建模数据统计与描述分解课件•引言•数据预处理•描述性统计分析•概率分布模型建立•相关性分析与可视化展示•回归模型建立及预测应用•总结与展望目录CHAPTER引言建模数据统计与描述意义建模数据的重要性统计与描述的必要性解释为什么需要对建模数据进行统计和描述，以及这样做的好处。数据来源与收集方法数据来源数据收集方法课程目标与安排课程目标课程安排CHAPTER数据预处理数据清洗与整理010203缺失值处理重复值处理格式统一异常值检测与处理异常值检测异常值处理数据变换与归一化数据变换通过取对数、开方等方法变换数据，使其符合正态分布或满足模型要求。归一化将数据映射到同一尺度，消除量纲影响，便于模型计算。CHAPTER描述性统计分析中心趋势度量算术平均数中位数众数离散程度度量方差极差标准差分布形态描述偏态峰态CHAPTER概率分布模型建立常见概率分布类型及特点离散型分布连续型分布特点总结二项分布、泊松分布等，适用于正态分布、指数分布、伽马分布等，适用于描述连续随机变量的概率密度。不同类型的概率分布具有不同的概率密度函数、期望、方差等统计特性。描述离散随机事件的概率。参数估计方法点估计区间估计贝叶斯估计模型评价指标似然函数值信息准则交叉验证CHAPTER相关性分析与可视化展示相关性系数计算及解读皮尔逊相关系数斯皮尔曼秩相关系数衡量两个变量之间的线性相关程度，取值范围为[-1,1]，正值表示正相关，负值表示负相关，绝对值越大相关性越强。衡量两个变量之间的单调关系，不依赖于变量的具体数值，只与变量的相对大小有关，取值范围同样为[-1,1]。VS可视化展示技巧和方法论述散点图热力图矩阵图010203实例演示：某地区房价影响因素分析01020304数据来源及预处理变量选择相关性分析可视化展示CHAPTER回归模型建立及预测应用线性回归模型原理简介线性回归模型定义线性回归模型是一种通过自变量和因变量之间的线性关系进行预测的统计模型。模型建立过程包括确定自变量和因变量、收集数据、建立模型、进行参数估计和检验等步骤。模型评估指标常用的评估指标包括均方误差、决定系数等，用于评估模型的拟合效果和预测能力。多重共线性问题处理方法论述多重共线性问题定义处理方法预测应用实例数据来源模型建立预测结果CHAPTER总结与展望关键知识点回顾数据类型与来源数据可视化方法。描述性统计量概率分布与参数估计建模数据统计与描述挑战和机遇大数据处理高维数据分析针对大规模数据集，如何有效地进行数据统计与描述，提高计算效率。探讨高维数据中统计与描述的挑战，如维度诅咒、特征选择等。非结构化数据利用人工智能融合研究如何利用文本、图像、音频等非结构化数据进行统计描述，挖掘有价值的信息。讨论如何将建模数据统计与描述方法与人工智能技术相结合，实现更智能的数据分析。拓展学习资源推荐经典教材网络课程学术论文实战案例WATCHING
