单元3管理数据表中的数据

单元3管理数据表中的数据contents目录数据概述数据清洗与整理数据可视化数据分析数据应用与决策01数据概述数据库通过调用外部API接口获取数据。API接口文件传感器01020403通过物联网传感器采集实时数据。从关系型数据库、非关系型数据库等存储系统中获取数据。从CSV、Excel、JSON等格式的文件中读取数据。数据来源03半结构化数据介于结构化数据和非结构化数据之间的数据，如XML、JSON等格式的数据。01结构化数据具有固定格式和属性的数据，如表格中的数据。02非结构化数据没有固定格式和属性的数据，如文本、图像、音频和视频等。数据类型数据量巨大，无法在一定时间范围内用常规软件工具进行处理的数据集合。大数据小数据数据质量数据量较小，可以用常规软件工具进行处理的数据集合。数据的准确性、完整性、一致性和及时性等方面的质量指标。030201数据量02数据清洗与整理如果缺失值数量较少，可以直接删除含有缺失值的行或列，但这种方法可能导致数据丢失，影响分析的准确性。删除含有缺失值的行或列使用某种策略或算法来填充缺失值，如使用均值、中位数、众数、模型预测值等，这种方法可以保留更多的数据，但可能引入偏差。填充缺失值如果缺失值对分析影响不大或者无法确定如何处理，可以选择不处理。不处理缺失值处理ABCD异常值处理识别异常值通过统计方法（如Z分数、IQR等）或可视化方法（如箱线图、散点图等）识别异常值。填充异常值使用某种策略或算法来填充异常值，如使用中位数、众数、模型预测值等。删除异常值如果异常值数量较少，可以直接删除含有异常值的行或列。不处理如果异常值对分析影响不大或者无法确定如何处理，可以选择不处理。识别重复值通过比较不同行之间的相似度来识别重复值。删除重复值如果重复值数量较多，可以选择删除其中的一部分。合并重复值如果重复值数量较少，可以选择合并其中的一部分。不处理如果重复值对分析影响不大或者无法确定如何处理，可以选择不处理。重复值处理03数据可视化123用于展示分类数据和连续数据的对比关系，便于比较不同类别之间的数值大小。可以添加数据标签和图例，提高图表的可读性。可以对柱状图进行着色、排序等操作，增强视觉效果。柱状图折线图01用于展示数据随时间或其他连续变量的变化趋势。02可以显示数据的波动、趋势和周期性变化。可以添加趋势线和公式，分析数据的规律和预测未来趋势。03010203用于展示分类数据的占比关系，便于比较不同类别之间的比例大小。可以添加图例和百分比标签，提高图表的可读性。可以对饼图进行分离、着色等操作，突出重要部分或强调整体占比。饼图04数据分析对数据进行整理和分类，计算出数据的平均数、中位数、众数等统计指标，以反映数据的集中趋势和离散程度。通过图表、图像等形式将数据呈现出来，帮助人们直观地理解数据的特点和分布情况。描述性分析数据可视化数据汇总推断性分析参数估计利用样本数据估计总体参数，如总体均值、总体比例等，并给出估计的精度和可靠性。假设检验根据某种假设，利用样本数据检验该假设是否成立，从而对总体作出推断。VS通过建立数学模型，分析自变量和因变量之间的关系，预测因变量的未来值。时间序列分析利用时间序列数据，分析数据随时间变化的特点和规律，预测未来的发展趋势。回归分析预测性分析05数据应用与决策销售策略调整通过分析销售数据，了解产品在市场上的表现，从而调整销售策略，提高销售额。库存管理优化根据历史销售数据预测未来的需求，合理安排库存，避免积压和缺货现象。成本控制通过分析成本数据，找出成本过高的环节，采取措施降低成本，提高利润。业务决策支持基于历史销售数据和市场趋势，预测未来的市场需求，提前做好生产和库存准备。市场需求预测通过收集和分析竞争对手的销售数据，了解竞争对手的市场份额和销售策略，制定相应的应对措施。竞争对手分析根据消费者的购买行为和偏好，将市场细分为不同的子市场，针对不同子市场制定相应的营销策略。市场细分市场预测新产品开发基于市场需求和趋势，开发新产品，拓展市场份额和用户群体。产品定价策略根据成本、市场需求和竞争对手的价格等因素，制定合理的产