数据分析工具使用[牛琨]
数据分析的所有工具和技术
数据分析的所有工具和技术在当今数字化时代，数据已经成为了企业以及个人决策制定中不可或缺的一部分。
而数据分析则是将数据转化为有用信息，帮助人们做出更好的决策。
但是，在进行数据分析的过程中，需要使用各种工具和技术。
在本文中，我们将介绍数据分析中应用广泛的工具和技术。
一、数据分析工具1. Excel：Excel是最常见的数据分析工具之一。
利用Excel可以进行各种数据处理和计算。
Excel还提供了各种图表和可视化工具，方便人们更好地理解和展示数据。
2. Tableau：Tableau是一款基于云的数据可视化和分析平台，可以帮助人们快速构建各种交互式图表和报表。
3. Python：Python是一种高级编程语言，可以进行数据处理、分析和可视化。
Python还提供了丰富的库和工具，例如Pandas、Numpy和Matplotlib等，可以帮助人们进行高效的数据分析和可视化。
4. R语言：R语言是一种专门用于统计分析和可视化的编程语言。
它提供了丰富的数据分析和可视化工具以及各种包，例如ggplot2和dplyr等。
5. SAS：SAS是一种商业化的统计分析软件，可以用于各种数据分析和建模领域。
它提供了强大的数据分析和数据挖掘工具，可以在各种商业和学术领域得到广泛应用。
二、数据分析技术1. 数据挖掘：数据挖掘是通过自动或半自动的方式从大型数据集中提取出有用的信息或模式的过程。
在数据挖掘中，常用的技术包括分类、聚类、关联规则和异常检测等。
2. 机器学习：机器学习是一种人工智能领域中的技术，可以帮助人们使用算法和模型来自动化数据分析和决策制定。
在机器学习中，常用的技术包括监督学习、无监督学习和强化学习等。
3. 数据可视化：数据可视化是将数据转换成更易于人们理解的图表和图像的过程。
常用的数据可视化技术包括直方图、散点图、线性回归和热力图等。
4. 预测分析：预测分析是利用历史数据和模型来预测未来事件的发展趋势。
常用的预测分析技术包括趋势分析、时间序列分析、假设检验和回归分析等。
每月工作总结数据分析工具使用技巧分享
每月工作总结数据分析工具使用技巧分享工作总结：每月工作总结数据分析工具使用技巧分享一、引言本文旨在分享每月工作总结数据分析工具的使用技巧。
数据分析在现代职场中扮演着重要的角色，它能够帮助我们深入了解业务运营情况，发现存在的问题，并提供决策支持。
因此，合理地利用数据分析工具，对于工作总结的准确性和深度有着关键性的影响。
二、数据分析工具的选择数据分析工具有很多种类，每一种工具都有其相应的特点和适用范围。
在选择合适的数据分析工具时，需要根据具体工作需要进行衡量。
下面将介绍几个常用的数据分析工具。
1. Microsoft Excel作为最常用的数据分析工具之一，Microsoft Excel具备强大的计算和图表功能，可以对数据进行整理、计算和可视化。
在工作总结中，我们可以利用Excel创建数据表格，通过公式计算各项指标，并制作图表清晰地展示数据分析结果。
2. TableauTableau是一种专业的数据分析和可视化工具，它提供了丰富的报表和图表模板，可以根据需要自定义数据报表和仪表盘。
通过Tableau，我们可以直观地呈现各项指标的变化趋势和关联关系，进一步理解业务运营情况。
3. PythonPython作为一种通用的编程语言，拥有大量用于数据分析的库和工具包，如NumPy、Pandas和Matplotlib等。
使用Python进行数据分析，我们可以更灵活地处理大规模数据，并应用统计分析和机器学习等算法，深入挖掘数据背后的价值。
三、数据分析工具使用技巧分享1. 数据清洗和整理在进行数据分析之前，数据清洗和整理是必不可少的步骤。
我们可以通过Excel的筛选和排序功能，将数据按照一定的规则进行过滤和排序；同时，利用Excel的数据透视表功能，可以将复杂的数据关联起来，得出更有价值的分析结果。
Python中的Pandas库也提供了快速的数据清洗和整理方法，使分析过程更加高效。
2. 数据可视化数据可视化是数据分析的重要环节。
数据分析工具的使用与案例分析
数据分析工具的使用与案例分析在如今这个数据大爆炸的时代，数据分析工具的使用扮演着非常重要的角色。
随着互联网和计算机技术的迅猛发展，人类可以获取并收集各种各样的数据，如何从这些海量数据中提取出有价值的信息就变得尤为重要。
数据分析工具就是解决这个问题的利器。
本文将通过案例分析的方式介绍数据分析工具的使用。
一、数据收集在数据分析的过程中，数据收集是非常重要的一步。
正确的数据收集将为后续的数据分析奠定坚实的基础。
一般来说，数据可以从多个来源收集。
例如，在进行网络营销的时候，我们可以从在线商店、社交媒体和搜索引擎等渠道收集数据，这些数据包括用户的浏览历史、购物车内容、搜索词汇等。
二、数据处理数据收集之后，需要对数据进行处理。
数据处理包括数据整理、清洗和转化等步骤。
数据整理分为三个方面的工作：数据汇总、数据填充和数据格式标准。
数据填充是指将缺失的数据进行填充，以确保数据分析的准确性。
数据格式标准是将不同格式的数据转化为相同的标准格式，这有助于后续数据分析的操作。
三、数据可视化数据可视化是数据分析的重要环节。
通过数据可视化工具，可以将数据分析结果以图表、热力图、表格等形式呈现出来。
这些可视化的结果往往更加直观、易于理解，能够帮助业务分析师更好地洞察数据背后的规律。
四、工具介绍目前市面上比较常见的数据分析工具有Excel、Tableau、Python等。
Excel是最常见的办公软件之一，它的数据分析功能非常强大。
通过Excel，用户可以进行统计分析、图表制作和数据透视表进行数据分析。
Tableau是一款优秀的商业智能软件，它可以与多种数据源集成，生成各种图表和可视化结果。
相较于Excel，Tableau更加擅长大规模数据处理，可以处理上百万条数据。
Python是一种高级编程语言，通过Python可以进行数据采集、数据预处理、数据可视化、机器学习等不同的操作。
Python拥有丰富的数据分析库，如Pandas、NumPy、SciPy等，且其代码规范化，可读性强，所以备受程序员青睐。
Excel的数据分析工具包的使用方法
Excel的数据分析工具包的使用方法文中将介绍Excel的数据分析工具包的使用方法，帮助读者更好地利用这一工具进行数据分析。
Excel是一款广泛使用的电子表格软件，除了常规的数据录入和计算功能外，它还提供了丰富的数据分析工具包，可以帮助用户更有效地处理和分析数据。
接下来，我们将逐一介绍这些工具的使用方法。
1. 排序工具：Excel的排序功能可以按照一列或多列的数值大小、字母顺序等对数据进行排序。
使用方法：选中需要排序的数据范围，点击“数据”选项卡中的“排序”按钮，设置排序的依据和顺序，点击“确定”即可完成排序。
2. 筛选工具：Excel的筛选功能可以根据指定的条件筛选出符合要求的数据。
使用方法：选中需要筛选的数据范围，点击“数据”选项卡中的“筛选”按钮，在各列的标题栏上出现筛选按钮，点击相应的按钮，设置筛选条件，即可完成数据筛选。
3. 数据透视表：数据透视表是Excel中最强大的数据分析工具之一，可以对大量数据进行汇总、分析和展示。
使用方法：在Excel中选择需要生成数据透视表的数据范围，点击“插入”选项卡中的“数据透视表”按钮，按照向导设置透视表的字段、列、行和值，然后点击“确定”即可生成数据透视表。
4. 条件格式：条件格式是Excel中用于根据特定条件自动设置单元格格式的功能，可以用于数据可视化和快速发现数据的规律。
使用方法：选中需要应用条件格式的数据范围，点击“开始”选项卡中的“条件格式”按钮，选择适合的条件格式规则，并根据需要设置相应的条件和格式，点击“确定”即可应用条件格式。
5. 数据表：Excel的数据表功能可以将列表数据转化为一个带有数据筛选、排序、汇总等功能的表格。
使用方法：选中列表范围，点击“插入”选项卡中的“表格”按钮，根据向导设置表格的区域和样式，点击“确定”即可将列表转化为数据表。
6. 目标查找：Excel的目标查找工具可以根据已知的条件和结果，计算满足特定结果的输入值。
科研数据分析工具的使用方法
科研数据分析工具的使用方法科研数据分析是现代科学研究不可或缺的一环，它能够帮助研究者更好地理解数据背后的规律和趋势。
在科学研究中，数据的收集和分析是非常重要的步骤，而科研数据分析工具的使用方法则直接影响到研究者对数据的深入理解和科学发现的推进。
本文将介绍几种常用的科研数据分析工具及其使用方法。
1. ExcelExcel是最常见也是最基础的科研数据分析工具之一。
它提供了丰富的数据处理和分析功能，可以进行数据的排序、筛选、计算等操作。
在使用Excel进行科研数据分析时，首先需要将数据导入Excel表格中，然后可以利用函数和公式对数据进行处理。
例如，可以使用SUM函数计算数据的总和，使用AVERAGE函数计算数据的平均值，使用COUNT函数计算数据的数量等等。
此外，Excel还提供了图表功能，可以将数据可视化展示，帮助研究者更直观地理解数据。
2. SPSSSPSS是一种专业的统计分析软件，广泛应用于社会科学、医学、市场调研等领域。
它提供了强大的统计分析功能，能够对大规模数据进行复杂的统计分析和建模。
在使用SPSS进行科研数据分析时，首先需要导入数据文件，然后选择相应的统计分析方法。
例如，可以使用描述统计分析来了解数据的基本情况，使用回归分析来研究变量之间的关系，使用因子分析来探索数据的潜在结构等等。
SPSS还提供了数据可视化功能，可以生成各种图表和图形，帮助研究者更好地理解和展示数据。
3. PythonPython是一种通用的编程语言，也是科学计算和数据分析领域的重要工具。
它拥有丰富的科学计算库和数据分析库，如NumPy、Pandas和Matplotlib等。
在使用Python进行科研数据分析时，可以通过导入相应的库来进行数据处理和分析。
例如，使用NumPy可以进行数组操作和数值计算，使用Pandas可以进行数据清洗和整理，使用Matplotlib可以进行数据可视化。
此外，Python还支持机器学习和深度学习等高级数据分析方法，为研究者提供了更多的分析工具和技术。
数据分析的工具和技术 → 数据分析的工具和方法
数据分析的工具和技术→ 数据分析的工具和方法数据分析的工具和方法数据分析是指通过收集、处理和解释数据，以获得对业务问题的深入理解和洞察。
为了进行有效的数据分析，需要使用适当的工具和方法。
本文将介绍一些常用的数据分析工具和技术。
数据收集工具数据收集是数据分析的第一步，以下是一些常用的数据收集工具：1. 数据库管理系统（DBMS）：用于存储、管理和操作大量数据的软件工具。
常用的DBMS包括MySQL、Oracle等。
2. 文件导入工具：用于将数据从文件（如Excel、CSV等）导入到数据分析工具中进行处理。
常见的文件导入工具有Python的pandas库、R语言的readr包等。
3. 网络爬虫：用于从网页中自动获取数据。
常见的网络爬虫工具有Python的BeautifulSoup、Scrapy等。
数据分析工具在进行数据分析时，需要使用适当的工具来处理和分析数据。
以下是一些常用的数据分析工具：1. 电子表格软件：如Microsoft Excel、Google Sheets等，用于处理和分析小规模的数据。
这些工具提供了各种函数和图表，可以进行基本的数据操作和可视化。
2. 统计软件：如R语言、Python的NumPy和pandas库等，用于进行统计分析和数据建模。
这些工具提供了丰富的统计函数和算法，可以进行高级的数据处理和建模分析。
3. 可视化工具：如Tableau、Power BI等，用于创建各种图表和可视化效果。
这些工具可以帮助用户更直观地理解数据，并发现隐藏的模式和趋势。
数据分析方法数据分析方法是指通过一系列的步骤和技术来解决业务问题。
以下是一些常用的数据分析方法：1. 描述性分析：用来描述和总结数据集的主要特征和趋势。
常见的描述性分析方法包括统计量计算、频率分布和统计图表等。
2. 探索性数据分析（EDA）：用来发现数据中的模式、异常和相关性。
常见的EDA方法包括散点图、箱线图、相关性分析等。
3. 预测建模：用来预测未来趋势和结果。
如何使用数据分析软件处理大量数据
如何使用数据分析软件处理大量数据一、数据分析软件的作用和优势数据分析软件是一种专门用于处理和分析大量数据的工具，它可以帮助用户从大量的数据中找出有价值的信息，并支持用户做出基于数据的决策。
与传统的手工分析相比，数据分析软件具有以下优势：1. 提高效率：数据分析软件能够自动处理大量的数据，节省了人工处理的时间。
用户只需定义分析任务和设置相应的参数，软件就能自动完成数据的提取、清洗、转换和分析等过程，大大提高了分析效率。
2. 提供全面的分析功能：数据分析软件通常提供丰富的统计分析和数据挖掘算法，可以进行多变量分析、回归分析、聚类分析、关联分析等多种分析方法。
用户可以根据自己的需求选择合适的方法进行分析，从而深入挖掘数据背后的规律。
3. 可视化展示结果：数据分析软件能够将分析结果以图形、表格等形式进行可视化展示，使得用户能够直观地理解数据的变化趋势和关联关系。
通过可视化展示，用户可以更容易地理解数据背后的含义，从而做出更准确的决策。
二、数据分析软件的常见功能和使用方法1. 数据预处理功能：数据预处理是数据分析的重要步骤，它包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约等过程。
数据分析软件通常提供了丰富的数据预处理功能，可以帮助用户消除数据中的噪声、缺失值和异常值，并进行数据的集成和变换等操作。
用户可以根据具体的数据情况选择合适的数据预处理方法。
2. 统计分析功能：统计分析是数据分析的基础，数据分析软件提供了多种统计分析方法，包括描述统计、假设检验、方差分析等。
用户可以利用这些方法对数据进行统计描述和比较，从而得出对数据的整体认识和判断。
在使用统计分析方法时，用户需要了解各种方法的原理和使用条件，以确保结果的准确性。
3. 数据挖掘功能：数据挖掘是从大量的数据中发现隐藏规律和有价值信息的过程，数据分析软件提供了多种数据挖掘算法，包括聚类分析、关联规则挖掘、决策树等。
用户可以利用这些算法对数据进行挖掘，发现其中的潜在规律和趋势。
数据分析软件操作手册
数据分析软件操作手册一、简介数据分析软件是一种功能强大的工具，用于收集、处理和分析数据，帮助用户做出准确的决策和预测。
本手册将详细介绍数据分析软件的操作方法和工具，以帮助用户更好地利用该软件进行数据分析。
二、安装与启动1. 下载：访问官方网站，下载数据分析软件的安装文件。
2. 安装：运行安装文件，按照向导指示完成软件的安装。
3. 启动：双击软件图标启动软件，进入主界面。
三、数据导入与清洗1. 导入数据：点击主界面的“导入数据”按钮，在弹出的对话框中选择要导入的数据文件，并设置相关参数。
2. 数据清洗：选择数据清洗工具，如去除重复值、填充缺失值等，对导入的数据进行初步清洗和整理。
四、数据可视化1. 创建图表：点击主界面的“创建图表”选项，在图表库中选择适合的图表类型，并将数据集与图表绑定。
2. 数据标签：编辑图表标题、坐标轴名称和数据标签，以使图表更加清晰和易于理解。
3. 样式设置：调整图表的样式，如颜色、线条粗细等，以满足需求或符合公司的视觉标准。
五、数据分析1. 数据筛选：利用筛选工具，在数据集中按照特定条件筛选出目标数据，以便更深入地进行分析。
2. 数据计算：使用统计函数和公式，对数据进行计算和汇总，生成统计指标。
3. 数据比较：通过图表或表格，对不同数据集进行比较，找出数据之间的关联和差异。
六、数据建模1. 模型选择：根据需求选择合适的数据建模方法，如回归分析、聚类分析等。
2. 模型训练：使用训练数据集对选定的模型进行训练，调整参数以提高模型的拟合度。
3. 模型评估：利用测试数据集对已训练好的模型进行评估，检验模型的预测准确性和可靠性。
七、结果解读与报告1. 结果分析：对数据分析和建模的结果进行解读和分析，揭示数据背后的规律和趋势。
2. 结果展示：利用图表、表格等方式，将分析结果可视化并整理成报告，便于与他人共享和理解。
3. 报告分享：将结果报告分享给团队成员或上级，与其讨论和共同协作，以实现更好的业务决策。
销售数据分析工具如何利用工具分析销售数据
销售数据分析工具如何利用工具分析销售数据销售数据的分析对于企业的经营决策至关重要。
随着技术的不断发展，销售数据分析工具的出现为企业提供了更加直观和高效的销售数据分析方法。
本文将介绍几种常见的销售数据分析工具以及如何利用它们来分析销售数据。
一、Excel电子表格Excel电子表格是最常见也是最简单易用的一种销售数据分析工具。
通过Excel，企业可以将销售数据以表格的形式展示，并对数据进行计算和分析。
以下是利用Excel进行销售数据分析的几个步骤：1. 数据导入：将销售数据导入Excel中，可以通过拷贝粘贴或者导入外部文件的方式实现。
2. 数据清洗：对于导入的数据，可能存在错误、重复或者缺失的情况，需要进行数据清洗，确保数据的准确性。
3. 数据计算：利用Excel提供的函数和公式，对销售数据进行计算，比如计算销售总额、平均销售额等。
4. 数据可视化：通过Excel自带的图表功能，可以将销售数据以图表的形式展示，使得数据更加直观易懂。
二、BI工具BI（Business Intelligence）工具是一类专业的销售数据分析工具，它们通过提供各种强大的功能和功能性的图表来帮助企业更好地分析销售数据。
1. Tableau：Tableau是一款功能强大的BI工具，可以将销售数据转化为交互式的可视化图表，同时还能够自动更新数据。
2. Power BI：Power BI是微软开发的BI工具，它可以将销售数据和其他数据源进行整合，通过创建仪表盘和报表的方式展示分析结果。
3. QlikView：QlikView是一种以关联分析为基础的BI工具，它可以通过直观的图表展示销售数据的关联关系，帮助企业发现销售数据中的潜在问题和机会。
三、数据挖掘工具数据挖掘工具是一种利用机器学习和人工智能技术来挖掘大规模数据中潜在模式和关联的工具。
在销售数据分析方面，数据挖掘工具可以帮助企业挖掘隐藏在销售数据中的规律和趋势，从而做出更准确的销售预测。
数据分析软件工具有哪些？数据分析分析工具和使用技巧
数据分析软件工具有哪些？数据分析分析工具和使用技巧在当今信息爆炸的时代，数据分析已经成为了企业决策和业务进展的重要工具。
随着技术的不断进步和数据量的不断增长，数据分析软件工具也在不断进展和更新。
本文将介绍一些常用的数据分析软件工具，并供应一些使用技巧，关心读者更好地进行数据分析。
ExcelExcel是最常见和广泛使用的数据分析软件工具之一。
它具有简洁易用的特点，几乎每个人都能够使用。
Excel供应了丰富的数据处理和分析功能，如排序、筛选、透视表、图表等。
通过这些功能，用户可以对数据进行快速的整理和分析，从而得出有价值的结论。
使用技巧：1. 使用Excel的筛选功能可以关心用户快速找到所需的数据，提高工作效率。
2. 利用Excel的透视表功能可以对大量数据进行汇总和分析，关心用户发觉数据中的规律和趋势。
3. Excel的图表功能可以将数据以图形的形式展现出来，使得数据更加直观和易于理解。
PythonPython是一种通用的编程语言，也是数据科学领域中最受欢迎的编程语言之一。
Python具有丰富的数据分析库，如NumPy、Pandas、Matplotlib等，这些库供应了强大的数据处理和分析功能。
Python的优势在于它的敏捷性和可扩展性，用户可以依据自己的需求进行定制和扩展。
使用技巧：1. 学习Python的基本语法和常用库，如NumPy和Pandas，可以关心用户更好地进行数据处理和分析。
2. 利用Python的可视化库，如Matplotlib和Seaborn，可以将数据以图形的形式展现出来，使得数据更加直观和易于理解。
3. 使用Python的机器学习库，如Scikit-learn和TensorFlow，可以进行更简单的数据分析和猜测建模。
TableauTableau是一种流行的可视化分析工具，它供应了丰富的数据可视化功能。
Tableau的优势在于它的交互性和易用性，用户可以通过简洁的拖拽操作，快速创建各种图表和仪表盘。
大数据分析工具的使用方法总结
大数据分析工具的使用方法总结在当今数字化时代，大数据已经成为各行各业中非常重要的资源。
大数据分析工具的出现让人们能够更好地利用这些数据，从中发现隐藏的模式和趋势，提供更准确的商业洞察和战略决策支持。
本文将总结常见的大数据分析工具，并介绍它们的使用方法和功能。
1. HadoopHadoop是大数据处理的领军工具之一。
它是一个开源的分布式系统平台，可处理大量数据，并通过将任务分解成小块分布在多个节点上进行并行处理。
Hadoop的核心组件包括HDFS（Hadoop分布式文件系统）和MapReduce。
使用Hadoop进行大数据分析，首先需要将数据存储在HDFS上，然后编写适当的MapReduce程序以处理数据。
2. SparkSpark是一个快速而通用的大数据处理引擎。
与Hadoop相比，Spark具有更高的性能和更多的功能。
Spark支持多种编程语言，例如Java、Scala和Python，使其更易于使用和扩展。
使用Spark进行大数据分析的方法包括使用Spark SQL进行结构化查询、使用Spark Streaming处理实时数据、使用MLlib进行机器学习和使用图计算引擎GraphX进行图分析。
3. TableauTableau是一款流行的数据可视化工具，它可以与多种数据源集成，包括关系型数据库、NoSQL数据库和大数据平台。
Tableau提供了丰富的图表和图形选项，用户可以通过拖放操作创建自定义的仪表盘和报表。
使用Tableau进行大数据分析，用户可以将数据导入Tableau的工作簿中，使用内置的分析功能和数据挖掘技术，发现数据中的趋势和关系，并生成可视化报告。
4. Python和RPython和R是两种常用的编程语言，也是数据科学和统计分析领域中使用最广泛的工具。
它们都有丰富的数据处理和分析库，如Python的Pandas和Numpy，以及R的dplyr和ggplot2。
使用Python和R进行大数据分析的方法包括数据清洗和准备、数据探索和可视化、统计分析和机器学习建模。
大数据分析工具使用技巧
大数据分析工具使用技巧大数据分析工具使用技巧随着数字化时代的到来，各行各业都开始趋向于数据化，大数据分析也成为了各个企业智能化发展的重要一环。
大数据分析工具的出现就是依托于现有的技术平台，是让数据分析的过程更加高效快速的一种工具。
但是大数据分析工具的使用有许多技巧，如果不掌握这些技巧，很难发挥出它的全部效力。
本文就将从几个方面介绍一下大数据分析工具的使用技巧。
一、选择适合自己的大数据分析工具大数据分析工具品类繁多，如Hadoop、Spark、NoSQL、Hive等等。
正确地选择适合自己的大数据分析工具是提高数据分析效率和数据分析结果的准确性的关键。
在选择前可以对不同工具的优缺点进行了解和比较，选取适合的工具进行使用。
二、数据规范化规范化数据是大数据分析工作的基础，数据规范化意味着让数据存在一定的规则之下，方便利用软件进行分析。
数据规范化其中之一的关键是数据清洗，数据清洗是指将无效的信息或者冗余的信息从数据中清除掉，从而得到准确、干净、一致的数据。
如果数据清洗不好就可能导致后续数据分析出现偏差。
三、定义指标体系在大数据分析工作中，根据研究的任务和目标，需要提前定义好核心指标和指标体系，指标需要相关性强、可度量、易理解等特点。
指标体系主要包括四个维度：业务域、时间、地域和用户。
通过这些指标来挖掘企业或机构的潜在值，从而为下一步的业务提升或优化提供决策支持。
四、使用可视化工具大数据分析需要处理大量的数据信息，使用人类的大脑来处理大量的数据不仅效率低下且容易出现疏漏。
这时候就需要通过可视化工具将无意义的、深奥的数据转化为图表，图形化数据，从而使得结果更加直观明了。
使用可视化工具可以直观展示数据分析结果，也可以透过视觉感受到数据中的规律和趋势。
五、常用算法使用常用算法可以帮助大数据分析人员在处理数据的过程中更快速地得到有效的分析结果，常见的算法有：关联规则算法、分类算法、聚类算法、回归算法等。
在使用算法方面，还需要关注其他方面的问题，如算法的稳定性、算法的易上手性等等。
Excel的数据分析工具箱的使用指南
Excel的数据分析工具箱的使用指南Excel是一款功能强大的电子表格软件，广泛应用于数据处理、分析和可视化。
数据分析是Excel的一项重要功能，为用户提供了各种工具和函数，帮助他们有效地处理和解释数据。
本文将介绍Excel数据分析工具箱的使用指南，帮助读者更好地利用这些工具进行数据分析。
一、数据排序与筛选数据排序是数据分析中常用的操作之一，可以按照某一列（字段）的大小或字母顺序对数据进行排序，帮助用户更好地理解数据间的关系。
在Excel中，可以使用“排序”功能实现数据排序，具体操作如下：1. 选中要排序的数据范围；2. 在“数据”选项卡中，点击“排序”按钮，打开排序对话框；3. 在对话框中选择要排序的列，并设置排序的方式（升序或降序）；4. 点击“确定”按钮，完成数据排序。
数据筛选可以帮助用户根据自定义的条件从大量数据中找出特定的数据子集，以便更加深入地分析。
在Excel中，可以使用“筛选”功能实现数据筛选，具体操作如下：1. 选中要筛选的数据范围；2. 在“数据”选项卡中，点击“筛选”按钮，打开筛选功能；3. 在每列的标题行上显示出筛选的下拉箭头；4. 选择所需的筛选条件，即可筛选数据。
二、数据透视表数据透视表是Excel中一种强大的数据分析工具，可以从大量数据中提取出有用信息，并以简洁的形式进行汇总和分析。
通过数据透视表，用户可以快速了解数据的总体情况，识别数据的趋势和规律。
创建数据透视表的步骤如下：1. 选中要创建数据透视表的数据范围；2. 在“插入”选项卡中，点击“数据透视表”按钮，打开数据透视表对话框；3. 在对话框中选择要放置透视表的位置，并选择要汇总和分析的字段；4. 根据需要设置数据透视表的布局和显示格式；5. 点击“确定”按钮，完成数据透视表的创建。
三、数据图表数据图表是数据分析和可视化的重要手段，它可以帮助用户更加直观地理解和解释数据。
Excel提供了多种类型的数据图表，包括柱状图、折线图、饼图等，用户可以根据需要选择合适的图表来展示数据。
数据分析工具应用技巧
数据分析工具应用技巧随着大数据时代的到来，数据分析在企业中变得越来越重要，而数据分析工具则是数据分析的关键。
数据分析工具可以帮助企业提高数据分析和可视化的效率，从而更好地作出决策。
本文将介绍一些数据分析工具的应用技巧，以帮助企业更好地利用这些工具。
ExcelExcel是最受欢迎的数据分析工具之一，几乎每个企业都拥有该软件。
Excel的强大之处在于它可以通过精确的数据分析和计算来提供遍布数据的洞察力，这是其他工具无法比拟的。
以下是一些Excel的数据分析技巧：1. 使用PivotTablePivotTable可以帮助数据分析师更好地分析数据。
将数据放到透视表中，可以将数据分类并按照指定的维度进行分析，帮助分析人员更好地理解数据。
2. 使用图表进行数据可视化图表是Excel的重要功能之一，可以帮助使用者更好地理解数据。
在创建图表时，应注意选择最适合数据和目的的类型，以便在富有启发性的图形图表中呈现数据。
PythonPython是一种广泛使用的编程语言，因其功能强大、易学易用而受到越来越多的欢迎。
Python可以通过现有的库和工具来实现数据分析，让数据分析工作更高效。
以下是一些Python的数据分析技巧：1. 使用NumPy和Pandas库NumPy和Pandas库是Python的重要组成部分，特别适用于数学计算和数据分析。
NumPy库可以处理大量的计算，而Pandas库可以支持大量的数据操作，如读取、过滤和清理数据。
2. 使用Matplotlib和Seaborn库创建可视化图表Matplotlib和Seaborn库是Python的重要可视化图表库。
使用这些库，可以创建各种形式的图表，如直方图、线图、热力图和散点图，以对数据进行更深入的了解和分析。
TableauTableau是一种功能强大的数据可视化工具，能够将大量的数据转换成可视化的形式，使数据变得更加易于跟踪和分析。
以下是一些Tableau的数据分析技巧：1. 根据需要选择正确的可视化类型Tableau可以创建各种类型的可视化图表，如散点图、条形图、地图和仪表板。
自媒体数据分析工具推荐与使用
自媒体数据分析工具推荐与使用随着移动互联网的普及和社交媒体的崛起，自媒体也开始成为了人们日常生活中的重要组成部分。
如何让自媒体内容获得更多的流量和粉丝，成为了自媒体从业者最关心的话题之一。
而数据分析工具的出现，为自媒体从业者提供了有效的解决方案。
本文将介绍几款最受欢迎的自媒体数据分析工具，并讲解如何使用这些工具来提升自己的营销策略。
1.媒体大数据媒体大数据是一款来自腾讯的数据分析工具，主要用来帮助自媒体从业者分析自己的账号和内容的表现情况。
它可以对订阅、分享、阅读等多个方面进行数据分析，并提供详细的报告和建议。
媒体大数据的界面简洁美观，使用起来非常方便，而且是完全免费的。
使用媒体大数据，可以通过对账号和内容进行分析，找到自己的优势和劣势，并提出针对性的优化建议。
例如，如果你发现你的文章被分享的次数比点击数多很多，那么你可以通过加大标题的诱惑性，让更多的人点击进来阅读文章。
2.微博指数微博指数是一款由新浪微博推出的数据分析工具。
它主要用来分析微博账号和话题的热度，并提供详细的数据分析报告。
通过微博指数，自媒体从业者可以了解自己的账号和话题在微博上的表现情况，以及竞争对手的表现情况。
使用微博指数，可以找到自己的优势和劣势，并找到提升自己表现的方法。
例如，如果你发现你的文章在微博上的阅读量和分享量不高，那么你可以通过加入更多的热门话题，吸引更多的用户关注你的账号。
3.百度指数百度指数是一款由百度推出的数据分析工具。
它主要用来分析搜索关键词的热度，并提供详细的分析报告。
通过百度指数，自媒体从业者可以了解自己的关键词在百度搜索中的表现情况，以及竞争对手的情况。
使用百度指数，可以找到自己的优势和劣势，并找到提升自己表现的方法。
例如，如果你发现你的文章的搜索排名比较低，那么你可以通过加入更多的高关注度的关键词，让更多的人能够搜索到你的文章。
总结自媒体的发展已经成为了互联网和传媒行业发展趋势之一。
自媒体数据分析工具也随之应运而生，成为了自媒体从业者的重要工具之一。
数据分析工具使用总结
数据分析工具使用总结在当今数字化的时代，数据已经成为了企业和组织决策的重要依据。
为了从海量的数据中提取有价值的信息，各种数据分析工具应运而生。
这些工具各具特点，能够满足不同的需求和场景。
接下来，我将为大家总结一些常见且实用的数据分析工具，并分享一些使用它们的经验和心得。
一、ExcelExcel 可以说是最为普及的数据分析工具之一，几乎每个办公人员都对它有所了解。
它的优点在于操作简单、易于上手，无需具备专业的编程知识就能进行基本的数据处理和分析。
在数据处理方面，Excel 提供了丰富的函数，如求和（SUM）、平均值（AVERAGE）、计数（COUNT）等，可以快速计算各种统计指标。
通过筛选、排序和分类汇总等功能，能够轻松地对数据进行整理和归类。
对于数据分析，Excel 中的数据透视表功能十分强大。
它可以让用户快速地对大量数据进行汇总、分组和计算，从而直观地展示数据的分布和趋势。
此外，Excel 还支持制作各种图表，如柱状图、折线图、饼图等，帮助用户更直观地理解数据。
然而，Excel 也有其局限性。
当数据量过大时，它的运行速度会明显变慢，甚至可能出现卡顿或崩溃的情况。
而且，对于复杂的数据分析和建模，Excel 的功能相对有限。
二、SQL（Structured Query Language）SQL 是用于管理关系型数据库的标准语言。
如果您需要处理大规模的数据，并且数据存储在数据库中，那么掌握 SQL 是必不可少的。
通过 SQL 语句，您可以轻松地从数据库中查询、插入、更新和删除数据。
例如，使用 SELECT 语句可以提取满足特定条件的数据，使用 JOIN 语句可以将多个表中的数据关联起来。
SQL 还支持各种聚合函数，如 SUM、AVG、COUNT 等，能够快速计算统计结果。
并且，通过 GROUP BY 子句可以对数据进行分组统计，HAVING 子句可以对分组结果进行筛选。
SQL 的优点在于其高效性和灵活性，能够处理大量的数据，并且可以根据具体的需求编写复杂的查询语句。
数据分析工具使用技巧大全
数据分析工具使用技巧大全第一章：数据分析的概念和意义数据分析是指利用科学的方法和工具对收集到的大量数据进行整理、分析和解释的过程。
数据分析在各个领域都有着重要的应用，可以帮助我们发现数据的规律、趋势，从而做出更明智的决策。
第二章：常用的数据分析工具1. Excel：作为最常用的数据分析工具之一，Excel可以进行数据排序、筛选、统计等操作，同时还具备图表绘制功能，方便进行可视化分析。
此外，Excel还支持宏编程，可以进行自动化的数据处理。
2. Python：作为一种强大的通用编程语言，Python在数据分析领域也得到了广泛应用。
Python的数据分析库如Pandas和Numpy，为数据分析提供了丰富的数据结构和函数，使得数据分析更加灵活、高效。
3. R语言：作为专门用于统计分析和数据可视化的编程语言，R语言在数据科学领域有着广泛的应用。
R语言提供了丰富的统计分析库和绘图库，非常适合进行数据分析和建模。
第三章：数据清洗技巧在进行数据分析之前，我们需要对数据进行清洗，去除数据中的噪声、错误和缺失值，以确保数据的质量。
以下是一些常用的数据清洗技巧：1. 去除重复值：使用Excel的“删除重复项”功能或Python的drop_duplicates函数可以去除数据中的重复值。
2. 处理缺失值：对于缺失值，常用的处理方法包括删除含有缺失值的行、使用均值或中位数填补缺失值、根据其他相关变量进行插补等。
3. 格式转换：将数据转换为统一的格式，例如将日期字段转换为日期格式，将文本字段转换为数值型。
第四章：数据可视化技巧数据可视化是数据分析过程中的重要环节，有效的数据可视化可以帮助我们更好地理解数据，从而做出更准确的分析和判断。
以下是一些数据可视化的技巧：1. 选择合适的图表类型：根据数据的类型和分析目的，选择合适的图表类型，例如柱状图、折线图、饼图等。
2. 清晰简洁的图表设计：注意图表的标题、坐标轴标签、图例的设计，避免过多的文字和装饰，使图表更加清晰易懂。
数据分析工具的使用方法
数据分析工具的使用方法数据分析是指通过收集、处理和解释数据，揭示出数据中隐藏的模式、关联和趋势，从而帮助我们做出决策和制定策略。
而数据分析工具则是我们在进行数据分析过程中常用的软件或工具。
在本篇文章中，我们将介绍几种常用的数据分析工具及它们的使用方法，帮助读者更好地进行数据分析。
1. ExcelExcel 是最常用的数据分析工具之一，它提供了丰富的功能和灵活的操作方式。
使用 Excel 进行数据分析，可以进行数据录入、清洗、整理、计算和可视化等各种操作。
首先，在 Excel 中导入待分析的数据，可以手动输入或复制粘贴。
接下来，可以使用 Excel 的排序、筛选和透视表等功能来整理和清洗数据，保证数据的准确性和一致性。
然后，利用 Excel 的各类公式和函数，可以进行数值计算、统计分析和数据建模。
例如，可以使用 SUM、AVERAGE、COUNTIF 等函数进行数据汇总和统计；使用 VLOOKUP、INDEX-MATCH 等函数进行数据查找和匹配。
最后，使用 Excel 的图表功能，将数据以可视化的形式展现出来，帮助我们更直观地理解数据。
通过选择合适的图表类型和调整图表样式，可以有效地传达数据分析的结果。
2. PythonPython 是一种广泛使用的编程语言，也被认为是一种强大的数据分析工具。
它提供了丰富的数据分析库和函数，例如 NumPy、Pandas、Matplotlib 和 SciPy 等。
首先，通过导入相应的数据分析库，可以加载和处理数据。
例如，使用NumPy 可以提供对于多维数组的支持，而 Pandas 则提供了数据结构和数据分析工具。
使用 Pandas，可以进行数据筛选、合并、分组和聚合等操作，以及数据清洗和处理。
然后，利用 Python 的数据分析库，可以进行数据可视化和统计分析。
使用Matplotlib 可以绘制各种类型的图表，例如散点图、折线图和饼图。
或者使用Seaborn 为数据添加更多样式和颜色；使用 Statsmodels 和 Scikit-learn 进行统计分析和机器学习等。
数据分析软件中的实用快捷键介绍与数据挖掘技巧实战指导
数据分析软件中的实用快捷键介绍与数据挖掘技巧实战指导一、数据分析软件中的实用快捷键介绍数据分析软件在现代企业和科研中起到了至关重要的作用，它们帮助人们处理和分析大量的数据，提取出有价值的信息和见解。
在使用数据分析软件时，掌握一些实用快捷键可提高工作效率。
本文将介绍一些常用的实用快捷键，帮助读者更加得心应手地使用数据分析软件。
1. Ctrl+C / Ctrl+V：复制与粘贴无论使用何种数据分析软件，复制与粘贴是最为基础且常用的操作，Ctrl+C用于复制，Ctrl+V用于粘贴。
当需要把一个数据集的内容复制到另一个位置时，这两个快捷键能够快速、便捷地实现。
2. Ctrl+Z：撤销在数据分析过程中，往往会因为各种原因误操作或者需要更改之前的操作。
Ctrl+Z可以撤销最近的一步操作，帮助用户快速纠正错误或者还原数据。
3. Ctrl+F：查找当处理大量数据时，往往需要查找某个具体的数据或者特定的关键词。
Ctrl+F可以在当前工作表或者文档中快速定位并高亮显示搜索内容，便于用户快速找到所需信息。
4. Ctrl+S：保存在进行数据分析过程中，适时保存工作进度非常重要，避免因为意外情况导致数据丢失。
Ctrl+S可以快速保存当前文件，确保数据的安全与完整性。
5. Ctrl+A：全选当需要对整个数据集进行编辑、删除或者复制时，使用Ctrl+A可以迅速选中整个数据范围，简化操作步骤。
6. Ctrl+B / Ctrl+I：设置字体样式有时，在数据分析报告中需要强调或者区分某些文字，使用Ctrl+B 可以将选中的文字加粗，而Ctrl+I则可以将选中的文字变为斜体。
这两个快捷键帮助用户快速设置字体样式，提高文档的可读性。
7. Ctrl+N：新建文件当需要同时处理多个数据集时，使用Ctrl+N可以快速新建一个空白文件，便于用户并行处理多个任务，提高工作效率。
8. Ctrl+H：替换在数据分析中经常会遇到需要替换某个特定内容的情况，使用Ctrl+H可以快速打开替换对话框，实现快速替换数据的目的，节省时间和精力。
数据分析工具使用总结
数据分析工具使用总结近年来，随着数据的快速增长和智能化技术的发展，数据分析已成为许多行业中不可或缺的一部分。
作为一名数据分析师，我在过去一年中积极探索和应用各种数据分析工具，经过不断的学习和实践，我对多种分析工具有了更深入的了解和熟练应用。
本文将对我常用的几种数据分析工具进行总结，并分享我在实际工作中的经验和心得。
一、Excel作为最常用的数据分析工具之一，Excel在数据整理、计算、可视化等方面都有出色的表现。
在我的工作中，我经常使用Excel进行数据的清洗和整理，通过利用各种公式和函数，快速地对原始数据进行加工和计算。
此外，Excel的图表功能也非常强大，我经常使用它来生成各种图表和数据透视表，以便更直观地展示数据分析结果。
在使用Excel过程中，我发现合理运用快捷键和宏功能可以大幅提高工作效率。
二、PythonPython作为一种高级编程语言，拥有强大的数据分析库和工具，如Pandas、NumPy和Matplotlib。
在我进行大批量数据分析和处理时，我通常使用Python进行编程。
Pandas提供了灵活且高效的数据结构和数据分析工具，使我能够轻松地对数据进行清洗、聚合和转换。
NumPy则为数值计算提供了丰富的函数和工具，能够处理大规模的数值计算。
Matplotlib则帮助我生成各种类型的图表，使得数据分析结果更直观、易懂。
综上所述，Python在数据分析领域的强大功能使我能够更高效、更便捷地完成数据分析任务。
三、TableauTableau是一款专业的可视化工具，能够将数据转化为易于理解和分享的可视化故事。
在我的工作中，我常用Tableau来创建交互式仪表盘和报告，以帮助团队和领导更好地理解和利用数据。
Tableau提供了丰富的图表和图形选项，我可以根据需要制作各种形式的图表，以呈现数据背后的故事。
此外，Tableau还支持数据的联接和整合，能够从多个数据源中提取数据进行分析和可视化。
通过使用Tableau，我能够将复杂的数据信息转化为直观且有说服力的可视化结果，为决策提供有力的支持。
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SPSS图形
Graphs菜单
交互式统计图
能找到什么信息？
SPSS图形
因变量 连续变量
自变量 分类变量
条图
• 以直条长短来表示各指标数值的大小（cover.sav） • 一个分类变量：简单条图（各城市的日销售额） • 两个分类变量：复式条图（销售额先按城市，再按包装类
细分）
– 分组条图：便于个亚组内部比较（不同包装亚组） – 堆积条图：便于大分类整体比较（不同城市间）
Date：日期型 Custom：自定义型 String：字符串型
目录
▪ 第一部分 SPSS使用技巧
–概述 –数据采集 –数据准备与整理 –数据描述 –相关、回归分析
▪ 第二部分 EXCEL使用技巧
变量级数据整理——新变量的生成
Compute Rank Cases
Recode Automatic Recode
如性别、年龄段
• 对一个变量进行多个统计量的汇总
例如销售总额、平均每笔销售额
• 生成次数变量：成交次数 • 汇总生成新文件或直接显示在数据窗口
数据汇总
待处理变量
分类变量 汇总变量 统计数量汇总
数据结构的转置：Restructure
第一种：一条记 录变成多条记录 第二种：多条记 录变成一条记录 第三种：3行 ×200列变成200 行×3列
数据整理——数据记录选择（Select Cases）
选择记录选项
过滤选项
删除选项
写条件式
函数
随机抽样
段选择
观测值
数据整理——数据权重（ Weight Cases）
待选变量
不予加权
权重变量
目录
▪ 第一部分 SPSS使用技巧
–概述 –数据采集 –数据准备与整理 –数据描述 –相关、回归分析
▪ 第二部分 EXCEL使用技巧
图一：根据交通管理部门统计结果显示，多数 车祸发生在当汽车行驶于一般车速的时 候，只有少数车祸发生在时速150公里 以上，这是否表示开快车比较安全呢？
图二：如果统计显示在亚利桑那州有较多的人 死于肺结核，这是否表示和别的地区比 较起来，亚利桑那州的天气比较容易感 染肺结核呢？
图三：有个调查研究显示，身高比较高的儿童 拼写能力也比较好，这是不是表示从一 个人身高的大小，可以测量出他的拼写 能力？
记录1 记录2 记录3 …… 记录n
变量1 …… …… …… …… ……
变量2 …… …… …… …… ……
变量3 …… …… …… …… ……
…… …… …… …… …… ……
变量m …… …… …… …… ……
变量类型
变量测量类型
连续数值变量 离散数值变量
字符串变量
变量类型 Numeric：数值型 Comma：分位符型 Dot：点分位符型 Scientific：科学计数法型 Dollar：货币型（美元）
• 数据分析的依据
统计学 • 统计学：随机性与规律性
• 利用统计学原理
统计工具 • 服务于数据分析
什么是统计——从一个故事说起
• 一辆火车行驶在草原上，遇到一群白色的羊……..
物理学家说，我们看到的羊群是白色的 数学家说，我们看到的羊群朝向我们这面的那部分是白色的 统计学家说，我们看到了103只羊，它们都是白色的，我推断天 下的羊都是白色的
描述性统计分析概述
• 尽量精确、直观而全面的对所获得的样本进行呈现 • 统计图：直观，但精确度稍差
– 常规统计图：主要的使用部分 – 交互式统计图：功能非常强大，但操作也较复杂 – 统计地图：将数据与地图相结合
• 统计报表：能尽量详细，精确，但不够直观
– Base模块：基本上满足需要 – Tables模块：专业级报表输出，操作方便快捷
自动发现重复记录
• 在大型数据管理工作，或者复杂 的数据变换工作中，重复记录的 发现是经常需要完成的任务
• 各大统计软件中这一功能基本上 都是通过编程完成，但操作较麻 烦，不利于普通用户使用
• SPSS 为之专门提供了简单的操 作界面，可以迅速发现个别变量 值重复，或者所有数值完全重复 的记录
待处理变量
公司A 公司B
常见的统计学误用（二）
谋杀案发生率上升严重吗？
180
24000
23000 175
22000
170
21000
20000 165
19000
160
18000
17000 155
16000
150
15000
2002 2003 2004 2005 2006 2007
谋杀犯罪 暴力犯罪
如何下结论？
950 900
1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007
公司A 公司B
差距为何变小了？
更改Y轴刻度单位后的效果！
1400 1200 1000
800 600 400 200
0
1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007
数据分析工具使用
主讲人：牛琨 博士
北京邮电大学软件学院 2008年10月 上海
目录
▪ 第一部分 SPSS使用技巧
–概述 –数据采集 –数据准备与整理 –数据描述 –相关、回归分析
▪ 第二部分 EXCEL使用技巧
数据分析、统计学、统计软件之间的关系
• 背景：拥有一定量的数据
数据分析 • 产生需求：从数据中提取信息
未响应误差(Nonresponse Error)
• 抽样调查中，人们因为 种种原因没有对调查做 出反映，这种误差称为 未响应误差
响应误差 (Response Error)
• 一些人因为各种原因回 答时并没有真实反映他 们的观点，这称为响应 误差
数据收集 过程误差
统计分析要求的数据格式
变量： 记录：
新变量的生成——Compute
新变量名
新变量类 型标签
表达式
待选变量列表
数学运算符号 数字键盘
函数
条件
标准按钮
新变量的生成——Rank
• 新变量代表名次Hale Waihona Puke Rank Cases） • 举例：
• 对按平均成绩排名，分数最高的为第一名。 • 相同分数的名次处理：同小、同中、同大
• 排序Sort Cases：
抽出A、D
○○○○○○○
×××
△△△△△
○○○○○○○
×××
△△△△△
系统抽样（Systematic Sampling）
多阶段抽样（Multistage Sampling）
12345678 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64
真相是这样的
图一：绝对不是。统计上的关系通常和因果是 无关的，多数人都以一般中速开车，自 然多数车祸发生于一般车速。
图二：恰恰相反，正因为亚利桑那州的天气有 助于肺炎患者，所以有上千患者去那里 休养，自然就提高了死于肺炎的平均人 数。
图三：当然不是，这个研究包括成长中的儿 童，所以统计数据只是说明年龄较大的 儿童（他的身高当然也比较高）比年龄 小的儿童拼写能力要好。
SPSS图形
因变量 连续变量
自变量 有序分类变量
线图
• 用线段的升降来表示事物随时间的发展变化 • 实质上和条图没有区别，只是使用习惯不同而已 • 一个分类变量：简单线图 • 两个分类变量：多线图
SPSS图形
因变量 连续变量
自变量 连续变量
散点图
• 以点的密集程度和趋势表示两变量间的数量依存关系 • 两变量间关系:简单散点图 • 快速发现多个变量间主要相关性:散点图矩阵 • 在同一张图中比较各组变量的相关性：重叠散点图 • 三个连续变量间的关系：三维散点图
精确检 验
缺失值 分析
基础模 块
SPSS
高级模 块
回归
时间序 列
地图展 示数据
表格展 示数据
正交设 计分析
分类数 据分析
SPSS模块与分析过程
读/录入数据
数据整理
Base 描述统计 数据分析
图表展示
Missing Value
Table Map
结果编辑
结果报告
Advanced Categories Conjoint Regression Trends Exact Test Complex Sample
• 例：
• A级人数占总人数的25%，B—25%，C—25%，D—25%
• 例：
• A级—10% B—50%，C—30%，D—10%
如分数转换为等级：A/B/C/D
连续变量离散化——Recode（一）
待选变量
选中变量
条件
新旧值
旧值
新值 旧新
连续变量离散化——Recode（二）
选中变量
待选变量
条件
统计学的分类
• 描述统计学——
– 研究如何把数据用易于理解的形式展示出来，结果可能是表格、 图形或者数值
• 推断统计学——
– 利用部分数据对总体数据的规律性做出预测和检验，为了实现这 一功能，统计学家建立了大量的统计模型
描述统计量概述
• 描述统计量（Summary Statistic），也称汇总统计 量或概括统计量
总体是8×8的方格。
78 15 16
19 20 27 28