数据处理 PPT课件
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第四章数据处理与应用课件浙教版高中信息技术必修
▪SUM( ) ▪ AVERAGE( )
▪ MIN( ) ▪MAX( )
求和 求平均值 求最小值 求最大值
▪COUNTIFห้องสมุดไป่ตู้ ) 指定区域中符合条件的单元格计数
▪SUMIF( )
指定范围中符合条件的值求和
▪AVERAGEIF( )
指定条件求平均值函数
▪Rank( )
大小排序
例：=sum(A2:A16)
数据缺失
逻辑错误
数据异常
数据重复
格式不一
1、字母代表列、数字代表 行
2、单元格书写方式：列在 前，行在后。例如:A25 3、单元格区域书写方式。 A2：A11，A2：E5
数据计算——公式
公式的格式： = 表达式
其中表达式有运算符号，常量，单元格地址，
=A2+B2
函数以及括号组成。
例如：
=B4+100 =(A1+B1)/2 =B4*A4
If函数
格式：=if（条件判断，“结果为真的返回值”，“结果 为假的返回值”） Eg：=if（成绩>90，“优秀”， “合格”）
课堂练习
94
课堂练习
(1)通过观察上表，获得一等奖的判断条件是：_成__绩__>__=_90分 (2)物理老师通过电子表格软件的“IF函数”快速得到了学生的 等级，那么“赵杰” 同学所获得“等级”单元格的函数编辑栏 内的函数应该=I是F(:C_8_>__=_9_0_,_“一等奖” ,“二等奖”) (3)物理老师想把表中数据复制到新建数据表中进行编辑，但不 想连同D列中的函数粘贴到新表，比较恰当的方式是: ________ (A.在B新表中手动输入;B、选择性粘贴为数值C、选择性粘贴为图 片)
《数据的处理》课件
《数据的处理》PPT课件
通过本PPT课件，我们将深入探讨数据的处理，包括重要性、步骤、工具技术、 案例分析以及职业发展等内容，让你全面了解数据处理的价值和未来趋势。
什么是数据处理？
数据处理是指收集、整理和分析数据以获取有意义信息的过程。它包括清洗、 分析、可视化数据，并应用数据挖掘与机器学习技术，用于决策支持和业务 优化。
可视化和报告
将数据可视化呈现，制作报告以传达数据洞察。
数据清洗与预处理
1 数据清洗
去除重复数据和异常值， 处理缺失数据。
2 数据预处理
包括数据标准化、特征选 择、降维等操作。
3 数据规范化
将数据转换为标准格式， 确保数据的一致性和可比 性。
数据分析与建模
数据分析
运用统计学和机器学习算法解析 和挖掘数据的潜在信息。
机器学习
通过算法和模型使计算机自动学 习和改进，实现预测和优化。
数据建模
构建数学模型来描述和预测现实 世界中的数据。
数据可视化与报告
1
选择图表类型
根据数据类型和分析目的选状、标签等元素提升可视化效果。
3
制作报告
将数据可视化呈现，并撰写简洁明了的解读报告。
数据挖掘与机器学习
Tableau、Power BI等，用于创建令人印象深刻的数据可视化。
数据挖掘和机器学习是数据处理中的关键技术。通过挖掘数据中的模式和关 联，以及构建机器学习模型，可以发现隐藏在数据中的有价值信息。
数据处理的工具和技术
1 数据处理软件
如Python、R、SQL等，提供丰富的数据处理函数和工具。
2 大数据技术
Hadoop、Spark等技术，用于处理和分析大规模数据。
3 数据可视化工具
通过本PPT课件，我们将深入探讨数据的处理，包括重要性、步骤、工具技术、 案例分析以及职业发展等内容，让你全面了解数据处理的价值和未来趋势。
什么是数据处理？
数据处理是指收集、整理和分析数据以获取有意义信息的过程。它包括清洗、 分析、可视化数据，并应用数据挖掘与机器学习技术，用于决策支持和业务 优化。
可视化和报告
将数据可视化呈现，制作报告以传达数据洞察。
数据清洗与预处理
1 数据清洗
去除重复数据和异常值， 处理缺失数据。
2 数据预处理
包括数据标准化、特征选 择、降维等操作。
3 数据规范化
将数据转换为标准格式， 确保数据的一致性和可比 性。
数据分析与建模
数据分析
运用统计学和机器学习算法解析 和挖掘数据的潜在信息。
机器学习
通过算法和模型使计算机自动学 习和改进，实现预测和优化。
数据建模
构建数学模型来描述和预测现实 世界中的数据。
数据可视化与报告
1
选择图表类型
根据数据类型和分析目的选状、标签等元素提升可视化效果。
3
制作报告
将数据可视化呈现，并撰写简洁明了的解读报告。
数据挖掘与机器学习
Tableau、Power BI等，用于创建令人印象深刻的数据可视化。
数据挖掘和机器学习是数据处理中的关键技术。通过挖掘数据中的模式和关 联，以及构建机器学习模型，可以发现隐藏在数据中的有价值信息。
数据处理的工具和技术
1 数据处理软件
如Python、R、SQL等，提供丰富的数据处理函数和工具。
2 大数据技术
Hadoop、Spark等技术，用于处理和分析大规模数据。
3 数据可视化工具
数据采集与处理技术PPT课件
技术创新
新型的数据采集技术如基于区块链的 数据验证、基于人工智能的数据预测 等，将为数据采集带来更多的可能性 。
02
数据预处理技术
数据清洗
数据去重
异常值处理
去除重复和冗余的数据， 确保数据集的唯一性。
识别并处理异常值，如 离群点或极端值，以避 免对分析结果的干扰。
缺失值处理
根据数据分布和业务逻 辑，对缺失值进行填充
案例二：实时数据处理系统设计
总结词
实时数据流处理、数据质量监控
详细描述
介绍实时数据处理系统的关键技术，如数据流处理框架、实时计算引擎等。同时，结合具体案例，讲解如何设计 一个高效、可靠的实时数据处理系统，并实现数据质量监控和异常检测功能。
案例三：数据挖掘在商业智能中的应用
总结词
数据挖掘算法、商业智能应用场景
数据采集的方法与分类
方法
数据采集的方法包括传感器采集、网络爬虫、日志采集、数据库导入等。
分类
数据采集可以根据数据来源、采集方式、数据类型等进行分类，如物联网数据、 社交媒体数据、交易数据等。
数据采集技术的发展趋势
发展趋势
随着物联网、人工智能等技术的不断 发展，数据采集技术正朝着自动化、 智能化、高效化的方向发展。
特点
应用场景
适用于需要复杂查询和事务处理的场 景，如金融、电商等。
数据结构化、完整性约束、事务处理 能力、支持ACID特性。
NoSQL数据库
定义
NoSQL数据库是指非关系型的数 据库，它不使用固定的数据结构，
而是根据实际需要灵活地组织数 据。
特点
可扩展性、灵活性、高性能、面向 文档或键值存储。
应用场景
分析。
数据转换
新型的数据采集技术如基于区块链的 数据验证、基于人工智能的数据预测 等，将为数据采集带来更多的可能性 。
02
数据预处理技术
数据清洗
数据去重
异常值处理
去除重复和冗余的数据， 确保数据集的唯一性。
识别并处理异常值，如 离群点或极端值，以避 免对分析结果的干扰。
缺失值处理
根据数据分布和业务逻 辑，对缺失值进行填充
案例二：实时数据处理系统设计
总结词
实时数据流处理、数据质量监控
详细描述
介绍实时数据处理系统的关键技术，如数据流处理框架、实时计算引擎等。同时，结合具体案例，讲解如何设计 一个高效、可靠的实时数据处理系统，并实现数据质量监控和异常检测功能。
案例三：数据挖掘在商业智能中的应用
总结词
数据挖掘算法、商业智能应用场景
数据采集的方法与分类
方法
数据采集的方法包括传感器采集、网络爬虫、日志采集、数据库导入等。
分类
数据采集可以根据数据来源、采集方式、数据类型等进行分类，如物联网数据、 社交媒体数据、交易数据等。
数据采集技术的发展趋势
发展趋势
随着物联网、人工智能等技术的不断 发展，数据采集技术正朝着自动化、 智能化、高效化的方向发展。
特点
应用场景
适用于需要复杂查询和事务处理的场 景，如金融、电商等。
数据结构化、完整性约束、事务处理 能力、支持ACID特性。
NoSQL数据库
定义
NoSQL数据库是指非关系型的数 据库，它不使用固定的数据结构，
而是根据实际需要灵活地组织数 据。
特点
可扩展性、灵活性、高性能、面向 文档或键值存储。
应用场景
分析。
数据转换
2024大数据ppt课件完整版
2024大数据ppt课件完整版
目录 CONTENTS
• 大数据概述与发展趋势 • 数据采集与预处理技术 • 数据存储与管理技术 • 数据分析与挖掘算法 • 数据可视化与报表呈现技巧 • 大数据安全与隐私保护策略
01
大数据概述与发展趋势
大数据定义及特点
01
数据量在TB、 PB甚至EB级别以上的数据。
，降低医疗成本。
金融科技
利用大数据技术进行风 险控制和客户管理，提 高金融业务的智能化水
平。
智能制造
通过大数据分析优化生 产流程，提高生产效率
和产品质量。
02
数据采集与预处理技术
数据来源及采集方法
互联网数据
社交媒体、新闻网站、论坛等。
企业内部数据
CRM、ERP、SCM等系统数据。
数据来源及采集方法
动态交互式报表设计思路
实时更新
通过数据接口实现报表数据的实时更 新，反映最新业务情况。
交互操作
提供筛选、排序、分组等交互功能， 方便用户按需查看和分析数据。
图表联动
实现不同图表之间的联动，当用户在 一个图表上操作时，其他相关图表也 能相应变化。
个性化定制
提供报表样式、布局等个性化定制功 能，满足不同用户的需求。
基于文本的特征提取
对文本数据进行分词、词频统计等操 作。
特征提取和降维技术
• 基于图像的特征提取：提取图像的形状、纹理等 特征。
特征提取和降维技术
主成分分析（PCA）
流形学习
通过线性变换将原始数据变换为一组 各维度线性无关的表示。
通过保持数据的局部结构来发现数据 的全局结构，如Isomap、LLE等。
• 重复值处理：删除或合并重复数据记录。
目录 CONTENTS
• 大数据概述与发展趋势 • 数据采集与预处理技术 • 数据存储与管理技术 • 数据分析与挖掘算法 • 数据可视化与报表呈现技巧 • 大数据安全与隐私保护策略
01
大数据概述与发展趋势
大数据定义及特点
01
数据量在TB、 PB甚至EB级别以上的数据。
，降低医疗成本。
金融科技
利用大数据技术进行风 险控制和客户管理，提 高金融业务的智能化水
平。
智能制造
通过大数据分析优化生 产流程，提高生产效率
和产品质量。
02
数据采集与预处理技术
数据来源及采集方法
互联网数据
社交媒体、新闻网站、论坛等。
企业内部数据
CRM、ERP、SCM等系统数据。
数据来源及采集方法
动态交互式报表设计思路
实时更新
通过数据接口实现报表数据的实时更 新，反映最新业务情况。
交互操作
提供筛选、排序、分组等交互功能， 方便用户按需查看和分析数据。
图表联动
实现不同图表之间的联动，当用户在 一个图表上操作时，其他相关图表也 能相应变化。
个性化定制
提供报表样式、布局等个性化定制功 能，满足不同用户的需求。
基于文本的特征提取
对文本数据进行分词、词频统计等操 作。
特征提取和降维技术
• 基于图像的特征提取：提取图像的形状、纹理等 特征。
特征提取和降维技术
主成分分析（PCA）
流形学习
通过线性变换将原始数据变换为一组 各维度线性无关的表示。
通过保持数据的局部结构来发现数据 的全局结构，如Isomap、LLE等。
• 重复值处理：删除或合并重复数据记录。
Excel教程完整版ppt课件
单元格
工作表中的单个数据点，由列 字母和行号标识。
区域
由多个单元格组成的矩形区域 ，可以通过拖动鼠标或输入区
域地址来选择。
数据输入与编辑
输入数据
直接在单元格中输入数 据，按Enter键确认。
编辑数据
双击单元格或按F2键进 入编辑模式，修改数据
后按Enter键确认。
批量输入
选择多个单元格，输入 数据后按Ctrl+Enter键 在所有选定单元格中输
=IF(E1>50,"合格","不合格")。
数组公式与多维数据引用
数组公式的概念
数组公式是一种特殊类型的公式 ，可以同时对多个单元格或区域
进行计算，并返回多个结果。
数组公式的输入
在输入数组公式时，需要按 Ctrl+Shift+Enter组合键，而不是 仅仅按Enter键。
多维数据引用
通过使用数组公式，可以实现对多 维数据的引用和计算，如使用 INDEX和MATCH函数进行多维查找 等。
更改图表颜色
点击图表中的任意颜色部分，可以更改该部分的颜色。
设置图表样式
在“设计”选项卡中选择合适的图表样式，使图表更加美观。
调整图表布局
在“布局”选项卡中可以调整图表的布局，如添加网格线、调整坐标轴范围等。
设置图表背景
右键点击图表背景，可以设置背景颜色或填充效果。
图形对象插入和编辑
插入形状
点击“插入”选项卡中的“形状”按钮，选择合 适的形状插入到工作表中。
入相同数据。
填充数据
使用填充柄（位于选定 区域右下角的小方块） 快速填充相邻单元格。
格式化工作表
调整列宽和行高
数据处理、ppt课件
分析：运用移位存放器控制，根据喷泉模拟控制的8位输出〔Q0.0～ Q0.7〕，须指定一个8位的移位存放器〔M10.1～M11.0〕，移位存放器的 S-BIT位为M10.1，并且移位存放器的每一位对应一个输出。
8位
S-B IT
M 11.0 M 10.7 M 10.6 M 10.5 M 10.4 M 10.3 M 10.2 M 10.1 M 10.0
2. 字节立刻读写指令
LAD
STL
功能及说明
BIR IN，OUT BIW IN，OUT
功能：字节立即读 IN： IB OUT：VB, IB, QB, MB, SB, SMB, LB, AC。 数据类型：字节
功能：字节立即写 IN：VB, IB, QB, MB, SB, SMB, LB, AC, 常量 OUT：QB 数据类型：字节
如果转换的数值过大则无法在输出中表示产生溢出在输出中表示产生溢出sm111sm111输出不受影响输出不受影响22精选ppt双整数与实数之间的转换ladladstlstldtrdtrinoutoutroundroundinoutouttrunctruncinoutout功能及功能及说明说明dtrdtr指令将指令将3232位带符号位带符号整数整数inin转换成转换成3232位实数位实数并将结果臵入并将结果臵入outout指定指定的存储单元的存储单元roundround指令按小数部分四指令按小数部分四舍五入的原则将实数舍五入的原则将实数in转换成双整数值转换成双整数值并将结果臵入并将结果臵入outout指定的指定的存储单元存储单元trunctrunc截位取整指令截位取整指令按将小数部分直接舍去按将小数部分直接舍去的原则将的原则将3232位实数位实数in转换成转换成3232位双整数并将结果臵入数并将结果臵入outout指指定存储单元定存储单元23精选pptbcd码与整数的转换ladladstlstlbcdioutbcdioutibcdoutibcdout功能及功能及说明说明bcdbcdii指令将二进制编码的十进制指令将二进制编码的十进制数数inin转换成整数并将结果送入转换成整数并将结果送入outout指定的存储单元
大数据课件ppt
适用于大规模数据 集处理，具有高效 的数据处理能力和 内存管理。
Flink平台
详细描述
提供丰富的API和工具，如 DataStream API、DataSet API 、Table API等。
总结词：实时流数据处理引擎。
支持基于流的处理和批处理。
适用于实时数据处理和复杂事件 处理场景。
Kafka工具
要点二
发展
大数据的发展经历了三个阶段：第一个阶段是大数据技术 的萌芽期，这个阶段出现了许多大数据技术的基础组件， 如分布式存储和计算系统；第二个阶段是大数据技术的成 熟期，这个阶段出现了许多成熟的大数据产品和解决方案 ；第三个阶段是大数据技术的普及期，这个阶段大数据技 术被广泛应用于各个领域。
大数据的研究与应用
02
大数据处理技术
数据采集与预处理
01
02
03
数据采集
从各种数据源（如数据库 、网络、文件等）获取数 据的过程。
数据清洗
去除重复、无效或错误的 数据，保证数据的质量和 准确性。
数据转换
将数据从一种格式或结构 转换为另一种，以便进行 后续处理。
数据存储与管理
数据存储
使用存储设备（如硬盘、 闪存等）保存数据，以便 长期保存和使用。
数据挖掘与分析
关联规则挖掘
发现数据之间的关联和模式，揭 示潜或属性进行 分组，以便进行分类和识别。
预测分析
利用已有的数据进行预测，对未 来的趋势和结果进行预测和分析
。
03
大数据平台与工具
Hadoop平台
总结词：分布式存储和计算平台，适合 大规模数据处理。
特点
大数据通常具有四个特点，即4V：体量（Volume）指数据 的大小、速度（Velocity）指数据生成或处理的快慢、多样 性（Variety）指数据的种类、真实性（Veracity）指数据的 准确性和可信度。
excel教ppt课件
05
CATALOGUE
Excel与其他软件的协同工作
与Word的协同工作
数据导入与导出
可以将Excel中的数据直接导入 Word文档中，也可以将Word文 档中的数据导出到Excel中进行处
理。
表格与图表
在Word中插入Excel制作的表格 和图表，保持格式和数据的一致性 。
邮件合并
利用Excel的数据源，在Word中进 行邮件合并操作，快速生成个性化 的文档。
与Access的协同工作
数据整合
将Excel中的数据导入 Access数据库中，实现数 据的集中管理和分析。
查询与报表
利用Access的查询功能和 报表设计，对Excel数据进 行筛选、排序和展示。
数据同步
实现Excel与Access之间 的数据同步，确保两者之 间的数据一致性。
06
CATALOGUE
Excel基础操作
单元格的选定与编辑
总结词
掌握单元格的基本操作是Excel使 用的基础。
详细描述
用户需要了解如何选择单个、多 个或全部单元格，插入、删除或 合并单元格，以及编辑单元格内 容等基本操作。
数据的输入与格式化
总结词
数据输入和格式化是Excel中重要的 基础操作。
详细描述
用户需要学会在Excel中输入不同类型 的数据，如文本、数字、日期等，并 掌握如何设置单元格格式，如字体、 颜色、对齐方式等。
公式与函数的使用
总结词
利用公式和函数可以快速处理和计算数据。
详细描述
用户需要了解如何使用公式进行基本的数学计算，以及如何使用常用函数处理 数据，如求和、平均值、最大值、最小值等。
CATALOGUE
《Excel使用技巧》培训课件ppt
VS
详细描述
在Excel中，用户可以直接在单元格中输 入数据。对于数字格式，用户可以选择单 元格，然后在工具栏上选择适当的数字格 式，如常规、货币、百分比等。对于日期 格式，用户可以选择适当的日期格式。此 外，用户还可以设置单元格的背景色、字 体颜色、字体等格式。
公式与函数的运用
总结词
掌握Excel中的公式和函数的使用方法，包 括基本的算术运算、文本处理函数、日期和 时间函数等。
在“开始”菜单中选择“条件 格式”或“数据验证”，根据 需要设置条件或限制，即可应 用相应的格式或限制输入。
在使用条件格式和数据验证时 ，需要注意避免过度限制导致 无法正常输入数据。同时，也 要注意及时更新条件和限制， 以适应数据变化。
03
CATALOGUE
图表制作与美化
图表类型的选择与创建
总结词
详细描述
在Excel中，动态图表和交互式图表是一种比较高级的用法 ，可以大大提高图表的使用效果。动态图表可以根据不同 的参数或条件动态地显示不同的数据系列；交互式图表则 可以通过用户交互的方式进行筛选、查看不同数据系列或 进行其他操作。这两种图表都需要利用Excel的函数、条件 格式等高级功能来实现。
在排序和筛选过程中，需要注意数据区域 的选择，避免误操作导致数据错乱。
数据透视表的使用
详细描述
通过拖放字段、设置汇总方式等操作，数 据透视表能够快速生成各种报表，如销售
报表、库存报表等。
总结词
数据透视表是Excel中强大的数据处 理工具，能够快速汇总、分析和呈
现大量数据。
A
B
C
D
注意事项
在使用数据透视表时，需要注意数据源的 准确性，避免出现错误的数据分析结果。
数据预处理ppt课件
划分：等频、等宽 光滑：用箱均值、用箱中位数、
用箱边界（去替换箱中的每个数 据）
28
分箱法光滑数据
Sorted data for price (in dollars): 4, 8, 9, 15, 21, 21, 24, 25, 26, 28, 29, 34
* Partition into equal-frequency (equi-depth) bins:
位数Q1 、中位数、上四分位数Q3和最大值
盒的长度等于IRQ 中位数用盒内的横线表示 盒外的两条线（胡须） 分别延伸到最小和
最大观测值。
盒图的功能 1.直观明了地识别数据集中的离群点 2.判断数据集的偏态和尾重 3.比较几批数据的形状
2.2.3 基本描述数据汇总的图形显示
直方图、 分位数图、分位数-分位数图（q-q图） 散布图、散布图矩阵 局部回归（Loess）曲线
不一致的
采用的编码或表示不同，如属性名称不同
冗余的
如属性之间可以相互导出
数据错误的不可避免性
数据输入和获得过程数据错误 数据集成所表现出来的错误 数据传输过程所引入的错误 据统计有错误的数据占总数据的5%左
右[Redmen],[Orr98]
3
数据错误的危害性
高昂的操作费用 糟糕的决策制定 组织的不信任 分散管理的注意力
四分位数
中位数是第50个百分位数，是第2个四分位 数
第1个是第25个百分位数，Q1 中间四分位数极差 IQR = Q3 – Q1
离群点outlier
与数据的一般行为或模型不一致的数据对象
盒图 方差、标准差
反映了每个数与均值相比平均相差的数值 15
度量数据的离散程度…
盒图boxplot,也称箱线图 从下到上五条线分别表示最小值、下四分
用箱边界（去替换箱中的每个数 据）
28
分箱法光滑数据
Sorted data for price (in dollars): 4, 8, 9, 15, 21, 21, 24, 25, 26, 28, 29, 34
* Partition into equal-frequency (equi-depth) bins:
位数Q1 、中位数、上四分位数Q3和最大值
盒的长度等于IRQ 中位数用盒内的横线表示 盒外的两条线（胡须） 分别延伸到最小和
最大观测值。
盒图的功能 1.直观明了地识别数据集中的离群点 2.判断数据集的偏态和尾重 3.比较几批数据的形状
2.2.3 基本描述数据汇总的图形显示
直方图、 分位数图、分位数-分位数图（q-q图） 散布图、散布图矩阵 局部回归（Loess）曲线
不一致的
采用的编码或表示不同，如属性名称不同
冗余的
如属性之间可以相互导出
数据错误的不可避免性
数据输入和获得过程数据错误 数据集成所表现出来的错误 数据传输过程所引入的错误 据统计有错误的数据占总数据的5%左
右[Redmen],[Orr98]
3
数据错误的危害性
高昂的操作费用 糟糕的决策制定 组织的不信任 分散管理的注意力
四分位数
中位数是第50个百分位数，是第2个四分位 数
第1个是第25个百分位数，Q1 中间四分位数极差 IQR = Q3 – Q1
离群点outlier
与数据的一般行为或模型不一致的数据对象
盒图 方差、标准差
反映了每个数与均值相比平均相差的数值 15
度量数据的离散程度…
盒图boxplot,也称箱线图 从下到上五条线分别表示最小值、下四分
检验培训课件-第六章检验数据处理
02 检验数据的收集与整理
数据收集的方法和工具
01
02
03
04
手工录入
通过纸质或电子表单进行数据 录入。
自动化仪器
利用各种检测仪器自动采集数 据。
信息系统
通过医院或实验室的信息系统 进行数据收集。
注意事项
确保数据来源的可靠性和准确 性，避免数据误差和遗漏。
数据整理的步骤和技巧
数据排序
按照一定顺序对数 据进行排列。
THANKS 感谢观看
总结词
推论性统计分析是通过样本数据来推断总体特征，并评估推断的可靠性和准确性 。
详细描述
推论性统计分析主要包括参数估计和假设检验。参数估计是通过样本数据来估计 总体参数，如总体均值和总体比例等；假设检验则是根据样本数据来评估一个关 于总体的假设是否成立。
高级统计分析方法
总结词
高级统计分析方法是指一些较为复杂、专业的统计方法，用 于解决更为复杂的统计分析问题。
04
异常值检测和处理
通过统计学方法检测异常值， 并根据实际情况处理，如剔除 异常值、将异常值修正为正常 值等。
将数据转换为标准形式，便于比 较和分析。
注意事项
在数据清洗和预处理过程中，要 保持数据的原始特征，避免过度 处理导致数据失真。同时，要充 分了解数据清洗和预处理的方法 和影响，根据实际情况选择合适 的方法进行处理。
详细描述
异常值是指明显偏离正常数据范围的数值，可能 是由于测量误差、样本错误等原因造成的。在检 验数据处理中，正确处理异常值对于保证数据质 量和准确性至关重要。
分析
异常值可能是数据采集或实验过程中的误差，也 可能是样本本身的特性。对异常值进行分析，有 助于了解数据背后的原因，提高数据质量。
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统计中常用的希腊字母
统计假设检验与参数估计
统计推断是根据样本分布规律和概率理论， 由样本结果去推断总体特征。它主要包括假设检 验 和参数估计两部分内容。
假 设 检 验 又叫 显著性 检验 （test of significance）。显著性检验的方法很多 ，常用 的有u检验、t检验、F检验和2检验等。尽管这些 检验方法的用途及使用条件不同，但其检验的基本 原理是相同的。 参数估计有点估计（point estimation） 和区 间 估计（interval estimation）。
食醋醋酸含量的差异是由于采用新曲种引起的还是由于试验误差引起的？
例2：A，B两种肥料，在相同条件下各施用于5 个小区的水稻上，水稻产量平均分别为 ，二者相差20kg，那么 20kg差异究竟是由于两种肥料的不同而造成的 还是由试验的随机误差造成的？ 例3：小麦良种的千粒重x~N（33.5，1.62），现 由外地引进一高产品种，在8个小区种植，得千粒 重（g）：35.6，37.6，33.4，35.1，32.7，36.8 ，35.9，34.6，平均数为 x＝ 35.2，试问新引进 的品种千粒重与当地品种有无显著差异？如果有 显著差异，是否显著高于当地品种？
1
-
2）。
也就是说样本平均数之差（ x1 - x2 ）包含有试验误
差，它只是试验的表面效应。因此，仅凭（ x1 - x2 ） 就对总体平均数 1 、 2 是否相同下结论是不可靠的。
只有 通过 显著性检验 才能从（ x1 - x2）中提取结论。 对（ ）进行显著性检验就是要分析： 2
x1 x2 试验的表面效应（
1.1.3 统计假设检验的基本原理
1. 根据研究目的，对研究总体提出假设
H0
原假设、无效假设、零假设（null hypothesis）
是被检验rnative hypothesis）
接受的。
与H0对应的假设，只有是在无效假设被否定 后才可接受的假设。无充分理由是不能轻率
0
表面效应来判断两总体平均数是否相同是不可靠的。 如果处理效应不存在即 （ ）＝0 ，则表面
0
效应仅由误差造成，此时可以说两总体平均数无显著 差异；如果处理效应存在，则表面效应不仅由误差造 成，更主要由处理效应影响。所以，判断处理效应是
否存在是假设检验的关健。
同理，对于接受不同处理的两个样本来说，则有：
x
x xi n （ i） /n
可以看出，样本平均数并非总体平均数，它还包含试验误 差的成分。
试验表面效应为
x 0＝ 0＝（ 0）
上式表明，试验的表面效应由两部分构成：一部 分是试验的处理效应（即两总体平均数的差异） （ ） ；另一部分是试验误差 。因此，仅凭
0.05
0.01 0.001
称
之 为
小
概 率
事件。
小概率事件不是不可能事件，但在一次试验 中出现的可能性很小，不出现的可能性很大 ，以 至于实际上可以看成是不可能发生的。在统计学 上，把小概率事件在一次试验中看成是实际不可 能发生的事件称为小概率事件实际不可能性原理， 亦称为小概率原理。小概率事件实际不可能性原 理是统计学上进行假设检验（显著性检验）的基 本依据。 小概率事件在一次试验中被认为是不可能发生的。
xA＝500kg，xB＝520kg
以上这几种问题的判断均是由样本去推断 总体的，属于统计假设检验问题，均是来判断 数据差异、分布差异是由处理引起，还是由于 随机误差引起的。
样本虽然来自于总体，但样本平均数并非 是总体平均数。由于抽样误差的影响（随机误
差的存在），样本平均数与总体平均数之间往
往有偏差。因此，仅由表面效应 x 是不能
0
判断它们之间是否有显著差异。其根本原因在
于 试 验 误差（或抽样误差）的不可避免性。
通过试验测定得到的每个观测值 xi ，既由被测个体所 属总体的特征决定，又受其它诸多无法控制的随机因素的 影响。所以观测值 由两部分组成，即 xi xi = + i
总体平均数 反映了总体特征， i 表示试验误差。 若 样本含量 为n ，则 可 得 到 n 个 观 测 ， n 值：x ， ， 。于是样本平均数 1 x2
1 统计假设检验概述
1.1 统计假设检验的意义和基本原理
1.1.1 统计假设检验的意义
例1：某一酿造厂新引进一种酿醋曲种，以原 曲种为对照进行试验。已知原曲种酿出的食醋 醋酸含量平均为μ 0＝9.75％，其标准差为σ ＝5.30％。现采用新曲种酿醋，得到30个醋 样，测得其醋酸含量平均为 x ＝ 11.99％。 试问，能否由这30个醋样的平均数 x 判断新 曲种好于原曲种？
2
）主要由处理效应（
1
-
）引起的 ，还是主要由试验误差所造成。 x1 x
处理效应（ 1 - 2 ）未知，但试验的表面效
应是可以计算的，借助数理统计方法可以对试验
误差作出估计。所以，可从试验的表面效应与试
验误差的权衡比较中间接地推断处理效应是否存
在。
1.1.2 统计假设检验的基本思想
小概率事件实际不可能性原理
如前例，原假设H0：＝ ＝9.75％ ，即假
0
设由新曲种酿造出的食醋的醋酸含量与原菌
种酿造的食醋醋酸含量相等，这个假设表明
举一例子，箱子中有黑球和白球，总数100个，
但不知黑球白球各多少个。现提出假设H0：“箱
子中有99个白球”，暂时设H0正确，那么从箱
子中任取一球，得黑球的概率为0.01，是一小概 率事件。今取球一次，如果居然取到了黑球，那 么，自然会使人对H0的正确性产生怀疑，从而否 定H0。也就是说箱中不止1个黑球。
+ 1 ， x2= 2+ 2 x1 = 1
这说明两个样本平均数之差（ x1 - x2 ）也包括了两 部分： x x ( ) ( )
1 2 1 2 1 2
一部分是两个总体平均数的差（1 - 2），叫 做 试 验 的 处 理 效 应 （treatment effect）；另 一部分是试验误差（
统计假设检验与参数估计
统计推断是根据样本分布规律和概率理论， 由样本结果去推断总体特征。它主要包括假设检 验 和参数估计两部分内容。
假 设 检 验 又叫 显著性 检验 （test of significance）。显著性检验的方法很多 ，常用 的有u检验、t检验、F检验和2检验等。尽管这些 检验方法的用途及使用条件不同，但其检验的基本 原理是相同的。 参数估计有点估计（point estimation） 和区 间 估计（interval estimation）。
食醋醋酸含量的差异是由于采用新曲种引起的还是由于试验误差引起的？
例2：A，B两种肥料，在相同条件下各施用于5 个小区的水稻上，水稻产量平均分别为 ，二者相差20kg，那么 20kg差异究竟是由于两种肥料的不同而造成的 还是由试验的随机误差造成的？ 例3：小麦良种的千粒重x~N（33.5，1.62），现 由外地引进一高产品种，在8个小区种植，得千粒 重（g）：35.6，37.6，33.4，35.1，32.7，36.8 ，35.9，34.6，平均数为 x＝ 35.2，试问新引进 的品种千粒重与当地品种有无显著差异？如果有 显著差异，是否显著高于当地品种？
1
-
2）。
也就是说样本平均数之差（ x1 - x2 ）包含有试验误
差，它只是试验的表面效应。因此，仅凭（ x1 - x2 ） 就对总体平均数 1 、 2 是否相同下结论是不可靠的。
只有 通过 显著性检验 才能从（ x1 - x2）中提取结论。 对（ ）进行显著性检验就是要分析： 2
x1 x2 试验的表面效应（
1.1.3 统计假设检验的基本原理
1. 根据研究目的，对研究总体提出假设
H0
原假设、无效假设、零假设（null hypothesis）
是被检验rnative hypothesis）
接受的。
与H0对应的假设，只有是在无效假设被否定 后才可接受的假设。无充分理由是不能轻率
0
表面效应来判断两总体平均数是否相同是不可靠的。 如果处理效应不存在即 （ ）＝0 ，则表面
0
效应仅由误差造成，此时可以说两总体平均数无显著 差异；如果处理效应存在，则表面效应不仅由误差造 成，更主要由处理效应影响。所以，判断处理效应是
否存在是假设检验的关健。
同理，对于接受不同处理的两个样本来说，则有：
x
x xi n （ i） /n
可以看出，样本平均数并非总体平均数，它还包含试验误 差的成分。
试验表面效应为
x 0＝ 0＝（ 0）
上式表明，试验的表面效应由两部分构成：一部 分是试验的处理效应（即两总体平均数的差异） （ ） ；另一部分是试验误差 。因此，仅凭
0.05
0.01 0.001
称
之 为
小
概 率
事件。
小概率事件不是不可能事件，但在一次试验 中出现的可能性很小，不出现的可能性很大 ，以 至于实际上可以看成是不可能发生的。在统计学 上，把小概率事件在一次试验中看成是实际不可 能发生的事件称为小概率事件实际不可能性原理， 亦称为小概率原理。小概率事件实际不可能性原 理是统计学上进行假设检验（显著性检验）的基 本依据。 小概率事件在一次试验中被认为是不可能发生的。
xA＝500kg，xB＝520kg
以上这几种问题的判断均是由样本去推断 总体的，属于统计假设检验问题，均是来判断 数据差异、分布差异是由处理引起，还是由于 随机误差引起的。
样本虽然来自于总体，但样本平均数并非 是总体平均数。由于抽样误差的影响（随机误
差的存在），样本平均数与总体平均数之间往
往有偏差。因此，仅由表面效应 x 是不能
0
判断它们之间是否有显著差异。其根本原因在
于 试 验 误差（或抽样误差）的不可避免性。
通过试验测定得到的每个观测值 xi ，既由被测个体所 属总体的特征决定，又受其它诸多无法控制的随机因素的 影响。所以观测值 由两部分组成，即 xi xi = + i
总体平均数 反映了总体特征， i 表示试验误差。 若 样本含量 为n ，则 可 得 到 n 个 观 测 ， n 值：x ， ， 。于是样本平均数 1 x2
1 统计假设检验概述
1.1 统计假设检验的意义和基本原理
1.1.1 统计假设检验的意义
例1：某一酿造厂新引进一种酿醋曲种，以原 曲种为对照进行试验。已知原曲种酿出的食醋 醋酸含量平均为μ 0＝9.75％，其标准差为σ ＝5.30％。现采用新曲种酿醋，得到30个醋 样，测得其醋酸含量平均为 x ＝ 11.99％。 试问，能否由这30个醋样的平均数 x 判断新 曲种好于原曲种？
2
）主要由处理效应（
1
-
）引起的 ，还是主要由试验误差所造成。 x1 x
处理效应（ 1 - 2 ）未知，但试验的表面效
应是可以计算的，借助数理统计方法可以对试验
误差作出估计。所以，可从试验的表面效应与试
验误差的权衡比较中间接地推断处理效应是否存
在。
1.1.2 统计假设检验的基本思想
小概率事件实际不可能性原理
如前例，原假设H0：＝ ＝9.75％ ，即假
0
设由新曲种酿造出的食醋的醋酸含量与原菌
种酿造的食醋醋酸含量相等，这个假设表明
举一例子，箱子中有黑球和白球，总数100个，
但不知黑球白球各多少个。现提出假设H0：“箱
子中有99个白球”，暂时设H0正确，那么从箱
子中任取一球，得黑球的概率为0.01，是一小概 率事件。今取球一次，如果居然取到了黑球，那 么，自然会使人对H0的正确性产生怀疑，从而否 定H0。也就是说箱中不止1个黑球。
+ 1 ， x2= 2+ 2 x1 = 1
这说明两个样本平均数之差（ x1 - x2 ）也包括了两 部分： x x ( ) ( )
1 2 1 2 1 2
一部分是两个总体平均数的差（1 - 2），叫 做 试 验 的 处 理 效 应 （treatment effect）；另 一部分是试验误差（