《应用统计学与数据分析》课件

《应用统计学与数据分析》本课程将深入探讨统计学原理及其在数据分析中的应用，帮助您掌握数据分析的关键技能，并在实际工作中运用统计学方法解决问题课程简介课程目标课程内容理解统计学基本概念和原理描述性统计

1.

1.掌握常用的数据分析方法推论统计

2.

2.应用统计软件进行数据分析多元统计分析

3.

3.数据挖掘与机器学习

4.统计学的作用和意义数据分析与决策预测与预警

11.

22.通过对数据的分析，帮助我们利用统计模型，对未来趋势进了解事物发展规律，做出更科行预测，提前做好应对措施学的决策评估与改进发现规律与洞察

33.

44.通过统计方法，评估项目效果，从数据中发现隐藏的规律，帮找出不足之处，不断改进助我们更好地理解世界统计学的基本概念总体样本研究对象的所有个体从总体中抽取的部分个体变量数据研究对象的可变特征对变量的观察结果统计数据的收集与整理数据来源

11.调查数据

2.实验数据

3.公开数据数据清洗

21.缺失值处理

2.异常值处理

3.数据转换数据整理

31.数据排序

2.数据分组

3.数据汇总描述性统计集中趋势

1.平均数

2.中位数

3.众数离散程度

1.方差

2.标准差

3.极差数据分布

1.直方图

2.箱线图

3.频数分布表数据分布与概率分布数据分布1频率分布2概率分布3正态分布4其他分布5抽样与抽样分布12简单随机抽样分层抽样34系统抽样整群抽样参数估计点估计区间估计用样本统计量估计总体参数的值给出总体参数的估计范围置信区间估计总体参数的范围，并给出一定的置信度假设检验建立假设1选择检验统计量2计算检验统计量的值3得出结论4方差分析单因素方差分析双因素方差分析检验一个因素的多个水平之间是否存在显著差异检验两个因素的多个水平之间是否存在交互作用回归分析线性回归非线性回归研究两个变量之间线性关系的分析方法研究两个变量之间非线性关系的分析方法相关分析非参数检验适用范围常用方法适用于数据不满足参数检验条件符号秩检验

1.的情况秩和检验

2.Wilcoxon检验

3.Kruskal-Wallis时间序列分析平稳性检验1模型识别2参数估计3模型检验4预测5多元统计分析主成分分析因子分析将多个变量降维，提取主要信息探索变量背后的潜在因子聚类分析判别分析将样本分成不同的类别根据已知类别样本，预测新样本的类别主成分分析与因子分析主成分分析将多个变量降维，提取主要信息因子分析探索变量背后的潜在因子聚类分析聚类层次聚类K-Means将样本分成个类，每个样本属于距离其最近的聚类中心根据样本之间的距离，不断将样本合并或拆分，形成树状结构k判别分析线性判别分析二次判别分析根据已知类别样本，预测新样本的类别适用于样本分布非线性的情况生存分析生存曲线风险比描述事件发生的时间分布比较不同组别事件发生的风险大小统计软件应用SPSS R常用的统计分析软件开源统计软件，功能强大Python数据分析和机器学习常用语言案例分析与实践案例选择1数据收集2数据分析3结果解读4结论总结5常见统计分析错误数据误差方法选择错误

11.

22.收集、整理数据过程中的错误选择不合适的统计方法解释偏差

33.对分析结果的错误解读数据可视化条形图饼图折线图展示不同类别数据的比较展示部分与整体的比例关系展示数据随时间的变化趋势数据挖掘与机器学习数据预处理模型构建模型评估模型应用统计学在不同领域的应用12金融领域医疗领域34市场营销社会研究统计学职业发展方向数据分析师1数据科学家2数据架构师3数据产品经理4学习建议与总结理论学习实践练习认真阅读教材，理解统计学原理多做案例分析，运用统计软件进行数据分析课程答疑欢迎大家提出疑问，共同学习，共同进步！。