數(shù)據(jù)需求分析與建模課件

數(shù)據(jù)需求分析與建模課件目錄CONTENCT數(shù)據(jù)需求分析數(shù)據(jù)源與數(shù)據(jù)收集數(shù)據(jù)模型基礎數(shù)據(jù)分析方法數(shù)據(jù)可視化數(shù)據(jù)需求分析與建模實踐案例01數(shù)據(jù)需求分析定義目標定義與目標數(shù)據(jù)需求分析是指通過收集、整理和分析信息，確定數(shù)據(jù)需求的過程，旨在滿足組織或項目的特定目標。確保數(shù)據(jù)的準確性、完整性、一致性和及時性，同時優(yōu)化數(shù)據(jù)資源的分配和管理。減少數(shù)據(jù)冗余和沖突支持決策制定提升數(shù)據(jù)分析效果準確的數(shù)據(jù)需求分析可以避免數(shù)據(jù)重復和沖突，提高數(shù)據(jù)質量和使用效率。明確的數(shù)據(jù)需求有助于組織做出基于事實的決策，提高決策的準確性和有效性。合理的數(shù)據(jù)需求分析有助于選擇合適的數(shù)據(jù)來源和分析方法，提高數(shù)據(jù)分析的準確性和可信度。數(shù)據(jù)需求分析的重要性3.確定數(shù)據(jù)需求：根據(jù)組織或項目的目標和現(xiàn)有數(shù)據(jù)情況，確定所需的數(shù)據(jù)項、數(shù)據(jù)類型、數(shù)據(jù)格式和數(shù)據(jù)頻率等。2.收集和分析相關數(shù)據(jù)：通過調查、訪談和文檔審查等方式收集數(shù)據(jù)，然后對數(shù)據(jù)進行清洗、分類和歸納整理。1.明確組織或項目的目標和戰(zhàn)略。4.制定數(shù)據(jù)管理計劃：根據(jù)數(shù)據(jù)需求分析結果，制定數(shù)據(jù)收集、存儲、處理和應用等方面的計劃。5.評估和調整：對數(shù)據(jù)需求進行分析和評估，根據(jù)實際效果進行調整和優(yōu)化。數(shù)據(jù)需求分析的流程02數(shù)據(jù)源與數(shù)據(jù)收集80%80%100%數(shù)據(jù)源分類包括公司或組織的數(shù)據(jù)庫、日志文件、表單等，反映內部業(yè)務運營和管理情況。包括公共數(shù)據(jù)來源、行業(yè)報告、市場研究等，反映外部環(huán)境、競爭對手和市場趨勢。如微博、微信、Facebook等社交媒體平臺，包含大量用戶生成的內容和行為數(shù)據(jù)。內部數(shù)據(jù)源外部數(shù)據(jù)源社交媒體數(shù)據(jù)源01020304爬蟲技術API接口問卷調查數(shù)據(jù)交換數(shù)據(jù)收集方法通過在線或紙質問卷，收集特定群體的信息和反饋。通過調用第三方服務提供的API接口，獲取結構化數(shù)據(jù)。通過程序自動訪問網(wǎng)站并提取結構化數(shù)據(jù)，如HTML表格、JSON等格式的數(shù)據(jù)。與其他組織或機構進行數(shù)據(jù)交換，獲取與自身業(yè)務相關的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)清洗數(shù)據(jù)轉換數(shù)據(jù)聚合數(shù)據(jù)標準化數(shù)據(jù)清洗與預處理去除重復、無效或錯誤的數(shù)據(jù)，處理缺失值和異常值，確保數(shù)據(jù)質量和準確性。將數(shù)據(jù)從一種格式轉換為另一種格式，如從CSV轉換為Excel，以便更好地進行分析和可視化。將多個來源的數(shù)據(jù)聚合在一起，整合成一個統(tǒng)一的數(shù)據(jù)集，便于后續(xù)分析和建模。將不同量綱的數(shù)據(jù)進行標準化處理，使不同數(shù)據(jù)之間具有可比性和可加性。03數(shù)據(jù)模型基礎數(shù)據(jù)模型是對現(xiàn)實世界數(shù)據(jù)特征的抽象，它描述了數(shù)據(jù)的結構、屬性、關系和約束等特征。數(shù)據(jù)模型定義數(shù)據(jù)模型是連接現(xiàn)實世界和計算機世界的橋梁，它使得計算機能夠理解和處理現(xiàn)實世界中的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)模型的作用數(shù)據(jù)模型定義概念模型邏輯模型物理模型數(shù)據(jù)模型分類邏輯模型是一種面向計算機的模型，它描述了數(shù)據(jù)之間的邏輯關系和約束條件，便于計算機處理和操作。物理模型是一種面向存儲設備的模型，它描述了數(shù)據(jù)在存儲設備中的物理結構和存儲方式。概念模型是一種面向用戶的模型，它描述了現(xiàn)實世界中數(shù)據(jù)的概念和屬性，便于用戶理解和使用。0102030405需求分析了解用戶的需求和數(shù)據(jù)特征，明確建模的目的和范圍。概念設計根據(jù)需求分析結果，設計概念模型，確定數(shù)據(jù)的屬性、關系和約束等特征。邏輯設計將概念模型轉化為邏輯模型，確定數(shù)據(jù)的邏輯結構和操作規(guī)則。物理設計將邏輯模型轉化為物理模型，確定數(shù)據(jù)的物理結構和存儲方式。模型實現(xiàn)將物理模型轉化為計算機可執(zhí)行的代碼，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的存儲和操作。數(shù)據(jù)模型構建流程04數(shù)據(jù)分析方法對數(shù)據(jù)進行整理、歸納、總結，并對其分布特征進行描述。描述性統(tǒng)計推論性統(tǒng)計時間序列分析通過樣本數(shù)據(jù)對總體進行推斷，如假設檢驗、方差分析、回歸分析等。對按時間順序排列的數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析和預測，如時間序列回歸、季節(jié)性分析等。030201統(tǒng)計分析關聯(lián)規(guī)則挖掘聚類分析異常檢測序列挖掘數(shù)據(jù)挖掘01020304從大量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)項集之間的有趣關系。將數(shù)據(jù)按照某種相似性度量分成若干個不同的簇。發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的離群點或異常值。發(fā)現(xiàn)序列數(shù)據(jù)中的模式和規(guī)則。010203監(jiān)督學習無監(jiān)督學習強化學習機器學習利用已知輸入和輸出的數(shù)據(jù)進行訓練，如分類、回歸等。在沒有標簽的情況下對數(shù)據(jù)進行聚類、降維等操作。通過與環(huán)境的交互來學習策略，以達到一定的目標。將文本分為不同的類別，如垃圾郵件分類、情感分析等。文本分類將相似的文本聚集成簇，如主題模型等。文本聚類從文本中提取出關鍵信息，如命名實體識別、關系抽取等。信息抽取根據(jù)一定的規(guī)則生成文本，如機器翻譯、自動摘要等。文本生成文本分析05數(shù)據(jù)可視化強大的數(shù)據(jù)可視化工具，支持多種數(shù)據(jù)源，提供豐富的圖表類型和美觀的數(shù)據(jù)可視化界面。Tableau微軟出品的商業(yè)智能工具，提供強大的數(shù)據(jù)可視化功能，支持快速創(chuàng)建交互式圖表和儀表板。PowerBI一種JavaScript庫，可用于創(chuàng)建高度自定義的數(shù)據(jù)可視化效果，但需要一定的編程技能。D3.js數(shù)據(jù)可視化工具與技術通過數(shù)據(jù)可視化，將復雜的數(shù)據(jù)關系以直觀的方式呈現(xiàn)，幫助業(yè)務人員更好地理解數(shù)據(jù)。業(yè)務分析報告通過數(shù)據(jù)可視化，將大量的數(shù)據(jù)信息整合成有意義的圖表和儀表板，為決策者提供有力的決策支持。決策支持通過數(shù)據(jù)可視化，可以幫助數(shù)據(jù)分析師和數(shù)據(jù)科學家深入探索數(shù)據(jù)的分布和關系，發(fā)現(xiàn)新的數(shù)據(jù)洞察。數(shù)據(jù)探索數(shù)據(jù)可視化應用場景在開始可視化之前，需要明確可視化的目標，例如是展示數(shù)據(jù)的分布、關系還是趨勢。明確可視化目標選擇合適的圖表類型保持簡潔可交互性根據(jù)數(shù)據(jù)類型和目標，選擇合適的圖表類型，如柱狀圖、折線圖、餅圖等。避免在一張圖表上堆砌過多的數(shù)據(jù)和信息，保持圖表的簡潔和易讀性。盡可能提供圖表的交互功能，如篩選、鉆取等，以提高用戶與數(shù)據(jù)的交互體驗。數(shù)據(jù)可視化最佳實踐06數(shù)據(jù)需求分析與建模實踐案例通過數(shù)據(jù)挖掘方法，分析電商用戶的購買行為、瀏覽行為等，幫助企業(yè)了解用戶需求，優(yōu)化產(chǎn)品設計和營銷策略。總結詞該案例旨在通過數(shù)據(jù)挖掘方法，對電商用戶的各種行為進行分析，包括購買行為、瀏覽行為等，以幫助企業(yè)更好地了解用戶需求，優(yōu)化產(chǎn)品設計和營銷策略，提高銷售業(yè)績。詳細描述案例一：電商用戶行為分析總結詞利用大數(shù)據(jù)技術和分析方法，對物流行業(yè)的數(shù)據(jù)進行建模和分析，提高物流效率，降低成本。詳細描述該案例介紹了如何利用大數(shù)據(jù)技術和分析方法，對物流行業(yè)的數(shù)據(jù)進行建模和分析，以實現(xiàn)物流效率的提高和成本的降低。包括路徑規(guī)劃、運輸優(yōu)化等方面。案例二：物流行業(yè)數(shù)據(jù)建模與分析通過構建信用評分模型，對借款人的信用狀況進行評估，為金融行業(yè)提供決策支持。該案例介紹了如何通過構建信用評分模型，對借款人的信用狀況進行評估，為金融行業(yè)提供決策支持，包括貸款審批、風險管理等方面。案例三：金融行業(yè)信用評分模型構建詳細描述總結詞總結詞通過病歷數(shù)據(jù)的挖掘和分析，發(fā)現(xiàn)疾病之間的關聯(lián)和規(guī)律，為臨床診斷和治療提供參考。詳細描述該案例介紹了如何通過病歷數(shù)據(jù)的挖掘和分析，發(fā)現(xiàn)疾病之間的關聯(lián)和規(guī)律，為臨床診斷和治療提供參考，包括疾病診斷、用藥推薦