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数据处理与分析- 第二章

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Python大数据处理与分析实战指南

Python大数据处理与分析实战指南

Python大数据处理与分析实战指南第一章：引言随着大数据时代来临，数据处理与分析成为了各行业中的热门话题。

Python作为一种简洁而强大的编程语言，被广泛应用于大数据领域。

本指南将带领读者从零开始，掌握Python在大数据处理与分析中的实战技巧。

第二章：Python基础知识回顾在开始实战之前，我们先回顾一些Python的基础知识。

本章将介绍Python的数据类型、函数、条件语句以及循环结构等基本概念，为读者打下坚实的基础。

第三章：Python与数据获取数据获取是大数据处理与分析的第一步。

本章将介绍Python在数据获取方面的常用库和技巧，如网络爬虫、API调用等。

同时，我们还会介绍一些常见的数据获取场景，并给出相应的解决方案。

第四章：数据预处理与清洗在进行数据分析之前，数据预处理与清洗是必不可少的环节。

本章将介绍Python在数据预处理与清洗方面的一些常见技术，如数据去重、缺失值处理、异常值检测等。

此外，我们还会介绍一些常用的数据预处理工具和库。

第五章：数据可视化数据可视化是数据分析中非常重要的一环。

本章将介绍Python 在数据可视化方面的一些常用工具和库，如Matplotlib、Seaborn 等。

我们将学习如何使用这些工具来展示数据、发现数据中的规律，并给出相应的案例分析。

第六章：统计分析与机器学习统计分析与机器学习是数据分析的核心内容之一。

本章将介绍Python在统计分析与机器学习方面的一些常用库和算法，如NumPy、scikit-learn等。

我们将学习如何使用这些工具来进行数据分析、建立模型，并给出相应的实例分析。

第七章：大数据处理工具与技术对于大规模的数据处理与分析，Python需要借助一些大数据处理工具与技术来提高效率。

本章将介绍Python在大数据处理方面的一些常用工具和技术，如Hadoop、Spark等。

我们将学习如何使用这些工具来处理大规模的数据，并给出相应的实战案例。

第八章：实战项目：航班数据分析本章将以航班数据分析为例，展示Python在大数据处理与分析中的实战技巧。

人教版初中七年级上册信息技术：四、简单的数据处理

人教版初中七年级上册信息技术：四、简单的数据处理

计算每个家庭 每月孩子开销 的总额
（(3算例3+-44+术如+556运6：）)*算2×加减00.符0+2.B+2或13==+BA-5223函A/+-5BB7232÷数++B2475组+^BA2A223成51、单3+B元。3B、格1B中+4三的C1个数单值元减C格去3中B-25数单0值元相格加中的数值
90
40
160
40
130
零花钱 80 100 70 100 150 80 100 200 50 50 60
二、数据处理 数值计算
（一）公式运算 把下面的数学式子写成Excel表达式并在单元格中 输运入表算符公达式式执行由操一作 个公或式例多子个单元格地址说、明 数据、
1.Excel的公式 2.用公式计算
内括号中的式子优先计算等规则。
二、数据处理 数值计算
3.快速填充公式 计算完成计算所有家庭平均月收入、各项开 销平均数、平均每月开销总额。
4.设置数字格式 计算把各项平均值的小数位数改为1位。
练习
在“周末时间支配情况”表中计算下列问题：
1.计算每位同学时间支配的总额 2.计算每项活动的平均时间
思考并回答
买服饰 200 150
买书 60 50
人际交往 120 150
4000 4800 5500 3700 5000
50
220
30
100
40
180
80
140
70
250
50
160
30
100
20
100
70
120
70
120
6000 3800 4200 4500
第二章 误差和分析数据处理

第二章 误差和分析数据处理


课堂互动 下面是三位学生练习射击后的射击靶 图，请您用精密度或准确度的概念来评 价这三位学生的射击成绩。
二、系统误差和偶然误差
误差(error)：测量值与真实值的差值
根据误差产生的原因及性质，可以将误差分为系统误 差和偶然误差。
1 系统误差 (systematic error) 又称可测误差，由某
§3 有效数字及计算规则
小问题：1与1.0和1.00相等吗? 答:在分析化学中1≠1.0≠1.00 一、有效数字(significant figure) 概念：分析工作中实际上能测量到的数字，除最后一 位为可疑数字，其余的数字都是确定的
如：分析天平称量：1.21 23 (g) 滴定管读数：23.20 (ml)
=0.17
S 0.17 RSD 100 % 100 % 1.1% 15.82 X
用标准偏差比用平均偏差更科学更准确。
例: 两组数据
(1) 0.11, -0.73, 0.24, 0.51, -0.14, 0.00, 0.30, -0.21,
n=8 n=8 d1=0.28 d2=0.28 s1>s2 s1=0.38 s2=0.29 (2) 0.18, 0.26, -0.25, -0.37, 0.32, -0.28, 0.31，-0.27
(1)绝对误差 (δ) : δ= x－μ (2) 相对误差(RE): R E= δ / μ× 100%
注:
注1:两种误差都有正、负值之分。
小问题1：
买猪肉1000斤少0.5斤和买1斤少0.5斤哪个误差大?
小问题2： 用分析天平称量两个样品，一个是0.0021克，另一 个是0.5432克，两个测量值的绝对误差都是0.0001 克，试通过计算相对误差来说明哪种表示法更好。
学习使用STATA进行数据处理与分析

学习使用STATA进行数据处理与分析

学习使用STATA进行数据处理与分析第一章：STATA的介绍与安装STATA是一款专业的统计分析软件，广泛应用于社会科学、经济学、医学和生物学等领域。

本章将介绍STATA的特点、功能以及安装步骤。

STATA具有强大的数据处理和统计分析能力，可以进行数据清洗、变量管理、描述性统计分析、假设检验、回归分析等操作。

第二章：数据导入与数据清洗数据处理是统计分析的基础，本章将介绍如何使用STATA进行数据导入和数据清洗。

首先，介绍将数据导入到STATA中的几种方式，如直接读取Excel文件、导入CSV文件等。

其次，介绍如何处理缺失值、异常值和重复值，以确保数据的质量。

第三章：变量管理与数据转换本章将介绍如何在STATA中进行变量管理和数据转换。

首先，介绍如何创建新变量、重编码变量、将字符串变量转换为数值变量等操作。

其次，介绍如何进行数据排序、合并数据集、将宽数据转换为长数据等操作，以满足不同的分析需求。

第四章：描述性统计分析描述性统计分析是对数据进行总结和描述的方法，本章将介绍如何使用STATA进行常见的描述性统计分析。

包括计算频数和占比、计算均值和标准差、绘制直方图和箱线图等操作。

此外，还将介绍如何计算变量之间的相关系数和交叉表分析等。

第五章：假设检验假设检验是统计分析中常用的方法之一，用于验证研究假设的有效性。

本章将介绍如何使用STATA进行常见的假设检验。

包括单样本t检验、配对样本t检验、独立样本t检验、方差分析等操作。

同时，还将介绍如何进行非参数检验，如Wilcoxon秩和检验和Kruskal-Wallis检验。

第六章：回归分析回归分析是一种常见的统计分析方法，用于研究变量之间的关系。

本章将介绍如何使用STATA进行回归分析。

包括简单线性回归、多元线性回归、logistic回归等操作。

同时，还将介绍如何进行残差分析和模型诊断，以验证回归模型的有效性和可靠性。

第七章：面板数据分析面板数据分析是一种特殊的数据分析方法，用于研究个体与时间的关系。

第二章实验数据处理与分析结果的可靠性评价

第二章实验数据处理与分析结果的可靠性评价


2013-7-13
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结束
11
第二节
一、评价指标
表示方法：误差
误差越大，准确度越低 绝对误差：测定值与真实值之差。 相对误差：绝对误差占真实值的百分率。
2013-7-13
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结束
12
第二节
一、评价指标
重点注意
绝对误差相等，相对误差并不一定相同； 绝对误差相同，被测定的量较大时，相对误差较小； 相对误差比绝对误差表示准确度更确切； 绝对误差和相对误差的正值表示分析结果偏高，负值 表示分析结果偏低; 真实值实际上是无法获得，常用
系统误差 随机误差
项目
产生原因 分类 性质 影响
消除或减 校正 小的方法
2013-7-13
固定的因素 方法误差、试剂误差、 仪器误差、、主观误差
不定的因素
重现性、单向性（或周 不恒定性、有统计 期性）、恒定性 规律 准确度 精密度 增加平行测定的数
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结束
28
第二节
不当
指示剂选择不当 或改进方法
空白试验
试剂误差 纯度不够
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结束
22
第二节
二、误差的来源 原因及校正方法
原因 实例 刻度不精准等 校正 校正仪器， 使用校正值 对照试验
名称 Instrument 够
仪器误差 仪器精度不 灵敏度低、器皿
al Errors
结束
33
第二章
第三节 实验数据的处理
第二章_误差和分析数据处理讲解

第二章_误差和分析数据处理讲解

• （2）积、商结果的相对标准偏差的平方，等于各 测量值的相对标准偏差的平方和。
化学分析
第二章 误差和分析数据处理
30
• 例 设天平称量时的标准偏差S=0.1mg，求称量试
样时的标准偏差Sm。
• 解：试样量是两次称量所得m1与m2的差值，即
•
m=m1-m2 或 m=m2-m1
• 读取称量m1与m2时平衡点的偏差，要反映到m中 去，因此
化学分析
第二章 误差和分析数据处理
7
3. 真值与标准值
• 某一物理量本身具有的客观存在的真实数值，即 为该量的真值。一般来说，真值是未知的，但下 列情况的真值可以认为是已知的。
• （1）理论真值：如某化合物的理论组成等。
• （2）约定真值：由国际计量大会定义的单位（国 际单位）及我国的法定计量单位。如长度、质量、 时间、电流强度、热力学温度、发光强度及物质 的量。元素的原子量也为约定真值。
• ②比例误差（proportional error）：如果系统误差 的绝对值随试样量的增大而成比例的增大，但相 对值保持不变则称为比例误差。例如，试样中存 在的干扰成分引起的误差，误差绝对值随试样量 的增大而成比例的增大，而其相对值保持不变。
化学分析
第二章 误差和分析数据处理
22
• （二）偶然误差（accidental error） • 1. 定义：又称为随机误差。它是由一些无法控制
23
• 系统误差和偶然误差来源不同，处理方法也不 同。但二者经常同时存在，有时很难分清，从 而将认识不到的系统误差归为偶然误差。
• 除了系统误差和偶然误差外，在分析过程中往 往会遇到由于疏忽或差错引起的所谓“过失”， 其实质是一种错误，不能称为误差。这种错误 主要是由于操作者主观上责任心不强，粗枝大 叶或工作差错（如加错试剂、记录错误等）造 成的。
第二章 误差及分析数据处理

第二章 误差及分析数据处理

3. 减免方法：增加平行测定次数
4.产生原因： 偶然因素 随机变化因素（环
境温度、湿度和气压 的微小波动）
三、误差的减免
1. 系统误差的减免 与标准试样的标准结果对照
(1) 对照实验： 与标准方法比较 回收实验 “内检”与“外检”
(2) 空白实验 (3) 校准仪器 (4)定期培训
•分析化学常用试验的方法检查系统误差的存在， 并对测定值加以校正，使之更接近真实值。常有 以下试验方法：
二、数字的修约规则 四舍六入五成双
注意： 1、要修约的数值小于等于4则舍；
2、要修约的数值大于等于6则进到前一位
3、要修约的数值为5时：如5后无数或为 零时,5前为奇数则进到前一位； 5前为偶数则 舍弃；但当5后有非零数字时，无论5前为奇数 还是偶数，都要进到前一位；
4、在对数字进行修约时，只能一次修约到 所需的位数，不能分步修约。
2．平均偏差 ( d )
为各次测定值的偏差的绝对值的平均值
特点：简单；
n
Xi X
d i1 n
缺点：大偏差得不到应有反映。
3.相对平均偏差：为平均偏差与平均值之 比，常用百分率表示：
Rd d 100 % X
4.标准偏差(standard deviation; S)
使用标准偏差是为了突出较大偏差的影
解：X =(15.67+15.69+16.03+15.89)/4=15.82
d = Xi-X =15.67-15.82=-0.15
RE% =-0.15/15.82×100%=-0.95%
n
Xi X
d i1
=(0.15+0.13+0.21+0.07)/4=0.14
第二章_误差和分析数据处理 3.

第二章_误差和分析数据处理 3.

相对偏差(relative deviation dr)：偏差占平均值中的份额。
dr
x x x
100 0 0
平均偏差(mean deviation, d )：将一组测量值之各次测定偏 差的绝对值对测定次数求得的平均值。平均偏差无正负之分。
1 n d xi x n i 1
相对平均偏差 (relative mean deviation, d )：平均偏差占测 r 量平均值的比例。
2. 随机误差（random error）
由测量过程中一系列有关因素的微小随机波动 而引起的、具有相互抵消性的误差，具有统计规 律性，多次测量时正负误差可能相互抵消。 随机误差不可避免，也无法严格控制，仅可尽量 减少(如增加测定次数)。
系统误差的单向性和可重复性决定其只影响准确 度而不影响精密度；随机误差的双向和不确定性 则对准确度和精密度都有影响。
第二章 误差和分析数据处理
(Errors in Quantitative Analysis and Statistical Data Treatment )
2.1 测定误差及其分类 2.2 有效数字及运算规则
2.3 分析数据的统计处理
2.1 测定误差及其分类
2.1.1 准确度和精密度 1. 误差和准确度
2．偏差与精密度
平均值( x , mean)：n 次测量数据的算术平均值。
x1 x2 x3 xn 1 n X xi n n i 1 平均值比单次测量值 x 更客观地代表待测参数。
精密度(precision)：一组测定数值彼此之间的接近程度(即
多次重复测定某一量时所得测量值的离散程度)，常以偏差、
d d r 100% x
标准偏差(standard deviation, s)：偏差平方和之均值的平方根 （特点：将突现大偏差对测定结果的影响）。
第二章 实验数据误差分析和数据处理

第二章 实验数据误差分析和数据处理

第二章误差和分析数据处理•2.1 测量值的准确度和精密度•2.2 提高分析结果准确度的方法（自学）•2.3 有效数字及其运算规则•2.4 有限量测量数据的统计处理•2.5 相关分析和回归分析（自学）§2.1 测量值的准确度和精密度误差（Error) : 测量值与真值之差。

➢真值T (True value)某一物理量本身具有的客观存在的真实值。

真值是未知的、客观存在的量。

在特定情况下认为是已知的：1、理论真值（如化合物的理论组成）(如，NaCl中Cl的含量）2、计量学约定真值（如国际计量大会确定的长度、质量、物质的量单位等等）3、相对真值（如高一级精度的测量值相对于低一级精度的测量值）（例如，标准样品的标准值）误差分类•系统误差（Systematic error)—某种固定的因素造成的误差方法误差、仪器误差、试剂误差、操作误差•随机误差（Random error)—不定的因素造成的误差仪器误差、操作误差系统误差与随机误差的比较项目系统误差随机误差产生原因固定因素，有时不存在不定因素，总是存在分类方法误差、仪器与试剂误差、主观误差环境的变化因素、主观的变化因素等性质重现性、单向性（或周期性）、可测性服从概率统计规律、不可测性影响准确度精密度消除或减小的方法校正增加测定的次数系统误差的校正•方法系统误差——方法校正•主观系统误差——对照实验校正（外检）•仪器系统误差——对照实验校正•试剂系统误差——空白实验校正如何判断是否存在系统误差？E a = x –x T 相对误差x ＜x T 为负误差，说明测定结果偏低x ＞x T 为正误差，说明测定结果偏高误差越小，分析结果越接近真实值，准确度也越高x -x T x T x T E r = ——= ————常用%表示Ea 绝对误差 误差的表示：对一B 物质客观存在量为T 的分析对象进行分析，得到n 个个别测定值x 1、x 2、x 3、••• x n ，对n 个测定值进行平均，得到测定结果的平均值，那么：个别测定的误差为：T x i -测定结果的绝对误差为：T x E a -=测定结果的相对误差为：%100⨯=TE E a r 平均值偏差（deviation): 单次测量值与测量平均值之差。

第二章+误差和分析数据的+处理

第二章+误差和分析数据的+处理

衡量测量值分散程度用得最多的是标准偏差。
总体标准偏差（）：当测量为无限次测量时，各 测量值对总体平均值的偏离。
公式：

n
(xi ) 2
i 1
n
—总体平均值
只能在总体平均值已知的情况下才使用
• (样本)标准偏差(standard deviation， S)：有限次测
量(n20)的各测量值对平均值的偏离。
（2）若分析结果R是测量值X、Y、Z三个测量值相 乘除的结果，例如：R=XY/Z 则：
R X Y Z
RXY Z
• P12 例3
2.1.3.2 偶然误差的传递
1.极值误差法
考虑在最不利的情况下，各步测量带来的误差的 相互累加，这种误差称为极值误差。 用这种简便的方法可以粗略估计可能出现的最大 偶然误差。 一般情况下，当确定了使用的测量仪器和测定步 骤后，各测量值的最大误差就是已知的。 例如：称量；滴定
滴定管读数的极值误差为： ΔV=|±0.01 mL| + |±0.01 mL |=0.02 mL
故滴定剂体积为： （22.10-0.05）mL± 0.02 mL =（22.05±0.02）mL
2. 标准偏差法 （1）和、差的结果的标准偏差的平方是各测量值
标准偏差的平方之和。
（2）积、商的结果的相对标准偏差的平方是各测 量值相对标准偏差的平方之和。
被测组分含量不同时，对分析结果准确度的要求 就不一样。常量组分的分析一般要求相对误差在 0.2%，微量组分在1%到5%。
2.1.4.2 减小测量误差
根据误差的传递规律，分析过程中每一步的测
量误差都会影响最后的分析结果，所以尽量减 小各步的测量误差。 如何减小？
各测量步骤的准确度应与分析方法的准确度相
第二章 误差和分析数据处理例题及解答

第二章 误差和分析数据处理例题及解答

5．下列哪种方法可以减小分析测定中的偶然误差（）
A．对照试验B．空白试验
C．仪器校正D．增加平行试验的次数
6．对 试样进行多次平行测定得到的平均含量为25.14%，其中某个测定值25.10%与此平均值的相对偏差为（）
A．0.16% B．0.04%
C．0.08% D．0.14%
7．下列各数中，有效数字位数为四位的是（）
2．由滴定管放出24.06mlNaOH标准溶液，其读数的绝对误差是。
3．已知某物体的真实重量是2.3281g，现称量的结果是2.3280g，则它的相对误差为
。
4．当测量次数趋近于无限多次时，偶源自误差的分布趋向。其规律为正负误差出现的概率，小误差出现的；大误差出现的。
5．下列各数的有效数字是几位？
0.0060；5.0281024；10.000；
第二章误差和分析数据处理
练习题
一、选择题
1．在定量分析中，精密度与准确度之间的关系是（）
A．精密度高，准确度必然高B．准确度高，精密度也就高
C．精密度是保证准确度的前提D．准确度是保证精密度的前提
2．下列各项定义中不正确的是（）
A．绝对误差是测定值与真值之差
B．相对误差是绝对误差在真值中所占的百分率
C．偏差是指测定值与平均值之差
D．总体平均值就是真值
3．以下关于偶然误差的叙述正确的是（）
A．大小误差出现的几率相等B．正负误差出现的几率相等
C．正误差出现的几率大于负误差D．负误差出现的几率大于正误差
4．可用下列何种方法减免分析测试中的系统误差（）
A．进行仪器校正B．增加测定次数
C．认真细心操作D．测定时保持环境的湿度一致
1.010-5；pH=8.00；lgK=12.3。

实验设计与数据处理第二章例题及课后习题答案


0
23 23.3 23.6 22.9
30 25 20 15 10 5 0
0
两种高吸水性树脂保水性能比较
5
10
t/h
微波法 常规法
15
10
10
c/(g/L)
η/% He/m
1
系列1
0.1
0
2
4
6
8
10
t/min
例四
qv/(L/s) η/%
0 4 8 12 16 20 24 28 32
He/m
0 24.8 33 24.8 51 24.5 64 23.9 71 23.2 77 21.8 78 20.5 76 18.7 70 16.3
吸附量
/(mg/g)
17.14
AB-8 D-4006 D-101 S-8
NKA-Ⅱ
17.77 1.87 13.71 0.55 13.33 3.67
吸附量/(mg/g)
20 18 16 14 12 10 8 6 4 2 0
DA-201 NKA-9
AB-8 D-4006 D-101 树脂型号
S-8 NKA-Ⅱ
1
5.4
5.8
2
3
4
5
6
5.9
5.8
5.7
24.5 13.3 11.2 10.1
9.5
8.1
ph值
30 25 20 15 10
5 0
0
发酵时间与PH值及残糖量的关系图
5 发酵时间/d
6.1 6 5.9 5.8 5.7 5.6 5.5 5.4 5.3 5.2 10
残糖量 PH值
习题4
树脂型号 DA-201 NKA-9

第二章误差和分析数据处理课后习题答案

第二章误差和分析数据处理1、指出下列各种误差是系统误差还是偶然误差？如果是系统误差，请区别方法误差、仪器和试剂误差或操作误差，并给出它们的减免方法。

答：①砝码受腐蚀：系统误差(仪器误差)；更换砝码。

②天平的两臂不等长：系统误差(仪器误差)；校正仪器。

③容量瓶与移液管未经校准：系统误差(仪器误差)；校正仪器。

④在重量分析中，试样的非被测组分被共沉淀：系统误差(方法误差)；修正方法，严格沉淀条件。

⑤试剂含被测组分：系统误差(试剂误差)；做空白实验。

⑥试样在称量过程中吸潮：系统误差(操作误差)；严格按操作规程操作。

⑦化学计量点不在指示剂的变色范围内：系统误差(方法误差)；另选指示剂。

⑧读取滴定管读数时，最后一位数字估计不准：偶然误差；严格按操作规程操作，增加测定次数。

⑨在分光光度法测定中，波长指示器所示波长与实际波长不符：系统误差(仪器误差)；校正仪器。

10、进行下述运算，并给出适当位数的有效数字。

解：(1)34102.54106.1615.144.102.52-⨯=⨯⨯⨯ (2)6102.900.00011205.1021.143.01⨯=⨯⨯ (3) 4.020.0020342.512104.0351.04=⨯⨯⨯- (4)53.01.050102.128.10.03242=⨯⨯⨯ (5) 3.193.5462107.501.89405.422.512.28563=⨯⨯-+⨯- (6)pH=2.10，求[H +]=？。

[H +]=10-2.10=7.9×10-3。

11、两人测定同一标准试样，各得一组数据的偏差如下：① 求两组数据的平均偏差和标准偏差；② 为什么两组数据计算出的平均偏差相等，而标准偏差不等；③ 哪组数据的精密度高？解：①n d d d d d 321n ++++=0.241=d 0.242=d 12i -∑=n d s 0.281=s0.312=s ②标准偏差能突出大偏差。

Excel高级数据处理与分析(微课版)-电子教案

Excel高级数据处理与分析（微课版）-电子教案第一章：Excel 2024概述1.1 认识Excel 2024界面布局功能区介绍快捷键操作1.2 工作簿与工作表操作创建、打开、关闭工作簿选择、插入、删除、重命名工作表工作表标签颜色设置1.3 单元格操作选择、插入、删除、合并单元格单元格格式设置（字体、颜色、对齐、边框）数据验证规则设置第二章：数据输入与编辑2.1 数据输入技巧快速填充单元格自动换行拆分单元格输入日期和时间格式输入2.2 数据编辑技巧复制、剪切、粘贴数据撤销与恢复操作查找和替换数据单元格内容自动调整第三章：公式与函数应用3.1 公式应用公式的输入与编辑单元格引用方式（相对、绝对、混合）公式错误处理3.2 常用函数介绍SUM（求和）AVERAGE（平均值）COUNT（计数）MAX（最大值）/MIN（最小值）3.3 数组公式与名称管理数组公式的输入与使用定义名称（单元格、范围、工作表）名称在公式中的引用第四章：数据分析工具4.1 数据透视表创建数据透视表数据透视表字段设置数据透视表样式调整4.2 条件格式设置条件格式规则管理条件格式规则突出显示单元格规则使用图标集4.3 数据筛选与排序自动筛选高级筛选排序（升序、降序）第五章：图表与数据可视化5.1 图表基本概念与操作图表类型介绍创建图表修改图表移动和删除图表5.2 柱状图与条形图柱状图创建与编辑条形图创建与编辑设置图表样式与颜色5.3 折线图与饼图折线图创建与编辑饼图创建与编辑组合图表创建与编辑第六章：数据透视图6.1 数据透视图简介数据透视图与数据透视表的区别创建数据透视图数据透视图的组成元素6.2 数据透视图切片器切片器的类型与功能添加与删除切片器使用切片器筛选数据6.3 数据透视图格式设置更改图表类型调整轴标签和图例设置数据系列格式第七章：宏与VBA编程7.1 宏的基本概念宏的创建与运行宏的编辑与管理宏的安全性设置7.2 VBA编程基础VBA环境简介变量、常量和表达式数据类型与运算符7.3 VBA常用语句与函数输入输出语句条件语句与循环语句常用内置函数介绍第八章：数据分析案例实战8.1 销售数据分析数据整理与预处理销售数据分析指标计算创建图表展示分析结果8.2 财务报表分析财务数据整理与计算财务比率分析饼图与折线图展示分析结果8.3 人力资源数据分析员工数据整理与计算员工离职率分析柱状图与条形图展示分析结果第九章：高级数据处理技巧9.1 数据连接外部数据源的类型与连接方式导入文本文件连接数据库9.2 数据合并与一致性数据合并的概念与方法处理重复数据数据一致性检查与修复9.3 复杂数据筛选与排序高级筛选条件设置高级排序（多字段排序）自定义排序规则第十章：Excel高级应用技巧10.1 条件格式的高级应用创建自定义条件格式规则使用公式作为条件格式标准管理多个条件格式规则10.2 数据透视图的高级应用创建自定义数据透视图数据透视图的动态筛选数据透视图的组合与联动10.3 Excel协同工作与共享创建共享工作簿设置工作簿的共享权限使用邮件合并功能重点和难点解析重点环节1：公式与函数应用数组公式与名称管理：数组公式的输入需要特别注意，要确保公式的正确性，名称管理对于公式的复用非常关键。

车联网中的数据处理与分析

车联网中的数据处理与分析第一章：引言近年来，汽车的智能化发展已经成为汽车行业的热门话题。

其中，车联网作为智能化汽车的重要一环，扮演着非常关键的角色。

车联网可将车辆、人和路网互相连接，实现实时交互和数据共享，从而提高安全性、舒适性和智能化水平。

在车联网中，数据处理与分析就显得至关重要。

本文将探讨车联网中的数据处理和分析相关技术。

第二章：车联网数据采集与传输技术车联网采集到的数据具有多种形式，如车辆位置、速度、维修记录、基础设施及流量等。

采集这些数据的主要方式是通过传感器、卫星系统和通信技术。

无线传感器网络是车联网的关键组件之一，可用于监测车辆运行状况、交通流量和路面条件等。

GPS定位系统则可用于确定车辆准确位置以及路线规划。

第三章：数据处理与分析技术车联网采集到的数据量巨大，如何快速高效地处理这些数据显得尤为重要。

对车联网数据进行处理与分析可以帮助车企更好地服务客户，改善车辆性能以及调整战略。

在车联网数据处理与分析方面，人工智能、大数据、云计算等相关技术极具潜力。

3.1 人工智能人工智能在车联网数据处理与分析中扮演着重要的角色。

利用机器学习技术，可对车联网数据进行模式识别、异常检测等分析，从而对车辆性能进行优化以及预测车辆故障。

例如，利用深度学习技术，可将车辆行驶数据转换成行为模式，并预测驾驶员和乘客的喜好和需求，为客户提供更好的服务。

3.2 大数据分析车联网大数据是指在车联网系统中，自动采集、存储和处理的所有数据的总和。

通过对车联网大数据的分析和挖掘，可以更好地为客户提供个性化服务、优化车辆性能和调整企业战略等。

例如，利用大数据分析技术，可以分析车辆行驶数据，推断出驾驶员行为和道路状况，并对这些行为进行评估和优化。

3.3 云计算技术云计算技术在车联网数据处理与分析中也发挥着重要作用。

云计算使得车联网数据的存储和管理变得更加容易，客户可以随时随地获取自己的车辆数据，车企也可以分析这些数据，从而更好地服务客户。

excel数据处理与分析章节测试题与答案

智慧树知到《 excel 数据处理与分析》章节测试题与答案第一章单元测试1、在Excel 中，一个工作簿就是一个Excel 文件，其扩展名为（）A:.XLSXB:.DBFXC:.EXEXD:.LBLX答案: 【.XLSX】2、在Excel 中，一个工作簿可以包含（）工作表。

A:1 个B:2 个C:多个D:3 个答案: 【多个】3、Excel电子表格A1到C5为对角构成的区域，其表示方法是（）A:A1:C5B:A1,C5C:C5;A1D:A1+C5答案: 【A1:C5】4、以下单元格引用中，下列哪一项属于混合引用（）。

A:E3B:$C$18C:$D$13D:B$20答案: 【B$20】5、在Excel 中，下面关于单元格的叙述正确的是（）。

A:在编辑的过程中，单元格地址在不同的环境中会有所变化B：工作表中单元格是由单元格地址来表示的C:为了区分不同工作表中相同地址的单元格地址，可以在单元格前加上工作表的名称，中间用“ #”间隔D:A4表示第4列第1行的单元格答案: 【工作表中单元格是由单元格地址来表示的】6、Excel在公式运算中，如果引用第6行的绝对地址，第D列的相对地址，则应为（）。

A:$D6B:D$6C:$6DD:6D答案: 【D$6】7、在Excel 中，进行公式复制时（）发生改变。

A:绝对地址中的地址表达式B:绝对地址中所引用的单元格C:相对地址中的地址偏移量D:相对地址中所引用的单元格答案: 【相对地址中所引用的单元格】8、在下列Excel 运算符中，优先级最高的是（）。

A:&B:<>C::D:A答案:【:】9、设在B1单元格存有一公式为：=A$5,将其复制到D1后，公式变为=C$5。

A: 对B:错答案: 【对】10、设在单元格A1中有公式：=B1+B2若将其复制到单元格C1中则公式为=D1+D2A:错B:对答案: 【对】第二章单元测试1 、在Excel 中，给当前单元格输入数值型数据时，默认为（）。

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宽，或者是否相对集中在单个点(如均值)附近。
最简单的散布度量是极差，即最大值和最小值之差 假设属性x具有m个值{x
1
range(x)=max(x)-min(x)=x(m)-x(1)
, x2 ,..., xm } ,其极差定义为：
方差是刻画波动大小的一个重要数字。方差 越小则波动越小，样本稳定性越好，下式中 与均值相差不会太大，值越大与均值越远。
中心趋势度量包括均值(mean)、中位数(median)、
位数极差(InterQuartiles Range, IQR)和方差
17
(variance)等。
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2.2 数据统计特征
数据中心度量
均值 加权算术均值 中位值 截断均值 众数 中列数
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2 5 2 5
网页链接 化合物结构
1
网络拓扑结构
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2.1 数据及数据类型
有序数据：即具有跟时间或空间相关的属性，分序列 数据，时序数据，空间数据
序列数据：个体项的序列集合，如，字母序列，顾客购
物序列，web点击流，基因（DNA检查结果）等，这种序 列可以与时间有关，也可以无关
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2.2 数据统计特征
数据统计又称为汇总统计，用单个数或数的小集合
来捕获大的数据集的各种属性特征。对于数据预处 理任务，人们希望知道关于数据的中心趋势和离散 程度特征。 众数(mode)和中列数(midrange)
数据离散程度度量包括四分位数(quartiles)、四分
GGTTCCGCCTTCAGCCCCGCGCC CGCAGGGCCCGCCCCGCGCCGTC GAGAAGGGCCCGCCTGGCGGGCG GGGGGAGGCGGGGCCGCCCGAGC CCAACCGAGTCCGACCAGGTGCC CCCTCTGCTCGGCCTAGACCTGA GCTCATTAGGCGGCAGCGGACAG GCCAAGTAGAACACGCGAAGCGC TGGGCTGCCTGCTGCGACCAGGG
数据处理与分析
第二章 数据预处理
计算机技术与应用系
目录
2.1 数据及数据类型 2.2 数据统计特性 2.3 数据预处理 2.4
weka中的数据预处理
2
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2.1 数据及数据类型

相关概念

数据
狭义：数字 。 广义：数据对象及其属性的集合，其表现形式可以是数字、符 号、文字、图像或是计算机代码等等。
数 据 集
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2.1 数据及数据类型
属性类型
属性类型
分类的 (定性的)
标称
描述
例子
操作
其属性值只提供足够的信 颜色、性别、产品 众数、熵、 息以区分对象。这种属性 编号 列联相关。 值没有实际意义。
序数
其属性值提供足够的信息 成绩等级 ( 优、良、 中值、百分 以区分对象的序。 中 、 及 格 、 不 及 位、秩相关、 格 ) ，年级，职称， 符号检验。 学历 其属性值之间的差是有意 日历日期、摄氏温 均值、标准 义的。 度 差 其属性值之间的差和比率 长度、时间和速度 几何平均、 都是有意义的。 调和平均、 百分比变差
通话级别 市话 市话＋国内长途(含国内IP) 市话＋国际长途(含国际IP) 市话＋国际长途(含国际IP) 市话＋国际长途(含国际IP) ︰
通话总费用 16352 27891 63124 53057 80827 ︰
… … … … … … …
N2201100 2518
C1400483 商业客户 9358 N2200489 商业客户 5555 32210261 96 D1400473 7444 ︰ 大客户 大客户 ︰
15.22 16.22
2.7 2.2
1.2 1.1
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2.1 数据及数据类型
记录数据
文本数据（是数据矩阵的特殊情况）:文档用词向量表示
每个词是向量的一个分量(属性) 每个分量的值是对应词在文档中出现的次数
timeout season
coach
game
score
team
• 众数 (Mode) ：统计学名词，在统计分布上具有明
显集中趋势点的数值，代表数据的一般水平(众数 可以不存在或多于一个)。 • 定义:是一组数据中出现次数最多的数值，叫众数， 有时众数在一组数中有好几个。众数是在一组数据 中,出现次数最多的数据，是一组数据中的原数据， 而不是相应的次数。如： • 一组数据中的众数不止一个，如数据2、3、-1、2、 1、3中，2、3都出现了两次，它们都是这组数据 中的众数。
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时序数据（也称时态序列）：是记录数据的扩充，是序
列数据的特殊情况，每个记录里包含一个与这个记录相关的时间属性，同一 指标按时间顺序记录的数据项，各个时间段的值具有可比性。比如，商品的 消费季节，顾客的消费周期或偏好等。
项/事件
时序元素
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2.1 数据及数据类型
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2.2 数据统计特征
正态分布是许多统计方法的理论基础。检验、方差分析、相关和回归分
析等多种统计方法均要求分析的指标服从正态分布。许多统计方法虽然 不要求分析指标服从正态分布，但相应的统计量在大样本时近似正态分 布，因而大样本时这些统计推断方法也是以正态分布为理论基础的. 正态分布（Normal distribution)是一种概率分布。正态分布是具有两 个参数μ和σ^2的连续型随机变量的分布，第一参数μ是遵从正态分布的 随机变量的均值，第二个参数σ^2是此随机变量的方差，所以正态分布 记作N(μ，σ^2 )。遵从正态分布的随机变量的概率规律为取 μ邻近的值 的概率大 ，而取离μ越远的值的概率越小；σ越小，分布越集中在μ附近， σ越大，分布越分散。
• 截断均值的计算方法： • 1.p=40，则p/2=20,即从两端要除去总数据个数
的20%个数 • 2.总数为6个，6*20%=1.2，即两边各除去1个 数据 • 3.剩下中间的4个数据为： {2,3,4,5} • 4.计算这四个数的均值为（2+3+4+5）/4=3.5
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方差(variance)定义如下:
m 1 2 2 var iance( x) s x ( x x ) m 1 i 1
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2.2 数据统计特征
数据离散程度度量还包括四分位数(quartiles)、四分位
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2.1 数据及数据类型
记录数据
数据矩阵

如果一个数据集簇中的所有数据对象都具有相同的数值 属性集，则数据对象可以看作多维空间中的点，其中每 个维代表描述对象的一个不同属性。 数据集可以用一个m× n的矩阵表示，其中m行，一个对 象一行；n列，一个属性一列。
Projection of x Load 10.23 12.65 Projection of y load 5.27 6.25 Distance Load Thickness
有序数据 空间数据
其重要特点是空间自相关性，即 物理上靠近的对象趋向于在其他 方面的相似，如靠近的地区气温 和降水量等很接近，包含涉及空 间的数据，地理信息系统、医学 影像等。
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目录
2.1 数据及数据类型 2.2 数据统计特性 2.3 数据预处理 2.4
weka中的数据预处理
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• 中列数（midrange）：在统计中指的是数据集里
最大值和最小值的算术平均。 • 如以下集合： • 1，3，7，9，0，3，5 • 它的中列数即为（0+9）/2 = 4.5
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2.2 数据统计特征
数据散布程度度量
极差和方差是值集的散布度量，表明属性值是否散布很

集合中每个值与一个权值相关联。权值反映对应值的 显著性、重要性或出现频率。在这种情况下，使用加
权算术均值(weighted arithmetic mean)：
x
w x
i 1 N
N
i i
w
i 1
i
w1 x1 w2 x2 wN x N w1 w2 wN
20
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2.1 数据及数据类型
记录数据
事务数据(Transaction
Data)是一种特殊类型的记录数 据，其中每个记录涉及一个项的集合。
事务数据事例
事务ID
T100 T200 …
商品的ID列表
Bread， Milk， Beer Soda， cup， Diaper …
典型的事务数据如超市零售数据，顾客一次购物所购买的 商品的集合就构成一个事务，而购买的商品就是项。这种 类型的数据也称作购物篮数据(Market Basket Data)，因 为记录中的每一项都是一位顾客“购物篮”中购买的商品。


属性

(也称为特征、维或字段)，是指一个对象的某方面性质或特性。 一个对象通过若干属性来刻画。

数据集

数据对象的集合(同特征或同属性)
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2.1 数据及数据类型
案例：包含电信客户信息的样本数据集
属性 对象
客户编号
客户类别 大客户
行业大类 采矿业和一般制造 业 批发和零售业 批发和零售业 科学教育和文化卫 生 房地产和建筑业 ︰