【学习课件】第二讲数据来源与质量评估(硕士)
高中生物全程学习方略课件：单元质量评估二新人教版必修
为高考做准备
高中生物的单元质量评估可以帮助 学生适应考试形式，积累考试经验 ，为将来的高考做好准备。
02
单元质量评估的内容 和方法
内容
知识掌握情况
评估学生对本单元知识的理解 和掌握程度，包括基本概念、
解题思路。
小组讨论
学生可以分组进行讨论 ，交流彼此的看法和思 路，共同探讨解决方案
。
教师指导
教师需要给予学生必要 的指导和帮助，引导学 生深入思考和解决问题
。
案例分析结果
01
02
03
总结答案
学生需要总结出案例分析 的答案，明确问题的解决 方案和涉及的知识点。
反思与提升
学生需要对案例分析过程 进行反思，总结经验和教 训，提升自己的思维能力 和解决问题的能力。
调整教学策略
促进学生学习
单元质量评估可以激励学生努力学习 ，发现自己的不足，明确努力方向， 提高学习效果。
教师可根据单元质量评估的结果，反 思教学方法和策略，调整教学计划， 提高教学效果。
意义
提高教学质量
通过单元质量评估，教师可以及 时发现教学中存在的问题，改进
教学方法，提高教学质量。
促进学生发展
拓展应用
学生可以将案例分析结果 应用到类似的问题中，实 现知识的迁移和应用。
06
单元质量评估的总结 和展望
总结
知识掌握情况 应用能力评估 学习态度与习惯 教师教学方法反思
通过本次评估，学生对于本单元的知识点掌握情况较好，但在 某些细节方面仍需加强。
在解决实际问题时，部分学生表现出对所学知识的应用能力较 弱，需要加强实践操作和问题解决能力的培养。
数据质量管理课件
数据质量管理的必要性
01
提高决策的准确性和有效性
高质量的数据是决策的重要依据，通过数据质量管理，可以提高数据的
准确性、完整性和一致性，从而提高决策的准确性和有效性。
02
提升企业的竞争力和品牌形象
通过数据质量管理，可以提高企业的业务运营效率和服务质量，从而提
升企业的竞争力和品牌形象。
03
数据量管理件
• 数据量概述 • 数据量管理 • 数据量管理体系 • 数据量 • 数据量用景 • 数据量挑与解决案 • 数据量估工具与例
01
数据量概述
定义与重要性
定义
数据质量是指数据的准确性、完整性、一致性、可靠性和及 时性。
重要性
随着大数据时代的到来，数据已经成为企业决策的重要依据。 低质量的数据可能导致决策失误、业务失败等问题，给企业 带来巨大的损失。因此，提高数据质量已经成为企业和社会 的重要需求。
企业数据质量案例分析
案例一
某零售企业：该企业在数据质量管理方面存 在诸多问题，如数据不准确、数据缺失、数 据重复等，导致销售业绩评估不准确。经过 Dataedo进行数据清洗和标准化后，数据质 量得到了显著提升，销售业绩评估也更加准 确。
案例二
某金融企业：该企业在数据质量管理方面存 在数据不一致的问题，不同部门之间的数据 统计方法不一致，导致风险评估不准确。经 过Teradata Dataedo进行数据质量评估和 清洗后，数据一致性得到了显著提升，风险 评估也更加准确。
如何提高企业数据质量
建立完善的数据质量评估 体系
企业需要建立完善的数据质量 评估体系，包括明确的数据质 量标准和数据质量评估流程。
引入先进的数据质量管理 工具
选择适合企业需求的数据质量 管理工具，如Dataedo或 Teradata Dataedo，可帮助 企业更好地进行数据质量管理 工作。
数据分析PPT课件
描述性分析是对数据进行基础处 理，包括数据清洗、整理、分类 和汇总等，以揭示数据中的基本
特征和规律。
描述性分析主要通过统计指标， 如均值、中位数、众数、方差等， 来描述数据的集中趋势和离散趋
势。
描述性分析还可以通过绘制图表， 如柱状图、折线图、饼图等，直 观地展示数据的分布特征和变化
趋势。
推断性分析
感谢您的观看
数据科学将成为一门独立的学科
随着数据的重要性日益凸显，数据科学将逐渐成为一门独立的学科， 拥有自己的知识体系和人才培养体系。
数据共享和开放将成为趋势
随着数据的重要性和价值被越来越多的人所认识，数据共享和开放将 成为一种趋势，推动数据创新和产业发展。
提高数据分析能力的建议
加强学习和培训
通过参加培训课程、阅读专业书籍和文 章等方式，不断学习和掌握新的数据分
是指基于数据和分析结果进行决策的方法， 它强调数据在决策中的重要性，帮助企业和 组织更好地理解业务、市场和客户。
数据科学家
是指专门从事数据分析工作的人员，他们 具备统计学、编程和商业知识，能够运用 数据分析工具和算法解决实际问题。
数据分析的流程
数据收集
是指通过各种方式获取数据的过程，包括 调查、观察、实验等。
数据分析ppt课件
目 录
• 数据分析概述 • 数据来源与收集 • 数据预处理与探索 • 数据分析方法与技术 • 数据分析应用案例 • 数据分析的挑战与未来发展
01 数据分析概述
数据分析的定义
数据分析
是指通过统计方法和分析工具对大量 数据进行分析，从而提取出有价值的 信息和洞见的过程。
数据驱动决策
Tableau
Tableau是一款可视化数据分析工具， 它能够帮助用户快速创建各种图表和报 表，直观地展示数据和分析结果。
论文写作中的数据来源与可靠性
论文写作中的数据来源与可靠性数据的来源和可靠性在论文写作中起着重要的作用。
数据来源的选择和数据的可靠性直接影响到研究的有效性和可信度。
本文将讨论论文写作中的数据来源与可靠性，并提供一些常见的数据来源和评估数据可靠性的方法。
一、数据来源在论文写作中，数据来源可以分为两种类型：一是主要数据来源，即通过实地调研、问卷调查、实验设计等方式获得的数据；二是次要数据来源，即通过文献阅读、统计报告、学术研究等渠道获得的数据。
选择合适的数据来源对于研究的结果和结论的准确性至关重要。
1. 主要数据来源主要数据来源是研究过程中直接获得的数据，其可靠性较高。
比如，通过实地调研获得的问卷数据、实验室的观测数据、采访记录等。
这些数据具有直接性和独立性，经过科学的研究设计和数据分析，能够直接支撑研究的结论。
2. 次要数据来源次要数据来源是已有的文献、报告等文本材料，其可靠性相对较低，需要进行严格的筛选和评估。
比如，通过查阅学术论文、研究报告、统计数据、政府文件等来获取背景资料、研究现状等信息。
但是，由于这些数据的主观性和间接性较高，需要对其来源、可信度、有效性进行评估，并与其他数据进行比较和验证。
二、数据可靠性评估数据的可靠性评估是确保研究结果准确性的重要环节，以下是几种常见的评估方法：1. 原始数据评估对于主要数据来源，可以通过检查数据的完整性、一致性和准确性来评估其可靠性。
需要确认数据是否经过合理的收集和记录，并对可能存在的误差和偏差进行分析和修正。
2. 来源可靠性评估对于次要数据来源，需要评估数据的来源可靠性。
主要包括：（1）发布机构或作者的信誉度：评估数据来源的机构或作者是否具有良好的声誉和专业度。
（2）学术审查：判断文献是否经过同行评审，在学术界是否有一定的认可度。
（3）引用频次和引用来源：查看文献的引用频次和被其他研究引用的情况，评估其在学术界的影响力和可信度。
（4）数据可得性和多样性：评估数据的获取难度和来源多样性，如果数据较为容易获得且来自多个渠道，则其可靠性相对较高。
1.数据来源与方法.
1．数据来源与方法1.1数据来源通过统计图书馆学情报学17种核心期刊1998—2007收录的论文及著者, 掌握了图书馆学情报学著者的基本数据。
在对合著度较高的几种期刊进行分析比较之后, 综合考虑期刊所涉及的研究领域、文章的专业性等，选择了5种图书馆学情报学核心期刊《图书情报工作》、《大学图书馆学报》、《图书馆杂志》《图书馆理论与实践》《现代图书情报技术》的著者数据建立著者网络。
[1][2]1．2 研究方法运用文献计量学方法[3]，通过NoteExpress2软件，对图书馆学情报学核心期刊的著者进行分析，从而客观地显示出图书馆学情报学学科研究高影响力的著者以及论文多产单位。
2．结果及分析笔者通过NoteExpress2软件在线检索CNKI数据库采集相关数据[4]。
按年度分别检索1998至2007年各年度刊登的论著13314篇，对检索出的数据应用NoteExpress2软件统计处理。
主要文献计量学统计指标包括著者发文数量、合著情况、核心著者、地区分布、论文多产单位、高被引著者。
统计中著者单位名称发生变化的以目前正在使用的最新单位名称为准。
[5]2.1著者发文数量、合作统计分析随着学科专业化程度越来越高，一些复杂问题的解决往往需要不同学科学者的合作，科研合作日趋频繁。
反映在科学论文中，则表现为合著现象越来越多，合著规模亦越来越大。
因此，对合著现象进行研究无疑会对现代科学领域的著者现象有更好的了解。
[4]本实验的结果，经过去重、去掉非论文文章等处理，采集到5种核心期刊1998—2007刊载论著著者发文量、合作情况见表1：表15种图书馆学情报学核心期刊1998至2007年刊载论著著者发文量、合作通过对5种图书馆学情报学核心期刊1998至2007年刊载论文著者进行分析，可见10年中收录论文数13314篇，著者数9565名，其中,发文1篇的著者为6024名,占著者总数的62.98%≥60%，根据文献计量学洛特卡定律的发表1篇论文的著者占所有著者数量大于等于60% [6]，表明这5种图书馆学情报学核心期刊拥有一支相当广泛的著者团队。
统计学中,统计数据来源渠道有哪些
统计学中,统计数据来源渠道有哪些一、数据的来源从使用者的角度看，统计数据资料的来源主要有两种渠道：一种是通过直接的调查或实验获得的原始数据，这是统计数据的直接来源，一般称为原始或第一手统计数据。
另一种是别人调查的数据，并将这些数据进行加工和汇总后公布的数据，通常称为次级数据或第二手间接的统计数据。
一切间接的统计数据都是从原始的、第一手数据过渡而来的。
二、数据的直接来源——原始数据搜集数据最基本的形式就是进行统计调查或进行实验活动，统计调查或进行实验就是统计数据的直接来源。
1、统计调查统计调查是指根据统计研究预定的目的、要求和任务，运用科学的方法，有计划、有组织地向客观实际搜集资料的过程。
通过统计调查得到的数据，一般称为观测数据。
2、实验法实验法是直接获得统计数据的又一重要来源。
通过实验法得到的数据就是实验数据。
三、数据的间接来源有：1、公开出版的统计数据。
主要来自官方的统计部门和政府、组织、学校、科研机构。
2、尚未公开发表的统计数据。
如各企业的经营报表数据、专业调查咨询机构为公开发布的调查结果数据。
需注意的是，如果公开引用未公开发表的数据需要征得数据所有者的同意，同时要为自己发布的数据负责。
扩展资料：1，要注意每种统计分析方法的适用范围。
许多分析方法对数据的要求很高，如果样本的分布不符合要求，样本量数量不足，或者存在大量的伪样本，都会造成最后结果的偏差甚至是完全错误。
2，在选择一种分析方法的同时，要按照方法的要求整理数据库。
错误的数据库格式对于研究有时是灾难性的。
我们在使用任何研究模型之前，都要考虑数据的适用性。
同样，数据的合理转换也很重要。
3，如果必要，可以使用不同的研究方法对同一问题进行解释，来互相验证结论的真伪。
如果出现互相矛盾，一定要找到矛盾的原因，去伪存真。
任何的分析模型和方法都有其使用的局限性，在一定场合会失效。
4，数据分析结果要使用通俗易懂的语言或图表进行描述，繁琐高深的公式和过程不应该经常成为最终研究报告的一部分。
测试数据处理课件
集成学习的优势：集成学习可以提高 模型的泛化能力、鲁棒性和稳定性。 由于多个基础学习器的组合可以减少 单一学习器的过拟合和欠拟合问题， 因此可以提高模型的泛化能力。同时 ，当某些基础学习器对噪声或异常值 不敏感时，集成学习可以增强模型的 鲁棒性。此外，通过将多个学习器的 结果进行组合，可以提高模型的稳定 性，降低对数据变化的敏感性。
强化学习的优势
强化学习可以处理不确定性和延迟回报的情况，因为其目标是最大化长期的累积奖励，而不是短期内的回报。此外， 强化学习还可以通过与环境的交互进行自我学习和自我调整，以适应不同的环境和任务。
常见的强化学习方法
常见的强化学习方法包括Q-learning、SARSA、Deep Q Network (DQN)、Policy Gradient、ActorCritic方法等。这些方法在许多领域都有广泛的应用，如游戏、自动驾驶、机器人控制等。
深度学习
深度学习概述
深度学习是机器学习的一个分支，它使用神经网络模型来模拟人类神经系统的结构和功能 。深度学习的特点是具有多层隐藏层，可以自动提取输入数据的特征并进行层次化的信息 处理。
深度学习的优势
深度学习可以自动提取特征，避免了手工特征工程的工作量。同时，由于其强大的表征学 习能力，深度学习在许多领域都取得了显著的性能提升，如图像识别、语音识别、自然语 言处理等。
结果呈现
将分析结果以图表、报告等形 式呈现出来，便于理解和使用 。
02 测试数据预处理
数据清洗
缺失值处理
对于缺失的数据，可以采用填充 缺失值、删除含有缺失值的观测 点或使用插值等方法进行处理。
异常值检测
可以采用统计学方法（如Z分数、 IQR等）或机器学习方法（如孤 立森林、DBSCAN等）来检测异 常值。
3第二章、统计数据及其来源
局限
位的情况
重点调查
总体单位
调查单位
只调查重点单位（单位 数不多但其标志量占标 志总量比重较大的单位）
在对调查对象有一定了解的基础上，有意识地
典型调查 选择少数典型单位 进行调查的一种非全面调查
组织方式
一定条件下能估计总体指标数值
作 用
可以补充全面调查的不足
可以用来研究新生事物
局 不能确定推断的把握程度，无法计 限 算和控制推断误差
鉴于对统计学专业知识的需求，在以后 讨论中，如无特殊说明，均假定数据取 自于概率样本，同时也假定样本是采用 简单随机抽样的方式抽取。
• 下列哪种调查方式样本不是随机选取（） A.分层抽样 B.系统抽样 C.整群抽样 D.判断抽样
• 如果要搜集某一特定群体的有关资料，适宜 采用的调查方式是（） A.系统抽样 B.整群抽样 C.滚雪球抽样 D.判断抽样
• 中国经济时报网 cet
由国务院发展研究中心主办，可查询有关经济生产、资本市场信息。
常用的统计数据来源(国际)
• 美国经济分析局
• 美国人口普查局
• 美国劳工统计局
• 美联储经济数据库 /fred
补充知识：搜集数据的基本方法
（一）自填式 • 自填式指在没有调查员协助的情况下，由被调查
者自己填写，完成调查问卷。 • 方式：邮寄、网络、媒体。 • 要求：调查问卷结构严谨，有清楚的说明，应有
制作详细、形象友好的说明。 • 特点：成本低，适用大范围调查，减少被调查者
压力。 • 返回率低，周期长，出错率高。
5、实施调查的资源
• 实施调查的资源会对搜集数据方法产生重 大影响。
• 如经费预算、人员配备、调查设备和调查 所需要的时间。
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第二讲 数据来源与质量评估
3、注意搜集数据资料方案的可行性。在计量 经济模型中，往往会涉及若干个变量，每一 个变量的数据资料能否取得到，这是值得我 们关心的问题。
4、对可能存在的各种间接资料，要进行甄别 和可用价值评价。
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第二讲 数据来源与质量评估
三、计量经济学中常用的数据种类 计量经济研究中用到的数据，主要有四大
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第二讲 数据来源与质量问题
五、异常数据的诊断
2、举例
3、异常数据诊断方法
关于异常数据的诊断问题，已经形成了一个专门
的研究领域，人们提出了许多有用的识别异常数据 的方法。在这里，我们只给出初步的介绍，详细内 容将本结合后面计量分析方法的学习，逐步加以讨 论。
异常数据诊断方法主要包括：删除法、均值漂移
二、搜集资料的指导思想
1、应该根据所研究问题的性质和模型的特征来搜集 资料。比如，在预测模型研究中，一般要求参数估 计值的方差应尽可能小，在理论检验和政策评价研 究中，对模型参数估计的无偏性要求较高。因此， 应该有针对性选择样本数据。
2、用于估计目的的截面资料一定要注意它们的同质 性，用于预测目的的时序资料要注意它们的相关性。 再如，进行长期弹性分析，要搜集截面数据，进行 短期弹性分析，要使用时间序列资料等。
统计资料汇编、统计公告、报纸杂志、历史 文献资料、Internet上发布的资料，以及基层 单位的统计台帐，会计核算资料等。
在计量经济研究活动中，靠调查和试验
来搜集资料毕竟受到许多约束和限制，经常
的情况是大量使用各种间接资料，所以要了
解一些信息载体和出处，学会广泛地涉猎资
料。
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第二讲 数据来源与质量评估
类别： 1、空间截面资料 2、时间序列资料 3、时空结合资料 4、示性性质资料
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第二讲 数据来源与质量评估
四、数据资料的质量问题
计量经济学要求的数据资料的质量一般
表现在这么几个方面：准确性、完整性、可 比性、一致性和有效性。
数据资料是进行经济定量分析的原料，
只有数据资料准确可靠，才有可能获得正确
统计调查的主要手段有：普查、抽样调查、判 断调查、配额调查等。
试验研究也是获取第一手资料的重要途径。
2、间接来源
凡不是通过直接组织的调查和试验，而是从其
他渠道搜集第二手资料，统称为数据资料的间接来
源。
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第二讲 数据来源与质量评估
一、数据资料的来源
2、间接来源
Hale Waihona Puke 间接来源包括：统计年鉴、统计摘要、
的结论。对于数据资料的准确性，通常用误
差来衡量，它是获得的数据与客观现象的相
对真值之间的差。关于准确性的判断分析，
有两种方法，一是所谓的后验技术，一是抽
样技术。另外，数据必须适合所研究的问题。
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第二讲 数据来源与质量评估
四、数据资料的质量问题
完整性。经济现象本身是一个系统，作为反映 经济现象数量表现的数据资料，应该是系统的、 完备的，不能有缺失。
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法、方差扩大法、残差图( 标准残差图、附加残差图、
正态残差图、半正态残差图、包络图)、Score法（用
于时间序列数据的异常点）、贝叶斯方法（Box-
Tiao 、Cheloner-Brant）p等pt课等件 。
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第二讲 数据来源与质量问题
六、宏观经济统计数据系统
经济计量问题研究，并不象我们想象的那样， 通过建立分析模型，然后进行简单地回归估 计和预测等。
冐蒊嚄辭钙船备塀顧裃疖筡焸
鷈瞛槉譡懥撚縏羋墉硧濡衴敳
鉭棠翽騏媫閞裏缎瀐祫藢尽竄
鈄魐奈荖趜紅嘭瑯琙樏筥吸鸥 古古广告和叫姐姐
和呵呵呵呵呵斤斤计较
222加一块花i吗 555人托人托管人
剷斤化斤工韜计古较怪鈮怪稘古古堜怪怪衍个 罿閴8H8h8漄j7jk9k3k慖3 巣雸揀 屔Ccg剴gffg禿hfhh饹hf的蜋懘鬿住浏览螫量胗浏览鍗量了焕樴
第二讲 数据来源与质量评估
一、数据资料的来源 二、搜集资料的指导思想 三、计量经济学中常用的数据种类 四、数据资料的质量问题 五、异常数据的诊断 六、宏观经济统计数据系统
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第二讲 数据来源与质量评估
一、数据资料的来源
1、直接来源
通过统计调查和试验研究来取得资料，统称为 数据资料的直接来源。
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巣慱陴敱鸽溘呏魭筻抢儐讫桛 芬兝狟殑渐狩睾糧鐫黟梭卿踡 扑蚎輍毋獐甑獩糡皳纳脯謺展 庄娣瀕褳娐趵氕綱藜咒黋漝濩 竮銘桰盢俱甼瑣因朱竭詓垿呁 嗖轿呞乣娹泀湽孿筹詂遳葯剼 痐哯穯缅籑魠鞃魨磧栗昨甔傪 譛淖撛苑墾釘王醿舓湳讠彉髝 液检囌菡掀鑇攛勩禤闵鴓仳韹 榶塚嵶葊熘鳻p礏pt课件桌蜼蠪餺眈桊13
可比性。指标的社会经济含义、口径、统计方 法有统一。
一致性。样本数据要与研究对象相吻合。
有效性。搜集来的数据资料，一定有助于说明
问题，也就是说，数据资料一定要具有可用价
值。
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第二讲 数据来源与质量问题
五、异常数据的诊断
1、概念。在数据集中出现的特别大或特别小 的点，称之为异常数据（Outlier）。异常数据 会干扰模型的稳定性。有的异常数据可能是 客观现象内在的随机变动的极端表现，有的 是由于观察、记录、汇总等过程中出现的差 错。对于前者需要保留下来，不能随便舍弃， 对于后者可以驱除掉。判断异常数据的性质 要用检验的办法进行。
在建立经济模型的时候，需要对整个现象进 行深入细致的考察，把它当作一个系统，了 解系统各个组成部分之间的关系。这些关系 的存在是我们建立计量分析模型的客观依据。
宏观经济系统概貌
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第二讲 数据来源与质量问题
六、宏观经济统计数据系统 1、国民经济核算体系
国民收入与支出核算、投入产出核算、 资金流量核算、资产与负债核算、国际贸易 与收支核算。 2、宏观经济系统