《数据科技复习题》课件

《数据科技复习题》课件PPT本课件旨在帮助学生复习数据科技课程的关键知识点，涵盖数据概述、数据采集与预处理、数据分析基础、机器学习基础、常见数据分析算法、数据可视化、数据应用案例等重要内容课程大纲第一章第二章第三章第四章数据概述数据采集与预处理数据分析基础机器学习基础课程大纲第五章第六章第七章常见数据分析算法数据可视化数据应用案例第一章数据概述数据的定义和特点数据的分类数据是关于事实、事件、概念和数据可以根据其类型、结构、来指令的符号表示，具有一定的结源等进行分类，例如数值型数据、构和语义文本型数据、图像数据等数据的生命周期数据从产生到消亡经历采集、存储、处理、分析、应用等阶段数据的定义和特点客观性结构化数据是对客观事物的反映，具有数据通常具有特定的结构，例如相对独立性和客观性表格、树状结构等，便于存储和处理可测量性可解释性数据可以被测量和量化，便于进数据具有可解释性，可以帮助人行统计分析和比较们理解事物和做出决策数据的分类结构化数据非结构化数据以表格形式组织的数据，例如数据库没有固定格式的数据，例如文本、图中的数据像、音频等半结构化数据介于结构化数据和非结构化数据之间，例如XML、JSON等数据的生命周期采集1从数据源获取数据，例如从数据库、传感器、网络等存储2将数据存储在数据库、文件系统等中，以备将来使用处理3对数据进行清洗、转换、整合等操作，使其符合分析需求分析4对数据进行统计分析、机器学习等操作，提取有价值的信息应用5将分析结果应用于决策制定、业务改进等方面第二章数据采集与预处理常见数据采集方式数据质量评估数据采集方式多种多样，包括数数据质量评估是保证数据质量的据库查询、网络爬虫、传感器采重要环节，包括准确性、完整性、集等一致性等方面的评估数据清洗和缺失值处理数据清洗是指去除数据中的错误、重复、缺失等问题，缺失值处理则需要根据情况选择合适的填充方法常见数据采集方式数据库查询从数据库中获取数据，适用于结构化数据的采集网络爬虫从网络上抓取数据，适用于非结构化数据的采集传感器采集通过传感器获取数据，适用于实时数据的采集API接口通过API接口获取数据，适用于数据交换和集成数据质量评估准确性1数据是否真实可靠，没有错误完整性2数据是否完整，没有缺失一致性3数据之间是否一致，没有矛盾时效性4数据是否及时更新，反映最新的情况可信度5数据来源是否可靠，数据质量是否可信数据清洗和缺失值处理异常值处理1去除明显错误的数据，例如年龄为负数重复值处理2去除重复的数据，保证数据的一致性缺失值处理3填充缺失值，例如使用平均值、众数等方法数据转换4将数据转换为合适的格式，例如将文本数据转换为数值型数据第三章数据分析基础描述性统计分析假设检验描述性统计分析是对数据的基本假设检验是一种统计方法，用来特征进行描述，例如平均值、方判断样本数据是否支持原假设差、众数等相关性分析相关性分析用于研究两个变量之间是否存在关系，以及关系的强弱程度描述性统计分析10050平均值方差描述数据集中趋势的指标描述数据离散程度的指标2010众数中位数描述数据集中出现次数最多的值描述数据集中处于中间位置的值假设检验原假设备择假设显著性水平关于总体参数的一种假设与原假设相矛盾的假设判断拒绝原假设的标准相关性分析正相关负相关两个变量同时增大或减小一个变量增大时，另一个变量减小不相关两个变量之间没有关系第四章机器学习基础机器学习概述监督学习无监督学习机器学习是人工智能的一个分支，让监督学习是指使用标记数据来训练模无监督学习是指使用未标记数据来训计算机能够从数据中学习，而无需显型，以便预测新的数据的标签练模型，以便发现数据中的模式和结式编程构机器学习概述数据准备1收集、清理、预处理数据，准备用于训练模型模型训练2使用训练数据训练机器学习模型模型评估3评估模型的性能，例如准确率、召回率等指标模型部署4将训练好的模型部署到生产环境中，进行实际应用监督学习分类将数据分成不同的类别，例如垃圾邮件分类、图像识别回归预测一个连续的值，例如房价预测、股票价格预测无监督学习聚类降维异常检测将数据分成不同的组，例如客户细分、将高维数据降维到低维，例如特征提取、识别数据中的异常点，例如欺诈检测、图像分割数据压缩故障诊断第五章常见数据分析算法线性回归逻辑回归决策树线性回归是一种预测连续值的算法，逻辑回归是一种预测分类结果的算法，决策树是一种树状结构的算法，可以假设数据之间存在线性关系适用于二分类问题用于分类和回归问题线性回归12简单线性回归多元线性回归只有一个自变量和一个因变量有多个自变量和一个因变量逻辑回归公式应用通过Sigmoid函数将线性模型转换为概率值适用于信用评分、疾病预测等二分类问题决策树节点分支决策树的每个分支点节点之间的连接线叶子节点决策树的末端节点，代表最终的预测结果第六章数据可视化数据可视化概述常见可视化图表类型数据可视化是指将数据转换为图常见的可视化图表类型包括柱状形或图表，以便人们更容易理解图、折线图、饼图、散点图等和分析数据可视化设计原则数据可视化设计需要遵循清晰、简洁、准确、美观等原则常见可视化图表类型柱状图1用于显示不同类别数据的比较折线图2用于显示数据随时间的变化趋势饼图3用于显示不同部分占整体的比例散点图4用于显示两个变量之间的关系可视化设计原则清晰图表要清晰易懂，避免使用过于复杂的图形简洁图表要简洁明了，避免使用不必要的装饰准确图表要准确反映数据，避免误导性美观图表要美观，吸引眼球，增强视觉效果第七章数据应用案例客户画像分析风险评估模型推荐系统设计通过分析客户数据，构建客户画像，使用数据模型评估风险，例如信用风根据用户的历史行为和兴趣，为用户了解客户特征和行为模式险评估、欺诈风险评估推荐产品或服务客户画像分析人口统计特征1年龄、性别、收入等行为特征2浏览记录、购买记录、搜索记录等兴趣偏好3爱好、关注点、消费习惯等价值评估4客户价值、忠诚度等风险评估模型数据收集1收集与风险相关的历史数据模型构建2使用机器学习算法建立风险评估模型模型评估3评估模型的预测准确率和稳定性模型应用4将模型应用于实际的风险评估场景推荐系统设计123内容推荐协同过滤混合推荐基于用户浏览历史和兴趣，推荐类似内容基于用户与物品的交互关系，推荐其他用户结合多种推荐算法，提高推荐效果喜欢的物品课程总结数据科技是一门重要的学科，它涵盖了数据的采集、处理、分析、可视化和应用等多个方面希望本课件能帮助学生更好地理解数据科技的相关知识，并应用于实际问题解决中。