《數(shù)據(jù)分析培訓》課件

《數(shù)據(jù)分析培訓》課件數(shù)據(jù)分析概述數(shù)據(jù)收集與整理數(shù)據(jù)分析方法數(shù)據(jù)挖掘技術大數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)分析中應用數(shù)據(jù)分析工具與平臺介紹實戰(zhàn)演練：從0到1完成一個項目分析目錄01數(shù)據(jù)分析概述通過對大量數(shù)據(jù)進行收集、整理、處理、分析和解釋，提取有用信息并形成結論的過程。數(shù)據(jù)分析定義在數(shù)字化時代，數(shù)據(jù)已成為企業(yè)決策的重要依據(jù)，數(shù)據(jù)分析能夠幫助企業(yè)洞察市場趨勢、優(yōu)化業(yè)務流程、提高運營效率等。數(shù)據(jù)分析重要性數(shù)據(jù)分析定義與重要性數(shù)據(jù)分析應用領域運用數(shù)據(jù)分析技術，為企業(yè)提供市場趨勢、競爭對手、客戶需求等方面的洞察。通過數(shù)據(jù)分析，識別潛在風險，為金融機構提供信貸評估、反欺詐等支持。利用數(shù)據(jù)分析，協(xié)助醫(yī)療機構提高診療效率、降低醫(yī)療成本、改善患者體驗等。通過數(shù)據(jù)分析，優(yōu)化城市資源配置，提高城市治理水平，改善市民生活質(zhì)量。商業(yè)智能金融風控醫(yī)療健康智慧城市

數(shù)據(jù)分析師職業(yè)前景市場需求隨著大數(shù)據(jù)時代的到來，企業(yè)對數(shù)據(jù)分析師的需求日益增長，數(shù)據(jù)分析師已成為炙手可熱的職業(yè)之一。薪資水平數(shù)據(jù)分析師薪資水平普遍較高，且隨著經(jīng)驗和技能的提升，薪資增長空間較大。職業(yè)發(fā)展數(shù)據(jù)分析師的職業(yè)發(fā)展路徑多樣，可晉升為高級分析師、數(shù)據(jù)運營經(jīng)理、項目經(jīng)理等職位，也可向數(shù)據(jù)運營、大數(shù)據(jù)開發(fā)等方向轉型。02數(shù)據(jù)收集與整理企業(yè)數(shù)據(jù)庫、業(yè)務系統(tǒng)、日志文件等。公開數(shù)據(jù)集、第三方API、網(wǎng)絡爬蟲等。數(shù)據(jù)來源及類型外部數(shù)據(jù)內(nèi)部數(shù)據(jù)表格形式，如關系型數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)。結構化數(shù)據(jù)非結構化數(shù)據(jù)半結構化數(shù)據(jù)文本、圖像、音頻、視頻等。如XML、JSON等格式的數(shù)據(jù)。030201數(shù)據(jù)來源及類型問卷調(diào)查設計問卷，通過在線或紙質(zhì)形式收集數(shù)據(jù)。訪談與被調(diào)查者進行面對面或電話交流，收集意見和反饋。數(shù)據(jù)收集方法與技巧觀察法直接觀察被調(diào)查者的行為或現(xiàn)象，記錄數(shù)據(jù)。實驗法通過控制實驗條件，收集實驗數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)收集方法與技巧010204數(shù)據(jù)收集方法與技巧明確調(diào)查目的和對象，選擇合適的數(shù)據(jù)收集方法。設計合理的問卷或訪談提綱，避免引導性問題和歧義。保證數(shù)據(jù)的真實性和可靠性，避免虛假數(shù)據(jù)和誤差。注意數(shù)據(jù)的時效性和完整性，及時更新和補充數(shù)據(jù)。03數(shù)據(jù)清洗與整理流程去除重復數(shù)據(jù)刪除或合并重復記錄，確保數(shù)據(jù)的唯一性。處理缺失值根據(jù)數(shù)據(jù)類型和實際情況，選擇填充、刪除或保留缺失值。識別并處理異常值，如離群點、錯誤數(shù)據(jù)等。異常值處理將數(shù)據(jù)轉換為適合分析的格式和類型，如數(shù)值型、分類型等。數(shù)據(jù)轉換數(shù)據(jù)清洗與整理流程數(shù)據(jù)排序按照指定字段對數(shù)據(jù)進行排序，方便查找和分析。數(shù)據(jù)篩選根據(jù)條件篩選出符合要求的數(shù)據(jù)記錄，縮小分析范圍。數(shù)據(jù)清洗與整理流程將數(shù)據(jù)按照某些字段進行分組，計算各組的統(tǒng)計指標。數(shù)據(jù)分組通過數(shù)據(jù)透視表或數(shù)據(jù)透視圖對數(shù)據(jù)進行多維度分析，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)間的關聯(lián)和趨勢。數(shù)據(jù)透視數(shù)據(jù)清洗與整理流程03數(shù)據(jù)分析方法通過平均數(shù)、中位數(shù)和眾數(shù)等指標，描述數(shù)據(jù)分布的中心位置。數(shù)據(jù)集中趨勢度量通過方差、標準差和四分位距等指標，刻畫數(shù)據(jù)分布的離散程度。數(shù)據(jù)離散程度度量利用偏態(tài)系數(shù)和峰態(tài)系數(shù)等指標，揭示數(shù)據(jù)分布的形狀特征。數(shù)據(jù)分布形態(tài)度量描述性統(tǒng)計分析根據(jù)樣本數(shù)據(jù)對總體參數(shù)進行估計，包括點估計和區(qū)間估計兩種方法。參數(shù)估計通過設定假設、構造檢驗統(tǒng)計量、確定顯著性水平等步驟，對總體參數(shù)或分布進行假設檢驗。假設檢驗研究不同因素對因變量的影響程度，通過比較不同組間的差異顯著性，分析各因素對結果變量的貢獻。方差分析推論性統(tǒng)計分析數(shù)據(jù)地圖呈現(xiàn)利用地理信息系統(tǒng)技術，將數(shù)據(jù)與地圖相結合，展示數(shù)據(jù)的空間分布和地域特征。數(shù)據(jù)圖表展示運用柱狀圖、折線圖、散點圖等圖表形式，直觀展示數(shù)據(jù)的分布、趨勢和關系。數(shù)據(jù)動態(tài)交互通過交互式圖表和數(shù)據(jù)可視化工具，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的動態(tài)更新和交互式探索，提升數(shù)據(jù)分析的交互性和趣味性。數(shù)據(jù)可視化呈現(xiàn)04數(shù)據(jù)挖掘技術03數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)據(jù)分析的區(qū)別與聯(lián)系數(shù)據(jù)挖掘更側重于從數(shù)據(jù)中自動發(fā)現(xiàn)規(guī)律和模式，而數(shù)據(jù)分析則更側重于對數(shù)據(jù)進行解釋和理解。01數(shù)據(jù)挖掘定義從大量數(shù)據(jù)中提取出有用信息和知識的過程。02數(shù)據(jù)挖掘原理基于統(tǒng)計學、計算機、數(shù)據(jù)庫等技術，通過對數(shù)據(jù)的處理、分析、建模等操作，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的規(guī)律和趨勢。數(shù)據(jù)挖掘基本概念及原理分類算法聚類算法關聯(lián)規(guī)則算法神經(jīng)網(wǎng)絡算法常見數(shù)據(jù)挖掘算法介紹01020304如決策樹、邏輯回歸、支持向量機等，用于預測離散型目標變量。如K-means、層次聚類等，用于將數(shù)據(jù)分成不同的群組或簇。如Apriori、FP-Growth等，用于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)項之間的有趣聯(lián)系或關聯(lián)。如BP神經(jīng)網(wǎng)絡、深度學習等，用于模擬人腦神經(jīng)元結構進行學習和預測。客戶細分信用評分商品推薦股票價格預測數(shù)據(jù)挖掘在業(yè)務中應用案例通過聚類算法將客戶分成不同的群組，針對不同群組制定個性化的營銷策略。通過關聯(lián)規(guī)則算法發(fā)現(xiàn)商品之間的關聯(lián)關系，為客戶推薦相關商品。通過分類算法對客戶信用進行評估和預測，輔助信貸決策。通過神經(jīng)網(wǎng)絡算法對歷史股票價格數(shù)據(jù)進行分析和建模，預測未來股票價格走勢。05大數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)分析中應用大數(shù)據(jù)概念及特點大數(shù)據(jù)是指無法在一定時間范圍內(nèi)用常規(guī)軟件工具進行捕捉、管理和處理的數(shù)據(jù)集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產(chǎn)。大數(shù)據(jù)定義大數(shù)據(jù)具有Volume（數(shù)據(jù)體量巨大）、Velocity（處理速度快）、Variety（數(shù)據(jù)類型繁多）、Value（價值密度低）等四個特點，簡稱“4V”。大數(shù)據(jù)特點如Hadoop的HDFS，用于存儲大規(guī)模數(shù)據(jù)集，提供高吞吐量訪問和容錯能力。分布式文件系統(tǒng)分布式計算框架NoSQL數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)流處理如MapReduce、Spark等，用于處理和分析大規(guī)模數(shù)據(jù)集，提供并行計算能力和可擴展性。如HBase、Cassandra等，用于存儲非結構化或半結構化數(shù)據(jù)，提供高可擴展性和高性能。如Storm、Samza等，用于實時處理和分析數(shù)據(jù)流，提供低延遲和高吞吐量。大數(shù)據(jù)處理技術框架大數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)分析中價值體現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘通過大數(shù)據(jù)挖掘技術，可以發(fā)現(xiàn)隱藏在海量數(shù)據(jù)中的有價值的信息和知識，為決策提供支持。用戶行為分析通過分析用戶在使用產(chǎn)品或服務過程中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，可以深入了解用戶需求和行為習慣，為產(chǎn)品優(yōu)化和個性化推薦提供依據(jù)。市場趨勢預測通過分析歷史數(shù)據(jù)和實時數(shù)據(jù)，可以預測市場趨勢和未來發(fā)展方向，為企業(yè)制定戰(zhàn)略提供參考。風險評估與防范通過分析大量相關數(shù)據(jù)，可以識別和評估潛在的風險和威脅，及時采取防范措施，保障企業(yè)或個人的安全。06數(shù)據(jù)分析工具與平臺介紹適用于基礎數(shù)據(jù)分析，具有強大的數(shù)據(jù)處理和可視化功能，但處理大數(shù)據(jù)量時性能較差。Excel編程語言，具有強大的數(shù)據(jù)處理和分析庫（如pandas、numpy等），適用于復雜的數(shù)據(jù)分析和建模。Python統(tǒng)計編程語言，具有豐富的統(tǒng)計和圖形庫，適用于統(tǒng)計分析和數(shù)據(jù)可視化。R用于管理和查詢關系數(shù)據(jù)庫的標準語言，適用于數(shù)據(jù)提取和初步分析。SQL常見數(shù)據(jù)分析工具比較123交互式數(shù)據(jù)可視化平臺，支持多種數(shù)據(jù)源，提供豐富的可視化選項和強大的分析功能。Tableau微軟推出的商業(yè)智能工具，集成了數(shù)據(jù)準備、數(shù)據(jù)建模、數(shù)據(jù)可視化和數(shù)據(jù)共享等功能。PowerBI一款大數(shù)據(jù)分析工具，支持多種數(shù)據(jù)源和數(shù)據(jù)格式，提供數(shù)據(jù)清洗、整合、建模和可視化等功能。FineBI專業(yè)級數(shù)據(jù)分析平臺推薦成本和預算考慮工具的購買和使用成本，確保符合預算要求。易用性和學習曲線選擇易用且學習曲線平緩的工具，以降低使用難度和培訓成本。數(shù)據(jù)源類型確保所選工具支持所需的數(shù)據(jù)源類型和數(shù)據(jù)格式。數(shù)據(jù)量大小根據(jù)數(shù)據(jù)量大小選擇合適的工具，避免性能瓶頸。分析需求復雜度根據(jù)分析需求的復雜度選擇具備相應功能的工具。工具選型依據(jù)和注意事項07實戰(zhàn)演練：從0到1完成一個項目分析VS明確項目要解決的問題或達成的目標，例如提升銷售額、優(yōu)化產(chǎn)品性能等。了解項目需求與項目相關方溝通，了解他們對項目的期望和需求，包括數(shù)據(jù)需求、分析維度、輸出結果等。確定項目目標明確項目目標和需求根據(jù)項目目標和需求，制定詳細的項目計劃，包括任務分解、資源分配、風險管理等。根據(jù)項目計劃的復雜度和資源情況，設定合理的項目時間表，包括開始時間、結束時間、關鍵里程碑等。制定項目計劃設定時間表制定項目計劃和時間表根據(jù)項目需求，從各種來源收集相關數(shù)據(jù)，包括數(shù)據(jù)庫、API、文件等。數(shù)據(jù)收集對收集到的數(shù)據(jù)進行清洗和處理，包括去除重復值、處理缺失值、異常值處理等。數(shù)據(jù)清洗將清洗后的數(shù)據(jù)按照分析需求進行整理，包括數(shù)據(jù)轉換、合并、分組等。數(shù)據(jù)整理收集、清洗和整理項目數(shù)據(jù)描述性分析對數(shù)據(jù)進行描述性統(tǒng)計，了解數(shù)據(jù)的分布、中心趨勢和離散程度等。推斷性分析運