認識數(shù)據(jù)分析

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)與應(yīng)用1熟悉Python數(shù)據(jù)分析的工具安裝Python的Anaconda發(fā)行版掌握JupyterNotebook常用功能目錄認識數(shù)據(jù)分析234廣義的數(shù)據(jù)分析包括狹義數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘。狹義的數(shù)據(jù)分析是指根據(jù)分析目的，采用對比分析、分組分析、交叉分析和回歸分析等分析方法，對收集來的數(shù)據(jù)進行處理與分析，提取有價值的信息，發(fā)揮數(shù)據(jù)的作用，得到一個特征統(tǒng)計量結(jié)果的過程。數(shù)據(jù)挖掘則是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的實際應(yīng)用數(shù)據(jù)中，通過應(yīng)用聚類、分類、回歸和關(guān)聯(lián)規(guī)則等技術(shù)，挖掘潛在價值的過程。數(shù)據(jù)分析的概念數(shù)據(jù)分析的流程典型的數(shù)據(jù)分析的流程需求分析：數(shù)據(jù)分析中的需求分析也是數(shù)據(jù)分析環(huán)節(jié)的第一步和最重要的步驟之一，決定了后續(xù)的分析的方向、方法。數(shù)據(jù)獲?。簲?shù)據(jù)是數(shù)據(jù)分析工作的基礎(chǔ)，是指根據(jù)需求分析的結(jié)果提取，收集數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)預(yù)處理：數(shù)據(jù)預(yù)處理是指對數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)合并，數(shù)據(jù)清洗，數(shù)據(jù)變換和數(shù)據(jù)標(biāo)準化，數(shù)據(jù)變換后使得整體數(shù)據(jù)變?yōu)楦蓛粽R，可以直接用于分析建模這一過程的總稱。分析與建模：分析與建模是指通過對比分析、分組分析、交叉分析、回歸分析等分析方法和聚類、分類、關(guān)聯(lián)規(guī)則、智能推薦等模型與算法發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的有價值信息，并得出結(jié)論的過程。模型評價與優(yōu)化：模型評價是指對已經(jīng)建立的一個或多個模型，根據(jù)其模型的類別，使用不同的指標(biāo)評價其性能優(yōu)劣的過程。部署：部署是指將通過了正式應(yīng)用數(shù)據(jù)分析結(jié)果與結(jié)論應(yīng)用至實際生產(chǎn)系統(tǒng)的過程。數(shù)據(jù)分析的流程典型的數(shù)據(jù)分析的流程需求分析：數(shù)據(jù)分析中的需求分析也是數(shù)據(jù)分析環(huán)節(jié)的第一步和最重要的步驟之一，決定了后續(xù)的分析的方向、方法。數(shù)據(jù)獲取：數(shù)據(jù)是數(shù)據(jù)分析工作的基礎(chǔ)，是指根據(jù)需求分析的結(jié)果提取，收集數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)預(yù)處理：數(shù)據(jù)預(yù)處理是指對數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)合并，數(shù)據(jù)清洗，數(shù)據(jù)變換和數(shù)據(jù)標(biāo)準化，數(shù)據(jù)變換后使得整體數(shù)據(jù)變?yōu)楦蓛粽R，可以直接用于分析建模這一過程的總稱。分析與建模：分析與建模是指通過對比分析、分組分析、交叉分析、回歸分析等分析方法和聚類、分類、關(guān)聯(lián)規(guī)則、智能推薦等模型與算法發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的有價值信息，并得出結(jié)論的過程。模型評價與優(yōu)化：模型評價是指對已經(jīng)建立的一個或多個模型，根據(jù)其模型的類別，使用不同的指標(biāo)評價其性能優(yōu)劣的過程。部署：部署是指將通過了正式應(yīng)用數(shù)據(jù)分析結(jié)果與結(jié)論應(yīng)用至實際生產(chǎn)系統(tǒng)的過程。數(shù)據(jù)分析的流程典型的數(shù)據(jù)分析的流程產(chǎn)品分析主要是競爭產(chǎn)品分析，通過對競爭產(chǎn)品的分析制定自身產(chǎn)品策略。價格分析又可以分為成本分析和售價分析，成本分析的目的是降低不必要成本，售價分析的目的是制定符合市場的價格。渠道分析目的是指對產(chǎn)品的銷售渠道進行分析，確定最優(yōu)的渠道配比。廣告與促銷分析則能夠結(jié)合客戶分析，實現(xiàn)銷量的提升，利潤的增加。了解數(shù)據(jù)分析應(yīng)用場景2.營銷分析：囊括了產(chǎn)品分析，價格分析，渠道分析，廣告與促銷分析這四類分析。以不同社交媒體渠道生成的內(nèi)容為基礎(chǔ)，實現(xiàn)不同社交媒體的用戶分析，訪問分析，互動分析等。同時，還能為情感和輿情監(jiān)督提供豐富的資料。用戶分析主要根據(jù)用戶注冊信息，登錄平臺的時間點和平時發(fā)表的內(nèi)容等用戶數(shù)據(jù)，分析用戶個人畫像和行為特征。訪問分析則是通過用戶平時訪問的內(nèi)容，分析用戶的興趣愛好，進而分析潛在的商業(yè)價值?；臃治龈鶕?jù)互相關(guān)注對象的行為預(yù)測該對象未來的某些行為特征。了解數(shù)據(jù)分析應(yīng)用場景3.社交媒體分析新型的病毒防御系統(tǒng)可使用數(shù)據(jù)分析技術(shù)，建立潛在攻擊識別分析模型，監(jiān)測大量網(wǎng)絡(luò)活動數(shù)據(jù)和相應(yīng)的訪問行為，識別可能進行入侵的可疑模式，做到未雨綢繆。了解數(shù)據(jù)分析應(yīng)用場景4.網(wǎng)絡(luò)安全通過物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)能夠收集和分析設(shè)備上的數(shù)據(jù)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(shù)潛在特征，建立設(shè)備管理模型，從而預(yù)測設(shè)備故障，合理安排預(yù)防性的維護，以確保設(shè)備正常作業(yè)，降低因設(shè)備故障帶來的安全風(fēng)險。了解數(shù)據(jù)分析應(yīng)用場景5.設(shè)備管理物流是物品從供應(yīng)地向接收地的實體流動。通過業(yè)務(wù)系統(tǒng)和GPS定位系統(tǒng)獲得數(shù)據(jù)，對于客戶使用數(shù)據(jù)構(gòu)建交通狀況預(yù)測分析模型，有效預(yù)測實時路況、物流狀況、車流量、客流量和貨物吞吐量，進而提前補貨，制定庫存管理策略。了解數(shù)據(jù)分析應(yīng)用場景6.交通物流分析身份信息泄露盜用事件逐年增長，隨之而來的是欺詐行為和交易的增多。公安機關(guān)，各大金融機構(gòu)，電信部門可利用用戶基本信息，用戶交易信息，用戶通話短信信息等數(shù)據(jù)，識別可能發(fā)生的潛在欺詐交易，做到提前預(yù)防未雨綢繆。了解數(shù)據(jù)分析應(yīng)用場景7.欺詐行為檢測

RPythonMATLAB語言學(xué)習(xí)難易程度入門難度低入門難度一般入門難度一般使用場景數(shù)據(jù)分析，數(shù)據(jù)挖掘，機器學(xué)習(xí)，數(shù)據(jù)可視化等。數(shù)據(jù)分析，機器學(xué)習(xí)，矩陣運算，科學(xué)數(shù)據(jù)可視化，數(shù)字圖像處理，web應(yīng)用，網(wǎng)絡(luò)爬蟲，系統(tǒng)運維等。矩陣計算，數(shù)值分析，科學(xué)數(shù)據(jù)可視化，機器學(xué)習(xí)，符號計算，數(shù)字圖像處理，數(shù)字信號處理，仿真模擬等。第三方支持擁有大量的Packages，能夠調(diào)用C，C++，F(xiàn)ortran，Java等其他程序語言。擁有大量的第三方庫，能夠簡便地調(diào)用C，C++，F(xiàn)ortran，Java等其他程序語言。擁有大量專業(yè)的工具箱，在新版本中加入了對C，