《数据的收集、与描述》课件

数据的收集、整理与描述数据分析的第一步是收集数据，并将其整理成便于分析的形式描述性统计可以帮助我们理解数据的基本特征，为进一步分析奠定基础课程目标掌握数据收集方法了解不同数据收集方法的优缺点，学会选择合适的收集方法熟练数据整理与描述学习数据整理和描述的基本技巧，运用图表和指标展示数据特征掌握数据分析的基本概念理解数据分析的基本概念和方法，并能进行简单的描述性统计分析什么是数据客观事物的记录可被识别和处理数据是客观事物属性的符号表示数据必须能够被识别和处理，通，例如温度、颜色、数量等常以数字、文字、图像等形式存在承载信息用于决策数据是信息的载体，通过分析和数据可以帮助我们做出更明智的解释数据可以获取有意义的信息决策，例如市场分析、产品开发、风险评估等数据的性质客观性可测量性数据反映客观世界的事实，不受个人主观意志的影响数据可以被量化，并用数字表示，以便进行比较和分析例如，某城市的人口数量，这是一个客观存在的事实，不会因为例如，学生的考试成绩可以用分数来表示，方便比较学生的学习我们如何看待它而改变水平数据的分类

11.按数据来源分类

22.按数据类型分类数据可以来自内部或外部，如数据类型可分为数值型、字符公司内部销售记录或外部市场型、日期型等，每种类型都有调查其独特的特征

33.按数据结构分类

44.按数据粒度分类数据可以是结构化的，如表格数据可以按不同的粒度进行分数据，或非结构化的，如文本类，例如，汇总数据或原始数、图像和音频据数据收集的常见方法问卷调查访谈调查实验数据观察法结构化调查问卷，收集数据与受访者面对面或电话沟通，控制变量，收集数据验证理论观察并记录现象，收集数据收集信息数据收集的原则准确性完整性12数据收集过程应该确保数据的收集的数据要完整，不遗漏任准确性，避免错误和偏差何重要信息，确保数据的全面性一致性时效性34数据收集方法和标准应该保持收集到的数据应该及时，反映一致，避免不同来源数据的差最新的情况，避免过期信息影异响分析结果问卷设计的注意事项清晰简洁避免引导性问题问题应简洁明了，避免使用专业术语或模糊不清的词语每个问问题应中立客观，避免引导受访者选择特定答案例如，不要使题只询问一个方面的内容用“你是否同意…？”这样的引导性问题如何进行访谈调查准备阶段1明确调查目标，确定访谈主题选择合适的访谈对象，制定详细的访谈提纲访谈阶段2建立良好的沟通氛围，引导受访者畅所欲言认真记录访谈内容，并适时进行提问整理分析3对访谈记录进行整理，归纳主题和关键信息分析访谈结果，得出结论实验数据的收集技巧实验设计数据记录合理的实验设计是获得可靠数据实验过程中，要详细记录数据，的基础它需要明确实验目的、包括实验条件、操作步骤、观测控制变量、选择合适的样本量结果等，并确保记录的准确性和完整性数据验证数据整理实验结束后，要对数据进行验证将原始数据进行整理，例如对数，检查数据是否符合预期，是否据进行分类、排序、汇总，以便存在异常值或错误记录于后续分析和解释观察法的基本流程观察法是一种重要的数据收集方法，它可以帮助我们深入了解研究对象的真实行为和特征它可以分为直接观察和间接观察两种观察准备1确定观察目标和内容观察实施2记录观察结果，确保客观准确观察分析3对观察数据进行整理和分析，得出结论观察法的实施需要遵循一定的原则，例如，要确保观察的客观性、可靠性和有效性同时，还需要注意观察的伦理问题数据整理的重要性准确性一致性整理数据可以确保数据的准确性，避免错误的通过整理，数据格式和结构保持一致，方便后分析结果续分析和比较效率洞察力整理后的数据更易于分析和使用，提高数据分整理数据可以帮助发现隐藏的模式和关系，揭析的效率示更深入的洞察力如何进行数据整理数据清洗1删除重复值、异常值和缺失值数据转换2将数据转换为统一的格式数据编码3将文字数据转换为数值数据数据分组4将数据按照不同特征进行分类数据整理是数据分析的重要步骤，可以提高数据质量，便于后续分析数据检查的步骤完整性检查确保所有数据项都已完整填写，没有缺失值数据完整性检查通常涉及识别和处理缺失数据，确保数据的准确性一致性检查检查数据之间是否存在矛盾，确保数据的逻辑一致性例如，年龄不能大于150岁，性别不能同时是男和女有效性检查验证数据是否符合预定义的规则和限制例如，电话号码格式必须正确，地址必须包含城市、街道等信息合理性检查判断数据是否合理，是否符合实际情况例如，某个商品的价格不可能为负数，销售量不可能超过库存量缺失值的处理方法删除法均值/中位数/众数填充插值法模型预测法法直接删除包含缺失值的记录或利用已知数据点进行插值，估使用机器学习模型预测缺失值变量，适用于缺失值比例较小使用相应变量的均值、中位数计缺失值，适用于时间序列数，适用于复杂数据集和高维变的场景或众数填充缺失值，适用于数据或空间数据量值型变量异常值的识别与处理异常值的识别异常值是指明显偏离其他数据点的值，可能由错误、随机波动或特殊情况导致异常值处理处理方法包括删除、替换或调整异常值，根据具体情况选择适当的方法影响分析异常值会影响数据分析结果，需要分析原因并进行合理处理数据汇总的常见方式频数分布表分组数据表统计各个数据出现的次数，将数将数据按照一定的规则划分为若据按照一定的规则分类，并列出干组，并列出每组的频数、频率每个类别对应的频数、累计频数和累计频率统计指标通过计算平均数、中位数、众数、方差等指标来描述数据的集中趋势、离散程度和分布特征图表展示数据的优势图表能够将复杂的数据转化为直观的图形，帮助人们更轻松地理解和解读数据图表可以有效地展示数据之间的关系、趋势和模式，使数据分析结果更加清晰明了图表可以增强数据的可读性和可理解性，使数据分析结果更具说服力和感染力图表可以帮助人们发现数据中隐藏的规律和趋势，为决策提供更科学的依据常用图表类型介绍饼图柱状图12用于展示数据类别及其比例关系，直观用于比较不同类别数据的数量或大小，地展现各部分占整体的比例清晰地展示数据的变化趋势折线图散点图34用于展示数据随时间的变化趋势，直观用于展示两个变量之间是否存在关系，地展现数据的增长或下降情况可识别数据中的异常值和趋势图表的设计原则简洁明了易于理解图表应简洁明了，避免过度装饰和复杂元素使用直观的图形和标签，使读者能够快速理解图表信息突出重点信息，减少不必要的干扰避免过于专业术语或抽象概念，确保图表易于理解指标体系的建立确定目标1首先要明确指标体系的目的，例如，衡量企业经营绩效、评估项目进展、或分析市场趋势选择指标2根据目标选择与之相关的指标，并确保指标能够反映目标的实现程度指标权重3根据指标的重要性，分配相应的权重，以便准确地反映不同指标对目标的贡献数据收集4建立数据收集机制，确保指标数据准确、可靠、及时定期评估5定期评估指标体系的有效性，并根据实际情况进行调整描述性统计量的计算描述性统计量是用来概括和描述数据特征的指标，可以帮助我们更好地理解数据指标描述计算公式平均数数据集中所有值的平均值∑x/n中位数将数据按从小到大排列，位于中间位置的值n为奇数时，第n+1/2个值；n为偶数时，第n/2和n/2+1个值的平均值众数数据集中出现次数最多的值出现次数最多的值方差数据离散程度的度量，反映数据分布的离散程度∑x-μ²/n标准差方差的平方根，与方差一样反映数据分布的离散程√∑x-μ²/n度集中趋势的度量方法平均数中位数众数算术平均数反映数据集中趋势最常用的指将数据从小到大排序，处于中数据集中出现频率最高的数值适用于数值型数据，通常情况标，代表所有数据值的平均水间位置的数据值，不受极端值，适合描述类别型数据下是最常用的指标平影响离散程度的衡量指标方差标准差极差四分位差方差反映数据点与平均值的平标准差是方差的平方根，与方极差是数据最大值与最小值的四分位差是上四分位数与下四均偏差平方，数值越大，数据差含义相同，但单位与原始数差，反映数据范围的大小，受分位数的差，反映数据中间部越分散据一致，更容易理解极端值影响较大分的离散程度，不受极端值影响数据分布的特征分析集中趋势离散程度描述数据集中趋势，反映数据主描述数据分布的离散程度，反映要集中在哪个位置常用指标包数据分布的离散程度，即数据分括平均数、中位数和众数布在平均值周围的离散程度常用指标包括方差、标准差和极差分布形状异常值描述数据分布的形状，通过直方分析数据分布是否存在异常值，图或箱线图展示，判断数据分布异常值可能是错误数据或极端值的偏态和峰度，需要进行识别和处理相关性分析的应用变量关系预测未来趋势优化决策数据挖掘了解变量之间是否存在关系，基于历史数据预测未来趋势，根据相关性分析结果，制定更通过相关性分析发现隐藏模式并评估关系的强度和方向例如股票价格或销售额有效的营销策略或产品改进方和关系，为数据挖掘提供支持案比较分析的技巧时间序列比较空间比较通过比较同一指标在不同时间段的变化趋势，可以发现数据通过比较不同地区或单位的指标数据，可以发现区域差异，变化规律，预测未来发展方向找出优秀经验，促进相互学习分组比较指标比较将数据按照某个标准进行分组，然后比较各组数据的差异，选择合适的指标进行对比，可以更直观地展现数据的变化情可以深入分析问题，找到关键因素况，并进行有效分析趋势预测的常用方法时间序列分析回归分析基于历史数据，建立模型，预测未来趋势通过建立变量之间的关系，预测未来的趋势机器学习专家预测利用算法，从数据中学习模式，进行预测邀请专家，根据经验，进行预测数据挖掘的基本流程数据准备1清理、转换和整合数据数据探索2识别模式和关系模型构建3创建预测模型模型评估4验证模型的准确性模型部署5应用模型进行预测数据挖掘是一个循序渐进的过程，需要经过多个步骤，才能从数据中提取有价值的信息数据分析的最佳实践明确分析目标选择合适的工具数据清洗与预处理持续改进明确数据分析的具体目标，并根据数据分析的需求选择合适对数据进行清洗和预处理，去不断评估数据分析的结果，并将其分解为可衡量的指标的工具和技术，例如数据可视除错误、缺失或异常数据，确根据实际情况进行调整和优化化工具、统计软件或机器学习保数据质量库分析目标要与业务目标相一致预处理包括数据转换、特征工建立数据分析的反馈机制，持，并能为决策提供有效的支持熟练掌握分析工具，提高数据程和数据降维等操作续改进数据分析流程和方法分析的效率和准确性课程小结与展望本次课程回顾了数据收集、整理和描述的基本方法从数据采集到数据分析，每个环节都至关重要在未来，我们需要更深入地学习数据挖掘和统计建模，以提高数据分析的深度和广度。