数据分析入门与统计指标
1235 字约 4 分钟
2026-05-20
1-1 互联网数据分析通用教程-导学
- 数据分析师技能
- Excel
- SQL
- Tableau可视化面板
- python大数据处理方式
1-2 从互联网数据分析说起
对互联网数据（即线上）的规律进行提炼总结辅助决策。
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2-1 什么是数据
计量层次低就是无法比较（比如都是文字描述，数字还可以比大小）。
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将这些数据合起来就是数据矩阵。
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2-2 什么是统计指标
- 什么是统计指标
- 体现总体数量特征的概念和数值
- 格局数据分析的不同，统计指标也会变化
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2-3 统计指标：集中趋势
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当然了，如果数据里面有异常值那么平均值就会出现一些误导性，因为对异常数不敏感，这可以采用中位数。
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2-4 统计指标：离散趋势
离散可以理解为波动程度。
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极差是求相距最远的两个点之间的距离，是数据内部最大的差异情况，但是这并不能体验具体离散程度，这个需要使用平均差（一组数据与平均值差异的平均差异，越大越分散）。
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但是平均差对事件驱动型数据导致的误差不敏感，比如就是有个人买了非常多垃圾股，让该股热门，使用标准差，更加能体现离散程度，也最常用，越大波动越大。
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2-5 统计指标：分布形态
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分布形态指图表化后呈现的形态，包括正态分布、左偏分布、
右偏分布。
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2-6 识别异常值
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异常值的附加信息还可以帮忙提升数据分析价值，是不是异
常值还是要看具体业务（因为可能淡旺季）。
2-7 处理异常值
错误记录-》修改正确
错误添加-》删除
正确真实-》是否反映特殊事件（看具有业务与目标）-》修改调整/不做处理
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2-8 数据分析流程
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