初中信息技术浙教版 (2020)九年级全册第1课 数据分析基础优秀课件ppt
展开随着时代变迁和社会发展,数据已经渗透到人们生活和工作的方方面面。
真实、丰富的数据常常能够反映现状和问题,为研究、决策提供可靠依据,而数据分析能够更好地呈现或解读这些数据。
数据分析是根据需要收集、处理和分析数据,提炼有用信息的过程。数据分析的目的:描述现状、分析原因、预测未来等。
根据数据规模和处理技术,数据分析的发展可以分为统计分析、数据挖掘和大数据分析等阶段。
统计分析是一种传统的数据分析方法,一般先对数据内部可能存在的关系或规律做出假设
再用统计学方法去计算、处理,描述数据的特征或验证、修正假设。
例如,商家通过对旗下某产品的广告投放金额、销量数据的统计,研究增加告投放对该产品销量的影响,从而确定合适的广告投放金额
能通过算法挖掘出大规模数据中隐含的规律。
传统分析方法难以发现大规模数据中未知的、隐藏的规律,数据挖掘弥补了这方面的不足
例如,针对某产品的消费者评论,情感分类器通过对大量数据的机器学习,能够较准确地辨别正面和负面的评论
当数据超过一定的量或者数据类型太复杂,传统的数据处理方法会存在数据存储困难、计算时间太长等问题,大数据分析技术就逐渐发展了起来。
大数据分析一般采用“分治思想”,把一个问题分解成多个容易解决的子问题,在多台计算机上分别处理、分析数据,从而达到目的。
例如,如图所示的智慧交通利用大数据分析进行路况预测、交通管理等。
交通实时监测数据分散存放在多台独立的计算机中,这就解决了海量数据存储的难题;
多台计算机分工合作完成数据的检索和处理,能确保及时完成分析任务
二、数据分析的一般过程
明确目的和思路、收集数据、处理数据、分析数据、数据可视化和撰写分析报告。
数据分析通常有六个步骤:
有时也可以根据实际情况适当调整分析过程。
例如,下图展示了初步研究某个时期浙江省降水情况的数据分析过程。
三、数据分析的常用工具
数据分析的工具有很多,根据分析的对象和目的选择合适的工具,有助于更高效地处理和分析数据。
在日常工作和生活中,常用的分析软件有 Micrsft Excel、WPS表格等,专用的统计分析软件有SPSS、SAS等
针对特殊需求还可以用程序设计语言制作专门的分析工具
电子表格处理软件能提供各种函数计算、排序和筛选、绘制图表等功能,能够满足人们日常数据处理和分析的基本要求,普遍应用于管理、会计、金融等行业
如图展示了利用WPS表格计算外国人境游客总人数的结果
1.利用电子表格处理软件分析
如图则展示了利用 Micrsft Excel绘制图表,比较2017年因不同事由人境的外国游客占比情况的结果
专用统计分析软件提供了丰富的统计分析功能和专门的图表构建器,有助于用户进行统计分析、根据数据绘制图表等,在各行业中都有广泛应用。
例如,利用SPSS软件处理某段时间内的各地空气质量指标数据,界面如图所示。
2.利用专用统计分析软件分析
利用该软件自带的“OLAP多维数据集”对数据按城市分组统计,快速形成报表,用户可在报表的下拉菜单中选择相应城市观察统计结果,如图所示
通用的数据分析工具虽然能够解决生活和工作中的常见问题,但是并不能满足一些行业的特殊需求。
例如,金融、证券行业会开发专门的程序,供从业人员用于行情分析。
3.利用计算机程序分析
我们可以利用程序设计语言编写程序,进行个性化的数据分析,常用的语言有R、 Pythn等
除了前面提到的工具之外,还有其他针对行业需求的数据分析工具。
例如, Minitab适用于汽车、铁路和航天行业的质量管理以及大学的教育研究,计算机视觉库 OpencCV适用于图像处理行业。
一、数据分析及其发展1.统计分析2.数据挖掘3.大数据分析二、数据分析的一般过程三、数据分析的常用工具1.利用电子表格处理软件分析2.利用专用统计分析软件分析3.利用计算机程序分析
1.数据分析一般的步骤有哪些?
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