《数据分析课件》课件

数据分析课程欢迎参加数据分析课程！本课程旨在为您提供全面的数据分析知识和技能，帮助您在各行各业中利用数据做出明智的决策通过本课程，您将学习数据分析的核心概念、流程、方法和工具，掌握数据收集、清洗、预处理、分析、可视化和报告撰写等关键技能无论您是初学者还是有一定基础的专业人士，本课程都将为您提供有价值的学习体验，助力您的职业发展课程目标和学习成果课程目标1本课程旨在培养学生的数据分析思维，掌握数据分析的基本流程和方法，熟悉常用的数据分析工具，并能够运用数据分析解决实际问题通过本课程的学习，学生将具备独立完成数据分析项目的能力，为未来的职业发展奠定坚实的基础学习成果2完成本课程后，学生将能够理解数据分析的核心概念；掌握数据收集、清洗和预处理技术；运用描述性统计分析和探索性数据分析方法；熟练使用数据可视化工具；掌握回归分析、聚类分析、决策树等常用数据分析方法；能够撰写数据分析报告，并提出合理的业务建议什么是数据分析？定义核心步骤目的数据分析是指通过收集、清洗、转换数据分析的核心步骤包括明确分析数据分析的目的是帮助人们更好地理和建模数据，以发现有用信息、支持目标、收集相关数据、清洗和预处理解数据背后的含义，发现数据中的模决策的过程它涉及运用统计学、机数据、选择合适的分析方法、进行数式和趋势，预测未来的发展方向，并器学习、数据可视化等多种技术，从据分析和建模、解读分析结果、撰写为决策提供科学依据通过数据分析数据中提取有价值的洞见分析报告并提出建议，企业可以优化运营、提高效率、降低成本、增加收入数据分析的重要性驱动决策优化运营洞察客户数据分析能够为企业提供客观、准确通过数据分析，企业可以发现运营中数据分析能够帮助企业深入了解客户的数据支持，帮助决策者做出明智的的瓶颈和问题，优化业务流程，提高的需求和偏好，从而提供个性化的产决策，避免主观臆断和经验主义效率，降低成本，增加收入品和服务，提高客户满意度和忠诚度数据分析的应用领域金融风险评估、信用评分、欺诈检测、投资分析、客户关系管理零售销售预测、库存管理、客户细分、促销优化、市场营销效果评估医疗疾病预测、药物研发、患者管理、医疗资源优化、临床试验分析电商个性化推荐、用户行为分析、商品关联分析、供应链优化、价格策略制定数据分析流程概述明确目标确定分析的目的和范围，明确需要解决的问题数据收集收集与分析目标相关的数据，包括内部数据和外部数据数据清洗处理缺失值、异常值和重复值，确保数据质量数据分析运用统计方法和数据挖掘技术，探索数据中的模式和趋势数据收集方法内部数据1企业内部运营产生的数据，如销售数据、客户数据、财务数据等外部数据2来自外部渠道的数据，如市场调研数据、行业报告、公开数据等网络爬虫3使用程序自动抓取互联网上的数据，如新闻、社交媒体、电商网站等传感器数据4物联网设备和传感器采集的数据，如温度、湿度、压力等数据清洗技术缺失值处理异常值处理重复值处理数据类型转换删除缺失值、填充缺失值删除异常值、替换异常值删除重复值，保留唯一值将数据转换为正确的类型（均值、中位数、众数、（使用均值、中位数等），如字符串转换为数值、插值法等）、不做处理日期转换为时间戳等数据预处理步骤数据规约数据转换减少数据量，提高分析效率，如特征数据集成将数据转换为适合分析的格式，如标选择、数据压缩等将来自不同数据源的数据合并成一个准化、归一化、离散化等统一的数据集描述性统计分析集中趋势离散程度分布形状均值、中位数、众数描述数据的中方差、标准差、极差描述数据的分偏度、峰度描述数据的分布形状心位置散程度探索性数据分析（EDA）单变量分析双变量分析12分析单个变量的分布情况分析两个变量之间的关系，如均值、方差、直方图，如散点图、相关系数等等多变量分析3分析多个变量之间的关系，如主成分分析、因子分析等数据可视化基础选择合适的图表清晰的标签简洁的设计根据数据的类型和分析目标选择合为图表添加清晰的标题、坐标轴标避免使用过多的颜色和装饰，保持适的图表，如柱状图、折线图、饼签和图例，方便读者理解图表的内图表的简洁和清晰图、散点图等容常用图表类型及应用柱状图折线图饼图比较不同类别的数据展示数据随时间变化展示各部分在整体中的趋势所占的比例数据可视化工具介绍Excel常用的办公软件，提供基本的数据可视化功能Python强大的编程语言，提供丰富的数据可视化库，如、、等Matplotlib SeabornPlotlyTableau专业的数据可视化工具，操作简单，功能强大相关性分析正相关负相关零相关两个变量同方向变化，一个变量增加两个变量反方向变化，一个变量增加两个变量之间没有明显的关系，另一个变量也增加，另一个变量减少回归分析基础目的类型应用123研究一个或多个自变量如何影线性回归、多元回归、逻辑回预测、解释、控制响因变量归等线性回归模型公式假设，其中是因变量自变量和因变量之间存在线y=ax+b y，是自变量，是斜率，是性关系，误差项服从正态分x ab截距布评估指标方、均方误差、残差图R多元回归分析多个自变量公式解释研究多个自变量如何每个自变量对因变量y=a1x1+a2x2+...影响因变量的影响程度+anxn+b逻辑回归因变量二元分类变量，如是否、成功失败//公式，其中是自变量的线性组合p=1/1+e^-z z应用预测用户点击率、判断邮件是否为垃圾邮件等时间序列分析定义方法应用研究数据随时间变化的规律，如销售移动平均、指数平滑、模型预测未来趋势、发现周期性模式、评ARIMA额、股票价格等等估干预措施的效果聚类分析方法K-means层次聚类12将数据分成个簇，每个构建一个层次化的聚类树K簇的中心是该簇所有数据，可以根据需要选择不同点的均值的聚类水平DBSCAN3基于密度的聚类方法，可以发现任意形状的簇K-means聚类算法步骤优点缺点选择个初始中心点，将每个数据简单易懂，计算速度快需要预先指定值，对初始中心点K K点分配到最近的中心点所在的簇，敏感，容易陷入局部最优解重新计算每个簇的中心点，重复以上步骤直到簇不再变化层次聚类树状图距离度量连接方式展示聚类过程的层次结构常用的距离度量方法有欧氏距离、曼常用的连接方式有单联动、全联动、哈顿距离、余弦相似度等平均联动等主成分分析（PCA）目的步骤应用将高维数据降维到低维，提取数据的主计算协方差矩阵，求解特征值和特征向图像压缩、特征提取、数据可视化要特征量，选择前个最大的特征值对应的特K征向量，将数据投影到这些特征向量上因子分析定义目的应用将多个变量归结为少数几个因子，每简化数据、发现潜在的结构、解释变市场调研、心理测量、社会科学研究个因子代表一组相关的变量量之间的关系决策树模型结构构建12由节点和分支组成，每个选择最佳的特征作为节点节点代表一个特征，每个，将数据分成不同的子集分支代表一个特征值，递归构建子树优点3易于理解和解释，可以处理各种类型的数据随机森林算法集成学习预测由多棵决策树组成，每棵树每棵树都给出自己的预测结都是在随机抽样的训练数据果，最终的预测结果是所有和特征上构建的树的预测结果的平均值或众数优点精度高，泛化能力强，不易过拟合支持向量机（SVM）超平面最大化间隔核函数在高维空间中找到一选择能够最大化间隔将数据映射到高维空个超平面，将不同类的超平面，提高模型间，解决非线性分类别的数据分隔开的泛化能力问题神经网络基础神经元神经网络的基本单元，模拟生物神经元的功能层多个神经元组成一层，神经网络由多个层组成，如输入层、隐藏层、输出层连接神经元之间通过连接传递信息，每个连接都有一个权重深度学习简介定义应用框架一种基于神经网络的机器学习方法，图像识别、语音识别、自然语言处理常用的深度学习框架有、TensorFlow具有多个隐藏层，能够学习更复杂的等、等PyTorch Keras特征数据挖掘技术关联分析分类12发现数据中项之间的关联将数据划分到预定义的类关系，如购物篮分析别中，如客户流失预测聚类3将数据分成不同的簇，每个簇内部的数据相似，簇之间的数据差异大，如客户细分文本分析和自然语言处理文本预处理特征提取分词、去除停用词、词干提词袋模型、、词向量TF-IDF取、词形还原应用情感分析、文本分类、信息抽取、机器翻译情感分析正面情感负面情感中性情感表达积极的情绪，如表达消极的情绪，如不表达任何情绪，如喜欢、满意、高兴不喜欢、不满意、难陈述事实、客观描述过社交网络分析节点边指标代表社交网络中的个体，如用户、代表节点之间的关系，如好友关系度中心性、介数中心性、接近中心组织、关注关系性、特征向量中心性A/B测试方法定义步骤应用将用户随机分成两组，分别展示不同确定目标、创建两个版本、随机分配优化网站设计、改进广告投放、提升的版本（和），比较两组用户的用户、收集数据、分析结果、得出结用户体验A B行为差异，从而判断哪个版本更有效论假设检验原假设备择假设12研究者想要推翻的假设，研究者想要支持的假设，通常表示没有差异或没有通常表示存在差异或存在关系关系显著性水平3拒绝原假设的概率，通常设置为或

0.

050.01方差分析（ANOVA）目的假设比较多个组的均值是否存在数据服从正态分布，方差齐显著差异性F统计量用于判断组间差异是否显著非参数统计方法中位数秩分布不受极端值影响，适将数据排序后得到的不需要假设数据服从用于非正态分布的数序号，用于比较不同特定的分布据组的数据贝叶斯分析先验概率在观察数据之前对参数的概率分布的假设似然函数给定参数的情况下，观察到数据的概率后验概率在观察到数据之后对参数的概率分布的更新生存分析定义方法应用研究事件发生的时间，如患者的生存曲线、比例风险模医疗、金融、工程等领域Kaplan-Meier Cox时间、设备的寿命等型等数据分析工具Excel优点缺点12易于使用，功能强大，广处理大数据能力有限，缺泛应用乏高级分析功能应用3数据录入、数据清洗、数据可视化、简单统计分析数据分析工具Python优点缺点功能强大，灵活性高，拥有需要一定的编程基础，学习丰富的数据分析库曲线较陡峭应用数据清洗、数据预处理、数据分析、数据可视化、机器学习数据分析工具R语言统计分析数据可视化社区语言是统计分析的利器，拥有丰富的语言提供多种数据可视化包，如语言拥有庞大的用户社区，可以获得R RR统计分析包、丰富的资源和支持ggplot2plotly数据分析工具SQL数据查询从数据库中提取需要的数据数据清洗使用语句清洗和转换数据SQL数据聚合使用语句进行数据聚合和统计分析SQL数据分析工具Tableau易于使用功能强大连接多种数据源操作简单，无需编程基础提供丰富的数据可视化功能可以连接多种数据源，如Tableau TableauTableau和交互式分析功能、、等Excel SQLServer Oracle大数据分析平台介绍Hadoop Spark12分布式存储和计算框架，快速的内存计算框架，适适用于处理海量数据用于实时数据分析云计算平台3如、、，提供各种大数据分析服务AWS AzureGCP数据仓库和数据湖数据仓库数据湖结构化数据，经过清洗和转原始数据，包括结构化、半换，用于支持决策分析结构化和非结构化数据，用于探索性分析和数据挖掘选择根据业务需求选择合适的数据存储方案数据治理和数据质量数据治理数据质量监控制定数据标准、规范评估数据的准确性、定期监控数据质量，和流程，确保数据的完整性、一致性和时及时发现和解决问题一致性和可用性效性数据安全和隐私保护数据加密访问控制匿名化对敏感数据进行加密，防止未经授限制用户对数据的访问权限，确保对数据进行匿名化处理，保护用户权的访问只有授权用户才能访问数据隐私商业智能（BI）概述定义组件应用利用数据分析技术将原始数据转换为数据仓库、数据挖掘、、报表销售分析、客户分析、财务分析、运OLAP有价值的信息，支持企业决策工具、仪表盘营分析数据驱动决策定义优点12基于数据分析的结果做出客观、准确、可衡量、可决策，而不是基于经验或验证直觉挑战3数据质量、数据解读、数据伦理数据分析报告撰写结构清晰可视化引言、方法、结果、结论、建议使用简洁明了的语言，避免使用专使用图表和表格展示数据分析结果业术语数据分析项目管理计划执行闭环明确项目目标、范围按照计划执行项目，完成项目，总结经验、时间、资源监控进度，解决问题教训数据分析伦理隐私保护尊重用户隐私，保护个人信息公平性避免歧视，确保算法对所有人都公平透明性公开算法的原理和数据来源，接受公众监督数据分析趋势和未来发展自动化人工智能数据安全自动化数据清洗、数据分析和报告生利用人工智能技术进行更深入的数据加强数据安全和隐私保护成分析和预测案例研究电子商务数据分析用户行为分析商品关联分析12分析用户浏览、搜索、购分析商品之间的关联关系买等行为，了解用户需求，如哪些商品经常一起购和偏好买销售预测3预测未来销售额，优化库存管理案例研究金融数据分析风险评估欺诈检测评估贷款违约风险、投资风检测信用卡欺诈、洗钱等行险等为投资分析分析股票、基金等投资产品的收益和风险案例研究医疗健康数据分析疾病预测药物研发患者管理预测疾病发生的风险加速药物研发过程，优化患者管理，提高，提前预防提高药物疗效医疗服务质量数据分析师职业发展技能提升不断学习新的数据分析技术和工具经验积累参与实际项目，积累数据分析经验职业发展高级数据分析师、数据科学家、数据分析经理课程总结和展望课程总结未来展望感谢本课程全面介绍了数据分析的核心概希望学员们能够将所学知识应用到实感谢各位学员的积极参与和支持！念、流程、方法和工具，帮助学员掌际工作中，不断提升自己的数据分析握了数据分析的关键技能能力，为企业和社会创造价值。