数据分析基础知识
从数据中获取正确的信息：数据分析的基础知识和技巧
从数据中获取正确的信息：数据分析的基础知识和技巧《从数据中获取正确的信息：数据分析的基础知识和技巧》现在，数据分析已经成为管理和决策的重要工具之一。
有效的数据分析需要准确的信息和正确的技术。
为了从数据中获取有用的信息，我们需要一系列的基础知识和技巧。
首先，我们需要掌握数据的基本结构。
数据可以分为分类数据和数值数据。
分类数据是指只能以离散的方式定义的数据，例如性别、学历等；而数值数据指的是以连续的方式定义的数据，例如体重、身高等。
此外，数据还可以分为定量数据和定性数据。
定量数据是指可以用数字来描述的数据，例如收入、利润等；而定性数据是指通过文字描述的数据，例如职位、职责等。
理解数据的基本结构是从数据中获取正确的信息的重要步骤。
其次，我们需要掌握数据分析的基本方法。
数据分析可以分为描述性分析和预测性分析两大类。
描述性分析是对数据进行汇总和描述，通过统计图表和数值统计等方法，对数据进行结构化和简单的分析；预测性分析是对数据进行预测，通过回归分析、分类分析、聚类分析等方法，对数据进行复杂的分析。
这些分析方法可以帮助我们从数据中获取有价值的信息。
此外，我们还需要掌握数据挖掘和机器学习的基础知识和技巧。
数据挖掘是通过从数据中发现潜在的关系，并从中提取价值的一种技术。
数据挖掘的常用算法包括关联规则、决策树、聚类等。
机器学习是一种研究计算机算法以自动从数据中学习的学科。
机器学习的常用算法包括支持向量机、神经网络等。
这些算法可以帮助我们从海量数据中发现有用的信息。
最后，我们还需要掌握数据可视化的基础知识和技巧。
数据可视化是将数据以图形的形式展示出来，以更加直观的方式展示数据的一种技术。
数据可视化的常用图形有柱状图、条形图、饼图、折线图等。
通过数据可视化，我们可以更清晰地看到数据之间的关系，从而更好地理解数据，并从中获得有价值的信息。
总之，要想从数据中获取正确的信息，我们需要掌握数据的基本结构、数据分析的基本方法、数据挖掘的基础知识和技巧以及数据可视化的基础知识和技巧。
数据分析和可视化的基础知识和应用
数据分析和可视化的基础知识和应用数据分析和可视化是当下信息技术发展最为迅速的两个领域。
随着数据的爆炸式增长，我们需要更高效、更精准的方法来处理和分析这些数据。
同时，数据可视化也成为了一种必要的手段，通过图表、图形的展示，把数据传递给用户，增强用户对数据的理解和洞察。
本文将从基础知识和应用两个方面来谈数据分析和可视化。
一、数据分析基础知识1.数据的类型在数据分析中，我们需要首先了解数据的类型，分为离散和连续两种。
离散数据是指数据的取值只能是指定的数值，例如存活人数、商品销量等。
而连续数据则表示在某一范围内可以取任意值，例如身高、体重等。
2.数据的统计描述数据分析除了分析数据的类型外，还要进行数据的统计描述，例如数据的平均值、中位数、标准差、极差等。
其中平均值是指样本值之和除以样本总数，中位数是将所有样本排列后，位于中间的数。
标准差是用来反映一个数据集的离散程度，极差则是最大值减去最小值。
3.数据的分布特征数据的分布特征是指在一个数据集中，不同数值出现的频率，进而分析数据集的分布的趋势，常用的分布特征有正态分布和偏态分布。
在后续的数据分析过程中，要选择合适的分布特征来进行分析。
二、数据可视化基础知识1.可视化的目的数据可视化的目的在于把数据用更加直观的方式来展现，通过图表、图形、地图等多种形式传递数据信息，增强用户的信息理解和获取。
因此，在进行数据可视化时，需要注意目的的明确性，尽可能使数据展示的信息更加明确，让用户更容易理解。
2.可视化的类型数据可视化的类型多种多样，例如折线图、柱状图、饼状图等，不同的类型适用于不同的数据展示需求。
例如，柱状图适用于分析不同类目的数量关系，饼状图适用于分析不同类目的比率关系。
在进行数据可视化时，要根据展示的数据情况，选择合适的可视化类型来进行展示。
3.可视化的设计原则数据可视化的设计原则是指在进行数据可视化时，应当按照一定的规律来设计，使得数据的信息更加清晰、易于理解。
数据分析入门：掌握数据驱动决策的基础知识
数据分析入门：掌握数据驱动决策的基础知识引言在当今信息化的时代，数据成为了企业和组织的重要资源。
数据分析作为一种能够从大量数据中提炼有价值信息的方法，被广泛应用于各个领域。
掌握数据驱动决策的基础知识，对于现代管理者和决策者来说是至关重要的。
本文将介绍数据分析的基本概念、技术和方法，帮助读者入门数据分析，了解如何运用数据分析来做出更明智的决策。
1. 数据分析的定义与意义1.1 什么是数据分析？数据分析是指利用各种技术和方法来收集、处理、整理和解释数据，以获取有价值的信息、发现隐藏的规律，并从中做出合理的决策。
数据分析的目标是通过对数据的深入分析，揭示问题的本质、找到解决问题的方法，并为决策提供科学依据。
1.2 数据分析的意义数据分析在现代社会和商业活动中具有重要的意义。
首先，数据分析可以帮助企业和组织发现市场需求，了解客户需求以及产品和服务的优势和劣势，提供基于客观数据的决策支持，帮助企业迅速适应市场变化。
其次，数据分析可以揭示问题的本质和规律，识别潜在风险，提供科学依据，降低决策的不确定性。
再次，通过数据分析，企业和组织可以了解业务的效益和运营状况，从而优化和改进业务流程，提高工作效率和竞争力。
2. 数据分析的基本方法2.1 数据收集和整理数据分析的第一步是进行数据收集和整理。
数据可以来源于各种渠道，如数字化的企业数据、社交媒体数据、市场调研数据等。
为了确保数据的质量和完整性，需要进行数据清洗和整理，去除重复数据、填补缺失值，并进行标准化和归一化处理。
2.2 数据探索与可视化数据探索是指对数据进行初步的分析和探索，以了解数据的特征和特点。
数据可视化是一种常用的数据探索手段，通过图表、图像等可视化方式展示数据，帮助我们更直观地理解数据的分布、变化趋势和关联关系。
常用的数据可视化工具包括 Excel、Tableau、PowerBI 等。
2.3 数据分析和建模数据分析的核心是通过统计学方法和数学建模技术，对数据进行深入分析和建模，从中提取有价值的信息。
教育调查数据分析基础知识
教育调查数据分析基础知识在教育研究中，数据分析是非常重要的一个环节。
通过对数据进行分析，我们可以更全面、准确地了解教育行业的现状和问题，进而提出更为有效的解决方案。
然而，作为一个数据新手，我们需要了解什么是教育调查数据以及如何进行数据分析？一、教育调查数据的基本概念教育调查数据是指在特定时期和范围内，通过某种方式收集到的教育数据素材。
一般来说，教育调查数据可以分为定性数据和定量数据两种类型。
其中，定性数据是指对某一事物或现象进行的描述性描述，例如名词解释、类别划分、特性描述等，而定量数据则是指某一事物或现象的度量性描述，如统计和测量数据。
二、教育调查数据的收集方式在真实世界中，收集教育调查数据有多种方式。
以下是一些常见的调查数据收集方法：1. 采访法：通过与被调查者进行口头交流的方式来收集调查数据。
2. 问卷法：通过书面方式向被调查者发放问卷，以了解他们的观点、意见和反馈。
3. 观察法：通过观察事物或现象来收集调查数据。
4. 实验法：通过实验和操作来收集调查数据，以确定因果关系。
5. 记录法：通过收集相关资料和记录的方式收集调查数据，如往年学生分数、学科选课以及课堂表现等。
三、教育调查数据分析的基本方法1. 描述性统计：用数量来描述某一事物或现象，例如算术平均数、中位数、众数、极差、标准差等。
2. 探索性数据分析：用图表等方法来分析数据，以探寻数据的特征和规律性。
3. 推论性统计：通过抽样技术、显著性检验等方法来对总体进行推断。
四、教育调查数据分析中的注意事项1. 数据的质量决定了分析的可靠性：在进行数据采集的过程中，我们需要尽可能避免出现数据缺失、重复、错误等问题，确保数据的质量和准确性。
2. 小样本调查数据分析时需当心：在进行小样本调查时，我们需要注意样本的大小、选取方法以及样本是否代表性等问题。
3. 注意数据分析的目的和意义：在教育数据分析中，我们需要从实际出发，在获取数据的基础上，针对实际问题来进行数据分析，为相关方提供决策参考。
数据分析基础知识(精选)
数据分析基础知识(精选)数据分析基础知识(精选)现代社会越来越重视数据的价值，数据分析的能力也日益受到重视。
掌握数据分析的基础知识对于从事数据相关工作的人来说至关重要。
本文将介绍几个数据分析的基础知识，希望能帮助读者快速入门。
1. 数据类型在数据分析中，我们会遇到不同的数据类型。
常见的数据类型包括：- 数值型（Numerical）：代表实际的数值，可以进行数值运算。
如年龄、体重等。
- 类别型（Categorical）：表示某个特定类别的数据，通常用文本描述。
如性别、地区等。
- 顺序型（Ordinal）：类似类别型数据，但具有顺序关系，可进行排序。
如评分等级、学历等。
- 时间型（Temporal）：表示时间或日期的数据类型。
如出生日期、交易时间等。
了解数据类型对于选择合适的数据处理方法至关重要。
2. 数据收集在进行数据分析之前，需要先收集数据。
数据收集可以通过多种途径实现，例如：- 实地调查：直接到实地进行调查和观察，获得准确的数据。
- 问卷调查：通过设计问卷并发放给目标群体，收集大量数据。
- 数据库查询：通过查询数据库获取已经存在的数据。
- 网络爬虫：利用程序自动从网页上抓取数据。
不同的数据收集方法适用于不同的场景，需要根据实际情况选择。
3. 数据清洗在收集到数据后，通常会发现数据存在一些问题，例如缺失值、离群值等。
数据清洗是指对这些问题进行处理，以确保数据的准确性和一致性。
数据清洗的常见步骤包括：- 删除重复值：对于数据集中出现的重复数据，可根据特定字段进行去重。
- 处理缺失值：对于缺失值，可以选择删除含有缺失数据的行或列，或者采用填充的方法进行处理。
- 异常值处理：对于异常值（离群值），可以选择删除或替换为合理的值。
数据清洗可以保证数据的质量，提高后续分析的准确性。
4. 数据可视化数据可视化是将数据通过图表、图形等方式展现出来，以直观地表达数据的特征和规律。
常见的数据可视化工具包括：- 柱状图：用于比较多个类别的数值。
数据分析的基础知识和技巧
数据分析的基础知识和技巧数据分析是指对收集来的数据进行解析、整理、分析和推断，以便从中提取有用的信息，并为决策和业务发展提供支持的过程。
在当今信息爆炸的时代，数据分析已成为各个领域中不可或缺的一项技能。
本文将介绍数据分析的基础知识和技巧，帮助读者了解和掌握这一重要的能力。
一、数据收集与处理1. 数据来源数据分析的第一步是收集数据。
数据可以来自各种渠道，比如企业内部的数据库、互联网上的公开数据、调查问卷等。
在收集数据时，需要注意数据的来源和真实性，确保数据的准确性和完整性。
2. 数据清洗收集到的数据往往存在噪声、缺失值、异常值等问题。
在进行数据分析之前，需要对数据进行清洗。
清洗的过程包括去除重复数据、填充缺失值、处理异常值等操作，以确保数据的可靠性和一致性。
3. 数据转换有些数据可能不符合分析的需求，需要进行转换。
比如将日期类型数据转换为时间序列，将文本数据转换为数值型数据等。
数据转换的目的是使数据适应分析模型和方法的要求，便于后续的分析工作。
二、数据探索与描述1. 数据可视化数据可视化是数据分析中的重要手段之一。
通过图表、图像等可视化工具，可以更直观地展示数据的特征和规律。
常用的数据可视化方法包括柱状图、折线图、散点图、饼图等。
通过数据可视化，可以帮助分析人员更好地理解数据，并发现其中的关联和趋势。
2. 描述统计描述统计是对数据进行总结和概括的方法。
常用的描述统计指标包括均值、中位数、标准差、相关系数等。
通过描述统计，可以了解数据的中心趋势、离散程度和相关关系，为后续的分析和推断提供基础。
三、数据分析与建模1. 统计分析统计分析是数据分析的核心内容之一。
通过应用概率统计理论和方法，对数据进行推断和预测。
常用的统计分析方法包括假设检验、方差分析、回归分析等。
通过统计分析，可以揭示数据中的规律和趋势，并进行可靠的推断和预测。
2. 机器学习机器学习是近年来发展迅猛的分析方法之一。
通过构建模型和算法，让机器从数据中学习，自动发现规律和模式。
数据分析基础知识
各类基本函数
• SUM(IF/IFS) • AVERAGE(IF/IFS) • COUNT(IF/IFS/IFA) • VLOOKUP • DATEDIF
高效汇总工具
• 分类汇总 • 数据透视表
EXCEL是初级但高效的数据分析软件，它的数据分析能力十分强大，而且基本满足了非专业数据分析的大部分需求
数据可视化
一些例子
啤酒与尿布的故事
沃尔玛的超市管理人员分析销售数据时发现了一个令人难于理解的现象：在某些特定的情况下，“啤酒”与“尿布”两件看上去毫无关 系的商品会经常出现在同一个购物篮中。
实际上，在美国有婴儿的家庭中，一般是母亲在家中照看婴儿，年轻的父亲前去超市购买尿布。父亲在购买尿布的同时，往往会顺 便为自己购买啤酒，这样就会出现啤酒与尿布这两件看上去不相干的商品经常会出现在同一个购物篮的现象。如果这个年轻的父亲 在卖场只能买到两件商品之一，则他很有可能会放弃购物而到另一家商店， 直到可以一次同时买到啤酒与尿布为止。
择或者模型建立。
以上的框架被称为跨行业标准数据挖掘标准流程（Cross Industry Standard Process for Data Mining, CRISP-DM)，最初被应用 于数据挖掘问题，但也可以引申到各类不同的数据分析问题。
PART. 04
数据分析的一些技巧
数据准备
自动填充
EXCEL的自动填充功能远 不止能够填充等差数字以 及复制公式这么简单THANKS--百科数据处理的金字塔数
知识
据Hale Waihona Puke 价值信息数据
数据规模
指导决策
以后吃火锅需要做好心理准备，并且 注意不要吃太多
知识：普适的规律
吃火锅会导致肚子疼
数据分析统计学基础知识
ISO9000质量管理体系认证咨询合同整理版合同编号: XXX-XXXXXISO9000质量管理体系认证咨询合同本合同由以下双方共同缔结:甲方（委托人）:名称:地址:联系人:电话:传真:乙方（咨询机构）:名称:地址:联系人:电话:传真:鉴于：1. 甲方希望获得咨询机构的专业服务，以协助甲方成功通过ISO9000质量管理体系的认证；2. 乙方具有丰富的ISO9000质量管理体系认证咨询经验，并有合适的技术和资源来满足甲方的需求。
就上述事实，双方自愿达成如下协议:第一条任务范围1.1 乙方愿意为甲方提供咨询服务，以帮助甲方成功通过ISO9000质量管理体系的认证。
1.2 乙方的咨询服务包括但不限于以下内容：a) 与甲方合作定义适用的ISO9000标准和要求；b) 协助甲方组织编制并实施质量管理体系文件；c) 帮助甲方进行内部审核、管理评审和相关培训；d) 协助甲方与认证机构进行沟通和审核准备；e) 对甲方实施的质量管理体系进行监督和审核。
1.3 乙方将根据实际需求协助甲方制定详细的项目计划，并以书面形式提交给甲方。
第二条服务费用和支付条件2.1 甲方同意支付乙方确定的服务费用，具体金额和支付方式如下:a) 咨询服务费: [具体金额]（人民币/CNY），于合同签订之日起，甲方应向乙方支付XX%的总费用作为定金，剩余XX%费用应在咨询服务完成验证前支付。
b) 第三方费用: 由甲方直接支付，包括但不限于认证机构的费用、培训费用等。
2.2 甲方应按照约定的时间和方式向乙方支付费用，逾期支付的，甲方需向乙方支付逾期罚金，罚金比例为逾期未支付费用的XX%。
2.3 如甲方因自身原因导致项目暂停或终止，已支付的费用概不退还，未支付的费用仍需支付。
第三条保密条款3.1 本合同任何一方在履行合同过程中了解到对方的商业秘密，均应对其保密，不得向任何第三方披露。
3.2 未经对方书面同意，任何一方不得将本合同涉及的商业秘密用于任何目的。
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样本
4、样本
4-1 定义：研究中实际观测或调查的一部分个体称为样本(sample)，研究对象的全 部称为总体。 4-2 确定样本量 4-2-1 抽样原则：样本量的选取要考虑经济情况、允许的抽样误差范围； 4-2-2 抽样误差： （1）定义：是指用样本统计值（样本平均数）与被推断的总体参数（总体平 均数）出现的偏差 ,抽样方法本身所引起的误差 （2）含义：抽样误差越小，说明样本的代表性越高；反之，样本的代表性越低。 （3）影响因素： A、当样本量少时，抽样误差随样本量增加而减少；但样本量大时，抽样误差 随样本量增加，减少的程度越少 B、抽样方法的选择。采用不重复抽样比采用重复抽样的抽样误差小。
数据分析类型
2-2-1 T检验
（1）定义：主要用于样本含量较小（例如n<30），总体标准差σ未知的正态分 布资料。t检验分为单体检验和双总体检验。 （2）作用：t检验是用t分布理论来推论差异发生的概率，从而比较两个平均数 的差异是否显著 （3）类型： 单体检验：单总体t检验是检验一个样本平均数与一个已知的总体平均数的 差异是否显著 双总体检验：检验两个样本平均数与其各自所代表的总体的差异是否显著
数据分析类型
2-2-1-4 方差和标准差 （1）方差公式：数值属性X的N个观测值x1,x2,…,xN的方差（variance）是： x是观测的均值 标准差：σ是方差σ2的平方根。 （2）例如序列：30，31，47，50，52，52，56，60，63，70，70，110 σ2=112(302+362+472+…+1102)-582≈379.17
（2）相关系数r的取值范围：-1≤r≤1；
0<|r|<1表示存在不同程度线性相关：
3、直接绘制散点图，判断相关性
数据分析类型
2、数据分析类型
2-2 定量分析 2-2-2 验证性数据分析：验证科研假设测试所需的条件是否 达到，以保证验证性分析的可靠性。 T检验、F检验、方差分析 检验工具：SPSS
2-2-3 探索性数据分析：从海量数据中找出规律并产生分析模 型和研究假设， 数据挖掘
正态分布
3、正态分布
3-5 特点：实际上大多数的牵涉到很大样本的数据都被证明是正态分布的，比如体重 ，学习成绩等。拿学习成绩来说，中等得分的学生占大多数，非常拔尖的以及非常 差的占很少的一部分，这就是正态分布的。 3-6 作用：正态分布是许多统计方法的理论基础。 （T）检验、方差分析、 相关和回归分析等多种统计方法均要求分析的指标服从正态分布。许多统计 方法虽然不要求分析指标服从正态分布，但相应的统计量在大样本时近似正 态分布，因而大样本时这些统计推断方法也是以正态分布为理论基础的。
（3）重点： A、σ度量关于均值的发散，仅当选择均值作为中心度量时使用； 低标准差意味数据观测趋向于非常靠近均值，而高标准差表示数据散布在一 个大的值域中。 B、仅当不存在发散时，即当所有的观测值都具有相同值时，σ=0； 否则，σ>0；
数据分析类型
2-2-1-5 相关系数
（1）Pearson相关系数公式
通过题目将不合要求的 受访者筛选出去
问卷结构
主题 部分
用于调查 核心问题
背景 部分
被调查者的基本情况 及感谢语等
问卷
5-2 问卷问题类型
问卷
5-3 问卷的设计质量
5-3-1 信度：指测试结果是否反映了被测者的稳定的、一贯性的真实特征。 信度只受随机误差的影响，随机误差越小，信度越高。 检测每次测试结果是否接近真实水平 检验工具SPSS：测试的信度通常用一种相关系数（即两个数之 间的比例关系）来表示，相关系数越大，信度则越高 5-3-2 效度：指测试结果的有效性和正确性的程度 检测测试结果达到测试目的的程度 5-3-3 信度和效度关系：测试可能是可信却无效的，但是有效测试却不 可能没有信度，因为不论一个测试的内容为何都可以重复进行（这就是 信度），但可能仍然没有测量应该测量的内容（ 效度） 5-3-4 检验工具：SPSS 举例：比如A买2斤白糖，2斤是卖家的信度，而最终买到的是不是白糖是效 度，买的东西是买家选的，所以效度可以反映问卷问题是否合适
数据分析类型
数据仓库例子：
AllElectronics的数据立方体。AllElectronics的汇总销售数据的数据立方体显示在图1.7a中。该立方 体有三个维：地区（城市值芝加哥、纽约、多伦多、温哥华），时间time（季度值Q1、Q2、Q3、Q4 ），item（商品类型值家庭娱乐、计算机、电话、安全）。存放在立方体的每个单元中的聚集值是 sales_amount（单位：千美元）。例如，在第一季度Q1，与安全系统相关的商品在温哥华的总销售为 400，存放在单元〈温哥华，Q1，安全〉中。其他立方体可以用于存放每个维上的聚集和， 对应于使用不同的SQL分组得到的聚集值（例如，每个城市和季度的，或每个季度和商品的，或每一 维的总销售量）。
数据分析类型
2-2-1-2 中位数：
（1）假设观测值为偶数个：我们有工资的如下值（以千美元为单位），按递增次序 显示： 30，31，47，50，52，52，56，60，63，70，70，110。 则中位数为54
（2）假设观测值为奇数个：我们有工资的如下值（以千美元为单位），按递增次 序显示：30，31，47，50，52，53，56，63，70，70，110。 则中位数为第6个数值 53
数据 分析
5
图表展现
数据分析类型
2、数据分析类型
2-1 定性分析 定性数据分析是指对诸如词语、照片、观察结果之类的非数值 型数据的分析
整容前后对比照，整容让人变美
数据分析类型
2、数据分析类型
2-2 定量分析 2-2-1 描述性统计分析： 自一组数据中，可以摘要并且描述这份数据的集中和离散情形
数据分析类型
则众数有2个：52和70（数据集属于多峰）
数据分析类型
均值、中位数和众数关系图（单峰频率曲线中）
特点：（1）在具有完全对称的数据分布的单峰频率曲线中，均值、中位数和众 数都是相同的中心值 （2）在大部分实际应用中，数据都是不对称的。它们可能是正倾斜的， 其中众数出现在小于中位数的值上 （3）负倾斜的，其中众数出现在大于中位数的值上
数据分析类型
2-2-1-3 众数： （1）具有一个、两个、三个众数的数据集合分别称为单峰的、双峰的和三峰； 一般地，具有两个或更多众数的数据集是多峰的（multimodal）。在另一种 极端情况下，如果每个数据值仅出现一次，则它没有众数。
（2）假设：我们有工资的如下值（以千美元为单位），按递增次序显示： 30，31，47，50，52，52，56，60，63，70，70，110。
3、正态分布
3-3 图形特征 ： （1）集中性：正态曲线的高峰位于正中央，即均数所在的位置； （2）对称性：正态曲线以均数为中心，左右对称，曲线两端永远不与横轴相交。 （3）均匀变动性：正态曲线由均数所在处开始，分别向左右两侧逐渐均匀下降。 3-4、图形含义：假如平均数为1.70，标准差为0.05，则平均数周围的得分在总体上 占到大多数（平均数上下1.96个标准差的得分占到95%的总体） 假如我们拿一个省的人口进行身高测量，那么我们可以将所有人的平均数和标准 差求出。会发现在平均数附近的人特别多，比如说在1.70-1.96*0.05到1.70+1.96*0.05 的人占到了总人数的95%，这个时候我们大概能够判断出这个省的身高服从正态分 布。
2-2-1-1 均值：
（1）公式： 假设我们有工资的如下值（以千美元为单位），按递增次序显示：30，31，47， 50，52，52，56，60，63，70，70，110。则均值计算如下：
因此，均值为58000美元。 （2）平均收入，但是受到极值影响很大
例如，公司的平均薪水可能被少数几个高收入的经理显著推高;类似地，一个班的 考试平均成绩可能被少数很低的成绩拉低一些 我们可以使用截尾均值。截尾均值是丢弃高低极端值后的均值。例如，我们可以对 工资的观测值排序，并且在计算均值之前去掉高端和低端的2%。但应避免在两端截去 太多（如20%），因为这可能导致丢失有数据挖掘数据源包括：数据库、数据仓库、Web、其他信息存储库 或动态地流入系统的数据。
A、关系数据库：由表组成，每个表有一个唯一的表名。 比如：Oracle、DB2、 MySQL 等 B、数据仓库：指存储大量历史数据的数据库；一般情况下将被长期 保留，也就是数据仓库中一般有大量的查询操作，但修改和删除操作很 少，通常只需要定期的加载、刷新 特点：数据仓库是集成的，可以把来自不同数据源（如关系数据库、文件 数据、在线事务记录等 ）的信息以同一模式保存在同一个物理地点。
样本
4-2-3 样本量确定方法： A、根据允许的抽样误差的范围确定样本量 根据显著性水平、总体的百分比、抽样误差，用SPSS工具算出样本量
B、根据特定目的确定样本量，以分层抽样为例子（见 PPT 23 页）
样本
4-3 抽样方法
4-3-1 定义：随机抽样（除整群抽样），即按照随机的原则做不放回的抽样， 即保证总体中每个单位都有同等机会被抽中的原则抽取样本的方法
比如验证参加了培训班的学生和没有参加培训班的学生相比，谁的考试成绩更好
数据分析类型
2-2-2 数据挖掘
（1）数据挖掘定义：从大量数据中挖掘有趣模式和知识的过程。
（2）数据挖掘的过程： A、数据清理（消除噪声和删除不一致数据）。 B、数据集成（多种数据源可以组合在一起）。 C、数据选择（从数据库中提取与分析任务相关的数据）。 D、数据变换（通过汇总或聚集操作，把数据变换和统一成适合挖掘的形式）。 E、数据挖掘（基本步骤，使用智能方法提取数据模式）。 F、模式评估（根据某种兴趣度度量，识别代表知识的真正有趣的模式。 G、知识表示（使用可视化和知识表示技术，向用户提供挖掘的知识）。
3、正态分布
概率密度函数