数据处理统计方法与数据分析PPT课件
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数据分析培训ppt
率和公共服务水平。
06 实战案例分析
电商数据分析案例
总结词
通过分析电商平台的用户行为数据，优化产品推荐和营销策略。
详细描述
利用用户购买记录、浏览历史、搜索关键词等数据，分析用户偏好和购买习惯 ，为电商平台提供个性化推荐和精准营销，提高转化率和用户满意度。
金融风控数据分析案例
总结词
通过分析金融交易数据，识别和预防潜在的欺诈行为和信用风险。
对总体做出推断。
方差分析
通过比较不同组数据的均值差异 ，判断各组数据之间是否存在显
著性差异。
回归分析
线性回归
通过建立自变量与因变量之间的线性关系，预测 因变量的取值。
非线性回归
通过建立自变量与因变量之间的非线性关系，预 测因变量的取值。
多元回归
同时考虑多个自变量对因变量的影响，建立多个 自变量与因变量之间的回归关系。
数据探索
对数据进行初步分析，了解数 据的分布、特征和关系。
结果解读与呈现
将分析结果以图表、报告等形 式呈现，并解释其意义。
数据分析工具介绍
Excel
常用的办公软件，可用 于简单的数据处理和图
表制作。
Python
强大的编程语言，常用 于数据清洗、分析和可
视化。
R语言
统计和机器学习领域常 用的语言，具有丰富的
利用图表展示数据的分布 、趋势和关联性，如折线 图、柱状图、散点图等。
06 实战案例分析
电商数据分析案例
总结词
通过分析电商平台的用户行为数据，优化产品推荐和营销策略。
详细描述
利用用户购买记录、浏览历史、搜索关键词等数据，分析用户偏好和购买习惯 ，为电商平台提供个性化推荐和精准营销，提高转化率和用户满意度。
金融风控数据分析案例
总结词
通过分析金融交易数据，识别和预防潜在的欺诈行为和信用风险。
对总体做出推断。
方差分析
通过比较不同组数据的均值差异 ，判断各组数据之间是否存在显
著性差异。
回归分析
线性回归
通过建立自变量与因变量之间的线性关系，预测 因变量的取值。
非线性回归
通过建立自变量与因变量之间的非线性关系，预 测因变量的取值。
多元回归
同时考虑多个自变量对因变量的影响，建立多个 自变量与因变量之间的回归关系。
数据探索
对数据进行初步分析，了解数 据的分布、特征和关系。
结果解读与呈现
将分析结果以图表、报告等形 式呈现，并解释其意义。
数据分析工具介绍
Excel
常用的办公软件，可用 于简单的数据处理和图
表制作。
Python
强大的编程语言，常用 于数据清洗、分析和可
视化。
R语言
统计和机器学习领域常 用的语言，具有丰富的
利用图表展示数据的分布 、趋势和关联性，如折线 图、柱状图、散点图等。
第三章统计数据处理课件
2.复杂的品质标志分组
复杂的品质分组是指分组标志选定以后 组间界限不易划分，存在交叉过渡形态，总 体中的各单位归并于何组比较困难的统计分 组。
为保证各种统计分类的科学性、统一性 和完整性，便于各部门掌握和使用，通常由 国家统计局会同有关部门制定统一分类目录， 在全国范围内实行。如国民经济行业分类目 录、商品分类目录等。
分组体系是按照两个或两个以上相互联系、
相互补充的标志，对被研究对象进行平行分组 所形成的体系。分组体系可以从不同角度、不 同方面对某一现象作出比较全面的说明。
例如，我国2009年国民经济和社会发展统 计公报中的人口构成统计表（公报表15），就 是一个分组体系。
表3.1 我国2009年人口数及其构成
（二）按数量标志分组
1.数量标志分组的意义
按数量标志分组是指选择反映事物数量差异的
数量标志，根据其变异范围区分各组界限，将总体 划分为若干个性质不同的组成部分。
例如，研究居民家庭贫富状态时，按恩格尔系
数（即食品类支出占整个居民家庭消费支出的比重） 分组，将其在60％以上的划分为贫困家庭；50％～ 60％的为温饱家庭；40％～50％为小康家庭；40％ 以下的为富裕家庭。
此外，还要对数据的时效性进行审核， 一般来说，应尽可能使用最新的统计数据。
2.数据的订正
第一，对可以肯定的一般错误，即代为更正， 并向有关单位核对；
数据统计与分析.ppt
E2(X
)
(b a)2 12
a
2
b
Leabharlann Baidu
2
令
ab X
2
感谢你的阅读
(b a)2
12
a
2
b
2
A2
1 n
n i 1
X
2 i
2019-11-27 15
解得 aˆ矩 X 3( A2 X 2 )
X
3 n
n i 1
(Xi
X )2
感谢你的阅读
2019-11-27 4
§7.1 点估计方法
7-5
点估计的思想方法
设总体X 的分布函数的形式已知, 但含有
一个或多个未知参数：1,2, ,k
设 X1, X2,…, Xn为总体的一个样本 构造 k 个统计量：
1( X1, X 2 ,, X n ) 2 ( X1, X 2 ,, X n )
感谢你的阅读
2019-11-27 21
7-22
极大似然法的思想
选择适当的 = ˆ ,使L()取最大值, 即
L( x1, x2 ,, xn ,ˆ)
max{ f (x1, ) f (x2 , ) f (xn , )}
称这样得到的 ˆ g (x1, x2 ,, xn )
数据处理与统计PPT课件
Hadoop生态系统包括了许多其他的 开源项目，这些项目都是基于 Hadoop构建的，用于解决不同的大 数据问题。例如，HBase是一个高可 扩展性的列存储系统；Hive是一个数 据仓库工具，可以将结构化的数据文 件映射为一张数据库表，并提供简单 的SQL查询功能；Spark是一个快速 、通用的大规模数据处理引擎等。
案例：Hadoop在大数据处理中应用
Hadoop概述
Hadoop在大数据处理 中应用
Hadoop生态系统
Hadoop是一个由Apache基金会所 开发的分布式系统基础架构，用户可 以在不了解分布式底层细节的情况下 ，开发分布式程序，充分利用集群的 威力进行高速运算和存储。
Hadoop可以处理大数据中的各种问 题，包括超大数据集（大到超过一台 独立的物理计算机的存储容量）的存 储，以及跨集群节点并行处理数据。 Hadoop通过分布式存储和计算技术 ，可以高效地处理大数据，并提供高 可用性、可扩展性和容错性。
大数据特点
大数据具有5V特点，即Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、 Value（低价值密度）、Veracity（真实性）。
大数据处理技术简介
01
分布式存储技术
分布式存储技术是将数据分散存储在多个独立的设备上，采用可扩展的
系统结构、高性能、高可用的分布式存储系统来存储和管理大数据。
《数据处理方法》课件
标准差
描述数据离散程度 的量。
平均数
描述数据的集中趋 势。
众数
数据中出现次数最 多的数。
方差
数据与平均数之差 的平方的平均值。
数据可视化技术
折线图
用于展示数据随时间或其他变 量的变化趋势。
散点图
用于展示两个变量之间的关系 。
柱状图
用于比较不同类别数据的数量 。
饼图
用于表示各部分在整体中所占 的比例。
热力图
通过颜色的深浅表示数据的大 小。
数据分布与关联分析
数据正态分布
检验数据是否符合正态 分布，了解数据的稳定
性。
数据相关性分析
分析两个或多个变量之 间是否存在关联关系。
数据聚类分析
将数据按照相似性进行 分类，用于市场细分、
客户分群等。
数据主成分分析
通过降维技术，将多个 变量转化为少数几个综 合变量，用于简化数据
格式化方法
统一数据格式，如日期格式、数字格式等；对分类数据进行编码，如使用独热 编码、标签编码等。
标准化方法
将数据缩放到特定范围，如[0,1]或[-1,1]；常用的标准化方法有最小-最大标准 化、Z分数标准化等。
2023
PART 03
数据探索与可视化
REPORTING
数据描述性统计
中位数
将数据从小到大排 序后，位于中间位 置的数。
数据统计分析方法和应用PPT培训课件
为决策提供科学依据
数据统计分析的应用领域
01
02
03
04
Βιβλιοθήκη Baidu金融
市场分析、风险评估、投资决 策等
医疗
疾病诊断、疗效评估、流行病 学研究等
市场营销
消费者行为分析、市场细分、 广告效果评估等
科学研究
实验数据分析、结果验证、假 设提出等
数据统计分析的基本步骤
数据清洗
处理缺失值、异常 值、重复值等
数据分析
参数检验、非参数 检验、回归分析等
推论性统计分析
推论性统计分析
通过样本数据推断总体特征，以做出科学决策和预测。推论性统计分析基于概率论和统计 学原理，通过抽样调查、实验等方式获取样本数据，并利用这些数据对总体进行推断。
参数估计与假设检验
参数估计是推论性统计分析的重要内容，通过样本数据估计总体参数，如均值、方差等。 假设检验则是判断某一假设是否成立的过程，常用于判断两组数据是否有显著差异或某种 关系是否存在。
股票市场分析
通过分析股票价格、交易 量等数据，预测股票走势 。
在医学领域的应用
临床决策支持 基于患者的医疗数据和疾病历史 ，为医生提供诊断和治疗建议。
流行病监测
通过数据分析监测流行病的传播趋 势，为防控措施制定提供依据。
药物研发
通过数据分析加速药物研发过程， 提高成功率。
数据分析统计分析培训ppt
定期检查数据安全措施的有效性，及时发现和修复潜在的安全漏洞 ，防止数据泄露。
数据篡改风险
加强数据完整性保护，采用加密技术和数字签名等技术手段，确保 数据不被篡改或伪造。
数据丢失风险
建立数据备份和恢复机制，以防数据意外丢失或损坏。
数据分析的伦理原则
公正性原则
数据分析结果应客观公正，不受偏见或利益冲突影响，对所有数 据主体一视同仁。
总结词
通过对市场进行细分，明确目标客户群体，制定针对性的市场定位和营销策略。
详细描述
利用数据分析工具对市场进行细分，识别不同客户群体的需求和特征，评估各细分市场的潜力和风险。根据企业 资源和目标，选择适合的目标市场，制定针对性的市场定位和营销策略，提高市场占有率和竞争力。
产品定价策略分析
总结词
通过分析产品成本、市场需求、竞争情 况等因素，制定合理的定价策略，提高 销售量和利润。
数据隐私保护
保护个人隐私
在数据分析过程中，应严格遵守隐私法规，确保个人数据不被泄 露或滥用。
匿名化处理
对涉及个人隐私的数据进行匿名化处理，去除或模糊敏感信息， 以降低数据泄露风险。
数据访问权限控制
限制对数据的访问权限，仅授权给必要的人员，并实施多层次的 身份验证措施。
数据安全风险与防范
数据泄露风险
整性。
数据清洗
百度文库对数据进行预处理，包括缺失 值处理、异常值处理、数据转
数据篡改风险
加强数据完整性保护，采用加密技术和数字签名等技术手段，确保 数据不被篡改或伪造。
数据丢失风险
建立数据备份和恢复机制，以防数据意外丢失或损坏。
数据分析的伦理原则
公正性原则
数据分析结果应客观公正，不受偏见或利益冲突影响，对所有数 据主体一视同仁。
总结词
通过对市场进行细分，明确目标客户群体，制定针对性的市场定位和营销策略。
详细描述
利用数据分析工具对市场进行细分，识别不同客户群体的需求和特征，评估各细分市场的潜力和风险。根据企业 资源和目标，选择适合的目标市场，制定针对性的市场定位和营销策略，提高市场占有率和竞争力。
产品定价策略分析
总结词
通过分析产品成本、市场需求、竞争情 况等因素，制定合理的定价策略，提高 销售量和利润。
数据隐私保护
保护个人隐私
在数据分析过程中，应严格遵守隐私法规，确保个人数据不被泄 露或滥用。
匿名化处理
对涉及个人隐私的数据进行匿名化处理，去除或模糊敏感信息， 以降低数据泄露风险。
数据访问权限控制
限制对数据的访问权限，仅授权给必要的人员，并实施多层次的 身份验证措施。
数据安全风险与防范
数据泄露风险
整性。
数据清洗
百度文库对数据进行预处理，包括缺失 值处理、异常值处理、数据转
《数据处理与分析》课件
详细描述
分析产品销售量、销售额等数据，了解 各产品的市场表现和销售趋势。
Hale Waihona Puke Baidu
社交媒体用户行为分析
总结词：通过分析社 交媒体平台上的用户 行为数据，了解用户 兴趣、需求和社交关 系等信息，为企业精 准营销和品牌推广提 供支持。
详细描述
分析用户在社交媒体 上的互动数据，包括 点赞、评论、转发等 行为，了解用户兴趣 和需求。
tidyr
用于数据整理，提供了一系列函 数来整理和重塑数据，使数据更 易于分析和可视化。
SQL数据库查询语言
数据查询
使用SELECT语句查询数据库中的数据，支持条件查 询、聚合函数等。
数据操作
使用INSERT、UPDATE、DELETE语句对数据库中的 数据进行插入、更新和删除操作。
数据连接
使用JOIN语句连接多个表，进行跨表查询和数据分 析。
异常值处理
02
03
异常值分析
根据实际情况选择合适的处理方 法，如删除、替换、缩放或平滑 处理异常值。
对异常值进行深入分析，了解其 产生的原因和影响，以便更好地 处理。
数据格式转换
数据类型转换
将数据从一种数据类型转换为另一种数据类型 ，如将文本转换为数字。
数据标准化
将数据缩放到特定范围，如将数据归一化到 [0,1]或[-1,1]范围内。
数据统计分析方法和应用PPT培训课件
中位数
将数据按大小顺序排列后 正中间的数，用于反映数 据的中等水平。
众数
一组数据中出现次数最多 的数，代表数据的一般水 平。
数据的离散程度度量
极差
一组数据中最大值与最小 值的差，反映数据的波动 范围。
方差
各数据与平均数之差的平 方的平均数，衡量数据的 波动大小。
标准差
方差的算术平方根，用s表 示。标准差用s表示。
数据统计分析在市
05
场调研中的应用
市场调研数据的收集与整理
数据来源
确定市场调研的目标和范围，选 择合适的数据来源，如问卷调查
、访谈、观察等。
数据整理
对收集到的数据进行清洗、分类 和整理，以便进行后续的分析和
挖掘。
数据质量
确保数据的准确性和完整性，处 理异常值和缺失值。
描述性统计在市场调研中的应用
数据统计分析方法和应 用PPT培训课件
汇报人：可编辑 2023-12-19
目录
• 数据统计分析概述 • 描述性统计分析 • 推论性统计分析 • 数据可视化与图表展示 • 数据统计分析在市场调研中的应用 • 数据统计分析在企业管理中的应用 • 数据统计分析的挑战与未来趋势
数据统计分析概述
01
数据统计分析的定义与意义
• 假设检验的基本原理：假设检验是一种统计推断方法，用于判 断总体参数或总体分布是否与某个特定假设相符合。通过构造 检验统计量，并根据样本数据计算出的统计量值，与理论分布 或临界值进行比较，从而作出接受或拒绝原假设的决策。
数据的统计分析PPT课件
（ ） Y = X 1 2 X 2 2 X n 2
服 从 自 由 度 为 n 的 2分 布 ， 记 为 Y ~ 2 n.
Y 的 均 值 为 n ， 方 差 为 2 n .
0.16
0.14
0.12
0.1
0.08
0.06
0.04
0.02
0
0
5
10
15
20
08.12.2020
8
3、 t分 布 t（ n）
3 、 作 频 率 直 方 图 ： 在 直 角 坐 标 系 的 横 轴 上 ， 标 出 x 1 ',x 2 ', ,x n ' 各 点 ， 分 别 以
( x i ',x i ' 1 ]为 底 边 ， 作 高 为 f x ii ' 的 矩 形 ， x i ' x i ' 1 x i ',i 1 ,2 , ,n 1 ,即 得
2. 区间估计：构造两个函数i1( X1，X2，…，Xn）和i2( X1，X2，…， Xn）做成区间，把这（i1,i2）作为参数i的区间估计.
08.12.2020
11
一、点估计的求法
(一）矩估计法
假 设 总 体 分 布 中 共 含 有 k个 参 数 ， 它 们 往 往 是 一 些 原 点 矩 或 一 些 原 点 矩 的 函 数 ， 例 如 ， 数 学 期 望 是 一 阶 原 点 矩 ， 方 差 是 二 阶 原 点 矩 与 一 阶 原 点 矩 平 方 之 差 等 .因 此 ， 要 想 估 计
服 从 自 由 度 为 n 的 2分 布 ， 记 为 Y ~ 2 n.
Y 的 均 值 为 n ， 方 差 为 2 n .
0.16
0.14
0.12
0.1
0.08
0.06
0.04
0.02
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08.12.2020
8
3、 t分 布 t（ n）
3 、 作 频 率 直 方 图 ： 在 直 角 坐 标 系 的 横 轴 上 ， 标 出 x 1 ',x 2 ', ,x n ' 各 点 ， 分 别 以
( x i ',x i ' 1 ]为 底 边 ， 作 高 为 f x ii ' 的 矩 形 ， x i ' x i ' 1 x i ',i 1 ,2 , ,n 1 ,即 得
2. 区间估计：构造两个函数i1( X1，X2，…，Xn）和i2( X1，X2，…， Xn）做成区间，把这（i1,i2）作为参数i的区间估计.
08.12.2020
11
一、点估计的求法
(一）矩估计法
假 设 总 体 分 布 中 共 含 有 k个 参 数 ， 它 们 往 往 是 一 些 原 点 矩 或 一 些 原 点 矩 的 函 数 ， 例 如 ， 数 学 期 望 是 一 阶 原 点 矩 ， 方 差 是 二 阶 原 点 矩 与 一 阶 原 点 矩 平 方 之 差 等 .因 此 ， 要 想 估 计
数据分析培训ppt
数据分布分析
分析数据的偏度、峰度 、分布形态等。
相关性分析
通过相关系数等指标， 探索变量间的关联性。
数据转换与处理
01
02
03
04
数据整合
将不同来源的数据进行整合， 形成统一的数据集。
数据重塑
对数据进行重新排列或组合， 以满足分析需求。
特征工程
通过转换或构造新的特征，提 升数据质量。
数据降维
采用主成分分析、因子分析等 方法降低数据维度，提高分析
开源的数据可视化库，适用于制 作交互式、复杂的数据可视化图 表。
Excel
常用的电子表格软件，具备基本 的图表制作功能。
Python的可视化库
如Matplotlib、Seaborn和Plotly 等，适用于数据分析和科学计算 。
可视化最佳实践
交互性和动态性
根据需要选择静态或动态的可视化方式， 提供交互功能，使观众能够深入探索数据 。
散点图
用于展示两个变量之 间的关系，判断是否 存在相关性。
热力图
通过颜色的深浅表示 数据的大小，适用于 展示大量数据的分布 和密度。
数据可视化工具介绍
Power BI
Tableau
数据可视化专业工具，易用性强 ，支持多种数据源连接。
微软推出的商业智能工具，提供 丰富的图表类型和数据分析功能 。
数据分析ppt课件
将数据转换成合适分析 的格式。
数据清洗的技能
缺失值处理
删除缺失值、填充缺失值或插 值。
特殊值辨认
通过统计方法、可视化方法或 标准差辨认特殊值。
重复值处理
删除重复值或合并重复值。
格式统一
确保数据格式一致，便于分析 。
数据可视化的工具
Excel
适用于基础的数据可视化。
Power BI
微软推出的数据可视化工具，可与Office集 成。
数据分析ppt课件
汇报人：
202X-12-30
• 数据分析概述 • 数据收集与整理 • 数据分析方法 • 数据解读与报告 • 数据分析案例 • 数据分析的未来发展
01
数据分析概述
数据分析的定义
01
02
03
数据分析
是指通过统计方法和分析 工具对大量数据进行分析 ，发掘其内在规律和价值 的进程。
数据来源
Tableau
功能强大的数据可视化工具，支持多种数据 源。
Python库
如Matplotlib、Seaborn和Plotly，适用于 更高级的可视化需求。
03
数据分析方法
公司数据库、CRM系统、销 售记录等。
外部数据
市场调研、公共数据、第三方 数据提供商。
实时数据
社交媒体、在线平台、物联网 装备。
《数据的统计分析》课件
回归分析与模型建立
介绍回归分析的概念和方法，以及如何建立预测模型。
数据的统计分析
这是一份关于数据的统计分析的PPT课件，涵盖了数据的概念与分类、数据 采集与收集方法、数据的预处理与清洗等内容。
数据的概念与分类
介绍数据的定义、数据类型的分类以及数据的特征。
数据采集与收集方法
讲解数据采集的方法和工具，包括问卷调查、实地观察、实验设计等。
数据的预处理与清洗
详细介绍数据预处理的步骤，包括数据清洗、缺失值处理、异常值处理等。
数据的描述性统计分析
讲解如何使用统计方法对数据进行描述和总结，包括中心趋势、变异程度等。
数据的推论统计分析
详细介绍推论统计分析的方法，包括假设检验、置信区间估计等。
统计学中的概率理论wenku.baidu.com分布
介绍统计学中的概率理论，包括概率分布、随机变量等。
假设检验与置信区间
详细讲解假设检验的原理和步骤，以及置信区间的计算和解释。
相关主题
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5
２、矩阵式问题与表格式问题 的编码
（１）矩阵式问题
你觉得下列现象在你们学校是否严重？（请在每一行 适当的格中打√）
很严重 比较严重 不太严重 不严重 不知道
迟到 ◿
◿
◿
◿
◿
早退 ◿
◿
◿
◿
◿
旷课 ◿
◿
◿
◿
◿
6
（２）表格式问题
您和您父母的文化程度*
小学
初中
您自己
您父亲
您母亲
√
高中
中专 大专以上
√
√
8
假如某被调查的大学生选择的是勤工俭学和父母 给与，那么他对此题回答，相应的编码是01100
变量名 A1 A2 A3 A4 A5
变量标签 助学贷款 勤工俭学 父母给与 自己做兼职 社会赞助
编码方案 1=选中 0=没选中 1=选中 0=没选中 1=选中 0=没选中 1=选中 0=没选中 1=选中 0=没选中
1
第一部分
整体概述
THE FIRST PART OF THE OVERALL OVERVIEW, PLEASE SUMMARIZE THE CONTENT
学习 目的
了解数据处理的程序与方法
1、数据的检查与复查 2、数的编码 3、数据的录入（数据模板的建立与数据库的建立）
掌握基本统计分析方法及其操 作
1．个案简录
问卷１
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
问卷２
１ ２ ３ ４ ５ ６ ７ ８ ９ 10 11 12
14
2．列表式简录表 表列式简录表是将所有个案的数据都记录在一
张表上。如表
15
SPSS 数据 的录
入
*数据录入：将计算机不可识别的 形式转换成计算机能识别的形 式的过程
数据录入有两种力法：机器wk.baidu.com 入和人工录入
重新进行调查。一是核实原来的调查员是否真的对个案进行 过调查；二是可将两次调查结果进行对比以检查第一次调查 的质量
4
二、数据的编码
（将问卷中的文字答案转换成数字的过程）
1、封闭式单选问题的编码
这类问题，通常调查问卷在设计时就已将答案的代码 确定好了。 例如： A1 您的性别：①男 ②女 A2 您现在读： ①大一 ②大二 ③大三 ④大四 A3 您的 户口是：①农村 ②城镇 假如有一样本是来自农村的大二男生，他在这三个问 题上的答案，用编码表示就是121。
12
5、开放题编码
（１）固定多种答案类：依次编码或归 类编码。如职业；学历；收入；年龄等 ＊ （２）文段类：列出答案；合并答案； 编码 ２、半开放题编码：封闭题“其他——” 选项，同上
13
三、数据的录入
（一）数据的简录： 把编码后的数据 简单记录下 来．（为机录做 准备）
简录的基本形式有 两种，即个案式 和表列式
7
3、封闭式多选问题的编码
问题：你上大学的学费来源是（ ） 1-助学贷款 2-勤工俭学 3-父母给与 4-自己做兼职 5-
社会赞助 通常，多项选择题编码时，把多项选择题的每一个选项
看作一个变量来定义。0代表没有被选中，1代表被选 中。这样，多项选择题中有几个选项，就会变成几个 单选变量，这些单选变量的选项都有两个，就是选中 和未选，即0或1。如上述问题有5个多选项，则可将5 个选项分别设置5个变量：A1、A2、A3、A4、A5，这 样该问题分解为5个变量，每个变量设置变量值0和1。
9
变量名 变量标签 编码方案
A1
第一选项 1=助学贷款 2=勤工俭学3=父母给与 4=自己做兼职
5=社会赞助
A2
第二选项 1=助学贷款 2=勤工俭学3=父母给与 4=自己做兼职
5=社会赞助
A3
第三选项 1=助学贷款 2=勤工俭学3=父母给与 4=自己做兼职
5=社会赞助
A4
第四选项 1=助学贷款 2=勤工俭学3=父母给与 4=自己做兼职
11
（2） 选择排序题： 例2： “你认为开展保持党员先进性教育活动的最重的目标是
哪三项，并按重要性从高到低排序”。 A、提高党员素质 B、加强基层组织 C、坚持发扬民主 D、激发创业热情 E、服务人民群众 F、促进各项工作 编码：以ABCDEF6个选项分别对应定义6个变量，每个变量的
Value都做同样的如下定义：“1” 未选，“2” 排第一，“3” 排 第二，“4” 排第三。 录入：以变量的Value值录入。比如三个括号里分别选的是 ECF，则该题的6个变量的值应该分别录入：1（代表A选项未 选）、1、 3（代表C选项排在第二）、1、2、4。 注：该方法是对多选题和排序题的方法结合的一种方法，对重 要性排序题也同样适用，只是两者用的分析方法不同（例1用 频数分析、例2用描述分析），输出结果从不同的侧面反映问 题的重要性（前一种方法从位次从变量的频数看排序，后一种 方法从变量出发看排序）。
懂得统计分析方法的选择
一、调查数据的处理
一、数据的审核 1．数据审查的基本任务：审查数据的可靠性、标准
性和完整性。 2．数据审核的办法 １）问卷检查（１０％－２０％） 合格问卷：数据真实；操作规范；填答完整 不合格问卷的处理：重做、补救；作废 ２）问卷复查：从完成的调查问卷中，随机抽取5％—15％的
5=社会赞助
A5
第五选项 1=助学贷款 2=勤工俭学3=父母给与 4=自己做兼职
5=社会赞助
10
4、排序题
（1）对选项重要性进行排序 例1： 您购买商品时在 ①品牌 ②流行 ③质量 ④实用
⑤价格 中对它们的关注程度先后顺序是（请填代号 重新排列） 第一位 第二位 第三位 第四位 第五位 编码：定义五个变量，分别可以代表第一位 第五位， 每个变量的Value都做如下定义：“1” 品牌，“2” 流 行，“3” 质量，“4” 实用，“5” 价格 录入：录入的数字1、2、3、4、5分别代表五个选项， 如被调查者把质量排在第一位则在代表第一位的变量 下输入“3“。
常用的录入软件：Ｅxcel Spss
SPSS（Statiscal Package for Social Sciences）社会科学统计 软件包）是世界上著名的统计 分析软件之一．
SPSS 数据 的录 入
第一步：建立数据模板：即把调 查问卷中的每一个题输入统计软 件
１、在SPSS “Variable View”页面定义 一些变量属性，如变量名、变量 长度、变量标签、变量的缺失值等等。 对于某些变量属性还会拉出对象框， 可以作进一步定义
２、输入问卷每一个变量名、变量标
２、矩阵式问题与表格式问题 的编码
（１）矩阵式问题
你觉得下列现象在你们学校是否严重？（请在每一行 适当的格中打√）
很严重 比较严重 不太严重 不严重 不知道
迟到 ◿
◿
◿
◿
◿
早退 ◿
◿
◿
◿
◿
旷课 ◿
◿
◿
◿
◿
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（２）表格式问题
您和您父母的文化程度*
小学
初中
您自己
您父亲
您母亲
√
高中
中专 大专以上
√
√
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假如某被调查的大学生选择的是勤工俭学和父母 给与，那么他对此题回答，相应的编码是01100
变量名 A1 A2 A3 A4 A5
变量标签 助学贷款 勤工俭学 父母给与 自己做兼职 社会赞助
编码方案 1=选中 0=没选中 1=选中 0=没选中 1=选中 0=没选中 1=选中 0=没选中 1=选中 0=没选中
1
第一部分
整体概述
THE FIRST PART OF THE OVERALL OVERVIEW, PLEASE SUMMARIZE THE CONTENT
学习 目的
了解数据处理的程序与方法
1、数据的检查与复查 2、数的编码 3、数据的录入（数据模板的建立与数据库的建立）
掌握基本统计分析方法及其操 作
1．个案简录
问卷１
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
问卷２
１ ２ ３ ４ ５ ６ ７ ８ ９ 10 11 12
14
2．列表式简录表 表列式简录表是将所有个案的数据都记录在一
张表上。如表
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SPSS 数据 的录
入
*数据录入：将计算机不可识别的 形式转换成计算机能识别的形 式的过程
数据录入有两种力法：机器wk.baidu.com 入和人工录入
重新进行调查。一是核实原来的调查员是否真的对个案进行 过调查；二是可将两次调查结果进行对比以检查第一次调查 的质量
4
二、数据的编码
（将问卷中的文字答案转换成数字的过程）
1、封闭式单选问题的编码
这类问题，通常调查问卷在设计时就已将答案的代码 确定好了。 例如： A1 您的性别：①男 ②女 A2 您现在读： ①大一 ②大二 ③大三 ④大四 A3 您的 户口是：①农村 ②城镇 假如有一样本是来自农村的大二男生，他在这三个问 题上的答案，用编码表示就是121。
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5、开放题编码
（１）固定多种答案类：依次编码或归 类编码。如职业；学历；收入；年龄等 ＊ （２）文段类：列出答案；合并答案； 编码 ２、半开放题编码：封闭题“其他——” 选项，同上
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三、数据的录入
（一）数据的简录： 把编码后的数据 简单记录下 来．（为机录做 准备）
简录的基本形式有 两种，即个案式 和表列式
7
3、封闭式多选问题的编码
问题：你上大学的学费来源是（ ） 1-助学贷款 2-勤工俭学 3-父母给与 4-自己做兼职 5-
社会赞助 通常，多项选择题编码时，把多项选择题的每一个选项
看作一个变量来定义。0代表没有被选中，1代表被选 中。这样，多项选择题中有几个选项，就会变成几个 单选变量，这些单选变量的选项都有两个，就是选中 和未选，即0或1。如上述问题有5个多选项，则可将5 个选项分别设置5个变量：A1、A2、A3、A4、A5，这 样该问题分解为5个变量，每个变量设置变量值0和1。
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变量名 变量标签 编码方案
A1
第一选项 1=助学贷款 2=勤工俭学3=父母给与 4=自己做兼职
5=社会赞助
A2
第二选项 1=助学贷款 2=勤工俭学3=父母给与 4=自己做兼职
5=社会赞助
A3
第三选项 1=助学贷款 2=勤工俭学3=父母给与 4=自己做兼职
5=社会赞助
A4
第四选项 1=助学贷款 2=勤工俭学3=父母给与 4=自己做兼职
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（2） 选择排序题： 例2： “你认为开展保持党员先进性教育活动的最重的目标是
哪三项，并按重要性从高到低排序”。 A、提高党员素质 B、加强基层组织 C、坚持发扬民主 D、激发创业热情 E、服务人民群众 F、促进各项工作 编码：以ABCDEF6个选项分别对应定义6个变量，每个变量的
Value都做同样的如下定义：“1” 未选，“2” 排第一，“3” 排 第二，“4” 排第三。 录入：以变量的Value值录入。比如三个括号里分别选的是 ECF，则该题的6个变量的值应该分别录入：1（代表A选项未 选）、1、 3（代表C选项排在第二）、1、2、4。 注：该方法是对多选题和排序题的方法结合的一种方法，对重 要性排序题也同样适用，只是两者用的分析方法不同（例1用 频数分析、例2用描述分析），输出结果从不同的侧面反映问 题的重要性（前一种方法从位次从变量的频数看排序，后一种 方法从变量出发看排序）。
懂得统计分析方法的选择
一、调查数据的处理
一、数据的审核 1．数据审查的基本任务：审查数据的可靠性、标准
性和完整性。 2．数据审核的办法 １）问卷检查（１０％－２０％） 合格问卷：数据真实；操作规范；填答完整 不合格问卷的处理：重做、补救；作废 ２）问卷复查：从完成的调查问卷中，随机抽取5％—15％的
5=社会赞助
A5
第五选项 1=助学贷款 2=勤工俭学3=父母给与 4=自己做兼职
5=社会赞助
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4、排序题
（1）对选项重要性进行排序 例1： 您购买商品时在 ①品牌 ②流行 ③质量 ④实用
⑤价格 中对它们的关注程度先后顺序是（请填代号 重新排列） 第一位 第二位 第三位 第四位 第五位 编码：定义五个变量，分别可以代表第一位 第五位， 每个变量的Value都做如下定义：“1” 品牌，“2” 流 行，“3” 质量，“4” 实用，“5” 价格 录入：录入的数字1、2、3、4、5分别代表五个选项， 如被调查者把质量排在第一位则在代表第一位的变量 下输入“3“。
常用的录入软件：Ｅxcel Spss
SPSS（Statiscal Package for Social Sciences）社会科学统计 软件包）是世界上著名的统计 分析软件之一．
SPSS 数据 的录 入
第一步：建立数据模板：即把调 查问卷中的每一个题输入统计软 件
１、在SPSS “Variable View”页面定义 一些变量属性，如变量名、变量 长度、变量标签、变量的缺失值等等。 对于某些变量属性还会拉出对象框， 可以作进一步定义
２、输入问卷每一个变量名、变量标