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單元3管理數(shù)據(jù)表中的數(shù)據(jù)contents目錄數(shù)據(jù)概述數(shù)據(jù)清洗與整理數(shù)據(jù)可視化數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)應(yīng)用與決策01數(shù)據(jù)概述數(shù)據(jù)庫通過調(diào)用外部API接口獲取數(shù)據(jù)。API接口文件傳感器01020403通過物聯(lián)網(wǎng)傳感器采集實(shí)時數(shù)據(jù)。從關(guān)系型數(shù)據(jù)庫、非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫等存儲系統(tǒng)中獲取數(shù)據(jù)。從CSV、Excel、JSON等格式的文件中讀取數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)來源03半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)介于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)之間的數(shù)據(jù),如XML、JSON等格式的數(shù)據(jù)。01結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)具有固定格式和屬性的數(shù)據(jù),如表格中的數(shù)據(jù)。02非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)沒有固定格式和屬性的數(shù)據(jù),如文本、圖像、音頻和視頻等。數(shù)據(jù)類型數(shù)據(jù)量巨大,無法在一定時間范圍內(nèi)用常規(guī)軟件工具進(jìn)行處理的數(shù)據(jù)集合。大數(shù)據(jù)小數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)質(zhì)量數(shù)據(jù)量較小,可以用常規(guī)軟件工具進(jìn)行處理的數(shù)據(jù)集合。數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性、完整性、一致性和及時性等方面的質(zhì)量指標(biāo)。030201數(shù)據(jù)量02數(shù)據(jù)清洗與整理如果缺失值數(shù)量較少,可以直接刪除含有缺失值的行或列,但這種方法可能導(dǎo)致數(shù)據(jù)丟失,影響分析的準(zhǔn)確性。刪除含有缺失值的行或列使用某種策略或算法來填充缺失值,如使用均值、中位數(shù)、眾數(shù)、模型預(yù)測值等,這種方法可以保留更多的數(shù)據(jù),但可能引入偏差。填充缺失值如果缺失值對分析影響不大或者無法確定如何處理,可以選擇不處理。不處理缺失值處理ABCD異常值處理識別異常值通過統(tǒng)計(jì)方法(如Z分?jǐn)?shù)、IQR等)或可視化方法(如箱線圖、散點(diǎn)圖等)識別異常值。填充異常值使用某種策略或算法來填充異常值,如使用中位數(shù)、眾數(shù)、模型預(yù)測值等。刪除異常值如果異常值數(shù)量較少,可以直接刪除含有異常值的行或列。不處理如果異常值對分析影響不大或者無法確定如何處理,可以選擇不處理。識別重復(fù)值通過比較不同行之間的相似度來識別重復(fù)值。刪除重復(fù)值如果重復(fù)值數(shù)量較多,可以選擇刪除其中的一部分。合并重復(fù)值如果重復(fù)值數(shù)量較少,可以選擇合并其中的一部分。不處理如果重復(fù)值對分析影響不大或者無法確定如何處理,可以選擇不處理。重復(fù)值處理03數(shù)據(jù)可視化123用于展示分類數(shù)據(jù)和連續(xù)數(shù)據(jù)的對比關(guān)系,便于比較不同類別之間的數(shù)值大小??梢蕴砑訑?shù)據(jù)標(biāo)簽和圖例,提高圖表的可讀性??梢詫χ鶢顖D進(jìn)行著色、排序等操作,增強(qiáng)視覺效果。柱狀圖折線圖01用于展示數(shù)據(jù)隨時間或其他連續(xù)變量的變化趨勢。02可以顯示數(shù)據(jù)的波動、趨勢和周期性變化??梢蕴砑于厔菥€和公式,分析數(shù)據(jù)的規(guī)律和預(yù)測未來趨勢。03010203用于展示分類數(shù)據(jù)的占比關(guān)系,便于比較不同類別之間的比例大小。可以添加圖例和百分比標(biāo)簽,提高圖表的可讀性??梢詫︼瀳D進(jìn)行分離、著色等操作,突出重要部分或強(qiáng)調(diào)整體占比。餅圖04數(shù)據(jù)分析對數(shù)據(jù)進(jìn)行整理和分類,計(jì)算出數(shù)據(jù)的平均數(shù)、中位數(shù)、眾數(shù)等統(tǒng)計(jì)指標(biāo),以反映數(shù)據(jù)的集中趨勢和離散程度。通過圖表、圖像等形式將數(shù)據(jù)呈現(xiàn)出來,幫助人們直觀地理解數(shù)據(jù)的特點(diǎn)和分布情況。描述性分析數(shù)據(jù)可視化數(shù)據(jù)匯總推斷性分析參數(shù)估計(jì)利用樣本數(shù)據(jù)估計(jì)總體參數(shù),如總體均值、總體比例等,并給出估計(jì)的精度和可靠性。假設(shè)檢驗(yàn)根據(jù)某種假設(shè),利用樣本數(shù)據(jù)檢驗(yàn)該假設(shè)是否成立,從而對總體作出推斷。VS通過建立數(shù)學(xué)模型,分析自變量和因變量之間的關(guān)系,預(yù)測因變量的未來值。時間序列分析利用時間序列數(shù)據(jù),分析數(shù)據(jù)隨時間變化的特點(diǎn)和規(guī)律,預(yù)測未來的發(fā)展趨勢。回歸分析預(yù)測性分析05數(shù)據(jù)應(yīng)用與決策銷售策略調(diào)整通過分析銷售數(shù)據(jù),了解產(chǎn)品在市場上的表現(xiàn),從而調(diào)整銷售策略,提高銷售額。庫存管理優(yōu)化根據(jù)歷史銷售數(shù)據(jù)預(yù)測未來的需求,合理安排庫存,避免積壓和缺貨現(xiàn)象。成本控制通過分析成本數(shù)據(jù),找出成本過高的環(huán)節(jié),采取措施降低成本,提高利潤。業(yè)務(wù)決策支持基于歷史銷售數(shù)據(jù)和市場趨勢,預(yù)測未來的市場需求,提前做好生產(chǎn)和庫存準(zhǔn)備。市場需求預(yù)測通過收集和分析競爭對手的銷售數(shù)據(jù),了解競爭對手的市場份額和銷售策略,制定相應(yīng)的應(yīng)對措施。競爭對手分析根據(jù)消費(fèi)者的購買行為和偏好,將市場細(xì)分為不同的子市場,針對不同子市場制定相應(yīng)的營銷策略。市場細(xì)分市場預(yù)測新產(chǎn)品開發(fā)基于市場需求和趨勢,開發(fā)新產(chǎn)品,拓展市場份額和用戶群體。產(chǎn)品定價策略根據(jù)成本、市場需求和競爭對手的價格等因素,制定合理的產(chǎn)
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