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데이터 정리의 일반적인 단계는 다음과 같습니다

데이터 정리의 일반적인 단계는 (ABC) 입니다.

a. 데이터 자료 검사 B. 데이터 자료의 분류 C. 데이터 자료의 렌더링 D. 데이터 자료의 평가

데이터 정리는 조사, 관찰, 실험 등 연구 활동에서 수집한 자료를 검사, 분류 코딩 및 디지털 코딩하는 과정이다 데이터 정리는 통계 연구의 임무와 요구 사항에 따라 통계 조사에서 수집한 대량의 원시 자료를 검토, 그룹화, 요약하여 합리화, 체계화하여 전반적인 종합 특징을 반영하는 통계를 도출하는 작업 과정이다. 그리고 정리된 자료 (역사 자료 포함) 를 재가공하는 것도 통계정리에 속한다.

데이터를 정리하는 일반적인 방법은 다음과 같습니다.

< P > ⑴귀납법: 히스토그램, 히스토그램 등을 적용할 수 있으며 계층 및 통계가 있는 그래프입니다.

⑵연역법: 분산형, 버블 진화 차트, 버블 회귀 차트 및 관련 회귀 분석을 적용할 수 있습니다.

가 추천하는' 디사이 스마트 디지털 시각화 대화형 플랫폼' 이라는 데이터 정리 차트가 있습니다. 이해하지 못하는 것이 있으면 계속 추궁하거나 바이두 수색을 할 수 있다.

통계 데이터 정리의 필요성:

통계 조사에서 얻은 원시 데이터는 분산되고 복잡하며 체계적이지 않으며, 각 조사 단위의 구체적인 상황만 나타낼 수 있으며, 사물의 표면현상이나 한 측면을 반영할 뿐 사물의 전모, 전반적인 상황을 설명할 수는 없다. 따라서 이러한 데이터를 가공 정리해야 사물의 전체와 내부 관계를 알 수 있다.

통계 데이터 정리는 통계 조사의 지속이자 통계 분석의 전제로, 전전 개시 후 전체 통계 작업에서 중요한 역할을 한다. 따라서 통계 자료를 잘 정리하면 종합 자료가 풍부해 더 많은 문제를 설명할 수 있다. 그렇지 않으면 자료 내용이 빈약해져서 조사된 대량의 원시 데이터가 그 효과를 발휘하지 못하게 될 것이다.

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