《数据分析技术与应用》课件

《数据分析技术与应用》欢迎大家来到《数据分析技术与应用》课程！课程大纲模块一模块二模块三模块四认识数据分析数据收集与整理数据预处理编程基础Python数据分析的重要性数据探索性分析数据建模与算法选择、、NumPy Pandas库Matplotlib数据分析的过程数据可视化技术模型评估与优化常见机器学习算法认识数据分析定义目的数据分析是指通过对数据的收发现数据背后的规律、趋势和集、整理、分析、解释等一系模式，揭示问题本质，为决策列过程，提取有价值的信息，提供科学依据，并进行预测和为决策提供支持优化应用领域广泛应用于商业、金融、医疗、教育、科技、制造等各个领域数据分析的重要性市场竞争客户洞察12数据分析可以帮助企业更好地了解市场竞争态势，制定通过数据分析，企业可以更深入地了解客户需求，提供更有效的营销策略更个性化的服务风险管理效率提升34数据分析可以帮助企业识别和评估风险，降低损失数据分析可以帮助企业优化流程，提高工作效率数据分析的过程数据收集

1.1从各种来源收集数据，如数据库、网络、传感器等数据清洗

2.2对数据进行清洗和预处理，去除噪声、缺失值等数据探索

3.3进行探索性分析，发现数据中的规律和模式数据建模

4.4根据数据分析的目标，选择合适的模型进行建模模型评估

5.5评估模型的性能，并进行优化结果解读

6.6解读分析结果，得出结论，并提出建议数据收集与整理数据源数据库、网络、传感器、问卷调查等数据格式文本、表格、图片、视频等数据质量完整性、一致性、准确性、及时性等数据整理数据清洗、数据转换、数据整合等数据探索性分析描述性统计计算数据的平均值、标准差、最大值、最小值等统计指标数据可视化使用图表将数据进行可视化，帮助发现数据中的规律和模式假设检验检验数据是否支持某个假设，帮助确认数据的真实性相关性分析分析不同变量之间的相关性，帮助发现变量之间的关系数据可视化技术柱状图折线图饼图散点图用于展示不同类别数据的比用于展示数据随时间的变化用于展示数据占整体的比例用于展示两个变量之间的关较趋势系数据预处理数据清洗1去除噪声、缺失值、重复值等数据转换2对数据进行转换，如归一化、标准化等特征工程3提取有意义的特征，提高模型的预测能力数据建模与算法选择无监督学习聚类、降维等监督学习强化学习分类、回归等通过试错学习，获得最佳策略213模型评估与优化准确率1模型预测正确的结果占总结果的比例精确率2模型预测为正例的结果中，实际为正例的比例召回率3模型预测为正例的结果中，实际为正例的比例F1-score4精确率和召回率的调和平均数案例分享客户流失分析10%$100K流失率损失分析客户流失原因，采取措施降低通过数据分析，识别高价值客户，流失率降低流失损失90%挽留率制定有效的挽留策略，提高客户忠诚度案例分享营销策略优化精准营销客户细分营销效果评估通过数据分析，对目标客户进行精准营将客户进行分类，提供更有效的营销策通过数据分析，评估营销活动的有效性销略案例分享供应链优化编程基础Python变量与数据类型运算符控制流函数整数、浮点数、字符串、列算术运算符、比较运算符、条件语句、循环语句等定义和调用函数，提高代码表、字典等逻辑运算符等可读性和可重用性库基础NumPy数组操作数学运算数据类型创建、访问、修改、切片等矩阵运算、线性代数、随机数生成等整数、浮点数、复数、字符串等库基础Pandas数据结构

1、等Series DataFrame数据读取2从文件、数据库等读取数据数据处理3数据清洗、数据转换、数据筛选等数据分析4统计分析、分组分析、相关性分析等库基础Matplotlib图形类型折线图、柱状图、饼图、散点图等图形定制设置标题、标签、颜色、大小等图形保存将图形保存为图片格式聚类分析聚类K-means将数据划分为个簇，每个簇中的数据尽可能相似K层次聚类根据数据之间的距离，逐步将数据进行聚类密度聚类根据数据的密度，将数据进行聚类回归分析线性回归逻辑回归多项式回归用于预测连续型变量，用于预测分类变量，用于预测连续型变量，假设变量之间存在线假设变量之间存在线假设变量之间存在非性关系性关系线性关系决策树算法决策树1通过树状结构来表示数据的分类或回归模型算法ID32根据信息增益来选择特征算法C

4.53根据信息增益率来选择特征算法CART4根据基尼系数来选择特征神经网络模型感知机1最简单的神经网络模型多层感知机2包含多个隐藏层的神经网络卷积神经网络3用于处理图像数据循环神经网络4用于处理序列数据支持向量机12线性可分线性不可分找到一个超平面，将数据分离成两使用核函数将数据映射到高维空间，类使其线性可分3支持向量距离超平面最近的点，决定了超平面的位置时间序列分析时间序列数据时间序列预测时间序列分解指按时间顺序排列的一组数据根据历史数据预测未来的数据将时间序列数据分解为趋势、季节性、周期性和随机性部分文本挖掘技术图数据分析图数据图算法应用领域用节点和边表示实体和关系的数据用于分析图数据，如路径查找、社区发社交网络、推荐系统、生物信息学等现、链接预测等大数据分析技术Hadoop1分布式存储和计算框架Spark2快速、通用的大数据处理引擎数据库NoSQL3非关系型数据库，适合处理海量、非结构化数据云计算平台4提供大数据分析服务机器学习算法比较监督学习有标签数据无监督学习无标签数据强化学习通过试错学习分析工具选择与对比Python开源语言，拥有丰富的库和工具R统计分析语言，擅长数据可视化SAS商业软件，功能强大，适合大型企业SPSS商业软件，易于使用，适合初学者分析结果解读与应用数据洞察决策支持战略制定从数据中提取有价值为决策提供科学依据制定更有效的战略，的信息提升企业竞争力数据隐私与安全数据脱敏1对敏感数据进行处理，保护用户隐私数据加密2对数据进行加密，防止数据泄露访问控制3控制用户对数据的访问权限安全审计4定期对数据安全进行审计，发现安全漏洞案例分享金融风险管理100M

99.9%10%交易量准确率降低成本实时监控交易数据，识别潜在风险利用数据分析技术，构建金融风险模型通过风险控制，降低金融机构的损失案例分享智慧城市规划城市数据交通管理环境监测收集城市数据，如交通、环境、能源等优化交通路线，缓解交通拥堵监测空气质量，优化环境治理案例分享精准医疗职业发展方向数据分析师数据科学家机器学习工程师收集、分析、解释数据，为决策提供支运用数据分析技术，解决实际问题，推开发和应用机器学习模型，实现自动化持动业务发展和智能化结课总结课程内容回顾学习成果回顾课程内容，梳理知识框架总结学习成果，提升数据分析能力未来展望展望数据分析技术的发展趋势，激发学习兴趣答疑环节欢迎大家提出问题，我们共同探讨数据分析技术与应用！。