数据统计与分析方法ppt课件

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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。

数据统计分析及方法SPSS教程完整版ppt

（3）单击右下角的“uesr prompts”按钮，添加对程序的交互分析界面。
（4）单击“Browse”按钮制定结果保存路径，单击“export options”按钮还可以制定结果保存格式。
1.2.4 spss的四种输出结果
1、表格格式 2、文本格式 3、标准图与交互图 4、结果的保存和导出
Frequencies，
Employment Category
Valid
Clerical Custodial Manager Total
Frequency 363 27 84 474
Percent 76.6 5.7 17.7
100.0
Valid Percent 76.6 5.7 17.7
100.0
窗口标签
状态栏
显示区滚动条
Variable View表用来定义和修改变量的名称、类型及其他属性，如图所示。
如果输入变量名后回车，将给出变量的默认属性。如果不定义变量的属性，直接输入数据，系统将默认变量Var00001,Var00002等。
在Variable View表中，每一行描述一个变量，依次是： Name：变量名。变量名必须以字母、汉字及@开头，总长度不超过8个字符，共容纳4个汉字或8个英文字母，英文字母不区别大小写，最后一个字符不能是句号。 Type：变量类型。变量类型有8 种，最常用的是Numeric数值型变量。其它常用的类型有：String字符型，Date日期型,Comma逗号型（隔3位数加一个逗号）等。 Width：变量所占的宽度。 Decimals：小数点后位数。 Label：变量标签。关于变量涵义的详细说明。 Values：变量值标签。关于变量各个取值的涵义说明。 Missing：缺失值的处理方式。 Columns：变量在Date View 中所显示的列宽（默认列宽为8）。 Align：数据对齐格式（默认为右对齐）。 Measure：数据的测度方式。系统给出名义尺度、定序尺度和等间距尺度三种（默认为等间距尺度）。

数据统计与分析.ppt

数值
ˆk (x1, x2 ,, xn )
称数 1 ,ˆk为未知参数 1, 对应统计量为未知参数 1,
感谢你的阅读
, k 的估计值 , k 的估计量
2019-11-27 6
7-7
三种常用的点估计方法
频率替换法
利用事件A 在 n 次试验中发生的频率
nA / n 作为事件A 发生的概率 p 的估计量

1 n
n i 1
X
2 i

X2

1 n
n i 1
(Xi

X )2

S
2 n
2019-11-27 10
7-11
设待估计的参数为 1, 2 ,, k
设总体的 r 阶矩存在，记为
E ( X r ) r (1, 2 ,, k )
样本
X1,
X2,…,
Xn
的
r
阶矩为
Br
E2(X
)

(b a)2 12

a
2
b

2
令
ab X
2
感谢你的阅读
(b a)2
12

a
2
b
2

A2

1 n
n i 1
X
2 i
2019-11-27 15
解得 aˆ矩 X 3( A2 X 2 )
X
3 n
n i 1
(Xi

X )2
对于不同的 p , L (p)不同, 见右下图
7-19
Lp
0.01
0.008
0.006
0.004

《数据分析》课件

关系型数据库、非关系型数据库等。
定期备份数据
本地备份、远程备份、增量备份等。
数据归档与过期处理
定期清理过期数据，释放存储空间。
03
CHAPTER
数据分析方法
总结词
描述性分析是数据分析的基础，它通过统计方法对数据进行整理和描述，以揭示数据的分布特征和规律。
详细描述
描述性分析主要关注数据的总体特征，如均值、中位数、众数、方差等统计量，以及数据的分布情况，如正态分布、泊松分布等。通过对数据的描述，可以初步了解数据的规律和趋势，为后续的数据分析提供基础。
数据科学教育将更加注重实践经验的积累，通过实际项目和实践课程提高学生的实际操作能力。
01
数据科学教育的重要性
随着数据分析行业的快速发展，数据科学教育将更加受到重视，培养更多具备专业素养的人才。
02
跨学科融合
数据科学教育将促进不同学科的融合，如计算机科学、统计学、经济学等，以培养具备综合素质的人才。
THANKS
R语言
02
CHAPTER
数据收集与整理
ห้องสมุดไป่ตู้
内部数据
市场调研、竞争对手分析、社交媒体数据等。
外部数据
实时数据
用户生成数据
01
02
04
03
用户调查、在线评论、社交媒体互动等。
公司内部数据库、CRM系统、销售数据等。
传感器、物联网设备、实时交易数据等。
选择合适的存储介质
硬盘、SSD、云存储等。
设计合理的数据库结构
Excel
普及度高的数据分析工具，内置数据可视化功能，适合初学者使用。
Power BI
基于云的商业智能工具，提供数据可视化、报表生成和数据分析功能。

《统计分析方法》课件

假设检验的基本原理
80%
提出假设
根据研究目的，提出一个或多个关于参数的假设。
100%
检验统计量
根据样本数据和提出的假设，计算一个或多个检验统计量。
80%
决策
根据检验统计量和临界值，决定是否拒绝或接受提出的假设。
单侧检验与双侧检验
单侧检验
只考虑参数在某一方向上的变化，例如只考虑数值增大或只考虑数值减小。
VS
详细描述
非参数核密度估计通过使用核函数对数据进行加权，并根据权重生成密度函数，能够估计出数据的分布情况。该方法不需要假设数据分布形式，具有较好的灵活性和稳健性。
非参数秩次检验
总结词
非参数秩次检验是一种不依赖于数据分布形式的统计检验方法。
详细描述
非参数秩次检验将数据按照大小进行排序，并赋予秩次，然后根据秩次计算统计量进行假设检验。该方法能够处理异常值和离群点，且对数据分布形式的要求较低。
课程目标
02
01
03
掌握各种统计分析方法的基本原理和应用。
能够根据实际需求选择合适的分析方法。
培养学生对数据的敏感性和分析能力，提高其数据处理和分析的能力。
02
描述性统计分析
数据的收集与整理
01
02
03
04
确定研究目的
在开始数据收集之前，需要明确研究的目的和问题，以便有针对性地收集相关数据。
方差分析的统计模型
方差分析使用F统计量来检验各组数据的方差是否存在显著差异。
F统计量的计算公式为：$F=frac{组间方差}{ 组内方差}$。
如果F统计量大于临界值，则说明各组数据的方差存在显著差异，即数据来自不同总体。

统计分析方法PPT课件

05
统计分析软件介绍
Excel在统计分析中的应用
描述性统计分析
Excel提供了丰富的函数和工具，可以进行求和、平均值、中位数、标准差等描述性统计分析。
图表展示
数据透视表
Excel的数据透视表功能可以帮助用户对大量数据进行分组、汇总、筛选和聚合，从而发现数据背后的规律和趋势。
Excel的图表功能强大，可以制作各种类型的图表，如柱状图、折线图、饼图等，用于数据的可视化展示。
据不同的聚类算法（如层次聚类、K-means聚类等）进行分类。
时间序列分析和预测
总结词
时间序列分析是一种统计方法，用于研究随时间变化的数据序列，并预测未来的趋势和模式。
详细描述
时间序列数据具有时间依赖性和趋势性，因此需要使用适合的方法进行分析和预测。常用的时间序列分析方法包括指数平滑、ARIMA模型、神经网络等。这些方法可以帮助我们了解数据的变化趋势，并预测未来的走势。
总结词
通过样本数据推断总体特征。
VS
详细描述
推理性统计分析是通过样本数据来推断总体特征的一种方法。例如，通过样本均值和标准差来估计总体均值和标准差，通过样本比例来估计总体比例。这种方法的前提是样本数据能够代表总体数据，因此需要保证样本的随机性和代表性。
高级统计分析案例
总结词
运用复杂模型和算法，揭示数据内在结构和关系。
统计分析方法ppt课件
目录
• 引言 • 描述性统计分析 • 推理性统计分析 • 高级统计分析方法 • 统计分析软件介绍 • 案例分析
01
引言
目的和背景
01
介绍统计分析方法在各个领域的应用，如经济学、市场营销、医学等。
02

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。

数据分析技术PPT课件

社会管理
通过分析人口普查数据、犯罪数据等，辅助政府进行社会管理。
政策效果评估
分析政策实施后的效果，评估政策的优劣和改进方向。
城市规划
分析城市的人口分布、交通状况和其他相关数据，优化城市规划和建设。
06 未来展望与挑战
人工智能在数据分析中的应用
自动化数据清理
利用机器学习技术自动识别和纠正数据中的异常值、缺失值和重复值。
THANKS FOR WATCHI速识别数据中的模式和趋势，提高数据分析的效率。
增强数据可解释性
可视化可以增强数据的可解释性，使非专业人士也能理解数据含义。
数据可视化工具与技术
Excel图表
Tableau
Excel是一款常用的办公软件，也提供了丰富的图表功能，可用于数据可视化。
Tableau是一款专业的数据可视化工具，具有强大的数据连接和可视化功能。
Power BI
D3.js
Power BI是微软开发的一款商业智能工具，也提供了数据可视化的功能。
D3.js是一个用于制作数据驱动的文档的 JavaScript库，可用于制作高度定制化的数据可视化。
数据可视化的最佳实践
选择合适的图表类型
根据数据的性质和目的，选择最合适的图表类型进行展示。
保持简洁明了
内部数据
来自企业内部的数据库、信息系统等。
结构化数据
如数字、文本等。
外部数据
包括市场调查、公共数据、社交媒体等。
非结构化数据
如音频、视频、图像等。
数据收集方法
调查问卷
用于收集特定目标群体的意见和行为数据。
爬虫技术
从网站、数据库等中自动提取数据。
数据交换

《数据分析培训》PPT课件

探索性分析是在描述性分析的基础上，进一步挖掘数据之间的潜在关系和规律。
探索性分析有助于深入了解数据的内在结构和关系，为决策提供更有价值的信息。
预测性分析
总结词
预测性分析利用已有的数据和模型，对未来的趋势和结果进行预测和推断。
总结词
预测性分析是数据分析的高级阶段，能够为企业提供决策依据和预警机制。
数据异常值处理
识别异常值、处理异常值。
数据格式统一
数据类型转换、数据格式化。
数据标准化
归一化、标准化等。
数据存储与处理
关系型数据库
MySQL、Oracle等。
NoSQL数据库
MongoDB、Cassandra等。
数据仓库
Data Warehouse、Snowflake 等。
数据处理工具
Python pandas、R语言等。
02
Tableau: 强大的数据可视化工具，支持多种数据源，界面友好。
03
Power BI: 微软出品的数据可视化工具，适合企业级应用。
04
Python (Matplotlib, Seaborn): 适用于高级分析和定制化需求。
数据可视化方法
用于表示数据随时间变化的趋势。
用于表示两个变量之间的关系。
数据分析包括使用统计和预测模型来提取数据中的有用信息，并将其转化为可操作的见解。
数据分析师是专门从事数据分析的专业人员，他们使用各种工具和技术来处理和分析数据。
数据分析的重要性
数据分析可以帮助组织更好地理解其业务和市场，从而做出更明
智的决策。
通过数据分析，组织可以发现潜在的机会和风险，并采取适当的
决策支持的应用场景包括战略规划、投资决策、风险管理等，有助于提高企业的战略执行力和风险应对能力。

《数据分析讲义》课件

介绍深度神经网络的基本原理和常用模型，如卷积神经网络和循环神经网络。
应用案例
探讨机器学习和深度学习在图像识别、自然语言处理等领域的应用。
数据挖掘和大数据处理技术
数据挖掘过程
了解数据挖掘的步骤和方法，包括数据预处理、特征选择和模型构建。
大数据技术
介绍大数据处理的技术和工具，如Hadoop和Spark。
数据可视化
探索数据可视化在大数据分析中的重要性和应用。
数据安全与隐私保护方法
数据安全
学习数据保护、访问控制和加密等安全技术。
隐私保护
了解隐私保护的方法和工具，如数据脱敏和差分隐私。
合规性
遵守法律法规和行业规范，保护用户数据的合法权益。
《数据分析讲义》PPT课件
数据分析讲义PPT课件大纲：
数据分析基础
基础概念
了解数据分析的定义、目的和核心原理。
数据类型
掌握不同类型的数据，如数值、分类、时间序列等。
数据采集
学习数据收集的各种方法，如调查问卷、传感器、Web爬虫等。
数据清理和预处理
数据清洗
探索和解决数据中的缺失值、异常值和冗余信息。
3
探索性分析
发现数据之间的关联、趋势和异常。
数据分析方法和模型选择
常用方法
介绍常用的统计学和机器学习方法，如线性回归、决策树、随机森林等。
模型选择
探讨如何选择最适合数据的模型和算法。
过拟合和欠拟合
理解模型训练过程中的过拟合和欠拟合问题。
统计学基础和常用统计分析方法
1
统计学概念
Hale Waihona Puke 掌握统计学的基本概念，如概率、假设
描述统计分析

《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。

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数据表现形式
5
表现形式一
2006年客户销售分析报表
A客户
12月 1月 2月 3月 4月 5月 6月 7月 8月
B客户
99 98 98 100 101 108 108 114 110
C客户
67 70 73 74 75 77 82 80 80
D客户
87 84 88 85 79 85 91 92 93
E客户
9
实例数据
住院号年龄身高体重
2025655 27 165 71.5 2025653 22 160 74.0 2025830 25 158 68.0 2022543 23 161 69.0 2022466 25 159 62.0 2024535 27 157 68.0 2025834 20 158 66.0 2019464 24 158 70.5 2025783 29 154 57.0
255 254 237 211
247
171 166
0 12月 1月 2月 3月 4月 5月 6月 7月 8月 9月 10月 11月 12月
描述性分析：数据分时段走势、差距变化情况以及相应的时间背景
7
数据表现形式三
销售码洋结构比
90% 85.3%
80%
70%
64.3% 67.0%
60%
57.5% 60.2%
1300 1100
900 700
数据
500
12月
1月
2月
3月
4月
5月
6月
7月
8月
9月
10月
11月
列表
6
数据表现形式二
销售码洋趋势图
800
700 667
600
595
500
400
422
412 420 381
300
303 320
200
248 269 224 245
100
470
477
410 403
366
330 343
这一次，马泰乌奇探测到损伤和未损伤的肌肉之间存在一种电流，他称之为“肌肉电流”。他发现，包括心脏在内，一切正在收缩的肌肉都会产生肌肉电流。
4
1、什么是数据？
数据是指对客观事件进行记录并可以鉴别的符号，是对客观事物的性质、状态以及相互关系等进行记载的物理符号或这些物理符号的组合。它是可识别的、抽象的符号。
特点：无计量单位，如肤色(黑白)、血型(ABO)、职业(工农兵)、性别(１＝男，２＝女)等.
3、等级资料 (ordinal data)
半定性或半定量的观察结果，有大小顺序，又称有序分类变量. 如 ①癌症分期：早、中、晚。
②药物疗效：治愈、好转、无效、死亡。 ③尿蛋白： ,,,++,+++及以上
10
三类资料间关系
等级资料
例：一组2040岁成年人的血压
<8 低血压 8 正常血压 12 轻度高血压 15 中度高血压 17 重度高血压
计量资料计数资料
以12kPa为界分为正常与异常两组，统计每组例数
11
第一部数据统计概述
12
什么是统计方法
统计方法是指有关收集、整理、分析和解释统计数据，并对其所反映的问题作出一定结论的方法。统计方法是一种从微观结构上来研究物质的宏观性质及其规律的独特的方法。
住院天数
5 5 6 5 11 2 4 3 7
职业
无无管理员无商业无无无干部
文化程度中学小学大学中学中学小学中学中学中学
分娩方式顺产助产顺产剖宫产剖宫产顺产助产助产剖宫产
妊娠结局足月足月足月足月足月早产早产足月足月
计量资料
计数资料
13
一般统计方法
根据数据的类型可以分为以下三种统计方法 1 、计量资料的统计方法** 2 、计数资料的统计方法 3 、等级资料的统计方法
14
运用统计方法应遵循的原则
坚持用数据说话的基本观点。有目的地收集数据。掌握数据的来源。认真整理数据。
15
统计分析流程
确定问题确定分析目标采用科学方法收集数据考察数据时效性整理数据统计分析出具分析报告，提出解决意或建议
8
数据类型的分类
1、计量资料 (measurement data)
用仪器、工具等测量方法获得的数据，又称数值变量。特点：有计量单位，如患者的身高(cm),体重(kg),血压(kPa)等.
2、计数资料 (count data)
按某种属性分类计数后得到的数据，又称无序分类变量，有二分类和多分类两种情形.
50%
49.ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ%
51.5%
53.5%
47.3%
47.4%
40%
43.4%
36.2%
36.41%
30%
31.0%
30.8%
43.3%
37.4%
39.5% 30.4%
35.5%33.0% 25.5%27.3%
20%
21.1%
10%
13.2%
0% 12月 1月 2月 3月 4月 5月 6月 7月 8月 9月 10月 11月 12月
数据统计与分析方法
1
培训主要内容：
1、数据统计的一般方法； 2、数据分析的一般方法； 3、了解数据统计和分析在实际案例中的应用； 4、了解时间序列分析及相关软件应用；
2
3
心电图的由来
1780年有一天，43岁的意大利解剖学家伽伐尼Galvani Luigi，1737-1798），在实验室解剖青蛙，在用银质手术刀触碰放在铁盘上的青蛙的时候，无意间发现青蛙腿部肌肉抽搐了一下，仿佛受到电流的刺激．如果换用一种金属器械去触动青蛙，就无此种反应。1832年，一个晴朗的日子，还是意大利，还是青蛙，只是做实验的人换成了马泰乌奇。
148 143 143 145 137 141 136 134 139
F客户
75 76 76 77 79 78 82 78 78
G客户
87 86 92 100 103 100 97 89 91
H客户
132 134 141 142 160 154 150 136 137
合计
696 692 712 724 735 743 746 723 728
16
计量资料的统计描述
1、频数分布 (frequency distribution) 为了了解数据的分布情况,可以编制频数表(frequency table).
频数表的编制步骤
（1）求极差(range)：即最大值与最小值之差，又称为全距。（2）数据分组: 由样本容量n确定组数、通常分10-15个组; 一般采取等距分组, 组距=极差/组数。（3）列出组段：第一组段的下限略小于最小值，最后一个组段上限必须包含最大值，其它组段上限值忽略。（4）划记计数：用划记法将所有数据归纳到各组段，得到各组段的频数。