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文本内容:
《数据的数字特征》ppt课件•数据的集中趋势目录•数据的离散程度CONTENTS•数据的分布形态•数据特征的应用•总结与展望01CHAPTER数据的集中趋势平均数平均数能够反映数据的总体“平均水平均数是一组数据的总和除以数据的平”,但不能反映数据分布的离散程个数,用于描述数据的“平均水平”度计算方法将所有数值相加,然后除以数值的数量中位数中位数是一组数据按大小顺序对于奇数个数据,中位数就是中位数主要用于描述数据的对排列后,位于中间位置的数值中间那个数;对于偶数个数据,称性,对于异常值较为稳健中位数是中间两个数的平均值众数众数是数据中出现次众数主要反映数据的数最多的数值集中趋势和典型值,尤其在数据量较大时更有意义如果一个数据在数据集中出现次数最多,则该数据是众数02CHAPTER数据的离散程度方差计算公式为$sigma^2=frac{1}{N}sum_{i=1}^{N}x_i-mu^2$,其中$sigma^2$表示方差,$N$表示数据个数,$x_i$表示每个数据点,$mu$表示数据的平均数方差用于衡量一组数据的离散程度,即各数值与其平方差越大,说明数据离散程度越高,即各数据点与平均数之间的偏差均数的偏差较大;方差越小,说明数据离散程度越低,即各数据点与平均数的偏差较小极差极差是一组数据中的最大值与最小值之计算公式为$R=x_{max}-极差越大,说明数据波动范围越大,即差,即数据的范围x_{min}$,其中$R$表示极差,最大值和最小值之间的差距越大;极差$x_{max}$表示最大值,$x_{min}$表越小,说明数据波动范围越小,即最大示最小值值和最小值之间的差距越小标准差标准差是方差的平方根,用于衡量数据的离散程度计算公式为$sigma=sqrt{frac{1}{N}sum_{i=1}^{N}x_i-mu^2}$,其中$sigma$表示标准差,其他符号同方差的计算公式标准差越大,说明数据离散程度越高,即各数据点与平均数的偏差较大;标准差越小,说明数据离散程度越低,即各数据点与平均数的偏差较小03CHAPTER数据的分布形态正态分布正态分布是一种常见的概率分布,其概率密度函数呈钟形,对称轴为均值所在直线在正态分布中,约68%的数据落在均值的一个标准差范围内,约95%的数据落在两个标准差范围内,约99%的数据落在三个标准差范围内正态分布广泛存在于自然现象和社会现象中,如人类的身高、考试分数等偏态分布偏态分布是指数据分布不对称的在偏态分布中,数据可能集中在偏态分布常见于一些具有特定特情况,与正态分布不同均值的一侧或两侧,导致分布的征的数据集,如收入、寿命等形状呈现偏斜峰态分布峰态分布是指数据分布的形状陡峭或平坦的情况在峰态分布中,数据可能集中在某一特定值附近,导致分布的形状呈现尖峰或平坦峰态分布常见于一些具有特定特征的数据集,如气温、股票价格等04CHAPTER数据特征的应用在统计学中的应用参数估计利用数据的数字特征进行参数估计,描述统计如使用均值和方差估计总体均值和方差数据的数字特征是描述统计的重要组成部分,用于概括和描述数据的分布情况、集中趋势和离散程度假设检验在假设检验中,数据的数字特征用于比较不同总体的分布差异,如比较两组数据的均值是否相等在数据分析中的应用数据清洗可视化特征工程数据的数字特征可用于识别异常数据的数字特征可以用于数据可基于数据的数字特征进行特征工值和缺失值,以便进行数据清洗视化,如直方图、箱线图和散点程,提取有意义的特征,提高数和预处理图等,以直观地展示数据的分布据分析和机器学习模型的性能和关系在决策制定中的应用010203预测和决策风险评估资源分配数据的数字特征可用于预数据的数字特征可用于风基于数据的数字特征进行测和决策,如使用历史销险评估,如利用财务指标资源分配,如根据客户价售数据进行销售预测,以评估公司的财务风险值和市场潜力分配市场预便制定相应的营销策略算05CHAPTER总结与展望数据特征的重要性数据特征是数据分析的基础01准确提取和利用数据的数字特征,是进行深入数据分析和挖掘的关键数据特征对于决策制定至关重要02通过对数据特征的识别和利用,可以帮助决策者更好地理解数据,从而做出更准确的决策数据特征有助于提高预测精度03在预测模型中,利用数据的数字特征可以提高预测的精度和稳定性数据特征的未来发展特征提取技术的改进随着机器学习和人工智能技术的不断发展,数据特征的提取将更加自动化和智能化特征选择方法的创新未来将出现更多特征选择和降维的方法,帮助用户更好地理解和利用数据的数字特征特征融合技术的探索随着多源数据的普遍应用,如何有效地融合不同来源的特征成为一个重要的研究方向数据特征与现代科技数据特征与云计算云计算提供了强大的计算资源和存储能力,使得1大规模数据的特征提取和分析成为可能数据特征与大数据技术大数据技术为海量数据的特征提取提供了解决方2案,提高了数据处理和分析的效率数据特征与机器学习机器学习算法可以帮助自动提取数据的特征,并3基于这些特征进行分类、聚类和预测等任务THANKS谢谢。