数据分析教程1

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数据分析教案1

数据分析教案1

数据分析教案1标题:数据分析教案1引言概述:数据分析在当今社会已经成为一项重要的技能,无论是在商业领域还是学术领域,数据分析都扮演着至关重要的角色。

因此,学习数据分析成为许多人的必备技能之一。

本文将介绍一份数据分析教案,帮助读者系统学习数据分析的基础知识和技能。

一、数据分析概述1.1 数据分析的定义:数据分析是指通过收集、处理、分析和解释数据,以揭示其中的模式、趋势和关联性,从而为决策提供支持的过程。

1.2 数据分析的重要性:数据分析可以帮助人们更好地理解现象背后的规律,指导决策和行动,提高工作效率和决策的准确性。

1.3 数据分析的应用领域:数据分析广泛应用于市场营销、金融、医疗、教育等领域,帮助企业和组织更好地了解市场需求、优化运营和提升服务质量。

二、数据分析的基础知识2.1 数据类型:数据分析中常见的数据类型包括数值型数据、分类数据和顺序数据,不同类型的数据需要采用不同的分析方法。

2.2 数据采集:数据采集是数据分析的第一步,可以通过问卷调查、实验观察、网络爬虫等方式获取数据。

2.3 数据清洗:数据清洗是数据分析的关键步骤,包括处理缺失值、异常值、重复值等,确保数据的准确性和完整性。

三、数据分析的工具和技能3.1 数据可视化工具:数据可视化是数据分析中常用的方法,可以通过图表、图形等形式将数据呈现出来,帮助人们更直观地理解数据。

3.2 统计分析技能:统计分析是数据分析的基础,包括描述统计、推断统计等方法,可以帮助人们从数据中提取有用信息。

3.3 编程技能:数据分析中常用的编程语言包括Python、R等,具备一定的编程技能可以帮助人们更高效地处理和分析数据。

四、数据分析的方法和模型4.1 描述性统计分析:描述性统计是对数据进行整体性描述和总结的方法,包括均值、中位数、标准差等指标。

4.2 预测性分析:预测性分析是通过历史数据和模型预测未来趋势和结果的方法,包括回归分析、时间序列分析等。

4.3 关联性分析:关联性分析是研究不同变量之间的关联性和影响程度的方法,包括相关系数、卡方检验等。

Excel 2016数据处理与分析应用教程 (1)

Excel 2016数据处理与分析应用教程 (1)
① 右键单击工作表标签,在快捷菜单中选择“工作表标签 颜色”选项。 ② 在“主题颜色”的调色板中选择相应的颜色即可。
1.3.3移动或复制工作表
① 选择需要移动或复制的工作表。单击可以选择一张工作表;【Shift】键配合鼠标 单击可以选择多个连续工作表;【Ctrl】键配合鼠标单击可以选择多个不连续的工 作表。 ② 在“开始”选项卡的“单元格”选项组中,单击“格式”按钮,然后在“组织工 作表”下选择“移动或复制工作表”;或者右键单击选定的工作表标签,然后单击 快捷菜单上的“移动或复制”,打开“移动或复制工作表”对话框。 ③ 在的“移动或复制工作表”对话框中,选择目标工作簿及插入位置。目标工作簿 可以是工作簿本身、其他已经打开的工作簿或者是一个新工作簿。插入位置可以是 某张工作表之前或移至最后。 ④ 要复制工作表而不移动它们,必须选中“建立副本”复选框。 ⑤ 单击“确定”按钮,完成工作表的移动或复制。
④ 设置工作表标签颜色:右键单击 “平时成绩”的工作表标签, 在快捷菜单中选择“工作表标签颜色”选项,在“主题颜色”的调 色板中选择绿色。采用相同操作设置“期中考试成绩”标签颜色为 黄色;设置“期末考试成绩”标签颜色为红色。
1.3.4删除工作表
如果工作簿中只有一个工作表,则不能将其删除,因为工作簿中至少 包含一张工作表。 ① 选择要删除的一张或多张工作表。 ② 在“开始”选项卡的“单元格”选项组中,单击“删除”下方的箭 头,然后单击“删除工作表” 。 ③ 如果要删除的工作表包含数据,则会弹出提示信息,单击“删除” 按钮将删除选定的工作表。
分页符
默认状态下,系统会根据纸张的大小、页边距等在工作表中 自动插入分页符。用户也可以手动添加、删除或移动分页符。 ① 在“视图”选项卡的“工作簿视图”选项组中,单击“分 页预览”按钮,切换到“分页预览”视图。在此视图中,虚 线指示Excel自动分页符的位置;实线表示手动分页符的位 置。

excel数据分析教程 (1)

excel数据分析教程 (1)

excel数据分析教程2006-10-28作者:大鸟原创出处:天极软件责任编辑:still一、用Excel做数据分析——直方图使用Excel自带的数据分析功能可以完成很多专业软件才有的数据统计、分析,这其中包括:直方图、相关系数、协方差、各种概率分布、抽样与动态模拟、总体均值判断,均值推断、线性、非线性回归、多元回归分析、时间序列等内容。

下面将对以上功能逐一作使用介绍,方便各位普通读者和相关专业人员参考使用。

注:本功能需要使用Excel扩展功能,如果您的Excel尚未安装数据分析,请依次选择“工具”-“加载宏”,在安装光盘中加载“分析数据库”。

加载成功后,可以在“工具”下拉菜单中看到“数据分析”选项。

实例1某班级期中考试进行后,需要统计各分数段人数,并给出频数分布和累计频数表的直方图以供分析。

以往手工分析的步骤是先将各分数段的人数分别统计出来制成一张新的表格,再以此表格为基础建立数据统计直方图。

使用Excel中的“数据分析”功能可以直接完成此任务。

操作步骤1.打开原始数据表格,制作本实例的原始数据要求单列,确认数据的范围。

本实例为化学成绩,故数据范围确定为0-100。

2.在右侧输入数据接受序列。

所谓“数据接受序列”,就是分段统计的数据间隔,该区域包含一组可选的用来定义接收区域的边界值。

这些值应当按升序排列。

在本实例中,就是以多少分数段作为统计的单元。

可采用拖动的方法生成,也可以按照需要自行设置。

本实例采用10分一个分数统计单元。

3.选择“工具”-“数据分析”-“直方图”后,出现属性设置框,依次选择:输入区域:原始数据区域;接受区域:数据接受序列;如果选择“输出区域”,则新对象直接插入当前表格中;选中“柏拉图”,此复选框可在输出表中按降序来显示数据;若选择“累计百分率”,则会在直方图上叠加累计频率曲线;4.输入完毕后,则可立即生成相应的直方图,这张图还需要比较大的调整。

主要是:横纵坐标的标题、柱型图的间隔以及各种数据的字体、字号等等。

电子商务平台数据分析工具的使用教程

电子商务平台数据分析工具的使用教程

电子商务平台数据分析工具的使用教程随着电子商务的快速发展,数据分析已成为电商平台运营必不可少的一部分。

通过数据分析,可以帮助平台了解用户需求、优化运营策略,提升用户体验,实现更好的营销效果。

本文将介绍电子商务平台数据分析工具的使用方法,帮助您更好地运营和管理您的电商平台。

一、数据分析工具的基本概念在开始介绍具体的数据分析工具之前,我们先来了解一些基本的概念。

1. 数据分析工具是什么?数据分析工具是用来收集、处理和分析数据的软件或在线平台。

它可以帮助平台从大量的数据中提取有价值的信息,并通过可视化图表或报告的形式展示出来,帮助运营者更好地理解和利用数据。

2. 数据分析的价值和作用是什么?数据分析可以帮助运营者了解用户行为、发现用户喜好和需求,根据数据结果制定更有效的营销策略和促销活动。

同时,数据分析还可以帮助运营者了解平台的运营状况、产品销售情况,及时发现问题和优化运营。

二、电子商务平台数据分析工具的使用指南在电子商务平台中,常用的数据分析工具有Google Analytics、百度统计、友盟、Crazy Egg等。

下面将以Google Analytics为例,介绍数据分析工具的使用方法。

1. 注册和安装首先,您需要注册一个Google Analytics账户,并创建一个新的跟踪ID。

在您的电商网站中,将Google Analytics提供的跟踪代码添加到每个页面的<head>标签之间,以便收集访问者数据。

2. 设置目标与事件跟踪在Google Analytics中,您可以设置不同的目标和事件,以便分析网站的转化率和用户行为。

比如,您可以设置一个购买商品的目标,以便了解用户的购买转化率;您还可以设置一个下载文件的事件,以便了解用户对某个产品的兴趣程度。

3. 创建仪表盘和报告在Google Analytics中,您可以创建自定义的仪表盘和报告,以便更方便地查看和分析数据。

可以根据自己的需求选择不同的指标和维度,生成不同的图表和报告。

数据分析处理 (1)

数据分析处理 (1)

R (rij ) p p
rij
sij sii s jj
1 n sij ( xai xi )( xaj x j ) n a1
Fi ai1 X 1 ai 2 X 2 aip X p i 1 p
3、求R的特征根及相应的单位特征向量a1,a2,.....ap 4、写出主成分
d 2 ij ( M ) ( X i X j ) 1 ( X i X j )
其中,Xi 为样品的p 个指标组成的向量。
协方差 阵的逆 矩阵
协方差阵定义如下:
(
ij
) p q
1 n 1 n xi xai , x j xaj n a 1 n a 1
1 n ij ( xai xi )( xaj x j ),i, j 1 p, q n 1 a1
例 中国大陆35个大城市某年的10项社会经济统计 指标指标做主成分分析数据见下表。
相关系数矩阵: std = 1.0000 -0.3444 -0.3444 1.0000 0.8425 -0.4750 0.3603 0.3096 0.7390 -0.3539 0.6215 0.1971 0.4039 0.3571 0.4967 0.2600 0.6761 0.1570 0.4689 0.3090 0.8425 0.3603 0.7390 0.6215 0.4039 0.4967 0.6761 0.4689 -0.4750 0.3096 -0.3539 0.1971 0.3571 0.2600 0.1570 0.3090 1.0000 0.3358 0.5891 0.5056 0.3236 0.4456 0.5575 0.3742 0.3358 1.0000 0.1507 0.7664 0.9412 0.8480 0.7320 0.8614 0.5891 0.1507 1.0000 0.4294 0.1971 0.3182 0.3893 0.2595 0.5056 0.7664 0.4294 1.0000 0.8316 0.8966 0.9302 0.9027 0.3236 0.9412 0.1971 0.8316 1.0000 0.9233 0.8376 0.9527 0.4456 0.8480 0.3182 0.8966 0.9233 1.0000 0.9201 0.9731 0.5575 0.7320 0.3893 0.9302 0.8376 0.9201 1.0000 0.9396 0.3742 0.8614 0.2595 0.9027 0.9527 0.9731 0.9396 1.0000

如何使用MicrosoftExcel进行高级数据分析的教程

如何使用MicrosoftExcel进行高级数据分析的教程

如何使用MicrosoftExcel进行高级数据分析的教程如何使用Microsoft Excel进行高级数据分析的教程在今天的数据驱动决策的时代,对于企业和个人而言,数据分析已经成为一项重要的技能。

而Microsoft Excel,作为最常见,易于使用的数据分析工具之一,为我们提供了丰富的功能和灵活性。

本篇文章将为您提供一份详细的教程,介绍如何使用Microsoft Excel进行高级数据分析。

一、数据导入与处理1. 打开Microsoft Excel,并创建一个新的工作簿。

点击“文件”→“新建”。

2. 在新建的工作簿中,点击“数据”选项卡,选择“数据获取”→“从文件”→“从文本”。

3. 在弹出的对话框中,找到您要导入的数据文件,并选择正确的分隔符,例如逗号或制表符。

4. 在数据导入向导中,根据需要选择数据的处理选项,例如文本格式、列宽等。

5. 完成数据导入后,您可以将数据进行进一步的处理,例如删除无关列、填充空白单元格或删除重复数据。

二、数据清洗与筛选1. 对于数据中可能存在的错误或缺失值,可以使用Excel的函数和筛选功能来进行清洗。

2. 使用“条件格式”功能,为数据设置规则,并高亮显示满足条件的单元格。

例如,设置规则来标记比平均值高出一定百分比的数据。

3. 使用“筛选”功能,根据特定条件来筛选并显示满足条件的数据。

例如,筛选出销售额大于1000的产品。

三、数据可视化1. 使用Excel提供的图表功能,可以将数据可视化,以便更好地理解和分析。

2. 选择要表示的数据范围,然后点击“插入”选项卡上的“图表”按钮。

3. 在弹出的对话框中,选择适合您数据类型的图表类型,例如柱状图、折线图或饼图。

4. 自定义图表的外观和布局,例如添加图例、调整轴的刻度或更改颜色。

5. 根据需要添加其他图表元素,例如数据标签、趋势线或数据表。

四、数据分析与建模1. 使用Excel提供的数据分析工具,可以进行更复杂的数据分析和建模。

《数据分析》教案

《数据分析》教案

《数据分析》教案数据分析是当今社会中非常重要的一项技能,它不仅可以帮助人们更好地理解数据,还可以为决策提供重要的支持。

为了更好地教授数据分析知识,制定一份完善的教案是非常必要的。

本文将从教案的制定、内容安排、教学方法、评价方式和课程实践五个方面进行详细介绍。

一、教案的制定1.1 确定教学目标:明确教学目标,包括学生应该掌握的知识、技能和能力。

1.2 设计教学内容:根据教学目标设计教学内容,包括数据分析的基本概念、常用工具和技术等。

1.3 制定教学计划:根据教学内容制定教学计划,包括每节课的内容安排、教学方法和评价方式等。

二、内容安排2.1 数据分析基础知识:介绍数据分析的基本概念、数据类型、数据清洗和数据可视化等。

2.2 数据分析工具和技术:介绍常用的数据分析工具,如Python、R等,以及数据分析常用技术,如统计分析、机器学习等。

2.3 数据分析实践案例:通过实际案例演练,让学生了解数据分析在实际问题中的应用。

三、教学方法3.1 理论教学结合实践:结合理论知识和实际案例,让学生更好地理解数据分析的原理和方法。

3.2 互动教学:采用互动式教学方法,如讨论、小组合作等,激发学生的学习兴趣。

3.3 多媒体辅助教学:利用多媒体技术辅助教学,如PPT、视频等,提高教学效果。

四、评价方式4.1 考试评价:定期进行考试,测试学生对数据分析知识的掌握程度。

4.2 作业评价:布置数据分析作业,评价学生对数据分析工具和技术的掌握情况。

4.3 项目评价:组织数据分析项目,评价学生在实际问题中运用数据分析的能力。

五、课程实践5.1 实践课程设计:设计数据分析实践课程,让学生在实际问题中应用数据分析技术。

5.2 实践案例分析:分析实际数据案例,让学生掌握数据分析方法和技术。

5.3 实践成果展示:组织学生展示实践成果,让学生展示他们在数据分析领域的成就。

综上所述,一份完善的数据分析教案应该包括教案的制定、内容安排、教学方法、评价方式和课程实践五个方面。

Analytics数据分析操作教程

Analytics数据分析操作教程

Analytics数据分析操作教程关键信息项1、数据分析的目标和用途2、数据来源和类型3、数据分析的工具和技术4、数据处理和清洗的步骤5、数据分析的方法和模型6、结果解读和报告生成7、数据安全和隐私保护11 数据分析的目标和用途明确进行 Analytics 数据分析的具体目标,例如了解市场趋势、评估业务绩效、优化产品设计等。

阐述不同目标下数据分析所发挥的作用,以及如何根据目标确定分析的重点和方向。

111 市场趋势分析解释如何通过数据分析识别市场的增长趋势、消费者行为变化以及竞争态势,以帮助企业制定市场策略。

112 业务绩效评估描述如何利用数据分析衡量业务部门的工作成果,包括销售额、利润率、客户满意度等关键指标的分析方法和意义。

113 产品设计优化说明如何从数据分析中获取关于产品功能、用户体验等方面的反馈,进而指导产品的改进和创新。

12 数据来源和类型详细介绍可能用到的数据来源,如内部数据库、第三方数据提供商、社交媒体平台等。

列举常见的数据类型,如结构化数据(如表格数据)、半结构化数据(如 XML、JSON)和非结构化数据(如文本、图像、音频)。

121 内部数据库讲解企业内部数据库中可能包含的信息,如销售记录、客户信息、库存数据等,以及如何有效地提取和利用这些数据。

122 第三方数据提供商探讨与第三方数据提供商合作的注意事项,包括数据质量评估、合法性验证以及数据整合的方法。

123 社交媒体平台介绍如何从社交媒体平台获取有价值的数据,如用户评论、话题热度等,并分析其对业务决策的影响。

13 数据分析的工具和技术概述常用的数据分析工具和技术,如 Excel、SQL、Python、R 等。

对每种工具和技术的适用场景、优势和局限性进行说明。

131 Excel讲解 Excel 在数据处理、图表制作和简单统计分析方面的应用,包括常用函数和数据透视表的使用方法。

132 SQL阐述 SQL 语言在数据库查询和管理中的重要性,以及如何使用SQL 进行数据提取、转换和加载(ETL)操作。

《数据分析》教案

《数据分析》教案

《数据分析》教案数据分析是当今社会中一项非常重要的技能,它可以帮助我们从海量数据中提取有用信息,做出正确的决策。

因此,教授数据分析课程也变得越来越重要。

本文将探讨数据分析教案的设计和内容,希望能够帮助教师们更好地教授这门课程。

一、教案设计1.1 教学目标:明确教学目标是设计一个成功的教案的关键。

教师需要确定学生应该掌握的知识和技能,以便能够制定合适的教学计划。

1.2 教学内容:确定教学内容是教案设计的基础。

教师需要根据教学目标确定需要教授的内容,包括数据分析的基本概念、常用工具和技术等。

1.3 教学方法:选择合适的教学方法可以提高教学效果。

数据分析是一门实践性很强的学科,因此可以采用案例教学、实践操作等方法来帮助学生更好地理解和掌握知识。

二、教学内容2.1 数据采集:数据分析的第一步是数据采集。

教师可以介绍不同的数据来源和采集方法,帮助学生了解如何获取数据。

2.2 数据清洗:数据清洗是数据分析中非常重要的一步,可以帮助学生处理数据中的错误和缺失值,提高数据质量。

2.3 数据可视化:数据可视化是数据分析中展示数据结果的重要手段,可以帮助学生更直观地理解数据。

三、教学方法3.1 案例教学:通过真实案例的分析,可以帮助学生将理论知识应用到实际中,提高他们的实践能力。

3.2 实践操作:数据分析是一门实践性很强的学科,学生需要通过实践操作来巩固所学知识,提高数据分析的能力。

3.3 小组讨论:小组讨论可以促进学生之间的交流和合作,帮助他们更好地理解和掌握知识。

四、评估方式4.1 作业和考试:通过作业和考试可以检验学生对数据分析知识的掌握程度,帮助教师及时发现学生的问题并进行针对性的辅导。

4.2 项目实践:项目实践是一个更加贴近实际的评估方式,可以帮助学生将所学知识应用到实际项目中,提高他们的实践能力。

4.3 反馈机制:建立良好的反馈机制可以帮助教师了解学生的学习情况,及时调整教学方法和内容,提高教学效果。

五、教学资源5.1 教材和资料:选择合适的教材和资料是教学中非常重要的一环,可以帮助学生更好地理解和掌握知识。

数据分析第一章

数据分析第一章
极差的计算公式是
它是描述数据分散性的数字特征。数据越分散, 极差越大。

❖ 考虑下列样本: 5 3 11 3 1 7 8 写出次序计量,并求中位数、极差。
分位数
❖对 0 p 1 和容量为 n 的样本 它的 x1, x2 ,, xn , p分位数 是
M
p
x([np]1)
1 2
(
x(np
)
x(np1) )
1.2、数据的分布
❖ 数据的数字特征刻画了数据的主要特征,而要对 数据的总体情况作全面的描述,就要研究数据的 分布。对数据分布的主要描述方法是直方图与茎 叶图、数据的理论分布即总体分布。数据分析的 一个重要问题是要研究数据是否来自正态总体, 这是分布的正态性经验的问题。
1.2.1直方图
❖ 数据取值范围分成若干区间,区间长度称为组距 ,每个区间上画一矩形,宽度是组距,高度是频 率/组距,每一矩形的面积是数据落入区间的频率 .SAS系统根据样本容量和样本取值范围自动确定 合适的分组方式.PROC CAPABILITY过程可以做 出直方图.
总体的数据特征
(x)
1
(x )2
2
exp
2 2
x
(x) (t)dt
具有正态分布的总体成为正态总体。
总体的数据特征
❖与样本数字特征对应的是总体的数字特征
总体均值
E(x)
总体方差
2 Var( X )
总体标准差 Var(X )
总体变异系数
总体的数据特征
总体原点矩(k阶) k E(X k )
重复取值 k 次,则跃度为 k ). n 是充分大时, n
.F(x) Fn (x)
QQ图
❖设总体分布为正态分布 N(, 2 ) ,标准正态分布 函数 (x) ,其反函数 1(x) .QQ图是由以下的点构 成的散点图:

可视化数据分析培训教程

可视化数据分析培训教程

可视化数据分析培训教程在当今数字化的时代,数据已经成为企业和组织决策的重要依据。

然而,面对海量的数据,如何快速有效地理解和分析它们,成为了许多人的难题。

可视化数据分析作为一种强大的工具,能够将复杂的数据以直观、清晰的方式呈现出来,帮助人们更好地洞察数据背后的信息。

本教程将带您走进可视化数据分析的世界,帮助您掌握这一重要技能。

一、什么是可视化数据分析可视化数据分析是将数据通过图形、图表、地图等可视化形式进行展示和分析的过程。

它不仅仅是将数据转化为漂亮的图形,更重要的是通过可视化的手段,揭示数据中的模式、趋势、关系和异常,帮助决策者更快速、准确地理解数据,从而做出更明智的决策。

例如,通过柱状图可以直观地比较不同产品的销售额;通过折线图可以清晰地看到销售业绩的变化趋势;通过饼图可以了解不同市场份额的占比情况。

可视化数据分析能够将抽象的数据转化为直观的视觉信息,让人们更容易发现数据中的规律和问题。

二、为什么要学习可视化数据分析1、更快速地理解数据在没有可视化的情况下,大量的数据可能会让人感到困惑和无从下手。

可视化能够在短时间内将数据的关键信息呈现出来,帮助我们迅速抓住重点。

2、发现隐藏的模式和趋势数据中常常隐藏着一些不易察觉的模式和趋势,通过可视化的方式,可以更轻松地发现这些潜在的信息,为决策提供有力支持。

3、更有效地沟通和分享可视化的图表能够更清晰地向他人传达数据的含义,无论是在团队内部的讨论还是向客户的汇报中,都能大大提高沟通的效率和效果。

4、提升决策的准确性基于直观、准确的数据可视化分析,决策者能够做出更明智、更有针对性的决策,降低决策风险。

三、可视化数据分析的基本流程1、数据收集首先,需要确定分析的目标和问题,然后收集相关的数据。

数据的来源可以是数据库、Excel 表格、调查问卷、网络爬虫等。

2、数据清洗收集到的数据往往存在缺失值、错误值、重复值等问题,需要进行数据清洗,以确保数据的质量和准确性。

《数据分析》教案

《数据分析》教案

《数据分析》教案引言概述:数据分析是指通过对大量数据进行收集、整理、分析和解释,从中发现有价值的信息和规律,为决策提供依据和支持。

在当今信息爆炸的时代,数据分析已经成为各行各业中不可或缺的一部分。

本文将从数据分析的定义、重要性、流程和常用工具四个方面进行详细阐述。

一、数据分析的定义1.1 数据分析的概念:数据分析是指通过对大量数据进行收集、整理、分析和解释,从中发现有价值的信息和规律的过程。

1.2 数据分析的目的:数据分析旨在通过对数据的深入分析,揭示数据背后的规律和趋势,为决策提供科学依据。

1.3 数据分析的范围:数据分析的范围非常广泛,可以应用于市场营销、金融、医疗、社会科学等各个领域。

二、数据分析的重要性2.1 决策支持:数据分析可以为决策提供科学依据,减少决策的盲目性,提高决策的准确性和效率。

2.2 发现潜在机会:通过对数据的分析,可以发现市场中的潜在机会,帮助企业抓住商机,提高竞争力。

2.3 预测趋势:数据分析可以通过对历史数据的分析,预测未来的趋势,帮助企业做好规划和决策。

三、数据分析的流程3.1 数据收集:数据分析的第一步是收集相关的数据,可以通过问卷调查、网络爬虫、数据库查询等方式获取数据。

3.2 数据清洗:收集到的数据往往存在噪声和缺失值,需要进行数据清洗,剔除异常值和填补缺失值,确保数据的质量。

3.3 数据分析:在数据清洗完成后,可以进行数据分析,运用统计学方法和数据挖掘技术,发现数据中的规律和趋势。

3.4 结果解释:数据分析得到的结果需要进行解释,将分析结果转化为可理解的语言和图表,向决策者进行汇报和解释。

四、数据分析的常用工具4.1 统计学工具:统计学是数据分析的基础,常用的统计学工具包括描述统计、假设检验、方差分析等。

4.2 数据挖掘工具:数据挖掘是指从大量数据中挖掘出有用的信息和模式,常用的数据挖掘工具包括分类、聚类、关联规则挖掘等。

4.3 可视化工具:可视化工具可以将数据分析结果以图表的形式展示出来,帮助人们更好地理解和解释数据,常用的可视化工具包括Tableau、Power BI等。

第一章数据分析的基础讲解

第一章数据分析的基础讲解

本章教学内容
第一节 数据分组与变量数列 第二节 分布中心的测度 第三节 离散程度的测度 第四节 偏度与峰度 第五节 两个变量的相关关系
第一节 数据分组与变量数列
一、变量数列 1.定义:在对变量取值进行分组的基础上,将各
组不同的变量值与其变量值出现的次数排列成的 数列,称为变量数列.
单项分组数列(适用于离散型变量且仅取值不 多个时)表1-1
其中 m 为组数,N 为变量个数; 在例1.1中,N 60 ,由斯特吉斯公式求出组数:
m 1 3.322lg 60 7
②确定组距:
变量最大值 max ,最小值为 min ,可大致计算组
距的最低值 d ,则有:
d max min m
如例1.1中,顾客购货金额变量的最大值151.0,最 小值12.0,等距分组为7组,则最低组距为:
Sm1 fm
d
me
U

f 2
Sm1 fm
d
下限公式
上限公式
上式中:
me 表中位数;
L,U 分别代表中位数所在组的下限和上限;
Sm1 表变量值小于中位数的各组次数之和; Sm1 表变量值大于中位数的各组次数之和;
fm 表中位数所在组的次数;
d 表中位数所在组的组距.
3.众数: 变量在全部取值中出现次数最多的那个取值称为
⑵频数:绝对数权数,用 f 表示,
频率:相对数权数,用 f 表示.
f
例1.1.根据抽样调查,某超市某天60位顾客的 购货金额数据资料如下(单位:元):
50.1 44.2 38.6 77.5 82.3 20.4 80.2 79.8 96.0 60.7 29.6 62.1 136.5 85.8 98.6 116.3 39.4 65.0 106.7 48.4 98.5 126.7 117.9 67.6 61.3 151.0 36.8 19.4 54.6 90.8 90.0 131.5 115.2 35.6 109.9 52.1 120.5 31.9 59.2 59.5 86.5 12.0 49.3 92.1 36.8 57.3 30.0 15.0 39.7 26.3 43.6 132.5 40.7 72.5 37.0 76.5 100.0 24.5 66.2 38.8 要求: 编制组距数列.

数据分析基础教程——数据驱动决策的指南

数据分析基础教程——数据驱动决策的指南

数据分析基础教程——数据驱动决策的指南第1章数据分析基础概念 (4)1.1 数据分析的定义与价值 (4)1.2 数据分析的方法与流程 (4)1.3 数据分析工具与技能要求 (5)第2章数据收集与清洗 (5)2.1 数据来源与收集方法 (5)2.1.1 数据来源 (5)2.1.2 数据收集方法 (6)2.2 数据质量评估与清洗 (6)2.2.1 数据质量评估 (6)2.2.2 数据清洗 (6)2.3 数据整合与预处理 (6)2.3.1 数据整合 (6)2.3.2 数据预处理 (7)第3章数据摸索性分析 (7)3.1 数据描述性统计 (7)3.1.1 中心趋势度量 (7)3.1.2 离散程度度量 (7)3.1.3 分布形状度量 (7)3.2 数据可视化 (7)3.2.1 散点图 (7)3.2.2 条形图 (8)3.2.3 饼图 (8)3.2.4 箱线图 (8)3.2.5 直方图 (8)3.3 常见数据分布特征分析 (8)3.3.1 正态分布 (8)3.3.2 偏态分布 (8)3.3.3 伯努利分布 (8)3.3.4 二项分布 (8)3.3.5 指数分布 (8)第4章数据分析方法 (8)4.1 描述性分析 (8)4.1.1 频率分布 (9)4.1.2 图表展示 (9)4.1.3 统计量度 (9)4.1.4 相关性分析 (9)4.2 推断性分析 (9)4.2.1 假设检验 (9)4.2.2 估计理论 (9)4.2.3 方差分析 (9)4.2.4 回归分析 (9)4.3 预测性分析 (9)4.3.1 时间序列分析 (9)4.3.2 机器学习算法 (9)4.3.3 神经网络 (10)4.3.4 模型评估与优化 (10)第5章统计推断基础 (10)5.1 假设检验 (10)5.2 置信区间 (10)5.3 方差分析 (10)第6章回归分析 (11)6.1 线性回归 (11)6.1.1 线性回归的基本概念 (11)6.1.2 一元线性回归 (11)6.1.3 多元线性回归 (11)6.1.4 线性回归的评估 (11)6.2 多元回归 (11)6.2.1 多元回归的概念 (11)6.2.2 多元回归方程的建立 (12)6.2.3 多元回归的应用 (12)6.2.4 多元回归的注意事项 (12)6.3 非线性回归 (12)6.3.1 非线性回归的概念 (12)6.3.2 非线性回归模型 (12)6.3.3 非线性回归的参数估计 (12)6.3.4 非线性回归的应用 (12)6.3.5 非线性回归的评估与优化 (12)第7章数据挖掘与机器学习基础 (12)7.1 数据挖掘概念与任务 (12)7.1.1 数据挖掘的基本概念 (13)7.1.2 数据挖掘的任务 (13)7.2 监督学习算法 (13)7.2.1 线性回归 (13)7.2.2 逻辑回归 (13)7.2.3 决策树 (13)7.2.4 支持向量机 (13)7.3 无监督学习算法 (14)7.3.1 Kmeans聚类 (14)7.3.2 层次聚类 (14)7.3.3 主成分分析 (14)7.3.4 自组织映射 (14)第8章数据可视化与报告撰写 (14)8.1.1 明确目标 (14)8.1.2 简洁明了 (15)8.1.3 合理选择图表类型 (15)8.1.4 适当使用颜色 (15)8.1.5 注意数据精度 (15)8.1.6 优化布局 (15)8.2 常用数据可视化工具 (15)8.2.1 Microsoft Excel (15)8.2.2 Tableau (15)8.2.3 Power BI (15)8.2.4 Python数据可视化库(如Matplotlib、Seaborn等) (15)8.2.5 R语言可视化包(如ggplot2、lattice等) (16)8.3 数据分析报告撰写方法 (16)8.3.1 报告结构 (16)8.3.2 引言 (16)8.3.3 数据概述 (16)8.3.4 分析方法 (16)8.3.5 分析结果 (16)8.3.6 结论与建议 (16)8.3.7 语言风格 (16)第9章数据分析实践案例 (16)9.1 行业案例分析:电商 (16)9.1.1 背景介绍 (17)9.1.2 数据来源与处理 (17)9.1.3 分析方法 (17)9.1.4 案例应用 (17)9.2 行业案例分析:金融 (17)9.2.1 背景介绍 (17)9.2.2 数据来源与处理 (17)9.2.3 分析方法 (17)9.2.4 案例应用 (17)9.3 行业案例分析:医疗 (18)9.3.1 背景介绍 (18)9.3.2 数据来源与处理 (18)9.3.3 分析方法 (18)9.3.4 案例应用 (18)第10章数据驱动决策实施与优化 (18)10.1 数据驱动决策模型构建 (18)10.1.1 数据收集与预处理 (18)10.1.2 特征工程 (19)10.1.3 模型选择与训练 (19)10.1.4 模型评估与调优 (19)10.2 决策优化方法与实践 (19)10.2.2 整数规划 (19)10.2.3 非线性规划 (19)10.2.4 智能优化算法 (19)10.3 数据驱动决策的未来发展 (19)10.3.1 数据驱动与人工智能的融合 (20)10.3.2 多源数据融合 (20)10.3.3 实时数据驱动决策 (20)10.3.4 隐私保护与数据安全 (20)第1章数据分析基础概念1.1 数据分析的定义与价值数据分析是一种通过科学方法对数据进行收集、处理、分析和解释的过程,旨在揭示数据背后的规律、趋势和关联性,为决策提供支持。

第1讲 数据分析——成对数据的统计分析

第1讲 数据分析——成对数据的统计分析

1. 已知变量 x 和 y 的统计数据如下表:
x
3
4
5
6
7
y
2.5
3
4
4.5
6
根据上表可得回归直线方程为^y=b^x-0.25,据此可以预测当 x=8 时,^y等于( D )
A. 6.25
B. 6.4
C. 6.45
D. 6.55
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专题四 统计与概率
【解析】由题意知 x =3+4+55+6+7=5, y =2.5+3+45+4.5+6=4,将点(5,4) 代入^y=b^x-0.25,解得b^=0.85,则^y=0.85x-0.25,所以当 x=8 时,^y=0.85×8-0.25 =6.55.故选 D.
【解析】将 x =3 代入^y=1.5x+0.5,得 y =5,所以样本中心点为(3,5),由数据点 (1.1,2.1)和(4.9,7.9)知1.1+2 4.9=3,2.1+2 7.9=5,故去除这两个数据点后,样本中心点不 变.设新的回归直线方程为^y=1.2x+b,将样本中心点坐标代入得 b=1.4,所以当 x=2 时,y 的估计值为 3.8.
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专题四 统计与概率 第1讲 数据分析——成对数据的统计分析
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回归直线过定点( x , y )

《数据的分析》优质公开课1

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的统计图.
(2)该下校目表前七统年计级有了200七人,(八1)年班级有4030名0人学,试生估计的两捐个年书级体情质况健康:等级达到优秀的学生共有多少人?
10.(2019·湖州)我市自开展“学习新思想,做好接班人”主题阅读活动以来,受到各校的广泛关注和同学们的积极响应,某校为了解
该班学生平均每人捐书__6__本. 全校学生主题阅读的情况,随机抽查了部分学生在某一周主题阅读文章的篇数,并制成下列统计图表.
(2)已知小李算得第二组数的方差是s,小王依据第二组数的方差得出原 数据的方差为+s)2,你认为小王的结果正确吗?如果不正确,直接写出 你认为正确的结果.
解:(1)第二组数据的平均数为210 (0.4-0.2+0.2-0.1+0.1+0+1.2+0.6+0- 0.6+1.1+0.5+0.6-0.5+0.3+0.7+0.9+1.7-0.2+1.3)=0.4,所以这 20 户家 庭的平均年收入=1.5+0.4=1.9(万元),130×1.9=247,估计全村年收入为 247 万元;全村家庭年收人超过 1.5 万元的百分比为1230 ×100%=65%;某家庭过 去一年的收人是 1.89 万元,因为样本的中位数是 1.5+0.3+2 0.4 =1.85,1.89 >1.85,则该家庭的收入情况在全村处于中游
5.(曲靖中考)某初级中学数学兴趣小组为了了解本校学生的年龄情况,随机调查了该校部分学生的年龄,整理数据并绘制如下不完整
的统计图.
知识点一 平均数、中位数和众数的计算及应用
请你估计该200户家庭这个月节约用水的总量是( )
该班学生平均每人捐书____本.
捐书(本) 3 4 5 7 10 已知调查得到的数据如下:
11.(2019·德州)《中学生体质健康标准》规定的等级标准为:90分及以上为优秀,80~89分为良好,60~79分为及格,59分及以下为

数据分析课程教案(1)

数据分析课程教案(1)

广西民族师范学院数学与计算机科学系(部、中心)数据分析课程教案课程代码:0410422501_ 总学时/周学时: 51/3 开课时间:2015年8月31日第1周至第 17周授课年级、专业、班级:信息本131 使用教材:《MATLAB数据分析方法》李柏年著教研室:基础数学教研室授课教师:黄恒秋二、教案正文(标题宋体小四)绪论(一)教学目的:使学生对数据分析有初步的认识、了解数据分析的市场需求与发展形势、了解数据分析所需掌握的技能以及职业发展规划与学习途径。

(二)教学重、难点:1.重点;2.难点;(三)教学方法、手段:(供参考)教师讲授(),课堂讨论(),多媒体教学(✓),当堂测验(),提问式教学(),实验()……。

内容见《数据分析概述PPT》第一章 MATLAB基础复习(一)教学目的:通过4个案例,复习MATLAB的基础知识及编程技能。

(二)教学重、难点:1.重点;MATLAB基本数据结构与编程技能。

2.难点;MATLAB编程技能。

(三)教学方法、手段:(供参考)教师讲授(),课堂讨论(),多媒体教学(),当堂测验(),提问式教学(),实验()……。

第1节基础案例一、矩阵的应用已知矩阵A=[1 2 3 4;5 6 7 8;9 10 11 12;13 14 15 16];编写一个程序脚本或函数,命名为test1,其任务包括:1)定义矩阵A2)分别求矩阵A第1列和第4列元素值之和。

3)分别求矩阵A第2行和第3行元素值之和。

% 1) 定义矩阵AA=[1 2 3 4;5 6 7 8;9 10 11 12;13 14 15 16];% 2)分别求矩阵A第1列和第4列元素之和sum_c2=sum(A(:,1));sum_c4=sum(A(:,4));% 3)分别求矩阵A第2行和第3行元素之和sum_r1=sum(A(2,:));sum_r2=sum(A(3,:));二、元胞数组的应用以下为一个元胞数组矩阵的输出结果:B ='考勤日期' '实到人数' '班级人数''2013-01-01' [ 39] [ 40]'2013-01-02' [ 38] [ 40]'2013-01-03' [ 37] [ 40]编写一个程序脚本或函数,命名为test2,其任务如下:1)定义矩阵B2)根据矩阵B,计算出勤率(实到人数/班级人数),并获得出勤率矩阵C,其输出结果参考如下所示:C ='考勤日期' '出勤率''2013-01-01' [0.9750]'2013-01-02' [0.9500]'2013-01-03' [0.9250]% 定义矩阵BB={'考勤日期','实到人数','班级人数';'2013-01-01',39,40;'2013-01-02',38,40;'2013-01-03',37,40};% 定义矩阵C及计算出勤率C=cell(4,2);C{1,1}='考勤日期';C{1,2}='出勤率';for i=2:4C{i,1}=B{i,1};C{i,2}=B{i,2}/B{i,3};end三、图像绘制以下2008年1月份前半个月的牛肉价格和猪肉价格数据的Excel文件截图编写一个函数,命名为test3,输入参数为文件名称变量filename,输出结果为对应文件中价格的平均值mean_price,同时绘制一个按日期从小到大排序的价格走势图。

电子商务数据分析的流程(一)

电子商务数据分析的流程(一)

电子商务数据分析的流程(一)引言:电子商务数据分析是一个重要的技术工具,它可以帮助企业理解和掌握电子商务运营的各个方面。

本文将介绍电子商务数据分析的流程,包括数据收集、数据整理、数据清洗、数据分析和数据可视化等五个大点。

正文:一、数据收集1. 确定需要收集的数据类型,如用户行为数据、销售数据、页面访问数据等。

2. 确定数据收集的渠道,如网站统计工具、第三方分析工具等。

3. 配置数据收集工具,包括添加跟踪代码、设置事件触发等。

4. 确保数据收集的准确性和完整性,如检查跟踪代码是否正常、反复验证数据是否准确等。

5. 定期监控数据收集情况,如使用日志分析工具、报警系统等。

二、数据整理1. 将收集到的原始数据进行整理,包括格式的标准化、数据的归类、去重等。

2. 对数据进行标注和注释,以增加数据的可读性和可理解性。

3. 对不完整或缺失的数据进行补充和修复。

4. 将数据划分为不同的维度和指标,以便后续的数据分析。

5. 编写数据整理的文档,包括数据整理的流程、操作方法和结果说明等。

三、数据清洗1. 对数据进行异常值检测和处理,如剔除异常数据、修正错误数据等。

2. 清除重复数据和噪音数据,以减少对后续分析的影响。

3. 处理缺失数据,可以通过填充、插值等方法进行处理。

4. 对数据进行格式转换和规范化,以确保数据的一致性和可比性。

5. 进行合理化和逻辑性检查,通过检查数据之间的关系和一致性来验证数据的有效性。

四、数据分析1. 根据具体的业务问题和需求,选择适当的统计分析方法和模型。

2. 进行数据探索性分析,包括描述性统计、相关性分析等。

3. 进行数据挖掘和预测分析,如聚类、分类、回归等。

4. 进行数据模型的建立和评估,以确定最优的模型。

5. 对分析结果进行解释和总结,提出建议和改进方案。

五、数据可视化1. 利用图表、图形和可视化工具将分析结果展示出来,以便更好地理解和传达。

2. 设计和选择合适的可视化方式,如柱状图、折线图、热力图等。

数据分析的课堂导入 (一)

数据分析的课堂导入 (一)

数据分析的课堂导入 (一)数据分析已成为现代社会中不可或缺的工具,它可以帮助我们从大量的数据中提取出有用的信息和洞察。

为了帮助学生更好地理解和应用数据分析的概念和技术,本文介绍了一种课堂导入的方法,旨在激发学生对数据分析的兴趣和研究动力。

目标本课堂导入的主要目标如下:- 向学生介绍数据分析的重要性和应用领域;- 增强学生对数据分析的兴趣和研究动力;- 帮助学生理解数据分析的基本概念和技术。

方法步骤一:引入数据分析在引入数据分析之前,可以通过一个有趣的故事或实际案例来引起学生的兴趣。

例如,可以讲述某位年轻的数据分析师如何通过数据分析技术发现了一家公司的运营问题并提出优化方案,最终帮助公司取得了巨大的成功。

这样的故事能够激发学生的好奇心,并使他们认识到数据分析在社会和商业中的重要性。

步骤二:介绍数据分析的定义和应用领域在引入之后,可以给学生提供一个简洁明了的数据分析定义,例如:数据分析是一种通过收集、整理、分析和解释数据来发现模式、趋势和关联的过程。

然后,可以简要介绍数据分析在不同领域的应用,如商业决策、市场营销、金融风险评估等。

通过这些实际的应用案例,学生可以更好地理解数据分析的重要性和其在实际问题中的价值。

步骤三:讲解数据分析的基本概念和技术为了帮助学生更好地理解数据分析的基本概念和技术,可以简要介绍以下几个方面:1. 数据收集:介绍不同类型的数据收集方法,如问卷调查、实验设计等;2. 数据清洗:讲解数据清洗的目的和常见的数据清洗技术,如处理缺失数据、异常值等;3. 数据可视化:介绍数据可视化的重要性和常见的数据可视化工具,如图表、图像等;4. 数据分析方法:简要介绍常见的数据分析方法,如描述统计、推断统计、回归分析等。

通过这些讲解和示例,学生可以初步了解数据分析的基本概念和常用的数据分析技术,为后续的研究和实践奠定基础。

总结数据分析的课堂导入是帮助学生理解和应用数据分析的重要步骤。

通过引入数据分析的实际应用、介绍定义和应用领域,以及讲解基本概念和技术,可以激发学生的兴趣并为后续的研究打下基础。

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体 重 ( X)
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70
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6 8 身 高 ( Y)
1 6 5
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17 0
17 4
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数据分析课程
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5.散布图
5.1案例 据以下数据绘制一散布图,并确认其是否相关 X=强度 Y=膜厚 NO X Y NO X Y 1 2 3 4 5
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50 70 100 80 60
3.2 4.7 5.4 4.9 3.8
6 7 8 9 10
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50 90 90 70 70
检查表(Check List) 散布图(Scatter Diagram) 特性要因图
Characteristic Diagram)
直方图(Histogram) 管制图(Control Chart) 层别法(Strtification) 柏拉图(Pareto diagram)
四 五
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数据分析课程
18 2
18 1
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15 3
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17 0
15 8
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6.直 方 图
定义: 直方图是将所收集的测定值、
特 性值或结果值,分为几个相等的 区间作为横轴,并将各区间内所测 定值依所出现的次数累积而成的面 积,用柱子排起来的图形。
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其它相关条款:5.4.1质量目标
8.2.2内部审核等
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数据的分类
数字数据
– 计量值数据:可连续取值的数据(如长度、 电流等描述质量特性的数据) – 计数值数据:只能间断取值的数据(如件数、 缺陷数等数据),由此计算所得的如合格率 也属于计数值数据,所以计数值数据又可分 为:


8/2


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9/6


合 计 14
45
尺寸不良


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数据分析课程
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3 柏拉图
3.2制作步骤及方法
决定数据的分类项目,如不良项目别、材料别、方式


别、人、设备别,项目以不超过4-6项为原则 决定数据搜集的期间(一天、一月等)并按分类的项 目,在期间内收集数据 依分类项目别,做数据整理,并作成统计表(数据按 大小顺序排列,并求出不良率及累计影响度,其它项 不可大于前三项,不然应再细分)。 记入图表中并依数据大小排列画出柱状图(纵轴左侧 表示不良率,右侧表示累计影响度,横轴不宜长于纵 轴,纵横轴之间距均应一致)。 柏拉图应用指引.doc
在上述第六阶段的进化过程中,就产生了大量的(非全部)统计手法及
品质管制手法,QC七工具也就相继产生(1897年产生柏拉图)
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七工具的概述
序号
七工具
检查表 直方图 层别法 柏拉图
七 工 具
一 二 三 四

六 七
散布图
特性要因图 管制图
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能达成的目标
了解过程输出的变异情况,显示数据波
动的形态(分布状况); 了解过程能力; 决定在何处集中力量进行改进。
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案例:
以下是A公司一个月以来开足工每天生产
的产品数量(单位:K): 20、22、24、26、28、30、28、24、30、 34、36、21、25、27、24、26、31、28、 26、27、 24、26、28、30 、21、25、27 、 26、28、30。 业务员拿一张订单找到您,客户订货60K, 2天要求交货,如不交则每天扣款5%, 请问接还是不接。
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相关术语
记录:阐明所取得的结果或提供所完成
活动的证据的文件。 客观证据:支持事物存在或其真实性的 数据。 信息:有意义的数据。
数据—信息 相当 材料—成品 只有数据经过加工处理成可利用的有效信息, 数据才体现价值。
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数据分析课程
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七工具的概述
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3 柏拉图
3.3示例
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数据分析课程
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3 柏拉图
3.3柏拉图的用途
不要企图“一口吃成大胖子” 把握重要要因或问题重点的有效工具以收事半功倍效
果。 了解各项目对问题的影响度占百分比。 可明确重点改善项目是什么,大小顺序的内容是什么, 占大多数的项目又是什么。 订定改善目标的参考。 可发掘现场之重要问题点。
数据之收集应注意样本取得之随机性与代表性 事实现物的观察要细心、客观,数据要准确 尽,可利用柏拉图加以整理,以便掌握问题
重点
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数据分析课程
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3 柏拉图
3.1定义
根据所搜集的数据,按不良原因,不良状况,
不良项目等不同区分标准加以整理、分 类、藉以寻求占最大比率之原因、状况 或位置。按其大小顺序排列,再加以累 积值的图形,又叫ABC图,亦称重点图 或排列图有人又叫“8020”图
自左划上粗横线,在现场划时可用色笔划在一 大张白纸上。 列出大要因(可依4M1E来分类)并用□圈起 来,加箭头,以60°的倾斜度插到粗横线上。 各要因分别再记入中小要因(细分至能采取措 施之小要因,没有小骨的鱼骨图是不行的) 根据过去之数据资料或投票方式圈4-6项重要要 因。
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16
26
撞伤

15
其他
合计






11
127
20
19
15
26
21
26
2 检查表

a) b)
2.3 分类
点检用检查表(5S活动检查表、内审检查表) 记录用检查表(不良项目检查表)


2. 4 制作及记载时注意事项
5W1H原则(目的、对象、何人、何时、何处、方法) 格式(图形或表格)及记录方法(正、○) 结果之整理:合计、平均、统计分析 传递途径:谁需要了解?要报告给谁)
3.4 5.1 5.0 4.5 4.3
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案例:
调查30名员工,食堂伙食对生产量之间
的关系。 调查10000名深圳特区打工者,分析年龄 与收入的关系。
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数据分析课程
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请划出体重与身高之间的散布图
N O . 体 重 ( X) 6 8 身 高 ( Y)
N O.
1
2
3
4
5
6
7
8
9
1 0
1 1
12
13
14
15
16
17
18
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2 0
4 0
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5 0
4 5
4 5
5 0
5 7
4 8
4 3
7 0
5 7
60
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58
54
54
54
5 5
1 5 2
1 6 0
1 6 0
1 5 5
1 6 0
1 6 5
1 6 5
1 5 7
1 5 6
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1 7 2
16 9
16 9
16 6
15 5
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2 检查表
2.5制作方法
列出需点检之项目或需要收集的数据 决定检查表的格式(注意项目顺序及层别) 决定记录的方式 决定检查的方法(谁检查、多久检查、检查方法) 按上述各项绘制检查表
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2 检查表
2· 应用时注意事项 6
上. 在横轴及纵轴标上尺度(横轴愈向右其什 愈大,纵轴愈向上其值愈大) 肥数据点到期坐标上(二点重复时,画上二 重圆号◎,三点重复时,画上三重圆号.
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5.散布图
5.3散布图类型 具强烈的正相关关系 具微弱的正相关关系 具无相关 具强烈负相关关系 具微弱负相关关系 具曲线相关关系
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2 检查表
2.1 定义 使用简单明了的表格或图形,相关人员填 入规定之检查记录,再加以统计,提供量化 分析或对比检查用途的表格或图形
2.2示例:某五金零件不良检查表(见下页)
内部质量审核检查表
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某五金零件不良检查表
日期 项目 外径不良
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