《Ch16數(shù)據(jù)分析》課件

《Ch16數(shù)據(jù)分析》PPT課件

制作人：PPt創(chuàng)作者時間：2024年X月目錄第1章簡介第2章數(shù)據(jù)收集第3章數(shù)據(jù)清洗第4章數(shù)據(jù)探索第5章數(shù)據(jù)建模第6章數(shù)據(jù)可視化第7章總結01第一章簡介

商業(yè)、金融、醫(yī)療等多個領域應用領域0103

02幫助決策、優(yōu)化流程、提高效率重要性數(shù)據(jù)清洗處理缺失值去除異常值標準化數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)探索描述性統(tǒng)計相關性分析趨勢分析數(shù)據(jù)建模選擇模型訓練模型評估模型數(shù)據(jù)分析流程數(shù)據(jù)收集確定數(shù)據(jù)源收集數(shù)據(jù)整合數(shù)據(jù)Python數(shù)據(jù)分析工具Python作為一種流行的編程語言，擁有豐富的數(shù)據(jù)分析庫，如NumPy、Pandas、Matplotlib等，為數(shù)據(jù)分析帶來便利和高效性。

數(shù)據(jù)分析工具用于統(tǒng)計計算和圖形表達R常用于數(shù)據(jù)處理和分析Excel用于數(shù)據(jù)庫管理和查詢SQL

數(shù)據(jù)分析的基本概念數(shù)據(jù)分析是指運用統(tǒng)計學和邏輯推理等方法對數(shù)據(jù)進行分析、處理、解釋和預測的過程。通過數(shù)據(jù)分析，可以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)背后的規(guī)律、趨勢和價值，為決策提供有力支持。02第2章數(shù)據(jù)收集

內部數(shù)據(jù)收集存儲結構化數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)庫記錄用戶行為日志數(shù)據(jù)客戶關系管理系統(tǒng)CRM系統(tǒng)

分析用戶趨勢社交媒體數(shù)據(jù)0103購買專業(yè)數(shù)據(jù)第三方數(shù)據(jù)供應商02免費共享數(shù)據(jù)公開數(shù)據(jù)集API接口提供數(shù)據(jù)訪問需申請授權數(shù)據(jù)抓取工具簡化數(shù)據(jù)提取過程可視化操作界面

數(shù)據(jù)采集方法網絡爬蟲自動獲取網頁數(shù)據(jù)需要尊重網站規(guī)則數(shù)據(jù)質量評估數(shù)據(jù)是否齊全完整性數(shù)據(jù)的正確性準確性數(shù)據(jù)的統(tǒng)一性一致性

數(shù)據(jù)質量評估數(shù)據(jù)質量評估是數(shù)據(jù)分析過程中至關重要的一步，確保數(shù)據(jù)的完整性、準確性和一致性，以提高分析結果的可靠性和準確性。

數(shù)據(jù)質量評估維度數(shù)據(jù)是否缺失完整性數(shù)據(jù)是否準確準確性數(shù)據(jù)是否一致一致性

數(shù)據(jù)質量評估方法數(shù)據(jù)質量評估可以通過數(shù)據(jù)清洗、異常值檢測、重復數(shù)據(jù)識別等方法來進行，確保數(shù)據(jù)的質量達到分析要求。數(shù)據(jù)采集方法數(shù)據(jù)的來源多種多樣，數(shù)據(jù)采集方法包括內部數(shù)據(jù)收集和外部數(shù)據(jù)收集，通過網絡爬蟲、API接口和數(shù)據(jù)抓取工具等方式獲取各類數(shù)據(jù)。

03第三章數(shù)據(jù)清洗

缺失值處理在數(shù)據(jù)清洗過程中，處理數(shù)據(jù)中的缺失值是非常重要的一步。常見的方法包括刪除缺失值、填充缺失值和使用插值法來估算缺失值。箱線圖方法

異常值處理標準差方法

數(shù)據(jù)去重數(shù)據(jù)去重是數(shù)據(jù)清洗過程中的重要步驟，可以通過基于單列去重或基于多列去重的方法來實現(xiàn)數(shù)據(jù)的唯一性。

數(shù)據(jù)轉換將數(shù)據(jù)格式進行轉換數(shù)據(jù)變換使數(shù)據(jù)符合特定標準數(shù)據(jù)規(guī)范化將連續(xù)數(shù)據(jù)離散化處理數(shù)據(jù)離散化

04第4章數(shù)據(jù)探索

描述性統(tǒng)計分析描述性統(tǒng)計分析是對數(shù)據(jù)的整體特征進行總結和分析的過程。常用的指標包括均值、中位數(shù)和標準差。均值是數(shù)據(jù)的平均值，中位數(shù)是將數(shù)據(jù)按大小排列后位于中間位置的值，標準差則是數(shù)據(jù)偏離均值的度量。通過這些指標，我們可以更好地了解數(shù)據(jù)的集中趨勢和散布狀況。

相關性分析度量兩個變量之間線性關系的強度和方向相關系數(shù)用于展示兩個變量之間的關系散點圖展示變量之間的相關性強弱熱力圖

分布分析也稱高斯分布，是一種連續(xù)型概率分布正態(tài)分布描述數(shù)據(jù)分布的不對稱程度偏態(tài)分布用于描述數(shù)據(jù)分布的峰值高低峰態(tài)分布

聚類分析聚類分析是一種無監(jiān)督學習方法，旨在將數(shù)據(jù)集中的對象分成具有相似特征的組。常用的聚類方法包括K均值聚類、層次聚類和DBSCAN。K均值聚類根據(jù)數(shù)據(jù)點之間的距離將數(shù)據(jù)劃分為K個簇，層次聚類根據(jù)數(shù)據(jù)點之間的相似性構建聚類層次結構，而DBSCAN則根據(jù)密度來識別簇。通過聚類分析，我們可以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)集中隱藏的結構和模式。

05第五章數(shù)據(jù)建模

回歸分析回歸分析是一種統(tǒng)計學方法，用于研究變量之間的關系。其中線性回歸適用于連續(xù)型因變量的預測，邏輯回歸則適用于二分類問題的預測。

回歸分析用于連續(xù)型因變量預測線性回歸用于二分類問題預測邏輯回歸

C4.5算法改進ID3算法，處理連續(xù)值特征

決策樹ID3算法基于信息增益選擇特征基于獨立性假設樸素貝葉斯0103

02用于推斷概率關系貝葉斯網絡推斷支持向量機支持向量機是一種監(jiān)督式學習算法，適用于分類和回歸分析。其中線性核用于處理線性可分數(shù)據(jù)，非線性核適用于非線性數(shù)據(jù)的分類。06第6章數(shù)據(jù)可視化

條形圖條形圖是一種用于展示數(shù)據(jù)的圖表，適合展示單變量和多變量數(shù)據(jù)。單變量條形圖可以清晰地顯示各個項目的數(shù)值大小，而多變量條形圖可以比較不同項目之間的關系。條形圖展示單一變量數(shù)據(jù)單變量條形圖比較不同項目之間的關系多變量條形圖

折線圖折線圖常用于展示時間序列數(shù)據(jù)或比較多個變量的趨勢。時間序列折線圖可以清晰地顯示數(shù)據(jù)隨時間的變化趨勢，多變量折線圖則可以比較不同變量之間的關系。

折線圖展示隨時間變化的數(shù)據(jù)時間序列折線圖比較不同變量之間的關系多變量折線圖

散點圖散點圖適合展示簡單散點數(shù)據(jù)或進行對比分析。簡單散點圖可幫助觀察數(shù)據(jù)點的分布情況，對比散點圖則可以顯示不同組別或條件下的數(shù)據(jù)差異。散點圖展示數(shù)據(jù)點的分布情況簡單散點圖顯示不同條件下的數(shù)據(jù)差異對比散點圖

箱線圖箱線圖能夠展示數(shù)據(jù)的整體分布情況，包括中位數(shù)、上下四分位數(shù)和異常值。單變量箱線圖適合比較一個變量不同組別的數(shù)據(jù)分布，多變量箱線圖則可以同時展示多個變量的分布情況。

箱線圖比較一個變量不同組別的數(shù)據(jù)分布單變量箱線圖同時展示多個變量的分布情況多變量箱線圖

選擇適合的可視化工具能有效傳達信息數(shù)據(jù)可視化工具0103根據(jù)數(shù)據(jù)特點選擇合適的圖表展示數(shù)據(jù)圖表選擇02掌握數(shù)據(jù)分析技巧有助于更深入理解數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)分析技巧07第七章總結

提供數(shù)據(jù)支持數(shù)據(jù)分析在決策中的作用0103

02智能化、自動化數(shù)據(jù)分析的發(fā)展趨勢數(shù)據(jù)分析的挑戰(zhàn)個人隱私信息泄露數(shù)據(jù)隱私保護數(shù)據(jù)泄露風險數(shù)據(jù)安全性

大數(shù)據(jù)時代下的數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)管理挑戰(zhàn)