第13章 数据处理与分析
《数据的处理与分析》课件
数据的处理与分析是一个重要的主题,本课件将介绍数据的基本概念、采集 方法、存储与管理,以及清洗、预处理、可视化等各个方面,帮助您更好地 理解和应用数据分析技术。
数据的基本概念
在这一部分,我们将介绍数据的基本概念,包括数据的定义、类型和特征,以及数据的重要性和应用领域。
数据的采集方法
在这一部分,我们将探讨各种数据的采集方法,包括问卷调查、实地观察、 实验设计等,以及数据采集过程中需要注意的问题和技巧。
数据存ห้องสมุดไป่ตู้与管理
这一部分将介绍数据存储和管理的基本原理和方法,包括数据库管理系统、数据仓库、数据备份等,以及数据 安全和隐私保护的措施。
数据的清洗与预处理
在这一部分,我们将学习数据清洗和预处理的方法,包括缺失值处理、异常 值检测、数据标准化等,以及如何优化数据以提高分析的准确性。
数据可视化技巧
这一部分将介绍数据可视化的重要性和技巧,包括图表选择、颜色搭配、视 觉效果等,以及如何有效地传达数据分析的结果。
概率统计基础
在这一部分,我们将回顾概率和统计的基本概念,包括概率分布、假设检验、 置信区间等,以及如何将这些概念应用到数据分析中。
假设检验与置信区间
这一部分将详细介绍假设检验和置信区间的原理和应用,包括单样本检验、 双样本检验、相关分析等,以及如何解读统计显著性和置信区间。
数据的处理与分析
数据的处理与分析教案:数据的处理与分析引言:数据是我们生活中无处不在的一部分,不论是个人生活还是商业运营,都需要对数据进行处理与分析。
本教案旨在帮助学生学习数据处理与分析的基本知识和技能,培养他们的数据思维能力和解决问题的能力。
一、数据的获取与整理1.1 数据的来源- 了解数据的来源,包括实际调查、文献资料、互联网等。
- 分析不同数据来源的可靠性和时效性。
1.2 数据的收集与整理- 掌握主动收集数据的方法,如问卷调查、实地观察等。
- 学习整理数据的技巧,如数据登记、数据清洗、数据分类等。
二、数据的描述与分析2.1 数据的描述统计- 学习数据的中心趋势测度指标,如均值、中位数、众数等。
- 学习数据的离散程度测度指标,如极差、方差、标准差等。
2.2 数据的可视化展示- 掌握使用图表进行数据分析的方法,如柱状图、折线图、散点图等。
- 学习制作合适的图表,提高数据展示的效果和可读性。
2.3 数据的关联与预测- 学习如何分析数据之间的关联性,使用相关系数进行量化分析。
- 通过线性回归等方法,预测未来数据的趋势和变化。
三、数据的解释与应用3.1 数据解释与评价- 学习如何解释数据的统计结果,合理评价数据的可信度和适用性。
- 培养学生的批判性思维,避免数据的误解和滥用。
3.2 数据在实际问题中的应用- 引导学生将数据应用到实际问题中,如市场调研、产品改进等。
- 通过案例分析和团队合作,培养学生解决问题的能力和创新思维。
四、小结与总结4.1 对数据处理与分析的认识与反思- 引导学生思考数据处理与分析的重要性和应用领域。
- 分享实例,让学生认识到数据处理与分析在不同行业中的作用。
4.2 自我评价与反馈- 学生对本教学内容进行自我评价,并提出自己的反馈和建议。
- 教师对学生的表现进行评价和点评,做好个性化指导。
结语:数据处理与分析是21世纪社会中的重要技能,我们要培养学生对数据的敏感性和思维能力,让他们能够从庞杂的数据中提取有价值的信息,并运用到实际问题中。
第十三章单因素设计方差分析
第十三章单因素设计方差分析方差分析是由英国统计学家Ronald Fisher 研究出来的,并以他的名字命名的方法,称为F检验。
它可以解决单因素和多因素实验设计结果的数据处理问题。
早期的心理学实验是严格的实验室控制实验。
在实验中只允许研究者感兴趣的一种变量作为自变量,希望观察到自变量引起的因变量的变化。
自变量也称为因素(factor),在实验中只安排一个自变量的实验叫做单因素实验。
经典心理学实验通常是单因素实验。
单因素的实验可以较明确的观察到自变量与因变量之间的因果关系,较适用于研究比较单纯的心理现象,但往往无法说明复杂的心理现象。
现代的实验设计将一些额外变量引入实验成为实验中新的因素,以期实验的结果更贴近真实的情景,从而发展了多因素的实验设计。
统计中用符号表示实验设计时,常用大写的英文字母表示因素,如因素A、因素B、因素C等;用S表示被试(subject)。
把S写在表示因素符号的后边、前面或中间,则表示不同的实验设计,例如:单因素被试间设计AS、单因素被试内设计SA、多因素被试间设计ABS、多因素被试内设计SAB、混合设计ASB。
第一节t检验与I类错误当两个总体没有差异,而统计推论的结论说有差异,就犯了I类错误;当两个总体存在差异,而统计推论的结论说没有差异,就犯了II类错误。
通常,I类错误的发生概率用α表示,II类错误发生的概率用β表示。
当采用多个两两t检验时,发生I类错误的概率就会增大。
I类错误的计算公式如下:I类错误发生的概率=1-(1-α)C(13.1)所以当要比较3个或3个以上的总体平均数两两检验时,应采用方差分析(analysis of variance)的方法。
一个显著的F值表示,在所比较的总体平均数里至少有两个总体平均数存在着显著差异。
第二节方差分析的原理方差(V ariance)有时也称为变异数(V ariation),是表示一组数据离散程度的统计量。
方差的总体参数用符号σ2表示;方差的样本统计量用符号S2表示。
第十三章面板数据的处理
第十三章面板数据的处理第十三章面板数据的处理一、面板数据的定义、意义和种类面板数据是调查经历一段时间的同样的横截面数据,具有空间和时间的两种特性。
它还有其他一些名称,诸如混合数据,纵列数据,平行数据等,这些名字都包含了横截面单元在一段时期的活动。
面板数据的优点在于:1.提供了更有价值的数据,变量之间增加了多变性和减少了共线性,并且提高了自由度和有效性。
2.能够更好地检测和度量单纯使用横截面数据或时间序列数据无法观测到的影响。
3.能够对更复杂的行为模型进行研究。
形如01122it it it it Y X X u βββ=+++其中,i 表示第i 个横截面单元,t 表示第t 年。
一般,我们用i 来表示横截面标识符,用t 表示时间标识符。
假设N 个横截面单元的观测次数相同,我们称之为平衡面板,反之,称为非平衡面板。
一般假设X 是非随机的,误差项遵从经典假设。
二、面板数据回归模型的类型与估计方法(一)面板数据回归模型的类型对于面板数据模型 i t i i t i Y X u αβ=++,可能的情形主要有如下几种。
1.所有系数都不随时间和个体而变化在横截面上无个体影响、无结构变化,即i j αα=,i j ββ=。
则普通最小二乘估计给出了和的一致有效估计。
相当于将多个时期的截面数据放在一起作为样本数据。
it it it Y X u αβ=++。
2.变截距模型在横截面上个体影响不同,个体影响表现为在模型中被忽略的反映个体差异的影响,又分为固定效应和随机效应两种。
it i it it Y X u αβ=++3.变系数模型除了存在个体影响之外,在横截面上还存在变化的经济结构,因而结构参数在不同横截面单位是不同的。
i j αα≠,i j ββ≠。
it i it i it Y X u αβ=++。
看到面板数据之后,如何确定属于哪一种类型呢?用F 检验假设1:斜率在不同的横截面样本点上和时间上都相同,但截距不相同,即情形2。
Excel数据处理与分析教学大纲教案
《Excel数据处理与分析》教学大纲教案课程类型:专业基础课先修课程:计算机应用基础学时:54(其中:授课30学时,实验24学时)学分:3适用专业:全校非计算机专业一、概述1.教学目标《Excel数据处理与分析》是全校非计算机专业的专业基础课。
本课程的最终目标是培养学生掌握和运用Excel在实际问题中的分析能力和应用能力,提高学生分析和解决实际问题的能力。
为了达到这个目标,除了对Excel中的基本概念和操作方法进行介绍之外,特别强调理论和实际应用的结合,通过经典案例,介绍Excel在管理、金融、统计、账务、决策等领域的数据处理与分析方面的实际应用。
通过本课程的学习,使学生理解Excel数据处理与分析的相关知识,掌握Excel的实际应用和操作技巧,并能够应用Excel完成与本专业有关的数据处理与数据分析工作,同时为学习其它专业课程打下基础。
2.教学内容本课程教学内容可分为四部分:(1) Excel的应用基础主要介绍Excel的基本功能和基本操作,包括Excel基础、建立工作表、编辑工作表、美化工作表和打印工作表。
该部分是操作和应用的基础。
(2) Excel的数据处理该部分是本课程的重点之一。
主要介绍使用公式和函数实现数据处理的方法,以及直观显示数据的方法,包括使用公式计算数据、应用函数计算数据和利用图表显示数据。
(3) Excel的数据分析该部分是本课程的重点之一。
主要介绍Excel数据管理、数据分析方面的基本功能和分析方法,包括管理数据、透视数据和分析数据。
(4) Excel的应用拓展主要介绍宏和共享信息功能,包括设置更好的操作环境和使用Excel的共享信息功能。
3.教学要求(1) 教学方法和手段采取课堂讲授、课后自学相结合,课堂讲授与上机实践相结合的教学方法。
采用多媒体课件演示和网络辅助教学系统相结合的教学手段。
(2) 考核方式学期期末安排闭卷考试,考试方式为上机考试。
期末成绩由两部分构成:平时成绩(20%)、实验成绩(20%)、上机题库考试成绩(60%)。
实验设计与数据处理课后答案
《试验设计与数据处理》专业:机械工程班级:机械11级专硕学号:S110805035 姓名:赵龙第三章:统计推断3-13 解:取假设H0:u1-u2≤0和假设H1:u1-u2>0用sas分析结果如下:Sample StatisticsGroup N Mean Std. Dev. Std. Error----------------------------------------------------x 8 0.231875 0.0146 0.0051y 10 0.2097 0.0097 0.0031Hypothesis TestNull hypothesis: Mean 1 - Mean 2 = 0Alternative: Mean 1 - Mean 2 ^= 0If Variances Are t statistic Df Pr > t----------------------------------------------------Equal 3.878 16 0.0013Not Equal 3.704 11.67 0.0032由此可见p值远小于0.05,可认为拒绝原假设,即认为2个作家所写的小品文中由3个字母组成的词的比例均值差异显著。
3-14 解:用sas分析如下:Hypothesis TestNull hypothesis: Variance 1 / Variance 2 = 1Alternative: Variance 1 / Variance 2 ^= 1- Degrees of Freedom -F Numer. Denom. Pr > F----------------------------------------------2.27 7 9 0.2501由p值为0.2501>0.05(显著性水平),所以接受原假设,两方差无显著差异第四章:方差分析和协方差分析4-1 解:Sas分析结果如下:Dependent Variable: ySum ofSource DF Squares Mean Square F Value Pr > FModel 4 1480.823000 370.205750 40.88 <.0001Error 15 135.822500 9.054833Corrected Total 19 1616.645500R-Square Coeff Var Root MSE y Mean0.915985 13.12023 3.009125 22.93500Source DF Anova SS Mean Square F Value Pr > Fc 4 1480.823000 370.205750 40.88 <.0001由结果可知,p值小于0.001,故可认为在水平a=0.05下,这些百分比的均值有显著差异。
多维尺度分析结果解读_SPSS数据处理与分析_[共6页]
第十三章数据的多维尺度分析1.形象测定比较组织的支持者与非支持者对组织形象的感知,并与组织自身的初衷相对照比较,如企业、社会机构、政府部门形象测定等。
2.细分对象分析不同对象在相同维度空间上的位置,确定他(它)们在感知方面相对同质的群体。
3.寻找业务空间图上的空档通常意味着潜在机会。
通过空间图的分析,可以对现有业务进行评估,了解人们对新业务概念的感觉和偏好,以便找到新业务并为其准确定位。
4.确定态度量表的结构可以用来确定态度空间的合适维度和结构。
在考虑产品研发和形象设计时,可通过调查获取描述自身产品与竞争对手产品的感知相似性数据,将这些近似性与自变量(如价格)相对接,可尝试确定哪些变量对于人们如何看待这些产品至关重要,从而对产品形象做出相应的调整。
第三节多维尺度分析结果解读 本节阐述导入问题用SPSS的ALSCAL、PROXSCAL方法分析后所得结果的解读。
一、ALSCAL的结果解读与分析第一节各选项设置完毕后,单击图13-3中的“确定”按钮,即得到ALSCAL的各项输出结果。
包括表13-3的文本及图13-16、图13-17、图13-18、图13-19。
表13-3由以下三部分构成。
第一部分说明降为二维空间时的迭代进程,经过4次迭代后,S-stress改变量为0.000 62,小于0.001的迭代标准,模型迭代停止。
第二部分说明模型的拟合效果,RSQ是不相似性在二维空间中能够解释部分占总变异的比例,而Stress是依据Kruskal’s应力公式1计算所得,显示了每个个体和样本整体的应力值,样本的应力平均值为0.398 94>0.2,且RSQ=0.376 64,表示用二维空间只能解释10个消费者评价饮料差异性的37.7%,模型拟合效果较差。
第三部分输出模型结果。
(1)10种品牌的饮料投影到二维空间上的坐标值,绘制在二维坐标系下的散点如图13-16所示。
它是评价对象(客体)在二维空间的直观呈现。
《数据分析处理》课件
详细介绍几种常用的数据可视化工具 ,如Excel、Tableau、Power BI等 ,包括其功能特点和使用场景。
技术原理
简要解释数据可视化的基本原理,如 数据映射、视觉编码等,以便观众更 好地理解数据可视化的技术基础。
数据图表的类型与选择
图表类型
列举常见的图表类型,如柱状图、折线图、饼图、散点图等,并简要说明其适 用场景。
01
结果评估与优化
对模型进行评估和优化,确保分析结 果的准确性和可靠性。
05
03
数据探索
通过数据可视化、描述性统计等方法 ,初步探索数据的分布、特征和规律 。
04
模型建立
根据分析目标,选择合适的分析方法 和模型,建立预测或分类模型。
数据分析的常用工具
Excel
Python
Excel是一款常用的办公软件,具有强大的 数据处理和分析功能,适合初学者和小型 数据分析项目。
总结词
通过数据分析实现风险管理
详细描述
金融机构利用数据分析,监测市场动态、评估投资风险和信用风险,制定合理的投资和 信贷策略,保障资产安全并获取更高的收益。
市场调研数据分析案例
总结词
通过数据分析洞察市场趋势
VS
描述
市场调研机构通过数据分析,了解消费者 需求、市场分布和竞争态势,为企业提供 市场进入、定位和产品开发的决策依据, 助力企业抢占市场先机。
02
数据收集与整理
数据来源与分类
数据来源
网络爬虫、数据库、API接口、调查问卷等。
数据分类
结构化数据、非结构化数据、半结构化数据等。
数据清洗与预处理
数据清洗
去除重复、无效或错误数据,处理缺失值、异常 值等。
第13章数据准备
多选题编码
如果问题是多选式的,则每个备选答案都应该单独记 录。 例如:你用过哪些品牌的牙膏?(在适当的方格上画 “X”,可多选) 1 佳洁士 √ 2 高露洁 √ 3 中华 4 两面针 √ 5 黑妹 6 田七 7 美加净 8 其它
2014-1-14 17
•剔除在各个因子 得分都不超过0.5 的变量12个;
•用ANOVA分析比较 各层间差异是否显 著
•计算各层在生活方 式9个因子得分上的 均值,作为类重心, 进行比较描述 •计算各层在自我概 念12个变特拉著,涂平译:《市场营销研究—应用 导向》,第5版,第14章,电子工业出版社, 2009。 2. 巴比著,邱泽奇译:《社会研究方法》,第11版, 第14章,华夏出版社,2009。 3. Churchill, Jr., Gilbert A., Tom J. Brown and Tracy A. Suter: Basic Marketing Research, 7th edition, Chapter 18. South-Western, 2010.
编码字典
汽车拥有状况调查的编码字典
序号 1 2 3 4 5 变量名称 ID Income Member Educat Region 列数 1- 4 6-10 11-12 13-14 15 编码说明 家庭序列号,用实际值 家庭年收入(千元) 家庭成员数,用实际值 户主的受教育年限,用报告的数字作为编码 家庭常住地 1 = 城镇 2 = 农村 6 Income 16 家庭年收入 1 = 低于 20000 元
7
核查结果
2014-1-14
8
问卷编辑
问卷编辑(questionnaire editing)是对问卷中存 在的错误进行必要的纠正,便于后面的编码、录入和 分析。
《数据处理与分析》课件
tidyr
用于数据整理,提供了一系列函 数来整理和重塑数据,使数据更 易于分析和可视化。
SQL数据库查询语言
数据查询
使用SELECT语句查询数据库中的数据,支持条件查 询、聚合函数等。
数据操作
使用INSERT、UPDATE、DELETE语句对数据库中的 数据进行插入、更新和删除操作。
数据连接
使用JOIN语句连接多个表,进行跨表查询和数据分 析。
详细描述
通过数据可视化、相关性分析、因子 分析等方法,发现数据中的模式和趋 势。同时,通过假设检验和回归分析 等方法,探索数据之间的潜在关系和 预测模型。
验证性分析
总结词
对已知的数据关系或假设进行验证,评估其 是否成立。
详细描述
根据已有的理论和经验,提出假设或模型, 然后利用数据分析工具进行验证。通过对比 实际数据与预期结果,评估假设或模型的准 确性和可靠性。同时,根据验证结果进行相 应的解释和讨论。
收集各类金融市场数据,包括股 票、期货、外汇等市场数据。
利用数据处理和分析技术,如时 间序列分析、回归分析、机器学 习等,对历史数据进行处理和分 析。
根据分析结果预测市场趋势,为 投资者提供投资建议和风险评估 。
THANKS FOR WATCHING
感谢您的观看
详细描述
数据处理是指对原始数据进行各种处理和转换,使其满足分析需求的过程。它包括数据的收集、筛选、转换、排 序、分类、可视化等多个环节,旨在提取有价值的信息并解决实际问题。
数据处理的重要性
总结词
数据处理的重要性在于它能够提高数据质量,提取有价值的信息,为决策提供支持,并解决实际问题 。
详细描述
在数据分析过程中,数据质量直接影响到分析结果的准确性和可靠性。通过数据处理,可以去除重复 、错误和不完整的数据,提高数据的一致性和准确性。同时,数据处理能够提取有价值的信息,帮助 我们发现数据之间的关联和规律,为决策提供有力支持。
《数据分析与处理》课件
通过绘制散点图、折线图、气泡 图等探索变量之间的关系;
通过假设检验、方差分析等方法 对数据中的差异和异常进行检验 。
预测性数据分析
总结词:预测性数据分析利用已知数据 和模型对未来进行预测,是数据分析的 高级应用。
在预测过程中,需要注意模型的泛化能 力,避免过拟合和欠拟合现象。
通过决策树、神经网络等机器学习算法 对分类问题进行预测;
将数据从一种格式或结构转换为另一种格式 或结构,满足分析需求。
特征工程
通过特征选择、特征构造、特征转换等方法 ,改善数据质量,提高模型性能。
数据归一化与特征选择
数据归一化
特征选择
将数据缩放到特定范围,如[0,1]或[-1,1], 便于比较和计算。
根据业务需求和模型要求,选择对目标变 量影响较大的特征,去除无关或冗余的特 征。
定市场策略。
05
大数据处理技术
大数据处理概述
大数据处理定义
大数据处理是指对大规模数据集合进行高效、可靠、安全和可扩 展的处理和分析过程,以提取有价值的信息和知识。
大数据处理发展历程
随着数据规模的爆炸式增长,大数据处理技术经历了从传统数据处 理方法到分布式处理技术的演变。
大数据处理挑战
大数据处理面临数据量大、处理速度快、数据类型多样等挑战,需 要采用高效、可靠的技术和工具进行处理。
通过分析电商平台的用户行为、销 售数据和市场趋势,为电商企业提
供决策支持。
A
B
C数据和竞品信息,预测未来 市场趋势和消费者需求变化,提前调整产 品线和营销策略。
销售数据分析
对商品的销售量、销售额、销售趋势等进 行深入分析,发现热销商品和滞销商品, 制定相应的库存管理和销售策略。
第13章 跨时横截面的混合:简单面板数据方法
13.4 用两期面板数据作政策分析
面板数据对于政策分析非常有用,特别是项 目评估。在最简单的项目评估下,在第一 个时期先得到个人、企业或城市等单位的 一个样本。然后让其中一部分横截面单位 (即处理组中的单位)参与下一个时期举 办的某个项目,那些不参加项目的单位则 为对照组。这与自然实验比较相像,但有 一个重要差别,每个时期都出现同样的横 截面单位。
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第十三章 跨时横截面的混合:简 单面板数据方法
经验研究也越来越多使用兼有横截面和时间序 列维数的数据集,本章将分析两种这类数据集。 一是独立混合横截面数据(independently pooled cross section)是由不同时间上独立抽 取的横截面数据混合而成,但不同时间上观察 值可以非常不同的分布。二是面板数据(panel data),又称综列数据,或纵列数据 (longitudinal data)。是对同一截面单位跟踪 若干时间获得的数据,由于不同时间上的观察 是对同一截面单位,不能假定为独立分布。这 两类数据的分析提供了政策问题研究的新方法
13.3 两时期面板数据分析
以犯罪率与失业率的回归为例说明面板数据 使用的特点。回归方程可能遇到的最难处 理的问题之一是遗漏重要变量。 一个可能的解决方法是试图控制更多的因素, 但有许多重要因素难以计量或观察,有时 需要将过去因变量引入分析。 另一个可能的方法是利用面板数据。此方法 将影响因变量的无法观测因素分为两类: 一类不随时间变化,另一类随时间而变。
13.3 两时期面板数据分析
《数据处理与分析》课件
欢迎来到本次《数据处理与分析》PPT课件,通过本课件,您将深入了解数据 处理和分析的概念、应用领域以及重要性。
数据处理与分析
数据处理和分析是指利用计算机技术和统计分析方法,对收集到的原始数据进行清洗、变换、归约和离散化等 处理,再进行各种统计描述和相关分析,从而获得对数据特征、规律和趋势的认识和分析。 数据处理和分析在各个领域都有广泛的应用,包括市场调研、金融风控、医疗健康、物流管理等。 正确的数据处理和分析对于决策的科学性和准确性起到至关重要的作用。
实践案例
1
模拟实验:探索性数据分析
通过数据可视化和统计分析,揭示数据的特点和趋势,为后续决策提供参考。
2
实际案例:销售数据的回归分析和预测
运用回归分析方法,探究销售数据与各项因素之间的关系,并进行销售预测和决 策。
总结
数据处理与分析在当今信息化时代具有重要性和必要性,它能够帮助我们从海量数据中提取有价值的信息,并 为决策提供科学依据。
数据处理与分析的应用领域广泛,未来发展前景可观。通过不断学习和掌握相关技能,我们能够更好地利用数 据为社会发展和个人成长服务。
数据可视化
可视化的作用和优势
通过图表、图形和地图等视觉方 式将复杂的数据信息转化为易于 理解和传达的形式。
常用的可视化工具
包括Tableau、Power BI、 Matplotlib等,提供丰富的图表和 图形展示效果。
可视化设计原则和技巧
包括选择合适的图表类型、优化 文本和颜色搭配等,使可视化结 果更具吸引力和清晰度。
数据处理
数据清洗
清除脏数据、重复数据和不完整数据,保证数 据质量。
数据归约
通过数据聚合、抽样等方法,减少数据规模, 提高计算效率。
《数据处理与分析》课件
01
02
03
分类算法
聚类算法
关联规则挖掘
根据已知类别的数据对未知类别数据进行分类,如决策树、朴素贝叶斯、支持向量机等。
将数据按照相似性进行分组,同一组内的数据尽可能相似,不同组的数据尽可能不同,如K-means、层次聚类等。
发现数据集中项之间的有趣关系,如购物篮分析中的商品组合。
关联规则挖掘
发现数据集中项之间的有趣关系,如购物篮分析中的商品组合。
VS
通过分析金融市场的历史数据,预测未来趋势和风险。
详细描述
金融数据分析案例主要涉及股票、债券、外汇等金融市场的历史数据收集、处理和分析,以预测市场走势、发现潜在投资机会和评估风险,为投资者和金融机构提供决策支持。
总结词
通过分析社交媒体上的用户言论和行为,了解用户需求和市场趋势。
社交媒体数据分析案例主要涉及微博、微信、抖音等社交媒体平台的数据抓取、处理和分析,以了解用户需求和市场趋势,优化产品和服务,提高品牌知名度和用户忠诚度。
通过计算偏态和峰态,我们可以了解数据分布的形状,例如是否呈现正态分布或偏态分布。此外,通过识别异常值,我们可以对数据进行清洗和预处理,提高数据质量。
详细描述
描述性统计包括计算数据的均值、中位数、众数等集中趋势指标,以及标准差、方差等离散程度指标,这些指标可以帮助我们了解数据的分布情况。
总结词:图表可视化是一种将数据以图形形式呈现的方法,它能够直观地展示数据的分布、趋势和关联关系。
序列模式挖掘
发现数据集中项按照时间顺序形成的有趣关系,用于预测未来趋势。
分类与聚类技术
将数据按照某种规则进行分类或聚类,以发现数据的内在规律和结构。
05
数据处理工具与软件
提供了用于数据操纵和转换的函数,使得数据处理更加简洁和高效。
第十三章-数据分析:SPSS的使用ppt课件
(一)条形图的类型
(二)设置图表中的数据 ⒈ 个案组摘要 ⒉ 各个变量的摘要 ⒊ 个案值
(三)定义条形图的特性
三、线形图
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(一)线形图的类型
(二)设置图表中的数据 ⒈ 个案组摘要 ⒉ 各个变量的摘要 ⒊ 个案值
(三)定义条形图的特性
五、散点图
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❖ 散点图是有两个变量所确定的点在坐标系中的分布来反映变 量之间关系的统计图。使用散点图可以对变量分布特征作初 步的判断,如变量的分布是否具有等方差性等等。
进行描述分析的一般步骤如下: 选择菜单:【分析】→【描述统计】→【描述】
⒈ 【将标准化得分另存为变量】: 将计算的标准化值保存为新变量。
⒉ 【选项】: 选择可选统计量和显示顺序
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(三)探索分析
探索过程(Explore)可以进一步检测数据,进而直观 地观测各组数据的分布,并可对数据进行正态性与同方差 的检验。
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⒉ 选择排序变量
从左侧的源变量窗口中选择一个或多个变量,通过单 击中间的箭头按钮,使之进入到排序依据窗口中。如果选 择的是多个变量,系统先按选择的第一个变量排序,第一 个变量值相等时,按第二个变量排序,以此类推。
⒊ 选择排序规则
排序规则中包括两个选项: ① 升序:按升序顺序排序。 ② 降序:按降序顺序排序。
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(六)个案选择
⒈ 打开选择个案对话框
【数据】→【选择个案】
⒉ 确定选择个案的方法
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⒊ 确定未被选中的个案的处理方法
该栏中包括两个选项: ① 【过滤】:生成过滤变量的选项。 ② 【删除】:删除未选个案的选项。
⒋ 输出选择结果
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(七)其他功能
多维尺度分析原理_SPSS数据处理与分析_[共4页]
第十三章
数据的多维尺度分析
图13-14 PROXSCAL过程的输出设置对话框
(4)距离:显示配对对象之间的距离。
(5)转换近似值:显示配对对象之间转换后的近似值。
(6)输入数据:显示原始近似值。
当数据权重、初始配置和自变量的固定坐标存在时,输出这些数据。
(7)随机起点的应力:显示每个随机起点的随机数种子以及标准化初始应力值。
(8)迭代历史记录:显示主要算法的迭代历史记录。
(9)多应力度量标准:显示标准化初始应力值、Stress-I值、Stress-II值、S-Stress值、离散情况(DAF)值和同余Tucker’s系数值。
(10)应力分解:显示对象和源的最终标准化初始应力的分解,包括每个对象的平均值和每个源的平均值。
(11)转换自变量:显示线性组合约束下,转换后的自变量和对应的回归权重。
(12)变量与维数相关性:显示线性组合约束下,自变量和公共空间维数之间的相关性。
2.保存为新文件
该选项可将公共空间坐标、私有空间权重、距离、转换近似值以及转换自变量保存到单独的SPSS 数据文件中。
第二节
多维尺度分析原理
SPSS软件提供了三种多维尺度分析法:古典多维尺度(ALSCAL)、扩展多维尺度(PROXSCAL)和多维展开(PREFSCAL)。
第一种方法是基础,后两种方法是随着研究的深入所做的补充和扩展。
本节重点围绕SPSS提供的ALSCAL、PROXSCAL方法,介绍多维尺度分析的过程和原理。
227。
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13.5 数据的分类汇总 13.5.1创建分类汇总 在数据库中,可以对记录按照某一 指定字段进行分类,把字段值相同的记 录分成同一类,然后对同一类记录的数 据进行汇总。在进行分类汇总前,应先 对数据清单进行排序,数据清单的第一 行必须有字段名。操作步骤如下:
(1) 对数据清单中的记 录按需分类汇总的字段 排序。 (2) 在数据清单中选定 任一个单元格。 (3) 选择“数据”下拉 菜单中的“分类汇总” 命令,屏幕弹出如图所 示的“分类汇总”对话
5).三维引用 引用同一工作簿中不同工作表中的单元 格 在工作表的计算操作中,需要用到同一 工作簿文件中其它工作表中的数据时, 可在公式中引用其它工作表中的单元格。 引用格式为:〈工作表名〉!〈单元格 地址〉。
引用不同工作簿工作表中的单元格 引用不同工作簿文件中工作表中的单 元格,称为外部引用。引用格式如下: 〈工作簿文件名〉〈工作表名〉!〈单 元格地址〉
2.利用粘 贴函数的 方法: 插入---函 数(或则 单击工具 栏上的插 入函数按 钮)
13.2.4常用函数 Sum( ) Average( ) Sumif( ) Max( ) Min( )
If( ) Rank( ) Count( ) Countif( ) ROUND( )
13.3 数据的排序 Excel提供了对工作表中的数据进 行排序的功能。用户可以对数据库中的 数据进行排序,使其按一定的规律排列, 以方便使用。 1.使用常用工具栏上的排序图标按钮 排序
第十三章
数据处理与分析
教学要求:
掌握:如何使用公式、如何使用函数
如何进行数据排序、筛选与分类汇总 理解:公式和函数应当注意的问题
了解:公式和函数的不同
13.1 使用公式 13.2 使用函数 13.3 数据排序 13.4 数据筛选 13.5 数据分类汇总
13.1使用公式 13.1.1了解公式 公式是一种数据形式,它可以像数值、 文字及日期一样存放在表格中;使用公 式有助于分析工作表中的数据。公式中 可以进行加、减、乘、除、乘方等算术 运算,字符的连接运算以及比较运算。
(3) 单击要显示字段名的下拉箭头,在 下拉列表中选择要显示的项,数据清单 中将显示满足条件的记录。
2.自定义的自动筛选 用户可以在字段的下拉列表中选择“自 定义”选项,设定筛选条件进行数据筛选。 操作步骤如下: (1) 在数据清单中选定单元格。 (2) 选择“数据”下拉菜单中的“筛选” 命令,在级联菜单中再选择“自动筛选” 命令,在数据清单各字段名的右侧出现下 拉箭头。
13.1.3编辑公式 1)选中公式所在的单元格. 2)在编辑栏或者在所选单元格内直接输 入新的公式或者对原来的公式进行修 改. 3)按下Enter键或单击编辑栏中的输入按 钮.
19.1.4公式的引用位置 引用位置表明公式中用到的数据在工 作表的哪些单元格或单元格区域。通过 引用位置,可以在一个公式中使用工作 表内不同区域的数据,也可以在几个公 式中使用同一个单元格中的数据,还可 以引用同一个工作簿上其它工作表中的 数据。
“排序”对话框
依次选择“递增”或“递减”以确定排 列顺序。 (4) 在 “ 当 前 数 据 清 单 ” 框 中 选 择 “有标题行”(此时标题行不参加排序, 数据库记录一般应选择此项);或选择 “没有标题行”选项(排序包括第一 行)。 (5) 选择“确定”命令按钮,数据清单 中将显示排序的结果。
1).单元格地址的输入 方法1:使用鼠标选定单元格或单元格区 域,单元格地址自动输入到公式中。 方法2:使用键盘在公式中直接输入单元 格或单元格区域地址。 2).相对地址引用 所谓相对地址,是使用单元格的行号
或列号表示单元格地址的方法。例如: A1:B2,C1:C6等。引用相对地址的操作 称为相对引用。 3).绝对地址引用 一般情况下,拷贝单元格地址使用的 是相对地址引用,但有时并不希望单元 格地址变动。这时,就必须使用绝对地 址引用。
算术运算符
运算符 运 算 举 例 结 果
+ – * / % ^
加法 减法 乘法 除法 求百分数 乘方
=25+10 =B8–B7 =A3*6 =D10/5 =25% =4^3
35 单元格B8的值减B7值 单元格A3的值乘以6 单元格D10的值除以5 0.25 64
字符运算符
运算符 运 算 举 例 结 果
类别
优先 级
高
低
区域运 算符 算术运 算符 字符运 算符 比较运 算符
高
低
– (负 号)、 % ( 百分号)、^ ( 乘方) 、* (乘) 、 / (除)、+ (加)、– (减) & = (等于)、< (小于)、> (大于)、< = (小于等于) 、> = (大于等于)、<> (不等于)
3.输入公式并计算 操作步骤如下: (1) 选定要输入公式的单元格(存放计 算结果)。 (2) 在工作表编辑栏中按照公式格式输 入公式,或在需要输入公式的单元格 中输入公式。 (3) 按Enter键或单击编辑栏上的“确认” 按钮。
13.4数据的筛选 数据筛选可以使数据清单中只显示满 足筛选条件的记录,而把不符合条件的记 录隐藏起来。系统提供了“自动筛选”和 “高级筛选”两种筛选方法。 1.自动筛选 使用“自动筛选”命令,要求数据清单 中必须有“字段名”。操作步骤如下: (1) 在数据清单中选定单元格。
(2) 选择“数据”下拉菜单中的“筛选” 命令,在级联菜单中再选择“自动筛选” 命令,在数据清单各字段名的右侧出现 下拉箭头。
绝对地址的表示方法是:在单元格的行 号、列号前面各加一个“$”符号。例如: $A$1:$C&5等。 4).混合地址引用 混合地址引用是指在单元格地址中, 既有绝对地址引用,也有相对地址引用, 即:列号用相对地址,行号用绝对地址; 或行号用相对地址,列号用绝对地址。 例如:&A1,C$1等(乘法九九表)
13.1.5行、列的自动求和 行、列的自动求和。 (1) 在工作表中选定求和范围(包括存 放求和结果的单元格)。 (2) 用 鼠 标 单 击 “ 常 用 ” 工 具 栏 上 的 “ ”自动求和按钮。
13.2使用函数 函数是一种预先定义好的,经常 使用的内置公式。Excel提供了200多个 内部函数,用户需要时,可按照函数的 格式直接引用。 13.2.1函数的语法 函数由函数名和参数组成,
FALSE TRUE TRUE FALSE FALSE TRUE
引用运算符
引用运算符 含义
区域运算符
示例
:(冒号)
,(逗号) (空格)
(A1:B5)
联合运算符,将多 Sum(A5:A15,C5:C 个引用合并为一 15) 个引用 交叉运算符,产 生对两个引用共 有的单元格
(B7:D7 C6:C8)
3.高级筛选 使用“高级筛选”命令,用户必须在 工作表中建立一个条件区域。条件区域与 数据清单之间应至少有一空白行或列。其 操作步骤如下: (1) 在条件区域的空白行输入筛选条件。 (2) 在“数据”下拉菜单中,选择“筛选” 命令,在级联菜单中再选“高级筛选”命 令,屏幕弹出“高级筛选”对话框。
(3) 如果要通过隐藏不符合条件的数据来 筛选数据清单,在方式框中单击“在原 有区域显示筛选结果”;如果要通过将 符合条件的数据复制到工作表的其它位 置来筛选数据清单,在方式框中单击 “将筛选结果复制到其它位置”,在 “复制到”编辑框中指定筛选数据复制 到的位置。 (4) 在“数据区域”编辑框中指定数据 清单区域。在“条件区域”编辑框中指 定条件区域,含条件标志。 单击“确定” 按钮。
1.公式的表达形式 公式是由运算符、数据、单元格引 用位置、函数及名字等组成。公式必须 以等号“=”开头,系统将“=”号后面的 字符串识别为公式。例如: =100+3*22 常量运算 =A3*25+B4 引用单元格 =SQRT(A5+C6) 使用函数
2.公式中的运算符 Excel 公式中有四类运算符:算术 运算符、字符运算符、比较运算符,引 用运算符。分别列出了四类运算符的使 用及有关说明,还列出了四类运算的优 先级。
3.创建自定义排序 在Excel中,可以根据自定义序列的顺 序对数据进行排序。 创建自定义序列排序的操作步骤如下:
(1)在单元格中按照一定的次序输入主要 关键字
(2)选定包含排序次序相应的单元格区域 (3)选定“工具”---“选项”命令,打开 “选项”对话框,再单击打开“自定义 序列”选项卡 (4)单击“导入”按钮,将选定的自定义 排序次序自动导入到“自定义”序列列
(5)也可以选择“自定义序列”列表中的 “新序列”选项,然后在“输入序列”框 中,从第一个序列开始输入新的序列。在 输入每个序列后,按Enter键。 (6)单击“确定” (7)把光标定位在数据清单内的任一个单 元格中,选择“数据”---“排序”,在 “排序”对话框
中的“主要关键字”中单击需要排序 的列,然后选择“选项”按钮,在对 话框的“自定义排序次序“下拉列表 中选择所需的自定义序列,接着单击 “确定”按钮。
&
字 符 串 连接
=″Excel″ & ″ 工 作表″ =A3&″工作表″
Excel工作表 单 元 格 A3 中 的 字 符串与 ″工作表″字符串连 接
比较运算符
运算符 运 算 举 例 结 果
= < > <= >= <>
等于 小于 大于 小于等于 大于等于 不等于
=(10+30)=50 =(100-30)<80 =50>15 =(100/2)<=20 =(22/6)>=4 =8<>8.2
(1) 选定要排序的单元格区域。
(2) 选择常用工具栏上的“ ”升 序或“ ”降序命令按钮,即可完 成选定单元格区域的数据排序。
2.使用菜单排序 (1) 在数据清单中选定排序数据所在的 单元格区域。 (2) 选择“数据”下拉菜单中的“排序” 命令,屏幕弹出如图所示的“排序”对 话框。 (3) 在对话框中选择排序的“主要关键 字”、“次要关键字 ”和“第三关键 字”,并