數據分析基礎知識課件

數據分析基礎知識課件目錄contents數據分析概述數據收集與整理數據可視化數據分析方法大數據處理技術數據挖掘技術數據運營與增長策略數據分析概述01數據分析定義通過對大量數據進行收集、整理、處理、分析和解釋，提取有用信息并形成結論的過程。數據分析重要性在信息化時代，數據已經成為企業(yè)和社會的重要資源，數據分析能夠幫助人們更好地理解和利用數據，為決策提供支持，推動業(yè)務發(fā)展和社會進步。數據分析定義與重要性科研領域數據挖掘、機器學習、深度學習等。政府領域城市規(guī)劃、交通管理、環(huán)境監(jiān)測等。醫(yī)療領域疾病預測、藥物研發(fā)、醫(yī)療管理等。商業(yè)領域市場分析、用戶行為分析、銷售預測、客戶關系管理等。金融領域風險管理、投資分析、信用評估等。數據分析應用領域職業(yè)發(fā)展數據分析師可以通過不斷學習和實踐，提升自己的技能水平，進而發(fā)展成為高級數據分析師、大數據工程師、大數據運維工程師等職業(yè)。市場需求隨著大數據時代的到來，數據分析師的需求越來越大，成為當前最熱門的職業(yè)之一。技能要求數據分析師需要具備統(tǒng)計學、編程、業(yè)務理解、數據可視化等技能。薪資水平數據分析師的薪資水平較高，具有較大的發(fā)展空間。數據分析師職業(yè)前景數據收集與整理02企業(yè)內部的數據庫、業(yè)務系統(tǒng)、日志文件等。內部數據公開數據集、第三方數據提供商、社交媒體等。外部數據數據來源及類型如關系型數據庫中的表數據，具有固定的數據結構和類型。結構化數據非結構化數據半結構化數據如文本、圖像、音頻、視頻等，沒有固定的數據結構和類型。如XML、JSON等格式的數據，具有一定的數據結構但不夠規(guī)范化。030201數據來源及類型網絡爬蟲API接口調用問卷調查實驗法數據收集方法通過編寫程序自動抓取網頁上的數據，適用于收集公開網站上的數據。通過設計問卷并發(fā)送給目標人群收集數據，適用于收集用戶反饋、市場需求等方面的數據。通過調用第三方提供的API接口獲取數據，適用于收集規(guī)范化、結構化的數據。通過設計實驗并收集實驗數據來驗證假設或探究問題，適用于科學研究或產品測試等領域。根據數據的分布情況和業(yè)務背景選擇合適的缺失值填充方法，如均值填充、中位數填充、眾數填充等。通過統(tǒng)計方法或業(yè)務經驗識別異常值，并進行相應的處理，如刪除、替換或保留。數據清洗與整理技巧異常值處理缺失值處理數據轉換：將數據轉換為適合分析的格式或類型，如文本轉換為數值、分類變量轉換為啞變量等。數據清洗與整理技巧03數據分組將數據按照某些字段進行分組，并對每個組進行統(tǒng)計描述或可視化展示。01數據排序按照指定的字段或規(guī)則對數據進行排序，以便更好地觀察數據的分布和規(guī)律。02數據篩選根據特定的條件對數據進行篩選，提取出符合要求的數據子集進行分析。數據清洗與整理技巧數據可視化03功能強大的數據可視化工具，支持多種數據源連接，提供豐富的圖表類型和交互式分析功能。TableauPowerBISeabornPlotly微軟推出的商業(yè)智能工具，集成了數據連接、數據建模、數據可視化和報表分享等功能。基于Python的數據可視化庫，提供高質量的圖表和豐富的定制選項。專注于動態(tài)交互式圖表制作的工具，支持Python、R、MATLAB等多種語言。常用數據可視化工具介紹適用于比較不同類別數據的數量或占比，設計時應考慮顏色、標簽等元素的運用。柱狀圖與條形圖適用于展示時間序列數據或連續(xù)變量的變化趨勢，設計時應關注線條粗細、顏色等視覺元素的設置。折線圖與面積圖適用于展示兩個變量之間的關系或分布，設計時應考慮點的大小、顏色等屬性的映射。散點圖與氣泡圖適用于展示大量數據的分布或層次結構，設計時應關注顏色深淺、面積大小等視覺元素的呈現。熱力圖與樹狀圖圖表類型選擇及設計原則數據準備準備好需要展示的數據，并進行必要的預處理和清洗。交互功能實現添加交互功能，如鼠標懸停提示、篩選器、時間軸等，提高用戶體驗和數據探索效率。圖表設計選擇合適的圖表類型，并進行相應的設計和美化，包括顏色、標簽、動畫效果等元素的設置。選擇合適的工具根據需求選擇合適的動態(tài)交互式圖表制作工具，如Plotly、Bokeh等。動態(tài)交互式圖表制作數據分析方法04描述性統(tǒng)計分析使用圖表、圖像等方式直觀展示數據分布和特征。計算均值、中位數和眾數等指標，了解數據中心的位置。計算方差、標準差等指標，了解數據的波動情況。通過觀察數據分布直方圖、QQ圖等，判斷數據是否符合正態(tài)分布等特定分布形態(tài)。數據可視化集中趨勢度量離散程度度量數據分布形態(tài)根據樣本數據對總體參數進行假設，并通過統(tǒng)計量進行檢驗，判斷假設是否成立。假設檢驗根據樣本數據計算總體參數的置信區(qū)間，評估參數的真實值可能落入的范圍。置信區(qū)間估計比較不同組別數據的均值差異是否顯著，分析因素對結果變量的影響。方差分析研究變量之間的相關關系，建立回歸模型預測因變量的取值。相關與回歸分析推論性統(tǒng)計分析線性回歸模型建立自變量與因變量之間的線性關系，實現預測和解釋。決策樹與隨機森林通過樹形結構對數據進行分類或回歸預測，隨機森林可進一步提高預測精度。支持向量機在高維空間中尋找最優(yōu)超平面，實現分類或回歸預測。神經網絡與深度學習模擬人腦神經元連接方式，構建復雜網絡結構進行預測和分類。預測模型構建與優(yōu)化大數據處理技術05大數據定義大數據是指無法在一定時間范圍內用常規(guī)軟件工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發(fā)現力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。大數據特點數據量大、數據類型繁多、處理速度快、價值密度低。大數據概念及特點批處理技術主要針對大規(guī)模靜態(tài)數據集，進行批量處理，如HadoopMapReduce等。流處理技術針對實時、動態(tài)生成的數據流進行處理，如ApacheStorm、ApacheFlink等。圖處理技術用于處理大規(guī)模的圖結構數據，如GooglePregel、ApacheGiraph等。機器學習技術從數據中自動學習規(guī)律和模式，用于預測和決策，如TensorFlow、PyTorch等。大數據處理技術框架金融行業(yè)通過大數據分析消費者行為，優(yōu)化庫存管理、提高營銷效果等。零售行業(yè)醫(yī)療行業(yè)智慧城市01020403通過大數據實現智能交通、智能安防、環(huán)境監(jiān)測等。利用大數據進行風險控制、客戶畫像、智能投顧等。利用大數據進行疾病預測、個性化治療、醫(yī)療資源優(yōu)化等。大數據在各行各業(yè)應用案例數據挖掘技術06數據挖掘是從大量數據中提取出有用信息和知識的過程，通過特定算法對數據進行處理和分析，發(fā)現數據之間的潛在關系和規(guī)律，為決策提供支持。數據挖掘定義數據挖掘過程包括數據準備、數據探索、模型構建、模型評估和結果解釋等步驟。其中，數據準備包括數據清洗、數據集成和數據變換等處理；數據探索是對數據進行初步分析，發(fā)現數據的分布規(guī)律和異常值；模型構建是選擇適當的算法構建模型；模型評估是對構建的模型進行評估和優(yōu)化；結果解釋是將挖掘結果以可視化等方式呈現給用戶。數據挖掘過程數據挖掘定義和過程分類算法分類算法是通過對已知類別的樣本進行學習，建立一個分類模型，用于預測新樣本的類別。常見的分類算法包括決策樹、支持向量機、樸素貝葉斯等。關聯規(guī)則挖掘關聯規(guī)則挖掘是尋找數據集中項之間的有趣關系，即滿足一定支持度和置信度的規(guī)則。常見的關聯規(guī)則挖掘算法包括Apriori、FP-Growth等。神經網絡神經網絡是一種模擬人腦神經元結構的計算模型，通過訓練可以學習到輸入和輸出之間的復雜關系。常見的神經網絡包括多層感知器、卷積神經網絡、循環(huán)神經網絡等。聚類算法聚類算法是將數據集劃分為若干個簇，使得同一簇內的數據盡可能相似，不同簇間的數據盡可能不同。常見的聚類算法包括K-means、層次聚類、DBSCAN等。常用數據挖掘算法介紹金融領域：數據挖掘在金融領域的應用包括信用評分、欺詐檢測、股票預測等。例如，利用分類算法對客戶的信用歷史、財務狀況等信息進行分析，可以預測客戶的信用風險。醫(yī)療領域：數據挖掘在醫(yī)療領域的應用包括疾病診斷、藥物研發(fā)、患者管理等。例如，利用聚類算法對基因表達數據進行分析，可以發(fā)現具有相似表達模式的基因群，為疾病診斷和治療提供支持。電子商務：數據挖掘在電子商務領域的應用包括用戶行為分析、商品推薦、銷售預測等。例如，利用關聯規(guī)則挖掘算法分析用戶的購物歷史和瀏覽行為，可以發(fā)現商品之間的關聯關系，為用戶提供個性化的商品推薦服務。社會網絡分析：數據挖掘在社會網絡分析中的應用包括社交網絡分析、輿情監(jiān)測、推薦系統(tǒng)等。例如，利用神經網絡對社交網絡中的用戶關系和文本信息進行分析，可以預測用戶的興趣和行為傾向，為廣告投放和個性化推薦提供支持。數據挖掘在各行各業(yè)應用案例數據運營與增長策略07用戶畫像概念根據用戶行為、屬性、興趣等多維度數據，構建全面、立體的用戶形象。標簽體系建立設計合理的標簽體系，對用戶進行準確分類和描述，為后續(xù)精準營銷提供基礎。數據來源與處理收集用戶相關數據，進行清洗、整合和標準化處理，確保數據質量。用戶畫像構建和標簽管理基于用戶畫像和標簽，制定針對不同用戶群體的個性化營銷策略，提高營銷效果。精準營銷策略應用協同過濾、內容推薦等算法，為用戶提供個性化的產品或服務推薦。個性化推薦算法