《数据处理与分析技巧》课件

数据处理与分析技巧本课程将带您深入了解数据处理和分析的技巧，涵盖数据采集、清洗、可视化、建模和应用等各个方面，并结合实际案例，帮助您掌握数据分析的核心技能课程大纲数据处理基础数据分析方法12数据采集、清洗、预处理、标准化等探索性分析、相关性分析、回归分析、聚类分析等机器学习应用高级分析技巧34决策树、朴素贝叶斯、支持向量机、神经网络等时间序列分析、文本分析、A/B测试等数据分析的重要性商业价值科学研究数据分析有助于企业做出更明智的商业决策，提升运营效率，增加数利据润分析是科学研究的重要工具，帮助研究者发现规律，验证假设数据采集和预处理数据来源1数据库、API接口、爬虫等数据清洗2处理缺失值、异常值和噪声数据数据转换3数据类型转换、特征工程等数据清洗和去重缺失值处理删除、填充或插值异常值处理删除、转换或平滑重复值处理合并或删除异常值检测和处理异常值定义超出正常范围的数据点检测方法箱线图、Z-score、DBSCAN等处理方法删除、替换或转换缺失值处理删除1均值中位数众数填充2//预测模型填充3插值法4数据标准化和归一化0-1归一化-1-1标准化数据可视化基础图表选择颜色搭配标签和标题根据数据类型和分析目的选择合适的图表类使型用合适的颜色来突出重点和增强视觉效果清晰地标注图表元素，方便理解常用可视化图表类型柱状图折线图散点图比较不同类别的数据展示数据随时间的变化趋势展示两个变量之间的关系数据探索性分析数据概览1变量分析2关系分析3假设检验4相关性分析皮尔逊相关系数斯皮尔曼相关系数衡量线性相关性衡量单调相关性回归分析线性回归研究一个或多个自变量与因变量之间的线性关系多重回归研究多个自变量与因变量之间的线性关系非线性回归研究自变量与因变量之间的非线性关系聚类分析K-Means基于距离的聚类算法层次聚类基于层次结构的聚类算法DBSCAN基于密度的聚类算法决策树算法特征选择1选择最优特征进行划分树的构建2递归地构建决策树剪枝3防止过拟合朴素贝叶斯分类贝叶斯定理特征独立性假设基于概率的分类算法假设各个特征之间相互独立支持向量机线性非线性SVM SVM用于线性可分数据用于非线性可分数据，使用核函数神经网络感知器1多层感知器2卷积神经网络3CNN循环神经网络4RNN集成学习算法Bagging随机森林Boosting梯度提升树GBDT,XGBoost,LightGBM测试分析A/B2版本转化率指标显著性结果时间序列分析数据预处理1模型构建2预测评估3文本分析基础文本预处理分词、去停用词、词干提取向量化Word2Vec,TF-IDF情感分析词典法机器学习法基于情感词典基于机器学习模型主题建模LDA潜在狄利克雷分配NMF非负矩阵分解命名实体识别规则法统计法深度学习法机器学习模型选择问题定义1数据分析2模型选择3模型评估4模型调优和验证交叉验证1网格搜索2超参数调整3数据分析流程梳理明确目标1数据收集2数据清洗3数据分析4结果解读5项目实操讲解1案例背景分析方法某电商平台用户行为分析用户画像、RFM模型、漏斗分析项目实操讲解2案例背景分析方法信用卡欺诈检测异常值检测、分类模型项目实操讲解3案例背景疾病预测分析方法回归模型、生存分析数据分析建议1明确目标2选择工具3数据可视化数据分析工具推荐Python RTableauPandas,NumPy,Scikit-learn ggplot2,dplyr数据可视化未来发展趋势大数据分析人工智能处理海量数据自动化分析后续提升建议实践项目持续学习参与社区总结与讨论核心技能数据处理、分析和可视化应用场景商业、科研等QA感谢您的参与！如有任何疑问，请随时提出。