《数据筛选与分析》课件

数据筛选与分析信息时代核心技能数据分析师平均年薪万元35全球数据量每年翻一番2课程概述基础概念与理论掌握数据分析核心理论数据筛选技术与方法学习有效筛选数据技巧分析工具与平台熟悉主流分析工具操作实际案例分析解决实际业务问题学习目标解决实际业务问题应用所学知识独立完成数据分析项目从数据到结论培养数据思维能力数据驱动决策熟练使用主流分析工具实用技能掌握掌握数据筛选基本原理理论基础牢固第一部分数据基础概念数据类型与结构认识不同形式的数据数据质量与特征评估数据可用性数据生命周期从产生到应用的全过程数据的定义与特性数据、信息与知识数据的特性4V三者区别与联系规模大•Volume形式多•Variety数据是原始素材速度快•Velocity信息是有意义的数据真实性•Veracity知识是应用信息解决问题年全球数据量2023175ZB数据类型定性与定量数据时间序列数据空间数据文本数据质量特性与数值表示随时间变化的观测值与地理位置相关的数据非结构化语言信息数据质量维度准确性完整性与真实值偏差程度数据缺失率为优5%一致性跨系统数据协调性可信度时效性数据来源可靠性数据更新周期数据来源渠道内部业务系统公开数据集与爬虫与网络抓取API企业自身运营产生的数据政府和机构公开的数据资源从互联网自动收集的数据传感器与物联网第三方数据服务商设备实时采集的环境数据付费获取的专业数据服务第二部分数据筛选基础筛选目的与意义常见筛选准则筛选效率与技巧为什么需要筛选数据筛选数据的标准如何高效筛选数据数据筛选的意义80%提高分析质量降低数据噪音60%资源消耗降低减少计算资源需求3x分析效率提升聚焦关键问题95%结果可靠性确保分析结论可信数据筛选准则相关性与分析目标的关联度完整性缺失值比例控制时效性数据时间范围异常值偏离正常范围的数据点精确度测量值的准确程度筛选策略与方法条件筛选基于逻辑条件统计筛选基于统计特征模式匹配3基于正则表达式降维筛选主成分分析法聚类筛选无监督学习方法条件筛选实例关键指标筛选指标优业务驱动选高影响力识KPI先择别关注核心绩效与业务目标紧识别影响决策指标密关联关键因素原SMART则具体、可测量、可达成、相关、有时限第三部分高级筛选技术应用先进技术提升筛选效果统计方法与机器学习相结合通过特征工程优化数据表示统计学筛选技术方法名称适用场景筛选标准标准化筛选正态分布数据Z-score|Z|3四分位距法非正态分布或IQR Q1-

1.5*IQRQ3+

1.5*IQR卡方检验分类特征筛选值p

0.05相关系数筛选变量相关性R

0.7方差分析组间差异比较值显著F特征筛选方法方差筛选相关性筛选移除低方差特征系数评估1Pearson/Spearman信息增益筛选基于熵的特征评估回归筛选LASSO递归特征消除正则化特征选择L14迭代移除低重要性特征异常值筛选标准差法百分位法密度估计方法Isolation Forest超出范围的数据点位于区间外的值低概率密度区域的数据点易被隔离的数据点视为异常±3σP1-P99数据去重技术抽样筛选技术简单随机抽样分层抽样系统抽样每个样本等概率被选中保持各类别原始比例等间隔选择样本聚类抽样自适应抽样先分组再选择代表性样本根据初步结果调整抽样策略第四部分数据分析基础描述性统计分析总结数据基本特征探索性数据分析发现数据中的模式与关系假设检验与推断根据样本推断总体特征描述性统计分析集中趋势离散程度分布形状相关性均值、中位数、众数方差、标准差、极差偏度、峰度相关系数矩阵探索性数据分析单变量分析双变量分析多变量分析单个变量分布特征两个变量间关系多个变量间复杂关系直方图分析散点图分析主成分分析•••箱线图分析相关性分析聚类分析•••密度曲线列联表分析多维缩放•••数据分布分析相关性与因果分析相关系数Pearson测量线性相关程度取值范围-1到1适用于正态分布数据等级相关Spearman测量单调关系强度对异常值不敏感适用于非正态分布数据偏相关分析控制第三变量影响识别直接相关性排除间接关系因果检验Granger时间序列因果关系预测能力检验适用于经济金融数据分组与聚合分析分组统计按类别汇总数据透视表分析多维度交叉汇总交叉表分析二维分类变量关系分组比较组间差异显著性检验层次分析多层次数据钻取第五部分分析工具与平台主流工具功能对比适合不同需求的工具选择专业分析软件特点数据筛选功能Excel自动筛选与高级筛选快速设置筛选条件条件格式筛选基于颜色和图标识别数据数据透视表筛选多维度交叉分析筛选Power Query高级数据转换与清洗筛选快捷键Excel提高操作效率数据筛选SQL条件筛选WHERE基本行级筛选分组筛选HAVING聚合后的结果筛选连接筛选JOIN多表联合查询条件子查询筛选4嵌套查询条件窗口函数筛选基于分析函数的筛选数据筛选Python#Pandas数据筛选示例import pandasas pd#读取数据df=pd.read_csvdata.csv#条件筛选result=df[df[age]18df[salary]5000]#索引筛选top_10=df.nlargest10,score#缺失值筛选valid_data=df.dropnasubset=[email]语言数据筛选R可视化辅助筛选箱线图识别异常值散点图识别离群点热力图识别关键区域平行坐标图多维筛选直观显示数据分布与离群点展示二维数据中的异常点颜色强度表示数据重要性多变量数据模式识别专业分析工具筛选功能动态筛选高级筛选数据处理Tableau PowerBI SASSPSS直观可视化筛选界面交互式仪表板筛选企业级数据筛选能力专业统计分析筛选自动化RapidMiner拖拽式筛选流程设计第六部分应用场景与案例行业应用案例实际问题解决最佳实践分享电子商务从理论到实践的应用行业专家经验总结•金融分析•基于真实数据的案例分析避免常见分析陷阱医疗健康•常见业务问题的数据解决方案提高分析效率与准确性制造业•营销分析•电子商务数据分析客户价值分析RFM用户行为数据筛选识别高价值用户群体点击率的页面2%转化漏斗优化分析转化流程瓶颈测试数据分析A/B商品推荐系统验证设计变更效果4基于用户行为的个性化推荐金融数据分析60+5σ风险指标筛选异常交易识别关键风控参数识别偏离正常模式的交易85015%信用评分模型投资组合优化多因素信用风险评估最大收益率提升医疗健康数据分析患者分层筛选临床试验数据分析健康指标关联分析预后因素识别基于风险等级的患者群组划药物疗效与安全性评估多维健康参数相关性研究影响治疗效果的关键变量分生产制造数据分析质量控制数据筛选设备故障预测生产效率优化3识别不合格产品影响因素预测性维护数据模型瓶颈工序识别与改进库存优化分析供应链数据分析安全库存水平确定供应商绩效评估营销数据分析第七部分高级分析技术预测分析基于历史数据预测未来趋势机器学习模型2算法自动识别数据模式文本分析非结构化数据的意义提取图形数据分析关系网络模式识别预测分析基础时间序列预测回归分析预测自回归模型分析时间相关数据规律变量间关系建模基于历史数据的自预测季节性分解线性回归模型•••AR趋势识别多项式回归模型•••MA周期性分析广义线性模型模型•••ARIMA机器学习辅助分析深度学习复杂非线性模式识别集成学习多模型组合提高准确率回归算法数值型结果预测分类算法4类别型数据预测聚类算法5无监督数据分组文本数据分析从非结构化文本中提取有价值信息通过算法理解文本语义与情感发现文本中的主题与关键概念图像与视频数据分析特征提取识别关键视觉元素目标检测定位识别特定对象行为分析识别动态视频模式内容分类自动视觉内容归类第八部分数据分析流程与方法论端到端分析流程完整数据分析链路最佳实践与原则行业公认的有效方法常见陷阱与挑战分析过程中易犯错误完整数据分析流程数据收集问题定义获取所需数据资源明确分析目标数据清洗处理异常与缺失决策支持实际业务应用探索性分析发现数据规律6结果解释建模与验证可视化呈现构建分析模型数据分析常见陷阱幸存者偏差相关与因果混淆过度拟合问题仅关注幸存样本相关性不等于因果关系模型过于复杂忽略未能观察到的数据需控制混淆变量对训练数据拟合过度例客户满意度调查仅来自持续使用需设计实验验证泛化能力差的客户数据分析道德与隐私个人隐私保护保护用户敏感信息遵守GDPR等法规数据匿名化技术k-匿名性保护差分隐私技术偏见与公平性防止算法歧视保障结果公平透明度与可解释性分析过程可追溯结果可理解数据分析未来发展自动化分析实时流数据分析联邦学习与隐私计算知识图谱与语义分析AutoML降低分析技术门槛毫秒级数据洞察保护数据同时实现协作理解数据深层含义总结与实践建议关键概念回顾掌握核心理论工具选择指南根据需求选择合适工具学习路径推荐循序渐进能力提升实践项目建议通过实战提升技能持续学习资源保持知识更新。