数据统计与分析方法[优质ppt]
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数据统计分析方法和应用PPT培训课件
药物筛选
利用数据统计分析对大量化合物进行筛选，找出 具有潜在药物活性的候选药物。
药物疗效评估
通过分析临床试验数据，评估药物的疗效和安全 性，加速新药的上市进程。
THANKS
感谢观看
方差分析
通过比较不同组数据的均值差异，判断这些差异是否显著。
方差分析是一种统计学方法，用于比较不同组数据的均值差异，并判断这些差异 是否具有显著性。这种方法常用于实验设计、质量控制、市场调研等领域，例如 比较不同产品在不同市场上的销售表现、分析不同因素对产品质量的影响等。
主成分分析
通过降维技术，将多个相关变量转化为少数几个不相关的综合指标。
数据统计分析方法和应用ppt 培训课件
汇报人：可编辑 2023-12-25
目录
• 引言 • 数据统计分析基础 • 常用数据统计分析方法 • 数据统计分析在实践中的应用
01
引言
数据统计分析的意义
揭示数据内在规律和 特征
提高数据处理和分析 效率
为决策提供科学依据
数据统计分析的应用领域
01
02
03
方差分析
在总体参数未知的情况下，通过样本数据 对某一假设进行检验，常用的方法有t检验 、卡方检验等。
比较不同组数据的差异，以确定各因素对 总体变异的影响程度。
统计决策理论
统计决策理论
根据不同的决策问题，选择合 适的统计方法进行数据处理和 分析，以得出最优的决策方案
。
贝叶斯决策理论
基于贝叶斯定理，通过先验概 率和似然函数计算后验概率， 从而做出最优的决策。
04
金融
风险评估、投资决策、市场预 测等
医疗
疾病诊断、疗效评估、流行病 学调查等
市场营销
利用数据统计分析对大量化合物进行筛选，找出 具有潜在药物活性的候选药物。
药物疗效评估
通过分析临床试验数据，评估药物的疗效和安全 性，加速新药的上市进程。
THANKS
感谢观看
方差分析
通过比较不同组数据的均值差异，判断这些差异是否显著。
方差分析是一种统计学方法，用于比较不同组数据的均值差异，并判断这些差异 是否具有显著性。这种方法常用于实验设计、质量控制、市场调研等领域，例如 比较不同产品在不同市场上的销售表现、分析不同因素对产品质量的影响等。
主成分分析
通过降维技术，将多个相关变量转化为少数几个不相关的综合指标。
数据统计分析方法和应用ppt 培训课件
汇报人：可编辑 2023-12-25
目录
• 引言 • 数据统计分析基础 • 常用数据统计分析方法 • 数据统计分析在实践中的应用
01
引言
数据统计分析的意义
揭示数据内在规律和 特征
提高数据处理和分析 效率
为决策提供科学依据
数据统计分析的应用领域
01
02
03
方差分析
在总体参数未知的情况下，通过样本数据 对某一假设进行检验，常用的方法有t检验 、卡方检验等。
比较不同组数据的差异，以确定各因素对 总体变异的影响程度。
统计决策理论
统计决策理论
根据不同的决策问题，选择合 适的统计方法进行数据处理和 分析，以得出最优的决策方案
。
贝叶斯决策理论
基于贝叶斯定理，通过先验概 率和似然函数计算后验概率， 从而做出最优的决策。
04
金融
风险评估、投资决策、市场预 测等
医疗
疾病诊断、疗效评估、流行病 学调查等
市场营销
数据统计分析方法和应用PPT培训课件 (2)
详细描述
收集用户在电商网站上的浏览记录、搜索关 键词、购买历史等数据，利用统计分析方法 分析用户行为特征，识别用户群体和细分市 场，为产品推荐、营销活动和广告投放提供 数据支持。
股票价格预测分析
总结词
通过分析历史股票价格数据和其他相关经济指标，预测未来股票价格走势，为投资决策 提供依据。
详细描述
收集历史股票价格数据和其他经济指标，如宏观经济指标、行业动态、公司财务数据等 ，利用统计分析方法分析数据之间的关联和规律，建立预测模型，预测未来股票价格走
VS
Tableau提供了丰富的图表类型和可 视化选项，用户可以快速探索和分析 大量数据。Tableau还支持实时数据 连接，可以与其他软件集成，提高数 据处理效率。
SPSS在数据统计分析中的应用
SPSS（Statistical Package for the Social Sciences ）是一款专门为社会科学领域提供统计分析服务的软 件。
主成分分析
总结词：无
详细描述：主成分分析是一种降维方法，通过找到数据集中的主要成分，将高维数据转换为低维数据 ，同时保留数据中的主要信息。
时间序列分析
01
总结词：无
02
详细描述：时间序列分析是一种 统计方法，用于分析和预测随时 间变化的数据。它广泛应用于金 融、经济、气象等领域。
关联规则挖掘
总结词：无
数据统计分析方法和应用ppt 培训课件
汇报人：可编辑
2023-12-25
CONTENTS
• 引言 • 数据统计分析基础 • 数据分析方法 • 数据统计分析工具 • 数据统计分析应用实例
01
引言
数据统计的重要性
数据驱动决策
通过数据统计和分析，企 业可以基于事实和数据进 行决策，提高决策的科学
数据统计与分析ppt
——优点：样本的代表性比较好，抽样误差比较小。缺点：抽样手续较简单随机 抽样还要繁杂。适用场合：常用于产品质量验收。
4、整群抽样法 ——又叫集团抽样法。是将总体分成许多群，每个群由个体按一定方式结合而成，
然后随机抽取若干群，并由这些群中的所有个体组成样本。 ——优点：抽样实施方便。缺点：代表性差，抽样误差大。适用场合：常用在工
三、样本方差
样本方差是衡量统计数据分散程度的一种特征数，其计算公式：
S 2 ：样本方差； ：某一数据与样本平均值之间的偏差。
四、样本标准偏差
国际标准化组织规定，把样本方差的正平方根作为样本标准偏差， 用符号 S 来表示。其计算公式：
五、样本极差
极差是一组数据中最大值与最小值之差。常用符号 R 表示，其计算 公式：
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统计控制： ——通过对数据的整理、分析和统计计算所得到的结果，评
价事物状态、监测变异，从而保持控制过程处于稳定的状态。
二、统计方法的性质
1. 描述性 ——利用统计方法对统计数据进行整理和描述，以便展示统计数据的 的规律； ——统计数据可用数量值加以度量，如平均数、中位数、级差和标准 差等，亦可用统计图表予以显示，如条形图、折线图、圆形图、频数直 方图、频数曲线等。
1.基本条件： 过程稳定处于受控状态 必要的资源：计量工具；
检测手段； 记录图表； 高素质员工。
2.基础工作： 建全规范的管理体系或制度； 产品质量可追溯； 计算机技术的应用：如 MINITAB 软件。
4、整群抽样法 ——又叫集团抽样法。是将总体分成许多群，每个群由个体按一定方式结合而成，
然后随机抽取若干群，并由这些群中的所有个体组成样本。 ——优点：抽样实施方便。缺点：代表性差，抽样误差大。适用场合：常用在工
三、样本方差
样本方差是衡量统计数据分散程度的一种特征数，其计算公式：
S 2 ：样本方差； ：某一数据与样本平均值之间的偏差。
四、样本标准偏差
国际标准化组织规定，把样本方差的正平方根作为样本标准偏差， 用符号 S 来表示。其计算公式：
五、样本极差
极差是一组数据中最大值与最小值之差。常用符号 R 表示，其计算 公式：
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统计控制： ——通过对数据的整理、分析和统计计算所得到的结果，评
价事物状态、监测变异，从而保持控制过程处于稳定的状态。
二、统计方法的性质
1. 描述性 ——利用统计方法对统计数据进行整理和描述，以便展示统计数据的 的规律； ——统计数据可用数量值加以度量，如平均数、中位数、级差和标准 差等，亦可用统计图表予以显示，如条形图、折线图、圆形图、频数直 方图、频数曲线等。
1.基本条件： 过程稳定处于受控状态 必要的资源：计量工具；
检测手段； 记录图表； 高素质员工。
2.基础工作： 建全规范的管理体系或制度； 产品质量可追溯； 计算机技术的应用：如 MINITAB 软件。
数据统计与分析.ppt
数值
ˆk (x1, x2 ,, xn )
称数 1 ,ˆk为未知参数 1, 对应统计量 为未知参数 1,
感谢你的阅读
, k 的估计值 , k 的估计量
2019-11-27 6
7-7
三种常用的点估计方法
频率替换法
利用事件A 在 n 次试验中发生的频率
nA / n 作为事件A 发生的概率 p 的估计量
1 n
n i 1
X
2 i
X2
1 n
n i 1
(Xi
X )2
S
2 n
2019-11-27 10
7-11
设待估计的参数为 1, 2 ,, k
设总体的 r 阶矩存在，记为
E ( X r ) r (1, 2 ,, k )
样本
X1,
X2,…,
Xn
的
r
阶矩为
Br
E2(X
)
(b a)2 12
a
2
b
2
令
ab X
2
感谢你的阅读
(b a)2
12
a
2
b
2
A2
1 n
n i 1
X
2 i
2019-11-27 15
解得 aˆ矩 X 3( A2 X 2 )
X
3 n
n i 1
(Xi
X )2
对于不同的 p , L (p)不同, 见右下图
7-19
Lp
0.01
0.008
0.006
0.004
excel常用数据统计与分析-PPT文档资料
创新
诚信
勤奋
双赢
Innovation, Honesty, Industry, Win-win
第三部分
专业数据统计工具的使用
高级筛选的使用
对数据进行分类汇总
数据透视表分析数据
创新
诚信
勤奋
双赢
Innovation, Honesty, Industry, Win-win
高级筛选的使用
• 根据条件,找到符合条件的数据显示出来 • 高级筛选数据
• Offset函数的应用
– 制作动态图表
创新
诚信
勤奋
双赢
Innovation, Honesty, Industry, Win-win
窗体与函数的结合
• 利用窗体表现数据可视性更强，在窗体中 可以插入滚动条、文本框、选项按钮、列 表框等 • 窗体工具栏
– 操作：视图工具栏窗体
• 控件的插入和修改
• 函数使用原则
创新
诚信
勤奋
双赢
Innovation, Honesty, Industry, Win-win
统计和条件函数的使用
• Count Counta Countif函数的比较
– Count:统计数值的个数 – Counta:统计非空单元格的个数 – Countif:带条件统计个数,可以模糊统计 – Dcount:数据库中的统计函数
– 选中控件的方法 – 修改控件的格式和大小
15
创新
诚信
勤奋
双赢
Innovation, Hoபைடு நூலகம்esty, Industry, Win-win
动态对比图表
• 制作动态对比图表,分别显示每种产品的销量情况
数据统计分析方法和应用PPT培训课件
数据统计分析方法和应 用PPT培训课件
汇报人：可编辑 2023-12-19
目录
• 数据统计分析概述 • 描述性统计分析 • 推论性统计分析 • 数据可视化与图表展示 • 数据统计分析在市场调研中的应用 • 数据统计分析在企业管理中的应用 • 数据统计分析的挑战与未来趋势
数据统计分析概述
01
数据统计分析的定义与意义
数据分布
通过图表和统计量描述数据的分布情况，如频数 分布表、直方图、箱线图等。
集中趋势
计算平均数、中位数和众数等指标，了解数据的 集中趋势。
离散程度
计算方差、标准差和变异系数等指标，了解数据 的离散程度。
推论性统计在市场调研中的应用
假设检验
提出研究假设，通过样本数据 推断总体特征，判断假设是否
成立。
中位数
将数据按大小顺序排列后 正中间的数，用于反映数 据的中等水平。
众数
一组数据中出现次数最多 的数，代表数据的一般水 平。
数据的离散程度度量
极差
一组数据中最大值与最小 值的差，反映数据的波动 范围。
方差
各数据与平均数之差的平 方的平均数，衡量数据的 波动大小。
标准差
方差的算术平方根，用s表 示。标准差用s表示。
参数估计的应用
参数估计在各个领域都有广泛的应用，如经济学、医学、社会学等。例如，在经济学中，可以通过参数估计来推 断消费者的购买意愿、市场的潜在需求等；在医学中，可以用于评估药物的疗效、疾病的发病率等。
方差分析与回归分析
方差分析
方差分析是一种用于比较多个总体均值是否存在显著差异的统计方法。通过计算不同组间的方差和组 内方差，构造F统计量，并进行假设检验，从而判断不同组间的差异是否显著。方差分析在科学实验 、市场调研等领域有广泛应用。
汇报人：可编辑 2023-12-19
目录
• 数据统计分析概述 • 描述性统计分析 • 推论性统计分析 • 数据可视化与图表展示 • 数据统计分析在市场调研中的应用 • 数据统计分析在企业管理中的应用 • 数据统计分析的挑战与未来趋势
数据统计分析概述
01
数据统计分析的定义与意义
数据分布
通过图表和统计量描述数据的分布情况，如频数 分布表、直方图、箱线图等。
集中趋势
计算平均数、中位数和众数等指标，了解数据的 集中趋势。
离散程度
计算方差、标准差和变异系数等指标，了解数据 的离散程度。
推论性统计在市场调研中的应用
假设检验
提出研究假设，通过样本数据 推断总体特征，判断假设是否
成立。
中位数
将数据按大小顺序排列后 正中间的数，用于反映数 据的中等水平。
众数
一组数据中出现次数最多 的数，代表数据的一般水 平。
数据的离散程度度量
极差
一组数据中最大值与最小 值的差，反映数据的波动 范围。
方差
各数据与平均数之差的平 方的平均数，衡量数据的 波动大小。
标准差
方差的算术平方根，用s表 示。标准差用s表示。
参数估计的应用
参数估计在各个领域都有广泛的应用，如经济学、医学、社会学等。例如，在经济学中，可以通过参数估计来推 断消费者的购买意愿、市场的潜在需求等；在医学中，可以用于评估药物的疗效、疾病的发病率等。
方差分析与回归分析
方差分析
方差分析是一种用于比较多个总体均值是否存在显著差异的统计方法。通过计算不同组间的方差和组 内方差，构造F统计量，并进行假设检验，从而判断不同组间的差异是否显著。方差分析在科学实验 、市场调研等领域有广泛应用。
统计学与数据分析方法培训ppt
02
描述性统计方法
数据的收集与整理
明确研究目的
在收集数据前，查方案
根据研究目的，设计调 查方案，包括调查对象 、调查方法、调查内容
等。
数据收集
通过调查、观察、实验 等方式收集数据，确保 数据的准确性和可靠性
。
数据整理
对收集到的数据进行清 洗、分类、编码等整理 工作，以便后续分析。
优点
简单易行，能够快速了解数据的 分布和关系；适用于小样本数据 ；对于非参数数据也能进行处理 。
缺点
无法揭示变量之间的因果关系； 对于大样本数据可能存在计算量 大、效率低的问题；对于异常值 和错误数据的处理不够精确。
03
推论性统计方法
参数估计与假设检验
参数估计
利用样本数据对总体参数进行估计的方法，包括点估计和区 间估计。
统计学与数据分析方法培训
汇报人：可编辑 2023-12-22
目录
• 统计学基础知识 • 描述性统计方法 • 推论性统计方法 • 数据挖掘与机器学习算法 • 大数据处理与分析技术 • 实际案例分析与实战演练
01
统计学基础知识
统计学的定义与意义
定义
统计学是一门研究数据收集、整理、 分析和解释的科学，旨在探索数据背 后的规律和趋势。
数据挖掘
通过聚类分析、关联规则挖掘等方法 发现大数据中的隐藏模式和关联关系 。
文本分析
对文本数据进行分词、情感分析、主 题建模等处理，提取文本中的有用信 息。
时序分析
对时间序列数据进行趋势分析、预测 等处理，发现数据中的时间规律。
图像分析
对图像数据进行特征提取、目标检测 、图像分类等处理，提取图像中的有 用信息。
假设检验
数据统计分析方法和应用PPT培训课件
数据统计分析方法
02
描述性统计分析
描述数据的集中趋势
描述数据的分布形态
使用平均数、中位数和众数等统计量 来描述数据的中心趋势。
通过直方图、箱线图等图形来描述数 据的分布形态。
描述数据的离散程度
使用方差和标准差等统计量来描述数 据的离散程度。
推理性统计分析
01
02
03
参数估计
使用点估计和区间估计等 方法来估计总体参数的取 值范围。
SPSS在数据统计分析中的应用
统计分析
SPSS提供了多种统计分析方法， 如描述性统计、推论性统计、非 参数检验等，可以满足用户对不
同类型数据的需求。
数据管理
SPSS的数据管理功能强大，支持 多种数据导入导出格式，方便用
户对数据进行整理和清洗。
结果输出
SPSS的结果输出方式多样，可以 生成详细的统计分析报告，也可 以将结果导出到其他软件中进行
加密和安全存储
采用加密技术对数据进行加密， 并将数据存储在安全可靠的环境 中，防止未经授权的访问和篡改 。
数据来源的合法性和公正性
合法获取数据
确保数据的获取和使用符合相关法律 法规的要求，不得侵犯他人的合法权 益。
公正使用数据
在数据分析过程中，应避免歧视和偏 见，确保数据的公正使用，不损害任 何特定群体的利益。
数据整理
01
对收集到的数据进行整理和分类，为后续分析做准备。
数据分析
02
运用统计分析方法，如因子分析、聚类分析等，深入了解客户
的需求和期望。
结果应用
03
根据分析结果，改进产品或服务质量、提升客户体验和忠诚度
。
数据统计分析的伦
05
数据统计分析方法和应用PPT培训课件
意义
通过数据统计分析，可以更加客 观、准确地认识和理解研究对象 ，为决策制定、学术研究、商业 分析等领域提供有力支持。
数据统计分析的常用方法
பைடு நூலகம்
描述性统计
对数据进行整理、概括 和可视化，以描述数据 的基本特征和分布规律
。
推论性统计
通过样本数据推断总体 特征，包括参数估计和
假设检验等方法。
多元统计分析
研究多个变量之间的关 系，如回归分析、聚类 分析、主成分分析等。
利用数据可视化技术跟踪和分析疫情 传播、医疗资源分配等情况，为政府 决策提供科学依据。
大数据分析与挖掘
05
大数据分析的基本概念
大数据定义
大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是 需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和 多样化的信息资产。
离散程度度量
计算数据的方差、标准差和极差 等，以描述数据的离散程度。
分布形态度量
通过偏态系数和峰态系数等，描 述数据分布的形态特点。
推论性统计分析
03
假设检验的基本原理
原假设与备择假设
阐述假设检验中原假设与备择 假设的概念及其设立原则。
检验统计量与拒绝域
介绍检验统计量的选择及拒绝 域的确定方法。
时间序列分析
研究时间序列数据的特 征和趋势，如移动平均
、指数平滑等方法。
数据统计分析的应用领域
01
02
03
04
商业分析
通过数据分析揭示市场趋势、 消费者行为和企业运营规律，
为商业决策提供支持。
学术研究
运用统计分析方法对研究数据 进行处理和分析，验证假设并
通过数据统计分析，可以更加客 观、准确地认识和理解研究对象 ，为决策制定、学术研究、商业 分析等领域提供有力支持。
数据统计分析的常用方法
பைடு நூலகம்
描述性统计
对数据进行整理、概括 和可视化，以描述数据 的基本特征和分布规律
。
推论性统计
通过样本数据推断总体 特征，包括参数估计和
假设检验等方法。
多元统计分析
研究多个变量之间的关 系，如回归分析、聚类 分析、主成分分析等。
利用数据可视化技术跟踪和分析疫情 传播、医疗资源分配等情况，为政府 决策提供科学依据。
大数据分析与挖掘
05
大数据分析的基本概念
大数据定义
大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是 需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和 多样化的信息资产。
离散程度度量
计算数据的方差、标准差和极差 等，以描述数据的离散程度。
分布形态度量
通过偏态系数和峰态系数等，描 述数据分布的形态特点。
推论性统计分析
03
假设检验的基本原理
原假设与备择假设
阐述假设检验中原假设与备择 假设的概念及其设立原则。
检验统计量与拒绝域
介绍检验统计量的选择及拒绝 域的确定方法。
时间序列分析
研究时间序列数据的特 征和趋势，如移动平均
、指数平滑等方法。
数据统计分析的应用领域
01
02
03
04
商业分析
通过数据分析揭示市场趋势、 消费者行为和企业运营规律，
为商业决策提供支持。
学术研究
运用统计分析方法对研究数据 进行处理和分析，验证假设并
相关主题
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数据发现正常
和非正常的心 电图
1、什么是数据？
数据是指对客观事件进行记录并可以鉴别的 符号，是对客观事物的性质、状态以及相互关 系等进行记载的物理符号或这些物理符号的组 合。它是可识别的、抽象的符号。
数据表现形式
表现形式一
2006年客户销售分析报表
A客户
12月 1月 2月 3月 4月 5月 6月 7月 8月
一般统计方法
根据数据的类型可以分为以下三种统计方法 1 、计量资料的统计方法** 2 、计数资料的统计方法 3 、等级资料的统计方法
运用统计方法应遵循的原则
坚持用数据说话的基本观点。 有目的地收集数据。 掌握数据的来源。 认真整理数据。
统计分析流程
确定问题确定分析目标 采用科学方法收集数据 考察数据时效性整理数据 统计分析 出具分析报告，提出解决 意或建议
三类资料间关系
等级资 料
例：一组2040岁成年人的血压
<8 低血压 8 正常血压 12 轻度高血压 15 中度高血压 17 重度高血压
计量资料 计数资料
以12kPa为界分为正常与异常两组，统计每组例数
第一部 数据统计概述
什么是统计方法
统计方法是指有关收集、整理、 分析和解释统计数据，并对其所 反映的问题作出一定结论的方法 。统计方法是一种从微观结构上 来研究物质的宏观性质及其规律 的独特的方法。
11月
列表
数据表现形式二
销售码洋趋势图
800
700 667
600
595
500
400
422
412 420 381
300
303 320
200
248 269 224 245
100
470
477
410 403
366
330 343
255 254 237 211
247
171 166
0 12月 1月 2月 3月 4月 5月 6月 7月 8月 9月 10月 11月 12月
计量资料的统计描述
1、频数分布 (frequency distribution)
为了了解数据的分布情况,可以编制频数表(frequency table).
频数表的编制步骤
（1）求极差(range)：即最大值与最小值之差，又称为全距。 （2）数据分组: 由样本容量n确定组数、通常分10-15个组; 一般采取等距分 组, 组距=极差/组数。 （3）列出组段：第一组段的下限略小于最小值，最后一个组段上限必须包 含最大值，其它组段上限值忽略。 （4）划记计数：用划记法将所有数据归纳到各组段，得到各组段的频数。
住院 天数
5 5 6 5 11 2 4 3 7
职业
无 无 管理员 无 商业 无 无 无 干部
文化 程度 中学 小学 大学 中学 中学 小学 中学 中学 中学
分娩 方式 顺产 助产 顺产 剖宫产 剖宫产 顺产 助产 助产 剖宫产
妊娠 结局 足月 足月 足月 足月 足月 早产 早产 足月 足月
计量资料
计数资料
2、计数资料 (count data)
按某种属性分类计数后得到的数据，又称无序分类变量，有二分 类和多分类两种情形.
特点：无计量单位，如肤色(黑白)、血型(ABO)、职业(工农兵)、 性别(１＝男，２＝女)等.
3、等级资料 (ordinal data)
半定性或半定量的观察结果，有大小顺序，又称有序分类变量. 如 ①癌症分期：早、中、晚。
37.4%
39.5% 30.4%
35.5%33.0% 25.5%27.3%
20%21.1%源自10%13.2%0% 12月 1月 2月 3月 4月 5月 6月 7月 8月 9月 10月 11月 12月
数据类型的分类
1、计量资料 (measurement data)
用仪器、工具等测量方法获得的数据，又称数值变量。 特点：有计量单位，如患者的身高(cm),体重(kg),血压(kPa)等.
数据统计与分析方法
培训主要内容：
1、数据统计的一般方法； 2、数据分析的一般方法； 3、了解数据统计和分析在实际案例中的应用； 4、了解时间序列分析及相关软件应用；
瞎子王国里,有一只眼精的人就是国王!
心电图的由来
1780年有一天，43岁的意大利解剖学 家伽伐尼Galvani Luigi，1737-1798）
G客户
87 86 92 100 103 100 97 89 91
H客户
132 134 141 142 160 154 150 136 137
合计
696 692 712 724 735 743 746 723 728
1300 1100
900 700
数据
500
12月
1月
2月
3月
4月
5月
6月
7月
8月
9月
10月
②药物疗效：治愈、好转、无效、死亡。 ③尿蛋白： ,,,++,+++及以上
实例数据
住院号 年龄 身高 体重
2025655 27 165 71.5 2025653 22 160 74.0 2025830 25 158 68.0 2022543 23 161 69.0 2022466 25 159 62.0 2024535 27 157 68.0 2025834 20 158 66.0 2019464 24 158 70.5 2025783 29 154 57.0
，在实验室解剖青蛙，在用银质手术
刀触碰放在铁盘上的青蛙的时候，无
意间发现青蛙腿部肌肉抽搐了一下，
仿佛受到电流的刺激．如果换用一种
金属器械去触动青蛙，就无此种反应 。1832年，一个晴朗的日子，还是意
大利，还是青蛙，只是做实验的人 换成了马泰乌奇。
医学研究者通 过大量的临床
这一次，马泰乌奇探测到损伤和未 损伤的肌肉之间存在一种电流，他 称之为“肌肉电流”。他发现，包 括心脏在内，一切正在收缩的肌肉 都会产生肌肉电流。
B客户
99 98 98 100 101 108 108 114 110
C客户
67 70 73 74 75 77 82 80 80
D客户
87 84 88 85 79 85 91 92 93
E客户
148 143 143 145 137 141 136 134 139
F客户
75 76 76 77 79 78 82 78 78
描述性分析：数据分时段走势、差距变化情况以及 相应的时间背景
数据表现形式三
销售码洋结构比
90% 85.3%
80%
70%
64.3% 67.0%
60%
57.5% 60.2%
50%
49.0%
51.5%
53.5%
47.3%
47.4%
40%
43.4%
36.2%
36.41%
30%
31.0%
30.8%
43.3%