数据统计与分析精选 课件
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数据统计与分析.ppt
数值
ˆk (x1, x2 ,, xn )
称数 1 ,ˆk为未知参数 1, 对应统计量 为未知参数 1,
感谢你的阅读
, k 的估计值 , k 的估计量
2019-11-27 6
7-7
三种常用的点估计方法
频率替换法
利用事件A 在 n 次试验中发生的频率
nA / n 作为事件A 发生的概率 p 的估计量
1 n
n i 1
X
2 i
X2
1 n
n i 1
(Xi
X )2
S
2 n
2019-11-27 10
7-11
设待估计的参数为 1, 2 ,, k
设总体的 r 阶矩存在，记为
E ( X r ) r (1, 2 ,, k )
样本
X1,
X2,…,
Xn
的
r
阶矩为
Br
E2(X
)
(b a)2 12
a
2
b
2
令
ab X
2
感谢你的阅读
(b a)2
12
a
2
b
2
A2
1 n
n i 1
X
2 i
2019-11-27 15
解得 aˆ矩 X 3( A2 X 2 )
X
3 n
n i 1
(Xi
X )2
对于不同的 p , L (p)不同, 见右下图
7-19
Lp
0.01
0.008
0.006
0.004
数据统计分析方法和应用 ppt课件
数据统计分析方法及应用
品质管理部
2021/2/5
1
数据化培训内容概要
Part
数据统计
1
Part 2
数据分析
Part
分析报告
3
精品资料
• 你怎么称呼老师？
• 如果老师最后没有总结一节课的重点的难点，你 是否会认为老师的教学方法需要改进？
• 你所经历的课堂，是讲座式还是讨论式？ • 教师的教鞭
• “不怕太阳晒，也不怕那风雨狂，只怕先生骂我 笨，没有学问无颜见爹娘 ……”
03
02
两个变量相关性高时，二者 可互为替代变量，从原因或结果 中选择较经济性的变量予以控制， 通过观察某一变量的变化而知另 一变量的变化。
检查孤岛现象是否存 在
三、相关性分析—二元拟合
线性拟合根据变量的个数可分为两个变量、三个连续变量以及多个变量 的拟合。首先介绍2元变量拟合图的做法：
将两个相关变量的数据输入JMP后，选择“分析”--“以X拟合Y”--“为 选定列指定角色”--“确定”。具体步骤如下图：
高斯正态分布法的作用就是把同一指标两个时间段内的数
据按正态分布处理，分别计算两组数据的平均值和标准偏 差。通过做成的柱状图表示出两组数据的差别。
方法是分别计算两组数据的平均值和标准偏差做成柱状图，
柱状图中心越高，表明该组数据平均值越大，柱状图越长， 表明该组数据标准偏差越大，数据波动较大，控制能力较差。
（d）双峰型
双峰型，它的特点是有两个高峰。这往往是由 于两种不同分布的数据混在一起引起的，例如 把两个工人加工的同种产品或两台设备加工的 产品混在一起等。发生双峰型应把数据先进行 分层，然后再做直方图。
四、直方图——常见直方图及其意义
品质管理部
2021/2/5
1
数据化培训内容概要
Part
数据统计
1
Part 2
数据分析
Part
分析报告
3
精品资料
• 你怎么称呼老师？
• 如果老师最后没有总结一节课的重点的难点，你 是否会认为老师的教学方法需要改进？
• 你所经历的课堂，是讲座式还是讨论式？ • 教师的教鞭
• “不怕太阳晒，也不怕那风雨狂，只怕先生骂我 笨，没有学问无颜见爹娘 ……”
03
02
两个变量相关性高时，二者 可互为替代变量，从原因或结果 中选择较经济性的变量予以控制， 通过观察某一变量的变化而知另 一变量的变化。
检查孤岛现象是否存 在
三、相关性分析—二元拟合
线性拟合根据变量的个数可分为两个变量、三个连续变量以及多个变量 的拟合。首先介绍2元变量拟合图的做法：
将两个相关变量的数据输入JMP后，选择“分析”--“以X拟合Y”--“为 选定列指定角色”--“确定”。具体步骤如下图：
高斯正态分布法的作用就是把同一指标两个时间段内的数
据按正态分布处理，分别计算两组数据的平均值和标准偏 差。通过做成的柱状图表示出两组数据的差别。
方法是分别计算两组数据的平均值和标准偏差做成柱状图，
柱状图中心越高，表明该组数据平均值越大，柱状图越长， 表明该组数据标准偏差越大，数据波动较大，控制能力较差。
（d）双峰型
双峰型，它的特点是有两个高峰。这往往是由 于两种不同分布的数据混在一起引起的，例如 把两个工人加工的同种产品或两台设备加工的 产品混在一起等。发生双峰型应把数据先进行 分层，然后再做直方图。
四、直方图——常见直方图及其意义
《数据分析》课件
关系型数据库、非关系型数据库等。
定期备份数据
本地备份、远程备份、增量备份等。
数据归档与过期处理
定期清理过期数据，释放存储空间。
03
CHAPTER
数据分析方法
总结词
描述性分析是数据分析的基础，它通过统计方法对数据进行整理和描述，以揭示数据的分布特征和规律。
详细描述
描述性分析主要关注数据的总体特征，如均值、中位数、众数、方差等统计量，以及数据的分布情况，如正态分布、泊松分布等。通过对数据的描述，可以初步了解数据的规律和趋势，为后续的数据分析提供基础。
数据科学教育将更加注重实践经验的积累，通过实际项目和实践课程提高学生的实际操作能力。
01
数据科学教育的重要性
随着数据分析行业的快速发展，数据科学教育将更加受到重视，培养更多具备专业素养的人才。
02
跨学科融合
数据科学教育将促进不同学科的融合，如计算机科学、统计学、经济学等，以培养具备综合素质的人才。
THANKS
R语言
02
CHAPTER
数据收集与整理
ห้องสมุดไป่ตู้
内部数据
市场调研、竞争对手分析、社交媒体数据等。
外部数据
实时数据
用户生成数据
01
02
04
03
用户调查、在线评论、社交媒体互动等。
公司内部数据库、CRM系统、销售数据等。
传感器、物联网设备、实时交易数据等。
选择合适的存储介质
硬盘、SSD、云存储等。
设计合理的数据库结构
Excel
普及度高的数据分析工具，内置数据可视化功能，适合初学者使用。
Power BI
基于云的商业智能工具，提供数据可视化、报表生成和数据分析功能。
定期备份数据
本地备份、远程备份、增量备份等。
数据归档与过期处理
定期清理过期数据，释放存储空间。
03
CHAPTER
数据分析方法
总结词
描述性分析是数据分析的基础，它通过统计方法对数据进行整理和描述，以揭示数据的分布特征和规律。
详细描述
描述性分析主要关注数据的总体特征，如均值、中位数、众数、方差等统计量，以及数据的分布情况，如正态分布、泊松分布等。通过对数据的描述，可以初步了解数据的规律和趋势，为后续的数据分析提供基础。
数据科学教育将更加注重实践经验的积累，通过实际项目和实践课程提高学生的实际操作能力。
01
数据科学教育的重要性
随着数据分析行业的快速发展，数据科学教育将更加受到重视，培养更多具备专业素养的人才。
02
跨学科融合
数据科学教育将促进不同学科的融合，如计算机科学、统计学、经济学等，以培养具备综合素质的人才。
THANKS
R语言
02
CHAPTER
数据收集与整理
ห้องสมุดไป่ตู้
内部数据
市场调研、竞争对手分析、社交媒体数据等。
外部数据
实时数据
用户生成数据
01
02
04
03
用户调查、在线评论、社交媒体互动等。
公司内部数据库、CRM系统、销售数据等。
传感器、物联网设备、实时交易数据等。
选择合适的存储介质
硬盘、SSD、云存储等。
设计合理的数据库结构
Excel
普及度高的数据分析工具，内置数据可视化功能，适合初学者使用。
Power BI
基于云的商业智能工具，提供数据可视化、报表生成和数据分析功能。
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
性
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
务
三
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
数据的统计与分析教案(精选)ppt
假设检验具有较高的统计效力，但也有可 能出现第一类错误和第二类错误。
方差分析
方差分析的概念 方差分析是一种统计学方法，用 于比较不同组数据的均值是否存 在显著差异。
优缺点比较 方差分析具有较高的统计效力， 但也需要满足一定的前提条件， 如各组数据的方差需要相等。
方差分析的基本步骤 首先对数据进行分组，然后计算 每组的均值和方差，最后通过F检 验或t检验来比较各组均值是否存 在显著差异。
了解图表的美化技巧，如调整颜色、添 加图例、设置数据标签等，以提高图表 的可读性和美观度。
掌握各类图表制作的基本步骤，如设置 图表尺寸、添加数据系列、设置图表元 素格式等。
详细描述
根据数据类型和展示需求，选择最能反 映数据特点的图表类型。
数据地图的制作与优化
总结词：利用地图可视化展示数据，了解地图 制作的基本步骤，并掌握优化技巧。
公开数据
政府、企业、社会组织等公开 的数据源。
其他数据
如网络爬虫获取的数据、传感 器数据等。
数据分类与编码
01
02
03
数据分类
将数据按照一定的标准或 属性进行分类，便于数据 的组织和管理。
编码规则
为数据制定统一的编码规 则，确保数据的唯一性和 可识别性。
编码类型
包括数字编码、字母编码 、混合编码等。
数据清洗与预处理
数据清洗
去除重复、错误或不完 整的数据，确保数据的
准确性和可靠性。
数据转换
将数据转换为统一格式 或标准，便于数据的整
合和分析。
数据分组
根据需要对数据进行分 组，以便进行分类统计
和分析。
数据筛选
根据特定条件筛选出需 要的数据，去除不必要
数据统计与分析技术113页PPT
样本描述性统计
2.1 基本数学模型 2.2 频数分析过程 2.3 数据描述过程 2.4 数据探察过程 2.5 列联表分析过程
平均数比较与T检验
3.1 分组平均数的比较 3.2 单一样本t检验 3.3 独立样本t检验 3.4 配对样本t检验
相关分析
4.1 相关系数 4.2 偏相关系数 4.3 距离分析
Analyze
￫Descriptive Statistics
￫ Explore
出现对话框
数据探察过程—对话框
列联表分析过程
列联表是按两个标志对一组观察值进行交 叉分组所得到的频数分布表，表中列出同时联 系于横行和纵行某特定标志名称的观察值数目， 在表的右边栏列出各行频数的合计，在表的底 行列出各列频数的合计，在两者交叉处，即表 的右下角，列出频数总计。
数据统计与分析技术
数 据 统 计分 与析
技 术
数据统计与分析技术
1. 分析前数据预处理 2. 样本描述性统计 3. 平均数比较与T检验 4. 相关分析 5. 回归分析 6. 非参数检验 7. 方差分析 8. 聚类分析和判别分析 9. 主成分分析和因子分析 10. 时间序列分析
分析前数据预处理
1.1 数据的排序 1.2 数据的转置 1.3 数据的拆分 1.4 数据文件的合并 1.5 数据的选择 1.6 数据的加权 1.7 数据的转换
回归分析
5.1 线性回归 5.2 曲线回归
非参数检验
6.1 非参数检验概述 6.2 单样本检验 6.3 独立样本差异的显著性检验 6.4 相关样本差异的显著性检验
方差分析
7.1 方差分析概述 7.2 方差分析的基本步骤 7.3 单因素方差分析 7.4 多因素方差分析 7.5 协方差分析
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112.00 132.00 145.00 158.50 172.00
该批产品测量结果为（20个零件）： 79.95mm、79.91mm、80.08mm、79.93mm 、79.96mm、80.04mm、 80.08mm、79.98mm 79.92mm、80.05mm、79.97mm、80.03mm 、79.91mm、80.02mm、 80.05mm、79.94mm
79.9规5m律m性、80.02mm、79.90mm、80.05mm
质量管理培训系列教程
Data Statistics and Analysis
数据统计与分析
主讲人 史玉杰 2019年4月
目录
第一章: 数据的特性
第二章：数据的收集、整理 第三章：数据的简单统计图形 第四章：数据统计与分析工具 第五章：数据分析体系建立
1
质量数据
质量数据的地位
检验对象
检验标准 质量数据
11
练习
身高 汇总
112
128
144
160
95% 置信区间
均值
中位数
140
144
148
152
12
Anderson-Darling 正态性检验
A 平方 P值
0.39 0.375
均值 标准差 方差
偏度 峰度 N
144.62 15.47
239.19
-0.005380 -0.910425
45
最小值 第一四分位数 中位数 第三四分位数 最大值
思考：两个特点 的影响及利用？ 6
数据的特征值
平均值
n
x i1
i
x n
将所有的数据相加作分子，数据的个数作分母，即得平均值。
数 据
注意平均值的有效数字要多取1位。
集 中位数
中 位
将一组数据按大小顺序排列，排在中间的那个数叫中位数。表示为 X~。
置
当一组数据是奇数是，最中间的数就是中位数；
思考：数据与 信息的关系
思考：数据与 事实的关系
3
质量数据分类
计量型数据：
依 自 身
• 可带小数的能连续取值的测量数据。如长度、温度、重量、时间、化 学成分等。计量型数据是计量仪器测量得出的。
特 计数型数据：
性
• 可用件数、个数或点数等整数统计计值的数据。如不合格品数、废品
分
数、铸件表面的砂眼数。计数型数据是通过观察和统计得出的。计件
间 当前数据
分
举例
优、良、一般、差 不良率为0.99%
调查表中的数据 统计整理后的数据
2010年各月平均不良率 2010年7月平均不良率
注意：数据还 有其他分类 5
质量数据特点
波动性（分散性、变异性）
数据不是一个固定的数值，而是有波动的。 例：加工一批轴零件，直径尺寸要求：80mm+0.15mm。
12更能准确表示集中位置。
7
数据的特征值
第一四分位数（Q1)
第一四分位数是这样一个数，当把数据集划分为两个部分时，其 中小于等于此数的数据约占整个数据集的25%，大于等于此数的 数据约占整个数据集的75%
Q1=X(k)+f(X(k+1)-X(k))
数
据 集 中
k: n+1 的整数部分 f: n+1 的小数部分
9
数据的特征值
偏度
是对数据不对称行的度量，总体参数偏度用βs表示，样本统计 量偏度用bs表示
数 据 分 布 形
状 峰度
是对数据分布平坦性的度量，总体参数偏度用βk表示，样本统 计量偏度用bk表示
10
综合练习
打开数据文件：BS_描述性统计.MTW 统计>基本统计量>图形化汇总> 指定“变量”为“身高”
值；计点值。
计数型
从
计量型
您
某班组职工人数
某机器工作年限
身 边
接受QC培训人数
某产品实际重量
找
某产品当班产量
某产品体积
例 子
当班不合格品数 表面不良产品数
某产品加工工时 某产品加工温度
……
……
不合格率
4
质量数据分类
依
性 定性数据
质
分 定量数据
依 来
原始数据
源 加工数据
分
依 时
历史数据
检验结果
•凡是检验必然伴生检验标准与质量数据； •质量数据在生产中客观存在，因管理的不细大量质量数据未 被发现和利用。 •“数据发现——数据搜集——数据分析——管理决策”，形 成质量数据的管理循环。
2
质量数据作用
确定单位产品合格与否——检验结果 确定一批产品的质量——统计检验 观察和判断生产工艺过程的稳定性——过程控制 调查工序能力——首件检验 为产品设计和质量控制提供依靠——质量信息 为企业质量管理提供情报——TQC闭环系统
当一组数据是偶数时，中位数为中间两个数据的算术平均值。
众数
当一组数据中出现次数最多的数。
三种方法各有优缺点，常要灵活使用。
注 例：一组测量值：12，11，12，13，12，13，20
注意总体均值 表示为μ
意
结果：平均值：13.3；中位数：12；众数：12
点 分析：由于数值20的影响，平均值13.3不如中位数12或众数
n
(Xi X )2
S = i=1 n -1
ห้องสมุดไป่ตู้
注意总体标准 差表示为σ
例：两组测量值：A组:50，50，50，50，100；B组：40，50，60，60， 举 9结0果：极差比较：Ra组=Rb组=50；标准差比较：Sa组=22.4， 例 S标b准=1差8较.7极差更准确地表示了数据的离散程度。A组较B组更分散。
样本极差
一组数据中最大值与最小值之差，用符合R表示。
R = Xmax - X min
数 样本方差
据
能精确的表示数据离散程度的特征值。
离 散 程
n
(Xi X )2
S 2= i=1 n -1
度 样本标准差
n
Xi X
数据个数； 某个数据与样本平均值的偏差
能精确的表示数据离散程度的特征值，用符合S表示。
4
4
位 第三四分位数（Q3）
置 第三四分位数是这样一个数，当把数据集划分为两个部分时，其
中小于等于此数的数据约占整个数据集的75%，大于等于此数的
数据约占整个数据集的25%
Q3=X(k)+f(X(k+1)-X(k))
k:
3(n+1) 的整数部分 f: 4
3(n+1) 4 的小数部分
8
数据的特征值
数据虽有波动，但却呈现一定的规律性。 通过对上述数据观察，该批轴零件直径尺寸均在79.90mm至80.10mm之间， 分散在80.00mm两侧。通过统计分析，该批数据的规律如下： 最小值：79.90mm；最大值：80.08mm；平均值：79.987mm；中值： 79.975mm；标准差：0.060mm；其他略。 该批数据可进一步分组，统计各组频数，以作出直方图。