统计数据的整理
统计学第2章 统计数据的搜集、整理和显示
第二节 数据整理
三、统计指标
（二）统计指标的分类
1. 数量（总量）指标
作用：反映现象的总规模、总水平或工作总量 以绝对数表示（国内生产总值、人口总数、工资总额等） 分类 总体单位数、总体标志总量 时期指标、时点指标 实物指标、价值指标和劳动量指标
第二节 数据整理
三、统计指标
搜集数据的两条途径：统计调查 + 实验 统计调查 —— 调查数据；实验 —— 实验数据 1. 确定调查目的 2. 确定调查对象和调查单位 3. 确定调查项目 4. 调查表格和问卷设计（一览表、单一表，要求简明扼要） 5. 确定调查时间（调查时间、调查期限） 6. 确定调查的组织实施计划
（三）统计调查的方案设计
上限不在内
等距分组与异距分组
等距分组
各组的标志值变动都限于相同的范围 优点：便于计算、绘制统计图 适用场合
异距分组
第一，标志值分布很不均匀的场合 第二，标志值相等的量具有不同意义的场合 第三，标志值按一定比例发展变化的场合
品质分组 单项式分组 间断组距式分组 数量分组 组限 连续组距式分组 组距式分组 等距式分组
6组：530 530 530 540 620 620 620 620 720 720 7组：720 720 630 630 630 630 620 620 620 620
8组：650 650 650 650 650 650 650 650 650 650
提问：从上述资料中，同学们能否直接看出该车间总的生产完成
类型分组
“日产量”分组
500以下 500 500以上 合计
统计数据的采集整理与处理方法
统计数据的采集整理与处理方法统计数据的采集、整理与处理方法在各个领域中扮演着重要的角色，它们为研究人员、决策者以及企业提供了有力的支持。
本文将介绍几种常见的统计数据的采集、整理与处理方法，并探讨它们的优缺点以及适用场景。
一、问卷调查法问卷调查是一种常见的统计数据采集方法，通过向被调查者提出特定问题，收集他们的意见和观点。
问卷调查既可以是纸质问卷，也可以是在线调查。
在实施问卷调查时，应注意设计合理的问题，并确保样本的代表性。
问卷调查的优点是能够快速收集大量的数据，但缺点是容易受到被调查者主观因素的影响，结果可能不够客观。
二、抽样调查法抽样调查法是一种通过对部分样本进行研究，推断总体特征的方法。
抽样调查需要根据目标总体的特点来选择合适的抽样方法，常见的抽样方法包括简单随机抽样、分层抽样和整群抽样等。
抽样调查的优点是能够通过有限的样本获得总体特征，并减少成本和时间，但也存在样本偏差的风险。
三、观察法观察法是通过观察和记录来收集统计数据的方法。
观察法分为实验观察和非实验观察两种形式。
实验观察是在控制条件下对被观察对象进行观察，非实验观察是在自然条件下进行观察。
观察法的优点是能够直接观察对象的行为和现象，但也受到观察者主观因素和环境变量的影响。
四、文献资料法文献资料法是通过收集、整理和分析已有的文献材料来获取统计数据的方法。
文献资料可以是书籍、论文、报告、统计年鉴等，通过对文献资料的综合分析和归纳总结，可以得出有关统计数据的结论。
文献资料法的优点是可以利用已有的资源进行分析，但也面临数据更新不及时和数据可信度的问题。
五、统计软件和工具随着计算机技术的发展，统计软件和工具成为统计数据采集、整理与处理的重要工具。
常见的统计软件包括SPSS、Excel、R等，它们提供了丰富的统计分析方法和数据处理函数，可以有效地处理大规模数据和进行复杂的统计计算。
使用统计软件和工具的优点是提高了工作效率和准确性，但也需要熟悉相应的软件操作和统计方法。
统计学 第3章 统计数据的整理
统计分组的标志
第三章 统计数据的整理
统计分组的标志：分组标志就是将总体分为各个性质不同的标准或根据。
根
据分组标志的特征不同，总体可按属性标志分组，也可按数量标志分组。
1.按属性标志分组
以属性标志作为分组标志，并在属性标志的变异范围内划分各组界限，将总体 分为若干组。属性标志划分，概念明确，容易确定分组组数，如性别。
2.按数量标志分组
以数量标志作为分组标志，并在数量标志的变异范围内划分各组界限，将总体 分为若干组。如工资。
第三章 统计数据的整理
（五）简单分组和复合分组
在统计分组时，根据统计研究目的不同，分组标志的选择可以是一个标志，也可以是 两个或两个以上的标志，这样就有简单分组和复合分组之分：
1．简单分组 对总体只按一个标志分组称为简单分组。
第三章 统计数据的整理
数量次数分布的编制方法
在组距次数分布中，各组组距相同的次数分布称为等距次数分 布（表3－8）。各组组距不同的次数分布称为异距次数分布。
等距次数分布一般在现象性质差异变动比较均衡的条件下使用。
优点：
• 易于掌握次数分布的特性。
• 各组次数可以直接比较。
组数＝ 全距/组距
组距＝全距/组数
100.00
提问：这是单 项次数分布还 是组距次数分 布？
第三章 统计数据的整理
数量次数分布的编制方法
例：对某工厂某月50名工人装配零件（件）情况进行调查， 得到下列初级资料：
106 81 98 111 91 107 86 105 93 106 82 108 114 122 109 104 125 103 113 102 106 84 128 104 91 112 85 96 115 89 97 105 92 111 107 97 105 124 106 86 96 110 112 103 108 110 109 125 101 119
简述统计整理的方法
简述统计整理的方法
统计整理是指对数据集中的数据进行分组、统计、分析的过程。
以下是几种常见的统计整理方法:
1. 分组统计:将数据按照某些特征分组,比如按时间、地理位置、性别等,统计每组的频数、占比、平均值等。
2. 描述性统计:对每组数据进行简要描述,比如总和、平均、中
位数等,以帮助人们理解这组数据的特点和趋势。
3. 相关性分析:通过相关性分析,研究数据之间的相关性,比如
相关性系数、偏度系数等,以帮助人们更好地理解数据之间的关系。
4. 回归分析:将非线性关系转化为线性关系,通过建立回归模型
来预测数据的未来值,比如线性回归、逻辑回归等。
5. 聚类分析:将数据中的重复值最小化,将数据分成多个相似类别,比如k均值聚类、层次聚类等。
6. 可视化分析:通过绘制直方图、散点图、箱线图等图表,帮助
人们更好地理解数据分布和趋势,比如t检验、方差分析、回归分析等。
这些方法可以单独或组合使用,以获得对数据的全面理解和分析。
统计数据的收集和整理
统计数据的收集和整理统计数据的收集和整理是在各个领域中十分重要的工作。
通过收集和整理统计数据，我们可以了解各种现象、趋势和规律，为决策提供依据。
本文将探讨统计数据的收集和整理的重要性以及常用的方法和技巧。
一、统计数据的收集统计数据的收集是指通过对相关信息的搜集和归纳，获取有关个体、群体或事件的数据。
以下是常见的统计数据收集的方法：1. 问卷调查：问卷调查是最常见也是最直接的数据收集方法之一。
通过设计合理的问卷，我们可以收集到被调查者的意见、看法和行为数据。
在进行问卷调查时，我们需要确定目标群体，编制问题，并注意保证样本的代表性。
2. 访谈调研：访谈调研是通过与被调查者进行交流，深入了解其观点、经验和行为。
访谈调研通常应该具有一定的针对性和深度，以确保获得准确和详细的数据。
3. 参与观察：参与观察是直接观察和记录个体或群体的行为和活动。
通过在实地进行观察，我们可以获取到一些实时和客观的数据，进一步了解现象的特征和规律。
4. 文献研究：文献研究是通过阅读已有的书籍、论文、报告等来收集数据。
这种方法适用于已有大量相关资料的研究领域，可以迅速获取到丰富的数据。
二、统计数据的整理统计数据的整理是指对收集到的数据进行分类、归纳和分析，以便更好地理解数据的含义和趋势。
以下是常用的统计数据整理的方法和技巧：1. 数据分类：根据收集到的数据的特点和目的，进行分类整理。
可以根据时间、地区、性别、年龄等因素对数据进行分类，以便更好地进行数据分析和比较。
2. 数据归纳：将大量的数据进行归纳整理，可以用表格、图表、统计指标等形式进行展示。
通过对数据的归纳，可以更加直观地看出数据的分布和变化趋势，发现其中的规律和相关性。
3. 数据分析：对整理好的数据进行进一步的分析，可以应用统计学和数据分析方法，挖掘数据中的深层次信息。
通过数据分析，可以得出结论、提出问题，并为进一步研究和决策提供依据。
4. 数据可视化：使用图表、地图、折线图等工具将数据以可视化的方式呈现出来，可以帮助更好地理解数据。
统计师工作中的数据收集和整理方法
统计师工作中的数据收集和整理方法在统计师工作中，数据收集和整理是非常重要的环节。
准确和全面地收集和整理数据对于完成统计报告、分析数据趋势和做出决策都具有重要意义。
那么，在统计师工作中，我们应该如何进行数据收集和整理呢？本文将探讨几种常见的方法。
一、问卷调查法问卷调查是一种常见的数据收集方法。
统计师可以设计和发放问卷，通过收集受访者的回答来获取数据。
在设计问卷时，需要合理安排问题的顺序和类型，确保问题清晰明了，并且考虑到可能出现的答案。
此外，还需要制定有效的答题规则和选择题的选项，并设置必填项或选答数量的限制。
二、观察法观察法是指统计师通过直接观察来收集数据。
这种方法适用于需要观察某些现象、过程或行为的情况。
通过观察，统计师可以获取真实、客观的数据，尤其是在实地调研或对于实验数据的收集。
在进行观察时，需要记录下所观察到的内容和数据，并尽量避免主观偏见的产生。
三、抽样调查法抽样调查是一种将总体数据中的一部分作为样本进行调查的方法。
通过抽样，我们可以更高效、更经济地收集数据。
在进行抽样调查时，需要根据研究目的和总体特点选择合适的抽样方法，比如简单随机抽样、分层抽样等。
同时，还需要控制好样本数量和样本质量，确保代表性和可靠性。
四、文献资料法文献资料法是指通过查阅和分析相关的文献资料来收集数据。
这种方法适用于需要获取历史数据、背景资料或者特定领域知识的情况。
在进行文献资料调研时，需要选择权威、可靠的来源，并进行全面而系统地搜集、整理和分析数据。
同时，还需要注意文献资料的时效性和适用性，避免使用过时或不相关的资料。
五、网络调查法随着互联网的发展，网络调查成为一种便捷、快速的数据收集方法。
统计师可以通过设计在线调查表格或者利用社交媒体平台等渠道来进行网络调查。
在进行网络调查时，需要确保问卷的可用性、信息保密性和回答者的真实性。
同时，还需要针对网络调查的特点，注意样本的代表性和数据的真实性。
六、数据整理方法在数据收集完成后，统计师还需要进行数据整理工作。
统计学统计数据的整理和显示
组数
组中值：各组中点位置所对应的变量值。其计算公式为：
01
或= （适用上开口组）
03
组中值= （适用所有闭口组）
02
或= （适用下开口组）
表3—2 三次产业增加值结构变化 资料来源：《中国统计年鉴》《2003年中国发展报告》，国家统计局2003年版，中国统计出版社。
从表中可以看出，我国1998—2002年，GDP年均增长7.7%，其中第一产业增加之年均增加2.9%，第二产业、第三产业增加值分别增长8.9%和8.0%。反映在结构中，第一产业比重下降，二、三产业比重上升。其中第一产业比重从1997年的19.1%下降到2002年的14.5%，下降了4.6个百分点；第二产业从50%提高到51.8%，上升了1.8个百分点；第三产业从30.9%提高到33.7%，上升了2.8个百分点。它反映着我国产业结构的变化发展过程。
举例说明：
1
某工厂生产车间３０人工人日产量原始数据如下：
第三章 统计数据的整理和显示
本章主要内容
肆
叁
贰
壹
统计整理及其类型 统计整理：就是对搜集得到的初始数据进行审核、分组、汇总，使之条理化、系统化，变成能反映总体特征的综合数据的工作过程。包括（1）对统计调查所搜集到的各种数据进行分类和汇总；（2）对现成的综合统计资料的整理。本章指的是第一种整理。
第一节 统计数据整理概述
3.历史资料的审核：在利用历史资料（或其他间接资料）时，应审核资料的可靠程度、指标含义、所属时间与空间范围、计算方法和分组条件与规定的要求是否一致。一般可以从调查资料的历史背景、调查者搜集资料的目的以及资料来源等，来判断资料的可靠程度，也可以从指标间的相互关系以及指标的变动趋势来检查它的正确性。
项目统计数据的整理和显示
项目统计数据的整理和显示在项目管理中，通过统计和分析数据来评估项目的进展和成功程度非常重要。
本文将介绍如何整理和显示项目统计数据，以帮助项目管理人员更好地了解项目进展，并采取正确的决策。
收集数据第一步是收集项目数据，这些数据包括各种项目指标，例如进度、成本、质量和风险等。
可以通过各种工具来收集这些数据，包括口头报告、文件和软件工具等。
数据的收集需要遵循标准流程，以确保数据的准确性和完整性。
整理数据在收集数据后，需要对数据进行整理，以便更好地分析和使用。
以下是一些整理数据的方法：1. 数据分类在整理数据之前，需要确定数据的类别。
数据分类可以基于各种指标，例如时间、地区、部门和项目阶段等。
将数据分类可以使得数据更有意义，可以快速地了解项目的发展趋势。
2. 数据清洗当数据被收集时，通常存在不准确或不完整的数据。
在对数据进行分析前，需要先对这些数据进行清洗。
数据清洗可以通过删除不必要的数据，或通过手动矫正错误的数据进行实现。
3. 数据分割根据项目的需求，可以把数据分解成更小的部分。
分割数据可以帮助人们更好地理解数据，并找到更好的解决方案。
例如，可以将一整天的数据分割成小时或半小时。
4. 数据转换在整理数据过程中，还需要进行数据格式转换。
例如，可以将每个数据所代表的意义转换为更加直观的图表和报告，以便更快速地理解。
显示数据当数据被整理好后，需要以易于理解的方式展示数据。
以下是一些用于显示数据的常用方法：1. 图表图表是数据显示的一种常规方式，用于可视化数据。
可以使用多种图表（例如柱状图、饼状图和折线图）的形式来显示数据。
图表可以用于分析数据趋势和关系，以及发现不同数据之间的联系。
2. 报告报告是另一种用于显示数据的方式。
报告可以包括文字、图表和表格等元素，以便项目管理人员更好地了解数据。
报告可以根据项目的需要概括数据，并展示有关项目的情况。
3. 数据库数据库是另一个能够处理数据的工具。
数据库可以存储大量数据，并提供用户交互式查询的功能。
第三章统计数据的整理与显示
统计整理方案 1、 确定汇总的统计指标和
综合表； 2、 确定分组方法； 3、 确定汇总资料的形式； 4、 确定资料的审查内容和
审查方法。
第三章 统计数据整理与显示
§2 统计分组 一、统计分组意义和作用 1、概念：它是根据统计研究的需要，将
统计总体按照一定的标志分成若干 个不同的组别。 对总体而言是“分”，对个体而言是“合”。 2、统计分组的原则
第三章 统计数据的整理 与显示
➢ 数量分组的方法 ➢ 分配数列的编制
§1 统计数据整理
一、统计整理的意义和内容 统计整理在统计工作中处于中间阶段，
起着承前启后的作用。通过数据整理，可 以使混乱、缺乏条理性的资料变成有条理 性、在某种程度上能够说明总体特征的有 用的资料。
它是根据统计研究的任务，对调查阶 段所搜集到的大量的原始资料进行加工汇 总，使其系统化、条理化、科学化，以反 映总体综合特征的资料的工作过程。
试将工人分成5组
其基本步骤为： 第一步：将原始资料按数值大小依次排列。 全距(Range)=最大变量值—最小变量值。
=576-432=144
第二步：确定变量的类型和分组方法（单 变量分组或组距分组）。
第三步：确定组数和组距（interval)。当 组数确定后，组距可计算得到： 组距=全距/组数
原则： 应将总体单位分别的特点显示出来 要考虑到原始资料的集中程度 要考虑到所研究对象的实际情况，考
例：重庆市按GDP计算的三次产业结构（%）
1980年
GDP
100
第一产业 38.4
第二产业 44.6
第三产业 17
1990年 100 33.4 39.7 26.9
2000年 100 17.8 41.4 40.8
统计数据的整理和显(1)
分组的原则：穷尽和互斥
１．按品质标志分组或按数量标志分组，或用两 种标志结合分组 ２．按主要标志与辅助标志分组
（四）统计分组体系
１．简单分组与平行分组
标 按性别分组
志 男性 女性
(二)统计分组的作用
1.划分性质不同的各种类型，研究其特征和规律性
表1 我国近几年农业总产值情况 单位：亿元
类型 1995年 1996年 1997年 1998年
农业 11884.6 13539.8 13866.9 14099.3
林业
709.9
778 817.8 848.7
牧业
6044.9 7083 7620.3 7729.8
如：某校按学生人数分组，其组限为： 100人以下 101—200 201—300 301人以上
组距分组中，上述分组都是等距分组，即各组组 距相等，其特点是：
由于各组组距相等，各组次数的分布不受组距大 小的影响，它消除了组距对其分布的影响，与次数 密度的分布是一致的，一般呈正态分布。
同时也存在不等距分组即只要有一组组距不相等的 分组，也称异距分组。例如学生年龄18岁以下，1920，21-24，25岁以上等。其特点是：
60—70
—60
70以上等
61人以上等
我们把这种分组形式称为开口组。“以下”称之 为下开口，“以上”称之为上开口。
下开口的组中值＝本组上限－（1/2）*相邻组 的组距
上开口的组中值＝本组下限＋（1/2）*相邻组 的组距
例如结合上面学生成绩的分布计算其组中值 下开口组中值=60-（1/2）×(70-60)=55 上开口组中值=70+（1/2）×(70-60)=75
统计学第三章 统计数据的整理
汇总技术：
有传统手工汇总和现代电子计算机汇总两种技术。
（1）手工汇总。常用的汇总方式有四种： • 划记法。划“正”字符号计数，多用于对总体单位数或次数的简单汇总。
• 过录法。将原始资料分类过录到事先设计的汇总简表中，可用于对内容项 目较多的资料的汇总。
• 折叠法。将每张调查表中需要汇总的同类项目及数据折压一个印记，一张 一张的重叠在一起，再进行汇总。这种方法一次只能选择一个项目及其数 据进行汇总，故适用于数据较少的资料。
• 卡片法。将需要汇总的项目数据分类登记在卡片上，再汇总计算。这种方 法适用于总体单位数多、且多采用复合分组形式的事物，特别是设备、器 材类的实物资产的汇总。
（2）电子计算机汇总。其数据处理程序如下： • 第一步，编程。使用计算机语言编写出一套完整的数据处理程序。
• 第二步，数据录入。计算机自动按程序进行数据处理，并将数据处理结果 存储在磁盘、磁带等磁介质中。
树茎
数叶
数据 个数
10 7 8 8
3
11 0 2 2 3 4 5 7 7 7 8 8 8 9
13
向上累 计个数
3
16
12 0 0 1 2 2 2 2 3 3 3 3 4 4 4 5 5 6 6 7 7 7 8 8 9
24
40
13 0 1 3 3 4 4 5 7 9 9
10
50
14 0 0 1 3
16284
22.3
第三产业
20228
27.7
合计
73025
100.0
3、变量数列的编制
成绩 （分）
某班学生《统计学》考试成绩分布表
学生人数 频率 （人） （%）
向上累计
人
统计每月总结一数据收集与整理
统计每月总结一数据收集与整理统计每月数据收集与整理工作总结一、引言在过去的几个月里，我负责统计每月的数据收集与整理工作。
这项工作对于企业的决策制定、市场预测和业务运营起着重要作用。
本文将对我的工作进行总结，并提出未来改进的建议。
二、数据收集与整理工作概述1. 数据源的获取：通过内部系统、市场调研和合作伙伴获取所需数据。
确保数据的准确性和完整性。
2. 数据收集方式：采用在线调查、面访、电话访谈等方式进行数据收集。
3. 数据整理与清洗：对收集到的数据进行分类、编辑和去除异常值，以确保数据的质量。
4. 数据录入与存储：将整理好的数据录入到数据库中，确保数据的安全和易于查询。
5. 数据分析与报告：根据需求进行数据分析，撰写报告，为企业决策提供支持。
三、工作亮点1. 协调能力：与多个部门和合作伙伴密切合作，确保数据的及时收集和准确性。
2. 数据质量控制：建立完善的数据质量控制制度，提高数据的准确性和完整性。
3. 数据分析能力：运用专业的数据分析工具，对所收集到的数据进行深入分析，为决策提供有力支持。
4. 沟通能力：与团队成员和相关部门保持良好的沟通，并及时反馈数据收集进展和问题。
四、工作挑战与解决方案1. 数据收集困难：有时由于部分合作伙伴的数据未能及时提供，导致数据收集进程受阻。
为解决这个问题，我与合作伙伴加强了沟通，明确了需求和时间要求，并提出了改进合作流程的建议。
2. 数据整理复杂性：不同部门提供的数据格式和标准不统一，导致整理过程复杂。
为应对这个问题，我制定了数据整理指南，明确了标准化要求，提高了数据整理的效率和质量。
3. 数据分析时间紧迫：在某些月份，由于紧急需求或其他工作任务，我需要在有限的时间内完成数据分析和撰写报告。
为应对这种情况，我优化工作流程，提高自身的工作效率，并与团队成员协作，确保按时完成任务。
五、工作改进建议1. 提前预估需求：与相关部门和合作伙伴沟通，提前了解将要收集和整理的数据，以便提前准备和安排工作计划。
简述统计数据整理的步骤
简述统计数据整理的步骤
统计数据整理的步骤可以分为以下五个步骤：
1. 数据收集：收集相关的统计数据，可以通过问卷调查、实地观察、采访等方式获得数据。
2. 数据清洗：对收集到的数据进行初步清洗，包括查找和修正数据中的错误、填补缺失数据、删除重复数据等处理。
3. 数据整理：对清洗后的数据进行整理和归类，可以通过建立表格、图表或数据库等形式进行整理，便于后续分析和使用。
4. 数据分析：根据整理后的数据，进行统计分析，包括描述性统计（如均值、中位数、标准差等），推断性统计（如假设检验、置信区间等）等方法。
5. 结果呈现：将分析后的统计结果以适当的形式呈现，可以使用统计图表、报告、演示文稿等方式展示结果。
同时，对分析结果进行解释和讨论，提出可能的应用和建议。
统计数据的整理及其显示(ppt-107页)(共106张PPT)全篇
穷尽原则
互斥原则
注意：统计分组是对总体认识深化的手段，它是一切统计研究的基 础，应用于统计工作的全过程，是统计研究的基本方法。
⑴ 类型分组
揭露社会经济现象的类型，反映各类型的特点。
例
单位：亿元
类 型 1999年 2000年 2001年 2002年
农业 14 106.2 13 873.6 14 462.8 14 931.5
审核
对第二手数据： 完整性： 准确性： 适用性：数据的来源、口径以及
有关背景资料； 时效性：尽可能使用最新的数据。
（2）数据筛选
当数据中的错误不能予以纠正，或者有些数据不符合 调查的要求而又无法弥补时，需要对数据进行筛选。
数据筛选的内容：
▪ 将某些不符合要求的数据或有明显错误的数
据予以剔除；
例如：企业按人数分组
499及以下
500 ～ 999
1000 ～ 2999 3000及以上
工人按工资分组
600 ～ 700 700 ～ 800 800 ～ 1200
1200 ～ 1500
适用条件： 它适用于变量值变化范围较大、不同变量值个数
较多的离散型变量及连续型变量的场合。
注意：连续型变量的数值不能一一列举，故
例如：按以五分制计分的成绩对全班100名学生进行分组，宜单 变量数列；按以百分制计分的成绩对全班100名学生进行分组 ，宜组距式数列；
1. 定类数据的排序
▪ 字母型数据，排序有升序降序之分，但习惯
上用升序
▪ 汉字型数据，可按汉字的首位拼音字母排列
，也可按笔画排序，其中也有笔画多少的升 序降序之分
2. 定距和定比数据的排序
递递增增排排序序：后设可一表组示数为据：为X(1X)1<，X(X2)2<，……<X，(NX) N， 递减排序可表示为：X(1)>X(2)>…>X(N)
熟悉统计数据收集与整理的流程
熟悉统计数据收集与整理的流程一、引言在过去的工作周期中，我负责了统计数据的收集与整理工作。
通过深入了解和掌握统计数据收集与整理的流程，我成功完成了任务，并在此向大家总结一下我所学到的经验和教训。
二、数据收集1.明确数据需求在开始数据收集之前，首先需要明确数据需求。
与相关部门和团队合作，了解他们需要收集什么类型的数据以及数据的具体要求。
2.选择合适的数据源根据数据需求，选择合适的数据源。
数据源可以是企业内部的数据库、外部数据供应商或公开的数据集等。
确保数据源的可靠性和准确性。
3.建立数据收集计划制定详细的数据收集计划，包括收集时间、地点、方法和人员等。
确保数据收集过程的有序进行，并保证数据的完整性和及时性。
4.收集数据根据数据收集计划，进行数据收集工作。
可以使用问卷调查、访谈、观察等方法收集数据。
同时，确保数据收集的过程符合法律和伦理规范。
三、数据整理1.数据清洗在收集到原始数据后，需要对数据进行清洗。
这包括检查和修正数据中的错误、缺失值和异常值。
确保数据的质量和可用性，减少后续分析的误差。
2.数据归档和备份将清洗后的数据按照一定的格式进行归档和备份。
确保数据的安全性和可追溯性，以备后续需要使用或审核。
3.数据整合和转换对于不同来源的数据，需要进行整合和转换，以便进行后续的分析和应用。
这包括数据合并、数据格式转换、数据标准化等。
4.数据分析根据业务需求和目的，对整理后的数据进行进一步的分析。
可以使用统计软件和工具进行数据分析，从而得出结论和洞察。
四、总结与反思通过这次的工作，我对统计数据收集与整理的流程有了更深入的理解。
我学会了如何明确数据需求，选择合适的数据源，制定数据收集计划，进行数据清洗和整理，并对数据进行分析。
这些经验对我的职业发展将产生重要的影响。
然而，我也意识到在实际操作中仍然存在一些挑战。
例如，数据收集的过程中可能会遇到难以预料的问题，需要及时进行调整和应对。
此外，数据整理和清洗可能需要花费大量的时间和精力，需要提前做好充分的准备。
第三章 统计数据的整理
土 地 面 积
人口密度
日本
美国
欧共体
统计地图
合成纤维人造纤维的地域分布
（四）统计图的构成
图题
某国各地降水量
90 80 70 60 50 40
1 图题 2 图号 3 图目
4 图尺 5 图形 6 图注
图 目
降 水 量 （ 毫 米 ）
图形
图注
东部 西部 北部
图尺 30
20 10 0 第一季度 第二季度 第三季度 第四季度
分配数列的种类
1.按分组标志的性质不同
品质变量数列:按品质变量分组形成
数值变量数列:按数值变量分组形成
2.数值变量数列还可分为 单项数列：每组只有一个变量值的变量数列 组距数列：每组变量值是一段区间的变量数列
连续变量数列：按连续变量分组形成的数列
离散变量数列：按离散变量分组形成的数列
品质变量分配数列实例
本章重难点提示
本章重点：统计分组、变量数列的编制、统计数据的显示方 法——统计表和统计图。 本章难点：统计分组、变量数列的编制、次数分布图的绘制。
第一节 数据整理的一般问题
一 数据整理的概念和作用
(一)概念 对统计调查所搜集到的数据进行分类和汇总，使 其系统化、条理化、科学化，以得出反映事物总体综 合特征的资料的工作过程。
100-500 500以上
180
85 35
7.83
3.70 1.52
合计
2300
100.00
单项式变量数列实例
表3-4 家庭人口数（人） 1 某市居民家庭按家庭人口数分组 家庭数（千户） 9.8 比重（%） 5.76
2
3
27.5
94.6
统计数据的整理和展示
统计数据的整理和展示统计数据是我们生活和学习中常见的一种信息形式，它可以帮助我们了解事物的发展趋势、比较不同情况之间的差异以及作出科学决策。
因此，学会正确地整理和展示统计数据对于中学生来说至关重要。
本文将从几个方面介绍统计数据的整理和展示方法，以帮助读者更好地理解和运用这一知识。
一、统计数据的整理在进行统计数据的整理时，我们需要注意以下几点：1. 数据的收集：首先，我们需要明确自己要收集哪些数据，并选择合适的方法进行收集。
例如，如果我们想了解同学们的身高情况，可以通过测量身高的方式收集数据。
2. 数据的分类：将收集到的数据按照一定的规则进行分类，可以更好地整理和分析数据。
例如，我们可以将同学们的身高按照男女分类，或者按照不同年级分类。
3. 数据的整理：整理数据可以采用表格、图表等形式。
表格可以清晰地呈现数据，而图表则可以直观地展示数据之间的关系。
在整理数据时，我们需要注意数据的准确性和完整性。
二、统计数据的展示展示统计数据的目的是为了让读者更加直观地了解数据的含义和规律。
下面介绍几种常见的统计数据展示方法：1. 条形图：条形图是一种常见的展示数据的图表形式，它可以直观地比较不同数据之间的差异。
例如，我们可以用条形图比较不同年级同学们的身高情况，从而得出结论。
2. 饼图：饼图可以清晰地展示不同部分在整体中的比例关系。
例如，我们可以用饼图展示同学们不同爱好的比例，以便更好地了解同学们的兴趣爱好。
3. 折线图：折线图可以展示数据的变化趋势。
例如，我们可以用折线图展示同学们每个月的平均成绩变化情况，以便分析学习进步的趋势。
三、统计数据的应用统计数据不仅仅是为了了解事物的发展趋势和比较差异，还可以帮助我们作出科学决策。
下面以一个例子来说明：假设我们要组织一次班级活动，需要选择一个合适的时间。
我们可以通过统计同学们的空闲时间来做出决策。
首先，我们收集同学们的空闲时间数据，并进行整理。
然后，我们可以通过条形图或者饼图展示同学们的空闲时间分布情况。