《数据分析的基础知识》课件

数据分析的基础知识欢迎来到数据分析的世界！在这个信息爆炸的时代，数据分析能力变得越来越重要本课程将带你了解数据分析的基础知识，掌握数据分析的流程、工具和方法，并通过实际案例学习如何在实际应用中使用数据分析解决问题让我们一起开启数据探索之旅！数据分析的定义与目的数据分析的定义数据分析的目的数据分析是指利用统计学、机器学习等方法，对收集到的数据进•描述现状了解数据的基本特征和分布情况行处理、分析和解释，从中提取有价值的信息和结论的过程它•发现问题识别数据中的异常和潜在问题旨在发现数据中的模式、趋势和关联，为决策提供支持•预测未来根据历史数据预测未来的趋势和结果•优化决策为决策提供数据支持，提高决策的准确性和效率数据分析的流程数据收集收集所需的数据，包括内部数据和外部数据数据清洗处理缺失值、异常值和重复值，确保数据的质量数据探索分析数据的基本特征和分布情况，发现潜在的模式数据建模建立数学模型，用于预测和分类模型评估评估模型的性能，并进行调整结果解释解释模型的结果，并将其转化为可操作的建议数据收集内部数据外部数据12企业内部产生的数据，例如销来自外部渠道的数据，例如行售数据、客户数据、运营数据业报告、市场调研数据、公开等这些数据通常可以直接获数据等这些数据通常需要购取，但需要注意数据的权限和买或通过网络抓取，需要注意安全性数据的来源和可靠性数据收集方法3常见的数据收集方法包括数据库查询、API接口、网络爬虫、调查问卷等选择合适的数据收集方法，可以提高数据收集的效率和质量数据清洗缺失值处理异常值处理重复值处理填充缺失值或删除包含检测和处理异常值，防删除重复的记录，避免缺失值的记录止其影响分析结果数据冗余数据格式化统一数据格式，例如日期格式、数值格式等数据探索描述性统计计算数据的均值、中位数、标准差等，了解数据的基本特征数据可视化使用图表展示数据的分布情况和关系，例如直方图、散点图等相关性分析分析变量之间的相关性，例如线性相关、非线性相关等分组分析将数据按照不同的维度进行分组，分析不同组之间的差异数据可视化常见图表类型可视化工具•柱状图用于比较不同类别的数据•Excel简单易用，适合基本的数据可视化•折线图用于展示数据随时间变化的趋势•Tableau功能强大，适合创建复杂的交互式可视化•散点图用于展示两个变量之间的关系•Python使用Matplotlib、Seaborn等库进行可视化•饼图用于展示各部分占总体的比例数据建模选择模型1根据问题的类型选择合适的模型，例如回归模型、分类模型、聚类模型等训练模型2使用训练数据训练模型，调整模型的参数验证模型3使用验证数据验证模型的性能，防止过拟合测试模型4使用测试数据测试模型的泛化能力，评估模型的实际效果模型评估准确率精确率召回率分类模型中，预测正确分类模型中，预测为正分类模型中，真正为正的样本占总样本的比例的样本中真正为正的比的样本中被预测为正的例比例值F1精确率和召回率的调和平均值，综合评估模型的性能结果解释数据报告可视化展示将分析结果整理成报告，包括数使用图表展示分析结果，更直观据的基本特征、模型的性能、结地传达信息论和建议业务建议根据分析结果，提出可操作的业务建议，帮助决策者做出正确的决策数据分析的工具语言Excel SPSSR Python简单易用，适合基本的数据处专业的统计分析软件，功能强开源的统计分析语言，拥有丰通用的编程语言，拥有强大的理和分析大，操作简单富的库和函数数据分析库，例如Pandas、Numpy、Scikit-learn的数据分析功能Excel数据透视表1用于对数据进行汇总和分析，可以快速生成各种报表图表2用于可视化数据，例如柱状图、折线图、散点图等公式和函数3用于进行各种数据计算，例如求和、平均值、标准差等数据分析工具库4提供了一些常用的数据分析工具，例如回归分析、方差分析等的基本使用SPSS数据录入数据处理统计分析结果输出将数据录入到SPSS的数据编使用SPSS的数据处理功能，使用SPSS的统计分析功能，将分析结果输出到报告或图辑器中，可以手动录入或从例如数据清洗、数据转换等例如描述性统计、假设检验表中，方便查看和分享外部文件导入、回归分析等语言的数据分析R数据导入数据处理使用R语言的函数，例如read.csv、read.table等，将数据使用R语言的函数，例如dplyr包，进行数据清洗、数据转换导入到R环境中等统计分析数据可视化使用R语言的函数，例如lm、glm等，进行统计分析使用R语言的函数，例如ggplot2包，进行数据可视化的数据分析库PythonPandas NumpyScikit-learn用于数据处理和分析，用于数值计算，提供数用于机器学习，提供各提供DataFrame数据结组和矩阵运算功能种机器学习算法和模型构，方便数据操作评估工具Matplotlib用于数据可视化，提供各种图表类型大数据分析工具Hadoop用于存储和处理大规模数据，提供分布式文件系统和MapReduce计算框架Spark用于快速数据处理和分析，提供内存计算和流式处理功能Hive基于Hadoop的数据仓库工具，提供SQL查询接口，方便数据分析Flink用于流式数据处理，提供低延迟和高吞吐量的数据处理能力数据采集的常见方法网络爬虫1自动抓取网页数据，例如使用Python的Scrapy库接口2API通过API接口获取数据，例如微博API、天气API等数据库查询3从数据库中查询数据，例如MySQL、Oracle等调查问卷4设计调查问卷，收集用户反馈数据调查问卷设计技巧明确目的明确调查问卷的目的，确定需要收集的数据简洁明了问题要简洁明了，避免使用专业术语逻辑清晰问题的顺序要有逻辑性，方便用户回答多样化问题的类型要多样化，例如选择题、填空题、开放式问题等抓取网页数据的注意事项遵守规则1遵守网站的robots.txt协议，不要过度抓取数据处理反爬2处理网站的反爬机制，例如使用代理IP、设置User-Agent等数据存储3将抓取到的数据存储到数据库或文件中，方便后续处理数据清洗4清洗抓取到的数据，例如去除HTML标签、处理乱码等数据清洗常见问题缺失值异常值重复值数据中存在缺失值，需数据中存在异常值，需数据中存在重复值，需要进行填充或删除处理要进行检测和处理要进行删除处理不一致性数据中存在不一致性，例如单位不统

一、格式不统一等，需要进行规范化处理缺失值处理方法删除法填充法特殊值填充不处理删除包含缺失值的记录，适使用统计值（例如均值、中使用特殊值（例如-

1、999）某些模型可以处理缺失值，用于缺失值比例较小的情况位数、众数）或模型预测值填充缺失值，表示未知或缺例如决策树模型填充缺失值失异常值检测与处理箱线图通过箱线图检测异常值，超出上下限的值被认为是异常值Z-score通过Z-score检测异常值，Z-score超过阈值的值被认为是异常值聚类分析通过聚类分析检测异常值，远离聚类中心的值被认为是异常值删除或替换删除异常值或使用统计值替换异常值数据变换与规范化标准化将数据转换为均值为0，标准差为1的分布，例如Z-score标准化归一化将数据缩放到0到1之间，例如Min-Max归一化离散化将连续数据转换为离散数据，例如等宽离散化、等频离散化哑变量处理将类别数据转换为数值数据，例如One-Hot编码相关性分析皮尔逊相关系数斯皮尔曼相关系数肯德尔相关系数用于衡量线性相关性，取值范围为-1到1用于衡量非线性相关性，取值范围为-1到1用于衡量非线性相关性，取值范围为-1到1描述性统计分析均值数据的平均值，反映数据的中心位置中位数数据的中间值，不受异常值的影响标准差数据的离散程度，反映数据的波动情况方差数据的离散程度，标准差的平方假设检验提出假设提出零假设和备择假设选择检验选择合适的假设检验方法，例如t检验、卡方检验等计算统计量计算检验统计量，例如t值、卡方值等做出决策根据p值和显著性水平，决定是否拒绝零假设回归分析线性回归逻辑回归多项式回归用于预测连续变量，假设自变量和因变用于预测分类变量，假设自变量和因变用于预测连续变量，假设自变量和因变量之间存在线性关系量之间存在逻辑关系量之间存在非线性关系聚类分析层次聚类K-means将数据划分为K个簇，每个簇的将数据逐步合并成一个大的簇，中心是该簇的均值形成一个层次结构DBSCAN基于密度的聚类算法，可以将数据划分为任意形状的簇时间序列分析平稳性检验1检验时间序列是否平稳，例如ADF检验模型选择2选择合适的时间序列模型，例如ARIMA模型模型训练3使用历史数据训练模型，调整模型的参数预测未来4使用训练好的模型预测未来的趋势文本分析技术分词词向量TF-IDF将文本分割成一个个词用于衡量词语的重要性将词语转换为向量表示语，例如使用jieba分词，常用于文本分类和信，例如Word2Vec、库息检索GloVe情感分析分析文本的情感倾向，例如正面、负面、中性图形可视化的原则清晰简洁准确表达突出重点美观大方图表要清晰简洁，避免使用图表要准确表达数据的信息图表要突出重点，引导读者图表要美观大方，提高读者过多的元素，避免误导读者关注重要的信息的阅读体验数据可视化的最佳实践选择合适的图表类型根据数据的类型和目的，选择合适的图表类型使用合适的颜色使用对比鲜明的颜色，突出重点信息添加标签和标题添加清晰的标签和标题，方便读者理解图表避免过度设计避免过度设计，保持图表的简洁性交互式可视化Tableau功能强大的交互式可视化工具，可以创建各种复杂的图表Power BI微软的交互式可视化工具，可以与Excel无缝集成Python使用Plotly、Bokeh等库创建交互式可视化大屏幕可视化数据看板地理可视化关系网络将关键数据指标展示在将数据与地理位置信息展示数据之间的关系网大屏幕上，方便实时监结合，展示数据的空间络，例如社交网络、知控分布识图谱数据建模的类型回归模型分类模型聚类模型用于预测连续变量，例如线性回归、逻用于预测分类变量，例如决策树、支持用于将数据划分为不同的簇，例如K-辑回归向量机means、层次聚类线性回归模型模型公式模型评估12y=ax+b，其中y是因变量，x使用R方、均方误差等指标评是自变量，a是斜率，b是截距估模型的性能适用场景3适用于自变量和因变量之间存在线性关系的情况逻辑回归模型模型公式模型评估p=1/1+e^-z，其中p是概使用准确率、精确率、召回率等率，z是线性组合指标评估模型的性能适用场景适用于二分类问题，例如预测用户是否会点击广告决策树模型模型构建根据信息增益或基尼指数选择最优的特征进行划分模型剪枝防止过拟合，对决策树进行剪枝处理适用场景适用于分类和回归问题，易于理解和解释神经网络模型模型结构激活函数反向传播由多个神经元组成，每用于引入非线性，例如用于训练模型，调整模个神经元接收输入并进Sigmoid、ReLU型的参数行计算模型评估指标回归模型分类模型•均方误差（MSE）•准确率•均方根误差（RMSE）•精确率•R方•召回率•F1值•AUC过拟合和欠拟合过拟合欠拟合解决方法模型在训练数据上表现很好，但在测模型在训练数据和测试数据上表现都对于过拟合，可以增加数据量、减少试数据上表现很差，说明模型过于复很差，说明模型过于简单，没有学习特征、正则化等；对于欠拟合，可以杂，学习了训练数据中的噪声到数据的基本特征增加模型复杂度、增加特征等交叉验证方法简单交叉验证将数据分为训练集和测试集，在训练集上训练模型，在测试集上评估模型折交叉验证K将数据分为K份，每次选择一份作为测试集，其余作为训练集，重复K次，取平均值作为模型的性能指标留一交叉验证每次选择一个样本作为测试集，其余作为训练集，重复N次，取平均值作为模型的性能指标模型调优技巧网格搜索随机搜索贝叶斯优化遍历所有可能的参数组随机选择参数组合，选使用贝叶斯方法选择参合，选择性能最好的参择性能最好的参数数组合，效率更高数结果解释的注意事项谨慎解释结合业务可视化展示不要过度解读分析结果，避免得出错误将分析结果与业务相结合，提出可操作使用图表展示分析结果，更直观地传达的结论的建议信息数据分析在实际应用中的案例电商金融12用户行为分析、商品推荐、销售预测风险评估、信用评分、欺诈检测医疗交通34疾病诊断、药物研发、患者管理交通流量预测、路线优化、智能交通管理数据分析的未来发展趋势自动化自动化数据分析流程，提高效率和准确性智能化利用人工智能技术，实现更高级的数据分析和预测实时化实时数据分析，及时发现问题和机会可视化更加直观和交互的数据可视化，方便用户理解和使用。