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数据统计分析方法和应用PPT培训课件

药物筛选
利用数据统计分析对大量化合物进行筛选,找出 具有潜在药物活性的候选药物。
药物疗效评估
通过分析临床试验数据,评估药物的疗效和安全 性,加速新药的上市进程。
THANKS
感谢观看
方差分析
通过比较不同组数据的均值差异,判断这些差异是否显著。
方差分析是一种统计学方法,用于比较不同组数据的均值差异,并判断这些差异 是否具有显著性。这种方法常用于实验设计、质量控制、市场调研等领域,例如 比较不同产品在不同市场上的销售表现、分析不同因素对产品质量的影响等。
主成分分析
通过降维技术,将多个相关变量转化为少数几个不相关的综合指标。
数据统计分析方法和应用ppt 培训课件
汇报人:可编辑 2023-12-25
目录
• 引言 • 数据统计分析基础 • 常用数据统计分析方法 • 数据统计分析在实践中的应用
01
引言
数据统计分析的意义
揭示数据内在规律和 特征
提高数据处理和分析 效率
为决策提供科学依据
数据统计分析的应用领域
01
02
03
方差分析
在总体参数未知的情况下,通过样本数据 对某一假设进行检验,常用的方法有t检验 、卡方检验等。
比较不同组数据的差异,以确定各因素对 总体变异的影响程度。
统计决策理论
统计决策理论
根据不同的决策问题,选择合 适的统计方法进行数据处理和 分析,以得出最优的决策方案
。
贝叶斯决策理论
基于贝叶斯定理,通过先验概 率和似然函数计算后验概率, 从而做出最优的决策。
04
金融
风险评估、投资决策、市场预 测等
医疗
疾病诊断、疗效评估、流行病 学调查等
市场营销
利用数据统计分析对大量化合物进行筛选,找出 具有潜在药物活性的候选药物。
药物疗效评估
通过分析临床试验数据,评估药物的疗效和安全 性,加速新药的上市进程。
THANKS
感谢观看
方差分析
通过比较不同组数据的均值差异,判断这些差异是否显著。
方差分析是一种统计学方法,用于比较不同组数据的均值差异,并判断这些差异 是否具有显著性。这种方法常用于实验设计、质量控制、市场调研等领域,例如 比较不同产品在不同市场上的销售表现、分析不同因素对产品质量的影响等。
主成分分析
通过降维技术,将多个相关变量转化为少数几个不相关的综合指标。
数据统计分析方法和应用ppt 培训课件
汇报人:可编辑 2023-12-25
目录
• 引言 • 数据统计分析基础 • 常用数据统计分析方法 • 数据统计分析在实践中的应用
01
引言
数据统计分析的意义
揭示数据内在规律和 特征
提高数据处理和分析 效率
为决策提供科学依据
数据统计分析的应用领域
01
02
03
方差分析
在总体参数未知的情况下,通过样本数据 对某一假设进行检验,常用的方法有t检验 、卡方检验等。
比较不同组数据的差异,以确定各因素对 总体变异的影响程度。
统计决策理论
统计决策理论
根据不同的决策问题,选择合 适的统计方法进行数据处理和 分析,以得出最优的决策方案
。
贝叶斯决策理论
基于贝叶斯定理,通过先验概 率和似然函数计算后验概率, 从而做出最优的决策。
04
金融
风险评估、投资决策、市场预 测等
医疗
疾病诊断、疗效评估、流行病 学调查等
市场营销
大数据培训讲义PPT(共 75张)

+ 软件改变世界!
大数据生态:软件是引擎
大数据技术要解决的问题
企业用以分析的数据越全面,分析的结果就越接近于真实。大数据分析意 味着企业能够从这些新的数据中获取新的洞察力,并将其与已知业务的各 个细节相融合。
大数据技术被设计用于在 成本可承受的条件下,通 过非常快速(velocity) 地采集、发现和分析,从 大量(volumes)、多 类别(variety)的数据 中提取价值(value), 将是IT 领域新一代的技 术与架构。
大数据
主讲人:刘永磊
大数据的定义理解
1
大数据时代的背景
什么是大数据 2
大数据的“4V”特征
3
大数据的构成
大数据时代的背景
半个世纪以来,随着计算机技术全面融入社会生活,信息爆炸已经积累到 了一个开始引发变革的程度。它不仅使世界充斥着比以往更多的信息,而且其 增长速度也在加快。互联网(社交、搜索、电商)、移动互联网(微博)、物 联网(传感器,智慧地球)、车联网、GPS、医学影像、安全监控、金融(银 行、股市、保险)、电信(通话、短信)都在疯狂产生着数据。
• 统计和分析:A/B test; top N排行榜;地域占比; 海量数据的查询、统计、更新等操作效率低
文本情感分析
• 非结构化数据
• 数据挖掘:关联规则分析;分类;聚类
图片、视频、word、pdf、ppt等文件存储
• 模型预测:预测模型;机器学习;建模仿真
不利于检索、查询和存储
• 半结构化数据
• 非关系数据库
(NoSQL)
• 数据仓库
• 云计算和云存储
• 实时流处理
分布式文件系统
分布式文件系统(Distributed File System)是指文件系统管理 的物理存储资源不一定直接连接在本地节点上,而是通过计算机 网络与节点相连。
大数据生态:软件是引擎
大数据技术要解决的问题
企业用以分析的数据越全面,分析的结果就越接近于真实。大数据分析意 味着企业能够从这些新的数据中获取新的洞察力,并将其与已知业务的各 个细节相融合。
大数据技术被设计用于在 成本可承受的条件下,通 过非常快速(velocity) 地采集、发现和分析,从 大量(volumes)、多 类别(variety)的数据 中提取价值(value), 将是IT 领域新一代的技 术与架构。
大数据
主讲人:刘永磊
大数据的定义理解
1
大数据时代的背景
什么是大数据 2
大数据的“4V”特征
3
大数据的构成
大数据时代的背景
半个世纪以来,随着计算机技术全面融入社会生活,信息爆炸已经积累到 了一个开始引发变革的程度。它不仅使世界充斥着比以往更多的信息,而且其 增长速度也在加快。互联网(社交、搜索、电商)、移动互联网(微博)、物 联网(传感器,智慧地球)、车联网、GPS、医学影像、安全监控、金融(银 行、股市、保险)、电信(通话、短信)都在疯狂产生着数据。
• 统计和分析:A/B test; top N排行榜;地域占比; 海量数据的查询、统计、更新等操作效率低
文本情感分析
• 非结构化数据
• 数据挖掘:关联规则分析;分类;聚类
图片、视频、word、pdf、ppt等文件存储
• 模型预测:预测模型;机器学习;建模仿真
不利于检索、查询和存储
• 半结构化数据
• 非关系数据库
(NoSQL)
• 数据仓库
• 云计算和云存储
• 实时流处理
分布式文件系统
分布式文件系统(Distributed File System)是指文件系统管理 的物理存储资源不一定直接连接在本地节点上,而是通过计算机 网络与节点相连。
大数据培训课件

强化学习
智能体在与环境交互中学习策略, 以最大化累积奖励。
03
02
无监督学习
对无标签数据进行学习,发现数据 中的结构和模式。
实践案例
图像识别、语音识别、自然语言处 理等。
04
深度学习在大数据分析中的应用
神经网络基础
了解神经元、激活函数、网络结构等基本概念。
卷积神经网络(CNN)
用于图像识别和处理,具有局部连接和权值共享特性。
个性化教学
通过分析学生的学习习惯、能力水平、兴趣爱好等信息,教育机构可以为学生提 供个性化的学习资源和教学方案,提高教学效果和学生学习成绩。
智能评估
利用大数据分析技术,教育机构可以对学生的学习成果进行全面、客观的评估, 为教师提供更准确的教学反馈,促进教学质量的不断提升。
其他行业:智慧城市、智能制造等
提供Java API编程示例,展示如何在应用程 序中访问HDFS。
探讨HDFS性能优化的方法,如选择合适的 块大小、副本数等,并分享一些使用HDFS 的最佳实践。
分布式数据库HBase
基本操作
演示HBase Shell的基本操作,包括表的 创建、数据的增删改查等。
A 数据模型与架构
解释HBase的数据模型、表结构、 RegionServer等关键组件及其工作
分布式数据库
通过案例分析和实践操作,让学 员深入了解分布式存储的实际应 用,如搭建Hadoop集群、使用 HDFS进行数据存储等。
NoSQL数据库介绍及应用
NoSQL数据库概述
介绍NoSQL数据库的概念、特点及分类,包括键值存储、 列式存储、文档存储和图形存储等。
主流NoSQL数据库介绍
详细讲解主流NoSQL数据库的原理、架构及实现,如 Redis、MongoDB、Neo4j等,以及它们各自的优势和应 用场景。
智能体在与环境交互中学习策略, 以最大化累积奖励。
03
02
无监督学习
对无标签数据进行学习,发现数据 中的结构和模式。
实践案例
图像识别、语音识别、自然语言处 理等。
04
深度学习在大数据分析中的应用
神经网络基础
了解神经元、激活函数、网络结构等基本概念。
卷积神经网络(CNN)
用于图像识别和处理,具有局部连接和权值共享特性。
个性化教学
通过分析学生的学习习惯、能力水平、兴趣爱好等信息,教育机构可以为学生提 供个性化的学习资源和教学方案,提高教学效果和学生学习成绩。
智能评估
利用大数据分析技术,教育机构可以对学生的学习成果进行全面、客观的评估, 为教师提供更准确的教学反馈,促进教学质量的不断提升。
其他行业:智慧城市、智能制造等
提供Java API编程示例,展示如何在应用程 序中访问HDFS。
探讨HDFS性能优化的方法,如选择合适的 块大小、副本数等,并分享一些使用HDFS 的最佳实践。
分布式数据库HBase
基本操作
演示HBase Shell的基本操作,包括表的 创建、数据的增删改查等。
A 数据模型与架构
解释HBase的数据模型、表结构、 RegionServer等关键组件及其工作
分布式数据库
通过案例分析和实践操作,让学 员深入了解分布式存储的实际应 用,如搭建Hadoop集群、使用 HDFS进行数据存储等。
NoSQL数据库介绍及应用
NoSQL数据库概述
介绍NoSQL数据库的概念、特点及分类,包括键值存储、 列式存储、文档存储和图形存储等。
主流NoSQL数据库介绍
详细讲解主流NoSQL数据库的原理、架构及实现,如 Redis、MongoDB、Neo4j等,以及它们各自的优势和应 用场景。
统计学与数据分析方法含动画培训ppt

推论性统计学的局限性
样本选取偏差: 样本的选取可能 受到主观因素的 影响,导致样本 不具有代表性
假设检验的局限 性:假设检验只 能提供有限的证 据,不能完全确 定假设是否成立
统计推断的误差: 统计推断可能存 在误差,导致对 总体特征的估计 不准确
解释性不足:推 论性统计分析可 能无法提供足够 的解释性信息, 无法深入了解数 据背后的原因和 机制
和趋势。
风险管理:利用 统计学方法对金 融风险进行评估 和预测,如信用 风险、市场风险 等,以制定相应 的风险管理策略。
投资组合优化: 通过统计学方法 对投资组合进行 优化,如资产配 置、风险分散等, 以实现更高的收 益和更低的风险。
金融市场监管: 利用统计学方法 对金融市场进行 监管和分析,如 市场操纵、欺诈 行为等,以维护 市场的公平和稳
添加 标题
教育领域:用于展示学生成绩、学习进度 等数据,帮助教师更好地了解学生的学习 情况,制定个性化的教学计划。
添加 标题
政府领域:用于展示政策效果、社会问题 等数据,帮助政府更好地了解社会情况, 制定更合理的政策。
添加 标题
媒体领域:用于展示新闻、社交媒体等数 据,帮助媒体更好地了解公众的关注点和 需求,制定更符合受众需求的报道和内容。
回归分析:研究两个或多个变量之间的关系,例如价格和销售量之间的关系,帮 助企业确定最佳定价策略。
聚类分析:将消费者按照相似性进行分类,例如按照购买行为或兴趣爱好进行分 类,帮助企业制定个性化营销策略。
时间序列分析:研究时间序列数据的变化规律,例如销售额随时间的变化趋势, 帮助企业预测未来市场趋势和需求。
数据可视化的方法与技巧
图表类型选择:根据数据类型和需求选择合适的图表类型,如折线图、 柱状图、散点图等。
数据统计培训课件培训资料

通过样本数据推断总体特征,利 用样本信息来估计和预测总体的 参数和趋势。常见的推断性统计 分析方法包括参数估计、假设检
验、方差分析等。
1. 样本选择
从总体中随机抽取一定数量的样 本数据。
2. 建立假设
根据研究目的,提出有关总体的 假设。
推断性统计分析
3. 设计实验
根据假设设计实验,并收集样本数据。
总结词
风险管理,识别潜在风险点。
详细描述
金融机构通过数据分析,识别出潜在的风险点,如信用违 约、市场波动等,及时采取措施进行风险控制和预防,确 保资产安全。
总结词
客户细分,提供个性化金融服务。
详细描述
金融机构利用数据分析对客户进行细分,了解不同类型客 户的金融需求和偏好,提供个性化的金融产品和服务,提 高客户满意度和忠诚度。
评估营销活动效果,优化投入产出比。
详细描述
通过数据分析,市场营销人员可以量化评估各种营销活动 的投入产出比,找出效果不佳的活动,优化资源配置,提 高整体营销效果。
数据分析在金融投资中的应用
总结词
量化投资决策,降低风险提高收益。
详细描述
金融机构利用数据分析技术,对海量的金融数据进行处理 和分析,挖掘出有价值的投资信号和趋势,为投资决策提 供数据支持,降低投资风险并提高收益。
数据地图
通过地图展示数据,能够直观地展示数据的空间分布和变化 。
地理信息系统(GIS)
是一种用于处理和分析地理数据的系统,能够实现地理数据 的可视化、查询、分析和编辑等功能。
可视化工具与软件介绍
Excel 常用的电子表格软件,也具有强 大的数据可视化功能,如图表、 条件格式等。
D3.js 一种基于JavaScript的数据可视 化库,能够创建高度定制化的数 据可视化效果,适用于Web开发 人员和数据分析师。
验、方差分析等。
1. 样本选择
从总体中随机抽取一定数量的样 本数据。
2. 建立假设
根据研究目的,提出有关总体的 假设。
推断性统计分析
3. 设计实验
根据假设设计实验,并收集样本数据。
总结词
风险管理,识别潜在风险点。
详细描述
金融机构通过数据分析,识别出潜在的风险点,如信用违 约、市场波动等,及时采取措施进行风险控制和预防,确 保资产安全。
总结词
客户细分,提供个性化金融服务。
详细描述
金融机构利用数据分析对客户进行细分,了解不同类型客 户的金融需求和偏好,提供个性化的金融产品和服务,提 高客户满意度和忠诚度。
评估营销活动效果,优化投入产出比。
详细描述
通过数据分析,市场营销人员可以量化评估各种营销活动 的投入产出比,找出效果不佳的活动,优化资源配置,提 高整体营销效果。
数据分析在金融投资中的应用
总结词
量化投资决策,降低风险提高收益。
详细描述
金融机构利用数据分析技术,对海量的金融数据进行处理 和分析,挖掘出有价值的投资信号和趋势,为投资决策提 供数据支持,降低投资风险并提高收益。
数据地图
通过地图展示数据,能够直观地展示数据的空间分布和变化 。
地理信息系统(GIS)
是一种用于处理和分析地理数据的系统,能够实现地理数据 的可视化、查询、分析和编辑等功能。
可视化工具与软件介绍
Excel 常用的电子表格软件,也具有强 大的数据可视化功能,如图表、 条件格式等。
D3.js 一种基于JavaScript的数据可视 化库,能够创建高度定制化的数 据可视化效果,适用于Web开发 人员和数据分析师。
大数据技术及数据分析课程培训-师伟PPT课件

5 精选课件
案例
记者 在短时间内发生这么多起跳楼的事件,如果站在理论 角 度上,发生率算不算高?
樊富珉
按卫生部统计,目前中国自杀率大概是十万分之十
பைடு நூலகம்
六 左右。而富士康40多万人,约十万分之二三左右,大 学
生我们也做过统计,大概十万分之二到三左右。如 果从全国的
自杀率来比的话,应该还是低的
6 精选课件
37 精选课件
柏拉图
表现各项目频度降序排列及累积比例 二八原则 大问题优先
70
缺 60 點 50 數
40
30 20
10
0
A
B
C
D
E
缺點項目
100 累
80 積 比
60 例
40
20
其他
38 精选课件
频数(件) 累 积 百 分 数 ( %)
ABC分析法
A类 0~70%,主要影响因素
B类 70~90%,次要影响因素
无相关 Y的变化与X的变化毫无关系
不相关 自变量 因变量
曲线关系
X与Y之间无线性关系但符合某种 曲线变化规律
自变量 曲线相关
44
精选课件
预测
Forecast法 趋势线法
45 精选课件
单变量求解
46 精选课件
规划求解
47 精选课件
矩阵数据分析法
矩阵数据分析法(Matrix Data Analysis Chart) 用于排定优先级、做多目标决策 量化表示各元素的关系,更准确地整理和分析结果
不做家务 28次 深夜不归 5次 不良嗜好 5次 没送礼物 1次 胡乱花钱 3次 婆媳关系 50次 异性交往 8次
请制作柏拉图并用ABC法分析
案例
记者 在短时间内发生这么多起跳楼的事件,如果站在理论 角 度上,发生率算不算高?
樊富珉
按卫生部统计,目前中国自杀率大概是十万分之十
பைடு நூலகம்
六 左右。而富士康40多万人,约十万分之二三左右,大 学
生我们也做过统计,大概十万分之二到三左右。如 果从全国的
自杀率来比的话,应该还是低的
6 精选课件
37 精选课件
柏拉图
表现各项目频度降序排列及累积比例 二八原则 大问题优先
70
缺 60 點 50 數
40
30 20
10
0
A
B
C
D
E
缺點項目
100 累
80 積 比
60 例
40
20
其他
38 精选课件
频数(件) 累 积 百 分 数 ( %)
ABC分析法
A类 0~70%,主要影响因素
B类 70~90%,次要影响因素
无相关 Y的变化与X的变化毫无关系
不相关 自变量 因变量
曲线关系
X与Y之间无线性关系但符合某种 曲线变化规律
自变量 曲线相关
44
精选课件
预测
Forecast法 趋势线法
45 精选课件
单变量求解
46 精选课件
规划求解
47 精选课件
矩阵数据分析法
矩阵数据分析法(Matrix Data Analysis Chart) 用于排定优先级、做多目标决策 量化表示各元素的关系,更准确地整理和分析结果
不做家务 28次 深夜不归 5次 不良嗜好 5次 没送礼物 1次 胡乱花钱 3次 婆媳关系 50次 异性交往 8次
请制作柏拉图并用ABC法分析
第一章数据与统计学课件ppt文档

3.数据获取的有限性→如何获取数据?如何用样本数据推 断总体数据?
统计学的作用在于提供了解决不确定性问题的方法!!
前言:关于这门课程
STAT
四、学习本课程的目标 你们想学习什么?
我准备讲授什么?
前言:关于这门课程
STAT
(一)学习的目标
1.理论目标:培养观察事物、分析问题的思维。 2.实践目标:提高决策水平、管理水平;学位论文质量 (1)为了掌握如何正确地传达信息。学会资料的收集与整理。 能看懂统计资料。
3. 描述数据
例,平均值
1.分析数据 2.做出决策
前言:关于这门课程
STAT
二、世界很精彩,统计无处不在 Nhomakorabea经济学
医学
管理学
统计学
工程学
社会学
…
前言:关于这门课程
STAT
统计学可以应用于几乎所有的领域:
精算,农业,动物学,人类学,考古学,审计学,晶体学 ,人口统计学,牙医学,生态学,经济计量学,教育学,选举 预测和策划,工程,流行病学,金融,水产渔业研究,遗传学 ,地理学,地质学,历史研究,人类遗传学,水文学,工业, 法律,语言学,文学,劳动力计划,管理学,市场营销学,医 学诊断,气象学,军事科学,核材料安全管理,眼科学,制药 学,物理学,政治学,心理学,心理物理学,质量控制,宗教 研究,社会学,调查抽样,分类学,气象改善,博彩,数据挖掘 等。
前言:关于这门课程
STAT
[例]政策及规划制定、大众服务、信息传播等(政府) 货币供给量;CPI
[例]定刑量罪、产权鉴定、腐败测评等(法律)
中世纪的英国法律规定:凡偷窃满12英镑的人将被处以极 刑。然而若干年后,当一个小偷恰好犯了12英镑起点的偷窃罪 后,却没有招致没顶之灾,原因何在?
统计学的作用在于提供了解决不确定性问题的方法!!
前言:关于这门课程
STAT
四、学习本课程的目标 你们想学习什么?
我准备讲授什么?
前言:关于这门课程
STAT
(一)学习的目标
1.理论目标:培养观察事物、分析问题的思维。 2.实践目标:提高决策水平、管理水平;学位论文质量 (1)为了掌握如何正确地传达信息。学会资料的收集与整理。 能看懂统计资料。
3. 描述数据
例,平均值
1.分析数据 2.做出决策
前言:关于这门课程
STAT
二、世界很精彩,统计无处不在 Nhomakorabea经济学
医学
管理学
统计学
工程学
社会学
…
前言:关于这门课程
STAT
统计学可以应用于几乎所有的领域:
精算,农业,动物学,人类学,考古学,审计学,晶体学 ,人口统计学,牙医学,生态学,经济计量学,教育学,选举 预测和策划,工程,流行病学,金融,水产渔业研究,遗传学 ,地理学,地质学,历史研究,人类遗传学,水文学,工业, 法律,语言学,文学,劳动力计划,管理学,市场营销学,医 学诊断,气象学,军事科学,核材料安全管理,眼科学,制药 学,物理学,政治学,心理学,心理物理学,质量控制,宗教 研究,社会学,调查抽样,分类学,气象改善,博彩,数据挖掘 等。
前言:关于这门课程
STAT
[例]政策及规划制定、大众服务、信息传播等(政府) 货币供给量;CPI
[例]定刑量罪、产权鉴定、腐败测评等(法律)
中世纪的英国法律规定:凡偷窃满12英镑的人将被处以极 刑。然而若干年后,当一个小偷恰好犯了12英镑起点的偷窃罪 后,却没有招致没顶之灾,原因何在?
【最全】数据分析统计分析培训.优质PPT

复制设计图
工具
EXCEL、 SPSS 剪刀、缝纫机、电
SAS等
熨斗等
技术
交叉分析、相关分 析、回归分析、等
平面、立体剪裁等
(图表来源:小蚊子—黄书)
5
5W2H分析法
第一课时:初步认识数据分析
6
第一课时:初步认识数据分析
SWTO矩阵分析法
7
第二课时: Excel常用操作技巧
提升excel使用效率的四个因素
混合引用 Index:引用具体位置的数
值
Math:返回相对位置
10
第四课时: excel图表
11
第四课时: excel图表
12
第五课时: 数据分析报告
5.1 数据分析报告定义:
数据分析报告是根据数据分析原理和方法,运用数据来反应、 研究和分析某项事物现状、问题、原因、本质和规律,并得出结论, 提出解决问题办法的一种分析应用问题。
数据分析统计分析培训
第一课时:初步认识数据分析
什么是数据分析?
数据分析是指用适当的统计分析方法 对收集来的大量数据进行分析,将 它们加以汇总、理解并消化,以求 最大化地开发数据的功能,发挥数 据的作用。
简单而言:通过适当方法对数据 进行分析。
2
第一课时:初步认识数据分析
年下学期数学期末考试,三(1)班平均分94分,三(2)班平 均分95分,三(3)班平均分93分。
17
第五课时: 数据分析报告
9
第二课时: Excel常用操作技巧
Sum:求和
最有价值的函数
Average:平均值 第1 数一据课分M时析a:x报初:告步定认最义识:大数据值分析
Vlookup:查找引用 精确查找:最常用,找到完
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【推荐】大数据与统计学培训课件
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❖ 数据的产生: 数的产生基于以下三个要素,一是数,二是量,
三是计量单位。 数起源于人类祖先对“多”或“少”的认识,阿
拉伯数字的产生实现了数的抽象性和可计算性。 数的概念及数的基本逻辑关系形成以后,人们将
数的神秘性作为探寻与研究的目标之一,不断建立起 更加完备的、抽象的数的体系。
❖ 其次,大数据是动态的,具有阶段性特征,同样的 关联词在不同时段可能具有不同的含义,围绕关联 词的话题会随着时间的推移而会发生某些偏离,从 而导致有偏的结论。
❖ 第三,对于我们所关心的研究主题,可能会受到大 量没有实际意义、实际内容甚至虚假信息的干扰, 让我们面对一堆数据无从下手,大数据变成了大迷 惑,甚至变成了大错误。
统计学的发展,是根据数据的型态和问题的本质来改变的, 不是因为我们会做他背后的数学而发展的。不要因为(统计的) 问题困难而去做它;也不要因为它难而不做。(贺吉士 J.L.Hodges, 1922-2000)
R.C. Rao:统计的分析形式随时代的推移而变化着,但是 “从数据中提取一切信息”或者 “归纳和揭示”作为统计分析 的目的却一直没有改变。
(二)如何理解大数据的“数据”
❖ 历史告诉我们,数据的含义是随着人类认识社会与 自然现象的视野的变化、以及认识能力与技术水平 的提升而改变的,经历了从传统运算型数据到现代 数字化数据的变化过程。
❖ 把一切信息都看成数据是当今社会的一个特征,是 一个自然进化的结果。大数据中的数据其实就是一 切可以通过数字化手段记录的信息。
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❖ 科学数据的形成: 科学数据的形成得益于对数据的科学研究,是在科
❖ 基于数据的分类,储存数据与管理的方式——数据库 也有两种类型:关系型数据库(SQL接口)和非关系 型数据库(NOSQL接口)。
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(三)大数据是不是好数据?
❖ 首先,大数据不会自动产生好的分析结果,不会自 动把隐藏其中的秘密呈现出来,如果数据不完整、 取舍不当或遭受破坏,那么就会产生错误的结论。
❖ 一定程度上看,大数据并不是一个严格的概念,而是 一个比喻式的称呼。
(一)如何理解大数据的“大”
❖ 一是“全体”的意思,即大数据就是全体数据,并 且数据量必须达到一定的规模。
❖ 二是“可扩充”的意思,即大数据就是可以不断扩 充容量的数据,任何数据一旦发生就可以被记录、 被吸收。
❖ 三是“有待挖掘”的意思,即大数据就是有待挖掘 的数据。大数据可能包含着丰富的、具有大价值的 信息,但被超大量的数据所掩盖、所分散而导致价 值密度低,只有挖掘才能发现。
以数为基础,测量、计量和比较事物就有了精确 表达的语言,这在实践中就表现为量,它是客观事物 所具有的能体现差异程度的一种属性,是事物可以用 数来表现的规定性,包括量的规模、量的关系、量的 变化、量的界限与量的规律。
在以数来表示事物的特征并采用了科学的计量单 位后,就产生了真正意义上的数据——有根据的数。
❖ 大数据除了结构型数据与非结构型数据的分类外, 还可作以下分类:
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❖ 如果从大数据产生的途径或渠道来看,大数据可以分 为社交网络数据、人机交换数据和感应数据(机器数 据)。
❖ 如果从功能上看,大数据可以分为交易型数据、流程 型数据和交互型数据。
❖ 需要特别指出的是,网络数据在大数据中占有特殊的 份量,又可分为自媒体数据、日志数据和富媒体数据 三类。从时间维度上,还可以把网络大数据分为以用 户数据、日志数据为代表的历史数据,以及以视频监 控数据和流媒体数据等为代表的流式数据,其中历史 数据蕴含着大量有价值的信息。
大数据与统计学
浙江工商大学 李金昌
❖ 引言
❖
作为归纳分析的科学,统计学可以从亚里士多德的“城邦
政情”算起,但作为一门数据分析的科学则应从配第的《政治
算术》算起。ห้องสมุดไป่ตู้
300多年来,统计学围绕如何收集、整理和分析数据这一主 线而发展,构建起了庞大、多元、融合的应用方法体系,帮助 解决了各个领域大量复杂的现实问题。
❖ 4V特点:Volume、Velocity、Variety、Value。
❖ 大数据自古有之?
❖ 人类曾经开展过的人口普查、产业普查等数据,是否 属于大数据?
❖ 在计算机技术与网络化未得到充分发展以前,人们自 然难以联想出大数据这个概念。
❖ 从统计学的角度看,大数据不是主要基于人工设计而 获得有限、固定、不连续、不可扩充的结构型数据, 而是主要基于现代信息技术与工具自动记录、储存、 能连续扩充、大大超出传统统计记录与储存能力的一 切类型的数据,最大特征是数字化基础上的数据化。
❖ 最早与大数据概念有关的学科:天文学、气象学 和基因学,一开始就依赖于海量数据分析方法。
❖ 但从现代意义上看,大数据可以说是计算机与互 联网相结合的产物,前者实现了数据的数字化,后者 实现了数据的网络化。
❖ 大数据的本意是,所涉及的资料量规模巨大到无 法透过目前主流软件工具,在合理时间内达到撷取、 管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目 的的资讯。
❖ 第四,大数据中有很多小数据问题,这些问题并不 会随着数据的增加而消失,反而可能更严重。
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二、数据的变化与统计分析方法的发展
(一)数据的变化
❖ 回顾历史可以发现,数据的变化与统计分析方法的 发展呈现高度吻合的关系。有一种观点认为,数据 的变化过程可以分为三大阶段:数据的产生、科学 数据的形成和大数据的诞生。
大数据时代的来临,迫使统计学站在一个新的起点上。
❖ 1998年,《科学》杂志刊登的一篇介绍计算机软 件HiQ的文章《大数据的处理程序》中第一次正式使 用了大数据(big data)一词。2008年9月《自然》 杂志出版“big data”专刊。
❖ 最近几年,关于大数据的文献迅速增加,但绝大 多数出于计算机领域的学者之手,较少有基于统计学 视角的深度学术讨论。
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❖ 数据的产生: 数的产生基于以下三个要素,一是数,二是量,
三是计量单位。 数起源于人类祖先对“多”或“少”的认识,阿
拉伯数字的产生实现了数的抽象性和可计算性。 数的概念及数的基本逻辑关系形成以后,人们将
数的神秘性作为探寻与研究的目标之一,不断建立起 更加完备的、抽象的数的体系。
❖ 其次,大数据是动态的,具有阶段性特征,同样的 关联词在不同时段可能具有不同的含义,围绕关联 词的话题会随着时间的推移而会发生某些偏离,从 而导致有偏的结论。
❖ 第三,对于我们所关心的研究主题,可能会受到大 量没有实际意义、实际内容甚至虚假信息的干扰, 让我们面对一堆数据无从下手,大数据变成了大迷 惑,甚至变成了大错误。
统计学的发展,是根据数据的型态和问题的本质来改变的, 不是因为我们会做他背后的数学而发展的。不要因为(统计的) 问题困难而去做它;也不要因为它难而不做。(贺吉士 J.L.Hodges, 1922-2000)
R.C. Rao:统计的分析形式随时代的推移而变化着,但是 “从数据中提取一切信息”或者 “归纳和揭示”作为统计分析 的目的却一直没有改变。
(二)如何理解大数据的“数据”
❖ 历史告诉我们,数据的含义是随着人类认识社会与 自然现象的视野的变化、以及认识能力与技术水平 的提升而改变的,经历了从传统运算型数据到现代 数字化数据的变化过程。
❖ 把一切信息都看成数据是当今社会的一个特征,是 一个自然进化的结果。大数据中的数据其实就是一 切可以通过数字化手段记录的信息。
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❖ 科学数据的形成: 科学数据的形成得益于对数据的科学研究,是在科
❖ 基于数据的分类,储存数据与管理的方式——数据库 也有两种类型:关系型数据库(SQL接口)和非关系 型数据库(NOSQL接口)。
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(三)大数据是不是好数据?
❖ 首先,大数据不会自动产生好的分析结果,不会自 动把隐藏其中的秘密呈现出来,如果数据不完整、 取舍不当或遭受破坏,那么就会产生错误的结论。
❖ 一定程度上看,大数据并不是一个严格的概念,而是 一个比喻式的称呼。
(一)如何理解大数据的“大”
❖ 一是“全体”的意思,即大数据就是全体数据,并 且数据量必须达到一定的规模。
❖ 二是“可扩充”的意思,即大数据就是可以不断扩 充容量的数据,任何数据一旦发生就可以被记录、 被吸收。
❖ 三是“有待挖掘”的意思,即大数据就是有待挖掘 的数据。大数据可能包含着丰富的、具有大价值的 信息,但被超大量的数据所掩盖、所分散而导致价 值密度低,只有挖掘才能发现。
以数为基础,测量、计量和比较事物就有了精确 表达的语言,这在实践中就表现为量,它是客观事物 所具有的能体现差异程度的一种属性,是事物可以用 数来表现的规定性,包括量的规模、量的关系、量的 变化、量的界限与量的规律。
在以数来表示事物的特征并采用了科学的计量单 位后,就产生了真正意义上的数据——有根据的数。
❖ 大数据除了结构型数据与非结构型数据的分类外, 还可作以下分类:
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❖ 如果从功能上看,大数据可以分为交易型数据、流程 型数据和交互型数据。
❖ 需要特别指出的是,网络数据在大数据中占有特殊的 份量,又可分为自媒体数据、日志数据和富媒体数据 三类。从时间维度上,还可以把网络大数据分为以用 户数据、日志数据为代表的历史数据,以及以视频监 控数据和流媒体数据等为代表的流式数据,其中历史 数据蕴含着大量有价值的信息。
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❖ 引言
❖
作为归纳分析的科学,统计学可以从亚里士多德的“城邦
政情”算起,但作为一门数据分析的科学则应从配第的《政治
算术》算起。ห้องสมุดไป่ตู้
300多年来,统计学围绕如何收集、整理和分析数据这一主 线而发展,构建起了庞大、多元、融合的应用方法体系,帮助 解决了各个领域大量复杂的现实问题。
❖ 4V特点:Volume、Velocity、Variety、Value。
❖ 大数据自古有之?
❖ 人类曾经开展过的人口普查、产业普查等数据,是否 属于大数据?
❖ 在计算机技术与网络化未得到充分发展以前,人们自 然难以联想出大数据这个概念。
❖ 从统计学的角度看,大数据不是主要基于人工设计而 获得有限、固定、不连续、不可扩充的结构型数据, 而是主要基于现代信息技术与工具自动记录、储存、 能连续扩充、大大超出传统统计记录与储存能力的一 切类型的数据,最大特征是数字化基础上的数据化。
❖ 最早与大数据概念有关的学科:天文学、气象学 和基因学,一开始就依赖于海量数据分析方法。
❖ 但从现代意义上看,大数据可以说是计算机与互 联网相结合的产物,前者实现了数据的数字化,后者 实现了数据的网络化。
❖ 大数据的本意是,所涉及的资料量规模巨大到无 法透过目前主流软件工具,在合理时间内达到撷取、 管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目 的的资讯。
❖ 第四,大数据中有很多小数据问题,这些问题并不 会随着数据的增加而消失,反而可能更严重。
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二、数据的变化与统计分析方法的发展
(一)数据的变化
❖ 回顾历史可以发现,数据的变化与统计分析方法的 发展呈现高度吻合的关系。有一种观点认为,数据 的变化过程可以分为三大阶段:数据的产生、科学 数据的形成和大数据的诞生。
大数据时代的来临,迫使统计学站在一个新的起点上。
❖ 1998年,《科学》杂志刊登的一篇介绍计算机软 件HiQ的文章《大数据的处理程序》中第一次正式使 用了大数据(big data)一词。2008年9月《自然》 杂志出版“big data”专刊。
❖ 最近几年,关于大数据的文献迅速增加,但绝大 多数出于计算机领域的学者之手,较少有基于统计学 视角的深度学术讨论。