《Ch16數(shù)據(jù)分析》課件

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制作人：PPt創(chuàng)作者時(shí)間：2024年X月目錄第1章簡(jiǎn)介第2章數(shù)據(jù)收集第3章數(shù)據(jù)清洗第4章數(shù)據(jù)探索第5章數(shù)據(jù)建模第6章數(shù)據(jù)可視化第7章總結(jié)01第一章簡(jiǎn)介

商業(yè)、金融、醫(yī)療等多個(gè)領(lǐng)域應(yīng)用領(lǐng)域0103

02幫助決策、優(yōu)化流程、提高效率重要性數(shù)據(jù)清洗處理缺失值去除異常值標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)探索描述性統(tǒng)計(jì)相關(guān)性分析趨勢(shì)分析數(shù)據(jù)建模選擇模型訓(xùn)練模型評(píng)估模型數(shù)據(jù)分析流程數(shù)據(jù)收集確定數(shù)據(jù)源收集數(shù)據(jù)整合數(shù)據(jù)Python數(shù)據(jù)分析工具Python作為一種流行的編程語(yǔ)言，擁有豐富的數(shù)據(jù)分析庫(kù)，如NumPy、Pandas、Matplotlib等，為數(shù)據(jù)分析帶來(lái)便利和高效性。

數(shù)據(jù)分析工具用于統(tǒng)計(jì)計(jì)算和圖形表達(dá)R常用于數(shù)據(jù)處理和分析Excel用于數(shù)據(jù)庫(kù)管理和查詢(xún)SQL

數(shù)據(jù)分析的基本概念數(shù)據(jù)分析是指運(yùn)用統(tǒng)計(jì)學(xué)和邏輯推理等方法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析、處理、解釋和預(yù)測(cè)的過(guò)程。通過(guò)數(shù)據(jù)分析，可以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)背后的規(guī)律、趨勢(shì)和價(jià)值，為決策提供有力支持。02第2章數(shù)據(jù)收集

內(nèi)部數(shù)據(jù)收集存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)庫(kù)記錄用戶(hù)行為日志數(shù)據(jù)客戶(hù)關(guān)系管理系統(tǒng)CRM系統(tǒng)

分析用戶(hù)趨勢(shì)社交媒體數(shù)據(jù)0103購(gòu)買(mǎi)專(zhuān)業(yè)數(shù)據(jù)第三方數(shù)據(jù)供應(yīng)商02免費(fèi)共享數(shù)據(jù)公開(kāi)數(shù)據(jù)集API接口提供數(shù)據(jù)訪問(wèn)需申請(qǐng)授權(quán)數(shù)據(jù)抓取工具簡(jiǎn)化數(shù)據(jù)提取過(guò)程可視化操作界面

數(shù)據(jù)采集方法網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)自動(dòng)獲取網(wǎng)頁(yè)數(shù)據(jù)需要尊重網(wǎng)站規(guī)則數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估數(shù)據(jù)是否齊全完整性數(shù)據(jù)的正確性準(zhǔn)確性數(shù)據(jù)的統(tǒng)一性一致性

數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估是數(shù)據(jù)分析過(guò)程中至關(guān)重要的一步，確保數(shù)據(jù)的完整性、準(zhǔn)確性和一致性，以提高分析結(jié)果的可靠性和準(zhǔn)確性。

數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估維度數(shù)據(jù)是否缺失完整性數(shù)據(jù)是否準(zhǔn)確準(zhǔn)確性數(shù)據(jù)是否一致一致性

數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估方法數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估可以通過(guò)數(shù)據(jù)清洗、異常值檢測(cè)、重復(fù)數(shù)據(jù)識(shí)別等方法來(lái)進(jìn)行，確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量達(dá)到分析要求。數(shù)據(jù)采集方法數(shù)據(jù)的來(lái)源多種多樣，數(shù)據(jù)采集方法包括內(nèi)部數(shù)據(jù)收集和外部數(shù)據(jù)收集，通過(guò)網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)、API接口和數(shù)據(jù)抓取工具等方式獲取各類(lèi)數(shù)據(jù)。

03第三章數(shù)據(jù)清洗

缺失值處理在數(shù)據(jù)清洗過(guò)程中，處理數(shù)據(jù)中的缺失值是非常重要的一步。常見(jiàn)的方法包括刪除缺失值、填充缺失值和使用插值法來(lái)估算缺失值。箱線(xiàn)圖方法

異常值處理標(biāo)準(zhǔn)差方法

數(shù)據(jù)去重?cái)?shù)據(jù)去重是數(shù)據(jù)清洗過(guò)程中的重要步驟，可以通過(guò)基于單列去重或基于多列去重的方法來(lái)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的唯一性。

數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換將數(shù)據(jù)格式進(jìn)行轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)變換使數(shù)據(jù)符合特定標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)規(guī)范化將連續(xù)數(shù)據(jù)離散化處理數(shù)據(jù)離散化

04第4章數(shù)據(jù)探索

描述性統(tǒng)計(jì)分析描述性統(tǒng)計(jì)分析是對(duì)數(shù)據(jù)的整體特征進(jìn)行總結(jié)和分析的過(guò)程。常用的指標(biāo)包括均值、中位數(shù)和標(biāo)準(zhǔn)差。均值是數(shù)據(jù)的平均值，中位數(shù)是將數(shù)據(jù)按大小排列后位于中間位置的值，標(biāo)準(zhǔn)差則是數(shù)據(jù)偏離均值的度量。通過(guò)這些指標(biāo)，我們可以更好地了解數(shù)據(jù)的集中趨勢(shì)和散布狀況。

相關(guān)性分析度量?jī)蓚€(gè)變量之間線(xiàn)性關(guān)系的強(qiáng)度和方向相關(guān)系數(shù)用于展示兩個(gè)變量之間的關(guān)系散點(diǎn)圖展示變量之間的相關(guān)性強(qiáng)弱熱力圖

分布分析也稱(chēng)高斯分布，是一種連續(xù)型概率分布正態(tài)分布描述數(shù)據(jù)分布的不對(duì)稱(chēng)程度偏態(tài)分布用于描述數(shù)據(jù)分布的峰值高低峰態(tài)分布

聚類(lèi)分析聚類(lèi)分析是一種無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)方法，旨在將數(shù)據(jù)集中的對(duì)象分成具有相似特征的組。常用的聚類(lèi)方法包括K均值聚類(lèi)、層次聚類(lèi)和DBSCAN。K均值聚類(lèi)根據(jù)數(shù)據(jù)點(diǎn)之間的距離將數(shù)據(jù)劃分為K個(gè)簇，層次聚類(lèi)根據(jù)數(shù)據(jù)點(diǎn)之間的相似性構(gòu)建聚類(lèi)層次結(jié)構(gòu)，而DBSCAN則根據(jù)密度來(lái)識(shí)別簇。通過(guò)聚類(lèi)分析，我們可以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)集中隱藏的結(jié)構(gòu)和模式。

05第五章數(shù)據(jù)建模

回歸分析回歸分析是一種統(tǒng)計(jì)學(xué)方法，用于研究變量之間的關(guān)系。其中線(xiàn)性回歸適用于連續(xù)型因變量的預(yù)測(cè)，邏輯回歸則適用于二分類(lèi)問(wèn)題的預(yù)測(cè)。

回歸分析用于連續(xù)型因變量預(yù)測(cè)線(xiàn)性回歸用于二分類(lèi)問(wèn)題預(yù)測(cè)邏輯回歸

C4.5算法改進(jìn)ID3算法，處理連續(xù)值特征

決策樹(shù)ID3算法基于信息增益選擇特征基于獨(dú)立性假設(shè)樸素貝葉斯0103

02用于推斷概率關(guān)系貝葉斯網(wǎng)絡(luò)推斷支持向量機(jī)支持向量機(jī)是一種監(jiān)督式學(xué)習(xí)算法，適用于分類(lèi)和回歸分析。其中線(xiàn)性核用于處理線(xiàn)性可分?jǐn)?shù)據(jù)，非線(xiàn)性核適用于非線(xiàn)性數(shù)據(jù)的分類(lèi)。06第6章數(shù)據(jù)可視化

條形圖條形圖是一種用于展示數(shù)據(jù)的圖表，適合展示單變量和多變量數(shù)據(jù)。單變量條形圖可以清晰地顯示各個(gè)項(xiàng)目的數(shù)值大小，而多變量條形圖可以比較不同項(xiàng)目之間的關(guān)系。條形圖展示單一變量數(shù)據(jù)單變量條形圖比較不同項(xiàng)目之間的關(guān)系多變量條形圖

折線(xiàn)圖折線(xiàn)圖常用于展示時(shí)間序列數(shù)據(jù)或比較多個(gè)變量的趨勢(shì)。時(shí)間序列折線(xiàn)圖可以清晰地顯示數(shù)據(jù)隨時(shí)間的變化趨勢(shì)，多變量折線(xiàn)圖則可以比較不同變量之間的關(guān)系。

折線(xiàn)圖展示隨時(shí)間變化的數(shù)據(jù)時(shí)間序列折線(xiàn)圖比較不同變量之間的關(guān)系多變量折線(xiàn)圖

散點(diǎn)圖散點(diǎn)圖適合展示簡(jiǎn)單散點(diǎn)數(shù)據(jù)或進(jìn)行對(duì)比分析。簡(jiǎn)單散點(diǎn)圖可幫助觀察數(shù)據(jù)點(diǎn)的分布情況，對(duì)比散點(diǎn)圖則可以顯示不同組別或條件下的數(shù)據(jù)差異。散點(diǎn)圖展示數(shù)據(jù)點(diǎn)的分布情況簡(jiǎn)單散點(diǎn)圖顯示不同條件下的數(shù)據(jù)差異對(duì)比散點(diǎn)圖

箱線(xiàn)圖箱線(xiàn)圖能夠展示數(shù)據(jù)的整體分布情況，包括中位數(shù)、上下四分位數(shù)和異常值。單變量箱線(xiàn)圖適合比較一個(gè)變量不同組別的數(shù)據(jù)分布，多變量箱線(xiàn)圖則可以同時(shí)展示多個(gè)變量的分布情況。

箱線(xiàn)圖比較一個(gè)變量不同組別的數(shù)據(jù)分布單變量箱線(xiàn)圖同時(shí)展示多個(gè)變量的分布情況多變量箱線(xiàn)圖

選擇適合的可視化工具能有效傳達(dá)信息數(shù)據(jù)可視化工具0103根據(jù)數(shù)據(jù)特點(diǎn)選擇合適的圖表展示數(shù)據(jù)圖表選擇02掌握數(shù)據(jù)分析技巧有助于更深入理解數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)分析技巧07第七章總結(jié)

提供數(shù)據(jù)支持?jǐn)?shù)據(jù)分析在決策中的作用0103

02智能化、自動(dòng)化數(shù)據(jù)分析的發(fā)展趨勢(shì)數(shù)據(jù)分析的挑戰(zhàn)個(gè)人隱私信息泄露數(shù)據(jù)隱私保護(hù)數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)安全性

大數(shù)據(jù)時(shí)代下的數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)管理挑戰(zhàn)