第一章 数据分析概述与软件入门
数据分析PPT课件
描述性分析是对数据进行基础处 理，包括数据清洗、整理、分类 和汇总等，以揭示数据中的基本
特征和规律。
描述性分析主要通过统计指标， 如均值、中位数、众数、方差等， 来描述数据的集中趋势和离散趋
势。
描述性分析还可以通过绘制图表， 如柱状图、折线图、饼图等，直 观地展示数据的分布特征和变化
趋势。
推断性分析
感谢您的观看
数据科学将成为一门独立的学科
随着数据的重要性日益凸显，数据科学将逐渐成为一门独立的学科， 拥有自己的知识体系和人才培养体系。
数据共享和开放将成为趋势
随着数据的重要性和价值被越来越多的人所认识，数据共享和开放将 成为一种趋势，推动数据创新和产业发展。
提高数据分析能力的建议
加强学习和培训
通过参加培训课程、阅读专业书籍和文 章等方式，不断学习和掌握新的数据分
是指基于数据和分析结果进行决策的方法， 它强调数据在决策中的重要性，帮助企业和 组织更好地理解业务、市场和客户。
数据科学家
是指专门从事数据分析工作的人员，他们 具备统计学、编程和商业知识，能够运用 数据分析工具和算法解决实际问题。
数据分析的流程
数据收集
是指通过各种方式获取数据的过程，包括 调查、观察、实验等。
数据分析ppt课件
目 录
• 数据分析概述 • 数据来源与收集 • 数据预处理与探索 • 数据分析方法与技术 • 数据分析应用案例 • 数据分析的挑战与未来发展
01 数据分析概述
数据分析的定义
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，从而提取出有价值的 信息和洞见的过程。
数据驱动决策
Tableau
Tableau是一款可视化数据分析工具， 它能够帮助用户快速创建各种图表和报 表，直观地展示数据和分析结果。
SPSS经典基础教程
1.1.2 spss的安装
一、启动Windows 后，把SPSS 系统安装软盘（或光盘）插入软驱（或光 驱），并找到SPSS的安装程序的可执行文件Setup.exe。
二、双击 Setup.exe 文件，安装程序向导将给出每一步操作的提示。在出 现[Welcome（欢迎）]窗口后，选择[Next]进入下一步。
在spss中，能适用定类尺度的数据可以是数值型，也可以是字符型 变量。使用定类变量对事物进行分类时，必须符合穷尽原则和互斥 原则。
（2）定序尺度（Ordinal Measurement）：定序尺度是对事物之间的 等级或顺序差别的一种测度，可比较优劣或排序。
特点：由于定序变量只能侧度类别之间的顺序，无法测出类别之间的 准确差值，即测量数值不代表绝对的数量大小，所以其测量结果只能 排序，不能进行运算。
二、变量的测量尺度
在SPSS中使用Measure属性对变量的测量尺度进行定义。
（1）定类尺度（Nominal Measurement）：定类尺度是对事物的类别 或属性的一种测度，按照事物的某种属性对其进行分类或分组。
特点：其值仅代表了事物的类别和属性，即能测度类别差异，不能比 较各类之间的大小，所以各类之间没有顺序和等级。对定类尺度的变 量只能计算频数和频率。
（3）单击右下角的“uesr prompts”按钮，添加对程序的 交互分析界面。
（4）单击“Browse”按钮制定 结果保存路径，单击“export options”按钮还可以制定结果保 存格式。
1.2.4 spss的四种输出结果
1、表格格式 2、文本格式 3、标准图与交互图 4、结果的保存和导出
只需要选择菜单Run All，运行该程序也一样 会出现相同的分析结果。
三、Include命令方式
使用SAS进行数据分析入门指南
使用SAS进行数据分析入门指南第一章：引言1.1 数据分析的意义和应用1.2 SAS的概述和特点第二章：SAS环境的基本操作2.1 SAS软件的安装和配置2.2 SAS环境的主要组成部分2.3 SAS Studio的界面介绍2.4 数据集的创建和导入第三章：数据准备和清洗3.1 数据质量的重要性3.2 数据预处理的主要任务3.3 缺失值的处理方法3.4 异常值的检测和处理第四章：数据探索与描述统计4.1 数据的基本统计性描述4.2 单变量分析4.3 双变量分析4.4 多变量分析第五章：数据可视化5.1 数据可视化的重要性5.2 SAS中的数据可视化工具5.3 绘制直方图和散点图5.4 绘制柱状图和饼图第六章：假设检验与参数估计6.1 假设检验的基本概念6.2 单样本假设检验6.3 两样本假设检验6.4 参数估计与置信区间第七章：线性回归分析7.1 线性回归分析的基本原理7.2 模型拟合与评估7.3 多重共线性的检验与处理7.4 解释变量选择的方法第八章：分类与预测分析8.1 逻辑回归分析8.2 决策树模型8.3 随机森林模型8.4 支持向量机模型第九章：时间序列分析9.1 时间序列的基本特点9.2 季节性分析与拟合9.3 平稳性检验与差分处理9.4 ARIMA模型的拟合与预测第十章：群组分析与聚类分析10.1 K均值聚类算法10.2 层次聚类算法10.3 组合聚类算法10.4 聚类结果的评估与解释第十一章：关联规则与推荐系统11.1 关联规则的基本概念11.2 Apriori算法与频繁项集挖掘11.3 推荐系统的基本原理11.4 协同过滤算法与推荐效果评估第十二章：文本挖掘与情感分析12.1 文本挖掘的基本任务12.2 词频统计与关键词提取12.3 文本分类与情感分析12.4 主题模型与文本聚类第十三章：模型评估与选择13.1 模型评估的指标13.2 训练集与测试集的划分13.3 交叉验证的方法13.4 超参数调优与模型选择结语：本指南通过13个章节全面介绍了使用SAS进行数据分析的基本方法和技巧。
大数据处理软件入门教程
大数据处理软件入门教程第一章：概述大数据处理软件1.1 大数据概念与挑战现代社会中，各种数据源迅猛增长，从传统的结构化数据到非结构化的社交媒体数据，都对数据处理能力提出了前所未有的挑战。
大数据的特点包括数据量大、处理速度快、数据类型多样，为了应对这些挑战，需要专业的大数据处理软件。
1.2 大数据处理软件的应用领域大数据处理软件广泛应用于金融、电子商务、健康医疗、交通运输等多个行业。
通过对大数据的有效处理和分析，可以提供准确的商业洞察和决策支持，提升企业竞争力。
第二章：Hadoop入门2.1 Hadoop的概述Hadoop是一个开源的分布式计算框架，可以在集群中存储和处理大规模数据。
其核心是Hadoop Distributed File System (HDFS)和MapReduce计算模型。
2.2 Hadoop的安装与配置详细介绍如何安装Hadoop，并进行必要的配置，包括设置HDFS和MapReduce相关参数，以支持大数据的存储和处理。
2.3 Hadoop的使用介绍Hadoop的基本操作命令，包括文件上传和下载、目录操作、MapReduce任务提交等，帮助读者快速上手使用Hadoop。
第三章：Spark入门3.1 Spark的概述Spark是一个快速的、通用的大数据处理引擎，它支持分布式数据处理和内存计算，并提供了丰富的API，便于开发者进行复杂的数据处理和分析任务。
3.2 Spark的安装与配置详细介绍如何安装Spark，并进行必要的配置，包括设置Spark 集群、调优配置等，以提高Spark的性能和稳定性。
3.3 Spark的使用介绍Spark的常用API，包括Spark Core、Spark SQL、Spark Streaming和MLlib等，帮助读者了解和使用Spark进行大数据的处理和分析工作。
第四章：Kafka入门4.1 Kafka的概述Kafka是一个高吞吐量的分布式消息系统，用于处理大规模的实时数据流。
数据库软件基础入门
数据库软件基础入门第一章：数据库基础概念与原理数据库是指按照一定的数据模型组织、存储和管理数据的仓库。
它是计算机存储和管理数据的基础工具。
数据库软件则是用于管理数据库的计算机程序。
在学习数据库软件之前，我们需要先了解一些关键的基础概念和原理。
首先是数据模型，它是对数据和数据之间关系的抽象表示。
常见的数据模型有关系模型、层次模型和网状模型等。
其中，关系模型是最为广泛应用的数据模型，它使用表格来表示数据和数据之间的关联。
通过学习数据库基础概念，我们可以了解到数据库的主要特性，包括数据的独立性、数据的共享性、数据的冗余性控制等。
此外，还需了解一些数据库的基本操作，如数据的插入、查询、更新和删除等。
第二章：常见数据库软件介绍与比较目前市场上存在许多不同的数据库软件，它们都有各自的特点和适用场景。
在这一章中，我们将介绍几种常见的数据库软件，并进行比较。
1. MySQL：MySQL是一款开源的关系型数据库软件，被广泛应用于各种Web应用和中小型系统。
它具有稳定、高性能和可靠性的特点。
2. Oracle：Oracle是商业化的关系型数据库软件，被广泛应用于大型企业级系统。
它具备强大的扩展性和高可用性。
3. SQL Server：SQL Server是由微软公司开发的关系型数据库软件，适用于Windows平台。
它在企业级数据库领域有着广泛的应用。
4. PostgreSQL：PostgreSQL是一款开源的关系型数据库软件，具有高度的可扩展性和稳定性。
通过对这些数据库软件的介绍和比较，我们可以根据实际需求选择合适的数据库软件。
第三章：数据库建模与设计数据库建模是指通过合适的方式将现实世界的数据转化成计算机可以处理的形式，并建立相应的数据库结构。
在这一章节中，我们将学习数据库建模的一些基本原则和方法。
首先是实体关系模型，它将现实世界中的实体、属性和关系映射到数据库中的表、列和外键上。
通过对实体关系模型的设计，可以明确数据之间的关系，进而建立数据库的结构。
数据分析第一章
它是描述数据分散性的数字特征。数据越分散， 极差越大。
例
❖ 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：
商务智能技术与应用-教学大纲
《商务智能技术与应用》教学大纲课程编号：070633B课程类型：□通识教育必修课□通识教育选修课□专业必修课 专业选修课□学科基础课总学时：48讲课学时： 32 实验（上机）学时：16学分：3适用对象：商务智能专业先修课程：统计学、商务智能与数据挖掘一、教学目标本课程是信息学院信息管理与信息系统专业商务智能方向学生的专业选修课。
本课程是为适应信息时代对商务智能技术应用的要求而开设的。
课程既重视学生相关理论的系统学习，又强调培养学生发现问题、分析问题、解决问题的实践应用能力。
本课程是在专业的掌握数据分析和信息处理人才的培养方面的重要组成部分，是商务智能专业人才培养目标得以实现的重要保证。
商务智能技术，如数据仓库、数据挖掘和在线分析处理和决策支持系统等，使得企业或组织可以对生产经营过程中产生的大量结构化和非机构化商务数据和信息系统进行收集、整理、分析，以便辅助企业做出正确决策，采取有效商务行动、优化商务流程。
通过本课程的学习，学生将了解商务智能的主要技术，并重点掌握数据分析的主要方法，尤其是SPSS的深度应用。
教学会结合实际实验条件，培养学生的实际操作能力。
二、教学内容及其与毕业要求的对应关系（一）教学内容本课程主要学习商务智能相关的主要技术，重点掌握数据分析和信息处理的主要方法，尤其是SPSS软件的深度应用。
教学内容包括：数据分析概述，SPSS 软件介绍，数据录入与数据获取，数据管理，统计描述与统计图表，常用假设检验方法，问卷调查与抽样技术等。
其中，有关SPSS的使用精讲，统计学相关部分以主要依托于先前统计学课程的内容。
（二）教学方法和手段根据教学目标，拟采用的教学方法有：课堂讲解基本概念和核心知识，讲授和讨论相结合领会知识要点，案例教学训练解决问题的能力，最后让学生进行上机操作和具体实践。
（三）实践教学环节要求根据教学进度和要求布置相应的小作业，通过上机实践。
每一章都有对应的上机内容，如SPSS环境配置、数据录入与获取、数据管理等。
Excel数据分析入门教程
Excel数据分析入门教程第一章：Excel数据分析概述Excel作为一款常见且功能强大的电子表格软件，在数据分析领域有着广泛的应用。
本章将介绍Excel数据分析的基本概念和常见的数据分析方法。
1.1 Excel数据分析的意义数据分析是从大量的数据中提取有用信息、发现规律和趋势的过程。
Excel作为一种通用、易学易用的工具，可以帮助人们进行各种数据分析任务，从而支持决策和解决问题。
1.2 Excel数据分析的基本步骤Excel数据分析通常包括数据收集、数据清洗、数据转换、数据统计和数据可视化等步骤。
在本章接下来的内容中，将详细介绍这些步骤并给出具体示例。
第二章：数据收集与清洗在数据分析的过程中，数据的质量和准确性对结果有着重要影响。
本章将介绍数据收集和数据清洗的方法。
2.1 数据收集数据收集包括从各种来源获取数据的过程。
Excel提供了多种导入数据的方法，如从文本文件、数据库、网页等导入数据，并将其转换成Excel能处理的表格形式。
2.2 数据清洗数据清洗是指对数据进行预处理，修复错误、填充缺失值等操作。
Excel提供了各种数据清洗工具，如删除重复数据、替换错误值、填充空白单元格等功能。
第三章：数据转换与统计一旦数据收集和清洗完成，下一步就是对数据进行转换和统计。
本章将介绍Excel中常用的数据转换和统计方法。
3.1 数据转换数据转换包括数据格式转换、数据透视表和数据排序等操作。
Excel的数据转换功能强大，可以帮助用户快速对数据进行转换和整理。
3.2 数据统计数据统计是指对数据进行总结和分析的过程。
Excel提供了各种常用的统计函数和工具，如求和、平均值、标准差等，并支持对数据进行图表和图形的绘制。
第四章：数据可视化与分析数据可视化是将数据以图表或图形的形式展示出来，以便更直观地理解和分析数据。
本章将介绍Excel中数据可视化的方法和技巧。
4.1 数据图表Excel的数据图表功能强大，可以绘制各种类型的图表，如柱状图、折线图、饼图等。
使用Excel进行数据分析：入门教程
使用Excel进行数据分析：入门教程概述：数据分析在现代社会中扮演着至关重要的角色，而Excel作为一款强大的电子表格软件，被广泛应用于数据分析领域。
本文将为您介绍如何使用Excel进行数据分析的入门教程，包括数据准备、数据清洗、数据分析和结果呈现等步骤。
1. 数据准备- 收集数据：确定您要分析的数据来源，并将数据收集到一个表格中。
可以使用Excel的数据输入功能，在新建的工作表中逐行或逐列输入数据。
- 数据备份：在进行数据分析之前，建议对原始数据进行备份，以确保数据的安全性。
- 数据整理：对收集到的数据进行整理，确保数据的完整性和一致性。
删除重复数据、填补缺失值，对数据进行分类和排序等操作。
2. 数据清洗- 去除冗余数据：在数据集中可能存在一些冗余或不必要的数据列，可以选择性地删除这些数据列。
选中不需要的数据列，点击右键选择“删除”。
- 处理缺失值：在数据集中可能存在一些缺失值，可以利用Excel的函数和工具来处理这些缺失值。
使用筛选功能找出缺失值所在的行或列，然后选择合适的方法进行填补，如平均值、中位数、众数等。
- 数据格式转换：对于日期、时间、货币等特殊数据格式，需要将其转换为Excel可以识别和计算的格式。
选中需要转换的数据列，点击“格式”选项卡，选择对应的格式。
3. 数据分析- 插入图表：选择适当的图表类型来分析和展示数据。
选中要分析的数据范围，点击“插入”选项卡，选择合适的图表类型。
常见的图表类型有柱状图、折线图、饼图等。
- 数据透视表：使用数据透视表可以对大量数据进行汇总和分析。
选中要创建透视表的数据范围，点击“插入”选项卡，选择“数据透视表”。
根据需求选择行、列和数值字段，生成透视表。
- 使用函数进行计算：Excel提供了大量的函数用于数据计算。
根据分析需求，使用合适的函数进行计算。
例如，使用SUM函数计算总和，使用AVERAGE函数计算平均值，使用COUNT函数计算数量等。
4. 结果呈现- 数据可视化：使用图表和图形使数据更加直观和易于理解。
数据分析软件用户手册
数据分析软件用户手册第一章引言 (2)1.1 产品概述 (2)1.2 功能简介 (2)第二章安装与启动 (3)2.1 安装指南 (3)2.1.1 安装包 (3)2.1.2 安装步骤 (3)2.1.3 验证安装 (3)2.2 启动程序 (4)2.2.1 启动方式 (4)2.2.2 启动界面 (4)2.2.3 主界面 (4)第三章用户界面 (4)3.1 主界面布局 (4)3.2 功能区划分 (4)3.3 菜单栏操作 (5)第四章数据导入与导出 (5)4.1 数据导入 (5)4.1.1 使用数据库管理工具导入 (5)4.1.2 使用命令行工具导入 (6)4.1.3 使用程序代码导入 (6)4.2 数据导出 (7)4.2.1 使用数据库管理工具导出 (7)4.2.2 使用命令行工具导出 (8)4.2.3 使用程序代码导出 (8)第五章数据清洗与处理 (9)5.1 数据清洗 (9)5.2 数据转换 (9)5.3 数据整合 (9)第六章数据可视化 (10)6.1 图表类型 (10)6.2 图表配置 (10)6.3 图表导出 (11)第七章数据分析 (11)7.1 描述性分析 (11)7.2 相关性分析 (12)7.3 聚类分析 (12)第八章模型构建与预测 (12)8.1 模型选择 (12)8.2 模型训练 (13)8.3 模型评估 (13)第九章报告与分享 (14)9.1 报告 (14)9.2 报告模板 (14)9.3 报告分享 (15)第十章系统设置与优化 (15)10.1 参数设置 (15)10.2 系统优化 (16)10.3 常见问题解答 (16)第十一章帮助与支持 (17)11.1 帮助文档 (17)11.1.1 文档内容 (17)11.1.2 文档更新 (17)11.2 客户服务 (18)11.2.1 咨询服务 (18)11.2.3 售后服务 (18)11.3 社区交流 (18)11.3.1 用户论坛 (18)11.3.2 社区活动 (18)11.3.3 社群运营 (18)第十二章更新与升级 (18)12.1 版本更新 (18)12.2 升级指南 (19)12.3 历史版本 (19)第一章引言在当今快速发展的科技时代，各类产品层出不穷，不断满足人们日益增长的需求。
Stata统计分析软件入门指导
Stata统计分析软件入门指导第一章：Stata软件介绍Stata统计分析软件是一款功能强大的数据分析工具，广泛应用于社会科学、经济学、统计学等研究领域。
本章将介绍Stata 软件的基本特点、应用领域以及优势，并给出软件安装与启动的步骤。
第二章：数据准备数据准备是进行数据分析的前提，本章将介绍如何导入数据到Stata软件中，并对常见的数据格式进行转换。
同时，还将介绍数据清洗和变量定义等操作，以提高数据的质量和可用性。
第三章：数据描述与探索数据描述和探索是数据分析的基础工作，本章将介绍Stata 中常用的数据描述统计方法，包括均值、中位数、标准差等常见统计指标的计算。
此外，还将介绍绘制直方图、散点图和箱线图等图形来展示数据分布和变量之间的关系。
第四章：基本统计分析基本统计分析是Stata软件的核心功能之一，本章将详细介绍Stata中的统计分析方法，包括描述统计、t检验、方差分析、相关分析等常见方法。
同时，还将介绍如何进行变量转换和生成新变量，以应对实际问题中的需求。
第五章：回归分析回归分析是一种常用的统计方法，可用于探索变量之间的关系、预测未来值、解释数据的变异等。
本章将介绍Stata中的线性回归、多元回归和逻辑回归等方法，并详细解释结果的解读与应用。
第六章：高级统计分析高级统计分析方法可以进一步深入研究数据，发现更深层次的信息。
本章将介绍Stata中的时间序列分析、生存分析和聚类分析等方法，并结合实例说明如何应用这些方法解决实际问题。
第七章：数据可视化数据可视化是将数据以图形的方式展示，有助于更好地理解数据和发现规律。
本章将介绍Stata中绘制折线图、柱状图、饼图、雷达图等常用图形的方法，并结合实例演示如何选择合适的图形来表达数据。
第八章：扩展功能与编程Stata软件提供了许多扩展功能和编程方法，可以增强数据分析的效率和灵活性。
本章将介绍Stata中的扩展命令和程序化编程，并演示如何自定义命令和自动化分析过程，以提高工作效率。
数据分析基础培训课件PPT课件
数据采集与预处理
03
数据采集方法
网络爬虫
通过编写程序模拟浏览器行为 ，自动抓取互联网上的信息。
API接口调用
利用应用程序编程接口获取数 据，如Twitter、Facebook等 提供的API。
数据库查询
通过SQL等查询语言从数据库 中提取数据。
文件读取
读取本地或服务器上的文件， 如CSV、Excel、JSON等格式
数据分析师的职业发展
数据运营工程师/运营专员
数据挖掘工程师/大数据分析师
负责数据的采集、处理和分析工作，为产 品或运营提供数据支持。
负责大数据的挖掘和分析工作，发现数据 中的潜在价值。
大数据运维工程师
负责大数据平台的搭建、维护和管理等工 作。
大数据产品经理/大数据运营经 理
负责制定大数据产品的规划和设计，带领 团队实现产品的开发和运营目标。
重要性
在数字化时代，数据已经成为企业和社会的重要资源，数据分析能够帮助人们 更好地理解和利用数据，为决策提供支持，推动业务发展和社会进步。
数据分析的应用领域
医疗领域
疾病预测、药物研 发、医疗管理等。
政府领域
城市规划、交通管 理、环境保护等。
商业领域
市场分析、用户研 究、产品运营、风 险管理等。
金融领域
数据分析基础培训课件 PPT课件
汇报人： 2024-01-01
目 录
• 数据分析概述 • 数据分析基础知识 • 数据采集与预处理 • 数据分析方法与工具 • 数据分析案例实战 • 数据分析挑战与未来趋势
数据分析概述
01
数据分析的定义与重要性
定义
数据分析是指通过对数据进行收集、清洗、处理、建模和解释等一系列过程， 从中发现有用信息和形成结论的一门科学。
计算机软件使用教程之数据分析与建模方法
计算机软件使用教程之数据分析与建模方法数据分析与建模方法是计算机软件使用教程中的重要一环。
在当今信息爆炸的时代，大量的数据被不断地生成和积累，而如何从这些海量数据中提取其中有价值的信息，对于企业、科研机构以及个体用户来说，都是一项重要的任务。
数据分析与建模方法能够帮助我们从复杂的数据中提取规律和模式，为决策和问题解决提供支持。
本教程将从数据预处理、数据可视化、统计分析以及机器学习建模等方面，介绍常见的数据分析与建模方法。
第一章：数据预处理数据预处理是数据分析的前提步骤，主要包括数据清洗、数据集成、数据变换以及数据规约等。
首先，数据清洗是指对数据中的噪声、缺失值、异常值等进行处理，以提高数据的质量和可用性。
其次，数据集成是将来自不同数据源的数据进行合并，以便进行后续的分析。
接下来，数据变换是通过数学方法对数据进行转换，使其符合分析的需求，如对数变换、标准化等。
最后，数据规约是对数据进行简化，以减少数据存储和计算的成本，同时保持对原始数据的重要信息。
第二章：数据可视化数据可视化是将数据通过图表、图形等方式展示出来，以便人们更直观地理解和分析数据。
常见的数据可视化方法包括柱状图、折线图、散点图、饼图等。
数据可视化可以帮助我们发现数据中的模式和关系，并用来解释和传达数据中的信息。
同时，通过交互式的数据可视化工具，我们可以实现对数据的探索和交互式分析。
第三章：统计分析统计分析是通过数理统计方法来研究数据的分布、趋势、关系等。
常见的统计分析方法包括描述性统计、推断统计、假设检验等。
描述性统计主要用于对数据进行总结和描述，如均值、标准差、频数分布等。
推断统计则是通过样本数据推断总体数据的特征，如置信区间、假设检验等。
统计分析既可以用于对数据的整体特征进行分析，也可以用于探究数据之间的关联和差异。
第四章：机器学习建模机器学习建模是使用计算机算法来对数据进行训练和预测的过程。
机器学习建模方法可以大致分为监督学习、无监督学习和半监督学习等。
数据分析工具箱入门教程
数据分析工具箱入门教程第一章基本概念及必备知识数据分析是统计学与计算机科学相结合的一门学科，主要研究如何通过对大量数据的收集、处理和分析，获取有价值的信息和洞察力。
在进行数据分析之前，我们首先需要了解一些基本概念和必备知识。
1.1 数据类型不同类型的数据需要采用不同的处理方式。
常见的数据类型包括数值型、分类型、时间型等。
数值型数据一般用于量化分析，分类型数据则需要进行编码处理，时间型数据可以用于趋势分析等。
1.2 数据采集与清洗数据的质量直接影响分析结果的准确性和可靠性。
在进行数据分析之前，需要对数据进行采集和清洗，包括去除异常值、处理缺失值等。
1.3 假设检验假设检验是数据分析中的重要步骤之一，用于验证研究假设的成立与否。
通过设定显著性水平和计算统计量，我们可以进行假设检验并得出结论。
第二章数据分析工具的选择与使用选择合适的数据分析工具对于更好地进行数据分析至关重要。
在市场上有许多数据分析工具可供选择，本章将介绍几种常用的工具及其使用方法。
2.1 Microsoft ExcelMicrosoft Excel是一款功能丰富的电子表格软件，广泛用于数据分析和处理。
通过Excel的各类函数和工具，我们可以进行数据的排序、筛选、透视表制作等操作。
2.2 PythonPython是一种简单易学的编程语言，也是数据科学领域的热门工具之一。
通过Python的相关库如NumPy、Pandas和Matplotlib，我们可以进行数据清洗、统计分析和数据可视化等任务。
2.3 RR是一种专门用于统计分析和图形化展示的编程语言，特别适用于大规模数据分析和数据挖掘。
R的强大功能和丰富的包使其成为科学研究和商业应用中的首选工具之一。
2.4 TableauTableau是一种交互式可视化工具，通过直观的界面和拖拽式操作，我们可以快速创建各种图表和仪表盘，实现数据的可视化展示和分析。
第三章常用数据分析方法数据分析的方法多种多样，本章将介绍几种常用的数据分析方法，并给出相应的案例分析。
数据分析软件的业务分析功能
数据分析软件的业务分析功能第一章：数据分析软件简介随着信息技术的快速发展和企业对数据分析的需求增加，数据分析软件越来越受到企业的重视。
数据分析软件是一种利用各种算法和技术，对大量数据进行统计、分析、挖掘和可视化的工具。
它帮助企业发现潜在的商机和问题，提供决策支持和业务改进的建议。
第二章：业务分析概述业务分析是通过对企业内部和外部数据进行分析，从而识别出潜在的机会和问题。
它涉及的范围广泛，包括市场分析、竞争分析、销售分析、客户行为分析等。
数据分析软件的业务分析功能旨在帮助企业进行业务分析，从而支持决策制定和业务策略的制定。
第三章：市场分析功能数据分析软件的市场分析功能可以帮助企业了解市场的形势和趋势。
它可以通过分析市场的规模、增长率、竞争格局等指标，为企业提供市场定位、产品定价、推广策略等方面的建议。
例如，可以通过分析市场数据，快速识别出市场上的热门产品和潜在竞争对手，有针对性地制定营销策略。
第四章：竞争分析功能竞争分析是企业战略决策的重要环节。
数据分析软件的竞争分析功能可以帮助企业了解竞争对手的优势和劣势。
通过对竞争对手的产品定价、市场份额、品牌影响力等数据进行分析，可以为企业制定竞争策略提供参考。
例如，可以通过分析竞争对手的定价策略，调整自身产品的价格，以增强市场竞争力。
第五章：销售分析功能销售分析是企业管理中的重要环节。
数据分析软件的销售分析功能可以帮助企业了解销售额、销售周期、销售渠道等指标的情况。
通过对销售数据的分析，可以找出销售业绩好的产品和地区，优化销售团队的组织和工作流程。
例如，可以根据销售数据，优化产品的库存管理，避免库存积压和缺货的情况发生。
第六章：客户行为分析功能客户行为分析是了解客户需求和行为模式的重要手段。
数据分析软件的客户行为分析功能可以帮助企业了解客户的购买偏好、消费习惯、忠诚度等指标。
通过对客户行为数据的分析，可以制定个性化的营销策略，提高客户满意度和忠诚度。
例如，可以通过分析客户的购买历史和浏览记录，推荐相关产品，提高交叉销售的机会。
数据分析概要
第一章——数据分析概要数据分析六部曲明确分析目的和思路、数据收集、数据处理、数据分析、数据展现、报告撰写（1）确定分析思路使分析框架体系化（逻辑化，简单说就是先分析什么后分析什么）：以理论为指导，结合实际业务情况，搭建分析框架。
营销理论模型：4P、用户使用行为、STP理论、SWOT等。
（2）数据收集第一手数据：可直接获取的数据；第二手数据：经过加工整理后得到的数据。
数据来源：数据库、公开出版物、互联网、市场调查。
（3）数据处理数据处理基本目的是从大量的、杂乱无章的、难以理解的数据中，抽取并推导出对解决问题有价值、有意义的数据。
处理方法：数据清洗、数据转化、数据提取、数据计算。
（4）数据分析在确定数据分析思路的阶段，分析师应当为需要分析的内容确定适合的数据分析方法。
（5）数据展示一般情况下通过表格和图形的方式来呈现。
常用图表：饼图、柱形图、条形图、折线图、散点图、雷达图等；整理加工后可变为：金字塔图、矩阵图、漏斗图、帕累托图等。
（6）报告撰写通过报告，把数据分析的起因、过程、结果及建议完整地呈现出来，供决策者参考。
一份好的数据分析报告，首先需要有一个好的分析框架，并且图文并茂，层次清晰，能够让阅读者一目了然。
另外，数据分析报告需要有明确的结论。
最后，好的分析报告一定要有建议或解决方案。
《数据分析报告实例》目录一、分析背景与目的二、分析思路三、分析正文1.XX分析2.XX分析3.XX分析四、总结与建议数据分析的三大误区1、分析目的不明确，为分析而分析2、缺乏业务知识，分析结果偏离实际3、一味追求使用高级方法，热衷研究模型常用指标和术语平均数：算数平均数、调和平均数、几何平均数绝对数：反映客观现象总体在一定时间、地点条件下的总规模、总水平的综合性指标，如GDP、总人口等。
相对数：由两个有联系的指标对比计算而得到的数值，用以反映客观现象之间数量联系程度的综合指标。
绝对数=比较数值（比数）/基础数值（基数）百分比与百分点：如公司今年的利润是45%，比去年的28%提高了17个百分点。
数据分析与统计软件入门教程
数据分析与统计软件入门教程第一章：引言数据分析和统计软件是在处理大量数据时非常重要的工具。
随着科技的进步和数据的不断增加，数据分析在各个领域都扮演着至关重要的角色。
本教程将为读者介绍数据分析和统计软件的基本概念和技巧，并提供一些实用的示例，帮助读者快速入门。
第二章：数据分析概述数据分析是指通过对数据进行收集、整理、处理和解释，从中获取有价值的信息和见解的过程。
在这一章节中，我们将介绍数据分析的基本概念和流程，并讨论数据分析在不同领域的应用。
第三章：统计软件简介统计软件是进行统计分析和数据可视化的工具。
本章将介绍几种常用的统计软件，包括SPSS、R、Python和Excel，并讨论它们的优势和适用场景，帮助读者选择合适的软件进行数据分析。
第四章：SPSS入门SPSS是一款功能强大且易于使用的统计软件，广泛应用于社会科学、教育、医学等领域。
在这一章节中，我们将介绍SPSS的基本操作和功能，包括数据导入、数据清洗、数据分析和报告生成等。
第五章：R语言入门R是一种免费且开源的统计软件，具有强大的数据处理和统计分析功能。
在这一章节中，我们将介绍R语言的基本语法和常用函数，以及RStudio等开发环境的使用，帮助读者快速上手R语言进行数据分析。
第六章：Python入门Python是一种简单易学且功能强大的编程语言，广泛应用于数据分析和机器学习领域。
本章将介绍Python的基本语法和常用库，如numpy和pandas，以及Jupyter Notebook的使用，帮助读者利用Python进行数据分析和统计建模。
第七章：Excel数据分析Excel是一款广泛使用的电子表格软件，也可以用于数据分析和统计。
在这一章节中，我们将介绍Excel的数据处理和分析功能，如排序、筛选、透视表和图表制作等，以及Excel VBA的应用，帮助读者用Excel进行简单的数据分析。
第八章：数据可视化数据可视化是一种将数据通过图表、图形和地图等形式展示出来，帮助人们更好地理解和分析数据的方法。
《POWERBI数据处理和分析》课件 第1章 数据分析概述
第1章数据分析概述1章节内容• 1.1数据分析基本概念- 1.1.1数据的基本概念• 1.1.2数据分析的主要内容及流程• 1.1.3数据的表示和存储• 1.1.4数据分析与数据思维• 1.2数据分析工具Power BI简介• 1.2.1Power BI的基本构成• 1.2.2数据处理组件Power Query• 1.2.3数据分析组件Power Pivot• 1.2.4数据可视化组件Power View• 1.2.5Power Bl与其他软件的集成• 1.3Power Bl安装与使用• 1.3.1Power Bl下载与安装• 1.3.2Power Bl Desktop的界面与基本操作• 1.3.3Power Bl Service的界面与基本操作• 1.3.4Power Bl App的界面与基本操作2L1数据分析基本概念人类社会己进入大数据时代。
美国国家科学基金会将大数据定义为“大型、多样、复杂的、纵向的，和/或基于仪器、传感器、互联网交易、电子邮件、视频和点击流等产生的分布式数据集，和/或所有现在和未来可用的其他数字源”。
1.3.3Power Bl Service的界面与基本操作“工作区”界面及基本操作•“工作区”是用户之间协作及分享内容的空间。
拥有Power Bl Pro许可证的用户才有访问“工作区”的权限。
1.3.4Power Bl App的界面与基本操作•登录Power Bl账广11441MEMOX连接.Ill I Power Bl g—wft w nM(mn.jen^pcontooo corn)*•.7W.而SOL Server阳sporting Service*IK Power印Ml8U S例・怪UM播./丘可以色.0K中取an却六.1203痴1HDX登录Power BlWA.fflraM rower Bl«tt户SBJR留助？ft，即，示你网lit Power BL使Wt•Mlnmqwertyuiopa s d f g h j k IO Nxcvbnmo箱123(3@.°英421.3.4Power Bl App的界面与基本操作-2.浏览报表和仪表板1B:SS All HO我的工作区仅古板报0e第一季度产品销偌：01肖售业城：•销售员提成工案:97千E.43。
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序言
序言
学习使用统计分析软件的基本方法
弄清分析的目的 正确收集待处理和分析的数据(目的、影响因素的剔除）。 弄清统计概念和统计含义，知道统计方法的适用范围，无需记忆 公式。 选择一种或几种统计分析方法探索性地分析数据。 读懂计算机分析的数据结果，发现规律，得出分析
SPSS软件简介
序言
常用统计软件简介 SAS --真正的巨无霸。被誉为国际上的标准统计软件和 最权威的组合式优秀统计软件。 人机对话界面太不友好 – 图形操作界面比较糟糕 – 一切围绕编程设计 • 学习起来较困难（编程） • 说明书非常难懂 价格贵的人直跳
序言
SPSS --统计软件中的贵族 操作界面极为友好 – 所有统计软件中最友好的 – 精心设计的图形操作界面 – 美观的结果输出 – 强大的辅助教学功能 • 在国内深受欢迎，特别是市场调研行业 • 在欧洲各研究机构中得到广泛应用
用 户 类 型
全 球 通 动 感 地 带 神 州 行 大 众 卡
Total
SPSS的结果输出－图形
更多的分析结果以图形的形式输出，比方说条图、直方图、饼图等；
1000名 20-25岁 男 性 各 季 节 感 冒 发 生 人 数 分 析
1200 100 1000
Percent
800
Number
600
保险
…
通讯、医疗
银行、证券
SPSS的特点
•功能强大 -数据管理、趋势研究、制表绘图、文字处理等功能，几乎无所不包； •兼容性强 -计算结果可方便地被其他软件调用，数据共享，提高工作效率； •易用 -采用菜单方式选择统计分析命令，采用对话框方式选择子命令， 简明快捷，无需死记大量繁冗的语法语句；
SPSS界面初识－数据视图
SPSS的结果输出－表格
一部分的分析结果以表格的形式输出，比方说频数分布表、列联表等；
结论1：全球通用户 的满意度在中国移 动四个品牌中继续 保持领先。
用 户 类 型* 回 答Crosstabulation Count 非 常 满 意 5 3 3 2 13 比 较 满 意 2 3 2 2 9 回 答 满 意 2 1 2 3 8 一 般 1 2 1 0 4 不 满 意 0 1 2 3 6 Total 10 10 10 10 40
理解数据分 析的步骤
理解SPSS的 操作界面及 结果输出
了解SPSS 的主要特点 及应用
序言
统计分析软件是数据分析的主要工具 完整的数据分析过程包括： 数据的收集 数据的整理 数据的分析 统计学为数据分析过程提供一套完整的 科学的方法论。统计软件为数据分析提 供了实现手段。
数据分析概述
50 443 379
400
200 187 0 104 0
春秋Βιβλιοθήκη 冬夏季 节
结论1：春、秋季节是感冒的高发季节，我们要做好积极预防准备。
SPSS的结果输出－图形
06年各品牌手机市场占有率 联想 4% LG 8% 摩托罗拉 14% 三星 17% 索尼爱立信 19%
其它 7%
诺基亚 31%
结论1：我国手机市场主要被诺基亚、索尼爱立信、三星、摩托罗拉等外资品牌占 据，国产品牌还急待努力。
小 结
本章主要介绍了SPSS软件的入门知识及数据分析的步 骤。通过本章的学习，我们对SPSS有了一个全局的把握，
为我们后续章节的学习奠定了基础。
课堂练习
1、打开SPSS软件 2、检查SPSS是否成功安装 3、同时打开多个数据编辑窗口 4、退出SPSS软件
Thank you!
数据视图的一行表示一个个案(样本单位) ，如张彩云、李琴等；
数据视图的一列表示一个属性，如员工的id、name等；
属性
个案
SPSS界面初识－变量视图
变量视图的的主要功能是定义变量，如定义变量的名称、数据类型等；
定义变量
SPSS界面初识－主菜单
数据预处理
Data 数据管理，数据的选择、排序菜单，包括对数据行的增加、合并、 变量值的选择等； Transform 数据变换菜单，创建新变量、重新编码、计算同值的次数等； 统计分析 Analyze Graphs 统计过程菜单，完成各种统计分析； 统计图表，完成统计图表的建立与编辑。
序言
S-Plus • S语言（AT&T贝尔实验室）的后续发展 • 极为强大的统计功能和绘图能力 • 应用上以理论研究、统计建模为主 • 需要有较好的数理统计背景 • 对编程能力要求极高
序言
Stata • 软件小巧 • 绘图美观 • 统计分析能力极强 • 数据接口差 • 不提供对话框界面，命令行方式操作 E-Views • 使计量经济学得到长足进步，可以对时间序列和非时 间序列（截面）数据进行分析
SPSS统计分析 基础教程
北京理工大学珠海学院
数据管理与软件入门
SPSS概述、数据获取、数据管理
Outline
描述统计学
数字特征、列表描述、图形描述
推断统计学
参数估计、假设检验
Part 1：第一章 数据分析概述与软件入门
1.数据分析概述 2.SPSS软件概述
3. SPSS操作入门
学习要求
1
2
3
结果报告 收集、分析 计划、准备 －与客户、中高层主 管充分沟通 －确定数据收集方法 －材料的准备 －对项目组成员进行 分工、培训 －… －计划的实施 －项目组成员矛盾的 协调 －问题及时反馈 －… －选择合适的发布方 式 －根据分析结果，提 出可行性建议 －…
序言
统计分析软件的一般特点 功能全面，系统地集成了多种成熟的统计分 析方法； 有完善的数据定义、操作和管理功能； 方便地生成各种统计图形和统计表格； 使用方式简单，有完备的联机帮助功能； 软件开放性好，能方便地和其他软件进行数 据交换
件，该软件是公认的最优秀的统计分析软件之一 (SPSS、 SAS、Statis)。
•在国际学术界有条不成文的规定，即在国际学术交流中，凡是用SPSS
软件完成的计算和统计分析，可以不必说明算法，由此可见其影响之大
和信誉之高。
SPSS的应用
全球约有25万家产品用户，它们分布于通讯、医疗、银行、证券、保险、 市场研究等多个领域和行业。
•SPSS的全称是：Statistical Package for Social Sciences(社会科学统计软
件包)→Statistical Product and Service Solutions（统计产品与服务解决 方案） → Predictive Analytics Software（PASW） ，即预测统计分析软