33数据分析与可视化(课件)(新教材)(共53张).pptx
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- 新教材 33 数据 分析 可视化 课件 53
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1、 3.3 数据分析与可视化 教学目标掌握常用的数据分析方法,能根据需要选择恰当的方法进行数据分析。了解数据可视化的形式,能选用合适的工具进行数据可视化表达与呈现。通过项目研究,感受数据分析和可视化表达对日常生活的影响。体验探究你能读懂这些数据吗?为了解近年来我国水资源状况,访问国家统计局政府网站获得如P105图3.3.1所示的数据和图表。思考思考:1.利用该网站数据可视化功能,调整水资源数据指标和数据呈现方式,进一步分析不同类型图表所表达信息的异同。2.根据自己的需求,浏览网站栏目,了解相应的数据,并分析其中蕴含的信息。3.3.1数据分析 采集了所需要的数据,并对数据进行了组织和整理后,为了获
2、得有价值的信息,还需要对数据做进一步的分析。数据分析数据分析指用适当的计算方法与工具对收集来的数据进行用适当的计算方法与工具对收集来的数据进行处理处理,提取提取有用有用信息信息,形成形成结论从而支持决策结论从而支持决策。3.3.1数据分析 数据分析的作用数据分析的作用 了解事物的现状现状 通过数据分析,可以帮助我们更好地认识所调研事物的目前状况。例如,通过分析游客人数变化、旅游花费等数据,如图3.3.2所示,能够了解旅游业当前整体的发展状况,帮助旅游业经营者有针对性的调整经营策略,制订发展方案。3.3.1数据分析 数据分析的作用数据分析的作用 剖析事物的发展历程发展历程 通过数据分析,可以剖析
3、事物的发展历程,了解事物的过去,揭示某些现象产生的原因。例如,分析全国27个主要城市近50年来月平均降水量和降水天数,再对比相关城市航班正常率的数据,可以发现航班正常率的走向与月降水量和天数呈相反方向变化的趋势。对航空公司、空中交通管理措施和天气等各方面大量历史数据的分析研究,可以帮助管理者找到影响航班正常运行的干扰因素,从而选择最佳的应对措施。3.3.1数据分析 数据分析的作用数据分析的作用 预测事物的未来走向未来走向 通过数据分析,可以预测事物未来可能会发生什么,推断未来的发展趋势,并为制订相应的目标及策略提供依据。目前利用数据分析进行预测已经应用于各个领域,包括体育赛事预测、用户行为预测
4、、能源消耗预测、交通行为预测和人体健康预测等。例如,通过各个家庭安装的智能电表,对电力的使用状况进行监控,检测出用电模式,从而对用电需求做出预测。3.3.1数据分析 数据分析的基本方法数据分析的基本方法从统计应用上讲,数据分析可以分为描述性数据分析、探索性数据分析和验证性数据分析。描述性数据分析侧重于对数据的各种特征数据的各种特征进行分析,对变量之间的关系变量之间的关系进行估计和描述;探索性数据分析主要用于在数据之中发现新的特征新的特征;验证性数据分析侧重于验证已有假设的真伪验证已有假设的真伪。常用的数据分析方法有对比分析法对比分析法、平均分析法平均分析法和结构分析法结构分析法等。3.3.1数
5、据分析 数据分析的基本方法数据分析的基本方法 对比分析法 对比分析法也叫比较分析法,是将两个或两个以上两个或两个以上的数据进行比较,分析它们的差异,揭示出这些数据所反映的事物规律的方法,是一种常用的分析方法。对比分析法通常用于从数量上展示和说明研究对象规模大小、水平高低、速度快慢及各种关系是否协调等。例如,在商品生产中,已完成商品数量与目标数量的差距对比,本月生产的数量与上月生产数量的对比,同公司各部门间的对比等都是对比分析法的典型应用。3.3.1数据分析 数据分析的基本方法数据分析的基本方法 对比分析法对比分析法分为横向横向和纵向纵向对比两大类。任务完成量与目标量的对比,部门之间、地区之间的
6、对比都是横向对比,而不同时期的比较则为典型的纵向对比。3.3.1数据分析 数据分析的基本方法数据分析的基本方法 平均分析法平均分析法是运用计算平均数计算平均数的方法来反映总体在一定时间、地点等条件总体在一定时间、地点等条件下某一数量特征的一般水平下某一数量特征的一般水平。平均指标中最常用的是算术平均数算术平均数,如平均身高、平均工资和平均降水量等。3.3.1数据分析 数据分析的基本方法数据分析的基本方法 平均分析法平均分析法多用于比较同类现象在同类现象在不同地区、不同行业、不同类型单位不同地区、不同行业、不同类型单位等之间的差异程度,分析现象之间的依存关系,进行数量上的推算;也可以对某某一现象
7、在不同时间一现象在不同时间的水平进行比较,以说明现象的发展规律及趋势。3.3.1数据分析 数据分析的基本方法数据分析的基本方法 结构分析法结构分析法也称构成分析法,是将各个部分将各个部分与总体进行与总体进行对比对比,是分析事物内部的结构和部分与整体之间关系的方法。结构分析法的基本表现形式就是计算结构指标计算结构指标。结构指标即各个部分相对于总体所占的百分比,因此总体中各结构指标的总和等于100%。3.3.1数据分析 体验数据分析体验数据分析确定了数据分析方法后,我们还需要借助合适的工具合适的工具才能更快捷地进行数据分析。计算机普及前,数据分析主要依靠人工方式完成。随着计算机的广泛应用,涌现出很
8、多功能强大的数据分析工具,例如电子表格软件、在线数据分析平台和程序设计语言编写的程序等。3.3.1数据分析 体验数据分析体验数据分析 用电子表格软件电子表格软件进行数据分析 电子表格软件可对数据进行格式编辑、统计计算和图表处理等。在电子表格软件中通常用若干工作表存储数据。3.3.1数据分析 体验数据分析体验数据分析 用在线数据分析平台在线数据分析平台进行数据分析随着数据规模越来越大,应用范围越来越广,分析数据和挖掘数据价值的需求也越来越多,许多在线数据分析平台应运而生。这些平台集成了多种分析功能,提供了简单易用的交互界面,使得多种数据分析需求得以实现。3.3.1数据分析 体验数据分析体验数据分
9、析 用在线数据分析平台在线数据分析平台进行数据分析数据分析除了可以对数值型数据进行统计和描述以外,还可以对文本、图像等数据进行分析。常用的文本分析文本分析有字词频率统计、语句分词、句法分析、分类分析和情感分析等。3.3.1数据分析u 实践实践活动活动:使用在线数据分析平台分析全国供水情况使用在线数据分析平台分析全国供水情况登录国家统计局网站,查找全国供水数据,体验在线数据分析平台分析数据的过程和方法。思考:思考:1.注册账号并登录,熟悉国家统计局网站在线数据分析平台的使用方式;2.查找全国供水数据,根据平台的提示,尝试完成在线数据分析,查看并保存分析结果;3.分析该平台的数据分析功能,有哪些优
10、缺点。3.3.1数据分析 体验数据分析体验数据分析 使用编程工具编程工具进行数据分析除了使用现成的工具分析数据,也可以根据需要编写程序进行数据分析。例如,可以使用 Python语言编写程序对公共交通运营数据进行分析,找出不同线路的发展特点,针对线路的历史成本,分析线路发展的基本规律,从而找出有用的信息;还可以编写程序分析海量用户行为数据,从而了解用户的真实需求,为用户建立独有的行为档案,提供个性化服务。3.3.1数据分析 体验数据分析体验数据分析 使用编程工具编程工具进行数据分析例1:编写程序统计分析南水北调中线工程各地区水资源情况。问题:分析南水北调中线工程各地区水资源数据,有助于了解我国水
11、资源的分布情况。将采集并整理后的中线工程各地区水资源数据保存为“07-16nsbd.csv”文件,如图3.3.10所示。编写程序,计算中线工程各地区2007-2016年水资源总量的平均值,并将结果保存到CSV文件中。3.3.1数据分析 体验数据分析体验数据分析 使用编程工具编程工具进行数据分析例1:编写程序统计分析南水北调中线工程各地区水资源情况。(1)分析问题已知条件:已有中线工程各地区水资源数据文件“07-16nsbd.csv”,其中包含了2007-2016年相关地区水资源数据。求解目标:统计计算中线工程各地区2007-2016年水资源总量的平均值,将统计结果保存为CSV文件“nsbd_a
12、vg.csv”,并显示中线工程各地区十年来的平均水资源总量。3.3.1数据分析 体验数据分析体验数据分析 使用编程工具编程工具进行数据分析例1:编写程序统计分析南水北调中线工程各地区水资源情况。(1)分析问题已知与未知的关系:可以根据中线工程各地区水资源数据文件“07-16nsbd.csv”中的2007-2016年水资源数据,计算出各地区这十年水资源总量的平均值。3.3.1数据分析 体验数据分析体验数据分析 使用编程工具进行数据分析例1:编写程序统计分析南水北调中线工程各地区水资源情况。(2)规划问题求解流程首先导入用到的库,读入“07-16nsbd.csv”文件中的全部数据,然后统计各地区十
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