数据处理与分析方法总复习课件

数据处理与分析方法总复习欢迎参加数据处理与分析方法总复习课程本次课程旨在全面回顾数据分析的核心流程、常用技术以及前沿应用，帮助大家系统掌握数据分析的知识体系，提升数据驱动决策的能力通过本课程，您将能够更加自信地应对实际工作中的数据挑战，为企业发展提供有力支持数据分析的基本流程问题定义明确分析目标，确定需要解决的问题或探索的现象例如，分析销售额下降的原因数据收集收集相关数据，包括内部数据（如销售数据、客户数据）和外部数据（如市场调研数据、行业报告）数据预处理对数据进行清洗、转换和整理，包括处理缺失值、异常值，进行数据标准化和归一化数据分析运用统计分析、机器学习等方法，探索数据中的模式、趋势和关联关系例如，进行回归分析、分类分析、聚类分析等数据收集与预处理数据收集数据预处理数据收集是数据分析的第一步，包括确定数据来源、选择数数据预处理是对收集到的原始数据进行清洗、转换和整理，据收集方法和实施数据收集过程常见的数据来源包括数据以提高数据质量和适用性常见的数据预处理技术包括数据库、文件、接口、网络爬虫等数据收集方法包括人工清洗、数据转换、数据集成和数据规约数据预处理是数据API录入、自动化采集等分析的关键环节，直接影响分析结果的准确性和可靠性数据清洗技术处理重复值1识别并移除数据集中完全相同的记录，避免影响统计分析结果处理错误值2纠正或删除明显错误的数据，如超出范围的数值、不符合规范的格式等统一数据格式3将数据转换为统一的格式，如日期格式、货币单位等，便于后续分析和比较处理不一致性4解决数据集中存在的逻辑矛盾和冲突，如同一客户的不同地址信息缺失值处理方法删除法填充法模型法直接删除包含缺失值使用均值、中位数、使用回归模型、决策的记录或字段，适用众数等统计量填充缺树模型等预测缺失值于缺失值比例较小的失值，适用于数值型，适用于缺失值与其情况数据；使用固定值或他字段存在关联关系特定值填充缺失值，的情况适用于类别型数据异常值检测与处理统计方法聚类方法模型方法使用箱线图、等统计方法检测使用聚类、聚类等使用、Z-score K-means DBSCANOne-Class SVMIsolation异常值，适用于单变量数据方法检测异常值，适用于多变量数据等模型检测异常值，适用于复Forest杂数据数据标准化标准化Z-score1将数据转换为均值为，标准差为的标准正态分布，适01用于数据分布近似正态分布的情况标准化Min-Max2将数据缩放到区间，适用于数据分布范围已知的情[0,1]况标准化RobustScaler3使用中位数和四分位数进行标准化，对异常值具有较好的鲁棒性特征工程与特征选择特征构建2通过组合、转换原始特征生成新的特征，如计算销售额的增长率特征提取1从原始数据中提取有用的特征，如文本数据的词频、图像数据的颜色直方图特征选择从所有特征中选择最相关的特征，如3使用过滤法、包裹法、嵌入法常见统计描述技术均值描述数据的平均水平中位数描述数据的中间水平标准差描述数据的离散程度四分位数描述数据的分布形态探索性数据分析数据概览1了解数据的基本信息，如数据类型、缺失值、异常值单变量分析2分析单个变量的分布、统计特征多变量分析3分析多个变量之间的关系、关联性可视化探索4使用图表、图形等可视化工具探索数据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衡量两个连续变量之间的线性关系，衡量两个变量之间的单调关系，取值衡量两个变量之间的排序一致性，取取值范围为范围为值范围为[-1,1][-1,1][-1,1]回归分析线性回归多项式回归逻辑回归建立因变量与自变量建立因变量与自变量建立因变量为类别变之间的线性关系模型之间的多项式关系模量时的回归模型型分类分析决策树支持向量机朴素贝叶斯基于树状结构进行分类，易于理解通过寻找最佳超平面进行分类，泛基于贝叶斯定理进行分类，计算简和解释化能力强单，适用于文本分类聚类分析聚类K-means1将数据划分为个簇，每个簇的中心为簇内所有数据的K均值层次聚类2通过构建树状结构进行聚类，无需预先指定簇的数量聚类DBSCAN3基于密度进行聚类，能够发现任意形状的簇时间序列分析时间序列分解将时间序列分解为趋势、季节性、周期性和随机性四个部分模型ARIMA基于自回归、差分和移动平均的思想进行时间序列预测指数平滑模型通过对历史数据进行加权平均进行时间序列预测计量经济模型线性回归模型时间序列模型面板数据模型建立经济变量之间的线性关系模型，分析经济变量的时间序列数据，如分析面板数据，即同时包含时间和个用于分析经济现象之间的因果关系和、通货膨胀率、失业率等，用于体维度的数据，用于研究个体之间的GDP预测经济变量的未来走势预测经济变量的未来走势和评估经济差异和时间效应，如不同国家或地区政策的效果的经济增长差异机器学习概论监督学习无监督学习12使用带有标签的数据进行训使用不带标签的数据进行训练，如分类、回归练，如聚类、降维强化学习3通过与环境交互学习，以获得最大的奖励，如游戏、机器人控AI制监督学习算法线性回归适用于预测连续值，如房价预测逻辑回归适用于二分类问题，如垃圾邮件识别支持向量机适用于高维数据，如图像识别决策树易于理解和解释，适用于分类和回归问题无监督学习算法聚类主成分分析关联规则挖掘K-means将数据划分为个簇，适用于客户分群将高维数据降维到低维空间，适用于特发现数据之间的关联关系，适用于商品K征提取推荐模型评估指标准确率精确率召回率衡量分类模型预测正确的比例，适用衡量分类模型预测为正例的样本中，衡量分类模型能够正确识别的正例占于类别分布均衡的情况真正例的比例，适用于关注正例预测所有正例的比例，适用于关注正例识准确性的情况别完整性的情况交叉验证方法折交叉验证K将数据划分为份，每次使用其中一份作为验证集，其余K份作为训练集，重复次，取次验证结果的平均值K-1K K留一法交叉验证每次使用一个样本作为验证集，其余样本作为训练集，重复次（为样本数量），取次验证结果的平均值N NN数据可视化基础选择合适的图表类型1根据数据类型和分析目的选择合适的图表类型，如柱状图、折线图、散点图、饼图等突出重点2使用颜色、大小、标签等强调图表中的重点信息简洁明了3避免过度设计，保持图表的简洁明了，易于理解常见数据可视化工具Excel TableauPython简单易用，适用于小功能强大，适用于大灵活可定制，适用于型数据集的可视化型数据集的交互式可复杂的可视化需求视化交互式可视化动态筛选钻取联动允许用户通过筛选条件动态更新图表允许用户从高层次的数据向下钻取到允许用户在一个图表中进行操作，其更细粒度的数据他图表联动更新地理空间可视化地图底图1选择合适的地图底图，如矢量地图、栅格地图地理编码2将地址转换为地理坐标数据叠加3将数据叠加到地图上，如人口密度、销售额分布网络数据分析边节点之间的连接关系，如好友关系、2链接关系节点1网络中的个体，如用户、网页中心性衡量节点在网络中的重要程度，如度中心性、中介中心性、特征向量中心3性文本数据挖掘文本预处理文本表示包括分词、去除停用词、词干将文本转换为数值向量，如词提取等袋模型、模型、TF-IDF模型Word2Vec文本分析包括情感分析、主题建模、文本分类等大数据分析平台Hadoop SparkStorm分布式存储和计算框架，适用于离线基于内存的分布式计算框架，适用于实时流处理框架，适用于实时数据分大数据处理实时大数据处理析生态系统HadoopHDFS分布式文件系统，用于存储大数据MapReduce分布式计算框架，用于处理大数据YARN资源管理系统，用于管理集群资源编程框架SparkRDD1弹性分布式数据集，的核心数据抽象SparkDataFrame2结构化数据抽象，类似于关系型数据库中的表SQL3用于查询数据的接口DataFrame SQL数据仓库与OLAP数据仓库OLAP12面向主题、集成、稳定、时联机分析处理，用于快速查变的数据集合，用于支持决询和分析多维数据策分析数据立方体3多维数据模型，用于支持操作OLAP商业智能系统数据报表数据仪表盘数据分析用于展示数据的统计用于监控关键业务指用于探索数据中的模信息标式和趋势决策支持系统数据驱动模型驱动知识驱动基于数据进行决策分析，避免主观臆基于模型进行决策分析，如优化模型基于知识进行决策分析，如专家系统断、模拟模型、案例推理系统分析方法选择策略明确分析目标了解数据特征确定需要解决的问题或探索的分析数据类型、数据分布、数现象据质量选择合适的分析方法根据分析目标和数据特征选择合适的分析方法分析项目管理项目启动1明确项目目标、范围、资源项目规划2制定项目计划、时间表、预算项目执行3实施项目计划，进行数据收集、数据分析、模型构建项目监控4监控项目进度、质量、风险伦理与隐私保护隐私保护2尊重个人隐私，避免泄露敏感信息数据安全1保护数据免受未经授权的访问、使用、披露、破坏或丢失公平公正避免算法歧视，确保分析结果的公平3公正数据分析案例分享电商平台金融机构医疗机构分析用户行为，进行个性化推荐，提分析客户信用风险，降低坏账率分析疾病传播规律，提高疫情防控效高销售额率总结与展望总结1回顾数据处理与分析方法的核心内容展望2展望数据分析的未来发展趋势。