《数据分析与统计学基础》课件

数据分析与统计学基础欢迎来到数据分析与统计学基础课程！在本课程中，我们将深入探讨数据分析的各个方面，从基础的统计学原理到强大的机器学习技术我们将学习如何收集、清理、分析和可视化数据，并将这些知识应用于现实世界的问题解决课程概述目标内容形式帮助你掌握数据分析的基础知识，并培涵盖统计学基本概念、数据挖掘、机器理论讲解、案例分析、代码演示、实战养解决实际问题的能力学习、自然语言处理、案例分享、技能练习等，帮助你深入理解和应用所学知实践等识为什么要学习数据分析与统计学数据驱动决策发现隐藏的规律在信息爆炸的时代，数据分析帮通过数据分析，我们可以发现隐助我们从海量信息中提取价值，藏的规律，并从中获得新的洞察，做出更明智的决策帮助我们理解事物之间的关系提高工作效率数据分析可以帮助我们自动化一些重复性任务，提高工作效率，并创造更多价值统计学的基本概念总体与样本变量与数据描述统计与推断统计总体是指所有感兴趣对象的集合，样本变量是能够测量或观察到的特征，数据描述统计是对数据的概括性描述，推断是从总体中抽取的一部分对象是变量的具体取值统计则是利用样本数据推断总体特征数据类型及特征数值型数据类别型数据时间序列数据可以进行数值运算的数表示事物类别的数据，按时间顺序排列的数据，据，例如年龄、身高、例如性别、颜色、城市例如股票价格、天气数温度等等据等数据采集问卷调查网络爬取通过问卷收集用户或目标人群的信息利用程序从网站或应用程序中提取数据12接口传感器数据API43通过接口获取数据，例如天气预报、金利用传感器收集环境数据，例如温度、湿度、API融数据等压力等数据清洗数据转换缺失值处理对数据进行转换，例如标准化、归一化等，提高数据分析对缺失值进行填充或删除，确保数据完整性效率1234异常值处理数据格式统一识别并处理异常值，防止数据分析偏差将数据格式统一，确保数据的一致性和可比性探索性数据分析数据概览了解数据的基本特征，例如数据类型、数据分布、数据规模等变量关系分析分析不同变量之间的关系，例如相关性、因果关系等模式识别识别数据中的模式，例如趋势、周期、异常等假设检验对数据进行假设检验，验证一些假设是否成立数据可视化基础图表类型选择选择合适的图表类型，例如直方图、散点图、折线图等，以便更好地展现数据图表元素设置设置图表元素，例如标题、轴标签、图例等，使图表更易于理解图表美化对图表进行美化，例如调整颜色、添加注释、增加互动性等，使图表更具吸引力数据分布与集中趋势数据分布1描述数据在不同取值范围内的分布情况平均数2代表数据的平均水平，反映数据的中心位置中位数3将数据按大小排序后，处于中间位置的数值众数4数据集中出现的次数最多的数值数据离散趋势方差1反映数据偏离平均数的程度，数值越大，数据越分散标准差2方差的平方根，与数据单位一致，更易于理解四分位距3描述数据在不同范围内的离散程度，不受异常值影响概率基础知识1事件随机现象的某个结果2概率事件发生的可能性3随机变量随机现象的数值表示4概率分布随机变量取值的概率规律假设检验基础流程结果提出假设、收集数据、计算检验统计量、得出结论接受原假设或拒绝原假设单因素方差分析多因素方差分析相关性分析回归分析时间序列分析指数平滑法数据挖掘概述目标方法从海量数据中提取有价值的信包括分类、聚类、关联规则挖息，并从中获得洞察掘、异常检测等应用广泛应用于商业、金融、医疗、制造等领域分类算法决策树支持向量机神经网络通过一系列决策规则进行分类找到数据点之间的最大间隔，进行分类模拟人脑神经元，学习数据特征进行分类聚类算法层次聚类密度聚类K-Means将数据点划分为个簇，通过构建层次结构，将根据数据点的密度，将K每个簇都包含与其他簇数据点划分为不同的层数据点划分为不同的簇相似的点次关联规则挖掘目标方法应用发现数据项之间的关联关系算法等例如，超市商品推荐、网络诈骗检测等Apriori异常检测统计方法机器学习方法深度学习方法根据数据的统计分布，识别异常值利用机器学习模型，识别异常数据利用深度学习模型，识别更复杂的异常模式机器学习基础监督学习无监督学习从有标签的数据中学习，例如从无标签的数据中学习，例如分类和回归聚类和降维强化学习通过与环境交互进行学习，例如游戏AI神经网络模型决策树模型支持向量机模型集成学习模型自然语言处理入门目标方法使计算机能够理解和处理人类包括文本分析、情感分析、机语言器翻译、语音识别等应用例如，聊天机器人、搜索引擎、语音助手等文本数据分析文本预处理主题模型文本分类对文本数据进行清理、发现文本数据中的主题将文本数据划分为不同分词、词干提取等处理结构的类别情感分析文本情感分类情感强度分析情感主题分析识别文本数据中的情感分析文本数据中的情感分析文本数据中不同主倾向，例如正面、负面、强度，例如强烈正面、题的情感分布情况中性轻微负面等知识图谱构建目标方法构建一个知识库，以图的形式存包括知识抽取、实体识别、关系储和管理知识提取等应用例如，搜索引擎、问答系统、推荐系统等推荐系统基础协同过滤内容推荐基于知识推荐根据用户的历史行为和根据用户浏览过的内容根据用户的兴趣和知识相似用户进行推荐进行推荐库进行推荐案例分享零售业用户画像1分析目标方法通过分析用户行为和数据，建利用数据分析技术，将用户划立用户画像，以便进行更精准分为不同的群体，并分析其特的营销和服务征和行为应用例如，个性化推荐、精准营销、用户体验优化等案例分享金融行业欺诈检2测目标方法利用数据分析技术，识别潜在利用机器学习模型，识别异常的欺诈行为，防止金融损失交易行为，并进行风险评估应用例如，信用卡欺诈检测、网络贷款欺诈检测等案例分享制造业设备故障预测3目标方法应用利用数据分析技术，预测设备的潜在利用传感器数据和机器学习模型，识例如，降低设备停机率、提高生产效故障，并进行预防性维护别设备的异常状态率、减少维护成本等案例分享医疗领域疾病预4测目标方法利用数据分析技术，预测患者利用患者数据和机器学习模型，患病风险，并进行早期的干预识别患病风险因素和治疗应用例如，预防疾病、提高治疗效果、降低医疗成本等数据分析技能实践数据采集与清洗数据分析与可视化机器学习模型应用掌握各种数据采集和清洗方法，确保学会使用数据分析工具，并能够将数能够选择合适的机器学习模型，并进数据的完整性和准确性据进行可视化展示行模型训练和评估编程基础Python变量数据类型运算符存储数据的容器整数、浮点数、字符串、进行算术、比较、逻辑布尔值等运算控制流控制程序执行流程，例如循环、分支基础NumPy数组矩阵运算随机数生成高效存储和操作多维数支持矩阵加减乘除、转生成随机数、随机矩阵组置等操作等基础Pandas数据读取与写入数据处理DataFrame用于存储和操作表格型支持多种数据格式的读支持数据筛选、排序、数据取和写入操作分组、聚合等操作可视化Matplotlib折线图散点图直方图显示数据随时间变化的显示两个变量之间的关显示数据的分布情况趋势系机器学习Scikit-learn分类模型回归模型聚类模型例如，逻辑回归、决策例如，线性回归、岭回例如，、层次K-Means树、支持向量机等归等聚类等文本分析实战文本预处理情感分析使用库对文本数据进行使用情感分析库，识别文本数据Python清理、分词、词干提取等操作中的情感倾向主题模型分析使用主题模型库，发现文本数据中的主题结构项目实战训练目标内容将所学知识应用到实际项目中，选择一个真实的案例，进行数解决现实世界的问题据分析、建模和预测形式分组合作，进行项目实践，并进行成果展示课程小结与反馈回顾课程内容问答环节回顾本课程的重点内容，并进行解答学生疑问，并进行互动交流知识梳理课程反馈收集学生反馈，以便改进未来的课程内容。