当前位置：文档之家 › 数据分析方法数据及其来源数据与统计学.pptx

数据分析方法数据及其来源数据与统计学.pptx

  • 格式：pptx
  • 大小：369.10 KB
  • 文档页数：16

下载文档原格式

  / 16

合集下载

数据统计分析方法和应用PPT培训课件

数据统计分析方法和应用PPT培训课件
药物筛选
利用数据统计分析对大量化合物进行筛选，找出 具有潜在药物活性的候选药物。
药物疗效评估
通过分析临床试验数据，评估药物的疗效和安全 性，加速新药的上市进程。
THANKS
感谢观看
方差分析
通过比较不同组数据的均值差异，判断这些差异是否显著。
方差分析是一种统计学方法，用于比较不同组数据的均值差异，并判断这些差异 是否具有显著性。这种方法常用于实验设计、质量控制、市场调研等领域，例如 比较不同产品在不同市场上的销售表现、分析不同因素对产品质量的影响等。
主成分分析
通过降维技术，将多个相关变量转化为少数几个不相关的综合指标。
数据统计分析方法和应用ppt 培训课件
汇报人：可编辑 2023-12-25
目录
• 引言 • 数据统计分析基础 • 常用数据统计分析方法 • 数据统计分析在实践中的应用
01
引言
数据统计分析的意义
揭示数据内在规律和 特征
提高数据处理和分析 效率
为决策提供科学依据
数据统计分析的应用领域
01
02
03
方差分析
在总体参数未知的情况下，通过样本数据 对某一假设进行检验，常用的方法有t检验 、卡方检验等。
比较不同组数据的差异，以确定各因素对 总体变异的影响程度。
统计决策理论
统计决策理论
根据不同的决策问题，选择合 适的统计方法进行数据处理和 分析，以得出最优的决策方案
。
贝叶斯决策理论
基于贝叶斯定理，通过先验概 率和似然函数计算后验概率， 从而做出最优的决策。
04
金融
风险评估、投资决策、市场预 测等
医疗
疾病诊断、疗效评估、流行病 学调查等
市场营销

数据分析PPT课件

数据分析PPT课件

描述性分析是对数据进行基础处 理，包括数据清洗、整理、分类 和汇总等，以揭示数据中的基本
特征和规律。
描述性分析主要通过统计指标， 如均值、中位数、众数、方差等， 来描述数据的集中趋势和离散趋
势。
描述性分析还可以通过绘制图表， 如柱状图、折线图、饼图等，直 观地展示数据的分布特征和变化
趋势。
推断性分析
感谢您的观看
数据科学将成为一门独立的学科
随着数据的重要性日益凸显，数据科学将逐渐成为一门独立的学科， 拥有自己的知识体系和人才培养体系。
数据共享和开放将成为趋势
随着数据的重要性和价值被越来越多的人所认识，数据共享和开放将 成为一种趋势，推动数据创新和产业发展。
提高数据分析能力的建议
加强学习和培训
通过参加培训课程、阅读专业书籍和文 章等方式，不断学习和掌握新的数据分
是指基于数据和分析结果进行决策的方法， 它强调数据在决策中的重要性，帮助企业和 组织更好地理解业务、市场和客户。
数据科学家
是指专门从事数据分析工作的人员，他们 具备统计学、编程和商业知识，能够运用 数据分析工具和算法解决实际问题。
数据分析的流程
数据收集
是指通过各种方式获取数据的过程，包括 调查、观察、实验等。
数据分析ppt课件
目 录
• 数据分析概述 • 数据来源与收集 • 数据预处理与探索 • 数据分析方法与技术 • 数据分析应用案例 • 数据分析的挑战与未来发展
01 数据分析概述
数据分析的定义
数据分析
是指通过统计方法和分析工具对大量 数据进行分析，从而提取出有价值的 信息和洞见的过程。
数据驱动决策
Tableau
Tableau是一款可视化数据分析工具， 它能够帮助用户快速创建各种图表和报 表，直观地展示数据和分析结果。

数据分析培训课件精品ppt

数据分析培训课件精品ppt
总结词
探索性分析是对数据进行深入挖掘和探索的方法，旨在发现数据中的潜在规律 和模式。
详细描述
探索性分析通过绘制图表、计算相关系数、进行假设检验等方式，深入挖掘数 据中的潜在规律和模式，为后续的数据分析提供方向和思路。
预测性分析
总结词
预测性分析是利用已知数据和算法对未来进行预测的方法，包括回归分析、时间 序列分析等。
可读性
数据的格式和呈现是否易于理解。
03
数据处理与清洗
数据预处理
01
02
03
数据清洗
去除重复、无效或异常数 据，确保数据质量。
数据转换
将数据从一种格式或类型 转换为另一种格式或类型 ，以便于分析。
数据整合
将多个数据源的数据进行 整合，形成统一的数据集 。
数据缺失处理
删除缺失数据
对于缺失值较多的数据， 可以考虑删除含有缺失值 的记录。
市场风险分析：分析市场 走势和波动性，预测未来 市场风险，提前做好风险 管理准备。
用户行为分析
详细描述
用户画像构建：利用数据分析技 术，构建用户画像，了解用户特 征和需求。
用户行为路径分析：分析用户在 产品或服务中的使用路径和交互 行为，发现潜在优化点。
总结词：通过数据分析，了解用 户需求、偏好和行为模式，优化 产品设计和服务体验。
数据分析培训课件精品
汇报人：可编辑
2023-12-23
目录
• 数据分析基础 • 数据来源与获取 • 数据处理与清洗 • 数据分析方法与技巧 • 数据分析应用场景 • 数据分析案例分享
01
数据分析基础
数据分析的定义与重要性
数据分析的定义
数据分析是指通过统计方法和分 析工具对数据进行分析、挖掘和 解释，以提取有价值的信息和知 识的过程。

数据分析(培训完整)ppt课件

数据分析(培训完整)ppt课件

收入
销售
支出
财务
购买
数据
绩效
交通
…
… 医疗
……
……
7
完整版PPT课件
什么是数据分析？
8
完整版PPT课件
故事……….
+
啤 酒 尿不湿
9
完整版PPT课件
完整版PPT课件
10
完整版PPT课件
11
什么是数据分析？
统计分析方法 实际业务方法
数据
决策/判断/行动
完整版PPT课件
12
数据分析的目的？
完整版PPT课件
24
比例、比率
比例: 各部分/总体。 比率: 不同类别数值的对比。
完整版PPT课件
25
同比、环比ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
同比: 与历史时期进行对比。 环比: 与前一个统计期比较。
完整版PPT课件
26
频数、频率
频数: 个别数据重复出现的次数。 频率: 每组类别次数/总次数。
完整版PPT课件
27
目录
什么是数据分析 数据分析的步骤 数据分析的指标 数据分析的方法
完整版PPT课件
28
数据分析方法-对比分析法
完整版PPT课件
29
数据分析方法-平均分析法
完整版PPT课件
30
数据分析方法-漏斗图分析法
完整版PPT课件
31
数据分析方法-交叉分析法
完整版PPT课件
32
看图方法
1 2015年销售额走势图
3
5
销
售
额
4
走势线
2 日期
33
完整版PPT课件
看图方法

数据分析ppt课件

数据分析ppt课件
包括但不限于市场调查、 用户行为数据、销售数据 、社交媒体数据等。
分析方法
包括描写性分析、猜测性 分析和规范性分析等。
数据分析的重要性
帮助企业了解市场和 用户需求，优化产品 和服务。
发现市场和行业趋势 ，抢占先机。
提高企业的决策效率 和准确性，下落风险 。
数据分析的步骤
数据清洗
对数据进行预处理，包括缺失 值处理、特殊值处理、数据转 换等。
公司数据库、CRM系统、销 售记录等。
外部数据
市场调研、公共数据、第三方 数据提供商。
实时数据
社交媒体、在线平台、物联网 装备。
用户生成内容
调查问卷、在线评判、社交媒 体反馈。
数据整理的方法
数据挑选
数据分类
数据排序
数据转换
根据需求挑选有效数据 。
将数据进行归类，便于 分析。
依照一定顺序排列数据 。
数据分析
运用统计分析、机器学习等方 法对数据进行分析，发掘其内 在规律和价值。
数据收集
根据分析目的和范围收集相关 数据。
数据探索
对数据进行初步的分析和探索 ，了解数据的散布和特征。
结果显现
将分析结果以图表、报告等情 势显现出来，便于理解和应用 。
02
数据收集与整理
数据来源
01
02
03
04
内部数据
数据分析ppt课件
汇报人：
202X-12-30
• 数据分析概述 • 数据收集与整理 • 数据分析方法 • 数据解读与报告 • 数据分析案例 • 数据分析的未来发展
01
数据分析概述
数据分析的定义
01
02
03
数据分析
是指通过统计方法和分析 工具对大量数据进行分析 ，发掘其内在规律和价值 的进程。

统计学与数据分析方法培训ppt

统计学与数据分析方法培训ppt

02
描述性统计方法
数据的收集与整理
明确研究目的
在收集数据前，查方案
根据研究目的，设计调 查方案，包括调查对象 、调查方法、调查内容
等。
数据收集
通过调查、观察、实验 等方式收集数据，确保 数据的准确性和可靠性
。
数据整理
对收集到的数据进行清 洗、分类、编码等整理 工作，以便后续分析。
优点
简单易行，能够快速了解数据的 分布和关系；适用于小样本数据 ；对于非参数数据也能进行处理 。
缺点
无法揭示变量之间的因果关系； 对于大样本数据可能存在计算量 大、效率低的问题；对于异常值 和错误数据的处理不够精确。
03
推论性统计方法
参数估计与假设检验
参数估计
利用样本数据对总体参数进行估计的方法，包括点估计和区 间估计。
统计学与数据分析方法培训
汇报人：可编辑 2023-12-22
目录
• 统计学基础知识 • 描述性统计方法 • 推论性统计方法 • 数据挖掘与机器学习算法 • 大数据处理与分析技术 • 实际案例分析与实战演练
01
统计学基础知识
统计学的定义与意义
定义
统计学是一门研究数据收集、整理、 分析和解释的科学，旨在探索数据背 后的规律和趋势。
数据挖掘
通过聚类分析、关联规则挖掘等方法 发现大数据中的隐藏模式和关联关系 。
文本分析
对文本数据进行分词、情感分析、主 题建模等处理，提取文本中的有用信 息。
时序分析
对时间序列数据进行趋势分析、预测 等处理，发现数据中的时间规律。
图像分析
对图像数据进行特征提取、目标检测 、图像分类等处理，提取图像中的有 用信息。
假设检验

数据统计分析方法和应用PPT培训课件


数据统计分析方法
02
描述性统计分析
描述数据的集中趋势
描述数据的分布形态
使用平均数、中位数和众数等统计量 来描述数据的中心趋势。
通过直方图、箱线图等图形来描述数 据的分布形态。
描述数据的离散程度
使用方差和标准差等统计量来描述数 据的离散程度。
推理性统计分析
01
02
03
参数估计
使用点估计和区间估计等 方法来估计总体参数的取 值范围。
SPSS在数据统计分析中的应用
统计分析
SPSS提供了多种统计分析方法， 如描述性统计、推论性统计、非 参数检验等，可以满足用户对不
同类型数据的需求。
数据管理
SPSS的数据管理功能强大，支持 多种数据导入导出格式，方便用
户对数据进行整理和清洗。
结果输出
SPSS的结果输出方式多样，可以 生成详细的统计分析报告，也可 以将结果导出到其他软件中进行
加密和安全存储
采用加密技术对数据进行加密， 并将数据存储在安全可靠的环境 中，防止未经授权的访问和篡改 。
数据来源的合法性和公正性
合法获取数据
确保数据的获取和使用符合相关法律 法规的要求，不得侵犯他人的合法权 益。
公正使用数据
在数据分析过程中，应避免歧视和偏 见，确保数据的公正使用，不损害任 何特定群体的利益。
数据整理
01
对收集到的数据进行整理和分类，为后续分析做准备。
数据分析
02
运用统计分析方法，如因子分析、聚类分析等，深入了解客户
的需求和期望。
结果应用
03
根据分析结果，改进产品或服务质量、提升客户体验和忠诚度
。
数据统计分析的伦
05

《数据的统计分析》课件


回归分析与模型建立
介绍回归分析的概描述性统计分析
讲解如何使用统计方法对数据进行描述和总结，包括中心趋势、变异程度等。
数据的推论统计分析
详细介绍推论统计分析的方法，包括假设检验、置信区间估计等。
统计学中的概率理论与分布
介绍统计学中的概率理论，包括概率分布、随机变量等。
假设检验与置信区间
详细讲解假设检验的原理和步骤，以及置信区间的计算和解释。
数据的统计分析
这是一份关于数据的统计分析的PPT课件，涵盖了数据的概念与分类、数据 采集与收集方法、数据的预处理与清洗等内容。
数据的概念与分类
介绍数据的定义、数据类型的分类以及数据的特征。
数据采集与收集方法
讲解数据采集的方法和工具，包括问卷调查、实地观察、实验设计等。
数据的预处理与清洗
详细介绍数据预处理的步骤，包括数据清洗、缺失值处理、异常值处理等。

数据统计分析方法和应用PPT培训课件

意义
通过数据统计分析，可以更加客 观、准确地认识和理解研究对象 ，为决策制定、学术研究、商业 分析等领域提供有力支持。
数据统计分析的常用方法
பைடு நூலகம்
描述性统计
对数据进行整理、概括 和可视化，以描述数据 的基本特征和分布规律
。
推论性统计
通过样本数据推断总体 特征，包括参数估计和
假设检验等方法。
多元统计分析
研究多个变量之间的关 系，如回归分析、聚类 分析、主成分分析等。
利用数据可视化技术跟踪和分析疫情 传播、医疗资源分配等情况，为政府 决策提供科学依据。
大数据分析与挖掘
05
大数据分析的基本概念
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。
离散程度度量
计算数据的方差、标准差和极差 等，以描述数据的离散程度。
分布形态度量
通过偏态系数和峰态系数等，描 述数据分布的形态特点。
推论性统计分析
03
假设检验的基本原理
原假设与备择假设
阐述假设检验中原假设与备择 假设的概念及其设立原则。
检验统计量与拒绝域
介绍检验统计量的选择及拒绝 域的确定方法。
时间序列分析
研究时间序列数据的特 征和趋势，如移动平均
、指数平滑等方法。
数据统计分析的应用领域
01
02
03
04
商业分析
通过数据分析揭示市场趋势、 消费者行为和企业运营规律，
为商业决策提供支持。
学术研究
运用统计分析方法对研究数据 进行处理和分析，验证假设并

统计分析与方法第二章数据的搜集ppt课件

如《世界经济年鉴》、《国外经济统计资料》、世 界银行各年度的《世界发展报告》等。联合国的有 关部门及世界各国也定期出版各种统计数据。
4
第一手或直接的统计数据来源
• 就是通过各种各样的调查获取数据。 • 获得第一手数据并不象得到二手数据那
么轻松。
• 某些在华的外资企业每年至少要花三四
千万元来收集和分析数据。
6
调查方法
7
调查方法的类型
• 调查的方法有许多种类型：普查、抽样调查、
重点调查、典型调查等等。
• 在实际中最常用的方法：抽样调查和普查。
• 两者的差别在于抽样调查只调查总体中的一
部分单元，而普查则调查总体中的所有单元。 与普查相比，抽样凋查可以更为经济、迅速 地提供数据，并较容易进行监控。
• 下表显示了两者的区别。
合。而样本是总体中选中的一部分。
12
抽样调查中的误差
• 样本的特征不一定和总体完全一样。这种差异不是
错误，而是必然会出现的抽样误差（sampling error）。
• 在抽样调查中，一些人因为种种原因没有对调查作
出反映（或回答），这种误差称为未响应误差 （nonresponse error）。
• 而另有一些人因为各种原因回答时并没有真实反映
他们的观点，这称为响应误差（response error）。
• 和抽样误差不一样，未响应误差和响应误差都会影
响对真实世界的了解；应该在设计调查方案时尽量 避免。
13
抽样框
• 抽样框是一张包括被抽样总体所有单元的
目录表.
• 确定了抽样框，就相当于定义了被抽样总
体，我们可通过抽样框从总体中抽取样本 单元，但前提是抽样框充分地代表了总体。
  1. 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
  2. 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
  3. 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
里的“企业销售 额”、“股票价 格”、“月收入”、 “投掷一枚骰子出
现的点数”等
“企业销售额”、 “股票价格数”、
“月收入”、 “投掷一枚骰子 出现的点数”等
都是变量
02 变量与数据
2 数据(data)
• 变量的观测结果
2021-3-11
02
变量与数据
(变量的分类)
根据观测结果 的特征分为
类别变量
截面数据是在相同或近似相同的 时间点上收集的数据，这类数据 通常是在不同的空间上获得的， 用于描述现象在某一时刻的变化 情况，比如，2014年我国各地区
的国内生产总值(GDP)数据
时间序列数据是在不同时间上收 集到的数据，这类数据是按着时 间顺序收集到的，用于所描述现 象随时间而变化的情况。比如 2000 | 陈悦
数据与统计学
思考一下
在你的印象中，统计学是什么？ 你日常生活和工作中都接触过哪些数据？ 调查一批人的性别、职业、月收入等，这里涉及了哪些变量？ 如果让你在全校大学生中做一次调查，你会调查所有的学生还
是抽取一部分学生做调查？假定让你从全校10000名学生中随 机抽取200人，你会怎么做？ 你都使用过哪些软件，Excel？SPSS？R？还是其他？ 你认为不使用软件能做统计分析吗？
总值数据就是时间序列数据
数值型数据(metric data)
3. 类别数据也称为“定性数据”或“属性数据”，有 名义值类别数据和顺序值变量数据两种，其中只取 两个值的类别数据也称为二值类别数据
4. 数值型数据(metric data)也称为“定量数据”。是 数值变量的观察结果，用数字来表示
02 数据的其他分类
1. 按 照 数 据 的 收 集 方 法 可 分 为 观 测 数 据 (observational data)和实验数据(experimental data)
数值变量
02 变量与数据
• 类别变量(categorical variable)
• 取值为事物属性或类别以及区间值的变量，也称为 “定性变量(qualitative variable)。如“人的性别”、“上市公司所属的行业”、“用户对商品满 意度的评价”、“月收入的档次”等都是类别变量。
类别变量分为两种
离散型变量是只取有限 个值的变量，而且其取
可以一一列举
连续型变量是可以在一个或多个 区间中取任何值的变量，它的取
值是连续不断的
02 变量与数据
无序类别变量
类别变量
（名义值）
变
（定性变量）
量
有序类别变量
的
（顺序值）
基
本
离散变量
分
（有限值）
类
数值变量
（定量变量）
连续变量
（无限值）
02 变量与数据
1. 数据(data)：变量的观测结果 2. 与变量性对应分为：“类别数据”(categorical data)
无序类别变量，其取 值是不可以排序
有序类别变量，取值 可以排序
02 变量与数据
• 数值变量(metric variable)
• 取值为数字的变量，也称为定量变量(quantitative variable)。例 如“企业销售额”、“股票价格”、“月收入”、“投掷一枚 骰子出现的点数”等这些变量的取值可以用数字来表示，都属 于数值变量 根据其取值的不同， 可以分为
观测数据是通过调查或 观测而收集到的数据， 有关社会经济现象的数 据几乎都是观测数据
实验数据则是在实验中 控制实验对象而收集到 的数据，自然科学领域 的大多数数据都为实验
数据
02 数据的其他分类
2 按照被描述的现象与时间的关系，可以将数据分为截面 数据(cross-sectional data)和时间序列数据(time series data)
1. 变量(variable)
描述所观察对象某种特征的概念，其的特点是从一 次观察到下一次观察可能会出现不同结果
观察一个企业的销 售额，你会发现这 个月和上个月有所 不同；观察一只股 票的结果，今天与 昨天数量不一样； 观察一个人的月收 入，一个人和另一
个人不一样；
投掷一枚骰子观察 其出现的点数，这 次投掷的结果和下 一次也不一样。这
数据与统计学
1 数据与统计学
1.1 什么是统 1.2 变量、数
计学
据及其分类
1 数据与统计学
1.1 什么是统计学
01 什么是统计学
统计学(statistics)是一门分析数据的科学，它所提供的是收集数 据、处理数据和分析数据的一套方法和技术，通过对数据的分 析得出结论
统计学研究的是来自各领域的数据，提供的是一套通用于所有 学科领域的获取数据、分析数据并从数据中得出结论的原则和 方法
描述统计主要是利用图表形式对数据进行汇总和展示，计算 一些简单的统计量
推断统计主要是根据样本信息来推断总体的特征，内容包括 参数估计和假设检验两大类
参数估计是利用样本信息推断所关心的总体特征 假设检验则是利用样本信息判断对总体的某个假设是否成立
1 数据与统计学
1.2 变量、数据及其分类
02 变量与数据
统计方法是通用于所有学科领域的，而不是为某个特定的问题 领域而构造的。统计方法不是一成不变的，使用者在特定的情 况下必须根据所掌握的专门知识选择使用这些方法，而且，如 果需要还要进行必要的修正
01 什么是统计学 什么是统计学
数据分析所用的方法可分为描述统计(descriptive statistics)和 推断统计(inferential statistics)两大类