高級(jí)數(shù)據(jù)分析技術(shù)

匯報(bào)人：XX2024-02-04高級(jí)數(shù)據(jù)分析技術(shù)目錄數(shù)據(jù)預(yù)處理與特征工程統(tǒng)計(jì)分析與假設(shè)檢驗(yàn)機(jī)器學(xué)習(xí)算法原理及實(shí)踐數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)與關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘時(shí)間序列分析與預(yù)測(cè)模型構(gòu)建高級(jí)數(shù)據(jù)分析技術(shù)綜合應(yīng)用案例01數(shù)據(jù)預(yù)處理與特征工程缺失值處理異常值檢測(cè)數(shù)據(jù)類(lèi)型轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化與歸一化數(shù)據(jù)清洗與轉(zhuǎn)換根據(jù)數(shù)據(jù)分布和業(yè)務(wù)背景，采用填充、插值或刪除等方法處理缺失值。將非數(shù)值型數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為數(shù)值型數(shù)據(jù)，以便于后續(xù)分析。利用統(tǒng)計(jì)方法、箱線(xiàn)圖或機(jī)器學(xué)習(xí)算法識(shí)別異常值，并進(jìn)行相應(yīng)處理。消除不同特征之間的量綱差異，提高模型的收斂速度和精度?；诮y(tǒng)計(jì)性質(zhì)進(jìn)行特征選擇，如方差、相關(guān)系數(shù)等。過(guò)濾式特征選擇利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法評(píng)估特征子集的重要性，如遞歸特征消除。包裝式特征選擇在模型訓(xùn)練過(guò)程中同時(shí)進(jìn)行特征選擇，如L1正則化。嵌入式特征選擇根據(jù)業(yè)務(wù)背景和數(shù)據(jù)分析需求，構(gòu)建新的特征以增強(qiáng)模型的表達(dá)能力。特征構(gòu)建特征選擇與構(gòu)建如主成分分析（PCA）、線(xiàn)性判別分析（LDA）等，將高維數(shù)據(jù)映射到低維空間。線(xiàn)性降維非線(xiàn)性降維數(shù)據(jù)可視化如流形學(xué)習(xí)、t-SNE等，保持?jǐn)?shù)據(jù)局部結(jié)構(gòu)的同時(shí)進(jìn)行降維。利用散點(diǎn)圖、箱線(xiàn)圖、熱力圖等可視化工具展示數(shù)據(jù)分布和特征關(guān)系。030201降維與可視化選擇具有代表性的數(shù)據(jù)集，介紹數(shù)據(jù)背景和業(yè)務(wù)需求。數(shù)據(jù)集介紹數(shù)據(jù)清洗與轉(zhuǎn)換實(shí)踐特征選擇與構(gòu)建示例降維與可視化應(yīng)用演示數(shù)據(jù)清洗、轉(zhuǎn)換和異常值處理的具體操作。根據(jù)數(shù)據(jù)集特點(diǎn)，展示特征選擇和構(gòu)建的過(guò)程和結(jié)果。將數(shù)據(jù)降維并可視化展示，以便更好地理解數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和特征關(guān)系。實(shí)例分析：預(yù)處理流程演示02統(tǒng)計(jì)分析與假設(shè)檢驗(yàn)包括均值、中位數(shù)、眾數(shù)等指標(biāo)，用于描述數(shù)據(jù)的中心位置。集中趨勢(shì)分析通過(guò)方差、標(biāo)準(zhǔn)差、極差等指標(biāo)，衡量數(shù)據(jù)的波動(dòng)程度和分散情況。離散程度分析利用偏度、峰度等統(tǒng)計(jì)量，判斷數(shù)據(jù)分布的形狀，如正態(tài)分布、偏態(tài)分布等。分布形態(tài)分析描述性統(tǒng)計(jì)分析方法

參數(shù)估計(jì)與置信區(qū)間計(jì)算點(diǎn)估計(jì)與區(qū)間估計(jì)通過(guò)樣本數(shù)據(jù)對(duì)總體參數(shù)進(jìn)行估計(jì)，包括點(diǎn)估計(jì)和區(qū)間估計(jì)兩種方法。置信區(qū)間與置信水平在一定置信水平下，計(jì)算總體參數(shù)的置信區(qū)間，以評(píng)估估計(jì)的準(zhǔn)確性和可靠性。樣本量與置信區(qū)間的關(guān)系分析樣本量對(duì)置信區(qū)間寬度的影響，為實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)和數(shù)據(jù)收集提供參考。03假設(shè)檢驗(yàn)的應(yīng)用場(chǎng)景包括產(chǎn)品質(zhì)量控制、醫(yī)學(xué)診斷、市場(chǎng)調(diào)研等領(lǐng)域，以及A/B測(cè)試等互聯(lián)網(wǎng)實(shí)驗(yàn)場(chǎng)景。01假設(shè)檢驗(yàn)的基本思想根據(jù)樣本數(shù)據(jù)對(duì)總體參數(shù)或分布形態(tài)提出假設(shè)，通過(guò)統(tǒng)計(jì)方法檢驗(yàn)假設(shè)是否成立。02原假設(shè)與備擇假設(shè)明確假設(shè)檢驗(yàn)中的原假設(shè)和備擇假設(shè)，以及兩類(lèi)錯(cuò)誤的含義和風(fēng)險(xiǎn)控制。假設(shè)檢驗(yàn)原理及應(yīng)用場(chǎng)景123介紹A/B測(cè)試的基本原理、實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)和實(shí)施流程，以及需要注意的問(wèn)題和風(fēng)險(xiǎn)控制措施。A/B測(cè)試原理及流程包括描述性統(tǒng)計(jì)分析、參數(shù)估計(jì)與置信區(qū)間計(jì)算、假設(shè)檢驗(yàn)等方法在A(yíng)/B測(cè)試中的應(yīng)用示例和解釋。統(tǒng)計(jì)方法在A(yíng)/B測(cè)試中的應(yīng)用根據(jù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，評(píng)估不同方案的效果差異和顯著性水平，為產(chǎn)品優(yōu)化和決策提供支持。A/B測(cè)試結(jié)果分析與決策實(shí)例分析：A/B測(cè)試中的統(tǒng)計(jì)方法應(yīng)用03機(jī)器學(xué)習(xí)算法原理及實(shí)踐線(xiàn)性回歸用于預(yù)測(cè)連續(xù)值，邏輯回歸用于二分類(lèi)問(wèn)題；兩者均基于線(xiàn)性模型，通過(guò)梯度下降等方法優(yōu)化參數(shù)。線(xiàn)性回歸與邏輯回歸決策樹(shù)易于理解和解釋?zhuān)菀走^(guò)擬合；隨機(jī)森林通過(guò)集成多個(gè)決策樹(shù)提高泛化能力，降低過(guò)擬合風(fēng)險(xiǎn)。決策樹(shù)與隨機(jī)森林在高維空間中尋找最優(yōu)超平面進(jìn)行分類(lèi)或回歸；對(duì)非線(xiàn)性問(wèn)題可通過(guò)核函數(shù)進(jìn)行映射。支持向量機(jī)（SVM）基于實(shí)例的學(xué)習(xí)，通過(guò)測(cè)量不同數(shù)據(jù)點(diǎn)之間的距離進(jìn)行分類(lèi)或回歸；對(duì)異常值敏感。K近鄰（KNN）監(jiān)督學(xué)習(xí)算法介紹與比較將相似的對(duì)象歸為一類(lèi)，如K-means、層次聚類(lèi)等；應(yīng)用于客戶(hù)細(xì)分、文檔聚類(lèi)等場(chǎng)景。聚類(lèi)分析將高維數(shù)據(jù)映射到低維空間，如主成分分析（PCA）、t-SNE等；用于數(shù)據(jù)可視化、去除噪聲等。降維技術(shù)挖掘數(shù)據(jù)項(xiàng)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，如Apriori、FP-Growth等；應(yīng)用于購(gòu)物籃分析、推薦系統(tǒng)等。關(guān)聯(lián)規(guī)則學(xué)習(xí)無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法原理及應(yīng)用場(chǎng)景神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)了解感知機(jī)、多層感知機(jī)、反向傳播等原理；構(gòu)建深度學(xué)習(xí)模型的基礎(chǔ)。處理圖像數(shù)據(jù)的利器，通過(guò)卷積層、池化層等操作提取圖像特征；廣泛應(yīng)用于計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域。處理序列數(shù)據(jù)的模型，如文本、語(yǔ)音等；通過(guò)記憶單元捕捉序列中的長(zhǎng)期依賴(lài)關(guān)系；變種包括LSTM、GRU等。自編碼器用于數(shù)據(jù)降維或特征學(xué)習(xí)；GAN通過(guò)生成器與判別器的對(duì)抗訓(xùn)練生成新的數(shù)據(jù)樣本。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）自編碼器與生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）深度學(xué)習(xí)在數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用實(shí)例分析：機(jī)器學(xué)習(xí)算法選型與優(yōu)化策略根據(jù)問(wèn)題類(lèi)型選擇算法實(shí)戰(zhàn)案例分享與討論調(diào)參技巧與經(jīng)驗(yàn)總結(jié)評(píng)估指標(biāo)與模型選擇分類(lèi)、回歸、聚類(lèi)等；考慮數(shù)據(jù)的線(xiàn)性可分性、維度、噪聲等因素。網(wǎng)格搜索、隨機(jī)搜索、貝葉斯優(yōu)化等調(diào)參方法；過(guò)擬合與欠擬合的應(yīng)對(duì)策略；集成學(xué)習(xí)提高模型性能。準(zhǔn)確率、召回率、F1值等分類(lèi)指標(biāo)；均方誤差、平均絕對(duì)誤差等回歸指標(biāo)；輪廓系數(shù)、DB指數(shù)等聚類(lèi)指標(biāo)。通過(guò)具體案例展示機(jī)器學(xué)習(xí)算法的應(yīng)用與優(yōu)化過(guò)程；分享在實(shí)際項(xiàng)目中遇到的問(wèn)題及解決方案。04數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)與關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘數(shù)據(jù)準(zhǔn)備利用算法自動(dòng)發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的模式或關(guān)聯(lián)。模式發(fā)現(xiàn)模式評(píng)估知識(shí)表示01020403將評(píng)估后的模式以可視化或報(bào)告的形式呈現(xiàn)給用戶(hù)。包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和集成等預(yù)處理操作。對(duì)發(fā)現(xiàn)的模式進(jìn)行評(píng)估，確定其有效性和可解釋性。數(shù)據(jù)挖掘流程框架介紹算法原理基于頻繁項(xiàng)集挖掘和關(guān)聯(lián)規(guī)則生成兩個(gè)步驟，通過(guò)支持度和置信度等指標(biāo)評(píng)估規(guī)則的有效性。算法實(shí)現(xiàn)常見(jiàn)的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法包括Apriori、FP-Growth等，實(shí)現(xiàn)過(guò)程涉及數(shù)據(jù)掃描、項(xiàng)集生成和規(guī)則生成等操作。參數(shù)調(diào)優(yōu)針對(duì)具體數(shù)據(jù)集和問(wèn)題，需要對(duì)算法參數(shù)進(jìn)行調(diào)優(yōu)，以提高挖掘效率和準(zhǔn)確性。關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法原理及實(shí)現(xiàn)將數(shù)據(jù)集劃分為若干個(gè)類(lèi)或簇，使得同一類(lèi)內(nèi)的數(shù)據(jù)相似度較高，不同類(lèi)之間的數(shù)據(jù)相似度較低。聚類(lèi)概念常見(jiàn)的聚類(lèi)算法包括K-means、層次聚類(lèi)、DBSCAN等，根據(jù)數(shù)據(jù)特征和需求選擇合適的算法。聚類(lèi)算法聚類(lèi)分析在數(shù)據(jù)挖掘中廣泛應(yīng)用于客戶(hù)細(xì)分、異常檢測(cè)、推薦系統(tǒng)等領(lǐng)域。應(yīng)用場(chǎng)景聚類(lèi)分析在數(shù)據(jù)挖掘中的應(yīng)用收集電商網(wǎng)站的用戶(hù)行為數(shù)據(jù)，包括瀏覽、搜索、購(gòu)買(mǎi)等記錄。數(shù)據(jù)來(lái)源對(duì)用戶(hù)行為數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、轉(zhuǎn)換和集成等預(yù)處理操作，得到規(guī)范化的數(shù)據(jù)集。數(shù)據(jù)預(yù)處理利用關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法發(fā)現(xiàn)用戶(hù)行為之間的關(guān)聯(lián)規(guī)則，并通過(guò)支持度、置信度等指標(biāo)評(píng)估規(guī)則的有效性。同時(shí)，可以利用聚類(lèi)分析算法對(duì)用戶(hù)進(jìn)行細(xì)分，發(fā)現(xiàn)不同用戶(hù)群體的行為特征。模式發(fā)現(xiàn)與評(píng)估將挖掘結(jié)果以可視化或報(bào)告的形式呈現(xiàn)給電商網(wǎng)站運(yùn)營(yíng)人員，幫助他們了解用戶(hù)行為特征和購(gòu)物習(xí)慣，從而制定更加精準(zhǔn)的營(yíng)銷(xiāo)策略和產(chǎn)品推薦方案。結(jié)果展示與應(yīng)用實(shí)例分析：電商網(wǎng)站用戶(hù)行為數(shù)據(jù)挖掘05時(shí)間序列分析與預(yù)測(cè)模型構(gòu)建時(shí)間序列數(shù)據(jù)是按時(shí)間順序排列的、具有隨機(jī)性和前后關(guān)聯(lián)性的數(shù)據(jù)序列。特點(diǎn)包括數(shù)據(jù)清洗、缺失值填充、異常值處理、平滑處理等，以消除噪聲和減少數(shù)據(jù)波動(dòng)對(duì)分析的影響。處理方法時(shí)間序列數(shù)據(jù)特點(diǎn)和處理方法通過(guò)圖形化方法（如時(shí)序圖、自相關(guān)圖）和統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)方法（如單位根檢驗(yàn)）來(lái)判斷時(shí)間序列的平穩(wěn)性。對(duì)于具有季節(jié)性特征的時(shí)間序列，可以采用季節(jié)性差分、季節(jié)性指數(shù)平滑等方法進(jìn)行季節(jié)性調(diào)整，以消除季節(jié)性因素的影響。平穩(wěn)性檢驗(yàn)和季節(jié)性調(diào)整技巧季節(jié)性調(diào)整技巧平穩(wěn)性檢驗(yàn)預(yù)測(cè)模型選擇根據(jù)時(shí)間序列的特點(diǎn)和預(yù)測(cè)需求，選擇合適的預(yù)測(cè)模型，如ARIMA模型、SARIMA模型、VAR模型等。評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)常用的評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)包括均方誤差（MSE）、均方根誤差（RMSE）、平均絕對(duì)誤差（MAE）等，以及針對(duì)特定問(wèn)題的定制化評(píng)估指標(biāo)。預(yù)測(cè)模型選擇和評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)ABCD實(shí)例分析：股票價(jià)格預(yù)測(cè)模型構(gòu)建數(shù)據(jù)準(zhǔn)備收集歷史股票價(jià)格數(shù)據(jù)，進(jìn)行預(yù)處理和特征工程，提取有用的特征和標(biāo)簽。模型評(píng)估采用交叉驗(yàn)證、滾動(dòng)預(yù)測(cè)等方法對(duì)模型進(jìn)行評(píng)估，比較不同模型的預(yù)測(cè)性能。模型構(gòu)建選擇合適的預(yù)測(cè)模型進(jìn)行訓(xùn)練，調(diào)整模型參數(shù)以達(dá)到最佳預(yù)測(cè)效果。模型優(yōu)化根據(jù)評(píng)估結(jié)果對(duì)模型進(jìn)行優(yōu)化，如集成學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等，提高預(yù)測(cè)精度和穩(wěn)定性。06高級(jí)數(shù)據(jù)分析技術(shù)綜合應(yīng)用案例通過(guò)數(shù)據(jù)分析工具，對(duì)電商網(wǎng)站的流量來(lái)源進(jìn)行細(xì)分，包括直接訪(fǎng)問(wèn)、搜索引擎、社交媒體、廣告等渠道，了解各渠道的流量貢獻(xiàn)和變化趨勢(shì)。流量來(lái)源分析構(gòu)建電商網(wǎng)站的轉(zhuǎn)化漏斗模型，分析用戶(hù)在瀏覽、加入購(gòu)物車(chē)、提交訂單、支付等環(huán)節(jié)的流失情況，找出轉(zhuǎn)化率低的關(guān)鍵環(huán)節(jié)和優(yōu)化點(diǎn)。轉(zhuǎn)化漏斗分析電商網(wǎng)站流量來(lái)源和轉(zhuǎn)化漏斗分析用戶(hù)畫(huà)像構(gòu)建基于用戶(hù)行為數(shù)據(jù)和消費(fèi)數(shù)據(jù)，通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)算法，對(duì)用戶(hù)進(jìn)行細(xì)分和標(biāo)簽化，構(gòu)建用戶(hù)畫(huà)像。精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)策略制定根據(jù)用戶(hù)畫(huà)像和營(yíng)銷(xiāo)目標(biāo)，制定個(gè)性化的營(yíng)銷(xiāo)策略，包括優(yōu)惠券發(fā)放、推薦系統(tǒng)優(yōu)化、廣告定向投放等，提高營(yíng)銷(xiāo)效果和用戶(hù)滿(mǎn)意度。用戶(hù)畫(huà)像構(gòu)建和精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)策略制定產(chǎn)品需求挖掘和迭代優(yōu)化建議提產(chǎn)品需求挖掘通過(guò)用戶(hù)調(diào)研、數(shù)據(jù)分析等手段，深入挖掘用戶(hù)對(duì)產(chǎn)品的需求和痛點(diǎn)，為產(chǎn)品迭代和優(yōu)化提供方向。迭代優(yōu)化建議提出基于產(chǎn)品需求和市場(chǎng)趨勢(shì)，結(jié)合數(shù)