什么是抽样分析？

一、什么是抽样分析？

抽样，从欲研究样品中抽取的部分样品，又称取样。从欲研究的全部样品中抽取一部分样品单位。其基本要求是要保证所抽取的样品单位对全部样品具有充分的代表性。

抽样的目的是从被抽取样品单位的分析、研究结果来估计和推断全部样品特性，是科学实验、质量检验、社会调查普遍采用的一种经济有效的工作和研究方法

二、数据产品与数据分析区别？

数据产品是根据数据得出的产品，如统计率。数据分析是对数据产品进行研究，得出一定的结果

三、实证分析与数据分析的区别与联系？

实证分析与数据分析的区别在于使用方法的不同，实证分析可以采用统计学的多元回归以及其他方法进行大样本检验，而数据分析可以用简单的统计方法进行描述分析，实证分析与数据分析的联系在于，它们都是采用大样本进行数据挖掘。

四、pps抽样与brewer抽样优缺点？

PPS抽样的优点。　　

　　(1)PPS抽样一般比传统变量抽样更易于使用。由于PPS抽样以属性抽样原理为基础，注册会计师可以很方便地计算样本规模，并手工或使用量表评价样本结果。样本的选取可以在计算机程序或计算器的协助下进行。

　　(2)PPS抽样的样本规模不需考虑被审计金额的预计变异性。传统变量抽样的样本规模是在总体项目共有特征的变异性或标准差的基础上计算的。PPS抽样在确定所需的样本规模时不需要直接考虑货币金额的标准差。

　　(3)PPS抽样中项目被选取的概率与其货币金额大小成比例，因而生成的样本自动分层。如果使用传统变量抽样，注册会计师通常需要对总体进行分层，以减小样本规模。

　　(4)PPS抽样中如果项目金额超过选样问距，PPS系统选样自动识别所有单个重大项目。

　　(5)如果注册会计师预计没有错报，PPS抽样的样本规模通常比传统变量抽样方法更小

　　(6)PPS抽样的样本更容易设计，且可在能够获得完整的总体之前开始选取样本。

PPS抽样的缺点　　

　　(1)使用PPS抽样时通常假设抽样单元的审定金额不应小于零或大于账面金额。如果注册会计师预计存在低估或审定金额小于零的情况，在设计PPS抽样方法时就需要特别考虑。

　　(2)如果注册会计师在PPS抽样的样本中发现低估，在评价样本时需要特别考虑。

　　(3)对零余额或负余额的选取需要在设计时特别考虑。例如，如果准备对应收账款进行抽样，注册会计师可能需要将贷方余额分离出去，作为一个单独的总体。如果检查零余额的项目对审计目标非常重要，注册会计师需要单独对其进行测试，因为零余额在PPS抽样中不会被选取。

　　(4)当发现错报时，如果风险水平一定，PPS抽样在评价样本时可能高估抽样风险的影响，从而导致注册会计师更可能拒绝一个可接受的总体账面金额。

　　(5)在PPS抽样中注册会计师通常需要逐个累计总体金额。但如果相关的会计数据会以电子形式储存，这不会额外增加大量的审计成本。

　　(6)当预计总体错报金额增加时，PPS抽样所需的样本规模也会增加。在这些情况下，PPS抽样的样本规模可能大予传统变量抽样的相应规模。

PPS抽样，是按概率比例抽样，在多阶段抽样中，尤其是二阶段抽样中，初级抽样单位被抽中的机率取决于其初级抽样单位的规模大小，初级抽样单位规模越大，被抽中的机会就越大，初级抽样单位规模越小，被抽中的机率就越小。就是将总体按一种准确的标准划分出容量不等的具有相同标志的单位在总体中不同比率分配的样本量进行的抽样。

PPS抽样，总体中含量大的部分被抽中的概率也大，可以提高样本的代表性。PPS抽样的主要优点是使用了辅助信息，减少抽样误差；主要缺点是对辅助信息要求较高，方差的估计较复杂等。PPS抽样为有放回抽样，Brewer抽样为无放回抽样。

我们先进行PPS抽样，使用UPmultinomial()函数，PPS抽样是有放回的，抽样的索引号大于1的值时为，表示被抽到多次。

五、传统变量抽样 与统计抽样区别？

传统变量抽样是指对稽查对象总体的货币金额进行实质性测试所采用的抽查方法。

而统计抽样是指同时具备下列特征的抽样方法：（1）随机选取样本；（2）运用概率论评价样本结果。不同时具备上述两个特征的抽样方法为非统计抽样。

两者为不同的抽样方法，特点不一样，适用范围也不一样。

六、判断抽样与雪球抽样的区别？

常用的非概率抽样有方便抽样、定额抽样、立意抽样、雪球抽样等。

（一）方便抽样

方便抽样又称偶遇抽样。在这种抽样中，研究者选择那些最容易接近的人作为研究对象。此法常用于干预试验或预调查时，也可用于调查收尾时补缺。

（二）立意抽样

立意抽样又称目的抽样和判断抽样。根据研究目的的需要和研究者的主观判断，选择研究对象。

（三）雪球抽样

雪球抽样是指选择并调查几个具有研究目的所需要的特征的人，再依靠他们选择合乎研究需要的人，后者又可选择更多合乎研究需要的人，以此类推下去，样本就像滚雪球一样越来越大

七、meta分析与数据挖掘区别？

Meta分析和数据挖掘是两种不同的数据分析方法，它们的目的和应用领域也有所不同。

Meta分析是一种系统性地分析并综合多个已有研究结果的方法。在Meta分析中，研究者会收集多个研究的数据和研究结果，并将其进行汇总和统计分析，进而获得更加准确和可靠的结论和洞察，帮助人们更好地理解现象和问题。Meta分析通常应用于医学和社会科学等领域，以确定不同研究结果的一致性、探究异质性、描述研究间关系等。

数据挖掘是指从大量数据中提炼出有价值的信息和规律的过程，通常采用统计学、机器学习和深度学习等方法，以发现数据中的隐藏模式、趋势、关联性和异常等信息。数据挖掘可以应用于多个领域，例如商业、金融、医疗、教育等，帮助人们做出更加准确预测、优化流程、产品开发、市场分析等。

虽然Meta分析和数据挖掘都基于对数据进行分析和处理，但二者的目的和应用领域存在明显差异。Meta分析更注重多个研究结果的汇总和统计分析，要考虑数据来源和数据质量等问题；数据挖掘则更专注于数据本身，希望从数据中发掘出有用信息和规律，以发现潜在的商业、科学或社会价值。

八、数据追溯与分析的定义？

定义：

1、将数据溯源定义为从源数据到数据产品的衍生过程信息；

2、在数据库领域将其定义为“数据及其在数据库间运动的起源”;

3、数据溯源是对目标数据衍生前的原始数据以及演变过程的描述;

4、数据溯源是一种元数据，用来记录工作流演变过程、标注信息以及实验过程等信息。

九、数据科学与分析是什么？

数据科学与分析是指根据数据的统计与排列对其规范化的描述与分析其规律，

十、数据科学与分析就业前景？

数据科学与大数据技术专业学生毕业生能在政府机构、企业、公司等从事大数据管理、研究、应用开发等方面的工作。同时可以考取软件工程、计算机科学与技术、应用统计学等专业的研究生或出国深造。

重视数据的机构已经越来越多，上到国防部，下到互联网创业公司、金融机构需要通过大数据项目来做创新驱动，需要数据分析或处理岗位也很多;常见的食品制造、零售电商、医疗制造、交通检测等也需要数据分析与处理，如优化库存，降低成本，预测需求等。人才主要分成三大类：大数据系统研发类、大数据应用开发类、大数据分析类。