统计分析与数据建模培训资料

统计分析与数据建模培训资料2024-01-18汇报人：XXCATALOGUE目录统计分析基础数据建模方法数据预处理与特征工程模型评估与优化案例分析与实战演练工具与平台介绍CHAPTER统计分析基础01分类数据、顺序数据、数值型数据的描述性统计方法。数据类型数据的图表展示数据的数字特征直方图、箱线图、散点图等。均值、中位数、众数、方差、标准差等。030201描述性统计样本均值的分布、样本比例的分布、t分布、F分布等。抽样分布点估计和区间估计的方法，如最大似然估计、贝叶斯估计等。参数估计假设检验的基本原理和步骤，包括单样本t检验、双样本t检验、卡方检验等。假设检验推论性统计

假设检验与置信区间假设检验的概念原假设与备择假设的设立，显著性水平的选择，检验统计量与拒绝域的确定。常见的假设检验方法t检验、z检验、卡方检验、F检验等。置信区间的概念置信水平与置信区间的关系，如何构造置信区间。回归分析一元线性回归、多元线性回归、逻辑回归等回归模型的建立与评估，包括模型的拟合优度、显著性检验、参数估计等。回归模型的诊断与优化残差分析、异方差性检验与处理、共线性诊断与处理等方法。方差分析单因素方差分析、多因素方差分析的基本原理和步骤，以及方差分析表的解读。方差分析与回归分析CHAPTER数据建模方法02通过最小化预测值与真实值之间的平方误差，拟合一条直线来描述自变量和因变量之间的关系。线性回归模型用于解决二分类问题，通过sigmoid函数将线性回归的结果映射到[0,1]区间，表示某个事件发生的概率。逻辑回归模型在线性回归的基础上，引入L1或L2正则化项，以防止过拟合，并提高模型的泛化能力。套索回归和岭回归线性模型03决策树和随机森林通过树形结构对数据进行分类或回归，能够处理复杂的非线性关系。01多项式回归通过增加自变量的高次项，拟合非线性关系的数据。02支持向量机（SVM）通过在高维空间中寻找最优超平面，实现数据的分类或回归。非线性模型指数平滑法对历史数据赋予不同的权重，进行加权平均来预测未来值，权重随时间呈指数衰减。移动平均法通过计算历史数据的移动平均值来预测未来值。ARIMA模型自回归移动平均模型，结合了自回归和移动平均两种方法，能够处理平稳和非平稳时间序列数据。时间序列分析123根据数据之间的距离进行分类或回归，适用于多分类问题和非线性关系的数据。K近邻算法通过模拟人脑神经元的连接方式进行数据建模，能够处理复杂的非线性关系和多变量问题。神经网络通过组合多个弱学习器来构建一个强学习器，提高模型的预测精度和泛化能力。如Bagging、Boosting等方法。集成学习机器学习算法CHAPTER数据预处理与特征工程03去除重复、无效和错误数据，保证数据的一致性和准确性。数据清洗将数据从原始格式转换为适合分析的格式，如文本转换为数值型数据。数据转换将连续型变量划分为多个区间，以便于分析和建模。数据分箱数据清洗与转换特征选择从原始特征中挑选出对目标变量有显著影响的特征，降低模型复杂度。降维技术采用主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）等方法降低特征维度，减少计算量。特征构造根据业务背景和领域知识，构造新的特征以提高模型性能。特征选择与降维异常值检测利用统计方法或机器学习算法识别异常值，并进行相应处理。数据平滑采用滑动平均、指数平滑等方法对数据进行平滑处理，消除随机波动。缺失值处理采用插值、删除或基于模型的方法处理缺失值，保证数据的完整性。缺失值处理与异常值检测数据标准化将数据映射到[0,1]或[-1,1]区间内，便于不同特征间的比较和计算。数据归一化数据变换采用对数变换、Box-Cox变换等方法改善数据的分布形态，提高模型的稳定性和准确性。将数据转换为均值为0、标准差为1的标准正态分布，消除量纲影响。数据标准化与归一化CHAPTER模型评估与优化04精确率（Precision）：正类样本被正确分类的比例。召回率（Recall）：实际为正类的样本中被正确分类的比例。AUC（AreaUndertheCurve）：ROC曲线下的面积，用于评估模型在不同阈值下的性能表现。F1分数（F1Score）：精确率和召回率的调和平均数，用于综合评估模型性能。准确率（Accuracy）：分类模型中正确分类的样本占总样本的比例。模型评估指标交叉验证（Cross-Validation）：将数据集划分为多个子集，使用其中一部分子集作为训练集，另一部分子集作为测试集，多次重复此过程以评估模型性能。网格搜索（GridSearch）：通过遍历指定的参数组合，寻找使模型性能最优的参数组合。超参数调优（HyperparameterTuning）：调整模型中的超参数以优化模型性能。交叉验证与网格搜索参数调整（ParameterAdjustment）：调整模型中的参数以优化模型性能。模型融合（ModelEnsemble）：将多个模型的预测结果进行融合，以提高模型的整体性能。特征选择（FeatureSelection）：选择与目标变量相关性强的特征，去除冗余特征，以提高模型性能。模型调优策略通过自助采样法生成多个训练子集，分别训练基模型，然后将基模型的预测结果进行平均或投票得出最终预测结果。Bagging通过迭代方式训练基模型，每次迭代时调整样本权重，使得之前被错误分类的样本在后续迭代中得到更多关注。Boosting将多个基模型的预测结果作为输入特征，训练一个元模型进行最终预测。Stacking模型集成方法CHAPTER案例分析与实战演练05模型评估与优化通过准确率、召回率等指标评估模型性能，并进行参数调优。模型构建采用逻辑回归、决策树、随机森林等算法构建风控模型。特征工程提取与风险相关的特征，如借款人信用评分、历史借贷记录等。风险识别利用统计分析方法识别潜在风险因素，如信贷风险、市场风险等。数据预处理对原始数据进行清洗、转换和标准化处理，以适应模型需求。案例一：金融风控模型构建案例二：电商用户行为分析收集用户在电商平台上的浏览、购买、评价等行为数据。基于用户行为数据，构建用户画像，包括用户偏好、消费习惯等。运用统计分析方法，分析用户行为的规律和趋势，如购买转化率、复购率等。根据用户行为分析结果，制定相应的营销策略，如个性化推荐、优惠券发放等。数据收集用户画像行为分析营销策略制定数据收集与预处理特征提取与选择疾病预测模型构建模型评估与应用案例三：医疗健康领域数据挖掘01020304收集医疗健康领域相关数据，并进行清洗和标准化处理。提取与疾病诊断、治疗等相关的特征，如症状、体征、实验室检查结果等。利用机器学习算法构建疾病预测模型，如糖尿病风险预测、癌症早期筛查等。通过准确率、灵敏度等指标评估模型性能，并将模型应用于实际医疗健康服务中。数据收集与处理特征工程推荐算法选择与设计系统评估与优化案例四：智能推荐系统设计与实现收集用户历史行为数据和物品信息数据，并进行清洗和标准化处理。根据具体应用场景选择合适的推荐算法，如协同过滤、内容推荐等，并进行算法设计和实现。提取用户和物品的特征，如用户偏好、物品属性等。通过准确率、召回率等指标评估推荐系统性能，并进行参数调优和系统优化。CHAPTER工具与平台介绍06提供高性能的多维数组对象及相关工具，用于进行数值计算。NumPy库提供数据结构和数据分析工具，使得数据处理和分析更加便捷。Pandas库利用Pandas进行数据清洗、缺失值处理、异常值检测等。数据清洗与预处理结合Matplotlib等可视化库，实现数据的图形化展示。数据可视化Python数据分析库（NumPy、Pandas等）介绍R语言的基本语法、数据类型、函数等。R语言基础数据处理与清洗数据可视化统计建模与预测利用dplyr等工具包进行数据清洗、转换和汇总。利用ggplot2等工具包实现数据的图形化展示。介绍线性回归、逻辑回归等统计模型，并利用R语言进行建模和预测。R语言数据分析工具包介绍SQL的基本语法、数据类型、函数等。SQL基础语法利用SELECT语句进行数据查询和筛选。数据查询与筛选利用GROUPBY语句进行数据汇总和分析。数据汇总与分析利用JOIN语句实现不同数据表之间的连接和合并。数据连接与合并SQL数据库查询语言基础ABCDTabl