《数据的表述袁卫》课件

数据的表述数据是信息时代的基础支撑我们需要能够有效地表述和传达数据的价值本课,程将探讨如何通过视觉化呈现和分析将数据转化为有洞见的信息和知识,课程目标理解数据的定义和特点掌握数据收集和清洗的12方法学习数据的基本概念、不同类型和形式的特点了解数据采集的基本步骤和注意事项，以及数据清洗的技巧学习常用的数据分析技熟悉数据可视化的原则34术和方法包括描述性统计、推断性分析掌握数据可视化的基本原理和、关联分析等主要分析方法常见的图表类型数据的定义和特点数据的定义数据的特点数据的价值数据是用来描述事物特征、状态或行为的符号客观性数据来源于客观事物能够反映客数据是进行信息分析和知识发现的基础高质•,、文字、数字或图像的集合是信息、知识和观实际情况量的数据可以提高决策的科学性和有效性为企,决策的基础业创造价值可度量性数据可以用数字、文字或图像•等形式进行量化描述可比较性数据可以进行对比分析发现事•,物之间的联系和规律动态性数据随时间和空间的变化而变化•,具有动态性和相对性数据的分类按照性质分类按照来源分类按照形式分类按照时间分类数据可分为定性数据和定量数数据可以是原始数据即直接数据可以是结构化数据如表数据可以是静态数据即某个,,,据前者是无法量化的特征从源头获取的数据也可以是格、数据库等也可以是非结时间点的数据也可以是动态,;;;如性别、职业等后者是可测二手数据即从其他渠道获得构化数据如文本、图像、音数据即随时间变化的数据序;,,,量的数值如身高、收入等的数据频等列,数据的形式结构化数据非结构化数据具有预定义格式和结构的数据如没有固定格式的数据如文本文档,,数据库表格、电子表格等易于、图像、音频、视频等需要特存储和分析殊处理才能分析半结构化数据时序数据介于结构化和非结构化之间如按时间顺序记录的数据如交易记,,、等数据格式含有一录、传感器数据等可用于趋势XML JSON定结构但仍有灵活性分析和预测数据收集的基本方法观察法1通过亲身观察和记录对象的行为和现象获取第一手的数据信息,访谈法2采访对象并记录其回答以收集主观的、定性的信息,问卷调查3设计调查问卷通过大规模发放和收集获取大量客观、定量的数,,据数据采集的注意事项数据准确性数据及时性数据隐私数据标准化确保数据采集的准确性避免出保证数据采集的及时性及时收在采集数据时要注意保护个人采用统一的数据采集标准和格,,,现缺失或错误数据集和更新数据以反映最新情况隐私和商业机密数据式确保数据的一致性和可比性,,数据检验和清洗数据错误识别1发现数据中的不合理、不完整或不一致的部分数据质量评估2评估数据是否符合预期需求和使用目的数据清洗方法3修正、填补或删除数据中的错误和异常在数据分析的过程中我们需要对数据进行仔细的检验和清洗以确保数据质量这包括发现数据中的错误和异常、评估数据是否适合分析,,需求以及采取针对性的清洗措施只有保证数据的准确性和完整性我们才能得到可靠的分析结果,,数据分析的基本流程数据收集通过调查、采样、实验等方法有目的地收集所需的数据数据清洗识别并处理数据中的缺失值、噪声和异常点数据探索了解数据特征、分布和相关性,为后续分析奠定基础建立模型选择合适的统计或机器学习算法,构建分析模型模型验证使用独立数据集评估模型的预测性能和泛化能力结果解释分析模型结果,并将其转化为可理解的洞见和建议数据分析技术描述性分析预测性分析诊断性分析规范性分析描述性分析用于对数据进行摘预测性分析利用历史数据和数诊断性分析致力于找出问题的规范性分析提供建议和指导,要和总结如计算均值、中位据模型去预测未来的情况线根源和原因典型方法包括场帮助制定最优的决策常用的,数、方差等这类技术可以帮性回归、时间序列分析等都是景分析、主成分分析等帮助技术包括优化模型、模拟分析,助我们深入了解数据的基本特常用的预测分析方法挖掘数据背后的关联规律等征描述性统计分析均值分析标准差分析通过计算平均值来描述数据的集中趋通过计算标准差来描述数据的离散程势，了解数据整体特征度，分析数据的离散情况直方图分析箱线图分析通过直方图展示数据分布情况，了解通过箱线图展示数据的中位数、四分数据的整体分布特征位数等特征，深入了解数据分布推断性统计分析假设检验区间估计通过假设设定和统计推理检验数为某个未知参数计算出一个可信,据是否支持某个假设区间以反映对该参数的估算,回归分析探讨变量之间的关系预测一个变量的变化对另一变量的影响,关联性分析探索变量之间的相关关系常用分析方法12关联性分析旨在揭示变量之间的相互关系程度和方向，从而包括相关系数分析、线性回归分析和相关矩阵等，可以量化发现数据中隐藏的联系模式变量之间的相关强度发现潜在联系制定针对性策略34关联性分析有助于从数据中发现变量之间的隐藏联系，为后分析结果可用于评估变量间的相互影响从而制定更加针对性,续的深入研究提供依据的分析策略和决策方案时间序列分析趋势分析未来预测分解分析时间序列分析可以帮助发现数据中的长期趋基于时间序列分析可以建立预测模型预测时间序列分析通常将数据分解为趋势、季节,,势识别周期性模式和季节性变化通过可未来数据的走势为决策提供依据预测模性和随机成分并分别分析这些组成部分更,,,,视化展示数据随时间的变化趋势可以更好型可基于时间序列的趋势、周期性和随机性好地理解数据的内部结构和动态特征,地预测未来发展等特点数据可视化的基本原则清晰性简洁性数据可视化应当传达信息清晰明确避保持图表或仪表板的布局整洁有序让,,免不必要的复杂性用户易于理解和使用对比性情境性巧用颜色、大小等视觉元素突出重点将数据置于合适的背景和场景中有助,,并增强对比度于用户理解和分析常见的数据可视化图表类型折线图柱状图用于展示连续时间段内数据的变直观地展示不同类别数据的大小化趋势可用于分析数据的峰值比较可用于比较指标的相对大、波动和变化规律小及其变化饼图散点图直观地显示整体被分割的比例关用于探究两个变量之间的相关关系可用于展示数据的构成情况系可用于分析数据之间的关联和占比情况性和异常点数据可视化的工具和平台Excel Tableau作为常见的数据分析软件提是一款专业的数据可视Excel,Tableau供了丰富的图表和可视化功能适化工具拥有强大的交互式可视化,,用于中小规模的数据分析和图表功能适用于大规模数据分析和企,绘制业级数据展示Power BIMatplotlib是微软推出的商业智能是一款基于的Power BIMatplotlib Python工具与系列软件深度集成开源数据可视化库提供了多种图,Office,,提供丰富的可视化模板和分析功表类型和高度定制的功能适用于,能数据科学领域数据透视表的基本功能数据聚合灵活分析动态展示数据透视表可以对大量数据进行快速汇总和用户可以通过拖拽字段的方式快速调整数据数据透视表可以与图表、仪表板等元素无缝分组统计，帮助用户发现数据中的趋势和关的布局和筛选条件，进行多角度的数据分析结合，实现动态可视化展示，帮助决策者更键信息好地洞察数据数据透视表的常见应用分析销售数据监控预算执行分析客户分布优化供应链数据透视表可以快速汇总和分通过数据透视表可以实时监控数据透视表可以按照客户所在透过数据透视表分析采购、库析各产品的销售数据帮助企各部门或项目的预算执行情况区域、行业等维度分析客户群存、运输等环节的数据可以,,业了解销售趋势、识别热销产及时发现问题并采取相应措体为精准营销提供依据发现供应链中的问题并进行优,,品施化数据挖掘的概念和流程数据收集1从各种渠道获取原始数据数据预处理2清洗、转换和整合数据模型构建3选择合适的算法并训练模型模型评估4检验模型的性能和准确性模型部署5将模型应用于实际业务中数据挖掘是一个系统性的过程旨在从大量数据中挖掘出有价值的信息和模式其主要包括数据收集、预处理、模型构建、模型评估和模型部署等步骤这一过程需要数据,分析、机器学习等技能帮助企业做出更明智的决策,常见数据挖掘算法决策树算法聚类算法关联规则算法基于树状结构通过不断地根据属性划分数将相似的数据点划分到同一个簇中可以挖发现数据中项目之间的关联关系用于市场,,,据形成一系列决策规则广泛应用于分类与掘数据中的分组结构和异常点常用于客户篮分析和推荐系统找出蕴含在大量交易数,,预测细分和市场分析据中的隐藏模式机器学习在数据挖掘中的应用监督学习无监督学习强化学习深度学习基于已有数据集训练模型，预无需标注数据，自动发现数据通过与环境的交互学习最佳利用多层神经网络自动提取数,测未来数据的类别或数值广中的隐藏模式和结构常用于的决策策略适用于复杂动态据的高阶特征在图像识别、泛应用于分类、回归等任务聚类、异常检测等场景环境中的决策优化语音处理等领域取得突破性进展人工智能与数据分析的关系相辅相成智能分析人工智能依赖海量数据作为大脑来进行学习和推理而数据分析则人工智能技术如机器学习、深度学习等可以实现对数据进行更加,,为人工智能提供关键的输入和支撑两者相互促进共同推动数字智能化的分析和挖掘帮助人类更好地理解复杂的数据模式,,化转型自动化应用前景广阔人工智能可以自动化地执行数据分析的各个环节从采集、清洗、随着人工智能技术的不断进步数据分析在医疗诊断、金融风控、,,分析到可视化提高效率和准确性精准营销等领域将发挥更大作用改变人类的生活方式,,大数据时代对数据分析的影响数据爆炸性增长数据格式多样化大数据时代数据量的急剧增加给数据结构化、半结构化和非结构化数据并,分析带来巨大挑战存需要多种分析手段,实时分析需求数据分析能力提升大数据要求更快的分析速度和更实时数据科学家等专业人才的需求大增分,的决策支持析技能体系不断完善数据治理的重要性规范管理决策支持数据治理可以建立完善的数据管优质数据能为决策提供依据帮助,理体系规范数据的收集、存储、企业做出更加精准和高效的决策,使用和共享提高数据质量,风险管控价值创造数据治理可以有效识别和管控数良好的数据治理有助于挖掘数据据安全风险保护企业的重要数据的价值推动企业数字化转型和创,,资产新发展数据分析相关岗位及技能要求数据分析师数据工程师12负责从海量数据中提取有价值负责建立数据仓库及管理数据的洞见支撑企业决策需要掌流确保数据的完整性和可靠性,,握统计分析、机器学习、数据需要具备编程、数据建模等可视化等技能专业技能数据科学家数据可视化专家34利用统计学、机器学习等方法设计直观、富有洞察力的数据进行深入的数据分析和挖掘为可视化作品帮助决策者更好地,,企业提供创新性见解需要较理解复杂的数据需要掌握可强的数学和编程功底视化设计技能数据分析工作的典型实践案例数据分析工作需要结合实际业务需求从数据收集、清洗、分析、,可视化等多个环节进行系统性探索以电商企业分析用户购买习惯为例通过对客户行为数据的深入挖掘可以有针对性地推荐相关,,商品提高转化率和客户满意度,又如金融机构应用风险预测模型根据客户信用状况、还款记录等,数据评估贷款风险优化贷款审批流程提高资金利用效率,,,数据分析的未来趋势人工智能与机器学习云计算与大数据数据可视化行业应用整合人工智能和机器学习技术的不云计算和大数据技术将使海量更加智能化和交互性的数据可数据分析技术将被广泛应用于断进步将推动数据分析向自动数据的存储和处理变得更加方视化将帮助用户更好地理解和各行各业并与行业应用深度融,化和智能化发展，提高分析效便和高效，推动数据分析应用洞察数据促进数据分析向可视合提升各行业的决策支持和智,,率和准确性的广泛普及化和可交互的方向发展能化水平课程总结和延伸思考展望未来持续学习实践与应用数据分析正在不断发展必将在大数据、人数据分析是一个瞬息万变的领域我们需要在课程学习之后我们要将理论知识转化为,,,工智能、物联网等领域产生更深远的影响保持终生学习的态度不断吸收新知识适应实际应用在工作实践中检验所学不断提高,,,,我们需要对新技术趋势保持开放和好奇的心行业变革数据分析的能力态答疑与讨论课程复习结束后，我们将开放问答环节，欢迎大家踊跃提出自己在学习过程中遇到的疑问和困惑讲师将逐一解答同时也欢迎其他学员分享自己的经验和见解,这不仅有助于加深对本课程内容的理解也为大家搭建了一个互动交流的平台,同时我们也很欢迎大家对本课程内容提出宝贵的意见和建议通过大家的积极参与我们可以不断完善和优化课程的设计使其更加贴近实际需求为大家提供更优,,,质的学习体验让我们携手共建一个充满活力的数据分析学习社区!。