數(shù)據(jù)分析復(fù)習(xí)課課件

數(shù)據(jù)分析復(fù)習(xí)課歡迎來(lái)到數(shù)據(jù)分析復(fù)習(xí)課！課程介紹課程目標(biāo)幫助學(xué)員回顧和鞏固數(shù)據(jù)分析知識(shí)，提升數(shù)據(jù)分析能力。課程內(nèi)容涵蓋數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)、數(shù)據(jù)預(yù)處理、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)可視化等方面。數(shù)據(jù)分析的必要性11.決策支持?jǐn)?shù)據(jù)分析為決策提供依據(jù)，幫助企業(yè)做出更明智的決策。22.發(fā)現(xiàn)趨勢(shì)數(shù)據(jù)分析可以幫助發(fā)現(xiàn)市場(chǎng)趨勢(shì)，洞察用戶行為，把握商機(jī)。33.優(yōu)化流程數(shù)據(jù)分析可以識(shí)別業(yè)務(wù)流程中的瓶頸，優(yōu)化流程，提高效率。44.提升競(jìng)爭(zhēng)力數(shù)據(jù)分析能力已成為企業(yè)核心競(jìng)爭(zhēng)力之一，為企業(yè)發(fā)展提供助力。數(shù)據(jù)挖掘的基本概念1數(shù)據(jù)挖掘2數(shù)據(jù)預(yù)處理清洗、轉(zhuǎn)換、降維3特征工程特征選擇、特征提取4機(jī)器學(xué)習(xí)分類、回歸、聚類5模型評(píng)估準(zhǔn)確率、召回率、F1值數(shù)據(jù)預(yù)處理的步驟1數(shù)據(jù)清洗處理缺失值、異常值、重復(fù)值2數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為合適的格式和類型3數(shù)據(jù)降維減少數(shù)據(jù)維度，提高模型效率數(shù)據(jù)清洗技術(shù)缺失值處理刪除、填充、插值異常值處理刪除、替換、平滑重復(fù)值處理刪除、合并、去重特征工程的重要性影響模型性能好的特征可以顯著提升模型效果提升模型可解釋性清晰的特征有助于理解模型決策特征選擇方法過(guò)濾法根據(jù)特征本身的屬性進(jìn)行選擇包裹法通過(guò)模型性能來(lái)選擇特征嵌入法在模型訓(xùn)練過(guò)程中自動(dòng)選擇特征監(jiān)督學(xué)習(xí)算法概述線性回歸預(yù)測(cè)連續(xù)型變量邏輯回歸預(yù)測(cè)離散型變量決策樹(shù)構(gòu)建決策樹(shù)進(jìn)行分類或回歸線性回歸模型1簡(jiǎn)單線性回歸2多元線性回歸3嶺回歸4Lasso回歸邏輯回歸模型1模型假設(shè)數(shù)據(jù)滿足線性可分性2模型目標(biāo)預(yù)測(cè)二元分類變量3模型優(yōu)勢(shì)可解釋性強(qiáng)，易于實(shí)現(xiàn)決策樹(shù)算法ID3算法基于信息增益C4.5算法基于信息增益率CART算法基于基尼系數(shù)集成學(xué)習(xí)方法模型驗(yàn)證和評(píng)估訓(xùn)練集用于訓(xùn)練模型測(cè)試集用于評(píng)估模型性能交叉驗(yàn)證提高模型評(píng)估的可靠性無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法聚類算法將數(shù)據(jù)劃分成不同的簇降維算法減少數(shù)據(jù)維度，提取主要信息異常檢測(cè)算法識(shí)別數(shù)據(jù)中的異常點(diǎn)聚類算法1K-Means算法基于距離的聚類算法2層次聚類算法構(gòu)建樹(shù)狀結(jié)構(gòu)進(jìn)行聚類3密度聚類算法基于數(shù)據(jù)密度的聚類算法主成分分析降維方法將高維數(shù)據(jù)降維到低維空間保留信息盡可能保留原始數(shù)據(jù)的信息提高效率降低模型訓(xùn)練和預(yù)測(cè)的時(shí)間和資源消耗異常檢測(cè)技術(shù)統(tǒng)計(jì)方法基于數(shù)據(jù)分布進(jìn)行異常檢測(cè)機(jī)器學(xué)習(xí)方法使用模型識(shí)別異常樣本數(shù)據(jù)可視化方法柱狀圖顯示不同類別數(shù)據(jù)的頻數(shù)或大小折線圖展示數(shù)據(jù)隨時(shí)間變化的趨勢(shì)散點(diǎn)圖展示兩個(gè)變量之間關(guān)系數(shù)據(jù)可視化工具數(shù)據(jù)分析中的倫理問(wèn)題1數(shù)據(jù)隱私保護(hù)用戶個(gè)人信息2數(shù)據(jù)安全防止數(shù)據(jù)泄露和濫用3數(shù)據(jù)公平避免數(shù)據(jù)分析結(jié)果存在歧視4數(shù)據(jù)透明公開(kāi)數(shù)據(jù)分析方法和結(jié)果數(shù)據(jù)分析的未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)1人工智能深度學(xué)習(xí)、機(jī)器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)分析結(jié)合2大數(shù)據(jù)處理海量數(shù)據(jù)，挖掘更深層次的價(jià)值3云計(jì)算云計(jì)算技術(shù)為數(shù)據(jù)分析提供基礎(chǔ)設(shè)施典型案例分享11.電商平臺(tái)用戶畫(huà)像分析用戶購(gòu)買行為，制定精準(zhǔn)營(yíng)銷策略22.金融風(fēng)險(xiǎn)控制利用數(shù)據(jù)模型識(shí)別金融風(fēng)險(xiǎn)，防范欺詐33.醫(yī)療診斷輔助利用數(shù)據(jù)分析輔助醫(yī)生進(jìn)行診斷，提高診斷準(zhǔn)確率常見(jiàn)問(wèn)題解答問(wèn)題一數(shù)據(jù)分析需要掌握哪些技能？問(wèn)題二如何學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析？問(wèn)題三數(shù)據(jù)分析的就業(yè)前景如何？課程總結(jié)數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征工程機(jī)器學(xué)習(xí)監(jiān)督學(xué)習(xí)、無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)可視化數(shù)據(jù)可視化方法和工具數(shù)據(jù)分析倫理數(shù)據(jù)隱私、數(shù)據(jù)安全實(shí)踐作業(yè)指導(dǎo)作業(yè)內(nèi)容使用數(shù)據(jù)分析工具完成一個(gè)實(shí)際案例作業(yè)要求數(shù)據(jù)清洗、特征工程、模型構(gòu)建、結(jié)果可視化作業(yè)提交將作業(yè)代碼和結(jié)果文檔提交到平臺(tái)學(xué)習(xí)建議閱讀書(shū)籍學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析