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统计学课件统计数据的整理与显示汇报人：AA2024-01-21

Contents目录统计数据概述数据整理方法数据显示技术数据描述性分析数据探索性分析案例实践与操作演示

统计数据概述01

定义统计数据是通过统计调查、实验或观察等手段获得的，用于描述总体或样本特征的一组数值或非数值信息。分类根据数据性质可分为定量数据和定性数据；根据数据来源可分为原始数据和二手数据；根据测量尺度可分为类别数据、顺序数据、等距数据和等比数据。定义与分类

数据来源统计数据可来源于各种渠道，如政府统计机构、市场调查、科研机构、企业内部数据等。数据特点统计数据具有客观性、数量性、总体性和变异性等特点。其中，客观性是指数据真实反映实际情况；数量性是指数据以数值形式表现；总体性是指数据反映总体特征；变异性是指数据之间存在差异。数据来源及特点

统计数据是描述总体特征的基础，通过统计数据可以了解总体的数量特征、结构特征、分布特征等。描述总体特征在抽样调查中，通过样本统计数据可以推断总体参数，为决策提供依据。推断总体参数在统计假设检验中，统计数据是检验假设的依据，通过比较样本统计量与理论分布或总体参数的差异来判断假设是否成立。检验假设通过对历史统计数据的分析，可以预测未来趋势，为决策提供参考。预测未来趋势统计数据在统计学中地位

数据整理方法02

根据研究目的，确定数据来源，设计数据收集工具，如问卷、调查表等。数据收集数据编码数据录入对收集到的数据进行编码，以便于计算机处理和分析。将编码后的数据录入计算机，建立数据库。030201原始数据整理

根据研究目的，从已有的数据库或统计资料中筛选出所需的数据。数据筛选对筛选出的数据进行必要的转换和计算，如数据标准化、缺失值处理等。数据转换将不同来源的数据进行整合，形成一个完整的数据集。数据整合次级数据整理

缺失值处理对缺失值进行插补或删除，以保证数据的完整性。数据变换对数据进行必要的变换，如对数变换、Box-Cox变换等，以改善数据的分布形态或满足分析方法的需要。异常值处理识别并处理数据中的异常值，以避免对分析结果产生不良影响。数据标准化将数据按照一定比例进行缩放，使之落入一个特定的区间，以便于不同单位或量纲的数据能够进行比较和分析。数据清洗与预处理

数据显示技术03

表格显示法频数分布表用于显示数据的分布情况，包括组数、组距、频数等。累计频数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，以更直观地展示数据的累计分布情况。交叉表用于展示两个或多个分类变量之间的关系，通过行列交叉的方式呈现数据。

条形图直方图折线图散点图图形显示法通过条形的长度表示数据的数量或比例，适用于展示分类数据的分布情况。通过连接各数据点形成的折线表示数据的变化趋势，适用于展示时间序列数据或连续变量的变化情况。与条形图类似，但直方图用矩形的面积表示数据的数量或比例，适用于展示连续数据的分布情况。通过点的位置表示两个变量之间的关系，适用于展示两个连续变量之间的相关关系。

一种交互式的数据分析工具，可以根据用户的选择对数据进行分组、汇总、过滤等操作，并以表格形式展示结果。数据透视表通过颜色的深浅表示数据的大小或密度，适用于展示大量数据的分布情况或空间数据的密度情况。热力图通过树形结构表示数据的层次关系或分类情况，适用于展示具有层次结构的数据。树状图其他显示技术

数据描述性分析04

中位数将数据按大小顺序排列后，位于中间位置的数，适用于各种数据分布形态。算术平均数所有观察值的和除以观察值的个数，反映数据集中趋势。众数一组数据中出现次数最多的数，反映数据的集中趋势和分布情况。集中趋势描述

一组数据中最大值与最小值之差，反映数据的波动范围。极差各观察值与平均数差的平方的平均数，反映数据的离散程度。方差方差的算术平方根，反映数据的离散程度，用s表示。标准差离散程度描述

数据分布不对称，偏向某一方向。可分为正偏态和负偏态。偏态分布数据分布的尖峭或扁平程度。峰度大于3时，分布尖峭；峰度小于3时，分布扁平。峰态分布数据呈钟型分布，具有对称性、集中性和均匀变动性等特点。在统计学中具有重要地位，许多统计方法都是基于正态分布假设进行的。正态分布分布形态描述

数据探索性分析05

直方图与核密度估计展示数据的分布情况，核密度估计可平滑地显示分布形态。散点图与相关性分析用于探索两个变量之间的关系及其强弱程度。箱线图用于显示数据分布的中心、离散程度和异常值。数据可视化探索

03处理策略根据异常值的性质和数据集的特点，选择删除、替换或保留异常值。01基于统计方法如使用Z-score或IQR方法来识别异常值。02基于机器学习方法如使用孤立森林等算法来检测异常值。异常值检测与处理

删除缺失值适用于缺失比例较小且对结果影响不大的情况。插补缺失值使用均值、中位数、众数或基于模型的预