《进阶性分析概要》课件

《进阶性分析概要》本课程旨在为学员提供全面的进阶性分析知识和实践技能，帮助学员掌握数据分析的各个环节，提升数据解读和应用能力课程大纲基础回顾数据收集数据清洗

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3.123数据分析基础知识回顾数据来源和数据采集方法数据清理和预处理技术描述性统计数据可视化

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5.45数据描述性统计分析数据可视化技术和工具基础回顾数据类型数据分析方法数据分析工具数值型、类别型、文本型统计分析、机器学习、深度学习Excel、Python、R、Tableau数据收集公开数据集网络爬虫政府机构、研究机构、商业数利用程序从网站上抓取数据据库接口问卷调查API通过应用程序接口获取数据通过问卷收集用户反馈和数据数据清洗缺失值处理异常值处理删除、插值、替换删除、替换、归类数据一致性数据格式、单位、编码一致描述性统计集中趋势1平均数、中位数、众数离散程度2方差、标准差、极差分布形状3偏度、峰度数据可视化柱状图显示类别数据的分布折线图展示数据趋势散点图显示两个变量之间的关系热力图展示多个变量之间的关系相关性分析相关系数1衡量变量之间线性关系皮尔逊相关系数2适用于连续变量斯皮尔曼秩相关系数3适用于等级变量回归分析线性回归1建立自变量和因变量之间的线性关系逻辑回归2预测分类变量多元回归3建立多个自变量和因变量之间的关系假设检验12提出假设收集数据建立原假设和备择假设收集样本数据34计算检验统计量得出结论根据样本数据计算检验统计量判断是否拒绝原假设方差分析单因素方差分析双因素方差分析比较两个或多个组的均值比较两个或多个因素对因变量的影响聚类分析判别分析线性判别分析二次判别分析将样本划分为不同的类别适用于样本分布不符合线性假设的情况时间序列分析趋势分析1识别数据的长期趋势季节性分析2分析数据的周期性变化平稳性检验3检验数据的平稳性模型预测4预测未来的数据变化决策树模型ID3基于信息增益选择最佳分割属性C

4.5基于信息增益率选择最佳分割属性CART基于基尼系数选择最佳分割属性深度学习模型神经网络卷积神经网络模拟人脑的神经网络结构用于图像识别和自然语言处理循环神经网络用于处理序列数据模型评估指标准确率精确率正确预测的样本数占总样本数的比预测为正例的样本中，真正例的比例例召回率值F1实际为正例的样本中，被预测为正精确率和召回率的调和平均数例的比例模型部署实践1234模型训练模型优化模型部署模型监控使用训练数据训练模型调整模型参数，提升模型将模型部署到生产环境监控模型性能，及时调整性能模型案例分享零售数据分析销售趋势分析客户细分分析分析销售额、客流量、客单价等指标的趋势将客户群细分为不同的类型，制定针对性的营销策略案例分享金融风险预测信用风险评估市场风险预测利用客户数据评估客户的违约风险预测市场波动性，帮助投资者制定投资策略案例分享客户细分分析模型聚类分析RFM12根据客户的近期购买行为、购买频率和消费金额进行客根据客户的购买行为、兴趣爱好等特征进行客户细分户细分案例分享运营效率优化流程优化优化业务流程，提高工作效率资源分配优化资源分配，提高资源利用率成本控制降低运营成本，提高盈利能力常见问题解答数据分析的应用场景有哪些？1如何选择合适的分析方法？2数据分析工具有哪些？3课程总结数据分析是科学决策的基础1掌握数据分析技能能够提升决策效率数据分析工具和方法不断发展2需要持续学习和更新知识数据分析的应用场景越来越广泛3数据分析将成为未来社会发展的重要驱动力核心技能要点12数据收集和清洗数据可视化掌握数据收集和清洗技术能够用图表清晰地表达数据信息34统计分析机器学习模型掌握常用的统计分析方法掌握常用的机器学习模型学习建议多练习参与项目通过实践加深对理论的理解将所学知识应用到实际项目中优秀学员分享案例案例12分享学员在数据分析方面的学习成果和经验分享学员在数据分析领域取得的成就后续拓展方向大数据分析人工智能学习大数据分析技术和工具学习人工智能技术和应用数据挖掘学习数据挖掘技术和算法结语与问答希望本次课程能够帮助大家提升数据分析能力，在未来的工作和学习中取得更大的进步欢迎大家提出问题，一起探讨数据分析的奥秘！。