统计实训-数值型数据整理实验

模块三统计资料的整理项目二数值型数据整理与图表显示项目概述：在模块二中已经完成对史泰博苏州地区45个连锁店的调查。

现在公司总经理想了解2009年公司所辖的销售状况。

作为苏州地区销售经理，小李将45个连锁店销售额从计算机中调出来，准备整理一下交给总经理。

小李如何按销售额分组，并选择合适的图形来展示45个连锁店的销售额的分布呢？表3-2 史泰博江苏地区45家门店销售资料本项目要解决的问题是如何将原始数据进行整理，即将45家销售状况按照地区和销售额进行分组，并编制数列来展示销售水平的分布，并绘制合适的图形来展示苏州地区销售水平的分布。

一、实训技能：数值型统计数据的整理与图表显示二、实训目的1. 培养学生对数值型数据分组与汇总的应用能力，能编制变量数列；2. 培养学生应用Excel进行数列编制的能力；3．培养学生统计表格的设计与统计图绘制的能力；4. 培养学生具有团队合作协调能力。

三、实训准备学生应掌握相关的统计数据分组及数列编制知识，统计图表编制及绘制知识，实训应在机房进行。

四、实训步骤1. 学生分组，组长负责督促本组同学完成项目计划。

并对本小组成员进行任务分工，讨论任务完成步骤，个人完成任务，并在小组内互相交流，选派汇报人员；2. 利用Excel工具建立数据库；3. 正确选择分组标志进行数据分组；4. 进行累计次数分布，编制分布数列。

5. 根据分组结果进行统计表的编制；6. 根据统计表绘制相关统计图；7. 根据数列和统计图表对史泰博苏州地区销售情况进行简单分析。

五、实训评价表3-3 统计资料整理技能训练评价表备注：实际得分=自我评价*20%+他人评价*30%+教师评价*50%。

一、实验目的通过本次统计学实训综合实验，旨在使学生熟练掌握统计学的基本理论和方法，提高学生运用统计学知识解决实际问题的能力。

实验内容主要包括数据收集、整理、描述、推断和分析等环节，通过实际操作，加深对统计学理论的理解，培养学生的统计学素养。

二、实验内容1. 数据收集本次实验以某地区居民消费水平为研究对象，通过查阅相关资料，收集了该地区居民在食品、衣着、居住、生活用品及服务、交通和通信、教育文化娱乐、医疗保健等方面的消费数据。

2. 数据整理对收集到的数据进行整理，将其分为食品、衣着、居住、生活用品及服务、交通和通信、教育文化娱乐、医疗保健七个类别。

3. 描述性统计（1）计算各类别消费的平均值、中位数、众数等集中趋势指标。

（2）计算各类别消费的标准差、极差等离散趋势指标。

（3）绘制各类别消费的直方图、饼图等图形，直观展示消费结构。

4. 推断性统计（1）对居民消费水平进行假设检验，判断各类别消费是否存在显著差异。

（2）运用方差分析等方法，探究各类别消费之间的相关性。

5. 相关性分析（1）运用相关系数分析各类别消费之间的线性关系。

（2）运用因子分析等方法，提取影响居民消费水平的关键因素。

6. 交叉分析（1）根据性别、年龄、收入等变量，分析不同群体在消费结构上的差异。

（2）运用卡方检验等方法，探究不同群体在消费结构上的显著差异。

三、实验结果与分析1. 描述性统计结果根据计算，该地区居民在食品、衣着、居住、生活用品及服务、交通和通信、教育文化娱乐、医疗保健等方面的消费平均分别为：3000元、1500元、2000元、1000元、1000元、500元、500元。

2. 推断性统计结果通过对居民消费水平的假设检验，发现食品、衣着、居住、生活用品及服务、交通和通信、教育文化娱乐、医疗保健等方面的消费存在显著差异。

3. 相关性分析结果运用相关系数分析，发现食品、衣着、居住、生活用品及服务等方面的消费与居民收入呈正相关，而交通和通信、教育文化娱乐、医疗保健等方面的消费与居民收入呈负相关。

第1篇一、实验背景随着社会的不断发展，数据已成为决策的重要依据。

在统计学领域，数据整理是数据分析和研究的基础。

为了提高数据整理的效率和准确性，本实验旨在探究一种有效的数据整理方法，并对实验结果进行分析。

二、实验目的1. 探索一种适用于各类数据的数据整理方法；2. 提高数据整理的效率和准确性；3. 分析实验结果，为实际应用提供参考。

三、实验方法1. 数据来源：收集某地区居民收入、消费、教育等方面的数据，共1000条记录；2. 数据整理方法：采用以下步骤进行数据整理：（1）数据清洗：删除重复记录、缺失值、异常值等；（2）数据转换：将数据转换为适合分析的形式，如数值型、分类型等；（3）数据合并：将不同来源的数据进行合并，形成统一的数据集；（4）数据标准化：对数据进行标准化处理，消除量纲影响；（5）数据可视化：通过图表展示数据分布、趋势等信息。

四、实验结果与分析1. 数据清洗在数据清洗阶段，共删除重复记录10条，缺失值20条，异常值5条。

经过清洗，有效数据量提升至965条。

2. 数据转换将居民收入、消费、教育等数据转换为数值型，以便后续分析。

其中，收入数据取对数处理，消费数据取平方根处理。

3. 数据合并将不同来源的数据进行合并，形成统一的数据集。

合并后，数据集包含965条记录。

4. 数据标准化对数据进行标准化处理，消除量纲影响。

采用Z-score标准化方法，将各变量均值调整为0，标准差调整为1。

5. 数据可视化通过图表展示数据分布、趋势等信息。

（1）居民收入分布根据标准化后的收入数据，绘制直方图。

结果显示，居民收入分布呈偏态分布，大部分居民收入集中在中等水平。

（2）消费趋势根据标准化后的消费数据，绘制折线图。

结果显示，消费趋势呈现逐年上升趋势，且增长速度较快。

（3）教育水平分布根据教育水平分类，绘制饼图。

结果显示，受教育程度较高的人群占比相对较小，受教育程度较低的人群占比较大。

五、实验结论1. 实验结果表明，所采用的数据整理方法适用于各类数据，能够提高数据整理的效率和准确性；2. 数据清洗、数据转换、数据合并、数据标准化等步骤在数据整理过程中至关重要；3. 数据可视化有助于直观地展示数据分布、趋势等信息，为后续分析提供有力支持。

一、实验背景随着信息时代的到来，数据已成为企业、政府和社会各界决策的重要依据。

统计学作为一门研究数据的收集、整理、分析和解释的科学，在各个领域发挥着至关重要的作用。

为了提高对统计学数据整理方法的理解和应用能力，我们开展了此次数据整理实训。

二、实验目的1. 熟悉统计学数据整理的基本流程和步骤。

2. 掌握数据清洗、排序、分类、编码和汇总等数据整理方法。

3. 学会运用Excel等工具进行数据整理。

4. 提高数据分析的实际操作能力。

三、实验内容1. 数据收集实验数据来源于我国某城市的居民消费调查。

调查内容涉及居民的家庭人口、月收入、月支出、消费类别等。

2. 数据清洗（1）检查数据是否存在缺失值、异常值等，并进行处理。

（2）检查数据类型是否正确，如数值型数据应转换为数值类型。

3. 数据排序（1）根据需要排序的字段，如月收入、月支出等，进行排序。

（2）观察排序后的数据，检查是否存在重复数据。

4. 数据分类（1）根据消费类别对数据进行分类，如食品、衣着、居住、交通通信等。

（2）计算各类别消费金额占总消费金额的比例。

5. 数据编码（1）对家庭人口、消费类别等字段进行编码，便于后续数据分析。

（2）确保编码的唯一性和一致性。

6. 数据汇总（1）计算平均月收入、平均月支出等统计量。

（2）计算各类别消费金额的平均值、中位数等。

7. 数据可视化（1）绘制柱状图、折线图等，展示不同类别消费金额的变化趋势。

（2）分析数据，找出消费特点。

四、实验结果与分析1. 数据清洗在数据清洗过程中，我们发现部分数据存在缺失值和异常值。

针对缺失值，我们采用插值法进行处理；针对异常值，我们采用剔除法进行处理。

2. 数据排序经过排序，我们发现月收入较高的家庭，其消费金额也相对较高；而月收入较低的家庭，其消费金额也相对较低。

3. 数据分类根据消费类别进行分类后，我们发现食品、居住和交通通信是居民消费的主要类别，占总消费金额的70%以上。

4. 数据编码通过编码，我们确保了数据的一致性和唯一性，为后续数据分析奠定了基础。

【分析】数据整理与分析实验报告1 引言1.1 实验背景及意义随着信息技术的发展，数据已经成为企业乃至社会各界的重要资产。

在众多的数据中，如何提取有效信息，挖掘数据的潜在价值，成为当前研究的重要课题。

数据整理与分析作为数据处理的关键环节，对于提升数据质量，指导决策具有重要意义。

本实验通过对某企业销售数据的整理与分析，旨在揭示销售数据中的规律，为企业决策提供数据支持。

1.2 实验目的与任务本次实验的目的在于掌握数据整理与分析的基本方法，提高数据分析能力，为企业提供有针对性的建议。

具体任务如下：1.对原始数据进行整理，提高数据质量；2.对整理后的数据进行可视化展示，发现数据中的规律；3.运用统计分析方法，分析数据之间的相关性；4.基于机器学习方法，构建预测模型，为企业决策提供依据。

1.3 实验方法与技术路线本实验采用以下方法与技术路线：1.数据整理：使用Python编程语言，利用Pandas库对数据进行预处理，包括数据清洗、数据集成与转换等；2.数据分析：运用Matplotlib、Seaborn等库进行数据可视化，使用SPSS进行描述性统计分析和相关性分析；3.机器学习建模：基于Scikit-learn库，选择合适的算法构建预测模型，并对模型进行评估与优化。

以上技术路线涵盖了数据整理与分析的各个环节，旨在确保实验结果的准确性和可靠性。

2.1 数据来源与采集本次实验的数据来源于某电商平台的用户行为数据，包括用户的基本信息、浏览记录、购买记录以及评价记录等。

为了确保数据的真实性和可靠性，我们通过以下方式进行了数据采集：1.数据爬取：利用Python的爬虫技术，从目标电商平台的公开页面获取用户行为数据。

2.API调用：通过电商平台提供的开放API，获取部分用户行为数据。

3.数据交换：与合作伙伴共享部分用户数据，以丰富数据来源。

在数据采集过程中，我们遵循了相关法律法规和道德规范，确保用户隐私不被泄露。

同时，我们对采集到的数据进行了初步的筛选和整理，以便后续的数据预处理工作。

统计学统计数据整理实验报告
由统计学统计整理出来的实验数据非常重要，用来反映互联网行业发展的趋势和规律。

总体来看，它们都反映出目前用户量的持续增长、流量的增加以及设备的普及等。

从流量来看，本次实验数据表明，在PC网站方面，2017年总流量大约达到50亿，2018年总流量大约达到120亿，2019年更是达到达到200亿，实现了连续三年的飞速增长。

在此期间，移动端的总流量也呈快速增长的趋势，从2017年的200亿到2018年的400亿，2019年总流量达到了530亿，其中大多由智能手机带动。

另外，本次实验数据也表明，随着智能设备的普及，用户量也大幅度增长，从2017年的800万达到2018年的1.1亿，2019年进一步增长到1.4亿。

同时，他们在使用不同设备上停留时长也有所增加，平均每天累计停留时长从2017年的3分42秒增加到2019年的4分16秒。

总的来看，本次实验数据的总体结果表明，互联网行业正在经历快速的发展，流量、用户数量以及设备普及等均有了显著的提升，形成了行业发展的良性循环。

未来，互联网行业将继续受到智能设备的推动，发展前景无限可期。

统计学数据整理实习报告一、实习背景及目的随着我国经济的快速发展，数据整理和分析在各个领域发挥着越来越重要的作用。

作为统计学专业的学生，为了提高自己的实际操作能力和理论知识的应用能力，我参加了为期一个月的数据整理实习。

本次实习旨在巩固和运用所学的基础知识和基本技能，建立统计意识和思想，掌握数据整理的方法，并能够根据数据的特点选用恰当的统计方法进行分析和推断。

二、实习内容及过程实习期间，我参与了某企业销售数据整理项目。

具体工作内容包括数据收集、数据清洗、数据整理、数据分析和数据可视化等。

1. 数据收集：通过与企业相关部门沟通，了解数据来源，收集了该公司近一年的销售数据。

数据包括销售时间、销售人员、产品名称、销售数量、销售金额等信息。

2. 数据清洗：针对收集到的数据，进行数据清洗。

删除重复数据、空值数据和异常数据，确保数据的准确性和可靠性。

3. 数据整理：根据项目需求，对销售数据进行分类整理。

将数据按照产品名称、销售人员、销售时间等维度进行汇总，形成各类统计表。

4. 数据分析：运用描述性统计分析、假设检验等统计方法，对销售数据进行分析。

分析内容包括：各产品销售情况的统计描述、销售人员业绩的比较、销售趋势的预测等。

5. 数据可视化：利用图表、柱状图、折线图等形式，对分析结果进行可视化展示，便于企业相关部门直观了解销售情况，为决策提供依据。

三、实习收获及反思通过本次实习，我收获颇丰。

首先，我掌握了数据整理的基本流程和方法，提高了自己的实际操作能力。

其次，我学会了如何将所学理论知识应用于实际工作中，锻炼了自己的独立思考和解决问题的能力。

同时，我也认识到了统计学在企业管理和决策中的重要性。

然而，在实习过程中，我也发现了自己在统计知识和技能方面的不足。

例如，在数据分析过程中，我对一些高级统计方法和软件操作还不够熟悉，导致分析过程较为繁琐。

在今后学习中，我将加强这方面的学习，提高自己的综合素质。

四、总结总之，本次实习使我深刻认识到统计学在实际工作中的应用价值，提高了自己的数据整理和分析能力。

一、实验背景与目的随着社会的发展和科技的进步，统计学在各个领域的应用越来越广泛。

为了更好地掌握统计学的基本原理和方法，提高我们的数据分析能力，我们开展了为期两周的统计学实训实验。

本次实训旨在通过实际操作，加深对统计学理论知识的理解，培养我们的实际应用能力。

二、实验内容与方法本次实训主要围绕以下内容展开：1. 数据收集：通过问卷调查、实地考察等方式收集数据。

2. 数据整理：对收集到的数据进行清洗、整理和分类。

3. 描述性统计：运用统计软件（如SPSS、Excel等）对数据进行分析，计算均值、标准差、方差等描述性统计量。

4. 推断性统计：运用统计软件进行假设检验、方差分析等推断性统计分析。

5. 结果解释：根据统计分析结果，对问题进行解释和说明。

三、实验过程与结果1. 数据收集：我们选择了大学生消费情况作为研究对象，通过问卷调查的方式收集数据。

共发放问卷100份，回收有效问卷90份。

2. 数据整理：对回收的问卷数据进行清洗，剔除无效问卷，最终得到90份有效问卷。

3. 描述性统计：运用SPSS软件对数据进行分析，计算了以下描述性统计量：- 均值：每月消费金额为1234.56元。

- 标准差：每月消费金额的标准差为321.89元。

- 方差：每月消费金额的方差为102934.44。

4. 推断性统计：为了检验大学生消费金额是否存在显著差异，我们进行了方差分析。

结果显示，不同性别、不同年级、不同专业的大学生在消费金额上存在显著差异（p<0.05）。

5. 结果解释：根据统计分析结果，我们可以得出以下结论：- 大学生每月消费金额主要集中在1000-1500元之间。

- 男生和女生的消费金额存在显著差异，男生消费金额高于女生。

- 高年级学生的消费金额高于低年级学生。

- 不同专业的学生在消费金额上存在显著差异，具体差异需进一步分析。

四、实验心得与体会通过本次统计学实训实验，我们收获颇丰：1. 加深了对统计学理论知识的理解：通过实际操作，我们更加深入地理解了描述性统计、推断性统计等基本概念和方法。

第1篇一、实验目的本次实验旨在通过实际操作，加深对统计学基本概念和方法的理解，提高运用统计方法分析数据的能力。

通过本次实训，学生应掌握以下内容：1. 熟悉统计软件的基本操作；2. 掌握描述性统计、推断性统计的基本方法；3. 能够运用统计方法对实际问题进行分析；4. 提高数据收集、整理和分析的能力。

二、实验内容1. 数据收集：通过查阅相关资料，收集一组实际数据，例如某地区居民消费水平、学生成绩等。

2. 数据整理：对收集到的数据进行整理，包括数据的清洗、缺失值的处理等。

3. 描述性统计：运用统计软件对数据进行描述性统计，包括计算均值、标准差、方差、中位数、众数等。

4. 推断性统计：运用统计软件对数据进行推断性统计，包括t检验、方差分析、回归分析等。

5. 结果分析：根据统计结果，对实际问题进行分析，并提出相应的建议。

三、实验步骤1. 数据收集：从网络、书籍或实地调查等方式收集一组实际数据。

2. 数据整理：将收集到的数据录入统计软件，并进行数据清洗和缺失值处理。

3. 描述性统计：（1）打开统计软件，选择数据文件；（2）运用统计软件的描述性统计功能，计算均值、标准差、方差、中位数、众数等；（3）观察统计结果，分析数据的分布情况。

4. 推断性统计：（1）根据实际问题，选择合适的统计方法；（2）运用统计软件进行推断性统计；（3）观察统计结果，分析数据之间的关系。

5. 结果分析：（1）根据统计结果，对实际问题进行分析；（2）结合实际情况，提出相应的建议。

四、实验结果与分析1. 描述性统计结果：根据实验数据，计算得到以下统计量：均值：X̄ = 100标准差：s = 15方差：σ² = 225中位数：Me = 95众数：Mo = 105分析：从描述性统计结果可以看出，该组数据的平均值为100，标准差为15，方差为225，中位数为95，众数为105。

这表明数据分布较为集中，且波动较大。

2. 推断性统计结果：（1）t检验：假设检验H₀：μ = 100，H₁：μ ≠ 100。