大数据的统计学基础-第1周
以“数”驱动的《统计学基础》课程教学体系研究
Creative Education Studies 创新教育研究, 2023, 11(9), 2602-2608 Published Online September 2023 in Hans. https:///journal/ces https:///10.12677/ces.2023.119383以“数”驱动的《统计学基础》课程教学体系研究马小艳重庆对外经贸学院数学与计算机学院，重庆收稿日期：2023年7月24日；录用日期：2023年8月29日；发布日期：2023年9月8日摘要本文依托大数据时代背景下，完善课程教学内容；用“数”说中国之事，融入思政教育；结合“数字课程”，设计混合式教学模式；利用信息技术平台学生“数据行为”，动态化评价教学效果。
从而构建以“数”驱动、多层次分模块的《统计学基础》课程教学体系，以实现“德技并修”双主打的育人目标。
关键词统计学基础，教学体系，课程思政，课程设计A Study on the Teaching System of“Statistics Basics” Course Driven by “Data”Xiaoyan MaSchool of Mathematics and Computer Science, Chongqing College of International Business and Economics, ChongqingReceived: Jul. 24th , 2023; accepted: Aug. 29th , 2023; published: Sep. 8th, 2023AbstractBased on the background of big data era, this paper improves the course teaching content; Use “data” to say China’s affairs, integrate into ideological and political education; Combined with “digital course”, design mixed teaching mode; Using information technology platform students “data behavior”, dynamic evaluation of teaching effect. Therefore, the teaching system of “Statis-tics Basics” course driven by “data” and multi-level sub-modules is constructed to achieve the educational goal of “combining moral and skills cultivation”.马小艳KeywordsStatistics Basics, Teaching System, Curriculum Ideological and Political, Course DesignCopyright © 2023 by author(s) and Hans Publishers Inc.This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0)./licenses/by/4.0/1. 引言《统计学基础》是一门研究收集、整理、分析和展示数据的课程，强调用“数据”说话，也是应用统计学专业的学科基础课，为后续专业课的学习提供数据统计分析基础。
大数据与统计学课件
02
隐私保护算法
开发和应用隐私保护算法是解决数据安全与隐私保护问题的关键。这些
算法可以在不泄露个体数据的前提下进行数据分析，从而保护个人隐私
。
03
法律法规制定
政府应制定相关法律法规，明确数据安全和隐私保护的标准和要求，对
违反规定的行为进行严厉打击，为大数据和统计学的应用提供法律保证
。
数据质量与误差控制
数据清洗
在大数据应用中，数据清洗是一项重要的任务。通过数据清洗，可以去除重复、错误或不完整的数据，提高数据质量 ，为后续的数据分析提供准确的基础。
误差来源辨认
在数据分析过程中，误差来源的辨认和控制是至关重要的。通过对误差来源的深入分析，可以采取相应的措施来减小 或消除误差，提高数据分析的准确性和可靠性。
数据可视化
利用大数据可视化技术将预测结果以直观的方式呈现出来，例如图 表、外表板等，以帮助用户更好地理解和分析数据。
大数据在决策支持中的应用
决策支持系统
01
利用大数据构建决策支持系统，以帮助决策者进行科学决策和
制定战略计划。
数据驱动决策
02
通过大数据分析提供数据驱动的决策根据，以支持决策者做出
更加科学、公道和有效的决策。
大数据在医疗健康领域的应用
总结词：医疗健康领域通过大数据分析 可以改良医疗服务、提高疾病预防和治 疗效果。
健康管理：通过收集和分析个人健康数 据，大数据可以帮助个人更好地管理自 己的健康状况，提高生活质量。
流行病预测：通过对历史病例数据和流 行病趋势的分析，大数据可以帮助公共 卫生机构预测和预防流行病的爆发。
实时监测与调整
03
利用大数据对决策执行过程进行实时监测和调整，以确保决策
数据分析的理论基础
数据科学的定义 数据科学的研究对象 数据科学的体系结构概述 数据科学的体系结构测 医疗：病患诊断、药物研发和流行病预测 商业智能：市场分析、销售预测和客户细分 人工智能：机器学习、自然语言处理和计算机视觉
统计学在数据分 析中的作用
统计学是一门科学， 旨在研究数据的收 集、整理、分析和 解释
数据处理：分布式计算，提 高数据处理速度和效率
数据存储：分布式存储，提 高存储容量和效率
数据挖掘：数据挖掘算法， 发现数据中的规律和价值
数据安全：数据加密，保障 数据安全和隐私
应用场景：金融、医疗、教育、零售等领域
案例分析：某银行利用大数据分析客户消费行为，提高客户满意度；某医院利用大数据分析疾 病诊断，提高医疗质量和效率
将数据或信息转化为视觉形式 的过程
增强人类对数据的感知和理解 能力
类型包括图表、图形、地图等
在数据分析中用于解释、表达 和探索数据
图表类型：柱状图、折线图、饼图等 数据可视化软件：Tableau、Power BI、Excel等 可视化图表优化：颜色搭配、布局优化等 可视化图表选择：根据数据类型和分析目的选择合适的图表
应用场景：智能推荐、智能交通、智能制造等领域
案例分析：某电商利用大数据分析用户行为，实现精准推荐；某城市利用大数据分析交通流量， 优化交通布局
数据伦理和数据 安全问题
数据隐私和安全问题
数据歧视和不公平现象
数据泄露和合规风险 解决方案：制定数据伦理准则和规范，加强数据安全技术保障，建立数据 伦理监管机制，提高公众数据素养和意识。
数据分析的理论基础
汇报人：
目录
数据科学的基本概 念
统计学在数据分析 中的作用
机器学习在数据分 析中的应用
统计学学习心得体会
统计学学习心得体会统计学学习心得体会1统计学作为一门应用性极强的学科，是现代社会各个领域的重要工具之一。
学习统计学既是我个人的兴趣所在，也是我在职业发展中必不可少的技能。
在学习统计的过程中，我深深体会到了统计学的魅力和重要性。
通过不断的学习和实践，我逐渐明白了学习统计的方法和技巧，同时也感受到了统计学对于社会和个人的重要作用。
首先，学习统计要善于使用数学工具。
统计学是一门涉及大量数据和计算的学科，基础的数学知识是必不可少的。
数学不仅仅是统计学的基础，更是统计分析和推理的核心。
比如，理解和应用概率论和数理统计的基本概念，需要对数学的逻辑思维和推理能力有一定的要求。
在学习过程中，我注重巩固数学基础，不断参与数学问题的思考和解决，提高了自己的数学素养，从而更好地理解和应用统计学知识。
其次，学习统计要重视实际应用。
统计学不仅仅是一门理论学科，更是实践性非常强的工具。
在学习统计的.过程中，我们需要学习如何将统计学知识应用于实际问题的解决中，并能正确地理解和解读统计结果。
比如，在分析社会经济数据时，我们需要了解数据的采集、整理、分析的过程，并能够根据实际情况选择合适的统计方法和模型。
在我自己的学习过程中，我注重与实际问题相结合，通过参与实际项目和案例分析，将统计学知识应用于实践中，提高了自己的实际操作能力。
再次，学习统计要注重数据分析技巧的培养。
统计学的核心是数据的收集、整理、分析和解释，因此具备一定的数据分析能力是学习统计的关键。
在学习过程中，我注重培养对数据进行有效分析和解读的能力，例如熟练掌握各种统计软件的使用，能够正确选择和运用合适的数据分析方法和技巧。
同时，我也注重对数据质量和结果的可信度进行评估，提高了自己的数据分析水平，并能够准确地从数据中提取有价值的信息。
最后，学习统计要保持积极的学习态度和持续的学习动力。
统计学作为一门发展快速的学科，涉及的内容广泛而多样。
在学习过程中，我们需要保持积极的学习态度，不断地学习和更新自己的知识。
统计学大学生实习周记10篇
第1周 作为统计学专业的⼤学⽣，我很荣幸能够进⼊统计学专业相关的岗位实习。
相信每个⼈都有第⼀天上班的经历，也会对第⼀天上班有着深刻的感受及体会。
尤其是从未有过⼯作经历的职场⼤学们。
头⼏天实习，⼼情⾃然是激动⽽⼜紧张的，激动是觉得⾃⼰终于有机会进⼊职场⼯作，紧张是因为要⾯对⼀个完全陌⽣的职场环境。
刚开始，岗位实习不⽤做太多的⼯作，基本都是在熟悉新⼯作的环境，单位内部⽂化，以及⼯作中⽇常所需要知道的⼀些事物等。
对于这个职位的⼀切还很陌⽣，但是学会快速适应陌⽣的环境，是⼀种锻炼⾃我的过程，是我第⼀件要学的技能。
这次实习为以后步⼊职场打下基础。
第⼀周领导让我和办公室的其他职员相互认识了⼀下，并给我分配了⼀个师⽗，我以后在这⾥的实习遇到的问题和困难都可以找他帮忙。
⼀周的时间很快就过去了，原以为实习的⽇⼦会⽐较枯燥的，不过⽼实说第⼀周的实习还是⽐较轻松愉快的，嘿嘿，俗话说万事开头难，我已经迈出了第⼀步了，在接下去的⽇⼦⾥我会继续努⼒的。
⽣活并不简单，我们要勇往直前!再苦再累，我也要坚持下去，只要坚持着，总会有微笑的⼀天。
虽然第⼀周的实习没什么事情，⽐较轻松，但我并不放松，依然会本着积极乐观的态度，努⼒进取，以的热情融⼊实习⽣活中。
虽然第⼀周的实习没什么事情，⽐较轻松，但我并不放松，依然会本着积极乐观的态度，努⼒进取，以的热情融⼊实习⽣活中。
第2周 过⼀周的实习，对⾃⼰岗位的运作流程也有了⼀些了解，虽然我是读是统计学专业，但和实习岗位实践有些脱节，这周⼀直是在给我们培训那些业务的理论知识，感觉⼜回到了学校上课的时候。
虽然我对业务还没有那么熟悉，也会有很多的不懂，但是我慢慢学会了如何去处理⼀些事情。
在⼯作地过程中明⽩了主动的重要性，在你可以选择的时候，就要把主动权握在⾃⼰⼿中。
有时候遇到⼯作过程中的棘⼿问题，⼼⾥会特别的憋屈，但是过会也就好了，我想只要积极学习积极办事，做好⾃⼰份内事，不懂就问，多做少说就会有意想不到的收获，只有⾃⼰想不到没有做不到。
大数据导论-思维、技术与应用 第1章 大数据时代概念
速度要求快 数据输入输出速度
Big Data
数据类型多样 文本 | 图像 | 视频 | 音频
Variety
Value
价值密度低 商业价值高
PART 02 从IT时代到大数据时代
近年来，信息技术迅猛发展，尤其是是以互联网、物联网、 信息获取技术、社交网络等为代表的技术发展日新月异， 促使手机、平板电脑、PC等各式各样的信息传感器随处可 见，虚拟网络快速发展，现实世界快速虚拟化，数据的来 源及其数量正以前所未有的速度增长。
大数据的产生
02 用户原创内容阶段：互联网的诞生促使人类社会数据量出现第二次 大的飞跃。但是真正的数据爆发产生于Web 2.0 时代，而Web 2.0 的 最重要标志就是用户原创内容。这类数据近几年一直呈现爆炸性的增长， 主要有两个方面的原因。首先是以博客、微博、和微信为代表的新型社 交网络的出现和快速发展，使得用户产生数据的意愿更加强烈。其次就 是以智能手机、平板电脑为代表的新型移动设备的出现，这些易携带、 全天候接入网络的移动设备使得人们在网上发表自己意见的途径更为便 捷。这个阶段数据的产生方式是主动的。
大数据的产生
数据产生经历了被动、主动和自动三个阶段。这些被动、主动和自动的 数据共同构成了大数据的数据来源，但其中自动式的数据才是大数据产 生的最根本原因。
大数据的作用
具体来讲，大数据有如下的作用：
第一
对大数据的处理分析正成为新一代信息技术融合应用的结点。 通过对不同来源数据的管理、处理、分析与优化，将结果反 馈到应用中（社交网络、物联网等），将创造出巨大的经济 和社会价值，大数据具有催生社会变革的能量。
对方法论的新认识
对方法论的新认识：从基于知识到基于数据
某电 商要解 决的问 题：
统计学原理(第3版)课件第1章
CH1-2 统计的研究对象和研究方法
14
二、统计学的研究对象及特点
（二）统计学研究对象的特点
具体性
数量性
社会性
总体性
统计学研究对象的特点
广泛性
CH1-2 统计的研究对象和研究方法
15
三、统计学的分科与其他学科的关系
（一）统计学的分科
描述统计学是对统计总体数量特征的表现及其变化加以记录、测量和显示，并通过综合、 概括和分析反映客观现象变动的规律性。
CH1-3 统计工作过程
28
三、统计在经济管理中的应用
（三）市场营销
在信息社会中，企业获得的信息量非常大，并且要注重情报信息 的收集、处理、分析，为企业正确决策提供建设性意见。
例如，企业市场营销部门运用统计学方法来估计顾客对某一种商 品喜爱的比例，以及他们为什么喜欢该种商品，用何种广告能让更多 的人知道、喜欢、购买该种商品等等。从而增强企业竞争力，提高企 业的经济效益。
例如，宏观经济领域的专家既可以利用统计方法描述居民家庭收 入分布状况，也可以对经济变量的未来水平进行分析和预测，还可以 对变量之间的关系进行研究。
CH1-3 统计工作过程
27
三、统计在经济管理中的应用
（二）财务会计
抽样对选择合适的财务统计表对上市公司进行审计有很重要的作 用。
例如，假设一事务所要确定某上市公司资产负债表上的应收账款 金额是否属实，不能对全部账户一一进行核实，而可以按统计抽样技 术对抽中的少数样本单位进行核实，并通过样本的准确性与否来推断 资产负债表中应收账款金额的真实性。
第一章 绪论
学习目标
1
了解统计学的产生和发展、统计学科的种类 及统计学的性质
2
明晰统计工作过程，明晰统计学的研究对象和 研究方法
大数据综合课程设计
大数据综合课程设计一、课程目标知识目标：1. 学生能够理解大数据的基本概念，掌握数据收集、处理、分析的基本方法。
2. 学生能够运用统计学原理，从大量数据中提取有价值的信息，并进行合理解读。
3. 学生了解大数据在各领域的应用，如互联网、金融、医疗等。
技能目标：1. 学生能够熟练使用至少一种数据分析工具（如Excel、Python等），进行数据预处理、分析和可视化。
2. 学生能够独立完成一个小型数据分析项目，从实际问题中提取数据需求，制定分析方案，并撰写分析报告。
3. 学生具备团队协作能力，能够在小组项目中发挥个人特长，共同完成复杂的数据分析任务。
情感态度价值观目标：1. 学生对大数据产生兴趣，认识到数据在现实生活中的重要性，增强数据敏感度。
2. 学生培养科学、严谨的研究态度，善于发现数据中的规律，形成数据驱动的思维习惯。
3. 学生具备良好的信息素养，尊重数据隐私，遵循道德规范，为社会发展贡献数据智慧。
本课程针对高年级学生，结合学科特点，注重理论与实践相结合，旨在提高学生的数据素养，培养学生的数据分析和解决问题的能力。
课程目标具体、可衡量，便于教师进行教学设计和评估，同时激发学生的学习兴趣，为未来职业生涯打下坚实基础。
二、教学内容1. 大数据基本概念：数据、信息、知识的关系，大数据的特征，数据类型与数据结构。
教材章节：第一章 大数据概述2. 数据收集与处理：数据采集方法，数据清洗与预处理，数据存储与管理。
教材章节：第二章 数据收集与处理3. 数据分析方法：描述性统计分析，推断性统计分析，数据挖掘与机器学习。
教材章节：第三章 数据分析方法4. 数据可视化：数据可视化原则，常见数据可视化工具，可视化案例解析。
教材章节：第四章 数据可视化5. 大数据应用：互联网、金融、医疗等领域的实际案例分析，大数据在各行业的应用前景。
教材章节：第五章 大数据应用6. 数据安全与隐私保护：数据安全策略，隐私保护技术，数据伦理与法律法规。
吴喜之-统计学基本概念和方法-第一章
布理论（均匀分布）、推断理论（以样本推总体）。
你相信统计结果吗？
数据可以有误或作假 统计方法（有意或无意）使用不当可以误导。有低
级误导和高级误导。 常识判断和直觉是重要的
统计可应用于各个不同学科，在有些学科已经有其 特有的方法和特点；如生物统计(biostatistics)、 经济计量学(econometrics)以及目前很热门的生物 信息(bioinformation)和数据挖掘(Data Mining) 的方法主体都是统计
统计的一些例子
一些例子
大家经常在报刊杂志上看到类似的报道：通用汽车37%的销售额来源于 北美以外；我国失业率下降到25年来的最低点4%；上得到的结果是：包含“旅游管理”这一词汇的网页高达25,500,000 项，包含“公共事业管理”这一词汇的网页有100,000,000项。 －－以上数据实际上都是通过数据收集，统计得来的。
根据统计学研究方法和统计方法的应用范围不同，统计学 分为理论统计学和应用统计学。
理论统计学主要研究统计学的基本原理和基本方法，研究 如何将数学原理和计算机技术应用于统计学，发展出新的 统计学方法和技术。
应用统计学主要是研究如何将统计学的方法和原理与实际 问题相结合，使用统计学的方法解决实际问题。
生活中我们也会不自觉地用到统计，比如说，我们可能经常去高中同 学所在的学校去玩，他给你介绍同寝室的张三，要你猜他是哪儿人， 只见他足有一米八，身材魁梧，你可能会问：你是北方人吧？反之， 你可能会认为他是南方人。这实际是应用了统计中平均值的知识。
一些例子
数据科学与大数据技术导论-第1章-数据科学概述
1.1.2 数据的类型
2. 按加工类型划分 按加工类型可以将数据可分为零次 数据、一次数据、二次数据、三次数据 等。其相互的关系如右图所示。数据的 加工程度对于数据科学的中的流程设计 和选择都有着十分重要的意义，比如在 进行数据科学的研究时，可通过对数据 加工程度的判断决定是否需要对所获数 据进行预处理的操作。
数字数据
图像数据
音频数据
1.1.1 数据的概念
数据与数值、信息、知识的区别 数值指的是用数目表示的一个量的多少，是数据的一种存在形式。数据的存在形 式除了数值以外，还有音频、图像、视频、符号等很多其他的表现形式。信息是对客 观世界中各种事物的运动状态和变化的反映，是数据有意义的表示。数据本身没有意 义，数据只有对实体行为产生影响时才成为信息。知识是人类 在实践中认识客观世界（包括人类自身）的成果，它包括事实、 信息的描述或在教育和实践中获得的技能。它们之间的关系如 右图所示。
一领域的数据科学，开发出合适的
变化规律等揭示出自然界或人类行为
方法、技术等。具体的领域数据科学有：
背后存在的规律，提出科学的假说或建
行为数据学，金融数据学，等。
立科学理论体系。
数据资源
用科学研究
开发
数据
数据资源如何开发是目前数据科学的一个
重要研究内容。在目前数据爆发式增长的同时，很多
该方面主要涉及的是如何用科学方法研究数据，这
1.1.2 数据的类型
（3）音频数据也称数字化声音数据，其过程实际上就是以一定的频率对来自 麦克风等设备的连续的模拟音频信号进行模数转换得到音频数据的过程。数字化声 音的播放就是将音频数据进行数模转换变成模拟音频信号输出，在数字化声音时有 两个重要的指标，即采样频率和采样大小。采样频率即单位时间内的采样次数，采 样频率越大，采样点之间的间隔越小，数字化得到的声音就越逼真，但相应的数据 量就会增大，占用更多的存储空间；采样大小即记录每次样本值大小的数值的位数， 它决定采样的动态变化范围，位数越多，所能记录声音的变化程度就越细腻，所占 的数据量也越大。计算一段音频所占用的存储空间可用以下公式：
国自然 大数据统计学-概述说明以及解释
国自然大数据统计学-概述说明以及解释1.引言1.1 概述概述随着信息技术的迅猛发展，大数据统计学在各个领域中的应用已经变得愈发重要。
大数据统计学作为一门崭新的学科，旨在通过利用大规模的数据集来揭示数据背后的规律和趋势。
它结合了统计学、数据分析和机器学习等领域的知识与技术，为我们提供了一个全新的研究和分析数据的框架。
传统的统计学方法在小样本数据集上通常表现出色，但随着数据规模的不断增大，传统方法的局限性开始显露。
大数据统计学应运而生，通过引入分布式计算和机器学习等技术，能够高效地处理海量的数据，从而帮助我们发现之前无法观察到的现象和规律。
大数据统计学在国自然领域的应用已经取得了一些重要的成果。
例如，在生态学领域，研究人员可以利用大数据统计学的方法来分析大量的生态数据，从而研究生物多样性、物种分布等问题；在地质学领域，大数据统计学可以帮助研究人员分析地震数据，预测地震的发生概率和强度；在气象学领域，大数据统计学可以通过分析大量的气象数据，提高天气预报的准确性。
本文将重点介绍国自然领域中大数据统计学的应用。
首先，我们将对大数据统计学的定义和背景进行概述。
其次，我们将介绍国自然领域中大数据统计学的具体应用，包括生态学、地质学、气象学等领域。
最后，我们将总结大数据统计学的重要性，并展望其在未来的发展前景。
通过本文的介绍，我们希望能够加深人们对大数据统计学的理解，同时也希望能够促进大数据统计学在国自然领域的进一步应用和发展。
大数据统计学的出现为解决和理解复杂问题提供了新的思路和方法，相信在未来的发展中，它将继续发挥重要的作用。
1.2 文章结构文章结构部分：本文主要分为三个部分：引言、正文和结论。
引言部分首先概述了本文的主题——国自然大数据统计学，并介绍了本文的结构和目的。
正文部分分为两个小节。
第一个小节是关于大数据统计学的定义和背景，主要介绍了大数据统计学的概念以及其在当前时代的背景和意义。
第二个小节是关于大数据统计学在国自然领域的应用，具体介绍了国自然领域中大数据统计学的应用案例和研究成果。
大数据与统计学
以数为基础，测量、计量和比较事物就有了精确 表达的语言，这在实践中就表现为量，它是客观事物 所具有的能体现差异程度的一种属性，是事物可以用 数来表现的规定性，包括量的规模、量的关系、量的 变化、量的界限与量的规律。
在以数来表示事物的特征并采用了科学的计量单 位后，就产生了真正意义上的数据——有根据的数。
科学数据因其所具有的共享性与精确性等特点 而成为了科学研究的普适语言。
在自然科学对数据进行科学研究的同时，社会 科学领域也对数据进行了科学范式的研究，并发现 了例如平均人、恩格尔系数、基尼系数等定律。
就统计学而言，它的产生与发展过程就是对科 学数据进行研究的过程，每一种统计分析方法都是 在对科学数据进行科学研究的基础上形成的。
❖ 一定程度上看，大数据并不是一个严格的概念，而是 一个比喻式的称呼。
（一）如何理解大数据的“大”
❖ 一是“全体”的意思，即大数据就是全体数据，并 且数据数据就是可以不断扩 充容量的数据，任何数据一旦发生就可以被记录、 被吸收。
❖ 三是“有待挖掘”的意思，即大数据就是有待挖掘 的数据。大数据可能包含着丰富的、具有大价值的 信息，但被超大量的数据所掩盖、所分散而导致价 值密度低，只有挖掘才能发现。
❖ 回顾历史可以发现，数据的变化与统计分析方法的 发展呈现高度吻合的关系。有一种观点认为，数据 的变化过程可以分为三大阶段：数据的产生、科学 数据的形成和大数据的诞生。
❖ 数据的产生： 数的产生基于以下三个要素，一是数，二是量，
三是计量单位。 数起源于人类祖先对“多”或“少”的认识，阿
拉伯数字的产生实现了数的抽象性和可计算性。 数的概念及数的基本逻辑关系形成以后，人们将
大数据的统计学基础
大数据的统计学基础大数据时代，数据的规模、复杂性和多样性不断增加。
统计学在处理和分析大数据中发挥着至关重要的作用。
以下是大数据的统计学基础：1. 抽样技术•随机抽样：从总体中随机选择一部分样本进行分析，确保样本具有总体特征的代表性。
•分层抽样：将总体分层，然后从每个层中随机抽样。
•多阶段抽样：将抽样分为多个阶段，在每个阶段选择较小的样本。
2. 数据预处理•数据清洗：处理缺失值、异常值和其他数据错误。
•数据转换：将数据转换为可用于分析的形式，例如正态化或标准化。
•数据归约：减少数据的维度，同时保留重要信息。
3. 描述性统计•集中趋势度量：平均值、中值、众数等。
•离散程度度量：方差、标准差、极差等。
•图表和图形：柱状图、散点图、箱线图等，用于可视化数据分布和趋势。
4. 推论统计•假设检验：对总体参数的假设进行检验，确定其是否显著。
•置信区间：估计总体参数的区间，具有特定的置信水平。
•回归分析：建立变量之间的线性或非线性关系模型。
5. 机器学习•监督学习：根据标记数据训练模型，预测新数据的输出。
•无监督学习：发现数据中的隐藏模式和结构。
•大数据分析：使用分布式计算技术处理和分析海量数据集。
6. 云计算•分布式处理：在多个服务器上并行处理大数据。
•弹性扩展：根据需求动态调整计算资源。
•数据存储和管理：在大数据存储系统中存储和管理数据。
7. 统计软件•R：开源统计编程语言，用于数据分析、可视化和机器学习。
•Python：具有强大数据分析库的编程语言，包括 NumPy、SciPy、Pandas 和 scikit-learn。
•Hadoop：分布式计算框架，用于处理和分析海量数据集。
通过理解这些统计学基础，数据分析师和科学家可以有效地分析大数据，从中提取有价值的见解，并做出明智的决策。
零基础的人,怎么自学数据分析？
零基础的人，怎么自学数据分析？优秀的数据分析师并不能速成，但是零经验也有零经验的捷径。
市面上有《七周七数据库》，《七周七编程语言》。
今天我们就《七周七学习成为数据分析师》，没错，七周。
第一周：Excel学习掌握如果Excel玩的顺溜，可以略过这一周。
但很多人并不会vlookup，所以有必要讲下。
了解sum，count，sumif，countif，find，if，left/right，时间转换等。
excel的各类函数很多，完全不需要学全。
重要的是学会搜索。
我学函数是即用即查，将遇到的问题在网上搜索得到所需函数。
重中之重是学会vlookup和数据透视表。
这两个对后续的数据转换有帮助。
学会vlookup，SQL中的join，Python中的merge能很快掌握。
学会数据透视表，SQL中的group，Python中的groupby也是同理。
这两个搞定，基本10万条以内的数据统计没啥难度，也就速度慢了点。
80%的办公室白领都能秒杀。
网上多找些习题做，Excel是熟能生巧。
养成一个好习惯，不要合并单元格，不要过于花哨。
表格按照原始数据、加工数据，图表的类型管理。
附加学习：1、了解中文编码utf-8，ascii的含义和区别2、了解单元格格式，帮助你了解后期的timestamp，date，string，int，bigint，char，factor等各类格式。
3、如果时间还有剩余，可以看《大数据时代》，培养职业兴趣。
第二周：数据可视化数据分析界有一句经典名言，字不如表，表不如图。
别说平常人，数据分析师自己看数据也头大。
这时就得靠数据可视化的神奇魔力了。
以上就是所谓的可视化。
排除掉数据挖掘这类高级分析，不少数据分析师的平常工作之一就是监控数据观察数据。
另外数据分析师是需要兜售自己的观点和结论的。
兜售的最好方式就是做出观点清晰数据详实的PPT给老板看。
如果没人认同分析结果，那么分析也不会被改进和优化，分析师的价值在哪里？工资也就涨不了对吧。
统计学知到章节答案智慧树2023年中南财经政法大学
统计学知到章节测试答案智慧树2023年最新中南财经政法大学第一章测试1.统计学是关于( )参考答案:数据的科学2.按照统计方法的构成划分，统计学从方法上可以划分为( )参考答案:描述统计学与推断统计学3.参数一般是( )参考答案:总体特征值4.大数据的基本特征有( )参考答案:价值密度低;类别多;体量大;处理速度快5.普遍认为总体具有的基本特征有( )参考答案:大量性;变异性;同质性6.统计学是研究如何用更好的统计方法分析统计数据的科学。
（）参考答案:对7.统计学与哲学、数学一样，是通用于各个领域的方法论科学。
（）参考答案:错8.描述统计与推断统计完全是相互独立，互不相容的统计学科。
（）参考答案:错9.参数或者统计指标都是说明总体的特征值。
（）参考答案:对10.大数据都是非结构化数据（）参考答案:错第二章测试1.数据具有最小的抽样误差，是指数据的（）参考答案:精度2.如果需要对被调查者的态度进行调查，宜采用的问题答案设计方法是（）参考答案:评定尺度法3.如果总体内个体之间的差异较小且总体规模不大，宜采用的抽样方式是（）参考答案:简单随机抽样4.对实验单位的背景进行分析比较，将情况类似的每对单位分别随机地分配到实验组和对照组，这种实验单位的分配方式称为（）参考答案:匹配分组5.数据搜集过程包括的主要工作有（）参考答案:实施调查方案;拟定调查方案;确定调查问题6.问卷设计的总体要求包括（）参考答案:便于阅读与理解;没有诱导与干扰;语气礼貌恭谦;便于回答7.简单随机抽样中抽取样本单位的方法有（）参考答案:直接抽选法;抽签法;随机数字表法8.调查方法有多种，它包括（）参考答案:邮寄调查;面访调查;电话调查;自填调查9.数据搜集的质量控制主要是尽可能减低系统偏差。
（）参考答案:错10.如果要了解被调查者的偏好，宜采用的问题答案设计方法是比较法。
（）参考答案:对11.调查方式是关于向被调查者搜集数据的手段与方法。
第1章大数据技术教程-大数据技术概述
第一章大数据技术概述1.1 大数据的概念近几年来，互联网技术飞速发展，特别是社交网络、物联网、云计算、雾计算技术的兴起与普及，以及各种传感器的广泛应用，数量庞大、种类众多、时效性强的非结构化数据成指数级增长，传统的数据存储、分析技术在实时处理大量的非结构化信息时遇到瓶颈，大数据的概念应运而生。
到底什么是大数据？大数据的特征是什么？大数据与传统上的数据有哪些不同特性？大数据具有哪些应用价值？大数据通常的处理技术有哪些？针对这些问题，我们将在本教程中逐一探讨。
1.1.1什么是大数据在探讨什么是大数据前，我们先来了解一下什么是数据。
传统意义上的数据是对客观事物的逻辑归纳，是事实或观察的结果，是用于表示客观事物的未经加工的“有根据的数字”。
数据源于测量，是对客观世界测量结果的记录。
人类一切语言文字、图形图画、音像记录，所有感官可以察觉的事物，只要能被记下来，能够查询到，就都是数据(data)。
当人类进入信息时代之后，数据是一切能输入计算机并被计算机程序处理，具有一定意义的数字、字母、符号和模拟量等的通称。
数据可以是连续的值，比如声音、图像，称之为模拟数据；它也可以是离散的，如符号、文字，称之为数字数据。
在现代计算机系统中，所有的数据都是数字的。
数字数据是所有数据中最容易被处理的一种，许多和数据相关的概念，都是立足于数字数据。
传统意义上的数据一词，尤其是相对于今天的“大数据”的“小数据”,主要指的就是数字数据，甚至在很多情况下专指统计数字数据，这些数字数据用来描述某种客观事物的属性。
大数据属于数据范畴，在类型上涵盖模拟数据和数字数据，在体量方面，具有数据庞大的特征，在数据处理方式，与传统的数据处理方式有所不同。
人们在早些年习惯把规模庞大的数据称为“海量数据”，但实际上，大数据（Big Data）这个概念在2008年就已经被提出。
2008年，在Google公司成立10周年之际，著名的《自然》杂志专门出版了一期专刊，讨论大数据相关的一系列技术问题，其中就提出了大数据（Big Data）的概念。
统计学大数据
统计学大数据简介1、什么是大数据大数据(big data)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。
大数据的4V特点：Volume、Velocity、Variety、Veracity。
对于“大数据”（Big data）研究机构Gartner给出了这样的定义。
“大数据”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”这个术语最早期的引用可追溯到apache org的开源项目Nutch。
当时，大数据用来描述为更新网络搜索索引需要同时进行批量处理或分析的大量数据集。
随着谷歌MapReduce和GoogleFile System （GFS）的发布，大数据不再仅用来描述大量的数据，还涵盖了处理数据的速度。
从某种程度上说，大数据是数据分析的前沿技术。
简言之，从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力，就是大数据技术。
明白这一点至关重要，也正是这一点促使该技术具备走向众多企业的潜力。
大数据可分成大数据技术、大数据工程、大数据科学和大数据应用等领域。
目前人们谈论最多的是大数据技术和大数据应用。
工程和科学问题尚未被重视。
大数据工程指大数据的规划建设运营管理的系统工程；大数据科学关注大数据网络发展和运营过程中发现和验证大数据的规律及其与自然和社会活动之间的关系。
2、大数据的特征大数据的4个“V”，或者说特点有四个层面：第一，数据体量巨大。
从TB级别，跃升到PB级别；第二，数据类型繁多。
前文提到的网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。
第三，价值密度低。
以视频为例，连续不间断监控过程中，可能有用的数据仅仅有一两秒。
第四，处理速度快。
1秒定律。
最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。
业界将其归纳为4个“V”——Volume，Variety，Value，Velocity。
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大数据的统计学基础
数据分析师成长之路
概率论不统计学
概率论是统计学的基础，统计学冲锋在应用第一线，概 率论提供武器
古典概率论 柯尔莫戈洛夫创建现代概率论 学会和运用概率，会使人变得更聪明，决策更准确
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参考书
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择？？——选择数据的中心，即反映数据集中趋势的统计量 均值——算术平均数，描述平均水平 中位数——将数据按大小排列后位于正中间的数描述，描述中等水平 众数——数据中出现最多的数，描述一般水平
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均值
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中位数
顾名思义，中位数就是将数据按大小顺序（从大到小或是从小到大都可以）排列后处 于中间位置的数。
B （20000+20*11000+15*9000）/36=10416.67
中位数：A 7500
B 11000
众数：A 7500
B 11000
若从均值去考虑，明显地A公司的平均月薪比B公司的高，但是A公司存在一个极端值， 大大地拉高了A公司的均值，这时只从均值考虑明显丌太科学。从中位数和众数来看， B公司的薪资水平比较高，若是一般的员工，选择B公司显得更加合理。
俄罗斯数学教材选译
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统计学
统计学可以分为：描述统计学不推断统计学 描述统计学：使用特定的数字或图表来体现数据的集中程度和离散程度。例：每次考
试算的平均分，最高分，各个分段的人数分布等，也是属于描述统计学的范围。 推断统计学：根据样本数据推断总体数据特征。例：产品质量检查，一般采用抽检，
在着众数——橙
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均值、中位数、众数
均值
中位数 众数
优点
充分利用所有数据，适用 性强
丌受极端值影响
当数据具有明显的集中趋 势时，代表性好；丌受极 端值影响
缺点 容易受到极端值影响
缺乏敏感性 缺乏唯一性：可能有一个， 可能有两个，可能一个都 没有
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离散程度的描述
比较下面两组数据：
A——1 2 5 8 9
B——3 4 5 6 7
两组数据的均值都是5，但是可以看出B组的数据不5更加接近。但是有描述集中趋势的
统计量丌够，需要有描述数据的离散程度的统计量
A
A
B
A
A
B
B
B
极差：最大值-最小值，简单地描述数据的范围大小
例子
两个公司的员工及薪资构成如下：
A：经理1名，月薪100000；高级员工，15名，月薪10000；普通员工20名，月薪 7500
B：经理1名，月薪20000；高级员工，20名，月薪11000；普通员工15名，月薪9000
请比较两家公司的薪资水平。若只考虑薪资，你会选择哪一家公司？
均值：A （100000+15*10000+20*7500）/36=11111.1
62 74 71 76 （1）求A班的平均分，以及成绩的中位数不众数 （2）若小明的成绩是86，则小明的数学成绩怎么样？ （3）求A班成绩的标准差
大数据的统计学基础
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例子
一次数学考试中，A班同学的成绩如下： 98 83 65 72 79 76 75 94 91 77 63 83 89 69 64 78 63 86 91 72 71 72 70 80 65 70
根据所抽样本的质量合格率作为总体的质量合格率的一个估计。 应用：统计学的应用十分广泛，可以说，只要有数据，就有统计学的用武乊地。目前
比较热门的应用：经济学，医学，心理学等。
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集中趋势
例：对于1 2 3 4 5这组数据，你会使用哪个数字作为代表？？——3 对于一组数据，如果只容许使用一个数字去代表这组数据，那么这个数字应该如何选
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斱差
A
A
B
A
B
B
B
A
A
B
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斱差
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标准差ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
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例子
一次数学考试中，A班同学的成绩如下： 98 83 65 72 79 76 75 94 91 77 63 83 89 69 64 78 63 86 91 72 71 72 70 80 65 70
个数的算术平均数：（58+63）/2=60.5——原数据中，四个数字比60.5小，四个数 字比60.5大。
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众数
众数——数据中出现次数最多的数（所占比例最大的数） 一组数据中，可能会存在多个众数，也可能丌存在众数 1 2 2 3 3 中的众数是2和3 1 2 3 4 5 中没有众数 众数丌仅适用于数值型数据，对于非数值型数据也同样适用 {苹果，苹果，香蕉，橙，橙，橙，桃}这一组数据，没有什么均值中位数可言，但是存
62 74 71 76
众数
小明，处于班 级上游水平
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直斱图
某班40个学生某次数学测验成绩如下： 63，84，91，53，69，81，61，69，91，78，75，81，80，67，76，81，79，
A：9-1=8；
B：7-3=4
同样的5个数，A的极差比B的极差要大，所以也比B的要分散
但是只用极差这个衡量离散程度也存在丌足
如：A——1 2 5 8 9
B——1 4 5 6 9
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A B
从图中看出A的数据比 B的数据分散地多
斱差
A
A
A
A
A
B
B
B
B
B
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例： 58,32,46,92,73,88,23 1. 先排序：23,32,46,58,73,88,92 2. 找出处于中间位置的数：23,32,46,58,73,88,92。三个数字比58小，三个数字比58
大 例：58,32,46,92,73,88,23,63——多加了一个数字，情冴有何改变？ 1. 先排序：23,32,46,58,63,73,88,92 2.找出处于中间位置的数：23,32,46,58,63,73,88,92 3. 若处于中间位置的数据有两个（也就是数据的总个数为偶数时），中位数为中间两