《商务数据分析》课件-统计学的基本概念

商务数据分析统计学的基本概念绝对数与相对数绝对数是反映客观现象总体在一定时间、一定地点的总规模、总水平的综合性指标,也是数据分析中常用的指标,如年GDP、总人口等。相对数是指由两个有联系的指标计算而得出的数值,它是反映客观现象之间数量联系紧密程度的综合指标。相对数一般以倍数、百分数等表示。相对数的计算公式:相对数=比较值(比数)/基础值(基数)。百分比和百分点百分比是相对数中的一种,它表示一个数是另一个数的百分之几,也称为百分率或百分数。百分比用1%作为度量单位。百分点是指不同时期以百分数的形式表示的相对指标的变动幅度,1%等于1个百分点。频数和频率频率频数频数是指一个数据在整体中出现的次数。频率是指某一事件发生的次数与总的事件数之比。频率通常用比例或百分数表示。比例与比率比例是指在总体中各数据占总体的比重,通常反映总体的构成和比例,即部分与整体之间的关系。比率是指样本(或总体)中各不同类别数据之间的比值,由于比率不是部分与整体之间的对比关系,因而比值可能大于1。0102倍数用一个数据除以另一个数据而获得。倍数一般用来表示上升、增长的幅度,一般不表示减少的幅度。倍数和番数番数指原来数量的2的n次方。倍数番数0201同比和环比同比指的是与历史同时期的数据相比较而获得的比值,反映事物发展的相对性。环比指与上一个统计时期的值进行对比获得的值,主要反映事物的逐期发展情况。变量07变量来源于数学,是计算机语言中能储存计算结果或表示值的抽象概念。变量可以通过变量名访问。连续变量：在统计学中,变量按变量值是否连续可分为连续变量与离散变量两种。在一定区间内可以任意取值的变量称为连续变量,其数值是连续不断的,相邻两个数值可作无限分割,即可取无限个数值,如体重等变量。离散变量：离散变量的各变量值之间都是以整数断开的。例如人数、工厂数、机器台数等,都只能按整数计算。离散变量的数值只能用计数的方法取得。定性变量：观测的个体只能归属于几种互不相容类别中的一种时,一般用非数字来表达其类别,这样的观测数据称为定性变量,又称为分类变量。定性变量可以理解成可以分类别的变量,如学历、性别、婚否等。变量定性变量离散变量连续变量观测的个体只能归属于几种互不相容类别中的一种时,一般用非数字来表达其类别,这样的观测数据称为定性变量,又称为分类变量。定性变量可以理解成可以分类别的变量,如学历、性别、婚否等。在统计学中,变量按变量值是否连续可分为连续变量与离散变量两种。在一定区间内可以任意取值的变量称为连续变量,其数值是连续不断的,相邻两个数值可作无限分割,即可取无限个数值,如体重等变量。离散变量的各变量值之间都是以整数断开的。例如人数、工厂数、机器台数等,都只能按整数计算。离散变量的数值只能用计数的方法取得。变量来源于数学,是计算机语言中能储存计算结果或表示值的抽象概念。变量可以通过变量名访问。缺失值与异常值08缺失值指的是现有数据集中某个或某些属性的值是不齐全的。异常值指一组测定值中与平均值的偏差超过两倍标准差的测定值。与平均值的偏差超过3倍标准差的测定值,称为高度异常的异常值。缺失值指的是现有数据集中某个或某些属性的值是不齐全的。缺失值异常值异常值指一组测定值中与平均值的偏差超过两倍标准差的测定值。与平均值的偏差超过3倍标准差的测定值,称为高度异常的异常值。缺失值与异常值方差和标准差方差是在概率论和统计学中衡量随机变量或一组数据的离散程度的统计量。在概率论中,方差用来度量随机变量和其数学期望(均值)之间的偏离程度。统计学中的方差(样本方差)是每个样本值与全体样本值的平均数之差的平方值的平均数。01标准差又常称均方差,是离均差平方的算术平均数的平方根,用σ表示。标准差是方差的算术平方根。标准差能反映一个数据集的离散程度。平均数相同的两组数据,标准差未必相同。02相关系数相关系数是最早由统计学家卡尔·皮尔逊设计的统计指标,是研究变量之间线性相关程度的量,一般用字母r表示。r的绝对值越大,表明相关性越强。由于研究对象的不同,相关系数有多种定义方式,较为常用的是皮尔逊相关系数。皮尔逊相关系数统计总体与统计个体11统计总体(简称总体)是由客观存在的,在某些性质上相同的众多个体集合的整体,如重庆市所有的高校。统计个体(简称个体)是构成统计总体的一个个单位,数据就是从个体中取得的,因此个体是各项统计数字最原始的承担者。统计总体与统计个体单击此处编辑副标题统计总体统计总体(简称总体)是由客观存在的,在某些性质上相同的众多个体集合的整体,如重庆市所有的高校。统计个体统计个体(简称个体)是构成统计总体的一个个单位,数据就是从个体中取得的,因此个体是各项统计数字最原始的承担者。统计指标与统计标志统计指标是说明总体综合数量特征的,具有综合的性质。通常,一个完整的统计指标包含指标名称和指标数值两部分。统计标志是说明总体单位属性的,一般不具有综合的特征。统计指标按其性质可以分为数量标志和品质标志。数量标志:以数量来表示的标志,表示事物量的特性。品质标志:用文字来表示的标志,表示事物质的特征。统计标志统计指标0102扩展阅读

统计学在各个领域都发挥着重要的作用，为企业决策、政策制定和科学研究提供有力的数据支持。其稳重的学科特性使得统计学在应对复杂问题时能够提供可靠和准确的解决方案。因此，掌握统计学知识对于提升个人和组织的决策能力具有重要意义。在当今数据驱动的时代，统计学的地位日益凸显。随着信息技术的迅猛发展，我们面临着海量的数据资源，如何从中提取有价值的信息，成为各个领域亟需解决的问题。而统计学正是应对这一挑战的重要工具之一。

在商业领域，统计学广泛应用于市场调研、风险评估和预测分析等方面。通过对消费者行为、市场趋势等数据的分析，企业可以制定更精准的营销策略，降低风险，提高竞争力。在政策制定方面，统计学为政府提供科学决策的依据，帮助政府更好地了解社会现象，制定有效的政策措施。在科学研究领域，统计学则是推动科学进步的重要力量，为研究者提供可靠的数据