《Python數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用》教學(xué)課件01Python數(shù)據(jù)分析概述

《Python數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用》教學(xué)課件01Python數(shù)據(jù)分析概述CATALOGUE目錄Python數(shù)據(jù)分析簡介數(shù)據(jù)處理基礎(chǔ)數(shù)據(jù)可視化統(tǒng)計分析與建模機(jī)器學(xué)習(xí)在數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用大數(shù)據(jù)處理與分布式計算01Python數(shù)據(jù)分析簡介數(shù)據(jù)分析的定義與重要性數(shù)據(jù)分析定義通過對大量數(shù)據(jù)進(jìn)行處理、清洗、轉(zhuǎn)換、建模等操作，挖掘出數(shù)據(jù)中的有用信息和規(guī)律，為決策提供支持。數(shù)據(jù)分析重要性在信息化時代，數(shù)據(jù)已經(jīng)成為企業(yè)和社會的重要資源，數(shù)據(jù)分析能夠幫助我們更好地理解和利用數(shù)據(jù)，提高決策的科學(xué)性和準(zhǔn)確性。數(shù)據(jù)可視化Python擁有豐富的數(shù)據(jù)可視化庫，可以輕松地繪制各種圖表，幫助用戶更直觀地理解數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)分析建模Python支持多種數(shù)據(jù)分析方法和模型，如回歸分析、聚類分析、時間序列分析等，可以滿足不同場景下的數(shù)據(jù)分析需求。數(shù)據(jù)處理Python提供了強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理能力，可以方便地進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗、轉(zhuǎn)換、合并等操作。Python在數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用Scikit-learn用于機(jī)器學(xué)習(xí)的庫，提供了多種數(shù)據(jù)分析方法和模型。Seaborn基于Matplotlib的數(shù)據(jù)可視化庫，提供了更高級的繪圖接口和更多樣化的圖表樣式。Matplotlib用于繪制靜態(tài)、動態(tài)、交互式的2D和3D圖形的庫。NumPy用于進(jìn)行數(shù)值計算的庫，提供了多維數(shù)組對象及一系列操作數(shù)組的函數(shù)。Pandas用于數(shù)據(jù)處理和分析的庫，提供了DataFrame等數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)以及相應(yīng)的數(shù)據(jù)處理函數(shù)。Python數(shù)據(jù)分析常用庫02數(shù)據(jù)處理基礎(chǔ)Python中的數(shù)字類型包括整數(shù)、浮點(diǎn)數(shù)和復(fù)數(shù)，支持基本的數(shù)學(xué)運(yùn)算和比較操作。數(shù)字類型字典是一種無序的鍵值對集合，用于存儲具有映射關(guān)系的數(shù)據(jù)。字典類型字符串是Python中最常用的數(shù)據(jù)類型之一，用于表示文本數(shù)據(jù)，支持多種字符串操作和方法。字符串類型列表是一種有序的數(shù)據(jù)集合，可以包含任意類型的數(shù)據(jù)，支持添加、刪除、修改和查找等操作。列表類型元組與列表類似，也是一種有序的數(shù)據(jù)集合，但元組是不可變的，即不能修改元組中的元素。元組類型0201030405數(shù)據(jù)類型與數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)對于數(shù)據(jù)中的缺失值，可以采用刪除、填充或插值等方法進(jìn)行處理。缺失值處理異常值是指與數(shù)據(jù)集中其他數(shù)據(jù)顯著不同的數(shù)據(jù)點(diǎn)，可以采用刪除、替換或保留等方法進(jìn)行處理。異常值處理數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化是將數(shù)據(jù)按比例縮放，使之落入一個小的特定區(qū)間，便于不同單位或量級的指標(biāo)能夠進(jìn)行比較和加權(quán)。數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)離散化是將連續(xù)的數(shù)據(jù)進(jìn)行分段，使其變?yōu)橐欢味坞x散化的區(qū)間，可以采用等寬、等頻或自定義等方法進(jìn)行離散化。數(shù)據(jù)離散化數(shù)據(jù)清洗與預(yù)處理可以將兩個或多個數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)相同的數(shù)據(jù)集按照某些規(guī)則進(jìn)行合并，如pandas庫中的merge()和concat()函數(shù)。數(shù)據(jù)合并根據(jù)特定的條件對數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選和過濾，以提取出感興趣的數(shù)據(jù)子集進(jìn)行分析。數(shù)據(jù)篩選通過改變數(shù)據(jù)集的形狀和結(jié)構(gòu)，使其滿足特定的分析需求，如使用pivot_table()函數(shù)創(chuàng)建透視表。數(shù)據(jù)重塑將數(shù)據(jù)從一種形式轉(zhuǎn)換為另一種形式，以便于分析和可視化，如使用apply()函數(shù)對數(shù)據(jù)進(jìn)行逐行或逐列的操作和轉(zhuǎn)換。數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換與重塑03數(shù)據(jù)可視化Matplotlib是Python中最基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)可視化庫，提供了豐富的繪圖函數(shù)和工具，可以繪制線圖、散點(diǎn)圖、柱狀圖、餅圖等多種圖形。Matplotlib介紹使用Matplotlib進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化時，一般需要先導(dǎo)入庫、準(zhǔn)備數(shù)據(jù)、創(chuàng)建圖形、繪制圖形、添加標(biāo)簽和標(biāo)題、顯示圖形等步驟。繪圖基本流程Matplotlib提供了plot()、scatter()、bar()、pie()等常用繪圖函數(shù)，分別用于繪制線圖、散點(diǎn)圖、柱狀圖、餅圖等。常用繪圖函數(shù)Matplotlib庫基礎(chǔ)Seaborn介紹Seaborn是基于Matplotlib的高級數(shù)據(jù)可視化庫，提供了更加美觀的樣式和更加豐富的可視化功能。常用繪圖函數(shù)Seaborn提供了distplot()、boxplot()、pairplot()等常用繪圖函數(shù)，分別用于繪制分布圖、箱線圖、散點(diǎn)圖矩陣等。數(shù)據(jù)集加載與預(yù)處理Seaborn內(nèi)置了多個數(shù)據(jù)集，可以直接加載使用，也可以通過pandas等庫加載外部數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。樣式與色彩設(shè)置Seaborn支持多種樣式和色彩設(shè)置，可以通過設(shè)置參數(shù)來改變圖形的外觀和色彩搭配。Seaborn庫進(jìn)階可視化PlotlyPlotly是一個交互式的Python數(shù)據(jù)可視化庫，支持多種圖形類型，并提供了豐富的交互功能。Bokeh是另一個交互式的Python數(shù)據(jù)可視化庫，專注于Web瀏覽器的交互式可視化。Dash是基于Plotly構(gòu)建的Python框架，用于構(gòu)建交互式Web應(yīng)用程序，支持實時數(shù)據(jù)更新和復(fù)雜的用戶交互。Geopandas是處理地理空間數(shù)據(jù)的Python庫，而Folium則是基于Leaflet.js的Python地圖可視化庫，二者結(jié)合可以實現(xiàn)地理空間數(shù)據(jù)的可視化。BokehDashGeopandas與Folium其他可視化工具簡介04統(tǒng)計分析與建模數(shù)據(jù)集中趨勢的度量通過平均數(shù)、中位數(shù)和眾數(shù)等指標(biāo)，刻畫數(shù)據(jù)分布的中心位置。數(shù)據(jù)離散程度的度量利用方差、標(biāo)準(zhǔn)差和四分位距等統(tǒng)計量，描述數(shù)據(jù)分布的離散程度。數(shù)據(jù)分布形態(tài)的度量通過偏態(tài)系數(shù)和峰態(tài)系數(shù)等，反映數(shù)據(jù)分布的形狀特點(diǎn)。描述性統(tǒng)計分析參數(shù)估計基于樣本數(shù)據(jù)，對總體參數(shù)進(jìn)行估計，包括點(diǎn)估計和區(qū)間估計兩種方法。假設(shè)檢驗通過構(gòu)造檢驗統(tǒng)計量，對總體參數(shù)或分布假設(shè)進(jìn)行檢驗，判斷假設(shè)是否成立。方差分析研究不同因素對觀測變量的影響程度，以及因素之間的交互作用。推斷性統(tǒng)計分析030201一元線性回歸模型建立因變量與一個自變量之間的線性關(guān)系模型，進(jìn)行參數(shù)估計和假設(shè)檢驗。多元線性回歸模型研究因變量與多個自變量之間的線性關(guān)系，分析各自變量的影響程度。線性回歸模型的診斷與優(yōu)化通過殘差分析、共線性診斷等方法，對模型進(jìn)行檢驗和優(yōu)化。線性回歸模型的應(yīng)用利用模型進(jìn)行預(yù)測、控制和分析，為實際問題提供決策支持。線性回歸模型與應(yīng)用05機(jī)器學(xué)習(xí)在數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用03機(jī)器學(xué)習(xí)分類監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)、半監(jiān)督學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等。01機(jī)器學(xué)習(xí)定義機(jī)器學(xué)習(xí)是一門研究如何通過計算的手段，利用經(jīng)驗來改善系統(tǒng)自身的性能的學(xué)科。02機(jī)器學(xué)習(xí)原理通過訓(xùn)練數(shù)據(jù)自動尋找規(guī)律，并應(yīng)用這些規(guī)律對未知數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測的算法。機(jī)器學(xué)習(xí)基本概念與原理線性回歸邏輯回歸決策樹隨機(jī)森林常見機(jī)器學(xué)習(xí)算法介紹利用數(shù)理統(tǒng)計中回歸分析，來確定兩種或兩種以上變量間相互依賴的定量關(guān)系的一種統(tǒng)計分析方法。一種廣義的線性模型，用于解決二分類問題，通過sigmoid函數(shù)將線性回歸的結(jié)果映射到[0,1]區(qū)間，表示樣本屬于某一類別的概率。一種基本的分類與回歸方法，通過遞歸地選擇最優(yōu)特征進(jìn)行劃分，構(gòu)建二叉樹結(jié)構(gòu)來對數(shù)據(jù)進(jìn)行分類或回歸。一種基于決策樹的集成學(xué)習(xí)算法，通過構(gòu)建多個決策樹并結(jié)合它們的輸出來提高模型的準(zhǔn)確性和魯棒性。ABCD信用評分利用歷史信貸數(shù)據(jù)，構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)模型來預(yù)測借款人的違約風(fēng)險，為信貸決策提供支持。推薦系統(tǒng)根據(jù)用戶的歷史行為數(shù)據(jù)，構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)模型來預(yù)測用戶可能感興趣的內(nèi)容，并生成個性化推薦列表。金融市場預(yù)測利用歷史金融數(shù)據(jù)，構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)模型來預(yù)測股票、債券等金融產(chǎn)品的價格走勢，為投資決策提供參考。醫(yī)療診斷通過分析醫(yī)療影像數(shù)據(jù)，利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法自動檢測病變，輔助醫(yī)生進(jìn)行診斷。機(jī)器學(xué)習(xí)在數(shù)據(jù)分析中的實踐案例06大數(shù)據(jù)處理與分布式計算大數(shù)據(jù)定義大數(shù)據(jù)是指無法在一定時間范圍內(nèi)用常規(guī)軟件工具進(jìn)行捕捉、管理和處理的數(shù)據(jù)集合，是需要新處理模式才能具有更強(qiáng)的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產(chǎn)。大數(shù)據(jù)特征大數(shù)據(jù)具有4V特征，即Volume（數(shù)據(jù)體量巨大）、Velocity（處理速度快）、Variety（數(shù)據(jù)類型繁多）和Veracity（真實性）。大數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)大數(shù)據(jù)處理面臨的主要挑戰(zhàn)包括數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)安全等方面。大數(shù)據(jù)概念及挑戰(zhàn)分布式計算概念分布式計算是一種計算方法，和集中式計算是相對的。隨著計算技術(shù)的發(fā)展，有些應(yīng)用需要非常巨大的計算能力才能完成，如果采用集中式計算，需要耗費(fèi)相當(dāng)長的時間來完成。分布式計算將該應(yīng)用分解成許多小的部分，分配給多臺計算機(jī)進(jìn)行處理。這樣可以節(jié)約整體計算時間，大大提高計算效率。分布式計算框架常見的分布式計算框架包括Hadoop、Spark、Flink等。其中，Hadoop是一個由Apache基金會所開發(fā)的分布式系統(tǒng)基礎(chǔ)架構(gòu)，用戶可以在不了解分布式底層細(xì)節(jié)的情況下，開發(fā)分布式程序。Spark是加州大學(xué)伯克利分校AMP實驗室開發(fā)的通用大數(shù)據(jù)處理框架，具有處理速度快、易用性好、通用性強(qiáng)和隨處運(yùn)行等特點(diǎn)。Flink是由Apache軟件基金會開發(fā)的流處理框架，用于在無邊界和有邊界數(shù)據(jù)流上進(jìn)行有狀態(tài)的計算。分布式計算原理及框架介紹Spark概述Spark是一個快速、通用的大數(shù)據(jù)處理引擎，具有高性能、易用性和通用性等特點(diǎn)。它提供了Java、Scala、Python和R等語言的API，并支持SQL查詢和流式處理等多種應(yīng)用場景。Spark核心組件Spark的核心組件包括SparkCore、SparkSQL、SparkStreaming、MLlib和GraphX等。其中，SparkCore是Spark的基礎(chǔ)組件，提供了分布式任務(wù)調(diào)度、內(nèi)存管理和容錯等核