数据的描述性分析讲述
数据分析教学大纲解析
数据分析教学大纲解析我要介绍的是数据分析教学大纲的总体目标。
通过本课程的学习，学生将能够掌握数据分析的基本概念、方法和技巧，培养数据分析和解决实际问题的能力。
同时，学生还将学会如何运用数据分析工具和软件，提高数据处理和分析的效率。
第一章是数据分析概述。
本章将介绍数据分析的定义、意义和应用领域。
学生将了解数据分析的发展历程，掌握数据分析的基本流程和方法。
第二章是数据收集与整理。
本章将介绍数据收集的方法和技巧，以及数据整理的基本方法。
学生将学会如何从不同来源获取数据，对数据进行清洗、转换和整合。
第三章是数据分析方法。
本章将介绍描述性统计分析、推断性统计分析以及预测分析等方法。
学生将掌握各类分析方法的原理、应用场景和计算方法。
第四章是数据分析工具与软件。
本章将介绍常见的数据分析工具和软件，如Excel、SPSS、Python等。
学生将通过实践操作，学会如何运用这些工具进行数据分析。
第五章是数据分析案例研究。
本章将通过具体的案例分析，使学生将所学知识应用于实际问题。
案例涉及多个领域，如金融、市场营销、生物学等。
第六章是数据分析实践项目。
本章将要求学生完成一个数据分析实践项目，从数据收集、整理、分析到结果呈现，全面锻炼学生的数据分析能力。
教学大纲还包括了考核与评价部分。
学生将通过课堂参与、作业、实践项目和期末考试等方式展示自己的学习成果。
考核内容涵盖了数据分析的理论知识、实践技能和应用能力。
数据分析教学大纲旨在为学生提供一个全面、系统的数据分析学习体系。
通过本课程的学习，学生将具备扎实的数据分析基础，能够运用所学知识解决实际问题。
希望这篇解析能帮助您更好地了解数据分析教学大纲，为您的学习之旅奠定坚实基础。
在数据的世界里，我是一位探索者，带领学生们穿越信息的海洋，解锁知识的宝藏。
今天，我要分享的是我对数据分析教学大纲的深刻理解，它不仅是一份课程指南，更是一份通往智慧之门的地图。
当我初次接触到数据分析的教学大纲，我看到了一个精心设计的框架，它将抽象的数据转化为可感知的见解。
统计学第4章数据特征的描述
极差计算简单，但容易受到极端值的影响，不能全面 反映数据的离散程度。
四分位差
定义
四分位差是第三四分位数与第 一四分位数之差，用于反映中
间50%数据的离散程度。
计算方法
四分位差 = 第三四分位数 第一四分位数
优缺点
四分位差能够避免极端值的影 响，更稳健地反映数据的离散
程度，但计算相对复杂。
方差与标准差
统计学第4章数据特征 的描述
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REPORTING
• 数据特征描述概述 • 集中趋势的度量 • 离散程度的度量 • 偏态与峰态的度量 • 数据特征描述在统计分析中的应用 • 数据特征描述的注意事项
目录
PART 01
数据特征描述概述
REPORTING
WENKU DESIGN
数据特征描述在推断性统计中的应用
参数估计 假设检验 方差分析 相关与回归分析
基于样本数据特征，对总体参数进行估计，如点估计和区间估 计。
通过比较样本数据与理论分布或两组样本数据之间的差异，对 总体分布或总体参数进行假设检验。
研究不同因素对总体变异的影响程度，通过比较不同组间的差 异，分析因素对总体变异的贡献。
定义
方差是每个数据与全体数据平均数之方根，用于衡量数据的波动大小。
计算方法
方差 = Σ(xi - x̄)² / n，标准差 = √方差
优缺点
方差和标准差能够全面反映数据的离散程度，且计算相对简单，但容易受到极端值的影响。同时，方差 和标准差都是基于均值的度量，对于非对称分布的数据可能不够准确。
适用范围
适用于数值型数据，且数据之间可能 存在极端异常值的情况。
特点
中位数不受极端值影响，对于存在极 端异常值的数据集，中位数能够更好 地反映数据的集中趋势。
叙述的主要方式
叙述的主要方式
叙述的主要方式有以下几种：
1. 描述性叙述：通过描述事物的外观、特征、行为等方面，以客观、准确的方式向读者传达信息。
例如，对一个人、地点或事件的物理特征、环境和时间的描述。
2. 叙事性叙述：以事件的发生顺序和情节为主线，通过描述故事中的人物、场景和发展过程等元素，将读者带入虚构或真实的情境中。
这种叙述方式通常包含角色、冲突和解决方案等元素。
3. 议论性叙述：通过提出观点、论证和分析等方式，对特定问题或主题进行阐述。
这种叙述方式重点在于逻辑思维和证据的支持，以说服读者接受作者的观点。
4. 报告性叙述：以客观事实和数据为基础，使用逻辑或科学方法对特定话题进行全面、详尽的说明。
报告型叙述通常包括研究结果、调查报告、科学实验分析等。
5. 记叙性叙述：通过个人回忆或亲身经历的方式，向读者讲述一个真实或虚构事件。
这种叙述方式侧重于情感和个人体验的表达，以吸引读者的共鸣和情感共鸣。
审计数字化转型与大数据技术整合
ACCOUNTING LEARNING137审计数字化转型与大数据技术整合彭钰超 国家电投集团江西电力有限公司审计中心摘要：审计作为一项重要的经济监管和风险控制活动，对于保护投资者利益、促进经济稳定发展具有重要作用。
然而，随着信息技术的快速发展和数字化转型的兴起，传统审计方法在应对大规模、复杂数据和业务环境时面临诸多挑战。
因此，审计数字化转型成为当代审计行业的重要议题。
本文旨在探讨审计数字化转型与大数据技术整合的相关问题，分析其对审计工作的影响和意义，并提出相应的对策和建议。
通过对国内外案例的研究和分析，可以为审计机构和从业人员提供参考，促进审计行业向数字化、智能化的方向迈进，更好地适应数字化时代的挑战和变革。
关键词：审计；数字化转型；大数据技术；整合引言随着大数据技术的不断成熟和应用范围的扩大，审计数字化转型已成为行业发展的必然趋势。
大数据技术的引入给审计工作带来了革命性的变化。
它能够帮助审计人员快速获取、整合和分析海量的数据，提高审计的准确性和效率。
通过对大数据的挖掘和分析，审计人员可以发现潜在的风险和异常情况，从而提供更准确的审计意见和建议。
一、审计数字化转型的现状和趋势（一）审计行业数字化转型的背景和动因1.审计行业数字化转型的背景审计作为一项重要的经济监管活动，旨在评估和验证组织的财务信息和业务活动的合规性，并提供独立的审计意见和建议。
然而，随着信息技术的快速发展和数字化时代的到来，传统审计方法面临着许多挑战和限制。
审计数字化转型是在这种背景下，审计行业需要适应新的技术和业务环境，提升审计工作的效率、准确性和可靠性。
2.审计行业数字化转型的动因随着信息技术的迅猛发展和互联网的普及，大数据时代已经到来。
大数据的产生和积累为审计提供了更广阔的数据源和更丰富的信息。
审计数字化转型的动因之一是利用大数据技术来获取、整合和分析海量的数据，以发现隐藏的风险和异常情况。
随着企业的规模扩大和业务的多样化，审计所面临的业务复杂性也在增加。
分析数据的方法
分析数据的方法数据分析是现代社会中非常重要的一项工作，它可以帮助我们更好地理解和利用各种数据，从而做出更明智的决策。
在进行数据分析时，我们需要掌握一些有效的方法和技巧，下面将介绍几种常用的数据分析方法。
首先，我们可以使用描述性统计分析方法来对数据进行描述和总结。
描述性统计分析可以帮助我们了解数据的分布情况、中心趋势和离散程度，常用的描述性统计指标包括均值、中位数、标准差、最大最小值等。
通过描述性统计分析，我们可以对数据的基本特征有一个直观的认识，为进一步分析奠定基础。
其次，我们可以使用相关性分析方法来研究不同变量之间的关系。
相关性分析可以帮助我们了解变量之间的相关程度和相关方向，常用的相关性分析方法包括皮尔逊相关系数、斯皮尔曼相关系数等。
通过相关性分析，我们可以发现变量之间的潜在关联，为后续的建模和预测提供依据。
另外，回归分析是一种常用的数据分析方法，它可以帮助我们探究自变量和因变量之间的函数关系。
回归分析可以帮助我们预测因变量的取值，并研究自变量对因变量的影响程度，常用的回归分析方法包括线性回归、逻辑回归等。
通过回归分析，我们可以建立模型来解释和预测数据，为决策提供支持。
此外，聚类分析是一种用于发现数据内在结构的方法，它可以帮助我们将数据划分为不同的类别或簇。
聚类分析可以帮助我们发现数据中的隐藏模式和规律，常用的聚类分析方法包括K均值聚类、层次聚类等。
通过聚类分析，我们可以将数据进行分类，为个性化推荐、市场细分等提供支持。
最后，我们还可以使用时间序列分析方法来研究时间序列数据的规律和趋势。
时间序列分析可以帮助我们预测未来的趋势和变化，常用的时间序列分析方法包括移动平均法、指数平滑法、ARIMA模型等。
通过时间序列分析，我们可以发现数据中的周期性、趋势性等规律，为未来的规划和决策提供支持。
综上所述，数据分析是一项复杂而又重要的工作，我们需要掌握多种数据分析方法来应对不同的情况。
希望以上介绍的几种数据分析方法能够为大家在实际工作中提供一些帮助，也希望大家在数据分析过程中能够灵活运用这些方法，发现数据中的价值和规律。
数据分析与可视化功能介绍
数据分析与可视化功能介绍一、数据分析的功能1、数据收集与整理数据分析的第一步是收集相关的数据。
这可能包括来自内部业务系统、外部数据源（如市场调研、社交媒体等）的数据。
收集到的数据往往是杂乱无章的，需要进行整理和清洗，去除重复、错误或不完整的数据，以确保数据的质量和准确性。
2、数据探索与描述性分析在数据整理完成后，接下来要对数据进行探索性分析。
这包括计算数据的基本统计量，如均值、中位数、标准差等，以及绘制数据的分布图表，如直方图、箱线图等。
通过这些分析，可以初步了解数据的特征和分布情况，发现数据中的异常值和潜在的模式。
3、相关性分析相关性分析用于研究两个或多个变量之间的关系。
通过计算相关系数，可以判断变量之间是正相关、负相关还是无相关。
这有助于揭示变量之间的内在联系，为进一步的分析和决策提供依据。
4、预测分析预测分析是利用历史数据建立模型，对未来的趋势和结果进行预测。
常见的预测方法包括回归分析、时间序列分析等。
例如，企业可以通过销售数据的预测分析，制定合理的生产和库存计划。
5、分类与聚类分析分类分析将数据分为不同的类别，例如根据客户的购买行为将客户分为不同的细分群体。
聚类分析则是将相似的数据点自动分组，无需事先指定类别。
这些分析方法有助于企业更好地了解客户，制定个性化的营销策略。
二、可视化的功能1、数据直观呈现可视化的最基本功能是将复杂的数据以直观的图形、图表形式呈现出来。
相比于枯燥的数字表格，人们更容易理解和吸收图形所传达的信息。
例如，柱状图可以清晰地比较不同类别之间的数据大小，折线图可以展示数据的趋势变化。
2、突出重点与异常通过颜色、形状、大小等视觉元素的运用，可视化可以突出数据中的重点和异常值。
这使得决策者能够快速关注到关键信息，从而节省时间和精力。
3、发现模式与关系当数据以可视化的方式展示时，隐藏在数据中的模式和关系更容易被发现。
例如，在散点图中，可以直观地看到两个变量之间的线性或非线性关系。
PowerBI中的数据可视化与故事讲述
PowerBI中的数据可视化与故事讲述数据在当今信息爆炸的时代中扮演着至关重要的角色。
企业和组织面临着海量的数据，如何从中挖掘出有价值的信息，并将其有效地传达给相关人员，成为了一个重要的问题。
在这方面，PowerBI作为一种强大的数据分析和可视化工具，给我们带来了极大的帮助。
本文将探讨PowerBI中的数据可视化和故事讲述的重要性，并介绍一些实用的技巧和技术。
一、数据可视化的重要性数据可视化是将数据用图形、图表和视觉元素等形式进行表达和展示，以便更直观地理解数据的含义和关系。
在企业和组织中，数据可视化的重要性不容忽视。
1. 提供对数据洞察的直观理解通过数据可视化，我们可以将抽象的数据转化为直观的图表和视觉元素，让用户能够更容易地理解数据的含义和趋势。
例如，通过柱状图、折线图和饼图等形式展示销售数据，可以让销售团队更直观地了解销售额的变化趋势和各个产品的销售比例。
2. 帮助发现数据中的模式和关联通过数据可视化，我们可以更容易地发现数据中的模式和关联，从而洞察数据背后的规律和趋势。
例如，在一张地理热力图中，我们可以直观地看到不同地区的销售状况，进而确定针对不同地区的营销策略。
3. 提高数据沟通和决策效率数据可视化可以提高数据的可读性和理解性，从而加快数据沟通和决策的效率。
相比于冗长的数据报告和表格，图表和可视化元素更容易被吸收和记忆。
通过数据可视化，团队成员可以更迅速地理解数据的含义，做出相应的决策。
二、PowerBI中的数据可视化PowerBI是微软推出的一款商业智能工具，提供了强大的数据分析和可视化功能。
接下来，我们将介绍一些PowerBI中常用的数据可视化技巧和技术。
1. 使用适当的图表类型在PowerBI中，我们可以选择不同的图表类型来展示不同类型的数据。
例如，柱状图适用于比较不同类别的数据，折线图适用于展示数据的变化趋势，饼图适用于显示不同类别数据的占比等。
选择适当的图表类型可以更好地传达数据的含义和关系。
第六课：描述性统计分析DescriptiveStatistics菜单详解
第六章：描述性统计分析－－Descriptive Statistics菜单详解（医学统计之星：张文彤）上次更新日期：6.1 Frequencies过程6.1.1 界面说明6.1.2 分析实例6.1.3 结果解释6.2 Descriptives过程6.2.1 界面说明6.2.2 结果解释6.3 Explore过程6.3.1 界面说明6.3.2 结果解释6.4 Crosstabs过程6.4.1 界面说明6.4.2 分析实例6.4.3 结果解释描述性统计分析是统计分析的第一步，做好这第一步是下面进行正确统计推断的先决条件。
SPSS的许多模块均可完成描述性分析，但专门为该目的而设计的几个模块则集中在Descriptive Statistics菜单中，最常用的是列在最前面的四个过程：Frequencies过程的特色是产生频数表；Descriptives过程则进行一般性的统计描述；Explore过程用于对数据概况不清时的探索性分析；Crosstabs 过程则完成计数资料和等级资料的统计描述和一般的统计检验，我们常用的X2检验也在其中完成。
本章讲述的四个过程在9.0及以前版本中被放置在Summarize菜单中。
§6.1 Frequencies过程频数分布表是描述性统计中最常用的方法之一，Frequencies过程就是专门为产生频数表而设计的。
它不仅可以产生详细的频数表，还可以按要求给出某百分位点的数值，以及常用的条图，圆图等统计图。
和国内常用的频数表不同，几乎所有统计软件给出的均是详细频数表，即并不按某种要求确定组段数和组距，而是按照数值精确列表。
如果想用Frequencies过程得到我们所熟悉的频数表，请先用第二章学过的Recode过程产生一个新变量来代表所需的各组段。
6.1.1 界面说明Frequencies对话框的界面如下所示：该界面在SPSS中实在太普通了，无须多言，重点介绍一下各部分的功能如下：【Display frequency tables复选框】确定是否在结果中输出频数表。
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2 位置平均数
①.众数(Mode)
一组数据中出现次数最多的变量值.
主要特点: ●不受极端值的影响. ●有的数据无众数或有多个众数.
说明:如果所有数据出现的次数都一样,那么这组数据没 有众数.
适用范围
众数主要用于分类数据,也可用于顺 序数据和数值型数据,对于未分组数据和 单项式分组数据,众数位置确定之后便找 到了众数.
例:分类数据的众数
例:顺序数据的众数
②.中位数(Median)
中位数是一组数据按一定顺序排列后,处于中间位置 上的变量
甲城市家庭对住房状况评价的频数分布
甲城市
回答类别
户数 (户)
百分比 (%)
向上累积 户数 (户)
非常不满意 不满意 一般 满意 非常满意
24
8
24
108
36
132
93
31
225
平均数
算术平均数
数值平均数 调和平均数
几何平均数
1.数值平均数:是以统计数列的所有数据 来计算的平均数.其特点是统计数列中任 何一项数据的变动,都会在一定程度上影 响数值平均数的计算结果. 2.位置平均数:它不是对统计数列中所有 数据进行计算所得的结果,而是根据数列 中处于特殊位置上的个别单位或部分单 位的标志值来确定的.
时应用 2. 中位数
– 不受极端值影响 – 数据分布偏斜程度较大时应用 3. 平均数 – 易受极端值影响 – 数学性质优良
数值平均数与位置平均数的适用场合？
案例1：甲班《统计学》考试情况如下表：
60分以下
2
60-70
8
70-80
22
80-90
10
90分以上
4
案例2：乙班《统计学》考试情况如下表：
例3.1.2 某企业四个车间流水作业生产某产品, 一车间产 品合格率99%,二车间为95%,三车间为92%,四车间为90%,
计算该企业的平均产品合格率.
4 99% 95% 92% 90% =93.94%.
注:(1)
(2) 数值平均数主要适用于定量数据,而不适用于定性数据. (3) 简单数值平均数适用于未分组的资料,加权数值平均数 适用于分组的资料.
式中G表示几何平均数, xi表示各项标志值.
n
可以看作均值的一种变形lg G
1 n (lg x1 lg x2
lg xn )
lg xi
i 1
n
(2)加权几何平均数
n
G
fi
i1
x f1 1
x f2 2
n
xnfn
fi
i1
fi
xi
例3.1.1 一位投资者持有一种股票,1997,1998,1999,2000年 收益率分别为4.5%,2.0%,3.5%,5.4%. 计算该投资者在这四 年内的平均收益率.
45
15
270
30
10
300
合计
300
100.0
—
负偏 注: (1)中位数总是介于众数和平均数之间.
正偏
(2) 皮尔逊经验法则 分布在轻微偏斜的情况下,众数、中位数和算术平均 数数量关系的经验公式为:
x Mo 3(x Me )
众数、中位数、平均数的特点和应用 1. 众数
– 不受极端值影响 – 具有不惟一性 – 数据分布偏斜程度较大且有明显峰值
式中,m表示各单位或各组的标志值对应的标志总量.
例.某蔬菜批发市场三种蔬菜日成交数据如下 表,计算三种蔬菜该日的平均批发价格.
③.几何平均数(Geometric Mean)
是另一种形式的平均数,是n个标志值乘积的 n 次方根.主 要用于计算平均比率和平均速度. (1)简单几何平均数
1
G n x1 x2 Fra bibliotekxn xi n
60分以下
2
60-70
30
70-80
8
80-90
4
90分以上
1
案例3：丙班《统计学》考试情况如下表：
60分以下
2
60-70
5
70-80
12
80-90
25
90分以上
7
问题
1、计算甲、乙、丙三个班的平均成绩；该平均值是真 实值还是近似值？如是近似值，什么情况下会是真实值？
2、计算甲、乙、丙三个班的中位数、众数；
1 H
11 x1 x2
n
n 1 11 xn x1 x2
n
1 n 1
xn
x i1 i
(2) 加权调和平均数
n
H m1 m2 m3 mn m1 m2 m3 mn
mi
i 1
n mi
x1 x2 x3
xn
i1 xi
x
i 1 n
fi
权数的意义和作用
• 权数:各组次数(频数)的大小所对应的标志值对平均数
的影响具有权衡轻重的作用.
• 当各组的次数都相同时,即当f1 =f2 =f3 = =fn 时:
加权算术平均数就等于简单算术平均数.
n
n
n
xi fi f xi
xi
x
i 1 n
fi
i 1
nf
i1 n
i 1
例:计算某车间工人加工零件平均数(组距式数列)
解: X i xi fi 2640 66个 fi 40
i
关于计算结果的说明
●根据原始数据和分组资料计算的结果一般不会完全相等, 根据分组数据只能得到近似结果.
●只有各组数据在组内呈对称或均匀分布时,根据分组资料 的计算结果才会与原始数据的计算结果一致.
第四章 数据的描述性分析
本章内容
第一节 集中趋势的描述 第二节 离散程度的描述 第三节 分布的偏态与峰度
集中趋势
集中趋势反映的是一组数据向某一中 心值靠拢的倾向，在中心附近的数据数 目较多，而远离中心的较少。对集中趋 势进行描述就是寻找数据一般水平的中 心值或代表值。
位置平均数
众数 中位数
(1).各变量值与均值的离差之和等于零.
n
xi x =0
i =1
(2).各变量值与均值的离差平方和最小.
n
2
xi x = min
i =1
②.调和平均数(倒数平均数, Harmonic Mean)
调和平均数分为简单调和平均数和加权调和平均数. (1)简单调和平均数 标志值的倒数的算术平均数的倒数.
1. 数值平均数
数值平均数包括算术平均数、调和平均数和几何平均数.
①.算术平均数(均值, Arithmetic Mean)
总体均值常用X 或 表示,样本均值常用 x表示,样本均值
的计算公式:
简单算术平均数:
x
x1 x2
xn
n
xi
i 1
nn
n
加权算术平均数:
xi fi