《数据分析解析》课件

《数据分析解析》课将讨数应数本程深入探据分析的概念、方法和用，帮助您掌握据分析的精髓，将应问题并其用于实际解决和决策制定课程大纲数据分析概述数据采集与准备探索性数据分析数据建模与预测

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4.数数来计预测据分析的重要性据源描述性统分析常见的模型数数选择评定义和流程据收集方法据可视化模型和估应场数预检测调用景据清洗和处理异常值模型优和迭代数据分析概述

1.数据分析的重要性数据分析的定义和流程数们数数过据分析帮助我理解据，并据分析是通收集、整理、分为释数现数从中提取有价值的信息，决策析和解据，以发据背后规趋势为提供支撑的律和，并决策提供支过持的程数据分析的应用场景数应疗领据分析用广泛，涵盖商业、金融、医、教育、科研等各个域数据分析的重要性提高效率提升决策质量创造新价值数营数数现开据分析可以帮助企业优化运流程，提基于据的决策更科学、更可靠，可以避据分析可以帮助企业发新的商机，观断产竞高工作效率，降低成本免主臆，降低决策风险发新的品和服务，提升争力数据分析的定义和流程数据收集1来数数从各种源收集原始据，确保据的完整性和准确性数据清洗2对数进预错误数收集到的据行清洗和处理，剔除和缺失据数据分析3对数进释运用不同的分析方法，据行分析和解，提取有价值的信息结果呈现4将结现来议分析果以清晰易懂的方式呈出，并提供建和行动方案数据分析的应用场景商业领域金融领域场产销评资组市分析、客户画像、品优化、风险估、投合管理、客户信用预测评诈骗检测售分、医疗领域教育领域预测疗习状质评疾病、药物研发、个性化医、学生学况分析、教学量估、资患者管理教育源优化分配数据采集与准备

2.数据来源内数库开数数互联网、企业部据、政府公据、第三方据平台等数据收集方法术调问调访谈爬虫技、API接口用、卷查、等数据清洗和预处理数数转换数数维据清洗、据、据整合、据降等常见的数据来源结构化数据非结构化数据储关数库数没数存在系型据中的据，有固定格式的据，例如文本订单库图频频例如客户信息、信息、存、像、音、视等信息等半结构化数据结数结数数介于构化据和非构化据之间，例如XML、JSON等格式的据数据收集的方法和技巧爬虫技术1数开自动抓取网页据，适用于收集公网站信息API接口调用2过获数获开数通接口取据，适用于取已放的据问卷调查3过问馈为通卷收集用户反信息，适用于研究用户行访谈4过访谈获专专识领通取家意见和业知，适用于深入了解特定域数据清洗和预处理数据清洗1数问题处理缺失值、异常值、重复值等据数据转换2将数转换为时数据统一的格式，例如间格式、据类型等数据整合3将来来数进数自不同源的据行整合，形成统一的据集数据降维4数数简数杂减少据特征的量，化据模型的复度探索性数据分析

3.12描述性统计分析数据可视化数图图数描述据的基本特征，例如均值、方使用表、形等方式展示据，帮数数趋势差、中位等助理解据的分布和3异常值检测识别数进据中的异常值，并行分析和处理描述性统计分析直方图箱线图散点图数频数数数识别关展示据的分布，了解据的集中程度展示据的离散程度，异常值展示两个变量之间的系，了解变量之间的关相性数据可视化异常值检测方法箱线图方法聚类分析方法Z-score计数断数过线图观数断数将数为别断数算据点与均值的距离，判据点是通箱察据点的分布，判据据点分不同的类，判异常据围数否异常点是否超出正常范点是否与其他据点相似数据建模与预测

4.常见的预测模型模型选择和评估模型调优和迭代线归逻辑归树数预测标选择过调数性回、回、决策、支持向量根据据特点和目合适的模型通整模型参，优化模型性能，提高进评预测机等，并行模型估准确率常见的预测模型线性回归逻辑回归预测连续销预测型变量，例如房价、离散型变量，例如用户是否击购买量等会点广告、是否会商品等决策树支持向量机过树状结进归预寻通构行分类或回找最佳分类超平面，用于分类测释归预测，易于理解和解和回模型选择和评估模型选择1数预测标杂选择根据据特点、目、模型复度等因素合适的模型模型训练2训练数训练习数规使用据集模型，使模型能够学据的律模型评估3测试数评使用据集估模型性能，例如准确率、召回率、F1值等模型优化4评结调数根据估果，整模型参，提高模型性能模型调优和迭代特征工程1对数进选择训练据行特征、特征提取等操作，优化模型效果模型参数调优2调数习则数整模型参，例如学率、正化系等，提升模型性能模型融合3将进预测稳多个模型行融合，提高准确率和定性决策支持和价值实现

5.数据驱动的决策制定1数结基于据分析果，制定更科学、更合理的决策，提升决策效率和准确率数据分析结果的沟通与呈现2将数结简进汇报结据分析果以清晰、洁、易懂的方式行和展示，帮助用户理解分析果数据分析的伦理与隐私3数隐伦则数规遵循据安全、私保护等理原，确保据分析的合法合性数据驱动的决策制定12数据收集数据分析关数数对数进收集相据，确保据的准确性和据行分析，提取有价值的信息完整性和insights34决策制定结果评估结评断过基于分析果，制定更科学、更合理估决策效果，不优化决策程的决策数据分析结果的沟通与呈现数据仪表盘数据报告数据可视化工具将关键标数观现来图详细阐数结图图指和据以直的方式展出，以文字、表等形式，述据分析使用表、地、动画等方式，更生动地展时监数结论现数结方便用户实控据变化果和据分析果数据分析的伦理与隐私数据安全隐私保护公平公正数数恶击将数结产保护据不被泄露，防止据被意攻保护用户的个人信息，避免个人信息用避免据分析果生歧视或偏见，确保当数于不目的据的公平公正性案例分析与实践

6.电商用户喜好分析金融风险评估模型购买为浏览历评习术评分析用户行、史、价利用机器学等技，构建风险估数进营识别等据，了解用户偏好，行精准模型，潜在风险，防范金融风险销智慧城市规划应用环数分析城市交通、境、能源等据，规优化城市划，提升城市管理效率电商用户喜好分析购买行为分析浏览历史分析评价分析123购买数浏览关键对评对分析用户的商品类型、量、金分析用户的商品页面、搜索分析用户商品的价，了解用户额时费习词爱满现、间等信息，了解用户的消等信息，了解用户的兴趣好商品的意度，发商品的优缺点惯金融风险评估模型数据收集财为数收集用户的务信息、信用信息、行信息等据模型训练习对数进训练识别使用机器学模型，据行，潜在风险因素风险评估预测结评级进根据模型果，估用户的风险等，行风险控制智慧城市规划应用交通流量分析环境污染监测质质数分析城市道路交通流量，优化交分析城市空气量、水等据缓识别环环通信号灯控制，解交通拥堵，境污染源，制定保措施能源消耗分析数分析城市能源消耗据，优化能源分配，提高能源利用效率未来趋势与展望

7.大数据与人工智能1数术断数进阶据量爆炸式增长，人工智能技不发展，推动据分析入新段数据分析在行业中的应用2数将应创据分析更加广泛地用于各个行业，推动行业发展，造新价值数据分析师的发展方向3数师将为来断专据分析成未社会的重要人才，需要不提升业技能应趋势，适行业发展大数据与人工智能大数据人工智能数数数习习语计觉术海量据、高速据、多样化据、价值密度低机器学、深度学、自然言处理、算机视等技数据分析在行业中的应用金融行业1评资组营销风险估、投合管理、精准等医疗行业2诊断疗疾病、药物研发、个性化医等零售行业3库商品推荐、存管理、用户画像等制造行业4产过维质生程优化、设备护、量控制等数据分析师的发展方向12专业技能行业知识数编趋势数精通据分析工具和方法，掌握程了解行业发展，熟悉行业据特语习术应场言和机器学技点和用景34沟通能力创新思维将数结简断习术数应能够据分析果清晰洁地表达不学新技，探索据分析的来进创出，并与用户行有效沟通用边界，造更多价值。