数据分析基础主讲人：XXX
第四章数据的分析4.3动态数列的分析与预测4.5综合评价分析法4.1统计分组4.4相关分析与回归分析4.2描述性统计4.6四象限分析法4.7练习
知识目标：
1．理解单项式分组、组距式分组（等距分组、不等距分组）、组中值等的概念，掌握统计分组的常用方法。2．理解并掌握平均数、中位数、众数、方差、标准差、峰度、偏度的含义及作用。3．理解并掌握动态数列各种速度指标的含义、关系。4．掌握利用同期平均法、移动平均趋势剔除法预测数据的步骤。5．理解并掌握相关系数、回归方程、决定系数的含义、作用及计算方法。6．理解综合评价分析法的原理，掌握综合评价分析法的步骤。7．理解数据标准化的必要性，掌握0-1标准化方法。8．理解四象限分析法的原理及4个象限的含义。9．熟练掌握Excel内置函数Frequency、Countif、Countifs、Quartile、Var、Stdev、Skew、Kurt、Correl的功能和参数要求。
技能目标：
1．熟练运用函数和“直方图”工具对数据进行分组。2．熟练掌握数据的规模分析、集中趋势分析、离散度分析、分布形态分析。3．熟练计算动态数列的各项速度指标，利用同期平均法、移动平均趋势剔除法对动态数列做预测分析。4．熟练掌握数据的相关分析和回归分析，找出数据的相关性。5．熟练运用综合评价分析法对数据进行综合分析。6．运用四象限分析法对企业产品进行分析和规划。
素质目标：
1．转换思维方式，建立大数据思维，提高数据应用和创新能力。2．掌握数据分析的各种方法，培养持续学习、追求卓越的学习精神。
统计分组4.1
4.1统计分组第四章数据的分析4.1统计分组4.1.1统计分组的概念统计分组是根据统计研究的需要，按照一定的标准，将总体分为若干个性质不同而又有联系的部分，并计算各组的频数或比重的一种统计分析方法。这些部分称为这一总体的“组”。按照每组标志表现的多少，统计分组可以分成单项式分组和组距式分组。
第四章数据的分析4.1统计分组1．单项式分组一个变量值作为一组，称为单项式分组。单项式分组一般适用于离散型变量且变量变动不大的场合。例如，如果考试成绩以五分制计算，则全体学生的成绩可以分为6组，即5分、4分、3分、2分、1分、0分，如表4-1-1所示。表4-1-1单项式分组
第四章数据的分析4.1统计分组2．组距式分组以一个区间作为一组，称为组距式分组。组距式分组一般适用于连续型变量或离散数据较多的场合。组距式分组又可以分成等距分组和不等距分组。例如，如果学生的成绩以百分制计算，则全体学生的成绩可以采用等距分组，如表4-1-2所示；也可以采用不等距分组，如表4-1-3所示。表4-1-2等距分组表4-1-3不等距分组
第四章数据的分析4.1统计分组对于某一个组(a,b)，我们称a为该组的下限，b为该组的上限；上限与下限之差(b-a)叫组距，（a+b）/2叫组中值。组中值未必是该组数据的平均值，但由于其计算简单，因此它常作为该组的代表值。当各组的上下限互不相等时，各组是既含下限又含上限的；但当前一组的上限与后一组的下限相同时，统计学一般遵循“含下限、不含上限”的原则。
第四章数据的分析4.1统计分组组距式分组的应用一般包括以下几个步骤。（1）确定组数。由于分组的目的之一是观察数据分布的特征，因此组数应适中。组太少，数据的分布就会过于集中；组太多，数据的分布就会过于分散。这都不便于观察数据分布的特征和规律。那么一组数据分多少组合适呢？一般是5～10组。具体操作时，还要根据数据本身的特点及数据的多少来决定。（2）确定各组的组距。组距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(最大值-最小值)/组距≈组数。例如，某组数据最大值为139，最小值为107，一共分成7组，则组距≈(139-107)/7=4.6。为了便于计算，组距宜取5或10的倍数，而且第一组的下限应小于最小值，最后一组的上限应大于最大值，因此组距可取5，分成7组：105～110、110～115、115～120……135～140。（3）统计各组的指标值。
第四章数据的分析4.1统计分组4.1.2利用“数据透视表”分组利用数据透视表可以对Excel数据进行分组，建立各种形式的交叉数据列表。数据透视表将筛选和分类汇总等功能结合在一起，使用者可根据不同需要以不同方式查看数据。插入数据透视表的主要步骤如下。（1）单击数据区域的任意一个单元格，再单击“插入”|“数据透视表”