数据分析教师用讲义
数据分析建模中数据预处理方法详细介绍讲义.
➢ 通过填补遗漏数据、消除异常数据、平滑噪声数据， 以及纠正不一致的数据,去掉数据中的噪音、填充空值、 丢失值和处理不一致数据
数据清洗——处理空缺值
▪ 数据并不总是完整的
➢ 在分析一个商场销售数据时，发现有多个记录中的属性 值为空，如：顾客的收入属性对于为空的属性值
▪ 引起空缺值的原因
(1) 数据清洗 (2) 数据集成 (3) 数据变换 (4) 数据归约
为什么要预处理数据？
▪ 现实世界的数据是“肮脏的”
➢ 不完整的 ➢ 含噪声的 ➢ 不一致的
▪ 没有高质量的数据，就没有高质量的挖掘结 果
➢ 高质量的决策必须依赖高质量的数据 ➢ 数据仓库需要对高质量的数据进行一致地集成
原始数据中存在的问题
1.不一致——数据内涵出现不一致情况 2.重复 3.不完整——感兴趣的属性没有值 4.含噪声——数据中存在着错误、或异常（偏
离期望值）的数据 5.高维度
数据预处理的方法
▪ 1.数据清洗
➢ 去掉噪声和无关数据
▪ 2.数据集成
➢ 将多个数据源中的数据结合起来存放在一个一致的 P(Xi)log2P(Xi) i=1,2,3,…,n 其中Xi表示第i个状态(共n个状态)； P(Xi)代表出现第i个状态时的概率； H(x)为消除不确定性所需的信息量，单位为比特(bit)。
数据清洗——噪声数据的处理
▪ 噪声：在测量一个变量时可能出现的测量值相对 于真实值的偏差或者错误。
噪声数据的处理——分箱
➢ 分箱：把待处理的数据按照一定的规则放进一 些箱子中，考察每一个箱子中的数据，采用某 种方法分别对各个箱子中的数据进行处理。
➢ 箱子：按照属性值划分的子区间，如果一个属 性值处于某个子区间范围内，就称把该属性值 放进这个子区间代表的“箱子”里。
Stata软件基本操作和数据分析入门（完整版讲义）
Stata软件基本操作和数据分析入门(完整版讲义)Stata软件基本操作和数据分析入门第一讲Stata操作入门张文彤赵耐青第一节概况Stata最初由美国计算机资源中心（Computer Resource Center）研制，现在为Stata公司的产品，其最新版本为7.0版。
它操作灵活、简单、易学易用，是一个非常有特色的统计分析软件，现在已越来越受到人们的重视和欢迎，并且和SAS、SPSS一起，被称为新的三大权威统计软件。
Stata最为突出的特点是短小精悍、功能强大，其最新的7.0版整个系统只有10M左右，但已经包含了全部的统计分析、数据管理和绘图等功能，尤其是他的统计分析功能极为全面，比起1G以上大小的SAS 系统也毫不逊色。
另外，由于Stata在分析时是将数据全部读入内存，在计算全部完成后才和磁盘交换数据，因此运算速度极快。
由于Stata的用户群始终定位于专业统计分析人员，因此他的操作方式也别具一格，在Windows席卷天下的时代，他一直坚持使用命令行／程序操作方式，拒不推出菜单操作系统。
但是，Stata的命令语句极为简洁明快，而且在统计分析命令的设置上又非常有条理，它将相同类型的统计模型均归在同一个命令族下，而不同命令族又可以使用相同功能的选项，这使得用户学习时极易上手。
更为令人叹服的是，Stata 语句在简洁的同时又拥有着极高的灵活性，用户可以充分发挥自己的聪明才智，熟练应用各种技巧，真正做到随心所欲。
除了操作方式简洁外，Stata的用户接口在其他方面也做得非常简洁，数据格式简单，分析结果输出简洁明快，易于阅读，这一切都使得Stata成为非常适合于进行统计教学的统计软件。
Stata的另一个特点是他的许多高级统计模块均是编程人员用其宏语言写成的程序文件（ADO文件），这些文件可以自行修改、添加和下载。
用户可随时到Stata网站寻找并下载最新的升级文件。
事实上，Stata 的这一特点使得他始终处于统计分析方法发展的最前沿，用户几乎总是能很快找到最新统计算法的Stata 程序版本，而这也使得Stata自身成了几大统计软件中升级最多、最频繁的一个。
北大社会学系SPSS教案_第一讲 SPSS数据分析
SPSS数据分析技术课程提纲教材：自编讲义阮桂海主编，2000，《SPSS实用教程》电子工业出版社课程内容第一讲 SPSS基本知识及数据录入一．概述二．SPSS的基本模块三．SPSS的基本窗口四．SPSS文件类型五．问卷及编码六．什么是数据七．数据录入——问卷资料转变为原始数据文件（一）WORD中录入（二）在 EXCEL中录入数据（三）在SPSS中录入（四）Epidat录入（六）数据文件的编辑与管理第二讲 SPSS命令文件的编写一·SPSS的命令文件（一）Data list（二）Variable label的命令格式（三）value label的命令格式（四）程序中的缺少值（Missing Value命令）第三讲用Frequencies做数据汇总一. 数据汇总使用的数据类型二·频次统计及统计量的计算（一）Statistics——统计量（二）画图第四讲描述性统计（Descriptives与Explore的应用）一．Descriptives（一）应用实例（二）统计量分析二．Explore分析第五讲数据变换一．Recode 命令对数据重新编码二．用Compute命令创建新变量三．COUNT命令四．用If命令做条件变换和逻辑校第六讲交叉汇总与关联分析（Crosstabs的应用）一．交叉汇总表的一般形式及其特点二．交互表的检验——两个变量之间是否相关三．两个变量之间相关的强度（一）定类——定类（二）定序——定序（三）定类——定距（四）定距——定距四．运用CRPSSTABS做交互表及对变量之间的关系进行测量第七讲引进其他变量后的交互分析一．因果分析——explanation model二．阐明分析——Interpretation analysis三．条件分析—— conditional analysis第八讲描述子总体均值的差异（Means过程的应用）一．Means过程运行二．One Sample T-Test第九讲均值比较分析（T——Test过程）一．独立样本T检验二．成对样本T-TEST三．注意事项第十讲方差分析ANOVA一．实例二．解释第十一讲相关分析（Correlate过程分析）一．Bivariate Correlate二．Partial correlation偏相关（也叫净相关）三．距离分析（Distance）第十二讲简单线性相关（一元线性回归分析）一．回归分析对变量的要求（假设条件）二．一元线性回归模型及其含义三．在对话框中做一元线性回归模型第十三讲 SPSS统计图形一．Bar条形图二．Line线图——年龄与收入三．Area面积图四．Pie饼图五．High-LOW 高低图六．Pareto 帕雷托图七．Control 控制图八．Boxplot 箱图九．Error Bar 误差条图十．Scatter 散点图十一.Histogram 直方图十二·P-P:P-P 概率图十三·Q-Q:Q-Q 概率图十四·Sequence 序列图十五·Time Series 时间序列图第十四讲非参数检验SPSS数据分析技术第一讲SPSS基本知识及数据录入一．概述SPSS（statistical package for the social science）是美国SPSS公司开发的社会科学统计软件，SPSS最初的几个版本都是在DOS系统下运行，虽然功能比较强，但在用户界面、输入、输出环境等方面并不十分理想。
工业大数据分析-数据融合教学讲义
任务2.5 数据融合任务概述本节主要介绍常见的数据融合的原理和方法，并通过案例实现进行实操演示。
数据集选用“工业用水处理投药量数据”。
数据连接是基于连接字段按照给定的连接方式进行两个表格的字段组合得到新的数据表，支持两个数据表的单个或多个字段为连接字段的连接操作，连接方式包括内连接、外连接、左连接、右连接。
数据追加是针对原有业务数据库系统分析基础上提出的，它解决的是在数据仓库初始数据转载后，如何再向数据仓库输入变化的数据的问题。
它要求对原有的业务系统作最小改造，并记录在数据追加周期内数据的变化过程减小由于提取周期而影响数据分析展现，同时减少访问整个业务数据库。
“数据追加周期”是指将操作型环境的变化反映到数据仓库中，会有一个时间延迟。
数据拆分即数据分割，是指把逻辑上是统一整体的数据分割成较小的、可以独立管理的物理单元进行存储，以便于重构、重组和恢复，以提高创建索引和顺序扫描的效率。
数据分割使数据仓库的开发人员和使用者具有更大的灵活性。
通过本任务的学习：（1）能够选择系统内的数据源，通过数据融合的方式对数据进行连接；（2）能够选择系统内的数据源，通过数据融合的方式对数据进行追加；（3）能够选择系统内的数据源，通过数据融合的方式对数据进行拆分。
任务实现2.5.1 数据连接数据连接是基于连接字段按照给定的连接方式进行两个表格的字段组合，从而得到新的数据表，支持多个数据表的单个或多个字段为连接字段的连接操作，连接方式包括内连接、外连接、左连接、右连接。
图2-5-1 数据连接节点数据连接案例操作步骤如下：步骤1：在建模界面放置2个文件输入节点，文件输入节点中的数据文件选择“工业用水处理投药量数据”，选择“数据融合-数据连接”，拖入建模区进行连接,如图2-5-2所示。
图2-5-2 数据连接建模步骤2：双击打开“数据连接”节点，如图2-5-3 所示,配置两个数据表的连接关系。
图2-5-3 数据连接配置步骤3：完成连接配置，点击右上角“运行”按钮，如图2-5-4所示。
数据分析课件基础tableau实战课程讲义1
数据分析课件基础tableau实战课程讲义1一、教学内容本节课主要围绕数据分析软件Tableau展开，详细讲解教材第5章“Tableau实战应用”。
内容包括Tableau的安装与基本操作，数据连接与数据清洗，数据可视化与交互式图表制作，以及Tableau的高级功能应用。
二、教学目标1. 学会安装与配置Tableau软件，掌握基本操作方法。
2. 学会使用Tableau进行数据连接、数据清洗和数据整合。
3. 掌握使用Tableau制作各种类型的数据可视化图表，并能进行交互式分析。
三、教学难点与重点难点：Tableau高级功能的应用，如数据透视、计算字段等。
重点：Tableau的基本操作、数据连接与数据清洗、数据可视化与交互式图表制作。
四、教具与学具准备1. 教师演示用计算机，安装有Tableau软件。
2. 学生用计算机，提前安装好Tableau软件。
3. 教材及电子教案。
五、教学过程1. 实践情景引入（5分钟）通过展示一组实际数据分析案例，让学生了解Tableau在数据分析中的应用价值。
2. 教师演示与讲解（20分钟）（1）Tableau的安装与配置。
（2）数据连接与数据清洗。
（3）数据可视化与交互式图表制作。
3. 例题讲解（15分钟）以教材中的实例为例，讲解如何使用Tableau进行数据分析。
4. 随堂练习（20分钟）学生跟随教师步骤，自主完成一个数据分析案例。
5. 课堂小结（5分钟）六、板书设计1. Tableau的安装与配置步骤。
2. 数据连接、数据清洗、数据可视化与交互式图表制作方法。
3. 本节课案例分析。
七、作业设计1. 作业题目：使用Tableau对给定的数据集进行数据分析，并制作相应的可视化图表。
2. 答案：（1）数据连接与数据清洗步骤。
（2）可视化图表制作方法。
（3）分析结果及结论。
八、课后反思及拓展延伸1. 反思：2. 拓展延伸：（1）深入学习Tableau的高级功能，如数据透视、计算字段等。
尼尔森讲义数据分析培训(2024)
据进行监测和分析，推动城市管
理和服务的智能化升级。
6
2024/1/28
02
数据收集与整理
7
数据来源及收集方法
问卷调查
设计问卷，通过线上或线下方式 收集数据。
访谈
与被调查者进行深入交流，获取 详细信息和观点。
观察法
直接观察被调查者的行为、态度 等，记录数据。
2024/1/28
缺乏专业人才
数据分析需要具备统计学、计 算机和特定行业知识背景的复
合型人才。
2024/1/28
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数据分析的未来发展趋势
人工智能与机器学习
通过自动化和智能化技术提高数据分析的效 率和准确性。
实时数据分析
对实时数据进行即时分析，支持实时决策和 行动。
2024/1/28
大数据融合
整合不同来源和结构的数据，提供更全面的 洞察。
根据分析目标，收集相关的数据，并进行 清洗、整合和格式化等预处理工作，以确 保数据质量和一致性。
数据分析与挖掘
结果可视化与解释
运用统计学、机器学习等方法对数据进行 深入分析，发现数据中的模式、趋势和关 联。
将分析结果以图表、报告等形式进行可视化 展示，并对结果进行解释和解读，以便更好 地理解和传达分析结果。
数据可视化与交互
通过更直观的数据可视化工具，提高数据分 析的易用性和互动性。
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如何提升数据分析能力
学习统计学和数据分析基础知识
掌握基本的数据分析方法和工具。
实践项目经验
通过参与实际项目，积累实践经验和解决问题的 能力。
ABCD
2024/1/28
了解业务背景和行业知识
深入理解业务需求，将数据与业务相结合。
《林业试验设计及数据分析》讲义
每个区组内出现的次数相同，以避免出现系统误差。
02 适 用 范 围 ： 适 用 于 土 壤 条 件 差 异 较 大 的 试 验 地 ， 或
者试验处理数量较多且要求精度较高的试验。
04 优 点 ： 能 够 减 少 试 验 误 差 ， 提 高 试 验 精 度 ， 适 用 于
数据的预处理
数据清洗：去除异常值、缺失值和重复值 数据转换：将数据转换为适合分析的格式或类型 数据缩放：将数据缩放到同一尺度，便于比较和分析 数据标准化：将数据标准化到均值为0，标准差为1的分布，提高数据的可比性
林业试验数据的统计分析
第五章
方差分析
方差分析的概念和原理 方差分析的假设条件 方差分析的步骤和方法 方差分析的应用实例
目的：减少试验误差，提高试验效率
适用范围：适用于需要重复试验的情况
注意事项：确保小区间的可比较性，避免干扰因素对试验结果的影响
正交设计
定义：正交设计是一种试验设计方 法，通过正交表安排多因素多水平 的试验，以获得最优组合。
应用范围：正交设计广泛应用于农 业、林业、工业、医药等领域，尤 其在林业试验设计中具有广泛的应 用前景。
第一章
林业试验设计概述
第二章
林业试验的目的和意义
目的：通过试验研究，解决林业生产中存 在的问题，提高林业生产水平
意义：为林业科研和生产提供科学依据， 推动林业可持续发展
林业试验设计的基本原则
区组化原则：控制试验误差， 提高试验精度
重复原则：增加试验的可靠 性和稳定性
随机化原则：确保试验结果 的客观性和准确性
分类整理：将数据按照不同的类别 进行分类，便于后续的分析和比较。
数值分析讲义
第1章数值分析中的误差一、重点内容误差设精确值x* 的近似值x，差e＝x－x* 称为近似值x 的误差(绝对误差)。
误差限近似值x 的误差限 是误差e 的一个上界，即|e|＝|x－x*|≤ε。
相对误差e r是误差e 与精确值x* 的比值，。
常用计算。
相对误差限是相对误差的最大限度，，常用计算相对误差限。
绝对误差的运算：ε(x1±x2)＝ε(x1)＋ε(x2)ε(x1x2)≈|x1|ε(x2)＋|x2|ε(x1)有效数字如果近似值x 的误差限ε 是它某一个数位的半个单位，我们就说x 准确到该位。
从这一位起到前面第一个非0 数字为止的所有数字称为x 的有效数字。
关于有效数字：(1) 设精确值x* 的近似值x，x＝±0.a1a2…a n×10ma1，a2，…，a n是0～9 之中的自然数，且a1≠0，|x－x*|≤ε＝0.5×10m－l，1≤l≤n则x 有l位有效数字.(2) 设近似值x＝±0.a1a2…a n×10m有n 位有效数字，则其相对误差限(3) 设近似值x＝±0.a1a2…a n×10m的相对误差限不大于则它至少有n 位有效数字。
(4) 要求精确到10－3，取该数的近似值应保留4 位小数。
一个近似值的相对误差是与准确数字有关系的，准确数字是从一个数的第一位有效数字一直数到它的绝对误差的第一位有效数字的前一位，例如具有绝对误差e＝0.0926 的数x＝20.7426 只有三位准确数字2，0，7。
一般粗略地说，具有一位准确数字，相对于其相对误差为10% 的量级；有二位准确数字，相对于其相对误差为1% 的量级；有三位准确数字，相对于其相对误差为0.1% 的量级。
二、实例例1 设x*＝ ＝3.1415926…近似值x＝3.14＝0.314×101，即m＝1，它的误差是0.001526…，有|x－x*|＝0.001526…≤0.5×101－3即l＝3，故x＝3.14 有 3 位有效数字。
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知识梳理
平均数的概念：
①平均数：一般的，如果有个数，，…，那么，n
x 1
=
(++…+)叫做这个数的平均数， ②加权平均数：如果个数中，出现次，出现次，…，出现次(这里
n f f f n =+++ 21)，那么，根据平均数的定义，这个数的平均数可以表示为
n
f x f x f x x k
k +++=
2211，这样求得的平均数叫做加权平均数，其中，，…叫做权．
平均数的计算方法：
①定义法:
当所给数据，，…比较分散时，一般选用定义公式：
n
x 1
=
（＋＋…）． ②加权平均数法:
当所给数据重复出现时，一般选用加权平均数公式：
)(1
2211k k f x f x f x n
x +++=
，其中++…+=． ③新数据法:
当所给数据都在某一常数的上下波动时，一般选用简化公式：
T —数据的分析
a x x +='．
其中，常数通常取接近于这组数据的平均数的较“整”的数，a x x -=11'，a x x -=22'，…，a x x n n -='，
)'''(1
'21n x x x n
x +++=
是新数据的平均数(通常把，，…叫做原数据，，，…叫做新数据)． 中位数的概念
将一组数据按大小依次排列，把处在最中间位置的一个数据(或最中间两个数据的平均数)叫做这组数据的中位数． 注意：一组数据的中位数是唯一的．求中位数时，必须先将这组数据按从小到大(或从大到小)的顺序排列，如果数据的个数为奇数，那么，最中间的一个数据是这组数据的中位数；如果数据的个数为偶数，那么最中间两个数据的平均数是这组数据的中位数． 众数的概念
在一组数据中，出现次数最多的数据叫做这组数据的众数．
众数、中位数及平均数的异同点：
(1)众数、中位数及平均数都是描述一组数据的集中趋势的量，其中以平均数最为重要，其应用最为广泛． (2)平均数的大小与一组数据里的每个数据均有关系，其中任何数据的变动都会相应引起平均数的变动． (3)众数着眼于对各数据出现频率的考察，其大小只与这组数据中的部分数据有关，当一组数据中有不少数据多次重复出现时，其众数往往是我们关心的一种统计量．
(4)中位数仅与数据的排列位置有关，某些数据的变动对中位数没有影响，当一组数据中个别数据变动较大时，可用它来描述其集中趋势．
注意：在实际问题中求得的平均数、众数和中位数，切勿漏写单位．
典例精讲
一．加权平均数（一） （加权平均数的“权”常见的三种形式）
1. 有8个数的平均数是11，还有12个数的平均数是12，则这20个数的平均数是（ ）
A. 11.6
B. 232
C. 23.2
D. 11.5
2．某中学规定学期总评成绩评定标准为：平时30％，期中30％，期末40％，小明平时成绩为95分，
期中成绩为85分，期末成绩为95分，则小明的学期总评成绩为分。
3. 随着中国综合国力的不断增强，汉语言教学在国际上越来越热门，为此出台了汉语言平测试，从听、说、读、写四个方面测试，然后根据各部分的权来确定一个人的汉语水平。
应试者 听 说 读 写 甲
85
83
78
75
乙 73 80 85 82 丙
78
85
77
80
请你按听：说：读：写＝3：3：2：2的权排出他们三人的名次。
4.对 一组数据进行整理，结果如下：
分组
频数 010x ≤<
8 1020x ≤<
12
这组数据的平均数是 二．中位数：
1． -1，3，5，8，9的中位数是；
0，2
5,5,,3,,162
π-的中位数是。
2． 一次英语口语测试中，10名学生的得分如下：90，50，80，70，80，70，90，80，90，80。
这次
英语口试中学生得分中位数是。
3、．下表是某居民小区五月份的用水情况：那么这20户家庭的月平均用水量的中位数是_____________。
4、某研究性学习小组为了了解
本校初一学生一天中做家庭作业所用的大致时间（时间以整数记，单位：分钟），对本校的初一学生做了抽样调查，并把调查得到的所有数据（时间）进行整理，分成五个时间段，绘制成统计图（如
图所示）那么这组数据 的中位数落在哪个时间段？
三．众数：
1．一射击运动员在一次射击练习中打出的成绩是（单位：环）： •7，8，9，8，6，8，10，7，这组数据的众数是_____ _____． 2．公园里有两群人在做游戏，两群人的年龄分别如下：
甲群：13，13，15，17，15，18，12，19，11，20，17，20，14，23，25 乙群：3， 4， 4， 5， 5， 6， 6， 6，54，57，48，36，38，58，34 甲群游客的年龄众数是：，乙群游客的年龄众数是：。
3、为了解某班学生每周做家务劳动的时间，某综合实践活动小组对该班50名学生进行了调查，有关数据如下表那么
该班同学每周做家务的劳动时间的中位数是______________，众数是_____________。
知识梳理
月用水量
/m 3
4 5 6 8 9 10 户数
2 3 7 5 2 1
每周做家务的时间（小时） 0 1 1.5 2 2.5
3
3.5 4 人数（人）
2 2 6 8 12 1
3 4
3
C ——数据的波动。