《数据分析技能提升》课件

《数据分析技能提升》课件本课件将带您深入了解数据分析的理论与实践，掌握实用技巧，助力提升数据分析能力课程目标掌握数据分析基本概念熟练运用数据分析工具理解数据分析的流程、方法学习使用、、Python Pandas和应用场景等工具进行数据处理和SQL分析提升数据分析技能培养数据分析思维掌握数据清洗、探索性分析学会从数据中发现问题、解、可视化、建模等关键技能决问题，并进行有效的数据解读数据分析的基本概念数据分析定义数据分析流程对数据进行收集、整理、分析和解释，以发现数据中的规数据采集、数据清洗、数据探索、数据建模、模型评估、律和趋势，并为决策提供支持结果解读、应用实践数据获取与准备数据来源数据格式公开数据集、企业内部数据、网络爬虫、接口等、、、、数据库等API CSV Excel JSONXML数据清洗与预处理缺失值处理异常值处理删除、填充、插值等方法剔除、替换、归类等方法数据转换数据整合格式转换、编码转换、标准将多个数据源进行合并和关化等联数据探索性分析数据概览变量关系了解数据的基本特征，包括数据分析变量之间的关联性，识别重类型、变量分布、统计指标等要的影响因素数据趋势异常值检测观察数据的变化趋势，预测未来识别数据中的异常值，并进行相的发展方向应的处理描述性统计分析集中趋势离散程度均值、中位数、众数等指标，反映数据的集中程度方差、标准差、四分位距等指标，反映数据的离散程度数据可视化基础数据可视化定义1可视化目标2可视化方法3可视化工具4图形设计原则清晰易懂视觉吸引力图形设计要简单明了，避免使用颜色、形状、字体等元过于复杂，易于理解素，增强图形的视觉冲击力和吸引力准确表达一致性图形要准确反映数据信息，图形设计要保持一致性，避避免误导和偏差免风格突变，增强整体的视觉效果常见图表类型柱状图折线图饼图散点图用于比较不同类别之间的差用于展示数据随时间变化的用于展示各个部分占整体的用于展示两个变量之间的关异趋势比例系数据透视表应用数据透视表定义透视表功能一种交互式表格，用于汇总和分析大量数据对数据进行分组、排序、筛选、计算等操作数据挖掘基础数据挖掘定义从海量数据中提取有价值的信息和知1识数据挖掘流程数据收集、数据预处理、模型构建、2模型评估、模型应用数据挖掘技术分类、聚类、回归、关联规则、异常3检测等分类算法入门决策树支持向量机12根据特征进行决策，构建寻找最佳超平面将不同类树状结构进行分类别数据进行分离逻辑回归3通过逻辑函数，预测样本属于某一类别的概率聚类算法解读层次聚类K-Means根据数据点之间的距离进行通过不断合并或拆分数据点聚类，将数据分为个簇，构建层次结构进行聚类K密度聚类根据数据点的密度进行聚类，将高密度区域划分为一个簇回归分析方法线性回归通过线性方程，预测因变量与自变量之间的关系逻辑回归通过逻辑函数，预测样本属于某一类别的概率多项式回归通过多项式方程，拟合非线性关系时间序列分析时间序列定义时间序列分析方法按照时间顺序排列的一组数据移动平均、指数平滑、自回归模型、模型等ARIMA文本分析基础文本预处理情感分析分词、去停用词、词干提取等分析文本的情感倾向，判断是正面、负面还是中性主题模型从文本中提取主题，识别文本的潜在主题推荐系统原理协同过滤1根据用户或物品之间的相似性进行推荐内容推荐2根据用户历史行为或兴趣进行推荐混合推荐3将多种推荐方法进行组合，提升推荐效果大数据应用场景12电子商务金融领域个性化推荐、精准营销、欺诈检风险控制、信用评估、投资策略测34医疗保健社会管理疾病预测、精准诊断、药物研发城市规划、交通管理、公共安全编程基础Python语法库Python Python变量、数据类型、运算符、流程控制等、、、等NumPy PandasScikit-learn matplotlib库使用技巧Pandas数据读取与写入数据筛选与排序数据操作与分析读取、、数据库等格式根据条件筛选数据，并对数据进进行数据清洗、转换、分组、聚CSVExcel的数据行排序合等操作查询技能SQL基础语法SQL1数据查询2数据更新3数据删除4数据建模实践模型选择根据业务需求和数据特点选择合适的模型1模型训练使用训练数据对模型进行训练，优化模型2参数模型评估使用测试数据对模型进行评估，判断模型3的性能模型部署将模型部署到实际应用中，进行预测和决4策可视化框架对比matplotlib seabornplotly bokeh基础绘图库，提供丰富的图基于的统计绘图库交互式绘图库，支持创建动用于创建现代交互式图形的matplotlib表类型，提供美观简洁的图形态的图表库报告撰写技巧结构清晰内容简洁报告结构要逻辑清晰，层次报告内容要简洁明了，避免分明，易于理解冗长，突出关键信息图表精美结论明确使用清晰、美观的图表，增报告结论要明确清晰，并提强报告的可读性和说服力出有效的建议或行动方案数据分析师典型路径数据分析基础学习数据分析的基本概念和技能数据分析工具掌握数据分析工具的使用，如Python、SQL等行业应用将数据分析技能应用于实际业务场景，解决实际问题数据分析专家深入研究数据分析领域，成为数据分析专家持续学习建议阅读书籍参加培训阅读数据分析领域的经典书参加数据分析相关的培训课籍，拓展知识面程，提升技能水平项目实战社区交流参与数据分析项目，积累实加入数据分析社区，与同行战经验交流学习课程总结课程内容回顾学习成果检验回顾课程的主要内容和知识点评估学习效果，检验学习目标的达成度答疑环节针对课程内容，进行答疑解惑，解决学习过程中遇到的问题课程反馈收集学员对课程内容和教学方式的意见和建议，用于改进课程设计。