《統(tǒng)計學(xué)導(dǎo)論》數(shù)據(jù)整理1_第1頁
《統(tǒng)計學(xué)導(dǎo)論》數(shù)據(jù)整理1_第2頁
《統(tǒng)計學(xué)導(dǎo)論》數(shù)據(jù)整理1_第3頁
《統(tǒng)計學(xué)導(dǎo)論》數(shù)據(jù)整理1_第4頁
《統(tǒng)計學(xué)導(dǎo)論》數(shù)據(jù)整理1_第5頁
已閱讀5頁,還剩28頁未讀, 繼續(xù)免費閱讀

下載本文檔

版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請進(jìn)行舉報或認(rèn)領(lǐng)

文檔簡介

《統(tǒng)計學(xué)導(dǎo)論》數(shù)據(jù)整理1匯報人:AA2024-01-28目錄數(shù)據(jù)整理概述數(shù)據(jù)收集與預(yù)處理數(shù)據(jù)分組與頻數(shù)分布數(shù)據(jù)描述性統(tǒng)計量數(shù)據(jù)可視化與探索性分析數(shù)據(jù)整理的實踐應(yīng)用01數(shù)據(jù)整理概述數(shù)據(jù)整理是對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行加工、處理,使之系統(tǒng)化、條理化,以符合統(tǒng)計分析的需要。定義使數(shù)據(jù)更加易于理解和分析,揭示數(shù)據(jù)間的內(nèi)在聯(lián)系和規(guī)律,為后續(xù)的統(tǒng)計分析提供準(zhǔn)確、可靠的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。目的數(shù)據(jù)整理的定義與目的準(zhǔn)確性、完整性、簡潔性、可比性。數(shù)據(jù)整理的原則與步驟原則檢查數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和完整性,處理異常值和缺失值。數(shù)據(jù)審核根據(jù)需要選擇相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行整理。數(shù)據(jù)篩選將數(shù)據(jù)按照一定規(guī)則進(jìn)行排序,以便后續(xù)分析。數(shù)據(jù)排序?qū)?shù)據(jù)分成不同的組別,以便進(jìn)行比較和分析。數(shù)據(jù)分組對數(shù)據(jù)進(jìn)行匯總和歸納,形成統(tǒng)計表和統(tǒng)計圖。數(shù)據(jù)匯總提高數(shù)據(jù)質(zhì)量揭示數(shù)據(jù)規(guī)律簡化數(shù)據(jù)分析過程促進(jìn)數(shù)據(jù)共享和交流數(shù)據(jù)整理的意義通過數(shù)據(jù)整理,可以消除數(shù)據(jù)中的錯誤和不一致,提高數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可靠性。通過數(shù)據(jù)整理,可以將復(fù)雜的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為簡單的統(tǒng)計表和統(tǒng)計圖,從而簡化數(shù)據(jù)分析過程。通過數(shù)據(jù)整理,可以揭示數(shù)據(jù)間的內(nèi)在聯(lián)系和規(guī)律,為后續(xù)的統(tǒng)計分析提供線索和依據(jù)。通過數(shù)據(jù)整理,可以使數(shù)據(jù)更加易于理解和比較,從而促進(jìn)數(shù)據(jù)的共享和交流。02數(shù)據(jù)收集與預(yù)處理初級數(shù)據(jù)源包括調(diào)查、實驗等直接獲取的數(shù)據(jù)。二級數(shù)據(jù)源包括已有的研究報告、數(shù)據(jù)庫等間接獲取的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)來源與收集方法通過設(shè)計問卷,向目標(biāo)人群收集數(shù)據(jù)。通過控制實驗條件,觀察并記錄實驗結(jié)果來獲取數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)來源與收集方法實驗法問卷調(diào)查觀察法通過對研究對象的行為、特征等進(jìn)行觀察并記錄來獲取數(shù)據(jù)。文獻(xiàn)法通過查閱已有的研究報告、數(shù)據(jù)庫等獲取數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)來源與收集方法去除重復(fù)、無效、異常等數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)清洗將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為適合分析的形式,如數(shù)值型、分類型等。數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)預(yù)處理的內(nèi)容與目的數(shù)據(jù)預(yù)處理的內(nèi)容與目的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化消除量綱影響,使數(shù)據(jù)具有可比性。缺失值處理對缺失數(shù)據(jù)進(jìn)行填充或刪除等操作。03減少計算量,提高分析效率。01提高數(shù)據(jù)質(zhì)量,保證分析的準(zhǔn)確性。02使數(shù)據(jù)符合分析要求,便于后續(xù)分析。數(shù)據(jù)預(yù)處理的內(nèi)容與目的去除重復(fù)數(shù)據(jù)避免重復(fù)計數(shù)對分析結(jié)果的影響。去除無效數(shù)據(jù)如不符合邏輯、超出范圍等的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)清洗與篩選處理異常值:根據(jù)實際情況選擇保留、刪除或替換異常值。數(shù)據(jù)清洗與篩選02030401數(shù)據(jù)清洗與篩選數(shù)據(jù)篩選根據(jù)研究目的篩選相關(guān)變量。根據(jù)數(shù)據(jù)質(zhì)量篩選可靠的數(shù)據(jù)記錄。根據(jù)特定條件篩選滿足要求的數(shù)據(jù)子集。03數(shù)據(jù)分組與頻數(shù)分布分組過少會導(dǎo)致信息損失較大,分組過多則可能導(dǎo)致數(shù)據(jù)分布的規(guī)律性不能明顯地表示出來。因此,在數(shù)據(jù)分組時,應(yīng)盡量避免出現(xiàn)組數(shù)過少或過多的情況。分組過少會導(dǎo)致信息損失較大,分組過多則可能導(dǎo)致數(shù)據(jù)分布的規(guī)律性不能明顯地表示出來。通常情況下組數(shù)選擇在8-15之間,以能顯示數(shù)據(jù)的規(guī)律為宜。組距是每一組的上限與下限的差,同一組內(nèi)的數(shù)據(jù)必須變動范圍一致,即同一組內(nèi)的數(shù)據(jù)的上限與下限的差必須等于組距。數(shù)據(jù)分組的方法與原則根據(jù)數(shù)據(jù)的特點和數(shù)量,選擇合適的組數(shù)。確定組數(shù)確定組距編制頻數(shù)分布表根據(jù)數(shù)據(jù)的變動范圍,確定每一組的上限和下限,并計算組距。按照確定的組數(shù)和組距,將數(shù)據(jù)分配到各個組中,并統(tǒng)計每個組的頻數(shù)。030201頻數(shù)分布表的編制以橫軸表示各組數(shù)據(jù)的上限和下限,縱軸表示頻數(shù),用矩形的高度表示各組的頻數(shù),繪制直方圖。繪制直方圖在直方圖的基礎(chǔ)上,用折線連接各矩形頂端的中點,形成折線圖。繪制折線圖在折線圖上標(biāo)注各組數(shù)據(jù)的上限、下限和頻數(shù)等信息。標(biāo)注數(shù)據(jù)頻數(shù)分布圖的繪制04數(shù)據(jù)描述性統(tǒng)計量中位數(shù)將數(shù)據(jù)按大小順序排列后,位于中間位置的數(shù),反映了一組數(shù)據(jù)的中等水平。算術(shù)平均數(shù)所有數(shù)據(jù)的和除以數(shù)據(jù)的個數(shù),反映了一組數(shù)據(jù)的平均水平。眾數(shù)一組數(shù)據(jù)中出現(xiàn)次數(shù)最多的數(shù),反映了一組數(shù)據(jù)的多數(shù)水平。集中趨勢的度量一組數(shù)據(jù)中最大值與最小值的差,反映了一組數(shù)據(jù)的波動范圍。極差各數(shù)據(jù)與其平均數(shù)之差的平方的平均數(shù),反映了一組數(shù)據(jù)與其均值的偏離程度。方差方差的算術(shù)平方根,反映了一組數(shù)據(jù)的離散程度。標(biāo)準(zhǔn)差離散程度的度量描述數(shù)據(jù)分布形態(tài)的統(tǒng)計量,反映了一組數(shù)據(jù)分布的偏斜程度。偏態(tài)系數(shù)描述數(shù)據(jù)分布形態(tài)的統(tǒng)計量,反映了一組數(shù)據(jù)分布的尖峭或扁平程度。峰態(tài)系數(shù)偏態(tài)與峰態(tài)的度量05數(shù)據(jù)可視化與探索性分析通過圖形化手段展示數(shù)據(jù),使得數(shù)據(jù)分布規(guī)律一目了然,便于理解和分析。直觀呈現(xiàn)數(shù)據(jù)分布規(guī)律揭示數(shù)據(jù)間關(guān)系提高數(shù)據(jù)分析效率常用的數(shù)據(jù)可視化方法可視化手段可以直觀地展示數(shù)據(jù)間的關(guān)聯(lián)關(guān)系,幫助發(fā)現(xiàn)潛在的數(shù)據(jù)模式。通過可視化手段,可以快速定位數(shù)據(jù)中的異常值、離群點等問題,提高數(shù)據(jù)分析效率。包括折線圖、柱狀圖、散點圖、箱線圖、熱力圖等。數(shù)據(jù)可視化的意義與方法數(shù)據(jù)清洗描述性統(tǒng)計數(shù)據(jù)分布探索數(shù)據(jù)間關(guān)系探索探索性數(shù)據(jù)分析的內(nèi)容與步驟01020304對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,包括缺失值處理、異常值處理、重復(fù)值處理等,以保證數(shù)據(jù)質(zhì)量。對數(shù)據(jù)進(jìn)行基本的統(tǒng)計描述,包括均值、中位數(shù)、眾數(shù)、方差、標(biāo)準(zhǔn)差等指標(biāo)的計算。通過繪制直方圖、核密度估計圖等手段,探索數(shù)據(jù)的分布情況。通過繪制散點圖、計算相關(guān)系數(shù)等手段,探索數(shù)據(jù)間的關(guān)聯(lián)關(guān)系。提供豐富的圖表類型,支持基本的數(shù)據(jù)可視化需求。Excel擁有強(qiáng)大的數(shù)據(jù)可視化庫,如Matplotlib、Seaborn等,支持高度定制化的數(shù)據(jù)可視化。Python提供豐富的數(shù)據(jù)可視化包,如ggplot2、plotly等,支持交互式數(shù)據(jù)可視化。R語言一款功能強(qiáng)大的數(shù)據(jù)可視化工具,支持拖拽式操作,適合快速創(chuàng)建交互式數(shù)據(jù)可視化。Tableau常見的數(shù)據(jù)可視化工具06數(shù)據(jù)整理的實踐應(yīng)用數(shù)據(jù)收集通過問卷調(diào)查、訪談、觀察等方式收集消費者的意見、態(tài)度和行為數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)清洗對收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選、去重、填充缺失值等處理,以保證數(shù)據(jù)質(zhì)量。數(shù)據(jù)整理將數(shù)據(jù)按照不同的維度進(jìn)行分類、匯總和可視化,以揭示市場趨勢和消費者需求。在市場調(diào)研中的應(yīng)用123對病人的病史、癥狀、體征等數(shù)據(jù)進(jìn)行整理,以輔助醫(yī)生做出準(zhǔn)確的診斷和治療方案。臨床數(shù)據(jù)整理對臨床試驗、流行病學(xué)調(diào)查等研究數(shù)據(jù)進(jìn)行整理,以揭示疾病的發(fā)病機(jī)理和治療方法的有效性。醫(yī)學(xué)研究數(shù)據(jù)整理對疾病監(jiān)測、健康調(diào)查等公共衛(wèi)生數(shù)據(jù)進(jìn)行整理,以評估人群健康狀況和制定公共衛(wèi)生政策。公共衛(wèi)生數(shù)據(jù)整理在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用對股票價格、交易量、匯率等金融市場數(shù)據(jù)

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預(yù)覽,若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 人人文庫網(wǎng)僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
  • 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

評論

0/150

提交評論