《数据与运算》课件.pptx

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1、数据与运算ppt课件目录CONTENTS数据类型数据运算数据处理数据可视化数据应用01数据类型整数型数据表示整数，如123、-456等。实数型数据表示带有小数部分的数，如3.14、0.25等。数值型数据定长字符型数据表示固定长度的字符串，如HELLO。变长字符型数据表示长度可变的字符串，如WORLD、数据与运算等。字符型数据日期型数据表示时间，如14:30:00。时间型数据日期型数据02数据运算01020304加法运算减法运算乘法运算除法运算算术运算加法运算是一种基本的数学运算，用于将两个数相加，得到它们的和。例如，3+4=7。减法运算也是基本的数学运算，用于从一个数中减去另一个数，得到它们的

2、差。例如，7-3=4。除法运算用于将一个数除以另一个数，得到商。例如，12/3=4。乘法运算用于将两个数相乘，得到它们的积。例如，3 x 4=12。01020304等于比较不等于比较大于比较小于比较比较运算用于判断两个数是否相等。如果 两 个 数 相 等，则 返 回 真（true）；否 则 返 回 假（false）。例如，3=3 返回 true。用于判断两个数是否不相等。如果两个数不相等，则返回真（true）；否 则 返 回 假（false）。例如，3!=4 返回 true。用于判断一个数是否大于另一个数。如果一个数大于另一个数，则返回真（true）；否则返回假（false）。例如，4 3 返

3、回 true。用于判断一个数是否小于另一个数。如果一个数小于另一个数，则返回真（true）；否则返回假（false）。例如，3 4 返回 true。逻辑与运算逻辑或运算逻辑非运算逻辑运算逻辑与运算用于判断两个条件是否都为真。只有当两个条件都为真时，结果才为真。例如，(true AND true)返回 true。逻辑或运算用于判断两个条件中至少有一个为真。只要有一个条件为真，结果就为真。例如，(true OR false)返回 true。逻辑非运算用于反转条件的真假值。如果条件为真，则结果为假；如果条件为假，则结果为真。例如，NOT true 返回 false。03数据处理通过设置条件，自动过滤

4、掉不符合要求的数据，只保留满足条件的数据。筛选方法在大量数据中快速找到符合特定条件的数据，如查找特定日期范围内的订单记录。应用场景数据筛选按照一定规则对数据进行排序，如升序或降序。将数据按照特定字段进行排序，便于数据的比较和分析，如按照销售额从高到低排列产品列表。数据排序应用场景排序方式对数据进行计算和整合，得出汇总结果，如求和、平均值、最大值、最小值等。汇总方法快速了解数据的总体情况，如计算一段时间内的总销售额或平均客单价。应用场景数据汇总04数据可视化柱状图折线图饼图散点图图表类型用于展示数据随时间变化的趋势，便于观察数据的变化规律。用于比较不同类别之间的数据，便于观察数据之间的差异。用于

5、展示两个变量之间的关系，便于观察数据的关联性。用于展示各部分在整体中所占的比例，便于观察数据的分布情况。根据数据特点和需求选择合适的图表类型，以便更好地展示数据。选择合适的图表类型对原始数据进行处理，使其符合图表制作的要求，如计算百分比、平均数等。数据处理合理安排图表标题、坐标轴、图例等元素的位置，使图表更加清晰易读。图表布局在图表下方标注数据来源，增加数据的可信度。数据来源标注图表制作色彩搭配字体选择图表细节处理图表背景图表美化01020304使用对比鲜明的颜色搭配，使图表更加醒目。选用清晰易读的字体，确保图表信息的可读性。对图表中的线条、标记、文字等进行精细处理，提高图表的清晰度和美观度。

6、选用简洁的背景颜色或图片，避免干扰图表主体的视觉效果。05数据应用 数据挖掘数据挖掘的定义数据挖掘是从大量数据中提取出有用的信息和知识的过程，这些信息和知识是事先未知的，且具有潜在的价值。数据挖掘的步骤数据挖掘通常包括数据预处理、数据探索、模型建立和评估等步骤，目的是发现数据中的模式和关联，为决策提供支持。数据挖掘的应用数据挖掘广泛应用于金融、医疗、市场营销等领域，通过分析大量数据，发现市场趋势、客户行为等有价值的信息。数据预测是指利用已有的数据和模型，对未来的趋势和结果进行估计和推测。数据预测的定义数据预测的方法包括回归分析、时间序列分析、机器学习等，这些方法基于历史数据和算法，对未来的趋势进行预测。数据预测的方法数据预测广泛应用于股票市场、气象预报、销售预测等领域，为企业和政府决策提供依据。数据预测的应用数据预测数据决策的步骤数据决策通常包括数据收集、数据处理、数据分析、结果解读等步骤，目的是为决策提供可靠的数据支持。数据决策的定义数据决策是指利用数据和分析结果，对决策过程提供支持和依据。数据决策的应用数据决策广泛应用于企业管理、政府决策、科学研究等领域，通过基于数据的决策，可以提高决策的科学性和准确性。数据决策感谢您的观看THANKS