《数据分析》课件

数据分析本课程将带你深入浅出地学习数据分析的基本理论和应用技巧，帮助你掌握从数据收集、清洗、分析到结果解读的全流程，从而更好地利用数据做出明智的决策课程目标数据分析基础知识常用分析工具数据分析应用场景了解数据分析的概念、类型和方法，学习使用常用的数据分析工具，如通过案例学习，了解数据分析在不同掌握基本的数据处理和分析技巧Excel、Python、R等，进行数据处理领域的应用场景，例如市场营销、金和分析融投资、医疗保健等数据分析的定义结构化目标导向可视化从大量数据中提取有价值的信息，并数据分析并非简单的统计计算，而是数据分析的结果通常需要以图表的形将其转化为可理解的知识的过程为了解决特定问题而进行的有目的的式呈现，以便更直观地理解数据信息获取数据分析的类型描述性分析1描述数据的基本特征，例如平均值、标准差、最大值、最小值等探索性分析2探索数据之间的关系和模式，例如相关性分析、回归分析等预测性分析3预测未来的趋势和结果，例如时间序列分析、机器学习模型等因果分析4分析变量之间的因果关系，例如A/B测试、实验设计等数据收集的方法网络爬虫通过编写程序从网站上获取数据问卷调查通过问卷收集用户反馈和意见接口API通过API接口获取第三方数据数据库查询从数据库中提取所需数据数据清洗的重要性提高分析准确性减少噪音提高模型效率错误的数据会影响分析结果的准确性数据清洗可以去除数据中的噪音，例高质量的数据可以提高机器学习模型，因此数据清洗是保证分析结果可靠如重复数据、缺失数据等，使数据更的效率和预测准确率性的重要环节清晰、更易于分析常见的数据清洗技巧删除重复数据、缺失修正错误数据，例如用合理的值填充缺失数据或异常数据将错误的日期格式改数据，例如使用平均为正确的格式值或中位数填充数值型缺失数据将数据转换为统一的格式，例如将不同单位的数值数据转换为相同的单位探索性数据分析数据概览1了解数据的基本特征，例如数据类型、数量、分布等变量关系分析2探索变量之间的关系，例如相关性分析、回归分析等异常值检测3识别数据中的异常值，例如离群值、极端值等数据可视化4使用图表展示数据的特征和关系，以便更直观地理解数据可视化分析的重要性数据理解可视化分析可以帮助我们更直观地理解数据，发现数据的趋势、模式和异常信息传达通过图表，我们可以将数据分析的结果更有效地传达给其他人，让他们更容易理解分析结果决策支持可视化分析可以帮助我们更好地理解数据，从而做出更明智的决策可视化方法的选择数据类型分析目的不同类型的数据需要选择不同的可视1根据分析目的选择合适的可视化方法化方法，例如数值型数据适合使用柱2，例如展示数据趋势可以使用折线图状图、折线图等，而分类型数据适合，比较数据大小可以使用柱状图使用饼图、条形图等数据规模受众特点4不同的数据规模需要选择不同的可视3根据受众的特点选择易于理解和接受化方法，例如大规模数据可以使用热的可视化方法力图、地图等柱状图的应用比较不同类别的数据展示数据变化趋势例如，可以比较不同产品的销量、不同地区的销售额等例如，可以展示一段时间内产品的销量变化趋势折线图的应用展示数据变化趋势比较不同组别的数据变化趋势例如，可以展示一段时间内股票价格的变化趋势例如，可以比较不同产品的销量变化趋势散点图的应用探索两个变量之间的关系识别异常值例如，可以探索年龄和收入之间的关系例如，可以通过散点图识别数据中的异常值饼图的应用展示各部分占整体的比例比较不同类别的数据大小例如，可以展示不同产品的销量占总销量的比例例如，可以比较不同地区的销售额大小热力图的应用展示多个变量之间的关系识别数据中的模式例如，可以展示不同国家的人口密度和GDP之间的关系例如，可以识别数据中的聚类模式统计分析方法描述性统计推断性统计描述数据的基本特征，例如平均值、标准差、最大值、根据样本数据推断总体特征，例如假设检验、置信区间最小值等等相关性分析回归分析分析变量之间的关系，例如Pearson相关系数、分析变量之间的因果关系，例如线性回归、逻辑回归等Spearman相关系数等方差分析聚类分析分析多个组别之间的差异，例如单因素方差分析、双因将数据划分为不同的组别，例如K-means聚类、层次素方差分析等聚类等相关性分析相关系数相关系数相关性矩阵Pearson Spearman用于分析两个数值型变量之间的线性用于分析两个变量之间的单调相关关用于展示多个变量之间的两两相关关相关关系系系回归分析线性回归逻辑回归多元回归用于分析一个或多个自变量对因变量用于预测二元结果，例如用户是否会用于分析多个自变量对因变量的影响的影响点击广告方差分析单因素方差分析双因素方差分析用于分析一个因素对因变量的影响用于分析两个因素对因变量的影响聚类分析聚类层次聚类K-means将数据点划分为K个不同的组别，每个组别中的数据点彼此通过层次结构将数据划分为不同的组别相似决策树算法分类树回归树优点用于预测分类结果，例如用户是否会用于预测数值结果，例如房价预测易于理解，可解释性强购买产品线性回归算法用途优点缺点用于分析一个或多个自变量对因变量简单易懂，可解释性强对数据线性关系的假设比较严格的影响，并预测因变量的值逻辑回归算法用途优点缺点用于预测二元结果，例如用户是否会简单易懂，可解释性强，对数据要求只能处理二元结果点击广告不高随机森林算法用途优点缺点集成多个决策树模型，提高预测准确抗过拟合能力强，可解释性强模型复杂度较高，训练时间较长率和泛化能力神经网络算法用途优点缺点模拟人脑神经网络结构，处理复杂的能够处理高维数据，具有强大的非线模型复杂度较高，训练时间较长，可数据关系性映射能力解释性较弱集成学习方法Bagging BoostingStacking通过对数据集进行多次采样，训练多通过迭代的方式训练多个模型，每个将多个模型的输出作为新的特征输入个模型，最后通过投票或平均的方式模型都试图纠正前一个模型的错误到另一个模型进行预测进行预测模型评估指标准确率1正确预测的样本数量占总样本数量的比例精确率2预测为正样本的样本中，真正正样本的比例召回率3所有正样本中，被正确预测为正样本的比例F1-score4精确率和召回率的调和平均数曲线ROC5展示不同阈值下模型的分类性能指标AUC6ROC曲线下的面积，用于衡量模型的整体分类性能准确率公式应用准确率=TP+TN/TP+TN+FP+FN适合用于平衡类别的分类问题精确率公式应用精确率=TP/TP+FP适合用于关注减少误报率的场景，例如垃圾邮件识别召回率公式应用召回率=TP/TP+FN适合用于关注减少漏报率的场景，例如疾病诊断F1-score公式应用F1-score=2*精确率*召回率/精确率+召回率用于综合考虑精确率和召回率，找到两者之间的平衡点曲线ROC解释应用ROC曲线展示了不同阈值下模型的分类性能，横轴是假阳性用于评估模型的分类性能，比较不同模型的优劣率（FPR），纵轴是真阳性率（TPR）指标AUC解释应用AUC是ROC曲线下的面积，越大表示模型的整体分类性能越用于评估模型的整体分类性能，比较不同模型的优劣好模型优化方法特征工程对原始特征进行加工和转换，例如特征选择、特征降维、特征组合等参数调优调整模型的参数，例如学习率、正则化参数等，提高模型性能数据增强增加训练数据，提高模型的泛化能力跨验证将数据划分为多个子集，对模型进行交叉验证，评估模型的泛化能力特征工程特征选择特征降维特征组合选择与目标变量相关的特征，剔除无将高维特征降维为低维特征，减少计将多个特征组合成新的特征，提高模关或冗余的特征算量，提高模型效率型的预测能力参数调优网格搜索随机搜索贝叶斯优化在参数空间中进行网格搜索，找到最在参数空间中进行随机搜索，找到最使用贝叶斯方法进行参数优化，效率优的参数组合优的参数组合更高，更适合大规模参数搜索数据增强图像数据增强文本数据增强通过旋转、缩放、裁剪等方法生成新的图像数据通过同义词替换、语句重组等方法生成新的文本数据跨验证折交叉验证留一交叉验证K将数据划分为K个子集，每次使用K-1个子集进行训练，剩每次使用N-1个样本进行训练，剩余一个样本进行测试，重余一个子集进行测试，重复K次复N次模型部署模型保存模型加载接口API将训练好的模型保存到磁盘，以便后将保存的模型加载到内存中，以便进通过API接口提供模型的预测服务续使用行预测数据分析前的思考分析目标的确定数据收集计划的制定12明确数据分析的最终目标，例根据分析目标，制定数据收集如预测用户行为、评估产品性计划，例如数据来源、数据类能等型、数据量等分析方法的选择3根据数据类型、分析目标和资源情况，选择合适的分析方法分析目标的确定原则案例SMART目标应是具体的（Specific）、可衡量的（Measurable）、例如，目标可以是“提高网站转化率”或“预测未来一年的可实现的（Achievable）、相关的（Relevant）和有时限销售额”的（Time-bound）数据收集计划的制定数据来源数据类型数据量确定数据来源，例如网站日志、用户确定数据类型，例如数值型数据、文确定所需的数据量，确保数据量足够反馈、外部数据库等本数据、图像数据等支持分析分析方法的选择数据类型分析目标资源情况根据数据类型选择合适的分析方法，根据分析目标选择合适的分析方法，根据资源情况选择合适的分析方法，例如数值型数据适合使用回归分析，例如预测未来趋势可以使用时间序列例如时间有限可以使用简单的方法，分类型数据适合使用决策树等分析，分析变量关系可以使用相关性资源充足可以使用更复杂的方法分析等结果解释和汇报图表呈现文字说明建议行动使用图表展示数据分析结果，例如柱对图表进行文字说明，解释数据分析根据数据分析结果，提出相应的建议状图、折线图、饼图等结果的含义和行动方案总结与展望课程回顾未来发展回顾本课程的主要内容，例如数据分析流程、常用分析方法展望数据分析领域未来的发展趋势，例如人工智能、大数据、模型评估指标等等。