统计学基础与数据分析1——统计数据整理表示法及特征数.pptxVIP

汇报人：AA2024-01-25统计学基础与数据分析1——统计数据整理表示法及特征数

目录CONTENTS统计数据整理概述统计数据表示法统计数据特征数数据整理实践应用数据分析方法论述案例分析与讨论

01统计数据整理概述

定义提高数据质量简化数据结构揭示数据规律数据整理定义与目的数据整理是对原始数据进行预处理、分类、汇总和可视化的过程，以便更好地理解和分析数据。通过分类、分组和汇总等操作，简化数据的复杂性，使其更易于分析和解释。通过清洗、去重、处理缺失值和异常值等步骤，提高数据的准确性和可靠性。通过可视化手段展示数据的分布和趋势，帮助发现数据中的模式和规律。

通过设计问卷并收集受访者的回答来获取数据。问卷调查通过在控制条件下进行实验来获取数据。实验数据数据来源与分类

通过直接观察或记录现象来获取数据。从政府、学术机构或企业等公开的数据库中获取数据。数据来源与分类公共数据库观察数据

定量数据可以量化的数据，如身高、体重、温度等。定性数据描述性质或特征的数据，如性别、职业、颜色等。数据来源与分类

时序数据按时间顺序排列的数据，如股票价格、气温变化等。空间数据描述地理位置或空间关系的数据，如地图、卫星图像等。数据来源与分类

步骤二收集并审查原始数据。从各种来源收集原始数据，并对其进行初步审查，了解数据的类型、结构和质量。步骤四数据转换与标准化。根据需要，对数据进行转换和标准化处理，如数据类型的转换、量纲的统一等。步骤六数据汇总与可视化。对分类后的数据进行汇总和可视化处理，以便更直观地展示数据的分布和趋势。步骤一明确整理目的和要求。在开始整理数据之前，需要明确整理的目的和要求，以便选择合适的方法和工具。步骤三数据清洗。对原始数据进行清洗，包括处理缺失值、异常值、重复值和错误值等。步骤五数据分类与分组。根据数据的特征和需求，对数据进行分类和分组，以便更好地揭示数据的内在规律。010203040506数据整理流程

02统计数据表示法

用于表示数据分布的表格，列出各组数据的频数。频数分布表累计频数分布表百分比分布表在频数分布表的基础上，计算出各组数据的累计频数并列出。将各组数据的频数转换为百分比形式表示，更直观地展示数据分布情况。030201表格表示法

用矩形的面积表示各组数据的频数分布情况，矩形的高度代表频数密度。直方图将各组数据的中点用直线连接而成的图形，可以清晰地看出数据的走势。折线图用扇形的面积表示各组数据的占比情况，可以直观地看出各组数据的相对大小。饼图图形表示法

其他表示法数据地图将数据与地理空间信息相结合，通过地图的形式展示数据的空间分布情况。热力图用颜色的深浅表示数据的大小和分布情况，颜色越深代表数据越大或越集中。词云图用于展示文本数据中词汇的出现频率，词汇的大小和颜色代表其出现频率的高低。

03统计数据特征数

所有数据之和除以数据个数，反映数据集中趋势。算术平均数将数据按大小排列后，位于中间位置的数，对极端值不敏感。中位数出现次数最多的数，反映数据的集中情况。众数集中趋势度量

四分位数间距上四分位数与下四分位数之差，反映中间50%数据的离散程度。极差最大值与最小值之差，反映数据波动范围。方差与标准差衡量数据离散程度的常用指标，方差是各数据与均值之差的平方的平均数，标准差是方差的平方根。离中趋势度量

03偏态与峰态的图形表示通过箱线图、直方图等图形可以直观地观察数据的偏态与峰态特征。01偏态系数描述数据分布偏态程度的统计量，正值表示右偏，负值表示左偏。02峰态系数描述数据分布峰态程度的统计量，正值表示尖峰，负值表示平峰。偏态与峰态度量

04数据整理实践应用

缺失值处理对缺失数据进行填补、删除或插值等方法处理，以保证数据完整性。异常值检测与处理通过统计方法、箱线图等手段识别异常值，采取删除、替换或保留策略。数据平滑采用移动平均、指数平滑等方法消除数据波动，揭示潜在趋势。数据清洗与预处理

通过对数转换、Box-Cox变换等手段将数据转换为正态分布或接近正态分布，以满足后续分析需求。数据转换采用Z-score标准化、最小-最大标准化等方法将数据按比例缩放，消除量纲影响，便于不同特征间的比较。数据标准化将连续型数据转换为离散型数据，如通过分箱、卡方分箱等方法进行分段处理。数据离散化数据转换与标准化

采用主成分分析（PCA）、因子分析等方法降低数据维度，提取主要特征，减少存储空间占用。数据压缩通过哈夫曼编码、游程编码等手段对数据进行无损压缩，提高存储效率。数据编码针对大数据场景，采用分布式存储、列式存储等方案提高数据存储和访问性能。存储优化数据压缩与存储优化

05数据分析方法论述

利用图表、图像等方式直观展示数据的分布、趋势和异常。数据可视化通过平均数、中位数和众数等指标描述数据分布的中心位置。数据的集中趋势度量应用方差、标准差