數(shù)據(jù)的分析教學(xué)課件

數(shù)據(jù)的分析BIGDATAEMPOWERSTOCREATEANEWERA目錄CONTENTS數(shù)據(jù)收集與整理描述性統(tǒng)計(jì)分析推斷性統(tǒng)計(jì)分析數(shù)據(jù)可視化呈現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘與機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用業(yè)務(wù)場(chǎng)景下的數(shù)據(jù)分析案例分享BIGDATAEMPOWERSTOCREATEANEWERA01數(shù)據(jù)收集與整理企業(yè)內(nèi)部的數(shù)據(jù)庫(kù)、業(yè)務(wù)系統(tǒng)、日志文件等。公開數(shù)據(jù)集、第三方數(shù)據(jù)提供商、社交媒體、物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備等。數(shù)據(jù)來(lái)源及類型外部數(shù)據(jù)內(nèi)部數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)中的表數(shù)據(jù)，具有固定的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和類型。非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)文本、圖像、音頻、視頻等，沒(méi)有固定的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和類型。半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)XML、JSON等格式的數(shù)據(jù)，具有一定的結(jié)構(gòu)但不夠嚴(yán)格。數(shù)據(jù)來(lái)源及類型缺失值處理刪除、填充或插值等方法處理缺失值。異常值處理識(shí)別并處理異常值，如使用IQR方法識(shí)別異常值并進(jìn)行處理。數(shù)據(jù)清洗與預(yù)處理重復(fù)值處理：刪除重復(fù)記錄或合并重復(fù)記錄。數(shù)據(jù)清洗與預(yù)處理03特征選擇從所有特征中選擇出對(duì)模型最有用的特征，以提高模型的性能和可解釋性。01特征提取從原始數(shù)據(jù)中提取出有意義的特征，如文本分析中的詞頻統(tǒng)計(jì)、圖像分析中的特征提取等。02特征轉(zhuǎn)換對(duì)特征進(jìn)行轉(zhuǎn)換以更好地適應(yīng)模型，如對(duì)數(shù)轉(zhuǎn)換、標(biāo)準(zhǔn)化、歸一化等。數(shù)據(jù)清洗與預(yù)處理將多個(gè)數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)合并成一個(gè)數(shù)據(jù)集，如使用SQL語(yǔ)句進(jìn)行表的連接操作。數(shù)據(jù)合并將新的數(shù)據(jù)追加到已有的數(shù)據(jù)集中，以形成時(shí)間序列數(shù)據(jù)或增加樣本量。數(shù)據(jù)追加數(shù)據(jù)整合與變換數(shù)據(jù)整合與變換數(shù)據(jù)降維使用主成分分析（PCA）、線性判別分析（LDA）等方法降低數(shù)據(jù)的維度，以減少計(jì)算量和提高模型的性能。數(shù)據(jù)升維通過(guò)增加特征或創(chuàng)建新的特征來(lái)增加數(shù)據(jù)的維度，以捕捉更多的信息。數(shù)據(jù)編碼將分類變量轉(zhuǎn)換為數(shù)值型變量，以便于模型的處理和分析。BIGDATAEMPOWERSTOCREATEANEWERA02描述性統(tǒng)計(jì)分析所有數(shù)據(jù)的和除以數(shù)據(jù)的個(gè)數(shù)，反映數(shù)據(jù)集中趨勢(shì)的一項(xiàng)指標(biāo)。算術(shù)平均數(shù)將數(shù)據(jù)按大小順序排列后正中間的數(shù)，用于反映數(shù)據(jù)的中等水平。中位數(shù)一組數(shù)據(jù)中出現(xiàn)次數(shù)最多的數(shù)，代表數(shù)據(jù)的一般水平。眾數(shù)集中趨勢(shì)度量一組數(shù)據(jù)中最大值與最小值的差，反映數(shù)據(jù)的波動(dòng)范圍。極差方差標(biāo)準(zhǔn)差各數(shù)據(jù)與平均數(shù)之差的平方的平均數(shù)，衡量數(shù)據(jù)的波動(dòng)大小。方差的算術(shù)平方根，反映數(shù)據(jù)的離散程度。030201離散程度度量123數(shù)據(jù)分布偏斜的程度和方向，分為正偏態(tài)和負(fù)偏態(tài)。偏態(tài)數(shù)據(jù)分布尖峭或扁平的程度，分為尖峰、平峰和常態(tài)峰。峰態(tài)通過(guò)直方圖、箱線圖等圖形展示數(shù)據(jù)的分布情況，如正態(tài)分布、偏態(tài)分布等。分布形狀分布形態(tài)描述BIGDATAEMPOWERSTOCREATEANEWERA03推斷性統(tǒng)計(jì)分析點(diǎn)估計(jì)使用樣本數(shù)據(jù)計(jì)算出一個(gè)具體的數(shù)值，作為總體參數(shù)的估計(jì)值。區(qū)間估計(jì)根據(jù)樣本數(shù)據(jù)和一定的置信水平，構(gòu)造出總體參數(shù)的一個(gè)區(qū)間范圍，該區(qū)間包含了參數(shù)真值的可能性。參數(shù)估計(jì)方法先對(duì)總體參數(shù)提出一個(gè)假設(shè)，然后利用樣本信息來(lái)判斷這一假設(shè)是否合理。假設(shè)檢驗(yàn)的基本思想提出假設(shè)、確定檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量、計(jì)算p值、做出決策。假設(shè)檢驗(yàn)的步驟例如比較兩組數(shù)據(jù)的均值是否有顯著差異、判斷某個(gè)比例是否與預(yù)期相符等。假設(shè)檢驗(yàn)的應(yīng)用假設(shè)檢驗(yàn)原理及應(yīng)用用于研究不同因素對(duì)某一指標(biāo)的影響程度，通過(guò)比較不同組間的方差來(lái)推斷各因素對(duì)指標(biāo)的影響是否顯著。方差分析（ANOVA）用于探究自變量與因變量之間的線性或非線性關(guān)系，通過(guò)建立回歸模型來(lái)預(yù)測(cè)因變量的取值。常見的回歸分析方法包括線性回歸、邏輯回歸等?；貧w分析方差分析與回歸分析BIGDATAEMPOWERSTOCREATEANEWERA04數(shù)據(jù)可視化呈現(xiàn)熱力圖用于展示數(shù)據(jù)的分布情況，適用于大量數(shù)據(jù)的可視化。散點(diǎn)圖用于展示兩個(gè)變量之間的關(guān)系，適用于連續(xù)型數(shù)據(jù)。餅圖用于展示數(shù)據(jù)的占比關(guān)系，適用于分類數(shù)據(jù)。柱狀圖用于比較不同類別數(shù)據(jù)的大小，適用于離散型數(shù)據(jù)。折線圖用于展示數(shù)據(jù)隨時(shí)間或其他連續(xù)變量的變化趨勢(shì)，適用于連續(xù)型數(shù)據(jù)。常用圖表類型及選擇依據(jù)選擇合適的圖表類型根據(jù)數(shù)據(jù)類型和展示需求選擇合適的圖表類型。添加交互功能通過(guò)添加鼠標(biāo)懸停、點(diǎn)擊等事件，實(shí)現(xiàn)圖表的動(dòng)態(tài)交互效果。使用動(dòng)畫效果通過(guò)添加動(dòng)畫效果，使圖表更加生動(dòng)、直觀。優(yōu)化圖表布局合理調(diào)整圖表的大小、顏色、標(biāo)簽等，提高圖表的易讀性和美觀度。動(dòng)態(tài)交互式圖表制作技巧報(bào)表自動(dòng)化實(shí)現(xiàn)方式創(chuàng)建包含固定格式和樣式的模板，將數(shù)據(jù)自動(dòng)填充到模板中生成報(bào)表。使用編程語(yǔ)言編寫腳本，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的自動(dòng)處理、分析和報(bào)表生成。將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)庫(kù)中，通過(guò)查詢語(yǔ)句和報(bào)表工具實(shí)現(xiàn)報(bào)表的自動(dòng)生成。使用專業(yè)的報(bào)表工具或數(shù)據(jù)分析軟件，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的自動(dòng)處理、分析和報(bào)表生成。使用模板編寫腳本利用數(shù)據(jù)庫(kù)集成第三方工具BIGDATAEMPOWERSTOCREATEANEWERA05數(shù)據(jù)挖掘與機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用FP-Growth算法采用分治策略，構(gòu)建FP樹并挖掘頻繁項(xiàng)集，效率高于Apriori算法。ECLAT算法利用深度優(yōu)先搜索策略，在垂直數(shù)據(jù)格式上挖掘頻繁項(xiàng)集，適用于大型數(shù)據(jù)集。Apriori算法通過(guò)頻繁項(xiàng)集挖掘關(guān)聯(lián)規(guī)則，適用于布爾型數(shù)據(jù)，可發(fā)現(xiàn)物品間的關(guān)聯(lián)關(guān)系。關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法介紹DBSCAN算法基于密度進(jìn)行聚類，能夠發(fā)現(xiàn)任意形狀的簇，對(duì)噪聲數(shù)據(jù)不敏感。層次聚類算法通過(guò)逐層分解或合并數(shù)據(jù)，形成樹狀的聚類結(jié)構(gòu)，適用于不同形狀和大小的簇。K-means算法通過(guò)迭代將數(shù)據(jù)劃分為K個(gè)簇，使得同一簇內(nèi)數(shù)據(jù)相似度高，不同簇間相似度低。聚類分析算法原理及實(shí)踐通過(guò)構(gòu)建樹形結(jié)構(gòu)進(jìn)行分類預(yù)測(cè)，易于理解和解釋，但可能過(guò)擬合。決策樹算法支持向量機(jī)（SVM）集成學(xué)習(xí)方法神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在高維空間中尋找最優(yōu)超平面進(jìn)行分類，適用于二分類問(wèn)題。通過(guò)組合多個(gè)弱分類器構(gòu)建強(qiáng)分類器，如隨機(jī)森林和梯度提升樹等，提高分類精度和泛化能力。通過(guò)模擬人腦神經(jīng)元連接方式進(jìn)行分類預(yù)測(cè)，具有強(qiáng)大的表征學(xué)習(xí)能力。分類預(yù)測(cè)模型構(gòu)建與優(yōu)化BIGDATAEMPOWERSTOCREATEANEWERA06業(yè)務(wù)場(chǎng)景下的數(shù)據(jù)分析案例分享用戶行為分析通過(guò)分析用戶在電商平臺(tái)上的瀏覽、搜索、購(gòu)買等行為，了解用戶需求和偏好，為產(chǎn)品優(yōu)化和營(yíng)銷策略提供數(shù)據(jù)支持。商品推薦策略制定基于用戶歷史行為數(shù)據(jù)和商品屬性，構(gòu)建推薦算法模型，實(shí)現(xiàn)個(gè)性化商品推薦，提高用戶滿意度和購(gòu)買轉(zhuǎn)化率。市場(chǎng)趨勢(shì)預(yù)測(cè)通過(guò)分析歷史銷售數(shù)據(jù)、用戶行為數(shù)據(jù)等信息，預(yù)測(cè)市場(chǎng)趨勢(shì)和用戶需求變化，為企業(yè)決策提供參考。電商行業(yè)利用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，整合用戶在金融機(jī)構(gòu)的各類數(shù)據(jù)，構(gòu)建信用評(píng)分模型，對(duì)用戶進(jìn)行信用評(píng)估和風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)劃分。信用評(píng)分模型構(gòu)建通過(guò)分析用戶歷史交易數(shù)據(jù)、行為數(shù)據(jù)等信息，識(shí)別潛在風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)和異常行為，及時(shí)采取風(fēng)險(xiǎn)控制措施，保障金融機(jī)構(gòu)穩(wěn)健運(yùn)營(yíng)。風(fēng)險(xiǎn)控制基于數(shù)據(jù)分析結(jié)果，洞察用戶需求和市場(chǎng)空白，推動(dòng)金融產(chǎn)品的創(chuàng)新和優(yōu)化，提升市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。產(chǎn)品創(chuàng)新金融行業(yè)：信用評(píng)分模型構(gòu)建、風(fēng)險(xiǎn)控制等質(zhì)量控制利用數(shù)據(jù)分析技術(shù)對(duì)產(chǎn)品質(zhì)量進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控和預(yù)測(cè)，及時(shí)發(fā)現(xiàn)并處理潛在問(wèn)題，