)行收集相關(guān)數(shù)據(jù)并進(jìn)行主成分分析以及綜合排名。59請你選擇房地產(chǎn)板塊上市公司2023年的每股收益，每股凈資產(chǎn)，每股營業(yè)收入，凈資產(chǎn)收益率，資產(chǎn)負(fù)債率，均價(jià)和每股收益增長率等指標(biāo)進(jìn)行收集相關(guān)數(shù)據(jù)并進(jìn)行主成分分析以及綜合排名。60利用因子分析法以及聚類分析對全國2023年的省會城市進(jìn)行綜合經(jīng)濟(jì)實(shí)力評價(jià)。根據(jù)因子得分綜合得分排序獲得綜合經(jīng)濟(jì)實(shí)力排名表。61利用因子分析法以及聚類分析對全國2023年的省會城市進(jìn)行綜合經(jīng)濟(jì)實(shí)力評價(jià)。根據(jù)因子得分綜合得分排序獲得綜合經(jīng)濟(jì)實(shí)力排名表。62利用因子分析法以及聚類分析對全國2023年的省會城市進(jìn)行綜合經(jīng)濟(jì)實(shí)力評價(jià)。根據(jù)因子得分綜合得分排序獲得綜合經(jīng)濟(jì)實(shí)力排名表。63利用因子分析法以及聚類分析對全國2023年的省會城市進(jìn)行綜合經(jīng)濟(jì)實(shí)力評價(jià)。根據(jù)因子得分綜合得分排序獲得綜合經(jīng)濟(jì)實(shí)力排名表。64利用因子分析法以及聚類分析對全國2023年的省會城市進(jìn)行綜合經(jīng)濟(jì)實(shí)力評價(jià)。根據(jù)因子得分綜合得分排序獲得綜合經(jīng)濟(jì)實(shí)力排名表。65利用因子分析法以及聚類分析對江蘇省2007年的縣市進(jìn)行綜合經(jīng)濟(jì)實(shí)力評價(jià)。根據(jù)因子得分綜合得分排序獲得綜合經(jīng)濟(jì)實(shí)力排名表。66請你對15個(gè)副省級城市進(jìn)行評價(jià)并進(jìn)行分析，選擇合適的相關(guān)指標(biāo)和指標(biāo)體系以及收集相關(guān)數(shù)據(jù)2007年。寧波杭州南京廣州青島深圳廈門武漢大連沈陽成都西安濟(jì)南長春哈爾濱。67對全國32地區(qū)（北京，天津，上海，。。。。新疆）農(nóng)村居民消費(fèi)指標(biāo)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，描述農(nóng)村居民的消費(fèi)結(jié)構(gòu)，做出合理的解析（2023年）。68對全國32地區(qū)（北京，天津，上海，。。。。新疆）農(nóng)村居民消費(fèi)指標(biāo)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，描述農(nóng)村居民的消費(fèi)結(jié)構(gòu)，做出合理的解析（2023年）。69對全國32地區(qū)（北京，天津，上海，。。。。新疆）農(nóng)村居民消費(fèi)指標(biāo)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，描述農(nóng)村居民的消費(fèi)結(jié)構(gòu)，做出合理的解析（2023年）。70對全國32地區(qū)（北京，天津，上海，。。。。新疆）農(nóng)村居民消費(fèi)指標(biāo)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，描述農(nóng)村居民的消費(fèi)結(jié)構(gòu)，做出合理的解析（2023年）。71對全國32地區(qū)（北京，天津，上海，。。。。新疆）農(nóng)村居民消費(fèi)指標(biāo)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，描述農(nóng)村居民的消費(fèi)結(jié)構(gòu)，做出合理的解析（2023年）。72利用因子分析法以及聚類分析對寧波-舟山港 煙臺港 上海港 青島港天津港 福州港廣州港南通港深圳港 湛江港大連港 南京港 連云港港珠海港營口港 秦皇島港 廈門港 唐山港2023年的港口競爭力進(jìn)行綜合經(jīng)濟(jì)實(shí)力評價(jià)。根據(jù)因子得分綜合得分排序獲得綜合經(jīng)濟(jì)實(shí)力排名表。73利用因子分析法以及聚類分析對寧波-舟山港 煙臺港 上海港 青島港天津港 福州港廣州港南通港深圳港 湛江港大連港 南京港 連云港港珠海港營口港 秦皇島港 廈門港 唐山港2023年的港口競爭力進(jìn)行綜合經(jīng)濟(jì)實(shí)力評價(jià)。根據(jù)因子得分綜合得分排序獲得綜合經(jīng)濟(jì)實(shí)力排名表。74利用因子分析法以及聚類分析對寧波-舟山港 煙臺港 上海港 青島港天津港 福州港廣州港南通港深圳港 湛江港大連港 南京港 連云港港珠海港營口港 秦皇島港 廈門港 唐山港2023年的港口競爭力進(jìn)行綜合經(jīng)濟(jì)實(shí)力評價(jià)。根據(jù)因子得分綜合得分排序獲得綜合經(jīng)濟(jì)實(shí)力排名表。75請你對省會創(chuàng)新型城市進(jìn)行評價(jià)，選擇合適的相關(guān)指標(biāo)和指標(biāo)體系以及收集2023年相關(guān)數(shù)據(jù)。寧波杭州南京廣州青島深圳廈門武漢大連沈陽成都西安濟(jì)南長春哈爾濱。76請你對省會創(chuàng)新型城市進(jìn)行評價(jià)，選擇合適的相關(guān)指標(biāo)和指標(biāo)體系以及收集2023年相關(guān)數(shù)據(jù)。寧波杭州南京廣州青島深圳廈門武漢大連沈陽成都西安濟(jì)南長春哈爾濱。77請你對省會創(chuàng)新型城市進(jìn)行評價(jià)，選擇合適的相關(guān)指標(biāo)和指標(biāo)體系以及收集2023年相關(guān)數(shù)據(jù)。寧波杭州南京廣州青島深圳廈門武漢大連沈陽成都西安濟(jì)南長春哈爾濱。78主成分分析法對安徽省2023年的61個(gè)縣市綜合經(jīng)濟(jì)實(shí)力進(jìn)行評價(jià)。綜合經(jīng)濟(jì)實(shí)力指標(biāo)選取人均GDP、人均則政收入、人均社會消費(fèi)品零售總額、人均工業(yè)增加值、職工平均工資、農(nóng)民人均純收入、全員勞動(dòng)生產(chǎn)率、農(nóng)村居民人均生活消費(fèi)支出等八項(xiàng)指標(biāo)來反映。根據(jù)主成分綜合得分排序獲得綜合經(jīng)濟(jì)實(shí)力排名表79主成分分析法對安徽省2007年的61個(gè)縣市綜合經(jīng)濟(jì)實(shí)力進(jìn)行評價(jià)。綜合經(jīng)濟(jì)實(shí)力指標(biāo)選取人均GDP、人均則政收入、人均社會消費(fèi)品零售總額、人均工業(yè)增加值、職工平均工資、農(nóng)民人均純收入、全員勞動(dòng)生產(chǎn)率、農(nóng)村居民人均生活消費(fèi)支出等八項(xiàng)指標(biāo)來反映。根據(jù)主成分綜合得分排序獲得綜合經(jīng)濟(jì)實(shí)力排名表80主成分分析法對安徽省2023年的61個(gè)縣市綜合經(jīng)濟(jì)實(shí)力進(jìn)行評價(jià)。綜合經(jīng)濟(jì)實(shí)力指標(biāo)選取人均GDP、人均則政收入、人均社會消費(fèi)品零售總額、人均工業(yè)增加值、職工平均工資、農(nóng)民人均純收入、全員勞動(dòng)生產(chǎn)率、農(nóng)村居民人均生活消費(fèi)支出等八項(xiàng)指標(biāo)來反映。根據(jù)主成分綜合得分排序獲得綜合經(jīng)濟(jì)實(shí)力排名表學(xué)號姓名題目姓名評分理學(xué)院課程項(xiàng)目課程名稱：數(shù)據(jù)分析題目：石油板塊上市公司綜合評價(jià)分析班級：信科11-1姓名學(xué)號：、、指導(dǎo)教師：梁方楚20三號黑體字，中間空一格，段前后各0.5行，居中三號黑體字，中間空一格，段前后各0.5行，居中一級目錄采用四號黑體字，左對齊目錄一級目錄采用四號黑體字，左對齊摘要81問題的提出92研究現(xiàn)狀93因子分析法的數(shù)學(xué)模型93.1因子分析法的數(shù)學(xué)模型9二級目錄采用小四號黑體字，向左縮進(jìn)2字符3.2因子分析的計(jì)算步驟9二級目錄采用小四號黑體字，向左縮進(jìn)2字符4聚類分析的數(shù)學(xué)模型94.1聚類分析的數(shù)學(xué)模型94.2聚類分析的計(jì)算步驟105樣本的選擇和指標(biāo)體系的建立105.1樣本的選擇105.2指標(biāo)體系的建立105.3綜合評價(jià)指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)化106上市公司的因子分析及其結(jié)果107上市公司的聚類分析及其結(jié)果178總結(jié)189參考文獻(xiàn)1910個(gè)人學(xué)習(xí)小結(jié)摘要在一套財(cái)務(wù)比***********上，使*******************分在國際上的競爭能力。關(guān)鍵詞：石油板塊；綜合評價(jià)；因子分析；聚類分析1問題的提出石油板塊******************民經(jīng)濟(jì)的**********業(yè)，其績效水平****決定著進(jìn)一步提高我國石油行業(yè)在國際上的競爭能力。2研究現(xiàn)狀隨著我********************快速增長,我國已經(jīng)成為全球第二大石油消費(fèi)國,原**********,而同*********************,供需************突出，大量原油需要進(jìn)口。進(jìn)********************,增強(qiáng)自身的抗風(fēng)險(xiǎn)能力。中文采用小四號宋體，行距為單倍行距；數(shù)字、英文采用TimesNewRoman，小四號3因子分析法的數(shù)學(xué)模型中文采用小四號宋體，行距為單倍行距；數(shù)字、英文采用TimesNewRoman，小四號3.1因子分析法的數(shù)學(xué)模型因子分析是一種將多變量簡化的技術(shù)。***********************因子分析****************************************布，這樣可以方便對結(jié)果進(jìn)行解釋。3.2因子分析的計(jì)算步驟（1）根據(jù)*******************因子分析；（2）*********************************************的數(shù)目；（3）分************************************************解釋方式；（4）計(jì)算出因子得分等中間指標(biāo)，進(jìn)行經(jīng)濟(jì)管理方面的綜合評價(jià)及分析。4聚類分析的數(shù)學(xué)模型4.1聚類分析的數(shù)學(xué)模型距離***********************************************畫成一張譜系圖。所以有時(shí)系統(tǒng)聚類也稱為譜系分析。4.2聚類分析的計(jì)算步驟（1）根據(jù)*******************的選擇分析變量；（2）選擇距離或相******************************距離或相似系數(shù)，生成距離矩陣或相似陣；（3）選擇聚類方法，將距******************************一類；（4）如果類的個(gè)數(shù)大于1，**********************************為止；（5）輸出聚類結(jié)果和系統(tǒng)聚類圖。5樣本的選擇和指標(biāo)體系的建立5.1樣本的選擇在石油*******************************************2002～2023年的各評價(jià)指標(biāo)數(shù)據(jù)，運(yùn)用SPSS17.0進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。5.2指標(biāo)體系的建立本文根據(jù)指標(biāo)設(shè)置的科學(xué)性、全面性、可比性、重要性等原則綜合考慮償債能力、盈利能力、營運(yùn)能力、發(fā)展能力等各個(gè)層面，*********************5.3綜合評價(jià)指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)化綜合評價(jià)指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)化是指通過一定的數(shù)學(xué)變換消除指標(biāo)類型與量綱影響的方法，**********************************************理與科學(xué)。6上市公司的因子分析及其結(jié)果公式：（必須用word公式編輯器編輯）（6-1）×××××可表示為：（6-2）空1格，表頭、圖示文字均為宋體五號，居中空1格，表頭、圖示文字均為宋體五號，居中圖表：表1-1×××數(shù)據(jù)表圖1-1×××原理圖（流程圖）2005年8家樣本公司的財(cái)務(wù)指標(biāo)數(shù)據(jù):X1X2X3X4X5X6X7X8X9X10X11X12X1X2X3X4X5X6X7X82006年8家樣本公司的財(cái)務(wù)指標(biāo)數(shù)據(jù):X1X2X3X4X5X6X7X8X9X10X11X12X1X2X3X4X5X6X7X82007年8家樣本公司的財(cái)務(wù)指標(biāo)數(shù)據(jù):X1X2X3X4X5X6X7X8X9X10X11X12X1X2X3X4X5X6X7X82023年8家樣本公司的財(cái)務(wù)指標(biāo)數(shù)據(jù):X1X2X3X4X5X6X7X8X9X10X11X12X1X2X3X4X5X6X7X82023年8家樣本公司的財(cái)務(wù)指標(biāo)數(shù)據(jù):X1X2X3X4X5X6X7X8X9X10X11X12X1X2X3X4X5X6X7X8對上表中的數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，標(biāo)準(zhǔn)化后的指標(biāo)代號是Z1、Z2、Z3、Z4、Z5、Z6、Z7、Z8、Z9、Z10、Z11和Z12.對標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)據(jù)進(jìn)行因子分析。表1相關(guān)矩陣aZ1Z2Z3Z4Z5Z6Z7Z8Z9Z10Z11Z12相關(guān)表1中給出了觀察變量之間的相關(guān)系數(shù)矩陣，值越大，相關(guān)性越高。如標(biāo)準(zhǔn)化后的流動(dòng)比率和速動(dòng)比率相關(guān)系數(shù)為0.990，這說明標(biāo)準(zhǔn)化后的流動(dòng)比率和速動(dòng)比率的相關(guān)性很高，因此有必要進(jìn)行因子分析。表2公因子方差初始共因子方差提取Z11.000.975Z21.000.984Z31.000.893Z41.000.892Z51.000.941Z61.000.941Z71.000.926Z81.000.994Z91.000.900Z101.000.972Z111.000.965Z121.000.963表2所列的初始公因子方差，表示因子提取前各個(gè)變量全部共因子的載荷系數(shù)平方和，共因子數(shù)等于變量數(shù)，所以初始共因子方差均為1。表2所列的提取，反映了各變量的公因子方差的共同度，可看出：Z1、Z2、Z3、Z4、Z5、Z6、Z7、Z8、Z9、Z10、Z11、Z12變量都能很好地被四個(gè)因子（主成分）解釋，因?yàn)檫@12個(gè)變量的因子共同度均在0.89以上。表3解釋的總方差成份初始特征值提取平方和載入旋轉(zhuǎn)平方和載入合計(jì)方差的%累積%合計(jì)方差的%累積%合計(jì)方差的%累積%15.08342.36042.3605.08342.36042.3603.56129.67329.67323.33527.78970.1493.33527.78970.1493.23726.97656.64931.77514.78884.9381.77514.78884.9382.84623.71480.36341.1549.61394.5511.1549.61394.5511.70314.18894.5515.5494.57299.1226.099.82299.9447.007.056100.00089.910E-178.258E-16100.00093.498E-172.915E-16100.00010-9.765E-17-8.138E-16100.00011-1.677E-16-1.397E-15100.00012-2.285E-16-1.905E-15100.000從表3的特征值可看出，第一個(gè)因子的特征值=5.083，大約占去方差的29.673%，基于Factor過程取特征值大于1的規(guī)則，F(xiàn)actor過程提取了前三個(gè)因子，四個(gè)因子的特征值共占去方差的94.551%，可見，被放棄的其他8個(gè)因子解釋的方差僅占不到10%，因此說明前四個(gè)因子提供了原始數(shù)據(jù)的足夠信息。圖1碎石圖圖1是因子分析結(jié)果的碎石圖。碎石圖的Y軸為特征值，X軸為特征值序號，特征值按大小進(jìn)行了排序。典型的碎石圖會有一個(gè)明顯的拐點(diǎn)，該點(diǎn)之前是與大因子連接的陡峭折線，之后是與小因子連接的緩坡折線。從該圖中可以看出因子1與因子2，因子2與因子3，因子3與因子4，因子4和因子5之間的特征值插值比較大，而因子5，6，7，8，9，10，11，12之間的特征值差值均比較小，明顯的拐點(diǎn)是4，可以初步得出保留前4個(gè)因子將能概括大部分信息，前4個(gè)因子貢獻(xiàn)占總方差的94.551%，說明提取前4個(gè)公共因子是比較合適的。表4旋轉(zhuǎn)成份矩陣a成份1234Z1-.044-.029.980.108Z2.014.066.985.094Z3-.297-.552-.655-.267Z4.815.371.231.192Z5.950.105-.007-.163Z6.950.105-.007-.163Z7.899.301-.122.111Z8-.011.100.098.987Z9-.151-.241.573.700Z10.175.962.059.109Z11.157.936-.182-.178Z12.336.898.208.019根據(jù)表4，可以看出相對選轉(zhuǎn)以前的公共因子載荷系數(shù)，因子旋轉(zhuǎn)后因子載荷系數(shù)已經(jīng)明顯向兩極分化，有了更鮮明的實(shí)際意義。F1主要由Z4、Z5、Z6和Z7確定，把這四個(gè)變量概括為盈利能力因子；F2主要由Z10、Z11和Z12確定，把這三個(gè)變量概括為發(fā)展能力因子；F3主要由Z1、Z2和Z3確定，把這三個(gè)變量概括為償債能力因子；F4主要由Z8和Z9確定，把這兩個(gè)變量概括為營運(yùn)能力因子；根據(jù)旋轉(zhuǎn)成份矩陣表，可以寫出每個(gè)原始變量的因子表達(dá)式：表5成份得分系數(shù)矩陣成份1234Z1-.020-.043.405-.160Z2-.016-.015.406-.171Z3-.011-.140-.197-.039Z4.234-.008.030.110Z5.319-.124.020-.081Z6.319-.124.020-.081Z7.278-.036-.104.141Z8.015.025-.200.690Z9.008-.102.093.367Z10-.104.351-.040.059Z11-.114.357-.075-.092Z12-.040.292.048-.036根據(jù)表5中的因子得分系數(shù)和原始指標(biāo)變量的標(biāo)準(zhǔn)化值可以計(jì)算每個(gè)觀測值的各因子的得分?jǐn)?shù)，并可以據(jù)此對觀測量進(jìn)行進(jìn)一步的分析。本例中旋轉(zhuǎn)后的因子得分表達(dá)式可以寫成：以每一個(gè)主成分對應(yīng)的貢獻(xiàn)率除以前四個(gè)主成分的總貢獻(xiàn)率為權(quán)數(shù)，對4個(gè)主成分加權(quán)平均，所選樣本公司綜合評價(jià)函數(shù)如下：根據(jù)上述公式計(jì)算綜合評價(jià)得分，結(jié)果見表6.表6因子得分表公司名稱盈利能力發(fā)展能力償債能力營運(yùn)能力綜合評價(jià)F1得分排名F2得分排名F3得分排名F4得分排名F得分排名從表6可看出石油板塊上市公司各因子得分及其排名和綜合評價(jià)得分及其排名，下面對各公司分析它們綜合表現(xiàn)的優(yōu)勢和劣勢（即各公司在各主因子上的得分情況），這有助于各公司明白自己的缺陷，從而制定有效的措施以彌補(bǔ)自己的不足。（1）從盈利能力來看，************************說明該公司所處財(cái)務(wù)困境。（2）從發(fā)展能力來看，******************************革方案所致。（3）從償債能力來看，***********************************財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)較大。（4）從營運(yùn)能力來看，*****************************，影響企業(yè)正常的資金周轉(zhuǎn)。以上各項(xiàng)主因子得分分析結(jié)果，都很好的符合了實(shí)際情形。這表明，對主因子的解釋以及主因子的得分值，都是客觀的、合理的。根據(jù)表5所列的數(shù)據(jù)，表明了綜合考慮償債能力、營運(yùn)能力、盈利能力和發(fā)展能力時(shí)，各上市公司綜合財(cái)務(wù)狀況的相對比較*******************此排名結(jié)果對投資決策具有指導(dǎo)意義。（5）從綜合評價(jià)來看，2007年石油板塊上市公司綜合評價(jià)呈現(xiàn)出以下特征：1、綜合評價(jià)整體較為樂觀。從本文所研究**************************************增長，*此排名結(jié)果對投資決策具有指導(dǎo)意義。2、大部分公司的綜合評價(jià)得分呈直線大跨越下降趨勢。綜合績效得*****************************股份，第五類是岳陽興長。7上市公司的聚類分析及其結(jié)果對8家樣本上市公司按標(biāo)準(zhǔn)化后的財(cái)務(wù)指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行系統(tǒng)聚類分析。圖2樹狀圖（使用類間平均距離法和歐式平方距離法）*從圖2樹狀圖可知，***********************得分作了單因素方差分析。結(jié)果見表7.表78家石油板塊上市公司聚類分析結(jié)果數(shù)量均值極小值極大值標(biāo)準(zhǔn)差第盈利能力21.2207230.366232.075221.208435*一發(fā)展能力20.461897-0.262571.186371.024555類償債能力20.112555-0.402380.627490.728224營運(yùn)能力2-0.73957-1.1731-0.306050.613096第盈利能力2-0.01819-0.242810.206430.317666二發(fā)展能力21.5684951.446231.690760.172913類償債能力20.2969010.162640.431160.189873營運(yùn)能力20.131769-0.92361.187141.492523第盈利能力1-1.85636-1.85636-1.85636三發(fā)展能力1-0.58664-0.58664-0.58664類償債能力11.017241.017241.01724營運(yùn)能力1-0.45265-0.45265-0.45265第盈利能力3-0.14414-0.817540