2024年SA20培訓(xùn)教程：數(shù)據(jù)分析與處理的關(guān)鍵

2024年SA20培訓(xùn)教程：數(shù)據(jù)分析與處理的關(guān)鍵匯報人：2024-11-13CATALOGUE目錄數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)數(shù)據(jù)預(yù)處理流程統(tǒng)計分析方法在數(shù)據(jù)處理中應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘與機器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)文本數(shù)據(jù)處理關(guān)鍵技術(shù)大數(shù)據(jù)環(huán)境下數(shù)據(jù)處理挑戰(zhàn)和對策01數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)數(shù)據(jù)類型數(shù)值數(shù)據(jù)、文本數(shù)據(jù)、時間序列數(shù)據(jù)等。數(shù)據(jù)來源企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)、市場調(diào)研數(shù)據(jù)、公開數(shù)據(jù)集、政府?dāng)?shù)據(jù)等。數(shù)據(jù)類型與來源數(shù)據(jù)是否完整，是否有缺失值。完整性數(shù)據(jù)在不同時間、不同來源之間是否一致。一致性01020304數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可靠性是數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)。準(zhǔn)確性數(shù)據(jù)是否及時更新，反映最新情況。及時性數(shù)據(jù)質(zhì)量評估標(biāo)準(zhǔn)Excel基本的數(shù)據(jù)分析工具，適合處理小型數(shù)據(jù)集。Python/R強大的編程語言和數(shù)據(jù)分析工具，適合處理大型數(shù)據(jù)集和復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析任務(wù)。Tableau/PowerBI數(shù)據(jù)可視化工具，可以將數(shù)據(jù)分析結(jié)果以直觀的方式呈現(xiàn)出來。常用數(shù)據(jù)分析工具介紹數(shù)據(jù)可視化技巧選擇合適的圖表類型柱狀圖、折線圖、餅圖、散點圖等。顏色搭配與視覺效果合理利用顏色、字體、標(biāo)簽等元素提升可視化效果。交互式設(shè)計增加交互式元素，讓用戶可以更方便地查看和理解數(shù)據(jù)。避免誤導(dǎo)性可視化確?？梢暬Y(jié)果真實反映數(shù)據(jù)情況，避免誤導(dǎo)用戶。02數(shù)據(jù)預(yù)處理流程數(shù)據(jù)清洗清除無效數(shù)據(jù)、錯誤數(shù)據(jù)、重復(fù)數(shù)據(jù)以及不需要的數(shù)據(jù)，確保數(shù)據(jù)質(zhì)量和準(zhǔn)確性。去重處理針對數(shù)據(jù)集中存在的重復(fù)記錄進(jìn)行刪除，避免重復(fù)數(shù)據(jù)對分析結(jié)果造成干擾。數(shù)據(jù)清洗與去重直接刪除含有缺失值的記錄，適用于缺失值較少且對整體數(shù)據(jù)影響不大的情況。刪除法根據(jù)一定的規(guī)則或算法對缺失值進(jìn)行填充，如使用均值、中位數(shù)、眾數(shù)等統(tǒng)計量進(jìn)行填充。填充法利用已知數(shù)據(jù)點建立插值函數(shù)，對缺失值進(jìn)行估算并填充。插值法缺失值處理方法010203通過統(tǒng)計方法（如Z-score、IQR等）或可視化手段（如箱線圖、散點圖等）識別出數(shù)據(jù)中的異常值。異常值檢測根據(jù)異常值的性質(zhì)和數(shù)據(jù)分布特點，選擇合適的修正方法，如刪除異常值、替換為合理值或使用算法進(jìn)行修正。修正策略異常值檢測與修正策略標(biāo)準(zhǔn)化將數(shù)據(jù)按比例縮放至特定區(qū)間（如0-1），消除量綱對分析結(jié)果的影響。歸一化將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布，使得數(shù)據(jù)的均值為0，標(biāo)準(zhǔn)差為1。對數(shù)變換通過對數(shù)函數(shù)對數(shù)據(jù)進(jìn)行變換，可縮小數(shù)據(jù)的絕對數(shù)值，方便處理較大的數(shù)值范圍。離散化將連續(xù)型數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為離散型數(shù)據(jù)，便于進(jìn)行某些統(tǒng)計分析和可視化展示。數(shù)據(jù)變換技巧03統(tǒng)計分析方法在數(shù)據(jù)處理中應(yīng)用數(shù)據(jù)集中趨勢描述通過均值、中位數(shù)、眾數(shù)等指標(biāo)，描述數(shù)據(jù)集中的中心位置或典型水平。數(shù)據(jù)離散程度描述利用方差、標(biāo)準(zhǔn)差、四分位數(shù)間距等，反映數(shù)據(jù)間的離散程度或波動范圍。數(shù)據(jù)分布形態(tài)描述通過偏度系數(shù)和峰度系數(shù)，刻畫數(shù)據(jù)分布形態(tài)的偏斜程度和尖峭程度。描述性統(tǒng)計分析方法根據(jù)樣本數(shù)據(jù)，運用一定的統(tǒng)計方法，對總體參數(shù)進(jìn)行估計，如均值、比例等。參數(shù)估計推論性統(tǒng)計是根據(jù)樣本數(shù)據(jù)對總體進(jìn)行推斷的方法，其核心在于通過樣本推斷總體的特征和規(guī)律。提出關(guān)于總體的某種假設(shè)，然后利用樣本數(shù)據(jù)，通過構(gòu)造統(tǒng)計量，判斷假設(shè)是否成立。假設(shè)檢驗結(jié)合具體案例，講解如何運用推論性統(tǒng)計方法進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，解決實際問題。實例分析推論性統(tǒng)計分析原理及實例講解研究目的：探討兩個或多個變量之間的關(guān)系強度和方向。方法特點：通過計算相關(guān)系數(shù)，量化變量間的關(guān)聯(lián)程度，不區(qū)分自變量和因變量。相關(guān)性分析研究目的：明確自變量和因變量之間的依賴關(guān)系，預(yù)測因變量的取值。方法特點：通過建立回歸模型，描述自變量對因變量的影響程度和方向，可進(jìn)行預(yù)測和控制。回歸分析相關(guān)性分析和回歸分析對比假設(shè)檢驗在實際問題中應(yīng)用假設(shè)檢驗的應(yīng)用場景產(chǎn)品質(zhì)量檢測：判斷產(chǎn)品某項指標(biāo)是否符合標(biāo)準(zhǔn)要求。醫(yī)學(xué)研究：比較不同治療方法的效果差異，評估藥物療效等。市場調(diào)研：分析消費者行為差異，評估營銷策略的有效性等。假設(shè)檢驗的步驟提出假設(shè)：根據(jù)研究問題，提出關(guān)于總體的假設(shè)。選擇檢驗方法：根據(jù)變量類型和研究目的，選擇合適的檢驗方法，如t檢驗、F檢驗等。計算統(tǒng)計量并做出決策：利用樣本數(shù)據(jù)計算統(tǒng)計量，根據(jù)統(tǒng)計量的值和顯著性水平，判斷假設(shè)是否成立。04數(shù)據(jù)挖掘與機器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)挖掘概念及流程簡介數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用場景如客戶細(xì)分、市場預(yù)測、風(fēng)險評估等。數(shù)據(jù)挖掘流程包括數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型構(gòu)建、模型評估和應(yīng)用部署等階段。數(shù)據(jù)挖掘定義通過特定算法對大量數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和分析，以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的模式、趨勢或關(guān)聯(lián)性的過程。強化學(xué)習(xí)算法通過智能體與環(huán)境進(jìn)行交互，學(xué)習(xí)最優(yōu)決策策略。如Q-learning、策略梯度等。監(jiān)督學(xué)習(xí)算法通過已知輸入和輸出來訓(xùn)練模型，使其能夠?qū)π螺斎脒M(jìn)行預(yù)測。如線性回歸、邏輯回歸、支持向量機等。無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法通過對無標(biāo)簽數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的結(jié)構(gòu)和關(guān)聯(lián)。如聚類分析、降維等。常見機器學(xué)習(xí)算法原理剖析01分類任務(wù)評估指標(biāo)準(zhǔn)確率、召回率、F1值等，用于評估分類模型的性能。模型評估指標(biāo)選擇依據(jù)02回歸任務(wù)評估指標(biāo)均方誤差、均方根誤差等，用于衡量回歸模型的預(yù)測精度。03聚類任務(wù)評估指標(biāo)輪廓系數(shù)、Calinski-Harabasz指數(shù)等，用于評估聚類效果的好壞。利用用戶行為數(shù)據(jù)，構(gòu)建推薦模型，實現(xiàn)個性化商品推薦。電商推薦系統(tǒng)通過社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)，挖掘用戶間的關(guān)聯(lián)和社群結(jié)構(gòu)，進(jìn)行精準(zhǔn)營銷。社交網(wǎng)絡(luò)分析利用金融交易數(shù)據(jù)，構(gòu)建風(fēng)險預(yù)測模型，實現(xiàn)早期風(fēng)險識別和預(yù)警。金融風(fēng)險識別案例實踐：從數(shù)據(jù)中挖掘價值信息01020305文本數(shù)據(jù)處理關(guān)鍵技術(shù)詞袋模型Word2Vec技術(shù)TF-IDF算法BERT模型將文本看作一系列無序詞匯的集合，通過統(tǒng)計詞頻來表示文本特征。通過訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，將詞匯映射為向量，捕捉詞匯間的語義關(guān)系?？紤]詞匯在文本中的出現(xiàn)頻率和逆文檔頻率，評估詞匯對文本的重要性?；赥ransformer架構(gòu)的預(yù)訓(xùn)練語言模型，能夠提取更豐富的文本特征。文本數(shù)據(jù)特征提取方法情感分析和語義理解技術(shù)情感詞典方法構(gòu)建情感詞典，通過匹配文本中的情感詞來判斷情感傾向。機器學(xué)習(xí)算法利用標(biāo)注好的情感分析數(shù)據(jù)集，訓(xùn)練分類器進(jìn)行情感預(yù)測。深度學(xué)習(xí)模型采用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等模型，自動學(xué)習(xí)文本中的情感特征。語義角色標(biāo)注分析句子中詞匯的語義角色，深入理解文本含義。自然語言處理在文本分析中應(yīng)用分詞技術(shù)將連續(xù)文本切分為獨立的詞匯單元，為后續(xù)分析提供基礎(chǔ)。詞性標(biāo)注為每個詞匯分配相應(yīng)的詞性標(biāo)簽，輔助理解文本結(jié)構(gòu)和語義。命名實體識別識別文本中的人名、地名、機構(gòu)名等實體，便于信息抽取和分類。依存句法分析分析句子中詞匯間的依存關(guān)系，揭示句子結(jié)構(gòu)和語義信息。通過構(gòu)建分類模型，對新聞、評論等文本進(jìn)行分類預(yù)測。文本分類案例利用TF-IDF、TextRank等算法提取文本關(guān)鍵詞，輔助快速理解文本內(nèi)容。關(guān)鍵詞提取案例針對產(chǎn)品評論、社交媒體等文本，進(jìn)行情感傾向分析和可視化展示。情感分析案例介紹詞云、熱力圖等可視化工具，展示文本數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果。文本可視化工具案例實踐：文本數(shù)據(jù)挖掘與可視化06大數(shù)據(jù)環(huán)境下數(shù)據(jù)處理挑戰(zhàn)和對策數(shù)據(jù)量巨大大數(shù)據(jù)環(huán)境下，數(shù)據(jù)量呈指數(shù)級增長，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理方式已無法滿足需求。數(shù)據(jù)類型多樣大數(shù)據(jù)包含結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)等多種類型，處理難度增加。數(shù)據(jù)質(zhì)量參差不齊大數(shù)據(jù)來源廣泛，數(shù)據(jù)質(zhì)量難以保證，需要進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理。實時性要求高在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，很多應(yīng)用需要實時處理數(shù)據(jù)，對數(shù)據(jù)處理速度提出了更高要求。大數(shù)據(jù)環(huán)境下數(shù)據(jù)處理難點剖析Hadoop是一個能夠?qū)Υ罅繑?shù)據(jù)進(jìn)行分布式處理的軟件框架，適合處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集。HadoopSpark是一個基于內(nèi)存的大數(shù)據(jù)計算框架，具有高效的數(shù)據(jù)處理能力和易用性。SparkFlink是一個流處理和批處理的開源平臺，適合處理實時數(shù)據(jù)流和大規(guī)模歷史數(shù)據(jù)。Flink分布式計算框架在大數(shù)據(jù)處理中應(yīng)用010203云計算平臺可根據(jù)數(shù)據(jù)處理需求動態(tài)分配計算資源，提高資源利用率。彈性計算資源云計算平臺提供可擴展的存儲服務(wù)，滿足大數(shù)據(jù)環(huán)境下數(shù)據(jù)存儲需求。海量存儲能力云計算平臺通過優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)傳輸和存儲技術(shù)，提高數(shù)據(jù)傳輸效率。高效的數(shù)據(jù)傳輸云計算平臺助力高效數(shù)據(jù)處理企業(yè)如何構(gòu)建完善大數(shù)據(jù)治理體