《描述性分析方法》课件

《描述性分析方法》课件PPT通过本课件你将学会描述性分析的基本概念以及应用这个课件包括描述性统计与推论统计的区别，数据的基本统计量，分布特征的描述，相关分析，统计图表的制作以及案例分析等内容概述描述性统计与推论统计的区别1描述性统计旨在描述收集到的数据，而推论统计则是根据所收集的数据进行推一步论描述性分析方法的作用与意义2使用描述性分析方法有助于了解数据集的基本特征，为后续研究提供基础数据的基本统计量数据的中心趋势测度算术平均数中位数众数数据的离散程度测度方差标准差离散系数这些统计量可以帮助我们了解数据的分布情况，从而更好地理解数据集的整体特征分布特征的描述对称性描述分布类型描述偏度系数和峰度系数可以帮助我们判断数据的分布正态分布、均匀分布、偏态分布和峰态分布是最基形态础的分布类型相关分析相关系数的概念与计算1通过计算相关系数，可以了解两个变量之间的相关性相关系数的解释与意义2相关系数的取值范围是，相关[-1,1]系数越大，相关性越强相关系数的强度与方向3相关系数为正表明两个变量之间有正相关关系，相关系数为负表明两个变量之间有负相关关系统计图表的制作与应用直方图饼图条形图直方图可以用来描述数据的饼图可以用来描述数据的组条形图在描述多个类别的数频数分布成比例据时非常有用箱线图散点图箱线图可以展示数据的五个数字总结，非常有散点图可以用来描述两个变量之间的关系，进利于去除异常值和比较不同组之间的差异一步了解相关性案例分析实践中的描述性分析方法应用案例分析数据分析与报告撰写的基本原则通过实际案例的分析，可以更好地了解如何运用描在撰写数据分析报告时，需要注意逻辑清晰、结论述性分析方法明确、数据可视化等原则总结描述性分析方法的优点描述性分析方法的缺点轻松理解数据集的特征只能提供基本信息••快速发现数据异常值不适用于大规模分析••为后续分析提供基础无法确定因果关系••针对这些优缺点，对于不同场景下的数据分析任务，选择合适的方法非常重要。