《数据处理与分析基础》课件

数据处理与分析基础课绍数础识应践程介据处理与分析的基知和用实课程目标与要求掌握基础数据处理方法了解数据分析的基本概念习术来数数预计论习应数学如何使用各种工具和技处理据，包括据清理、处熟悉统学、概率和机器学的基本概念，以便用于据分转换理和析能够使用数据分析工具培养数据分析思维数软编语习将数应问题掌握常用的据分析件和程言，例如Python、R或SAS，学如何据分析方法用于实际，并提出有意义的见解进结论以便行实际操作和数据的基本概念数据定义数据特征数据分类数观记录数观时测数标进据是描述客事物的符号，反映据具有客性、效性、可性、可据可以根据不同的准行分类，例观状态载数数来数结客事物的属性和比性等特点，是信息的重要体如按据类型、据源、据构等数据类型与存储数值型字符型12计数编码整型、浮点型、科学法文本、字符串、字符布尔型日期时间型34逻辑状态时真值或假值，表示表示日期和间信息数据采集与获取数据来源数来来数库传据可以自多种源，包括据、网站、感器、社交媒体、API等数据采集方法调数库数常见的采集方法包括爬虫、API用、据查询、据流采集等数据清洗数错误问题进采集到的据可能存在噪声、、缺失等，需要行清洗处理数据存储将数储数库续采集到的据存到合适的据或文件系统中，方便后分析使用数据清洗与预处理识别缺失值数据转换数识别数数转换将数转换为将缺失值是指据集中缺少的信息缺失值是据清洗据可以据更易于分析的格式例如，数转换为数数的第一步文本据值据1234处理异常值数据规范化数显数数规将数缩围这异常值是据集中明偏离其他据的值处理异常值可据范化可以据放到一个特定的范有助于数质以提高据量提高算法的性能缺失值处理删除法填补法模型填补法数数计习预测删除包含缺失值的样本或特征，适用于缺用均值、中位或众等统量填补缺失利用机器学模型缺失值，更准确，较简单损额训练数失值比例小的情况值，易行，但会造成信息失但需要外的据异常值检测与处理数错误错误导导数结检测线图据或输入会致异常值异常值会致据分析果不准确，需要常见的异常值方法包括箱、Z分进检测数行和处理法和聚类分析数据转换与规范化数据类型转换1将数转换为据从一种类型另一种类型数据标准化2将数缩围据放到特定范数据离散化3将连续数转换为数据离散据基本统计量分析标指定义数数数平均据集中所有值的平均值数数数中位据集中排序后中间位置的值数数现频数众据集中出率最高的值数数数方差据集中每个值与平均之差的平方和的平均值标准差方差的平方根相关性分析关线关相性分析用于衡量两个变量之间性系的强度和方向单变量分析12描述性统计频率分布数数图饼图均值、方差、中位、众等直方、等3假设检验检验检验T、Z等多变量分析定义方法时关多变量分析是指同分析多个变量之间的系，以探索变量之间常用的多变量分析方法包括主成分分析、因子分析、聚类分规别关的相互影响和律析、判分析、典型相分析等描述性统计集中趋势离散程度数计数描述据中心的统量，如平均描述据分布的离散程度，如方数数标值、中位、众等差、准差、极差等分布形状数状描述据分布的形，如偏度、峰度等概率分布与假设检验概率分布假设检验规数对数进断描述随机变量取值的律性基于样本据，总体参行推参数估计点估计区间估计假设检验数计数数计数区内数检验关数利用样本据估总体参的具体值，估总体参落在某个间的可能性，基于样本据于总体参的假设是计区计检验例如样本均值估总体均值例如用置信间估总体均值否成立，例如总体均值是否等于某个特定值线性回归模型定义1线归来预测线关性回模型是利用一个或多个自变量因变量的性系应用2应预测预测销额广泛用于、分析和建模，例如售、股票价格和房价优势3简单释现应易懂、解性强，易于实和用线归计线关过线来预测性回模型是一种常见的统模型，用于分析自变量与因变量之间的性系它通拟合一条直因变量的值，并可以解释对自变量因变量的影响程度逻辑回归模型预测1预测分类算法2数Sigmoid函应用3评诈检测信用分、欺决策树算法分类和回归1预测别连续类或值特征选择2标基于信息增益等指树结构3节点、分支、叶子聚类K-Means数据划分1将数据点分配到不同的簇中，每个簇由其中心点表示中心点计算2计数为算每个簇中所有据点的平均值，作新的簇中心点迭代优化3骤重复上述步，直到簇中心点不再改变，或者达到设定的迭数代次主成分分析降维将转为数关综数多个变量化少几个不相的合变量，保留原始据的主要信息信息提取数提取据中最重要的信息，减少噪声和冗余可视化将维数维维维高据降到二或三，方便可视化分析典型相关分析多组变量关系1组组杂关探索两或多变量之间的复系典型变量2组线组提取代表各变量的性合相关性分析3关分析典型变量之间的相性时间序列分析趋势数时趋势产销据随间推移的总体增长或下降，如经济增长或品量季节性数时内现节据在特定间段出的重复模式，如一年中的季变化或每周的周期性波动随机性数释称为据中无法解的随机波动，通常被噪音文本数据分析文本预处理1预词词词骤将数转文本处理包括分、去除停用、干提取等步，目的是文本据换为机器可理解的格式主题模型2题过内识别题语主模型通分析文本容，出文本中潜在的主，帮助理解文本的结义构情感分析3过倾对产评情感分析通分析文本情感向，可以用于了解用户品或服务的价文本分类4过将别检过滤文本分类通文本划分到不同的类，可以用于信息索、垃圾邮件应等用图像数据分析图像识别1识别图场像中的物体、景、文本等信息图像分割2将图区像分割成不同的域，例如前景和背景图像分类3将图归别像类到不同的类，例如猫、狗、汽车图数计觉习术图数应图识别图图像据分析是利用算机视和机器学技分析像据，提取有用信息和洞察力常见的用包括像、像分割、像疗驾驶领挥分类等，在医、安防、自动等域发重要作用推荐系统算法协同过滤进历购买记录对评来基于用户或物品之间的相似性行推荐，例如根据用户的史或其他用户相同物品的分推荐类似的物品内容推荐进关键词别来基于物品本身的属性行推荐，例如根据物品的、类或其他特征推荐类似的物品混合推荐将协过滤内结来历购买记录进同和容推荐合起，例如根据用户的史和物品的属性行推荐大数据分析技术云计算Hadoop SparkNoSQL计计数关数库储计资分布式文件系统和算框通用算引擎，提供快速非系型据，用于处理提供存、算和分析数习结结数规数架，用于处理海量据据处理和机器学功能构化和非构化据源，支持大模据处理数据可视化数将数转换为图图们据可视化是据形或表的形式，以便人更容易地理解和分析数们现数趋势观据它可以帮助我发据中的、模式和异常值，并以更直的方式数向他人展示据数据分析项目实战项目规划1项标明确目目和需求数据收集2获数取、整合和清洗据数据分析3计进运用统方法和模型行分析结果可视化4图报结用表和告展示分析果结论与建议5结给结论议基于分析果出和建课程总结与展望回顾课程内容未来发展趋势12课讲数数时来数本程系统地解了据处理随着大据代的到，据础识数术将继续与分析的基知，涵盖据处理与分析技快速发预计应领将断采集、清洗、处理、统分展，用域也不拓展习析、机器学算法等方面学习建议3们续关数领断为希望同学能够持注据域的发展，不提升自身技能，未来数时迎接据代做好准备问答环节课结欢积问针对课内数领关问题进程束后，迎大家极提，程容或据分析域相行讨深入探们将尽问题验习进我力解答大家提出的，并分享个人经与见解，共同学，共同步。