数据收集整理与显示
统计学：统计数据的收集、整理与显示习题与答案
一、单选题1、抽样调查中，抽取样本必须遵循什么原则。
（）A.随机原则B.随意原则C.对等原则D.可比原则正确答案：A解析：随机抽样也叫概率抽样，即总体中的个体有一个事先已知的概率被抽中。
2、某市工商企业2017年生产经营成果的年报呈报时间规定在2018年1月31日，则调查期限为（）。
A.一个月B.一年C.一日D.一年零一个月正确答案：A解析：调查期限：调查工作进行的起迄时间。
3、次数分布的类型主要取决于（）。
A.变量是连续还是离散B.统计总体所处的条件C.社会经济现象的性质D.分组标志的选择正确答案：C解析：社会经济现象的性质决定了社会经济现象呈现何种分布。
4、以下有关典型调查的表述不正确的是（）。
A.必须同其他调查结果结合起来使用B.不容易受人们主观认识上的影响C.可以检验全面调查数据的真实性D.能够补充全面调查资料的不足正确答案：B5、重点调查中重点单位是指（）。
A.标志总量在总体中有很大比重的单位B.具有反映事物属性差异的品质标志的单位C.能用以推算总体标志总量的单位D.具有典型意义或代表性的单位正确答案：A二、多选题1、采用类型抽样的组织形式是（）。
A.最符合随机原则B.需要对总体各单位进行分组C.适用于总体各单位标志值差异较大的总体D.组内是进行全面调查正确答案：B、C解析：类型抽样是将总体全部单位按有关标志分成若干层，然后按照随机原则从每层中分别抽取样本单位组成样本，适合于差异大的总体，能使样本结构更接近于总体结构，提高样本的代表性。
2、在组距数列中，组中值是（）。
A.在开放式分组中，可参照相邻组的组距来确定B.上限和下限之间的中点数值C.在开放式分组中无法确定D.就是组平均数正确答案：A、B解析：组中值是下限与上限之间的中点值，是在假定各组内均匀分布时的一个近似值。
闭口组的组中值是上限与下限的简单算术平均数；开口组组中值的确定，一般以其相邻组的组距的来调整3、对于离散型变量数列（）。
七年级数据的收集与整理方法
七年级数据的收集与整理方法收集和整理数据是数学学习中的重要环节，也是培养学生数据分析和解决问题能力的关键之一。
本文将介绍七年级数据的收集与整理方法，并提供一些实用的技巧和经验。
一、数据收集方法1. 直接观察法：通过直接观察对象或现象，并记录所需的数据。
例如，统计班级同学的身高、体重等信息，可以通过直接测量和记录来收集数据。
2. 调查法：通过设计问卷、进行访谈等方式，收集所需的数据。
调查法适用于需要了解他人观点、喜好、习惯等方面的数据收集，比如调查同学们对假期旅行目的地的偏好等。
3. 实验法：通过设计实验来获取数据。
实验法常用于科学实验，如测试不同养料对植物生长速度的影响，可以通过设置对照组和实验组，并记录相关数据。
二、数据整理方法1. 制作表格：将收集到的数据整理成表格形式，便于比较和分析。
表格通常有表头和数据行，其中表头用于说明各列数据的含义，数据行记录具体的数据。
2. 绘制图表：使用图表可以更直观地展示数据的特点和规律。
常见的图表类型有柱状图、折线图、饼图等。
选择适当的图表类型可以更好地表达数据之间的关系和趋势。
3. 数据分类与整理：根据需要，可以将数据进行分类和分组，便于比较和分析。
例如，统计同学们的成绩时，可以按科目进行分类，进一步分析各科目的得分情况。
4. 数据计算与统计：对于数字数据，可以进行计算和统计。
常见的统计指标包括平均数、中位数、众数等，通过计算这些指标可以更好地描述数据的特征。
三、数据收集与整理的注意事项1. 样本选择：在进行数据收集时，应该选择具有代表性的样本，以确保数据的准确性和可靠性。
样本的选择应尽量避免主观偏见，并能够反映整体的特点。
2. 数据记录与保存：在数据收集过程中，要确保准确地记录和保存数据。
可以使用纸质记录表或电子表格等工具，将数据整理妥善保存以备后续分析和应用。
3. 数据分析与解读：收集和整理好数据后，应对数据进行分析和解读。
通过分析数据的规律和趋势，可以得出结论和提出问题，启发学生思考和探索。
工作总结的数据和成效展示
工作总结的数据和成效展示数据和成效是评估工作效果的重要指标。
本文将以工作总结的数据和成效展示为主题，分十个小节展开回答写作。
一、数据收集和整理在展示工作总结的数据和成效之前，首先要进行数据收集和整理的工作。
通过搜集各类数据和信息，从多个角度对工作进行全面分析，为后续的数据展示和成效评估打下基础。
二、工作目标和关键指标在展示数据和成效时，应先明确工作目标和关键指标。
工作目标是对工作效果的期望，关键指标是衡量工作成效的重要指标。
明确目标和指标能够更好地展示工作的数据和成效。
三、数量指标的展示数量指标是一种常见的工作数据展示方式。
通过统计工作涉及的数量，如项目完成数量、工作时间、投入资源等，可以呈现工作的规模和数量上的成效。
例如，某项目管理工作中，完成了100个子任务，用时30天，投入20人资源，这些数据都能直观地展示工作的数量成效。
四、质量指标的展示质量指标是衡量工作成效的重要数据。
通过展示工作中的质量指标，如项目质量评价、客户满意度调查结果等，可以显示工作的质量上的成效。
例如，某产品研发工作中，通过市场调研和用户反馈，产品的用户满意度从70%提升到90%，这个数据反映出工作在质量上的明显提升。
五、效率指标的展示效率指标是衡量工作效率的重要数据。
通过展示工作的效率指标，如工时投入、生产效率提升等，可以揭示工作的效率上的成效。
例如，某生产线改进工作中，通过工艺改进和设备优化，生产效率提升了20%，工时投入减少了10%，这个数据显示出工作在效率上的明显提高。
六、经济指标的展示经济指标是衡量工作经济效益的重要数据。
通过展示工作的经济指标，如成本控制、收益提高等，可以反映工作在经济效益上的成效。
例如，某营销活动中，通过降低广告成本和提高销售量，收益增加了30%，这个数据展示了工作在经济效益上的显著增长。
七、用户反馈和评价的展示用户反馈和评价是衡量工作成效的重要参考。
通过展示用户的反馈和评价，如客户满意度调查、市场调研结果等，可以展示出工作对用户的影响和满意度。
数据的收集整理与呈现
数据的收集整理与呈现数据在现代社会中起着至关重要的作用，几乎涉及到各个领域的决策和判断。
然而，数据的价值往往取决于如何进行有效的收集、整理与呈现。
本文将探讨数据的收集、整理与呈现的方法与技巧，并分析其在决策过程中的重要性。
一、数据的收集方法数据的收集是数据分析的基础，采用合适的收集方法能够保证数据的准确性和可靠性。
以下是常见的数据收集方法：1.调查问卷：通过向受访者发送调查问卷，可以快速收集大量的数据。
问卷可以提供结构化的问题，便于进行统计和分析。
此外，还可以利用开放性问题获取更详细的信息。
2.访谈：通过与受访者进行面对面或电话访谈，可以获得深入的信息和洞察。
与问卷相比，访谈更加灵活，可以针对受访者的回答进行进一步的追问和探讨。
3.观察：通过观察现实生活或实验环境中的现象和行为，可以获取直接的数据。
观察可以采用参与观察或非参与观察的方式，具体取决于研究的目的和需求。
二、数据的整理方法数据的整理是将收集到的原始数据进行分类、排序和清理，使其更容易进行分析和解读。
以下是常用的数据整理方法：1.数据分类：将收集到的数据按照特定的标准进行分类，例如按照时间、地区、性别等进行分类。
分类可以帮助我们更好地理解数据的结构和关系。
2.数据排序：对数据进行排序可以根据某种规则或指标，例如按照数值大小、字母顺序等进行排序。
排序可以使数据更加有序化，方便后续的分析和比较。
3.数据清理：在整理数据的过程中，可能会遇到一些错误或异常值。
通过识别和纠正这些错误，可以提高数据的准确性和可靠性。
常见的数据清理方法包括去除重复数据、处理缺失值和异常值等。
三、数据的呈现方法数据的呈现是将整理好的数据以图表、表格或其他形式展示出来，以便于理解和传达。
以下是常见的数据呈现方法：1.折线图：通过折线图可以直观地显示数据随时间变化的趋势。
折线图通常用于展示连续性数据，例如销售额、温度变化等。
2.柱状图：柱状图常用于对比不同组或不同时间点的数据。
西南财经大学向蓉美、王青华《统计学》第三版——第2章：统计数据的收集、整理与显示
– 调查内容详细、提供重要国情国力资料、数 据的规范化程度较高
提供抽样框
总
– 特别注意
体
• 必须规定标准时间 • 在规定时间内统一进行
• 基本内容和指标解释统一并相对稳定
• 需要PPT配套视频，请加VX：1033604968 11
Statistics
2.统计报表 –概念 • 按照国家有关法规的规定、自上而下地统一 布置、自下而上地逐级提供基本统计数据。 –特点 • 全面性、稳定性、连续性、可比性 • 曾经是我国数据收集的主要方式 • 耗费大、数据质量差等等。
3
Statistics
§2.1.2 统计调查方案
调查方案的内容
调
调查
调查
查
对象
项目
其
目
调查
和调
的
单位
查表
他
4
Statistics
1.确定调查目的
调查要达到的具体目标 回答“为什么调查？” 调查之前必须明确
5
Statistics
2.确定调查对象和调查单位
调查对象：调查研究的总体或调查范围 调查单位：需要对之进行调查的单位。可以是调查
12
Statistics
第二次全国经济普查的标准时点是2008年12月31日，时
期资料为2008年度。
第六次quanguo人口普查
主要目的:人口普查是一项重大的国情国力调查。组织开
展第六次全国人口普查，将查清十年来我国人口在数量、结构、
分布和居住环境等方面的变化情况，为科学制定国民经济和社
会发展规划，统筹安排人民的物质和文化生活，实现可持续发
重点单位——标志值在总体标志总量中占有 较大比重的单位
样本数据的整理与显示
案例一：柱状图的应用
图表示例
| --- | --- |
| 国家 | 销售额（百 万美元） |
案例一：柱状图的应用
| 美国 | 1000 | | 中国 | 800 |
| 日本 | 600 |
案例二：折线图的应用
总结词
折线图适用于展示时间序列数据 的变化趋势。
详细描述
折线图通过将数据点连接成线， 展示数据随时间变化的趋势。它 可以清晰地表示数据的起伏、峰
数据来源
调查问卷
通过设计问卷，向目标 人群发放并收集数据。
数据库
从已有数据库中提取相 关数据，如政府统计数
据、企业数据库等。
在线平台
利用在线平台如社交媒 体、电商平台等收集用
户数据。
实验数据
通过实验或试验获取的 数据。
数据筛选与清洗
缺失值处理
重复数据删除
检查数据中的缺失值，根据实际情况 选择填充缺失值的方法，如使用均值、 中位数或通过插值等方法进行填充。
05
案例展示与解析
案例一：柱状图的应用
01
总结词
柱状图是一种常用的数据可视化工具，适用于展示分类数据之间的比较
关系。
02 03
详细描述
柱状图通过将不同类别的数据以柱子的高度表示，直观地展示不同类别 之间的数值差异。它可以用于比较不同类别的数量、展示随时间变化的 趋势等。
适用场景
适用于展示分类数据之间的比较关系，如不同国家、不同地区的销售数 据比较。
样本数据的整理与显示
• 引言 • 样本数据的收集与整理 • 样本数据的可视化方法 • 样本数据的统计与分析 • 案例展示与解析
01
引言
主题简介
样本数据整理
数据的整理与展示
数据的整理与展示数据在我们日常生活中扮演着重要的角色，通过数据的整理与展示，我们可以更好地了解和分析各种事物的特点和趋势，为决策和规划提供依据。
本文将从数据的整理方法、常用数据展示方式以及一些实际应用案例等方面进行探讨。
一、数据的整理方法数据的整理方法主要包括数据收集、数据清洗、数据归类和数据存储等几个方面。
1. 数据收集数据的收集是数据整理的首要步骤。
数据的收集包括两个方面，一方面是主动收集数据，比如通过问卷调查、实地观察等方式主动获取数据；另一方面是被动收集数据，比如通过统计局、学校等机构公布的数据进行收集。
2. 数据清洗数据清洗是指对收集到的数据进行筛选和处理。
在数据清洗过程中，需要将数据中的错误、重复和缺失的部分进行去除或者修正，以确保数据的准确性和完整性。
3. 数据归类数据归类是指将收集到的数据按照一定的标准进行分类。
通过数据归类，可以更好地区分数据的性质和特点，为后续的数据分析和展示提供基础。
4. 数据存储数据存储是指将整理好的数据进行妥善保存。
常见的数据存储方式有数据库、Excel表格等。
选择合适的数据存储方式可以更好地管理和利用数据。
二、常用数据展示方式数据整理后，我们需要将数据进行展示，以便于更好地理解和分析数据的含义。
1. 表格展示表格展示是最常用的数据展示方式之一。
通过将数据以表格的形式呈现，可以清晰直观地展示数据之间的关系和变化趋势。
表格展示适用于数据种类较少且结构相对简单的情况。
2. 图表展示图表展示是一种更具有可视化效果的数据展示方式。
常见的图表展示方式包括柱状图、折线图、饼图等。
图表展示能够直观地展示数据的规律和趋势，更容易为读者理解和接受。
3. 地图展示对于与地理位置相关的数据，地图展示是一种很好的方式。
通过地图展示，我们可以将数据与地理位置进行关联，更好地理解不同地区之间的差异和联系。
4. 动态展示动态展示是利用动画和交互效果将数据进行展示的一种方式。
通过动态展示，我们可以将数据的变化过程更加生动地展示出来，增强数据的表现力和吸引力。
数据的收集与整理数据的收集和整理的方法
数据的收集与整理数据的收集和整理的方法数据的收集与整理：数据的收集和整理的方法一、引言随着信息时代的到来，数据变得无比重要。
数据的收集和整理是获取有用信息的基础步骤。
本文将介绍数据的收集和整理的方法，以帮助读者更好地进行数据处理和分析。
二、数据的收集方法1. 文献资料收集法：阅读相关书籍、期刊、研究报告等，搜集、整理、提取数据，并加以分析。
2. 实地调查法：亲自到现场进行观察和调查，收集有关数据。
可以采用问卷调查、访谈等方式，获取特定信息。
3. 网络调查法：通过网络平台开展在线问卷调查，利用网络工具收集数据，获取大量、广泛的信息。
4. 实验研究法：通过设计和实施实验来获取数据，例如心理学实验、化学实验等。
实验过程需严谨并遵循科学原则。
5. 参考他人研究法：查阅已有的研究报告、调查结果等，借鉴他人的研究成果来获取数据。
三、数据的整理方法1. 清洗数据：对收集到的数据进行初步清洗。
排除错误、异常数据，修正数据格式和单位等，以确保数据的准确性。
2. 数据分类：根据不同的属性和目的，将数据进行分类和分组。
可以根据时间、地点、种类等因素进行分类，以便后续的分析和处理。
3. 数据编码：为数据添加唯一标识，便于后续的查询和管理。
可以使用数字或字母来编码数据，避免数据混淆和重复。
4. 数据转换：将原始数据进行格式转换，使其符合统一的数据标准。
可以将数据转化为表格、图表、统计指标等形式，以便进行进一步的分析。
5. 数据归档：将整理好的数据进行归档和保存，便于日后的查阅和使用。
可以使用电子文件夹、数据库等方式进行数据的存储和管理。
四、数据的分析与应用经过数据的收集和整理，我们可以进行数据分析和应用，以获得有用的信息和结论。
常见的数据分析方法包括统计分析、数据挖掘、机器学习等。
通过分析数据，我们可以找出规律和趋势，为决策提供支持，并发现问题和改进方法。
五、总结数据的收集和整理是数据处理的重要环节，决定了后续分析和应用的质量和准确性。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
数据搜集、整理与显示
Ⅰ．学习目的
本章阐述统计数据搜集、整理与显示的理论与方法，通过学习,要求：
1.了解统计数据的类型及其搜集方法；
2.了解普查、统计报表、抽样调查、重点调查等各种统计调查组织形式的特点及其适用场合；
3.掌握统计分组方法；4能够编制分布数列；5.能够运用各种统计图表。
Ⅱ．课程内容要点
第一节数据的搜集
一、数据搜集
数据是人们对现象进行调查研究所搜集、整理、分析和解释的事实和数字，是对客观现象进行计量的结果。
数据搜集就是根据统计研究预定的目的和任务，运用相应的科学的调查方法与手段，有计划、有组织地搜集资料的过程。
数据的计量尺度有四种
定类尺度是按照某种属性对客观事物进行平行分类或分组的一种测度，定类尺度的值是以文字表述的，可以用数值标识，但仅起标签作用。
定序尺度是把各类事物按一定特征的大小、高低、强弱等顺序排列起来，构成定序数据。
它是对事物之间等级或顺序差别的一种测度。
定序尺度不仅可以测度类别差，还可以测度次序差，并可比较大小，但其序号仍不能进行加减乘除计算。
定距尺度是对事物类别或次序之间间距进行的一种测度。
定距尺度不仅
7。