Excel基础之何为数据分析及思路

本文介绍了数据分析的基础,包括定义、重要性和应用。详细阐述了数据分析的6步法,从目标导向到数据报告,以及数据处理和展现。讲解了平均数、众数等统计概念,并列举了5种分析模型,如SWOT和PEST。此外,提出了11种数据分析思路,如预测、对比和分组分析,帮助读者理解和应用数据分析。

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数据分析的定义及意义:

数据分析:是指通过恰当的统计方法和 可行的分析手段,对数据进行收集汇总,然后再加工处理。最后对处理过后的有效数据进行分析,通过数据发现有效的决策、可行的方案、现存问题,从而帮助人们采取更科学的行动 。

数据不局限于狭义上的“数字”,一切可分析的信息都能称之为数据,包括文字、图形、行为方式。

数据分析类型 (三类)
描述性统计分析 概括、表述事物关系
探索性数据分析 发现数据新征
验证性数据分析 对假设进行证实
数据分析的实际应用
分析现状     分析原因      进行预测
控制企业成本    留住核心客户    精准进货
数据分析6步法:
1. 目标导向

以目标为驱动的数据分析不仅可以保证信息收集的效率,还可以在数据分析时选择有效的分析方式和工具。

2. 数据收集

内部数据库: 企业、商家自成立以来建立起的数据库;
多网络平台会定期发布相关的数据统计;
现在有许多出版物中都可以查寻到相关的数据统计;
如果经过网络、出版物等多方查阅都无法收集到的数据,可以利用市场调查来进行;
有很多专业的数据机构,提供各行业、各种类数据获取服务(购买);

3. 数据处理

成功收集到原始数据往往比较杂乱、数据量大,此时需要对其进行数据处理;
数据处理的目的在于提高数据质量,手段包括对收集到的数据进行检查、清洗、转换、提取、计算;
经过处理的数据会更具准确性、更有规律,为数 据分析打下基础;

4. 数据分析

通常需要运用多种工具,如透视表、Excel中的数据分析工具,等等

5. 数据展现

数据展现的目的在于将枯燥的数据转化成图表等更直观的形象。数据展现有两个作用:
第一,帮助人们从抽象 、枯燥的数据中发现规律;
第二,在后期制作数据分析报告时,用直观的数据形象作为展现方式,帮助报告读者理解 数据信息。

6. 数据报告

在这里插入图片描述

扫除专业术语的障碍
平均数:

表示的是一组数据的集中趋势量数,其计算方法是这组数据所有之和再除

### 点云库与点云数据集的定义 #### 点云库 点云库是指专门为处理和操作点云设计的一系列工具集合。这类库提供了丰富的功能来实现点云相关的通用算法和高效的数据结构,涵盖了从点云获取到可视化的多个方面[^1]。 例如,在实际开发环境中可以利用PCL(Point Cloud Library)这样的开源项目来进行复杂的点云计算工作: ```cpp #include <pcl/point_cloud.h> #include <pcl/io/pcd_io.h> int main() { pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>); // 加载PCD文件中的点云数据 if (pcl::io::loadPCDFile<pcl::PointXYZ>("example.pcd", *cloud) == -1) { PCL_ERROR("Couldn't read file example.pcd \n"); return (-1); } } ``` 这段简单的C++代码展示了如何通过PCL加载一个`.pcd`格式的点云文件并将其存储在一个智能指针指向的对象里。 #### 点云数据集 点云数据集是由一系列离散的空间点组成的数据集合,这些点通常由三维坐标(x,y,z)表示,并可携带额外的信息维度,比如颜色、反射率等属性。它们的特点包括但不限于无结构性、高维性和稀疏性等特点[^2]。 ### 应用领域 #### 计算机视觉 在计算机视觉中,点云被用来构建精确的三维模型,帮助机器理解周围环境。这有助于提高图像识别精度以及增强现实体验的真实性。 #### 机器人学 对于移动机器人而言,点云提供了一种有效的方法去感知周围的物理世界,从而更好地规划路径避开障碍物;而对于固定位置的服务型机器人来说,则可用于精确定位物品的位置以便抓取或操纵。 #### 地理信息系统(GIS) GIS系统经常依赖于来自LiDAR传感器的大规模地面覆盖点云数据来进行地形建模、城市规划等工作。这种类型的点云不仅限于陆地上使用,也可以应用于海洋测绘等领域。 #### 文化遗产保护 通过对古迹建筑进行精细扫描得到高质量的点云记录,可以在数字化存档的同时也为修复工程提供了宝贵的参考资料。
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