数据分析复习提纲

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数据分析培训提纲

数据分析培训提纲1．概论1.1数据分析的重要性（1）贯彻质量管理8项原则的需要QM的8项原则之一为：基于事实的决策方法。

要避免决策失误必须提供足够的信息，以及进行科学决策。

信息：有意义的数据。

数据：能客观反映事实的资料和数字。

要使数据提升为信息，才能将其增值。

为此，必须从数据收集和分析上运用科学的方法，使之便于利用。

（2）通过数据的收集和分析可证实QMS是否适宜和有效。

（3）帮助识别和评价QMS持续改进的机会。

（4）增强对各种意见和决策的分析、判断、评审、质疑能力因此，数据分析是保障QMS有效运行的重要手段。

1.2数据分析的一般过程1.2.1数据收集（1）收集范围产品、体系和过程的数据，如：产品检测中的不合格，QMS质量目标完成情况、持续改进情况、过程监视和测量情况等。

事实上在QMS的各个过程中，都会产生一些数据，在管理中必须根据当前及长远目标的需要，确定应收集那些数据，重点如何。

（2）收集方法1）各种报表和原始记录（注意分类）2）区域网中的数据库3）注意明确收集人、收集时间、收集方式、传递方式。

（3）收集的要求1）及时2）准确数据的质量，“进来的是垃圾，出去的还是垃圾”3）完整数据项目齐全，数量符合要求。

1.2.2数据分析、处理（1）数据的审查和筛选剔除奇异点，确定数据是否充分（2）数据排序按其重要度进行排序，以确定分析处理的对象和顺序（3）确定分析内容，进行统计分析（4）分析判断在统计分析的基础上，以目标值或标准为依据，对统计分析结果（绘图或计算）作进一步分析，以获得指导过程改进的明确信息，找出主要问题和薄弱环节，并提出相应的改进建议。

（5）编写报告对分析判断得出的规律、趋势整理成报告（附有直观的图表）-1-1.2.3数据的利用不能为分析而分析，要有“的”放矢，数据分析应指导管理。

数据分析是为了科学决策，决策的结果，可通过前后对比来分析判断其有效性。

数据分析应对其全过程做到闭环管理。

为此，应将数据分析信息有效地传递，做到信息共享。

数据的分析复习课(可用)

记录时间点或时间间隔的数据，如股票价格、
气温等。
空间数据
描述地理位置和空间位置的数据，如地图、 GPS坐标等。
数据收集
01
02
03
04
调查法
通过问卷、访谈等方式收集数据。
观察法
通过观察记录数据，如市场调研、实验等。
数据库查询
从数据库中提取数据，如数据库查询语言SQL。
数据挖掘
从大量数据中挖掘有价值的信息。
数据的分析复习课
目录 Contents
• 数据分析基础概念 • 数据分析方法 • 数据分析工具 • 数据可视化 • 数据分析应用场景 • 数据分析挑战与伦理问题
01
数据分析基础概念
数据类型
数值型数据
类别型数据
时间序列数据
包括连续型和离散型，如年龄、收入、身高、
体重等。
如性别、学历、职业等，通常用于分类和编码。
数据不准确
数据在收集、处理和存储过程中可能会发生错误或偏差，导致数
据不准确。
数据缺失
由于各种原因，如遗漏、未记录或未收集，数据中可能存在缺失
值。
数据不一致
不同来源或不同时间的数据可能存在不一致性，需要进行数据清
洗和整合。
数据隐私和伦理问题
侵犯隐私
在数据分析过程中，如果未经个人同意或违反法律规定，披露个人敏感信息，则可能侵犯隐私。
纠正偏见
采取措施识别和纠正数据中的偏见，以确保数据分析结果的公平性和公正性。
THANKS
Python拥有丰富的数据分析库，如NumPy、Pandas、Matplotlib等，可以进行数据导入、清洗、处理、分析和可视化等操作。
Python还支持多种编程范式，如面向对象编程和函数式编程，具有灵活性和可扩展性，方便用户进行复杂的数据分析。

大数据复习提纲

1、线性判别函数的正负和数值大小的几何意义正（负）表示样本点位于判别界面法向量指向的正（负）半空间中；绝对值正比于样本点到判别界面的距离。

2、感知器算法特点收敛性：经过算法的有限次迭代运算后，求出了一个使所有样本都能正确分类的W，则称算法是收敛的。

感知器算法是在模式类别线性可分条件下才是收敛的。

感知器算法只对线性可分样本有收敛的解，对非线性可分样本集会造成训练过程的震荡，这也是它的缺点。

3、聂曼-皮尔逊判决准则、最小最大判决准则等区别聂曼-皮尔逊判决准则主要用于某一种判决错误较另一种判决错误更为重要情况；最小最大判别准则主要用于先验概率未知的情况。

4、马式距离较之于欧式距离的优点优点：马氏距离不受量纲的影响，两点之间的马氏距离与原始数据的测量单位无关。

由标准化数据和中心化数据 (即原始数据与均值之差）计算出的二点之间的马氏距离相同。

马氏距离还可以排除变量之间的相关性的干扰。

缺点：夸大了变化微小的变量的作用。

受协方差矩阵不稳定的影响，马氏距离并不总是能顺利计算出。

尺度不变性；考虑了模式的分布5、关联规则的经典算法有哪些Apriori 算法；FP-tree；基于划分的算法Apriori 算法、GRI算法、Carma6、分类的过程或步骤答案一：ppt上的1、模型构建（归纳）通过对训练集合的归纳，建立分类模型。

2、预测应用（推论）根据建立的分类模型，对测试集合进行测试。

答案二：老师版本的训练样本的收集训练集的预处理、模型的选择、模型的训练（问老师后理解整理）7、分类评价标准第1页共16页1）正确率（accuracy）就是被分对的样本数除以所有的样本数，通常来说，正确率越高，分类器越好；2）错误率（errorrate)错误率则与正确率相反，描述被分类器错分的比例，errorrate=(FP+FN)/(P+N) ，对某一个实例来说，分对与分错是互斥事件，所以accuracy=1- errorrate ；3）灵敏度（sensitive ）sensitive=TP/P ，表示的是所有正例中被分对的比例，衡量了分类器对正例的识别能力；4）特效度（specificity)specificity=TN/N ，表示的是所有负例中被分对的比例，衡量了分类器对负例的识别能力；5）精度（precision ）精度是精确性的度量，表示被分为正例的示例中实际为正例的比例，precision=TP/ （TP+FP）；6）召回率（recall ）召回率是覆盖面的度量，度量有多个正例被分为正例，recall=TP/(TP+FN)=TP/P= sensitive ，可以看到召回率与灵敏度是一样的。

数据分析培训提纲

数据分析培训提纲数据分析培训提纲随着数据成为企业决策的重要依据，数据分析的能力已成为现代企业成功的关键。

数据分析可以帮助企业了解其业务运作情况和市场趋势，以及发现新机会和提高效率。

因此，数据分析的能力也被越来越多的企业重视。

本文将提供一个数据分析培训提纲，以帮助企业或个人提升数据分析能力。

一、数据分析基础1.数据的种类和来源：介绍数据的种类和来源，如结构化数据和非结构化数据的定义和特点，以及企业内部和外部的数据来源。

2.数据采集和整理：讲解如何收集和整理数据，包括如何识别重要数据和如何保证数据的质量。

还应介绍数据清洗、数据转换和数据集成的相关概念和技术。

3.数据可视化：介绍数据可视化的重要性和方法，以及如何使用各种图表、图形和颜色来展示数据。

4.数据分析工具：介绍常见的数据分析工具，如Excel、Python和R等，并讲解它们的优点和限制，以及可用来处理不同类型数据的工具。

二、统计分析1.统计概念和基本公式：介绍统计分析的基本概念和公式，如均值、方差和标准差等，并讲解如何使用这些公式来分析数据。

2.描述性统计：详细讲解描述性统计，包括中心趋势、离散性、分布和偏态等概念。

还应介绍如何使用统计工具来计算这些指标。

3.推论性统计：讲解推论性统计的概念和方法，包括正态分布、置信度和假设检验等。

还应介绍如何使用各种统计工具来执行这些方法。

三、机器学习1.机器学习概念和应用场景：介绍机器学习的定义和各种应用场景，包括分类、回归、聚类等。

2.监督学习：讲解监督学习的概念和方法，包括回归和分类。

还应介绍如何使用Python和R来实现监督学习算法。

3.无监督学习：介绍无监督学习的概念和方法，包括聚类和关联规则。

还应讲解如何使用Python和R来实现无监督学习算法。

四、高级技术1.大数据：介绍大数据和Hadoop等相关的技术，讲解如何使用MapReduce和其他技术来处理大数据。

还应介绍如何使用Hive、Pig和HBase等工具来执行各种数据操作。

《数据的分析》期末复习-

期末复习7--数据的分析一、基础知识1．平均数：一般地，假设有n 个数x 1，x 2，……，x n ，那么x =_____________________叫做这n 个数的平均数.2．加权平均数：假设n 个数中，x 1出现w 1次,x 2出现w 2次，……，x k 出现w k 次，(这里w 1+w 2+……+w k =n)，那么，根据平均数的定义，这n 个数的平均数能够表示为x =____________________________________________,这样求得的平均数x 叫做加权平均数，其中w 1，w 2，……,w k 叫做________.3. 将一组数据由小到大（或由大到小）的顺序排列，假设数据的个数是奇数，则处于_______位置的数就是这个数据的中位数，假设数据的个数是偶数，则中间两个数的__________就是这组数据的中位数。

4.在一组数据中，出现次数最多的数据叫做这组数据的__________5．一组数据中的数据与数据的差叫做这组数据的极差． 6．方差公式：S 2= 。

二、基础训练：一、选择题1、为理解我校八年级800名学生期中数学考试情况，从中抽取了200名学生的数学成绩实行统计.以下判断：①这种调查方式是抽样调查；②800名学生是总体；③每名学生的期中考试数学成绩是个体；④200名学生是总体的一个样本；⑤200名学生是样本容量.其中准确的判断有（） A.1个 B.2个 C.3个 D.4个2、已知一组数据1、2、y 的平均数为4，那么（）A. y=7B.y=8C.y=9D.y=103、在样本方差公式S 2＝n1［(x 21+x 22+…+x 2n )-n x 2］，以下说法不准确的是( ) A 、n 是样本容量 B 、x n 是样本个体 C 、x 是样本的平均数 D 、S 是样本方差4、人数相同的八年级甲、乙两班学生在同一次数学单元测试，班级平均分和方差如下：80==乙甲x x ，2402=甲s ，1802=乙s ，则成绩较为稳定的班级是（）A.甲班B.乙班C.两班成绩一样稳定D.无法确定 5、某地连续9天的最高气温统计如下：这组数据的中位数和众数别是（）A.24，25B.24.5，25C.25，24D.23.5，246、在学校对学生实行的晨检体温测量中，学生甲连续10天的体温与36℃的上下波动数据为0.2，0.3，0.1，0.1，0，0.2，0.1，0.1，0, 0.1，则在这10天中该学生的体温波动数据中不准确的是（） A.平均数为0.12 B.众数为0.1 C.中位数为0.1 D. 方差为0.027、以下几个常见统计量中能够反映一组数据波动范围的是（） A.平均数 B.中位数 C.方差 D.极差8、甲、乙、丙、丁四人的数学测验成绩分别为90分、90分、x分、80分，若这组数据的众数与平均数恰好相等，则这组数据的中位数是（）A.100分B.95分C.90分D.85分9、已知三年四班全班35人身高的算术平均数与中位数都是150厘米，但后来发现其中有一位同学的身高登记错误，误将160厘米写成166厘米，准确的平均数为a厘米，中位数为b厘米关于平均数a的表达，以下说法准确的是（）A.大于158B.小于158C.等于158D.无法确定10、在上题中关于中位数b的表达。

数据分析期末复习0115

数据分析期末复习一、基本概念（填空题）1．SPSS是（Statistical Product and Service Solutions）的缩写，其中文解释为统计产品和服务解决方案。

2．统计分析软件是基于数据库基础之上实现深层次定量分析并辅助决策的有效工具。

3．SPSS软件的两个最基本窗口是数据编辑窗口和结果输出窗口。

4．SPSS数据文件的扩展名为.sav ，输出文件的扩展名为.spo 。

5．数据分析一般经过收集数据、加工和整理数据、分析数据等三个主要阶段。

6．数据分析的出发点是明确数据分析目标。

7．正确收集数据是指应从分析目标出发，排除干扰因素，正确收集服务于即定分析目标的数据。

8．通过数据的加工整理，能够大致掌握数据的总体分布特征，这是进一步深入分析和建模的基础。

9．选择几种统计分析方法对数据进行探索性的反复分析是极为重要的，因为每一种统计分析方法都有自己的特点和局限性。

10．数据分析的直接结果是统计指标和统计参数。

11．方差分析的一个比较严格的前提要求是不同水平下的各总体应服从方差相同的正态分布。

因此，方差分析问题就转换成研究不同水平下的各总体的均值有无显著差异的问题。

其中对于方差相同的要求很严格。

12．SPSS单因素方差分析中的方差相等检验的方法是：Levene F方法。

13．SPSS独立样本t检验中的方差相等检验的方法是：Levene F方法。

14．使用《居民储蓄调查数据》分析城镇储户和农村储户的一次平均存（取）款金额是否有显著差异可以使用分类汇总进行初步分析。

操作时在下表Break Variable(s)中填入户口[a13] ，Summaries of Variable(s)中填入存（取）款金额[a5] 。

15．使用《居民储蓄调查数据》分析“城镇和农村储户对“储蓄是否合算”的认同是否一致？”可以采用交叉分组下的频数分析。

16．将学生的成绩按分数分成优、良、中、及格和不及格五个等级可以采用数据分组。

SPSS 数据分析软件复习提纲

SPSS 数据分析软件复习提纲一、本课程的主要内容1，第一手资料或第二手资料转化为SPSS数据（1）变量设置和数据录入（A第一手资料B第二手资料）重点：变量的类型（2）数据的预处理（A审核/排序/ B选取/加权C计算和变换）2，单变量描述分析（1）频数分析（统计图和统计表）重点：变量分组的方法（2）描述统计量3，双变量描述分析（重点：不同类型变量的应用不同的相关系数）（1）参数估计的理论知识（2）交叉分组下的频数分析a)交叉列联表的主要内容b)等级相关的相关系数（3）T检验a)单样本T检验b)两独立样本T检验c)两配对样本T检验（4）相关分析4，多变量分析（注意：不同因变量类型的适用性）（1）线性回归注意：通过数据变换将非线性转化成线性（2）二项logistic回归练习：1、将教科书P26的表2-3居民储蓄调查问卷建成数据库2、对居民储蓄调查数据.sav 进行处理（1）统计没有缺失值的个案的数量（2）分析存取款金额的分布状态（3）分别分析城镇居民和农村居民的收入水平分布3、对1-2.sav进行处理（将结果data view用截屏方式保存在实验报告中）（1）现得知，被调查对象的基本工资均上涨了300元，请计算新变量实际月收入（包括基本工资和失业保险）（2）在工资的决定因素分析模型中，往往取工资的对数形式，请做出一个新变量4、对数据“买房.sav ”进行处理（1）对变量“从业状况”和“年龄”制图（2）计算变量“现居住面积”和“人均现住面积”的基本统计量，同时制作其分布图，并简要分析居民存取款金额的分布特征。

5、对买房.sav数据进行处理。

分析居民购房意愿的影响因素（包括年龄、文化程度、从业状况、家庭类型、家庭年收入、现居住面积、人均居住面积、住房满意度等），报告其相关程度并做显著性检验。

6、处理“买房”数据库，是否有理由认为人们的平均现居住面积为80平方米，而平均的人均居住面积为20平方米？7、1，利用“买房”数据，分析（1）35岁以下和35岁以上人口的现居住面积是否有显著差别（2）对现住房满意和不满意人群中收入在50000元以上的比例是否有显著差异8、利用“2006-2007居民消费水平”数据，分析（1）2007年的居民消费水平、农村居民消费水平、城镇居民消费水平等是否比2006年有显著提高？9、利用“大学生就业”数据进行一下分析：（1）对工作性质和就业行业的选择是否存在性别差异？并简要分析原因。

数据分析师考试大纲

数据分析师考试大纲一、引言数据分析师近年来成为许多企业中不可或缺的角色，他们负责收集、整理和分析数据，为企业的决策提供有力支持。

为了确保数据分析师具备必要的专业知识和技能，许多公司和机构都设立了数据分析师考试。

本文档将详细介绍数据分析师考试的大纲，帮助考生准备并顺利通过考试。

二、考试目标1. 了解数据分析的基本概念和原则；2. 掌握数据采集和清洗的方法和技巧；3. 熟悉常见的数据分析工具和技术；4. 能够使用统计分析方法进行数据分析；5. 掌握可视化数据的方法和工具。

三、考试内容1. 数据分析基础知识a. 数据分析的定义和作用b. 数据分析的基本原则c. 数据分析过程的步骤和流程d. 数据分析师的角色和职责2. 数据采集和清洗a. 数据采集的方法和技巧b. 数据清洗的目的和步骤c. 常见的数据清洗问题和解决方法d. 数据采集和清洗的工具和软件3. 数据分析工具和技术a. 常见的数据分析软件和工具b. 数据处理和分析的技术和方法c. 数据仓库和数据集成的概念和应用d. 数据挖掘和机器学习算法的基本原理4. 统计分析方法a. 常见的统计分析方法和技术b. 数据分布和变量关系的统计分析c. 统计假设检验和置信区间的应用d. 实验设计和因素分析的统计方法5. 数据可视化a. 数据可视化的目的和重要性b. 常见的数据可视化工具和方法c. 数据可视化设计的原则和技巧d. 数据可视化在决策分析中的应用四、考试要求1. 熟悉数据分析的基本概念和原则；2. 熟练掌握数据采集和清洗的方法和技巧；3. 熟悉常见的数据分析工具和技术，并能灵活应用；4. 能够使用统计分析方法进行数据分析，并解释结果；5. 能够设计并创建有效的数据可视化；6. 具备良好的沟通和报告能力，能将数据分析结果有效传达给决策者。

五、备考建议1. 建议参考专业的数据分析师培训课程，系统学习相关知识和技能；2. 多进行实际的数据分析和处理练习，掌握实践技巧；3. 关注数据分析领域的最新发展和趋势，提高行业敏感度；4. 制定备考计划，合理安排学习时间，保持持续的学习和复习；5. 找到合适的学习方法和技巧，避免盲目死记硬背。

数据的分析小结与复习

数据的分析小结与复习引言概述：数据分析是一项重要的技能，它使我们能够从大量的数据中提取有用的信息和洞察力。

在这篇文章中，我们将对数据分析的一些关键概念和技巧进行小结和复习。

我们将从数据的收集和整理开始，然后讨论数据的探索和可视化，接着介绍数据的分析和建模，最后探讨数据的解释和应用。

一、数据的收集和整理：1.1 数据源的选择：在进行数据分析之前，我们需要确定数据的来源。

这可能包括从数据库、API、文件或调查问卷中收集数据。

我们应该选择最适合我们研究目的的数据源。

1.2 数据清洗：在进行数据分析之前，我们需要对数据进行清洗，以确保数据的准确性和完整性。

这可能包括删除重复数据、处理缺失值和异常值，以及统一数据格式等。

1.3 数据整理：在数据清洗之后，我们需要对数据进行整理，以便更好地理解和分析。

这可能包括数据的重塑、合并和转换等操作，以满足我们的分析需求。

二、数据的探索和可视化：2.1 描述性统计分析：在进行数据分析之前，我们应该对数据进行描述性统计分析，以了解数据的基本特征。

这可能包括计算均值、中位数、标准差和百分位数等统计指标。

2.2 数据可视化：为了更好地理解和传达数据，我们可以使用各种图表和图形进行数据可视化。

这可能包括柱状图、折线图、散点图和箱线图等，以展示数据的分布、趋势和关系。

2.3 探索性数据分析：通过对数据进行探索性数据分析，我们可以发现数据中的模式和趋势，以及可能存在的异常值和离群点。

这可能包括使用统计方法和可视化工具来探索数据的关系和变化。

三、数据的分析和建模：3.1 统计分析方法：在进行数据分析时，我们可以使用各种统计分析方法来推断总体特征和进行假设检验。

这可能包括 t 检验、方差分析、回归分析和聚类分析等。

3.2 机器学习算法：除了传统的统计分析方法，我们还可以使用机器学习算法来进行数据分析和建模。

这可能包括决策树、随机森林、支持向量机和神经网络等算法。

3.3 模型评估和选择：在使用数据进行建模之后，我们需要对模型进行评估和选择。

数据的分析知识点总结

数据的分析知识点总结一、数据分析的基础知识1. 数据分析的定义：数据分析是指通过对数据进行收集、整理、清洗、转换和解释，以及应用统计和机器学习等方法，从中提取有用的信息、发现规律、做出决策的过程。

2. 数据分析的重要性：数据分析可以帮助我们了解现象背后的规律和趋势，发现问题并提供解决方案，支持决策制定和业务优化，提高效率和竞争力。

3. 数据分析的步骤：数据收集、数据清洗、数据转换、数据分析、数据可视化、结果解释和决策支持。

二、数据收集与清洗1. 数据收集方法：包括问卷调查、实地观察、实验研究、网络爬虫、日志记录等多种方式。

2. 数据清洗的目的：去除重复数据、处理缺失值、处理异常值、去除噪声数据、转换数据格式等，以保证数据的质量和准确性。

3. 数据清洗的技术：数据去重、缺失值处理（删除、插补、回归等）、异常值检测和处理、数据格式转换等。

三、数据转换与预处理1. 数据转换的目的：将原始数据转换为适合分析的形式，包括数据格式转换、数据归一化、数据离散化等。

2. 数据归一化的方法：包括最大-最小归一化、Z-Score归一化、小数定标标准化等，用于将不同量纲的数据转换为统一的尺度。

3. 数据离散化的方法：包括等宽离散化、等频离散化、基于聚类的离散化等，用于将连续型数据转换为离散型数据。

四、数据分析与建模1. 数据分析的方法：包括统计分析、机器学习、数据挖掘等多种方法。

2. 统计分析方法：包括描述统计、推断统计、假设检验、相关分析、回归分析等，用于描述数据的特征、分析变量之间的关系和进行推断。

3. 机器学习方法：包括监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习等，用于构建模型、预测和分类等任务。

4. 数据挖掘方法：包括关联规则挖掘、聚类分析、分类与预测、异常检测等，用于发现隐藏在数据中的模式和规律。

五、数据可视化与结果解释1. 数据可视化的目的：通过图表、图像等形式将数据转化为可视化的图形，以便更直观地展示数据的特征和趋势。

数据的分析小结与复习

数据的分析小结与复习1. 引言数据分析是一种通过收集、整理、解释和呈现数据来发现、解决问题和支持决策的过程。

本文将对数据分析的基本概念和方法进行总结，并提供复习的建议。

2. 数据分析的基本概念2.1 数据收集数据收集是指获取和记录数据的过程。

数据可以通过各种方式收集，如调查问卷、实验、观察等。

收集到的数据可以是定量的（数值型）或定性的（非数值型）。

2.2 数据整理数据整理是指对收集到的数据进行清洗、整理和转换的过程。

这包括删除重复数据、处理缺失值、转换数据类型等。

2.3 数据分析数据分析是指对整理好的数据进行统计和推断的过程。

常用的数据分析方法包括描述统计、推论统计、数据可视化等。

2.4 数据解释数据解释是指对分析结果进行解释和说明的过程。

通过解释数据分析的结果，可以得出结论并支持决策。

3. 数据分析的方法3.1 描述统计描述统计是对数据进行总结和描述的方法。

常用的描述统计指标包括均值、中位数、标准差等。

这些指标可以帮助我们了解数据的分布和变异程度。

3.2 推论统计推论统计是通过对样本数据进行分析，推断总体特征的方法。

常用的推论统计方法包括假设检验、置信区间估计等。

这些方法可以帮助我们判断样本数据是否代表总体，并进行推断。

3.3 数据可视化数据可视化是通过图表、图像等形式将数据呈现出来的方法。

常用的数据可视化工具包括条形图、折线图、饼图等。

数据可视化可以帮助我们更直观地理解数据的特征和趋势。

4. 数据分析的复习建议4.1 复习基本概念复习数据分析的基本概念，包括数据收集、数据整理、数据分析和数据解释。

了解这些基本概念是进行数据分析的基础。

4.2 学习数据分析方法学习常用的数据分析方法，包括描述统计、推论统计和数据可视化。

掌握这些方法可以帮助我们更准确地分析数据，并得出合理的结论。

4.3 实践数据分析通过实践数据分析案例，将理论知识应用到实际问题中。

可以使用数据分析软件或编程语言进行实践，如Excel、Python等。

高一信息技术必修一《数据与计算》复习提纲

高一信息技术必修一《数据与计算》复习提纲必修一《数据与计算》复提纲第一章数据与信息1.1 数据及其特征1.数据的概念：数据是客观事物的符号记录，是信息的载体，是计算机加工的对象。

2.数据的表现形式：数据的表现形式包括数值型和非数值型符号，如图形、图像、视频、音频、文本（文字、数字、数值、字符）等。

3.数据的基本特征：1）二进制：在计算机中，数据以二进制的形式存储和加工。

2）语义性：语义是将数据符号解释为客观世界的事物。

3）分散性：数据是分散的记录，分别记录不同客观事物的运动状态。

4）多样性和感知性：数据记录的形式是多样的、可看的、可听的、可感知的，如图形、图像、视频、音频、文本等。

1.2 数据编码1.模拟信号：模拟信号是指用连续变化的物理量所表达的信息，常见的模拟信号应用包括有线相连的电话和无线发送的广播电视。

2.数字信号：数字信号是离散时间信号的数字化表示，常用有限位的二进制数表示，常见的数字信号应用包括开关电路中输出电压和电流脉冲的信号。

3.模拟信号与数字信号优缺点对比：名称优点缺点模拟信号简单容易实现保密性差，抗干扰能力弱数字信号抗干扰能力强，保密性、可靠性强技术实现复杂，占用频带宽4.文字编码：常见的文字编码包括ASCII码、国标码和统一码。

其中，ASCII码将英文字母A的编码定义为xxxxxxxx （十进制数65），后面的字母依次往上加1.5.进制换算：常见的进制包括二进制、八进制、十进制和十六进制。

进制之间的转换可以通过数位分解和除二求余倒排法实现。

6.图像编码：图像编码包括位图和矢量图两种，其中位图的最小单位为光栅点（或像素），位图数据文件大小可以通过图像分辨率、图像量化位数和单位字节数计算得出。

7.声音编码：声音编码包括采样、量化和编码三个步骤，声音存储空间可以通过采样频率、量化位数、声道数和时间计算得出。

1.3 信息及其特征信息是经过加工处理、具有意义的数据，是对客观世界中各种事物的运动状态和变化的反映，是客观事物之间相互联系和相互作用的表征。

数据分析复习要点

数据分析复习要点1．数据的描述性分析（1）数据数字特征：均值、方差；峰度、偏度；（2）多维总体及多位数据的均值向量、协方差矩阵、相关系数矩阵的定义及简单性质；（3）多维正态分布密度函数定义；（4）上机：建立数据集，利用MEANS、univariate、CORR 过程求基本统计量，并对结果分析。

2．回归分析（1）线性回归模型、回归方程、回归参数的估计公式；（2）三个平方和分解及含义，线性回归关系的显著性检验（假设、统计量、分布、检验py的点估计和区间估值）、回归参数的统计推断（假设、统计量、检验p值、区间估计），计；（3）知道评价回归方程优良性的三个准则（修正的复相关系数、Cp准则、预测平方和准则）；（4）上机：给出数据会用SAS过程进行回归分析（方差分析表、参数估计表、置信区间）。

3．方差分析（1）写出单因素的方差分析模型，平方和分解公式，检验假设，统计量及分布、检验P值，给出结果会判断因素效应是否显著；（2）上机：给出数据，会用anova过程进行单方差分析。

4．主成分分析与典型相关分析（1）主成分分析：思想、步骤；给出2、3阶协方差（相关系数）矩阵会进行主成分分析；上机：给出样本数据会利用princomp过程进行主成分分析。

（2）典型相关分析：写出总体典型变量、典型相关系数的定义；给出4阶相关系数矩阵，会求典型相关变量和相关系数；写出典型相关分析的步骤；上机：给出样本数据，会利用cancorr过程做相关分析。

5．判别分析（1）两总体的距离判别：写出距离公式、判别准则；（2）Bayes判别分析：理解思想，Bayes判别准则，给出2、3维正态总体，会写出两正态总体的密度函数，并判断样品属于哪个总体；（3）上机：利用判别分析的discrim过程对两总体进行判别分析。

6．聚类分析（1）会写出样品间几种距离公式，快速聚类过程步骤；（2）写出谱系聚类的类间距离公式，步骤；给出3-4阶距离矩阵会做谱系聚类分析；（3）上机：给出样本数据，会利用fastcls和cluster过程进行聚类分析。

八年级数据分析知识点

八年级数据分析知识点数据分析是现代社会中非常重要的一门学科，它能够帮助我们更好地了解社会、经济和科学现象。

在八年级的学习中，数据分析也是一个非常重要的考试知识点。

今天我们就来详细了解一下八年级数据分析的知识点。

一、数据的搜集和整理在进行数据分析之前，我们需要搜集和整理好数据。

做到如下几点：1. 选择合适的搜集方式：可以通过实地观察、采访、问卷调查等方式来搜集数据。

2. 设计合理的数据整理方式：可以使用表格、图形等方式来整理数据。

3. 检查数据的准确性：对于采集来的数据需要进行检查，确保数据的准确性。

二、数据的展示和描述搜集和整理了数据之后，我们需要通过表格、图形等方式对数据进行展示和描述。

在展示和描述数据时，需要将数据分成以下三种类别：1. 定量数据：如身高、体重、成绩等可以进行计量的数据。

2. 定性数据：如性别、食物口味、爱好等不可以进行计量的数据。

3. 顺序数据：这种数据是可以进行排序的，如悲伤和快乐程度等。

三、数据的分析和解读展示和描述了数据之后，我们需要进行数据的分析和解读。

在数据分析中，我们可以使用以下三种方法：1. 平均数：对于定量数据可以使用平均数来对数据进行分析和解读。

2. 中位数：中位数可以反映出一组数据的中间位置，是一种比较常用的分析方法。

3. 众数：众数是一组数据中出现次数最多的那个数字，也可以用来衡量一组数据的特点。

四、数据的推论在数据分析中，我们还需要进行数据的推论，即通过已知的数据来推测未知的结果。

数据的推论分为以下两种类型：1. 描述性推论：对现有数据进行推论，如对于某一种疾病的流行率进行预测等。

2. 推断性推论：对于未来的数据进行推论，如对于股票市场的价格变化进行预测等。

以上就是八年级数据分析的主要知识点，希望大家可以认真学习和掌握，更好地应对考试和生活中的实际问题。

数据的分析复习

解：奖励标准应定为22万元。
解：一组的平均分x =84.08分，中位数为84.5分，方差S2＝184.58;
二组的平均分x =80.58分，中位数为77分，方差S2＝238.08;
因此,从平均分可看出一组整体成绩较好;从中位数可以看出一组整体成绩靠前;从方差可以看出一组同学成绩差距不大，因而一组学生成绩各方面都较好。
15
6
甲节目中演员的年龄
某公司招聘职员，对甲、乙两位候选人进行了面试和笔试，面试包括形体和口才，笔试中包括专业水平和创新能力考察，他们的成绩(百分制)如下表: 若公司根据经营性质和岗位要求认为:形体、口才、专业水平、创新能力按照5：5：4：6的比确定，请计算甲、乙两人各自的平均成绩，看看谁将被录取？算一算
中位数仅与数据的排列位置有关，某些数据的移动对中位数没有影响，中位数可能出现在所给数据中也可能不在所给的数据中，当一组数据中的个别数据变动较大时,可用中位数描述其趋势；
众数是当一组数据中某一数据重复出现较多时，人们往往关心的一个量，众数不受极端值的影响，这是它的一个优势.
2.区别：
平均数、中位数、众数比较:
3
若n个数x1, x2, …, xn的权分别是w1,w2, …,wn则：
4
叫做这n个数的加权平均数。
回顾
将一组数据按照由小到大(或由大到小)的顺序排列如果数据的个数是奇数，则处于中间位置的数就是这组数据的中位数。如果数据的个数是偶数，则中间两个数据的平均数就是这组数据的中位数。
01
中位数是一个位置代表值。如果已知一组数据的中位数，那么可以知道，小于等于或大于等于这个中位数的数据各占一半。
A. 2 B. 4 C. 8 D. 16
C
细心选一选
5.甲、乙两班举行电脑汉字输入比赛，参赛学生每分钟输入汉字的个数统计结果如下表：

大数据分析师复习资料全

. .目录数据分析基础知识 (2)量化投资知识 (4)（4）不合理回到合理的这部分价格区间就是盈利区间。

(6)量化经营及战略管理 (7)一、企业战略的主要特征是什么？ (9)二、战略管理的层次结构是什么？相互关系如何？ (9)三、简述伦理与道德的关系。

(9)四、简述伦理与法律的关系。

(9)五、简述企业战略管理中的基本伦理关系。

(10)数据分析基础知识动销率=销售商品品种数量÷有库存的商品品种数量说明：比率越高，表示经营效率越高或品种结构越好，比较适应目标消费群；比率越低，表示经营效率越低或品种结构越差，不适应目标消费群。

库存周转率=销售额÷[(期初库存金额+期末库存金额)/2]（以零售价计）说明：比率越高，表示每件商品的固定费用（成本）减低、相对降低由损坏和失窃引起的亏损、能适应流行商品的潮流、能以少额的投资得到丰富的回报、减少存货中不良货品的机会、容易出现断货、陈列不够丰满、进货次数的增加，进货程序和费用相应增加。

存货周转期间=平均存货÷销货净额/365说明：期间越长，表示经营效率越低或存货管理越差；期间越短，表示经营效率越高或存货管理越好。

退货率=退货金额÷进货金额说明：比率越高，表示存货管理控制越差，订货不合理；比率越低，表示存货管理控制越好，订货合理。

销售毛利率=毛利÷销售额说明：比率越高，表示获利的空间越大；比率越低，表示获利的空间越小；从经营角度来讲，并不是毛利率越高越好，它应该是一个合适的区间。

销售净利率=净利÷销售额说明：比率越高，表示净利越高，费用控制越合理；比率越低，表示净利越低，费用开支过大；品效=营业收入÷品项数目说明：品效越高，表示商品开发及淘汰管理越好；品效越低，表示商品开发及淘汰管理越差；坪效（面积效率分析）=营业收入÷营业面积说明：坪效越高，表示卖场面积利用率越高；坪效越低，表示卖场面积利用率越低。

《数据分析初步》期末复习

《数据分析初步》期末复习课题：《数据分析初步》期末复习复习⽬标：1、进⼀步熟练计算平均数、众数、中位数和⽅差等；2、会进⾏数据的分析，做出正确的判断和预测。

复习重点和难点：复习重点：平均数、众数、中位数和⽅差标准差复习难点：加权平均数和⽅差的计算复习过程：⼀、知识回顾1、算术平均数：(1)概念：（2）计算公式：（3）作⽤：2、加权平均数：3、众数和中位数：4、⽅差和标准差：⼆、讲解范例例1、某校规定学⽣期末数学总评成绩由三部分构成：卷⾯成绩70﹪、课外论⽂成绩20﹪﹪、平⽇表现成绩10﹪，若⽅⽅的三部分得分依次是92、80、84，则她这学期期末数学总评成绩是多少？例2、为了了解某⼩区居民的⽤⽔情况，随机抽查了该⼩区10?户家庭的⽉⽤⽔量，结果如下：⽉⽤⽔量（吨）10 13 14 17 18户数 2 2 3 2 1（1（2）如果该⼩区有500户家庭，根据上⾯的计算结果，估计该⼩区居民每⽉共⽤⽔多少吨？例3、甲⼄两种⽔稻试验品中连续5年的平均单位⾯积产量如下（单位：吨/公顷）品种第1年第2年第3年第4年第5年甲9.8 9.9 10.1 10 10.2⼄9.4 10.3 10.8 9.7 9.8例4、⼩亮和⼩莹⾃制了⼀个标靶进⾏投标⽐赛，两⼈各投了10次，如图是他们投标成绩的统计图．（1）根据图中信息填写下表平均数中位数众数⼩亮7⼩莹7 9（2）分别⽤平均数和中位数解释谁的成绩⽐较好．例5、某乡镇企业⽣产部有技术⼯⼈15⼈，⽣产部为了合理制定产品的每⽉⽣产定额，统计了15⼈某⽉的加⼯零件个数：每⼈加⼯件数54 10 120⼈数 1 1 2 6 3 2（（2）假如⽣产部负责⼈把每位⼯⼈的⽉加⼯零件数定为260（件），你认为这个定额是否合理，为什么？例6、某校要从九年级（⼀）班和（⼆）班中各选取10名⼥同学组成礼仪队，选取的两班⼥⽣的⾝⾼如下：（单位：厘⽶）（⼀）班：168 167 170 165 168 166 171 168 167 170（⼆）班：165 167 169 170 165 168 170 171 168 167（1）补充完成下⾯的统计分析表班级平均数⽅差中位数极差⼀班168 168 6⼆班168 3.8例7、我市某中学举⾏“中国梦?校园好声⾳”歌⼿⼤赛，⾼、初中部根据初赛成绩，各选出5名选⼿组成初中代表队和⾼中代表队参加学校决赛．两个队各选出的5名选⼿的决赛成绩如图所⽰．（1）根据图⽰填写下表；（2）结合两队成绩的平均数和中位数，分析哪个队的决赛成绩较好；（3）计算两队决赛成绩的⽅差并判断哪⼀个代表队选⼿成绩较为稳定．平均数（分）中位数（分）众数（分）初中部85⾼中部85 100三、课堂练习选择题：1、数据1，2，3，3，5，5，5的众数和中位数分别是（）A. 5，4B. 3，5C. 5，5D. 5，32、在某次体育测试中，九年级（2）班6位同学的⽴定跳远成绩（单位：⽶）分别是：1.83，1，85，1.96，2.08，1.85，1.98，则这组数据的众数是（）A．1.83 B． 1.85 C． 2.08 D． 1.963、孔明同学参加暑假军事训练的射击成绩如下表：射击次序第⼀次第⼆次第三次第四次第五次成绩9 8 7 9 6（环）则孔明射击成绩的中位数是（）A．6 B．7 C．8 D．94、体育课上，某班两名同学分别进⾏了5次短跑训练，要判断哪⼀名同学的成绩⽐较稳定，通常需要⽐较两名同学成绩的（）A．平均数 B．⽅差 C．頻数分布 D．中位数5、在某校“我的中国梦”演讲⽐赛中，有9名学⽣参加决赛，他们决赛的最终成绩各不相同.其中的⼀名学⽣想要知道⾃⼰能否进⼊前5名，不仅要了解⾃⼰的成绩，还要了解这9名学⽣成绩的（）.A.众数B.⽅差C.平均数D.中位数6、甲、⼄、丙、丁四位选⼿各10次射击成绩的平均数和⽅差如下表：选⼿甲⼄丙丁平均数（环）9.2 9.2 9.2 9.2⽅差（环2）0.035 0.015 0.025 0.027则这四⼈中成绩发挥最稳定的是（）A．甲B．⼄ C．丙 D．丁7、某班七个合作学习⼩组⼈数如下：4、5、5、x、6、7、8，已知这组数据的平均数是6，则这组数据的中位数是（）A． 5 B． 5.5 C．6 D．78、已知：甲⼄两组数据的平均数都是5，甲组数据的⽅差，⼄组数据的⽅差，下列结论中正确的是（）A．甲组数据⽐⼄组数据的波动⼤B．⼄组数据的⽐甲组数据的波动⼤C．甲组数据与⼄组数据的波动⼀样⼤D．甲组数据与⼄组数据的波动不能⽐较9、某中学随机地调查了50名学⽣，了解他们⼀周在校的体育锻炼时间，结果如下表所⽰：时间（⼩时） 5 6 7 8⼈数10 15 20 5 则这50名学⽣这⼀周在校的平均体育锻炼时间是（）A. 6.2⼩时B. 6.4⼩时C. 6.5⼩时D. 7⼩时10、为了帮助本市⼀名患“⽩⾎病”的⾼中⽣，某班15名同学积极捐款，他们捐款数额如下表：关于这15名同学所捐款的数额，下列说法正确的是( )A.众数是100B.平均数是30C.极差是20D.中位数是20填空：11、某中学举⾏歌咏⽐赛，以班为单位参赛，评委组的各位评委给九（三）班的演唱打分情况为：89、92、92、95、95、96、97、，从中去掉⼀个最⾼分和⼀个最低分，余下的分数的平均数是最后得分，则该班的得分为．12、某招聘考试分笔试和⾯试两种，其中笔试按60%、⾯试按40%计算加权平均数，作为总成绩．孔明笔试成绩90分，⾯试成绩85分，那么孔明的总成绩是分13、某校对甲、⼄两名跳⾼运动员的近期跳⾼成绩进⾏统计分析，结果如下：m x 69.1=甲，m x 69.1=⼄，0006.02=甲s ，0315.02=⼄s ，则这两名运动员中的_______的成绩更稳定。

数据分析与挖掘复习资料

数据分析与挖掘重点整理一．名词解释5*1、逐步筛选策略：多元线性回归，存在解释变量应以怎样的策略和顺序进入方程及方程中多个解释变量之间是否存在多重共线的问题。

该策略在向前筛选策略的基础上，结合向后筛选策略，在每个变量进入方程后再判断是否存在可以剔除方程的变量。

（该策略在引入变量的每一个阶段都提供了再剔除不显著变量的机会，摒弃了向前筛选策略方法中变量一旦进入回归方程就不会被剔除的弊端。

在一定程度上解决了变量之间存在的多重共线问题。

）2、时间序列的季节变动：指一年或更短的时间之内，由于受某种固定周期性因素(如自然、生产、消费等季节性因素)的影响而呈现出有规律的周期性波动。

3、时间序列的循环变动：通常是指周期为一年以上，由非季节因素引起的涨落起伏波形相似的波动。

4、序列相关性（回归分析检验中的DW检验）：一元及多元线性回归模型假定随机误差项是不相关的，如果一个回归模型的随机误差项之间相关，即相关系数不为零，则称随机误差项之间存在着序列相关现象。

这种相关现象不是指两个和两个以上的变量之间的关系而是指一个变量前后期数值之间存在的相关关系。

二．简答10*（包括对输出结果的解释，代表什么意义）1、怎样判定样本数据是否适合进行因子分析在进行因子分析之前，首先考察收集到的原有变量之间是否存在一定的线性关系，是否适合采用因子分析提取因子。

可以借助变量的相关系数矩阵和KMO检验方法进行分析。

如果大多数变量之间的相关系数都比较高，能够从中提取公共因子，则适合进行因子分析；根据KMO度量标准，KMO值越接近于1，变量间的相关性越强，越适合进行因子分析；越接近于0，变量间的相关性越弱，越不适合做因子分析。

（例子：本分析中的KMO值为0.713，说明变量间的相关性比较强，比较适合做因子分析。

）2、回归分析中，什么是多重共线性？有两个指标来反映多重共线性，这两个指标如何反映多重共线性多重共线性是指解释变量之间存在线性相关关系的现象，解释变量间高度的多重共线性会给评价自变量的贡献率带来困难，因而要进行共线性诊断，并且确定它们对参数估计的影响。

数据分析专题复习讲义

数据分析专题复习讲义1. 引言数据分析是现代社会中重要的技能之一，它可以帮助我们从大量数据中提取有用的信息和洞察。

本文档旨在为数据分析专题的复提供一份简明的讲义。

2. 数据采集与清洗2.1 数据采集方法- 定量数据采集：通过问卷调查、实验和观察等方法收集数值化的数据。

- 定性数据采集：通过访谈、焦点小组和文本分析等方法收集不具体数值的数据。

2.2 数据清洗步骤1. 去除重复数据。

2. 处理缺失数据，例如通过填充、删除或插值等方法。

3. 处理异常值，可以使用统计方法或者领域知识进行判断。

3. 数据可视化数据可视化是将数据以图表形式展示，以更直观和易懂的方式传达信息。

以下是常见的数据可视化图表类型：- 柱状图：用于比较不同类别或组之间的数据。

- 折线图：用于显示数据随时间而变化的趋势。

- 散点图：用于展示两个变量之间的关系。

- 饼图：用于显示各部分在整体中所占的比例。

- 热力图：用于将数据的密度或频率以颜色的形式展示。

4. 统计分析4.1 描述统计分析描述统计分析是对数据进行总结和描述，常用的方法包括：- 中心趋势度量：平均数、中位数、众数。

- 变异程度度量：标准差、方差、极差。

- 分布形态度量：偏度、峰度。

4.2 探索性数据分析（EDA）探索性数据分析是通过可视化和统计方法来理解数据的特征、关系和异常情况。

常用的EDA技术包括：- 直方图：显示数据的分布情况。

- 箱线图：展示数据的中位数、四分位数和异常值。

- 散点图矩阵：用于展示多个变量之间的相关性。

5. 假设检验与推断统计假设检验是通过收集样本数据来对总体参数进行推断和判断。

以下是常见的假设检验方法：- 单样本t检验：用于比较样本均值与已知总体均值的差异。

- 配对样本t检验：用于比较配对样本均值的差异。

- 独立样本t检验：用于比较两组独立样本均值的差异。

- 方差分析：用于比较两个以上样本均值的差异。

- 相关分析：用于分析两个变量之间的相关性。

6. 机器研究与预测建模机器研究是一种通过使用算法训练模型来预测未知数据的方法。