Python 数据分析与科学计算 课件 第1章 数据分析基础_第1页
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文档简介

Python数据分析与科学计算教材内容第1章数据分析基础第2章第3章第4章第5章第6章Python数据分析环境Python数据类型程序控制结构函数与模块文件第7章Numpy数值计算第8章第9章第10章第11章Pandas数据分析处理Matplotlib数据可视化机器学习SciPy科学计算第1章数据分析基础1.1数据分析概述1.2数据分析流程1.3常用数据分析工具

1.1数据分析基础

数据分析：用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，将它们加以汇总、理解并消化，把隐藏在数据背后的信息提炼出来，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。数据分析是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。

1.1数据分析基础

数据分析应用场景客户分析：根据客户的基本数据信息进行商业行为分析营销分析：产品分析、价格分析、渠道分析、广告与促销分析社交媒体：以不同的社交媒体渠道生成的内容为基础，实现不同社交媒体的用户分析、访问分析和互动分析网络安全：使用数据分析技术，建立潜在攻击识别分析模型，监测大量网络活动数据和相应的访问行为，识别可能进行入侵的可疑模式医疗行业：对疾病进行预测，达到疾病预防的目的物流领域：通过业务系统和GPS定位系统获得数据，使用数据构建交流状况预测分析模型，有效预测实时路况、物流状况、车流量、客流量和货物吞吐量设备管理：收集和分析设备上的数据流，包括连续用电、零部件温度、环境湿度和污染物颗粒等无数潜在特征

1.2数据分析流程

需求分析：了解数据分析的目的，提供数据分析的方向数据收集：根据数据分析目标和需求分析的结果，提取、收集数据数据预处理：对数据进行数据合并、数据清洗、数据变换和数据标准化数据分析与建模：通过分析方法和聚类、分类、关联规则、智能推荐等模型与算法等，对已处理的数据进行分析，提取有价值的信息，形成有效结论的过程数据可视化：将数据分析与预测结果以计算机图形或图像的方式展示给用户撰写分析报告：对整个数据分析过程的总结和呈现

1.3常

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