《30天學(xué)會數(shù)據(jù)分析課件》

30天學(xué)會數(shù)據(jù)分析課件從理論到實(shí)戰(zhàn)，全面提升你的數(shù)據(jù)分析技能！數(shù)據(jù)分析的概念及背景介紹數(shù)據(jù)分析的定義和歷史，探討數(shù)據(jù)分析在現(xiàn)今社會中的重要性。數(shù)據(jù)獲取與清洗網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)采集介紹如何使用Python等工具爬取網(wǎng)站數(shù)據(jù)，并進(jìn)行初步處理。電子表格數(shù)據(jù)處理講解如何使用Excel等電子表格軟件處理和清洗數(shù)據(jù)，去除噪音和異常值。機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)預(yù)處理講解如何使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，包括缺失值填充和數(shù)據(jù)歸一化。數(shù)據(jù)可視化Excel圖表介紹如何使用Excel的圖表功能，制作漂亮的數(shù)據(jù)可視化圖表。Python可視化工具介紹Python中常用的數(shù)據(jù)可視化工具，如Matplotlib和Seaborn。PowerBI演示如何使用PowerBI制作交互式的儀表盤和報(bào)表。數(shù)據(jù)分析方法1決策樹介紹決策樹算法及其在分類和回歸問題中的應(yīng)用。2聚類分析介紹聚類分析方法，以及如何使用Python中的K-means算法進(jìn)行聚類。3神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)講解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)知識，并演示如何使用TensorFlow等深度學(xué)習(xí)框架進(jìn)行圖像分類。探索性數(shù)據(jù)分析1中心趨勢分析介紹均值、中位數(shù)等統(tǒng)計(jì)量以及如何使用Python計(jì)算。2離散程度分析介紹方差、標(biāo)準(zhǔn)差等統(tǒng)計(jì)量以及如何使用Python計(jì)算。3分布形態(tài)分析介紹偏度、峰度等統(tǒng)計(jì)量以及如何使用Python繪制概率密度圖和正態(tài)分布圖?；貧w分析線性回歸模型介紹線性回歸模型和最小二乘法，并演示如何使用Python進(jìn)行線性回歸分析。邏輯回歸模型介紹邏輯回歸模型和最大似然估計(jì)，并演示如何使用Python進(jìn)行二分類分析。嶺回歸模型介紹嶺回歸模型和L2正則化，并演示如何使用Python進(jìn)行過擬合和欠擬合的調(diào)參。假設(shè)檢驗(yàn)與置信區(qū)間單樣本t檢驗(yàn)講解如何使用t檢驗(yàn)判斷一個樣本與總體的差異是否具有顯著性。雙樣本t檢驗(yàn)和方差分析講解如何使用t檢驗(yàn)和方差分析判斷兩個或多個樣本之間的差異是否存在顯著性。置信區(qū)間講解置信區(qū)間的含義和計(jì)算方法，以及如何使用Python進(jìn)行計(jì)算。大數(shù)據(jù)分析1分布式計(jì)算框架介紹MapReduce和Spark等分布式計(jì)算框架的基本概念和用法。2分布式存儲系統(tǒng)介紹HDFS和Ceph等分布式存儲系統(tǒng)的基本概念和配置方法。3分布式數(shù)據(jù)庫介紹HBase和Cassandra等分布式數(shù)據(jù)庫的基本概念和使用方法，以及分布式事務(wù)處理。數(shù)據(jù)分析在實(shí)際應(yīng)用中的案例分析電商營銷數(shù)據(jù)分析講解如何使用Python和PowerBI分析電商營銷數(shù)據(jù)，包括銷售額、訂單量、用戶留存等指標(biāo)。游戲數(shù)據(jù)分析講解如何使用大數(shù)據(jù)技術(shù)和機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行游戲數(shù)據(jù)分析，包括用戶行為分析和游戲運(yùn)營優(yōu)化。金融風(fēng)控?cái)?shù)據(jù)分析講解如何使用統(tǒng)計(jì)學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行