数据分析与软件应用第一讲数据分析概述.ppt
《数据分析与统计软件》使用教案
《数据分析与统计软件》使用教案数据分析与统计软件课程教案一、课程概述《数据分析与统计软件》是一门旨在培养学生使用数据分析与统计软件进行数据分析和统计的课程。
通过本课程的学习，学生将了解数据分析和统计的基本概念和方法，并能够灵活应用数据分析和统计软件进行数据处理、分析和展示。
二、课程目标1.了解数据分析和统计的基本概念和方法，包括数据的采集、整理、处理、分析和展示。
2. 掌握常用的数据分析和统计软件，如Excel、SPSS、R等，并能够熟练使用这些软件进行数据处理、分析和展示。
3.培养学生的数据分析和统计能力，提高其解决实际问题的能力。
三、教学内容1.数据分析和统计的基本概念和方法a.数据的采集b.数据的整理和处理c.数据的描述统计分析d.数据的推断统计分析2.常用的数据分析和统计软件a. Excelb.SPSSc.R3.数据处理、分析和展示的实际案例四、教学方法1.理论授课：讲解数据分析和统计的基本概念和方法。
2.实践教学：通过案例分析和实际操作，让学生运用数据分析和统计软件进行数据处理、分析和展示。
3.小组讨论：鼓励学生在小组进行思考和讨论，分享经验和解决问题。
五、教学时长和安排本课程为实践性课程，总共需要20学时。
具体的教学安排如下：1.第1学时：介绍课程目标和内容。
2.第2学时：讲解数据的采集和整理。
3.第3-5学时：介绍数据的描述统计分析的方法和步骤，通过案例分析进行实践操作。
4.第6学时：介绍SPSS软件的基本操作和常用功能。
5.第7-9学时：讲解数据的推断统计分析的方法和步骤，通过案例分析进行实践操作。
6. 第10学时：介绍Excel软件的基本操作和常用功能。
7.第11学时：介绍R软件的基本操作和常用功能。
8.第12-15学时：通过案例分析进行数据的处理、分析和展示操作。
9.第16-18学时：学生自主完成一个小型数据分析项目，并撰写实验报告。
10.第19-20学时：学生进行报告展示和总结。
第一讲SPSS软件应用PPT课件
商学院
李丽明
2020/10/31
12
应用SPSS进行统计分析的四种方法
➢菜单操作——简单易用，操作方便
➢编程运行——灵活丰富，最大程度的发挥 SPSS效能
➢Include命令——保证程序的可重复使用和 嵌入
▪ 要注意统计学方法的适用条件，滥用统计学会造成“严重”的负效果
商学院
李丽明
2020/10/31
8
二、 SPSS概述
▪
SPSS 是Statistical Package for Social
Science的简称，即社会科学统计程序，由美国
SPSS公司1970年代推出，迄今已有近30年的历史。
是国际著名三大社会科学统计软件包之一（SAS、
SPSS、 S-plus ）它集数据整理、分析过程、结果
输出等功能于一身，是世界上著名的统计分析软件
之一。SPSS解决方案广泛应用于市场研究、电讯、
卫生保健、银行、财务金融、保险、制造业、零售
等领域。
▪ 美国斯坦福大学
▪ 18.0版本
商学院
李丽明
2020/10/31
9
统计软件介绍
▪ SPSS — 统计软件中的贵族
开输出窗口可以关闭。 ▪ 窗口内容以.spo为扩展名存于磁盘上。
商学院
李丽明
2020/10/31
17
工具栏
窗口主菜单
分析结果显 示区
商学院
李丽明
2020/10/31
18
利用SPSS做数据分析的一般步骤
▪ 建立SPSS数据文件 定义数据文件结构 录入修改和编辑待分析的数据
Stata软件基本操作和数据分析入门（完整版讲义）
Stata软件基本操作和数据分析入门(完整版讲义)Stata软件基本操作和数据分析入门第一讲Stata操作入门张文彤赵耐青第一节概况Stata最初由美国计算机资源中心（Computer Resource Center）研制，现在为Stata公司的产品，其最新版本为7.0版。
它操作灵活、简单、易学易用，是一个非常有特色的统计分析软件，现在已越来越受到人们的重视和欢迎，并且和SAS、SPSS一起，被称为新的三大权威统计软件。
Stata最为突出的特点是短小精悍、功能强大，其最新的7.0版整个系统只有10M左右，但已经包含了全部的统计分析、数据管理和绘图等功能，尤其是他的统计分析功能极为全面，比起1G以上大小的SAS 系统也毫不逊色。
另外，由于Stata在分析时是将数据全部读入内存，在计算全部完成后才和磁盘交换数据，因此运算速度极快。
由于Stata的用户群始终定位于专业统计分析人员，因此他的操作方式也别具一格，在Windows席卷天下的时代，他一直坚持使用命令行／程序操作方式，拒不推出菜单操作系统。
但是，Stata的命令语句极为简洁明快，而且在统计分析命令的设置上又非常有条理，它将相同类型的统计模型均归在同一个命令族下，而不同命令族又可以使用相同功能的选项，这使得用户学习时极易上手。
更为令人叹服的是，Stata 语句在简洁的同时又拥有着极高的灵活性，用户可以充分发挥自己的聪明才智，熟练应用各种技巧，真正做到随心所欲。
除了操作方式简洁外，Stata的用户接口在其他方面也做得非常简洁，数据格式简单，分析结果输出简洁明快，易于阅读，这一切都使得Stata成为非常适合于进行统计教学的统计软件。
Stata的另一个特点是他的许多高级统计模块均是编程人员用其宏语言写成的程序文件（ADO文件），这些文件可以自行修改、添加和下载。
用户可随时到Stata网站寻找并下载最新的升级文件。
事实上，Stata 的这一特点使得他始终处于统计分析方法发展的最前沿，用户几乎总是能很快找到最新统计算法的Stata 程序版本，而这也使得Stata自身成了几大统计软件中升级最多、最频繁的一个。
商务数据分析与应用介绍课件
数据可视化
概念：将数据转化为图表、图 形等形式，便于理解和分析
目的：直观展示数据，发现数 据规律和趋势
方法：柱状图、折线图、饼图、 散点图、地图等
工具：Excel、Power BI、 Ta b l e a u 等
3
市场趋势分析
市场需求：分析市场需求变化， 预测未来市场趋势
客户分析：分析客户需求、购买 行为等，制定针对性的营销策略
04
商务数据分析的应用领 域包括市场营销、销售、 客户关系管理、供应链 管理等。
商务数据分析的重要性
帮助企业了解 市场趋势，制
定战略决策
优化产品与服 务，提升客户
满意度
提高企业运营 效率，降低成
本
预测风险，提 前采取应对措
施
发现潜在客户， 提高销售业绩
提高企业竞争 力，实现可持
续发展
商务数据分析的应用领域
5
客户地理位置：分析客户所在地区、城市等，了解客户分布情况
6
客户消费习惯：分析客户消费习惯、消费偏好等，为营销策略提供参考
竞争环境分析
01
竞争对手分析：了解竞争对手 的产品、价格、市场策略等
02
市场趋势分析：分析市场需求、 行业发展趋势等
03
客户需求分析：了解客户需求， 提供有针对性的产品和服务
04
竞争分析：分析竞争对手的产品、 价格、渠道等，找出竞争优势
风险分析：分析市场风险，制 定应对措施，降低风险影响
客户行为分析
1
客户购买行为：分析客户购买频率、购买金额、购买商品类型等
2
客户浏览行为：分析客户浏览网站、APP的时间、次数、停留时间等
3
客户反馈行为：分析客户对商品、服务的评价、投诉等
第一讲之 stata简介
（五） Stata的程序设计功能
• 也具有很强 的程序语言 功能 • Stata的ado文 件(高级统计 部分)都是用 Stata自己的 语言编写的。
prog define rp set obs `2’ set seed `3’ gen rp=. /* 定义程序名 /* 定义数据库的最大记录数 /* 设置随机数种子， /* 定义变量 rp，用于存放 Poisson 分布 随机数 local lamda0=exp(`1’) /* 计算 lamda0=exp( ) local j=1 /* j=1 while `j’<`2’+1 { /* 对 j<n 循环，j 表示产生的第 j 个 Poisson 分布随机数 local i=1 /* i=1 local r0=1 /* r0=1 while `i’>0 { /* i 循环 local r1=uniform() /* r1=均匀分布的随机数 local r0=`r1’*`r0’ /* r0=r1*t0 if `r0’< `lamda0’{ /* 如果 r0<lamda0 local n0= `i’-1 /* n0= i-1 local i=-1 /* i=-1 } local i= `i’+1 /* i 循环 } quiet replace rp=`n0 ’if /* 第 j 个 rp＝n0 _n==`j’ local j= `j’+1 /* j 循环 } end
第一讲之 stata简介
参考书籍
第一讲 stata简介及计量应用
• 一、 stata简介
– Stata最初由美国计算机资源中心（Computer Resource Center）研制，现在为Stata公司的产品， 已连续推出10个版本。它操作灵活、简单、易学易用， 是一个非常有特色的统计分析软件，越来越受到人们 的重视和欢迎，并且和SAS、SPSS一起，被称为新的三 大权威统计软件。 – 短小精悍、功能强大 – 广泛应用于社会科学、行为科学、生物统计、流行病 学及其他多种学科领域。
《统计分析与SPSS的应用(第6版)》课件第一章
SPSS 统计分析软件概述
主要内容
SPSS使用基础 SPSS的基本运行方式
SPSS的英文缩写: Statistical Package for Social Science Statistical Product and Service Solutions
行
SPSS 基本运行方式
菜单程序混合运行方式: 先通过菜单选择分析过程和参数,不立即提交 （确定）执行,而是按粘贴按钮. 计算机自动将用户刚定义的分析过程和参数转 换成SPSS的命令,并显示到语法窗口中. 用户可对其进行必要的修改后再提交给计算机 执行. 一般适用于熟练的SPSS程序员.
SPSS主要窗口：数据查看器窗口
窗口标题：查看器 功能：SPSS统计分析报表及图形的输出的窗口。 组成：窗口主菜单、工具栏、结果显示区、状态区 特点：
输出窗口可以关闭，窗口内容以.SPV存于磁盘上 两个部分：目录视图和内容视图
SPSS基本运行方式
完全窗口菜单方式: 所有分析操作过程都是通过菜单和按钮及对话框方 式进行的.
SPSS主要窗口：数据编辑器窗口
窗口标题：数据编辑器(数据集) 功能：对SPSS的数据文件进行录入、 修改、管理等
基本操作的窗口。 组成：窗口主菜单、工具栏、数据编辑区、状态区 特点：
SPSS运行过程中自动打开 SPSS中各统计分析功能都是针对该窗口中的数据进
行的 窗口中的数据文件以.sav存于磁盘上 两个视图：数据视图和变量视图
SPSS软件概述
SPSS的发展： 60年代：美国斯坦福大学三位研究生研制 70年代：SPSS总部成立于芝加哥，推出 SPSSX中小型机版 80年代：SPSS公司（SPSS/PC+微机版1~3） 90年代：SPSS公司（SPSS WINDOWS版5~16） 2009:IBM收购，命名为：IBM SPSS Statistics(多国语言版25版)
第一讲——数据的描述性分析
M
D
=
∑
x − x n
−
i=1
加权式平均差
n
M
D
=
∑
x − x f
i
−
i=1
i
∑
f
i=1
i
2.1.3标准差与方差
标准差又称均方差，它是各单位变量值与其平 均数离差平方的平均数的方根，通常用 σ 表示。 它是测度数据离散程度的最主要方法。
◆简单式标准差 ◆总体与样本标准差 ◆加权式标准差
方差是各变量值与其算术平均数离差平方和的 平均数，即是标准差的平方，用 σ 2 表示总体的 方差；用 s 2 表示样本的方差。
分位数
2.1.1由未分组数据确定中位数 由未分组数据确定中位数
对未分组数据资料，需先将各变量值按大小顺 + 序排列，并按公式 n 2 1 确定中位数的位置。 当一个序列中的项数为奇数时，则处于序列中间 位置的变量值就是中位数。 例： 7 6 8 2 3 7、6、8、2、3 当一个序列的项数是偶数时，则应取中间两个数 的中点值作为中位数，即取中间两个变量值的平均数 为中位数。 例： 2、5、7、8、11、12
中位数是一组数据按大小顺序排列后， 处于中间位置的那个变量值，通常用M 表 示。其定义表明，中位数就是将某变量的 全部数据均等地分为两半的那个变量值： 一半数值小于中位数，另一半数值大于中 位数。中位数是一个位置代表值，因此它 不受极端变量值的影响。
e
◆由未分组数据确定中位数 ◆由单项数列确定中位数
数据分布的特征
数据水平 (位置) 位置)
数据差异 (离散程度) 离散程度) 分布形状 (偏态和峰态) 偏态和峰态)
一、 集中趋势的描述 二、 离散程度的描述 三、 分布的偏态与峰度
第一章数据管理与分析应用概述
9、数据库系统管理的特点
• 第一，数据结构化。这是数据库系统与文件系统的根本区别。数据库系统中的数据 按照某一特定的数据模型组织，具有特定的统一的结构。
• 第二，数据共享。数据库中的数据是可以被多个应用程序共享的，这和文件系统不 同。数据库中的数据可以通过数据库管理系统为多个用户所共享，冗余度小。
• 《直通春招》P145-P147
总称，是联系现实世界和计算机世界的途径
3、解释数据
• 数据是形成信息和知识的源泉，是计算机程序加工的“原料”。 • 一般来说，数据主要包括结构化数据、半结构化数据、非结构化数据。 • 合理解释数据，首先要对数据进行选择或将数据转化为结构化数据，其次要将数据
融入相应的背景进行解读，对数据做出合理解释，转化为有意义的信息。 • 数据和信息都是可解释的。
18、数据管理与分析的应用价值
• 1．数据的预测性价值
• 气象预测、工业预测、商业预测
• 2．数据的挖掘性价值
• 数据挖掘就是从无意义的数据中提取有意义的信息，指导我们在结构化数据中发现潜在的关系和规律。 • 数据挖掘有三个阶段（1）把数据变得透明，让大家看到数据；（2）可以提问题，可以形成互动做出实
11、新一代数据库
• 数据库新技术是一个不断发展的范畴，在数据模型的改进、与相关技术融合以及面 向应用领域等方面都在不断改进与发展。
• 数据模型的改进：
• 面向对象数据系统（OODBS）；时态数据库系统（TDBS）；实时数据库系统（RTDBS）；主动 数据库系统（ADBS）。
• 与相关技术整合：
• 比较有代表性的有：分布式数据库；Web数据库。
薛薇-《SPSS统计分析方法及应用》第一章--概述PPT课件
学习和应用SPSS必须要了解和掌握必要的统计 学专业知识以及数据分析的一般步骤，以避免滥用 和误用，得出错误的结论，进行不当的决策。
一、首先要明确数据分析的目标 即，明确进行数据分析所要研究的主要问题和分 析目标。 如某企业客户群的特征需要研究人口特征与消费 行为
-
19
二、正确地收集数据 即正确地收集服务于既定分析目标的数据（注
示区 特点：
◦ 可以自动打开，也可手工打开 ◦ 输出输出结果通常SPSS输出文件的形式保存于磁盘上，其
文件扩展名为.SPv，也不能被其它软件读取。 ◦ 分析结果显示区为两个视图：左边是目录视图，右边是内
容视图
-
12
-
13
窗口主菜单 工具栏
目
录
内
区
容
区
状态栏
-
14
三、语法编辑窗口（SPSS Syntax Editor）
Window 窗口管理 对多个窗口进行管理（如窗口切换、最小化窗口）。
Help
帮助
实现联机帮助（如语句检索、统计教练等）。
-
17
4. SPSS软件的三种运行管理方式
完全窗口菜单运行管理方式 ◦ 简洁和直观（用户不需要任何计算机编程的概念，只要熟悉 Windows 的基本操作并懂得相应的统计知识，就可以非常方便的 完成统计分析工作） ◦ 我们使用此方法
程序运行管理方式 ◦ 在语句窗口(Syntax) 中直接编写程序后运行 ◦ 适用于大规模的统计分析工作 ◦ 保留以前DOS的方式，显示兼容性
混合运行管理方式(以上两种方法的结合) ◦ 在菜单中选择菜单和选项-->粘贴（Paste）到语句窗口生成程 序--> 点【运行】（Run ）
数据分析基础
数据分析基础数据分析是一门研究处理和解释数据的学科，它帮助我们从数据中识别出模式、趋势和关联，以便做出有根据的决策。
在当今信息爆炸的时代，数据分析变得越来越重要，我们可以利用它来解决各种问题，无论是商业、科学还是社会领域。
数据分析的基本概念是收集和整理数据，并在此基础上进行统计分析。
通过将数据分类、排序和总结，我们可以从中提取出有用的信息，帮助我们理解事件、问题和现象背后的原因和规律。
数据分析不仅仅是处理数字，还可以包括文字、图像和其他形式的数据。
在进行数据分析之前，首先要确保数据的质量和准确性。
这意味着我们需要清洗、处理和验证数据，以确保数据的可靠性和一致性。
清洗数据包括删除重复值、填补缺失值、纠正错误值等。
只有在数据准备工作完成后，才能进行下一步的分析。
数据分析的方法有很多，但最常见的方法之一是描述性统计分析。
描述性统计分析可以帮助我们了解数据的特征和分布情况，例如平均值、中位数、标准差等。
通过这些统计指标，我们可以得到数据的总体情况，并对其进行比较和分析。
除了描述性统计分析，还有更复杂的数据分析技术，例如关联分析、聚类分析、回归分析等。
关联分析用于发现数据项之间的关联规则，聚类分析可以将数据分成不同的类别，回归分析用于预测和建立数学模型。
这些方法需要更高级的技术和算法支持，但它们可以帮助我们更深入地理解数据并做出更准确的预测。
数据可视化也是数据分析的重要组成部分。
通过图表、图形和地图等可视化方式，我们可以将数据呈现出来，帮助我们更直观地理解数据。
数据可视化可以使复杂的数据变得简单易懂，并帮助我们发现数据中隐藏的模式和趋势。
在当今社会中，数据分析已经广泛应用于各个领域。
例如，在商业领域，数据分析可以帮助企业了解市场需求、优化供应链、降低成本等。
在科学领域，数据分析可以帮助研究人员发现新的科学规律和知识。
在社会领域，数据分析可以用于研究社会问题、制定政策和改善公共服务。
数据分析是一门既有挑战性又有乐趣的学科。
数据分析与应用
数据分析与应用在当今数字化的时代，数据如同深埋在地下的宝藏，而数据分析与应用则是挖掘和利用这些宝藏的关键工具。
无论是企业决策、市场营销，还是医疗健康、社会治理等各个领域，数据分析都发挥着至关重要的作用。
什么是数据分析呢？简单来说，就是对大量的数据进行收集、整理、分析和解释，以提取有价值的信息和见解。
这些数据可能来自各种渠道，比如企业的销售记录、网站的访问日志、社交媒体的互动数据等等。
通过运用一系列的技术和方法，我们能够从这些看似杂乱无章的数据中发现规律、趋势和关系，从而为决策提供依据。
数据分析的过程通常包括以下几个主要步骤。
首先是数据收集，这就像是准备烹饪的食材，我们需要从不同的来源获取丰富多样的数据。
然后是数据清理，把收集到的原始数据进行筛选、去重、纠错等处理，确保数据的质量和准确性。
接下来是数据分析，运用统计学、数学模型等手段对数据进行深入挖掘，找出其中的隐藏信息。
最后是数据可视化和报告，将分析结果以直观易懂的图表、图形等形式展示出来，让决策者能够快速理解和掌握关键要点。
在实际应用中，数据分析的价值是不可估量的。
以企业为例，通过对销售数据的分析，企业可以了解到哪些产品最受欢迎，哪些地区的市场需求最大，从而优化产品策略和市场布局。
在市场营销方面，分析消费者的行为数据和偏好，能够实现精准的广告投放和个性化的营销活动，提高营销效果和客户满意度。
在医疗领域，对患者的病历数据进行分析，可以帮助医生更好地诊断疾病，制定更有效的治疗方案，甚至预测疾病的发展趋势。
然而，要想充分发挥数据分析的作用，并不是一件容易的事情。
首先，数据的质量至关重要。
如果收集到的数据不准确、不完整或者存在偏差，那么分析的结果就会失去可靠性。
其次，数据分析需要具备一定的专业知识和技能，包括统计学、数学、编程等方面的能力。
此外，还需要有清晰的业务目标和问题导向，否则分析就会变得盲目和无意义。
为了应对这些挑战，企业和组织越来越重视数据分析团队的建设和人才培养。
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某支股票的波动受到了哪些影响？
国家：08年奥运会能带给我们什么？
2010年上海世博会… …
2019/11/30
3
数据分析与处理
数学建模的例子
大学生数学建模
艾滋病疗法的评价及疗效的预测
同时服用3种药物（zidovudine, lamivudine,indinavir）的300多名病人每隔几周测试的 CD4和HIV的浓度。
2019/11/30
9
数据分析与处理
课程相关资料
书籍：
应用多元统计分析 朱建平 科学出版社
应用统计
葛新泉 社会科学出版社
基于spss的数据分析 薛薇 中国人民大学出版
统计学实验
冯力 东北财大出版
2019/11/30
10
数据分析与处理
相关软件
Spss Excel
数据分析与处理
王明芳 南京农业大学工学院
数据分析与处理
主要内容
When ？
Why？
Who ？
数据分析与处理
How？
2019/11/30
2
What？
数据分析与处理
开场白
为什么要学这门课？
看几个例子
个人：这一个月的钱都花到哪里去了？（谁动了
我的钱？）
集体：一个公司的利润是从哪里得来的？
Q04
Q05 Q06 Q07 Q08001
变量名称 问卷编号 性别 民族 家庭所在地
专业
变量类型 数字 数字 数字 数字
数字
家庭总人口
数字
家庭月总收入
数字
月花费占家庭总收入的比 例
数字
最大的一次性花费
字符
变量值位数 编码说明
3 001-292
1
以选项序号为编码值。9=无回答。
2
1=汉族；2=满族；3=回族；4=蒙古族； 5=朝鲜族；99=无回答。
按文化程度分类
小学及以码
1．编码原则
第一，不重。 第二，不漏。 第三，对于无回答和不适用也应给予编码。
2．具体方法：填空题、单选题和多选题
数据分析与处理
5. 您的文化程度是：
(1) 小学及以下 (2) 初中 (3) 高中或中专 (4) 大专 (5) 本科及以上
2019/11/30
7
数据分析与处理
课程内容
第一讲 数据分析概论 第二讲 SPSS统计软件基本操作 第三讲 数据文件整理 第四讲 统计分析概述 第五讲 均值比较分析
2019/11/30
8
数据分析与处理
第六讲 方差分析 第七讲 数据相关分析 第八讲 时间序列分析 第九讲 多变量分析
1
以选项序号为编码值。9=无回答。
01=交通土建；02=建筑学；03=汽车与内
2
燃机；04=机械电子；05=计算机；06=管 理工程；07=市场营销；08=工业外贸。
99=无回答
2
以填写的实际数值为编码值。99=无回答 。
5
以填写的实际数值为编码值。-0001=无回 答。
1
以选项序号为编码值。9=无回答。
6. 您的年龄：____周岁
数据分析与处理
6. 您个人拥有下列哪些物品（可选多项）？
（1） 个人电脑 （2） 手机 （3）呼机 （4） 相机 （5）收录机（500元以上） （6）首饰珠宝（500元以上） （7）名牌服装鞋帽（500元以上） （8）名牌自行车（500元以上）
数据分析与处理
7. 您业余时间主要从事哪些活动：（依经常程度选择三项）
数据分析与处理
四、数据清理
2．列联式检查
培 训 费 用 * 有 无 参 加 培 训 Cross tabu lation
Co un t
培训 费用 T otal
有无 参加培 训
500元 以 下 500元 以 上
有 33 19
没有 2 1
52
3
T otal 35 20 55
数据分析与处理
第二步，资料分析？
第1列是病人编号，第2列是测试CD4的时刻（周），第3列是测得的CD4（乘以0.2个 /ml），第4列是测试HIV的时刻（周），第5列是测得的HIV（单位不详）。
PtID 23424 23424 23424 23424 23424 23425 23425 23425 23425
2019/11/30
CD4Date CD4Count
2 2 150 2 160 2 2500 2
50 2
2800 2
2 _0001
2
数据分析与处理
三、录入
1．使用编码表（code sheet） 2．直接输入数据 3．在调查的同时输入资料 4．使用光学扫描仪
数据分析与处理
四、数据清理
1．编码幅度检查
家 庭所 在地
Va li d
M issin g T o ta l
5 500
3 1000 3 1100
Q07 Q08001 1 学费
Q08002 Q09 2450 2
3 _0001 3 学费
2400 2 3000 2
1 学费
3500 2
1 学费
3500 2
2 随身听
450 2
1 一根雪糕
12
2 _0001
2 _0001
3 _0001
2 _0001 2 学费 9 买衣服 3 学费
数据清洗是指消除数据中所存在的噪声以及纠正其不一致
的错误；
数据集成是指将来自多个数据源的数据合并到一起构成一
个完整的数据集；
数据转换是指将一种格式的数据转换为另一种格式的数据
；
数据消减是指通过删除冗余特征或聚类消除多余数据。
数据分析与处理
数据清洗
遗漏数据处理：
忽略该条记录 手工填补遗漏值 利用缺省值填补遗漏值 利用均值填补遗漏值 利用同类别均值填补遗漏值 利用最可能的值填补遗漏值
1 城镇 2 农村 3 4 T o ta l 9
Frequency 265 28 1 1 295 1 296
Percent 89.5 9.5 .3 .3 99.7 .3
100.0
Va li d Percent
89.8 9.5 .3 .3
100.0
Cu mu l ati v e Percent
89.8 99.3 99.7 100.0
0
178
4
228
8
126
25
171
40
99
0
14
4
62
9
110
23
122
4
RNADate VLoad
0
5.5
4
3.9
8
4.7
25
4
40
5
0
5.3
4
2.4
9
3.7
23
2.6
数据分析与处理
研究生数学建模的例子 2008-第五届全国研究生数学建模竞赛试题
A题：汶川地震唐家山堰塞湖泄洪问题 B题：城市道路交通信号实时控制问题 C题：货运列车的编组调度问题 D题：中央空调系统节能设计问题
数据预处理 初步知识介绍
2019/11/30
34
数据分析与处理
数据清洗 数据集成 数据转换 数据消减
数据分析与处理
噪声数据是指数据中存在着错误、或异常（偏离期望值）
的数据；
不完整数据是指感兴趣的属性没有值； 不一致数据则是指数据内涵出现不一致情况（如：作为
关键字的同一部门编码出现不同值）。
（1）看书籍报刊
□
（2）看电视
□
（3）再学习
□
（4）做家务
（5）逛街、购物
（6）聊天
（7）休闲健身
（8）其他______
数据分析与处理
二、编码
3．制作编码手册
数据分析与处理
北京工业大学98级本科生消费状况调查 变量定义及编码手册
问题号码 1 2 3
4
5 6 7 8
变量 Num Q01 Q02 Q03
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数据分析与处理
工欲善其事，必先厉其器
教学目的：通过本课程的学习，让学生会应用多
种统计分析方法进行数据分析，通过和不同的学 科知识相结合，对所考虑具体问题给出合理的推 断。
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数据分析与处理
这门课都讲什么？ 问题一
信息、数据、知识的差别是什么？
4 11
5 11
6 11
7 11 8 11 9 11 10 1 1 11 9 1 12 1 1
13 2 1
14 1 2 15 2 1
Q03 Q04 11 11 11
11
21
11
11 11 21 11 21 11
21
22 11
Q05 Q06 3 1500 3 1500 3
3
4
3 1000
3 5 2000 3 1000 3 1000 4 1000 3 2500
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开始实干！
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数据分析与处理
社会研究的四个阶段 准备阶段
调查阶段 研究阶段 总结阶段
定性分析 资 料 分 析
定量分析
社会统计分析与SPSS应
数据用 分析与处理
第一步，数据从哪里来？
获取数据 初步知识介绍
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数据分析与处理
统计分析