数据分析与处理24页PPT
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(整理)数据处理与分析.ppt
③ 数据的及时性。调查数据来源必须是客观及时 的。
④ 数据的一致性。审核那些含糊不清的、笼笼统 统的以及互相矛盾的数据。
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3
2、基本步骤：
①接收核查问卷 ②编辑检查 ③采取相应处理措施
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4
三、数据排序与分组
1、排序：按照某一数量标志或数值的大小顺序排 列。
2、分组：根据调查的目的和要求，按照一定标志， 区分为不同的类型或组的一种整理资料的方法。
2、制表 （1）表的结构、种类。 （2）注意问题。 3、绘图 （1）统计图的种类：条形图或称柱行图、
圆形图、曲线图、象形图。 （2）统计图的作用： 表明总体结构、统计指标不同条件下的对比关系、 事物发展的趋势、总体单位按某一标志的分布情 况、现象之间的相互依存关系。
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6
8.2 数据分析
3、分组类型: （1）根据分组标志的数量有：简 单分组和复合分组两类。 （2）根据所使用分组 标志的性质有：品质标志分组和数量标志分组
..分割..
5
四、汇编、制表和绘图
1、汇编，指根据调查研究的目的，将资料中的各 部分散的数据会聚起来，一集中形式反映调查单 位的总体状况及内部数量结构的一项工作。
市场调查数据处理要使加工开发的语法信息具有价值，应 遵循以下原则：1．目的性原则。2．核查性原则。3．系 统化原则。4．时效性原则。
..分割..
2
二、数据资料的审核
1、审核内容.数据的审核必须遵守数据处理的一 般要求。
① 数据的完整性。数据总体的完整性，每份调查 数据的完整性。
② 数据的准确性。数据的计算方法、口径、计量 单位统一、准确。
第8章 数据处理和分析
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④ 数据的一致性。审核那些含糊不清的、笼笼统 统的以及互相矛盾的数据。
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2、基本步骤：
①接收核查问卷 ②编辑检查 ③采取相应处理措施
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三、数据排序与分组
1、排序：按照某一数量标志或数值的大小顺序排 列。
2、分组：根据调查的目的和要求，按照一定标志， 区分为不同的类型或组的一种整理资料的方法。
2、制表 （1）表的结构、种类。 （2）注意问题。 3、绘图 （1）统计图的种类：条形图或称柱行图、
圆形图、曲线图、象形图。 （2）统计图的作用： 表明总体结构、统计指标不同条件下的对比关系、 事物发展的趋势、总体单位按某一标志的分布情 况、现象之间的相互依存关系。
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8.2 数据分析
3、分组类型: （1）根据分组标志的数量有：简 单分组和复合分组两类。 （2）根据所使用分组 标志的性质有：品质标志分组和数量标志分组
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四、汇编、制表和绘图
1、汇编，指根据调查研究的目的，将资料中的各 部分散的数据会聚起来，一集中形式反映调查单 位的总体状况及内部数量结构的一项工作。
市场调查数据处理要使加工开发的语法信息具有价值，应 遵循以下原则：1．目的性原则。2．核查性原则。3．系 统化原则。4．时效性原则。
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二、数据资料的审核
1、审核内容.数据的审核必须遵守数据处理的一 般要求。
① 数据的完整性。数据总体的完整性，每份调查 数据的完整性。
② 数据的准确性。数据的计算方法、口径、计量 单位统一、准确。
第8章 数据处理和分析
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《数据的处理与分析》课件
《数据的处理与分析》 PPT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。
《数据分析与处理》课件
数据收集与整理
学习如何有效地收集和整理数据，以便进行后续的分析和处理。
数据可视化
掌握数据可视化的技巧，以将分析结果生动地展示给他人。数据处理方法1
统计方法
学习使用统计学方法分析和解释数据，
机器学习方法
2
以获得有关数据集的洞察力。
了解机器学习算法，以构建模型和预
测未来的趋势和结果。
3
数据挖掘方法
学习使用数据挖掘技术，以揭示数据 中隐藏的模式和关联。
《数据分析与处理》PPT 课件
通过本课件，我们将一起探讨数据分析与处理的重要性和应用领域，以帮助 您更好地理解和利用数据。让我们开始这个令人兴奋的旅程吧！
课程介绍
在本节课中，我们会介绍《数据分析与处理》课程的目标和大纲，以确保您 对即将学习的内容有一个清晰的认识。
数据分析基础
数据分析概述
了解数据分析的基本概念和方法，以及它在不同领域的应用。
数据分析实践
实例分析
通过实际案例，深入了解如何 应用数据分析技术解决真实世 界的问题。
实际案例
探索不同行业中的数据分析应 用，以及其对业务决策的重要 性。
实践操作
参与实践操作，通过自己动手 进行数据分析，提升实际应用 技能。
总结与展望
在本节中，我们将回顾所学的知识，并展望数据分析与处理的未来发展趋势。 希望您在这个课程中获得有益的启示和思考！
学习如何有效地收集和整理数据，以便进行后续的分析和处理。
数据可视化
掌握数据可视化的技巧，以将分析结果生动地展示给他人。数据处理方法1
统计方法
学习使用统计学方法分析和解释数据，
机器学习方法
2
以获得有关数据集的洞察力。
了解机器学习算法，以构建模型和预
测未来的趋势和结果。
3
数据挖掘方法
学习使用数据挖掘技术，以揭示数据 中隐藏的模式和关联。
《数据分析与处理》PPT 课件
通过本课件，我们将一起探讨数据分析与处理的重要性和应用领域，以帮助 您更好地理解和利用数据。让我们开始这个令人兴奋的旅程吧！
课程介绍
在本节课中，我们会介绍《数据分析与处理》课程的目标和大纲，以确保您 对即将学习的内容有一个清晰的认识。
数据分析基础
数据分析概述
了解数据分析的基本概念和方法，以及它在不同领域的应用。
数据分析实践
实例分析
通过实际案例，深入了解如何 应用数据分析技术解决真实世 界的问题。
实际案例
探索不同行业中的数据分析应 用，以及其对业务决策的重要 性。
实践操作
参与实践操作，通过自己动手 进行数据分析，提升实际应用 技能。
总结与展望
在本节中，我们将回顾所学的知识，并展望数据分析与处理的未来发展趋势。 希望您在这个课程中获得有益的启示和思考！
大数据的处理和分析课件
金融服务
大数据可以用于风险评估、投 资决策和讹诈检测等方面，提 高金融服务的效率和安全性。
政府管理
大数据可以帮助政府机构更好 地了解社会问题和政策效果， 提高管理和决策的效率和准确
性。
02
CATALOGUE
大数据处理技术
数据采集与清洗
数据采集
使用爬虫技术、API接口、传感器等 手段获取数据。
数据清洗
大数据挑战与未来发展
数据隐私与安全挑战
数据泄露风险
大数据的集中存储和传输增加了 数据泄露的风险，对个人隐私和
企业机密构成威胁。
信息安全问题
大数据的共享和交换过程中，信 息安全问题成为关键挑战，需要
加强数据加密和访问控制。
法律法规限制
各国对数据隐私和安全的法律法 规限制不同，企业在跨国经营时
需要遵守相关法律法规。
大数据技术发展趋势
实时处理与流计算
随着物联网、社交媒体等应用的普及，实时处理和流计算成为大 数据技术的重要发展趋势。
人工智能与机器学习
人工智能和机器学习技术在大数据处理和分析中的应用日益广泛， 能够提高数据处理和分析的效率和准确性。
云为大数据提供了更加高效、灵活和可靠的 处理和分析能力。
供应链优化
通过分析供应链数据，优 化库存管理、物流运输等 环节，降低成本，提高效 率。
医疗健康应用案例
个性化治疗方案
基于患者的基因组、生活 习惯等数据，为患者提供 个性化的治疗方案。
疾病预测与预防
通过分析历史病例和流行 病学数据，预测疾病的产 生和传播趋势，为预防措 施提供根据。
医疗资源优化
通过分析医疗资源的使用 情况，优化医疗资源的配 置和管理，提高医疗效率 和质量。
第18课 数据分析与处理 课件(22张PPT)
第18课 课堂总结
1．数据处理工具有很多，在处理物联系统的数据时，可以通过编程来处 理数据。
2．一般可以通过从物联网服务平
3．通过pandas模块，可以方便地对数据进行整理、统计、筛选等操作。
第18课 拓展与提升
1．尝试使用电子表格软件对数据分析处理，说一说哪种处理方式更好。 2．海王星是利用数据进行预测而非依靠观测发现的行星。请通过互联网查 阅更多关于海王星被发现的资料，结合自己的理解谈谈数据分析处理在科学研 究活动中的重要作用。
第18课 学习内容
三、了解处理数据的一般方法
实践导入 探究实践一 探究实践二 探究实践三 探究实践四
1．数据整理 对从应用程序接口获取数据进行整理，并转换为适合编程 处理的数据格式，如 DataFrame 类型数据。
主要代码
第18课 学习内容
三、了解处理数据的一般方法
实践导入 探究实践一 探究实践二 探究实践三 探究实践四
操作提示： 1．登录服务平台； 2．进入相应的主题管理页面； 3．在查看详情页面点击下载。
第18课 学习内容
实践导入 探究实践一 探究实践二 实践总结
二、体验从物联服务平台获取数据
通过API获取数据: 1．参阅说明文档； 2．确定API的URL； 3．传入相关参数后发起网络请求；
第18课 学习内容
2．数据分析——最高和最低温度 想要从数据中快速得到最高温度和最低温度，可以利用 sort_values 方法对数据进行排序。
主要代码
第18课 学习内容
三、了解处理数据的一般方法
实践导入 探究实践一 探究实践二 探究实践三 探究实践四
3．数据分析——光照强度与光照时间 阳光对植物的生长有直接影响，不同位置每天所能接受 的光照时间不同。可以通过数据筛选找出光照强度大于某个 阈值的数据，并由此来确 定不同位置的光照时间， 如筛选出某个设备ID中光 照强度大于1 000的时间段。
《数据分析处理》课件
工具介绍
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。
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。
《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。
数据处理与分析PPT课件
度
|Z|>=2.58 p<=0.0 差异非常显
1
著
|Z|>=1.96 p<=0.0 差异显著 5
（4）根据以上分析，结|Z合|<具1.9体6情况P，>0得.0出5 相差关异结不论显。著
（1）建立虚无假设，即先认为两者没有差异，用H0： u1=u2表示。
（2）通过统计运算，确定假设H0成立的概率P。
（3）根据P的大小，判断假设H0是否成立，如下图所示
P值
H0成立概率的大小 差异程度
P<=0.01
H0成立概率极小 差异非常显著
P<=0.05
H0成立概率较小 差异显著
P>0.05
H0成立概率较大 差异不显著
第四象限 最佳状态
各层次分布特征分析——利用正态分布 进行层次分析
正态分布是一种理论分布，在次数分布中，中间的次 数多，由中间往两边的次数逐渐减少，往两边的次数多 少是相等的。根据正态分布绘制的曲线称为正态分布曲 线。其特点是中间成一高峰，由高峰向两侧逐渐下降， 先向内弯，后向外弯，降低的速度是先慢后快，最后达 到接近底线，但永远不与底线相交，形成一个单峰的对 称的钟形形态。
特征参数的计算
为了分析研究对象的特征，不必对总体中每一个单位都进行研 究。而是通过抽样的方法，按照随机性原则，只从全部对象中抽取 部分单位（样本组）加以研究。对于每组样本，首先应对其特征参 数进行计算，以给出整体特征的统计描述，并根据统计数据，对总 体对象做出具有一定结构的估计和推测。常用的特征参数包括：
数据资料的整理与表示
➢ 数据检查 主要检查数据的完整性和正确性 ➢ 数据分类 把搜集的数据进行分组归类。数据
分类要做到既不重复、不遗漏，又不混淆。一 般可分为品质分类和数量分类。 ➢ 数据排序 将各数据从大到小或从小到大进行 排列，包括等级排列和次数排序。 ➢ 数据统计表 就是把所研究的教育技术现象和过 程的数字资料以简明的表格形式表现出来。 ➢ 数据的图示法是利用几何图形或其他图形的描 绘，把所研究对象的特征、内部结构、相互关 系和对比情况的等方面的数据资料绘制成整齐 简明的图形，它是以说明研究对象和过程的量 与量之间的对比关系的一种方法。在教育技术 研究中，常用的图形有条形图、曲线图、直方 图和圆形图。
《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。
《数据处理与分析》课件
《数据处理与分析》PPT 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。
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。
数据处理与分析(课件PPT)
5
通常，审核规则的确定基于以下几个方面： 关于调查主题的专业知识； 问卷和问题的结构； 其它相关的调查或数据； 统计理论（如离群值的检测方法）。
6
数据收集完毕后，对审核失效，通常按 下列方法进行处理：
将其剔除； 进行插补； 设立特殊不 符合多条审核规则的要求，或者不符合 少数几条关键审核规则的要求，从而使 得后续的处理失去意义。 在这种情况下，通常可以将这些记录剔 除，作为无回答处理，同时将赋予各被 调查单元的权数进行调整。
10
审核的指导方针
审核的目标是： - 更好地理解数据和数据处理过程； - 检查问卷； - 回访被调查者； - 检出错填或漏填的数据； - 删除无效记录； - 分离需要插补的记录。
11
审核的准则：
审核不仅对整理数据有用，而且审核失效发生 率不论是对当前调查的质量度量，还是对将来 调查的改进都很有用，它能提供调查中有关数 据处理的信息；
8
对大多数审核失效都应该加以标示， 留待作插补处理。 对于有些项目，我们可以用特殊代码 标示的方法，对确认为审核失效而不 可接受的值或无效的空白加以保留。
9
选择性审核
选择性审核基于这样一种思想：即只有 那些“关键”的审核失效，而不是所有 的审核失效，才需要采取相应的处理措 施。选择性审核一般适于定量数据。 对审核失效进行选择性审核时，可能需 要对被调查者进行再访，但对于那些需 要进一步处理和插补的记录的审核失效 除外。
18
4.2 均值插补
用均值插补，缺失或不一致的值可用插补类的 均值来代替。对缺失数据，用均值插补相当于 对同一插补类中的所有被调查者使用相同的无 回答权数进行调整。
均值插补会得到较好的点估计，但由于在插补 类均值这一点形成一个人为的“峰值”，从而 破坏了分布状态和变量之间的关系。因此，如 果用常规的抽样方差公式进行计算，就会低估 最终的方差。
通常，审核规则的确定基于以下几个方面： 关于调查主题的专业知识； 问卷和问题的结构； 其它相关的调查或数据； 统计理论（如离群值的检测方法）。
6
数据收集完毕后，对审核失效，通常按 下列方法进行处理：
将其剔除； 进行插补； 设立特殊不 符合多条审核规则的要求，或者不符合 少数几条关键审核规则的要求，从而使 得后续的处理失去意义。 在这种情况下，通常可以将这些记录剔 除，作为无回答处理，同时将赋予各被 调查单元的权数进行调整。
10
审核的指导方针
审核的目标是： - 更好地理解数据和数据处理过程； - 检查问卷； - 回访被调查者； - 检出错填或漏填的数据； - 删除无效记录； - 分离需要插补的记录。
11
审核的准则：
审核不仅对整理数据有用，而且审核失效发生 率不论是对当前调查的质量度量，还是对将来 调查的改进都很有用，它能提供调查中有关数 据处理的信息；
8
对大多数审核失效都应该加以标示， 留待作插补处理。 对于有些项目，我们可以用特殊代码 标示的方法，对确认为审核失效而不 可接受的值或无效的空白加以保留。
9
选择性审核
选择性审核基于这样一种思想：即只有 那些“关键”的审核失效，而不是所有 的审核失效，才需要采取相应的处理措 施。选择性审核一般适于定量数据。 对审核失效进行选择性审核时，可能需 要对被调查者进行再访，但对于那些需 要进一步处理和插补的记录的审核失效 除外。
18
4.2 均值插补
用均值插补，缺失或不一致的值可用插补类的 均值来代替。对缺失数据，用均值插补相当于 对同一插补类中的所有被调查者使用相同的无 回答权数进行调整。
均值插补会得到较好的点估计，但由于在插补 类均值这一点形成一个人为的“峰值”，从而 破坏了分布状态和变量之间的关系。因此，如 果用常规的抽样方差公式进行计算，就会低估 最终的方差。
分析数据处理和分析结果的计算(共44张PPT)
*
第15页，共44页。
显著性检 验
例5-4
某药厂生产维生素丸，要求含铁量为4.800%。现从某一
批次产品中抽样进行5次测量，测得含铁量分别为： 4.744%、4.790%、4.790%、4.798%、4.822%,试问
这批产品是否合格？
解：
x = 4 .7 4 4 4 .7 9 0 4 .7 9 0 4 .7 9 8 4 .8 2 2 4 .7 8 9 % 5
用两种方法测量某试样中某组分。用第一种方法测7
次，标准偏差为0.075；用第二种方法测5次，标准偏 差为0.032。问这两种方法的测定结果是否存在显 著性差异？
解：s1＝0.075，s2 ＝0.032；φ1＝6，φ2＝4
F
s12 s22
=00..00372522
=5.5
查表可知F表＝6.16，F计<F表，说明s1和s2无显著差异
显示R2”复选框，即可得到一元线性回归方程和相关系 数。
*
第24页，共44页。
标准曲线的计算机绘制
➢设置坐标轴格式，编辑图表区域格式，并设计图表布局
相关与回 ，即Biblioteka 标准曲线。 归➢ 根据标准曲线和一元线性回归方程，计算吸光度 为0.465的试样溶液铁含量为2.36 μg·mL−1。
*
第25页，共44页。
*
第21页，共44页。
标准曲线的计算机绘制
相关与回 归
利用Excel或Origin软件绘制标准曲线，操作简单、快
速、准确，可直接得到一元线性回归方程和相关系数 的平方值。
例：在最大吸收波长下，用1cm吸收池，以不含铁的试 剂溶液为参比，分别测量各标准系列显色溶液和试样 显色溶液的吸光度，绘制标准曲线，求出试样中铁含 量。
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Excel = actxserver('Excel.Application'); Excel.Visible = 1; 将Excel作为ACtiveX服务器打开,与MatLab交互, ref VBA
e.g. test_Excel.m
数据预处理
1. 数据的平滑处理 smooth函数的使用 smooth_1.m ref: smooth.pdf
3. 从Excel文件导入数据到MatLab工作区 1) import data, 工作区变量 data, textdata 2) 用xlsread调入数据
4. 从MatLab写出数据到Excel文件 xlswrite函数 e.g. [s,t]=xlswrite(filename,var)
5. 从MatLab操作Excel文件
对于多元数据,当各变量的量纲和数量级不一致时,往往需要对数据 进行预处理,以消除量纲和数量级的限制,便于分析. 2. 数据的标准化变换
3. 数据的极差归一化变换
数据的标准化变换
极差归一化变换
X(xij)(np)
xiRj
xij 1mkinnxkj m 1kanxkj 1mkinnxkj
XR (xiRj)(np)
• 与系统聚类法相关的MatLab函数包括:
• pdist; squareform; linkage; dendrogram; cophenet; inconsistent; cluster; clusterdata
g1 g2 g3 g4 g5
g1 0 g2 1 0
G6={g1,g2}
g3 5 4 0
regress函数可用于多重线性或广义线性回 归分析,特别地也适合作一元线性回归分析
p-重广义线性回归模型
y1 f1(x11) yy n2ff11(( xx2n11))
f2(x12) f2(x22)
f2(xn2)
fffppp((( xxx12nppp))) 12p 1n2
误差向 量
Y的n次独立观 察数据
模型设 计矩阵
X
需要拟 合估计 的系数 向量
p-重线性11
x22 xn2
x1p 1 1 xx 2npp 2p n2
y1 1 x1
1
y2 yn
1 1
xxn2
k
2 n
最简单的情形:一元线性
多重回归分析
假设的关联数据 dchg.xls
5
45
5
y ˆb0 bixi bix jixj bix ii2
i 1
i 1ji1
i 1
一次项交叉项二次项多重回归
聚类分析
• 研究样本或指标之间存在程度不同的相似性（亲 疏关系——以样本间距离衡量）。根据一批样本 的多个观测指标，具体找出一些能够度量样品或 指标之间相似程度的统计量，以这些统计量为划 分类型的依据。把一些相似程度较大的样本（或 指标）聚合为一类，把另外一些彼此之间相似程 度较大的样本（或指标）又聚合为另一类，直到 把所有的样本（或指标）聚合完毕，这就是分类 的基本思想。 在聚类分析中，根据分类对象的不 同分为Q型聚类分析和R型聚类分析两大类。
数据导入与导出
1. 从外部文本文件导入数据到MatLab的工作区;
1) File/Import data 2) 利用内置函数
高级IO函数 load Importdata dlmread textread strread
低级IO函数 fopen fclose fgets fgetl textscan
数据交换示意图
常用聚类方法
• 最短距离法(single linkage method) • 最长距离法(complete linkage method) • 中间距离法(median method) • 重心法(centroid hierarchical method) • 类平均法(average linkage method) • 离差平方和法(Ward method)
序号
y
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13
x1
x2
x3
x4
x5
44.6
44
89.5
6.8
62
178
45.3
40
75.1
6
62
185
54.3
44
85.8
5.2
45
156
59.6
42
68.2
4.9
40
166
49.9
38
89
5.5
55
178
44.8
47
77.5
7
58
176
45.7
40
经过极差变换,每个元素位于[0,1],列的最大最 小元分别变换为1与0
数据拟合
0. 观察数据的散点图,辅助判别数据拟合应采 纳的模型
plot_1.m 数据文件:cliamate_data.xls plot_2.m 数据文件:data2009.xls
• 一元线性回归分析函数regress
Ref: edit regress.m
常用的样品对距离
dij(q) p | xikxjk|q1/q
k1
p
dij(1) | xik xjk | k1
dij(2)
p
1/2
(xikxjk)2
k1
dij( )m 1kpa |xix kxjk|
d i(jM )(X iX j)S 1(X iX j),S ' co X )v(
Ref: pdist
g4 7 6 2 0
g5 10 9 5 3 0
g6 G6 0 G7 4 G5 9
g7 G5
G8={g5,g7}
0 30
g6 G6 0 G3 4 G4 6 G5 9
76
7.2
70
176
49.1
43
81.2
6.5
64
162
39.4
44
81.4
7.9
63
174
60.1
38
81.9
5.2
48
170
50.5
44
73
6.1
45
168
37.4
45
87.7
8.4
56
186
44.8
45
66.5
6.7
51
176
一次项多重回归
y ˆ b 0 b 1 x 1 b 2 x 2 b 3 x 3 b 4 x 4 b 5 x 5
… … MatLab程序区数 据
外部数据文本
外部Excel文件
2. 将MatLab的工作区数据写出到外部磁盘文件; 1) save (e.g. save '123.txt' test -ascii save '123' test ->123.mat) use load to retrieve 2) dlmwrite ref pdf help file 3) fprintf ref out_data.m
e.g. test_Excel.m
数据预处理
1. 数据的平滑处理 smooth函数的使用 smooth_1.m ref: smooth.pdf
3. 从Excel文件导入数据到MatLab工作区 1) import data, 工作区变量 data, textdata 2) 用xlsread调入数据
4. 从MatLab写出数据到Excel文件 xlswrite函数 e.g. [s,t]=xlswrite(filename,var)
5. 从MatLab操作Excel文件
对于多元数据,当各变量的量纲和数量级不一致时,往往需要对数据 进行预处理,以消除量纲和数量级的限制,便于分析. 2. 数据的标准化变换
3. 数据的极差归一化变换
数据的标准化变换
极差归一化变换
X(xij)(np)
xiRj
xij 1mkinnxkj m 1kanxkj 1mkinnxkj
XR (xiRj)(np)
• 与系统聚类法相关的MatLab函数包括:
• pdist; squareform; linkage; dendrogram; cophenet; inconsistent; cluster; clusterdata
g1 g2 g3 g4 g5
g1 0 g2 1 0
G6={g1,g2}
g3 5 4 0
regress函数可用于多重线性或广义线性回 归分析,特别地也适合作一元线性回归分析
p-重广义线性回归模型
y1 f1(x11) yy n2ff11(( xx2n11))
f2(x12) f2(x22)
f2(xn2)
fffppp((( xxx12nppp))) 12p 1n2
误差向 量
Y的n次独立观 察数据
模型设 计矩阵
X
需要拟 合估计 的系数 向量
p-重线性11
x22 xn2
x1p 1 1 xx 2npp 2p n2
y1 1 x1
1
y2 yn
1 1
xxn2
k
2 n
最简单的情形:一元线性
多重回归分析
假设的关联数据 dchg.xls
5
45
5
y ˆb0 bixi bix jixj bix ii2
i 1
i 1ji1
i 1
一次项交叉项二次项多重回归
聚类分析
• 研究样本或指标之间存在程度不同的相似性（亲 疏关系——以样本间距离衡量）。根据一批样本 的多个观测指标，具体找出一些能够度量样品或 指标之间相似程度的统计量，以这些统计量为划 分类型的依据。把一些相似程度较大的样本（或 指标）聚合为一类，把另外一些彼此之间相似程 度较大的样本（或指标）又聚合为另一类，直到 把所有的样本（或指标）聚合完毕，这就是分类 的基本思想。 在聚类分析中，根据分类对象的不 同分为Q型聚类分析和R型聚类分析两大类。
数据导入与导出
1. 从外部文本文件导入数据到MatLab的工作区;
1) File/Import data 2) 利用内置函数
高级IO函数 load Importdata dlmread textread strread
低级IO函数 fopen fclose fgets fgetl textscan
数据交换示意图
常用聚类方法
• 最短距离法(single linkage method) • 最长距离法(complete linkage method) • 中间距离法(median method) • 重心法(centroid hierarchical method) • 类平均法(average linkage method) • 离差平方和法(Ward method)
序号
y
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13
x1
x2
x3
x4
x5
44.6
44
89.5
6.8
62
178
45.3
40
75.1
6
62
185
54.3
44
85.8
5.2
45
156
59.6
42
68.2
4.9
40
166
49.9
38
89
5.5
55
178
44.8
47
77.5
7
58
176
45.7
40
经过极差变换,每个元素位于[0,1],列的最大最 小元分别变换为1与0
数据拟合
0. 观察数据的散点图,辅助判别数据拟合应采 纳的模型
plot_1.m 数据文件:cliamate_data.xls plot_2.m 数据文件:data2009.xls
• 一元线性回归分析函数regress
Ref: edit regress.m
常用的样品对距离
dij(q) p | xikxjk|q1/q
k1
p
dij(1) | xik xjk | k1
dij(2)
p
1/2
(xikxjk)2
k1
dij( )m 1kpa |xix kxjk|
d i(jM )(X iX j)S 1(X iX j),S ' co X )v(
Ref: pdist
g4 7 6 2 0
g5 10 9 5 3 0
g6 G6 0 G7 4 G5 9
g7 G5
G8={g5,g7}
0 30
g6 G6 0 G3 4 G4 6 G5 9
76
7.2
70
176
49.1
43
81.2
6.5
64
162
39.4
44
81.4
7.9
63
174
60.1
38
81.9
5.2
48
170
50.5
44
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6.1
45
168
37.4
45
87.7
8.4
56
186
44.8
45
66.5
6.7
51
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一次项多重回归
y ˆ b 0 b 1 x 1 b 2 x 2 b 3 x 3 b 4 x 4 b 5 x 5
… … MatLab程序区数 据
外部数据文本
外部Excel文件
2. 将MatLab的工作区数据写出到外部磁盘文件; 1) save (e.g. save '123.txt' test -ascii save '123' test ->123.mat) use load to retrieve 2) dlmwrite ref pdf help file 3) fprintf ref out_data.m