数据的图表展示ppt培训课件

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1、第 3 章 数据的图表展示,3.1 数据的预处理 3.2 品质数据的整理与显示 3.3 数值型数据的整理与显示 3.4 合理使用图表,学习目标,了解数据预处理的内容和目的 掌握分类和顺序数据的整理与显示方法 掌握数值型数据的整理与显示方法 用Excel作频数分布表和图形 合理使用图表,3.1 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 3.1.4 数据透视表,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 数据透视 按需要汇总,数据审核,数据审核原始数据 (raw data),完整性审核 应调

2、查的单位或个体是否有遗漏 所有的调查项目或变量是否填写齐全 准确性审核 数据是否真实反映实际情况，内容是否符合实际 数据是否有错误，计算是否正确等,数据的审核二手数据 (second hand data),适用性审核 弄清楚数据的来源、数据的口径以及有关的背景材料 确定数据是否符合自己分析研究的需要 时效性审核 尽可能使用最新的数据 确认是否有必要做进一步的加工整理,数据筛选与排序,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

3、的数据筛选出来，而不符合特定条件的数据予以剔除,8名学生的考试成绩数据,数据筛选实例,用Excel进行数据筛选,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,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

4、(n)(3-1),数据透视表,数据透视表 (pivot table ),可以从复杂的数据中提取有用的信息 可以对数据表的重要信息按使用者的习惯或分析要求进行汇总和作图 形成一个符合需要的交叉表(列联表) 在利用数据透视表时，数据源表中的首行必须有列标题,数据透视表 (用Excel创建数据透视表),第1步：在Excel工作表中建立数据清单 第2步：选中数据清单中的任意单元格，并选择【数据】菜单中的【数据透视表和数据透视图】 第3步：确定数据源区域 第4步：在【向导3步骤之3】中选择数据透视表的输出位置然后选择【布局】 第5步：在【向导布局】对话框中，依次将”分类变量“拖至左边的“行”区域，上边的

5、“列”区域，将需要汇总的“变量” 拖至“数据区域” 第6步：然后单击【确定】，自动返回【向导3步骤之3】对话框。然后单击【完成】，即可输出数据透视表,3.2 品质数据的整理与展示,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),要弄清所面对的数据类型 不同类型的数据，采取不同的处理方式和方法 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 (基本过程),1. 列出各类别,2

6、. 计算各类别的频数,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),频数(frequency) ：落在各类别中的数据个数 比例(proportion) ：某一类别数据个数占全部数据个数的比值 百分比(percentage) ：将对比的基数作为100而计算的比值(频率） 比率(ratio) ：不同类别数值个数的比值,类型分组,产业分类是重要的类型分组，通过分组探讨产业结构的合理性，研究部门之间的结构关系，对国民经济的健康发展具有重要意义,1857年，世界著名的德国统计学家恩思特(恩格尔阐明了一个定律：随着家庭和个人收入增加，收入中用于食品方面的支出比例将逐渐减小

7、，这一定律被称为恩格尔定律，反映这一定律的系数被称为恩格尔系数。其公式表示为： 恩格尔系数（%）= 食品支出总额 /家庭或个人消费支出总额100% 恩格尔系数,恩格尔系数,国际上常常用恩格尔系数来衡量一个国家和地区人民生活水平的状况。根据联合国粮农组织提出的标准，恩格尔系数在59%以上为贫困，50-59%为温饱，40-50%为小康，30-40%为富裕，低于30%为最富裕。在我国运用这一标准进行国际和城乡对比时，要考虑到那些不可比因素，如消费品价格比价不同、居民生活习惯的差异、以及由社会经济制度不同所产生的特殊因素。对于这些横截面比较中的不可比问题，在分析和比较时应做相应的剔除。另外，在观察历史

8、情况的变化时要注意，恩格尔系数反映的是一种长期的趋势，而不是逐年下降的绝对倾向。它是在熨平短期的波动中求得长期的趋势。,比例、百分比,统计公报数据显示，2007年居民家庭食品消费支出占家庭消费总支出的比重，即恩格尔系数，相比2006年以来罕见上升。2007年农村居民家庭恩格尔系数为43.1，比2006年上升0.1个百分点。城镇居民家庭恩格尔系数为36.3，比2006年上升0.5个百分点。,2005年北京市的恩格尔系数已经下降到31.8%,全国第五次人口普查资料显示，目前全国男女出生性比116.9:100。全国有5个省的出生人口性别比甚至高130：100以上,海南省出生婴儿男女性别比135.64

9、:100，居全国最高水平.据推按如今的婴幼儿性别比例,到2020年,中国处于婚龄的男性人数将比女性多出3000万到4000万，这意味着平均5个男性中将有一个得不到配偶。也就是说，20年后将有数千万男子面临光棍儿困局。,2004年和2005年城乡居民收入比分别为3.211；3.221，2006年扩大到3.281，绝对额的收入差距达8172.5元。,国家统计局发布的公报显示，2007年，尽管农产品 价格上升较快，但是城市居民的收入增长仍快于农民，即农民从农产品价格上升获得的好处不明显，城乡收入差距继续扩大，达到3.321。,比率,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

10、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,假如，我们对各种品牌饮料的指定代码是：,不同品牌饮料的频数分布,表3-11,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(column chart),分类数据的图示柱形图 (例题分析),分类数

11、据的图示对比条形图 (side-by-side bar chart ),分类变量在不同时间或不同空间上有多个取值 对比分类变量的取值在不同时间或不同空间上的差异或变化趋势,分类数据的图示对比柱形图 (例题分析),分类数据的图示帕累托图(pareto chart),按各类别数据出现的频数多少排序后绘制的柱形图 主要用于展示分类数据的分布,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角度来表示数值大小的图形 主要用于表示样本或总体中各组成部分所占的比例，用于研究结构性问题 绘制圆形图时，样本或总体中各部分所占的百分比用圆内的各个扇形角度表示，这些扇形的中心角度，按各

12、部分数据百分比乘以3600确定,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 (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),【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,顺序数据的图示累计频数分布图 (例题分析

13、),甲城市家庭对住房状况评价的累积频数分布,环形图 (doughnut chart),环形图中间有一个“空洞”，样本或总体中的每一部分数据用环中的一段表示 与饼图类似，但又有区别 饼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样本或总体的数据系列，每一个样本或总体的数据系列为一个环 用于结构比较研究 用于展示分类和顺序数据,环形图例题分析,3.3 数值型数据的整理与展示,3.3.1 数据分组 3.3.2 数值型数据的图示,数据分组,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

14、组,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，组数一般为5K 15 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),1. 下限(lower 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

15、分析),【例】某电脑公司2008年前四个月各天的销售量数据(单位：台)。试对数据进行分组,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 (使用开口组),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),用于展示分组数据分布的一种图形 用矩形的宽度和高度来表示频数分布 本质上是用矩形的面积来表示频数分布 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,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),条形图是用条形的长度(横置时)表示

16、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,SPSS做直方图,数值型数据的图示,未分组数据茎叶图和箱线图,SPSS做-茎叶图和箱线图,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 树叶上只保留最后一位数字 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 直方图适用于大批量数据，茎叶图适用于小批量数据,未分组数据茎叶图 (例题分析),某电脑公司销售量