《提交分析作业流程》课件

提交分析作业流程本流程介绍如何提交分析作业，确保工作顺利完成课程介绍内容评估资源课程将涵盖数据分析的基本流了解课程的评估方式，包括作介绍课程网站、教学资料、学程，从数据准备到模型评估，业、考试等习辅助工具等相关资源并介绍相关技术和工具目标了解本课程的目的，并明确学习目标分析作业要求项目目标数据要求明确项目目标，例如预测用户行为，识别潜了解需要使用的数据类型，数据规模，数据质在客户量时间安排报告内容设定完成项目各个阶段的时间节点明确报告的格式，包括数据分析结果，模型评估指标，可视化展示准备数据

3.确认数据来源1确定数据来自何处，例如公开数据集、网站爬取、数据库查询等选择数据格式2根据分析目标选择合适的格式，如、、等CSV ExcelSQL数据收集3从数据源获取所需数据，确保数据完整性和一致性数据存储4将收集到的数据存储在本地或云端，便于后续处理和分析准备数据是分析作业的第一步，也是至关重要的环节只有确保数据来源可靠、格式规范、存储安全，才能进行后续的分析工作数据预处理

4.数据清洗1处理缺失值和异常值数据转换2将数据转化为合适的格式特征缩放3将数据缩放到统一范围内特征编码4将分类特征转换为数值特征数据预处理是数据分析流程中必不可少的步骤，它可以提高数据的质量和可信度，从而提高模型的性能数据预处理通常包括数据清洗、数据转换、特征缩放和特征编码等步骤特征工程

5.特征选择特征构建从原始数据中选出对模型预测能力最强的特征去除噪声和冗余特征，提将已有特征组合成新的特征，例如组合两个特征产生新的特征，增强模高模型效率型表达能力123特征转换将原始数据转换为模型可理解的格式比如将类别特征转换为数值特征建立模型

6.选择模型根据数据特征和分析目标，选择合适的机器学习算法，例如线性回归，逻辑回归，决策树，支持向量机，神经网络等模型训练使用准备好的训练数据集训练模型，并调整模型参数，以提高模型的预测精度模型保存将训练好的模型保存，以便后续使用和部署模型评估

7.选择指标选择合适的评估指标，例如准确率、精确率、召回率、值等，根据具体问F1题和目标选择最适合的指标模型验证使用训练集和测试集评估模型性能，确保模型在不同数据上的泛化能力结果分析分析模型评估结果，找出模型的优缺点，为下一步优化提供依据可视化展示使用图表、曲线等可视化工具，展示模型评估结果，使结果更加直观易懂撰写报告

8.内容概述1简洁明了地介绍项目背景、数据来源、分析方法和主要结论图表展示2使用图表、图像等可视化手段展示关键分析结果，增强报告的直观性和说服力结论分析3对分析结果进行深入解读，解释结论的意义，提出改进建议或未来研究方向文件整理

9.整理数据1将所有数据文件归档至一个文件夹代码整理2将所有代码文件整理至一个文件夹报告整理3将所有分析报告归档至一个文件夹整理文件有助于确保提交的作业文件完整且易于审阅这还能够确保提交的作业文件结构清晰，方便评估人员快速找到所需信息最终提交检查文件完整性压缩文件

1.

2.12确保所有必要文件都在文件夹将所有文件压缩成一个压缩文中，包括代码、数据、报告、件，并使用课程代码和姓名命以及任何其他相关文件名压缩文件上传平台提交时间

3.

4.34将压缩文件上传到指定平台，在截止日期前提交作业，避免并确保文件成功上传因延误而导致分数扣除数据来源和格式要求数据来源数据格式数据规范字段说明作业数据可能来自公开数据库数据应以结构化的格式存储，数据应包含清晰的列名和数据提供详细的字段说明文档，解、网站抓取、接口、传感例如、、、类型，确保数据一致性和完整释每个字段的含义和取值范围API CSVExcel JSON器采集等多种来源数据库等性SQL数据清洗技巧

12.数据缺失数据异常使用插值法或删除法处理缺失值，需根据具识别并处理异常值，可采用离群点检测算法体情况选择合适的处理方式或经验规则数据格式数据重复统一数据格式，确保数据一致性，例如将日去除重复数据，提高数据质量，可使用去重期时间格式统一算法数据探索性分析

14.数据分布变量关系异常值缺失值直方图、箱线图等可视化工具散点图、热力图等可视化工具箱线图、散点图等可视化工具热力图、直方图等可视化工具帮助了解数据的分布规律用于分析变量之间的相关性帮助识别数据中的异常值帮助查看缺失值分布异常值处理

15.识别异常值分析异常值

1.

2.12使用箱线图、直方图等可视化方法识别分析异常值产生的原因，确定是否需要数据中的异常值处理处理异常值验证处理结果

3.

4.34根据具体情况选择合适的处理方法，例处理后重新分析数据，确保处理结果合如删除、替换或修正理缺失值处理删除法填补法模型预测插值法直接删除含有缺失值的样本，用均值、中位数、众数等方法用机器学习模型预测缺失值，用插值方法填补缺失值，适用适用于缺失值比例较低的情况填补缺失值，适用于缺失值比适用于数据特征之间存在复杂于连续变量的情况例较高的情况关系的情况特征选择方法

16.过滤式特征选择包裹式特征选择基于特征本身的属性进行选择，例如方差、相关性等通过不断尝试组合特征，选择最佳的特征子集方差过滤选择方差较大的特征，去除方差过小的特征递归特征消除循环迭代地去除最不重要的特征，直到达到预••设的目标相关性过滤选择与目标变量相关性较高的特征•前向特征选择从空集开始，逐步添加最优特征，直到达到预•设目标特征转换技巧

17.数据类型转换数据缩放例如，将分类变量转换为数值型将数据缩放到相同的范围，例如变量，或将连续变量转换为离散，将数据缩放到到之间，01型变量以提高模型的性能数据编码例如，将类别变量转换为数值型变量，可以使用独热编码或标签编码规模化处理

18.数据尺度模型影响处理方法不同特征值的尺度可能存在差异，例如年龄尺度差异会影响模型的性能，例如梯度下降常见的处理方法包括标准化、归一化和最小和收入算法收敛速度最大缩放-维度降低

19.主成分分析线性判别分析自动编码器t-SNE主成分分析是一种经典的降维是一种非线性降维方法线性判别分析是一种有监督降自动编码器是一种神经网络，t-SNE方法，可以将多个变量线性组，擅长将高维数据映射到低维维方法，它旨在找到最能区分可学习数据的低维表示，并通合成少数几个主成分，保留原空间，并保持数据点之间的距不同类别数据的投影方向，可过重建原始数据来进行降维始数据的主要信息，并减少数离关系，使数据更易于可视化用于分类任务据维度常见机器学习算法

20.监督学习无监督学习强化学习线性回归聚类•••Q-learning逻辑回归降维深度强化学习•••支持向量机关联规则挖掘••决策树•随机森林•梯度提升•模型调参技巧网格搜索随机搜索

1.

2.12遍历所有参数组合，找到最佳随机采样参数组合，提高效率模型贝叶斯优化梯度下降

3.

4.34基于先前结果，选择最有希望使用梯度下降算法，调整参数的参数组合以最小化损失函数模型性能指标

22.准确率精确率准确率是指正确预测的样本数占精确率是指正确预测为正例的样总样本数的比例它衡量了模型本数占预测为正例的样本数的比的整体预测能力例它衡量了模型预测正例的准确性召回率F1-score召回率是指正确预测为正例的样是精确率和召回率的调F1-score本数占实际正例样本数的比例和平均数，它综合考虑了模型的它衡量了模型识别正例的能力精确率和召回率撰写报告结构摘要数据描述

1.

2.12简要概述分析项目的背景、目详细介绍所用数据的来源、格的、方法和主要结论式、特征和处理方法方法概述结果分析

3.

4.34解释所使用的分析方法，包括展示模型评估结果、可视化分数据预处理、特征工程和模型析图表和关键发现选择可视化展示技巧图表选择颜色搭配标注说明布局设计选择合适的图表类型，直观清使用对比鲜明、视觉友好的颜添加清晰的图例和标签，帮助合理布局图表元素，保持简洁晰地展示数据色，突出重点信息理解图表内容易懂代码注释规范

26.清晰易懂简洁明了代码注释应该清晰简洁，解释代码的功能，避免冗长或重复的注释，保持注释的简洁性并提供必要的上下文信息和可读性语法规范更新及时遵循代码规范中的注释语法，例如使用正确随着代码的修改，及时更新注释，确保注释的注释符号和格式与代码保持一致文件命名规范

26.清晰易懂使用描述性文件名，避免使用缩写或随机字符，方便查找和理解文件内容一致性遵循一致的命名约定，例如使用下划线或连字符分隔单词，保持文件名的风格一致性简短精炼文件名应该简短，避免过长，同时要包含足够的信息来描述文件内容文件夹组织结构

27.清晰的组织结构规范的命名方式确保文件夹结构清晰易懂，便于管理文件遵循命名规范，例如使用英文命名，并使用下划线或连字符分隔单词合理划分目录层次，例如数据、代码、报告等保持命名一致性，方便查找和定位文件提交前检查清单文件完整性代码规范报告质量文件大小确保所有必要文件都已包含，检查代码风格、注释和命名规确保报告清晰、简洁，并包含将文件压缩到指定的大小，并例如代码、数据、报告和演示范是否一致所有必要的信息确保压缩文件可正常解压缩文稿注意事项

29.时间管理文件格式团队合作疑问解答合理分配时间，避免拖延，预严格按照要求提交文件格式，如有团队合作，确保成员之间如有疑问，及时向老师或助教留充足时间进行最后检查和整并确保文件大小在规定范围内沟通顺畅，协作完成作业咨询理总结与问答本次课程旨在帮助您掌握分析作业的完整流程，从数据准备到最终提交，涵盖了各个环节的重点和注意事项如果您在学习过程中有任何疑问，欢迎随时提出，我们将尽力为您解答。