數(shù)據(jù)統(tǒng)計與分析課件2024-01-24數(shù)據(jù)統(tǒng)計與分析概述數(shù)據(jù)收集與整理數(shù)據(jù)描述性分析概率論基礎(chǔ)統(tǒng)計推斷數(shù)據(jù)挖掘與機器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)案例分析與實戰(zhàn)演練目錄01數(shù)據(jù)統(tǒng)計與分析概述指對數(shù)據(jù)進(jìn)行收集、整理、歸納和描述的過程，以便更好地理解和解釋數(shù)據(jù)。指對數(shù)據(jù)進(jìn)行深入探究、挖掘和建模的過程，以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的規(guī)律、趨勢和關(guān)聯(lián)，為決策提供支持。數(shù)據(jù)統(tǒng)計與分析的定義數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)統(tǒng)計通過數(shù)據(jù)統(tǒng)計與分析，可以快速準(zhǔn)確地獲取關(guān)鍵信息，為決策提供支持，提高決策效率。提高決策效率發(fā)現(xiàn)潛在規(guī)律優(yōu)化資源配置數(shù)據(jù)分析可以揭示數(shù)據(jù)之間的潛在規(guī)律和關(guān)聯(lián)，幫助人們更好地理解和預(yù)測未來趨勢。通過對數(shù)據(jù)的統(tǒng)計和分析，可以優(yōu)化資源配置，提高資源利用效率，降低成本。030201數(shù)據(jù)統(tǒng)計與分析的重要性用于市場研究、消費者行為分析、銷售預(yù)測等，幫助企業(yè)制定營銷策略和優(yōu)化產(chǎn)品。商業(yè)領(lǐng)域醫(yī)療領(lǐng)域金融領(lǐng)域社會科學(xué)領(lǐng)域用于疾病診斷、藥物研發(fā)、流行病預(yù)測等，提高醫(yī)療水平和患者生活質(zhì)量。用于風(fēng)險管理、投資分析、信用評估等，保障金融市場的穩(wěn)定和安全。用于人口統(tǒng)計、經(jīng)濟研究、政策評估等，推動社會科學(xué)的發(fā)展和進(jìn)步。數(shù)據(jù)統(tǒng)計與分析的應(yīng)用領(lǐng)域02數(shù)據(jù)收集與整理政府部門企業(yè)機構(gòu)學(xué)術(shù)研究機構(gòu)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)來源如國家統(tǒng)計局、各級地方政府統(tǒng)計局等發(fā)布的官方數(shù)據(jù)。如大學(xué)、研究所等發(fā)布的學(xué)術(shù)論文、研究報告。如市場調(diào)研公司、咨詢公司等發(fā)布的行業(yè)報告、市場數(shù)據(jù)。如社交媒體、電商平臺、搜索引擎等產(chǎn)生的海量用戶數(shù)據(jù)。以數(shù)值形式表示的數(shù)據(jù)，如人口數(shù)量、銷售額等。定量數(shù)據(jù)以文字或類別形式表示的數(shù)據(jù)，如性別、職業(yè)等。定性數(shù)據(jù)按時間順序排列的數(shù)據(jù)，如股票價格、氣溫變化等。時序數(shù)據(jù)描述地理空間位置的數(shù)據(jù)，如地圖、地理位置等。空間數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)類型問卷調(diào)查通過與目標(biāo)人群進(jìn)行面對面或電話訪談，收集數(shù)據(jù)。訪談?wù){(diào)查觀察法實驗法01020403通過設(shè)計實驗，控制某些變量，收集數(shù)據(jù)以檢驗假設(shè)。通過設(shè)計問卷，向目標(biāo)人群收集數(shù)據(jù)。通過觀察目標(biāo)人群的行為、態(tài)度等，收集數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)收集方法對收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行分類、匯總、排序等操作，以便于后續(xù)分析。數(shù)據(jù)整理對整理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行檢查、糾正錯誤、刪除重復(fù)值等操作，以確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和一致性。數(shù)據(jù)清洗根據(jù)需要，對數(shù)據(jù)進(jìn)行轉(zhuǎn)換處理，如將定性數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為定量數(shù)據(jù)、對數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理等。數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換將整理清洗后的數(shù)據(jù)存儲到數(shù)據(jù)庫或數(shù)據(jù)倉庫中，以便后續(xù)分析和應(yīng)用。數(shù)據(jù)存儲數(shù)據(jù)整理與清洗03數(shù)據(jù)描述性分析所有數(shù)據(jù)的和除以數(shù)據(jù)的個數(shù)，反映數(shù)據(jù)集中趨勢。算術(shù)平均數(shù)將數(shù)據(jù)按大小順序排列，位于中間位置的數(shù)，反映數(shù)據(jù)中等水平。中位數(shù)數(shù)據(jù)中出現(xiàn)次數(shù)最多的數(shù)，反映數(shù)據(jù)集中情況。眾數(shù)數(shù)據(jù)的集中趨勢

數(shù)據(jù)的離散程度極差最大值與最小值的差，反映數(shù)據(jù)波動范圍。方差各數(shù)據(jù)與平均數(shù)之差的平方的平均數(shù)，反映數(shù)據(jù)波動程度。標(biāo)準(zhǔn)差方差的算術(shù)平方根，反映數(shù)據(jù)波動大小的絕對值。數(shù)據(jù)以平均數(shù)為中心對稱分布，如正態(tài)分布。對稱分布數(shù)據(jù)分布不對稱，分為左偏和右偏兩種。偏態(tài)分布數(shù)據(jù)分布的尖峭或扁平程度，分為尖峰和扁平兩種。峰態(tài)分布數(shù)據(jù)的分布形態(tài)圖表類型直方圖、折線圖、散點圖、箱線圖等，用于直觀展示數(shù)據(jù)特征。數(shù)據(jù)標(biāo)注添加數(shù)據(jù)標(biāo)簽、圖例、坐標(biāo)軸標(biāo)題等，提高圖表可讀性。色彩搭配合理運用色彩，突出重要信息，增強視覺效果。動態(tài)交互支持圖表動態(tài)交互，如鼠標(biāo)懸停提示、拖拽縮放等，提高用戶體驗。數(shù)據(jù)可視化04概率論基礎(chǔ)03古典概型與幾何概型熟悉古典概型和幾何概型的定義和計算方法，能夠運用這兩種概型解決簡單的概率問題。01事件的定義與分類了解事件的概念，掌握事件的分類方法，如互斥事件、對立事件等。02概率的定義與性質(zhì)理解概率的基本定義，掌握概率的基本性質(zhì)，如非負(fù)性、規(guī)范性、可加性等。事件與概率事件的獨立性了解事件獨立性的定義和性質(zhì)，能夠判斷兩個或多個事件是否相互獨立。乘法公式與全概率公式掌握乘法公式和全概率公式的應(yīng)用，能夠運用這些公式解決復(fù)雜的概率問題。條件概率的定義與計算理解條件概率的概念，掌握條件概率的計算方法，能夠運用條件概率解決相關(guān)的問題。條件概率與獨立性離散型隨機變量的分布律熟悉離散型隨機變量的分布律，如0-1分布、二項分布、泊松分布等，能夠運用這些分布律解決實際問題。連續(xù)型隨機變量的概率密度了解連續(xù)型隨機變量的概率密度函數(shù)，如均勻分布、指數(shù)分布、正態(tài)分布等，能夠運用這些概率密度函數(shù)解決實際問題。隨機變量的定義與分類理解隨機變量的概念，掌握隨機變量的分類方法，如離散型隨機變量和連續(xù)型隨機變量。隨機變量及其分布大數(shù)定律與中心極限定理大數(shù)定律理解大數(shù)定律的基本思想和應(yīng)用條件，能夠運用大數(shù)定律解釋一些實際現(xiàn)象。中心極限定理掌握中心極限定理的基本內(nèi)容和應(yīng)用條件，能夠運用中心極限定理解決一些實際問題，如估計總體均值、預(yù)測未來趨勢等。05統(tǒng)計推斷用樣本統(tǒng)計量來估計總體參數(shù)的方法，如樣本均值、樣本比例等。點估計根據(jù)樣本數(shù)據(jù)計算出一個區(qū)間，該區(qū)間以一定的置信水平包含了總體參數(shù)的真值。區(qū)間估計無偏性、有效性和一致性是評價估計量的重要標(biāo)準(zhǔn)。評價標(biāo)準(zhǔn)參數(shù)估計基本思想先對總體參數(shù)提出一個假設(shè)，然后利用樣本信息來判斷這個假設(shè)是否合理。檢驗步驟提出假設(shè)、確定檢驗統(tǒng)計量、計算檢驗統(tǒng)計量的值、確定顯著性水平、作出決策。檢驗類型包括單樣本檢驗、雙樣本檢驗和配對樣本檢驗等。假設(shè)檢驗123通過分析不同來源的變異對總變異的貢獻(xiàn)大小，從而確定可控因素對研究結(jié)果影響力的大小。基本思想建立假設(shè)、構(gòu)造檢驗統(tǒng)計量、確定顯著性水平、計算F值、作出決策。分析步驟適用于多個總體均值是否相等的檢驗問題。應(yīng)用場景方差分析通過建立因變量和自變量之間的回歸模型，來預(yù)測因變量的取值并解釋自變量對因變量的影響程度?；舅枷氚ň€性回歸、非線性回歸、多元回歸等。回歸類型通過擬合優(yōu)度、顯著性檢驗等指標(biāo)來評價回歸模型的優(yōu)劣。模型評價回歸分析06數(shù)據(jù)挖掘與機器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)分類、聚類、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘、時間序列分析等。數(shù)據(jù)挖掘流程數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、數(shù)據(jù)挖掘、結(jié)果評估與應(yīng)用。數(shù)據(jù)挖掘定義從大量數(shù)據(jù)中提取出有用信息和知識的過程。數(shù)據(jù)挖掘概述監(jiān)督學(xué)習(xí)通過已知輸入和輸出數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，預(yù)測新數(shù)據(jù)輸出。無監(jiān)督學(xué)習(xí)發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的內(nèi)在結(jié)構(gòu)和關(guān)系，如聚類、降維等。強化學(xué)習(xí)智能體通過與環(huán)境交互，學(xué)習(xí)最優(yōu)決策策略。深度學(xué)習(xí)利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，對數(shù)據(jù)進(jìn)行高層次的抽象和表示。機器學(xué)習(xí)算法簡介從原始特征中選擇出對模型訓(xùn)練有重要影響的特征子集。特征選擇將高維數(shù)據(jù)映射到低維空間，保留主要特征同時減少計算復(fù)雜度。降維技術(shù)主成分分析（PCA）、線性判別分析（LDA）、局部線性嵌入（LLE）等。常見方法特征選擇與降維技術(shù)模型評估與優(yōu)化方法準(zhǔn)確率、精確率、召回率、F1分?jǐn)?shù)等。模型評估指標(biāo)通過調(diào)整模型超參數(shù)，優(yōu)化模型性能。超參數(shù)調(diào)優(yōu)集成學(xué)習(xí)、Bagging、Boosting等，提高模型泛化能力。模型融合技術(shù)交叉驗證、網(wǎng)格搜索、隨機搜索等。模型選擇策略07案例分析與實戰(zhàn)演練用戶畫像構(gòu)建通過收集用戶的瀏覽、購買、評價等行為數(shù)據(jù)，構(gòu)建用戶畫像，分析用戶的興趣、偏好和消費習(xí)慣。商品推薦算法基于用戶的歷史行為數(shù)據(jù)和用戶畫像，設(shè)計商品推薦算法，實現(xiàn)個性化推薦，提高用戶滿意度和購買轉(zhuǎn)化率。營銷活動效果評估分析營銷活動的用戶參與度、銷售額等數(shù)據(jù)，評估活動效果，為未來的營銷策略提供數(shù)據(jù)支持。案例一：電商用戶行為分析信用評分模型收集和分析金融市場數(shù)據(jù)，評估市場風(fēng)險，為投資決策提供數(shù)據(jù)支持。市場風(fēng)險評估欺詐檢測通過分析交易數(shù)據(jù)，識別潛在的欺詐行為，保護(hù)金融機構(gòu)和客戶的利益。利用歷史信貸數(shù)據(jù)，構(gòu)建信用評分模型，預(yù)測借款人的違約風(fēng)險，為信貸決策提供依據(jù)。案例二：金融風(fēng)險評估與預(yù)測疾病預(yù)測與預(yù)防01通過分析患者的歷史健康數(shù)據(jù)，預(yù)測疾病的發(fā)展趨勢，為患者提供個性化的預(yù)防和治療建議。醫(yī)療資源配置優(yōu)化02收集和分析醫(yī)療資源的使用情況，優(yōu)化資源配置，提高醫(yī)療服務(wù)的效率和質(zhì)量。臨床試驗數(shù)據(jù)分析03分析臨床試驗數(shù)據(jù)，評估新藥物或治療方法的療效和安全性，為醫(yī)學(xué)研究和臨床實踐提供科學(xué)依據(jù)。案例三：醫(yī)療健康數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用使用Python中的pandas庫進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理，包括數(shù)據(jù)導(dǎo)入、缺失值處理、異常