《描述统计分析》课件

ONE KEEPVIEW2023-2026《描述统计分析》ppt课件REPORTING•描述统计分析概述•数据收集与整理•描述性统计量目•数据的可视化•描述统计分析的注意事项录CATALOGUEPART01描述统计分析概述定义与目的定义描述统计分析是对数据进行整理、简化和概括，以直观地反映数据的基本特征和内在规律性的方法目的通过对数据进行描述统计分析，可以更好地理解数据，发现数据中的模式、趋势和异常值，为进一步的数据分析和挖掘提供基础描述统计分析的步骤数据收集数据描述收集需要分析的数据，确保数使用各种统计量（如均值、中据的准确性和完整性位数、众数、标准差等）来描述数据的基本特征和分布情况数据整理数据可视化对数据进行清洗、分类和分组通过图表（如直方图、箱线图、等操作，使其更加有序和易于散点图等）将数据呈现出来，分析使数据更加直观易懂描述统计分析的应用场景010203市场营销人力资源管理金融分析通过对市场调查数据进行通过对员工绩效数据进行通过对金融数据进行描述描述统计分析，了解客户描述统计分析，了解员工统计分析，了解市场走势需求和市场趋势，为营销绩效情况，为人力资源管和风险情况，为投资决策策略制定提供依据理和培训提供参考提供支持PART02数据收集与整理数据收集的方法调查法实验法观察法文献法通过问卷、访谈等方式通过控制实验条件来观通过观察和记录目标对通过查阅已有的文献资收集数据，适用于大样察和记录数据，适用于象的行为、特征等数据，料来获取数据，适用于本和特定目标群体的研探索因果关系和验证假适用于自然环境下的研历史研究和理论验证究设究数据整理的步骤01020304数据清洗数据转换数据分组数据描述检查数据质量，处理缺失值、将数据转换为适合分析的格式根据研究目的对数据进行分类计算描述性统计量，如均值、异常值和错误值和类型和分组中位数、众数、标准差等数据整理的工具与技术Excel SPSS常用的电子表格软件，可用于数据整理、计专业的统计分析软件，提供数据整理、统计算和分析分析等功能Python R编程语言，通过pandas等库可以方便地进统计计算语言，具有强大的数据处理和分析行数据整理和分析能力PART03描述性统计量均值、中位数、众数均值中位数众数表示数据的平均水平，计将数据按大小排序后，位数据中出现次数最多的数算所有数值的和除以数值于中间位置的数值值的数量方差、标准差、变异系数标准差方差的平方根，也是衡量数据离散方差程度的指标表示数据离散程度的量，计算各数值与均值之差的平方和的平均值变异系数标准差与均值的比值，用于比较不同均值的数据离散程度偏度、峰度偏度描述数据分布对称性的指标，正偏度表示数据右偏，负偏度表示数据左偏峰度描述数据分布形态陡峭程度的指标，峰度大于3的分布比正态分布更陡峭，峰度小于3的分布比正态分布更平缓PART04数据的可视化图表类型选择柱状图折线图用于比较不同类别之间的数据，便于用于展示数据随时间或其他变量的变观察数据之间的差异化趋势饼图点状图用于表示各部分在整体中所占的比例用于展示多个数据点之间的关系和趋势箱线图、直方图、散点图箱线图散点图用于展示数据的分布、异常值和四分用于展示两个变量之间的关系和趋势位数直方图用于展示数据的频数分布和概率密度数据可视化工具与软件Excel PythonTableau适用于简单的数据分析和可视化，适用于复杂的数据分析和可视化，适用于数据可视化和数据分析，易于学习和操作需要一定的编程基础易于操作和可视化效果强大PART05描述统计分析的注意事项数据异常值的处理识别在进行描述统计分析之前，应先对数据进行初步的探索性分析，识别是否存在异常值处理对于异常值，应根据实际情况进行相应的处理常见的处理方法包括删除、替换或用中位数、众数等代替异常值记录在处理异常值时，应详细记录处理方法和理由，以便后续分析和解释数据分布的假设检验确定检验假设在进行描述统计分析之前，应明确数据分布的假设，例如是否符合正态分布、均匀分布等选择合适的统计量根据假设检验的目的和数据特征，选择合适的统计量进行检验判断显著性根据统计量的值和显著性水平，判断数据是否符合预期的分布假设描述统计分析的局限性仅适用于定量数据01描述统计分析主要适用于定量数据，对于定性数据或等级数据可能不太适用无法揭示数据内在结构02描述统计分析主要关注数据的集中趋势、离散程度和分布形态，无法揭示数据之间的内在结构和关系对数据特征的依赖03描述统计分析的结果很大程度上依赖于数据的特征和分布，对于非正态分布或异常值较多的数据可能不太准确22002233--22002266END KEEPVIEWTHANKS感谢观看REPORTING。