《数据的整理与表示》课件.pptx

2023《数据的整理与表示》课件

contents目录数据的收集与预处理数据的整理数据的表示

01数据的收集与预处理

调查法包括问卷调查、访谈、观察等，适用于收集定量的数据。实验法通过实验设计、控制和操作，收集定量的数据。观测法通过长期、系统地观察和记录，收集定性的数据。数据收集的方法

数据预处理的方法删除重复、异常和不完整的数据，处理缺失值和离群值。数据清洗数据转换数据简化数据分组将数据转换成合适的格式和类型，便于后续分析。将大量数据进行简化和压缩，提取关键信息。将数据进行分组和分类，便于进行数据的整理和分析。

02数据的整理

VS将数据按照不同的属性进行分类，例如年龄段、性别、职业等，以便于后续的分析和解读。数据分组将数据按照一定的特征进行分组，如按照消费水平、教育程度等，以便于针对不同的组别进行差异化的分析和处理。按照属性分类数据分类与分组

按照数值大小排序将数据按照数值大小进行排序，以便于观察数据的变化趋势和分布情况。按照时间顺序排序将数据按照时间顺序进行排序，以便于观察数据的变化情况和历史发展趋势。数据排序

数据标准化将不同量级的数据转化为标准化的数值，以便于进行比较和分析。数据规范化将数据的比例进行规范化，以便于消除数据量级的影响，更好地进行数据分析。数据归一化

03数据的表示

表格的组成表格主要由表头、表体和表尾三部分组成，其中表体包含了数据的各个指标和相应的数值。表格的分类表格根据其作用和内容可以分为调查表、统计表、列表表等多种类型。表格的优缺点表格是一种直观、清晰的数据呈现方式，可以清晰地展示数据的分布特征和相互关系，但是表格的表现形式较为单一，信息量大时难以直观理解。表格数据表示

图表的组成图表主要由图例、坐标轴、数据线和标注等部分组成。图表的分类图表根据其表现形式可以分为柱状图、折线图、饼图、散点图等多种类型。图表的优缺点图表具有直观、形象、简洁、信息量大等特点，可以清晰地展示数据的分布特征和相互关系，但是图表的表现形式较为单一，不同类型的数据需要选择不同的图表类型。图表数据表示

多维数据的表示多维数据的概念多维数据是指从多个角度、多个指标对数据进行描述和分析，从而反映数据的全貌和本质特征。多维数据的表示方法多维数据的表示方法主要有星型模型和雪花模型两种。多维数据的应用场景多维数据广泛应用于商业智能、数据挖掘、决策支持等领域。010203

03决策支持应用决策支持应用主要利用多维数据进行趋势分析、预测分析等，为决策者提供科学、准确的数据支持。多维数据的应用场景01商业智能应用商业智能应用主要利用多维数据对企业的业务状况进行分析和展示，帮助企业进行决策支持。02数据挖掘应用数据挖掘应用主要利用多维数据进行关联分析、聚类分析等，发现数据中的潜在规律和应用价值。

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