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数据统计分析实践指导手册

第一章数据收集与预处理2

1.1数据来源与类型2

1.1.1内部数据来源3

1.1.2外部数据来源3

1.1.3数据类型3

1.2数据收集方法3

1.2.1直接收集法3

1.2.2间接收集法3

1.2.3自动收集法3

1.3数据清洗与预处理3

1.3.1数据清洗4

1.3.2数据预处理4

第二章描述性统计分析4

2.1常见统计量介绍4

2.1.1平均数（Mean）4

2.1.2中位数（Median）4

2.1.3众数（Mode）4

2.1.4极差（Range）5

2.1.5方差（Variance）与标准差（StandardDeviation）5

2.1.6偏度（Skewness）5

2.1.7峰度（Kurtosis）5

2.2数据可视化方法5

2.2.1条形图（BarChart）5

2.2.2饼图（PieChart）5

2.2.3折线图（LineChart）5

2.2.4直方图（Histogram）5

2.2.5散点图（ScatterPlot）6

2.3数据分布特征分析6

2.3.1数据分布形态分析6

2.3.2数据中心位置分析6

2.3.3数据离散程度分析6

2.3.4数据分布特征与变量关系分析6

第三章假设检验与推断6

3.1假设检验的基本原理6

3.2常见假设检验方法7

3.3假设检验的注意事项7

第四章相关性分析8

4.1相关性概念与度量8

4.2相关系数计算与解释8

4.2.1皮尔逊相关系数计算8

4.2.2斯皮尔曼秩相关系数计算8

4.2.3肯德尔秩相关系数计算8

4.3相关系数的应用9

第五章回归分析9

5.1线性回归模型9

5.1.1线性回归模型的定义与基本原理9

5.1.2线性回归模型的参数估计9

5.1.3线性回归模型的假设10

5.2回归模型的拟合与评估10

5.2.1回归模型的拟合10

5.2.2回归模型的评估10

5.3回归模型的应用10

5.3.1预测10

5.3.2解释变量关系10

5.3.3控制与优化11

5.3.4风险评估11

5.3.5聚类分析11

第六章方差分析11

6.1方差分析的基本原理11

6.2方差分析的操作步骤11

6.3方差分析的应用12

第七章时间序列分析13

7.1时间序列的基本概念13

7.2时间序列的平稳性检验13

7.3时间序列预测方法13

第八章聚类分析14

8.1聚类分析的基本原理14

8.2常见聚类算法介绍15

8.3聚类分析的应用16

第九章主成分分析16

9.1主成分分析的基本原理16

9.2主成分分析的步骤与计算16

9.3主成分分析的应用17

第十章数据统计分析软件应用18

10.1常见数据统计分析软件介绍18

10.2数据统计分析软件的操作流程18

10.3数据统计分析软件的实用技巧19

第一章数据收集与预处理

1.1数据来源与类型

数据收集是数据分析的基础环节，而了解数据来源与类型则是保证数据质量

的关键。数据来源主要分为以下几种：

1.1.1内部数据来源

内部数据