专题三数据处理与分析.pdf
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专题三：数据处理与分析
主讲:张顺平
Tel:
Email:pszhang@mail.hust.edu.cn
主要内容
•插值、拟合
•降噪、平滑
•提取特征
•特征优化
•模式识别
插值与拟合
•插值与拟合的目的
•插值与拟合的区别
•确定插值与拟和函数的方法与准则
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第31页,共51页，2024年2月25日，星期天举例说，假设某份问卷中关于一位被调查者的背景资料是：受教育程度（大学），婚姻状况（已婚），性别（女），年龄（10岁）。显然，这条记录中，年龄-婚姻状况、年龄、受教育程度是
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随着信息技术的飞速发展，我们生活中产生的数据量也越来越大。这些数
据中蕴含着大量有价值的信息，如何从这些数据中发掘出有用的信息，成
为了当前一个重要研究领域，即大数据处理与分析。
大数据处理与分析可以用于解决绝大部分传统数据无法处理的问题，从而
让企业和组织能够更好地利用自身数据资源，更快、更准确地做出决策，
甚至开发出新的商业模式。
大数据处理与分析技术的基础是数据挖掘、机器学习及人工智能等领域。
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类所能理解的水平。人工智
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第8章数据处理和分析本章主要内容01数据处理02数据分析03第8章数据处理和分析01本章学习目标02了解数据处理和分析的意义和要求；03掌握数据资料的审核、分组、编码的内容和方法；04了解调查数据汇总方法的种类；05了解图表表示汇总数据的种类；06掌握交叉列表分析中变量的确定方法；07掌握双变量交叉列表、三变量交叉列表的分析方法；08掌握最常用的综合指标计算及分析方法。第8章数据处理和分析数据处理数据处理的基本含义数据处理，即数据资料处理，是指根据市场调查任务的要求，把调查所收集到的各种原始数据资料进行整理，使之条理化、系统化，显示出能够反映现象总体特征的综合资料的工作过程。数据处理的内容对调
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01误差分析概述
误差的概念误差定义误差是指测量值与真实值之间的差异，用Δ表示。例如，若真实值为100，测量值为105，则误差Δ=5。误差的存在是客观事实，任何测量都无法避免。误差分类误差根据其性质和产生原因，可分为系统误差和随机误差。系统误差通常是由于测量设备或方法本身的缺陷造成的，具有规律性；随机误差则是由不可预测的因素引起的，具有不确定性。误差影响误差对测量结果
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置信度定得过低则出现“拒真”。平均值的置信区间以测定结果（平均值）为中心的可靠性范围，该区间有（1-?）?100%的概率包含总体平均值?。置信度定得高易出现“存伪”（保留过多）；分析化学中通常取P=95%。平均值的置信区间例4：测定某作物中的含糖量，结果为15.40%，15.44%，15.34%，15.41%，15.38%，求置信度为95%和99%时的置信区间。解：平均值为15.40%，s=0.0385,n=5,f=4,若置信度取95%时，则?=0.05查表得到t0.05,4=2.78，代入置信区间计算式得到可理解为：在15.40?0.048%的区间内包括该作物中含糖量总体平均值?的可能性是9
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一、
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数据一 不同波长下吸光度A的值
波长/nm
460
470
480
490
500
510
520
530
540
550
560
吸光度A
0.386
0.417
0.43
0.441
0.451
0.467
0.442
0.307
0.258
0.162
0.115
数据2 显色剂浓度对吸光度的影响
邻二氮菲体积/ml
0.15
0.25
0.5
1
2
3
吸光度A
0.192
0.311
0.493
0.546
0.595
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0.1
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0.75
1
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