第一讲概论第二讲数据收集

数据的收集与统计数据的收集与统计是现代社会中重要的工作之一。

通过有效地收集和统计数据，我们能够了解并分析各种现象和趋势，为决策提供科学的依据。

本文将从数据的收集和统计方法、数据的应用以及数据分析的挑战等方面进行论述。

一、数据的收集方法数据的收集是用户了解和掌握所需的基本数据的过程。

为了保证数据的准确性和完整性，以下是一些常见的数据收集方法：1.问卷调查：通过设计问题和分发问卷来获取被调查者的意见和看法。

问卷调查可以通过线上或线下方式进行，确保样本的广泛性和代表性。

2.观察法：直接观察现象并记录下相关数据。

观察可以是主动的，也可以是被动的，取决于研究的目标和对象。

3.访谈法：与个人或群体进行面对面的交流，并记录相关数据。

访谈可以是结构化的，按照事先准备好的问题进行；也可以是非结构化的，根据实际情况自由对话。

4.文献研究法：收集已有的文献、报告或统计数据，并进行分析总结。

这种方法适用于已有大量研究成果的领域，并可以作为研究的参考。

二、数据的统计方法数据的统计是对收集到的数据进行处理和分析的过程。

以下是一些常见的数据统计方法：1.描述性统计：对数据进行整理、分类、归纳和描述。

常见的描述性统计方法包括频数分布、均值、中位数、众数和标准差等。

2.推论统计：通过对样本数据的分析得出总体特征的推断。

推论统计通常使用抽样方法，如随机抽样、系统抽样和分层抽样等。

3.回归分析：通过建立数学模型，研究自变量和因变量之间的关系。

回归分析可以用于预测和解释变量之间的相互影响。

4.因子分析：用于分析变量之间的相关关系，从而确定主要因素。

因子分析可以帮助理解复杂的数据结构和变量之间的相互作用。

三、数据的应用数据的应用涉及各个领域，以下是一些数据应用的例子：1.市场调研：通过分析市场数据，了解产品需求、竞争态势和消费者行为，为企业制定市场策略提供依据。

2.医学研究：通过统计疾病发生率、死亡率和治疗效果等数据，推导出有效的预防和治疗方法，促进健康和医疗的发展。

数据的收集与整理课件一、引言数据的收集与整理在现代社会中扮演着至关重要的角色。

随着数据科学和人工智能的迅速发展，对数据的需求越来越迫切。

因此，掌握数据的收集与整理技巧成为了一项必备的能力。

本课件将为您介绍数据的收集与整理的基本概念、方法和工具。

二、数据的收集1. 数据收集的重要性数据收集是数据分析的第一步，它决定了后续分析的质量和准确性。

准确、全面的数据收集可以提供有效的信息和见解，帮助决策和解决问题。

2. 数据收集方法-调查问卷：通过设计问卷，向目标群体收集信息。

问卷可以通过在线平台、面对面访谈等方式进行发放和收集。

-访谈：直接与目标群体进行对话，收集信息。

访谈可以是结构化的、半结构化的或非结构化的，根据需要进行选择。

-观察：在特定场景中，通过观察记录相关的数据。

观察可以是直接观察或间接观察。

-实验：通过设计实验条件，收集数据以验证假设。

实验需要控制变量和抽样来确保结果的可靠性。

3. 数据收集注意事项-确定目标：明确收集数据的目的和需要，有针对性地选择合适的数据收集方法。

-样本选择：选择代表性的样本来进行数据收集，以确保结果的可靠性。

-隐私和道德：在数据收集过程中，尊重个人隐私和道德准则，确保数据的合法性和机密性。

-数据记录：采用适当的工具和方法记录数据，确保数据的完整性和准确性。

三、数据的整理1. 数据的清洗数据清洗是指对收集到的数据进行筛选、删除错误、缺失或无效的数据，并进行数据格式的统一。

常见的数据清洗操作包括：-删除重复数据-填充缺失数据-校正错误数据-数据类型转换-解决不一致的格式2. 数据的转换与归一化在数据的整理中，数据的转换与归一化是非常重要的一步。

常见的操作包括：-将分类数据转换为数值型数据-将日期和时间格式转换为一致的格式-进行数据的标准化和归一化，使得数据具有可比性3. 数据的处理与分析数据整理完成后，可以根据需要进行进一步的数据处理和分析。

常见的数据处理和分析方法包括：-描述统计：对数据进行基本的统计分析，如平均值、中位数、方差等。

数据的收集整理及描述复习教案一、教学目标：1.了解数据的收集方法；2.掌握数据的整理和描述方法；3.能够运用所学知识进行实际问题的解决。

二、教学重难点：1.数据的整理方法；2.数据的描述方法。

三、教学内容：1.数据的收集方法；2.数据的整理方法；3.数据的描述方法。

四、教学过程：1.导入：引入教材内容，告诉学生本节课将学习数据的收集、整理及描述方法，提出问题：“什么是数据？为什么需要对数据进行收集、整理和描述？”让学生思考并回答。

2.讲解：1）数据的收集方法：-个别观察法：通过观察个别现象得到数据，适用于小样本的情况；-抽样观察法：通过观察部分现象推断整体情况，适用于大样本的情况；-实验法：通过特定条件的实验得到数据，适用于实验研究的情况；-文献调查法：通过查阅文献资料得到数据，适用于需要详细资料的情况。

2）数据的整理方法：-分类整理法：将数据按照一定规则进行分类整理，便于统计和分析；-图表整理法：使用图表形式展示数据，如表格、条形图、折线图等；-统计指标法：使用统计指标描述数据，如均值、中位数、众数等。

3）数据的描述方法：-数值描述：使用数字进行描述，如平均数为5、最大值为10等；-可视化描述：使用可视化方式展示数据，如图表、图像等；- 文字描述：使用文字进行描述，如“大部分学生的体重在50-70kg之间”等。

3.练习：请学生根据以下情景进行数据的收集、整理和描述：情景一：班所有学生的身高数据情景二：地区每个月的降雨量数据情景三：电商平台每天的订单量数据学生需要运用所学的知识，选择合适的数据收集方法，并进行数据整理和描述。

4.讲解和总结：教师对练习结果进行点评，并解释正确答案。

总结本节课的内容，强调数据的收集、整理和描述在统计学中的重要性，及应用范围等。

五、实践应用：让学生以小组形式，选择一个实际问题，进行数据收集、整理和描述。

鼓励学生自主思考和合作解决问题，并对解决结果进行展示和交流。

六、课堂作业：要求学生选择一个自己感兴趣的话题，进行数据的收集、整理和描述，并写一篇小结，归纳所学知识和体会。

统计初步知识教案二：数据的收集与整理方法1.概念及意义数据的收集和整理是进行统计分析的前提。

统计数据的收集过程是指在调查对象、调查方法等相关条件确定的情况下，为解决某种问题而采取有计划、有目的地、有组织、有科学方法地进行信息收集的活动。

统计数据的整理过程是指经过数据的编辑、分类、汇总等工作，使原始数据转换为可以进行统计分析的数据形式。

2.数据的来源和收集方法数据的来源主要包括自然源、社会源和人工源。

自然源的数据是指由自然界或自然现象所提供的数据，如气象数据、地质数据等。

社会源的数据是指由人类社会活动中所产生的数据，如经济统计数据、人口统计数据等。

人工源的数据是指经过人为设计和安排而形成的数据，如社会调查数据、实验数据等。

数据的收集方法主要包括问卷调查、访谈调查、观察调查、抽样调查和实验调查等。

问卷调查是常用的收集数据的方法之一，其特点是信息量大、成本低、时间短，适用于采集某些客观事实和受访者意见、信念等方面的数据。

访谈调查则更加注重与被访者之间的交流，采集到的数据信息量不如问卷调查多，但对一些主观感受、情感、观念等方面的数据比较敏感。

观察调查是通过观察研究对象的生活和行为，以获取相应信息的一种方法。

抽样调查是指从总体中抽取一部分样本进行调查，以推断总体的参数。

实验调查是通过对某种变量或处理进行控制和观察，以获取关于因果关系的信息。

3.数据的整理方法数据整理的过程可以分为编辑、分类、编码、检核、纠错、汇总和归档等步骤。

编辑是将原始数据转换为规定格式、统计单位、统计时间等表格化。

分类是将数据按照研究目的和特点进行分门别类，分类规则应该明确、简单明了，分类代码应该有规范的标准。

编码是将分类后的数据标记编制为数字代码，便于计算机处理。

检核是对数据进行逐项检查，查找数据中存在的错误和不相符现象，并及时予以改正。

纠错是指对于发现的错误或者不相符现象进行纠正。

汇总是将原始数据按照分类汇总成报表数据。

将汇总数据按照适当的排序，对数据进行简单的比较、计算、绘图等处理，并得出可视化的结论。

《数字地面模型原理及应用》课程复习大纲第一讲 概论1. 熟练掌握地图表达地表形态的内容和基本特点；掌握等高线地形图的特性；A 对客观存在的特征和变化规则的一种科学的概括（综合）和抽象。

基本特性：可量测性☪数学法则；一览性☪制图综合；直观性☪内容符号。

B 等高线地形图：用来准确描述地貌形态的地图。

特点：所有的地形信息都正交地投影在水平面上；用线化和符号表示缩小后的地物；地物高度和地形起伏信息有选择性的用等高线进行表达。

2. 熟练掌握影像表达地表形态的特点和优势；特点：周期短；覆盖面广；现势性强；能够重建实际地形的立体模型；能够进行精确的三维量测优势：细节丰富；成像快速；直观逼真；3. 熟练掌握模型的概念；熟练掌握模型的层次；模型：用来表现其它事物的一个对象或概念，是按比例缩减并转变到我们能够理解的形式的事物本体。

模型的层次：建模的初级阶段：概念模型（基于个人的经验与知识在大脑中形成的关于状况或对象的模型。

），模拟的模型：物质模型，基于数字系统的定量模型：数学模型（根据问题的确定性和随机性可分为函数模型和随机模型。

）。

4. 熟练掌握数字高程模型的概念；掌握数字高程模型的分类体系；熟练掌握数字高程模型的特点；概念：通过有限的地形高程数据，实现对地形曲面的数字化模拟，或者说是地形表面形态的数字化表示。

狭义概念：DEM 是区域地表面海拔高程的数字化表达。

广义概念：DEM 是地理空间中地理对象表面海拔高度的数字化表达。

数学上的：DEM 是定义在二维空间上的连续函数H=f (x,y)，即区域D 的采样点或内插点P j 按某种规则ζ连接成的面片M 的集合 数字高程模型的研究内容：地形数据采集；地形建模与内插；数据组织与管理；地形分析与地学应用；DEM 可视化； 不确定性分析和表达。

数字高程模型分类体系：5. 熟练掌握数字高程模型与数字地面模型的联系与区别；数字地面模型：描述地球表面形态多种信息空间分布的有序数值阵列。

《工程经济学》全套课件245页精品课程27工程经济学讲课内容第一讲工程经济学概论第二讲工程经济基础知识第三讲工程经济的确定性分析第四讲投资方案的比较和选择第五讲工程经济的不确定性分析第六讲财务评价与国民经济评价第七讲设备的经济分析第八讲价值工程第一讲概论一工程与经济的概念工程Engineering是指人们应用科学的理论技术的手段和先进的设备来完成的大而复杂的具体实践活动如土木工程机械工程交通工程水利工程港口工程等工程常常和技术联系在一起技术Technology是指人类活动的技能和人类在改造世界的过程中采用的方法和手段经济Economic源于19世纪后半页有多中含义 1经济是指生产关系 2经济是指一国的国民经济的总称 3经济是指社会生产和再生产即指物质资料的生产交换分配消费的现象和过程 4经济是指节约总结经济是指用有限的投入获得最大的产出或收益第一讲概论二工程与经济的关系一方面工程中包含了经济工程技术进步是经济发展的必要条件经济的发展离不开各种技术手段的运用另一方面经济必须依附于工程经济发展是工程技术进步的动力和方向决定工程技术的先进性工程的建设与产生具有明显的经济目的性二者关系密切相辅相成第一讲概论三工程经济学的概念工程经济学Engineering Technology是工程与经济的交叉学科是以工程项目为对象以经济分析方法为手段研究工程领域的经济问题和经济规律研究如何有效利用资源和提高经济效益的学科四工程经济学的研究对象 1工程经济学是研究工程与经济的相互关系以期达到技术与经济的最佳结合的科学 2工程经济学是研究工程技术的实践效果寻求提高经济效果的途径与方法的科学 3工程经济学是研究如何通过技术创新与进步来促进经济增长的科学五工程经济学的研究内容工程经济学的基础知识资金时间价值等独立方案的评价指标及可行性多个方案的选择项目的财务评价和国民经济评价社会评价环境评价风险和不确定分析方案的改进分析价值工程第一讲概论六工程经济学与各门课程的关系 1工程经济学与西方经济学的关系西方经济学是工程经济学的理论基础工程经济学是西方经济学的具体化和延伸分析思路和方法基本相同 2工程经济学与技术经济学的关系二者的原理方法相同分析对象和研究内容不同 3工程经济学与投资项目评估学的关系工程经济学侧重于方法论科学而投资项目评估学侧重于应用型科学工程经济学为投资项目评估学提供方法和依据投资项目评估学为工程经济学提供了应用的舞台 4工程经济学与财务学的关系财务学是工程经济学的基础和先行科学而工程经济学使财务学的应用范围得以拓展二者分析的时间范围不同分析的业务性质不同 5工程经济学与工程概预算的关系工程经济学是工程概预算的基础工程概预算又为工程经济学提供了分析依据二者分析的时间段不同研究的详细程度不同工程经济学主要研究投资前期和后期的经济效益而工程概预算是分析投资过程中的经济效益第二讲工程经济学的基础知识第一节现金流量的构成一现金流量Cash Flow的概念在整个计算期内流出或流入系统的资金把一个工程项目看做一个系统现金流入Cash Income 现金流量现金流出Cash Output 净现金流量Net Cash Flow 现金流入- 现金流出现金流量的时间单位计息期二现金流量图Cash FlowDiagram 1概念是描述工程项目整个计算期内各时间点上的现金流入和现金流出的序列图 2现金流量图的构成要素现金流量的大小现金流量的流向纵轴时间轴横轴时刻点箭头的长短与现金流量的大小现金流量的方向与现金流量的性质有关箭头向上表示现金流入箭头向下表示现金流出图例 200 250 150 300 200 200 0 1 2 3 4 5 6 7 8 时间 100 200 300 第二讲工程经济学的基础知识第二节资金的时间价值引入问题今年的1元是否等于明年的1元呢答不等于资金存在时间价值一资金的时间价值Time Value of Fund概念不同时间发生的等额资金在价值上的差别称为资金的时间价值两个方面的含义一是指资金随着时间的推移其价值会增加二是指资金一旦用于投资就不能用于现期消费二影响资金时间价值的因素 1资金本身的大小 2投资收益率或利率 3时间的长短 4风险因素 5通货膨胀三衡量资金时间价值的尺度绝对尺度利息利润相对尺度利率投资收益率那么什么是利息呢第二讲工程经济学的基础知识第三节利息的计算一利息利息是指占用资金应付出的代价或者放弃资金的使用权应得的补偿 In Fn – P In 利息 Fn 本利和 P 本金二利率利率是指在一个计息周期内所得的利息额与本金或贷款金额的比值 i × 100 其中I是一个计息周期内的利息三单利和复利利息的计算分单利和复利 1单利只对本金计算利息利息不再生息利息In P· n · i n期后的本利和为 Fn P1 n · i2复利对本金和利息均计算利息即利滚利 n期后的本利和为 Fn P1in 利息In Fn - P1 in 第二讲工程经济学的基础知识例1李晓同学向银行贷款20000元约定4年后一次归还银行贷款年利率为5问 1如果银行按单利计算李晓4年后应还银行多少钱还款中利息是多少 2如果银行按复利计算李晓4年后应还银行多少钱还款中利息是多少解 1单利的本利和 20000 ×14× 5 24000元其中利息 20000 × 4× 5 4000元 2复利的本利和 20000 ×1 54 24310125元其中利息 24310125 –20000 4310125 元两种利息的比较在资金的本金利率和时间相等的情况下复利大于单利我国目前银行的现状定期存款是单利活期存款既有单利又有复利贷款是复利国库券利息也是单利第二讲工程经济学的基础知识第四节资金的等值计算一资金等值计算中的几个概念及规定 1现值Present Value 记为P发生在时间序列起点年初或计息期初的资金求现值的过程称为折现规定在期初 2终值Future Value 记为F发生在年末终点或计息期末的资金规定在期末 3年值Annual Value记为A指各年等额支出或等额收入的资金规定在期末二资金等值计算的基本公式一次支付终值一次支付型一次支付现值资金支付形式等额分付终值等额分付现值多次支付型等额分付偿债基金等额分付资本回收等差序列现金流量等差序列现金流量以上各种形式如无特殊说明均采用复利计算第四节资金的等值计算 1一次支付终值是指无论现金量是流出还是流入都在一个点上发生如下图21 300 0 1 2 3 n时间图21 F P1 in PFP i n FP i n--------一次支付终值系数方便查表例2某企业向银行借款50000元借款时间为10年借款年利率为10问10年后该企业应还银行多少钱解 F P1 in 5000011010 129687123元 2一次支付现值求现值P FPF i n PF i n --------一次支付现值系数例3某人打算5年后从银行取出50000元银行存款年利率为 3问此人现在应存入银行多少钱按复利计算解现金流量图略 P 50000135 4313044 元一次支付终值系数和一次支付现值互为倒数系数第二讲工程经济学的基础知识 3等额分付终值F 如图22 0 1 23 ·················· nA A FAA1iA1i2A1i3···········A1in-1 进行数学变换后得。

收集数据知识点总结一、收集数据的定义和意义1. 定义：收集数据是指通过各种渠道获取信息和数字化材料的过程。

数据可以包括文本、数字、声音、图像等形式的信息。

在商业领域，收集数据通常指的是获取有关市场、客户、竞争对手和产品的信息。

2. 意义：收集数据的意义在于为企业和组织提供决策支持、市场分析和业务优化等重要信息。

通过收集数据，企业可以更好地了解市场需求、竞争态势和客户行为，从而制定更有效的营销策略和产品计划。

二、收集数据的方法和技巧1. 直接观察：直接观察是一种常见的数据收集方法，通过观察人们的行为、环境和交流等方式获取信息。

例如，零售商可以通过观察客户的购物行为和偏好来了解市场需求。

2. 问卷调查：问卷调查是一种常用的数据收集方法，通过向受访者提出问题，了解他们的看法、态度和行为等信息。

问卷调查可以通过面对面、电话、邮件和在线等方式进行。

3. 访谈法：访谈是一种深度了解受访者观点和看法的数据收集方法。

通过访谈可以获取受访者的详细信息和洞察，有助于深入了解他们的需求和反馈意见。

4. 实地调研：实地调研是指到受访者所在的现场进行数据收集，通过观察和交流等方式了解实际情况。

实地调研通常用于市场调查、产品测试和竞争对手分析等领域。

5. 数据挖掘：数据挖掘是一种利用计算机技术对大量数据进行分析和挖掘的方法。

通过数据挖掘可以发现隐藏在数据背后的规律和趋势，有助于深入理解数据的含义和价值。

6. 网络监测：网络监测是通过网络技术获取信息和数据的方法，包括社交媒体监测、网络舆情分析和网站访问统计等。

通过网络监测可以及时了解市场动态和消费者反馈，有助于制定营销策略和产品改进计划。

7. 传感器数据：传感器数据是一种通过传感器设备获取信息和数据的方法，包括温度、湿度、压力、光照等物理量的测量。

传感器数据可以用于环境监测、工程控制和健康管理等领域。

以上是收集数据的一些常用方法和技巧，每种方法都有其适用的场景和优势，需要根据实际情况选择和整合。

统计初步初步认识统计的概念和数据收集方法统计是一门研究数据收集、整理、分析和解释的科学。

它在各个领域都有广泛的应用，包括经济学、医学、环境科学等等。

在本文中，我们将初步了解统计的概念，并探讨一些常用的数据收集方法。

一、统计的概念统计是通过对收集到的数据进行整理、分析和解释，从而了解事物的规律和趋势的一门科学。

统计的主要目的是描述和推断数据之间的关系，揭示隐藏在大量数据中的有用信息。

统计可以帮助我们作出准确的决策，预测未来的趋势，并帮助我们解决问题。

二、数据的收集方法收集数据是进行统计分析的关键步骤。

以下是一些常用的数据收集方法：1.问卷调查：问卷调查是一种常见的数据收集方法。

通过设计问题并以书面形式发放给被调查者，我们可以收集到大量的信息。

问卷调查需要注意问题的设计，确保问题准确且不含误导性。

此外，样本的选择也很重要，要保证样本的代表性。

2.实地观察：实地观察是直接观察和记录现象的方法。

通过实地观察，我们可以收集到真实和客观的数据。

实地观察需要注意观察者的客观性，尽量避免主观偏见的影响。

3.实验设计：实验设计是一种控制变量的方法。

通过随机分组和对比实验组与对照组之间的差异，我们可以得到因果关系的推断。

实验设计需要注意实验的可重复性和结果的可信度。

4.统计资料：统计资料是已经存在的历史数据。

通过使用统计资料，我们可以进行历史趋势的分析和比较。

然而，对于统计资料的选择和使用，我们需要注意数据的来源和可靠性。

5.采访和访谈：采访和访谈是一种直接获取信息的方法。

通过与受访者进行对话，我们可以获取到更深入和详细的信息。

在采访和访谈过程中，需要注意对受访者的尊重和隐私保护。

三、数据处理和分析一旦数据收集完毕，我们需要对数据进行处理和分析，以获得有用的信息。

常用的数据处理和分析方法包括：1.数据清洗：数据清洗是指对收集到的数据进行修改和格式化的过程，以便进行后续的分析。

数据清洗要注意数据的准确性和一致性。

2.描述统计分析：描述统计分析是对数据的集中趋势、离散程度和分布形状进行描述的方法。

《大数据概论》教学大纲课程名称：大数据概论课程代码：XXXXX学时：XX学分：X课程介绍：本课程介绍大数据概念、基本原理、核心技术以及应用领域等内容。

通过本课程的学习，学生将了解大数据的特点、挑战和机遇，掌握大数据处理的基本技术与方法，培养大数据思维和解决问题的能力。

教学目标：1.了解大数据的基本概念、特点和发展趋势；2.熟悉大数据处理的基本原理和关键技术；3.掌握大数据挖掘和分析的方法和工具；4.了解大数据应用领域和现实案例；5.培养学生的大数据思维和解决问题的能力。

教学内容与安排：-第一讲：大数据概述(2学时)-大数据的定义、特点和挑战-大数据的应用场景和价值-第二讲：大数据处理技术(4学时)-大数据存储与管理-大数据处理架构-分布式计算与并行处理-第三讲：数据挖掘与分析(6学时)-数据预处理与清洗-数据挖掘与机器学习-数据可视化与分析工具-第四讲：大数据技术与工具(4学时)- Hadoop与MapReduce- Spark与Flink-NoSQL数据库-第五讲：大数据应用案例分析(4学时) -电商数据分析与推荐系统-社交媒体数据分析与用户画像-公共安全与城市治理-第六讲：大数据伦理与隐私保护(2学时) -大数据伦理与隐私保护意义-大数据隐私保护技术与方法-第七讲：大数据的发展趋势与挑战(2学时)-大数据技术的发展趋势-大数据带来的挑战与解决方案教学方法：本课程采用讲授理论知识、分组讨论案例分析和实践操作等多种教学方法相结合，注重培养学生的实际动手能力和解决实际问题的能力。

教材与参考书目：教材：-《大数据处理》著者：XXX出版社：XXX参考书目：-《大规模数据分析》著者：XXX出版社：XXX-《大数据时代》著者：XXX出版社：XXX考核方式：平时成绩占50%，期末考试占50%。

平时成绩包括课堂表现、实验报告和小组项目等。

备注：本课程内容为初步安排，根据实际教学需要可以适当进行调整和完善。