1.总体（Population）：指研究对象的全体，是我们希望了解或预测的对象的集合。例如，研究某城市的居民收入情况时，所有该城市的居民就是总体。
2.样本（Sample）：由于无法对总体进行完全的调查，通常从中选取一部分个体进行研究，这部分个体就是样本。样本的选择和代表性直接影响研究结果的可靠性。
定量数据（QuantitativeData）：这类数据可以用数值表示，并且可以进行加减乘除等运算，如温度、身高、收入等。定量数据又可进一步分为离散型和连续型。离散型数据通常是整数，如家庭成员数；连续型数据可以是任意值，如体重、身高。
描述性统计：总结与展示数据
均值：反映数据的整体水平，但容易受到极端值的影响。例如，在一个平均收入的计算中，极高或极低的收入值会拉高或降低整体均值。
中位数：表示数据排序后中间的值，它能有效避免极端值的影响。中位数尤其适合用于收入等不对称分布的数据。
众数：出现频率最高的值，通常用于分析分类数据。例如，某品牌的最畅销颜色即为众数。
抽样方法：从总体到样本
在统计学中，抽样是从总体中随机选取样本的过程。一个好的抽样方法可以确保样本具有代表性，从而保证推断结果的可靠性。
简单随机抽样：每个个体被选中的概率相同，适用于总体较小时。但对于大规模总体，这种方法可能不够高效。
系统抽样：从总体中随机选择一个起始点，然后按照固定间隔抽取样本。该方法适合大规模数据收集，但需确保总体的排序没有周期性。
整群抽样：将总体分成若干群体，从中随机选择若干群进行全面调查。适用于大规模且结构清晰的总体，但群内异质性会影响结果的准确性。
抽样的选择不仅影响数据的代表性，还会直接影响后续分析结果的准确性。因此，选择合适的抽样方法是数据分析中至关重要的一步。
估计与推断：从样本到总体
估计理论涉及如何利用样本信息推断总体参数。主要包括点估计和区间估计。
点估计：使用样本统计量作为总体参数的估计值。例如，用样本均值估计总体均值。虽然直观，但点估计不能提供估计的准确性信息。
区间估计比点估计更为可靠，特别是在样本量较小时，通过给出一个可能的区间，可以更好地反映估计的不确定性。
零假设（H0）：通常表示没有效果或没有差异的假设，如“新药物的效果与旧药物相同”。
备择假设（H1）：与零假设相对立，通常表示存在差异或效果，如“新药物效果优于旧药物”。
P值：表示在零假设为真的情况下，观察到当前样本数据的概率。如果P值小于预设的显著性水平（通常为0.05），则拒绝零假设。
季节性分析：识别数据中的周期性波动。例如，零售商可能会发现，假期期间的销售额往往比平时更高。
数据分析报告：从数据到决策
数据分析报告是将数据分析结果转化为可操作决策的重要工具。一个好的数据分析报告不仅应包含详细的数据分析过程和结果，还应结合实际业务背景提出具体的建议。
图表与文字的结合：有效的数据分析报告应图文并茂，通过图表展示关键数据，通过文字解释数据背后的含义。
数据分析报告是决策者做出明智决策的重要依据，它不仅总结了分析过程和结果，还为企业或组织提供了明确的行动指导。
学习和掌握这些知识不仅能够提高我们的数据分析能力，还能帮助我们在数据驱动的世界中做出更为明智和有效的决策。