《南京科技統(tǒng)計(jì)培訓(xùn)》課件

《南京科技統(tǒng)計(jì)培訓(xùn)》課件歡迎來到《南京科技統(tǒng)計(jì)培訓(xùn)》！課程簡介目標(biāo)受眾本課程面向科技工、研究人員和數(shù)據(jù)分析師。課程內(nèi)容涵蓋統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)知識、數(shù)據(jù)分析方法、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和Python編程實(shí)踐。培訓(xùn)目標(biāo)1掌握統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)知識理解統(tǒng)計(jì)學(xué)的基本概念和原理。2熟練運(yùn)用數(shù)據(jù)分析方法掌握常用的數(shù)據(jù)分析方法和技術(shù)。3了解數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)挖掘的原理和常用算法。4提升Python編程技能掌握Python在數(shù)據(jù)分析和挖掘中的應(yīng)用。統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)概念總體和樣本總體是指所有研究對象的集合，樣本是總體的一部分。數(shù)據(jù)類型數(shù)據(jù)類型包括數(shù)值型、分類型和順序型。統(tǒng)計(jì)指標(biāo)描述數(shù)據(jù)的集中趨勢和離散程度。概率分布描述隨機(jī)變量的概率規(guī)律。數(shù)據(jù)收集方法問卷調(diào)查通過問卷收集數(shù)據(jù)，適用于收集大量數(shù)據(jù)。訪談?wù){(diào)查通過面對面或電話訪談收集數(shù)據(jù)，適用于深入了解受訪者。觀察法通過觀察收集數(shù)據(jù)，適用于記錄行為和事件。實(shí)驗(yàn)法通過實(shí)驗(yàn)收集數(shù)據(jù)，適用于驗(yàn)證假設(shè)和因果關(guān)系。數(shù)據(jù)整理和清洗1數(shù)據(jù)預(yù)處理檢查數(shù)據(jù)完整性、一致性和準(zhǔn)確性。2數(shù)據(jù)清洗處理缺失值、異常值和錯誤數(shù)據(jù)。3數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為合適的格式和單位。基礎(chǔ)統(tǒng)計(jì)指標(biāo)計(jì)算平均數(shù)描述數(shù)據(jù)的集中趨勢。標(biāo)準(zhǔn)差描述數(shù)據(jù)的離散程度。方差描述數(shù)據(jù)與平均數(shù)的差異。百分位數(shù)描述數(shù)據(jù)分布的特征。數(shù)據(jù)可視化方法1直方圖顯示數(shù)據(jù)的頻率分布。2散點(diǎn)圖顯示兩個(gè)變量之間的關(guān)系。3折線圖顯示數(shù)據(jù)隨時(shí)間變化的趨勢。4餅圖顯示不同類別數(shù)據(jù)的比例。5箱線圖顯示數(shù)據(jù)的五數(shù)概括。線性回歸分析1模型假設(shè)線性關(guān)系、正態(tài)分布、同方差性。2模型擬合使用最小二乘法估計(jì)模型參數(shù)。3模型評估評估模型的擬合優(yōu)度和預(yù)測能力。4模型應(yīng)用使用模型進(jìn)行預(yù)測和解釋。假設(shè)檢驗(yàn)1建立假設(shè)提出要驗(yàn)證的假設(shè)。2選擇檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量選擇合適的檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量。3計(jì)算p值根據(jù)樣本數(shù)據(jù)計(jì)算p值。4做出決策根據(jù)p值做出接受或拒絕假設(shè)的決策。方差分析單因素方差分析檢驗(yàn)不同組別的均值是否有顯著差異。雙因素方差分析檢驗(yàn)多個(gè)因素對響應(yīng)變量的影響。方差分析結(jié)果分析F統(tǒng)計(jì)量和p值，判斷組間差異是否顯著。相關(guān)分析主成分分析數(shù)據(jù)降維將多個(gè)變量壓縮成少數(shù)幾個(gè)主成分。特征提取提取數(shù)據(jù)的主要特征，簡化數(shù)據(jù)分析。聚類分析1數(shù)據(jù)分組將數(shù)據(jù)分成若干個(gè)組別，每個(gè)組內(nèi)的樣本具有相似性。2聚類算法常用的聚類算法包括K-means、層次聚類等。3聚類結(jié)果分析聚類結(jié)果，理解數(shù)據(jù)的內(nèi)在結(jié)構(gòu)。時(shí)間序列分析趨勢分析分析時(shí)間序列的趨勢變化。季節(jié)性分析分析時(shí)間序列的季節(jié)性波動。預(yù)測模型建立時(shí)間序列預(yù)測模型。模型評估評估模型的預(yù)測精度和穩(wěn)定性。數(shù)據(jù)挖掘基礎(chǔ)1數(shù)據(jù)預(yù)處理清洗、轉(zhuǎn)換和整合數(shù)據(jù)。2特征工程提取和選擇合適的特征。3模型訓(xùn)練使用算法訓(xùn)練模型。4模型評估評估模型的性能。5模型部署將模型部署到實(shí)際應(yīng)用中。常見數(shù)據(jù)挖掘算法1分類算法將數(shù)據(jù)分成不同的類別。2回歸算法預(yù)測連續(xù)型變量的值。3聚類算法將數(shù)據(jù)分成若干個(gè)組別。4關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系。模型評估和性能優(yōu)化1準(zhǔn)確率預(yù)測正確的樣本比例。2精確率預(yù)測為正類且實(shí)際為正類的樣本比例。3召回率實(shí)際為正類且預(yù)測為正類的樣本比例。4F1值精確率和召回率的調(diào)和平均數(shù)。Python編程基礎(chǔ)數(shù)據(jù)類型數(shù)字、字符串、列表、字典等?？刂屏鳁l件語句、循環(huán)語句等。函數(shù)封裝可重復(fù)使用的代碼塊。NumPy庫應(yīng)用數(shù)組操作創(chuàng)建、索引、切片和運(yùn)算。矩陣運(yùn)算線性代數(shù)運(yùn)算和矩陣分解。Pandas庫應(yīng)用1數(shù)據(jù)讀取讀取各種格式的數(shù)據(jù)。2數(shù)據(jù)清洗處理缺失值、異常值和重復(fù)數(shù)據(jù)。3數(shù)據(jù)分析計(jì)算統(tǒng)計(jì)指標(biāo)、分組和排序。Matplotlib庫應(yīng)用繪圖類型直方圖、散點(diǎn)圖、折線圖等。圖形定制設(shè)置標(biāo)題、標(biāo)簽、顏色和樣式。交互式繪圖創(chuàng)建交互式圖表。Scikit-learn庫應(yīng)用1機(jī)器學(xué)習(xí)模型分類、回歸、聚類等模型。2模型訓(xùn)練使用訓(xùn)練數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型。3模型評估評估模型的性能。4模型預(yù)測使用模型進(jìn)行預(yù)測。案例分享11問題描述某科技公司想要分析產(chǎn)品銷量趨勢。2數(shù)據(jù)分析使用時(shí)間序列分析方法分析銷量數(shù)據(jù)。3結(jié)果展示展示銷量趨勢和季節(jié)性波動。4結(jié)論建議根據(jù)分析結(jié)果，提出營銷建議。案例分享21問題描述某研究機(jī)構(gòu)想要分析科研成果的影響力。2數(shù)據(jù)分析使用文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)方法分析科研成果的引用次數(shù)。3結(jié)果展示展示不同領(lǐng)域和機(jī)構(gòu)的成果影響力。4結(jié)論建議根據(jù)分析結(jié)果，提出科研合作建議。案例分享3問題描述某高校想要分析學(xué)生成績的影響因素。數(shù)據(jù)分析使用線性回歸分析方法分析學(xué)生成績與學(xué)習(xí)時(shí)間、學(xué)習(xí)方法等因素的關(guān)系。結(jié)果展示展示不同因素對成績的影響程度。結(jié)論建議根據(jù)分析結(jié)果，提出教學(xué)改進(jìn)建議。實(shí)操練習(xí)練習(xí)目標(biāo)鞏固所學(xué)知識，提高數(shù)據(jù)分析能力。練習(xí)內(nèi)容使用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和可視化?？偨Y(jié)與展望課