數(shù)據(jù)分析的集中常用方法課件

數(shù)據(jù)分析的集中常用方法課件contents目錄數(shù)據(jù)分析概述數(shù)據(jù)收集與整理常用統(tǒng)計分析方法數(shù)據(jù)可視化方法常用機器學習算法案例分析與應用01數(shù)據(jù)分析概述數(shù)據(jù)分析是指通過統(tǒng)計方法和分析工具對數(shù)據(jù)進行分析、挖掘和解釋，以提取數(shù)據(jù)中的有用信息，為決策提供支持和參考。數(shù)據(jù)分析是一種科學方法，旨在探索數(shù)據(jù)的內在規(guī)律和特征，揭示數(shù)據(jù)中所蘊含的現(xiàn)象和問題，為科學研究、商業(yè)智能、決策支持等領域提供重要的支持和幫助。數(shù)據(jù)分析的定義數(shù)據(jù)是現(xiàn)代企業(yè)和組織最重要的資產之一，通過對數(shù)據(jù)進行有效分析，可以更好地了解市場需求、客戶特征、業(yè)務運營等方面的情況，為決策提供科學依據(jù)。數(shù)據(jù)分析可以幫助企業(yè)和組織識別市場趨勢、預測未來發(fā)展、優(yōu)化資源配置、提高生產效率、降低成本等方面具有重要的作用。數(shù)據(jù)分析的重要性數(shù)據(jù)收集數(shù)據(jù)清洗數(shù)據(jù)分析結果解釋數(shù)據(jù)分析的步驟與流程對收集到的數(shù)據(jù)進行清洗和預處理，包括缺失值填充、異常值處理、數(shù)據(jù)轉換等操作，以確保數(shù)據(jù)的準確性和可信度。運用統(tǒng)計分析、機器學習、數(shù)據(jù)挖掘等技術對數(shù)據(jù)進行深入分析和挖掘，提取數(shù)據(jù)中的有用信息，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的規(guī)律和趨勢。對分析結果進行解釋和總結，將分析結果轉化為實際應用場景中的洞察和建議，為決策提供支持和參考。根據(jù)分析目標和需求，收集相關的數(shù)據(jù)源和數(shù)據(jù)類型，確保數(shù)據(jù)的準確性和完整性。02數(shù)據(jù)收集與整理通過制定問卷，針對特定群體進行調查，獲取相關數(shù)據(jù)。調查問卷利用數(shù)據(jù)庫技術，從已存在的數(shù)據(jù)庫中提取所需數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)庫查詢通過API接口從網站或應用程序中獲取數(shù)據(jù)。API接口使用爬蟲程序在網絡上自動收集數(shù)據(jù)。爬蟲技術數(shù)據(jù)收集的方法數(shù)據(jù)篩選將數(shù)據(jù)從一種形式轉換為另一種形式，便于分析。數(shù)據(jù)轉換數(shù)據(jù)合并數(shù)據(jù)分組01020403按照一定標準對數(shù)據(jù)進行分組，便于統(tǒng)計和分析。去除無效和錯誤數(shù)據(jù)，對數(shù)據(jù)進行初步篩選。將多個數(shù)據(jù)集合并為一個大表，便于后續(xù)分析。數(shù)據(jù)整理的技巧對數(shù)據(jù)進行初步處理，如缺失值填充、異常值處理等。數(shù)據(jù)預處理將數(shù)據(jù)從一種形式轉換為另一種形式，便于分析。數(shù)據(jù)轉換驗證數(shù)據(jù)的正確性和完整性，確保數(shù)據(jù)質量。數(shù)據(jù)驗證將清洗后的數(shù)據(jù)發(fā)布到指定的存儲位置，供后續(xù)分析使用。數(shù)據(jù)發(fā)布數(shù)據(jù)清洗的步驟03常用統(tǒng)計分析方法VS描述數(shù)據(jù)集中趨勢的指標有平均數(shù)、中位數(shù)和眾數(shù)。平均數(shù)反映數(shù)據(jù)集中程度和平均水平；中位數(shù)是將數(shù)據(jù)按大小順序排列，位于中間位置的數(shù)值，當數(shù)據(jù)個數(shù)為奇數(shù)時，中位數(shù)是中間那個數(shù)，當數(shù)據(jù)個數(shù)為偶數(shù)時，中位數(shù)是中間兩個數(shù)的平均數(shù)；眾數(shù)是一組數(shù)據(jù)中出現(xiàn)次數(shù)最多的數(shù)據(jù)。離散程度描述數(shù)據(jù)離散程度的指標有方差、標準差和極差。方差是數(shù)據(jù)各觀測值與平均值之差的平方的平均數(shù)；標準差是方差的算術平方根，是反映一組數(shù)據(jù)離散程度最常用的一種量化形式；極差是指一組數(shù)據(jù)中最大值與最小值之間的差。集中趨勢描述性統(tǒng)計分析先假設原假設成立，根據(jù)樣本數(shù)據(jù)計算出統(tǒng)計量的值，再根據(jù)預先設定的顯著性水平，確定拒絕原假設的條件。如果樣本數(shù)據(jù)導致的統(tǒng)計量大于顯著性水平所對應的臨界值，則拒絕原假設；否則，接受原假設。假設檢驗的基本思想第一步，提出原假設和備擇假設；第二步，選擇合適的統(tǒng)計方法計算統(tǒng)計量；第三步，根據(jù)顯著性水平確定臨界值；第四步，比較統(tǒng)計量與臨界值的大小，做出是否拒絕原假設的判斷。假設檢驗的步驟假設檢驗將數(shù)據(jù)分成若干組，每組內的數(shù)據(jù)差異較小，而組與組之間的差異較大。通過比較各組的平均數(shù)來檢驗組間是否存在顯著差異。第一步，提出原假設和備擇假設；第二步，計算組內方差和組間方差；第三步，根據(jù)方差分析表計算統(tǒng)計量F值；第四步，根據(jù)顯著性水平確定臨界值Fα；第五步，比較F值與Fα的大小，做出是否拒絕原假設的判斷。方差分析的基本思想方差分析的步驟方差分析回歸分析的概念回歸分析是研究因變量與自變量之間相互關系的一種統(tǒng)計方法。當因變量與自變量之間存在線性關系時，稱為線性回歸分析。當因變量與自變量之間存在非線性關系時，稱為非線性回歸分析。回歸分析的步驟第一步，確定因變量和自變量；第二步，建立回歸方程；第三步，進行回歸分析假設檢驗；第四步，根據(jù)回歸方程進行預測和分析。回歸分析04數(shù)據(jù)可視化方法熱力圖通過顏色的深淺表示數(shù)據(jù)的大小，便于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的分布規(guī)律。散點圖用于展示兩個變量之間的關系。餅圖用于顯示各部分在整體中所占的比例。柱狀圖用于比較不同類別之間的數(shù)據(jù)，特別是當類別名稱過長或數(shù)量過多時。折線圖用于顯示數(shù)據(jù)隨時間的變化趨勢。圖表類型及選擇使用對比鮮明的顏色來區(qū)分不同的類別或變量，以便更直觀地觀察數(shù)據(jù)。標簽應簡潔明了，避免使用過多的文字，可以考慮使用縮寫或符號代替。數(shù)據(jù)顏色與標簽設置數(shù)據(jù)趨勢與異常值識別使用趨勢線來描繪數(shù)據(jù)的演變過程，對于異常值進行標記和說明。通過箱線圖、控制圖等方法來識別異常值，判斷其是否對整體數(shù)據(jù)產生重大影響。05常用機器學習算法決策樹是一種簡單且易于理解的分類算法，通過構建一個樹結構的模型來對數(shù)據(jù)進行分類。決策樹K最近鄰算法支持向量機K最近鄰算法是一種基于實例的學習算法，它將數(shù)據(jù)分類到最接近的類別。支持向量機是一種基于間隔最大化的分類算法，它能夠將數(shù)據(jù)分隔成不同的類別。030201分類算法K均值聚類是一種常見的聚類算法，它將數(shù)據(jù)劃分為K個不同的簇。K均值聚類層次聚類是一種基于距離的聚類算法，它能夠將數(shù)據(jù)劃分為一個嵌套的層次結構。層次聚類DBSCAN聚類是一種基于密度的聚類算法，它能夠發(fā)現(xiàn)任意形狀的簇。DBSCAN聚類聚類算法線性回歸是一種常見的回歸算法，它能夠擬合一個線性模型來預測連續(xù)變量。線性回歸嶺回歸是一種處理共線性的回歸算法，它能夠提高模型的預測精度。嶺回歸Lasso回歸是一種能夠進行特征選擇的回歸算法，它能夠發(fā)現(xiàn)與目標變量相關的特征。Lasso回歸回歸算法t-SNEt-SNE是一種非線性降維算法，它能夠將數(shù)據(jù)投影到一個二維平面上。主成分分析主成分分析是一種常見的降維算法，它能夠將數(shù)據(jù)投影到一個低維空間中。LDALDA是一種線性降維算法，它能夠將數(shù)據(jù)投影到一個低維空間中，同時保持類別信息。降維算法06案例分析與應用總結詞：通過機器學習算法快速識別異常交易行為，準確檢測信用卡欺詐行為。詳細描述1.數(shù)據(jù)來源：銀行信用卡交易數(shù)據(jù)。2.特征提?。豪媒灰讜r間、交易地點、交易金額等特征，計算出每筆交易的風險分數(shù)。3.模型構建：采用機器學習算法，如樸素貝葉斯、支持向量機等，訓練模型并優(yōu)化參數(shù)。4.結果評估：通過交叉驗證和ROC曲線評估模型性能，判斷是否能夠準確檢測信用卡欺詐行為。案例一：信用卡欺詐檢測總結詞：通過對電商用戶行為數(shù)據(jù)的挖掘和分析，實現(xiàn)用戶細分、購買預測等應用。案例二：電商用戶行為分析案例二：電商用戶行為分析01詳細描述021.數(shù)據(jù)來源：電商用戶行為數(shù)據(jù)，包括瀏覽、搜索、購買、評價等數(shù)據(jù)。032.數(shù)據(jù)預處理：對數(shù)據(jù)進行清洗、去重、異常值處理等操作，提高數(shù)據(jù)質量。01提取用戶行為特征，如購買頻率、購買時間、購買商品類別等特征。3.特征提取02采用聚類分析、關聯(lián)規(guī)則挖掘、決策樹等算法，對用戶行為數(shù)據(jù)進行挖掘和分析。4.模型構建03通過準確率、召回率等指標評估模型性能，判斷是否能夠實現(xiàn)用戶細分、購買預測等應用。5.結果評估案例二：電商用戶行為分析總結詞：通過分析歷史股票數(shù)據(jù)和市場信息，預測未來股票價格趨勢。案例三：股票價格預測詳細描述1.數(shù)據(jù)來源：歷史股票數(shù)據(jù)和市場信息，包括股票價格、成交量、市盈率等數(shù)據(jù)。2.數(shù)據(jù)預處理：對數(shù)據(jù)進行清洗、去重、異常值處理等操作，提高數(shù)據(jù)質量。案例三：股票價格預測4.模型構建采用時間序列分析、回歸分析等算法，建立預測模型并優(yōu)化參數(shù)。5.結果評估通過均方誤差、均方根誤差等指標評估模型性能，判斷是否能夠準確預測未來股票價格趨勢。3.特征提取提取歷史股票價格、成交量、市盈率等特征，以及市場信息特征，如宏觀經濟指標、政策因素等。案例三：股票價格預測總結詞：通過對圖像數(shù)據(jù)的分析和處理，實現(xiàn)人臉識別、物體檢測等應用。案例四：圖像識別應用123詳細描述1.數(shù)據(jù)來源：圖像數(shù)據(jù)，包括人臉照片、物體圖片等。2.數(shù)據(jù)預處理：對圖像進行預處理操作，如灰度化、二值化、