数据分析复习课课件

数据分析复习课欢迎来到数据分析复习课！课程介绍课程目标课程内容帮助学员回顾和巩固数据分析知识，提升数据分析能力涵盖数据分析基础、数据预处理、机器学习、数据可视化等方面数据分析的必要性

11.决策支持

22.发现趋势数据分析为决策提供依据，帮数据分析可以帮助发现市场趋助企业做出更明智的决策势，洞察用户行为，把握商机

33.优化流程

44.提升竞争力数据分析可以识别业务流程中数据分析能力已成为企业核心的瓶颈，优化流程，提高效率竞争力之一，为企业发展提供助力数据挖掘的基本概念数据挖掘1数据预处理2清洗、转换、降维特征工程3特征选择、特征提取机器学习4分类、回归、聚类模型评估5准确率、召回率、值F1数据预处理的步骤数据清洗1处理缺失值、异常值、重复值数据转换2将数据转换为合适的格式和类型数据降维3减少数据维度，提高模型效率数据清洗技术缺失值处理异常值处理删除、填充、插值删除、替换、平滑重复值处理删除、合并、去重特征工程的重要性影响模型性能好的特征可以显著提升模型效果提升模型可解释性清晰的特征有助于理解模型决策特征选择方法过滤法包裹法嵌入法根据特征本身的属性进行选择通过模型性能来选择特征在模型训练过程中自动选择特征监督学习算法概述线性回归逻辑回归决策树预测连续型变量预测离散型变量构建决策树进行分类或回归线性回归模型12简单线性回归多元线性回归34岭回归Lasso回归逻辑回归模型模型假设1数据满足线性可分性模型目标2预测二元分类变量模型优势3可解释性强，易于实现决策树算法ID3算法C

4.5算法基于信息增益基于信息增益率CART算法基于基尼系数集成学习方法模型验证和评估训练集测试集交叉验证用于训练模型用于评估模型性能提高模型评估的可靠性无监督学习算法聚类算法降维算法将数据划分成不同的簇减少数据维度，提取主要信息异常检测算法识别数据中的异常点聚类算法K-Means算法1基于距离的聚类算法层次聚类算法2构建树状结构进行聚类密度聚类算法3基于数据密度的聚类算法主成分分析降维方法将高维数据降维到低维空间保留信息尽可能保留原始数据的信息提高效率降低模型训练和预测的时间和资源消耗异常检测技术统计方法机器学习方法基于数据分布进行异常检测使用模型识别异常样本数据可视化方法柱状图折线图散点图显示不同类别数据的频数或大小展示数据随时间变化的趋势展示两个变量之间关系数据可视化工具数据分析中的伦理问题数据隐私1保护用户个人信息数据安全2防止数据泄露和滥用数据公平3避免数据分析结果存在歧视数据透明4公开数据分析方法和结果数据分析的未来发展趋势人工智能1深度学习、机器学习与数据分析结合大数据2处理海量数据，挖掘更深层次的价值云计算3云计算技术为数据分析提供基础设施典型案例分享

11.电商平台用户画像

22.金融风险控制分析用户购买行为，制定精准利用数据模型识别金融风险，营销策略防范欺诈

33.医疗诊断辅助利用数据分析辅助医生进行诊断，提高诊断准确率常见问题解答问题一问题二问题三数据分析需要掌握哪些技能？如何学习数据分析？数据分析的就业前景如何？课程总结数据分析基础数据预处理、特征工程机器学习监督学习、无监督学习数据可视化数据可视化方法和工具数据分析伦理数据隐私、数据安全实践作业指导作业内容作业要求使用数据分析工具完成一个实际数据清洗、特征工程、模型构建案例、结果可视化作业提交将作业代码和结果文档提交到平台学习建议阅读书籍参加课程加入社区学习数据分析相关理论和实践系统学习数据分析知识与同行交流，分享学习经验课程资源推荐12数据分析书籍在线课程平台34数据分析工具数据分析社区。