数据的处理描述与分析1
16种统计分析方法
16种常用的数据分析方法汇总2015-11—10 分类：数据分析评论(0）经常会有朋友问到一个朋友，数据分析常用的分析方法有哪些,我需要学习哪个等等之类的问题，今天数据分析精选给大家整理了十六种常用的数据分析方法，供大家参考学习。
一、描述统计描述性统计是指运用制表和分类，图形以及计筠概括性数据来描述数据的集中趋势、离散趋势、偏度、峰度.1、缺失值填充：常用方法：剔除法、均值法、最小邻居法、比率回归法、决策树法。
2、正态性检验:很多统计方法都要求数值服从或近似服从正态分布，所以之前需要进行正态性检验。
常用方法:非参数检验的K-量检验、P-P图、Q—Q图、W检验、动差法。
二、假设检验1、参数检验参数检验是在已知总体分布的条件下（一股要求总体服从正态分布）对一些主要的参数（如均值、百分数、方差、相关系数等）进行的检验。
1）U验使用条件：当样本含量n较大时，样本值符合正态分布2）T检验使用条件:当样本含量n较小时，样本值符合正态分布A 单样本t检验：推断该样本来自的总体均数μ与已知的某一总体均数μ0 （常为理论值或标准值)有无差别；B 配对样本t检验：当总体均数未知时，且两个样本可以配对，同对中的两者在可能会影响处理效果的各种条件方面扱为相似；C 两独立样本t检验：无法找到在各方面极为相似的两样本作配对比较时使用。
2、非参数检验非参数检验则不考虑总体分布是否已知，常常也不是针对总体参数,而是针对总体的某些一股性假设（如总体分布的位罝是否相同，总体分布是否正态）进行检验。
适用情况：顺序类型的数据资料，这类数据的分布形态一般是未知的.A 虽然是连续数据,但总体分布形态未知或者非正态；B 体分布虽然正态,数据也是连续类型，但样本容量极小,如10以下;主要方法包括：卡方检验、秩和检验、二项检验、游程检验、K-量检验等。
三、信度分析检査测量的可信度,例如调查问卷的真实性.分类：1、外在信度：不同时间测量时量表的一致性程度，常用方法重测信度2、内在信度；每个量表是否测量到单一的概念，同时组成两表的内在体项一致性如何，常用方法分半信度.四、列联表分析用于分析离散变量或定型变量之间是否存在相关。
销售做一个数据分析报告(3篇)
第1篇一、报告概述本报告旨在通过对销售数据的深入分析，揭示公司销售业务的整体表现、趋势、存在的问题以及潜在的机会。
报告内容涵盖销售数据收集、处理、分析及结论四个部分，旨在为公司销售策略的调整和优化提供数据支持。
二、数据收集与处理1. 数据来源本报告所使用的数据主要来源于公司内部的销售系统、财务系统、市场调研报告以及行业数据。
2. 数据处理（1）数据清洗：对收集到的数据进行筛选和整理，剔除无效、错误和重复的数据。
（2）数据转换：将不同来源的数据进行统一格式转换，以便于后续分析。
（3）数据汇总：对销售数据进行汇总，形成不同维度、不同时间跨度的销售数据。
三、销售数据分析1. 销售业绩分析（1）销售总额分析通过对比不同时间跨度的销售总额，分析公司整体销售业绩的变化趋势。
例如，以下表格展示了公司近三年的销售总额情况：| 年份 | 销售总额（万元） || ---- | -------------- || 2019 | 2000 || 2020 | 2300 || 2021 | 2600 |从表格中可以看出，公司近三年销售总额呈现逐年增长的趋势。
（2）产品类别销售分析分析不同产品类别的销售情况，找出销售热点和冷点。
以下表格展示了公司主要产品类别的销售情况：| 产品类别 | 销售额（万元） | 占比 || -------- | -------------- | ---- || A类产品 | 1000 | 38% || B类产品 | 800 | 30% || C类产品 | 500 | 19% || D类产品 | 300 | 11% |从表格中可以看出，A类产品销售占比最高，为公司主要收入来源。
（3）区域销售分析分析不同区域的销售情况，找出销售增长较快的区域和潜力区域。
以下表格展示了公司不同区域的销售情况：| 区域 | 销售额（万元） | 占比 || ---- | -------------- | ---- || 东部 | 1200 | 45% || 南部 | 800 | 30% || 西部 | 400 | 15% || 北部 | 200 | 10% |从表格中可以看出，东部地区销售占比最高，为公司主要销售市场。
数据管理与分析知识点总结
数据管理与分析知识点总结数据管理与分析是当今互联网时代的重要工作内容之一，数据的处理和分析对于企业的决策和发展至关重要。
本文将围绕数据管理和分析的基本知识点进行总结，包括数据的收集、存储、清洗、分析和可视化等多个方面，希望能够对初学者和从业者有所帮助。
一、数据管理1. 数据收集数据收集是数据管理的第一步，包括定量数据和定性数据的收集。
对于定量数据，通常通过问卷调查、数据库提取等方式进行收集，而对于定性数据，则主要通过访谈、焦点小组等方式获取。
值得注意的是，数据收集的过程需要遵循一定的规范和方法，以确保数据的准确性和可靠性。
2. 数据存储数据存储是数据管理的重要环节，企业可以选择建立自己的数据仓库，也可以使用云端存储等方式。
对于数据存储，需要考虑的因素包括数据的安全性、可扩展性、成本等。
3. 数据清洗数据清洗是数据管理的一个关键步骤，因为原始数据中通常包含有重复、缺失、错误数据等问题。
清洗数据的过程包括数据去重、缺失值填补、异常值处理等多个环节，通过这些步骤可以确保数据的质量。
4. 数据保护数据保护是数据管理中不可或缺的一部分，尤其是在涉及到用户隐私数据的处理时更是如此。
数据保护的方法包括数据加密、访问控制、备份等多种手段，以确保数据的安全性。
5. 数据备份与恢复数据备份与恢复是数据管理中的重要内容之一，通过定期备份数据，可以确保数据在出现意外情况下的安全性，同时也可以保障数据的连续性。
二、数据分析1. 数据清洗数据清洗在数据分析中同样是至关重要的一步，原始数据中通常存在有缺失值、异常值等问题，通过数据清洗的过程可以确保数据的准确性和完整性。
2. 数据探索数据探索是数据分析的第一步，包括描述性统计、可视化分析等。
通过数据探索的过程可以快速了解数据的特征和规律，为进一步的分析打下基础。
3. 数据建模数据建模是数据分析的核心步骤，包括监督学习、无监督学习、深度学习等多种方法。
企业可以根据自身的需求选择合适的建模方法，并通过建模对数据进行预测和分类等。
实验数据分析进展情况报告材料5篇(一)
实验数据分析进展情况报告材料5篇(一)实验数据分析进展情况报告材料1(一)1. 引言本报告旨在总结和分析实验数据的进展情况，提供对实验结果的初步分析和解释。
本实验旨在探讨xxx问题，并根据收集的数据来评估实验的效果和可行性。
本报告将重点介绍实验方法、数据收集过程以及初步数据分析结果。
2. 实验方法2.1 实验目的我们的实验目的是探索xxx问题，并通过数据分析来验证我们的假设。
2.2 实验设计我们采用了xxx设计，其中包括xxx个处理组和xxx个对照组。
每个处理组包含xxx个实验单元，每个对照组包含xxx个实验单元。
为了保证实验的可靠性，我们进行了随机分配，并在实验过程中控制了其他可能影响结果的因素。
2.3 数据收集我们通过xxx方式收集了实验数据。
数据的收集过程包括xxx 步骤。
我们遵循了严格的数据收集流程，并保证数据的准确性和可靠性。
3. 数据分析3.1 数据清理在进行数据分析之前，我们首先对收集到的数据进行了清理和整理。
数据清理包括去除异常值、处理缺失值和纠正数据错误等步骤。
通过数据清理，我们确保了数据的可靠性和一致性。
3.2 数据描述统计我们对清理后的数据进行了描述统计分析。
描述统计包括了数据的中心趋势（如均值、中位数）和数据的离散程度（如标准差、极差）等指标。
这些指标能够帮助我们了解数据的分布情况和变异程度。
3.3 假设检验为了验证我们的假设，我们使用了xxx方法进行了假设检验。
假设检验的目的是评估实验结果的显著性，并确定实验组与对照组之间的差异是否具有统计学意义。
我们选择了适当的统计指标和显著性水平，并根据结果进行了假设的推断。
3.4 初步结果分析和解释根据数据分析的结果，我们得出了初步的结论和解释。
我们发现xxx结果，并给出了可能的解释和原因。
进一步的分析和讨论将在后续报告中进行。
4. 结论和展望本报告总结了实验数据的进展情况，并对初步数据分析结果进行了解释。
根据我们的初步分析，我们认为xxx结果具有一定的含义，并对实验的下一步工作提出了展望。
数据仓库与数据分析-第一-至第三章
数据仓库与数据分析第一、二、三章一、数据处理的类型：1、操作型处理：操作型处理主要完成数据的收集、整理、存储、查询和增、删改操作等，主要由一般工作人员和基层管理人员完成。
2、分析型处理：分析型处理是对数据的再加工，往往要访问大量的历史数据，进行复杂的统计分析，从中获取信息，因此也称为信息型处理，主要由中高级管理人员完成。
操作型数据处理：二、联机事务处理系统（OLTP）的主要功能：对事务进行处理，快速地响应客户的服务要求，使企业的业务处理自动化。
其主要性能指标是事务处理效率和事务吞吐率，每个事务处理的时间越快越好，单位时间能完成的事务数量越多越好。
三、dbms：数据库管理系统。
Dwms:数据仓库管理系统。
OLAP：联机分析处理。
Oltp基于db,olap基于dw。
四、事务：用户定义的一个数据库操作序列，这些操作要么全做、要么全不做，是一个不可分割的工作单元。
在关系数据库中，一个事务可以是一条SQL语句、一组SQL语句或整个程序。
五、事务的ACID性质：1、原子性：事务是一个逻辑工作单元，是一个整体，是不可分割的。
2、一致性：事务在完成时，必须使所有的数据都保持一致状态。
3、隔离性：事务并发执行也能保持原子性和一致性，则是事务的隔离性。
4、持久性：一旦事务成功完成，该事务对数据库所施加的所有更新都是永久的。
六、决策支持系统（DSS）：分析型数据处理的典型。
决策支持系统需要具备的基本功能是建立各种数学模型，对数据进行统计分析，得出有用的信息作为决策的依据和基础。
DSS对数据集成的迫切需要是数据仓库技术出现的最重要动因。
分析型数据处理需要访问大量的当前和历史数据，进行复杂的计算，即需要本部门的数据也会需要其他部门的数据，甚至是竞争对手的数据。
七：操作型数据和分析型数据的区别：操作型数据分析型数据细节的综合的，或提炼的当前数据历史数据可更新（可以update）不更新（不可update，但可insert）操作需求事先可知道操作需求事先不知道完全不同的生命周期生命周期符合SDLC（软件开发生命周期）对性能要求高对性能要求宽松一个时刻操作一单元一个时刻操作一集合事务驱动分析驱动面向业务处理面向分析一次操作数据量大，计算复杂一次操作数据量小，计算简单支持日常操作支持管理需求八、数据分散的原因：1、事务处理应用的分散：OLTP系统一般只需要与本部门业务有关的当前数据，没有包括企业范围内的集成应用。
教育科学出版社版高一信息技术必修1教案第五单元5.1数据分析与表达
教育科学出版社版⾼⼀信息技术必修1教案第五单元5.1数据分析与表达5.1 ⾛近数据分析【学科核⼼素养】1. 能够分析数据中所承载的信息；在合作解决问题的过程中，愿意与团队成员共享信息，实现信息的更⼤价值。
（信息意识）2. 在信息活动中能够采⽤计算机可以处理的⽅式界定问题、抽象特征、建⽴结构模型、合理组织数据；通过判断、分析与综合各种信息资源，运⽤合理的算法形成解决问题的⽅案。
（计算思维）3. 掌握数字化学习系统、学习资源与学习⼯具的操作技能，⽤于开展⾃主学习、协同⼯作、知识分享与创新创造，助⼒终⾝学习能⼒的提⾼。
（数字化学习与创新）4. 具有⼀定的信息安全意识与能⼒，能够遵守信息法律法规，信守信息社会的道德与伦理准则。
（信息社会责任）【课程标准要求]（1）通过典型的应⽤实例，了解数据采集、分析和可视化表达的基本⽅法。
（2）根据任务需求，选⽤恰当的软件⼯具或平台处理数据，完成分析报告，理解对数据进⾏保护的意义。
【学业要求]1. 掌握数字化学习的⽅法，能够根据需要选⽤合适的数字化⼯具开展学习（信息意识、数字化学习与创新）。
2. 了解数据分析和可视化表达的基本⽅法，能够利⽤软件⼯具或平台对数据进⾏整理、组织、计算与呈现；在数据分析的基础上，完成分析报告（信息社会责任、计算思维）。
【学情分析]学⽣在初中阶段已经初步接触表格加⼯软件，有基本的数据统计和图表制作的经验，但是对于数据分析的⽅法缺少归纳和总结，缺少应⽤分析⼯具解决实际问题的能⼒。
【教学⽬标]1. 通过公交车乘坐体验案例，了解数据分析的基本⽅法（对⽐分析法和平均分析）和可视化表达的特点，感受数据分析的⼀般过程。
2. 通过阅读数据报告范例，了解分析报告的⼀般结构和表述规范。
3. 通过公共⾃⾏车项⽬，能够熟练选⽤合适的数据分析与可视化⽅法和⼯具，形成结论，并⽤数据分析报告表述观点，提升数据备份和安全意识。
【教学重点】了解数据分析的基本⽅法（对⽐分析法和平均分析）；了解数据可视化表达的特点；了解分析报告的⼀般结构和表述规范。
试用流程图描述一下,大数据(BD)处理的一般流程
试用流程图描述一下,大数据(BD)处理的一般流程大数据处理流程包括：数据获取、数据储存、数据处理、数据分析、数据可视化。
1、数据获取概念：目前行业会有两种解释：一是数据从无到有的过程（web服务器打印的日志、自定义采集的日志等）叫做数据采集；另一方面也有把通过使用Flume等工具把数据采集到指定位置的这个过程叫做数据采集。
2、数据储存：通过mapreduce程序对采集到的原始日志数据进行预处理，比如清洗，格式整理，滤除脏数据等，并且梳理成点击流模型数据。
3、数据处理：将预处理之后的数据导入到HIVE仓库中相应的库和表中。
4、数据分析：项目的核心内容，即根据需求开发ETL分析语句，得出各种统计结果。
5、数据可视化：将分析所得数据进行数据可视化，一般通过图表进行展示。
第1章 数据分析与数据挖掘-数据分析与数据挖掘(第2版)-喻梅-清华大学出版社
1.2 分析与挖掘的数据类型
18
2. 数据仓库数据
图1-3 数据仓库的构造和使用过程
1.2 分析与挖掘的数据类型
19
3. 事务数据
➢ 事务数据库的每个记录代表一个事务，比如一个车次的订票、顾客的一 个订单等等。
1.2 分析与挖掘的数据类型
20
3. 事务数据
表1-3 销售事务数据表
事务编号
商品编号
图1-8 半监督学习示例
1.4 数据分析与数据挖掘使用的技术
41
3. 数据库与数据仓库
➢ 数据库系统是为了解决数据处理方面的问题而建立起来的数据处理系 统，注重于为用户创建、维护和使用数据库。
➢ 数据仓库汇集了来自多个不同数据源的数据，通过数据仓库，可以在 不同的维度合并数据，形成数据立方体，便于从不同的角度对数据进 行分析和挖掘。
T1001
1, 2, 5, 7, 12
T1002
2, 5, 8, 10
……
1.2 分析与挖掘的数据类型
21
4. 数据矩阵
➢ 数据矩阵中的数据对象的所有属性都是具有相同性质的数值型数据。
1.2 分析与挖掘的数据类型
22
4. 数据矩阵
表1-4 鸢尾花数据集（单位：厘米）
类型名称 Setosa Setosa
四月
图1-1 商品销售量数据图
1.1 数据分析与数据挖掘
7
2. 数据挖掘
➢ 数据挖掘(Data Mining，DM)是指从海量的数据中通过相关的算法来发 现隐藏在数据中的规律和知识的过程。
1.1 数据分析与数据挖掘
8
为什么进行数据挖掘？
数据的爆炸式增长: 从TB到PB – 丰富数据的主要来源 • 商业: Web, 电子商务, 交易, 股票, … • 科学: 遥感, 生物信息学, 科学仿真, … • 社会与个人: 新闻, 数码相机, YouTube – 数据采集与数据可用性 • 自动数据收集工具, 数据库系统, Web, 计算机化的社会
Excel 数据处理与分析实例教程 第3版)-课后习题答案 第6章 使用公式计算数据[1页]
第6章使用公式计算数据
一、选择题
二、填空题
1．公式审核
2．双引号
3．$B$3
4．目标区域
5．合并分类依据
三、问答题
1．单元格引用有哪些？各有什么特点？
相对引用、绝对引用和混合引用。
相对引用与公式所在单元格位置有关。
当公式所在单元格的位置发生了改变，那么公式中引用的单元格的位置也将随之发生变化。
绝对引用与公式所在单元格位置无关，即使公式所在单元格位置发生了变化，引用的公式不会改变，引用的内容也不会发生任何变化。
混合引用有两种形式：一是行号使用相对引用，列标使用绝对引用；二是行号使用绝对引用，列标使用相对引用。
如果公式所在单元格位置改变，则相对引用改变，而绝对引用不改变。
2．在公式中如何引用其他工作簿中的单元格？
引用格式为：[工作簿名称]工作表引用!单元格引用
3．按位置合并计算与按分类合并计算有什么不同？
（1）按位置合并工作表时，要求合并的各工作表格式必须相同。
（2）按分类合并时，必须包括合并分类的依据所对应的单元格区域。
4．追踪引用单元格和从属单元格的目的是什么？
追踪引用单元格可以清楚地看到该单元格公式引用了哪些其它的单元格。
追踪从属单元格可以清楚地看到哪个单元格的公式引用了此单元格。
5．当单元格出现错误值时，如何判断错误产生的原因？
根据错误值（见教材表6-1）分析产生错误的原因。
实验设计与数据处理 第二版 第1章 误差分析
n
n
试验次数为有限次时，样本标准差：
s
d
i 1
n
2 i
n 1
( xi x)
i 1
n
2
n 1
2 x ( x ) i /n i 1 2 i i 1
n
n
n 1
表示试验值的精密度，标准差↓，试验数据精密度↑
1.3 试验数据误差的来源及分类
1.3.1 随机误差 （random error ）
（3）精密度判断
①极差（range）
R xmax xmin
②标准差（standard error）
n n
R↓，精密度↑
( xi x)
i 1
2
n
2 x ( x ) i /n i 1 2 i i 1
n
n
2 x ( x ) i /n i 1 2 i i 1 n n
1.3.3 过失误差 （mistake ）
（1）又称粗大误差，定义： 一种显然与事实不符的误差
（2）产生的原因：
实验人员粗心大意造成 （3）特点：
可以完全避免 没有一定的规律
误差的定义及表示法
表示形式
误差
性质特点
绝对 误差
相对 误差
系统 误差
随机 误差
粗大 误差
1.4 试验数据的精准度
1.4.1 精密度（precision）
(b)
(c)
弹着点集中靶心。相 当于系统误差与随机 误差均小，即正确度、 精密度都高，从而准 确度亦高。
弹着点集中，但偏向 一方，命中率不高。 相当于系统误差大而 随机误差小，即精密 度高，正确度低。
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（1）打开Excel文件，单击数据区域任意单元格；
（2）单击“数据”下拉菜单→点击“分类汇总”，出现如 下对话框：
（3）在“分类字段”下的列表框中
选择“班级”； （4）在“汇总方式”下的列表框中 选择“计数”； （5）在“选定汇总项”下的列表框
中选择“班级”； （6）单击“确定”，完成分类汇总。 3、通过查找功能统计各类别数据的合计数
案例：对所有员工按学历排序
（1）打开Excel文件，单击数据区域任意单元格； （2）单击“数据”下拉菜单→点击“排序”，出现如下对话 框： （3）在“主要关键字” 下的 列表框中选择 “学历”，在右侧 选择“升序”；
（4）单击“确定”，完
成排序。
2、对数据进行分类汇总，基本步骤如下：
（1）在数据排序的基础上，单击文件数据区域任一单元格；
等距分组： 50-60，60-70 70-80,80-90，90-100 不等距分组： 50-60，60-75 ，75-90，90-100
等距分组表(上下组限重叠)
等距分组表(上下组限间断)
等距分组表(使用开口组)
不等距分组
2005年中调查样本数据，抽样比为 1.325%
3、单击“下一步”，出现如下的复选框：
一般会自动选定区域 4、单击“下一步”，出现如下的对话框：
5、选择数据透视表显示位置。如果选择“新建工作 表”，则单击“完成”。如果选择“现有工作表”，
则需要在其下面的空白框中输入透视表显示的位置。
然后出现如下对话框：
单击“完成”，创建数据透视表，出现如下界面：
~ ~ ~ ~ ~
组距式分组（示例）
某地区120家企业按利润分组表
组距分组步骤
1.确定组数：可以按 Sturges 提出的经验公式来确定
lg n K 1 1 3.322lg n(n为观测值的个数 ) lg 2
2. 确定组距：组距是一个组的上限与下限之差.
组距＝( 最大值 - 最小值)÷ 组数
频数分布表。
第三种方法：通过插入频数分布函数实现
频数分布函数（FREQUENCY)是Excel工作表函
数的一个，它可以对一列垂直数组返回某个区域中
数据的频数分布。其语法形式为： FREQUENCY（Data_array,Bins_array） 其中，Data_array为用来编制频数分布的数据， Bins_array为频数的接收区间。
具体操作步骤如下：
1、给不同类别的定性数据设定代码，用1、2、3……代
替原有的定性数据类别；并在源数据区域外的空白单元 格中输入源数据中的字段名，在字段名下面的单元格中 输入数据类别名称；在字段名右面相邻单元格中输入 “代码（组限）”，在“代码（组限）”下面的单元格
4、利用各类别合计数制作频数分布表
第二种方法：通过数据透视表实现
【例】一家市场调查公 司为研究不同品牌饮料 的市场占有率，对随机 抽取的一家超市进行了 调查。调查员在某天对 50名顾客购买饮料的品 牌进行了记录，如果一 个顾客购买某一品牌的 饮料，就将这一饮料的 品牌名字记录一次 。 右边就是记录的原始数 据。
完整性审核： ①数据是否有遗漏， ②项目是否齐全。
准确性审核： ①计算检查 ，②逻辑检查
对二手资料，还应审核数据的适用性和时效性。
数据的筛选
包括两方面内容： 一是对不符合要求的数据或有明显错误的 数据予以剔除； 二是将符合某种特定条件的数据筛选出 来，对不符合特定条件的数据予以剔除。
数据筛选
【例】8名学生4门课程的考试成绩数据。找出统计学 成绩等于75分的学生，英语成绩最高的前3名学生，4 门课程成绩都大于70分的学生。
绿色
健康饮品
制作频数分布表
分类数据的频数分布表
（1）列出各类别
（2）计算各类别的频数
（3）生成频数分布表
分类 A B C D E 频数 比例 百分比 比率
分类数据整理—频数分布表
通过数据透视表编制频数分布表步骤
1、单击数据区域任一单元格 2、单击“数据”下拉菜单
→单击“数据透视表和数据透视图”
3.统计出各组的频数并整理成频数分布表。
三、制作频数分布表
频数分布表的概念： 统计表之一，在统计分组的基础上， 将原始数据逐个分配到不同的组内，计算 出各组的单位数及各组单位数占总体单位 数的比重，进而研究现象的分布特征。这 就是频数分布表。
频数分布表的意义：
频数分布表可以划分现象的类别，从而对数 据及其特征有一个初步的了解。 利用频数分布表可计算出各类别的频率，从
绿色
健康饮品
数据的处理、描述与分析的步骤：
一、数据的预处理 二、统计分组与分类 三、制作频数分布表 四、绘制统计图 五、数据的描述与分析
一、数据的预处理
预处理是数据处理的第一步。其主要 内容包括：数据的审核、筛选和排序， 目的：为统计汇总提供准确信息。
数据的审核
主要从完整性和准确性两方面审核：
3. 统计出各组的频数并整理成频数分布表
组距分组(几个概念)
下限：一个组的最小值，300 上限：一个组的最大值，400 组距：上限与下限之差,100 全距：全部数据最大值-最小值， 500-300=200 5. 组数：分几组，如，分4组。 1. 2. 3. 4.
300以下 ，300-400，400-500，500以上
6、在“数据透视表字段列表”下面的列表框中点击要作为 行字段的字段名如“饮料品牌”，拖至报表的行字段处；点
击列字段如“销售日期”拖动到报表的列字段处；点击要进
行汇总的数据项如“饮料品牌”拖至报表的数据项处。 此时即完成了数据透视表样式的频数分布表。进一步编
辑频数分布表，包括计算频率等，最后制作出一张漂亮的
累计频率
频数分布表的制作方法
第一种方法：通过分类汇总实现 第二种方法：通过数据透视表实现 第三种方法：通过插入频数分布函数 （FREQUENCY)实现
第一种方法：通过分类汇总实现
1、对数据进行排序 一般来说，录入数据清单的数据是无序的，不能反映
现象的本质与规律性。为了方便分析，要将其进行排序、 分组，以使数据按要求排列，同时把性质相同的数据归 为一组，让不同组数据之间的差异性显示出来。
108 131 125 117 122 133 126 122 118 108
110 118 123 126 133 134 127 123 118 112
112 134 127 123 125 113 120 123 127 130
137 114 120 128 124 115 139 128 124 121
频数分布表的编制(例题分析)
【例】某电 脑 公 司 2009 年前四个月 各天的销售 量数据（单 位：台）。 试对数据进 行分组。
分组步骤
1.确定组数：
组数一般为5的倍数。
lg(120) K 1 8 10 lg( 2)
2. 确定组距： 组距＝( 237 - 141)÷ 10=9.6 10
而反映现象的内部结构特征。
频数分布表也是制作各种图表的基础。
先有表后有图
分类数据整理—频数分布表
几个相关概念：
频数
频数，也称次数，用f表示，是 指分配在各组中的数据个数。
频率
频率，也称比率或比重，是指各 组频数与总数之比，用f/∑f表示。
累计频数
累积频数就是将各类别的频数逐级累加 起来，其方法有两种：一是向上累积， 即从变量值小的一方向变量值大的一方 累加频数；二是向下累计，即从变量值 大的一方向变量值小的一方累加频数。
*数据的排序，基本步骤如下：
打开Excel文件，选中文件数据区域任一单元格，单 击“数据”下拉菜单→点击“排序” ，然后在“主要 关键字”下的列表框中选择要排序数据的字段名，在右 侧选择“升序”或“降序”。如果要把相同的记录再排 序，则可在“次要关键字”下的列表框中选择要排序数 据的字段名，在右侧选择“升序”或“降序”。
（2）单击“数据”下拉菜单→点击“分类汇总” ，出现分 类汇总的对话框；
（3）在“分类字段”下的列表框中选择要分类的字段名； （4）在“汇总方式”下的列表框中选择“计数“； （5）在“选定汇总项”下的列表框中选择要计数的字段名。 （6）单击“确定”，完成分类汇总。
案例：对所有数学建模学院按班级进行分类汇总
分组方法
分组方法
单变量值分组
组距分组
等距分组
不等距分组
单变量值分组(要点)
1. 将一个变量值作为一组 2. 适合于离散变量 3. 适合于变量值较少的情况
单变量分组示例：
某车间工人产量分组表
单变量值分组（实例）
【例】某生产车间 50 名工人日加工零件数如下（单位 ：个）。试采用单变量值对数据进行分组。 117 122 124 129 139 115 117 130 122 125
数据的分类：
品质数据（分类数据、顺序数据）
数值型数据
品质数据： 品质数据说明的是事物的品质特征， 通常用文字来表示。例如：人口按性别分 为男、女两类，人的文化程度可分为小学、 初中、高中、大学、研究生、博士六类。 数值型数据： 数值型数据说明的是现象的数量特征， 通常用数值来表示。
品质数据（分类数据和顺序数据）本 身就是对事物的一种分类。因此没有别的 需要的话无需作进一步的分类。 数值型数据均表现为数字，因此，通 常进行数据分组。分组的方法有：单变量 分组和组距式分组两种。 。
零件数 (个 )
128 129 130 131 133 134 137 139
频数 (人 )
2 1 2 1 2 2 1 2
组距分组 (要点)
1. 2. 3. 4. 5. 将变量值的一个区间作为一组 适合于连续变量 适合于变量值较多的情况 遵循“不重不漏”的原则 可采用等距分组，也可采用不 等距分组