201404 数据分析与软件运用实验指导详细资料
《数据分析与统计软件》使用教案
《数据分析与统计软件》使用教案数据分析与统计软件课程教案一、课程概述《数据分析与统计软件》是一门旨在培养学生使用数据分析与统计软件进行数据分析和统计的课程。
通过本课程的学习，学生将了解数据分析和统计的基本概念和方法，并能够灵活应用数据分析和统计软件进行数据处理、分析和展示。
二、课程目标1.了解数据分析和统计的基本概念和方法，包括数据的采集、整理、处理、分析和展示。
2. 掌握常用的数据分析和统计软件，如Excel、SPSS、R等，并能够熟练使用这些软件进行数据处理、分析和展示。
3.培养学生的数据分析和统计能力，提高其解决实际问题的能力。
三、教学内容1.数据分析和统计的基本概念和方法a.数据的采集b.数据的整理和处理c.数据的描述统计分析d.数据的推断统计分析2.常用的数据分析和统计软件a. Excelb.SPSSc.R3.数据处理、分析和展示的实际案例四、教学方法1.理论授课：讲解数据分析和统计的基本概念和方法。
2.实践教学：通过案例分析和实际操作，让学生运用数据分析和统计软件进行数据处理、分析和展示。
3.小组讨论：鼓励学生在小组进行思考和讨论，分享经验和解决问题。
五、教学时长和安排本课程为实践性课程，总共需要20学时。
具体的教学安排如下：1.第1学时：介绍课程目标和内容。
2.第2学时：讲解数据的采集和整理。
3.第3-5学时：介绍数据的描述统计分析的方法和步骤，通过案例分析进行实践操作。
4.第6学时：介绍SPSS软件的基本操作和常用功能。
5.第7-9学时：讲解数据的推断统计分析的方法和步骤，通过案例分析进行实践操作。
6. 第10学时：介绍Excel软件的基本操作和常用功能。
7.第11学时：介绍R软件的基本操作和常用功能。
8.第12-15学时：通过案例分析进行数据的处理、分析和展示操作。
9.第16-18学时：学生自主完成一个小型数据分析项目，并撰写实验报告。
10.第19-20学时：学生进行报告展示和总结。
《数据分析与统计软件》使用教案
《数据分析与统计软件》使用教案数据分析与统计软件使用教案教案：引言：数据分析和统计软件在现代社会中发挥着重要的作用，帮助人们处理和解读大量的数据，以便做出准确的决策。
本教案将向您介绍一些常见的数据分析和统计软件，并提供简要的使用指导。
一、软件介绍1. SPSS（统计产品和服务解决方案）- 功能：- 数据管理：导入、编辑和整理数据。
- 统计分析：进行描述统计、假设检验、因子分析等分析。
- 数据可视化：通过图表和图形展示分析结果。
- 可用性：适用于学术研究、市场调研和商业决策等领域。
2. Excel（微软办公套件）- 功能：- 数据录入：通过表格快速录入和编辑数据。
- 数据分析：利用内置的函数和插件进行基本统计分析。
- 数据可视化：使用图表功能可视化数据。
- 可用性：广泛应用于业务报表、财务分析和项目管理等领域。
3. R（自由软件环境）- 功能：- 数据处理：实现数据的读取、清洗和转换。
- 统计分析：提供丰富的统计方法和模型。
- 数据可视化：通过绘图函数创建各种图形。
- 可用性：主要用于学术研究、数据科学和量化金融等领域。
二、使用指导1. SPSS使用指导- 步骤1：导入数据- 打开SPSS软件并选择“打开”菜单。
- 浏览文件夹并选择需要导入的数据文件。
- 步骤2：数据清洗- 检查数据是否有缺失值。
- 进行数据筛选和排序以满足分析需求。
- 步骤3：统计分析- 选择适当的分析方法，如描述统计、回归分析等。
- 根据提示输入变量和设置分析选项。
- 步骤4：数据可视化- 选择合适的图表类型，如柱状图、散点图等。
- 调整图表样式和布局以优化可读性。
2. Excel使用指导- 步骤1：数据录入- 打开Excel软件并创建一个新的工作表。
- 在工作表中输入数据并使用函数计算各项指标。
- 步骤2：数据分析- 使用内置的函数进行基本统计计算，如平均值、标准差等。
- 利用插件进行进阶的数据分析，如回归分析、数据透视表等。
数据分析实验指导书
数据分析实验指导书⽬录实验⼀描述性分析实验⼆正态总体的均值检验实验三⾮参数检验实验四⽅差分析实验五回归分析实验六判别、聚类分析实验七主成分分析实验⼋因⼦分析实验⼀描述性分析【实验⽬的】1.掌握数字特征的计算（A）；2. 掌握相关矩阵计算（A）。
【实验原理】数据分析是指⽤适当的统计⽅法对收集来的⼤量第⼀⼿资料和第⼆⼿资料进⾏分析，以求最⼤化地开发数据资料的功能，发挥数据的作⽤；是为了提取有⽤信息和形成结论⽽对数据加以详细研究和概括总结的过程。
要对数据进⾏分析，当然要分析数据中包含的主要信息，即要分析数据的主要特征，也就是说，要研究数据的数字特征。
对于数据的数字特征，要分析数据的集中位置、分散程度。
数据的分布是正态的还是偏态等。
对于多元数据，还要分析多元数据的各个分量之间的相关性等。
【实验项⽬设计】1.给定⼀组单变量数据，分组计算均值、⽅差、Q1、Q3、偏度、峰度。
2.给定⼀组多变量数据，计算相关矩阵。
【实验内容】⼀、单样本的数字特征计算(习题1.4) 从某商店的营业⽇中随机抽取12天,得⽇营业额数据为（单位：万元）：12.5, 17.2, 9.1, 25.4, 31.2, 20, 18.9, 22.8, 21.1, 17.8, 25.1, 27.7 试求样本均值、样本⽅差、样本变异系数、样本中位数、上样本四分位数、下样本四分位数、样本四分位数间距和极差。
1. 建数据集Data d4;Input x @@;Cards;12.5 17.2 9.1 25.4 31.2 20 18.9 22.8 21.1 17.8 25.1 27.7 ;Run;2. 使⽤“SAS/ 分析家”菜单(1)打开“分析家”界⾯。
选择SAS界⾯的级联菜单：“解决⽅案” “分析” “分析家”。
(2)调出数据⽂件Work.D4 。
在界⾯的空⽩处，右键弹出菜单，选择级联菜单：“⽂件” “按SAS名称打开”。
依次选择逻辑库和⽂件对象，分别为“Work”、“D4”，单击“确定”按钮。
数据分析的实验报告
数据分析的实验报告实验目的：通过对给定数据集的分析，探究数据分析的方法和技巧，并了解数据分析在实际问题中的应用。
实验原理：数据分析是一种基于统计学和计算机科学的技术，旨在通过收集、清洗、整理和解释数据来发现模式、关联和趋势。
数据分析的过程包括数据收集、数据清洗、数据探索、模型建立与评估等步骤。
实验步骤：1. 数据收集：从给定数据集中获取所需数据。
数据集包含某电商平台用户的购买记录，包括用户ID、购买日期、购买金额等信息。
2. 数据清洗：对收集到的数据进行清洗，去除重复数据、缺失数据，并进行格式统一和数据类型转换。
3. 数据探索：对清洗后的数据进行探索性分析，包括对数据的描述统计和可视化呈现。
常用的描述统计包括平均值、中位数、标准差等指标，通过绘制柱状图、折线图、散点图等方式，可以更直观地展示数据的分布、趋势等特征。
4. 模型建立与评估：根据实际问题的需求，选择合适的数据分析模型进行建立，并通过模型评估来验证模型的准确性和有效性。
常用的模型包括线性回归模型、决策树模型、聚类模型等。
实验结果：1. 数据收集：从给定数据集中成功提取了所需数据，包括用户ID、购买日期和购买金额。
2. 数据清洗：经过数据清洗，去除了重复数据和缺失数据，将购买日期字段转换为日期类型，并对购买金额进行了数据类型转换，确保数据的一致性和准确性。
3. 数据探索：对清洗后的数据进行了描述统计和可视化分析。
通过计算平均购买金额、购买金额的标准差等指标，可以对用户的购买行为有一个初步的了解。
通过绘制柱状图和折线图，可以观察到购买金额的分布情况和趋势。
4. 模型建立与评估：根据实际问题的需求，选择了线性回归模型来预测用户的购买金额。
通过模型评估，得出了模型的拟合优度和预测准确性，验证了模型的有效性。
实验结论：1. 通过对给定数据集的数据分析实验，我们对数据分析的方法和技巧有了更深入的了解，掌握了数据分析的基本步骤和常用模型。
2. 数据分析在实际问题中具有广泛的应用，可以帮助我们发现潜在的模式和趋势，从而做出更好的决策和预测。
数据分析实践作业指导书
数据分析实践作业指导书一、引言随着大数据时代的到来，数据分析在各个领域的重要性与日俱增。
本实践作业指导书将帮助学生进行数据分析项目的实践，以便他们能够熟练掌握数据分析的基本技能与方法。
本指导书将分为以下几个部分，分步骤地引导学生完成数据分析项目，从而提高他们的数据分析能力。
二、目标与准备工作在开始实践之前，学生需要明确实践项目的目标。
为了更好地了解项目目标，学生应该对相关领域进行一定程度的背景研究，以便能够更准确地选择适合的数据集和分析方法。
在进行数据分析之前，学生还需要确保他们拥有合适的数据分析工具和技能，以便能够顺利完成实践项目。
三、数据收集与清洗在开始数据分析之前，学生需要收集与项目目标相关的数据。
这些数据可以通过多种途径获得，比如公开数据集、调查问卷等。
收集到数据后，学生需要对数据进行清洗，确保数据的准确性和完整性。
数据清洗包括去除重复值、填充缺失值、处理异常值等步骤。
四、数据探索与可视化数据探索是数据分析的重要环节，它可以帮助学生更好地理解数据的特征与规律。
学生可以使用统计学方法和可视化技巧来分析数据，如频率分布图、散点图、箱线图等。
通过数据探索，学生可以获取关于数据的有效信息，并针对性地提出数据分析的假设和问题。
五、数据分析与建模在完成数据探索之后，学生可以根据实践项目的目标选择合适的数据分析方法和建模技巧。
学生可以使用统计分析方法、机器学习算法等来对数据进行建模和预测。
在进行数据分析和建模之前，学生需要明确数据分析的目标和评估指标，以便更好地评估建模结果的有效性。
六、结果解释与报告撰写数据分析的最终目的是为了得出有意义的结论和建议。
学生需要解释他们的数据分析结果，并针对实践项目的目标提出相应的建议。
在撰写报告时，学生应该清晰地陈述实验设计、数据处理、分析方法、结果解释等内容，并采用图表和文字相结合的方式进行展示。
七、实践交流与反思为了更好地提高学生的数据分析能力，他们需要参与实践交流和反思。
《数据分析与应用软件》实验报告新
《数据分析与应用软件》实验报告新【实验报告】一、引言数据分析与应用软件是一门涉及数据处理和分析的重要课程。
本实验报告旨在对这门课程的实验进行详细记录和总结，展示我们对数据分析和应用软件的理解和掌握。
二、实验目的本实验的主要目的是通过使用数据分析和应用软件，掌握数据处理和分析的基本方法和技巧，培养实际应用能力。
三、实验步骤1. 数据收集在实验开始之前，我们首先需要收集相关数据。
我们选择了市场销售数据作为实验对象，其中包含了产品销售额、销售渠道、顾客购买行为等信息。
2. 数据清洗收集到原始数据后，我们需要对其进行清洗。
这一步包括去除重复值、处理缺失值、处理异常值等操作，以保证数据的准确性和可用性。
3. 数据预处理在进行数据分析之前，我们需要对数据进行预处理。
这包括数据的标准化、归一化、特征选择等操作，以便更好地进行后续分析。
4. 数据分析接下来，我们将基于清洗和预处理后的数据进行分析。
我们可以使用统计学方法、机器学习算法等进行数据分析，以获取有关销售趋势、市场需求等方面的信息。
5. 结果展示最后，我们将通过图表和报告的形式展示我们的分析结果。
这一步需要使用数据可视化工具和报告生成工具，将分析结果以清晰、简洁的方式展示出来。
四、实验结果经过数据分析和应用软件的操作，我们得到了以下实验结果：1. 销售趋势分析：通过分析销售数据，我们发现产品销售额呈逐年增长的趋势。
同时，不同渠道的销售额也存在差异，其中某一渠道的销售额呈现上升趋势，可进一步加大投入。
2. 顾客购买行为分析：通过对顾客购买行为进行分析，我们了解到产品的受欢迎程度、购买频率等信息。
这些信息对于改进产品设计、制定市场策略具有重要意义。
3. 市场需求预测：基于历史销售数据，我们使用回归模型对未来市场需求进行预测。
这有助于企业合理安排生产计划、库存管理等方面的工作。
五、实验总结通过本次实验，我们学会了使用数据分析与应用软件进行数据处理和分析的基本方法和技巧。
数据分析与应用实践实习报告
数据分析与应用实践实习报告标题：数据分析与应用实践实习报告一、引言随着信息技术的快速发展，数据分析在各个领域的应用越来越广泛。
作为一名数据分析专业的学生，我有幸在一家知名企业进行了为期三个月的实习，本次实习的主要目的是将我在课堂上学到的理论知识应用到实际工作中，提高自己的实践能力。
二、实习内容在实习期间，我主要参与了以下几个方面的工作：1. 数据收集与预处理：通过企业提供的内部数据，我学习了如何进行数据清洗、转换和整合，以便进行后续的分析。
2. 数据分析：使用统计学方法和机器学习算法，我对企业的销售数据、用户行为数据等进行了深入分析，以发现潜在的市场机会和业务优化点。
3. 数据可视化：通过图表、报告等形式，我将分析结果直观地展示出来，帮助团队更好地理解和分析数据。
4. 项目协作：在与产品经理、市场人员等团队成员的合作中，我学习了如何将数据分析结果应用于实际的产品和市场策略中。
三、实习收获通过本次实习，我获得了以下宝贵的经验和技能：1. 理论与实践相结合：我将课堂上学到的理论知识应用到实际工作中，提高了自己的实践能力。
2. 问题解决能力：在面对问题和挑战时，我学会了如何运用所学知识进行有效的分析和解决。
3. 团队协作能力：通过与团队成员的紧密合作，我学会了如何更好地与他人沟通和协作。
4. 职业素养：我更加明确了自己的职业规划和发展方向，提高了自己的职业素养。
四、反思与展望回顾这次实习经历，我认为自己在以下几个方面还有待提高：1. 分析问题的深度和广度：在未来的学习和工作中，我需要进一步加强对自己专业知识的掌握，提高对复杂问题的分析和解决能力。
2. 数据敏感度：我希望自己能够更加敏锐地捕捉到数据中的信息和趋势，为企业和团队提供更有价值的洞察。
3. 技术应用能力：我需要不断学习和掌握新的数据分析工具和技术，提高自己的技术应用能力。
展望未来我将继续努力提升自己的专业素养和实践能力，争取在数据分析领域取得更大的成就。
《统计分析软件应用》实验指导
《统计分析软件应用》实验指导实验指导：统计分析软件应用实验目的：本实验旨在通过使用统计分析软件，来分析和解释真实数据，了解统计分析软件的功能和应用。
实验器材：计算机，统计分析软件（如SPSS、R等），实验所需数据（可以从真实数据集中获取）实验步骤：首先，选择适当的统计分析软件。
目前市面上存在多种统计分析软件，例如SPSS，R，Excel等。
根据实际需要和个人喜好，选择一种合适的软件进行分析。
其次，准备合适的数据。
可以从真实的数据集中获取数据，也可以自己设计实验收集数据。
无论哪种方式，确保数据的准确性和完整性。
然后，加载数据到统计分析软件中。
根据软件的操作界面和指引，将数据导入软件中，形成一个数据集。
接下来，对数据集进行描述性统计分析。
描述性统计是指通过汇总和描述数据的方法，对数据进行分析。
常用的描述性统计方法包括计数、频数、均值、中位数、方差等。
通过这些方法，可以对数据集的基本情况有一个整体了解。
然后，进行数据的可视化分析。
可视化分析是指通过图表等可视化方式展示数据，以便更直观地理解数据的分布和关系。
常用的可视化分析方法包括条形图、折线图、散点图、饼图等。
通过这些图表，可以更直观地发现数据中的规律和趋势。
接下来，进行推论统计分析。
推论统计是指通过从样本中抽取部分数据，对总体进行推断的方法。
常用的推论统计分析方法包括假设检验、置信区间估计、回归分析等。
通过这些方法，可以对总体进行推断并做出相应的结论。
最后，综合分析结果并进行解读。
结合描述性统计、可视化分析和推论统计分析的结果，进行综合分析并对结果进行解读。
解读的过程要注意准确性和客观性，避免主观臆断和误导他人。
实验注意事项：1.确保数据的准确性和完整性，避免出现错误数据和缺失数据。
2.根据实际需要和问题要求，选择合适的统计方法和分析方式。
3.在进行推论统计分析时，要根据实验设计和假设条件，选择合适的统计方法和显著性水平。
4.在进行解读时，要理性分析和客观评价，避免主观臆断和片面观点。
数据分及应用与分析作业指导书
数据分及应用与分析作业指导书第1章绪论 (3)1.1 数据分析与挖掘的基本概念 (3)1.2 数据分析的应用领域 (3)1.3 数据分析的方法与步骤 (3)第2章数据预处理 (4)2.1 数据清洗 (4)2.1.1 缺失值处理：针对数据集中的缺失值，采用填充、删除或插补等方法进行处理。
(4)2.1.2 异常值处理：识别并处理数据集中的异常值，如使用箱线图、3σ原则等方法。
42.1.3 重复数据删除：对数据集中的重复数据进行识别和删除，保证数据的唯一性。
42.1.4 数据一致性处理：检查数据集中的数据类型、单位、格式等是否一致，并进行相应的处理。
(4)2.2 数据集成 (4)2.2.1 数据集成策略：根据业务需求和数据特点，选择适当的数据集成策略，如合并、连接等。
(5)2.2.2 数据集成方法：采用数据库技术、数据仓库技术等方法实现数据集成。
(5)2.2.3 数据集成过程中的冲突解决：处理数据集成过程中出现的属性冲突、值冲突等问题。
(5)2.3 数据变换 (5)2.3.1 数据规范化：将数据缩放到一个特定的范围，如01规范化、zscore规范化等。
(5)2.3.2 数据离散化：将连续属性转换为离散属性，如等宽离散化、等频离散化等。
(5)2.3.3 数据聚合：对数据进行汇总，形成更高层次的数据表示。
(5)2.3.4 特征工程：通过构造新的特征，提高数据挖掘模型的功能。
(5)2.4 数据归一化与标准化 (5)2.4.1 数据归一化：将数据缩放到[0,1]区间，如最大最小归一化方法。
(5)2.4.2 数据标准化：将数据转换为标准正态分布，如zscore标准化方法。
(5)2.4.3 归一化与标准化的选择：根据数据特征和数据挖掘任务，选择合适的归一化或标准化方法。
(5)第3章数据摸索性分析 (5)3.1 数据可视化 (5)3.2 描述性统计分析 (6)3.3 假设检验与置信区间 (6)3.4 交叉表与关联规则分析 (6)第4章基本统计分析方法 (6)4.1 参数估计与假设检验 (6)4.2 方差分析与回归分析 (6)4.3 主成分分析与因子分析 (7)4.4 聚类分析 (7)第5章时间序列分析与预测 (7)5.1 时间序列的基本概念 (7)5.2 平稳性检验与白噪声过程 (7)5.3 自回归模型与移动平均模型 (7)5.4 时间序列预测方法 (7)第6章分类与预测算法 (8)6.1 决策树算法 (8)6.1.1 决策树的基本原理 (8)6.1.2 决策树的构建方法 (8)6.1.3 决策树的剪枝策略 (8)6.1.4 决策树算法的应用实例 (8)6.2 支持向量机 (8)6.2.1 支持向量机的基本原理 (8)6.2.2 核函数与非线性支持向量机 (8)6.2.3 支持向量机的求解方法 (8)6.2.4 支持向量机算法的应用实例 (8)6.3 朴素贝叶斯与逻辑回归 (8)6.3.1 朴素贝叶斯分类器 (8)6.3.2 朴素贝叶斯分类器的应用实例 (9)6.3.3 逻辑回归 (9)6.3.4 逻辑回归的应用实例 (9)6.4 神经网络与深度学习 (9)6.4.1 神经网络的基本结构 (9)6.4.2 激活函数与梯度下降 (9)6.4.3 深度学习模型 (9)6.4.4 神经网络与深度学习的应用实例 (9)第7章聚类与关联分析 (9)7.1 聚类分析的基本概念与方法 (9)7.1.1 聚类分析的定义与类型 (9)7.1.2 距离与相似性度量的方法 (9)7.1.3 聚类算法的评价指标 (9)7.1.4 常见聚类算法的原理与特点 (9)7.2 层次聚类与Kmeans聚类 (9)7.2.1 层次聚类的基本原理与算法步骤 (9)7.2.2 层次聚类的类型：自底向上与自顶向下 (10)7.2.3 Kmeans聚类的基本原理与算法步骤 (10)7.2.4 Kmeans聚类的优化策略与改进算法 (10)7.3 关联规则挖掘 (10)7.3.1 关联规则的基本概念与表示方法 (10)7.3.2 Apriori算法与FPgrowth算法 (10)7.3.3 关联规则挖掘的评估指标：支持度、置信度与提升度 (10)7.3.4 关联规则挖掘的应用案例 (10)7.4 复杂网络与社区发觉 (10)7.4.1 复杂网络的基本概念与特性 (10)7.4.2 社区发觉的定义与评估指标 (10)7.4.3 基于模块度优化的社区发觉算法：如GN算法、Louvain方法等 (10)7.4.4 基于图论的社区发觉方法：如谱聚类、标签传播算法等 (10)第8章文本数据挖掘 (10)8.1 文本预处理与特征工程 (10)8.2 文本分类与情感分析 (10)8.3 文本聚类与主题模型 (11)8.4 网络文本分析与挖掘 (11)第9章推荐系统与个性化分析 (11)9.1 推荐系统的基本概念 (11)9.2 基于内容的推荐算法 (11)9.3 协同过滤推荐算法 (11)9.4 混合推荐算法与评估 (12)第10章数据分析在实际应用中的案例分析 (12)10.1 金融数据分析案例 (12)10.2 电商数据分析案例 (12)10.3 医疗数据分析案例 (13)10.4 社交网络数据分析案例 (13)第1章绪论1.1 数据分析与挖掘的基本概念数据分析，简而言之，是对数据进行摸索、处理、分析和解释的过程，旨在从大量复杂的数据中提取有价值的信息和知识。
数据分析技术实训报告(3篇)
第1篇一、引言随着信息技术的飞速发展，大数据时代已经来临。
数据分析技术作为信息时代的重要技术手段，越来越受到各行业的关注。
为了提高自身的数据分析能力，我们团队在导师的指导下，进行了一段时间的数据分析技术实训。
以下是本次实训的报告。
二、实训背景1. 实训目的通过本次实训，我们旨在掌握数据分析的基本理论、方法和技术，提高实际操作能力，为今后从事数据分析工作打下坚实基础。
2. 实训内容本次实训主要包括以下内容：（1）数据分析基本理论（2）数据预处理（3）数据可视化（4）统计分析（5）机器学习（6）实际案例分析三、实训过程1. 数据分析基本理论在实训初期，我们学习了数据分析的基本理论，包括数据挖掘、统计分析、机器学习等方面的知识。
通过学习，我们对数据分析有了更深入的了解，为后续实训奠定了基础。
2. 数据预处理数据预处理是数据分析的重要环节，我们学习了数据清洗、数据整合、数据转换等方面的知识。
在实训过程中，我们运用Python、R等编程语言对数据进行预处理，提高了数据质量。
3. 数据可视化数据可视化是将数据以图形或图像的形式展示出来的过程。
我们学习了多种数据可视化工具，如Tableau、Python的Matplotlib等。
通过实训，我们能够将复杂的数据转化为直观、易懂的图表，为决策提供有力支持。
4. 统计分析统计分析是数据分析的核心环节，我们学习了描述性统计、推断性统计、相关性分析等方面的知识。
通过实训，我们能够运用统计方法对数据进行深入分析，发现数据背后的规律。
5. 机器学习机器学习是数据分析的重要手段，我们学习了线性回归、决策树、支持向量机等机器学习算法。
在实训过程中，我们运用Python的Scikit-learn库对数据进行分析，提高了模型预测准确率。
6. 实际案例分析在实训过程中，我们选取了多个实际案例进行分析，包括电商用户行为分析、金融风险评估等。
通过实际案例分析，我们锻炼了数据分析能力，提高了问题解决能力。
实验数据分析的统计方法与软件工具
实验数据分析的统计方法与软件工具实验数据分析是科学研究中至关重要的一环。
准确地分析实验数据可以帮助我们从中获取有价值的信息，并得出相应的结论。
在现代科学研究中，统计方法和软件工具的应用已经成为实验数据分析的主要手段之一。
本文将探讨一些常用的统计方法和软件工具，以及它们在实验数据分析中的应用。
一、描述统计方法描述统计方法是实验数据分析中最常用的分析手段之一。
它可以用来从数据中获取关键信息，并对数据进行描述、总结和可视化。
常见的描述统计方法包括均值、中位数、方差、标准差、频率分布和直方图等。
均值是数据的平均值，可以用来衡量数据的集中趋势。
中位数是将数据按照大小顺序排列后的中间值，它可以在数据有异常值的情况下更好地反映数据的中心位置。
方差和标准差是描述数据的离散程度的统计量，方差越大说明数据越分散，标准差可以帮助我们度量数据的波动性。
频率分布用来统计不同数值的出现频率，直方图则是将频率分布可视化的一种方式。
二、推断统计方法推断统计方法是利用样本数据对总体进行估计和推断的方法。
在实验数据分析中，我们常常只能获得样本数据而无法获取总体数据，因此推断统计方法就显得尤为重要。
常用的推断统计方法包括假设检验和置信区间估计。
假设检验是用来检验某个关于总体参数的假设是否成立的方法。
它可以帮助我们确定样本数据是否可以代表整个总体，并判断观察到的差异是否具有统计学意义。
置信区间估计则是通过对样本数据进行统计分析，得出总体参数可能的取值范围。
置信区间可以帮助我们对总体参数进行估计，并评估参数估计的精确度。
三、软件工具的应用在实验数据分析中，使用合适的软件工具可以极大地提高效率和精确度。
目前，主要的实验数据分析软件包包括SPSS、R、Python等。
SPSS是一款功能强大的统计分析软件，集成了各种常用的统计方法和分析工具。
它由IBM公司开发，在学术界和商业界得到了广泛的应用。
SPSS具有友好的图形用户界面和丰富的统计分析功能，可以帮助研究人员高效地进行数据探索和分析。
《数据分析与应用软件》实验报告新
《数据分析与应用软件》实验报告新一、实验目的随着信息技术的不断发展，数据已成为当今社会中最重要的资产之一。
数据分析能够帮助我们从海量的数据中提取有价值的信息，为决策提供有力的支持。
本实验的目的在于通过实际操作和应用，深入了解数据分析的基本流程和常用应用软件的使用方法，提高我们的数据分析能力和解决实际问题的能力。
二、实验环境本次实验使用的软件包括 Excel、Python 中的 Pandas 库和Matplotlib 库。
硬件环境为一台配备英特尔酷睿 i5 处理器、8GB 内存的计算机。
三、实验内容1、数据收集首先，我们需要确定数据的来源和收集方法。
在本次实验中，我们选择了从互联网上获取一份公开的销售数据，该数据包含了不同产品的销售数量、销售价格、销售地区等信息。
2、数据预处理收集到的数据往往存在缺失值、异常值和重复值等问题，需要进行预处理。
使用 Excel 对数据进行初步的清理和整理，包括删除重复行、填充缺失值和处理异常值。
3、数据分析（1）使用 Excel 的数据透视表功能，对销售数据进行分类汇总，分析不同产品在不同地区的销售情况，计算销售额和销售利润等指标。
（2）利用 Python 的 Pandas 库读取数据，并进行进一步的分析。
计算各种统计量，如均值、中位数、标准差等，以了解数据的集中趋势和离散程度。
（3）通过数据可视化，更直观地展示数据分析结果。
使用Matplotlib 库绘制柱状图、折线图和饼图等，展示不同产品的销售占比、销售额的趋势以及不同地区的销售分布情况。
4、建立模型基于分析结果，尝试建立简单的预测模型。
例如，使用线性回归模型预测未来的销售额。
四、实验步骤1、数据收集在互联网上搜索并下载相关的销售数据文件，保存为 CSV 格式，以便后续处理。
2、数据预处理（1）打开 Excel，导入 CSV 数据文件。
（2）使用“删除重复项”功能删除重复的行。
（3）对于缺失值，根据数据的特点和业务逻辑，采用适当的方法进行填充，如使用平均值或中位数填充。
数据分析技术应用实训报告
一、引言随着信息技术的飞速发展，大数据已成为推动各行各业发展的关键驱动力。
数据分析技术作为大数据的核心应用之一，对于提升企业竞争力、优化决策过程具有重要意义。
为了提高自身数据分析能力，我们团队参加了为期一个月的数据分析技术应用实训。
本文将详细介绍实训过程、学习成果及心得体会。
二、实训过程1. 实训背景本次实训旨在通过实际操作，让学生掌握数据分析的基本流程、常用工具和方法，提高数据挖掘、处理和分析能力。
实训过程中，我们以企业实际业务场景为案例，进行数据分析实践。
2. 实训内容（1）数据采集：通过互联网、企业内部数据库等渠道获取数据。
（2）数据清洗：对采集到的数据进行去重、填补缺失值、异常值处理等操作。
（3）数据探索：使用可视化工具对数据进行探索性分析，了解数据分布、特征等。
（4）数据建模：根据业务需求，选择合适的算法进行数据建模，如线性回归、决策树、聚类等。
（5）模型评估：对模型进行评估，选择最优模型。
（6）模型应用：将模型应用于实际业务场景，解决实际问题。
3. 实训工具（1）数据采集：Python爬虫、SQL等。
（2）数据清洗：Pandas、NumPy等。
（3）数据探索：Python可视化库（如Matplotlib、Seaborn）、Tableau等。
（4）数据建模：Scikit-learn、R等。
（5）模型评估：AUC、RMSE等。
三、学习成果1. 掌握数据分析的基本流程：从数据采集、清洗、探索、建模到评估，对数据分析的全过程有了深入了解。
2. 熟悉常用数据分析工具：熟练使用Python、Pandas、NumPy、Scikit-learn等工具进行数据处理和分析。
3. 提高数据可视化能力：学会使用Python可视化库和Tableau等工具进行数据可视化。
4. 深入理解数据挖掘算法：掌握线性回归、决策树、聚类等常用算法，并应用于实际问题。
5. 提升问题解决能力：通过实际案例分析，提高分析问题和解决问题的能力。
数据分析实战指南
数据分析实战指南数据分析是一种通过收集、处理和解释数据来发现有价值信息的过程。
随着大数据时代的到来，数据分析已经成为各行各业中不可或缺的一项技能。
本文将为您介绍数据分析的基本概念、常用工具和实战技巧。
第一章：数据分析基础数据分析的基础是统计学和数学知识。
统计学可以帮助我们了解数据的分布、关系和趋势，数学知识则用于建立模型和进行预测。
在数据分析过程中，我们需要了解概率、假设检验、回归分析等基本概念，以及相关的数学方法。
第二章：数据收集与清洗在进行数据分析之前，我们需要进行数据的收集和清洗。
数据的质量直接影响分析结果的准确性和可靠性。
收集数据可以通过问卷调查、实地观察、网站爬取等方式进行。
清洗数据包括去除重复值、填补缺失值、处理异常值等步骤。
第三章：数据可视化数据可视化是将数据转化为可视化图形的过程。
通过图表、地图、仪表盘等形式，可以更直观地展示数据的模式、趋势和关联关系。
常用的数据可视化工具有Tableau、PowerBI等，它们可以帮助分析人员更方便地进行数据探索和展示。
第四章：数据探索与描述数据探索是为了深入了解数据的特征和规律。
通过统计指标、图表分析等方式，可以发现数据的分布情况、异常值等信息。
描述统计分析包括计算数据的中心趋势、离散程度、相关性等指标，帮助我们更好地了解数据的特点。
第五章：数据建模与预测数据建模是将数据转化为数学模型的过程，以便进行预测和决策。
常用的建模算法包括线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机等。
通过建立合适的模型，可以根据历史数据对未来进行预测，并为决策提供依据。
第六章：机器学习与深度学习机器学习和深度学习是数据分析领域的前沿技术。
机器学习算法通过从数据中学习规律，从而自动化地进行预测和决策。
深度学习则是一种基于神经网络的机器学习方法，其在图像识别、自然语言处理等领域取得了很好的效果。
第七章：数据分析工具与编程技巧数据分析工具和编程语言是进行数据分析的必备工具。
常用的数据分析工具有Excel、Python、R等，它们提供了丰富的函数和库，方便我们进行数据处理和建模。
数据分析工具与方法的实战指南
数据分析工具与方法的实战指南在当今的信息时代，数据分析对于企业和组织来说扮演着至关重要的角色。
随着数据的快速增长和复杂性的增加，使用适当的工具和方法来分析数据变得越来越重要。
本文将介绍一些常用的数据分析工具和方法，以帮助读者在实战中更好地应用数据分析。
一、数据分析工具1. Microsoft Excel作为最常用的数据分析工具之一，Microsoft Excel提供了丰富的功能和强大的计算能力。
它不仅可以处理和分析大量数据，还可以进行数据可视化和建模。
同时，Excel还支持宏编程，可以根据需要自动化分析过程。
2. PythonPython作为一种通用编程语言，也被广泛应用于数据分析领域。
它拥有丰富的第三方库，如NumPy、Pandas和Matplotlib等，可以快速高效地进行数据处理、分析和可视化。
3. R语言R语言是一种专门用于统计分析和数据可视化的编程语言。
它提供了一系列强大的统计函数和图形库，能够满足各种复杂的数据分析需求。
4. TableauTableau是一种流行的商业智能和数据可视化工具。
它提供了直观的用户界面和交互式的可视化功能，能够轻松地创建漂亮而功能丰富的报表和仪表盘。
5. Power BIPower BI是微软推出的一款自助商业智能工具。
它可以从各种数据源中获取数据，并提供强大的数据建模和数据可视化功能，帮助用户更好地理解和利用数据。
二、数据分析方法1. 描述统计分析描述统计分析是一种对数据进行简单的统计描述的方法。
它包括计算数据的中心趋势（如均值和中位数）、离散程度（如标准差和范围）以及数据的分布情况（如频率分布和直方图）等。
2. 探索性数据分析（EDA）探索性数据分析是指在进行深入分析之前，对数据进行初步探索和可视化的方法。
通过绘制散点图、箱线图等可视化手段，可以发现数据的规律、异常值和关联关系，从而为后续的分析和建模提供指导。
3. 假设检验假设检验是一种用来检验某个假设是否成立的方法。
软件开发和数据分析作业指导书
软件开发和数据分析作业指导书第1章引言 (3)1.1 软件开发与数据分析概述 (3)1.2 课程目标与要求 (3)1.3 软件开发与数据分析的关系 (4)第2章软件开发基础 (5)2.1 编程语言选择 (5)2.2 软件开发流程 (5)2.3 版本控制与团队协作 (5)第3章数据分析基础 (6)3.1 数据类型与数据结构 (6)3.1.1 定量数据 (6)3.1.2 定性数据 (6)3.1.3 数据结构 (6)3.2 数据可视化 (6)3.2.1 常见图表 (6)3.2.2 高级可视化工具 (7)3.3 数据预处理 (7)3.3.1 数据清洗 (7)3.3.2 数据转换 (7)3.3.3 特征工程 (7)第4章需求分析 (7)4.1 用户需求调研 (7)4.1.1 调研目标 (7)4.1.2 调研方法 (7)4.1.3 调研对象 (8)4.1.4 调研内容 (8)4.1.5 调研结果整理与分析 (8)4.2 需求分析文档编写 (8)4.2.1 需求概述 (8)4.2.2 功能需求 (8)4.2.3 非功能需求 (8)4.2.4 用户界面需求 (8)4.2.5 数据需求 (8)4.2.6 系统约束与限制 (8)4.3 需求验证与变更管理 (8)4.3.1 需求验证 (8)4.3.2 变更管理 (8)4.3.3 需求变更流程 (8)4.3.4 需求变更控制 (9)第5章系统设计 (9)5.1 架构设计 (9)5.1.2 架构组件选择 (9)5.2 数据库设计 (9)5.2.1 数据库选型 (9)5.2.2 数据表设计 (9)5.2.3 数据库访问 (10)5.3 界面与交互设计 (10)5.3.1 界面设计 (10)5.3.2 交互设计 (10)第6章编码实现 (10)6.1 编码规范与技巧 (10)6.1.1 编码规范 (10)6.1.2 编码技巧 (11)6.2 代码审查与优化 (11)6.2.1 代码审查 (11)6.2.2 优化方法 (11)6.3 软件测试 (11)6.3.1 单元测试 (11)6.3.2 集成测试 (12)6.3.3 系统测试 (12)6.3.4 回归测试 (12)第7章数据分析方法与应用 (12)7.1 描述性统计分析 (12)7.1.1 数据概况 (12)7.1.2 频率分析 (12)7.1.3 中心趋势度量 (12)7.1.4 离散程度度量 (12)7.1.5 分布形态分析 (13)7.2 假设检验与推断统计 (13)7.2.1 假设检验基本概念 (13)7.2.2 单样本t检验 (13)7.2.3 双样本t检验 (13)7.2.4 方差分析（ANOVA） (13)7.2.5 非参数检验 (13)7.3 数据挖掘与机器学习 (13)7.3.1 数据挖掘基本概念 (13)7.3.2 分类算法 (13)7.3.3 聚类算法 (13)7.3.4 关联规则挖掘 (14)7.3.5 预测与时间序列分析 (14)第8章项目管理与团队协作 (14)8.1 项目进度与风险管理 (14)8.1.1 项目进度计划 (14)8.1.2 风险管理 (14)8.2.1 沟通工具 (15)8.2.2 协作工具 (15)8.3 项目评估与总结 (15)8.3.1 项目评估 (15)8.3.2 项目总结 (15)第9章软件部署与维护 (15)9.1 软件部署策略 (15)9.1.1 部署前期准备 (15)9.1.2 部署方式选择 (16)9.1.3 部署流程管理 (16)9.1.4 部署结果验证 (16)9.2 软件监控与优化 (16)9.2.1 监控体系建设 (16)9.2.2 功能优化 (16)9.2.3 安全防护 (16)9.2.4 故障排查与处理 (16)9.3 软件维护与更新 (16)9.3.1 软件维护策略 (16)9.3.2 更新管理 (16)9.3.3 用户支持与培训 (17)9.3.4 软件生命周期管理 (17)第10章数据分析在实际应用中的案例分析 (17)10.1 金融行业案例分析 (17)10.2 电商行业案例分析 (17)10.3 医疗行业案例分析 (18)10.4 智能制造行业案例分析 (18)第1章引言1.1 软件开发与数据分析概述信息技术的飞速发展，软件开发和数据分析已经成为现代社会不可或缺的技能。
大数据分析及应用实验教程
大数据分析及应用实验教程大数据分析及应用实验教程是指通过实践操作和案例分析等方式，教授学生们如何运用大数据分析工具和方法进行数据分析和应用的课程内容。
以下是一个关于大数据分析及应用实验教程的详细回答。
大数据分析及应用实验教程主要包括以下几个方面的内容：1. 大数据背景和基础知识介绍：在大数据分析的实验教程中，首先会对大数据的背景和基础知识进行介绍。
包括大数据的定义、发展历程、应用领域等内容，以帮助学生们全面了解大数据的概念和特点。
2. 大数据分析工具和技术介绍：接下来，教程将介绍常用的大数据分析工具和技术，如Hadoop、Spark、Hive等。
学生们将学习如何使用这些工具和技术来处理和分析大量的数据，以及如何优化和调整算法和模型。
3. 数据探索和清洗：数据探索和清洗是进行数据分析的第一步，教程会讲解如何对大规模数据进行探索性数据分析（EDA）和数据预处理，如缺失值处理、异常值处理、数据规范化等。
通过实验操作，学生们将掌握基本的数据探索和清洗技巧。
4. 数据可视化：数据可视化是帮助人们更好地理解和分析数据的一种方式。
在大数据分析实验教程中，将介绍如何使用常见的数据可视化工具和方法，如Matplotlib、Seaborn等。
学生们将通过实验操作来学习如何使用这些工具来绘制各种类型的图表，并能够根据需要进行图表的定制和优化。
5. 数据挖掘与机器学习：数据挖掘和机器学习是大数据分析的重要组成部分，教程将介绍常用的数据挖掘和机器学习算法和模型，如聚类分析、分类算法、回归分析等。
学生们将通过实验操作来学习如何使用这些算法和模型来进行大数据分析和应用。
6. 大数据应用案例分析：在实验教程的最后，将通过一些实际的大数据应用案例来帮助学生们更好地理解和应用所学的知识。
这些案例可以包括电商数据分析、社交网络分析、金融数据分析等。
学生们将通过实际操作和分析来解决这些案例中的问题，并提出相应的解决方案。
总之，大数据分析及应用实验教程通过理论讲解和实践操作相结合的方式，帮助学生们掌握大数据分析和应用的基本理论和方法，并能够独立进行大数据分析和应用的实践工作。
201404 数据分析与软件运用实验指导详细资料
《数据分析与软件运用》实验指导书南京农业大学工学院王明芳2014-41.实验内容《数据分析与软件运用》课程实验是我系管理科学与工程类学科下工业工程、物流工程、工程管理等专业学生的重要教学实践环节之一，通过课程实验可以进一步掌握数据的分析方法及相应软件的运用，从而增强分析实际问题的能力。
2.课程实验的主要工作任务及要求我院设计的数据分析与软件运用实验以及开发的实验环境主要用于统计、工程管理、工业工程、物流工程等专业本科《数据分析》课程的辅助教学。
另外，此套实验也适用于统计机构、市场调查公司进行基础培训。
（一）掌握数据的收集、整理及分析方法（二）学会用图表展示数据；概括数据的基本特征；从数据中找出特征；学会对未知的总体进行推断；检验你所提出的假设；比较几个总体见有无差异；如何应用统计方法控制产品质量等内容3.课程实验的进度安排实验一：建立数据集、数据集的预处理、实验二：数据的描述统计分析实验三：均值、方差、相关与回归分析实验四：多变量分析实验五：综合实验4.课程实验报告（一）课程实验总结报告按统一格式、采用统一报告纸，报告内容应包括实验名称、目的、内容、原理和实验成果等。
（二）实验报告格式要求：排版打印具体如下：1、封面主标题名称：写明实验的名称姓名：班级：实验时间：2、正文一级标题：宋体，四号字，加粗；二级标题：宋体，小四号，加粗；三级标题：宋体，小四号，加粗；正文：宋体，小四号，单倍行距；插入页码（居中）3、文中页面设置采用默认值；4、文中图表均需要统一编号并标出，符号、图形等所表达的意义，必须清晰完整5.课程实验的考核成绩（一）考核等级根据实验报告进行评分，分为优、良、中、及格和不及格五个等级（二）打分依据1、是否达到实验的基本要求2、报告的完整性，资料收集和整理的全面程度和准确性3、报告的整洁与排版的规范性实验一建立数据集（1）【实验目的】1、掌握统计数据的基本结构2、了解原始样本数据与SPSS数据集之间的对应关系3、熟练掌握SPSS数据集的建立方法4、熟悉SPSS主窗口及主要界面【知识准备】1、变量及其类型的划分2、数据的结构【实验内容】时下大学生逃课成了一种比较普遍的现象，对各高校来说是一个不容忽视的问题，它会影响到学校教学质量和学生专业知识的提高，正常的教学秩序会促进校风的建设，同时也可为学生的学习创造一个良好的环境经历了“黑色”的六月，千辛万苦，好不容易迈进梦寐以求的大学校园，背负着父母殷切希望的大学生本应珍惜学习机会，努力学习，可他们为什么要逃课呢，逃课后又在做什么‘逃课是否会影响学习成绩呢，带着这些疑问，请针对大学生“必修课选逃，选修课必逃”现象展开调查，把调查的资料录入到SPSS文档中【实验步骤】1、确定变量个数2、定义变量属性3、录入样本数据【问题思考】1、调查问卷中的问答设计一般有哪几种方式可采用？2、根据本次调查的研究目的，本问卷是否有必要增加变量，多提一些问题3、本试验中的样本数据不包含数值型变量，如出现数值型变量，应如何定义其SPSS数据集中的10个变量【实验总结】就您所感兴趣的课题，自主设计调查方案，搜集有关数据，并建立一个包含品质变量和数值型变量的SPSS数据集实验一数据集的预处理（2）【实验目的】1、了解对原始数据进行预处理的意义2、进一步熟悉SPSS主窗口中的数据浏览界面4、熟悉掌握针对SPSS数据集进行编辑、整理和初步加工的方法和步骤【知识准备】1、数据的审核2、数据分组【实验内容】前面根据大学生逃课设计的问卷过于简单，不能满足进一步深入和展开问题研究的需要。
《数据管理与分析及软件运用》教学大纲
《数据管理与分析及软件运用》教学大纲《数据管理与分析及软件运用》教学大纲供预防医学、健康保险、医企、卫生检验专业用一、课程基本信息课程名称：数据管理与分析及软件运用课程号：课程属性：选修先修课程：流行病学原理与方法、卫生统计学学分：1总学时：16 理论学时：10 实验（实践）学时：6二、教学目的及要求科学合理地进行数据管理和统计分析，对医学研究的顺利实施至关重要。
数据管理与分析及软件的运用将流行病学原理与方法、卫生统计学等相关课程的知识进行有机综合，注重数据管理和统计分析的实用性。
本课程通过介绍目前国际上常用的数据管理与分析软件的应用，较为系统、全面地介绍公共卫生领域中收集而得数据进行科学管理与有效分析，将科研设计、数据获取、数据录入、数据管理、数据统计分析、结果解释等内容作为一个连续的过程来阐述，有利于提高学生科学研究能力；同时，数据管理与分析及软件的运用作为一门实践性、操作性很强的选修课程，在实践教学中加强了学生软件应用知识和技能的培养，注重学生对专业理论的理解与掌握，更重要的培养学生基本技能，将理论与实践有机结合，达到了培养学生数据管理、统计分析及软件运用的实际应用能力的目的。
三、教学内容（下划双线示掌握内容，下划单线示熟悉内容；句尾的“*”示教学难点）：第一章绪论数据管理与分析概述：医学研究过程，设计类型选择，抽样方法，样本含量计算，医学研究的质量控制，统计分析方法和指标选择，数据管理和分析的原则，现场调查设计，敏感问题调查技术第二章EpiData的数据管理数据库的概述。
数据的编码和赋值。
建立数据文件：编辑器，变量名的定义。
数据库的建立与修改：创建数据库，建立数据库，重新定义新变量名。
建立核查文件：添加、修改核查命令，核查文件的结构，核查命令，运算符号和函数。
*录入数据：数据转换及其注意事项，查找和滤过数据，缺失值的处理。
数据库的管理与维护：数据库的追加、删除、修改与合并，数据的逻辑检查和核对，数据库的再编码。
数据分析软件应用方法与实例
数据分析软件应用方法与实例第一章数据分析软件简介数据分析软件是一种专门用于处理和分析大量数据的工具。
它通过使用各种算法和技术，能够从庞杂的数据中提取有价值的信息和洞察力。
本章将介绍数据分析软件的基本原理和应用范围。
1.1 数据分析软件的基本原理数据分析软件主要依靠统计学、数学和计算机科学等领域的知识来提取和分析数据。
其基本原理包括数据收集、处理、分析和可视化等步骤。
数据分析软件能够通过数据模型、算法和可视化工具等方式，从数据中发现隐藏的模式和关联性。
1.2 数据分析软件的应用范围数据分析软件广泛应用于各个行业和领域。
例如，在市场营销领域，数据分析软件能够帮助企业分析用户行为和市场趋势，优化营销策略；在金融领域，数据分析软件可以用来进行风险评估和投资决策等。
此外，数据分析软件还被广泛应用于医疗保健、物流管理、人力资源等领域。
第二章常见的数据分析软件本章将介绍几种常见的数据分析软件，并分析其特点和应用场景。
2.1 ExcelExcel是一种常见的数据分析软件，由于其简单易用的特点，被广泛应用于各种领域。
Excel提供了丰富的数据分析函数和图表功能，可以进行数据处理、统计和可视化等操作。
例如，可以使用Excel进行数据筛选、排序、求和等操作，还可以使用Excel的图表功能来展示数据的趋势和关联性。
2.2 PythonPython是一种通用的编程语言，也是一种常见的数据分析工具。
Python提供了强大的数据分析库，如Pandas和NumPy等，可以用来进行数据预处理、分析和可视化等操作。
与Excel相比，Python具有更强的灵活性和扩展性，适用于处理大规模、复杂的数据。
2.3 RR是一种专门用于统计分析和数据可视化的开源软件。
R提供了丰富的统计学函数和图形库，能够进行各种数据分析和建模任务。
R的特点是语法简洁，易于编写和阅读，适用于学术界和统计学研究人员使用。
第三章数据分析软件的应用实例本章将以具体的案例来介绍数据分析软件的应用方法和实例。
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《数据分析与软件运用》实验指导书南京农业大学工学院王明芳2014-41.实验内容《数据分析与软件运用》课程实验是我系管理科学与工程类学科下工业工程、物流工程、工程管理等专业学生的重要教学实践环节之一，通过课程实验可以进一步掌握数据的分析方法及相应软件的运用，从而增强分析实际问题的能力。
2.课程实验的主要工作任务及要求我院设计的数据分析与软件运用实验以及开发的实验环境主要用于统计、工程管理、工业工程、物流工程等专业本科《数据分析》课程的辅助教学。
另外，此套实验也适用于统计机构、市场调查公司进行基础培训。
（一）掌握数据的收集、整理及分析方法（二）学会用图表展示数据；概括数据的基本特征；从数据中找出特征；学会对未知的总体进行推断；检验你所提出的假设；比较几个总体见有无差异；如何应用统计方法控制产品质量等内容3.课程实验的进度安排实验一：建立数据集、数据集的预处理、实验二：数据的描述统计分析实验三：均值、方差、相关与回归分析实验四：多变量分析实验五：综合实验4.课程实验报告（一）课程实验总结报告按统一格式、采用统一报告纸，报告内容应包括实验名称、目的、内容、原理和实验成果等。
（二）实验报告格式要求：排版打印具体如下：1、封面主标题名称：写明实验的名称姓名：班级：实验时间：2、正文一级标题：宋体，四号字，加粗；二级标题：宋体，小四号，加粗；三级标题：宋体，小四号，加粗；正文：宋体，小四号，单倍行距；插入页码（居中）3、文中页面设置采用默认值；4、文中图表均需要统一编号并标出，符号、图形等所表达的意义，必须清晰完整5.课程实验的考核成绩（一）考核等级根据实验报告进行评分，分为优、良、中、及格和不及格五个等级（二）打分依据1、是否达到实验的基本要求2、报告的完整性，资料收集和整理的全面程度和准确性3、报告的整洁与排版的规范性实验一建立数据集（1）【实验目的】1、掌握统计数据的基本结构2、了解原始样本数据与SPSS数据集之间的对应关系3、熟练掌握SPSS数据集的建立方法4、熟悉SPSS主窗口及主要界面【知识准备】1、变量及其类型的划分2、数据的结构【实验内容】时下大学生逃课成了一种比较普遍的现象，对各高校来说是一个不容忽视的问题，它会影响到学校教学质量和学生专业知识的提高，正常的教学秩序会促进校风的建设，同时也可为学生的学习创造一个良好的环境经历了“黑色”的六月，千辛万苦，好不容易迈进梦寐以求的大学校园，背负着父母殷切希望的大学生本应珍惜学习机会，努力学习，可他们为什么要逃课呢，逃课后又在做什么‘逃课是否会影响学习成绩呢，带着这些疑问，请针对大学生“必修课选逃，选修课必逃”现象展开调查，把调查的资料录入到SPSS文档中【实验步骤】1、确定变量个数2、定义变量属性3、录入样本数据【问题思考】1、调查问卷中的问答设计一般有哪几种方式可采用？2、根据本次调查的研究目的，本问卷是否有必要增加变量，多提一些问题3、本试验中的样本数据不包含数值型变量，如出现数值型变量，应如何定义其SPSS数据集中的10个变量【实验总结】就您所感兴趣的课题，自主设计调查方案，搜集有关数据，并建立一个包含品质变量和数值型变量的SPSS数据集实验一数据集的预处理（2）【实验目的】1、了解对原始数据进行预处理的意义2、进一步熟悉SPSS主窗口中的数据浏览界面4、熟悉掌握针对SPSS数据集进行编辑、整理和初步加工的方法和步骤【知识准备】1、数据的审核2、数据分组【实验内容】前面根据大学生逃课设计的问卷过于简单，不能满足进一步深入和展开问题研究的需要。
为此，还必须搜集100多位以上的同学的英语、数学、经济学、统计学等几门课程的期末考试成绩。
所获取的数据是一个Excel文档，参见数据data2-1，现在需要把这个Excel格式的文件转换为spss数据集，再与实验一中的数据data1-1合并为一个完整的spss数据集【实验步骤】1、转换Excel格式文件为spss数据集2、合并数据3、排序4、简单计算5、选择观测6、清点观测7、分类汇总8、分组9、拆分数据【问题思考】1、为何要进一步搜集100多位同学的各门课的考试成绩？可通过何种方式、何种途径获得这些数据2、清点观测中，如果仅仅是针对男生且各门课考试成绩85分以上者，应如何操作3、若要对逃课后活动和对逃课的看法两个变量中的不同情况进行双重拆分，应当如何操作？【实验总结】结合实验内容和本实验中提供的数据，自主完成Edit，View，Data，Transform4个主菜单中所有操作。
实验二数据的描述统计分析【实验目的】1、掌握定类数据、定序数据和数值型数据的图表表示方法2、掌握定类数据、定序数据和数值型数据图表表示的Spss操作3、熟练描述统计量的类型划分及其作用4、准确理解各种描述统计量的构造原理并熟练掌握描述统计量的spss操作5、培养运用描述统计方法解决身边之际问题的能力【知识准备】1、定类数据的频数分布表、分布图（条形图、帕累托图、饼形图）2、数值型数据的频数分布表、分布图（茎叶图、盒行图、直方图）3、描述集中趋势、离散趋势及分布形态的统计量【实验内容】随着证券市场的发展，基金理财目前已成为一种非常普遍的投资方式。
统计数据显示，目前基金持有人账户总数已过1.1亿户，估计约有四分之一的城镇居民家庭参与了基金投资。
投资者面对300多只基金，如何选择基金公司，投资何种类型的基金，需要对基金作出全面了解的基础上进行决策。
这里搜集了晨星开放式基金2007年业绩业绩评级资料，供您分析使用。
此数据以2007年12月28日最后一个交易日为截止日期，反映了317只开放式基金的综合数据。
见数据data3-1.sav，这些变量中，V24是我们比较关心的一个丁磊变量，V5，V6为比较典型的两个定序变量。
针对这些变量数据制作频数分布表和分布图为帮助您了解和分析上海的综合状况，我们搜集到上海A股的一部分财务数据并建立了Spss数据集。
见数据data4-1.sav，此数据级反映上海A股中32各行业840家上市公司2007年12月28日，即本年度最后一个交易日的资料，请根据需要制作品数分布图表进行通描述绝大多数课程的期末考试成绩成对称的钟形分布，但这也不是绝对的规律。
“证券市场模拟实战”是一门深受学生喜爱的选修课程，课程性质有其特殊性，那么其期末考试成绩是否也有其分布规律的特殊性？这里有一份2008年期末5个班263名学生的考试成绩，见数据data5-1.sav，请运用统计量描述手段对此数据做一个分析【实验步骤】1、V24频数分布表与频数分布条形图打开数据集Analyze---Descriptive Statistics—Frequencies 根据提示进行操作V5的频数分布饼形图帕累托图Graphs—Pie ；Pareto 根据提示进行操作2、V3茎叶图打开数据集Analyze---Descriptive Statistics—Explore 根据提示进行操作3、V8频数分布盒形图V10频数分布直方图Graphs—Boxplot , Histogram4、263名学生成绩整体的统计量描述Analyze---Descriptive Statistics—Descriptives5、各班级学生成绩的统计量描述Data—Split File 系统将数据拆分成5组Analyze---Descriptive Statistics—Descriptives【问题思考】1、定类数据和定序数据的频数分布表有何不同？2、欲制作不同投资类型下的V5和V6的聘书分布图表，应如何操作3、数据集中的大量数据可谓我们选择具体的基金管理公司提供什么帮助？4、直方图与条形图有什么不同5、欲比较不同行业在同已变量上的频数分布直方图，应如何操作6、由此数据集中的数据我们可以认识到上海A股股市的哪些特点7、Spss中还可以通过哪些途径计算有关的描述统计量8、试对此数据集进行图表描述，并结合本试验中的输出结果评述此课程考试成绩的频数分布特征【实验总结】观察上述实验步骤中的输出结果，发现问题，思考原因，撰写一份数据分析报告实验三均值分析（1）【实验目的】2、准确掌握单样本、两个独立样本和配对样本t检验的方法原理2、熟练掌握单样本、两个独立样本和配对样本t检验Spss操作3、学会利用单样本、两个独立样本和配对样本t检验的方法解决身边的实际问题4、熟悉SPSS主窗口及主要界面【知识准备】1、t检验的基本概念2、t检验的基本步骤【实验内容】某对外汉语教学中心进行了一项汉语教学实验，同一年级的两个平行班参与了该试验。
两个班分别采用两种不同的教学方式学习40个生字，其中一个班采用的是集中识字的方式，即安排外国留学生在学习课文前集中学习生字，然后再学课文；二班采用的是分散识字的方式，即安排学生一边学习课文一边学习生字。
为了考察两种教学方式对生字读音的记忆效果是否有影响，教学效果是否有差异，分别从一班和二班随机抽取20名学生，要求他们对40个汉字进行注音，每注对一个得一分，注错不得分，从而获得了两个独立样本的数据。
Data7-1.sav试根据此数据集评价两种教学方式的优劣。
为研究某种减肥茶是否具有明显的减肥功效，某健身机构对35名肥胖志愿者进行了减肥效果跟踪调研。
首先，将其喝减肥茶以前的体重记录下来，三个月后在依次将这35名志愿者核查后的体重记录下来，从而获得一个数据集data8-1.sav ，试推断减肥茶是否具有明显的功效【实验步骤】1、对测试成绩进行描述性分析（计算两个班级整体的测试成绩的平均值、标准差、最高和最低分；分别计算一班和二班学生测试成绩的平均值、标准差、最高和最低分）2、两个独立样本的t检验 Compare Means—Independent Sample T Test根据提示进行操作3、分析输出结果【问题思考】1、如果不采用Explore对话框，是否还可以通过其他对话框来计算两个班级学生总成绩的平均值、标准差、最高和最低分等描述统计量2、对data8-1.sav的数据集该采用什么检验，如采用独立样本他检验过程来实现，会有什么结果，请比较两者的差异【实验总结】结合实验内容重复上述操作步骤，整理输出结果，得出分析结论方差分析【实验目的】3、掌握单因素、多因素方差分析和协方差分析的基本理论和基本步骤2、掌握单因素、多因素方差分析和协方差分析的Spss操作3、能够利用单因素、多因素方差分析和协方差分析工具解决身边的实际问题【知识准备】1、单因素、多因素方差分析和协方差分析的基本概念2、单因素、多因素方差分析和协方差分析的理论假设3、单因素、多因素方差分析和协方差分析基本思路4、单因素、多因素方差分析和协方差分析基本步骤5、单因素方差中的多重比较【实验内容】2006年全国五省的一项调查显示，企业的担保方式和信用程度对企业获得的贷款金额具有显著影响。