数据处理与统计建模29页PPT

《数据的处理》PPT课件
通过本PPT课件，我们将深入探讨数据的处理，包括重要性、步骤、工具技术、 案例分析以及职业发展等内容，让你全面了解数据处理的价值和未来趋势。
什么是数据处理？
数据处理是指收集、整理和分析数据以获取有意义信息的过程。它包括清洗、 分析、可视化数据，并应用数据挖掘与机器学习技术，用于决策支持和业务 优化。
可视化和报告
将数据可视化呈现，制作报告以传达数据洞察。
数据清洗与预处理
1 数据清洗
去除重复数据和异常值， 处理缺失数据。
2 数据预处理
包括数据标准化、特征选 择、降维等操作。
3 数据规范化
将数据转换为标准格式， 确保数据的一致性和可比 性。
数据分析与建模
数据分析
运用统计学和机器学习算法解析 和挖掘数据的潜在信息。
机器学习
通过算法和模型使计算机自动学 习和改进，实现预测和优化。
数据建模
构建数学模型来描述和预测现实 世界中的数据。
数据可视化与报告
1
选择图表类型
根据数据类型和分析目的选状、标签等元素提升可视化效果。
3
制作报告
将数据可视化呈现，并撰写简洁明了的解读报告。
数据挖掘与机器学习
Tableau、Power BI等，用于创建令人印象深刻的数据可视化。
数据挖掘和机器学习是数据处理中的关键技术。通过挖掘数据中的模式和关 联，以及构建机器学习模型，可以发现隐藏在数据中的有价值信息。
数据处理的工具和技术
1 数据处理软件
如Python、R、SQL等，提供丰富的数据处理函数和工具。
2 大数据技术
Hadoop、Spark等技术，用于处理和分析大规模数据。
3 数据可视化工具

• 结论
利用单元格地址进行计算： （1）当数字发生变化时，单元格地址不 发发生任何改变，结果不会出错 （2）可以进行公式的自动复制，自动填 充
• 讨论 除了利用公式的方式计算
总人数以外，还有其他方法 吗？
方式一：函数输入法 求和函数：SUM()
方式二：插入函数法
方式三：自动求和
பைடு நூலகம்
实践操作
完成总人数与班级总人数的 计算
是一个计算公式
• 结论
如果在一个单元格中先输入一个等号“＝ ”，那么EXCEL会把等号后面输入的式子作为一 个“代数式（公式）”对待。
• 比较 F3单元格中输入：
A)=B3+C3+D3+E3
B)=8+4+12+7
计算后的结果都是31，但二
者有何区别？
当数值发生改变的时候 A）不会发生改变，单元格地址 B）需要重新输入进行计算
七年级初中信息技术
3.2 处理与统计数据
XXX中学 XXX
• 如何迅速准确算出每班报名人数和小组报 名总人数？
• 学生实践
✓计算“兴趣小组报名”表中羽毛球兴趣小组的“总人数”
✓提示：在单元格中分别利用 数字直接相加 或者 单元格地址相加
在F3单元格中输入数字相加：
是一个数据内容
在F3单元格中输入“=单元格地址”相加：

将数据以图形或图像的形式展现 出来，使得数据更加直观、易于 理解，有助于发现数据中的规律 和趋势。
常见可视化工具
Excel、Tableau、Power BI、 D3.js等，这些工具提供了丰富的 图表类型和交互功能，方便用户 进行数据可视化呈现。
常见图表类型及其适用场景
柱状图
适用于比较不同类别数据的大 小和差异，如销售额、人口数
推论性统计分析
利用SPSS进行t检验、方差分析、回 归分析等推论性统计方法，探究变量 之间的关系。
统计图表制作
运用SPSS绘制直方图、散点图、箱 线图等统计图表，直观展示数据分布 和规律。
05
大数据处理技术探讨
大数据定义及特点
大数据定义
大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据 集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的 海量、高增长率和多样化的信息资产。
案例：Hadoop在大数据处理中应用
Hadoop概述
Hadoop在大数据处理 中应用
Hadoop生态系统
Hadoop是一个由Apache基金会所 开发的分布式系统基础架构，用户可 以在不了解分布式底层细节的情况下 ，开发分布式程序，充分利用集群的 威力进行高速运算和存储。
Hadoop可以处理大数据中的各种问 题，包括超大数据集（大到超过一台 独立的物理计算机的存储容量）的存 储，以及跨集群节点并行处理数据。 Hadoop通过分布式存储和计算技术 ，可以高效地处理大数据，并提供高 可用性、可扩展性和容错性。
数据采集
根据需求从各种数据源中收集 数据，包括数据库、文件、网 络等。
数据整合
将不同来源的数据进行整合， 形成一个统一的数据集，方便 后续分析。

• “太阳当空照，花儿对我笑，小鸟说早早早……”
2020/12/2
4
校数 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009
队数
1600 1400 1200 1000
800 600 400 200
就事论事，形成数学模型的意识和能力欠缺；
对所用方法一知半解，不管具体条件，套用现成的 方法，导致错误；
对结果的分析不够，怎样符合实际考虑不周；
写作方面的问题(摘要、简明、优缺点、参考文献);
队员之间合作精神差，孤军奋战；
依赖心理重，甚至违纪（指导教师、 网络）。
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竞赛内容与形式
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15
数 据 的 统 计 描 述 和 分 析
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统计的基本概念 参数估计 假设检验
16
一、统计量
1. 表示位置的统计量—平均值和中位数.
平均值（或均值，数学期望）： X
1 n
n i 1
Xi
中位数：将数据由小到大排序后位于中间位置的那个数值.
2. 表示变异程度的统计量—标准差、方差和极差.
b,
注意要使每一个区间
(
x
' i
,
xi'
1
]
（i=1，2，…，n-1）
内都有样本观测值 xi（i=1，2，…，n-1）落入其中.
2.求出各组的频数和频率：统计出样本观测值在每个区间
(
xi'
,
x' i 1
]
中出
现的次数 ni ，它就是这区间或这组的频数.计算频率

置信区间
置信区间
解释变量：矩阵
[b , bint , r , rint , stats] = regress( y , X , alpha )
检验统计量：R2,F,p
显著性水平：0.05
• rcoplot(r,rint)
残差及其置信区间作图
• MATLAB7.0版本 s增加一个统计量: 剩余方差s2
y 0 1 x1 2 x2 3 x22 4 x1 x2
参数
参数估计值
置信区间
0
29.1133
[13.7013 44.5252]
1
11.1342
[1.9778 20.2906 ]
2
-7.6080
[-12.6932 -2.5228 ]
3
0.6712
[0.2538 1.0887 ]
4
-1.4777
0.11 123 139 98 115
1.10 207 200 160 /
16
分 ❖ 酶促反应的基本性质
析
底物浓度较小时，反应速度大致与浓度成正比；
底物浓度很大、渐进饱和时，反应速度趋于固定值
基本模型
y
Michaelis-Menten模型
1
酶促反应的速度 待定系数 =(1 , 2)
y f (x, ) 1x
• 构造理论模型 – 绘制 yi 与 xi 的样本散点图，如生产函数、投资函数、需求函数
• 估计模型参数——最小二乘,偏最小二乘,主成分回归等,依靠软件. • 模型检验——统计检验和模型经济意义检验,从设置指标变量修改 • 模型运用
– 经济因素分析、经济变量控制、经济决策预测
1
线性回归实例选讲－－牙膏的销售量

参数估计就是从样本（X1，X2，…，Xn）出发，构造一些统计量 ˆi( X1，
X2，…，Xn） （i=1，2，…，k）去估计总体X中的某些参数（或数字特
征）i（i=1，2，…，k）.这样的统计量称为估计量.
1. 点估计：构造（X1，X2，…，Xn）的函数 ˆi( X1，X2，…，Xn） 作为参数i的点估计量，称统计量ˆi为总体X参数i的点估计量.
（二）方差的区间估计 D X 在 置 信 水 平 1 - 下 的 置 信 区 间 为 [ ( n 2 1 ) s 2 , ( n 1 2 ) s 2 ] . 1 22
2021/7/15
数学建模
返回
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对总体X的分布律或分布参数作某种假设，根据 抽取的样本观察值，运用数理统计的分析方法，检 验这种假设是否正确，从而决定接受假设或拒绝假 设.
X n） ,使 得
P (ˆ1ˆ2)1 则 称 随 机 区 间 (ˆ1,ˆ2)为 参 数 的 置 信 水 平 为 1的 置 信 区 ˆ1 间 , 称 为 置 信 下 限 ,ˆ2称 为 置 信 上 限 .
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数学建模
13
(一)数学期望的置信区间 1、已知DX，求EX的置信区间
s 设 样 本 （ X 1 ， X 2 ， … ， X n ） 来 自 正 态 母 体 X ， 已 知 方 差 D 2 X ，
（ ） Y = X 1 2 X 2 2 X n 2
服 从 自 由 度 为 n 的 2分 布 ， 记 为 Y ~ 2 n.
Y 的 均 值 为 n ， 方 差 为 2 n .
0.16
0.14
0.12
0.1
0.08
0.06
0.04
0.02
0
0

i1
它反映了总体 方差的信息
样本标准差:
S
1 n 1
n i1
(Xi
X
)2
.
样本k阶原点矩 :
样本k阶中心矩 :
Ak
1 n
n i1
X
k i
它反映了总体k 阶矩的信息
M k
1 n
n
(Xi
i1
X )k
它反映了总体k 阶 中心矩的信息
Байду номын сангаас
X
为样本1阶原点矩A1,样本二阶中心矩M
记为
2
Sn2 =
1 n
总体分布 的实际情
H 0 成立
况（未知） H 0 不成立
判断正确 犯第 II 类错误
犯第 I 类错误 判断正确
断言：在座的各位平均身高是170cm。
要检验这句话正确与否，我们可以采用单 正态总体的均值检验。
设总体 X ~ N(, 2 ) ，( X1, X 2,, X n )为取自
该总体的一组样本
y
y
y f (x)
Y f (X)
x
0
x0
(b) 统计关系
例 2 城镇居民的收入与消费支出之间有很大的关 联，居民的收入提高了，消费也随之潇洒，但居民的 收入不能完全确定消费，人们的消费支出受到不同年 龄段的消费习惯的影响，也受到不同消费理念的影响。
因此居民的收入 x 与消费支出 y 就呈现出某种不确定
yˆ 33.73 0.516x (单位：英寸)
这1078对夫妇平均身高为 x 68 英寸，而
子代平均身高 y 69英寸
尽管“回归”这个名称的由来具有其 特定的含义，人们在研究大量的问题中变
量 x 与 y 之间的关系并不总是具有“回归” 的含义，但用这个名词来研究 x 与 y 之间

3. 用户行为分析：通过数据挖掘和机器学习技术，分析 用户的行为模式和购买习惯。
4. 精准营销策略制定：根据分析结果，制定针对不同用 户群体的精准市场营销策略。
案例二：股票价格预测分析
总结词：通过数据分析，预测股票价格的走势， 为投资者提供投资决策参考。
01
02
详细描述
1. 数据收集：收集历史股票价格、成交量、 财务数据等。
03
交媒体网站上获取
数据。
传感器监测
通过传感器监测设 备进行实时数据收
集。
数据清洗与预处理
去除重复数据
删除重复的记录或数据项。
处理缺失值
采用插值、删除或平均值填充等方法处理缺失 的数据项。
异常值处理
对超出合理范围的异常数据进行处理，如去除 或替换。
数据转换与编码
数据类型转换
将不同类型的数据进行 转换，如将文本数据转
在购物篮分析、产品推荐等领域应用关联规则挖掘结果。
聚类分析
01
02
03
数据预处理
对数据进行清洗、转换和 归一化等操作，为聚类分 析提供高质量的数据集。
聚类算法选择
根据数据类型和问题背景 选择合适的聚类算法，如 K-均值、层次聚类等。
聚类结果评估
通过内部指标（如轮廓系 数）和外部指标（如调整 兰德系数）评估聚类结果 的质量。
2. 数据预处理：对文本数据进行预处理，包括分词、 词性标注、去除停用词等操作。
4. 信息处理效率和应用范围提升：通过自然语言处理 技术的应用，提高信息处理效率和应用范围，为各行业 提供智能化的文本处理解决方案。
THANKS
交叉验证
通过将数据集分成多个部分，并分别用其中一部分数据进行模型训 练，另一部分数据用于测试，以避免过拟合和欠拟合现象。

i=6, j=8: G68={1.3,1.4,2.0}
7 2.7 1.6 1.56 1.475 1.4 1.35
8 2.613 1.657 1.633 1.58 1.55 1.567 1.7
9 2.533 1.688 1.671 1.633 1.62 1.65 1.767 1.95
10 2.51 1.756 1.75 1.729 1.733 1.78 1.9
(离差平方和 )
9.1.2 有序样本聚类方法
步骤2 定义目标函数(误差函数)
P (n, k ) 表示将n个样本分成k类的一个分法
x i 1 ,x i 1 1 ,,x i 2 1x i 2 ,x i 2 1 ,,x i 3 1 x i k ,x i k 1 ,,x i k 1 1
c P * ( 3 ,2 ) m 2 i j n 3 D ( 1 ,j 1 ) D (j,3 )
m i D n( 1,1 ) D ( 2 ,3), D ( 1,2 ) D ( 3 ,3)
j2
j3
min 00.005, 28.1250 0.005(2)
j2
j3
22步骤1模型建立与求解g68131420面神经麻痹的病理变化早期主要为面神经水肿髓鞘和轴突有不同程度的变性以在茎乳突孔和面神经管内的部分尤为显著912912有序样本聚类方法有序样本聚类方法912912有序样本聚类方法有序样本聚类方法ijij101128125370510005422070020002045992008800800020491280232020000800020510000280023200880020000551529041703930308029002870180519800489045403930388037002070005520290802080007740773070804200087008052182090909090895088907930452008800800020步骤212129355593555185551855528125面神经麻痹的病理变化早期主要为面神经水肿髓鞘和轴突有不同程度的变性以在茎乳突孔和面神经管内的部分尤为显著912912有序样本聚类方法有序样本聚类方法912912有序样本聚类方法有序样本聚类方法计算所有可能分类的目标函数cpdjdjmin0000528125000052最后一式00052表示当n3即此时最小值0005xx步骤3912912有序样本聚类方法有序样本聚类方法912912有序样本聚类方法有序样本聚类方法步骤3此时最小值0020最后一式00202表示当n4即计算所有可能分类的目标函数面神经麻痹的病理变化早期主要为面神经水肿髓鞘和轴突有不同程度的变性以在茎乳突孔和面神经管内的部分尤为显著912912有序样本聚类方法有序样本聚类方法912912有序样本聚类方法有序样本聚类方法纵坐标表示最优损失横坐标分类数k则损失函数值太大k5损失函数值几乎差不多k3或k4时损失函数已降为0368和0128面神经麻痹的病理变化早期主要为面神经水肿髓鞘和轴突有不同程度的变性以在茎乳突孔和面神经管内的部分尤为显著912912有序样本聚类方法有序样本聚类方法912912有序样本聚类方法有序样本聚类方法求最优分划取定k之后11303688cp10117202802cp最优分划最优分划1011步骤311面神经麻痹的病理变化早期主要为面神经水肿髓鞘和轴突有不同程度的变性以在茎乳突孔和面神经管内的部分尤为显著912912有序样本聚类方法有序样本聚类方法912912有序样本聚类方法有序