1.1認識數(shù)據(jù)分析《Python數(shù)據(jù)挖掘》

Python數(shù)據(jù)分析概述-認識數(shù)據(jù)分析廣義的數(shù)據(jù)分析包括狹義數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘。狹義的數(shù)據(jù)分析是指根據(jù)分析目的，采用對比分析、分組分析、交叉分析和回歸分析等分析方法，對收集來的數(shù)據(jù)進行處理與分析，提取有價值的信息，發(fā)揮數(shù)據(jù)的作用，得到一個特征統(tǒng)計量結果的過程。數(shù)據(jù)挖掘則是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的實際應用數(shù)據(jù)中，通過應用聚類、分類、回歸和關聯(lián)規(guī)則等技術，挖掘潛在價值的過程。數(shù)據(jù)分析的概念需求分析：數(shù)據(jù)分析中的需求分析也是數(shù)據(jù)分析環(huán)節(jié)的第一步和最重要的步驟之一，決定了后續(xù)的分析的方向、方法。數(shù)據(jù)獲?。簲?shù)據(jù)是數(shù)據(jù)分析工作的基礎，是指根據(jù)需求分析的結果提取，收集數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)預處理：數(shù)據(jù)預處理是指對數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)合并，數(shù)據(jù)清洗，數(shù)據(jù)變換和數(shù)據(jù)標準化，數(shù)據(jù)變換后使得整體數(shù)據(jù)變?yōu)楦蓛粽R，可以直接用于分析建模這一過程的總稱。分析與建模：分析與建模是指通過對比分析、分組分析、交叉分析、回歸分析等分析方法和聚類、分類、關聯(lián)規(guī)則、智能推薦等模型與算法發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的有價值信息，并得出結論的過程。模型評價與優(yōu)化：模型評價是指對已經建立的一個或多個模型，根據(jù)其模型的類別，使用不同的指標評價其性能優(yōu)劣的過程。部署：部署是指將通過了正式應用數(shù)據(jù)分析結果與結論應用至實際生產系統(tǒng)的過程。數(shù)據(jù)分析的流程典型的數(shù)據(jù)分析的流程數(shù)據(jù)分析的流程典型的數(shù)據(jù)分析的流程主要是客戶的基本數(shù)據(jù)信息進行商業(yè)行為分析，首先界定目標客戶，根據(jù)客戶的需求，目標客戶的性質，所處行業(yè)的特征以及客戶的經濟狀況等基本信息使用統(tǒng)計分析方法和預測驗證法，分析目標客戶，提高銷售效率。其次了解客戶的采購過程，根據(jù)客戶采購類型、采購性質進行分類分析制定不同的營銷策略。最后還可以根據(jù)已有的客戶特征，進行客戶特征分析、客戶忠誠分析、客戶注意力分析、客戶營銷分析和客戶收益分析。了解數(shù)據(jù)分析應用場景1.客戶分析產品分析主要是競爭產品分析，通過對競爭產品的分析制定自身產品策略。價格分析又可以分為成本分析和售價分析，成本分析的目的是降低不必要成本，售價分析的目的是制定符合市場的價格。渠道分析目的是指對產品的銷售渠道進行分析，確定最優(yōu)的渠道配比。廣告與促銷分析則能夠結合客戶分析，實現(xiàn)銷量的提升，利潤的增加。了解數(shù)據(jù)分析應用場景2.營銷分析：囊括了產品分析，價格分析，渠道分析，廣告與促銷分析這四類分析。以不同社交媒體渠道生成的內容為基礎，實現(xiàn)不同社交媒體的用戶分析，訪問分析，互動分析等。同時，還能為情感和輿情監(jiān)督提供豐富的資料。用戶分析主要根據(jù)用戶注冊信息，登錄平臺的時間點和平時發(fā)表的內容等用戶數(shù)據(jù)，分析用戶個人畫像和行為特征。訪問分析則是通過用戶平時訪問的內容，分析用戶的興趣愛好，進而分析潛在的商業(yè)價值?；臃治龈鶕?jù)互相關注對象的行為預測該對象未來的某些行為特征。了解數(shù)據(jù)分析應用場景3.社交媒體分析新型的病毒防御系統(tǒng)可使用數(shù)據(jù)分析技術，建立潛在攻擊識別分析模型，監(jiān)測大量網(wǎng)絡活動數(shù)據(jù)和相應的訪問行為，識別可能進行入侵的可疑模式，做到未雨綢繆。了解數(shù)據(jù)分析應用場景4.網(wǎng)絡安全通過物聯(lián)網(wǎng)技術能夠收集和分析設備上的數(shù)據(jù)流，包括連續(xù)用電、零部件溫度、環(huán)境濕度和污染物顆粒等無數(shù)潛在特征，建立設備管理模型，從而預測設備故障，合理安排預防性的維護，以確保設備正常作業(yè)，降低因設備故障帶來的安全風險。了解數(shù)據(jù)分析應用場景5.設備管理

RPythonMATLAB語言學習難易程度入門難度低入門難度一般入門難度一般使用場景數(shù)據(jù)分析，數(shù)據(jù)挖掘，機器學習，數(shù)據(jù)可視化等。數(shù)據(jù)分析，機器學習，矩陣運算，科學數(shù)據(jù)可視化，數(shù)字圖像處理，web應用，網(wǎng)絡爬蟲，系統(tǒng)運維等。矩陣計算，數(shù)值分析，科學數(shù)據(jù)可視化，機器學習，符號計算，數(shù)字圖像處理，數(shù)字信號處理，仿真模擬等。第三方支持擁有大量的Packages，能夠調用C，C++，F(xiàn)ortran，Java等其他程序語言。擁有大量的第三方庫，能夠簡便地調用C，C++，F(xiàn)ortran，Java等其他程序語言。擁有大量專業(yè)的工具箱，在新版本中加入了對C，C++，Java的支持。流行領域工業(yè)界≈學術界工業(yè)界＞學術界工業(yè)界≤學術界軟件成本開源免費開源免費商業(yè)收費了解數(shù)據(jù)分析常用工具目前主流的數(shù)據(jù)分析語言有R，Python，MATLAB三種程序語言。物流是物品從供應地向接收地的實體流動。通過業(yè)務系統(tǒng)和GPS定位系統(tǒng)獲得數(shù)據(jù)，對于客戶使用數(shù)據(jù)構建交通狀況預測分析模型，有效預測實時路況、物流狀況、車流量、客流量和貨物吞吐量，進而提前補貨，制定庫存管理策略。了解數(shù)據(jù)分析應用場景6.交通物流分析身份信息泄露盜用事件逐年增長，隨之