《数据与方法》课件

数据与方法揭秘数据世界的奥秘本课程将带您进入大数据和数据科学的世界您将掌握必要的数据分析技能和方法，了解数据在不同领域的应用数据定义、分类和来源定义分类来源数据是数字、字符或符号的集数据可以根据时间、来源、类数据可以从互联网、数据库、合，代表某个对象或事件的特型和用途进行分类传感器、调查等途径获取征数据分析和解释数据预处理清理、编码、缺失值处理和特征选择统计分析探索性数据分析、描述性统计、假设检验和回归分析数据交互和可视化使用图表、地图、网络和图形界面展现数据方法的定义和分类定量研究定性研究混合研究基于量化数据的统计分析基于质性数据的文本分析采用定量和定性方法相结和模型构建和理论构建合的研究设计方法的选择和应用研究问题确定研究目标、研究问题和研究假设研究设计选择样本、数据来源和研究方法数据分析选择合适的统计方法、建立模型和分析数据结果解释解释数据的意义、局限性和应用价值实验设计和样本选择实验设计样本选择临床试验的设计控制变量、随机化和因素设计从总体中随机选择样本是保证双盲、随机和安慰剂对照是临是实验设计的基本原则样本代表性的方法床试验的常见设计观察性研究的设计和分析研究设计相关性分析、案例对照和队列研究是观察性研究的常见设计变量选择从众多变量中选择对结果有影响的变量是分析观察性数据的关键因果推断使用概率模型、倾向得分匹配和工具变量分析进行因果推断统计学基础知识基本概念概率分布假设检验平均数、标准差、相关系数和正态分布、二项分布、泊松分根据样本数据推断总体参数值置信区间是统计学的中心概念布和伽马分布等是常用的概率是否存在显著差异分布数据可视化和探索图表设计数据探索大数据可视化选择正确的图表类型、调整比使用描述性和探索性分析方法使用交互式图表、地图和网络例和颜色是制作信息图表的要理解数据的分布、特征和趋势可视化方法进行大数据处理和领分析数据清洗和预处理数据检查查找缺失值、异常值、错误值和重复值是数据清洗的第一步数据变换对数据进行标准化、离散化、归一化和编码可以使得数据更易于分析数据集成将不同来源的数据集成到一个数据仓库中，便于共享和分析数据挖掘和机器学习数据挖掘聚类分析、关联分析和分类预测是数据挖掘的常用方法监督学习分类、回归和决策树是机器学习的经典算法无监督学习聚类、降维和异常检测是机器学习的无监督算法数据库和数据管理系统数据库设计数据管理系统数据仓库基于关系模型、模型和、、多维数据分析和是数据ER MySQLOracle SQLServer OLAP模型设计数据库的结构和等是常见的仓库的核心应用UML PostgreSQLDBMS大数据和云计算的应用大数据资源云计算架构大数据分析互联网、传感器、移动设、和是云分布式计算、和IaaS PaaSSaaS Hadoop备和社交媒体是大数据的计算的主要架构形式是大数据分析的主要Spark主要来源技术数据伦理和保护数据伦理数据保护数据安全个人隐私、知情同意和风险披访问控制、加密和备份恢复是网络安全、风险评估和应急响露是数据伦理的基本原则数据保护的主要技术手段应是数据安全的主要挑战质量控制和过程改进质量控制过程改进团队合作认证、检测和纠正是质量控制、和是协作、沟通和管理是数据团队PDCA SixSigma Kaizen的常用手段过程改进的主要方法合作的关键数据与方法在不同领域的应用与前景医疗与生命科学金融与财务营销与广告基于医疗数据和基因组数据的基于大数据的风险管理、投资基于社交媒体和电商数据的个精准医疗是医疗领域的重要应分析和金融建模是金融领域的性化推荐和广告优化是营销领用重要应用域的重要应用。