《数据的收集、与描述》课件

数据的收集、整理与描述数据分析的第一步是收集数据，并将其整理成便于分析的形式。描述性统计可以帮助我们理解数据的基本特征，为进一步分析奠定基础。课程目标掌握数据收集方法了解不同数据收集方法的优缺点，学会选择合适的收集方法。熟练数据整理与描述学习数据整理和描述的基本技巧，运用图表和指标展示数据特征。掌握数据分析的基本概念理解数据分析的基本概念和方法，并能进行简单的描述性统计分析。什么是数据客观事物的记录数据是客观事物属性的符号表示，例如温度、颜色、数量等。可被识别和处理数据必须能够被识别和处理，通常以数字、文字、图像等形式存在。承载信息数据是信息的载体，通过分析和解释数据可以获取有意义的信息。用于决策数据可以帮助我们做出更明智的决策，例如市场分析、产品开发、风险评估等。数据的性质客观性数据反映客观世界的事实，不受个人主观意志的影响。例如，某城市的人口数量，这是一个客观存在的事实，不会因为我们如何看待它而改变。可测量性数据可以被量化，并用数字表示，以便进行比较和分析。例如，学生的考试成绩可以用分数来表示，方便比较学生的学习水平。数据的分类11.按数据来源分类数据可以来自内部或外部，如公司内部销售记录或外部市场调查。22.按数据类型分类数据类型可分为数值型、字符型、日期型等，每种类型都有其独特的特征。33.按数据结构分类数据可以是结构化的，如表格数据，或非结构化的，如文本、图像和音频。44.按数据粒度分类数据可以按不同的粒度进行分类，例如，汇总数据或原始数据。数据收集的常见方法问卷调查结构化调查问卷，收集数据。访谈调查与受访者面对面或电话沟通，收集信息。实验数据控制变量，收集数据验证理论。观察法观察并记录现象，收集数据。数据收集的原则1准确性数据收集过程应该确保数据的准确性，避免错误和偏差。2完整性收集的数据要完整，不遗漏任何重要信息，确保数据的全面性。3一致性数据收集方法和标准应该保持一致，避免不同来源数据的差异。4时效性收集到的数据应该及时，反映最新的情况，避免过期信息影响分析结果。问卷设计的注意事项清晰简洁问题应简洁明了，避免使用专业术语或模糊不清的词语。每个问题只询问一个方面的内容。避免引导性问题问题应中立客观，避免引导受访者选择特定答案。例如，不要使用“你是否同意…？”这样的引导性问题。如何进行访谈调查1准备阶段明确调查目标，确定访谈主题。选择合适的访谈对象，制定详细的访谈提纲。2访谈阶段建立良好的沟通氛围，引导受访者畅所欲言。认真记录访谈内容，并适时进行提问。3整理分析对访谈记录进行整理，归纳主题和关键信息。分析访谈结果，得出结论。实验数据的收集技巧实验设计合理的实验设计是获得可靠数据的基础。它需要明确实验目的、控制变量、选择合适的样本量。数据记录实验过程中，要详细记录数据，包括实验条件、操作步骤、观测结果等，并确保记录的准确性和完整性。数据验证实验结束后，要对数据进行验证，检查数据是否符合预期，是否存在异常值或错误记录。数据整理将原始数据进行整理，例如对数据进行分类、排序、汇总，以便于后续分析和解释。观察法的基本流程观察法是一种重要的数据收集方法，它可以帮助我们深入了解研究对象的真实行为和特征。它可以分为直接观察和间接观察两种。1观察准备确定观察目标和内容。2观察实施记录观察结果，确保客观准确。3观察分析对观察数据进行整理和分析，得出结论。观察法的实施需要遵循一定的原则，例如，要确保观察的客观性、可靠性和有效性。同时，还需要注意观察的伦理问题。数据整理的重要性准确性整理数据可以确保数据的准确性，避免错误的分析结果。一致性通过整理，数据格式和结构保持一致，方便后续分析和比较。效率整理后的数据更易于分析和使用，提高数据分析的效率。洞察力整理数据可以帮助发现隐藏的模式和关系，揭示更深入的洞察力。如何进行数据整理1数据清洗删除重复值、异常值和缺失值2数据转换将数据转换为统一的格式3数据编码将文字数据转换为数值数据4数据分组将数据按照不同特征进行分类数据整理是数据分析的重要步骤，可以提高数据质量，便于后续分析。数据检查的步骤完整性检查确保所有数据项都已完整填写，没有缺失值。数据完整性检查通常涉及识别和处理缺失数据，确保数据的准确性。一致性检查检查数据之间是否存在矛盾，确保数据的逻辑一致性。例如，年龄不能大于150岁，性别不能同时是男和女。有效性检查验证数据是否符合预定义的规则和限制。例如，电话号码格式必须正确，地址必须包含城市、街道等信息。合理性检查判断数据是否合理，是否符合实际情况。例如，某个商品的价格不可能为负数，销售量不可能超过库存量。缺失值的处理方法删除法直接删除包含缺失值的记录或变量，适用于缺失值比例较小的场景。均值/中位数/众数填充法使用相应变量的均值、中位数或众数填充缺失值，适用于数值型变量。插值法利用已知数据点进行插值，估计缺失值，适用于时间序列数据或空间数据。模型预测法使用机器学习模型预测缺失值，适用于复杂数据集和高维变量。异常值的识别与处理异常值的识别异常值是指明显偏离其他数据点的值，可能由错误、随机波动或特殊情况导致。异常值处理处理方法包括删除、替换或调整异常值，根据具体情况选择适当的方法。影响分析异常值会影响数据分析结果，需要分析原因并进行合理处理。数据汇总的常见方式频数分布表统计各个数据出现的次数，将数据按照一定的规则分类，并列出每个类别对应的频数。分组数据表将数据按照一定的规则划分为若干组，并列出每组的频数、频率、累计频数和累计频率。统计指标通过计算平均数、中位数、众数、方差等指标来描述数据的集中趋势、离散程度和分布特征。图表展示数据的优势图表能够将复杂的数据转化为直观的图形，帮助人们更轻松地理解和解读数据。图表可以有效地展示数据之间的关系、趋势和模式，使数据分析结果更加清晰明了。图表可以增强数据的可读性和可理解性，使数据分析结果更具说服力和感染力。图表可以帮助人们发现数据中隐藏的规律和趋势，为决策提供更科学的依据。常用图表类型介绍1饼图用于展示数据类别及其比例关系，直观地展现各部分占整体的比例。2柱状图用于比较不同类别数据的数量或大小，清晰地展示数据的变化趋势。3折线图用于展示数据随时间的变化趋势，直观地展现数据的增长或下降情况。4散点图用于展示两个变量之间是否存在关系，可识别数据中的异常值和趋势。图表的设计原则简洁明了图表应简洁明了，避免过度装饰和复杂元素。突出重点信息，减少不必要的干扰。易于理解使用直观的图形和标签，使读者能够快速理解图表信息。避免过于专业术语或抽象概念，确保图表易于理解。指标体系的建立1确定目标首先要明确指标体系的目的，例如，衡量企业经营绩效、评估项目进展、或分析市场趋势。2选择指标根据目标选择与之相关的指标，并确保指标能够反映目标的实现程度。3指标权重根据指标的重要性，分配相应的权重，以便准确地反映不同指标对目标的贡献。4数据收集建立数据收集机制，确保指标数据准确、可靠、及时。5定期评估定期评估指标体系的有效性，并根据实际情况进行调整。描述性统计量的计算描述性统计量是用来概括和描述数据特征的指标，可以帮助我们更好地理解数据。指标描述计算公式平均数数据集中所有值的平均值∑x/n中位数将数据按从小到大排列，位于中间位置的值n为奇数时，第(n+1)/2个值；n为偶数时，第n/2和n/2+1个值的平均值众数数据集中出现次数最多的值出现次数最多的值方差数据离散程度的度量，反映数据分布的离散程度∑(x-μ)²/n标准差方差的平方根，与方差一样反映数据分布的离散程度√(∑(x-μ)²/n)集中趋势的度量方法平均数反映数据集中趋势最常用的指标，代表所有数据值的平均水平。中位数将数据从小到大排序，处于中间位置的数据值，不受极端值影响。众数数据集中出现频率最高的数值，适合描述类别型数据。算术平均数适用于数值型数据，通常情况下是最常用的指标。离散程度的衡量指标方差方差反映数据点与平均值的平均偏差平方，数值越大，数据越分散。标准差标准差是方差的平方根，与方差含义相同，但单位与原始数据一致，更容易理解。极差极差是数据最大值与最小值的差，反映数据范围的大小，受极端值影响较大。四分位差四分位差是上四分位数与下四分位数的差，反映数据中间部分的离散程度，不受极端值影响。数据分布的特征分析集中趋势描述数据集中趋势，反映数据主要集中在哪个位置。常用指标包括平均数、中位数和众数。离散程度描述数据分布的离散程度，反映数据分布的离散程度，即数据分布在平均值周围的离散程度。常用指标包括方差、标准差和极差。分布形状描述数据分布的形状，通过直方图或箱线图展示，判断数据分布的偏态和峰度。异常值分析数据分布是否存在异常值，异常值可能是错误数据或极端值，需要进行识别和处理。相关性分析的应用变量关系了解变量之间是否存在关系，并评估关系的强度和方向。预测未来趋势基于历史数据预测未来趋势，例如股票价格或销售额。优化决策根据相关性分析结果，制定更有效的营销策略或产品改进方案。数据挖掘通过相关性分析发现隐藏模式和关系，为数据挖掘提供支持。比较分析的技巧时间序列比较通过比较同一指标在不同时间段的变化趋势，可以发现数据变化规律，预测未来发展方向。空间比较通过比较不同地区或单位的指标数据，可以发现区域差异，找出优秀经验，促进相互学习。分组比较将数据按照某个标准进行分组，然后比较各组数据的差异，可以深入分析问题，找到关键因素。指标比较选择合适的指标进行对比，可以更直观地展现数据的变化情况，并进行有效分析。趋势预测的常用方法时间序列分析基于历史数据，建立模型，预测未来趋势。回归分析通过建立变量之间的关系，预测未来的趋势。机器学习利用算法，从数据中学习模式，进行预测。专家预测邀请专家，根据经验，进行预测。数据挖掘的基本流程1数据准备清理、转换和整合数据2数据探索识别模式和关系3模型构建创建预测模型4模型评估验证模型的准确性5模型部署应用模型进行预测数据挖掘是一个循序渐进的过程，需要经过多个步骤，才能从数据中提取有价值的信息。数据分析的最佳实践明确分析目标明确数据分析的具体目标，并将其分解为可衡量的指标。分析目标要与业务目标相一致，并能为决策提供有效的支持。选择合适的工具根据数据分析的需求选择合适的工具和技术，例如数据可视化工具、统计软件或机器学习库。熟练掌握