《统计数据处理》课件

《统计数据处理》ppt课件•引言•统计数据处理基础•描述性统计•推理性统计目•回归分析•数据分析案例录contents01引言CHAPTER课程简介统计数据处理基本概念、方法与技术课程目标培养学生掌握数据处理和分析的能力，提高数据驱动的决策水平课程目标掌握数据处理的基本流程理解数据清洗、数据整合和方法和数据可视化的重要性掌握常用的数据处理软件培养解决实际问题的能力，和工具提高数据驱动的决策水平02统计数据处理基础CHAPTER数据类型数值型数据时间序列数据用于描述可以量化的特征，如描述随时间变化的数据，如股年龄、身高、体重等票价格、气温等类别型数据空间数据用于描述定性的特征，如性别、描述地理位置和空间位置相关血型、婚姻状况等的数据数据收集调查法实验法通过问卷、访谈等方式收集数据通过实验设计和实验操作获取数据观察法现有数据通过观察和记录获取数据从已有数据源获取数据，如政府数据库、企业报表等数据清洗缺失值处理删除缺失值、填充缺失值或插值异常值处理识别并处理异常值，如删除或替换重复值处理删除重复值或合并重复值数据转换对数据进行标准化、归一化、离散化等处理，以满足分析需求03描述性统计CHAPTER均值、中位数、众数均值01表示数据的平均水平，计算方法是所有数值相加后除以数值的数量中位数02将数据按大小排序后，位于中间位置的数值对于奇数个数据，中位数就是正中间的数值；对于偶数个数据，中位数是中间两个数的平均值众数03出现次数最多的数值方差、标准差方差表示数据与平均值之间的离散程度，计算方法是每个数据与平均值的差的平方和除以数值的数量，再取平方根标准差方差的平方根，表示数据的离散程度数据的可视化-图表柱状图折线图用于比较不同类别数据的数量或大小用于表示数据随时间或其他变量的变化趋势饼图散点图用于表示各部分在整体中所占的比例用于表示两个变量之间的关系04推理性统计CHAPTER概率与概率分布概率分布概率描述随机变量取值的概率规律描述随机事件发生的可能性程度离散型随机变量连续型随机变量如二项分布、泊松分布等如正态分布、指数分布等参数估计点估计区间估计用单一数值表示参数的估给出参数估计的一个区间计值范围01040203无偏估计极大似然估计估计量的平均值等于真实基于样本数据的最大似然值，即无系统误差概率值来估计参数假设检验零假设与对立假设显著性水平提出原假设并确定检验的逻辑关系假设检验中判断结果是否显著的临界值第一类错误与第二类错误样本数据与统计分析判断假设检验中的错误类型及其发生概率根据样本数据选择合适的统计方法进行假设检验05回归分析CHAPTER一元线性回归总结词一元线性回归是回归分析中最基础的形式，它探讨一个因变量与一个自变量之间的关系详细描述一元线性回归分析通过拟合一条直线来描述因变量和自变量之间的关系，通常表示为y=ax+b，其中a是斜率，b是截距这种方法可以帮助我们了解自变量变化时因变量的预期变化多元线性回归总结词多元线性回归分析探讨一个因变量与多个自变量之间的关系详细描述多元线性回归通过拟合一个多元线性方程来描述因变量与多个自变量之间的关系这种方法可以更全面地了解多个因素对因变量的影响，并预测因变量的变化趋势逻辑回归总结词逻辑回归是一种用于二元分类问题的回归分析方法详细描述逻辑回归通过将线性回归的输出转换为概率形式，用于解决因变量是二元分类的问题它可以帮助我们了解自变量对因变量的影响程度，并预测因变量的概率分布06数据分析案例CHAPTER案例一超市销售数据分析数据收集数据分析收集超市每日、每周、每月的运用统计分析方法，如描述性销售数据，包括商品名称、销统计、聚类分析、关联规则等，售数量、销售额等分析销售数据总结词数据清洗结果应用通过分析超市销售数据，发现处理缺失值、异常值和重复数根据分析结果，制定营销策略，销售趋势和顾客购买习惯，为据，确保数据质量如促销活动、商品陈列等，提超市制定有效的营销策略高销售额案例二股票价格预测结果评估对预测结果进行评估，比较实际股票价格与模型建立预测价格的差异运用时间序列分析、数据预处理机器学习等方法，建数据收集立股票价格预测模型处理缺失值、异常值总结词收集历史股票数据，和重复数据，对数据通过分析历史股票数包括每日开盘价、收进行归一化处理据，建立预测模型，盘价、最高价、最低预测未来股票价格走价等势案例三客户满意度调查分析问卷设计总结词设计包含多个问题的调查问卷，如产品质量、价格、服务态度等通过调查问卷收集客户对产品或服务02的满意度评价，分析影响满意度的因素，提高客户满意度数据收集0103通过线上或线下方式发放问卷，收集客户反馈数据结果应用根据分析结果，改进产品或服务质量，提高客户满意度0504数据分析运用统计分析方法，如因子分析、回归分析等，分析影响客户满意度的因素THANKS感谢观看。