数据的分析教学课件

数据的分析BIGDATAEMPOWERSTOCREATEANEWERA目录CONTENTS数据收集与整理描述性统计分析推断性统计分析数据可视化呈现数据挖掘与机器学习应用业务场景下的数据分析案例分享BIGDATAEMPOWERSTOCREATEANEWERA01数据收集与整理企业内部的数据库、业务系统、日志文件等。公开数据集、第三方数据提供商、社交媒体、物联网设备等。数据来源及类型外部数据内部数据结构化数据关系型数据库中的表数据，具有固定的数据结构和类型。非结构化数据文本、图像、音频、视频等，没有固定的数据结构和类型。半结构化数据XML、JSON等格式的数据，具有一定的结构但不够严格。数据来源及类型缺失值处理删除、填充或插值等方法处理缺失值。异常值处理识别并处理异常值，如使用IQR方法识别异常值并进行处理。数据清洗与预处理重复值处理：删除重复记录或合并重复记录。数据清洗与预处理03特征选择从所有特征中选择出对模型最有用的特征，以提高模型的性能和可解释性。01特征提取从原始数据中提取出有意义的特征，如文本分析中的词频统计、图像分析中的特征提取等。02特征转换对特征进行转换以更好地适应模型，如对数转换、标准化、归一化等。数据清洗与预处理将多个数据源的数据合并成一个数据集，如使用SQL语句进行表的连接操作。数据合并将新的数据追加到已有的数据集中，以形成时间序列数据或增加样本量。数据追加数据整合与变换数据整合与变换数据降维使用主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）等方法降低数据的维度，以减少计算量和提高模型的性能。数据升维通过增加特征或创建新的特征来增加数据的维度，以捕捉更多的信息。数据编码将分类变量转换为数值型变量，以便于模型的处理和分析。BIGDATAEMPOWERSTOCREATEANEWERA02描述性统计分析所有数据的和除以数据的个数，反映数据集中趋势的一项指标。算术平均数将数据按大小顺序排列后正中间的数，用于反映数据的中等水平。中位数一组数据中出现次数最多的数，代表数据的一般水平。众数集中趋势度量一组数据中最大值与最小值的差，反映数据的波动范围。极差方差标准差各数据与平均数之差的平方的平均数，衡量数据的波动大小。方差的算术平方根，反映数据的离散程度。030201离散程度度量123数据分布偏斜的程度和方向，分为正偏态和负偏态。偏态数据分布尖峭或扁平的程度，分为尖峰、平峰和常态峰。峰态通过直方图、箱线图等图形展示数据的分布情况，如正态分布、偏态分布等。分布形状分布形态描述BIGDATAEMPOWERSTOCREATEANEWERA03推断性统计分析点估计使用样本数据计算出一个具体的数值，作为总体参数的估计值。区间估计根据样本数据和一定的置信水平，构造出总体参数的一个区间范围，该区间包含了参数真值的可能性。参数估计方法先对总体参数提出一个假设，然后利用样本信息来判断这一假设是否合理。假设检验的基本思想提出假设、确定检验统计量、计算p值、做出决策。假设检验的步骤例如比较两组数据的均值是否有显著差异、判断某个比例是否与预期相符等。假设检验的应用假设检验原理及应用用于研究不同因素对某一指标的影响程度，通过比较不同组间的方差来推断各因素对指标的影响是否显著。方差分析（ANOVA）用于探究自变量与因变量之间的线性或非线性关系，通过建立回归模型来预测因变量的取值。常见的回归分析方法包括线性回归、逻辑回归等。回归分析方差分析与回归分析BIGDATAEMPOWERSTOCREATEANEWERA04数据可视化呈现热力图用于展示数据的分布情况，适用于大量数据的可视化。散点图用于展示两个变量之间的关系，适用于连续型数据。饼图用于展示数据的占比关系，适用于分类数据。柱状图用于比较不同类别数据的大小，适用于离散型数据。折线图用于展示数据随时间或其他连续变量的变化趋势，适用于连续型数据。常用图表类型及选择依据选择合适的图表类型根据数据类型和展示需求选择合适的图表类型。添加交互功能通过添加鼠标悬停、点击等事件，实现图表的动态交互效果。使用动画效果通过添加动画效果，使图表更加生动、直观。优化图表布局合理调整图表的大小、颜色、标签等，提高图表的易读性和美观度。动态交互式图表制作技巧报表自动化实现方式创建包含固定格式和样式的模板，将数据自动填充到模板中生成报表。使用编程语言编写脚本，实现数据的自动处理、分析和报表生成。将数据存储在数据库中，通过查询语句和报表工具实现报表的自动生成。使用专业的报表工具或数据分析软件，实现数据的自动处理、分析和报表生成。使用模板编写脚本利用数据库集成第三方工具BIGDATAEMPOWERSTOCREATEANEWERA05数据挖掘与机器学习应用FP-Growth算法采用分治策略，构建FP树并挖掘频繁项集，效率高于Apriori算法。ECLAT算法利用深度优先搜索策略，在垂直数据格式上挖掘频繁项集，适用于大型数据集。Apriori算法通过频繁项集挖掘关联规则，适用于布尔型数据，可发现物品间的关联关系。关联规则挖掘算法介绍DBSCAN算法基于密度进行聚类，能够发现任意形状的簇，对噪声数据不敏感。层次聚类算法通过逐层分解或合并数据，形成树状的聚类结构，适用于不同形状和大小的簇。K-means算法通过迭代将数据划分为K个簇，使得同一簇内数据相似度高，不同簇间相似度低。聚类分析算法原理及实践通过构建树形结构进行分类预测，易于理解和解释，但可能过拟合。决策树算法支持向量机（SVM）集成学习方法神经网络模型在高维空间中寻找最优超平面进行分类，适用于二分类问题。通过组合多个弱分类器构建强分类器，如随机森林和梯度提升树等，提高分类精度和泛化能力。通过模拟人脑神经元连接方式进行分类预测，具有强大的表征学习能力。分类预测模型构建与优化BIGDATAEMPOWERSTOCREATEANEWERA06业务场景下的数据分析案例分享用户行为分析通过分析用户在电商平台上的浏览、搜索、购买等行为，了解用户需求和偏好，为产品优化和营销策略提供数据支持。商品推荐策略制定基于用户历史行为数据和商品属性，构建推荐算法模型，实现个性化商品推荐，提高用户满意度和购买转化率。市场趋势预测通过分析历史销售数据、用户行为数据等信息，预测市场趋势和用户需求变化，为企业决策提供参考。电商行业利用大数据分析技术，整合用户在金融机构的各类数据，构建信用评分模型，对用户进行信用评估和风险等级划分。信用评分模型构建通过分析用户历史交易数据、行为数据等信息，识别潜在风险点和异常行为，及时采取风险控制措施，保障金融机构稳健运营。风险控制基于数据分析结果，洞察用户需求和市场空白，推动金融产品的创新和优化，提升市场竞争力。产品创新金融行业：信用评分模型构建、风险控制等质量控制利用数据分析技术对产品质量进行实时监控和预测，及时发现并处理潜在问题，