在描述数据集中程度的特征值中，均值是其中的一个。如果样本的均值有少许提高，则表明（ ）

表明尚不能确定总体均值是否有显著性变化，样本的均值不代表总体水平，需要多次采样，才能找到更接近整体的数值。

数据的表现形式还不能完全表达其内容，需要经过解释，数据和关于数据的解释是不可分的。例如，93是一个数据，可以是一个同学某门课的成绩，也可以是某个人的体重，还可以是计算机系2013级的学生人数。

数据的解释是对数据含义的说明，数据的含义称为数据的语义，数据与其语义是不可分的。

扩展资料：

按表现形式分为

数字数据，如各种统计或量测数据。数字数据在某个区间内是离散的值 ；

模拟数据，由连续函数组成，是指在某个区间连续变化的物理量，又可以分为图形数据（如点、线、面）、符号数据、文字数据和图像数据等，如声音的大小和温度的变化等。

按记录方式分为地图、表格、影像、磁带、纸带，按数字化方式分为矢量数据、格网数据等。在地理信息系统中，数据的选择、类型、数量、采集方法、详细程度、可信度等，取决于系统应用目标、功能、结构和数据处理、管理与分析的要求。

选择C。

样本的均值不代表总体水平。

需要多次采样，才能找到更接近整体的数值。

两个方法，1：在透视表右边的工作栏，点击数值，显示下面对话框，选择你要的方式就可以了 2：右击汇总数据表头，值汇总依据，然后选择你要的方式

一、如何描述数据集

想要分析数据，首先需要了解如何描述数据。在分析数据时，常用的指标有如下四个：平均值、四分位数、标准差和标准分。其中前两个指标是对数据的位置进行描述，后两个指标是对数据的变异程度进行描述。

平均值

平均值用来衡量某个数据集的中心位置，是数据位置量度最重要的指标之一。常见的数据来自某个总体，则均值用μ表示。这里需要注意的是，均值并不总是能准确的描述一个数据集，常见的案例如同一行业不同岗位工资的均值，这种均值往往容易被数据集中某一个或几个过高或过低的异常值影响，使均值过高或过低，不能准确描述数据集的特征。因此仅仅依靠均值描述数据集往往是不准确的。

四分位数

为了更准确的对数据进行描述，需要用到四分位数。四分位数将整个数据集分为四部分，每部分都包含大概25%的数据，四分位数记录为Q1, Q2 Q3。其中Q1为第一四分位数，也是上半区数据的中位数；Q2为第二四分位数，也是整个数据集的中位数；Q3为第三四分位数，也是下半区数据的中位数。

四分位数在分析数据时主要有两个方面的应用：对不同类别的数据进行比较；识别出可能的异常值。在对不同类别的数据进行比较时，需要用到箱线图使数据形象化，箱线图中包含了一组数据的上下界和四分位数，可以清晰的看到每组数据中的分布情况。

如下面不同地区数据分析师薪资水平的比较，可以清楚的看到不同地区薪资的最大和最小值，并通过比较中位数来了解不同地区的平均薪资水平。

在使用四分位数识别可能的异常值时，需要用到Tukey's test 方法。

因为直接计算得出的均值是样本的均值（不同样本的均值总是有差异的，无论是来自同一总体还是不同总体），直接比较样本均值的差异无法得出样本所代表总体的结论，因为样本均值之间的差异既有可能是样本所代表总体均值之间确实存在差异，也有可能是因为抽样、测量等其他过程导致的差异。方差分析的目的就是为了确定样本均值之间的差异到底是意味着误差，还是意味着总体均值之间存在差异。

这兼职是有很多东西可以解释的，你可以去解释。