应用回归分析培训课件.ppt
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2024版ITIL基础培训PPT课件
参加相关认证考试，提升个人 职业竞争力
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05
04
变更管理员
负责变更的申请、审批、计划、实施、 监控与关闭工作，确保变更过程规范 可控。
CHAPTER 03
服务支持体系构建与实践
服务台功能定位及建设要点
服务台作为IT服务支持体系的统一接入点，负责接收、记录、分类、派发所有服务 请求和问题报告。
建设要点包括明确服务台职责、制定服务流程、搭建技术支持团队、建立知识库等， 以确保服务台能够高效、准确地为用户提供支持。
国外企业案例
IBM、HP等国外企业在全球范围内成功应用ITIL，实现了跨地域、跨文化的IT 服务管理，为全球客户提供了高质量的IT服务。
成功因素剖析及启示意义
领导层的支持与推动
企业领导层对ITIL的认可和支持是 成功的关键因素之一，需要积极推
动ITIL在企业中的实施和推广。
持续改进与优化
根据企业实际情况和业务需求，设 计科学合理的ITIL流程，确保流程
问题识别与记录
对服务中存在的问题进行识别并记录，包 括问题现象、影响范围等信息。
问题分类与分析
对问题进行分类，分析问题原因，确定问 题性质。
解决方案实施
根据制定的解决方案，实施相应措施解决 问题。
问题调查与诊断
对问题进行深入调查，诊断问题根源，制 定解决方案。
变更管理流程
变更计划与准备
制定变更计划，准备相应的资源 和技术支持。
的可操作性和实用性。
科学合理的流程设计
加强人员培训，提高员工对ITIL的 认知和理解，同时注重企业文化建 设，营造良好的IT服务管理氛围。
人员培训与文化建设
数据分析师培训PPT课件(完整版)
重要性
谨慎性
编制过程一定要谨慎，基础 数据必须真实完整，分析过 程必须科学合理全面，分析 结果可靠，内容要实事求 是。
数据分析三大作用
展示分析结果：
具体内容，具体分析，填写所想
展示分 析结果
验证分析质量：
具体内容，具体分析，填写所想
数据分析 报告三大 作用
验证分 析质量
提供决策依据：
具体内容，具体分析，填写所想
How How much
SO
WO
SO战略
依靠内部优势 利用外部机会
外部威胁 （T）
T
S部机会 克服内部劣势
ST
WT
ST战略
依靠内部优势 回避外部威胁
T
O
外部机会 （ O）
W
W
内部劣势 （ W）
WT战略
减少内部劣势 回避外部威胁
2
数据透视表（上机操作）
Pivot table (machine operation)
数据体现实际的状态，也可以预测未来的走向
数据分析报告定义
数据分析报告是根据数据分析原理和方法，运用数据来反 应、研究和分析某项事物现状、问题、原因、本质和规律，并 得出结论，提出解决问题办法的一种分析应用问题。 这种问题是决策者认识事物、了解事物、掌握信息、搜集 相关信息的主要工具之一，数据分析报告通过对事物数据全方 位的科学分析来评估其环境及反正情况，为决策者提供科学、 严谨的依据，降低风险。
可以添加补充
通过适当方法对数据 进行分析。
4
12 10 8 6 4 2 0 0 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5
35 30 25 20 15 10 5 0
60% 30% 50%
学习数据分析培训ppt
词
通过分析社交媒体平台上的用户互动、话题传播和情感倾向，为企业提供市场调研和品牌管理支持。
详细描述
社交媒体数据分析案例涉及对社交媒体平台上的用户互动数据、话题传播路径和情感倾向数据的收集 、挖掘和分析，运用文本挖掘和社交网络分析等方法，揭示用户兴趣、市场趋势和品牌声誉，为企业 提供市场调研、品牌定位和危机应对等方面的支持。
电商数据分析案例
总结词
通过分析电商平台的用户行为、销售数据和市场趋势，为电商企业提供决策支持。
详细描述
电商数据分析案例涉及对电商平台上的用户浏览、购买、搜索等行为数据的收集、清洗和整合，运用统计学和机 器学习等方法进行数据分析，发现用户需求和市场趋势，为电商企业提供精准营销、产品推荐、库存管理和供应 链优化等方面的决策支持。
数据探索与可视化
数据探索
通过描述性统计了解数据 的分布、集中趋势、离散 程度等。
可视化工具
使用图表、热力图、散点 图等展示数据的关联和趋 势。
可视化原则
保持简洁明了，突出关键 信息，便于理解和解释。
02
数据分析工具
Excel数据分析
总结词
Excel是一款常用的办公软件，也常用于数据分析。
详细描述
金融数据分析
风险评估与管理
金融欺诈检测
利用数据分析识别和评估金融风险， 如信用风险、市场风险和操作风险， 为风险管理提供决策支持。
利用数据分析技术检测和预防金融欺 诈行为，保障金融交易的安全和合规 。
投资组合优化
通过数据分析对投资组合进行监控和 调整，实现资产配置的最优化，提高 投资回报。
医疗数据分析
股票市场数据分析案例
总结词
通过分析股票市场的历史走势、新闻舆 情和市场情绪，为投资者提供股票投资 建议。
通过分析社交媒体平台上的用户互动、话题传播和情感倾向，为企业提供市场调研和品牌管理支持。
详细描述
社交媒体数据分析案例涉及对社交媒体平台上的用户互动数据、话题传播路径和情感倾向数据的收集 、挖掘和分析，运用文本挖掘和社交网络分析等方法，揭示用户兴趣、市场趋势和品牌声誉，为企业 提供市场调研、品牌定位和危机应对等方面的支持。
电商数据分析案例
总结词
通过分析电商平台的用户行为、销售数据和市场趋势，为电商企业提供决策支持。
详细描述
电商数据分析案例涉及对电商平台上的用户浏览、购买、搜索等行为数据的收集、清洗和整合，运用统计学和机 器学习等方法进行数据分析，发现用户需求和市场趋势，为电商企业提供精准营销、产品推荐、库存管理和供应 链优化等方面的决策支持。
数据探索与可视化
数据探索
通过描述性统计了解数据 的分布、集中趋势、离散 程度等。
可视化工具
使用图表、热力图、散点 图等展示数据的关联和趋 势。
可视化原则
保持简洁明了，突出关键 信息，便于理解和解释。
02
数据分析工具
Excel数据分析
总结词
Excel是一款常用的办公软件，也常用于数据分析。
详细描述
金融数据分析
风险评估与管理
金融欺诈检测
利用数据分析识别和评估金融风险， 如信用风险、市场风险和操作风险， 为风险管理提供决策支持。
利用数据分析技术检测和预防金融欺 诈行为，保障金融交易的安全和合规 。
投资组合优化
通过数据分析对投资组合进行监控和 调整，实现资产配置的最优化，提高 投资回报。
医疗数据分析
股票市场数据分析案例
总结词
通过分析股票市场的历史走势、新闻舆 情和市场情绪，为投资者提供股票投资 建议。
2024版SPC培训教材全课件
假设检验的基本概念
明确假设检验的定义、原假设与备择假设的设立原则及两类错误 的含义。
参数假设检验
掌握正态总体均值、方差的假设检验方法及步骤，理解t检验和F 检验的原理及应用场景。
非参数假设检验
了解非参数假设检验的适用条件及常用方法，如秩和检验、符号 检验等。
16
方差分析、回归分析应用举例
方差分析
掌握方差分析的基本原理、计算步骤及结果解释，理解其在多因素实验设计中的应用。
化。
大数据在SPC中的应用
大数据技术的不断发展将为SPC提供更丰富的数据来源和分析手段，有助于提高SPC的 应用效果。
2024/1/30
SPC在服务业的拓展
随着服务业的不断发展，SPC的应用领域将逐渐拓展到服务业领域，为服务业的质量管 理提供新的思路和方法。
36
下一讲预告及预备知识
2024/1/30
01
02
03
04
明确数据收集目标
根据业务需求，明确所需数据 的类型、范围和质量要求。
2024/1/30
制定数据收集计划
设计合理的数据收集流程，包 括数据源选择、采集频率、存
储方式等。
执行数据收集
运用合适的数据收集工具和技 术，按照计划进行数据采集。
数据质量监控
建立数据质量评估机制，确保 数据的准确性、完整性和一致
下一讲内容
下一讲将介绍SPC在企业中的实际应 用案例，包括不同行业和不同场景下 的SPC应用实践。
预备知识
为了更好地理解下一讲内容，建议学 员提前了解相关行业的生产流程和质 量管理要求，以及SPC在实际应用中 的挑战和解决方案。
37
THANKS
感谢观看
2024/1/30
数据分析(培训完整)ppt课件
对数据进行初步分析，了解数据 的分布、特征和关系。
结果解释和应用
将分析结果转化为业务洞察和行 动计划，并应用到实际业务中。
模型评估和优化
对模型进行评估和优化，以提高 预测准确性和业务洞察力。
建立模型
根据分析目标，选择合适的数据 分析方法和模型。
02
CATALOGUE
数据收集与整理
数据来源
01
02
格式统一
将不同格式的数据统一 为标准格式，便于后续
分析。
数据转换
对数据进行必要的转换 ，以满足分析需求。
数据存储与备份
选择合适的存储介质
根据数据量、访问频率和安全 性要据进行备份，以防数 据丢失。
数据归档
将不常用的数据归档到低成本 存储设备上。
数据迁移
随着数据量的增长，适时迁移 数据到更高级的存储设备。
03
04
内部数据
公司数据库、CRM系统、日 志文件等。
外部数据
市场调查、公共数据、第三方 数据提供商等。
社交媒体数据
社交媒体平台上的用户生成内 容。
IoT数据
物联网设备产生的数据。
数据清洗与整理
缺失值处理
删除缺失值过多、无法 获取有效信息的记录。
异常值处理
识别并处理异常值，如 离群点、错误数据等。
简洁明了
避免图表过于复杂，突出核心信息 ，减少不必要的元素。
选择合适的图表类型
根据数据特点选择合适的图表类型 ，如柱状图、折线图、饼图、散点图 等。
色彩和字体选择
使用易于阅读的颜色和字体，确保 图表清晰易读。
数据可视化案例分享
销售趋势分析
使用折线图展示不同时间段内的销售数据， 分析销售趋势。
结果解释和应用
将分析结果转化为业务洞察和行 动计划，并应用到实际业务中。
模型评估和优化
对模型进行评估和优化，以提高 预测准确性和业务洞察力。
建立模型
根据分析目标，选择合适的数据 分析方法和模型。
02
CATALOGUE
数据收集与整理
数据来源
01
02
格式统一
将不同格式的数据统一 为标准格式，便于后续
分析。
数据转换
对数据进行必要的转换 ，以满足分析需求。
数据存储与备份
选择合适的存储介质
根据数据量、访问频率和安全 性要据进行备份，以防数 据丢失。
数据归档
将不常用的数据归档到低成本 存储设备上。
数据迁移
随着数据量的增长，适时迁移 数据到更高级的存储设备。
03
04
内部数据
公司数据库、CRM系统、日 志文件等。
外部数据
市场调查、公共数据、第三方 数据提供商等。
社交媒体数据
社交媒体平台上的用户生成内 容。
IoT数据
物联网设备产生的数据。
数据清洗与整理
缺失值处理
删除缺失值过多、无法 获取有效信息的记录。
异常值处理
识别并处理异常值，如 离群点、错误数据等。
简洁明了
避免图表过于复杂，突出核心信息 ，减少不必要的元素。
选择合适的图表类型
根据数据特点选择合适的图表类型 ，如柱状图、折线图、饼图、散点图 等。
色彩和字体选择
使用易于阅读的颜色和字体，确保 图表清晰易读。
数据可视化案例分享
销售趋势分析
使用折线图展示不同时间段内的销售数据， 分析销售趋势。
R语言培训 回归分析 e
par(mfrow=c(2,2))
plot(lm1,which=c(1:4))
删除异常样本
通过Cook diatance图，检验发现47号数据为异常值， 需要将其删除
R 语句：
a.std=a.std(-47, )
多重共线性
含义及检验
什么是多重共线性？
定义：
存在多重共线性的变量之间，存在较强的相关性， 在建模中会影响模型的准确性，应该建模前予以处 理。
R语句： >lm1=lm(ROE~ROEt+ATO+PM+LEV+GROWTH+PB+
ARR+INV+ASSET, data=a1) > summary(lm1)
显著性检验
回归方程与回归系数的显著性检验
F检验-回归方程显著性检验
假设
H0 : i 0i vs
检验统计量
H1 : i 0i
依据模型删除变量
“最优”回归选择
回归方程中若忽略了对因变量有显著影响的自变量 ，模型必有较大偏差；但若自变量选的过多，模型 效果也不会很好。
统计学中对回归模型提出许多不同的准则，以及多 种方法对模型进行变量选择
R软件提供了用于逐步回归进行变量选择的函数：
step(object,scale=0,direction=c(“both” , “backward”, “forward”))
学生化残差：
R软件如下函数获得学生化残差： rstudent(object)
残差图
(a)不论回归值大小，残差具有相同分布，满足模型 的各建设条件；
(b)回归值与残差波动大小有关，即等方差假设有问 题；
(c)表示线性模型不合适，应考虑非线性模型
plot(lm1,which=c(1:4))
删除异常样本
通过Cook diatance图，检验发现47号数据为异常值， 需要将其删除
R 语句：
a.std=a.std(-47, )
多重共线性
含义及检验
什么是多重共线性？
定义：
存在多重共线性的变量之间，存在较强的相关性， 在建模中会影响模型的准确性，应该建模前予以处 理。
R语句： >lm1=lm(ROE~ROEt+ATO+PM+LEV+GROWTH+PB+
ARR+INV+ASSET, data=a1) > summary(lm1)
显著性检验
回归方程与回归系数的显著性检验
F检验-回归方程显著性检验
假设
H0 : i 0i vs
检验统计量
H1 : i 0i
依据模型删除变量
“最优”回归选择
回归方程中若忽略了对因变量有显著影响的自变量 ，模型必有较大偏差；但若自变量选的过多，模型 效果也不会很好。
统计学中对回归模型提出许多不同的准则，以及多 种方法对模型进行变量选择
R软件提供了用于逐步回归进行变量选择的函数：
step(object,scale=0,direction=c(“both” , “backward”, “forward”))
学生化残差：
R软件如下函数获得学生化残差： rstudent(object)
残差图
(a)不论回归值大小，残差具有相同分布，满足模型 的各建设条件；
(b)回归值与残差波动大小有关，即等方差假设有问 题；
(c)表示线性模型不合适，应考虑非线性模型
回归分析培训
8 - 23
统计学
STATISTICS
三、回归系数的估计
回归系数估计的思想：
为什么只能对未知参数作估计?
参数是未知的、不可直接观测的、不能精确计算的
能够得到的只是变量的样本观测值 结论:只能通过变量样本观测值选择适当方法去近似 地估计回归系数。 前提: u是随机变量其分布性质不确定，必须作某些 假定，其估计才有良好性质，其检验才可进行。 原则:24 8 - 使参数估计值“尽可能地接近”总体参数真实值
或者 8 - 21
Yi X i ei
^
^
样本回归函数与总体回归函数的关系 统计学 STATISTICS ——相互联系
● 样本回归函数的函数形式应与设定的总体回 归函数的函数形式一致 。 ● 和 是对总体回归函数参数的估计。 ● Yi 是对总体条件期望 E(Y X i ) 的估计 ● 残差 e 在概念上类似总体回归函数中的随机 误差u。
8-2
统计学 实例1:
STATISTICS
中国妇女生育水平的决定因素是什么?
妇女生育水平除了受计划生育政策影响以外，还可能 与社会、经济、文化等多种因素有关。 1. 影响中国妇女生育率变动的因素有哪些？ 2. 各种因素对生育率的作用方向和作用程度如何？ 3. 哪些因素是影响妇女生育率主要的决定性因素？ 4. 如何评价计划生育政策在生育水平变动中的作用？ 5. 计划生育政策与经济因素比较,什么是影响生育率的 决定因素？ 6. 如果某些地区的计划生育政策及社会、经济、文化 等因素发生重大变化，预期对这些地区的妇女生育 8-3 水平会产生怎样的影响？
回归分析的目的： 8 - 22 用样本回归函数去估计总体回归函数。
^
^
^
样本回归函数与总体回归函数的关系 统计学 STATISTICS ——相互区别
统计学
STATISTICS
三、回归系数的估计
回归系数估计的思想：
为什么只能对未知参数作估计?
参数是未知的、不可直接观测的、不能精确计算的
能够得到的只是变量的样本观测值 结论:只能通过变量样本观测值选择适当方法去近似 地估计回归系数。 前提: u是随机变量其分布性质不确定，必须作某些 假定，其估计才有良好性质，其检验才可进行。 原则:24 8 - 使参数估计值“尽可能地接近”总体参数真实值
或者 8 - 21
Yi X i ei
^
^
样本回归函数与总体回归函数的关系 统计学 STATISTICS ——相互联系
● 样本回归函数的函数形式应与设定的总体回 归函数的函数形式一致 。 ● 和 是对总体回归函数参数的估计。 ● Yi 是对总体条件期望 E(Y X i ) 的估计 ● 残差 e 在概念上类似总体回归函数中的随机 误差u。
8-2
统计学 实例1:
STATISTICS
中国妇女生育水平的决定因素是什么?
妇女生育水平除了受计划生育政策影响以外，还可能 与社会、经济、文化等多种因素有关。 1. 影响中国妇女生育率变动的因素有哪些？ 2. 各种因素对生育率的作用方向和作用程度如何？ 3. 哪些因素是影响妇女生育率主要的决定性因素？ 4. 如何评价计划生育政策在生育水平变动中的作用？ 5. 计划生育政策与经济因素比较,什么是影响生育率的 决定因素？ 6. 如果某些地区的计划生育政策及社会、经济、文化 等因素发生重大变化，预期对这些地区的妇女生育 8-3 水平会产生怎样的影响？
回归分析的目的： 8 - 22 用样本回归函数去估计总体回归函数。
^
^
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样本回归函数与总体回归函数的关系 统计学 STATISTICS ——相互区别
2024全新统计学培训课件(2024)
2024/1/30
统计学定义
统计学是一门研究如何收集、整 理、分析、解释和呈现数据的科 学。
统计学作用
通过对数据的分析和解释，揭示 数据背后的规律，为决策提供依 据。
4
数据类型与来源
数据类型
定量数据和定性数据。
数据来源
实验数据、观察数据、调查数据和二手数据。
2024/1/30
5
总体与样本概念
总体
合概率密度函数来求解模型参数。
14
假设检验原理及步骤
2024/1/30
假设检验的基本原理
先对总体参数提出一个假设，然后利用样本信息来判断这一假设 是否合理。
假设检验的步骤
提出假设、构造检验统计量、确定拒绝域、计算p值、做出决策。
假设检验中的两类错误
第一类错误是拒绝正确的原假设，第二类错误是接受错误的原假设 。
经验分享与总结
分享在实际项目中使用R或Python进行数据分析的经验和 教训，以及如何提高分析效率和准确性等方面的总结和建 议。
32
THANK YOU
2024/1/30
33
2024全新统计学培训课件
2024/1/30
1
contents
目录
2024/1/30
• 统计学基本概念与原理 • 描述性统计方法及应用 • 推论性统计方法及应用 • 高级统计技术探讨 • 实验设计与数据分析流程 • 统计软件操作与编程实现
2
01
统计学基本概念与原 理
2024/1/30
3
统计学定义及作用
离散程度度量
包括极差、四分位数、方 差和标准差，用于描述数 据的波动情况。
偏态与峰态度量
包括偏态系数和峰态系数 ，用于描述数据分布的形 状。
统计学定义
统计学是一门研究如何收集、整 理、分析、解释和呈现数据的科 学。
统计学作用
通过对数据的分析和解释，揭示 数据背后的规律，为决策提供依 据。
4
数据类型与来源
数据类型
定量数据和定性数据。
数据来源
实验数据、观察数据、调查数据和二手数据。
2024/1/30
5
总体与样本概念
总体
合概率密度函数来求解模型参数。
14
假设检验原理及步骤
2024/1/30
假设检验的基本原理
先对总体参数提出一个假设，然后利用样本信息来判断这一假设 是否合理。
假设检验的步骤
提出假设、构造检验统计量、确定拒绝域、计算p值、做出决策。
假设检验中的两类错误
第一类错误是拒绝正确的原假设，第二类错误是接受错误的原假设 。
经验分享与总结
分享在实际项目中使用R或Python进行数据分析的经验和 教训，以及如何提高分析效率和准确性等方面的总结和建 议。
32
THANK YOU
2024/1/30
33
2024全新统计学培训课件
2024/1/30
1
contents
目录
2024/1/30
• 统计学基本概念与原理 • 描述性统计方法及应用 • 推论性统计方法及应用 • 高级统计技术探讨 • 实验设计与数据分析流程 • 统计软件操作与编程实现
2
01
统计学基本概念与原 理
2024/1/30
3
统计学定义及作用
离散程度度量
包括极差、四分位数、方 差和标准差，用于描述数 据的波动情况。
偏态与峰态度量
包括偏态系数和峰态系数 ，用于描述数据分布的形 状。
数据分析(培训完整)ppt课件
数据安全和隐私保护
数据安全
随着数据价值的不断提升，数据安全问题也变得越来越重要。未来的数据分析将更加注重数据的安全保护，包括 数据的加密、备份、访问控制等方面，确保数据的完整性和安全性。
隐私保护
在数据分析过程中，保护用户隐私是一个重要的伦理问题。未来的数据分析将更加注重隐私保护，通过匿名化、 去标识化等技术手段，保护用户隐私不受侵犯。同时，数据分析人员也需要遵守伦理规范，确保用户隐私得到尊 重和保护。
运营效率等。
数据分析的流程
数据清洗
对数据进行预处理，包括缺失 值处理、异常值处理、数据转 换等。
建模分析
根据分析目的，选择适当的分 析方法和模型进行数据分析。
数据收集
根据分析目的，收集相关的数 据。
数据探索
对数据进行初步分析，了解数 据的分布和特征。
结果解读与报告
将分析结果进行解读，并形成 报告，以便于决策者理解和应 用。
数据集成
将多个数据源的数据进行整合，形成一个统 一的数据集。
数据清洗
缺失值处理
根据实际情况选择填充缺失值的方法 ，如使用均值、中位数、众数等。
异常值处理
通过统计方法、业务逻辑等方式识别 异常值，并采取相应的处理措施。
重复值处理
去除重复值或对重复值进行合并处理 。
格式统一
将不同格式或类型的数据统一为标准 格式，以便于后续分析。
客户细分
通过数据分析将客户群体 细分，以便更好地理解客 户需求并提供定制化服务 。
市场趋势预测
通过分析历史销售数据和 市场趋势，预测未来的市 场需求和销售情况。
产品定位与定价
通过分析市场和竞争环境 ，确定产品的定位和定价 策略。
销售数据分析
《数据分析培训》PPT课件
交互式图表制作
利用工具提供的功能，增加图表交互性，如鼠标悬停提示、筛选器 、动态效果等。
数据报告制作流程与注意事项
数据报告制作流程
明确报告目标、收集并整理数据、设计报告结构、制作可视化图表、编写文字 说明、校对并调整格式、分享并演示报告。
注意事项
确保数据准确性和完整性、统一数据格式和度量单位、保持报告逻辑性和连贯 性、使用清晰简洁的语言和图表、注意报告排版和美观度、考虑受众背景和需 求等。
大数据处理技术与
05
应用
大数据概念、特点及处理技术概述
大数据概念
大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是 需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和 多样化的信息资产。
大数据特点
大数据具有数据量大、处理速度快、数据类型多、价值密度低等特点。
推断性统计分析方法及应用案例
参数估计
利用样本数据对总体参数进行估计， 包括点估计和区间估计。
假设检验
提出原假设和备择假设，通过检验统 计量和P值判断假设是否成立。
方差分析
研究不同因素对因变量的影响程度， 如单因素方差分析和多因素方差分析 。
相关与回归分析
探讨变量之间的相关关系和因果关系 ，建立回归模型进行预测和控制。
Spark
Spark是加州大学伯克利分校AMP实验室开发的通用大数据处理框架， 具有处理速度快、易用性好、通用性强和随处运行等特点。
03
其他大数据处理框架
除了Hadoop和Spark外，还有Flink、Storm等大数据处理框架，它们
各有特点，适用于不同的应用场景。
大数据在各行各业的应用案例
金融行业
利用工具提供的功能，增加图表交互性，如鼠标悬停提示、筛选器 、动态效果等。
数据报告制作流程与注意事项
数据报告制作流程
明确报告目标、收集并整理数据、设计报告结构、制作可视化图表、编写文字 说明、校对并调整格式、分享并演示报告。
注意事项
确保数据准确性和完整性、统一数据格式和度量单位、保持报告逻辑性和连贯 性、使用清晰简洁的语言和图表、注意报告排版和美观度、考虑受众背景和需 求等。
大数据处理技术与
05
应用
大数据概念、特点及处理技术概述
大数据概念
大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是 需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和 多样化的信息资产。
大数据特点
大数据具有数据量大、处理速度快、数据类型多、价值密度低等特点。
推断性统计分析方法及应用案例
参数估计
利用样本数据对总体参数进行估计， 包括点估计和区间估计。
假设检验
提出原假设和备择假设，通过检验统 计量和P值判断假设是否成立。
方差分析
研究不同因素对因变量的影响程度， 如单因素方差分析和多因素方差分析 。
相关与回归分析
探讨变量之间的相关关系和因果关系 ，建立回归模型进行预测和控制。
Spark
Spark是加州大学伯克利分校AMP实验室开发的通用大数据处理框架， 具有处理速度快、易用性好、通用性强和随处运行等特点。
03
其他大数据处理框架
除了Hadoop和Spark外，还有Flink、Storm等大数据处理框架，它们
各有特点，适用于不同的应用场景。
大数据在各行各业的应用案例
金融行业
《数据分析培训》PPT课件
数据可视化
R提供了许多优秀的可视化包，如ggplot2、lattice等，可以生成各种类型的图表和图像，帮助用户更好地理解数据和分析结果。
统计分析方法
R拥有丰富的统计分析方法，包括回归分析、聚类分析、主成分分析等，可以满足各种数据分析需求。
数据分析方法
04
总结词：描述性分析是对数据进行基础描述，提供数据的总体特征和分布情况。详细描述：描述性分析主要是对数据进行整理、分类和汇总，计算出各种统计量，如均值、中位数、众数、方差等，以展示数据的集中趋势和离散程度。总结词：描述性分析是数据分析的基础，为后续的探索性和预测性分析提供数据准备。详细描述：在进行探索性和预测性分析之前，需要对数据进行清洗、去重、异常值处理等操作，确保数据的质量和准确性。同时，描述性分析还可以帮助我们了解数据的分布情况，为后续的分析提供参考。
数据分析在现代商业和社会中具有重要意义，能够帮助企业和个人做出更科学、更准确的决策。
通过数据分析，企业可以更好地了解市场需求、优化产品和服务、提高运营效率、降低成本等。
在竞争激烈的市场环境中，数据分析能力已经成为企业核心竞争力的重要组成部分。
根据分析目的和需求，收集相关数据。
数据收集
对数据进行预处理，包括缺失值处理、异常值处理、数据转换等。
《数据分析培训》ppt课件
汇报人：可编辑
2023-12-24
数据分析概述数据收集与整理数据分析工具数据分析方法数据可视化数据分析应用
contents
目录
数据分析概述
01
01
02
数据分析包括数据收集、清洗、整合、探索、建模和可视化等多个环节，旨在帮助企业或个人更好地理解数据，做出科学决策。
数据分析是指通过统计和数学方法对数据进行分析、挖掘和解释，以揭示数据背后的规律、趋势和关联性的过程。
R提供了许多优秀的可视化包，如ggplot2、lattice等，可以生成各种类型的图表和图像，帮助用户更好地理解数据和分析结果。
统计分析方法
R拥有丰富的统计分析方法，包括回归分析、聚类分析、主成分分析等，可以满足各种数据分析需求。
数据分析方法
04
总结词：描述性分析是对数据进行基础描述，提供数据的总体特征和分布情况。详细描述：描述性分析主要是对数据进行整理、分类和汇总，计算出各种统计量，如均值、中位数、众数、方差等，以展示数据的集中趋势和离散程度。总结词：描述性分析是数据分析的基础，为后续的探索性和预测性分析提供数据准备。详细描述：在进行探索性和预测性分析之前，需要对数据进行清洗、去重、异常值处理等操作，确保数据的质量和准确性。同时，描述性分析还可以帮助我们了解数据的分布情况，为后续的分析提供参考。
数据分析在现代商业和社会中具有重要意义，能够帮助企业和个人做出更科学、更准确的决策。
通过数据分析，企业可以更好地了解市场需求、优化产品和服务、提高运营效率、降低成本等。
在竞争激烈的市场环境中，数据分析能力已经成为企业核心竞争力的重要组成部分。
根据分析目的和需求，收集相关数据。
数据收集
对数据进行预处理，包括缺失值处理、异常值处理、数据转换等。
《数据分析培训》ppt课件
汇报人：可编辑
2023-12-24
数据分析概述数据收集与整理数据分析工具数据分析方法数据可视化数据分析应用
contents
目录
数据分析概述
01
01
02
数据分析包括数据收集、清洗、整合、探索、建模和可视化等多个环节，旨在帮助企业或个人更好地理解数据，做出科学决策。
数据分析是指通过统计和数学方法对数据进行分析、挖掘和解释，以揭示数据背后的规律、趋势和关联性的过程。
数据分析(培训完整)ppt课件(精)
01
02
Python
一种流行的编程语言，提供丰富的数 据处理和分析库，如pandas、 numpy等。
03
R语言
一种专门为数据分析和统计计算设计 的编程语言，提供强大的数据处理和 可视化功能。
05
04
SQL
一种用于管理和查询关系型数据库的 标准语言，适用于大规模数据的处理 和分析。
数据收集与预处理
分析方法
运用统计学和机器学习 算法，构建风险评分模 型，对客户进行分类和
预测。
实战步骤
数据探索与预处理、特 征选择、模型构建与验 证、模型部署与监控。
案例三：医疗健康领域的数据挖掘应用
01
02
03
04
数据来源
医疗电子病历、健康监测数据 、生物医学文献等。
分析目标
挖掘疾病与症状之间的关联规 则，辅助医生进行疾病诊断和
分析方法
采用数据挖掘和机器学习技术 ，对用户行为数据进行清洗、 转换和建模，提取有用特征并 训练模型。
实战步骤
数据预处理、特征提取、模型 训练与评估、结果可视化与解
读。
案例二：金融风险控制模型构建
数据来源
银行信贷数据、征信数 据、第三方数据等。
分析目标
识别潜在风险客户，预 测客户违约可能性，为
信贷决策提供支持。
数据地图
将数据与地理空间信息相结合，通过地图形式展 示数据的空间分布和特征。
数据动画
利用动画技术动态展示数据的变化过程，增强数 据的直观性和易理解性。
数据挖掘与机器学
04
习
数据挖掘的基本概念
数据挖掘定义
从大量数据中提取出有用信息和知识的过程。
数据挖掘任务
数据分析师培训PPT课件完整版)pptx
数据分析师的核心能力
数据处理能力
统计分析能力
数据分析师需要具备强大的数据处理能力 ，能够从海量数据中提取有用的信息，并 进行数据清洗、预处理和可视化。
数据分析师需要熟练掌握各种统计分析方 法，如描述性统计、回归分析、聚类分析 等，以从数据中挖掘出有用的信息。
商业理解能力
沟通能力
数据分析师需要具备对商业的理解和洞察 力，能够将数据与商业实践相结合，为企 业提供实用的决策建议。
01
02
03
数据清洗
处理缺失值、异常值、重 复值
数据转换
数据类型转换、数据标准 化、数据归一化
数据整合
合并数据、数据关联、数 据去重
数据可视化与报表制作
数据可视化
图表类型、可视化工具、可视化技巧
报表制作
报表设计、报表工具、报表发布
数据分析报告的撰写
报告结构、报告内容、报告呈现方式
03
数据分析工具与技术
理和分析。
数据分析方法
掌握R中常用的数据分析 方法，如描述性统计、 回归分析、聚类分析等
。
数据可视化Байду номын сангаас
学习使用R的内置函数和 包，如ggplot2、plotly 等，创建各种图表和图
形。
04
数据分析方法与模型
描述性分析
总结与概括
对数据进行简单的统计和 描述，如平均值、中位数 、众数等。
数据可视化
通过图表、图像等方式直 观展示数据特征和分布情 况。
数据分析师是指专门从事数据分析与数据挖掘工作的专业人员，他们通过对数 据的收集、整理、分析和挖掘，为企业提供数据支持和决策建议。
数据分析师的职责
数据分析师的主要职责包括收集和整理数据，进行数据清洗和预处理，运用统 计分析、机器学习等方法进行数据挖掘和分析，最终为企业提供数据支持和决 策建议。
数据分析(培训完整)ppt课件
市场营销
03
在市场营销中，数据可视化可以帮助企业了解 消费者行为和市场趋势，制定更有针对性的营
销策略。
项目管理
04
在项目管理中，数据可视化可以帮助团队更好 地了解项目进度和资源使用情况，提高项目管
理效率。
05
数据分析在业务中的应用
客户细分与精准营销
客户细分
通过数据分析，将客户群体细分 为具有相似需求和行为的子群体 ，以便更好地理解客户需求并提 供定制化的产品和服务。
准确反映数据
数据可视化应准确地反映数据的特点 和变化趋势，避免误导观众。
可交互性
数据可视化应突出关键信息，使观众 能够快速找到重点。
常见的数据可视化工具
Excel
Excel是一款常用的办 公软件，也提供了数据 可视化的功能，如图表
、表格等。
Tableau
Tableau是一款功能强 大的数据可视化工具， 支持多种数据源，能够 快速创建交互式图表和
详细描述
通过建立回归分析、时间序列分析、决策树、随机森林等预测模型，对未来的趋 势和结果进行预测和分析。同时，运用模型评估和优化技术，提高预测的准确性 和可靠性。
04
数据可视化
数据可视化的原则
直观易懂
数据可视化应清晰、直观，避免过多 的视觉干扰，使观众能够快速理解数 据。
突出关键信息
数据可视化应具备可交互性，使观众 能够与数据进行互动，深入探索数据 。
探索性分析
总结词
深入挖掘数据之间的关系和潜在模式，为进一步的数据分析提供方向和思路。
详细描述
通过相关性分析、因子分析、聚类分析等方法，探索数据之间的关联和规律。 同时，运用数据可视化技术，如热力图、网络图等，揭示数据之间的复杂关系 和模式。
数据分析 统计分析 培训PPT
数据分析
服装制作
方法论 工具 技术
5W2H、4P、逻辑 树等思路分析
复制设计图
EXCEL、 SPSS 剪刀、缝纫机、电
SAS等
熨斗等
交叉分析、相关分 析、回归分析、等
平面、立体剪裁等
（图表来源：小蚊子—黄书）
5
5W2H分析法
第一课时：初步认识数据分析
6
第一课时：初步认识数据分析
SWTO矩阵分析法
在各项数据分析中， 应该重点选取关键指 标，科学专业地进行 分析。此外，针对同 一类问题，其分析结 果也应当按照问题重 要性来分级阐述。
14
第五课时： 数据分析报告
5.3 数据分析报告的作用：
15
第五课时： 数据分析报告
5.4 数据分析报告的种类： 专题问题报告：用户流失分析、提升用户消费分析 综合分析报告：企业运营报告、世界人口发展报告 日常数据通报：月度数据报告、日报表
数据清单的提取
以上是一个没有经过数据分析就贸然进行电话销售活动的典型案 例，在电信或银行等拥有大量客户数据的企业，在进行电话销售活动 前需要思索的是：究竟哪些客户是我们的目标用户呢？或许有些项目 会有很明显的客户群体特征，例如我们要做一个客户挽留，那流失的 客户就是一个很明显的目标群体。但深层次思考，在这些流失的用户 中100%都是会成功的吗？又或者100％都是我们应该去挽留的吗？答案 是否定的！因此在正式开始项目前，我们必须对这些数据进行有效的 分析，并提炼出最合适的目标用户群体。
25
第六课时：数据分析在电话销售项目 中的应用
现场活动的监控
根据上述图表中经过分析，我们会得出以下结论： 清单A和清单B在时段a和时段b的成功率是较其他时段要高的， 因此我们可以将这二个清单集中在a和b时段外呼。 而清单C明显看出在时段c和时段d的成功率要相对较高，因此可 以安排在这二个时段进行外呼。 清单D则变化不太明显，可以根据人力资源的变化灵活进行安 排。
《数据分析培训课程》课件
金融风控数据分析案例
总结词
通过数据分析识别金 融风险，提高风险控 制能力和客户满意度 。
数据整合
整合信贷、交易、征 信等各类金融数据。
风险评估
运用统计模型和算法 ，评估客户信用风险 和欺诈风险。
策略制定
根据风险评估结果， 制定相应的风险控制 策略。
监控与优化
实时监控风险变化， 调整策略以降低风险 和提高客户满意度。
05
04
市场趋势
识别热门话题和流行趋势，了解用户 需求和兴趣点。
THANKS
感谢观看
04
数据分析技术
统计分析
01
02
03
04
描述性统计
通过均值、中位数、众数、方 差等统计量描述数据的基本特
征。
推断性统计
利用样本数据推断总体特征， 如参数估计和假设检验。
相关与回归分析
研究变量之间的相关关系和因 果关系。
时间序列分析
对时间序列数据进行预测和趋 势分析。
数据挖掘
数据预处理
数据清洗、集成、转换和规约。
社交媒体数据分析案例
总结词
通过分析社交媒体数据，了解用户需 求和市场趋势，优化产品推广和品牌 形象。
01
02
数据收集
抓取社交媒体平台上的用户讨论、话 题、品牌提及等信息。
03
情感分析
运用自然语言处理技术，分析用户对 产品或品牌的情感态度。
推广与优化
根据分析结果，制定针对性的推广策 略和优化方案，提升品牌知名度和用 户满意度。
数据分析的常用工具
Excel
Excel是一款功能强大的电子表 格软件，可以进行简单的数据 处理、图表制作和数据分析。
培训培训数据分析报告(PPT
培训考核成绩良好
学员在培训后的考核中表现良好， 大部分学员都能够掌握培训内容。
工作绩效提升明显
通过对比学员培训前后的工作绩效 ，发现学员的工作绩效得到了明显 的提升。
培训效果影响因素分析
培训内容与实际工作结合程度
01
培训内容与实际工作结合紧密，能够更好地满足学员的实际需
求，提高培训效果。
培训方式与学员接受程度
高分、最低分等指标。
培训反馈分析
通过对学员反馈意见和建议的 分析，可以了解学员对培训的
满意度和改进方向。
培训问题诊断
通过数据分析可以发现培训中 存在的问题和不足，为改进培
训提供依据。
培训预测
通过对历史数据的分析和预测 模型的应用，可以对未来的培
训需求和趋势进行预测。
03 培训效果评估
培训效果评估指标
中位数、众数等。
相关性分析
分析不同变量之间的相 关性，如培训时长与考
试成绩之间的关系。
回归分析
通过回归模型分析自变 量和因变量之间的关系 ，如培训时长对考试成
绩的影响。
聚类分析
将学员按照某些特征进 行分类，如按照考试成 绩将学员分为不同层次
。
数据分析结果
01
02
03
04
培训效果评估
通过数据分析可以得出培训效 果评估结果，包括平均分、最
02
采用多种培训方式，如讲座、案例分析、小组讨论等，能够更
好地激发学员的学习兴趣和参与度，提高培训效果。
师资力量与教学水平
03
优秀的师资力量和教学水平能够保证培训内容的准确性和有效
性训质量建议
1 2
制定明确的培训目标和计划
在培训开始前，应明确培训的目标和计划，确保 培训内容与实际需求相符合。
数据分析师培训PPT课件完整版(精)
等部分。
报告制作工具
介绍常用的报告制作工具和技术 ，如Microsoft PowerPoint、
Tableau等。
数据分析方法与技
03
术
描述性统计分析
数据可视化
利用图表、图像等方式 直观展示数据分布和特
征。
集中趋势度量
计算平均数、中位数和 众数等指标，了解数据
中心的位置。
离散程度度量
通过方差、标准差等指 标衡量数据的波动情况
角色
在企业中，数据分析师充当着数据翻 译者的角色，他们将复杂的数据转化 为易于理解的形式，为决策者提供有 价值的见解和建议。
数据分析师的核心能力
数据处理和分析能力
掌握数据处理和分析技术，包括数据 清洗、转换、可视化等。
业务理解能力
沟通能力
能够将分析结果以易于理解的方式呈 现给非技术人员，与团队成员有效沟 通。
明确分析目标
01 根据业务需求，确定数据分析
的目标和范围。
数据收集
02 从各种数据源中收集相关数据
，包括数据库、API、文件等 。
数据清洗
03 对数据进行预处理，包括去重
、填充缺失值、转换数据类型 等。
数据分析
04 运用统计学、机器学习等方法
对数据进行深入分析，挖掘数 据中的规律和趋势。
数据可视化
05 将分析结果以图表、图像等形
通过对医疗资源的数据进行分析，优化资源配置和管理，提高医疗服 务的效率和质量。
THANKS.
02
数据分析基础
数据类型与数据质量
数据类型
介绍数值型、文本型、日 期型等常见数据类型及其 特点。
数据质量
阐述数据质量的重要性， 包括准确性、完整性、一 致性等方面。
报告制作工具
介绍常用的报告制作工具和技术 ，如Microsoft PowerPoint、
Tableau等。
数据分析方法与技
03
术
描述性统计分析
数据可视化
利用图表、图像等方式 直观展示数据分布和特
征。
集中趋势度量
计算平均数、中位数和 众数等指标，了解数据
中心的位置。
离散程度度量
通过方差、标准差等指 标衡量数据的波动情况
角色
在企业中，数据分析师充当着数据翻 译者的角色，他们将复杂的数据转化 为易于理解的形式，为决策者提供有 价值的见解和建议。
数据分析师的核心能力
数据处理和分析能力
掌握数据处理和分析技术，包括数据 清洗、转换、可视化等。
业务理解能力
沟通能力
能够将分析结果以易于理解的方式呈 现给非技术人员，与团队成员有效沟 通。
明确分析目标
01 根据业务需求，确定数据分析
的目标和范围。
数据收集
02 从各种数据源中收集相关数据
，包括数据库、API、文件等 。
数据清洗
03 对数据进行预处理，包括去重
、填充缺失值、转换数据类型 等。
数据分析
04 运用统计学、机器学习等方法
对数据进行深入分析，挖掘数 据中的规律和趋势。
数据可视化
05 将分析结果以图表、图像等形
通过对医疗资源的数据进行分析，优化资源配置和管理，提高医疗服 务的效率和质量。
THANKS.
02
数据分析基础
数据类型与数据质量
数据类型
介绍数值型、文本型、日 期型等常见数据类型及其 特点。
数据质量
阐述数据质量的重要性， 包括准确性、完整性、一 致性等方面。
主成分回归之后预测_主成分回归解析.ppt
主成分回归之后预测_主成分回归解析.ppt教学课件课件PPT医学培训课件教育资源教材讲义主成分回归分析⼀、主成分估计主成分估计是以P个主成分中的前q个贡献⼤的主成分为⾃变量建⽴回归⽅程，估计参数的⼀种⽅法。
它可以消除变量间的多重共线性。
回归⽅程对各变量进⾏标准化处理对于解释变量X*，使得z=X*U1、给定c，2、删去 的特征根所对应的主成分。
3、例3.10 影响电的需求量的指标有：(1)钢的产量x1;(2)⽣铁产量x2;(3)钢材产量x3;(4)有⾊⾦属产量x4;(5)原煤产量x5;(6)⽔泥产量x6;(7)机械⼯业总产值x7;(8)化肥产量x8;(9)硫酸产量x9;(10)烧碱产量x10;(11)棉纱产量x11共11个指标。
收集了23年的指标值，建⽴发电站需求模型。
(数据见spssex/ex310)Z1=0.3145*zx1+0.3027*zx2+0.3100*zx3+0.2782*zx4+0.2518*zx5+0.3110*zx6+0.3116*zx7+0.3075*zx8+0.3034*zx9+0.31Z2=-0.0522*zx1+0.2949*zx2-0.0469*zx3+0.3696*zx4+0.7199*zx5-0.1919*zx6-0.1391*zx7-0.2421*zx8-0.3361*zx9-0.1481*zx10-0.0536*zx11⼆、主成分分析筛选变量法1、将原始样本数据标准化后，作主成分变换Z= X*U2、剔除Up中绝对值最⼤的ui1p所对应的变量具有较⼩特征根对应的主成分含有较少的信息。
3、将剩余p-1个标准化变量X*(1)再作主成分分析 Z(1)=X*(1) U(1)4、再考虑最⼩特征根对应的特征向量，找出绝对值最⼤的特征向量，剔除与之对应的变量。
直⾄满⾜给定条件时停⽌。
5、将因变量与剩余变量作回归三、主成分回归法先将原始变量作主成分估计，得到标准化后的y与主成分的回归⽅程。
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16
1 .4 建立实际问题回归模型的过程
二. 收集整理统计数据
1.数据类型
时间序列—按时间顺序排列的数据 横截面数据—同一时间截面上的统计数据. 面板数据—是截面数据与时间序列数据综合起来的一种数据类型。例如2000、 2001、2002、2003、2004各年中国所有直辖市的GDP分别为（单位亿元）:
yˆ 33.73 0.516x
12
1 .3 回归分析的主要内容及其一般模型
一元线性回归
回 归
线性回归 多元线性回归
多个因变量与多个自变 量的回归
讨论如何从数据推断回 归模型基本假设的合理 性
分 析 的 主
回归诊断
当基本假设不成立时如 判定回归方程拟合的效
何对数据进行修正 果
选择回归函数的形式
11
1 .2 回归方程与回归名称的由来
1. 回归方程
2. 回归方程的由来
英国著名统计学家F.Galton(1822-1911年)和他的学生、 现代统计学的奠基者之一K.Pearson(1856—1936年)在研究 父母身高与其子女身高的遗传问题时,观察了1 078对夫妇, 他们以成年儿子身高作为纵坐标，夫妇平均身高为横坐标做 散点图，结果发现两者的关系近似于一条直线，经计算得到 如下方程：
模型 N
检验
修改
Y
模型运用
经济因素分析 经济变量控制 经济决策预测
15
1 .4 建立实际问题回归模型的过程
一、设置指标变量
根据研究目的，利用经济学理论，从定性角度来确定经济问题中各因 素之间的因果关系。 指标变量不容易确定： 1. 认识的局限性； 2. 为了模型参数估计的有效性,设置的解释变量应该是不相关的,可是 在经济问题中很难找到. 3. 从经济学角度考虑应该引进非常重要的经济变量,但是在实际中没有 这样的数据,或数据很难拿到,可以考虑用相近的变量代替,或由其他几 个指标符合成一个新的指标. 4. 并不是模型中所涉及的解释变量越多越好 (1) 可能会引进与问题无关的变量; (2) 容易产生共线性—信息重叠 (3) 计算量大,误差累计大,估计模型参数精度不高.
回归分析
回归变量的选择
自变量选择的准则 逐步回归分析方法
要 内 容
参数估计方法的改进
岭回归 主成分回归
偏最小二乘法
一元非线性回归
非线性回归
分段回归
多元非线性回归
含有定性变量的回归
自变量含定性变量的情 因变量是定性变量的情
况 况
13
1 .3 回归分析的主要内容及其一般模型
回归分析的一般形式
3
第1章 回归分析概述
1 .1 变量间的统计关系 1 .2 回归方程与回归名称的由来 1 .3 回归分析的主要内容及其一般模型 1 .4 建立实际问题回归模型的过程 1 .5 回归分析应用与发展述评
思考与练习
4
1 .1 变量间的统计关系
函数关系
▪商品的销售额与销售量之间的关系 y = px
▪圆的面积与半径之间的关系
相关关系的例子
▪子女身高 (y)与父亲身高(x)之间的关系 ▪收入水平(y)与受教育程度(x)之间的关系 ▪粮食亩产量(y)与施肥量(x1) 、降雨量(x2) 、温度(x3)之 间的关系 ▪商品的消费量(y)与居民收入(x)之间的关系 ▪商品销售额(y)与广告费支出(x)之间的关系
7
1 .1 变量间的统计关系
y
x 图1. 2 y 与x 非确定性关系图
8
1 .1 变量间的统计关系
• 对变量间统计依赖关系的考察主要是通过相关 分析(correlation analysis)或回归分析 (regression analysis)来完成的
统计依赖关系
正相关 线性相关 不相关 相关系数：
负相关 1 XY 1
S=R2
▪、原原材材料料消价耗格额(x与3)之产间量的(x关1) 系、单位产量消耗(x2) y = x1 x2 x3
5
1 .1 变量间的统计关系
y（万元）
6000 5000 4000 3000 2000 1000
0 0
y = 1000x
123456 x（万辆）
图1.1 函数关系图
6
1 .1 变量间的统计关系
即区分因变量（被解释变量）和自变量（解释 变量）：前者是随机变量，后者不是。
10
1 .1 变量间的统计关系
• 回归分析构成计量经济学的方法论基础， 其主要内容包括：
– （1）根据样本观察值对经济计量模型的参 数进行估计，求得回归方程；
– （2）对回归方程、参数估计值进行显著性 检验；
– （3）利用回归方程进行分析、评价及预测。
北京市 8、9、10、11、12； 上海市 9、10、11、12、13； 天津市 5、6、7、8、9； 重庆市 7、8、9、10、11
2. 注意的问题
( 1) 数据的可比性: 按可比价格计算,扣除价格变动因素,确切反映实物量的变化.
当(2)年统价一格计(报算告口期径n实.如际1G0价Dp格P()按用国价土格原指则数计换算算)成GN可P比(按价国格民. 原则计算).两者包含内
y f (x1, x2 ,L , xp )
随机误差项主要包括下列因素： （1）在解释变量中被忽略的因素的影 （2）变量观测值的观测误差的影响； （3）理论模型设定误差的影响； （3）其他随机因素的影响。
14
1 .4 建立实际问题回归模型的过程
实际问题
设置指标变量 收集整理数据 构造理论模型 估计模型参数
应用回归分析
Applied Байду номын сангаасegression Analysis
教材 何晓群，刘文卿： 《应用回归分析》第二版， 中国人民大学出版社，2007年
1
统计软件
SPSS 17.0 最新版本
Statistical Package for the Social Science
2
章节 目录
第1章 回归分析概述 第2章 一元线性回归 第3章 多元线性回归 第4章 违背基本假定的情况 第5章 自变量选择与逐步回归 第6章 多重共线性的情形及其处理 第7章 岭回归 第8章 非线性回归 第9章 含定性变量的回归模型
正相关 非线性相关 不相关
负相关
有因果关系 回归分析 无因果关系 相关分析
9
1 .1 变量间的统计关系
• 注意 （1）不线性相关并不意味着不相关。 （2）有相关关系并不意味着一定有因果关系。 （3）相关分析对称地对待任何（两个）变量，
两个变量都被看作是随机变量。 （4）回归分析对变量的处理方法存在不对称性，
1 .4 建立实际问题回归模型的过程
二. 收集整理统计数据
1.数据类型
时间序列—按时间顺序排列的数据 横截面数据—同一时间截面上的统计数据. 面板数据—是截面数据与时间序列数据综合起来的一种数据类型。例如2000、 2001、2002、2003、2004各年中国所有直辖市的GDP分别为（单位亿元）:
yˆ 33.73 0.516x
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1 .3 回归分析的主要内容及其一般模型
一元线性回归
回 归
线性回归 多元线性回归
多个因变量与多个自变 量的回归
讨论如何从数据推断回 归模型基本假设的合理 性
分 析 的 主
回归诊断
当基本假设不成立时如 判定回归方程拟合的效
何对数据进行修正 果
选择回归函数的形式
11
1 .2 回归方程与回归名称的由来
1. 回归方程
2. 回归方程的由来
英国著名统计学家F.Galton(1822-1911年)和他的学生、 现代统计学的奠基者之一K.Pearson(1856—1936年)在研究 父母身高与其子女身高的遗传问题时,观察了1 078对夫妇, 他们以成年儿子身高作为纵坐标，夫妇平均身高为横坐标做 散点图，结果发现两者的关系近似于一条直线，经计算得到 如下方程：
模型 N
检验
修改
Y
模型运用
经济因素分析 经济变量控制 经济决策预测
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1 .4 建立实际问题回归模型的过程
一、设置指标变量
根据研究目的，利用经济学理论，从定性角度来确定经济问题中各因 素之间的因果关系。 指标变量不容易确定： 1. 认识的局限性； 2. 为了模型参数估计的有效性,设置的解释变量应该是不相关的,可是 在经济问题中很难找到. 3. 从经济学角度考虑应该引进非常重要的经济变量,但是在实际中没有 这样的数据,或数据很难拿到,可以考虑用相近的变量代替,或由其他几 个指标符合成一个新的指标. 4. 并不是模型中所涉及的解释变量越多越好 (1) 可能会引进与问题无关的变量; (2) 容易产生共线性—信息重叠 (3) 计算量大,误差累计大,估计模型参数精度不高.
回归分析
回归变量的选择
自变量选择的准则 逐步回归分析方法
要 内 容
参数估计方法的改进
岭回归 主成分回归
偏最小二乘法
一元非线性回归
非线性回归
分段回归
多元非线性回归
含有定性变量的回归
自变量含定性变量的情 因变量是定性变量的情
况 况
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1 .3 回归分析的主要内容及其一般模型
回归分析的一般形式
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第1章 回归分析概述
1 .1 变量间的统计关系 1 .2 回归方程与回归名称的由来 1 .3 回归分析的主要内容及其一般模型 1 .4 建立实际问题回归模型的过程 1 .5 回归分析应用与发展述评
思考与练习
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1 .1 变量间的统计关系
函数关系
▪商品的销售额与销售量之间的关系 y = px
▪圆的面积与半径之间的关系
相关关系的例子
▪子女身高 (y)与父亲身高(x)之间的关系 ▪收入水平(y)与受教育程度(x)之间的关系 ▪粮食亩产量(y)与施肥量(x1) 、降雨量(x2) 、温度(x3)之 间的关系 ▪商品的消费量(y)与居民收入(x)之间的关系 ▪商品销售额(y)与广告费支出(x)之间的关系
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1 .1 变量间的统计关系
y
x 图1. 2 y 与x 非确定性关系图
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1 .1 变量间的统计关系
• 对变量间统计依赖关系的考察主要是通过相关 分析(correlation analysis)或回归分析 (regression analysis)来完成的
统计依赖关系
正相关 线性相关 不相关 相关系数：
负相关 1 XY 1
S=R2
▪、原原材材料料消价耗格额(x与3)之产间量的(x关1) 系、单位产量消耗(x2) y = x1 x2 x3
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1 .1 变量间的统计关系
y（万元）
6000 5000 4000 3000 2000 1000
0 0
y = 1000x
123456 x（万辆）
图1.1 函数关系图
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1 .1 变量间的统计关系
即区分因变量（被解释变量）和自变量（解释 变量）：前者是随机变量，后者不是。
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1 .1 变量间的统计关系
• 回归分析构成计量经济学的方法论基础， 其主要内容包括：
– （1）根据样本观察值对经济计量模型的参 数进行估计，求得回归方程；
– （2）对回归方程、参数估计值进行显著性 检验；
– （3）利用回归方程进行分析、评价及预测。
北京市 8、9、10、11、12； 上海市 9、10、11、12、13； 天津市 5、6、7、8、9； 重庆市 7、8、9、10、11
2. 注意的问题
( 1) 数据的可比性: 按可比价格计算,扣除价格变动因素,确切反映实物量的变化.
当(2)年统价一格计(报算告口期径n实.如际1G0价Dp格P()按用国价土格原指则数计换算算)成GN可P比(按价国格民. 原则计算).两者包含内
y f (x1, x2 ,L , xp )
随机误差项主要包括下列因素： （1）在解释变量中被忽略的因素的影 （2）变量观测值的观测误差的影响； （3）理论模型设定误差的影响； （3）其他随机因素的影响。
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1 .4 建立实际问题回归模型的过程
实际问题
设置指标变量 收集整理数据 构造理论模型 估计模型参数
应用回归分析
Applied Байду номын сангаасegression Analysis
教材 何晓群，刘文卿： 《应用回归分析》第二版， 中国人民大学出版社，2007年
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统计软件
SPSS 17.0 最新版本
Statistical Package for the Social Science
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章节 目录
第1章 回归分析概述 第2章 一元线性回归 第3章 多元线性回归 第4章 违背基本假定的情况 第5章 自变量选择与逐步回归 第6章 多重共线性的情形及其处理 第7章 岭回归 第8章 非线性回归 第9章 含定性变量的回归模型
正相关 非线性相关 不相关
负相关
有因果关系 回归分析 无因果关系 相关分析
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1 .1 变量间的统计关系
• 注意 （1）不线性相关并不意味着不相关。 （2）有相关关系并不意味着一定有因果关系。 （3）相关分析对称地对待任何（两个）变量，
两个变量都被看作是随机变量。 （4）回归分析对变量的处理方法存在不对称性，