統(tǒng)計分析與數(shù)據(jù)建模培訓(xùn)資料

統(tǒng)計分析與數(shù)據(jù)建模培訓(xùn)資料2024-01-18匯報人：XXCATALOGUE目錄統(tǒng)計分析基礎(chǔ)數(shù)據(jù)建模方法數(shù)據(jù)預(yù)處理與特征工程模型評估與優(yōu)化案例分析與實戰(zhàn)演練工具與平臺介紹CHAPTER統(tǒng)計分析基礎(chǔ)01分類數(shù)據(jù)、順序數(shù)據(jù)、數(shù)值型數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計方法。數(shù)據(jù)類型數(shù)據(jù)的圖表展示數(shù)據(jù)的數(shù)字特征直方圖、箱線圖、散點圖等。均值、中位數(shù)、眾數(shù)、方差、標(biāo)準(zhǔn)差等。030201描述性統(tǒng)計樣本均值的分布、樣本比例的分布、t分布、F分布等。抽樣分布點估計和區(qū)間估計的方法，如最大似然估計、貝葉斯估計等。參數(shù)估計假設(shè)檢驗的基本原理和步驟，包括單樣本t檢驗、雙樣本t檢驗、卡方檢驗等。假設(shè)檢驗推論性統(tǒng)計

假設(shè)檢驗與置信區(qū)間假設(shè)檢驗的概念原假設(shè)與備擇假設(shè)的設(shè)立，顯著性水平的選擇，檢驗統(tǒng)計量與拒絕域的確定。常見的假設(shè)檢驗方法t檢驗、z檢驗、卡方檢驗、F檢驗等。置信區(qū)間的概念置信水平與置信區(qū)間的關(guān)系，如何構(gòu)造置信區(qū)間?；貧w分析一元線性回歸、多元線性回歸、邏輯回歸等回歸模型的建立與評估，包括模型的擬合優(yōu)度、顯著性檢驗、參數(shù)估計等。回歸模型的診斷與優(yōu)化殘差分析、異方差性檢驗與處理、共線性診斷與處理等方法。方差分析單因素方差分析、多因素方差分析的基本原理和步驟，以及方差分析表的解讀。方差分析與回歸分析CHAPTER數(shù)據(jù)建模方法02通過最小化預(yù)測值與真實值之間的平方誤差，擬合一條直線來描述自變量和因變量之間的關(guān)系。線性回歸模型用于解決二分類問題，通過sigmoid函數(shù)將線性回歸的結(jié)果映射到[0,1]區(qū)間，表示某個事件發(fā)生的概率。邏輯回歸模型在線性回歸的基礎(chǔ)上，引入L1或L2正則化項，以防止過擬合，并提高模型的泛化能力。套索回歸和嶺回歸線性模型03決策樹和隨機森林通過樹形結(jié)構(gòu)對數(shù)據(jù)進行分類或回歸，能夠處理復(fù)雜的非線性關(guān)系。01多項式回歸通過增加自變量的高次項，擬合非線性關(guān)系的數(shù)據(jù)。02支持向量機（SVM）通過在高維空間中尋找最優(yōu)超平面，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的分類或回歸。非線性模型指數(shù)平滑法對歷史數(shù)據(jù)賦予不同的權(quán)重，進行加權(quán)平均來預(yù)測未來值，權(quán)重隨時間呈指數(shù)衰減。移動平均法通過計算歷史數(shù)據(jù)的移動平均值來預(yù)測未來值。ARIMA模型自回歸移動平均模型，結(jié)合了自回歸和移動平均兩種方法，能夠處理平穩(wěn)和非平穩(wěn)時間序列數(shù)據(jù)。時間序列分析123根據(jù)數(shù)據(jù)之間的距離進行分類或回歸，適用于多分類問題和非線性關(guān)系的數(shù)據(jù)。K近鄰算法通過模擬人腦神經(jīng)元的連接方式進行數(shù)據(jù)建模，能夠處理復(fù)雜的非線性關(guān)系和多變量問題。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過組合多個弱學(xué)習(xí)器來構(gòu)建一個強學(xué)習(xí)器，提高模型的預(yù)測精度和泛化能力。如Bagging、Boosting等方法。集成學(xué)習(xí)機器學(xué)習(xí)算法CHAPTER數(shù)據(jù)預(yù)處理與特征工程03去除重復(fù)、無效和錯誤數(shù)據(jù)，保證數(shù)據(jù)的一致性和準(zhǔn)確性。數(shù)據(jù)清洗將數(shù)據(jù)從原始格式轉(zhuǎn)換為適合分析的格式，如文本轉(zhuǎn)換為數(shù)值型數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換將連續(xù)型變量劃分為多個區(qū)間，以便于分析和建模。數(shù)據(jù)分箱數(shù)據(jù)清洗與轉(zhuǎn)換特征選擇從原始特征中挑選出對目標(biāo)變量有顯著影響的特征，降低模型復(fù)雜度。降維技術(shù)采用主成分分析（PCA）、線性判別分析（LDA）等方法降低特征維度，減少計算量。特征構(gòu)造根據(jù)業(yè)務(wù)背景和領(lǐng)域知識，構(gòu)造新的特征以提高模型性能。特征選擇與降維異常值檢測利用統(tǒng)計方法或機器學(xué)習(xí)算法識別異常值，并進行相應(yīng)處理。數(shù)據(jù)平滑采用滑動平均、指數(shù)平滑等方法對數(shù)據(jù)進行平滑處理，消除隨機波動。缺失值處理采用插值、刪除或基于模型的方法處理缺失值，保證數(shù)據(jù)的完整性。缺失值處理與異常值檢測數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化將數(shù)據(jù)映射到[0,1]或[-1,1]區(qū)間內(nèi)，便于不同特征間的比較和計算。數(shù)據(jù)歸一化數(shù)據(jù)變換采用對數(shù)變換、Box-Cox變換等方法改善數(shù)據(jù)的分布形態(tài)，提高模型的穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性。將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為均值為0、標(biāo)準(zhǔn)差為1的標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布，消除量綱影響。數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化與歸一化CHAPTER模型評估與優(yōu)化04精確率（Precision）：正類樣本被正確分類的比例。召回率（Recall）：實際為正類的樣本中被正確分類的比例。AUC（AreaUndertheCurve）：ROC曲線下的面積，用于評估模型在不同閾值下的性能表現(xiàn)。F1分數(shù)（F1Score）：精確率和召回率的調(diào)和平均數(shù)，用于綜合評估模型性能。準(zhǔn)確率（Accuracy）：分類模型中正確分類的樣本占總樣本的比例。模型評估指標(biāo)交叉驗證（Cross-Validation）：將數(shù)據(jù)集劃分為多個子集，使用其中一部分子集作為訓(xùn)練集，另一部分子集作為測試集，多次重復(fù)此過程以評估模型性能。網(wǎng)格搜索（GridSearch）：通過遍歷指定的參數(shù)組合，尋找使模型性能最優(yōu)的參數(shù)組合。超參數(shù)調(diào)優(yōu)（HyperparameterTuning）：調(diào)整模型中的超參數(shù)以優(yōu)化模型性能。交叉驗證與網(wǎng)格搜索參數(shù)調(diào)整（ParameterAdjustment）：調(diào)整模型中的參數(shù)以優(yōu)化模型性能。模型融合（ModelEnsemble）：將多個模型的預(yù)測結(jié)果進行融合，以提高模型的整體性能。特征選擇（FeatureSelection）：選擇與目標(biāo)變量相關(guān)性強的特征，去除冗余特征，以提高模型性能。模型調(diào)優(yōu)策略通過自助采樣法生成多個訓(xùn)練子集，分別訓(xùn)練基模型，然后將基模型的預(yù)測結(jié)果進行平均或投票得出最終預(yù)測結(jié)果。Bagging通過迭代方式訓(xùn)練基模型，每次迭代時調(diào)整樣本權(quán)重，使得之前被錯誤分類的樣本在后續(xù)迭代中得到更多關(guān)注。Boosting將多個基模型的預(yù)測結(jié)果作為輸入特征，訓(xùn)練一個元模型進行最終預(yù)測。Stacking模型集成方法CHAPTER案例分析與實戰(zhàn)演練05模型評估與優(yōu)化通過準(zhǔn)確率、召回率等指標(biāo)評估模型性能，并進行參數(shù)調(diào)優(yōu)。模型構(gòu)建采用邏輯回歸、決策樹、隨機森林等算法構(gòu)建風(fēng)控模型。特征工程提取與風(fēng)險相關(guān)的特征，如借款人信用評分、歷史借貸記錄等。風(fēng)險識別利用統(tǒng)計分析方法識別潛在風(fēng)險因素，如信貸風(fēng)險、市場風(fēng)險等。數(shù)據(jù)預(yù)處理對原始數(shù)據(jù)進行清洗、轉(zhuǎn)換和標(biāo)準(zhǔn)化處理，以適應(yīng)模型需求。案例一：金融風(fēng)控模型構(gòu)建案例二：電商用戶行為分析收集用戶在電商平臺上的瀏覽、購買、評價等行為數(shù)據(jù)?；谟脩粜袨閿?shù)據(jù)，構(gòu)建用戶畫像，包括用戶偏好、消費習(xí)慣等。運用統(tǒng)計分析方法，分析用戶行為的規(guī)律和趨勢，如購買轉(zhuǎn)化率、復(fù)購率等。根據(jù)用戶行為分析結(jié)果，制定相應(yīng)的營銷策略，如個性化推薦、優(yōu)惠券發(fā)放等。數(shù)據(jù)收集用戶畫像行為分析營銷策略制定數(shù)據(jù)收集與預(yù)處理特征提取與選擇疾病預(yù)測模型構(gòu)建模型評估與應(yīng)用案例三：醫(yī)療健康領(lǐng)域數(shù)據(jù)挖掘01020304收集醫(yī)療健康領(lǐng)域相關(guān)數(shù)據(jù)，并進行清洗和標(biāo)準(zhǔn)化處理。提取與疾病診斷、治療等相關(guān)的特征，如癥狀、體征、實驗室檢查結(jié)果等。利用機器學(xué)習(xí)算法構(gòu)建疾病預(yù)測模型，如糖尿病風(fēng)險預(yù)測、癌癥早期篩查等。通過準(zhǔn)確率、靈敏度等指標(biāo)評估模型性能，并將模型應(yīng)用于實際醫(yī)療健康服務(wù)中。數(shù)據(jù)收集與處理特征工程推薦算法選擇與設(shè)計系統(tǒng)評估與優(yōu)化案例四：智能推薦系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn)收集用戶歷史行為數(shù)據(jù)和物品信息數(shù)據(jù)，并進行清洗和標(biāo)準(zhǔn)化處理。根據(jù)具體應(yīng)用場景選擇合適的推薦算法，如協(xié)同過濾、內(nèi)容推薦等，并進行算法設(shè)計和實現(xiàn)。提取用戶和物品的特征，如用戶偏好、物品屬性等。通過準(zhǔn)確率、召回率等指標(biāo)評估推薦系統(tǒng)性能，并進行參數(shù)調(diào)優(yōu)和系統(tǒng)優(yōu)化。CHAPTER工具與平臺介紹06提供高性能的多維數(shù)組對象及相關(guān)工具，用于進行數(shù)值計算。NumPy庫提供數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和數(shù)據(jù)分析工具，使得數(shù)據(jù)處理和分析更加便捷。Pandas庫利用Pandas進行數(shù)據(jù)清洗、缺失值處理、異常值檢測等。數(shù)據(jù)清洗與預(yù)處理結(jié)合Matplotlib等可視化庫，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的圖形化展示。數(shù)據(jù)可視化Python數(shù)據(jù)分析庫（NumPy、Pandas等）介紹R語言的基本語法、數(shù)據(jù)類型、函數(shù)等。R語言基礎(chǔ)數(shù)據(jù)處理與清洗數(shù)據(jù)可視化統(tǒng)計建模與預(yù)測利用dplyr等工具包進行數(shù)據(jù)清洗、轉(zhuǎn)換和匯總。利用ggplot2等工具包實現(xiàn)數(shù)據(jù)的圖形化展示。介紹線性回歸、邏輯回歸等統(tǒng)計模型，并利用R語言進行建模和預(yù)測。R語言數(shù)據(jù)分析工具包介紹SQL的基本語法、數(shù)據(jù)類型、函數(shù)等。SQL基礎(chǔ)語法利用SELECT語句進行數(shù)據(jù)查詢和篩選。數(shù)據(jù)查詢與篩選利用GROUPBY語句進行數(shù)據(jù)匯總和分析。數(shù)據(jù)匯總與分析利用JOIN語句實現(xiàn)不同數(shù)據(jù)表之間的連接和合并。數(shù)據(jù)連接與合并SQL數(shù)據(jù)庫查詢語言基礎(chǔ)ABCDTabl