數(shù)據(jù)分析復(fù)習(xí)課件

數(shù)據(jù)分析復(fù)習(xí)PPT課件目錄contents數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)描述性分析預(yù)測性分析數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)數(shù)據(jù)可視化與報告數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)01數(shù)值型數(shù)據(jù)類別型數(shù)據(jù)順序型數(shù)據(jù)比例型數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)類型01020304用于表示數(shù)量，可以進(jìn)行數(shù)學(xué)運算。用于表示分類，如性別、國籍等。用于表示有序的分類，如評分等級、星級評價等。用于表示比例或比率，如百分比、比率等。數(shù)據(jù)來源從關(guān)系型數(shù)據(jù)庫、非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中獲取數(shù)據(jù)。通過調(diào)用第三方API接口獲取數(shù)據(jù)。通過網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)從網(wǎng)頁上抓取數(shù)據(jù)。通過傳感器采集各種物理量數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)庫API接口網(wǎng)絡(luò)爬蟲傳感器去除重復(fù)、缺失、異常值等，確保數(shù)據(jù)質(zhì)量。數(shù)據(jù)清洗對數(shù)據(jù)進(jìn)行格式化、標(biāo)準(zhǔn)化、歸一化等處理，以便進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換通過統(tǒng)計方法、可視化技術(shù)等手段了解數(shù)據(jù)的分布、特征和規(guī)律。數(shù)據(jù)探索根據(jù)業(yè)務(wù)需求和目標(biāo)，選擇合適的算法和模型進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和預(yù)測。數(shù)據(jù)建模數(shù)據(jù)處理流程描述性分析02描述性統(tǒng)計中位數(shù)方差將數(shù)據(jù)分為兩個等份的數(shù)值描述數(shù)據(jù)離散程度的統(tǒng)計量均值眾數(shù)標(biāo)準(zhǔn)差描述數(shù)據(jù)的平均水平出現(xiàn)次數(shù)最多的數(shù)值方差的平方根，也表示數(shù)據(jù)的離散程度用于比較不同類別數(shù)據(jù)的數(shù)值大小柱狀圖折線圖餅圖散點圖用于表示數(shù)據(jù)隨時間或其他變量的變化趨勢用于表示各部分在總體中所占的比例用于表示兩個變量之間的關(guān)系數(shù)據(jù)可視化一種常見的連續(xù)型概率分布，數(shù)據(jù)呈現(xiàn)鐘形曲線正態(tài)分布數(shù)據(jù)分布不對稱，有偏斜的情況偏態(tài)分布數(shù)據(jù)分布的峰部和尾部形態(tài)各異，有尖峰和扁平之分峰態(tài)分布遠(yuǎn)離數(shù)據(jù)中心的數(shù)據(jù)點，可能對數(shù)據(jù)分析產(chǎn)生重大影響離群值數(shù)據(jù)分布預(yù)測性分析03總結(jié)詞線性回歸分析是一種預(yù)測模型，通過找到最佳擬合直線來預(yù)測一個或多個因變量的值。詳細(xì)描述線性回歸分析基于因變量和自變量之間的線性關(guān)系，通過最小化預(yù)測值與實際值之間的殘差平方和來擬合最佳直線。它可以幫助我們理解變量之間的關(guān)系強(qiáng)度和方向，并預(yù)測未來趨勢。線性回歸分析總結(jié)詞邏輯回歸分析是一種用于二元分類的預(yù)測模型，通過將線性回歸的輸出轉(zhuǎn)換為概率形式來進(jìn)行預(yù)測。詳細(xì)描述邏輯回歸分析基于邏輯函數(shù)（sigmoid函數(shù)）將線性回歸的輸出轉(zhuǎn)換為概率形式，適用于因變量為二元分類的情況。它可以幫助我們了解自變量對因變量的影響程度，并預(yù)測新的觀測值的類別。邏輯回歸分析決策樹和隨機(jī)森林都是監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，可用于分類和回歸任務(wù)。它們通過構(gòu)建決策流程圖來預(yù)測目標(biāo)變量的值?？偨Y(jié)詞決策樹通過遞歸地將數(shù)據(jù)集劃分為更純的子集來構(gòu)建樹結(jié)構(gòu)，而隨機(jī)森林則是通過構(gòu)建多個決策樹并對它們的預(yù)測結(jié)果進(jìn)行平均或投票來進(jìn)行預(yù)測。這兩種方法都可以幫助我們理解數(shù)據(jù)之間的關(guān)系，并提高模型的泛化能力。詳細(xì)描述決策樹與隨機(jī)森林?jǐn)?shù)據(jù)挖掘技術(shù)04聚類分析是一種無監(jiān)督學(xué)習(xí)方法，通過將數(shù)據(jù)點劃分為不同的組或簇，使得同一簇內(nèi)的數(shù)據(jù)點盡可能相似，不同簇的數(shù)據(jù)點盡可能不同。聚類分析的目的是發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的內(nèi)在結(jié)構(gòu)，以便對數(shù)據(jù)進(jìn)行分類或組織。常見的聚類算法包括K-means、層次聚類、DBSCAN等。聚類分析詳細(xì)描述總結(jié)詞關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘是一種在大型數(shù)據(jù)集中發(fā)現(xiàn)有趣關(guān)系的方法。它主要用于市場籃子分析，即發(fā)現(xiàn)顧客購買商品之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系?？偨Y(jié)詞關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的經(jīng)典算法是Apriori和FP-Growth。通過這些算法，可以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)集中不同項之間的有趣關(guān)系，從而進(jìn)行商品推薦、交叉銷售等。詳細(xì)描述關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘主成分分析（PCA）總結(jié)詞主成分分析是一種降維技術(shù)，通過將高維數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為低維數(shù)據(jù)，保留數(shù)據(jù)的主要特征，同時減少數(shù)據(jù)的復(fù)雜性。詳細(xì)描述PCA通過找到數(shù)據(jù)中的主要模式（主成分），并用這些主成分替換原始特征，從而實現(xiàn)降維。這樣可以在保留數(shù)據(jù)主要特征的同時，減少計算復(fù)雜性和數(shù)據(jù)存儲需求。數(shù)據(jù)可視化與報告05箱線圖用于展示數(shù)據(jù)的分布情況，包括中位數(shù)、四分位數(shù)等統(tǒng)計指標(biāo)。散點圖用于展示兩個變量之間的關(guān)系，判斷是否存在相關(guān)性。餅圖用于展示各部分在整體中所占的比例，便于比較不同部分的大小。柱狀圖用于比較不同類別之間的數(shù)據(jù)，便于觀察數(shù)據(jù)之間的差異。折線圖用于展示數(shù)據(jù)隨時間的變化趨勢，適用于連續(xù)變量的變化分析。選擇合適的圖表類型圖表選擇與制作根據(jù)報告目的選擇合適的圖表類型，并使用數(shù)據(jù)可視化工具進(jìn)行制作。明確報告目的在撰寫數(shù)據(jù)報告前，需要明確報告的目的和受眾，以便選擇合適的數(shù)據(jù)和圖表。數(shù)據(jù)整理與清洗對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行整理和清洗，確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和完整性。文字說明與解釋對圖表進(jìn)行詳細(xì)的文字說明和解釋，幫助讀者更好地理解數(shù)據(jù)。結(jié)論與建議根據(jù)數(shù)據(jù)分析結(jié)果，提出相應(yīng)的結(jié)論和建議，為決策提供支持。數(shù)據(jù)報告的撰寫ExcelExcel是一款常用的辦公軟件，具有強(qiáng)大的數(shù)據(jù)可視化功能，如柱狀圖、折線圖、餅圖等。PowerBIPowerBI是微軟開發(fā)的一款商業(yè)智能工具，提供數(shù)據(jù)可視化、報表生成等功能，支持云端存儲和分享。TableauTableau是一款專業(yè)的數(shù)據(jù)可視化工