心理学实验数据处理方法包括以下几个步骤：
1. 数据清洗：将数据中的错误和缺失值进行清洗和处理，确保数据的准确性和完整性。
2. 描述性统计分析：对数据进行描述性统计，包括平均数、标准差、中位数、众数等，以便了解数据的分布情况。
3. 统计推断分析：使用统计方法对数据进行推断分析，包括假设检验、方差分析、回归分析等，以便了解实验结果是否具有统计学意义。
4. 数据可视化分析：使用图表等可视化工具对数据进行可视化分析，以便更直观地了解数据的分布情况和趋势。
5. 结果解释和讨论：根据数据分析结果，对实验结果进行解释和讨论，以便得出结论和提出建议。
北师大有两个方向
北师大也是心理学老大
北师大 MAP 用户体验（UX）
用户体验（UX，User eXperience）是一个高度跨学科的领域。随着社会发展和经济增长，国家开始推动创新设计，用户体验成为热点。然而高校还没形成配套的培养机制，人才稀缺。基于此，2015 年北师大心理学部成立了国内第一个应用心理专业硕士 UX 方向，以“实践教育”为理念，培养打通心理学科、设计学科、工程学科、商业学科多方学科资源进行跨界整合的应用型、实践型、复合型的优秀人才。
心理学部携手国内外高端资源，共建国际一流的 UX 领域师资团队，并邀请业界资深专家担任导师。教学采取项目制，注重培养学生的实践能力，学生在参与课程学习的同时，在导师的带领下参与完整项目的开发过程。学院与国内外知名高校和企业开展全方位多角度的合作，包括共同建设实验平台、开发
课程体系、促进国际交流、开展联合课题等。
UX 方向以心理、设计、科技、商业等学科知识为培养框架，力图使学生具备如下用户体验专业知识和实践技能：
1.掌握心理学（认知心理学、工程心理学、发展心理学、积极心理学）、人因学、社会学、可用性、工业设计、图形界面设计、互动设计、人机交互、计算机科学、人工智能等领域的知识；
2.理解人类行为与心理发展，尊重个体与文化差异，重视人与环境的交互影响；掌握产品、系统、服务设计开发过程中针对用户的研究方法和技巧；
3.掌握用户体验相关理论及方法，并能将相关理论进行概念化设计；根据用户、情境、情感、交互、科技、商业等因素，开发最新的设计研究方法和工具；
4.熟练运用前沿和务实的实验与分析方法解决 HCI/UX 领域实际问题；
5.培养具有创新思维、用户为中心意识和社会责任感的领导型人才。 对应上述核心素养，心理模块的课程使学生建构系统的心理学知识体系，以便学生理解和分析用户行为，洞察用户行为背后的动机；设计模块的课程使学生建立设计思维，让学生善于发现问题并创新性地解决问题；科技模块的课程使学生对最新科技进行了解和运用，以便更好地让科技支持体验设计的实现；商业模块的课程使学生了解市场上的各种商业模式并运用到自己的设计中。主要课程包括：UX 概论、心理学研究方法、认知心理学、实验设计与心理统计、工程心理学、视觉传达、数据分析与可视化、发展心理学、设计程序与方法、体感交互科技、用户研究、用户界面设计、商业模式策略、产品服务体系、人机交互前沿、UX Studio 等。 UX 方向采取项目制培养模式，除在课程学习中融入企业真实课题，更通过实践活动、实战工作坊、实践类比赛、项目制实习、实践题材毕业论文、海外实践交流等多种融入实践特色。目前，已在美国、丹麦、澳大利亚、日本等地高校建成 UX 海外实践人才培养基地，已与澳大利亚斯威本科技大学签署双学位培养协议，正与美国普渡大学商讨硕士双学位培养项目，即将签署合作协议。具体如下：
1.课程学习：以教师讲授、专题讲座、案例教学、课堂讨论与汇报、课外实证研究与报告撰写等开展，部分课程引入企业真实项目；
2.项目实践：与国内外知名企业联合开展落地项目，如猎豹汽车、飞利浦灯光等，实践项目面向在读学生百分百覆盖；
3.课外活动：国内外知名高校和企业参访、工作坊、移动课堂、专业实习等；
4.国际交流：既有结合实践项目开展的短期海外实践行，也有 45 天-3 个月不等的海外实践基地交换学习，以及与海外一流高校合作的硕士双学位项目；
5.毕业课题：独立应用所学理论和方法解决实践中的问题，注重分析和解决实际问题的策略，鼓励将参与的实践项目深挖，产出实践成果。 UX 方向导师团队由中外著名学者和拥有丰富实践经验的业界专家组成，他们分别来自北师大、普渡大学、斯威本科技大学、南丹麦大学、高知工科大学、微软、西门子、英特尔等。
北师大 MAP 心理测量与人力资源管理方向。
在组织管理工作中，除了围绕“人的因素”建立制度、规则和要求之外，更应围绕“人的因素”去引导、激励和促进，充分尊重人在组织发展中的灵魂作用，从而促使人与组织的妥帖匹配和有机融合，让组织高效发展。基于这一认识，应用心理专业硕士“心理测量与人力资源管理方向（MHR）” 方向将突现心理学取向的人力资源管理特色，围绕“人的因素”在组织中的作用，培养具有国际视野和前瞻眼光、能够适应各类型组织要求、擅长运用心理测量理论技术、精通人力资源管理技能的高水平应用型、实践型、复合型人才。 MHR 方向立足国内外应用心理测量及人力资源管理中的新趋势和社会需求，重视结合国际与国内、理论与实践、课程与项目、技术与实务，采用综合教育模式，努力培养学生：
1.理解心理测量理论及思想，熟悉经典心理测量工具使用方法；
2.熟练掌握人事测评工具、及其他测评工具的编制与开发技术；
3.掌握社会及教育组织举行的大规模考试分析技术；
4.掌握基于计算机、互联网、移动终端、云技术的测评调查技术，以及大数据挖掘分析方法；
5.研习古今中外、各级各类组织中的人事选拔思想、方法与管理政策、制度；
6.掌握人力资源中人才规划、员工选拔、团队建设、领导管理、员工激励、组织诊断、绩效考评、资源配置、文化建设、员工培训、项目管理等多个模块的技能；
7.能够将心理测评技术和心理学理论应用拓展延伸到组织管理的多个方面。 心理测量与人力资源管理方向的课程内容分为心理学基础理论与方法、心理测量与人力资源管理基本理论、人事测评方法与工具、人力资源实践训练等模块。具体课程包含人格心理学、心理测量学、社会心理学、现代心理测量理论、测评工具编制及系统研发、评价中心技术、人力资源管理、组织行为学、工作分析、胜任特征建模、人力资源案例分析与实践、绩效管理、团队建设、组织文化建设、心理学应用前沿专题等。 MHR 方向立足于国内外应用心理测量及人力资源管理新趋势，着眼于当下组织、社会和国家重要急需，倾力组建打造专业化、多元化和国际化的授课教师队伍。教师团队由北京师范大学心理学部心理测量、人才选拔及人事测评领域专家教授和具有多年人力资源管理理论及实战经验的校外专家教授组成。 另外，MHR 方向通过更为灵活的教学，邀请心理测量与人力资源管理领域企业和行业资深专家为学生展开第二课堂及实践等拓展活动。在教学中，MHR 方向努力将理论与实践、课程与项目、技术与实务完美结合，积极拓展校外实习实践基地，为学生提供专业性强、努力提升其专业实务能力的实践实习机会，促使学生将课堂学习的理论付诸于实践，把课堂获得的知识应用于职场，从而提高学生的职业素养和专业技能。同时，为了支持学生毕业进入心仪的职业领域，MHR 方向发挥专业优势，还为学生提供个性化的职业生涯辅导和职业发展培训，帮助学生认识自我，认识职业。 MHR 方向毕业生的就业领域宽广、职位丰富。主要面向于事业单位及国内外企业公司的组织管理部门和人力资源管理部门，国际和国内人力资源管理咨询顾问公司，公务部门，大型人才及心理或教育测评公司，国家部委及各省市的机构，测评工具研发部门，企业中与客户和产品评估相关的部门，其他机构中的人才测评、人才发展及管理部门的相关职位等。
好问题，我会针对每个名词进行解析和对比，供您参考。不会像悟空上面有的回答那样东拉西扯，文不对题，离题万里若等闲。
我需要重新排列下您提的几个词：
大数据
数据挖掘
数据分析/统计分析
机器学习
深度学习
想象一下，您是一名在头条或者抖音工作的数据科学家。你需要做什么呢？
需要处理大数据，必须使用SQL，Python，R，C ，Java，Scala，Ruby等来编写计算机程序，以便仅维护大数据数据库。
作为想要简化公司运营的人员，你需要做数据挖掘和数据分析——可能会使用简单的软件来执行此操作，或者运行大量其他人编写的代码，或者用SQL，Python，R编写详尽的代码，进行数据挖掘、数据清理、数据分析、建模、预测建模等。
数据分析有很多软件可以做，Tableau是最受欢迎的一种，还有SAS。并输出分析报告。
此外，需要能够使用机器学习来得出结论，并在不能获得分析答案的地方提出预测。可以将分析性答案视为计算机程序的[If / then]类型，其中所有输入条件都是已知的，并且只有几个参数会发生变化。
机器学习使用统计分析对数据进行分区。例如：阅读不同人发表的评论，并根据评论预测下一个阅读者赞同还是否定这个回答。
如果这还不够，您还可以使用深度学习。深度学习用于处理诸如音乐文件，图像之类的数据，甚至诸如自然语言之类的文本数据，这些数据虽然很大，但是类型却非常多样。
公司外部的人可能会看到也可能不会看到您做的任何事情，但你的工作将帮助公司更好地进行产品和方案设计。
为此，您可能需要大量的专业知识来处理数据和一些编程语言的知识。
在网上我之前看到的数据科学维恩图（Venn Diagram）如下。数据科学家处在交汇处。交流。
“大数据”是指数据集，其大小超出了典型数据库软件工具的存储、管理和分析的能力。 随着技术的不断发展，符合大数据条件的数据集的大小也会增加。还应注意，定义可能因行业而异，具体取决于特定行业中常用的软件工具种类和数据集的大小。 有了这些警告，当今许多领域的大数据范围将从几十TB到数PB。
A/B测试
关联规则学习
分类分析
聚类分析
通过将统计和机器学习方法与数据库管理相结合，从大型数据集中提取模式的一组技术。这些技术包括关联规则学习，聚类分析，分类和回归。应用程序包括挖掘客户数据以确定最有可能响应报价的细分市场，挖掘人力资源数据以识别最成功的员工的特征，或进行市场篮子分析以建模客户的购买行为。
整合学习。
与从任何组成模型中获得的预测模型相比，使用多个预测模型（每个模型都使用统计和/或机器学习开发）可获得更好的预测性能。这是一种监督学习。
遗传算法。
一种用于优化的技术，其灵感来自自然进化或“适者生存”的过程。在该技术中，潜在的解决方案被编码为可以结合和变异的“染色体”。选择这些个体染色体以在模拟“环境”中生存，该“环境”决定了种群中每个个体的适应性或表现。通常被描述为一种“进化算法”，这些算法非常适合解决非线性问题。应用程序示例包括改善制造中的作业计划并优化投资组合的绩效。
计算机科学的一个子专业（在历史上称为“人工智能”的领域内）与算法的设计和开发有关，该算法允许计算机根据经验数据来发展行为。机器学习研究的主要重点是自动学习识别复杂的模式并根据数据做出明智的决策。自然语言处理是机器学习的一个示例。
自然语言处理（NLP）。
计算机科学子专业中的一组技术（在历史上称为“人工智能”的领域内）和语言学，它们使用计算机算法来分析人类（自然）语言。许多NLP技术是机器学习的类型。 NLP的一种应用是在社交媒体上使用情绪分析来确定潜在客户对品牌宣传活动的反应。通过自然语言处理分析的来自社交媒体的数据可以与实时销售数据结合，以确定营销活动对客户情绪和购买行为产生何种影响。
神经网络。
计算模型受生物神经网络（即大脑内的细胞和连接）的结构和工作原理的启发，可以在数据中找到模式。神经网络非常适合查找非线性模式。它们可用于模式识别和优化。一些神经网络应用程序涉及监督学习，而另一些应用程序涉及无监督学习。应用程序示例包括识别有可能离开特定公司的高价值客户以及识别欺诈性保险索赔。
网络分析。
一组用于表征图形或网络中离散节点之间关系的技术。在社交网络分析中，将分析社区或组织中个人之间的联系，例如信息的传播或谁对谁影响最大。应用程序的示例包括确定要营销目标的主要意见领袖，以及确定企业信息流中的瓶颈。
……
综合起来，您提的这几个名词各有定义，然鹅在实际应用中诸多交叉。
大数据是基础数据；
大数据需要数据分析，数据挖掘是数据分析的一个方向，用到统计分析的知识；
如果数据挖掘不行，可以用机器学习来做一些应用，深度学习是机器学习领域延申出来的内容。
很负责任的告诉你，很有关系。那么问题来了，学心理学为什么要学统计？
