数据分析的基础讲解.pptxVIP

数据分析的基础讲解2023REPORTING

数据分析概述数据收集与整理数据描述性分析数据推断性分析数据可视化数据分析案例解析目录CATALOGUE2023

PART01数据分析概述2023REPORTING

定义数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，将它们加以汇总和理解并消化，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。目的数据分析的目的是把隐藏在一大批看来杂乱无章的数据中的信息集中、萃取和提炼出来，以找出所研究对象的内在规律。定义与目的

03预测未来数据分析还可以帮助企业预测未来趋势，从而提前做好准备和规划。01决策支持数据分析可以为企业提供决策支持，帮助企业做出更加明智和准确的决策。02优化运营通过对数据的分析，企业可以更好地了解自身运营情况，找到优化和改进的方向。数据分析的重要性

金融领域是数据分析应用最广泛的领域之一，包括风险控制、客户分析、投资决策等。金融领域电商领域通过数据分析可以了解用户行为、购买习惯等，从而优化网站设计和营销策略。电商领域医疗领域利用数据分析可以提高疾病诊断的准确性和效率，同时还可以进行药物研发和临床试验等。医疗领域除了以上领域外，数据分析还可以应用于教育、政府、能源等各个领域，为这些领域的发展提供支持和帮助。其他领域数据分析的应用领域

PART02数据收集与整理2023REPORTING

网络爬虫通过编写程序，自动抓取互联网上的信息数据。公共数据库政府、机构、企业等公开的数据库，如国家统计局、世界银行等。观察数据在自然状态下，通过观察研究对象获取的数据。问卷调查通过设计问卷，收集受访者的意见、态度、行为等信息。实验数据在控制条件下，通过实验操作获取的数据。数据来源

定量数据定性数据时序数据空间数据数据类型以数量形式表示的数据，如身高、体重、收入等。按时间顺序排列的数据，如股票价格、气温变化等。以文字、符号等形式表示的数据，如性别、职业、学历等。描述地理空间位置的数据，如地图、经纬度等。

对数据进行检查、筛选、转换等操作，以消除错误、异常值、重复值等问题，保证数据质量。数据清洗数据转换数据整合数据筛选将数据从原始格式转换为适合分析的格式，如数据归一化、标准化等。将不同来源、格式的数据进行整合，形成一个统一的数据集。根据需要选择特定的数据进行分析，如按照条件筛选数据、抽样等。数据清洗与整理

PART03数据描述性分析2023REPORTING

算术平均数所有数据的和除以数据的个数，反映数据集中趋势的一项指标。中位数将数据按大小顺序排列后，位于中间位置的数，刻画数据集中趋势。众数一组数据中出现次数最多的数，反映数据集中趋势。数据的集中趋势

一组数据中最大值与最小值的差，反映数据波动范围的大小。极差方差标准差各数据与平均数之差的平方的平均数，衡量数据波动大小。方差的算术平方根，反映数据波动大小。030201数据的离散程度

一种对称分布，形态特征是“钟型”，均值、中位数和众数相等。正态分布分布形态偏斜，包括左偏和右偏，均值、中位数和众数不相等。偏态分布分布形态的尖峭或扁平程度，用峰度系数来衡量。峰态分布数据的分布形态

PART04数据推断性分析2023REPORTING

点估计用样本统计量来估计总体参数的方法，如样本均值、样本比例等。区间估计根据样本统计量和抽样分布，构造一个包含总体参数的置信区间，并给出该区间对应的置信水平。评价标准无偏性、有效性、一致性等。参数估计

ABCD假设检验原假设与备择假设根据研究问题提出原假设和备择假设，原假设通常是研究者想要推翻的假设。P值与决策计算检验统计量的P值，并与显著性水平进行比较，从而做出是否拒绝原假设的决策。检验统计量与拒绝域选择合适的检验统计量，并根据显著性水平确定拒绝域。两类错误了解假设检验中可能犯的两类错误，即第一类错误（弃真）和第二类错误（取伪）。

通过比较不同组别数据的方差来推断各组之间是否存在显著差异。方差分析的基本思想研究单一因素对因变量的影响，如比较不同组别之间的均值差异。单因素方差分析研究多个因素对因变量的影响，以及因素之间的交互作用。多因素方差分析各组数据应满足独立性、正态性和方差齐性等前提条件。方差分析的前提条件方差分析

PART05数据可视化2023REPORTING

柱状图折线图饼图散点图常用图表类于比较不同类别数据之间的差异，可以直观地看出各个类别的数值大小。用于展示数据随时间或其他连续变量的变化趋势，可以清晰地看出数据的波动情况。用于展示数据的占比情况，可以直观地看出各个部分在总体中所占的比例。用于展示两个变量之间的关系，可以通过点的分布情况判断变量之间是否存在相关性。

数据可视化工具Excel常用的电子表格软件，内置了多种图表类型，可以满足基本的数据可视化需求。Tableau专业的数