null数据
分析
定性数据统计分析pdf销售业绩分析模板建筑结构震害分析销售进度分析表京东商城竞争战略分析
数据分析有趣的统计有趣的统计女性眨眼的次数几乎是男性的两倍
使用右手的人的平均寿命比“左撇子”的人的平均寿命长9年
你至少和其他900万个人一起过生日
中国说英语的人比美国的多
世界上最有价值的品牌是这样一个顺序：万宝路、可口可乐和百威
你相信这些结论都是正确的吗？他们可以用统计
方法
快递客服问题件处理详细方法山木方法pdf计算方法pdf华与华方法下载八字理论方法下载
进行检验资料来源：Mario F.Triiola 著《初级统计学》统计的滥用统计的滥用大约在一个世纪以前，政治家Benjamin Disraeli曾有一个著名的论断：“有三类谎言：谎言、糟透的谎言和统计。”他还说：“图并没有说谎，是说谎者在画图”
历史学家Andrew Lang说，一些人使用统计“就像喝醉酒的人使用街灯柱—支撑的功能多于照明
统计滥用
不好的样本
过小的样本
误导性图
表
关于同志近三年现实表现材料材料类招标技术评分表图表与交易pdf视力表打印pdf用图表说话 pdf
局部描述
故意曲解资料来源：Mario F.Triiola 著《初级统计学》数据分析在企业管理中的应用数据分析在企业管理中的应用数据分析在企业管理中的应用数据分析在企业管理中的应用 数据的预处理
分类和顺序数据的整理与显示
数值型数据的整理与显示
统计表统计研究的过程统计研究的过程实际问题什么是统计数据？
(data)什么是统计数据？
(data)对现象进行测量的结果
不是指单个的数字，而是由多个数据构成的数据集
不仅仅是指数字，它可以是数字的，也可以是文字的 统计数据的分类统计数据的分类统计数据的分类统计数据的分类
(按计量尺度分)统计数据的分类
(按计量尺度分)分类数据(categorical data)
只能归于某一类别的非数字型数据
对事物进行分类的结果，数据表现为类别，用文字来表述
例如，人口按性别分为男、女两类
顺序数据(rank data)
只能归于某一有序类别的非数字型数据
对事物类别顺序的测度，数据表现为类别，用文字来表述
例如，产品分为一等品、二等品、三等品、次品等
数值型数据(metric data)
按数字尺度测量的观察值
结果表现为具体的数值，对事物的精确测度
例如：身高为175cm、168cm、183cm统计数据的分类
(按收集方法分)统计数据的分类
(按收集方法分)观测的数据(observational data)
通过调查或观测而收集到的数据
在没有对事物人为控制的条件下而得到的
有关社会经济现象的统计数据几乎都是观测数据
试验的数据(experimental data)
在试验中控制试验对象而收集到的数据
比如，对一种新药疗效的试验，对一种新的农作物品种的试验等
自然科学领域的数据大多数都为试验数据统计数据的分类
(按时间状况分)统计数据的分类
(按时间状况分)截面数据(cross-sectional data)
在相同或近似相同的时间点上收集的数据
描述现象在某一时刻的变化情况
比如，2003年我国各地区的国内生产总值数据
时间序列数据(time series data)
在不同时间上收集到的数据
描述现象随时间变化的情况
比如，1996年至2003年国内生产总值数据数据分析工具
(统计软件)数据分析工具
(统计软件)典型的统计软件
SAS
SPSS
MINITAB
STATISTICA
Excelnull3.1 数据的预处理3.1.1 数据审核
3.1.2 数据筛选
3.1.3 数据排序作者识别作者识别1787—1788年，Alexander Hamilton，John Jay和James Madison为了说服纽约人认可宪法，匿名发表了著名的85篇论文。这些论文中的大多数作者已经得到了识别，但是，其中的12篇论文的作者身份引起了争议。通过对不同单词的频数进行统计分析，我们现在可以得出结论， James Madison最有可能是这12篇论文的作者。对于这些存在争议的论文，认为James Madison是原创作者的说法占主导地位，而且几乎可以肯定这种说法是正确的。资料来源：Mario F.Triiola 著《初级统计学》数据的预处理数据的预处理数据审核
检查数据中的错误
数据筛选
找出符合条件的数据
数据排序
升序和降序
寻找数据的基本特征数据筛选与排序数据筛选与排序数据筛选
(data filter)数据筛选
(data filter)当数据中的错误不能予以纠正，或者有些数据不符合调查的要求而又无法弥补时，需要对数据进行筛选
数据筛选的内容
将某些不符合要求的数据或有明显错误的数据予以剔除
将符合某种特定条件的数据筛选出来，而不符合特定条件的数据予以剔除数据筛选
(data filter)数据筛选
(data filter)用Excel进行数据筛选
8名学生的考试成绩数据 数据排序
(data rank)数据排序
(data rank)按一定顺序将数据排列，以发现一些明显的特征或趋势，找到解决问题的线索
排序有助于对数据检查纠错，以及为重新归类或分组等提供依据
在某些场合，排序本身就是分析的目的之一
排序可借助于计算机完成数据排序
(方法)数据排序
(方法)分类数据的排序
字母型数据，排序有升序降序之分，但习惯上用升序
汉字型数据，可按汉字的首位拼音字母排列，也可按笔画排序，其中也有笔画多少的升序降序之分
数值型数据的排序
递增排序：设一组数据为x1，x2，…，xn，递增排序后可表示为：x(1)
x(2)>…>x(n)null3.2 分类和顺序数据的整理与显示3.2.1 分类数据的整理与图示
3.2.2 顺序数据的整理与图示数据的整理与显示
(基本问题)数据的整理与显示
(基本问题)要弄清所面对的数据类型，因为不同类型的数据，所采取的处理方式和方法是不同的
对分类数据和顺序数据主要是作分类整理
对数值型数据则主要是作分组整理
适合于低层次数据的整理和显示方法也适合于高层次的数据；但适合于高层次数据的整理和显示方法并不适合于低层次的数据分类数据的整理与图示分类数据的整理与图示分类数据的整理
(基本过程)分类数据的整理
(基本过程)1. 列出各类别3. 制作频数分布表
4. 用图形显示数据分类数据的整理
(可计算的统计量)分类数据的整理
(可计算的统计量)频数(frequency) ：落在各类别中的数据个数
比例(proportion) ：某一类别数据占全部数据的比值
百分比(percentage) ：将对比的基数作为100而计算的比值
比率(ratio) ：不同类别数值的比值
分类数据整理—频数分布表
(例题分析)分类数据整理—频数分布表
(例题分析)【例】一家市场调查公司为研究不同品牌饮料的市场占有率，对随机抽取的一家超市进行了调查。调查员在某天对50名顾客购买饮料的品牌进行了记录，如果一个顾客购买某一品牌的饮料，就将这一饮料的品牌名字记录一次 。右边就是记录的原始数据
用Excel制作频数分布表分类数据的图示—条形图
(bar Chart)分类数据的图示—条形图
(bar Chart)用宽度相同的条形的高度或长短来表示各类别数据的图形
有单式条形图、复式条形图等形式
主要用于反映分类数据的频数分布
绘制时，各类别可以放在纵轴，称为条形图，也可以放在横轴，称为柱形图分类数据的图示—条形图
(例题分析)分类数据的图示—条形图
(例题分析)分类数据的图示—饼图
(pie Chart)分类数据的图示—饼图
(pie Chart)也称圆形图，是用圆形及圆内扇形的面积来表示数值大小的图形
主要用于表示总体或样本中各组成部分所占的比例，对于研究结构性问题十分有用
绘制圆形图时，总体中各部分所占的百分比用圆内的各个扇形面积表示，这些扇形的中心角度，是按各部分数据百分比占3600的相应比例确定的分类数据的图示—饼图
(例题分析)分类数据的图示—饼图
(例题分析)顺序数据的整理与图示顺序数据的整理与图示顺序数据的整理
(可计算的统计量)顺序数据的整理
(可计算的统计量)1. 累积频数(cumulative frequencies)：各类别频数的逐级累加
2. 累积频率(cumulative percentages)：各类别频率(百分比)的逐级累加
顺序数据的频数分布表
(例题分析)顺序数据的频数分布表
(例题分析)【例】在一项城市住房问题的研究中，研究人员在甲乙两个城市各抽样调查300户，其中的一个问题是：“您对您家庭目前的住房状况是否满意？
1．非常不满意；2．不满意；3．一般；4．满意；5．非常满意。 顺序数据的频数分布表
(例题分析)顺序数据的频数分布表
(例题分析)顺序数据的图示—累计频数分布图
(例题分析)顺序数据的图示—累计频数分布图
(例题分析)甲城市家庭对住房状况评价的累积频数分布环形图
(annular chart)环形图
(annular chart)环形图中间有一个“空洞”，总体中的每一部分数据用环中的一段表示
环形图与圆形图类似，但又有区别
圆形图只能显示一个总体各部分所占的比例
环形图则可以同时绘制多个总体的数据系列，每一个总体的数据系列为一个环
环形图可用于结构比较研究
环形图主要用于展示分类和顺序数据环形图
(例题分析)环形图
(例题分析)null3.3 数值型数据的整理与显示3.3.1 数据分组
3.3.2 数值型数据的图示数据分组数据分组分组方法分组方法分组方法单变量值分组
(要点)单变量值分组
(要点)1. 将一个变量值作为一组
2. 适合于离散变量
3. 适合于变量值较少的情况组距分组
(要点)组距分组
(要点)将变量值的一个区间作为一组
适合于连续变量
适合于变量值较多的情况
需要遵循“不重不漏”的原则
可采用等距分组，也可采用不等距分组组距分组
(
步骤
新产品开发流程的步骤课题研究的五个步骤成本核算步骤微型课题研究步骤数控铣床操作步骤
)组距分组
(步骤)确定组数：组数的确定应以能够显示数据的分布特征和规律为目的。在实际分组时，可以按 Sturges 提出的经验公式来确定组数K确定组距：组距(Class Width)是一个组的上限与下限之差，可根据全部数据的最大值和最小值及所分的组数来确定，即
组距＝( 最大值 - 最小值)÷ 组数 统计出各组的频数并整理成频数分布表 组距分组
(几个概念)组距分组
(几个概念)1. 下限(low limit) ：一个组的最小值
2. 上限(upper limit) ：一个组的最大值
3. 组距(class width) ：上限与下限之差
4. 组中值(class midpoint) ：下限与上限之间的中点值频数分布表的编制
(例题分析)频数分布表的编制
(例题分析)【例】某电脑公司2002年前四个月各天的销售量数据（单位：台）。试对数据进行分组。
频数分布表的编制
(步骤)频数分布表的编制
(步骤)确定组数：根据 Sturges 提出的经验公式得组数K为：确定各组的组距：
组距＝( 237 - 141)÷ 10=9.6 10 用Excel制作频数分布表 等距分组表
(上下组限重叠)等距分组表
(上下组限重叠)等距分组表
(上下组限间断)等距分组表
(上下组限间断)等距分组表
(使用开口组)等距分组表
(使用开口组)组距分组与不等距分组
(在表现频数分布上的差异)组距分组与不等距分组
(在表现频数分布上的差异)等距分组
各组频数的分布不受组距大小的影响
可直接根据绝对频数来观察频数分布的特征
不等距分组
各组频数的分布受组距大小不同的影响
各组绝对频数的多少不能反映频数分布的实际状况
需要用频数密度（频数密度=频数/组距）反映频数分布的实际状况数值型数据的图示数值型数据的图示分组数据—直方图和折线图分组数据—直方图
(histogram)分组数据—直方图
(histogram)用矩形的宽度和高度来表示频数分布的图形，实际上是用矩形的面积来表示各组的频数分布
在直角坐标中，用横轴表示数据分组，纵轴表示频数或频率，各组与相应的频数就形成了一个矩形，即直方图
直方图下的总面积等于1分组数据的图示
(直方图的绘制)分组数据的图示
(直方图的绘制)某电脑公司销售量分布的直方图分组数据—直方图
(直方图与条形图的区别)分组数据—直方图
(直方图与条形图的区别)条形图是用条形的长度(横置时)表示各类别频数的多少，其宽度(表示类别)则是固定的
直方图是用面积表示各组频数的多少，矩形的高度表示每一组的频数或百分比，宽度则表示各组的组距，其高度与宽度均有意义
直方图的各矩形通常是连续排列，条形图则是分开排列
条形图主要用于展示分类数据，直方图则主要用于展示数值型数据分组数据—折线图
(frequency polygon)分组数据—折线图
(frequency polygon)折线图也称频数多边形图
是在直方图的基础上，把直方图顶部的中点(组中值)用直线连接起来，再把原来的直方图抹掉
折线图的两个终点要与横轴相交，具体的做法是
第一个矩形的顶部中点通过竖边中点（即该组频数一半的位置）连接到横轴，最后一个矩形顶部中点与其竖边中点连接到横轴
折线图下所围成的面积与直方图的面积相等，二者所表示的频数分布是一致的分组数据的图示
(折线图的绘制)分组数据的图示
(折线图的绘制)折线图与直方图
下的面积相等！140150210某电脑公司销售量分布的折线图190200180160170220230240数值型数据的图示数值型数据的图示STATISTICA未分组数据—茎叶图和箱线图未分组数据—茎叶图
(stem-and-leaf display)未分组数据—茎叶图
(stem-and-leaf display)用于显示未分组的原始数据的分布
由“茎”和“叶”两部分构成，其图形是由数字组成的
以该组数据的高位数值作树茎，低位数字作树叶
树叶上只保留一位数字
对于n(20 n 300)个数据，茎叶图最大行数不超过
L = [ 10 × lg n ]
6. 茎叶图类似于横置的直方图，但又有区别
直方图可观察一组数据的分布状况，但没有给出具体的数值
茎叶图既能给出数据的分布状况，又能给出每一个原始数值，保留了原始数据的信息未分组数据—茎叶图
(例题分析)未分组数据—茎叶图
(例题分析)未分组数据—茎叶图
(扩展的茎叶图)未分组数据—茎叶图
(扩展的茎叶图)未分组数据—箱线图
(box plot)未分组数据—箱线图
(box plot)用于显示未分组的原始数据的分布
箱线图由一组数据的5个特征值绘制而成，它由一个箱子和两条线段组成
箱线图的绘制方法
首先找出一组数据的5个特征值，即最大值、最小值、中位数Me和两个四分位数(下四分位数QL和上四分位数QU）
连接两个四分（位）数画出箱子，再将两个极值点与箱子相连接 未分组数据—单批数据箱线图
(箱线图的构成)未分组数据—单批数据箱线图
(箱线图的构成)未分组数据—单批数据箱线图
(例题分析)未分组数据—单批数据箱线图
(例题分析)分布的形状与箱线图分布的形状与箱线图 不同分布的箱线图未分组数据—多批数据箱线图
(例题分析)未分组数据—多批数据箱线图
(例题分析)【例】 从某大学经济管理专业二年级学生中随机抽取11人，对8门主要课程的考试成绩进行调查，所得结果如表。试绘制各科考试成绩的批比较箱线图，并分析各科考试成绩的分布特征未分组数据—多批数据箱线图
(例题分析)未分组数据—多批数据箱线图
(例题分析)未分组数据—多批数据箱线图
(例题分析)未分组数据—多批数据箱线图
(例题分析)11名学生8门课程考试成绩的箱线图min-max25%-75%median value455565758595105学生1学生2学生3学生4学生5学生6学生7学生8学生9学生10学生11数值型数据的图示数值型数据的图示时间序列数据—线图时间序列数据—线图
(line plot)时间序列数据—线图
(line plot) 绘制线图时应注意以下几点
时间一般绘在横轴，指标数据绘在纵轴
图形的长宽比例要适当，其长宽比例大致为10 : 7
一般情况下，纵轴数据下端应从“0”开始，以便于比较。数据与“0”之间的间距过大时，可以采取折断的符号将纵轴折断时间序列数据—线图
(例题分析)时间序列数据—线图
(例题分析)【例】已知1991～2000年我国城乡居民家庭的人均收入数据如表。试绘制线图
时间序列数据—线图
(例题分析)时间序列数据—线图
(例题分析)数值型数据的图示数值型数据的图示多变量数据—雷达图多变量数据—雷达图
(radar chart)多变量数据—雷达图
(radar chart)显示多个变量的图示方法
在显示或对比各变量的数值总和时十分有用
假定各变量的取值具有相同的正负号，总的绝对值与图形所围成的区域成正比
可用于研究多个样本之间的相似程度多变量数据—雷达图
(雷达图的制作)多变量数据—雷达图
(雷达图的制作) 设有n组样本S1，S2，… , Sn，每个样本测得P个变量X1，X2 ，… , XP，要绘制这P个变量的雷达图，其具体做法是 先做一个圆，然后将圆P等分，得到P个点，令这P个点分别对应P个变量，在将这P个点与圆心连线，得到P个幅射状的半径，这P个半径分别作为P个变量的坐标轴，每个变量值的大小由半径上的点到圆心的距离表示
再将同一样本的值在P个坐标上的点连线。这样，n个样本形成的n个多边形就是一个雷达图多变量数据—雷达图
(例题分析)多变量数据—雷达图
(例题分析)【例】2000年我国城乡居民家庭平均每人各项生活消费支出构成数据如表。试绘制雷达图。
今天的主食是面包多变量数据—雷达图
(例题分析)多变量数据—雷达图
(例题分析)数据类型及图示
(小结)数据类型及图示
(小结)频数分布的类型频数分布的类型频数分布的类型频数分布的类型几种常见的频数分布3.4 统计表3.4 统计表3.4.1 统计表的构成
3.4.2 统计表的
设计
领导形象设计圆作业设计ao工艺污水处理厂设计附属工程施工组织设计清扫机器人结构设计
统计表的结构统计表的结构行标题列标题数字资料表头附加统计表的设计统计表的设计合理安排统计表的结构
总标题内容应满足3W 要求
数据计量单位相同时，可放在表的右上角标明，不同时应放在每个指标后或单列出一列标明
表中的上下两条横线一般用粗线，其他线用细线
通常情况下，统计表的左右两边不封口
表中的数据一般是右对齐，有小数点时应以小数点对齐，而且小数点的位数应统一
对于没有数字的表格单元，一般用“—”表示
必要时可在表的下方加上注释统计表的设计
(比较与选用)统计表的设计
(比较与选用)统计表的设计
(比较与选用)统计表的设计
(比较与选用)统计表的设计
(比较与选用)统计表的设计
(比较与选用)null结 束
浙公网安备 33021202002483