用PHP使Web数据分析进入更高境界
设计您的数据分析，做比简单原始计数更多的事 对 Web 数据进行有效和多层次的分析是许多面向 Web 企业能够生存的关键因素，数据分析检验的设计（和决策）通常是系统管理员和内部应用程序设计人员的工作，而他们可能除了能够把原始计数制成表格之外，对统计学没有更多的了解。在本文中，Paul Meagher 向 Web 开发人员传授了将推论统计学应用到 Web 数据流所需的技能和概念。 动态网站不断生成大量的数据 — 访问日志、民意测验和调查结果、客户概要信息、订单及其它，Web 开发人员的工作不仅是创建生成这些数据的应用程序，而且还要开发使这些数据流有意义的应用程序和方法。 通常，对于由管理站点所产生的不断增长的数据分析需求，Web 开发人员的应对是不够的。一般而言，除了报告各种描述性统计信息之外，Web 开发人员并没有其它更好的方法来反映数据流特征。有许多推论统计步骤（根据样本数据估计总体参数的方法）可以被充分利用，但目前却没有应用它们。 例如，Web 访问统计信息（按当前所编辑的）只不过是以各种方式进行分组的频率计数。以原始计数和百分比表示民意测验和调查结果的情况比比皆是。 开发人员用比较浅显的方法处理数据流的统计分析或许已经足够了，我们不应期望太多。毕竟，有从事较复杂的数据流分析的专业人士；他们是统计师和受过训练的分析师。当组织需要的不仅仅是描述性统计时，可以请他们加入。 但另一种应对是承认对推论统计学日益加深的了解正成为 Web 开发人员工作描述的一部分。动态站点正在生成越来越多的数据，事实表明，设法将这些数据变成有用的知识正是 Web 开发人员和系统管理员的责任。 我提倡采取后一种应对；本文旨在帮助 Web 开发人员和系统管理员学习（或重温，如果知识已遗忘的话）将推论统计学应用到 Web 数据流所需的设计和分析技能。 使 Web 数据与实验设计相关 将推论统计学应用到 Web 数据流需要的不仅仅是学习作为各种统计检验基础的数学知识。将数据收集过程与实验设计中的关键差别关联起来的能力同样很重要：测量尺度是什么？样本的代表性如何？总体是什么？正在检验的假设是什么？ 要将推论统计学应用到 Web 数据流，需要先把结果看作是由实验设计生成的；然后选择适用于该实验设计的分析过程。即使您可能认为将 Web 民意测验和访问日志数据看作实验的结果是多此一举，但这样做确实很重要。为什么？ 1.这将帮助您选择适当的统计检验方法。 在确定要使用哪些适当的统计检验时，实验设计的一个重要方面是选择数据收集的衡量尺度。 衡量标准的示例 测量尺度只是指定了一个对所感兴趣的现象分配符号、字母或数字的步骤。例如，千克尺度允许您给一个物体分配数字，根据测量仪器的标准化的偏移量指示该物体的重量。 有四种重要的衡量标准： 定比尺度（ratio）— 千克尺度是定比尺度的一个示例 ? 分配给物体属性的符号具有数字意义。您可以对这些符号执行各种运算（如计算比率），而对于通过使用功能不那么强大的衡量标准获得的数值，您不能使用这些运算。 定距尺度（interval）— 在定距尺度中，任意两个相邻测量单位之间的距离（也称为间距）是相等的，但零点是任意的。定距尺度的示例包括对经度和潮汐高度的度量，以及不同年份始末的度量。定距尺度的值可以加减，但乘除则没有意义。 定序尺度（rank）— 定序尺度可应用于一组有顺序的数据，有顺序指的是属于该尺度的值和观察值可以按顺序排列或附带有评级尺度。常见的示例包括“好恶”民意测验，其中将数字分配给各个属性（从 1 = 非常厌恶到 5 = 非常喜欢）。通常，一组有序数据的类别有自然的顺序，但尺度上相邻点之间的差距不必总是相同的。对于有 |
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