DM统计基础知识

DM统计基础知识汇报人：AA2024-01-24引言DM统计基本概念DM统计数据类型DM统计描述性分析DM统计推断性分析DM统计在数据分析中的应用DM统计软件工具介绍目录01引言目的介绍DM统计基础知识，包括基本概念、方法、应用等方面，帮助读者更好地理解和应用DM统计方法。背景随着互联网和大数据技术的快速发展，数据分析和挖掘变得越来越重要。DM统计作为一种重要的数据分析方法，被广泛应用于各个领域，如金融、医疗、教育等。掌握DM统计基础知识对于从事数据分析和挖掘工作的人员来说至关重要。目的和背景DM统计基本概念01包括数据、变量、样本、总体等基本概念，以及数据类型和数据质量等方面的介绍。DM统计方法02介绍常用的DM统计方法，如描述性统计、推论性统计、回归分析、时间序列分析等，以及各种方法的原理、步骤和优缺点等。DM统计应用03通过案例介绍DM统计在金融、医疗、教育等领域的应用，包括信用评分、疾病预测、学生成绩分析等方面。同时探讨DM统计在大数据时代的挑战和机遇。汇报范围02DM统计基本概念统计学的定义01统计学是一门研究如何收集、整理、分析、解释和呈现数据的科学。02它通过对数据的描述、概括、可视化和建模，帮助人们理解数据的内在规律和潜在信息。统计学是数据科学的基础，为数据分析和数据挖掘提供了理论和方法支持。0303重在应用DM统计注重将理论和方法应用于实际问题和场景中，解决实际问题。01以数据为驱动DM统计强调从数据中发现问题和规律，以数据为决策的依据。02多学科交叉DM统计涉及数学、计算机科学、统计学、数据科学等多个学科领域的知识和技术。DM统计的特点医疗健康应用统计学方法分析医疗数据，提高疾病诊断和治疗的效果，促进医疗健康事业的发展。社会科学借助统计学方法对社会现象进行研究和分析，揭示社会问题的本质和规律。金融科技利用大数据和统计学技术，进行风险评估、信用评级、投资决策等金融领域的分析和应用。商业智能通过数据挖掘和分析，帮助企业发现市场趋势、客户行为和产品优化等方面的规律。DM统计的应用领域03DM统计数据类型数据只能取某些特定的值，如整数或有限个数值。离散型数据数据可以在某个范围内取任意值，如身高、体重等。连续型数据包括离散型和连续型数据，可以进行数学运算。数值型数据定量数据将数据按照某种标准进行分类，如性别、职业等。分类数据不仅分类，还表示一定的顺序或等级关系，如教育程度、比赛排名等。顺序数据包括分类数据和顺序数据，不能进行数学运算。非数值型数据定性数据在处理混合数据时，需要针对不同类型的数据采用不同的统计方法。混合数据的分析可以揭示不同变量之间的关系，为决策提供更全面的信息。同时包含定量和定性数据的数据集。混合数据04DM统计描述性分析算术平均数所有数据的和除以数据的个数，反映数据集中趋势的一项指标。中位数将数据按大小顺序排列后正中间的数，若数据量为偶数，则中位数为中间两个数的平均数。众数一组数据中出现次数最多的数，反映数据集中趋势的一项指标。数据的集中趋势方差各数据与平均数之差的平方的平均数，反映数据波动程度的大小。标准差方差的算术平方根，反映数据波动程度的大小。极差一组数据中最大值与最小值的差，反映数据波动范围的大小。数据的离散程度123数据分布不对称，偏向某一方向，可分为左偏和右偏两种。偏态分布数据分布的尖峭或扁平程度，可用峰度系数来描述。峰态分布一种对称分布，其概率密度函数呈钟形，具有广泛的应用。正态分布数据的分布形态05DM统计推断性分析区间估计根据样本统计量和抽样分布，构造一个包含总体参数的置信区间，并给出置信水平。估计量的评价标准无偏性、有效性、一致性等。点估计用样本统计量来估计总体参数的方法，如样本均值、样本比例等。参数估计根据研究问题提出原假设和备择假设，原假设通常是研究者想要推翻的假设。原假设与备择假设选择合适的检验统计量，并根据显著性水平确定拒绝域。检验统计量与拒绝域计算检验统计量的P值，并与显著性水平进行比较，从而做出决策。P值与决策规则了解假设检验中可能犯的两类错误及其意义。第一类错误与第二类错误假设检验通过比较不同组间的方差与组内的方差，判断不同组之间是否存在显著差异。方差分析的基本思想单因素方差分析多因素方差分析方差分析的前提条件研究一个因素对因变量的影响。研究多个因素对因变量的影响，并分析因素之间的交互作用。独立性、正态性、方差齐性等。方差分析06DM统计在数据分析中的应用去除重复、缺失、异常值等，保证数据质量。数据清洗通过标准化、归一化等方法将数据转换为适合分析的格式。数据转换采用主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）等方法降低数据维度，减少计算复杂度。数据降维数据预处理特征提取从原始特征中挑选出与目标变量相关性强、对模型贡献大的特征，以提高模型的性能和可解释性。特征选择特征构造根据业务背景和领域知识，构造有意义的特征组合，提升模型的预测能力。通过变换原始特征，构造新的特征，以更好地表示数据的内在结构和规律。特征提取与选择模型构建选择合适的算法和模型结构，如线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、神经网络等，进行模型训练。模型评估采用准确率、精确率、召回率、F1分数等指标评估模型的性能，同时考虑模型的复杂度和过拟合问题。模型优化通过调整模型参数、增加数据量、改进特征工程等方法优化模型性能，提高预测精度和稳定性。模型构建与评估07DM统计软件工具介绍SPSS（StatisticalPackagefortheSocialSciences）是一款广泛应用于社会科学领域的统计分析软件。它提供了数据管理、统计分析、图表生成等功能，支持多种数据格式导入和导出。SPSS具有易于使用的界面和丰富的统计分析方法，适合初学者和统计分析人员使用。SPSS软件介绍SAS（StatisticalAnalysisSystem）是一款功能强大的统计分析软件，广泛应用于各个领域。它提供了数据管理、统计分析、数据挖掘、预测建模等功能，支持多种操作系统和编程语言。SAS具有高效的数据处理能力和灵活的编程接口，适合高级统计分析人员和程序员使用。SAS软件介绍03R语言具有丰富的扩展包和社区资源，支持与其