数据的获取与分析学习教材PPT课件

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《数据的处理》课件

《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

人教版《数据的收集、整理与描述》_PPT课件

人教版《数据的收集、整理与描述》_PPT课件
____6_0___株黄瓜,并可估计出这个新品种黄瓜平均每株结___1_3____根
黄瓜.
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7.(10 分)(2016·贵阳)某校为了解该校九年级学生 2016 年适应性考试数学成绩, 现从九年级学生中随机抽取部分学生的适应性考试数学成绩,按 A,B,C,D 四个 等级进行统计,并将统计结果绘制成如图所示不完整的统计图,请根据统计图中的信 息解答下列问题:
4._用___样__本___估___计__总___体___是统计的基本思想.
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一、选择题(每小题 8 分,共 8 分)
8.(2016·泰安)某学校将为初一学生开设 ABCDEF 共 6 门选修
课,现选取若干学生进行了“我最喜欢的一门选修课”调查,将调
(3)1 200×(46%+20%)=792(人),即这次适应性考试中数学成绩 达到 120 分(包含 120 分)以上的学生有 792 人
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量化教育利用数据分析提升学习效果培训课件(精)

量化教育利用数据分析提升学习效果培训课件(精)
评估结果分析与改进
对评估结果进行深入分析,找出教育资源使用效率低下的原因,提出针对性的改进措施, 提高教育资源的整体使用效率。
教育资源动态调整与优化
资源需求预测
通过分析历史数据和当前趋势,预测未来一段时间内教育资源的需 求变化,为动态调整提供决策支持。
资源调整方案制定
根据预测结果和实际需求,制定教育资源调整方案,包括资源的增 减、调配和优化等方面。
量化教育利用数据分
析提升学习效果培训
汇报人:
课件
2023-12-30
目录
• 引言 • 学习者数据分析 • 教学内容优化 • 教学方法改进 • 教育资源优化配置 • 教育政策制定与评估 • 总结与展望
01
引言
量化教育的概念与意义
量化教育定义
通过收集、整理和分析学生学习过程 中的数据,以科学的方法评估学习效 果,进而优化教学策略,提高教育质
教学方法改进
数据驱动的教学方法创新
01
02
03
个性化学习路径
通过分析学生的学习数据 ,为每个学生定制个性化 的学习路径,以满足其独 特的学习需求和兴趣。
实时反馈机制
利用数据分析技术,为学 生提供实时的学习反馈, 帮助他们及时了解自己的 学习进度和成果。
预测学习成果
通过分析历史学习数据和 当前学习表现,预测学生 的学习成果,并为教师提 供有针对性的教学建议。
教育政策调整与完善建议
问题诊断
针对评估结果中反映出的问题,进行深入分析, 找出问题的根源和影响因素。
政策调整
根据问题诊断结果,提出针对性的政策调整建议 ,优化教育资源配置,改进教学方法和手段。
完善建议
结合教育发展趋势和先进的教育理念,提出完善 教育政策的建议,促进教育公平和质量的提升。

数据分析(培训完整)ppt课件

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。

数据收集整理ppt课件

数据收集整理ppt课件
生更喜欢用打勾,画圆圈等直观的方法,我在让学生自主选择记录数据的环节后,安 排了统计结果,画正字的学生能很快统计出结果,让这些学生说说怎样用“正”字整 理数据,如此优化,学生自然接受了画“正”字的方法。
14
2
3
学校要给同学们订做校服,有下面4种颜色,选哪种颜色合适?
应该选大多数同学最 喜欢的颜色。
4
思考:怎么知道统计结果是 正确的呢?
怎么知道哪种颜色是大多数同学最喜欢的呢?
颜色 人数
红色
黄色
蓝色
白色
5
6
7
课堂小结 数据收集整理(一)
颜色 人数
红色
黄色
蓝色
白色
这节课你有什么收获呢?
8
数据收集整理(2)
讲故事大赛
9
学校要进行讲故事大赛,我们班要从这两位同学中选一 位参加比赛。
王明明
陈小菲
10
你喜欢哪种记录 方式?
姓名 票数
王明明 15
陈小菲 22ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
(1)根据统计结果,应该选( 陈小)菲参加比赛。
(2)有两位同学缺勤没能参加投票,如果他们也投了票,结果可能会怎
样?
11
12
13
本课小结: • 本节课的难点在于理解画“正”字整理原始数据的优点。从现场统计的情况来看,学
从现场统计的情况来看学生更喜欢用打勾画圆圈等直观的方法我在让学生自主选择记录数据的环节后安排了统计结果画正字的学生能很快统计出结果让这些学生说说怎样用正字整理数据如此优化学生自然接受了画正字的方法
数据收集整理(一) 博平小学 陈郁春
1
【教学目标】 1、知识与技能:掌握统计的意义与作用,认识并收集原始数据; 认识条形 统计图(一格表示多个数量单位),直观有效地表示数据。 2、数学思考: 经历随机数据的收集、整理、描述、分析与推测的全过程 渗透 “运用数据进行推断”的思考方法。

数据的收集ppt课件

数据的收集ppt课件

明确数据需求
在收集数据之前,要明确 数据需求,确定需要收集 哪些数据以及这些数据的 用途。
制定数据标准
为确保数据的准确性和一 致性,应制定统一的数据 标准,如数据格式、数据 精度等。
数据清洗和验证
在数据收集后,要进行数 据清洗和验证,去除无效 、错误和不完整的数据。
保证数据安全
数据加密
对收集到的数据进行加密 处理,确保数据在传输和 存储过程中的安全性。
03 数据收集的步骤
CHAPTER
确定研究问题
明确研究目的
在开始数据收集之前,首先需要 明确研究的目的和目标,以便确 定所需的数据类型和范围。
确定研究问题
基于研究目的,进一步明确具体 的研究问题,确保数据收集有针 对性。
制定数据收集计划
确定数据来源
根据研究问题,确定数据的来源,包 括内部数据和外部数据。
权限控制
对不同的人员设定不同的 数据访问权限,防止数据 泄露和滥用。
备份和恢复
定期对数据进行备份,确 保数据不会因意外情况而 丢失。
优化数据收集效率
选择合适的数据收集工具
根据数据需求和特点,选择合适的数 据收集工具,如调查问卷、传感器等 。
制定合理的采集计划
自动化采集
尽可能采用自动化采集方式,减少人 工干预,提高数据采集效率。
制定观察表
对于观察法,需要制定详细的观察表,以便记录关键信息。
实施数据收集
要点一
培训数据收集人员
确保数据收集人员了解研究目的、研究问题和数据收集工 具。
要点二
数据质量控制
在数据收集过程中,实施质量控制措施,以确保数据的准 确性和完整性。
04 数据收集的技巧
CHAPTER

数据的收集与整理ppt课件

数据的收集与整理ppt课件
10
总结反思
小结 知识点一 统计图的意义
用点、线、面等来表示相关联的量之间的数量关系的图形叫做 统计图.统计图能直观形象地反映出事情的发展、变化或总体与 部分的关系;能清楚、有效地描述数据,有利于对数据做出正确 地分析,以便合理地做出决策.
11
知识点二 常见的三种统计图的特点
(1)条形统计图的特点:能清楚地表示出每个项目的__具__体__数_目__. (2)折线统计图的特点:能清楚地反映事物的____变__化__情况. (3)扇形统计图的特点:能清楚地表示出各部分在总体中所占的 ____百__分_比___.
计图的一部分,其各类活动所占的百分比之和Байду номын сангаас于1,所以不能用扇形统计图来 表示,而应用条形统计图来表示.
13
8
(3)因为喜欢“社科类”图书的人数为 24 人, 24
所以喜欢“社科类”图书的人数占总人数的百分比为200×100%=12%, 所以喜欢“小说类”图书的人数占总人数的百分比为 100%-15%-38%-12%=35%, 所以“小说类”所在扇形的圆心角为 360°×35%=126°. 故所填答案为 126. (4)由样本数据可知喜欢“社科类”图书的学生人数占总人数的 12%, 所以估计该校喜欢“社科类”图书的学生人数为 2500×12%=300(人).
5
(1)此次共调查了________名学生; (2)将条形统计图补充完整; (3)图②中“小说类”所在扇形的圆心角为________度; (4)若该校共有学生2500人,估计该校喜欢“社科类”图书的学 生人数.
图6-4-1
6
[解析] (1)根据“文史类”的人数以及“文史类”所占的百分比即可 求出总人数; (2)根据总人数以及“生活类”的百分比即可求出“生活类”的人数用 总的人数减去选其他几类的人数可以求出小说类的人数; (3)根据“小说类”的百分比即可求出圆心角的度数; (4)利用样本中喜欢“社科类”图书的百分比来估计总体中的百分比, 从而求出喜欢“社科类”图书的学生人数.

数据分析报告ppt课件

数据分析报告ppt课件
小,表明这一年龄层的群体不易转化,因此认知群体挖掘时,可重点关注30-49岁的认知群体和18-24岁的认知群体;
收藏加购率 0.75% 收藏加购率 0.63%
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16
不同人生阶段认知群体的行为分析
➢ 从下表可以看出,孝敬期、已婚未育、育婴期、已婚已育等人群阶段的认知群体收藏加购率较高,但育婴期和孝敬期认知人群资产较少,而已婚已 育和已婚未育人群不仅资产量级较大,且收藏加购转化率较高,结合PL人群画像中的人生阶段分布可以确定认知群体中的已婚已育和已婚未育人群 有较高的挖掘价值;
25.69%
淘宝集市 20.26%
10.02% 11
品牌购买人群触点分布
➢ 购买人群各触点占比相对于兴趣人群触点占比,销售渠道和搜索渠道品牌可通过钻展等主动触达的触点提升销售渠道和搜索渠道的兴趣人群转化率;
品牌触点分布 同行业TOP5品牌平均
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内容运营触 点细分
百分比
同行业top5品 牌平均
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3
品牌消费者AIPL人群性别差异
➢ 基于数据银行资产分析可以看出,品牌四链路资产中女性群体占绝对主力,也符合品牌所属行业的特性;AI人群的男女比例与PL人群的男女比 例无明显差异;
最新版整理ppt
4
品牌消费者AIPL人群月均消费差异
➢ 通过数据银行洞察数据可以看出,品牌AI人群月均消费能力低于PL人群的月均消费能力,表明品牌引入的低消费群体转化较差,以0-499区间为例, AI人群占比明显高于PL人群占占比,即引入的月消费能力在0-499的AI人群转化率较差,建议品牌引入AI人群时侧重月消费能力500以上的群体
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不同性别与年龄认知群体的行为分析

2021春北师版 五年级数学下册 第8单元 数据的表示和分析 授课+习题课件(付,136页)

2021春北师版 五年级数学下册  第8单元  数据的表示和分析 授课+习题课件(付,136页)
(3)两个门市部销售利润呈现什么变化趋势?
均呈现上升趋势。
2.根据下面的统计图回答问题。 (1)羊毛衫( 11 )月的销量最大。 (2)( 12 )月羊毛衫和衬衫的销量相差
最大,相差( 60 )件。 (3)羊毛衫和衬衫的销量呈现怎样的趋
势? 都是先升后降的趋势。
(4)你对超市经理有什么建议? 略。
双手头球的距离 11.0 9.5 11.0 13.0 9.0 10.5 12.5
说一说,下面的图是怎么得到的?
第一活动小组同学的投球情况统计图
距离/m
单手投球 双手投球
13
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10
9
0 1号 2号 3号 4号 5号 6号 7号 投球者
从统计图中你能得到哪些信息?在大多数情况下,哪种情形投球 距离远一些?与你的猜测一致吗?
(1)请把统计表填写完整,并排出名次。
最终
96 ② 97 ① 89 ③
(2)在实际比赛中,通常都采取去掉一个最高分和一个最低分、 然后再计算平均数的记分方法,你能说出 其中的道理吗?
(3)请你按照上述的记分方法重新计算3位选手的最终成绩,然后 排出名次。
说一说,你对平均数有了哪些新的认识?
易错辨析(选题源于《典中点》)
下面是2012年“国庆”长假期间北京市最高和最低气温 的记录。说一说,从图中你能得到哪些信息?
易错辨析(选题源于《典中点》)
1.看图回答下面的问题。 (1)第一门市部( 2016 )年销售利润最多,
第二门市部( 2013 )年销售利润最少。 (2)对照统计图,你想对两个门市部负责
人说些什么? 略。
2.选择。(将正确答案的字母填在括号里) (1)一组数的平均数总是( C )。

数据统计与分析 ppt课件

数据统计与分析 ppt课件

情境
分析
探究
解决
区别比较
项目教学——高中信息技术
简单
Text in here
研究
呈现

大众 化
Description of the
contents
单一 任务
项目 教学
Description of the
contents
个性 化
分散
不再仅追求Te单xt纯in的he系re统信息技术学 科知识传授,同时更以学生个性发展的 需求为出发点 。
项目4——数据统计与分析
任务三
销售业绩——数据图表与分析
小明的妈妈日前被提拔为商场柜面的销售组长了, 本应高兴,可是妈妈却一直眉头轻蹙。原因是领导要 求她在两天后的例会上,分析讲解上半年柜面的销售 业绩。不但要有所对比,还要直观易懂。你能利用 Excel中的数据图表来帮助小明解决妈妈的难题吗?
核心知识
水质调查——数据的处理与统计
活动一:完善表格数据
公式、函数的运用
活动二:分析表格数据
排序(单关键字、多关键字)、筛选
活动三:填写研究报告
得出结论、提出建议
通过这一任务的完成 ,将熟练掌握EXCEL中公 式和函数的运用,以及排 序、筛选等操作技能,进 一步学会使用EXCEL来解 决实际问题。
项目实施
任务二
项目4——数据统计与分析
水质调查——数据的处理与统计
完善表格数据
常见函数: 求和 →SUM 平均值→AVERAGE 最大值→MAX 最小值→MIN 在复制公式或者函数的时候,要会灵活运用“填充柄”。
设置 图表


项目4——数据统计与分析
项目实施
任务一 踏青自驾之旅——电子表格的制作与编辑

(2024年)大数据ppt课件

(2024年)大数据ppt课件
• 智慧城市:大数据在智慧城市领域的应用主要包括交通管理、环境监测、公共 安全等方面。通过对城市运行数据的挖掘和分析,政府可以更加准确地掌握城 市运行状况、预测未来发展趋势、制定科学合理的城市规划和管理策略等。
• 教育:大数据在教育领域的应用主要包括个性化教学、教育评估、教育资源优 化等方面。通过对教育数据的挖掘和分析,教育机构可以更加准确地了解学生 学习情况、为教师提供个性化教学策略、优化教育资源配置等。
数据可视化
利用图表、图像等方式展示数据集成与融合 的结果,便于分析和理解。
14
04
大数据分析方法与 应用
2024/3/26
15
统计分析方法
2024/3/26
描述性统计
对数据进行整理和描述,包括数据的中心趋势、离散程度、分布 形态等。
推论性统计
通过样本数据推断总体特征,包括参数估计和假设检验等方法。
数据存储技术
包括分布式文件系统(如HDFS)、NoSQL数据 库(如HBase、Cassandra)等,用于存储海量 数据。
数据处理技术
包括批处理(如MapReduce、Spark批处理) 、流处理(如Spark Streaming、Flink)等,用 于实现数据的实时分析和处理。
数据存储与处理技术的发展趋势
24
隐私保护技术与方法
数据脱敏技术
通过对敏感数据进行脱敏处理,如替换、加密、 去标识化等,以保护个人隐私。
差分隐私技术
在数据发布和分析过程中添加随机噪声,以保护 个体隐私不被泄露。
同态加密技术
允许对加密数据进行计算并得到加密结果,从而 实现在加密状态下对数据进行处理和验证。
2024/3/26
25
企业如何保障大数据安全

数据分析(培训完整)ppt课件

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。

《数据分析培训课程》课件

《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。

第三章-数据分类汇总分析PPT课件

第三章-数据分类汇总分析PPT课件

16255 服装
32855
42009
10850
12522
食品 体育用品 艺术品 自行车
4
二. 获得各类销售额排行榜
利用分类汇总,企业可以获得销售额排行榜、各种商品质 量指标排行榜、销售人员完成销售任务排行榜、各种产品 库存量与库存积压资金排行榜……
120000
Northwind公司前十大客户销售额
时间序列可以帮助企业了解经营状况、预 测未来的变化趋势。
数据透视表能从不同的角度汇总数据,它 也是生成时间序列的有效工具。
37
四. 利用数据透视表生成时间序列
【例3-5】利用 数据透视表,对 Northwind公司 的销售数据按月 汇总各产品的销 售额。
分组:步长-同时 选中月、年
产品名称 (全部)
儿童用品 39686 524 2044 40255 24367
服装
16255
47196
食品
32855 472 2856 16404 19269
体育用品 10850 1080 5113 13970 3869
艺术品 42009 2893 4119 43932 24990
自行车 12522 746 4211 20383 24728
30
二.数据透视表的灵活性
分类字段的调整 分类字段值的调整 汇总字段的调整 数据透视表工具的功能
31
二.数据透视表的灵活性
分类字段的调整
利用报表筛选区域筛选数据:
将数据透视表字段列表中的字段直接拖至报表筛选 区域;
从行标签或列标签区域,拖动字段至报表筛选区域; 报表筛选区域,可以放置一个或多个字段; 可改变多个字段的排列位置; 可挑选一个值或多个值来进行筛选; 可将报表筛选区域的字段拖动到其他区域; 可删除“报表筛选”区域的字段。

小学教育ppt课件教案数字与大数据大数据时代的数据分析和应用

小学教育ppt课件教案数字与大数据大数据时代的数据分析和应用

内部数据源
企业内部数据库、业务系 统等。
外部数据源
社交媒体、新闻网站、政 府公开数据等。
采集方法
网络爬虫、API接口调用、 数据交换等。
数据清洗与转换
数据清洗
去除重复数据、处理缺失值、异 常值检测与处理等。
数据转换
数据类型转换、数据标准化、归一 化等。
数据质量评估
准确性、完整性、一致性等评估。
数据集成与存储
多元统计分析
研究多个变量之间的关系,如回归分析、聚类分 析、主成分分析等。
数据挖掘技术
关联规则挖掘
寻找数据项之间的有趣联系和规则,如购物篮分析等。
分类与预测
通过训练数据集建立分类模型,预测新数据的类别或值。
聚类分析
将数据对象分组,使得同一组内的数据对象相似度较高,不同组之 间的相似度较低。
可视化分析工具
教学目标与要求
知识与技能目标
情感态度与价值观目标
使学生掌握基本的数据收集、整理、 分析和可视化方法,了解大数据的基 本概念和技术。
引导学生认识数据在解决问题中的重 要作用,培养他们的数据意识和数据 素养。
过程与方法目标
通过案例分析、实践操作等方式,培 养学生的数据思维能力和创新实践能 力。
课程安排与时间
预测学生表现
通过分析历史数据和实时数据,可以预测学生的学习表现和成绩, 帮助教师及时干预和调整教学策略。
教育资源优化
通过分析教育资源的使用情况和需求,可以优化资源配置,提高教育 资源的利用效率和效果。
医疗领域应用
远程医疗
通过分析患者的医疗数据和健康数据,医生可以远程诊断和治疗 患者,提高医疗服务的可及性和效率。
01
02

数据分析师培训PPT课件完整版)pptx

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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。

小学教育ppt课件教案数据的图表展示与分析

小学教育ppt课件教案数据的图表展示与分析

数据单位缺失
数据源不清晰
图表格式不规范
在展示数据时,一定要注明数据单位,避免产生误解。
在展示数据时,应注明数据来源,确保数据的可信度。
在创建图表时,应遵循一定的格式规范,如字体、颜色、线条粗细等,以确保图表的统一性和规范性。
04
CHAPTER
案例分析:小学教育数据可视化实践
通过柱状图或饼图展示各班级或各年级的学生成绩分布情况,包括优秀、良好、中等、及格和不及格的人数和比例。
调整图表大小和布局
选择清晰、易于辨识的颜色和字体,确保用户在阅读时不会感到疲劳。
调整颜色和字体
在图表中添加图例和标签,帮助用户更好地理解图表内容。
添加图例和标签
删除不必要的背景、边框等冗余元素,使图表更加简洁明了。
去除冗余信息
选择正确的图表类型是关键,错误的图表类型会导致信息传达不准确。
错误的图表类型
对比数据
占比数据
关联数据
时间序列数据
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对于需要对比不同数据的情况,可以选择柱状图、折线图等。
对于需要展示各部分占比的情况,可以选择饼图、环形图等。
对于需要展示数据之间的关联关系的情况,可以选择散点图、气泡图等。
对于需要展示时间序列数据的情况,可以选择柱状图、折线图等。
根据展示需求,适当调整图表的大小和布局,使其在页面上更加突出。
数据分析方法
我们采用了定性和定量两种分析方法。定性分析主要针对ppt课件教案的内容、形式、设计等方面进行评估,定量分析则通过数据统计、图表展示等方式,对ppt课件教案的数量、使用频率、教学效果等进行了深入探究。
数据分析结果
数据分析结果显示,小学教育ppt课件教案在数量和使用频率上呈现逐年上升趋势,成为小学教育中不可或缺的教学工具。同时,这些课件教案的质量和教学效果也得到了广大教师和学生的认可。

数据处理与分析PPT课件

数据处理与分析PPT课件
对审核失效进行选择性审核时,可能需 要对被调查者进行再访,但对于那些需 要进一步处理和插补的记录的审核失效 除外。
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10
审核的指导方针
审核的目标是: - 更好地理解数据和数据处理过程; - 检查问卷; - 回访被调查者; - 检出错填或漏填的数据; - 删除无效记录; - 分离需要插补的记录。
▪ “最近”是通过两个观测对象之间的距离来定 义的,两个观测对象之间的距离是由辅助数据 计算的。
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29
4.7 随机性插补
任何用于定量数据的确定性插补都能通过加上随 机残差变得具有非确定性。例如,我们可以用 平均值加上随机残差来进行插补:
其中,
~yi yei
~yi 是y变量第i个记录的插补值;
▪ 热平台插补可以用来插补定量数据,也可以 用来插补定性数据,但通常只用定性变量建立 插补类。
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样本序号 性别 年龄 婚姻状况 收入 汽车拥有
1
男 青年 未婚 70 无
2
男 中老年 已婚 100 有
3
女 青年 未婚 50 无
4
男 中老年 已婚 70 有
5
男 青年 未婚 90 有
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4.4 热平台插补
▪ 热平台插补是使用同一插补类中的供者记录 的信息来代替一个相似的受者记录中缺失的或 不一致数据。
▪ 为了找到一个与受者记录相似的供者记录,必 须先确定与需要进行插补处理的变量相关的变 量,建立插补类。然后,插补类中通过所有审 核的记录集就是供者记录的集合,这些记录用 来插补受者中缺失的数据。
但是用这种方法目的不一定是非要找出一个和受者记录在匹配变量上完全相同的供者记录而是要在插补类中按匹配变量找到和受者记录最接近的供者记录即找到距离最近的最近是通过两个观测对象之间的距离来定义的两个观测对象之间的距离是由辅助数据计算的
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第三部分 数据的获取与分析
第六章 测 量
【引导Байду номын сангаас例】
老百姓如何看入世
在中国正式加入世界贸易组织后,中央电视台调查咨询中 心对北京、上海、广州、成都、沈阳、西安六城市的城乡居 民进行了一次民意调查。共计入户访问了600位居民以及家 庭(城市居民420户,农村居民180户),了解了我国民众对 中国入世之后的预期和忧虑。 我国即将加入世界贸易组织,95.2%的被访问者对此感 到高兴,88.1%的被访问者认为,加入世贸组织,其意义相 当于第二次的改革。 绝大多数被访问者认为,加入WTO将对我国宏观发展的 各个方面带来良好印象。对于外国企业和商品的进入, 89.7%的被访问者以开放的心态乐观其成。对于我国企业在 未来的国际竞争中的前景,82.3%的被访问者持乐观的态度。 同时,认为我国各级政府的办事效率、政府职能、市场经济 秩序、企业经营和管理体制、社会管理体系等方面急需做出 调整的被访问者比例也都超过了50%。
Ⅲ.差距量表 1、请根据你的整体偏好划分以下品牌的级别。 品牌 排列 非常差 农夫山泉 1 2 3 4 5 6 7 8 9 康师傅 1 2 3 4 5 6 7 8 9 统一 1 2 3 4 5 6 7 8 9 2、用圈划出你对以下几句话的同意程度: 陈述 非常不同意 a 我总是期望放假 1 2 3 4 b 我喜欢体育比赛节目 1 2 3 4 c 我喜欢旅游 1 2 3 4 3、请划出你对上海大众汽车公司的帕萨特汽车的评价。 式样新颖 —— —— —— —— 式样保守 耗油量大 —— —— —— —— 耗油量小 良好设计 —— —— —— —— 不好设计 价格太贵 —— —— —— —— 便宜价格 舒适 —— —— —— —— 不舒适 安全性低 —— —— —— —— 安全性高
6.2
6.2.1
量表度量标准
基本量表
1.类别量表 类别量表的主要目的是根据被调查对象某一性质上 的不同表现而做出的分类,它只是一个标记,只是 提出了某种特指的类别。类别量表的每类答案的代 表数字只作为分类使用,这些代表数字谨代表了某 种名义或特性,真正的目的在于对受访者做出一定 的分类。 2.顺序量表 顺序量表准许调研人员列出受访者或答案的范围。 顺序量表表示了特指对象间规模的差异,它具有比 较的特性,可以比较出各项答案之间的高低次序。
a.
量表是为了便于记录某种程度而设计的区分
标准,其作用是调研者对被访 问对象的某些 特征的数量或强度的测量。度量的量表称为 态度测量表。
①“便于记录”是符合了调研问卷中容易编码和统计分析的要求。 ②“程度”是指量表的表现效力的大小范围。 ③“设计的”指量表是研究人员按照某种规律或者方法(而不是 随意的)设计的,是为了能用数字的形式来表示强度关系。 ④“区分标准”表明了量表示用于区分的一种标准。 ⑤“量表的作用”主要用于了解受访对象对某些特征的某种程度 的测量。
6.1.2
量表的特征
量表是设计人员反映受访者的主观特性的度量标准。 量表的特征反映了量表的概念,它是为了区分而设计,有
特指的特征值(词、词语或者符号),可能具有比较性, 有时能反映差距程度等。 作为量表应该具有以下几个基本特征:
1.特指 特指是指用某一特定的词、词语或符号、来代表度量的每个区 分等级的特征值(词、词语或者符号)。所有的区分等级都可以 用反映度量标准的特征值来表示,比如:是与否,同意与反对等。 2.比较性 比较性指的是特指的相对规模。即与某一参照体相比,受访者 对特定对象所做的比较结果。包括“大于”、“小于”、“等于” 之类的用语。不是所有的测定对象都有比较性。 3.差距程度 量表同时反映对照物之间的差别和差别的程度。差距表明了这 种度量的尺度是什么,程度则表明了不同的尺度是多少。*例子






6.1 市场调研中度量方法的定义 6.2 量表度量标准 6.3 量表的形式 6.4 评价量表的可靠性和有效性 6.5 量表的设计
本 章 学 习 重 点 与 难 点
如何正确地进行测量 如何恰当地设计量表
6.1 市场调研中的度量方法的定义
市场调研中度量的是调研对象的特性,而调
研对象则可能使消费者、品牌、商店、广告 或调研者感兴趣的其他东西。
3.差距量表 差距量表是指标明了每个量表间的差别的等级。 通过差距量表不单能够表示顺序关系,还能够测 量各顺序位置间的距离。*例子 4.等比量表 等比量表是指存在一个真正的零起点的等级,也 就是说等比量表有真零这一特征。比如,一定时 期的购买数量、人的身高的尺度、孩子的数量、 受教育的年龄等就可以通过等比量表来描述。不 过,在态度测量方面,运用等比量表就非常困难。 态度测量本质上是一种顺序概念,不太适宜勇等 比量表或等距量表测量。
61.2%的被访问者预期自己的生活在入世后会变好。 81.3%的被访问者认为,入世后最有可能受益的是专业技 术人员和知识分子(65.2%)。 被访问者预期最强烈的是在入世以后“汽车质量档 次上去,价格下来”,“电话费、手机话费降低”。被 访问者最担心的是入世以后,“下岗工人增加”、“国 货遭到冷落,外国走俏”、“社会问题越来越多”。 在这次入户调查中,许多问题都与度量的概念相关。 例如,在中国加入WTO后,你同意国产汽车的价格会快速 抵达幅度下降吗?1.十分同意 2.同意 3.不太确定 4.不 同意 5. 十分不同意 在上述问题中,问题的答案都是以可以确定的形式 表现出来的,而且这些答案都是具有某些可以衡量的特 性,程度、次序或者比例等。
特性是指某一事物可以区别于其他事物的某
些特征。 如:购买某商品的特定人群的人文特性,即 年龄、收入水平、性别、购买行为以及购买 者对不同品牌的印象及认知等。
6.1.1 度量的基本概念
度量的特性:
客观特性是指物理特征,如年龄、收入、购买的数量、上次光顾的商 店等。 b. 主观特性是属于人们思想的东西,不能通过直接的观察获得,如人们 的态度、喜好等。
量 表 举 例
Ⅰ.类别量表
1、请指出您的性别: a 男 b 女 2、指出所有您可能购买的品牌: a 联想 b 方正 c IBM d 惠普 3、你是否同意:“网络教学是一种发展趋势?” a 同意 b 反对
Ⅱ.顺序量表
1、请根据你的喜好排列以下品牌,你的首选请标“1”, 依次类推。 长虹 康佳 海信 创维 索尼 三星 松下 2、你认为2004年中国的GDP增长速度会: a 高于2003年 b 与2003年相当 c 比2003年低
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