工程类本科优秀课件《数据与统计分析》06FPBasic
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统计与数据分析基础教学教案ppt
03
教学内容
统计基础知识
统计学的定义和意义 统计数据的收集和整理 统计图表的应用和分析 统计指标和统计分析方法
数据分析基本概念
数据分析的定义和意义 数据分析的基本流程 数据分析的基本方法 数据分析工具介绍
数据可视化方法
图表类型：柱状 图、折线图、饼 图等
数据可视化工具： Excel、 Ta b l e a u 等
感谢观看
汇报人：XXX
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注意事项：确保教材和参考书内 容准确、完整，并注意版本更新
多媒体课件
定义：多媒体课件是指通过计算机技术将文字、图片、声音、视频等多种媒体元素结合在一起， 形成一种交互式的教学工具。
特点：多媒体课件具有生动、形象、交互性强的特点，能够激发学生的学习兴趣，提高教学效 果。
制作方式：多媒体课件可以通过多种方式制作，如PPT、Flash、Authorware等，其中PPT 是最常用的制作工具之一。
05
教学步骤
导入新课
回顾旧课 引入新课 展示教学目标 激发学生学习兴趣
讲授新课
导入新课：介绍统计与数据分 பைடு நூலகம்的概念和重要性
基础知识讲解：讲解统计学的 基本原理和数据分析的方法
案例分析：通过具体案例来演 示统计与数据分析的应用
课堂互动：引导学生参与讨论， 加深对知识的理解和掌握
巩固练习
定义和目的
能力目标
掌握统计与数据分析的基 本概念和原理
学会运用适当的统计方法 进行数据分析和解释
培养学生对数据敏感度和 分析能力
提高学生解决实际问题的 能力
情感态度与价值观目标
培养学生对统计与数据分析的兴 趣和热情
培养学生的合作精神和团队意识
《数据的统计分析》课件
回归分析与模型建立
介绍回归分析的概描述性统计分析
讲解如何使用统计方法对数据进行描述和总结，包括中心趋势、变异程度等。
数据的推论统计分析
详细介绍推论统计分析的方法，包括假设检验、置信区间估计等。
统计学中的概率理论与分布
介绍统计学中的概率理论，包括概率分布、随机变量等。
假设检验与置信区间
详细讲解假设检验的原理和步骤，以及置信区间的计算和解释。
数据的统计分析
这是一份关于数据的统计分析的PPT课件，涵盖了数据的概念与分类、数据 采集与收集方法、数据的预处理与清洗等内容。
数据的概念与分类
介绍数据的定义、数据类型的分类以及数据的特征。
数据采集与收集方法
讲解数据采集的方法和工具，包括问卷调查、实地观察、实验设计等。
数据的预处理与清洗
详细介绍数据预处理的步骤，包括数据清洗、缺失值处理、异常值处理等。
数据的统计与分析教案(精选)ppt
峰态分布
数据分布的峰部和尾部形态，反映 数据的集中趋势和离散程度。
03
推论性统计分析
参数估计
参数估计的概念
参数估计是一种统计方法，通过 样本数据来估计总体参数的值。
点估计
点估计是用单一的数值来表示总 体参数的估计值，常用的点估计 方法有矩估计和极大似然估计。
区间估计
区间估计是根据一定的置信水平 ，用一个区间来估计总体参数的
数据转换
将数据从一种格式或类型 转换为另一种格式或类型 ，以便于后续的数据处理 和分析。
数据整合
将多个数据源的数据进行 整合，形成一个完整的数 据集，便于后续的数据处 理和分析。
02
描述性统计分析
数据的集中趋势
平均数
表示数据的中心位置，所 有数据之和除以数据个数 。
中位数
将数据按大小排序后，位 于中间位置的数。
05
时间序列分析
时间序列的平稳性检验
总结词
通过检验时间序列数据的平稳性，可以判断数据是否具有随机性或确定性趋势 ，为后续分析打下基础。
详细描述
平稳性检验的方法包括图检验、单位根检验和自相关图等，通过这些方法可以 判断时间序列数据是否具有随机性或确定性趋势，从而为后续的模型选择提供 依据。
趋势预测与季节性分解
根据数据特点和需求选择合适的预测模型，并进行优化以提高预测精度。
详细描述
选择预测模型时需要考虑数据的特征、需求和限制条件，如线性回归、神经网络、支持向量机等模型 。同时，可以通过交叉验证、网格搜索等方法对模型进行优化，以提高预测精度和稳定性。
06
数据可视化
图表类型选择与制作
详细描述
了解图表制作的基本原则，如简 洁明了、重点突出等，以提高图 表的可读性和易理解性。
数据分布的峰部和尾部形态，反映 数据的集中趋势和离散程度。
03
推论性统计分析
参数估计
参数估计的概念
参数估计是一种统计方法，通过 样本数据来估计总体参数的值。
点估计
点估计是用单一的数值来表示总 体参数的估计值，常用的点估计 方法有矩估计和极大似然估计。
区间估计
区间估计是根据一定的置信水平 ，用一个区间来估计总体参数的
数据转换
将数据从一种格式或类型 转换为另一种格式或类型 ，以便于后续的数据处理 和分析。
数据整合
将多个数据源的数据进行 整合，形成一个完整的数 据集，便于后续的数据处 理和分析。
02
描述性统计分析
数据的集中趋势
平均数
表示数据的中心位置，所 有数据之和除以数据个数 。
中位数
将数据按大小排序后，位 于中间位置的数。
05
时间序列分析
时间序列的平稳性检验
总结词
通过检验时间序列数据的平稳性，可以判断数据是否具有随机性或确定性趋势 ，为后续分析打下基础。
详细描述
平稳性检验的方法包括图检验、单位根检验和自相关图等，通过这些方法可以 判断时间序列数据是否具有随机性或确定性趋势，从而为后续的模型选择提供 依据。
趋势预测与季节性分解
根据数据特点和需求选择合适的预测模型，并进行优化以提高预测精度。
详细描述
选择预测模型时需要考虑数据的特征、需求和限制条件，如线性回归、神经网络、支持向量机等模型 。同时，可以通过交叉验证、网格搜索等方法对模型进行优化，以提高预测精度和稳定性。
06
数据可视化
图表类型选择与制作
详细描述
了解图表制作的基本原则，如简 洁明了、重点突出等，以提高图 表的可读性和易理解性。
数据统计与分析.ppt
谢谢欣赏
2019-8-29 4
§7.1 点估计方法
7-5
点估计的思想方法
设总体X 的分布函数的形式已知, 但含有
一个或多个未知参数：1,2, ,k
设 X1, X2,…, Xn为总体的一个样本 构造 k 个统计量：
1( X1, X 2 ,, X n ) 2 ( X1, X 2 ,, X n )
,
bˆ矩 X 3( A2 X 2 )
X
3 n
n i 1
(Xi
X
)2
.
谢谢欣赏
7-16
2019-8-29 16
7-17
极大似然估计法
思想方法：一次试验就出现的 事件有较大的概率
例如: 有两外形相同的箱子,各装100个球 一箱 99个白球 1 个红球 一箱 1 个白球 99个红球
1 10
10 i 1
xi2
x2
6821(h2 ).
谢谢欣赏
2019-8-29 14
7-15
例5 设总体 X ~ U (a, b), a, b 未知, 求参数 a, b 的 矩法估计量.
解 由于 E( X ) a b , D( X ) (b a)2
2
12
E(X
2)
D(X )
nA p p n
谢谢欣赏
2019-8-29 7
7-8
例1 设总体X ~ N ( , 2 ), 在对其作28 次
独立观察中, 事件 “X < 4” 出现了21 次, 试
用频率替换法求参数 的估计值.
解 由 P(X 4) (4 ) 21 0.75
2 28
《数据的分析》_优秀课件
x<7有3人,7≤x<8有4人,8≤x<9有40人,9≤x<10有2人.估计八年级学生平均睡眠时间
为( C )
(A)6～7小时 (B)7～8小时
(C)8～9小时 (D)9～10小时
【 获 奖 课 件 ppt】《 数据的 分析》 _优秀 课件1- 课件分 析下载
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知识点1:组中值与平均数
例1 一个班有50名学生,一次考试成绩的情况如表:
成绩 49.5～59.5 59.5～69.5 69.5～79.5 79.5～89.5 89.5～99.5
这批炮弹的平均杀伤半径是多少千米?
60≤x<80 25
80≤x<100 5
解:由题表可得出各组数据的组中值分别是 30,50,70,90,根据加权平均数公式得 x = 30 8 50 12 70 25 90 5 =60.8(千米).
8 12 25 5 答:这批炮弹的平均杀伤半径大约是 60.8 千米.
组中值 54.5
74.5
94.5
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频数(人数) 4 8 14 18 6
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(1)填写表中“组中值”一栏的空白; (2)求该班本次考试的平均成绩.
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of X: Frequency or occurrence of an itemset X
• (relative) support, s, is the fraction of transactions that contains X (i.e., the probability that a transaction contains X)
5
Basic Concepts: Frequent Patterns
Tid
Items bought
10
Beer, Nuts, Diaper
20
Beer, Coffee, Diaper
30
Beer, Diaper, Eggs
40
Nuts, Eggs, Milk
50 Nuts, Coffee, Diaper, Eggs, Milk
• An itemset X is frequent if X’s support is no less than a minsup threshold
6
Basic Concepts: Association Rules
Tid
Items bought
10
Beer, Nuts, Diaper
20
Beer, Coffee, Diaper
• Frequent pattern: a pattern (a set of items, subsequences, substructures, etc.) that occurs frequently in a data set
• First proposed by Agrawal, Imielinski, and Swami [AIS93] in the context of frequent itemsets and association rule mining
Customer buys both
Customer buys diaper
Customer buys beer
• itemset: A set of one or more items
• k-itemset X = {x1, …, xk} • (absolute) support, or, support count
• Association, correlation, and causality analysis • Sequential, structural (e.g., sub-graph) patterns • Pattern analysis in spatiotemporal, multimedia, time-series,
30
Beer, Diaper, Eggs
40
Nuts, Eggs, Milk
50 Nuts, Coffee, Diaper, Eggs, Milk
Customer buys both
Customer buys diaper
Customer buys beer
• Find all the rules X Y with minimum support and confidence • support, s, probability that a transaction contains X Y • confidence, c, conditional probability that a transaction having X also contains Y
• Basic Concepts • Frequent Itemset Mining Methods • Which Patterns Are Interesting?—Pattern Evaluation Methods • Summary
3
What Is Frequent Pattern Analysis?
and stream data • Classification: discriminative, frequent pattern analysis • Cluster analysis: frequent pattern-based clustering • Data warehousing: iceberg cube and cube-gradient • Semantic data compression: fascicles • Broad applications
• Applications • Basket data analysis, cross-marketing, catalog design, sale campaign analysis, Web log (click stream) analysis, and DNA sequence analysis.
Data Mining:
Concepts and Techniques
(3rd ed.)
— Chapter 6 —
1
1
May 21, 2020
Data Mining: C2oncepts and Techniques
Chapter 5: Mining Frequent Patterns, Association and Correlations: Basic Concepts and Methods
4
Why Is Freq. Pattern Mining Important?
• Freq. pattern: An intrinsic and important property of datasets • Foundation for many essential data mining tasks
• Motivation: Finding inherent regularities in data • What products were often purchased together?— Beer and diapers?! • What are the subsequent purchases after buying a PC? • What kinds of DNA are sensitive to this new drug? • Can we automatically classify web documents?
• (relative) support, s, is the fraction of transactions that contains X (i.e., the probability that a transaction contains X)
5
Basic Concepts: Frequent Patterns
Tid
Items bought
10
Beer, Nuts, Diaper
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Beer, Coffee, Diaper
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Beer, Diaper, Eggs
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Nuts, Eggs, Milk
50 Nuts, Coffee, Diaper, Eggs, Milk
• An itemset X is frequent if X’s support is no less than a minsup threshold
6
Basic Concepts: Association Rules
Tid
Items bought
10
Beer, Nuts, Diaper
20
Beer, Coffee, Diaper
• Frequent pattern: a pattern (a set of items, subsequences, substructures, etc.) that occurs frequently in a data set
• First proposed by Agrawal, Imielinski, and Swami [AIS93] in the context of frequent itemsets and association rule mining
Customer buys both
Customer buys diaper
Customer buys beer
• itemset: A set of one or more items
• k-itemset X = {x1, …, xk} • (absolute) support, or, support count
• Association, correlation, and causality analysis • Sequential, structural (e.g., sub-graph) patterns • Pattern analysis in spatiotemporal, multimedia, time-series,
30
Beer, Diaper, Eggs
40
Nuts, Eggs, Milk
50 Nuts, Coffee, Diaper, Eggs, Milk
Customer buys both
Customer buys diaper
Customer buys beer
• Find all the rules X Y with minimum support and confidence • support, s, probability that a transaction contains X Y • confidence, c, conditional probability that a transaction having X also contains Y
• Basic Concepts • Frequent Itemset Mining Methods • Which Patterns Are Interesting?—Pattern Evaluation Methods • Summary
3
What Is Frequent Pattern Analysis?
and stream data • Classification: discriminative, frequent pattern analysis • Cluster analysis: frequent pattern-based clustering • Data warehousing: iceberg cube and cube-gradient • Semantic data compression: fascicles • Broad applications
• Applications • Basket data analysis, cross-marketing, catalog design, sale campaign analysis, Web log (click stream) analysis, and DNA sequence analysis.
Data Mining:
Concepts and Techniques
(3rd ed.)
— Chapter 6 —
1
1
May 21, 2020
Data Mining: C2oncepts and Techniques
Chapter 5: Mining Frequent Patterns, Association and Correlations: Basic Concepts and Methods
4
Why Is Freq. Pattern Mining Important?
• Freq. pattern: An intrinsic and important property of datasets • Foundation for many essential data mining tasks
• Motivation: Finding inherent regularities in data • What products were often purchased together?— Beer and diapers?! • What are the subsequent purchases after buying a PC? • What kinds of DNA are sensitive to this new drug? • Can we automatically classify web documents?