京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
统计学中的基本概念
1、描述统计与推断统计
描述统计(Descriptive Statistics):用表格、图形和数字来概括、显示数据特征的统计方法。
例1:2005年我国出生人口性别比(男:女)已经升高到119.92,与正常值106相比有严重的偏离。
例2:中国经济增长的起伏
推断统计(Inferentia Statistics):从总体中抽取样本,并利用样本数据来推断总体特征的统计方法。
总体(popuation):由统计研究所涉及的那些同质个体(也称单位)所形成的集合。
样本(sampe):所研究总体的一部分。
例1: 2003年人口变动抽样调查以全国为总体,在全国抽取了990个县(市、区)、3734个乡(镇、街道)、6544个调查小区的126万人。根据调查结果推算,2003年末全国总人口为129227万人,出生人口为1599万人,死亡人口为825万人,净增人口为774万人。
例2:一家大公司的会计部门会从所有的发票中选择一部分来检查公司所有发票的准确性。
2、数据和变量类型
(1)、定类尺度 (Nomina Scae)
也称列名尺度、名义尺度、分类尺度
例如:性别、民族、职业
数据表现为“类别”
各类之间无等级次序
各类别可以用数字代码表示
根据定类尺度得到的数据为分类数据。
(2)、定序尺度(Ordina Scae)
也称顺序尺度
例如健康状况、质量等级
数据表现为“类别”
可对等级、大小等排序
未测量出类别之间的准确差值
根据定序尺度得到的数据为顺序数据。
(3)、定距尺度 Interva Scae
也称间隔尺度
例如年份、摄氏温度
数据表现为“数值”
可以进行加减运算
“0”是只是尺度上的一个点,不代表“不存在”
根据定距尺度得到的数据为间距数据。
(4)、定比尺度 Ratio Scae
也称比率尺度
例如体重、身高
数据表现为“数值”
可以进行加减、乘除运算
“0”表示“没有”或“不存在”
根据定比尺度得到的数据为比率数据。
定距尺度与定比尺度的区别
定距尺度中“0”表示一个具体数值,不表示“没有”或“不存在”,定比尺度中“0”表示“没有”或“不存在” 。
在实际应用中定距尺度与定比尺度差别微不足道,往往不作区分。 例如在SPSS Statistics软件中,数据的计量尺度被分为3类:名义(Nomina)、有序(Ordina)、 度量(Scae )
四种计量尺度的比较
1、四种尺度所包含的信息量是依次递增的,级别由低到高。
2、根据较高层次的计量尺度可以获得较低层次的计量尺度。
3、不同的尺度数据对应这不同数据显示方法和分析方法。
数据和变量类型:总结
变量的概念和类型
变量是用来描述现象某种令人感兴趣的特征的概念。
品质变量是描述个体有关属性特征的变量,本质上不能用数字来表示。例如性别。
数量变量是描述个体有关数量特征的变量,都是用数字来表示的。例如人数,年龄等。
离散型变量指的是有限个数值或诸如0,1,2……之类无限可列值的变量。
如果某一变量可以取某一区间或多个区间中任意数值,则该变量称为连续型变量。
横截面、时间序列和面板数据
横截面数据(Cross-sectiona data)是在同一时点或是大约在同一时点所收集的数据。
例如2016年我国各直辖市的GDP 。
时间序列数据(Time series data)是按时间顺序取得的一系列数据。
例如我国历年的GDP。
面板数据(Pane Data):对多个事物在不同时期或时点上进行测量得到的数据 。如1996-2016年全国各个省份的GDP
3、统计指标的概念
一般有两种理解和两种使用方法:
1、统计指标是指反映现象数量特征的概念。如年末人口数、商品销售额、劳动生产率等。
2、统计指标是反映现象数量特征的概念和具体数值。如我国2016年的国内生产总值 。
(1)总量指标
也称为绝对数:以绝对数形式表现现象规模和水平的统计指标。可以分为时点数和时期数。
例如,2007全年入境旅游人数13187万人次 ;2007年全年国内生产总值246619亿元 ;2007年末全国参加城镇基本养老保险人数为20107万人 .
(2)时点数和时期数
时点数:是描述某种现象在某一个特定时刻(某一瞬间或某一时点)数量表现的数据。
例如,2007年年末全国总人口为132129万人 。
时期数:是描述某种现象在某一个特定时间范围内所实现的成果的数据。例如,2004年我国全年各种运输方式完成货物运输周转量66698亿吨公里。
区分数据是时点数还是时期数的方法之一看其加总后的结果是否有意义。若有意义则该指标必定是时期数。反之,则必定是时点数。
(3)相对数和平均数
相对指标:采用两个有联系的数值进行对比而得到的比值。也称为相对数,如产业结构比例、性别比、人口密度等等。
平均指标:也称为平均数,反映现象在某一时间或空间上的平均数量水平。例如职工的平均工资,平均考试成绩,等等。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
一、什么是预测式发货 预测式发货(Anticipatory Shipping)是亚马逊于2013年12月获得授权的一项美国专利(专利号 US 8,615,473 ...
2026-10-14一、SQL在金融量化体系中的定位 量化投资的本质是用数据驱动决策,而数据处理贯穿量化研究的全生命周期。从原始行情数据清洗、因 ...
2026-10-14核心资源推荐 CDA教材(2025):https://edu.cda.cn/goods/show/3151CDA模拟题(2025):https://edu.cda.cn/goods/show/2845CD ...
2026-10-14CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 四层结构 · 零件与房子 · 六大易错点 一、什么是指标体系 定义:指标体系是整套完整框架 ...
2026-10-13写在开头 先还原一个你大概率见过的场面。 立项会上有人说:我们得做用户画像。 于是团队关进会议室,白板写满便利贴,两小时后 ...
2026-10-13 很多数据分析师每天都在计算指标、制作报表,但当被问到“什么叫指标数据元”“指标数据标准包含哪些核心维度”“指标数据质 ...
2026-10-13在统计学与数据分析研究中,相关性分析分为数值变量分析与分类变量分析两大类。针对身高、销量、分数等连续数值变量,通常采用皮 ...
2026-10-12在Power BI可视化分析体系中,常规表格仅能展示枯燥的数值数据,存在数据对比不直观、强弱规律不突出、维度交叉分析低效等问题。 ...
2026-10-12 很多数据分析师能熟练写SQL、做透视表,但当被问到“数据是从哪里来的?经过哪些加工才进入数据仓库?ETL具体做了什么?”时 ...
2026-10-12在传统零售行业同质化竞争激烈、大众营销转化率持续走低的背景下,依托经验与直觉的粗放式营销逐渐失效。美国塔吉特百货(Target ...
2026-10-10随着智能客服、数字化服务、用户精细化运营的快速普及,传统零散、非标准化的客户服务数据与业务体系逐渐难以支撑高效服务治理。 ...
2026-10-10 很多数据分析师能熟练地写SQL、做透视表、算描述性统计,但当被问到“如何预测用户流失概率”“如何归因销量下滑的关键因素 ...
2026-10-10CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 定义区别 · 场景举例 · 指标分类 · 计算方法 知识体系总览 模块 包含内容 一、核 ...
2026-10-09在数据分析工作流中,业务数据大多存储在各类关系型数据库内,例如MySQL、PostgreSQL、SQLite等。Pandas是Python生态中主流的数 ...
2026-10-09在数字化精细化运营时代,海量用户存在需求差异、行为差异、价值差异与偏好差异。如果企业采用“一刀切”的统一营销、统一服务、 ...
2026-10-09 很多数据分析师拿到数据就开始清洗、建模,但当被问到“这批数据属于什么类型——结构化还是非结构化?分类变量还是数值变量 ...
2026-10-09指标体系是企业数字化分析、业务监控、经营决策的核心基础框架,是将零散数据转化为可衡量、可对比、可落地业务价值的关键体系。 ...
2026-10-08随着市场竞争日趋饱和,同质化低价竞争逐渐陷入内卷僵局,传统以价格、渠道、促销为核心的营销模式边际效益持续递减。在此背景下 ...
2026-10-08 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-10-08你有没有想过,手机里点外卖、刷社交软件、转一笔账,背后到底是谁在替你"记着账"? 答案其实很简单:数据库,以及跟它对话的那 ...
2026-10-07