数据的收集与整理单元小结-七年级数学上册北师大版.pptxVIP

数据的收集与整理单元小结-七年级数学上册北师大版

目录contents数据收集基本概念与方法数据整理基本步骤与技巧概率与统计基础知识回顾频数分布表和直方图绘制实践统计量描述性统计分析应用回顾总结与展望

数据收集基本概念与方法CATALOGUE01

数据收集是指根据研究目的和任务，有计划、有组织地获取所需数据的过程。数据收集定义数据收集是统计分析和决策制定的基础，只有收集到准确、完整的数据，才能进行有效的分析和判断。数据收集重要性数据收集定义及重要性

常见数据收集方法介绍通过设计问卷，向受访者收集意见、看法和数据。通过现场观察、访谈、测量等方式收集数据。通过控制实验条件，观察实验对象的变化来收集数据。通过查阅相关文献资料，收集已有的研究成果和数据。问卷调查实地调查实验法文献法

明确调查目的合理设置问题便于统计分析实施技巧调查问卷设计与实施技设计问卷前要明确调查目的和调查对象，确保问卷的针对性和有效性。问题要简洁明了，避免引导性问题和歧义性问题。问卷设计要便于后续的统计分析和数据处理。在调查过程中要注意沟通技巧和受访者的心理变化，确保数据的真实性和可靠性。

代表性原则随机性原则可行性原则分层抽样策略样本选取原则及策略样本要具有代表性，能够反映总体的特征和分布情况。样本的选取要考虑到实际操作的可行性和成本效益。样本的选取要具有随机性，避免主观因素和偏见对样本的影响。根据总体的不同特征和层次，将总体划分为若干个子集，从每个子集中随机抽取样本。

数据整理基本步骤与技巧CATALOGUE02

明确调查问题，确定调查对象，选择合适的调查方法收集数据。数据收集检查数据是否完整、准确，对于错误或遗漏的数据进行修正或补充。数据审核对于非数值型数据，需要进行编码处理，以便于计算机识别和计算。数据编码将编码后的数据录入计算机，建立数据库。数据录入数据预处理流程梳理

缺失值处理根据数据缺失的情况，选择合适的处理方法，如删除缺失值、填充缺失值等。其中，填充缺失值的方法包括使用均值、中位数、众数等统计量进行填充。异常值处理对于数据中的异常值，需要进行分析和判断。如果异常值是由于错误或失误造成的，应予以修正或删除；如果异常值是真实存在的，但不符合统计规律，可以考虑使用稳健统计方法进行处理。缺失值、异常值处理方法

数据分类汇总策略分享分类汇总的概念将数据按照某个或多个变量进行分类，然后对各类别的数据进行汇总统计。分类汇总的方法可以使用Excel等电子表格软件进行分类汇总操作，也可以使用编程语言如Python、R等进行数据处理和统计分析。分类汇总的注意事项在进行分类汇总时，需要注意选择合适的分类变量和汇总统计量，避免出现信息损失或统计错误。

统计图表的选择01根据数据的类型和特点，选择合适的统计图表进行展示，如柱状图、折线图、饼图等。统计图表的制作02可以使用Excel等电子表格软件或专业的统计绘图软件进行统计图表的制作。统计图表的解读03在解读统计图表时，需要注意图表的标题、坐标轴、图例等元素，理解图表所表达的信息和含义。同时，还需要注意图表中的异常值、趋势变化等情况，进行深入分析和解读。统计图表展示技巧

概率与统计基础知识回顾CATALOGUE03

概率是描述随机事件发生可能性的数值，取值范围在0到1之间。概率定义概率性质条件概率包括非负性、规范性、可加性等，是概率计算的基础。在给定条件下，某一事件发生的概率，用于描述事件之间的关联。030201概率概念及其性质阐述

123取值有限或可数的随机变量。离散型随机变量定义描述离散型随机变量取各个值的概率的列表或公式。分布列如二项分布、泊松分布等，及其在实际问题中的应用。常见离散型随机变量分布离散型随机变量分布列举例

03常见连续型随机变量分布如正态分布、均匀分布等，及其在实际问题中的应用。01连续型随机变量定义取值连续的随机变量。02概率密度函数描述连续型随机变量取值概率的函数，用于计算特定区间的概率。连续型随机变量概率密度函数

描述随机变量取值的平均水平的数值。期望值定义方差定义期望值与方差计算公式实际应用描述随机变量取值离散程度的数值。针对离散型和连续型随机变量，分别给出期望值和方差的计算公式，并解释其含义和应用场景。结合实际问题，说明如何运用期望值和方差进行决策或评估风险。期望值、方差计算公式应用

频数分布表和直方图绘制实践CATALOGUE04

首先确定所收集数据的最大值和最小值，以此确定数据范围。确定数据范围根据数据的特点和统计需求，将数据范围划分为若干个小组，每组的数值范围应相等。分组统计每个小组内的数据个数，即频数。统计频数将每个小组的数值范围和对应的频数整理成表格形式，即为频数分布表。编制频数分布表频数分布表编制步骤详解

在平面直角坐标系中，横轴表示数据分组，纵轴表示频