Python數據分析與科學計算課件：數據分析基礎_第1頁
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文檔簡介

Python數據分析與科學計算數據分析基礎1.1數據分析概述1.2數據分析流程1.3常用數據分析工具

1.1數據分析基礎

數據分析：用適當的統(tǒng)計分析方法對收集來的大量數據進行分析，將它們加以匯總、理解并消化，把隱藏在數據背后的信息提煉出來，以求最大化地開發(fā)數據的功能，發(fā)揮數據的作用。數據分析是為了提取有用信息和形成結論而對數據加以詳細研究和概括總結的過程。

1.1數據分析基礎

數據分析應用場景客戶分析：根據客戶的基本數據信息進行商業(yè)行為分析營銷分析：產品分析、價格分析、渠道分析、廣告與促銷分析社交媒體：以不同的社交媒體渠道生成的內容為基礎，實現(xiàn)不同社交媒體的用戶分析、訪問分析和互動分析網絡安全：使用數據分析技術，建立潛在攻擊識別分析模型，監(jiān)測大量網絡活動數據和相應的訪問行為，識別可能進行入侵的可疑模式醫(yī)療行業(yè)：對疾病進行預測，達到疾病預防的目的物流領域：通過業(yè)務系統(tǒng)和GPS定位系統(tǒng)獲得數據，使用數據構建交流狀況預測分析模型，有效預測實時路況、物流狀況、車流量、客流量和貨物吞吐量設備管理：收集和分析設備上的數據流，包括連續(xù)用電、零部件溫度、環(huán)境濕度和污染物顆粒等無數潛在特征

1.2數據分析流程

需求分析：了解數據分析的目的，提供數據分析的方向數據收集：根據數據分析目標和需求分析的結果，提取、收集數據數據預處理：對數據進行數據合并、數據清洗、數據變換和數據標準化數據分析與建模：通過分析方法和聚類、分類、關聯(lián)規(guī)則、智能推薦等模型與算法等，對已處理的數據進行分析，提取有價值的信息，形成有效結論的過程數據可視化：將數據分析與預測結果以計算機圖形或圖像的方式展示給用戶撰寫分析報告：對整個數據分析過程的總結和呈現(xiàn)

1.3常用數據分析工具E

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