《数据处理与分析任务》课件

课程目标与学习路径目标学习路径掌握数据处理与分析的核心技能，包括数据采集、预处理、分析技术、可视化、机器学习等为什么数据处理与分析如此重要数据驱动决策，提升企业效率和效益1发现市场趋势，洞察用户需求，助力产品创新2优化业务流程，提高运营效率，降低成本数据科学的发展历程早期阶段1统计学与数学基础，重点在于数据收集和分析计算机时代2计算机技术的引入，数据处理能力大幅提升，数据挖掘技术兴起互联网时代3海量数据的涌现，数据科学成为重要学科，机器学习和深度学习技术蓬勃发展未来趋势4人工智能和数据融合，数据科学将继续驱动各个领域的创新发展现代数据处理技术概览数据采集从各种来源收集数据，包括数据库、、传感器等API数据清洗处理数据中的错误、缺失值、异常值等问题，确保数据质量数据分析利用统计学、机器学习等方法分析数据，提取有价值的见解数据可视化将数据转化为图表、图像等形式，方便理解和展示分析结果数据分析的关键价值洞察力深入了解数据背后的含义，发现潜在的趋势和模式决策支持提供数据支撑，帮助企业做出更明智的决策优化流程通过数据分析发现问题，优化业务流程，提高效率竞争优势利用数据分析，获得竞争优势，抢占市场先机数据类型与数据特征非结构化数据没有固定格式和明确定义，例如文本、图像、音频、视频等结构化数据半结构化数据具有固定格式和明确定义的字段，通常存储介于结构化数据和非结构化数据之间，具有在关系型数据库中部分结构，例如XML、JSON等213结构化数据介绍用户ID INT用户的唯一标识用户名VARCHAR用户的姓名邮箱地址VARCHAR用户的邮箱地址注册时间DATETIME用户注册的时间非结构化数据解析This isan exampleof unstructureddata.It canbe text,images,audio,video,etc.It isnot organizedin astructured format.半结构化数据特点{name:John Doe,age:30,city:New York}数据采集与预处理数据采集从各种来源收集数据，例如数据库、、传感器等API数据清洗处理数据中的错误、缺失值、异常值等问题数据标准化将数据转化为统一的格式，方便后续分析特征工程提取和选择合适的特征，为机器学习模型提供输入数据采集渠道数据库传感器API从关系型数据库或通过API接口获取数据从传感器获取数据，例NoSQL数据库中获取数，例如网站、社交媒体如温度传感器、运动传据平台等感器等文件从文件系统中读取数据，例如、、文CSV Excel本文件等数据清洗基本步骤检测缺失值1识别数据中缺失的字段或值处理缺失值2使用不同的策略填补缺失值，例如删除、填充、预测等处理异常值3识别和处理数据中的异常值，例如剔除、替换、平滑等数据标准化4将数据转化为统一的格式，例如将所有数值字段归一化到0-1之间处理缺失值的策略删除缺失值填补缺失值预测缺失值如果缺失值比例较小，可以将其删除使用均值、中位数、众数等方法填补缺失使用机器学习模型预测缺失值值处理异常值的技术箱线图Z-score使用箱线图识别数据中的异常值使用Z-score标准化数据，识别离群值IQR使用四分位距识别异常值IQR数据标准化方法最小最大规范化标准化-Z-score将数据缩放到指定范围内，例如0-将数据转化为标准正态分布之间1Decimal Scaling通过移动小数点位置来标准化数据数据预处理工具介绍数据处理生态系统Python核心库1Pandas、NumPy、Scikit-learn等可视化库

2、、等Matplotlib SeabornPlotly大数据库

3、、等Spark HadoopDask深度学习库

4、、等TensorFlow PyTorchKeras库使用基础Pandasimport pandasas pddata={Name:[John,Jane,Mike],Age:[25,30,28],City:[New York,London,Paris]}df=pd.DataFramedataprintdf数值计算NumPyimport numpyas nparr=np.array[1,2,3,4,5]printarr.meanprintarr.std数据分析基本技术描述性统计1描述数据的基本特征，例如均值、方差、众数等探索性数据分析2深入挖掘数据的规律和模式，发现潜在的insights统计推断3根据样本数据推断总体特征，例如假设检验、置信区间等描述性统计分析均值方差探索性数据分析统计推断基础

0.05显著性水平用来判断结果是否具有统计显著性95%置信区间总体参数的估计范围数据可视化技术折线图柱状图散点图展示数据随时间变化的趋势比较不同类别的数据展示两个变量之间的关系图表绘制Matplotlibimport matplotlib.pyplot aspltplt.plot[1,2,3,4],[5,6,7,8]plt.xlabelX轴plt.ylabelY轴plt.title图表标题plt.show高级可视化Seabornimport seabornas snssns.scatterplotx=年龄,y=收入,data=df机器学习基础无监督学习2使用未标注的数据进行训练监督学习1使用已标注的数据进行训练强化学习通过与环境交互来学习3特征工程概念特征提取1从原始数据中提取新的特征特征选择2选择对模型性能影响最大的特征特征变换3对特征进行转换，例如归一化、编码等特征选择方法过滤式包裹式根据特征与目标变量之间的相关性使用模型评估不同特征组合的性能进行选择嵌入式在模型训练过程中自动选择特征特征提取技术主成分分析线性判别分析词嵌入PCA LDAWord Embedding将高维数据降维到低维空间寻找最能区分不同类别的特征将词语转化为向量，用于自然语言处理监督学习基础分类将数据划分到不同的类别回归预测连续数值变量分类算法概述逻辑回归支持向量机决策树随机森林SVM用于预测二元分类问题寻找最优超平面，将数据分类通过树形结构进行分类决策集成多个决策树，提高分类精度回归分析技术聚类分析方法聚类层次聚类K-means将数据划分到K个不同的簇通过构建树状结构进行聚类密度聚类根据数据点的密度进行聚类非监督学习技术聚类分析发现数据中隐藏的结构和模式降维将高维数据降维到低维空间，简化数据结构关联规则挖掘发现数据中不同变量之间的关联关系大数据处理技术分布式计算SparkSpark Core1提供基础的分布式计算框架Spark SQL2支持结构化数据的查询和处理Spark Streaming3实时数据流处理引擎Spark MLlib4机器学习库，提供各种算法和工具大数据处理架构数据采集1从各种来源收集数据数据存储2存储海量数据，例如、数据仓库等HDFS数据处理3使用、等框架进行数据处理Spark Hadoop数据分析4分析处理后的数据，提取insights数据可视化5将分析结果可视化，方便理解和展示云计算平台应用AWS AzureGCP，提供各种云计算，提供云计算平台和服务，提供云计算基础Amazon WebServices MicrosoftAzure GoogleCloud Platform服务设施和服务数据仓库与数据湖数据湖数据仓库1存储所有类型的数据，包括结构化、半结构化数据存储，用于分析历史数据2结构化和非结构化数据实时数据处理事件流处理流式分析实时数据可视化实时处理来自传感器、网站等的数据流实时分析数据流，发现实时insights实时展示数据流分析结果数据安全与隐私数据加密访问控制使用加密技术保护数据安全限制对数据的访问权限数据脱敏对敏感数据进行脱敏处理数据伦理考量数据偏见隐私保护数据透明度避免数据分析中出现偏见，确保结果公保护用户的隐私数据，遵守相关法规公开数据分析方法和结果，提高透明度平公正和可信度数据脱敏技术数据屏蔽数据泛化数据置换用特殊符号或字符替换敏感数据将敏感数据概化为更模糊的范围用伪造数据替换敏感数据数据治理框架数据标准1制定数据质量标准，确保数据一致性数据安全2建立数据安全策略，保护数据安全数据隐私3遵守数据隐私法规，保护用户隐私数据管理4建立数据管理体系，有效管理数据行业数据应用案例金融行业营销领域医疗健康风险控制、信用评估、投资决策等用户画像、精准营销、广告投放等疾病预测、精准医疗、医疗资源优化等金融行业数据分析100M1000交易记录客户画像实时监控交易行为，识别欺诈风险分析客户行为，提供个性化金融产品100%风险评估评估贷款风险，控制金融风险营销领域数据应用搜索引擎社交媒体电子邮件其他医疗健康大数据疾病预测精准医疗12基于历史数据预测疾病发生的根据患者的基因信息制定个性可能性化的治疗方案医疗资源优化3优化医疗资源分配，提高医疗效率人工智能与数据数据驱动深度学习数据增强人工智能的发展依赖于大量的数据深度学习算法需要大量的数据进行训练通过数据增强技术，扩充数据量，提高模型性能深度学习数据处理数据预处理清洗、标准化、特征工程等数据增强扩充数据量，提高模型鲁棒性模型训练使用深度学习模型进行训练模型评估评估模型性能，进行调优数据驱动决策数据分析决策模型行动计划分析数据，提取有价值的insights建立决策模型，预测未来结果根据分析结果制定行动计划，执行决策数据分析工具比较开源与商业工具开源工具商业工具免费使用，灵活定制，例如、等付费使用，功能强大，例如、等Python RTableau PowerBI职业发展路径数据分析师1负责数据收集、清洗、分析和可视化数据科学家2使用机器学习和统计模型解决复杂问题大数据工程师3负责构建和维护大数据平台人工智能专家4研究和开发人工智能算法和应用数据分析师技能图谱业务技能2了解行业知识，能够将数据分析应用到实际业务中技术技能

1、、机器学习等Python SQL沟通能力能够清晰地表达分析结果，与不同角色进3行沟通未来数据处理趋势人工智能与数据融合边缘计算人工智能将进一步驱动数据处理数据处理将更加靠近数据源，提和分析的创新升实时分析能力数据隐私和安全数据隐私和安全将成为数据处理的重要议题总结与展望数据是宝贵的资源数据分析技术不断发展善用数据，可以提升效率、优化决需要不断学习和掌握新技术，跟上策、创造价值时代步伐数据分析将继续改变世界未来数据分析将发挥越来越重要的作用课程学习建议积极参与实践练习持续学习积极参加课堂讨论，完成作业，并与老师多动手实践，将理论知识应用到实际项目数据科学领域发展迅速，需要不断学习新和同学交流中知识和新技术。