《探索性数据分析及其应用》课件

探索性数据分析及其应用课程大纲概览第一部分第二部分第三部分第四部分探索性数据分析简介数据准备与清洗数据分析方法数据可视化与解读什么是探索性数据分析（）EDA1EDA是一种通过各种方法和技术，深入了解数据特2它是数据科学的重要组成部分，为数据挖掘、机器征、发现潜在模式和关系、检验假设并生成可视化学习和统计建模提供基础支持结果的分析方法的历史发展EDA120世纪初，统计学家开始研究数据分析方法21970年代，John Tukey提出EDA的概念，并将其发展成为一种系统性的分析方法321世纪，随着数据量和分析需求的增加，EDA成为数据科学的核心环节与传统统计分析的区别EDA传统统计分析EDA更注重数据的探索和发现，强调直观可视化更注重数据的推断和检验，强调数学模型的核心理念和目标EDA发现模式和关系检验假设从数据中识别出潜在的趋势验证预先设定的假设，并提、异常和规律出新的假设生成可视化结果将数据分析结果以直观的方式呈现，方便理解和传播数据准备阶段概述数据收集从各种来源收集数据，例如数据库、文件、API等数据质量评估检验数据的完整性、一致性、准确性和可靠性数据清洗处理缺失值、异常值和错误数据数据标准化将数据转换为统一的格式和尺度数据收集方法关系型数据库（SQL CSV、Excel、JSON应用程序编程接口（）等文件API）网络爬虫数据质量评估完整性检查数据是否完整，是否存在缺失值一致性确保数据在不同来源和时间段的一致性准确性验证数据是否符合实际情况可靠性评估数据来源的可靠性和可信度数据清洗技术缺失值处理1异常值检测2错误数据纠正3数据格式转换4重复数据删除5处理缺失值的策略插值删除记录使用平均值、中位数或其他方法插补缺删除包含缺失值的记录12失值43忽略缺失值使用默认值直接忽略缺失值，不进行处理用默认值填充缺失值异常值检测方法1箱线图方法2Z-score方法33-sigma规则4聚类分析方法数据标准化和归一化标准化1将数据缩放到特定范围，例如0到1之间归一化2将数据调整为均值为0，标准差为1单变量分析简介单变量分析是指对单个变量进行分析，以了解其基本特征和分布情况它可以帮助我们了解数据的基本性质，为后续的分析和建模提供参考数值型变量分析方法12直方图箱线图展示数据分布情况描述数据的中位数、四分位数和异常值3密度图展示数据的概率密度函数直方图的应用箱线图解析密度图的使用收入频率描述性统计量平均数描述数据的中心位置中位数数据排序后位于中间的数值标准差衡量数据离散程度方差衡量数据波动性最小值数据中的最小值最大值数据中的最大值分类变量分析方法123频率分布表条形图饼图展示不同类别出现的次数用条形高度表示不同类别的频率用扇形面积表示不同类别的比例频率分布表类别频率百分比男性6060%女性4040%条形图的应用饼图的使用场景公司A公司B公司C公司D双变量分析概述双变量分析是指对两个变量之间的关系进行分析，以了解它们之间的关联性、趋势和预测能力相关性分析方法1皮尔逊相关系数2斯皮尔曼秩相关系数3肯德尔秩相关系数散点图的应用时间价格热力图的使用北京上海广州深圳成都列联表分析喜欢不喜欢男性5010女性3010多变量分析技术1主成分分析（PCA）2因子分析3聚类分析4时间序列分析主成分分析（）PCAPCA是一种降维技术，通过将多个变量组合成少数几个主成分，来解释数据的主要变异性因子分析因子分析是一种数据降维技术，用于识别数据中潜在的共性因素，并将多个变量归结到少数几个因子聚类分析简介聚类分析是一种无监督学习方法，将数据点根据相似性分组，以便识别数据中的自然结构聚类K-meansK-means聚类是一种常用的聚类算法，它将数据划分成K个簇，每个簇都由一个中心点（质心）表示层次聚类层次聚类是一种基于距离的聚类算法，它将数据点按照距离的远近进行层次分组，形成树状结构时间序列数据分析时间序列数据分析是指对随时间变化的数据进行分析，以发现趋势、季节性和周期性等规律趋势分析方法1移动平均法2指数平滑法3回归分析法季节性分析季节性分析旨在识别数据中随着季节变化而出现的周期性模式，例如每年夏季的销售额增长周期性分析周期性分析旨在识别数据中随着时间推移而出现的周期性模式，例如每月的销售额波动可视化工具介绍数据可视化库语言可视化工具Python RMatplotlib、Seaborn、ggplot

2、plotly、shiny等Plotly等交互式可视化技术D

3.js、Tableau、Power BI等数据可视化库Python1Matplotlib2Seaborn3Plotly语言可视化工具R1ggplot22plotly3shiny交互式可视化技术1D

3.js2Tableau3Power BI数据故事讲述技巧数据故事讲述是指将数据分析结果转化为生动、易于理解的故事，以传达分析结论、引发共鸣并激发行动常见可视化错误1图表选择不当2颜色使用不合理3标签和图例设计缺陷4数据过度解读数据可视化最佳实践选择合适的图表类型保持图表简洁清晰根据数据类型和分析目标选避免图表过于复杂，影响信择合适的图表息传达使用恰当的颜色和标签提高图表的可读性和视觉吸引力在商业分析中的应用EDAEDA在商业分析中扮演着重要的角色，可以帮助企业更好地理解客户、市场和竞争环境，做出更明智的决策市场研究案例分析通过EDA分析客户数据，可以了解客户需求、偏好和购买行为，为产品研发和营销策略提供参考客户行为分析实例通过EDA分析客户数据，可以识别客户群体、分析客户价值，并制定个性化的营销策略销售预测应用通过EDA分析历史销售数据，可以预测未来销售趋势，为库存管理和营销策略提供指导在科学研究中的应用EDAEDA在科学研究中具有广泛的应用，可以帮助研究人员分析数据、识别模式、检验假设，并得出科学结论医疗数据分析案例通过EDA分析医疗数据，可以识别疾病的风险因素、评估治疗效果，并促进医疗服务的发展环境数据分析实例通过EDA分析环境数据，可以监测环境状况、评估污染源，并制定环境保护措施社会科学研究应用通过EDA分析社会科学数据，可以了解社会现象、探讨社会问题，并为社会政策制定提供参考工具链介绍EDA1Jupyter Notebook2RStudio3Power BI4Tableau应用Jupyter NotebookJupyterNotebook是一种交互式编程环境，可以方便地进行数据分析、可视化和报告生成使用指南RStudioRStudio是一种用于R语言的集成开发环境，提供丰富的功能，方便用户进行数据分析和可视化实践Power BIPowerBI是一款强大的数据分析和可视化工具，可以连接各种数据源，并创建交互式报表和仪表板入门TableauTableau是一款易于使用的可视化工具，可以让用户轻松创建各种图表和数据可视化实战项目展示本节课将演示一个实际的EDA项目，展示如何使用EDA技术分析数据、发现模式和生成可视化结果项目步骤详解本节课将详细讲解EDA项目的各个步骤，包括数据准备、数据分析、数据可视化和结果解读。