八数据的表示和分析平均数的再认识课件

2023八数据的表示和分析平均数的再认识课件pptCATALOGUE目录课程引入数据的表示数据分析的基础知识平均数的再认识数据处理的常见方法实际应用案例分析数据可视化技术课程总结与展望01课程引入介绍课程所涉及的主题和内容，以及这些内容与现实生活的联系和实用性。强调课程的目标和意义，以及学习者可以从中获得的知识和技能。课程背景介绍数据分析在现代社会中的作用和重要性。比较不同领域中数据分析的优势和劣势，并说明如何将数据分析应用到实际生活中。数据分析的重要性分析一些领域中应用数据分析的例子，例如医疗保健、金融、市场营销等等。强调不同领域中数据分析的共性和挑战，以及如何解决这些问题的方法。数据分析的广泛应用02数据的表示数据是信息的载体数据本身并没有意义，必须经过某种处理和解释才能传递信息。数据的来源数据可以来自于各种渠道，如调查、观测、实验等。数据的基本概念定性数据也称为非定量数据，通常描述事物的性质、属性或类别，如性别、国籍等。定量数据描述事物的数量特征，通常可以进行加、减、乘、除等数学运算，如身高、体重等。定性数据和定量数据例如，将天气状况（晴、雨等）转换为数字（1、0等）。分类数据转换为定量数据例如，将年龄段（儿童、青少年、成人等）转换为数字（1、2、3等）。定量数据转换为分类数据数据类型的转换03数据分析的基础知识1集中趋势的度量23反映数据集中趋势的最常用指标，计算方法有算术平均数、几何平均数、调和平均数等。平均数将数据按大小排序后，位于中间位置上的数值即为中位数，适用于偏态分布的数据。中位数数据中出现次数最多的数值即为众数，适用于多峰分布的数据。众数反映数据离散程度的指标，计算方法是取每个数据与均值的差值的平方，再求平均数。方差方差的平方根，用于比较不同组数据的离散程度。标准差反映数据分布的宽度，计算方法是取第三四分位数与第一四分位数的差值。四分位数间距离散程度的度量03k-sigma准则一种异常值检测方法，通过计算每个数据点到均值距离的绝对值，判断其是否为异常值。数据分布形状的度量01偏度反映数据分布偏斜程度的指标，计算方法是取数据偏态分布函数的第三阶矩。02峰度反映数据分布峰态程度的指标，计算方法是取数据偏态分布函数的第四阶矩。04平均数的再认识将一组数据按照大小顺序排列，用中间数或者众数来代替平均数。平均数的计算方法定义法用各数据之和除以数据个数得到平均数。公式法将一组数据取对数后求其平均数，再将平均数的对数求倒数得到几何平均数。几何平均数可比性通过对不同组数据的平均数进行比较，可以反映各组数据的相对位置。代表性平均数可以代表一组数据的整体水平。敏感性当数据中存在极端值时，平均数容易受到其影响。平均数的性质加权平均数给出一组数据中每个数据的重要性，按照重要性对每个数据进行加权，再计算加权平均数。调和平均数将一组数据的倒数相加再取倒数得到的平均数叫调和平均数。加权平均数和调和平均数05数据处理的常见方法删除不符合要求的数据，如空值、异常值等。删除无效数据数据修正数据转换对错误数据进行纠正，如将缺失值进行插值填补。将数据进行规范化、标准化等转换，以适应分析需要。03数据清洗0201数据变换归一化处理将数据进行归一化处理，将数据映射到0-1范围内，以便于比较和分析。标准化处理将数据进行标准化处理，将数据的均值调整为0，方差调整为1，以便于分析不同数据之间的差异。平滑处理对数据进行平滑处理，如移动平均法等，以减少数据波动和噪声。数据聚合将多个数据源中的数据进行聚合，生成新的聚合数据。数据分组将数据按照一定特征进行分组，以便于对不同组进行比较和分析。数据聚合与分组06实际应用案例分析通过分析股票数据，可以计算出平均数，从而了解整个股市的平均表现。股票数据分析在投资组合分析中，可以利用平均数来评估投资组合的整体风险和收益水平。投资组合分析通过分析信用卡等金融数据，利用平均数来评估借款人的信用风险水平。信用评分分析金融数据分析电商数据分析产品销售分析利用平均数来分析产品销售情况，从而制定更加精准的产品销售策略。网页浏览分析通过分析用户在电商网站上的浏览数据，利用平均数来评估网站的流量和用户兴趣。用户行为分析通过分析用户购买数据，可以计算出平均数，从而了解用户的购买习惯和需求。在市场调研中，可以利用平均数来分析样本数据，从而了解整体市场的表现。样本数据分析通过分析品牌形象数据，利用平均数来了解消费者对品牌的认知度和满意度。品牌形象分析通过分析营销策略数据，利用平均数来评估不同营销策略的效果和市场反应。营销策略分析市场调研数据分析07数据可视化技术可视化有助于得出和理解数据规律可视化可以增强数据的直观感可视化可以提升数据分析的效率可视化的重要性目的明确需要明确所要表达的数据内容，选取最能表达目的的可视化形式。设计中避免冗余元素和视觉干扰，保持视觉焦点集中于数据本身。在布局和元素尺寸上体现层次感和主次关系，便于读者理解。选用饱和度适中的色彩，保持视觉舒适且不失对比度。允许用户通过交互进一步探索数据，增强可视化效果。数据可视化基本原则简洁明了色彩适度动态交互层次合理Excel：普及度高，操作简单，适合初学者。Python库（如Matplotlib、Seaborn、Plotly）：灵活度高，可定制化程度高，适合有一定编程基础的数据分析人员。PowerBI：快速创建仪表板和报告，支持实时数据，适合企业级数据分析团队。Tableau：功能强大，交互性强，适合数据分析师。主要的数据可视化工具及技术08课程总结与展望本课程介绍了数据的表示和分析的基本概念和方法，重点讲解了平均数的概念和计算方法，通过案例和实践使学生掌握如何运用数据分析工具进行数据处理和分析。课程目标数据的表示和分析的基本概念、数据预处理、数据的中心趋势和离散程度的度量、平均数的计算方法和实际应用、异常值的检测和处理。主要内容本课程内容回顾数据科学和机器学习随着数据科学和机器学习技术的不断发展，数据分析将更加注重预测和分类，将更加深入地研究数据的内在规律和特征，挖掘数据中的潜在价值。大数据处理和云计算随着大数据和云计算技术的不断发展，数据分析将更加注重大规模数据的处理和分析，将更加注重数据挖掘和可视化技术的运用，为实际问题的解决提供更加准确和高效的支持。数据分析的未来发展趋势深入学习数据分析和统计学的基础知识数据分析和统计学是数据分析的重要基础，需要深入学习和理解其中的概念和方法。学习使用更多的数据分析工具数据分析工具是进行数据分