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关于面向数据流的分析方法
导语：数据流最初是通信领域使用的概念，代表传输中所使用的信息的数字编码信号序列。然而，我们所提到的数据流概念与此不同。这个概念最初在1998年由Henzinger在文献87中提出，他将数据流定义为“只能以事先规定好的顺序被读取一次的数据的一个序列”。以下是小编整理关于面向数据流的分析方法，以供参考。
面向数据流的分析方法 篇1
在需求分析阶段，主要是分析信息在系统中加工和流动的情况。面向数据流的设计方法定义了一些不同的映射方法，利用这些映射方法可以把数据流图变换成结构图表示的软件结构。首先需要了解数据流图表示的数据处理的类型，然后针对不同类型分别进行分析处理。
（1）数据流类型
典型的数据流类型有两种：变换型和事务型。
A、变换型。变换型是指信息尚输入通路进入系统，同时由外部形式变换成内部形式，进入系统的信息通过变换中心，经加工处理以后再沿输出通路变换成外部形式离开软件系统。变换型数据处理问题的工作过程大致分为三步，即取得数据、变换数据和输出数据。相应于取得数据、变换数据、输出数据的过程，变换型系统结构图由输入、中心变换和输出等三部分组成。
B、事务型。在很多软件应用中，存在某种作业数据流，它可以引发一个或多个处理，这些处理能够完成该作业要求的功能，这种数据流就叫做事务。事务型数据流的特点是接受一项事务，根据事务处理的特点和性质，选择分派一个适当的处理单元（事务处理中心），然后给出结果。这类数据流归为特殊的一类，称为事务型数据流。在一个事务型数据流中，事务中心接收数据，分析每个事务以确定它的类型，根据事务类型选取一条活动通路。
在事务型数据流系统结构图中，事务中心模块按所接受的事务类型，选择某一事务处理模块执行，各事务处理模块并列。每个事务处理模块可能要调用若干个操作模块，而操作模块又可能调用若干个细节模块。
（2）面向数据流设计方法的实施要点与设计过程
面向数据流的结构设计过程和步骤是：
第1步：分析、确认数据流图的类型，区分是事务型还是变换型。
第2步：说明数据流的.边界。
第3步：把数据流图映射为程序结构。对于事务流区分事务中心和数据接收通咱，将它映射成事务结构。对于变换流区分输出和输入分支，并将其映射成变换结构。
第4步：根据设计准则对产生的结构进行细化和求精。
下面分别讲座变换型和事务型数据流图转换成程序结构图的实施步骤。
变换型
将变换型映射成结构图，又称为变换分析。其步聚如下：
第1步：确定数据流图是否具有变换特性。一般地说，一个系统中所有的信息流都可以认为是变换流，但是，当遇有明显的事务特性的信息流时，建议采采事务分析方法进行设计。
第2步：确定输入流和输出流的边界，划分出输入、变换的输出，独立出变换中心。
第3步：进行第一级分解，将变换型映射成软件结构，其中输入数据处理控制模块协调输出信息的产生过程。
第4步：按上述步骤如出现事务流也可按事务流的映射方式对各个子流进行逐级分解，直至分解到基本功能。
第5步：对每个模块写一个简要说明，内容包括该模块的接口描述、模块内部的信息、过程陈述、包括的主要判定点及任务等。
第6步：利用软件结构的设计原则对软件结构进一步转化。
事务型
将事务型映射成结构图，又称为事务分析。基步骤如下：
事务分析设计步骤与变换分析设计步骤大致类似，主要差别仅在于由数据流图到软件结构的映射方法不同。它是将事务中心映射成为软件结构中发送分支的调度模块，将接收通路映射成软件结构的接收分支。
面向数据流的分析方法 篇2
一、质量改进统计方法选择的基本导向
从工业革命的传统过程考察，大量的统计方法和技术伴随机器工业和科学实验的进步发展起来。像美国贝尔实验室的工程师休哈特提出的统计质量控制方法、道奇和罗米格首创的计数标准型抽样检验方法、费歇尔的正交实验设计、皮尔逊的相关分析和费希尔的回归分析等，都是在工农业生产和科学实验的数据基础上发展起来的，也有一些方法来源于医学和生物统计学的研究和物理化学实验的数据分析活动中，比如卡方检验、蒙特卡洛随机模拟等。这些方法不是来自单纯的演绎逻辑意义上的推导过程，而是从工农业生产和科学实验的实践中发展起来的，虽然受制于获取数据和手工计算能力的约束，但方法论的创新还是极大地推动了质量统计技术的进步和实际应用的发展。
目前，在质量改进活动中使用统计方法已经相当普及，许多改进项目甚至开始独立设计统计模型方法及相应的检验工具，统计学作为质量改进的基础方法论得到了广泛的发展和应用。促进这些方法走向实践的主要原因是什么？
（一）数据导向。
所谓数据导向，即“有什么数据，选择什么方法”，从质量过程生成的统计数据出发，选择和设计相应的统计方法，有时也根据这些数据设计一些QC课题或者其他质量改进项目。这种导向的特点是有什么数据，就做什么改进，而不是从质量现状或质量改进的关键技术、关键环节、成本、安全及交货期等出发。例如，国内某著名乳品企业采用先进的乳制品生产、消毒、存储和包装设备，每日自动产生大量的过程统计数据和质量检验数据，加上营销部门提供的销售数据和电子商务网站形成的客户订购、投诉和评价数据，构成了复杂的数据系统，实际上已经成为企业大数据系统的雏形。但是，该企业始终没有设计出适应企业自身需求的数据分析系统，也无法使这些数据在系统的质量改进和控制中起到积极的作用，浪费了大量的数据资源和改进管理的机会。
（二）模型导向。
模型导向是指为实证某个新设计或新发现的统计模型而进行的质量改进过程，这些统计模型的成功应用有些可以获得良好的改进效果，有些则无法适应真正的改进目标。从改革开放30多年中质量管理技术的进步过程来看，我们一直在追赶发达国家的.管理手段和技术方法，从20世纪80年代的全面质量管理、90年代的质量标准化管理到2000年代后的六西格玛管理和卓越绩效管理，似乎都体现了方法论上的盲目性，只顾追赶别人的脚步，不知道是否适合自身的发展。
从微观角度审视，一些企业的质量管理技术人员，在质量方法的选择上追求模型的“高大上”，简单参考和引进国外的先进数学模型，用眼花缭乱的数学公式代替了扎扎实实的现场调查和改进过程，把质量管理活动变成了新统计模型的实验室。
（三）工具导向。
统计软件是质量统计的重要工具，从SPC的应用过程可以看到，休哈特博士设计的均值极差控制图就是典型的工具导向的一个应用。由于当时的计算能力和工具不足，因此在作业现场计算方差比较困难，所以休哈特博士采用了计算更为简易的极差来替代方差，用以表征质量过程的波动性。
专业的统计软件是质量改进方法的重要推动力量，一些世界知名厂商也陆续推出面向质量管理的专用模块和程序，这些软件包括SAS、SPSS、STATISTICA
、Minitab、Matlab等。进入新世纪以来，大数据逐渐成为统计软件工具必须面对的重要对象，数据挖掘（Data Mining）和商业智能（Business Intelligence）等方法成为统计软件的主流方法，同时这些方法也被大量应用到质量管理活动中。于是，以统计软件工具为导向的一大批质量管理成果开始出现在各种场合，比如六西格玛黑带项目、可靠性项目、多变量统计过程控制（MSPC）、实验设计（Design of Experiment）等。
与模型导向一样，工具导向的质量改进也是被动的，无法真正面向质量生产的过程，即便是成功的数据分析也只能是统计模型和软件的新例证，而不能成为质量改进的新成果。
（四）案例导向。
案例导向的质量改进过程，来自商学院工商管理硕士（MBA）案例教学实践中，来自企业、院校和研究所的MBA似乎更喜欢来自成功案例方法的质量改进过程。但商业模式和管理经验并不总是可重复和可再现的，质量改进也是如此，商业案例只是对成功管理活动的总结和提炼，而不是输出管理规则和盈利模式。因此，基于成功的商学院案例或者六西格玛成功案例实施的质量改进方法进程中，有很大一部分是无法完成改进目标和任务的。
（五）任务导向。
所谓的任务导向是目前很多企业采用的一种中规中矩的质量统计方法，就是根据企业生产计划和调度要求，提出某项生产或管理任务，从完成任务的目的考虑，采用常规的统计方法或者技术来完成任务，甘特图的使用就是任务导向的一个典型例子。
企业在进行绩效考核的时候，一般多采用多变量线性模型进行综合评价，用来合成多项指标的考核分值，这类统计方法已经成为主流的绩效评价方法，从卓越绩效模式的评价到中小企业的员工绩效考核，大多采用此法，这就是任务导向的方法选择。这些方法是无法进行真正的质量改进的，只是一种较优的质量统计方法选择。
（六）问题导向。
质量统计方法的基本功能是描述、解释和探索，是基于过程或结果的统计数据而进行的有目的的质量改进活动，用以解决企业经营管理过程中出现的各种问题。因此，问题导向的质量统计方法主要是指以质量管理活动中出现的问题为核心改进目标，从问题的现状调查、研判、因果关系判别以及对策、实验和检验等基本目标出发，量身定制或者重新创建新的数据管理或质量改进统计方法，做到因地制宜、对症下药，达到追本溯源、药到病除的效果，这才是真正的应用统计价值所在，也是质量统计方法追求的科学、合理和高效的真正动力。
现实中，一些QC项目和六西格玛项目，就是为了做项目而刻意寻找项目，而不是面向企业生产经营和管理实践活动本身，他们根据比较好的一些质量特性，逆向设计统计方法，模拟和推断出可能的数据改进方法和计算模型，从而达到项目要求或评奖要求，实际上放弃了统计方法对于质量改进的真正贡献，也放弃了科学改进的真正目的，违背了质量改进的最初目的和终极价值。
二、问题导向的质量改进统计方法选择
问题导向的质量改进过程中，要一切从问题的现状出发，拟定合理目标，设计跟进数据集，选择合适的统计方法，带着问题逐步深入才能得到满意的改进效果。
问题导向的质量改进一般应遵循三个基本原则，一是厘定问题，单一目标；二是自顶向下，逐步求精；三是优选方法，单入单出。在这个原则下，质量改进的过程可以分为以下步骤：
（一）提出问题。
和一般的改进过程一样，面向问题的改进过程主要是对于质量问题的定义和选择，这些问题不是上级决定的，也不是财务目标中挑出来的，而应该来自质量经营和管理的实践中出现的质量问题和可能造成不良的机会。因此质量改进的动因本身就具有补偿性质量的能力，如果不出现问题，质量管理的重点则应放在质量保证能力建设和预防性质量的提升方面。
（二）描述问题并抽象成统计模型。
精确定义质量生产和使用过程中出现的问题，并力图把这个问题抽象成为统计模型。比如对于推土机首次故障时间的确认，就可以根据统计建模的经验和方法，考虑通过构建指数模型来计算一批推土机销售以后首次故障时间的期望均值，并以此通过假设检验来设定首次故障时间，并最终实现质量的全面提升。
（三）获得过程和结果的数据。
统计模型方法依赖大量数据和检验，因此模型方法所需要的数据必须和问题产生的过程保持一致，也就是说，必须回到问题发生的现场去收集整理数据并获得数据口径、背景和计算方法的要求。这些数据可以客观地描述、解释和探索质量过程中的细节，可以由此回溯和推断问题出现的可能性、因果性以及相关性，真正地做到“让数据说话”、“让模型作证”和“让结果指向”。
（四）分析建模和验证。
根据得到的数据和所选的统计方法创建统计模型，对问题进行深入的分析和解剖，得到解决问题的基本方向和思路，并设计出解决问题的路径和方法，对这些方法进行实地实验和验证，力求得出解决问题的全局性对策。
（五）方法选择的导向性。
有些问题的出现和解决，似乎有定数，比如因果图就经常被用来解决质量改进中的可能性关联问题。有些研究者更愿意采用复杂的数理统计模型来完成该改进任务，但我们的建议是选择最适合的方法，而不是最先进或者最豪华的方法。面向问题是质量改进的第一动力，因此统计方法的选择只有依照这个原则来进行，才有可能真正起到质量改进的作用，也从而实现质量提升的最终目标。
三、统计数据的来源和统计方法的适应性
（一）数据来源。
传统的企业统计数据来源于三个方面，即企业统计台账、生产记录和检验记录，这些数据是工业生产过程的人工记录，需要对质量生产过程进行人工干预才可以获得，有些数据因此产生了较大的误差和偏移，以至于很多统计方法无法接近真实过程。
目前，我国已进入工业化后期，国际先进的制造技术和设备被大量引进，其中包括具备强大数据生产能力的数控设备、网控设备和电子自动检测装置等，这些先进的电子设备可以大量测定、检验和记录数据，生成连续性、大规模和高精度的同步数据集，此即企业大数据的雏形。在一些先进的制造企业，技术人员已经可以直接从设备上导出大量的数据用以完成SPC、MSA、DOE等经典统计模型的拟合和研判，可以实现真正的大数据同步质量分析、检验和预警目标。
因此，当前企业主要的数据来源有四个方面，一是企业管理数据，包括企业管理统计台账、绩效考据数据、经营管理数据、投资和财务数据、营销数据等；二是企业生产过程数据，包括来自电子设备和网络设备中自动记录和筛选的数据；三是质量检验和验收的数据；四是来自供应链和客户调查的数据。这些数据大部分是连续生产的，主要是定量数据，也包含一些定性数据，这些数据构成企业经营管理活动的新资源。
（二）统计方法选择的基本原则。
问题导向的统计方法选择一般以数据为基础，有的方法要求的数据量比较少，因而容易在实践中使用，比如SPC、DOE等，而有的统计方法则要求更多的数据量和数据质量，比如时间序列和可靠性统计分析方法等。因此，选择统计方法时，应考虑所需要的数据在多个方面的特征和要求。
一是数据的易得性，要能够很容易和低成本地采集数据，对于网控设备来说，还应考虑网络联通问题；二是数据的统计口径、测量设备和测定方法要保持一致，这样的数据才具备基本的分析基础和分析能力；三是大数据的连续性采集能力，一些现场数据的采集必须满足连续性的要求，才可以辅助实施和分析，采用管理学意义上的价值，比如统计过程控制和抽样检验的数据等；四是保持数据采集的可重复性、可复现性和可控制性，大量统计数据的误差只有通过较为严格的方差分析和参数检验、分布模拟可能付诸建模分析和质量改进，因此要保证数据的采集技术不会带来较大的误差影响。
面向数据流的分析方法 篇3
服装行业的数据分析从商品流向来讲就是大家熟知进、销、存，其中商品销售环节可以细化为人、货、场。造成库存过高的原因一般都会认为是进的太多或卖得不好，很少有人从商品的追踪、预测、分析上下功夫。
1、 如何建立商品数据追踪体系？
商品追踪一般是按照天或周为单位来实施，随着POS系统的普及，数据收集越来越及时，按天来追踪商品销售状况变成可能。追踪内容：店铺库存数量、过去4或8周的销量（快时尚服装可以缩短为1—2周）、大仓库存。追踪方向：如果不能覆盖全产品链，可以按照大品类（比如体育服装的鞋、服、配，女装的上、下、套装、配饰等）的销售前20大和库存的前20大来跟进，前者是为了让卖得好的商品卖的更好，后者是为了让库存大的商品尽快消化掉。
新品消化率也是必须要追踪的一个数据，今年很多服装公司都在更新一个观念，什么是新品？只要消费者没有穿过的都应该是新品。这种观念对于就库存的消化是有帮助的，特别是那些新品依赖性越来越高的企业更应该如此。
通过POS采集到基础数据后，剩下的就是用EXCEL建立一个追踪模型，让它每天/周自动产生分析结论（策略部分需要人为制定），再根据库存天数等逻辑建立一个自动配货/调拨模型。目的就是监控主要商品进销存状况，迅速补货，让商品在不同客户或门店间流动起来。一般情况下不要让店员来下单调拨，因为店员可能较忙会忘记下单，对好卖的商品会有”占库存”的恶习。
2、 如何做商品的销售预测？
库存周数（WOI）是商品预测的一个KPI值，库存周数 = 即时库存 / （周期内的销售数量 / 销售周期），销售周期可以是4周、8周等。比如某个商品目前库存2000件，过去4周销售1000件，则它的库存周数就是8周，意义就是根据最近4周的销售状况来看，此商品还有8周即将售罄。
需要注意的是如果销售周期取4周，如果某款商品是两周前上市的新品，则销售周期要改成实际的销售周数。按销量排名往往会漏掉这个因素。
按库存周数进行货品的预测是一个相对粗糙的预测方法，因为它并没有考虑到季节、节假日、促销等因素。要精确的进行商品的销售预测就需要引入周销售权重指数的概念，它根据历史销售记录将每一天都赋予不同的权重值。
单店服装销售数据分析
1、 畅滞消款分析。
畅滞消款分析是单店服装销售数据分析报表中最简单、最直观、也是最重要的数据因素之一。畅消款即在一定时间内销量较大的款式，而滞消款则相反，是指在一定时间内销量较小的款式。款式的畅滞消程度主要跟各款式的可支配库存数（即原订货加上可以补上的货品数量的总和）有关，比如某款销售非常好，但当初订货非常少，也无法补到货，这样在很短的时间内就销售完了，其总销售数量并不大，那么也不能算是畅消款，因为该款对店铺的利润贡献率不大。在畅滞消款的分析上，从时间上一般按每周、每月、每季；从款式上一般按整体款式和各类别款式来分。畅滞消款式的分析首先可以提高订货的审美观和对所操作品牌风格定位的更准确把握，多次的畅滞消款分析对订货时对各款式的审美判断能力会大有帮助；畅滞消款式的分析对各款式的补货判断会有较大帮助，在对相同类别的款式的销售进行对比后，再结合库存，可以判断出需要补货的量，以快速补货，可以减少因缺货而带来的损失，并能提高单款的利润贡献率；畅滞消款分析还可以查验陈列、导购推介的程度，如某款订货数量较多，销售却较少的情况下，则首先应检查该款的陈列是否在重点位置、导购是否重点去推介该款；畅滞消款分析可以及时、准确对滞消款进行促销，以加速资金回拢、减少库存带来的损失。
2、 单款销售生命周期分析。
单款销售生命周期是指单款销售的总时间跨度以及该时间段的销售状况（一般是指正价销售期）。单款销售周期分析一般是拿一些重点的款式（订货量和库存量较多的款式）来做分析，以判断出是否缺货或产生库存压力，从而及时做出对策。单款的销售周期主要被季节和气候、款式自身销售特点、店铺内相近产品之间的竞争等三个因素所影响。单款的销售周期除了专业的销售软件以外，还可通过Excel软件，先选定该款的销售周期内每日销售件数，再通过”插入”—”图表”功能，通过矩形图或折线图等看出其销售走势，从而判断其销售生命周期。如果该款在某时间段内的陈列等其他因素未作改变， 5—9日是该款的销售高峰期，而前后几天都是非常大的.反差，这样我们就应该对照近期的天气气温和该款式特点。一般来讲，单款销售出现严重下滑主要有以下三个原因：一是近期天气气温不适合该款销售；二是销售生命周期已到，是一种正常的下滑；三是新上了一个与之相类似的款式，并且可能在陈列时更突出一点，由于消费者的视觉疲劳而更青睐于新到的款式。如果该款库存量较大，我们就应该做出相应对策。如果是第一种原因，我们不用急，等到最适合天气气温时重点陈列，但应考虑一下自己的上货时间把握是不是存在一些问题；如果是第二种原因，我们应该即时促销，以提高该款的竞争力和该款的库存风险；如果是第三种情况，则应考虑把与之竞争的新款撤掉或陈列在较一般的位置，并检讨自己的上货时间把握。相反，如果根据销售走势判断出还有一定的销售潜力，则完全可以分析出该款大概还可以销售多少件，这样再结合自己的库存量，进行合适的数量快速补货，以减少缺货损失。
3、 营业时间分析。
一般一个地区的店铺开业和打烊时间都是差不多的，但中间的班次安排就可能有所区别。这就要求我们对每个时间段对进店人数、试穿人数、成交票数和金额等进行分析，从而得出哪些时间段的进店率、进店试穿率和试穿成交率更高，再根据这一结果对员工班次进行调整。比如上午这些因素数据较低而下班前一小时这些因素数据较高，则可考虑改变全天营业时间；比如某一时间段这些因素数据非常集中，则可考虑将最多的员工、精力、促销等集中在这一时间段……通过准确的数据分析来合理调整工作时间和工作安排，能有效促进员工工作激情和销售增长。
多店之间的服装销售数据分析
对于品牌公司、省级代理商或开单一品牌多家店铺的加盟商而言，店铺之间的销售对比与货品调配能有效提升总仓的物流管理能力以及各店销售水平和解决库存能力。我们可以通过某一时间段内所选定的店铺之间的销售/库存对比分析表格来做多店之间的服装销售数据分析报表。对于销售/库存对比表，一般店铺的选择是在同一区域内；在款式选择上一般是上货时间差不多。
A款：第一、如果所有的店铺销售都不错，为什么A店铺销售不太好？是因为A店铺当地确实不喜欢该款的风格，还是该款的陈列有问题，还是导购在该款的推介上有问题……是否需要将该店铺库存往其他店铺进行调拨？第二、如果该款的整体销售都不错，结合该款的销售生命周期，总部是否需要继续下单生产，需要下多少。第三、就目前的总部库存而言，应该如何给B店铺和C店铺进行分配，是平均分配，还是先满足某一家店铺？
B款：第一、如果A店铺和B店铺的销售库存存在较大的反差，应考虑将两店的该款货品进行调配，这样不但可以提高该款在A店的销售量，而且可以有效除低B款的库存；第二、如果C店铺销售一般，但库存也较少，其销售是因为本身订货量不足还是本身销售潜力所致，是否应考虑将总仓库存再给C店铺补点货。当然，在实际的店铺之间的销售/库存对比分析工作中，还会出现更多的现象，只要针对不同的现象分析并做出相应对策，对店铺间的销售都会有较大的帮助的。
品牌的市场定位分析
一个服装品牌如果没有找准自己的定位其招商难度就会大增，而且很多终端店铺即使地段、面积等方面在当地都非常一流，却总是业绩不好，或从事该品牌的投资回报比过低，这就是因为对市场定位的把握不够准确。服装品牌的定位主要有三个方面构成。一个是产品定位，主要包括产品的风格和价格等；由产品定位决定的是品牌的主流顾客群体定位，主要包括顾客群体的年龄、收入、职业、学历等；而顾客群体定位则决定了品牌的市场定位，主要包括城市定位、店铺地段地位和店铺面积定位等。把握准确的市场定位对于招商策略和招商计划的制定和实施、改善店铺服务质量和服务标准、提高加盟商的投资回报比都是有着极其重要的作用的，而准确把握市场定位的唯一可靠依据就是通过数据的分析。
1、 城市定位分析。
品牌公司总部或省级代理商首先将区域市场进行划分，按市场类别分如地级市场、县级市市场和乡镇级市场等；按地理位置分如南方市场、北方市场等。然后按全年计算出分类别后的不同市场的投资回报比，这样便可看出我们的品牌是更适合南方市场还是北方市场，是更适合一线市场还是二级市场，是更适合南方的一线市场还是北方的一线市场……这样的结果对品牌公司总部或省级代理商的招商策略制定有着非常重要的意义，是一个前期的方向性问题。把最适合的市场作为重点拓展市场，对公司总部和终端加盟商的长远扩张和稳定发展都是非常大的好处。
2、 店铺定位分析。
某些品牌公司总部或省级代理商在招商时过于在乎店铺面积，认为店铺面积越大越好，这也是不科学的。我们应该通过全年的不同面积段店铺的投资回报比分析结果来确定最适合我们品牌的面积段，如60—200平方，300—500平方等。哪一个面积范围是盈利最大的，我们在招商的时候就重点放在这个面积范围，如一些好的意向加盟商其店铺面积不够我们可以帮助其寻找到达到这个面积范围的店铺，相反如果某位加盟商店铺面积超出，则可以考虑隔开一部分，以保证加盟商单店的最高盈利，从而增强其对公司的信心和忠诚度，并提高了终端店铺的质量。店铺定位的另一个因素就是店铺的形式，主要有沿街店铺、百货商场和超市卖场等，其依据也同样是分类别进行盈利分析对比，使得我们的品牌定位与店铺的面积和店铺形式定位完全相符。
面向数据流的分析方法 篇4
一、面板数据
面板数据：其有时间序列和截面两个维度，当这类数据按两个维度排列时，是排在一个平面上，与只有一个维度的数据排在一条线上有着明显的不同，整个表格像是一个面板,所以把panel data译作“面板数据”。但是,如果从其内在含义上讲,把panel data译为“时间序列—截面数据” 更能揭示这类数据的本质上的特点。也有译作“平行数据”或“TS-CS数据（Time Series - Cross Section）”。
线性面板线性面板数据里面各种估计量的关系，每个箭头都是可以证明的，感兴趣的可以自己证明：
二、离散选择模型和受限因变量模型
在实证微观计量经济学分析当中，我们常常会碰到这样一类计量经济模型，其中的因变量或者是定性的，或者是取值范围受到限制。在这两种情形下，必须要使用特殊的方法才能对这类计量经济模型进行有效分析，才能获得其中参数的一致估计。
当因变量是定性的时候，某些场合我们可以给它赋予诸如LL,,,2,1,0n等数值。但是，前提必须是有意义的.。在实证微观计量经济学分析当中，我们常常会碰到这样一类计量经济模型，其中的因变量或者是定性的，或者是取值范围受到限制。在这两种情形下，必须要使用特殊的方法才能对这类计量经济模型进行有效分析，才能获得其中参数的一致估计。当因变量是定性的时候，某些场合我们可以给它赋予诸如0,1，...,n...等数值。但是，前提必须是有意义的。二元选择模型的特点就是其因变量仅有二个结果。
三、静态面板数据
我们一般所说的静态面板数据模型，是指解释变量中不包含被解释变量的滞后项（通常为一阶滞后项）的情形。但严格地讲，随机干扰项服从某种序列相关的模型，如AR(1)，AR(2)，MA(1)等，也不是静态模型。动态和静态模型在处理方法上往往有较大的差异。用静态面板数据建立的模型通常有三种，即混合模型、固定效应模型和随机效应模型。
四、动态面板数据
动态面板数据是研究现象动态行为的一种重要方式，在一个模型中添加动态因素，是对方程理解上的一个变化。在方程中添加滞后变量即右边变量的整个历史，所以所观测的任何影响都以这个历史为条件。假如在面板数据模型右端加入滞后因变量的话，则模型变为动态面板数据模型。
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