《基礎(chǔ)分析后處理》課件

基礎(chǔ)分析后處理課程大綱數(shù)據(jù)處理基礎(chǔ)數(shù)據(jù)類型、數(shù)據(jù)篩選、數(shù)據(jù)計算、統(tǒng)計指標(biāo)數(shù)據(jù)可視化柱狀圖、折線圖、散點圖、餅狀圖文本分析文本預(yù)處理、情感分析、主題挖掘、關(guān)鍵詞提取時間序列分析時間序列特征、平穩(wěn)性檢驗、建模與預(yù)測、異常值檢測數(shù)據(jù)處理基礎(chǔ)數(shù)據(jù)處理是分析的基礎(chǔ)，它能幫助我們從原始數(shù)據(jù)中提取有用的信息，為后續(xù)分析奠定堅實的基礎(chǔ)。數(shù)據(jù)類型數(shù)值型可以進行數(shù)學(xué)運算，如加減乘除等。字符型由字母、數(shù)字、符號等組成，不能進行數(shù)學(xué)運算。日期型表示時間信息，如年、月、日、時、分、秒等。數(shù)據(jù)篩選條件篩選基于特定條件過濾數(shù)據(jù)。例如，只保留年齡大于18歲的用戶數(shù)據(jù)。值篩選基于特定值過濾數(shù)據(jù)。例如，只保留收入在10000元以上的用戶數(shù)據(jù)。范圍篩選基于特定范圍過濾數(shù)據(jù)。例如，只保留體重在50-70公斤之間的用戶數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)計算基本計算加、減、乘、除等基本運算統(tǒng)計計算平均值、標(biāo)準(zhǔn)差、方差等高級計算相關(guān)性分析、回歸分析等統(tǒng)計指標(biāo)1平均值描述數(shù)據(jù)集的中心趨勢。2標(biāo)準(zhǔn)差衡量數(shù)據(jù)點與平均值的離散程度。3方差數(shù)據(jù)的離散程度的平方。4最大值和最小值標(biāo)識數(shù)據(jù)集的范圍。2.數(shù)據(jù)可視化數(shù)據(jù)可視化將復(fù)雜數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為直觀圖形，幫助人們更清晰地理解數(shù)據(jù)背后的意義。通過可視化，我們可以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的趨勢、模式和異常，從而得出更準(zhǔn)確的結(jié)論。柱狀圖1直觀比較柱狀圖將不同類別的數(shù)據(jù)以柱形的高度進行直觀的比較，方便觀察數(shù)據(jù)之間的差異。2展示趨勢通過多個柱狀圖的排列，可以展現(xiàn)數(shù)據(jù)的變化趨勢，例如增長或下降。3分組分析可以將數(shù)據(jù)分組，例如按照時間、區(qū)域或類別進行分組，然后使用柱狀圖進行比較。折線圖時間趨勢折線圖以直觀的線條連接數(shù)據(jù)點，展現(xiàn)數(shù)據(jù)隨時間的變化趨勢，例如網(wǎng)站流量、股票價格等。對比分析通過多條折線，可以對比不同數(shù)據(jù)序列的變化趨勢，例如不同產(chǎn)品的銷售情況、不同地區(qū)的人口增長等。散點圖趨勢分析顯示數(shù)據(jù)點之間的關(guān)系，并識別趨勢。聚類分析通過數(shù)據(jù)點的聚集情況，揭示潛在的模式和分組。異常值檢測識別數(shù)據(jù)集中偏離一般趨勢的離群點。餅狀圖占比展示餅狀圖用于直觀展示不同類別數(shù)據(jù)在整體中的占比。數(shù)據(jù)直觀通過扇形大小比例直觀展現(xiàn)數(shù)據(jù)比例關(guān)系，易于理解。簡潔清晰餅狀圖簡潔明了，適合展示數(shù)據(jù)總體結(jié)構(gòu)和比例分配。文本分析文本預(yù)處理清理去除文本中的噪聲數(shù)據(jù)，如標(biāo)點符號、特殊字符、停用詞等。規(guī)范化將文本轉(zhuǎn)換為統(tǒng)一的格式，如將所有字母轉(zhuǎn)換為小寫。分詞將文本拆分為單個詞語，以便進行后續(xù)的分析。情感分析識別文本中表達的情緒，例如積極、消極、中性。利用機器學(xué)習(xí)模型分析文本的語義和情感傾向。應(yīng)用于客戶反饋、社交媒體分析、輿情監(jiān)測等領(lǐng)域。主題挖掘主題模型主題模型是一種無監(jiān)督學(xué)習(xí)方法，用于識別文本數(shù)據(jù)中的潛在主題。詞云詞云可視化展示文本數(shù)據(jù)中高頻詞，幫助發(fā)現(xiàn)關(guān)鍵主題。關(guān)鍵詞提取統(tǒng)計方法詞頻統(tǒng)計、TF-IDF等方法，用于識別文本中最頻繁出現(xiàn)的詞語。語義分析利用詞向量、主題模型等技術(shù)，提取具有語義關(guān)聯(lián)的關(guān)鍵詞。時間序列分析預(yù)測未來趨勢基于歷史數(shù)據(jù)模式，預(yù)測未來的發(fā)展方向。識別周期性發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中重復(fù)出現(xiàn)的周期性模式，例如季節(jié)性波動。時間序列特征1趨勢時間序列數(shù)據(jù)隨時間變化的總體趨勢，例如上升、下降或平穩(wěn)。2季節(jié)性時間序列數(shù)據(jù)在特定時間段內(nèi)重復(fù)出現(xiàn)的周期性模式，例如季節(jié)性變化。3周期性時間序列數(shù)據(jù)在更長的時間段內(nèi)出現(xiàn)的重復(fù)模式，例如商業(yè)周期。平穩(wěn)性檢驗時間序列平穩(wěn)性時間序列平穩(wěn)性是指時間序列的統(tǒng)計特性，如均值和方差，不隨時間變化。時間序列平穩(wěn)性是進行時間序列分析的前提條件。平穩(wěn)性檢驗方法常用的平穩(wěn)性檢驗方法包括：ADF檢驗、KPSS檢驗、單位根檢驗等。這些方法可以幫助判斷時間序列是否平穩(wěn)，并提供相應(yīng)的證據(jù)支持。平穩(wěn)化處理對于非平穩(wěn)時間序列，可以通過差分、對數(shù)變換等方法進行平穩(wěn)化處理，使其滿足時間序列分析的要求。建模與預(yù)測1模型選擇根據(jù)數(shù)據(jù)特征和目標(biāo)選擇合適的模型，例如ARIMA、Holt-Winters等。2模型訓(xùn)練利用歷史數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型，使模型能夠?qū)W習(xí)數(shù)據(jù)的規(guī)律和趨勢。3模型評估使用測試數(shù)據(jù)評估模型的預(yù)測能力，選擇最佳模型。4預(yù)測未來利用訓(xùn)練好的模型預(yù)測未來的數(shù)據(jù)趨勢。異常值檢測數(shù)據(jù)分析識別異常值有助于理解數(shù)據(jù)分布規(guī)律、提升模型預(yù)測準(zhǔn)確性。異常預(yù)警及時發(fā)現(xiàn)異常情況，例如系統(tǒng)故障、網(wǎng)絡(luò)攻擊等，幫助決策者做出快速反應(yīng)。數(shù)據(jù)質(zhì)量去除異常值可以提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，確保分析結(jié)果的可靠性。聚類分析聚類分析是一種無監(jiān)督學(xué)習(xí)方法，用于將數(shù)據(jù)點分組到不同的簇中，使得同一簇中的數(shù)據(jù)點彼此相似，而不同簇中的數(shù)據(jù)點彼此不同。數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化將不同特征的數(shù)據(jù)進行標(biāo)準(zhǔn)化，使其具有相同的量綱，以便于比較。相似度計算根據(jù)不同的距離度量，計算數(shù)據(jù)點之間的相似度，例如歐氏距離、曼哈頓距離等。數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化最小-最大標(biāo)準(zhǔn)化將數(shù)據(jù)縮放到指定的范圍，例如0到1之間。通過將數(shù)據(jù)減去最小值，然后除以最大值和最小值的差。z-score標(biāo)準(zhǔn)化將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布，平均值為0，標(biāo)準(zhǔn)差為1。通過將數(shù)據(jù)減去平均值，然后除以標(biāo)準(zhǔn)差。相似度計算歐氏距離用于衡量兩個點在空間中的距離，適合連續(xù)型變量。曼哈頓距離計算兩個點在直角坐標(biāo)系中沿坐標(biāo)軸方向的距離之和，適合離散型變量。余弦相似度衡量兩個向量之間的夾角，用于計算文本的相似度。聚類算法K-Means一種常用的聚類算法，將數(shù)據(jù)點分配到K個簇中，每個簇都有一個中心點。層次聚類通過創(chuàng)建數(shù)據(jù)點層次結(jié)構(gòu)來進行聚類，從單個數(shù)據(jù)點開始，逐步合并到更大的簇中。密度聚類基于數(shù)據(jù)點的密度來進行聚類，將具有高密度的點聚集成一個簇。聚類結(jié)果可視化利用散點圖或其他圖表，將聚類結(jié)果可視化展示。使用不同的顏色或標(biāo)記區(qū)分不同的聚類。觀察聚類結(jié)果，分析各個聚類的特征和差異。案例分享數(shù)據(jù)處理實踐了解常見數(shù)據(jù)處理方法可視化案例圖表和地圖文本分析實踐主題挖掘和情感分析時序分析應(yīng)用預(yù)測和異常檢測數(shù)據(jù)處理實踐數(shù)據(jù)清理去除錯誤、重復(fù)或缺失的數(shù)據(jù)，確保數(shù)據(jù)一致性，提高分析的可靠性。數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為合適的格式，例如數(shù)值型、文本型，以便進行后續(xù)的分析。特征工程從原始數(shù)據(jù)中提取有用的特征，例如構(gòu)建新的變量，為模型提供更豐富的輸入。可視化案例客戶細分使用圖表展示客戶年齡、性別、地域等信息，分析客戶群體的特點。銷售趨勢通過折線圖或柱狀圖展示銷售數(shù)據(jù)，觀察銷售趨勢，預(yù)測未來發(fā)展。產(chǎn)品分析分析產(chǎn)品銷量、用戶評價等數(shù)據(jù)，了解產(chǎn)品受歡迎程度，改進產(chǎn)品策略。文本分析實踐情感分析分析客戶反饋，了解用戶對產(chǎn)品的滿意度和意見。主題挖掘識別文本中的主要主題，幫助理解用戶關(guān)注的焦點。關(guān)鍵詞提取提取文本中的關(guān)鍵信息，用于內(nèi)容摘要和搜索引擎優(yōu)化。時序分析應(yīng)用金融市場預(yù)測股票價格、利率、匯率等金融指標(biāo)走勢。