统计案例分析是数据科学和统计学中非常重要的一部分。以下是一些基础的统计案例分析教程，帮助您更好地理解如何应用统计方法解决实际问题。
基础概念
- 描述性统计：用于描述数据的特征，例如均值、中位数、标准差等。
- 推断性统计：用于从样本数据推断总体特征，例如假设检验、置信区间等。
案例分析步骤
- 定义问题：明确你要解决的问题是什么。
- 数据收集：收集与问题相关的数据。
- 数据清洗：处理缺失值、异常值等。
- 数据分析：使用统计方法分析数据，得出结论。
- 可视化：使用图表等方式展示分析结果。
实战案例
以下是一个简单的案例，展示了如何使用统计方法分析数据。
案例描述
一家公司想要了解员工的工作效率与工作时长之间的关系。
数据收集
收集了100名员工的工作时长（小时）和完成的工作量（单位）。
数据分析
使用皮尔逊相关系数来分析工作时长与完成工作量之间的关系。
结果
皮尔逊相关系数为0.8，说明工作时长与完成工作量之间存在较强的正相关关系。
学习资源
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相关图片
数据分析流程图
皮尔逊相关系数图解