1、統(tǒng)計(jì)水果分析范文 【環(huán)球網(wǎng)報(bào)道 記者 李婷婷】據(jù)韓聯(lián)社1月29日?qǐng)?bào)道，xx年是中韓自由貿(mào)易協(xié)定(FTA)正式生效的第三年，韓國農(nóng)村經(jīng)濟(jì)研究院29日發(fā)布的一份統(tǒng)計(jì)顯示，xx年韓國自華農(nóng)副產(chǎn)品進(jìn)口額較中韓FTA生效前不增反減，其中水果、蔬菜進(jìn)口額較FTA生效前大增12.6%。 統(tǒng)計(jì)顯示，xx年1-10月，韓國進(jìn)口中國農(nóng)副產(chǎn)品金額為36.2億美元(約合人民幣231.29億元)，較中韓FTA生效前的平均值(xx年至xx年韓國從中國進(jìn)口額的平均值)減少1.8%。 報(bào)道稱，xx年韓國進(jìn)口中國谷物金額較FTA生效前平均值減少29.1%，較xx年減少2.0%。其中產(chǎn)自中國的大米進(jìn)口量為14.6萬噸，較xx年(

2、16.4萬噸)減少11.0%。 同期，產(chǎn)自中國的水果、蔬菜、加工食品和畜產(chǎn)品的進(jìn)口額較FTA生效前大幅增加。xx年產(chǎn)自中國的水果、蔬菜進(jìn)口額達(dá)6.34億美元，較FTA生效前增長12.6%，加工食品和畜產(chǎn)品也分別增長21.9%和8.0%。 那你建一個(gè)工程，帶界面，將統(tǒng)計(jì)結(jié)果顯示出來。不就可以了。 價(jià)格理論，是不是商品供求關(guān)系？ 感謝悟空老師回答問題。如何用價(jià)格理論分析應(yīng)季與反季水果的市場？ 價(jià)格理論也是為當(dāng)前熱門的大數(shù)據(jù)分析服務(wù)嗎？ 在商品供求關(guān)系中，水果也脫離不了其范疇。當(dāng)季的水果上市了，按照其品種、品牌、質(zhì)量、數(shù)量、運(yùn)輸問題和上市的集中時(shí)間，會(huì)有不同的價(jià)格表現(xiàn)。 反季水果作為應(yīng)季水果的補(bǔ)充和

3、拓展，它的價(jià)格一般來說，應(yīng)該是相對(duì)比較高的。但是，它的銷售量完全是受到應(yīng)季水果的制約和交集的。 舉一個(gè)身邊的例子吧。比方人們喜愛吃的煙臺(tái)紅富士蘋果，每年從深秋到初冬，這是它的收獲上市時(shí)間，因?yàn)楝F(xiàn)在各個(gè)地方都大力種植，它的上市期比較集中。 在這個(gè)期間內(nèi)，從各地的大中城市到鄉(xiāng)鎮(zhèn)，都會(huì)有大量的蘋果供應(yīng)，因而它的價(jià)格相對(duì)較低。因?yàn)樗鳛閼?yīng)市水果，口惑極為好吃，所以其市場占有量很大。 當(dāng)?shù)赜醒哿?、有?shí)力的人們，看好了蘋果的品質(zhì)和人們對(duì)其的喜愛，紛紛建起水果冷藏庫，將相當(dāng)多數(shù)量的蘋果冷藏起來，繼續(xù)保持其風(fēng)味不變，留著第二年銷售。結(jié)果蘋果由應(yīng)季水果轉(zhuǎn)變?yōu)榉醇舅?，在銷售價(jià)格上當(dāng)然很高，但是新的應(yīng)季水果已經(jīng)上

4、市，所以蘋果的市場占有率則相對(duì)較低。 對(duì)于這個(gè)問題，我真不清楚問題的提問者，是如何考慮這個(gè)問題的。因?yàn)樵诮裉斓拇笠?guī)模的水果市場上，現(xiàn)代科技的普遍運(yùn)用，現(xiàn)代交通的高度發(fā)達(dá)，什么是應(yīng)季水果，什么是反季水果，人們已逐漸不清楚，還有這個(gè)必要嗎？ (歡迎評(píng)論互動(dòng)！圖片摘自網(wǎng)絡(luò)，感謝朋友提供！謝謝！) (轉(zhuǎn)發(fā)其他自媒體平臺(tái)，必須征得作者同意！) 謝謝。鏈家從xx年在北京成立至今，十幾年時(shí)間從北京到目前發(fā)展到各個(gè)城市，xx年排名全國房地產(chǎn)經(jīng)紀(jì)公司第四名。擁有專業(yè)的數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)，將龐大的數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。率先提出真房源，不吃差價(jià)等。一直把自己作為行業(yè)先行者來要求。對(duì)北京上海住房的統(tǒng)計(jì)和分析不可能絕對(duì)正確，但會(huì)起到

5、一定的借鑒作用。 我先來給你介紹一下小世界模型。這個(gè)模型的大概情況是這樣的，在上世紀(jì)的60年代，哈佛大學(xué)有一個(gè)專家叫做斯坦利米爾格倫（Stanley Milgram），他做了一個(gè)連鎖信實(shí)驗(yàn)。他將一些信件交給志愿者，要求志愿者通過自己的熟人將信傳到信封上指明的收信人手里，他發(fā)現(xiàn)，20%的信件最終送到了目標(biāo)人物手中（這說明世界很?。?，而且他還發(fā)現(xiàn)，在這些成功傳遞的信件中，平均只需要6.5次轉(zhuǎn)發(fā)就能夠到達(dá)目標(biāo)。也就是說，在社交網(wǎng)絡(luò)中，任意兩個(gè)人之間的“距離”是6。這就是“六度分隔”理論。這個(gè)結(jié)論已經(jīng)成為小世界模型中的基本結(jié)論。換句話說，全世界有70億人，但大家通過熟人，只要找托6次關(guān)系，你肯定能找到

6、西班牙總理那里。 這說明什么？這說明每一個(gè)人在一生中能認(rèn)識(shí)的人是x，那么x的6次方就會(huì)等于70億在這個(gè)估計(jì)中，我使用了一些數(shù)學(xué)，這個(gè)x解出來是43。 也就是說，平均來說，一個(gè)人一生中會(huì)認(rèn)識(shí)44個(gè)人，關(guān)系還算比較要好的。（至少能幫你去想辦法聯(lián)系西班牙總理的那種。） 當(dāng)然，你說的一生中會(huì)遇見多少人，這個(gè)取決于你說的“遇見”到底是什么意思。如果你站在上海的南京路步行街上，你會(huì)遇見幾萬人，甚至幾十萬人。這樣的遇見是沒有意義的。所以，我不是按照你說的“遇見”來分析這個(gè)問題的。我這里使用了“強(qiáng)聯(lián)系”，就是這44個(gè)人與你有強(qiáng)關(guān)聯(lián)比如是你的媽媽，你的妹妹，你的老婆，你的兒子親戚朋友這種關(guān)系比較好的人，我給你算

7、出來了，大概44人。 當(dāng)然，我算出來的44人只是一個(gè)平均值，有些人人脈很廣，資源也多，比如馬云，與他有強(qiáng)關(guān)聯(lián)的人，肯定超過44人了。 1、計(jì)算機(jī)編程能力的要求 作為數(shù)據(jù)分析很多情況下需要用到成型的分析工具，比如EXCEL、SPSS，或者SAS、R。一個(gè)完全不懂編程，不會(huì)敲代碼的人完全可以是一名能好的數(shù)據(jù)分析師，因?yàn)橐话闱闆r下OFFICE包含的幾個(gè)工具已經(jīng)可以滿足大多數(shù)數(shù)據(jù)分析的要求了。很多的數(shù)據(jù)分析人員做的工作都是從原始數(shù)據(jù)到各種拆分匯總，再經(jīng)過分析，最后形成完整的分析報(bào)告。當(dāng)然原始數(shù)據(jù)可以是別人提供，也可以自己提?。ㄗ鳛橐幻细竦臄?shù)據(jù)分析師，懂點(diǎn)SQL知識(shí)是很有好處的）。 而數(shù)據(jù)挖掘則需要有

8、編程基礎(chǔ)。為什么這樣說呢？舉兩個(gè)理由：第一個(gè)，目前的數(shù)據(jù)挖掘方面及相關(guān)的研究生方面絕大多數(shù)是隸屬于計(jì)算機(jī)系；第二點(diǎn)，在招聘崗位上，國內(nèi)比較大的公司掛的崗位名稱大多數(shù)為“數(shù)據(jù)挖掘工程師”。從這兩點(diǎn)就可以明確看出數(shù)據(jù)挖掘跟計(jì)算機(jī)跟編程有很大的聯(lián)系。 2、在對(duì)行業(yè)的理解的能力 要想成為一名優(yōu)秀的數(shù)據(jù)分析師，對(duì)于所從事的行業(yè)有比較深的了解和理解是必須要具備的，并且能夠?qū)?shù)據(jù)與自身的業(yè)務(wù)緊密結(jié)合起來。簡單舉個(gè)例子來說，給你一份業(yè)務(wù)經(jīng)營報(bào)表，你就能在腦海中勾畫出目前經(jīng)營狀況圖，能夠看出哪里出現(xiàn)了問題。但是，從事數(shù)據(jù)挖掘不一定要求對(duì)行業(yè)有這么高的要求。 3、專業(yè)知識(shí)面的要求 數(shù)據(jù)分析師出對(duì)行業(yè)要了解外，還要

9、懂得一些統(tǒng)計(jì)學(xué)、營銷、經(jīng)濟(jì)、心理學(xué)、社會(huì)學(xué)等方面的知識(shí)，當(dāng)然能了解數(shù)據(jù)挖掘的一些知識(shí)會(huì)更好。數(shù)據(jù)挖掘工程師則要求要比較熟悉數(shù)據(jù)庫技術(shù)、熟悉數(shù)據(jù)挖掘的各種算法，能夠根據(jù)業(yè)務(wù)需求建立數(shù)據(jù)模型并將模型應(yīng)用于實(shí)際，甚至需要對(duì)已有的模型和算法進(jìn)行優(yōu)化或者開發(fā)新的算法模型。想要成為優(yōu)秀的數(shù)據(jù)挖掘工程師，良好的數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)據(jù)庫、編程能力是必不可少的。 總之一句話來概括的話，數(shù)據(jù)分析師更關(guān)注于業(yè)務(wù)層面，數(shù)據(jù)挖掘工程師更關(guān)注于技術(shù)層面。 數(shù)據(jù)分析師與數(shù)據(jù)挖掘工程師的相似點(diǎn)： 1、都跟數(shù)據(jù)打交道。 他們玩的都是數(shù)據(jù)，如果沒有數(shù)據(jù)或者搜集不到數(shù)據(jù)，他們都要丟飯碗。 2、知識(shí)技能有很多交叉點(diǎn)。 他們都需要懂統(tǒng)計(jì)學(xué)，懂?dāng)?shù)據(jù)分析一些常用的方法，對(duì)數(shù)據(jù)的敏感度比較好。 3、在職業(yè)上他們沒有很明顯的界限。 很多時(shí)候數(shù)據(jù)分析師也在做挖掘方面的工作，而數(shù)據(jù)挖掘工程師也會(huì)做數(shù)據(jù)分析的工作，數(shù)據(jù)分析也有很多時(shí)候用到數(shù)據(jù)挖掘的工具和模型，很多數(shù)據(jù)分析從業(yè)者使用SAS、R就是一個(gè)很好的例子。而在做數(shù)據(jù)挖掘項(xiàng)目時(shí)同樣需要有人懂業(yè)務(wù)懂?dāng)?shù)據(jù)，能夠根據(jù)業(yè)務(wù)需要提出正確的數(shù)據(jù)挖掘需求和方案能夠提出備選的算法模型，實(shí)際上這樣的人一腳在數(shù)據(jù)分析上另一只腳已經(jīng)在數(shù)據(jù)挖掘上了。 事實(shí)上沒有必要將數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘分的特別清，但是我們需要看到兩者的區(qū)別和聯(lián)系，作為一名數(shù)據(jù)行業(yè)的從業(yè)者，要根據(jù)