《数据分析》课件

数据分析从入门到精通欢迎来到数据分析的奇妙旅程！本课程将带您从零基础开始，逐步学习数据分析的知识和技能，最终掌握数据分析的精髓课程概述和学习目标课程概述学习目标本课程涵盖数据分析的各个方面，从数据收集和清洗到数掌握数据分析的基本概念和方法，能够独立进行数据分析据可视化和统计分析，最终运用机器学习和数据挖掘技术工作，并运用分析结果解决实际问题进行预测和洞察什么是数据分析定义数据分析是指对收集到的数据进行整理、分析和解释，以提取有价值的信息和洞察的过程目标数据分析旨在通过数据发现规律、预测趋势、优化决策，最终提升效率、效益或竞争力数据分析的重要性1数据驱动决策数据分析可以提供更客观、更科学的决策依据，帮助企业或个人做出更好的选择2发现隐藏的趋势数据分析可以揭示隐藏在数据中的趋势和规律，帮助企业或个人发现新的机会或风险3提高效率和效益数据分析可以优化业务流程，提高效率，降低成本，最终提升企业的效益或个人收益4提升竞争力数据分析可以帮助企业或个人更好地了解市场，洞察竞争对手，从而制定更有效的竞争策略数据分析的基本流程问题定义1明确数据分析的目标和问题，确定需要解决的问题数据收集2从各种来源收集数据，确保数据的完整性和可靠性数据清洗3处理数据中的错误、缺失值、异常值等问题，提高数据的质量数据分析4对数据进行分析，提取有价值的信息和洞察结果展示5将分析结果以清晰、直观的图表或报告的形式呈现，方便理解和应用数据分析师的职业发展数据分析助理负责数据收集、清洗和整理工作，协助高级分析师进行分析工作数据分析师独立进行数据分析工作，负责数据的收集、清洗、分析和结果展示高级数据分析师负责制定数据分析策略，领导数据分析团队，负责大型项目的分析工作数据科学家运用机器学习、人工智能等技术进行更深入的数据分析，进行预测和建模工作数据类型概述数值数据文本数据日期数据表示数量，可以进行表示文字，例如姓表示时间，例如出数学运算，例如年名、地址、产品描述生日期、订单日期等龄、温度、收入等等图像数据表示图像，例如照片、扫描件等定量数据定性数据vs定量数据定性数据可以被测量和计数，通常以数字形式表示，例如身高、描述属性或特征，通常以文字形式表示，例如颜色、性体重、销售额等别、满意度等结构化数据非结构化数据vs结构化数据非结构化数据以固定格式存储，易于管理和分析，例如数据库中的数没有固定的格式，难以直接分析，例如文本、图像、音据、电子表格等频、视频等时间序列数据特点时间依赖性时间序列数据中的每个数据点都与时间趋势性时间序列数据可能存在长期趋势，例如经有关，后续数据点会受到先前数据点的影响济增长、人口变化等季节性时间序列数据可能存在季节性波动，例如随机性时间序列数据中可能存在随机因素的影响，商品销售额、旅游人数等例如天气变化、突发事件等数据收集方法概述问卷调查实验数据采集网络爬虫数据接口通过问卷收集受访者的意见通过设计实验，控制变量，使用程序自动从互联网上获利用API获取数据，例如、观点、态度或行为数据收集实验数据，用于验证假取数据，例如网站内容、天气预报、股票价格等设或分析因果关系商品信息等问卷调查设计问题类型描述示例封闭式问题提供预设答案，方您最喜欢的水果是便统计和分析什么？A.苹果B.香蕉C.橘子开放式问题允许受访者自由表您对本产品有哪些达意见，获取更深建议？入的见解评分量表使用量表评估受访您对本次服务满意者的意见或态度吗？非常满意满意一般不满意非常不满意实验数据采集控制组实验组不接受实验处理的组别，用于比较实验组的效果接受实验处理的组别，用于测试实验效果网络爬虫基础1目标网站分析了解网站结构，确定爬取目标数据2网页抓取使用爬虫程序获取网页内容，例如HTML代码、图片、视频等3数据解析提取目标数据，并进行格式转换和整理4数据存储将提取的数据存储到数据库或其他存储介质中数据质量控制准确性一致性数据是否准确，是否存在错数据是否一致，是否存在冲误值突或矛盾完整性及时性数据是否完整，是否存在缺数据是否及时，是否能够反失值映最新的情况2314数据清洗技术缺失值处理异常值检测删除缺失值、填补缺失值或识别并剔除数据中的异常值使用其他方法进行处理，例如极端值、离群点等数据标准化将数据统一到相同的尺度，方便比较和分析缺失值处理方法1删除缺失值将包含缺失2填补缺失值使用平均值值的记录直接删除，适合、中位数、众数等方法填缺失值较少的情况补缺失值，适合缺失值较多的情况3使用预测模型利用机器学习模型预测缺失值，适合对缺失值进行更精准的处理异常值检测1箱线图法通过观察箱线2标准差法利用数据分布图，识别数据中的离群点的标准差，识别异常值3聚类分析使用聚类算法，将异常值归类到单独的类别中数据标准化1最小-最大值缩放将数据缩放到0到1之间，适合对数值数据进行标准化2Z-score标准化将数据转换为标准正态分布，适合对数据进行更严格的标准化数据可视化基础1选择合适的图表根据数2清晰易懂图表设计要简据类型和分析目标，选择洁明了，方便理解和解读合适的图表类型3突出重点突出数据分析的重点内容，引导用户关注关键信息图表类型选择图表类型适用场景柱状图/条形图比较不同类别的数据折线图/面积图展示数据的趋势和变化饼图/环形图显示各个部分占整体的比例散点图/气泡图展示两个变量之间的关系热力图显示数据的分布和密度地理信息地图显示地理位置相关的数据柱状图和条形图柱状图条形图适用于展示多个类别的数据大小，以矩形柱子的高度或长适用于展示单个类别在不同时间段或不同条件下的数据变度表示数据大小，通常用于比较不同类别的数据化情况，以矩形条的长度表示数据大小，通常用于比较不同时间段或不同条件下的数据变化折线图和面积图折线图面积图适用于展示数据随时间或其他变量的变化趋势，以线段连适用于展示数据随时间或其他变量的变化趋势，以填充曲接数据点，通常用于显示数据的趋势、波动和周期性变化线下方区域，通常用于显示数据的累计变化和趋势饼图和环形图饼图环形图适用于展示各个部分占整体的比例，以圆形饼图的扇形面适用于展示各个部分占整体的比例，以环形图的扇形面积积表示数据大小，通常用于显示数据的分布和比例关系表示数据大小，通常用于显示数据的分布和比例关系，并且可以显示多个数据系列散点图和气泡图散点图气泡图适用于展示两个变量之间的关系，以点的坐标表示数据大适用于展示三个变量之间的关系，以点的坐标表示数据大小，通常用于显示数据的线性关系、非线性关系或相关性小，以点的面积或颜色表示第三个变量的大小，通常用于显示数据的线性关系、非线性关系或相关性，并可以显示第三个变量的相对大小热力图应用展示数据矩阵通过颜色变数据分布分析通过颜色变化，显示数据矩阵中的各个化，显示数据的分布和密度元素的值的大小找出相关性通过颜色变化，发现数据之间存在的相关性地理信息可视化展示地理数据在地图上展空间关系分析通过地理信示地理位置相关的数据，例息可视化，分析不同区域之如人口密度、销售额等间的空间关系空间模式识别通过地理信息可视化，识别空间数据中的模式和规律动态图表制作增强交互性允许用户交互，例展现数据变化趋势以动画形式提高信息密度在有限的空间内如缩放、移动、筛选等，更直展示数据随时间或其他变量的变展示更多信息，例如多个数据观地探索数据化趋势，增强视觉效果系列、多个时间段等数据处理Excel数据录入和整理使用Excel表格录入、整理和管理数据筛选和排序对数据进行筛选、排序，提取目标数据数据数据计算和分析使用Excel函数进行数据计算和分数据可视化使用Excel图表功能进行数据可视化，析，例如求和、平均值、标准差等例如柱状图、折线图等函数应用Excel函数描述示例SUM求和=SUMA1:A10AVERAGE求平均值=AVERAGEB1:B10MAX求最大值=MAXC1:C10MIN求最小值=MIND1:D10COUNT计数=COUNTE1:E10数据透视表汇总数据根据不同的条件交叉分析可以对多个变量对数据进行汇总，例如按进行交叉分析，发现数据之地区、按产品类别等间的关系灵活筛选可以通过筛选条件过滤数据，只显示目标数据使用Power Query数据清洗可以对数据进行数据转换可以对数据进行清洗，处理数据中的错误、转换，例如更改数据类型缺失值、异常值等问题、添加列、合并表格等数据连接可以连接多个数据源，将数据合并到一起基础入门Python1变量和数据类型学习Python的基本数据类型，例如整数、浮点数、字符串等2运算符和表达式学习Python的运算符和表达式，进行基本的数据操作3条件语句和循环语句学习条件语句和循环语句，控制程序的流程4函数和模块学习函数和模块，提高代码的组织性和可重用性库介绍Pandas1Series和DataFrame学习Pandas的核心数据结构Series和DataFrame，用于存储和操作数据2数据读取和写入学习使用Pandas读取和写入各种数据格式，例如CSV、Excel、数据库等3数据清洗和转换学习使用Pandas进行数据清洗和转换，处理数据中的错误、缺失值、异常值等问题4数据分析和统计学习使用Pandas进行数据分析和统计，例如计算平均值、标准差、相关性等数组操作NumPy1数组创建学习使用NumPy创建数组，并进行数组的基本操作2数组索引和切片学习使用索引和切片访问数组中的元素3数组运算学习使用NumPy进行数组运算，例如加减乘除、矩阵运算等4数组函数学习使用NumPy的函数，进行数组的统计分析和操作绘图Matplotlib1基本绘图学习使用Matplotlib创建基本图表，例2图表定制学习使用Matplotlib定制图表，例如如折线图、柱状图、散点图等设置标题、坐标轴、颜色、图例等3子图和布局学习使用Matplotlib创建子图和布局4交互式绘图学习使用Matplotlib创建交互式绘图，在一个图中显示多个图表，例如鼠标事件、键盘事件等统计图Seaborn1统计图类型学习使用Seaborn创建各种统计图，例如箱线图、小提琴图、热力图等2数据可视化学习使用Seaborn对数据进行可视化，并进行探索性分析3图形美化学习使用Seaborn美化图形，例如设置颜色、主题、风格等4图形组合学习使用Seaborn将多个图形组合在一起，以更直观地展示数据描述性统计分析1集中趋势度量分析数据2离散程度度量分析数据的中心位置，例如平均的离散程度，例如方差值、中位数、众数等、标准差、极差等3分布形态分析分析数据的分布特征，例如偏度、峰度等集中趋势度量平均值中位数众数所有数据的平均值，适合数据分布对将数据从小到大排序后，位于中间位数据集中出现次数最多的值，适合数称的情况置的值，适合数据分布不对称的情况据存在多个峰值的情况离散程度度量方差标准差极差数据与平均值的平方差的平均值，反方差的平方根，反映数据的离散程度最大值与最小值的差，反映数据的范映数据的离散程度，单位与数据相同围分布形态分析偏度峰度反映数据分布的偏斜程度，正偏度表示数据偏向左侧，负反映数据分布的尖锐程度，峰度大于3表示数据分布比较偏度表示数据偏向右侧尖锐，峰度小于3表示数据分布比较平缓相关性分析描述两个变量之间的线性关相关系数反映两个变量之系间的线性关系强度，取值范围为-1到1，数值越大，线性关系越强散点图可以通过散点图直观地观察两个变量之间的关系回归分析基础1建立变量之间的关系模型，并进行预测和解释2自变量影响因变量变化的变量3因变量受自变量影响变化的变量4回归方程描述自变量和因变量之间关系的数学公式简单线性回归1只有一个自变量，例如2回归方程y=a+bx，身高与体重的关系其中a为截距，b为斜率3R平方反映模型拟合程度，取值范围为0到1，数值越大，拟合程度越好多元回归分析1有多个自变量，例如房2回归方程y=a+b1x1+价与面积、楼层、位置等b2x2+...+bnxn，其中因素的关系a为截距，b

1、b

2、...、bn为各个自变量的系数3R平方反映模型拟合程度，取值范围为0到1，数值越大，拟合程度越好时间序列分析分析时间序列数据的趋势、预测未来值根据时间序列季节性、周期性等特征数据预测未来一段时间内的数值应用场景股票价格预测、商品销售预测、天气预报等预测模型构建1数据准备收集数据、清洗数2模型选择选择合适的预测模3模型训练使用训练数据训练据、进行特征工程型，例如线性回归、决策树模型，并进行参数调整等4模型评估使用测试数据评估模型性能，例如准5模型部署将训练好的模型部署到实际应用中，进确率、误差率等行预测分类分析方法将数据分成不同的类别，例分类模型常用的分类模型如垃圾邮件分类、客户流包括逻辑回归、决策树、支失预测等持向量机等模型评估指标准确率、召回率、F1值等聚类分析技术将数据分成不同的组，使得聚类算法常用的聚类算法同一组内的样本之间相似度包括K-means、层次聚类较高，不同组之间的样本相等似度较低应用场景客户细分、图像识别、文本分类等测试设计A/B1将用户分成两组，分别进行不2控制组接受原版操作或体验3实验组接受新版操作或体验同版本的操作或体验，比较效的用户组的用户组果4指标选择选择合适的指标进行比较，例如点击5样本量计算根据置信度和显著性水平计算所需的率、转化率等样本量假设检验1根据样本数据检验总体参数的2原假设要检验的假设3备择假设与原假设相对的假假设是否成立设4显著性水平判断原假设是否成立的阈值，通常为5P值检验统计量落在拒绝域的概率，P值小于显著

0.05性水平，则拒绝原假设置信区间1根据样本数据估计总体参2置信度表示置信区间的数的范围可信程度，通常为95%3置信区间范围包含总体参数的概率为置信度数据挖掘导论从大量数据中提取有价值的信息和知识的过程数据预处理对数据进行清洗、转换、降维等处理模型构建构建数据挖掘模型，例如决策树、神经网络等结果分析解释模型结果，并将其应用于实际问题机器学习基础让计算机像人类一样从数据中学习，并进行预测和决策监督学习根据已知标签的数据进行学习，例如分类、回归等无监督学习根据无标签的数据进行学习，例如聚类、降维等强化学习通过不断试错，学习最优策略，例如游戏AI、机器人控制等决策树模型1通过一系列决策规则将数据分类或回归2树结构决策树以树形结构表示，每个节点代表一个决策规则3信息增益选择信息增益最大的特征进行分支，以最大程度地减少不确定性4应用场景信用风险评估、疾病诊断、目标客户识别等随机森林1由多个决策树组成的模型，通过投票或平均值进行2随机性随机选择样本和特征构建决策树，减少过预测拟合3投票机制多个决策树的预测结果进行投票，提高4应用场景图像识别、文本分类、欺诈检测等模型的泛化能力神经网络入门1模拟人脑的神经网络，由多个神经元连接而成2层级结构神经网络通常由多个层组成，包括输入层、隐藏层和输出层3权重和偏差每个连接都包含一个权重和偏差，用4反向传播通过反向传播算法调整权重和偏差，使于调整神经元的输出模型的预测结果更加准确数据分析报告写作明确目标受众了解目标受众的结构清晰按照逻辑顺序安排报语言简洁使用简洁明了的语言需求，撰写针对性的报告告内容，使用标题、副标题等进，避免使用专业术语或过于复杂行分段的语句图表直观使用图表展示数据，使其更易于理解和解结论明确总结分析结果，并提出建议或行动方案读数据可视化报告选择合适的图表根据数据类型和分析目标，选择合适的图表类型清晰易懂图表设计要简洁明了，方便理解和解读突出重点突出数据分析的重点内容，引导用户关注关键信息交互性使用交互式图表，允许用户交互，例如缩放、移动、筛选等，更直观地探索数据分析结果展示技巧1简洁明了使用清晰、简洁的2重点突出突出分析结果中的3逻辑清晰按照逻辑顺序安排语言概述分析结果关键信息，引导用户关注重点分析结果，使用标题、副标题内容等进行分段4图表辅助使用图表展示数据，使其更易于理解和5建议方案根据分析结果提出建议或行动方案，帮解读助用户解决问题或抓住机会。