数据分析统计分析课件经典.pptxVIP

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数据分析统计分析课件经典

目录

数据分析概述

数据收集与整理

描述性统计分析

推论性统计分析

数据可视化呈现

大数据处理技术在数据分析中应用

案例分析与实践操作演示

CONTENTS

01

数据分析概述

CHAPTER

通过对大量数据进行处理、清洗、转换、建模等操作,挖掘出数据背后的信息、规律和趋势,为决策提供支持。

在信息化时代,数据已经成为企业和社会的重要资源,数据分析能够帮助人们更好地理解和利用数据,提高决策的科学性和准确性。

数据分析重要性

数据分析定义

市场分析、用户画像、营销策略、风险管理等。

信用评估、投资决策、风险管理、金融监管等。

疾病预测、健康管理、医疗资源优化等。

城市规划、交通管理、环境保护、社会治理等。

商业领域

金融领域

医疗领域

政府领域

市场需求

随着大数据时代的到来,数据分析师的需求越来越大,成为当前最热门的职业之一。

薪资水平

数据分析师的薪资水平较高,且随着经验和技能的提升,薪资增长空间较大。

发展前景

数据分析师的职业发展前景广阔,可以不断学习和提升自己的技能,向更高层次的数据分析领域发展,如数据挖掘、大数据分析等。

02

数据收集与整理

CHAPTER

直接从研究对象或实验过程中获得的数据,如调查问卷、实验测量等。

原始数据

已经经过他人收集、整理、分析过的数据,如政府统计数据、研究报告等。

二手数据

包括定量数据(如数值、比例等)和定性数据(如文字、图片等)。

数据类型

问卷调查

实验法

观察法

访谈法

01

02

03

04

通过设计问卷,向受访者收集数据的方法。

在控制条件下,对研究对象进行操纵或干预,以获取数据的方法。

直接观察研究对象的行为、状态或现象,以获取数据的方法。

通过与受访者进行口头交流,获取受访者的意见、看法或经验等数据的方法。

数据清洗

包括去除重复数据、处理缺失值、异常值检测与处理、数据格式转换等。

数据整理

包括数据排序、分组、汇总、计算基本统计量等,以便更好地进行数据分析和可视化。

数据转换

根据分析需求,将数据转换为适合分析的格式或结构,如将文本数据转换为数值数据、将非结构化数据转换为结构化数据等。

数据标准化

为了消除不同变量之间的量纲差异,对数据进行标准化处理,如Z-score标准化、最小-最大标准化等。

03

描述性统计分析

CHAPTER

所有数值的总和除以数值的个数,用于衡量数据的平均水平。

均值

中位数

众数

将数据按大小顺序排列,位于中间位置的数,用于统计学中的中心位置测量。

数据集中出现次数最多的数值,反映了一组数据的多数水平。

03

02

01

各数值与其均值之差的平方的平均数,用于衡量数据的波动大小。

方差

方差的算术平方根,反映组内个体间的离散程度。

标准差

最大值与最小值之间的差,表示数据的变动范围。

极差

偏态

峰态

直方图

QQ图

数据分布不对称的程度或方向,分为正偏态和负偏态。

用直条矩形表示数据分布情况,可以直观地看出数据的分布形态。

数据分布形态的陡缓程度,反映了峰部的尖度或扁平度。

用于比较一个数据集是否符合某种特定的概率分布。

04

推论性统计分析

CHAPTER

在假设检验中,原假设(H0)通常表示没有差异或没有效应,而备择假设(H1)则表示存在差异或有效应。

原假设与备择假设

检验统计量是根据样本数据计算出的用于检验原假设的统计量,而拒绝域则是根据显著性水平确定的用于拒绝原假设的区域。

检验统计量与拒绝域

显著性水平(α)是事先设定的用于判断原假设是否成立的概率阈值,而P值则是观察到的数据与原假设一致的概率,用于决定是否拒绝原假设。

显著性水平与P值

点估计与区间估计

点估计是用一个具体的数值来估计总体参数,而区间估计则是用一个区间来估计总体参数,该区间包含了参数真值的一定概率。

置信水平与置信区间

置信水平(1-α)表示区间估计的可靠性,而置信区间则是根据样本数据计算出的用于估计总体参数的区间。

最大似然估计与最小二乘法

最大似然估计是一种基于概率模型的参数估计方法,旨在找到使样本数据出现概率最大的参数值;最小二乘法则是一种基于回归模型的参数估计方法,旨在找到使预测值与观测值之差的平方和最小的参数值。

用于比较两个或多个总体均值是否存在显著差异的统计方法。通过计算不同组间的方差与组内的方差之比,判断各组均值是否存在显著差异。

用于探究自变量与因变量之间关系的统计方法。通过建立回归模型,可以预测因变量的取值,并分析自变量对因变量的影响程度及方向。

方差分析可用于比较不同组别(如不同产品、不同治疗方案等)之间的差异;回归分析可用于预测趋势、评估影响因素等。例如,在市场调研中,可利用方差分析比较不同产品的市场份额差异;在医学研究中,可利用回归分析探究某种药物剂量与疗效之间的关系。

方差分析(ANOVA)

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