第五章 数据分析
5.3数据的分析-粤教版(2019)高中信息技术必修一教学设计
二、核心素养目标
本节课的核心素养目标为：培养学生的数据处理与分析能力，使其能够运用信息技术工具进行数据分析，并利用数据分析解决实际问题。通过本节课的学习，学生将掌握描述性统计和探索性数据分析的基本方法，了解图表的类型及制作方法，并能够运用这些方法对数据进行分析和处理。同时，通过案例分析和小组合作，培养学生的团队协作能力、问题解决能力和创新思维能力，提升其信息素养，使其能够在日常生活和学习中更好地利用数据信息。
四、教学资源
1. 软硬件资源：教室内的计算机、投影仪、白板、计时器等。
2. 课程平台：学校提供的网络教学平台，用于上传教学材料、布置作业和交流讨论。
3. 信息化资源：教材中的案例数据、图表模板、统计软件教程等。
4. 教学手段：小组合作、案例分析、讨论交流、实践操作等。
5. 辅助工具：打印机、纸张、铅笔、橡皮等。
目标：让学生了解数据分析的基本概念、组成部分和原理。
过程：
讲解数据分析的定义，包括其主要组成元素或结构。
详细介绍数据分析的组成部分或功能，使用图表或示意图帮助学生理解。
3. 数据分析案例分析（20分钟）
目标：通过具体案例，让学生深入了解数据分析的特性和重要性。
过程：
选择几个典型的数据分析案例进行分析。
解答：使用图表制作工具（如Excel、Google Sheets等），根据数据制作合适的图表，如条形图、折线图、饼图等，以便直观展示数据分布和趋势。
数据分析教学大纲解析
数据分析教学大纲解析我要介绍的是数据分析教学大纲的总体目标。
通过本课程的学习，学生将能够掌握数据分析的基本概念、方法和技巧，培养数据分析和解决实际问题的能力。
同时，学生还将学会如何运用数据分析工具和软件，提高数据处理和分析的效率。
第一章是数据分析概述。
本章将介绍数据分析的定义、意义和应用领域。
学生将了解数据分析的发展历程，掌握数据分析的基本流程和方法。
第二章是数据收集与整理。
本章将介绍数据收集的方法和技巧，以及数据整理的基本方法。
学生将学会如何从不同来源获取数据，对数据进行清洗、转换和整合。
第三章是数据分析方法。
本章将介绍描述性统计分析、推断性统计分析以及预测分析等方法。
学生将掌握各类分析方法的原理、应用场景和计算方法。
第四章是数据分析工具与软件。
本章将介绍常见的数据分析工具和软件，如Excel、SPSS、Python等。
学生将通过实践操作，学会如何运用这些工具进行数据分析。
第五章是数据分析案例研究。
本章将通过具体的案例分析，使学生将所学知识应用于实际问题。
案例涉及多个领域，如金融、市场营销、生物学等。
第六章是数据分析实践项目。
本章将要求学生完成一个数据分析实践项目，从数据收集、整理、分析到结果呈现，全面锻炼学生的数据分析能力。
教学大纲还包括了考核与评价部分。
学生将通过课堂参与、作业、实践项目和期末考试等方式展示自己的学习成果。
考核内容涵盖了数据分析的理论知识、实践技能和应用能力。
数据分析教学大纲旨在为学生提供一个全面、系统的数据分析学习体系。
通过本课程的学习，学生将具备扎实的数据分析基础，能够运用所学知识解决实际问题。
希望这篇解析能帮助您更好地了解数据分析教学大纲，为您的学习之旅奠定坚实基础。
在数据的世界里，我是一位探索者，带领学生们穿越信息的海洋，解锁知识的宝藏。
今天，我要分享的是我对数据分析教学大纲的深刻理解，它不仅是一份课程指南，更是一份通往智慧之门的地图。
当我初次接触到数据分析的教学大纲，我看到了一个精心设计的框架，它将抽象的数据转化为可感知的见解。
第五章探索性数据分析——【数据挖掘与统计应用】
单因素方差分析
单因素方差的检验统计量是F统计量
R函数的基本书写格式为： aov(观测变量域名~控制变量域名,data=数据框名) anova(方差分析结果对象名)
• 示例：
各总体均值的可视化
直观展示控制变量不同水平下观测变量总体均值的取值 状况，可绘制各总体均值变化的折线图以及各总体均值 的置信区间图
(y
y
)
2
/
n
首都经济贸易大学 统计学院
spearman相关系数
首都经济贸易大学 统计学院
Kendll-τ相关系数
首都经济贸易大学 统计学院
计算简单相关系数
示例：
简单相关系数的检验
简单相关系数的检验
相关系数检验的R函数是cor.test，基本书写格式为：
cor.test(数值型向量1, 数值型向量2,alternative=检验方 向,method="pearson")
需对是否满足前提假设进行检验
总体正态性检验
可通过以下两种方式判断控制变量不同水平下观测变量 总体是否服从正态分布 第一，绘制Q-Q图
R绘制关于正态分布的Q-Q图的函数为qqnorm，基本书写格 式为： qqnorm(数值型向量名)
进一步，若希望在Q-Q图上添加基准线，需调用qqline函数， 基本书写格式为： qqline(数值型向量名,distribution = qnorm)
两分类型变量相关性的分析主要包括两个方面： 第一，相关性的描述 第二，相关性的检验
两分类型变量相关性的描述
两分类型变量相关性描述的工具是编制列联表。列联表 中一般包括两分类型变量类别值交叉分组下的观测频数， 表各行列的频数合计（边际频数），各频数占所在行列 合计的百分比（边际百分比）以及占总合计的百分比 （总百分比）等
Excel数据分析简明教程
Excel数据分析简明教程第一章：Excel数据分析简介Excel是一款强大的电子表格软件，广泛应用于各个行业和领域。
数据分析是Excel的一个重要功能，可以帮助用户处理和分析大量数据，提取有价值的信息。
本教程将介绍Excel数据分析的基本概念和常用功能。
第二章：Excel数据的导入和整理在进行数据分析之前，首先需要将数据导入Excel并进行整理。
Excel支持多种数据源的导入，如文本文件、数据库、Web数据等。
导入后，可以使用Excel的排序、筛选、删除等功能对数据进行整理，以便更好地进行后续的分析。
第三章：数据透视表分析数据透视表是Excel中最常用的数据分析工具之一。
通过数据透视表，可以对大量数据进行快速分析和汇总。
教程将介绍数据透视表的创建和使用方法，包括行标签、列标签、值字段和筛选器等功能，帮助用户轻松地对数据进行分类、求和、平均值等统计操作。
第四章：数据可视化分析数据可视化是一种直观表达数据信息的方法，可以帮助用户更好地理解数据。
Excel提供了丰富的图表功能，如柱状图、折线图、饼图和散点图等，用户可以根据需要选择适合的图表类型，并通过调整图表样式和布局来美化图表，使数据更具可读性。
第五章：数据分析函数Excel内置了许多数据分析函数，可以帮助用户进行复杂的数据计算和分析。
本教程将介绍常用的数据分析函数，如SUM、AVERAGE、COUNT、IF等，以及更高级的函数，如VLOOKUP、INDEX、MATCH等。
掌握这些函数的使用方法，可以大大提高数据分析的效率和准确性。
第六章：高级数据分析工具除了基本的数据分析功能之外，Excel还提供了一些高级的数据分析工具，如数据表、条件格式和求解器等。
数据表可以通过输入不同的参数值，快速计算得出不同结果；条件格式可以帮助用户根据数据的特点设置格式，使异常值更加显眼；求解器可以帮助用户解决复杂的优化问题。
本教程将逐一介绍这些工具的使用方法，帮助用户更好地进行数据分析。
轻松入门学习R语言数据分析
轻松入门学习R语言数据分析第一章：引言在数据时代的背景下，数据分析成为了一项非常重要的技能。
而R语言作为一种开源的编程语言，被广泛应用于数据分析和统计领域。
本章将介绍什么是R语言以及为什么选择R语言作为数据分析工具。
第二章：R语言基础知识本章将介绍R语言的基础知识，包括安装R语言、R语言的基本语法和常用数据类型等。
此外，还将介绍如何使用R语言进行简单的数据操作和数据可视化。
第三章：数据处理与清洗数据分析的第一步是对数据进行处理与清洗。
本章将介绍如何使用R语言进行数据处理与清洗，包括数据导入与导出、缺失值处理、异常值处理以及数据重构等。
还将介绍常用的数据清洗技巧和方法。
第四章：数据探索与可视化数据探索与可视化是数据分析的重要环节。
本章将介绍如何使用R语言进行数据探索与可视化，包括数据摘要统计、数据分布分析、相关性分析以及常用的数据可视化方法和工具。
第五章：统计分析统计分析是数据分析的核心内容。
本章将介绍如何使用R语言进行常见的统计分析，包括描述性统计、推断统计以及回归分析等。
同时，还将介绍如何使用R语言进行假设检验和模型建立。
第六章：机器学习与预测建模机器学习和预测建模是数据分析的热门领域。
本章将介绍如何使用R语言进行机器学习和预测建模，包括常见的机器学习算法、交叉验证和模型评估等。
同时，还将介绍如何使用R语言构建预测模型。
第七章：实例分析与案例研究本章将通过实例分析和案例研究的方式，结合前面所学的R语言数据分析技术，对真实的数据进行分析和解读。
通过实例和案例的学习，读者将更加深入地理解和掌握R语言数据分析的应用。
第八章：进阶与拓展本章将介绍R语言数据分析的进阶与拓展内容，包括如何使用R语言进行文本挖掘、网络分析以及时间序列分析等。
同时，还将介绍R语言在大数据处理和深度学习方面的应用。
第九章：总结与展望本章将对整个学习过程进行总结，并展望R语言数据分析的未来发展趋势。
同时，还将提供一些学习资源和推荐书目，供读者进一步深入学习和研究。
数据的分析-高一信息技术(粤教版2019必修1)
三
关联分析
关联分析典型案例——寻找衡量标准
support(支持度)∶某商品(或组合)在所有订单中出现的概率。 Support(面包→牛奶)=（面包+牛奶)/记录总数=4/10
支持度越高，说明同时购买组合商品的顾客基数越大，越有研究的实际价值 。
三
关联分析
关联分析典型案例——寻找衡量标准
Confidence(置信度)∶在所有包含A的订单中出现B商品的概率。 Confidence(面包→牛奶)=（面包＋牛奶)/面包=4/6
三
关联分析
关联分析典型案例——寻找衡量标准
频繁项集：支持度大于或等于某个阈值的项集。 强关联规则∶大于或等于最小支持度阈信和最小置信度阈值的 规则叫做强关联规则。 关联分析的最终目标就是要找出强关联规则。
三
关联分析
关联分析典型案例——计算方法
在所有的销售记录中，找出所有的强关联规则。
找出频繁项集（即商品组合）︰按照“Support(支持度)≥最小 支持度”的标准筛选满足最小支持度的频繁项集。 找出强关联规则：按照“Confidence(置信度)≥最小置信度” 的标准筛选满足最小置信度的强关联规则。
四
聚类分析
聚类分析
将物理或抽象对象的集合分成多个类的过程被称为聚类。聚类所生成的簇是一组数据对象的 集合，这些对象与同一个簇中的对象彼此相似，与其他簇中的对象相异。
聚类分析是一种探索性的分析，在分类的过程中，人们不必事先给出一个分类的标准，聚类分 析能够从样本数据出发，自动进行分类。
四
聚类分析
聚类分析算法
请观察下方两张图，图中数据点的分布有什么特征？
四
聚类分析
观察思考
请观察下方两张图，图中数据点的分布有什么特征？
大数据高职系列教材之大数据导论PPT课件：第5章 大数据分析
面向流 程视角
面向流程视角的大数据分析方法主要关注大数据分析的步骤 和阶段。一般而言，大数据分析是一个多阶段的任务循环执 行过程。
面向信息技术视角的大数据分析方法强调大数据本身涉及到
面向信息 技术视角
的新型信息技术，从大数据的处理架构、大数据系统和大数 据计算模式等方面来探讨具体的大数据分析方法。
5.2数据分析方法
数据来源
数据作为第四次工业革命的战略资源，全球各国都在大力发展数据基础信息平台的建设， 用以改善数据的采集、存储、传输及管理的效率，从而提升信息服务水平。
数据分析 活动步骤
大数据分析包括五个阶段，1）数据获取及储存 2）数据信息抽取及无用信息的清洗 3 ）数据整合及表示 4）数据模型的建立和结果分析 5）结果阐释
大数据应用人才培养系列教材
大数据导论
大数据应用人才培养系列教材
第五章 大数据分析
5.1 数据分析概念和分类 5.2 数据分析方法 5.3 数据挖掘 5.4 上机与项目实训 习题
5.1 数据分析概念和分类
数据分析概念和分类
数据分析是指收集、处理数据并获 取数据隐含信息的过程。大数据具 有数据量大、数据结构复杂、数据 产生速度快、数据价值密度低等特 点，这些特点增加了对大数据进行 有效分析的难度，大数据分析(Big Data Analytics, BDA)成为当前探索 大数据发展的核心内容。 数据分析主要作用包括： ● 推测或解释数据并确定如何使用 数据； ● 检查数据是否合法； ● 给决策制定合理建议； ● 诊断或推断错误原因； ● 预测未来将要发生的事情。
机器学习算法从数据中自动分析获得规律，并利用规律对未
机器学习
知数据进行预测。高性能的以机器学习算法为核心的数据分 析，为实际业务提供服务和指导，进而实现数据的最终变现。
CPDA数据分析师课程体系
大案例演练
第五章 数据分析技术 学习基础
第六章 产品分析
● 机器学习概述 监督学习与非监督学习 数据分析基本思路 建模过程中的普遍问题 生成测试集的方法
● 监督算法 分类 非均衡分类问题
● 非监督算法 降维 聚类 关联 简单自然语言处理
● 产品及产品战略与规划 ● 产品设计阶段数据分析
定性分析方法 定量分析 ● 价格策略 价格制定 选定最终价格 ● 促销与广告 促销决策概述 广告决策 5M 广告预算决策 广告媒体决策 广告效果评估 ● 供应链概述 ● 采购供应商选择 ● 物流选址 ● 物流配送 ● 生产计划 ● 库存控制 ● 智能供应链应用 ● 量化投资概述 ● 实业投资——基础 实业投资基础数据 资金的时间价值 时点价值 现金流量图 资金时间价值划算 ● 实业投资——收益 ● 实业投资——风险 不确定性与风险 盈亏平衡分析 敏感性分析 风险概率分析
第一天
第二天 第三天 第四天 第五天
CPDA 数据分析师课程体系
第一章 数据分析概述 第二章 数据获取 第三章 数据预处理 第四章 数据可视化
开题案例 ● 数据分析的本质 ● 数据分析的主要方法 ● 数据分析的主要工具 ● 数据分析的主要实践和问题 ● 数据分析场景 ● 内部数据获取 ● 外部数据获取 案例实操 ● 数据预处理的必要性 ● 数据存在的问题 ● 数据存在问题的原因 ● 预处理重要性 ● 数据预处理的常规方法 案例实操 ● 数据可视化介绍 ● 可视化图表 ● 图表展示技巧 案例实操
新产品功能属性开发与需求匹配分析——Kano 模型 价格敏感度测试——PSM 新产品市场预测——吧思模型 ● 产品商用阶段数据分析 产品优化钙化 产品健康度评判——漏斗模型
第六天 第七天 第八天
第五章 矢量数据空间分析方法
这些适合不同应用要求的缓冲区，尽管其形态各异， 基本原理是一致的。
5.3 矢量数据的缓冲区分析
缓冲区计算中的一个基 本问题是平行线的计算， 对于由折线表示的线状物 体(以及面状物体的边界)， 平行线是分段计算的，线 段间的连接根据具体情况 采用圆弧连接法或者直接 连接。
对于多个对象的集合
其半径为R的缓冲区是单个对象的缓冲区的并，即：
5.3 矢量数据的缓冲区分析
点缓冲
线缓冲
面缓冲
5.3 矢量数据的缓冲区分析
另外还有一些特殊形态的缓冲区， 如对点状物体而言，还可以生成三角形、矩形、圆形 等特殊形态的缓冲区；
对于线状物体还可以生成双侧对称、双侧不对称或单 侧缓冲区；
方式。 ——点对象可以代表水井、水准点或采石场。 ——线对象可以代表道路、河流或行政区边界。 ——面对象可以代表菜地、水体或污水池。
该概念属于数据结构领域，亦即数字数据文件结构和文件 之间关系。
3/37
5.1 矢量数据
5.1.2 矢量数据的几何对象 根据地图比例尺和概括指标，几何对象类
型分为： ——点 ——线 ——面
(1)点 点及其坐标是矢量数据模型的基本单元。
4/37
5.1 矢量数据
(2)线 线是由两个端点
之间一系列标记线 形态的点所构成。
线要素可以与其 他线相交或相连， 并形成网络。
5/37
5.1 矢量数据
(3)面 面要素由线定义。
由一条或多条线包络而 成。
面要素可以是一个 单独的区域，若干个邻 接区域;可以在其他面 要素内形成岛;可彼此 重叠并产生叠置区。
用交点分布的奇偶特性判别多边形与点的 关系，其优点是计算简单，并且能够识别点是 否位于多边形边界上，其缺点是当多边形有边 与过点的垂线重合时就需要一些附加的判断。
《数据科学与大数据技术》第5章 数据分析与计算
表5.1 客户贷款情况表
图5.5是利用上述历史数据训练出来的一个决策树。利用该决策树，金 融机构就可以根据新来客户的一些基本属性，决定是否批准其贷款申请。比 如某个新客户的年龄是中年，拥有房产，我们首先访问根节点Age，根据该 用户的年龄为中年，我们应该走中间那个分支，到达是否拥有房产的节点 “Own_House”，由于该客户拥有房产，所以我们走左边那个分支，到达叶 子节点，节点的标签是“Yes”，也就是应批准其贷款申请。
（3）应用阶段的主要任务是使用分类器，对新数据进行分类。
5.2.4 K最近邻（KNN）算法
KNN（K-Nearest Neighbors）算法是一种分类算法。它根据某个数据 点周围的最近K个邻居的类别标签情况，赋予这个数据点一个类别。具体的 过程如下，给定一个数据点，计算它与数据集中其他数据点的距离；找出距 离最近的K个数据点，作为该数据点的近邻数据点集合；根据这K个最近邻所 归属的类别，来确定当前数据点的类别。
当决策树出现过拟合现象时，可以通过剪枝减轻过拟合。剪枝分为预 先剪枝和后剪枝两种情况。
5.2.3 朴素贝叶斯方法
贝叶斯分类，是一类分类算法的总称。该类算法都以贝叶斯定理为基 础。
1．贝叶斯定理
P(B|A)表示在事件A已经发生的前提下，事件B发生的概率，称为事件 A发生情况下，事件B发生的“条件概率”。
图5.6 KNN算法实例
在KNN算法中，可用的距离包括欧式距离、夹角余弦等。一般对于文本 分类来说，用夹角余弦计算距离（相似度），比欧式距离更为合适。距离越 小（距离越近），表示两个数据点属于同一类别的可能性越大。
KNN分类算法的应用非常广泛，包括协同过滤推荐（Collaborative Filtering）、手写数字识别（Hand Written Digit Recognition）等领 域。
建模与仿真第五章 输入数据分析
因为 0.05,( k r 1) 0.05,(811) 12.59 0.5633 故在水平0.05下接受H0，认为X服从指数分布。
2 2
物流系统建模与仿真
Kolmogrov-Smirnov检验法 K-S测试，是把经验分布函数与所假设分 布的理论分布函数做比较。 用K-S测试不用确定分段区间，对样本数 量也没有限制。
物流系统建模与仿真
Ai
2
检验计算表
Ni
50 31 26
pi
0.2788 0.2196 0.1527 0.1062
npi
npi-Ni
(npiNi)2/npi
0.5175 0.5884 0.0644 0.0024
A1: 0 x 4.5 A2: 4.5 x 9.5 A3: 9.5 x 14.5
1.9718
0.3268
0.3248
0.0126
A7: 29.5 x 34.5
A8: 34.5 x 39.5 A9: 39.5 x
6
6 8
0.0358
0.0248 0.0568
5.7996
4.0176 9.2016
-0.2004
-0.7808
0.0069
0.0461 0.5633
2
D （x） E ( x) 0.322 /
物流系统建模与仿真
拟合成直方图观测：
物流系统建模与仿真 点统计法，不能唯一的确定分布的类型，因为多数分布 的偏差系数的取值范围是重叠的，为此点统计法只能作出 一个比较粗略的分布假设。
配合直方图进行分析 根据实际经验分析
根据均值、方差的一些特点，综合分析
2
CDA LEVEL1 第五章 多维数据透视分析
CDA LEVEL1 第五章多维数据透视分析考试占比：多维数据透视分析（10%）a.多表透视分析逻辑（占比 3%）b. 多维数据模型（占比 3%）c. 透视分析方法（占比 4%）考试内容：总体要求理解多维数据模型价值、理解多维数据模型逻辑、理解透视分析原理、能够活用多维数据模型结合恰当透视方法观测业务问题，实现商业洞察。
◆ 1、多表透视分析逻辑【熟知】熟知透视分析的作用价值理解多表环境下的连接、透视逻辑【应用】能够通过表的字段理解该表所代表的业务维度及业务意义，能够通过表的业务意义倒推回表中字段的主键、维度、度量属性◆ 2、多维数据模型【领会】了解使用多维数据模型的业务意义【熟知】熟知多维数据模型的创建方法熟知多维数据模型中连接方式与汇总结果间的关系熟知多维数据模型下汇总维度与筛选维度间的差异及各自的适用场景【应用】能够通过 5W2H 思维模型梳理业务线索，搜集完整的多表数据。
能够根据业务需求，按照正确的连接关系创建完整、准确、全面的多维数据模型能够根据多维数据模型推导出可探索的业务问题范围，实现业务洞察◆ 3、透视分析方法【领会】透视分析的价值及意义【熟知】熟知基本透视规则：求和、求平均、计数、最大最小值熟知条件筛选透视规则：多条件透视计算、不同层级维度透视计算熟知基本对比计算规则：均比、基准比、标准比、百分比、差异百分比熟知时间维度下的透视计算规则：不同时间段、不同时间位移量下的透视计算规则熟知行间透视与字段上透视的差异【应用】能够根据业务需求选择创建正确的透视规则能够将透视规则应用在正确的多维模型下描述业务问题能够通过透视结果理解业务问题透视结果与预期结果不符时，能够检查、追踪问题原因知识点：1.多维数据模型的作用：在DW中的不同数据源间“搭桥”，让所有通过“桥梁”连接在一起的数据源能够共享彼此的数据信息，从而解决“信息孤岛”问题，为完成多维数据透视分析任务提供完整的数据集合。
2.多维数据模型中影响连接汇总计算结果的要素主要有：筛选器的方向、对应关系及汇总角色。
数据分析初学者指南
数据分析初学者指南第一章：数据分析的基本概念与流程数据分析是指通过收集、清洗、整理、分析和解释大量数据，从中提取出有价值的信息并做出决策的过程。
数据分析的一般流程包括确定分析目标、收集数据、清洗数据、数据探索与可视化、应用统计学方法进行分析、结果解释和提供决策支持。
第二章：数据收集与清洗数据收集是数据分析的第一步，常见的数据收集方法包括问卷调查、实验设计、日志记录等。
数据清洗是指对收集到的数据进行预处理，包括处理缺失值、异常值、重复值以及数据格式的转换等。
第三章：数据探索与可视化数据探索是对数据进行初步的探索性分析，可以通过统计指标、基本图表来描述和总结数据的特点。
数据可视化则是将数据通过图像化的方式呈现，使得人们能够更直观地理解与分析数据。
第四章：数据分析方法与统计学应用数据分析方法包括描述统计、推断统计和预测建模等。
描述统计是对数据进行总结和描述的方法，包括均值、方差等。
推断统计是在样本数据基础上对总体做出推断的方法，包括假设检验和置信区间等。
预测建模是通过建立数学模型来预测未来结果或变量的方法，包括回归分析、时间序列分析等。
第五章：数据分析工具与编程语言常见的数据分析工具包括Excel、SPSS、SAS等，而编程语言如Python和R也被广泛应用于数据分析。
通过掌握这些工具和语言，可以更快速、高效地进行数据分析工作。
第六章：数据可视化工具与技巧数据可视化工具如Tableau、Power BI等帮助分析师将数据通过图表形式展示出来，并能通过交互方式进行探索和分析。
合理运用数据可视化工具，能够使数据分析结果更易于理解和传达。
第七章：数据分析实战与案例研究通过数据分析实战和案例研究，深入学习如何应用数据分析方法与工具解决实际问题。
通过分析真实的数据集和业务场景，可以更好地理解和掌握数据分析的实际应用。
第八章：数据分析的发展与前景随着数据的快速增长和技术的不断进步，数据分析正成为各行业重要的技能。
数据分析—格鲁布斯检验
2
18.51
19.00
19.16
19.25
19.30
19.33
19.36
19.37
19.38
19.39
19.41
19.43
19.45
3
10.13
9.55
9.28
9.12
9.01
8.94
8.89
8.85
8.81
8.79
8.74
8.70
8.66
4 5 6 7 8 9 10
7.71 6.61 5.99 5.59 5.32 5.12 4.96
6.09 4.88 4.21 3.79 3.50 3.29 3.14
6.04 4.82 4.15 3.73 3.44 3.23 3.07
6.00 4.77 4.10 3.68 3.39 3.18 3.02
5.96 4.74 4.06 3.64 3.35 3.14 2.98
5.91 4.68 4.00 3.57 3.28 3.07 2.91
（2）平均值与标准值的比较 这种检验通常是要确定一种分析方法是否存在较大的系统误差。
【例】用一新分析方法对某含铁标准土壤样品进行分析，已知该铁
标准试样的标准值为1.06%，对其10次测定的平均值为1.054%，
标准偏差为0.009%，取置信度95%时，判断此新分析方法是否
存在较大的系统误差。
x1
土地生态经济系统分析中的数据检验
5.86 4.62 3.94 3.51 3.22 3.01 2.85
5.80 4.56 3.87 3.44 3.15 2.94 2.77
土地生态经济系统分析中的数据检验
4.平均值加减标准差法
大数据处理方法总结
大数据处理方法总结第一章介绍大数据时代的到来使得数据处理成为当代的一项重要任务。
随着互联网、社交媒体、物联网等技术的快速发展，数据量呈指数级增长，传统的数据处理方法已经无法满足对大数据的高效处理需求。
因此，本文将总结大数据处理的各种方法，包括数据采集、存储、处理和分析等方面。
第二章数据采集数据采集是大数据处理的第一步，它涉及到如何从多个来源获取数据并将其整合成结构化或非结构化的格式。
常见的数据采集方法包括爬虫技术、数据抓取和API接口等。
爬虫技术通过模拟浏览器行为来抓取网页数据，数据抓取是通过特定软件或脚本从数据库或文件中提取数据，API接口是通过调用开放的数据接口来获取数据。
数据采集的关键在于选择合适的方法和技术，并能够处理各种可能的异常情况。
第三章数据存储数据存储是大数据处理中的重要环节，为了能够高效地存储和管理大规模的数据，需要采用适当的数据存储技术。
传统的关系型数据库在面对大数据处理时性能较差，因此，出现了许多新型的数据存储技术。
例如，分布式文件系统（如Hadoop的HDFS）能够将数据分散存储在多个节点上，分布式数据库（如Cassandra）能够将数据分布在不同的服务器上，列式数据库（如Vertica）则将数据以列的方式进行存储，提高了读取和查询的效率。
选择合适的数据存储技术需要综合考虑数据的特点、处理需求和成本等因素。
第四章数据处理数据处理是大数据处理过程中的核心环节，它包括数据清洗、数据转换和数据集成等步骤。
数据清洗是指在原始数据中去除重复、错误或不完整的数据，以确保数据的质量和准确性。
数据转换是将原始数据转换为目标格式，常见的转换操作包括数据筛选、聚合和计算等。
数据集成是将来自不同数据源的数据整合在一起，以便进行后续的分析和挖掘。
数据处理的关键在于选取合适的工具和算法，并能够高效地处理大规模的数据。
第五章数据分析数据分析是大数据处理的最终目标，通过对海量数据的分析和挖掘，可以发现隐藏在数据中的规律和信息。
数据可靠性验证软件使用教程
数据可靠性验证软件使用教程第一章：介绍数据可靠性验证软件数据可靠性验证软件是一种专业软件，用于评估和验证数据的可靠性和合规性。
它可以帮助企业和组织确保其数据处理过程符合相关法规和标准，并保证数据的准确性和完整性。
本教程将介绍如何使用数据可靠性验证软件以及其各个功能。
第二章：安装和配置软件在开始使用数据可靠性验证软件之前，首先需要从官方网站下载软件安装程序。
下载完成后，双击安装程序并按照指示进行安装。
安装完成后，打开软件并进行基本配置，包括选择语言、设置数据库连接等。
第三章：数据导入数据可靠性验证软件支持从不同的数据源导入数据，包括数据库、文件、API等。
在导入数据之前，需要根据数据源的不同选择对应的导入工具，并设置导入参数，如数据格式、分隔符等。
导入过程中，软件会自动对数据进行解析和转换。
导入完成后，可以预览导入的数据，并对其进行初步的整理和清洗。
第四章：数据清洗数据清洗是数据可靠性验证的重要步骤之一。
在数据清洗过程中，可以对数据进行格式转换、缺失值填补、异常值处理等操作。
数据可靠性验证软件提供了多种数据清洗工具和算法，包括数据重复性检测、离群值检测、规则验证等。
用户可以根据实际需求选择适当的数据清洗方法，以确保数据的准确性和一致性。
第五章：数据分析数据分析是数据可靠性验证软件的核心功能之一。
通过数据分析，可以对数据进行统计和建模，并得出结论和决策依据。
数据可靠性验证软件提供了丰富的数据分析工具和算法，包括描述统计、回归分析、聚类分析、分类分析等。
用户可以根据实际需求选择适当的数据分析方法，以发现数据中的潜在问题和趋势，为决策提供支持。
第六章：数据可靠性评估数据可靠性评估是数据可靠性验证的最终目标。
通过对数据的各个方面进行评估，可以判断数据是否符合标准和要求，以及是否可靠和合规。
数据可靠性验证软件提供了多种数据评估工具和指标，包括数据一致性、数据完整性、数据可追溯性等。
用户可以根据实际需求选择适当的数据评估方法，以评估数据的可靠性和合规性，并提供相应的报告和建议。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
演绎法例证
• 在“自利+理性”的前提假设下，再加上个人利益最大 化（生产者利益最大化、消费者利益最大化、在完全 理性完全信息基础上的期望收益最大化），演绎为古 典经济学。 • 西蒙否定了“完备”理性的假设，提出了“有限理性” 概念，认为在不完备信息下无法得到全局最优，只能 在学习中不断完善，构建了决策理论。 • 这些都是从典型的基本前提出发，用演绎与数理分析 得到相应的理论。
2.从现有知识出发构建理论模型，支持研究假设
公理
公理
现有 知识
多层次定理
研究假设
合作和竞争 囚徒困境
乙 合作 甲 合作 欺骗
（3，3） （5，0）
欺骗
（0，5） （1,1)
Robert Axelord: 最优策略 一次博弈(one-off game)，欺骗；重复博弈(super game)，合作
定距和定比变量的关联分析 相关性的有无、大小、方向，以及相关的具 体形态，可用作预测 （1）回归分析 （2）相关分析
多变量描述统计
多变量关联表—定类、定序 多元回归分析—定距、定比 描述统计 推论统计
管理研究的评估
信度与效度
• 信度与效度，二者既有联系又有区别，信度高效度不一定 高，效度高则信度必定高，换句话说，可信的不一定是有 效的，有效的则必定是可信的。 • 信度是效度的必要条件，但不是效度的充分条件。 • 没有信度就不可能有效度，但有了信度不一定有效度。 • 例子：以尺量布，量了几次结果都一样，证明其信度高； 若尺子不符合标准，测量无效；若尺子是标准的，测量又 有效，则无论测多少次，结果必定可信。
离散趋势分析 描述数据的差异程度。 例： A: 39 39 39 40 41 41 41 B: 10 20 30 40 50 60 70 中位数相同，平均数相同，但差异很大（离散趋势） 1极差（range） 组中最高值与最低值的差距。 2四分互差用于度量定序数据变异指标
将一组数列等分为四段，各段分界点上的数称为四分位数。第 一个四分位数q1以下包括25%的数据,第二个四分位数q2以下包括50% 的数据，第三个四分位数q3以下包括75%的数据。四分互差就是第三 个四分位数与第一个四分位数的差的一半。
第五章 数据分析
第1节 数据处理——调查资料的 编码
编码的类型 编码：将获取的资料转换成数字的过程， 即调查信息的数据化。如“1”表示“男 性”，“2”表示“女性”。 编码的目的：便于计算机的处理。 编码的类型：前编码和后编码 前编码：调查之前确定编码（封闭式问题） 后编码：调查之后确定编码（开放式问题）
按定类、定序、定距、定比尺度
描述统计
单变量描述统计 描述某个变量属性值的集中趋势、离散趋势及其分布 集中趋势分析（众数mode、中位数median、平均数mean） 1众数 观测数据中出现频率最高的属性值。定类尺度下适用 表9-1 集中趋势分析数据
25 年龄 6 人数 累计人数 6 26 7 13 27 12 25 28 10 35 29 6 41 30 5 46 31 5 51
q=（ q3-q3 ）/2
3标准差（定比和定距数据变异指标） 反映离中指标
σ：标准差 xi ：样本值 x ：平均数 N ：样本数
(x x )
i
2
N
频数和频率分布 频数分布：描述变量观测值中各属性值 出现的次数 频率分布：频数分布/个案总数
对称分布和非对称分布
双变量描述统计
定序和定类变量的关联分析 关联表 以表格的形式显示两变量各种属性值组合的频数和频 率。列表示自变量，行表示因变量
0.11U(100)> 0.1*U(150)+0.01*U(0)
几种思路
1.从公理出发演绎出支持假设的结论 理性人假设-George Homans 交易理论：得到奖励越多，越愿 意完成一项任务 G.Jasso分布式公平：1，比较原理，选择参照点比 较，判断准则是相对效用2.研究假设，实际拥 有—参照拥有3.操作假设-寻找可度量的变量 结论：一个人谋利偏向从自身所在群体而非外部群 体得到好处，准则是相对财富的增加
3.提出现有理论的悖论 Allais paradox: 阿莱悖论，对理性决策的质疑-行为决策 方案 A B p 1 0.1 0.89 0.01
确定型
lot 100万 150 100 0
A’ B
0.11 其他 0.1 其他
风险型
100万 0 150 0
期望效用 A>B:
U(100)>0.1*U(150)+0.89*U(100)+0.01*U(0)
编码举例 （1）您个人的基本情况 A性别：1男 2女 B年龄： 周岁 C职业： （请注明） （2）贵公司总部所处地理位置： 1东城 2西城 3宣武 5海淀 6朝阳 7丰台 9通州 10顺义 11平谷 13门头沟 14昌平 15延庆 17怀柔 18房山 （3）贵公司曾经做过哪些广告？（不限项） 1电视广告 2广播广告 3报纸广告 4杂志广告 5户外广告 6网络广告 7其他（ ）
2中位数 将变量数据一分为二的变量值。 样本为奇数：Md=（n+1）/2 样本为偶数：Md=（n+1）/2左右两数的平 均值 中位数适合描述定序尺度的数据集中趋势 有时也能描述定比和定距的集中趋势
3平均数 观测值的总和除以观测次数x =Σ ｘi/N 。 定距和定比尺度下应用最多，特点是稳定，精确， 多次抽样平均趋于接近 96，96，97，99，100，101，102，04，155 则，众数=96，中位数=100，平均数=105.6 22000，23000，23000，25000， 26000，28000，55000 众数=23000 中位数=25000 平均数=28857
自变量
因 变 量
高 中 低
总计
低 21 38 79
138
中 47 41 14
102
高 12 20 28
60
总计 80 99 121
N=300
定序变量频率关联表
低
高 中 低 15.2% 27.5% 57.3%
中
46.1% 40.2% 13.7%
高
20% 33.3% 46.7%
变量关联的度量 （1）定类 变量与某一类属性相关的可能性 （2）定序（全序、偏序）变量的排序是正相关 还是负相关以及相关的程度
1 0 4 5 1 2 8 4崇文 8石景山 12大兴 16密云 5
1 0 3 0 5 6 0
“无回答”的编码 如果被调查者没有回答某一问题，一般 使用一个具体数字表示，如“9”、“99”等。 如：国标编码，性别 0，1，9
第2节 统计分析
1对资料进行简化和描述 2对变量之间的关系进行描述和深入分析 3通过样本资料推断整体
两个铁球同时着地
演绎
理论架构
形式理论
中距理论
实质理论
假设检验
假设经验通则
经验的社会实况
演绎式理论建构
• • • •
1.详细说明主题； 2.详细说明理论所要探索的现象范围； 3.详细说明主要的概念和变量； 4.找出关于这些变量关系的既存理论和知识 （定理或命题）； • 5.从这些主题逻辑地推论至所要研究的主题上。
信度和效度的关系
信度和效度的关系
信度和效度的关系图
,
第六章 理论研究
学者们从两个方向来建构或检验理论，即演 绎和归纳。 演绎从一个抽象的合乎逻辑的概念关系出发， 趋向具体的实证证据推进。即由一般到具体，从 解释到事实。 归纳则是从观察现实世界出发，趋向更为抽 象的经验通则和概念推进。即由具体到一般，从 事实到解释。