《数据分析技术培训》课件

数据分析技术培训欢迎参加数据分析技术培训！本课程将带领您深入了解数据分析的理论和实践，掌握数据分析的核心技能，并学习如何将数据分析应用于实际工作中培训目的帮助学员掌握数据分析的核心技术和提升学员的数据分析能力，为未来职培养学员的数据思维，使之能够有效方法业发展奠定坚实基础地利用数据解决实际问题培训内容概述数据收集数据清洗12数据收集方法和工具，数数据清洗技术，数据缺失据质量评估等处理，异常值处理等数据可视化基础统计分析34数据可视化工具，数据图描述性统计，假设检验，表类型，数据可视化技巧方差分析等等数据收集数据库网络数据传感器数据关系型数据库、NoSQL数据库、数据爬虫技术，API接口调用等物联网数据采集，传感器数据分析等仓库等数据清洗缺失值处理异常值处理数据转换删除、插值、预测等方法识别异常值，剔除或修正异常值数据格式转换、数据编码、数据标准化等数据可视化图表类型1柱状图、折线图、饼图、散点图等可视化工具2Excel、Tableau、Power BI等可视化技巧3颜色、形状、大小等技巧，提升图表可读性基础统计分析描述性统计均值、方差、标准差等假设检验检验样本与总体之间是否存在显著差异方差分析比较多个样本均值之间是否存在显著差异预测建模线性回归1预测连续型变量逻辑回归2预测分类变量决策树3基于树结构进行分类或回归预测支持向量机4寻找最优超平面进行分类或回归预测神经网络5模拟人脑神经网络进行预测异常检测基于统计的方法1利用统计方法识别异常值基于机器学习的方法2利用机器学习模型识别异常值基于规则的方法3根据预定义规则识别异常值决策优化12问题定义模型构建明确目标函数和约束条件建立数学模型描述问题34算法求解结果分析利用优化算法求解最优解分析优化结果并做出决策数据仓库数据存储数据分析数据挖掘存储大量数据，提供数据分析基础支持多种数据分析需求，提供洞察力从数据中挖掘隐藏的模式和规律数据挖掘机器学习基础监督学习无监督学习强化学习根据已知样本数据进行训练，预测新在没有标签的情况下学习数据结构，通过与环境交互进行学习，最大化奖的样本数据发现隐藏模式励监督学习回归分类预测连续型变量预测离散型变量无监督学习聚类1将数据划分为不同的组别降维2减少数据维度，保留重要特征异常检测3识别数据中的异常值推荐系统基于内容的推荐根据用户历史行为推荐相似内容协同过滤推荐根据用户和商品之间的相似性进行推荐混合推荐结合多种推荐方法，提升推荐效果自然语言处理文本分类1将文本划分为不同的类别情感分析2识别文本的情感倾向机器翻译3将一种语言翻译成另一种语言文本摘要4自动生成文本的摘要问答系统5理解自然语言问题并给出答案计算机视觉图像分类1识别图像中的物体类别目标检测2识别图像中的物体位置和类别图像分割3将图像划分为不同的区域人脸识别4识别图像中的人脸深度学习简介12神经网络深度学习模拟人脑神经网络进行学习具有多层神经网络，学习更复杂的数据特征3应用领域图像识别、语音识别、自然语言处理等库使用Pandas数据读取数据处理数据可视化读取不同格式的数据，如CSV、Excel数据清洗、数据转换、数据分析等操生成图表，展示数据分析结果、JSON等作库使用Matplotlib库使用Sklearn模型训练模型评估模型应用使用Sklearn库训练各种机器学习模评估模型性能，选择最佳模型将训练好的模型应用于实际预测型库使用TensorFlow构建神经网络模型训练使用TensorFlow构建复杂使用TensorFlow训练神经的神经网络模型网络模型模型部署将训练好的模型部署到实际应用中行业应用案例金融行业1风险控制、客户画像、精准营销等电商行业2商品推荐、用户画像、销量预测等医疗行业3疾病诊断、药物研发、个性化医疗等行业发展趋势大数据分析处理海量数据，挖掘更深层次的价值人工智能机器学习、深度学习等技术应用于各个领域云计算云平台提供数据存储、计算、分析等服务职业发展路径数据分析师1负责数据收集、清洗、分析、可视化等数据科学家2利用数据分析技术解决更复杂的问题机器学习工程师3开发和应用机器学习模型人工智能科学家4推动人工智能技术发展和应用实战练习数据清洗练习1处理缺失值、异常值等，提高数据质量数据可视化练习2使用图表展示数据特征和趋势基础统计分析练习3进行描述性统计、假设检验、方差分析等机器学习建模练习4训练机器学习模型，进行预测总结与建议123持续学习实践经验团队协作数据分析技术不断发展，需要持续学多进行实战练习，积累经验与其他团队成员合作，共同解决问题习新知识环节QA问题一问题二问题三如何选择合适的数据分析方法？如何提高数据分析能力？数据分析技术有哪些未来发展趋势？培训反馈请您填写培训反馈表，帮助我们改进培训课程，为您的学习提供更好的体验。