数据分析培训

数据分析培训汇报人：2024-01-03CATALOGUE目录数据分析基础统计学基础数据可视化基础数据挖掘与机器学习基础01数据分析基础结构化数据非结构化数据半结构化数据数据来源数据类型与来源01020304指具有固定格式和有限长度的数据，如数据库中的表格数据。指没有固定格式或有限长度的数据，如文本、图像、音频和视频等。介于结构化数据和非结构化数据之间，如XML、JSON等自描述性数据。包括数据库、社交媒体、物联网设备、调查问卷等。根据分析目的和需求，收集相关数据。数据分析基本流程数据收集处理缺失值、异常值和重复值，确保数据质量。数据清洗对数据进行初步探索，了解数据的分布和特征。数据探索将数据转换为适合分析的格式或模型。数据转换运用统计分析、机器学习等方法进行深入分析。数据分析将分析结果进行解读，并撰写报告进行汇报。结果解读与报告数据分析工具介绍常用的电子表格软件，具有简单的数据处理和分析功能。一种编程语言，常用于数据清洗、分析和可视化。一种统计计算语言，适用于统计分析、数据可视化和机器学习。一款可视化工具，能够快速创建图表和仪表板，进行数据探索和展示。ExcelPythonRTableau02统计学基础描述性统计学是数据分析的基础，它通过收集、整理、描述和分析数据来了解数据的基本特征和规律。描述性统计方法包括数据的集中趋势分析、离散趋势分析、数据的分布形态分析等。描述性统计的目的是将原始数据转化为有意义的统计量，以便更好地理解数据和发现数据中的模式。描述性统计学推断性统计方法包括参数估计、假设检验、方差分析、回归分析等。推断性统计的目的是利用样本信息来推断总体的特征和规律，从而对总体做出科学合理的推断和预测。推断性统计学是通过样本信息来推断总体特征的统计学方法。推断性统计学回归分析用于研究自变量与因变量之间的关系，并预测因变量的取值。Z检验用于检验总体比例或均值是否存在显著差异。卡方检验用于比较实际观测频数与期望频数之间的差异。T检验用于比较两组数据的均值是否存在显著差异。F检验用于比较两组数据的方差是否存在显著差异。常用统计检验方法03数据可视化基础Tableau:强大的数据可视化工具，适合业务人员使用，界面友好，易于上手。PowerBI:基于云的商业智能工具，提供丰富的数据可视化选项，适合团队协作。Excel:普及度高的数据分析工具，内置数据可视化功能，适合初学者。Python(Matplotlib,Seaborn):编程语言实现的数据可视化，适用于数据科学和机器学习领域。数据可视化工具介绍在进行数据可视化之前，明确要传达的信息和目标受众。明确目的根据数据类型和关系选择合适的图表类型，如折线图、柱状图、饼图等。选择合适图表通过聚合、平均、中位数等方法减少数据量，突出关键信息。数据降维使用易于辨识的颜色和标记，确保信息清晰传达。色彩与标记数据可视化基本原则与技巧利用动态和交互式图表提高用户的参与度和理解度。交互式图表将多个图表组合成一个连贯的故事，引导观众理解数据背后的逻辑。故事线构建利用数据可视化进行深入的数据探索和分析，发现隐藏的模式和趋势。数据探索与发现通过动画和过渡效果增强视觉冲击力，提高数据的可读性和吸引力。数据动画与过渡效果数据可视化进阶技巧04数据挖掘与机器学习基础数据挖掘的定义与步骤数据挖掘是从大量数据中提取有用信息的过程，这些信息通常是未知的、有价值的。数据挖掘的步骤包括数据预处理、数据探索、模型建立、模型评估和部署。数据挖掘基本概念与流程机器学习的定义与步骤机器学习是利用算法使计算机系统能够从数据中“学习”并进行预测或分类。机器学习的步骤包括数据准备、特征选择、模型选择、训练和评估。机器学习基本概念与流程010204数据挖掘与机器学习在数据分析中的应用数据挖掘与机器学习的应用领域在金融领域，数据挖掘和机器学习可用于风险