第五章 数据分析
5.3数据的分析-粤教版(2019)高中信息技术必修一教学设计
二、核心素养目标
本节课的核心素养目标为：培养学生的数据处理与分析能力，使其能够运用信息技术工具进行数据分析，并利用数据分析解决实际问题。通过本节课的学习，学生将掌握描述性统计和探索性数据分析的基本方法，了解图表的类型及制作方法，并能够运用这些方法对数据进行分析和处理。同时，通过案例分析和小组合作，培养学生的团队协作能力、问题解决能力和创新思维能力，提升其信息素养，使其能够在日常生活和学习中更好地利用数据信息。
四、教学资源
1. 软硬件资源：教室内的计算机、投影仪、白板、计时器等。
2. 课程平台：学校提供的网络教学平台，用于上传教学材料、布置作业和交流讨论。
3. 信息化资源：教材中的案例数据、图表模板、统计软件教程等。
4. 教学手段：小组合作、案例分析、讨论交流、实践操作等。
5. 辅助工具：打印机、纸张、铅笔、橡皮等。
目标：让学生了解数据分析的基本概念、组成部分和原理。
过程：
讲解数据分析的定义，包括其主要组成元素或结构。
详细介绍数据分析的组成部分或功能，使用图表或示意图帮助学生理解。
3. 数据分析案例分析（20分钟）
目标：通过具体案例，让学生深入了解数据分析的特性和重要性。
过程：
选择几个典型的数据分析案例进行分析。
解答：使用图表制作工具（如Excel、Google Sheets等），根据数据制作合适的图表，如条形图、折线图、饼图等，以便直观展示数据分布和趋势。
数据分析教学大纲解析
数据分析教学大纲解析我要介绍的是数据分析教学大纲的总体目标。
通过本课程的学习，学生将能够掌握数据分析的基本概念、方法和技巧，培养数据分析和解决实际问题的能力。
同时，学生还将学会如何运用数据分析工具和软件，提高数据处理和分析的效率。
第一章是数据分析概述。
本章将介绍数据分析的定义、意义和应用领域。
学生将了解数据分析的发展历程，掌握数据分析的基本流程和方法。
第二章是数据收集与整理。
本章将介绍数据收集的方法和技巧，以及数据整理的基本方法。
学生将学会如何从不同来源获取数据，对数据进行清洗、转换和整合。
第三章是数据分析方法。
本章将介绍描述性统计分析、推断性统计分析以及预测分析等方法。
学生将掌握各类分析方法的原理、应用场景和计算方法。
第四章是数据分析工具与软件。
本章将介绍常见的数据分析工具和软件，如Excel、SPSS、Python等。
学生将通过实践操作，学会如何运用这些工具进行数据分析。
第五章是数据分析案例研究。
本章将通过具体的案例分析，使学生将所学知识应用于实际问题。
案例涉及多个领域，如金融、市场营销、生物学等。
第六章是数据分析实践项目。
本章将要求学生完成一个数据分析实践项目，从数据收集、整理、分析到结果呈现，全面锻炼学生的数据分析能力。
教学大纲还包括了考核与评价部分。
学生将通过课堂参与、作业、实践项目和期末考试等方式展示自己的学习成果。
考核内容涵盖了数据分析的理论知识、实践技能和应用能力。
数据分析教学大纲旨在为学生提供一个全面、系统的数据分析学习体系。
通过本课程的学习，学生将具备扎实的数据分析基础，能够运用所学知识解决实际问题。
希望这篇解析能帮助您更好地了解数据分析教学大纲，为您的学习之旅奠定坚实基础。
在数据的世界里，我是一位探索者，带领学生们穿越信息的海洋，解锁知识的宝藏。
今天，我要分享的是我对数据分析教学大纲的深刻理解，它不仅是一份课程指南，更是一份通往智慧之门的地图。
当我初次接触到数据分析的教学大纲，我看到了一个精心设计的框架，它将抽象的数据转化为可感知的见解。
如何在计算机软件中进行数据分析
如何在计算机软件中进行数据分析第一章：数据分析的定义和重要性数据分析是通过收集、整理、分析和解释数据来获取有价值信息的过程。
在当今信息化时代，数据分析对于个人和企业决策都具有重要意义。
通过数据分析，可以发现隐含的模式和趋势，从而为决策提供科学的依据。
第二章：数据分析的基本步骤数据分析通常包括以下几个步骤：1. 数据收集：从不同渠道收集相关数据，包括数据库、网络、传感器等。
2. 数据预处理：对收集到的数据进行清洗、去噪、补全等处理，以保证数据的准确性和完整性。
3. 数据探索：通过统计分析、可视化等手段，对数据进行初步的探索，发现数据的特点和规律。
4. 数据建模：根据数据的特点和需求，选择合适的建模方法，建立数据模型。
5. 模型评估：对建立的模型进行评估，检验模型的拟合度和预测效果。
6. 结果解释：根据分析结果，做出相应的解释和决策。
第三章：常用的数据分析工具和软件1. Excel：作为一种常见的办公软件，Excel提供了丰富的数据分析工具，包括数据透视表、条件格式、统计函数等，适用于简单的数据分析任务。
2. SQL：结构化查询语言是用于管理和处理关系型数据库的一种编程语言，通过SQL可以完成复杂的数据查询和分析。
3. Python：Python是一种强大的编程语言，具备丰富的数据分析库，如Pandas、NumPy和SciPy等，可以进行大规模、复杂的数据分析任务。
4. R语言：R语言是一种专门用于数据分析和统计建模的编程语言，拥有庞大的开源社区和丰富的数据分析包，广泛应用于学术界和工业界。
5. Tableau：Tableau是一种流行的可视化工具，可以通过图表和仪表板来展示和交互式地分析数据。
第四章：数据分析常用的统计方法和技术1. 描述统计学：包括平均值、中位数、标准差等统计指标，用于描绘数据的分布和集中趋势。
2. 探索性数据分析：通过绘制直方图、散点图、箱线图等可视化手段，发现数据的异常值、离群值和相关性等信息。
第五章探索性数据分析——【数据挖掘与统计应用】
单因素方差分析
单因素方差的检验统计量是F统计量
R函数的基本书写格式为： aov(观测变量域名~控制变量域名,data=数据框名) anova(方差分析结果对象名)
• 示例：
各总体均值的可视化
直观展示控制变量不同水平下观测变量总体均值的取值 状况，可绘制各总体均值变化的折线图以及各总体均值 的置信区间图
(y
y
)
2
/
n
首都经济贸易大学 统计学院
spearman相关系数
首都经济贸易大学 统计学院
Kendll-τ相关系数
首都经济贸易大学 统计学院
计算简单相关系数
示例：
简单相关系数的检验
简单相关系数的检验
相关系数检验的R函数是cor.test，基本书写格式为：
cor.test(数值型向量1, 数值型向量2,alternative=检验方 向,method="pearson")
需对是否满足前提假设进行检验
总体正态性检验
可通过以下两种方式判断控制变量不同水平下观测变量 总体是否服从正态分布 第一，绘制Q-Q图
R绘制关于正态分布的Q-Q图的函数为qqnorm，基本书写格 式为： qqnorm(数值型向量名)
进一步，若希望在Q-Q图上添加基准线，需调用qqline函数， 基本书写格式为： qqline(数值型向量名,distribution = qnorm)
两分类型变量相关性的分析主要包括两个方面： 第一，相关性的描述 第二，相关性的检验
两分类型变量相关性的描述
两分类型变量相关性描述的工具是编制列联表。列联表 中一般包括两分类型变量类别值交叉分组下的观测频数， 表各行列的频数合计（边际频数），各频数占所在行列 合计的百分比（边际百分比）以及占总合计的百分比 （总百分比）等
《Python数据分析与应用》教学课件第5章聚类分析
图 5<16 运行结果
553 算法实例
运行结果如图5-16所示。 由图5-16可以看出 ，300个数据点被 分成三类 ，聚类中心分别为（ 3,3 ）、
（ -3 ,-3 ）和（ 3 ,-3 ） ,符合原始数
据的分布趋势 ，说明sklearn库中的近 邻传播算法 AffinityPropagation能够
按预期完成聚类功能。
5.1基本概NTENTS
DBSCAN聚类算法
5.4 谱聚类算法
5.5 近邻传播算法
学习目标
( 1 )了解聚类分析的定义 ，并了解几种聚类分析方法。
(2 )了解簇的定义及不同的簇类型。
( 3 )学习K means聚类算法、DBSCAN聚类算法、谱聚类 ( spectral clustering )算法和近邻传播( affinity propagation )算法。 ( 4 )通过算法的示例进一步理解算法的过程。 ( 5 )了解聚类分析的现状与前景。
5.5.3 算法实例
23. plt.plot(cluster_center [ 0 ] ,cluster_center [ 1 ] , o ,
markerfacecolor=col, \
24.
markeredgecolor= k , markersize=14)
25. for x in X [ class_members ] :
26.
plt.plot( [ cluster_center [ 0 ] , x [ 0 ] ] , [ cluster_center
[l],x[l] ] , col)
27.plt.title( Estimated number of clusters: %d % n_clustersJ
Excel数据分析简明教程
Excel数据分析简明教程第一章：Excel数据分析简介Excel是一款强大的电子表格软件，广泛应用于各个行业和领域。
数据分析是Excel的一个重要功能，可以帮助用户处理和分析大量数据，提取有价值的信息。
本教程将介绍Excel数据分析的基本概念和常用功能。
第二章：Excel数据的导入和整理在进行数据分析之前，首先需要将数据导入Excel并进行整理。
Excel支持多种数据源的导入，如文本文件、数据库、Web数据等。
导入后，可以使用Excel的排序、筛选、删除等功能对数据进行整理，以便更好地进行后续的分析。
第三章：数据透视表分析数据透视表是Excel中最常用的数据分析工具之一。
通过数据透视表，可以对大量数据进行快速分析和汇总。
教程将介绍数据透视表的创建和使用方法，包括行标签、列标签、值字段和筛选器等功能，帮助用户轻松地对数据进行分类、求和、平均值等统计操作。
第四章：数据可视化分析数据可视化是一种直观表达数据信息的方法，可以帮助用户更好地理解数据。
Excel提供了丰富的图表功能，如柱状图、折线图、饼图和散点图等，用户可以根据需要选择适合的图表类型，并通过调整图表样式和布局来美化图表，使数据更具可读性。
第五章：数据分析函数Excel内置了许多数据分析函数，可以帮助用户进行复杂的数据计算和分析。
本教程将介绍常用的数据分析函数，如SUM、AVERAGE、COUNT、IF等，以及更高级的函数，如VLOOKUP、INDEX、MATCH等。
掌握这些函数的使用方法，可以大大提高数据分析的效率和准确性。
第六章：高级数据分析工具除了基本的数据分析功能之外，Excel还提供了一些高级的数据分析工具，如数据表、条件格式和求解器等。
数据表可以通过输入不同的参数值，快速计算得出不同结果；条件格式可以帮助用户根据数据的特点设置格式，使异常值更加显眼；求解器可以帮助用户解决复杂的优化问题。
本教程将逐一介绍这些工具的使用方法，帮助用户更好地进行数据分析。
《商业数据分析》笔记(共二十一个章节)
《商业数据分析》笔记（共二十一个章节）注：前十六章为必修，后五章选修第一章：商业数据分析概述1.1 什么是商业数据分析商业数据分析，简而言之，就是运用统计学、计算机科学以及业务知识的方法和技术，对商业活动中产生的数据进行收集、处理、分析和解读的过程。
它的目的是发现业务规律、优化业务流程、辅助商业决策。
在商业领域，数据无处不在。
从销售数据、客户数据、市场数据到运营数据，这些数据都蕴含着丰富的商业信息。
然而，原始数据本身是杂乱无章的，无法直接为我们提供有价值的商业洞察。
因此，我们需要通过商业数据分析，将这些原始数据转化为有价值的信息，进而指导我们的商业决策。
1.2 商业数据分析的重要性商业数据分析在现代商业活动中扮演着至关重要的角色。
以下是商业数据分析的几个重要性：•提升决策效率：传统的商业决策往往依赖于经验和直觉，而数据驱动的决策更加科学、合理。
通过商业数据分析，我们可以更加准确地了解市场状况、客户需求和业务表现，从而做出更加明智的决策。
•优化业务流程：商业数据分析可以帮助我们发现业务中的瓶颈和浪费，进而进行流程优化。
例如，通过对销售数据的分析，我们可以发现哪些销售渠道表现不佳，哪些产品组合更受欢迎，从而调整销售策略和产品组合，提升销售效率。
•预测市场趋势：商业数据分析可以利用历史数据预测未来市场走向，为企业战略规划提供依据。
通过对市场数据的分析，我们可以发现市场需求的变化趋势、竞争对手的动态以及潜在的市场机会，从而为企业制定更加精准的市场战略。
•个性化营销：商业数据分析还可以帮助我们实现更精准的营销策略。
通过对客户行为数据的分析，我们可以了解客户的购买偏好、消费习惯以及潜在需求，从而为他们提供更加个性化的产品和服务，提升客户满意度和忠诚度。
1.3 商业数据分析的基本流程商业数据分析是一个系统性的过程，它包含以下几个基本步骤：•数据收集：数据收集是商业数据分析的第一步。
我们需要从各种来源获取原始数据，包括企业内部数据（如销售数据、客户数据）和外部数据（如市场调研数据、社交媒体数据）。
Excel数据分析的基础教程
Excel数据分析的基础教程第一章：Excel数据分析入门1.1 Excel数据分析的定义和作用Excel是一种广泛应用于数据分析的电子表格软件，通过Excel可以进行数据的收集、管理、统计和分析等操作，帮助人们更好地理解和利用数据。
1.2 Excel数据分析的基本流程数据分析的基本流程包括准备数据、清洗数据、数据透视表、数据可视化和数据分析等环节。
我们将逐步介绍每个环节的具体操作和技巧。
1.3 Excel数据分析的常用函数和公式Excel提供了丰富的函数和公式，如常用的SUM、AVERAGE、COUNT等函数，通过合理运用这些函数可以快速实现对数据的计算和统计。
第二章：数据准备和清洗2.1 数据的导入和导出在Excel中，我们可以通过多种方式导入和导出数据，如从文本文件、数据库、Web数据等导入数据，方便获取分析所需的数据。
2.2 数据去重和筛选数据去重和筛选是数据准备的重要环节，Excel提供了多种方式去重和筛选数据，并且可以根据自定义条件进行筛选，以满足分析需要。
2.3 数据的格式化与转换数据的格式化和转换可以使数据更具可读性和可分析性，我们可以通过更改单元格格式、插入列、拆分合并单元格等操作来实现数据的格式化与转换。
第三章：数据透视表3.1 数据透视表的基本概念数据透视表是一种以交叉分析为基础的数据分析工具，它可以对大量的数据进行快速汇总、分组和分析，帮助用户从多个维度分析数据。
3.2 数据透视表的创建和设置在Excel中创建数据透视表非常简单，只需要选择要分析的数据范围并设置相应的行、列和值，然后系统会自动生成相应的数据透视表。
3.3 数据透视表的进阶应用除了基本的汇总和分析功能外，数据透视表还提供了排序、过滤、计算汇总、字段设置和样式设置等进阶应用，帮助用户更全面地分析数据。
第四章：数据可视化4.1 图表的基本概念图表是Excel中最常用的数据可视化工具，通过将数据转化成图表，可以更直观地展示数据的分布、趋势和关系，提高数据分析的效果。
定性数据分析第五章课后答案
定性数据分析第五章课后作业1、为了解男性和女性对两种类型的饮料的偏好有没有差异，分别在年青人和老年人中作调查。
调查数据如下：试分析这批数据，关于男性和女性对这两种类型的饮料的偏好有没有差异的问题，你有什么看法？为什么？解：（1）数据压缩分析首先将上表中不同年龄段的数据合并在一起压缩成二维2×2列联表1.1，合起来看，分析男性和女性对这两种类型的饮料的偏好有没有差异？表1.1 “性别×偏好饮料”列联表二维2×2列联表独立检验的似然比检验统计量Λ2的值为0.7032，p值-ln为05≥==χp，不应拒绝原假设，即认为“偏好类型”(2>P4017.0)1().07032.0与“性别”无关。
（2）数据分层分析其次，按年龄段分层，得到如下三维2×2×2列联表1.2，分开来看，男性和女性对这两种类型的饮料的偏好有没有差异？表1.2 三维2×2×2列联表在上述数据中，分别对两个年龄段（即年青人和老年人）进行饮料偏好的调查，在“年青人”年龄段，男性中偏好饮料A 占58．73%，偏好饮料B 占41.27%；女性中偏好饮料A 占58．73%，偏好饮料B 占41.27%，我们可以得出在这个年龄段，男性和女性对这两种类型的饮料的偏好有一定的差异。
同理，在“老年人”年龄段，也有一定的差异。
（3）条件独立性检验为验证上述得出的结果是否可靠，我们可以做以下的条件独立性检验。
即由题意，可令C 表示年龄段，1C 表示年青人，2C 表示老年人；D 表示性别，1D 表示男性，2D 表示女性；E 表示偏好饮料的类型，1E 表示偏好饮料A ,2E 表示偏好饮料B 。
欲检验的原假设为：C 给定后D 和E 条件独立。
按年龄段分层后得到的两个四格表，以及它们的似然比检验统计量Λ-ln 2的值如下： 1C 层2C 层248.6ln 2=Λ- 822.11ln 2=Λ-条件独立性检验问题的似然比检验统计量是这两个似然比检验统计量的和，其值为07.18822.11248.6ln 2=+=Λ-由于2===t c r ，所以条件独立性检验的似然比检验统计量的渐近2χ分布的自由度为2)1)(1(=--t c r ，也就是上面这2个四格表的渐近2χ分布的自由度的和。
数据的分析-高一信息技术(粤教版2019必修1)
三
关联分析
关联分析典型案例——寻找衡量标准
support(支持度)∶某商品(或组合)在所有订单中出现的概率。 Support(面包→牛奶)=（面包+牛奶)/记录总数=4/10
支持度越高，说明同时购买组合商品的顾客基数越大，越有研究的实际价值 。
三
关联分析
关联分析典型案例——寻找衡量标准
Confidence(置信度)∶在所有包含A的订单中出现B商品的概率。 Confidence(面包→牛奶)=（面包＋牛奶)/面包=4/6
三
关联分析
关联分析典型案例——寻找衡量标准
频繁项集：支持度大于或等于某个阈值的项集。 强关联规则∶大于或等于最小支持度阈信和最小置信度阈值的 规则叫做强关联规则。 关联分析的最终目标就是要找出强关联规则。
三
关联分析
关联分析典型案例——计算方法
在所有的销售记录中，找出所有的强关联规则。
找出频繁项集（即商品组合）︰按照“Support(支持度)≥最小 支持度”的标准筛选满足最小支持度的频繁项集。 找出强关联规则：按照“Confidence(置信度)≥最小置信度” 的标准筛选满足最小置信度的强关联规则。
四
聚类分析
聚类分析
将物理或抽象对象的集合分成多个类的过程被称为聚类。聚类所生成的簇是一组数据对象的 集合，这些对象与同一个簇中的对象彼此相似，与其他簇中的对象相异。
聚类分析是一种探索性的分析，在分类的过程中，人们不必事先给出一个分类的标准，聚类分 析能够从样本数据出发，自动进行分类。
四
聚类分析
聚类分析算法
请观察下方两张图，图中数据点的分布有什么特征？
四
聚类分析
观察思考
请观察下方两张图，图中数据点的分布有什么特征？
数据分析与业务决策支持制度
数据分析与业务决策支持制度第一章总则第一条为了提高企业决策的科学性和准确性，推动业务发展和提升竞争力，订立本制度。
第二条数据分析与业务决策支持制度是指为企业供应数据分析和业务决策支持的一系列规定和流程，旨在促进企业数据驱动决策的实施。
第三条本制度适用于全部企业部门，在数据分析和业务决策过程中必需遵守本制度规定。
第二章数据分析流程第四条数据分析流程包含数据收集、数据加工、数据分析和决策支持四个阶段。
（一）数据收集1. 全部部门应依照制度要求，定期收集与业务运营相关的数据，并遵从数据安全和隐私保护的原则。
2. 数据收集应确保数据的完整性和准确性，必需时可以采用内外部数据整合的方法。
（二）数据加工1. 接受数据的部门应依照制度要求，对收集的数据进行预处理和清洗，确保数据的质量和可用性。
2. 数据加工过程中涉及的方法和工具应符合技术规范，确保数据的准确性和全都性。
（三）数据分析1. 数据分析部门应依据业务目标和需求，采用合适的方法和模型进行数据分析，包含但不限于统计分析、机器学习和数据挖掘等。
2. 数据分析结果应能够供应有价值的见解和决策支持，如市场趋势分析、业务猜测等。
（四）决策支持1. 数据分析结果应供应给相关部门和决策者，用于支持业务决策和优化运营。
2. 决策者应综合考虑数据分析结果和其他因素，订立科学合理的业务决策。
第五条各部门在数据分析流程中应相互搭配，确保数据分析和决策支持工作的顺利进行。
第三章数据分析和业务决策支持人员第六条公司应配备专业的数据分析和业务决策支持人员，负责数据分析和决策支持的具体工作。
第七条数据分析和业务决策支持人员的职责包含但不限于以下方面：（一）数据收集1. 负责协调各部门的数据收集工作，确保数据的完整性和准确性。
2. 对数据收集过程中显现的问题进行解决和处理。
（二）数据加工1. 负责数据预处理和清洗的工作，确保数据的质量和可用性。
2. 对数据加工过程中显现的技术问题进行解决和处理。
第5章市场调查的数据分析
5.2.3 非参数检验（X2）
在市场调查中常获得一些量表数据，对量表数据 求取平均数与方差都是毫无意义的。对量表数据 的处理更适宜于采用非参数检验方法。非参数检 验中常用的方法是X2检验。 2 2检验的统计量是 X k (Qi E i ) X2 E i 1
i
Q 上述统计量中，i 表示第 i 类别在样本中实际出现 Ei 的次数，表示期望出现的次数， 为类别数。 k
第五章 市场调查的数据分析
市场调查数据分析的基本方法 假设检验法 方差分析法 聚类分析法 判别分析法
5.1 市场调查数据分析的基本方法
频数、频率分析 数据集中趋势分析
算术平均数 中位数 众数
数据分散趋势分析
全距（极差） 四分位差 标准差
5.1.1 频数、频率分析（1）
xn
… x m1
x1
… xm 2
x2
平均值
…
5.3.1 单因素方差分析（2）
单因素方差分析的一般形式
方差来源 组间方差 平方和
SA SE
自由度
方差
SA n 1 SE mn n
F
n 1
组内方差
mn n
mn 1
S A (n 1) S E (mn n)
方差总和 ST S A S E
百分比差异的检验（t）
假设有
H 0 : p1 p 2 H 1 : p1 p 2
选取统计量
t p1 p 2 p (1 p )( 1 1 ) n1 n2 其中 p n1 p1 n 2 p 2 n1 n 2
设定显著性水平 0.01 查表得到 t (n1 n2 2) 根据t的计算结果，比较t的绝对值与 t (n1 n2 2) 的大小。若有 t t (n1 n2 2) 则接受H0，否则拒绝H0 。
大数据高职系列教材之大数据导论PPT课件：第5章 大数据分析
面向流 程视角
面向流程视角的大数据分析方法主要关注大数据分析的步骤 和阶段。一般而言，大数据分析是一个多阶段的任务循环执 行过程。
面向信息技术视角的大数据分析方法强调大数据本身涉及到
面向信息 技术视角
的新型信息技术，从大数据的处理架构、大数据系统和大数 据计算模式等方面来探讨具体的大数据分析方法。
5.2数据分析方法
数据来源
数据作为第四次工业革命的战略资源，全球各国都在大力发展数据基础信息平台的建设， 用以改善数据的采集、存储、传输及管理的效率，从而提升信息服务水平。
数据分析 活动步骤
大数据分析包括五个阶段，1）数据获取及储存 2）数据信息抽取及无用信息的清洗 3 ）数据整合及表示 4）数据模型的建立和结果分析 5）结果阐释
大数据应用人才培养系列教材
大数据导论
大数据应用人才培养系列教材
第五章 大数据分析
5.1 数据分析概念和分类 5.2 数据分析方法 5.3 数据挖掘 5.4 上机与项目实训 习题
5.1 数据分析概念和分类
数据分析概念和分类
数据分析是指收集、处理数据并获 取数据隐含信息的过程。大数据具 有数据量大、数据结构复杂、数据 产生速度快、数据价值密度低等特 点，这些特点增加了对大数据进行 有效分析的难度，大数据分析(Big Data Analytics, BDA)成为当前探索 大数据发展的核心内容。 数据分析主要作用包括： ● 推测或解释数据并确定如何使用 数据； ● 检查数据是否合法； ● 给决策制定合理建议； ● 诊断或推断错误原因； ● 预测未来将要发生的事情。
机器学习算法从数据中自动分析获得规律，并利用规律对未
机器学习
知数据进行预测。高性能的以机器学习算法为核心的数据分 析，为实际业务提供服务和指导，进而实现数据的最终变现。
数据分析初学者指南
数据分析初学者指南第一章：数据分析的基本概念与流程数据分析是指通过收集、清洗、整理、分析和解释大量数据，从中提取出有价值的信息并做出决策的过程。
数据分析的一般流程包括确定分析目标、收集数据、清洗数据、数据探索与可视化、应用统计学方法进行分析、结果解释和提供决策支持。
第二章：数据收集与清洗数据收集是数据分析的第一步，常见的数据收集方法包括问卷调查、实验设计、日志记录等。
数据清洗是指对收集到的数据进行预处理，包括处理缺失值、异常值、重复值以及数据格式的转换等。
第三章：数据探索与可视化数据探索是对数据进行初步的探索性分析，可以通过统计指标、基本图表来描述和总结数据的特点。
数据可视化则是将数据通过图像化的方式呈现，使得人们能够更直观地理解与分析数据。
第四章：数据分析方法与统计学应用数据分析方法包括描述统计、推断统计和预测建模等。
描述统计是对数据进行总结和描述的方法，包括均值、方差等。
推断统计是在样本数据基础上对总体做出推断的方法，包括假设检验和置信区间等。
预测建模是通过建立数学模型来预测未来结果或变量的方法，包括回归分析、时间序列分析等。
第五章：数据分析工具与编程语言常见的数据分析工具包括Excel、SPSS、SAS等，而编程语言如Python和R也被广泛应用于数据分析。
通过掌握这些工具和语言，可以更快速、高效地进行数据分析工作。
第六章：数据可视化工具与技巧数据可视化工具如Tableau、Power BI等帮助分析师将数据通过图表形式展示出来，并能通过交互方式进行探索和分析。
合理运用数据可视化工具，能够使数据分析结果更易于理解和传达。
第七章：数据分析实战与案例研究通过数据分析实战和案例研究，深入学习如何应用数据分析方法与工具解决实际问题。
通过分析真实的数据集和业务场景，可以更好地理解和掌握数据分析的实际应用。
第八章：数据分析的发展与前景随着数据的快速增长和技术的不断进步，数据分析正成为各行业重要的技能。
第5章 仿真数据分析
§5.1.4 分布参数估计
极大似然估计法具有一些较好的统计特性 ，有着较为直观的意义，并且对后续采用 χ2拟合优度检验等也非常重要。
该方法的原理是: 认为所观测到的样本数据 是实际生产系统中所产生的概率最大的一 组数据。
§5.1.4 分布参数估计
极大似然原理及数学表述
§5.1.4 分布参数估计
§5.1 仿真数据的采集与分析
数据收集是针对实际问题，经过系统分 数据的收集是一项工作量很大的工作，
什么是数据收集？ 数据收集的意义？
析或经验的总结，以系统的特征为目标， 也是在仿真中最重要、最困难的问题。 收集与此有关的资料、数据、信息等反 即使一个模型结构是正确的，但若收集 映特征的相关数据。 的输入数据数据不正确，或数据分析不 对，或这些数据不能代表实际情况，那 么利用这样的数据作为决策的依据必将 导致错误，造成损失和浪费。 数据收集工作应该具有科学的态度、忠 于现实的工作作风。应该将数据收集工 作、仿真工作的意义让参与者明确，得 到参与者的支持和理解。
§5. 2 仿真输出分析
1.点估计 设n次仿真运行中某一输出随机变量X的观察 值(即仿真输出的样本数据)为X1,X2，…， Xn，如果未知参数是均值E(X)和方差 Var(X)，那么常用的点估计有:
§5. 2 仿真输出分析
2.区间估计 点估计给出了未知参数的一个较好的推测 而区间估计可以对估计值距离参数真值的 误差进行度量，并给出其置信度，以说明 这个推测的误差为多大才算是合理的。
频率
4 如果区间太窄，则直方图显得凹凸不平不好平滑 3 2 合适的区间选择（m值）是直方图制作，分布函数分析的基础。 1 0 1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25
如何在做决策时有效利用数据分析
如何在做决策时有效利用数据分析在现代管理中，数据分析已经成为了组织决策的重要工具。
正确地使用数据分析可以帮助管理者更好地了解组织的情况，从而做出更好的决策。
本文将从几个方面阐述如何在做决策时有效利用数据分析。
第一章识别问题在进行数据分析前，需要明确需要解决的问题是什么。
因为不同的问题需要不同的数据和分析方法。
解决问题的第一步是明确问题的性质，并确定目标。
例如，要确定一个产品的核心竞争力，需要确定该产品的目标客户、市场地位、关键功能等方面的数据。
第二章收集数据数据分析只有在足够数量和质量的数据基础上才有意义。
因此，数据分析前需要考虑如何收集数据。
通常可以通过问卷、观察、采访等方式收集数据。
在收集数据时，需要注意以下方面：1.数据的准确性：数据需要来自可靠的来源，并保证数据的准确性。
2.数据的广泛性：数据的来源需要广泛，涵盖的样本越广泛越好。
3.数据的完整性：数据需要足够完整，尽量涵盖所有相关信息。
第三章数据清洗在收集完数据之后，需要进行数据清洗。
数据清洗是指对数据进行校核、排除异常值等操作，确保数据的正确性和连续性。
对于数据缺失或错误的情况，需要进行相应的修正或者忽略。
第四章数据可视化数据可视化是指将数据变成为图表或者其他可视化的形式，在视觉上展现数据的关系和趋势，从而更直观地理解数据。
数据可视化通常包括折线图、柱状图、饼图等。
通过对数据进行可视化处理，可以更好地看到数据间的关系，并发现数据间的趋势。
第五章数据分析数据分析是数据准备工作的基础上进行的，目的是将数据的不同方面比较和归纳。
在数据分析中，需要分析数据间的关系和趋势，并将数据转化为信息和知识。
数据分析可以使用统计学方法，如平均数、标准差和相关性分析等。
可以使用计算机软件和工具帮助处理和分析数据，如Excel等。
第六章做出决策最终的目标是根据数据分析的结果做出启发性的决策。
在做出决策时需要考虑数据的可靠性、相关性和代表性。
除数据外，还需要考虑其他因素，如组织的价值观、管理者的实践经验、市场趋势等。
建模与仿真第五章 输入数据分析
因为 0.05,( k r 1) 0.05,(811) 12.59 0.5633 故在水平0.05下接受H0，认为X服从指数分布。
2 2
物流系统建模与仿真
Kolmogrov-Smirnov检验法 K-S测试，是把经验分布函数与所假设分 布的理论分布函数做比较。 用K-S测试不用确定分段区间，对样本数 量也没有限制。
物流系统建模与仿真
Ai
2
检验计算表
Ni
50 31 26
pi
0.2788 0.2196 0.1527 0.1062
npi
npi-Ni
(npiNi)2/npi
0.5175 0.5884 0.0644 0.0024
A1: 0 x 4.5 A2: 4.5 x 9.5 A3: 9.5 x 14.5
1.9718
0.3268
0.3248
0.0126
A7: 29.5 x 34.5
A8: 34.5 x 39.5 A9: 39.5 x
6
6 8
0.0358
0.0248 0.0568
5.7996
4.0176 9.2016
-0.2004
-0.7808
0.0069
0.0461 0.5633
2
D （x） E ( x) 0.322 /
物流系统建模与仿真
拟合成直方图观测：
物流系统建模与仿真 点统计法，不能唯一的确定分布的类型，因为多数分布 的偏差系数的取值范围是重叠的，为此点统计法只能作出 一个比较粗略的分布假设。
配合直方图进行分析 根据实际经验分析
根据均值、方差的一些特点，综合分析
2
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郭长青
第五章 数据分析
§2 推论统计
三、假设检验的基本概念 1、对立假设 2、显著性试验 3、甲种误差和乙种误差 4、单边检验和双边检验 5、自由度 6、参数检验和非参数检验
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第五章 数据分析
§2 推论统计
四、t检验 1、独立样本 2、非独立样本
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第五章 数据分析
§2 推论统计
五、F检验 2 六、 检验 七、示例
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第五章 数据分析
§3 结构方程建模
一、简介 二、应用步骤 1、模型设定 2、模型辨识 3、模型估计 4、模型评价 5、模型修正
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第五章 数据分析
§3 结构方程建模Fra bibliotek三、示例 1、研究假设 2、问卷设计及数据收集 3、数据处理和初步分析 4、假设验证 5、结果分析
三、内部效度 1、假设效度 2、变量设计效度 3、观测方法效度 4、数据（证据）效度
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第五章 数据分析
§4 评估研究
四、外部效度 1、假设效度 2、变量设计效度 3、观测方法效度 4、数据（证据）效度
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第五章 数据分析
§5 理论研究
理论论证的几种思路： 1、从公理出发演绎出支持假设的结论 2、从现有知识出发构建理论模型，据以支持 研究假设 3、提出现有理论的悖论
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第五章 数据分析
§1 描述统计
2、定距和定比变量的关联分析 （1）回归分析 （2）相关分析
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第五章 数据分析
§1 描述统计
三、多变量描述统计 1、多变量关联表分析（细化分析） 2、偏相关分析和多元回归 （1）偏相关分析 （2）多元回归分析
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第五章 数据分析
§1 描述统计
描述统计用数学语言表述一组样本的特征 或者样本各变量间关联的特征，用来概括 和解释样本数据 描述统计可分为三类：单变量、双变量、 多变量
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第五章 数据分析
§1 描述统计 一、单变量描述统计 单变量描述统计描述某个变量属性值的 集中趋势、离散趋势及分布 1、集中趋势分析 常用指标： （1）众数 （2）中位数 （3）平均数
本章完
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管理研究方法论
第五章 数据分析
主讲人：郭长青
第五章 数据分析
§1 描述统计 §2 推论统计 §3 结构方程建模 §4 评估研究 §5 理论研究
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本章目录
第五章 数据分析
数据分析包括描述统计和推断统计 推断统计是在描述统计的基础上检验研究 假设
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第五章 数据分析
§4 评估研究
一、信度和效度 1、稳定性 2、等值性 3、内部一致性
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第五章 数据分析
§4 评估研究
二、可测性 1、问题阐明 2、输出变量 3、管理情境 4、自变量 5、分析单位
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第五章 数据分析
§4 评估研究
郭长青
第五章 数据分析
§1 描述统计
3、因子分析 （1）分析步骤 （2）示例 （3）确认型和探索型因子分析 4、原因事件的辨识 （1）事件的变异性 （2）时序性 （3）呼应性
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第五章 数据分析
§2 推论统计
一、抽样分析 二、参数估计 1、点值估计 2、区间估计
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第五章 数据分析
§1 描述统计
2、离散趋势分析 常用指标： （1）极差 （2）四分互差 （3）标准差 3、频数和频率分布
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第五章 数据分析
§1 描述统计 二、双变量描述统计 双变量描述统计分析两个变量间的关联
1、定类和定序变量的关联分析 （1）关联表 （2）变量关联的度量 ①定类数据 ②定序数据 全序 偏序