数据分析基础知识
从数据中获取正确的信息：数据分析的基础知识和技巧
从数据中获取正确的信息：数据分析的基础知识和技巧《从数据中获取正确的信息：数据分析的基础知识和技巧》现在，数据分析已经成为管理和决策的重要工具之一。
有效的数据分析需要准确的信息和正确的技术。
为了从数据中获取有用的信息，我们需要一系列的基础知识和技巧。
首先，我们需要掌握数据的基本结构。
数据可以分为分类数据和数值数据。
分类数据是指只能以离散的方式定义的数据，例如性别、学历等；而数值数据指的是以连续的方式定义的数据，例如体重、身高等。
此外，数据还可以分为定量数据和定性数据。
定量数据是指可以用数字来描述的数据，例如收入、利润等；而定性数据是指通过文字描述的数据，例如职位、职责等。
理解数据的基本结构是从数据中获取正确的信息的重要步骤。
其次，我们需要掌握数据分析的基本方法。
数据分析可以分为描述性分析和预测性分析两大类。
描述性分析是对数据进行汇总和描述，通过统计图表和数值统计等方法，对数据进行结构化和简单的分析；预测性分析是对数据进行预测，通过回归分析、分类分析、聚类分析等方法，对数据进行复杂的分析。
这些分析方法可以帮助我们从数据中获取有价值的信息。
此外，我们还需要掌握数据挖掘和机器学习的基础知识和技巧。
数据挖掘是通过从数据中发现潜在的关系，并从中提取价值的一种技术。
数据挖掘的常用算法包括关联规则、决策树、聚类等。
机器学习是一种研究计算机算法以自动从数据中学习的学科。
机器学习的常用算法包括支持向量机、神经网络等。
这些算法可以帮助我们从海量数据中发现有用的信息。
最后，我们还需要掌握数据可视化的基础知识和技巧。
数据可视化是将数据以图形的形式展示出来，以更加直观的方式展示数据的一种技术。
数据可视化的常用图形有柱状图、条形图、饼图、折线图等。
通过数据可视化，我们可以更清晰地看到数据之间的关系，从而更好地理解数据，并从中获得有价值的信息。
总之，要想从数据中获取正确的信息，我们需要掌握数据的基本结构、数据分析的基本方法、数据挖掘的基础知识和技巧以及数据可视化的基础知识和技巧。
数据分析和可视化的基础知识和应用
数据分析和可视化的基础知识和应用数据分析和可视化是当下信息技术发展最为迅速的两个领域。
随着数据的爆炸式增长，我们需要更高效、更精准的方法来处理和分析这些数据。
同时，数据可视化也成为了一种必要的手段，通过图表、图形的展示，把数据传递给用户，增强用户对数据的理解和洞察。
本文将从基础知识和应用两个方面来谈数据分析和可视化。
一、数据分析基础知识1.数据的类型在数据分析中，我们需要首先了解数据的类型，分为离散和连续两种。
离散数据是指数据的取值只能是指定的数值，例如存活人数、商品销量等。
而连续数据则表示在某一范围内可以取任意值，例如身高、体重等。
2.数据的统计描述数据分析除了分析数据的类型外，还要进行数据的统计描述，例如数据的平均值、中位数、标准差、极差等。
其中平均值是指样本值之和除以样本总数，中位数是将所有样本排列后，位于中间的数。
标准差是用来反映一个数据集的离散程度，极差则是最大值减去最小值。
3.数据的分布特征数据的分布特征是指在一个数据集中，不同数值出现的频率，进而分析数据集的分布的趋势，常用的分布特征有正态分布和偏态分布。
在后续的数据分析过程中，要选择合适的分布特征来进行分析。
二、数据可视化基础知识1.可视化的目的数据可视化的目的在于把数据用更加直观的方式来展现，通过图表、图形、地图等多种形式传递数据信息，增强用户的信息理解和获取。
因此，在进行数据可视化时，需要注意目的的明确性，尽可能使数据展示的信息更加明确，让用户更容易理解。
2.可视化的类型数据可视化的类型多种多样，例如折线图、柱状图、饼状图等，不同的类型适用于不同的数据展示需求。
例如，柱状图适用于分析不同类目的数量关系，饼状图适用于分析不同类目的比率关系。
在进行数据可视化时，要根据展示的数据情况，选择合适的可视化类型来进行展示。
3.可视化的设计原则数据可视化的设计原则是指在进行数据可视化时，应当按照一定的规律来设计，使得数据的信息更加清晰、易于理解。
数据分析入门：掌握数据驱动决策的基础知识
数据分析入门：掌握数据驱动决策的基础知识引言在当今信息化的时代，数据成为了企业和组织的重要资源。
数据分析作为一种能够从大量数据中提炼有价值信息的方法，被广泛应用于各个领域。
掌握数据驱动决策的基础知识，对于现代管理者和决策者来说是至关重要的。
本文将介绍数据分析的基本概念、技术和方法，帮助读者入门数据分析，了解如何运用数据分析来做出更明智的决策。
1. 数据分析的定义与意义1.1 什么是数据分析？数据分析是指利用各种技术和方法来收集、处理、整理和解释数据，以获取有价值的信息、发现隐藏的规律，并从中做出合理的决策。
数据分析的目标是通过对数据的深入分析，揭示问题的本质、找到解决问题的方法，并为决策提供科学依据。
1.2 数据分析的意义数据分析在现代社会和商业活动中具有重要的意义。
首先，数据分析可以帮助企业和组织发现市场需求，了解客户需求以及产品和服务的优势和劣势，提供基于客观数据的决策支持，帮助企业迅速适应市场变化。
其次，数据分析可以揭示问题的本质和规律，识别潜在风险，提供科学依据，降低决策的不确定性。
再次，通过数据分析，企业和组织可以了解业务的效益和运营状况，从而优化和改进业务流程，提高工作效率和竞争力。
2. 数据分析的基本方法2.1 数据收集和整理数据分析的第一步是进行数据收集和整理。
数据可以来源于各种渠道，如数字化的企业数据、社交媒体数据、市场调研数据等。
为了确保数据的质量和完整性，需要进行数据清洗和整理，去除重复数据、填补缺失值，并进行标准化和归一化处理。
2.2 数据探索与可视化数据探索是指对数据进行初步的分析和探索，以了解数据的特征和特点。
数据可视化是一种常用的数据探索手段，通过图表、图像等可视化方式展示数据，帮助我们更直观地理解数据的分布、变化趋势和关联关系。
常用的数据可视化工具包括 Excel、Tableau、PowerBI 等。
2.3 数据分析和建模数据分析的核心是通过统计学方法和数学建模技术，对数据进行深入分析和建模，从中提取有价值的信息。
教育调查数据分析基础知识
教育调查数据分析基础知识在教育研究中，数据分析是非常重要的一个环节。
通过对数据进行分析，我们可以更全面、准确地了解教育行业的现状和问题，进而提出更为有效的解决方案。
然而，作为一个数据新手，我们需要了解什么是教育调查数据以及如何进行数据分析？一、教育调查数据的基本概念教育调查数据是指在特定时期和范围内，通过某种方式收集到的教育数据素材。
一般来说，教育调查数据可以分为定性数据和定量数据两种类型。
其中，定性数据是指对某一事物或现象进行的描述性描述，例如名词解释、类别划分、特性描述等，而定量数据则是指某一事物或现象的度量性描述，如统计和测量数据。
二、教育调查数据的收集方式在真实世界中，收集教育调查数据有多种方式。
以下是一些常见的调查数据收集方法：1. 采访法：通过与被调查者进行口头交流的方式来收集调查数据。
2. 问卷法：通过书面方式向被调查者发放问卷，以了解他们的观点、意见和反馈。
3. 观察法：通过观察事物或现象来收集调查数据。
4. 实验法：通过实验和操作来收集调查数据，以确定因果关系。
5. 记录法：通过收集相关资料和记录的方式收集调查数据，如往年学生分数、学科选课以及课堂表现等。
三、教育调查数据分析的基本方法1. 描述性统计：用数量来描述某一事物或现象，例如算术平均数、中位数、众数、极差、标准差等。
2. 探索性数据分析：用图表等方法来分析数据，以探寻数据的特征和规律性。
3. 推论性统计：通过抽样技术、显著性检验等方法来对总体进行推断。
四、教育调查数据分析中的注意事项1. 数据的质量决定了分析的可靠性：在进行数据采集的过程中，我们需要尽可能避免出现数据缺失、重复、错误等问题，确保数据的质量和准确性。
2. 小样本调查数据分析时需当心：在进行小样本调查时，我们需要注意样本的大小、选取方法以及样本是否代表性等问题。
3. 注意数据分析的目的和意义：在教育数据分析中，我们需要从实际出发，在获取数据的基础上，针对实际问题来进行数据分析，为相关方提供决策参考。
数据分析基础知识(精选)
数据分析基础知识(精选)数据分析基础知识(精选)现代社会越来越重视数据的价值，数据分析的能力也日益受到重视。
掌握数据分析的基础知识对于从事数据相关工作的人来说至关重要。
本文将介绍几个数据分析的基础知识，希望能帮助读者快速入门。
1. 数据类型在数据分析中，我们会遇到不同的数据类型。
常见的数据类型包括：- 数值型（Numerical）：代表实际的数值，可以进行数值运算。
如年龄、体重等。
- 类别型（Categorical）：表示某个特定类别的数据，通常用文本描述。
如性别、地区等。
- 顺序型（Ordinal）：类似类别型数据，但具有顺序关系，可进行排序。
如评分等级、学历等。
- 时间型（Temporal）：表示时间或日期的数据类型。
如出生日期、交易时间等。
了解数据类型对于选择合适的数据处理方法至关重要。
2. 数据收集在进行数据分析之前，需要先收集数据。
数据收集可以通过多种途径实现，例如：- 实地调查：直接到实地进行调查和观察，获得准确的数据。
- 问卷调查：通过设计问卷并发放给目标群体，收集大量数据。
- 数据库查询：通过查询数据库获取已经存在的数据。
- 网络爬虫：利用程序自动从网页上抓取数据。
不同的数据收集方法适用于不同的场景，需要根据实际情况选择。
3. 数据清洗在收集到数据后，通常会发现数据存在一些问题，例如缺失值、离群值等。
数据清洗是指对这些问题进行处理，以确保数据的准确性和一致性。
数据清洗的常见步骤包括：- 删除重复值：对于数据集中出现的重复数据，可根据特定字段进行去重。
- 处理缺失值：对于缺失值，可以选择删除含有缺失数据的行或列，或者采用填充的方法进行处理。
- 异常值处理：对于异常值（离群值），可以选择删除或替换为合理的值。
数据清洗可以保证数据的质量，提高后续分析的准确性。
4. 数据可视化数据可视化是将数据通过图表、图形等方式展现出来，以直观地表达数据的特征和规律。
常见的数据可视化工具包括：- 柱状图：用于比较多个类别的数值。
数据分析的基础知识和技巧
数据分析的基础知识和技巧数据分析是指对收集来的数据进行解析、整理、分析和推断，以便从中提取有用的信息，并为决策和业务发展提供支持的过程。
在当今信息爆炸的时代，数据分析已成为各个领域中不可或缺的一项技能。
本文将介绍数据分析的基础知识和技巧，帮助读者了解和掌握这一重要的能力。
一、数据收集与处理1. 数据来源数据分析的第一步是收集数据。
数据可以来自各种渠道，比如企业内部的数据库、互联网上的公开数据、调查问卷等。
在收集数据时，需要注意数据的来源和真实性，确保数据的准确性和完整性。
2. 数据清洗收集到的数据往往存在噪声、缺失值、异常值等问题。
在进行数据分析之前，需要对数据进行清洗。
清洗的过程包括去除重复数据、填充缺失值、处理异常值等操作，以确保数据的可靠性和一致性。
3. 数据转换有些数据可能不符合分析的需求，需要进行转换。
比如将日期类型数据转换为时间序列，将文本数据转换为数值型数据等。
数据转换的目的是使数据适应分析模型和方法的要求，便于后续的分析工作。
二、数据探索与描述1. 数据可视化数据可视化是数据分析中的重要手段之一。
通过图表、图像等可视化工具，可以更直观地展示数据的特征和规律。
常用的数据可视化方法包括柱状图、折线图、散点图、饼图等。
通过数据可视化，可以帮助分析人员更好地理解数据，并发现其中的关联和趋势。
2. 描述统计描述统计是对数据进行总结和概括的方法。
常用的描述统计指标包括均值、中位数、标准差、相关系数等。
通过描述统计，可以了解数据的中心趋势、离散程度和相关关系，为后续的分析和推断提供基础。
三、数据分析与建模1. 统计分析统计分析是数据分析的核心内容之一。
通过应用概率统计理论和方法，对数据进行推断和预测。
常用的统计分析方法包括假设检验、方差分析、回归分析等。
通过统计分析，可以揭示数据中的规律和趋势，并进行可靠的推断和预测。
2. 机器学习机器学习是近年来发展迅猛的分析方法之一。
通过构建模型和算法，让机器从数据中学习，自动发现规律和模式。
数据分析基础知识
各类基本函数
• SUM(IF/IFS) • AVERAGE(IF/IFS) • COUNT(IF/IFS/IFA) • VLOOKUP • DATEDIF
高效汇总工具
• 分类汇总 • 数据透视表
EXCEL是初级但高效的数据分析软件，它的数据分析能力十分强大，而且基本满足了非专业数据分析的大部分需求
数据可视化
一些例子
啤酒与尿布的故事
沃尔玛的超市管理人员分析销售数据时发现了一个令人难于理解的现象：在某些特定的情况下，“啤酒”与“尿布”两件看上去毫无关 系的商品会经常出现在同一个购物篮中。
实际上，在美国有婴儿的家庭中，一般是母亲在家中照看婴儿，年轻的父亲前去超市购买尿布。父亲在购买尿布的同时，往往会顺 便为自己购买啤酒，这样就会出现啤酒与尿布这两件看上去不相干的商品经常会出现在同一个购物篮的现象。如果这个年轻的父亲 在卖场只能买到两件商品之一，则他很有可能会放弃购物而到另一家商店， 直到可以一次同时买到啤酒与尿布为止。
择或者模型建立。
以上的框架被称为跨行业标准数据挖掘标准流程（Cross Industry Standard Process for Data Mining, CRISP-DM)，最初被应用 于数据挖掘问题，但也可以引申到各类不同的数据分析问题。
PART. 04
数据分析的一些技巧
数据准备
自动填充
EXCEL的自动填充功能远 不止能够填充等差数字以 及复制公式这么简单THANKS--百科数据处理的金字塔数
知识
据Hale Waihona Puke 价值信息数据
数据规模
指导决策
以后吃火锅需要做好心理准备，并且 注意不要吃太多
知识：普适的规律
吃火锅会导致肚子疼
数据分析统计学基础知识
ISO9000质量管理体系认证咨询合同整理版合同编号: XXX-XXXXXISO9000质量管理体系认证咨询合同本合同由以下双方共同缔结:甲方（委托人）:名称:地址:联系人:电话:传真:乙方（咨询机构）:名称:地址:联系人:电话:传真:鉴于：1. 甲方希望获得咨询机构的专业服务，以协助甲方成功通过ISO9000质量管理体系的认证；2. 乙方具有丰富的ISO9000质量管理体系认证咨询经验，并有合适的技术和资源来满足甲方的需求。
就上述事实，双方自愿达成如下协议:第一条任务范围1.1 乙方愿意为甲方提供咨询服务，以帮助甲方成功通过ISO9000质量管理体系的认证。
1.2 乙方的咨询服务包括但不限于以下内容：a) 与甲方合作定义适用的ISO9000标准和要求；b) 协助甲方组织编制并实施质量管理体系文件；c) 帮助甲方进行内部审核、管理评审和相关培训；d) 协助甲方与认证机构进行沟通和审核准备；e) 对甲方实施的质量管理体系进行监督和审核。
1.3 乙方将根据实际需求协助甲方制定详细的项目计划，并以书面形式提交给甲方。
第二条服务费用和支付条件2.1 甲方同意支付乙方确定的服务费用，具体金额和支付方式如下:a) 咨询服务费: [具体金额]（人民币/CNY），于合同签订之日起，甲方应向乙方支付XX%的总费用作为定金，剩余XX%费用应在咨询服务完成验证前支付。
b) 第三方费用: 由甲方直接支付，包括但不限于认证机构的费用、培训费用等。
2.2 甲方应按照约定的时间和方式向乙方支付费用，逾期支付的，甲方需向乙方支付逾期罚金，罚金比例为逾期未支付费用的XX%。
2.3 如甲方因自身原因导致项目暂停或终止，已支付的费用概不退还，未支付的费用仍需支付。
第三条保密条款3.1 本合同任何一方在履行合同过程中了解到对方的商业秘密，均应对其保密，不得向任何第三方披露。
3.2 未经对方书面同意，任何一方不得将本合同涉及的商业秘密用于任何目的。
如何提升数据分析能力
如何提升数据分析能力数据分析能力是当今社会中一项非常重要的技能。
随着大数据时代的到来，数据分析能力对于企业和个人来说都具有重要意义。
那么，如何提升数据分析能力呢？本文将从学习基础知识、实践应用和持续学习三个方面进行探讨。
一、学习基础知识1. 学习统计学和数学知识：统计学和数学是数据分析的基础。
了解统计学的基本概念和方法，学习数学中的概率论、线性代数和微积分等知识，可以帮助我们更好地理解和应用数据分析方法。
2. 学习编程语言：掌握一门编程语言是进行数据分析的基本要求。
常用的数据分析编程语言包括Python和R语言。
学习编程语言可以帮助我们更高效地处理和分析数据。
3. 学习数据库知识：了解数据库的基本概念和操作方法，可以帮助我们更好地管理和利用数据。
学习SQL语言可以帮助我们进行数据的提取和整合。
二、实践应用1. 找到实际问题并进行分析：通过解决实际问题来提升数据分析能力。
可以选择一些感兴趣的领域，找到其中的问题，并运用所学的知识和技能进行分析和解决。
2. 参与数据分析项目：参与数据分析项目可以帮助我们锻炼实际操作能力。
可以通过参与开源项目、参加数据分析比赛或者在实际工作中应用数据分析方法来提升自己的能力。
3. 利用开源工具和库：利用开源工具和库可以帮助我们更高效地进行数据分析。
比如使用Python的pandas库进行数据处理和分析，使用matplotlib库进行数据可视化等。
三、持续学习1. 关注最新技术和方法：数据分析领域发展迅速，新的技术和方法不断涌现。
我们应该保持学习的态度，关注最新的技术和方法，不断更新自己的知识和技能。
2. 参加培训和学习课程：参加培训和学习课程可以帮助我们系统地学习和掌握数据分析知识和技能。
可以选择线上或线下的培训机构或学习平台，根据自己的需求选择适合的课程。
3. 加入数据分析社区和论坛：加入数据分析社区和论坛可以与其他数据分析从业者进行交流和学习。
可以通过分享自己的经验和问题，与其他人进行讨论和交流，提升自己的数据分析能力。
数据分析基础
数据分析基础数据分析是一项重要的技能，它利用统计学和计算机科学的原理和方法，从大量的数据中提取有用的信息和洞察力。
本文将介绍数据分析的基础知识，包括数据的收集和整理、数据的可视化和解读、数据的分析方法和数据分析的应用领域。
数据分析的第一步是数据的收集和整理。
数据可以通过不同的方式收集，例如调查问卷、实验观察、互联网数据和传感器数据等等。
收集到的数据需要进行整理和清洗，以确保数据的准确性和完整性。
数据整理的过程包括数据的去重、缺失值和异常值的处理，以及数据的格式转换和归一化等操作。
数据整理完成后，接下来是数据的可视化和解读。
可视化是通过图表、图形和可交互的界面展示数据，以直观地呈现数据的分布、趋势和关系。
常用的可视化工具包括柱状图、折线图、散点图和饼图等。
通过可视化，可以帮助人们更好地理解数据的特征和规律，并从中获取有用的信息。
除了数据的可视化，数据还需要进行进一步的分析。
数据分析的方法有很多种，包括描述性统计、推断统计、机器学习和深度学习等。
描述性统计通过计算数据的均值、方差、中位数等统计指标，来描述数据的分布和变异性。
推断统计则通过假设检验和置信区间等方法，从样本数据中推断总体的特征和差异。
机器学习和深度学习则利用算法和模型来从数据中发现隐藏的模式和规律，并进行预测和决策。
数据分析的应用领域非常广泛。
在商业领域，数据分析可以帮助企业了解客户需求和市场趋势，优化产品和服务，提高营销策略和预测销售额。
在医疗健康领域，数据分析可以帮助医生诊断疾病和制定治疗方案，优化医疗资源配置和提高医疗服务质量。
在金融领域，数据分析可以帮助银行和保险公司进行风险评估和欺诈监测，改善投资策略和预测市场趋势。
总的来说，数据分析是一项重要的技能，它可以帮助我们从海量的数据中发现有意义的信息和洞察力。
数据分析的过程包括数据的收集和整理、数据的可视化和解读、数据的分析方法和数据分析的应用领域。
通过数据分析，我们可以更好地理解和利用数据，为决策和创新提供有力的支持。
数据分析课程知识点总结
数据分析课程知识点总结1. 数据分析的基本概念数据分析的目标是通过对数据进行收集、整理、分析和解释，从而得出有用的信息。
数据分析可以用来揭示数据中的模式和关系，从而帮助做出决策。
在数据分析课程中，学生将学习数据分析的基本原理和方法，包括数据收集、数据清洗、数据可视化、统计分析等内容。
2. 统计学基础统计学是数据分析的基础，它提供了丰富的理论和方法来解释数据。
在数据分析课程中，学生将学习统计学的基本概念和方法，包括概率论、假设检验、回归分析等内容。
这些知识将帮助学生更好地理解数据，并做出准确的预测。
3. 数据收集和数据清洗数据分析的第一步是数据收集，这包括从各种来源获取数据，并将其整理成可分析的格式。
在数据分析课程中，学生将学习各种数据收集方法和数据整理技术，包括数据清洗、数据转换、数据融合等内容。
这些知识将帮助学生处理现实世界中的复杂数据，并为后续的分析做好准备。
4. 数据可视化数据可视化是数据分析中的重要工具，它可以帮助人们更直观地理解数据。
在数据分析课程中，学生将学习各种数据可视化方法和工具，包括柱状图、折线图、散点图、热力图等内容。
这些知识将帮助学生更好地展现数据中的模式和关系，从而为后续的分析提供更多的启发。
5. 机器学习和数据挖掘机器学习和数据挖掘是数据分析中的前沿技术，它们能够帮助人们从大规模数据中发现隐藏的模式和关系。
在数据分析课程中，学生将学习机器学习和数据挖掘的基本原理和方法，包括分类、聚类、关联规则挖掘等内容。
这些知识将帮助学生应用机器学习和数据挖掘技术来解决实际问题，并为未来的数据分析工作做好准备。
6. 实际案例分析在数据分析课程中，学生将学习如何应用所学的知识和方法来解决实际的数据分析问题。
这包括从真实数据中发现模式和关系，做出有价值的结论，并提出合理的建议。
通过实际案例分析，学生将学会如何将理论知识应用到实际工作中，并提升他们的数据分析能力。
总结来说，数据分析课程涉及的知识点非常丰富，包括统计学基础、数据收集和数据清洗、数据可视化、机器学习和数据挖掘等内容。
数据分析的基础知识点
数据分析的基础知识点数据分析是指通过统计学和计算机科学的方法，从大量数据中提取有用信息和洞察力的过程。
在当今信息爆炸的时代，数据分析已经成为各行各业中必不可少的技能。
本文将介绍数据分析的基础知识点，帮助读者建立起对数据分析的基本理解。
一、数据预处理数据预处理是数据分析的第一步，它包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约。
数据清洗是指将原始数据中的错误、冗余、缺失和不一致等问题进行处理，以保证数据的准确性和完整性。
数据集成是将不同来源的数据合并为一个一致的数据集，便于后续分析。
数据变换是将数据进行转换，如进行归一化、标准化、离散化等，以便于分析和建模。
数据规约是通过选择或者抽样的方式减少数据量，以提高计算效率。
二、探索性数据分析（EDA）探索性数据分析是指在进行正式的数据建模之前，对数据进行可视化和描述性统计分析的过程。
它的目的是通过直观的方式发现数据中的特征、关系和异常值等，为后续的数据建模提供依据。
在EDA中常用的方法包括箱线图、散点图、直方图等。
三、统计学基础统计学是数据分析的重要基础。
它包括描述统计和推断统计。
描述统计是通过对数据的描述性分析，如平均数、标准差、相关系数等，来总结和概括数据的特征。
推断统计是通过从样本中提取信息，对总体进行推断和估计。
常用的推断统计方法包括假设检验、置信区间和回归分析等。
四、机器学习算法机器学习是数据分析的重要分支，它通过构建数学模型，从数据中学习和预测未知的规律和趋势。
机器学习算法包括监督学习、无监督学习和半监督学习等。
监督学习是通过已有的标记数据来训练模型，以预测新的未知数据。
无监督学习是通过未标记数据来发现数据中的模式和规律。
半监督学习是介于监督学习和无监督学习之间的一种学习方式。
五、数据可视化数据可视化是将数据转化为可视化图形的过程，以便于更直观地理解和解释数据。
数据可视化可以帮助发现数据中的模式和趋势，以及进行数据的交互和探索。
常用的数据可视化工具包括Tableau、Power BI、Matplotlib等。
数据分析基础知识PPT课件
Office办公套件中一个极为重要的组成部分。Access拥有一套功能强大的应用工具，通 过创建和使用强大的SQL语句，能够更为轻松地组织、访问和共享信息、分析筛选数据。
数据化管理与人性化管理的结合
以信息为中心的管理是“数字化”管理，连锁公司的总部就是一个信息中心 。
数字化管理，要求用数据“说话”，实施数据化管理，必须尊重数据，每一 个人都必须对数据负责。数据化管理的实质是用数据来反映实际发生情况与原定 预算指标的差异。当预算汇总表所反映的情况与实际发生的情况有差异，也就是 说明企业在总体上已偏离了所要实现的目标，这时，预算汇总表又成为采取纠正 措施的指导。
选择合理的参照物对比对象数据分析的基本方法数据分析的基本方法excel微软公司著名的表格工具microsoftoffice的家族成员之一它的专长就是做资料计算处理工作透过函数的处理解决我们常见的数字困扰另外可以做资料的排序筛选分析与制作图表等操作并且能够与微软很多软件无缝连接访问excel数据库访问txt文件使用vb编程语言能够方便的使用各种函数是一款功能非常强大最流行的表格工accessoffice办公套件中一个极为重要的组成部分
管理对数据分析的需求是无止境的。 我们需要更多的学习，需要掌握更多的办法。
例子（某店销售额分析） 见操作
人有了知识，就会具备各种分析能力， 明辨是非的能力。 所以我们要勤恳读书，广泛阅读， 古人说“书中自有黄金屋。 ”通过阅读科技书籍，我们能丰富知识， 培养逻辑思维能力； 通过阅读文学作品，我们能提高文学鉴赏水平， 培养文学情趣； 通过阅读报刊，我们能增长见识，扩大自己的知识面。 有许多书籍还能培养我们的道德情操， 给我们巨大的精神力量， 鼓舞我们前进。
说明：品效越高，表示商品开发及淘汰管理越好；品效越低，表示商品开发及淘汰管理越差。
python数据分析要学哪些东西
python数据分析要学哪些东西
Python数据分析需要学习以下内容：
1.Python基础知识：包括变量、数据类型、条件语句、循环语句、函数、模块、包等。
这些是进行数据分析的基础。
2.数据处理与清洗：学习如何使用Python中的相关库（如Pandas）对数据进行加载、处理和清洗。
这是数据分析的第一步，非常重要。
3.数据可视化：掌握数据可视化的基本概念和常用工具（如Matplotlib、Seaborn、Bokeh等），可以更直观地展示数据。
4.统计分析：掌握基本的统计学知识，如概率、假设检验、回归分析等，可以帮助你更深入地理解数据。
Python中的SciPy和NumPy等库提供了丰富的统计函数和工具。
5.机器学习基础：了解机器学习的基本概念、算法和工具（如Scikit-learn、TensorFlow、PyTorch等），可以帮助你构建预测模型和分类器，从而进行数据分析和决策。
除此之外，对于生成数据表、检查数据表、合并数据表、排序数据表、分组数据表以及分列数据表等操作，也需要进行学习和掌握。
总之，Python数据分析需要掌握的知识和技能比较广泛，需要不断学习和实践才能熟练掌握。
《数据分析：基础统计学、数据挖掘和数据可视化》
《数据分析：基础统计学、数据挖掘和数据可视化》数据分析是一种重要的数据处理方法，旨在从大量的、不同的数据中提取有用的信息和知识，为业务决策和战略制定提供指导。
随着大数据技术的不断发展，数据分析已成为企业和组织的核心竞争力之一。
本文主要介绍数据分析的三个重要组成部分，包括基础统计学、数据挖掘和数据可视化。
基础统计学基础统计学是数据分析的基础，它基于概率论和数理统计等数学知识，对数据进行描述、推论和决策。
基础统计学的主要工具包括描述统计学和推论统计学。
描述统计学主要关注数据的集中趋势、变异程度和分布特征等属性，如均值、中位数、众数、方差、标准差、偏度、峰度等；推论统计学则基于样本数据对总体数据进行推断和判断，如参数估计、假设检验、置信区间、方差分析、回归分析等。
基础统计学可以帮助我们从数据中发现规律和规律性，对数据进行概括和描述，并对研究问题提供初步的解释和解决方法。
数据挖掘数据挖掘是从大量数据中自动提取模式、关系、趋势和假设的一种计算机技术。
数据挖掘主要基于统计学、机器学习和数据库技术，通过建立各种模型和算法，从数据中提出隐藏的知识和信息。
数据挖掘的主要任务包括分类、聚类、关联规则挖掘、异常检测、时间序列预测等。
数据挖掘可以帮助我们发现数据中的未知规律和异常情况，对业务决策和战略制定提供科学和有效的支持。
数据可视化数据可视化是数据分析中十分重要的一环，它主要是利用图表、图形和图像等工具，将数据转化为图形化的表达，以更为直观、动态和易懂的方式展现数据的信息和知识。
数据可视化既可以用于数据的探索和发现，也可以用于数据的传达和展示。
数据可视化的主要任务包括数据预处理、图形设计、图形优化、交互式分析和多维可视化等。
数据可视化可以帮助我们直观地理解数据，发现数据中的新见解和关系，提高数据的效果和决策价值，对于报告、演示和决策等领域都具有重要作用。
综上所述，数据分析包括基础统计学、数据挖掘和数据可视化三个重要组成部分，它们相互作用、相互支持，共同完成对数据的分析和挖掘。
数学考研数值分析基础知识点
数学考研数值分析基础知识点数值分析是数学的一个分支，主要研究利用计算机进行数值计算的方法和算法。
在数学考研中，数值分析是一个重要的考点，本文将介绍数值分析的基础知识点，帮助考生能够更好地应对数值分析的考试。
一、插值与逼近1. 拉格朗日插值拉格朗日插值是一种常用的插值方法，用于根据已知数据点推测出未知点的值。
其基本思想是构造一个满足已知数据点的条件的拉格朗日多项式，并通过该多项式求解未知点的值。
2. 牛顿插值牛顿插值是另一种常用的插值方法，与拉格朗日插值相比具有更高的精度。
牛顿插值利用差商的概念，通过已知数据点的差商构造插值多项式，并利用该多项式求解未知点的值。
3. 最小二乘逼近最小二乘逼近是一种通过最小化残差平方和的方法，用于找到一个函数来近似已知数据点。
该方法常用于求解数据拟合问题，通过最小二乘逼近可以得到最优的拟合曲线。
二、数值积分1. 梯形公式梯形公式是一种常用的数值积分方法，通过将待积函数在积分区间上用一系列梯形逼近，从而求解积分的近似值。
梯形公式简单易懂，但精度比较低。
2. 辛普森公式辛普森公式是一种更高精度的数值积分方法，通过将待积函数在积分区间上用一系列二次曲线逼近，从而求解积分的近似值。
辛普森公式相比于梯形公式，在相同节点数的情况下有更高的精度。
三、常微分方程数值解法1. 欧拉法欧拉法是一种常用的常微分方程数值解法，通过将常微分方程转化为差分方程，从而近似求解方程的解。
欧拉法简单易懂，但对于某些情况下可能存在的数值不稳定性需要注意。
2. 修正的欧拉法和改进的欧拉法修正的欧拉法和改进的欧拉法是欧拉法的改进版，通过引入更高阶的项来提高精度和数值稳定性。
3. 4阶龙格-库塔法4阶龙格-库塔法是一种更高精度的常微分方程数值解法，通过迭代求解不同的插值点，并利用加权平均的方式来提高解的精度。
四、线性代数方程组的数值解法1. 直接法直接法是解线性代数方程组的一种常用方法，包括高斯消元法和LU分解法。
学习使用Excel进行数据分析的基础知识
学习使用Excel进行数据分析的基础知识第一章 Excel数据分析的概述在当今信息化时代，大量的数据需要被处理和分析，而Excel作为一款常用的数据分析工具，成为了许多人首选。
Excel具有简单易用、功能强大的特点，在数据分析领域有着广泛的应用。
本章将简要介绍Excel数据分析的基础知识，包括Excel的安装和基本操作。
第二章 Excel数据分析的基本操作在Excel中进行数据分析，首先需要掌握一些基本的操作技巧。
本章将介绍Excel的基本操作，包括创建、打开和保存Excel文件，插入、删除和移动单元格等操作，以及常用的快捷键。
这些基本操作是进行数据分析的基础，熟练掌握它们可以提高工作效率。
第三章 Excel数据录入和数据导入在进行数据分析之前，需要将数据录入Excel或者将外部数据导入Excel。
本章将介绍如何有效地录入数据和导入外部数据，包括手动录入数据、复制粘贴数据、导入文本文件和导入数据库中的数据。
同时，还会介绍如何处理数据中的重复项和异常值，确保分析结果的准确性。
第四章 Excel数据清洗和数据筛选在数据分析过程中，数据质量是至关重要的。
本章将介绍如何进行数据清洗和数据筛选，以消除数据中的错误和噪音。
数据清洗的操作包括删除空白行、去除重复值、补充缺失值等；数据筛选的操作包括按条件筛选数据、设置筛选条件等。
通过数据清洗和数据筛选，可以提高数据的质量，为后续的数据分析打下良好的基础。
第五章 Excel数据排序和数据透视表数据排序是数据分析的重要环节之一，它可以使数据按照某种规则进行排序，以便更好地分析。
本章将介绍如何对Excel中的数据进行排序，并给出常用的排序方法。
此外，我们还将介绍Excel的数据透视表功能，它可以帮助用户对复杂的数据进行汇总和分析，提供直观的数据展示结果。
第六章 Excel图表的绘制和数据可视化在数据分析中，图表是一种直观的数据展示方式，可以帮助我们更好地理解和分析数据。
八年级数据分析初步知识点
八年级数据分析初步知识点在当今社会中，数据分析已成为各个领域不可或缺的一部分。
掌握数据分析的基本知识对未来的个人和职业发展都有着重要的意义。
本文将为大家介绍八年级初步数据分析的知识点。
一、数据的基础概念在数据分析中，数据是最基本的概念。
数据可以指定量或定性的信息。
例如，年龄和身高都是定量数据，而血型和性别则是定性数据。
数据的单位也有很多种类，常见的包括长度单位、体积单位和重量单位等。
二、统计学中的数据分析方法统计学是一种将事实数据转化为函数关系的学科，它可以帮助人们更好地理解和分析数据。
在统计学中，数据分析的方法包括描述统计和推论统计。
1.描述统计描述统计是对数据所含信息进行总结和展示。
例如，通过平均数来表示数据的集中趋势，通过标准差来表示数据的分散程度。
2.推论统计推论统计则是通过样本数据对总体数据进行推断，从而得到更广泛的结论。
例如，通过对样本平均数的估计，推断总体平均数的数值。
三、数据分析中的常见工具数据分析的工具可以有效地加快数据处理速度，并得到更准确的结果。
以下是一些常见的数据分析工具：1.电子表格电子表格是最基本的数据分析工具之一，它可以帮助人们快速记录和处理数据。
通过电子表格，人们可以轻松地计算平均数、标准差和相关系数等。
2.图表图表是另一个常用的数据分析工具，它将数据转化为直观的图形形式。
通过图表，人们可以更好地理解数据的关系和趋势。
常见的图表有折线图、柱状图和饼图等。
3.数据挖掘软件数据挖掘软件则是用于分析大量数据的复杂工具。
通过数据挖掘软件，人们可以更深入地挖掘数据，发现所需信息中的潜在模式和规律。
总之，数据分析对人们在现代社会中的生活和工作都有着重要的影响。
希望在初步数据分析的知识点介绍之后，读者能够更好的掌握数据分析方法，并将其应用于对未来的个人和职业发展中。
学习数据分析的基础知识
学习数据分析的基础知识数据分析是当今社会中非常重要的一项技能和能力。
随着大数据时代的到来，数据分析不仅成为企业决策的重要依据，也在不同领域展现了巨大的潜力。
想要成为一名优秀的数据分析师，掌握一些基础知识是必不可少的。
本文将介绍学习数据分析的基础知识，帮助初学者打下坚实的基础。
一、统计学基础统计学是数据分析的基石，了解统计学的基本概念和方法对于理解数据分析是至关重要的。
首先，需要了解统计学的定义，统计学主要研究如何收集、处理、分析和解释数据。
然后，需要学习一些基本的统计指标，如均值、中位数、方差等，以及常见的统计图表，如柱状图、折线图等。
二、概率论基础概率论是数据分析中另一个重要的基础学科。
概率论用于描述随机事件的发生概率，并提供了一些有力的工具和方法来分析数据中存在的随机性。
学习概率论需要了解一些基本概念，如样本空间、事件、概率等。
同时，还需要学习一些常见的概率分布，如正态分布、泊松分布等，以及概率论的一些基本性质和公式。
三、数据收集与清洗在进行数据分析之前，需要先收集相关的数据。
数据的质量对于分析结果的准确性有着重要的影响，因此数据清洗是不可或缺的一步。
数据清洗包括数据去重、填充缺失值、处理异常值等操作，以确保数据的准确性和完整性。
此外，还需要学习一些常见的数据收集方法，如问卷调查、实验设计等。
四、数据可视化数据可视化是将数据以图表的形式展现出来，帮助人们更直观地理解数据。
学习数据可视化需要熟悉一些常见的可视化工具和技术，如Excel、Tableau、Python的Matplotlib库等。
掌握数据可视化技巧可以使数据分析的结果更加清晰、有说服力，便于与他人进行沟通和分享。
五、数据分析方法数据分析涉及到许多不同的方法和技术，如描述性统计分析、随机抽样、回归分析、聚类分析等。
学习这些方法需要理解其原理和适用范围，并进行实际的练习和应用。
此外，还需要学会利用一些统计软件和编程工具来进行数据分析，如R语言、Python等。
数据分析的理论基础
应用场景：无监督学习广泛应用于图像分类、语音识别、自然语言处理等领域。
常用算法：常见的无监督学习算法包括K-means聚类、层次聚类、DBSCAN聚类、自编码 器等。
定义：强化学习是一种通过智能体与环境交互来学习最优行为的机器学习方法 特点：智能体无需预先给出标签，而是通过试错来学习 应用场景：机器人控制、游戏策略等 常用算法：Q-learning、SARSA、Deep Q-network等
汇报人：
应用：图像识别、自然语言处理、语音识别等领域
优缺点：具有较好的特征提取能力，但计算复杂度高，需要大量的数据支持
定义：一种用于处理序列数据的神 经网络
应用场景：自然语言处理、语音识 别、图像生成等领域
添加标题
添加标题
添加标题
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特点：可以记忆先前时间步的信息
与其他神经网络的比较：能够更好 地处理序列数据，但训练难度较大
Te n s o r F l o w ： G o o g l e 开 发 的 深 度 学 习 框 架 ， 支 持 图 形 计 算 ， 可 扩 展 性 强 。
P y To r c h ： Fa c e b o o k 开 发 的 深 度 学 习 框 架 ， 以 动 态 图 为 核 心 ， 易 于 使 用 和调试。
汇报人：
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数据科学是一 门跨学科的综 合性强的学科
数据科学的研 究对象是数据
数据科学的方 法和工具包括 统计学、计算 机科学、领域
专业知识等
数据科学的目 的是从数据中 提取有价值的 信息和洞见， 帮助人们做出 决策和解决问
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样本
4、样本
4-1 定义：研究中实际观测或调查的一部分个体称为样本(sample)，研究对象的全 部称为总体。 4-2 确定样本量 4-2-1 抽样原则：样本量的选取要考虑经济情况、允许的抽样误差范围； 4-2-2 抽样误差： （1）定义：是指用样本统计值（样本平均数）与被推断的总体参数（总体平 均数）出现的偏差 ,抽样方法本身所引起的误差 （2）含义：抽样误差越小，说明样本的代表性越高；反之，样本的代表性越低。 （3）影响因素： A、当样本量少时，抽样误差随样本量增加而减少；但样本量大时，抽样误差 随样本量增加，减少的程度越少 B、抽样方法的选择。采用不重复抽样比采用重复抽样的抽样误差小。
数据分析类型
2-2-1 T检验
（1）定义：主要用于样本含量较小（例如n<30），总体标准差σ未知的正态分 布资料。t检验分为单体检验和双总体检验。 （2）作用：t检验是用t分布理论来推论差异发生的概率，从而比较两个平均数 的差异是否显著 （3）类型： 单体检验：单总体t检验是检验一个样本平均数与一个已知的总体平均数的 差异是否显著 双总体检验：检验两个样本平均数与其各自所代表的总体的差异是否显著
数据分析类型
2-2-1-4 方差和标准差 （1）方差公式：数值属性X的N个观测值x1,x2,…,xN的方差（variance）是： x是观测的均值 标准差：σ是方差σ2的平方根。 （2）例如序列：30，31，47，50，52，52，56，60，63，70，70，110 σ2=112(302+362+472+…+1102)-582≈379.17
（2）相关系数r的取值范围：-1≤r≤1；
0<|r|<1表示存在不同程度线性相关：
3、直接绘制散点图，判断相关性
数据分析类型
2、数据分析类型
2-2 定量分析 2-2-2 验证性数据分析：验证科研假设测试所需的条件是否 达到，以保证验证性分析的可靠性。 T检验、F检验、方差分析 检验工具：SPSS
2-2-3 探索性数据分析：从海量数据中找出规律并产生分析模 型和研究假设， 数据挖掘
正态分布
3、正态分布
3-5 特点：实际上大多数的牵涉到很大样本的数据都被证明是正态分布的，比如体重 ，学习成绩等。拿学习成绩来说，中等得分的学生占大多数，非常拔尖的以及非常 差的占很少的一部分，这就是正态分布的。 3-6 作用：正态分布是许多统计方法的理论基础。 （T）检验、方差分析、 相关和回归分析等多种统计方法均要求分析的指标服从正态分布。许多统计 方法虽然不要求分析指标服从正态分布，但相应的统计量在大样本时近似正 态分布，因而大样本时这些统计推断方法也是以正态分布为理论基础的。
（3）重点： A、σ度量关于均值的发散，仅当选择均值作为中心度量时使用； 低标准差意味数据观测趋向于非常靠近均值，而高标准差表示数据散布在一 个大的值域中。 B、仅当不存在发散时，即当所有的观测值都具有相同值时，σ=0； 否则，σ>0；
数据分析类型
2-2-1-5 相关系数
（1）Pearson相关系数公式
通过题目将不合要求的 受访者筛选出去
问卷结构
主题 部分
用于调查 核心问题
背景 部分
被调查者的基本情况 及感谢语等
问卷
5-2 问卷问题类型
问卷
5-3 问卷的设计质量
5-3-1 信度：指测试结果是否反映了被测者的稳定的、一贯性的真实特征。 信度只受随机误差的影响，随机误差越小，信度越高。 检测每次测试结果是否接近真实水平 检验工具SPSS：测试的信度通常用一种相关系数（即两个数之 间的比例关系）来表示，相关系数越大，信度则越高 5-3-2 效度：指测试结果的有效性和正确性的程度 检测测试结果达到测试目的的程度 5-3-3 信度和效度关系：测试可能是可信却无效的，但是有效测试却不 可能没有信度，因为不论一个测试的内容为何都可以重复进行（这就是 信度），但可能仍然没有测量应该测量的内容（ 效度） 5-3-4 检验工具：SPSS 举例：比如A买2斤白糖，2斤是卖家的信度，而最终买到的是不是白糖是效 度，买的东西是买家选的，所以效度可以反映问卷问题是否合适
数据分析类型
数据仓库例子：
AllElectronics的数据立方体。AllElectronics的汇总销售数据的数据立方体显示在图1.7a中。该立方 体有三个维：地区（城市值芝加哥、纽约、多伦多、温哥华），时间time（季度值Q1、Q2、Q3、Q4 ），item（商品类型值家庭娱乐、计算机、电话、安全）。存放在立方体的每个单元中的聚集值是 sales_amount（单位：千美元）。例如，在第一季度Q1，与安全系统相关的商品在温哥华的总销售为 400，存放在单元〈温哥华，Q1，安全〉中。其他立方体可以用于存放每个维上的聚集和， 对应于使用不同的SQL分组得到的聚集值（例如，每个城市和季度的，或每个季度和商品的，或每一 维的总销售量）。
数据分析类型
2-2-1-2 中位数：
（1）假设观测值为偶数个：我们有工资的如下值（以千美元为单位），按递增次序 显示： 30，31，47，50，52，52，56，60，63，70，70，110。 则中位数为54
（2）假设观测值为奇数个：我们有工资的如下值（以千美元为单位），按递增次 序显示：30，31，47，50，52，53，56，63，70，70，110。 则中位数为第6个数值 53
数据 分析
5
图表展现
数据分析类型
2、数据分析类型
2-1 定性分析 定性数据分析是指对诸如词语、照片、观察结果之类的非数值 型数据的分析
整容前后对比照，整容让人变美
数据分析类型
2、数据分析类型
2-2 定量分析 2-2-1 描述性统计分析： 自一组数据中，可以摘要并且描述这份数据的集中和离散情形
数据分析类型
则众数有2个：52和70（数据集属于多峰）
数据分析类型
均值、中位数和众数关系图（单峰频率曲线中）
特点：（1）在具有完全对称的数据分布的单峰频率曲线中，均值、中位数和众 数都是相同的中心值 （2）在大部分实际应用中，数据都是不对称的。它们可能是正倾斜的， 其中众数出现在小于中位数的值上 （3）负倾斜的，其中众数出现在大于中位数的值上
数据分析类型
2-2-1-3 众数： （1）具有一个、两个、三个众数的数据集合分别称为单峰的、双峰的和三峰； 一般地，具有两个或更多众数的数据集是多峰的（multimodal）。在另一种 极端情况下，如果每个数据值仅出现一次，则它没有众数。
（2）假设：我们有工资的如下值（以千美元为单位），按递增次序显示： 30，31，47，50，52，52，56，60，63，70，70，110。
3、正态分布
3-3 图形特征 ： （1）集中性：正态曲线的高峰位于正中央，即均数所在的位置； （2）对称性：正态曲线以均数为中心，左右对称，曲线两端永远不与横轴相交。 （3）均匀变动性：正态曲线由均数所在处开始，分别向左右两侧逐渐均匀下降。 3-4、图形含义：假如平均数为1.70，标准差为0.05，则平均数周围的得分在总体上 占到大多数（平均数上下1.96个标准差的得分占到95%的总体） 假如我们拿一个省的人口进行身高测量，那么我们可以将所有人的平均数和标准 差求出。会发现在平均数附近的人特别多，比如说在1.70-1.96*0.05到1.70+1.96*0.05 的人占到了总人数的95%，这个时候我们大概能够判断出这个省的身高服从正态分 布。
2-2-1-1 均值：
（1）公式： 假设我们有工资的如下值（以千美元为单位），按递增次序显示：30，31，47， 50，52，52，56，60，63，70，70，110。则均值计算如下：
因此，均值为58000美元。 （2）平均收入，但是受到极值影响很大
例如，公司的平均薪水可能被少数几个高收入的经理显著推高;类似地，一个班的 考试平均成绩可能被少数很低的成绩拉低一些 我们可以使用截尾均值。截尾均值是丢弃高低极端值后的均值。例如，我们可以对 工资的观测值排序，并且在计算均值之前去掉高端和低端的2%。但应避免在两端截去 太多（如20%），因为这可能导致丢失有数据挖掘数据源包括：数据库、数据仓库、Web、其他信息存储库 或动态地流入系统的数据。
A、关系数据库：由表组成，每个表有一个唯一的表名。 比如：Oracle、DB2、 MySQL 等 B、数据仓库：指存储大量历史数据的数据库；一般情况下将被长期 保留，也就是数据仓库中一般有大量的查询操作，但修改和删除操作很 少，通常只需要定期的加载、刷新 特点：数据仓库是集成的，可以把来自不同数据源（如关系数据库、文件 数据、在线事务记录等 ）的信息以同一模式保存在同一个物理地点。
样本
4-2-3 样本量确定方法： A、根据允许的抽样误差的范围确定样本量 根据显著性水平、总体的百分比、抽样误差，用SPSS工具算出样本量
B、根据特定目的确定样本量，以分层抽样为例子（见 PPT 23 页）
样本
4-3 抽样方法
4-3-1 定义：随机抽样（除整群抽样），即按照随机的原则做不放回的抽样， 即保证总体中每个单位都有同等机会被抽中的原则抽取样本的方法
比如验证参加了培训班的学生和没有参加培训班的学生相比，谁的考试成绩更好
数据分析类型
2-2-2 数据挖掘
（1）数据挖掘定义：从大量数据中挖掘有趣模式和知识的过程。
（2）数据挖掘的过程： A、数据清理（消除噪声和删除不一致数据）。 B、数据集成（多种数据源可以组合在一起）。 C、数据选择（从数据库中提取与分析任务相关的数据）。 D、数据变换（通过汇总或聚集操作，把数据变换和统一成适合挖掘的形式）。 E、数据挖掘（基本步骤，使用智能方法提取数据模式）。 F、模式评估（根据某种兴趣度度量，识别代表知识的真正有趣的模式。 G、知识表示（使用可视化和知识表示技术，向用户提供挖掘的知识）。
3、正态分布
概率密度函数