《数据处理与分析》课件

数据处理与分析从基础到实践欢迎来到《数据处理与分析》课程！课程介绍与学习目标深入了解数据处理与分析的基本概念和方法掌握常用数据处理工具和软件能够独立完成简单的数据分析项目培养数据思维，并将其应用于实际问题解决课程大纲概览数据处理与分析概述1数据收集与预处理2描述性统计分析3推断性统计分析4数据可视化5数据分析工具应用6数据分析项目实践7数据分析伦理与隐私8什么是数据处理与分析数据处理是指对原始数据的整理、清洗、转换和集成，使其成为数据分析是指利用统计学、机器学习等方法对数据进行分析，提可用于分析的结构化数据取有价值的信息，并为决策提供支持数据处理与分析在现代社会中的重要性数据驱动决策市场营销策略优化科学研究与发现风险管理与预测数据类型概述结构化数据非结构化数据以表格形式组织，具有明确定义没有固定的格式，例如文本、图的结构，例如数据库中的数据像、音频和视频半结构化数据介于结构化和非结构化数据之间，例如和XML JSON结构化数据非结构化数据vs结构化数据非结构化数据易于存储和管理存储和处理更复杂••适合于统计分析需要特殊技术进行分析••例如数据库、电子表格例如文本、图像、音频、视频••定量数据定性数据vs定量数据定性数据用数字表示用文字描述••可进行统计运算难以直接量化••例如年龄、身高、体重例如颜色、味道、情绪••时间序列数据特点时间依赖性趋势性季节性数据点之间存在时间上的关联性，例如股数据点可能呈现上升、下降或稳定的趋势数据可能受到季节因素的影响，例如夏季票价格随时间变化的冰淇淋销量更高数据收集方法概述问卷调查通过问卷收集数据，例如市场调查、用户反馈调查观察法通过观察收集数据，例如市场观察、行为分析实验法通过实验收集数据，例如产品测试、市场营销实验网络爬虫利用程序自动收集网络数据，例如网站数据、社交媒体数据数据获取API通过接口获取数据，例如天气数据、股票数据API问卷调查设计要点明确调查目标确定要收集哪些数据，以及如何使用这些数据设计问卷结构选择合适的问题类型，并确保问卷结构清晰易懂选择合适的样本确保样本具有代表性，能够反映目标人群的特点数据分析与解释对收集到的数据进行分析，并得出有意义的结论观察法与实验法观察法实验法直接观察目标对象的行为通过控制变量进行实验••适用于探索性研究适用于因果关系研究••例如观察消费者在商店的行为例如测试不同广告对用户点击率的影响••网络爬虫基础目标网站分析1确定要抓取的数据类型和结构爬虫程序设计2使用编程语言编写爬虫程序，实现数据抓取功能数据存储与处理3将抓取到的数据存储到数据库或其他存储介质数据清洗与分析4对抓取到的数据进行清洗和分析，提取有价值的信息数据获取方法API注册与认证API1获取密钥或令牌，以便访问服务API API文档学习API2了解的接口定义、请求参数和返回数据格式API调用与数据处理API3使用编程语言调用接口，获取数据并进行处理API数据质量控制1完整性数据是否完整，是否存在缺失值2准确性数据是否准确，是否存在错误值3一致性数据是否一致，不同来源的数据是否一致4及时性数据是否及时，是否反映最新的情况数据清洗的重要性提高数据分析结果的准确性降低错误分析和决策的风险提高数据模型的效率和可靠性缺失值处理方法删除缺失值记录用平均值或中位数填充使用插值方法填充将缺失值作为一类单独处理异常值检测技术Z-score2计算每个数据点与平均值的距离，识别异常值箱线图1观察数据分布，识别离群值原则3σ识别超出平均值个标准差范围的异常±33值数据标准化与归一化标准化归一化将数据转换成均值为，标准差为的分布将数据转换成到之间的范围0101数据转换与编码数值型数据转换为类别型数据类别型数据转换为数值型数据数据编码，例如编码one-hot描述性统计分析基础集中趋势描述数据的中心位置，例如平均值、中位数、众数离散趋势描述数据的离散程度，例如方差、标准差、四分位差分布特征描述数据的分布形状，例如偏度、峰度集中趋势测度平均值中位数所有数据之和除以数据个数将数据从小到大排序后，位于中间位置的数据众数数据集中出现次数最多的数据离散趋势测度方差标准差每个数据点与平均值之差的平方和的平均值方差的平方根分布特征分析偏度衡量数据分布的偏斜程度峰度衡量数据分布的尖锐程度相关性分析方法皮尔逊相关系数1斯皮尔曼秩相关系数2肯德尔秩相关系数3时间序列分析入门数据预处理对数据进行清洗、平稳化、差分等处理趋势分析识别数据中的趋势成分季节性分析识别数据中的季节性成分模型选择与预测选择合适的模型对数据进行预测回归分析基础线性回归用一条直线来拟合数据点，建立自变量与因变量之间的线性关系非线性回归用曲线来拟合数据点，建立自变量与因变量之间的非线性关系多元回归分析分析多个自变量对因变量的影响使用多元线性模型，例如y=b0+b1x1+b2x2+...+bn xn分类分析方法逻辑回归决策树预测二元类别变量（例如，是或根据数据特征构建决策树，用于否，真或假）预测类别变量支持向量机寻找最佳的超平面，将不同类别的样本进行分类聚类分析技术层次聚类2通过不断合并或分裂簇来进行聚类，形成树状结构聚类K-means1根据数据点之间的距离进行聚类，将数据划分为个簇k密度聚类根据数据点的密度进行聚类，将高密度3区域划分成簇数据可视化原则清晰易于理解，避免复杂冗余准确反映数据的真实情况，避免误导美观视觉上吸引人，易于传播有效传达关键信息，帮助理解数据常用图表类型及应用柱状图比较不同类别的数据1折线图展示数据随时间变化的趋势2饼图展示不同部分占整体的比例3散点图展示两个变量之间的关系4地图展示地理空间数据5散点图与相关性展示展示两个变量之间的线性关系通过散点图的趋势判断变量之间的相关性时间序列数据可视化趋势线展示数据随时间变化的趋势季节性成分展示数据中季节性的变化模式异常值识别数据中的异常点地理空间数据可视化地图热力图展示地理位置和相关数据展示特定区域的数据密度路径图展示路线和轨迹数据数据处理基础Python安装Python下载并安装解释器Python安装数据处理库安装、等库Pandas NumPy编写脚本Python使用代码进行数据处理和分析Python库入门Pandas数据读取数据操作数据分析读取、等格式的数据筛选、排序、分组、合并等操作进行描述性统计、相关性分析等CSV Excel基础操作NumPy创建数组数组运算数组索引和切片数组形状操作绘图基础Matplotlib创建图表1设置图表标题、轴标签、刻度2添加图例和注释3保存图表4可视化应用Seaborn高级绘图提供丰富的高级绘图功能美观风格提供更美观、易于理解的图表样式数据探索帮助快速探索数据，发现数据中的模式高级数据分析Excel数据透视表1将大量数据汇总和分析数据切片器2快速筛选和过滤数据条件格式化3突出显示满足特定条件的数据函数和公式4进行复杂的计算和数据处理数据透视表应用数据汇总1快速统计数据的总数、平均值、最小值等交叉分析2分析不同维度之间的关系数据过滤3筛选满足特定条件的数据函数与公式Excel123SUM AVERAGECOUNT计算数据之和计算数据的平均值计算数据个数45IF VLOOKUP根据条件判断执行不同的操作在另一个表格中查找数据条件格式化技巧根据条件对数据进行颜色、字体、图案等格式化突出显示重要数据，提高数据可读性入门Power BI数据连接数据转换数据建模数据可视化仪表板设计数据仪表板设计明确目标确定要展示哪些关键指标选择合适的图表选择能够清晰传达数据的图表类型布局设计合理安排图表位置，提高可读性交互设计设计交互功能，方便用户探索数据交互式报表制作筛选器切片器钻取允许用户选择特定数据进行查看允许用户选择多个维度进行分析允许用户查看更详细的数据数据分析项目流程需求分析数据获取1明确项目目标，收集相关信息从不同来源获取数据2结果解释数据预处理6解释分析结果，得出结论清洗、转换、标准化数据35建模与验证探索性分析4构建数据模型，验证模型效果探索数据特征，发现数据模式需求分析与规划理解业务需求，确定分析目标收集相关信息，制定分析计划明确数据来源和所需数据类型数据获取与预处理数据收集利用各种方法收集数据，例如问卷调查、网络爬虫数据清洗处理缺失值、异常值、数据类型转换数据标准化将数据转换成统一的格式，方便分析探索性数据分析数据描述使用描述性统计指标分析数据特征数据可视化利用图表展示数据模式，发现数据关系假设检验验证数据假设，得出结论建模与验证选择模型训练模型模型评估根据数据类型和分析目标选择合适的模使用训练数据训练模型参数使用测试数据评估模型性能型结果解释与展示解释模型结果，得出结论1制作图表和报告，展示分析结果2向利益相关者传达分析结果3数据分析案例研究电商数据分析用户行为分析市场营销分析金融数据分析社交媒体数据分析电商数据分析分析用户购买行为，提高转化率优化产品推荐系统，提升用户体验预测商品销量，调整库存策略用户行为分析用户画像描绘用户特征和行为，例如年龄、性别、兴趣爱好用户路径分析分析用户在网站或应用中的行为路径用户留存分析分析用户留存率，提高用户粘性市场营销分析广告效果评估评估广告投放的效果，优化广告策略客户关系管理分析客户数据，提升客户满意度和忠诚度市场趋势分析分析市场趋势，预测未来发展方向金融数据分析风险管理投资决策分析金融风险，制定风险控制策分析金融市场数据，制定投资策略略欺诈检测识别金融欺诈行为，防止经济损失社交媒体数据分析品牌管理2分析品牌形象，提升品牌知名度舆情监测1监测社交媒体上的公众情绪和观点用户互动分析用户互动数据，提升用户参与度3数据分析伦理与隐私数据安全保护数据安全，防数据隐私尊重用户隐私，遵数据公平避免数据歧视，确数据透明公开数据分析方法止泄露和滥用守相关法律法规保分析结果公平公正和结果，提高可信度。