《新手EDA讲义》课件

《新手讲义》EDA PPT课件欢迎参加《新手讲义》课件本课程将带您深入了解（探索性EDA PPTEDA数据分析）的概念、流程、工具以及应用场景，为您的数据分析之旅铺就坚实的基础的概述EDA（）是数据分析中的重要步骤，本节将介EDA ExploratoryData Analysis绍的定义和意义，以及常用的流程和工具掌握的核心概念，EDA EDA EDA是成为优秀数据分析师的第一步数据预处理数据清洗数据集成处理缺失值、异常值，以及其他不符合需求的将来自不同数据源的数据进行合并，提供全面数据，确保数据质量的信息基础数据变换数据规约对原始数据进行处理和转换，以满足模型建立通过采样和特征选择等方法，减少数据集维度，和分析的需求提高计算效率数据探索数据可视化数据统计分析数据分布分析通过图表和图形化展示，揭示运用统计学方法，从数据中提研究数据分布的形式、类型和数据的潜在模式和关系取有意义的信息和结论特点，揭示数据背后的规律模型建立和评估建立模型1选择适当的建模方法，并设计合理的模型结构和算法模型评估2通过模型效果指标和验证方法，评价模型的准确性和稳定性模型优化3基于评估结果，对模型进行调整和改进，提高预测能力的应用场景EDA金融行业电子商务行业12利用分析市场趋势、风险和投资机会，通过了解客户需求和行为模式，优化产EDA EDA支持金融决策品推荐和运营策略医疗行业智能制造行业34利用挖掘医疗数据的潜在价值，辅助疾应用分析生产过程和设备数据，实现质EDA EDA病预测和诊断量管理和效率优化的挑战和未来EDA面临的挑战未来的发展方向EDA EDA数据质量、维度灾难、可解释性等问题是面临自动化、交互式可视化、深度学习表示学习是EDA EDA的主要挑战领域的发展趋势总结与展望的重要性和应用价值对数据分析师的启示对未来数据分析发展的展望EDA通过，我们可以发现数据的的成功离不开对数据质量和的发展将促进数据分析的普EDAEDAEDA内在规律和关联，为决策提供科背景知识的深刻理解，同时也要及和应用，推动各行业走向数据学依据保持创新和探索精神驱动的未来。