《EDA技能訓(xùn)練》課件

EDA技能訓(xùn)練數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)技能，掌握EDA技巧能夠幫助你快速理解數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)隱藏的模式和規(guī)律，并為后續(xù)的建模工作奠定堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。課程大綱數(shù)據(jù)收集數(shù)據(jù)清洗數(shù)據(jù)探索數(shù)據(jù)分析EDA是什么?數(shù)據(jù)清洗處理數(shù)據(jù)中的錯(cuò)誤、重復(fù)項(xiàng)和缺失值，確保數(shù)據(jù)質(zhì)量。數(shù)據(jù)探索探索數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)、分布、趨勢(shì)和關(guān)系，以便更好地理解數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)可視化用圖表和圖形來(lái)展示數(shù)據(jù)，以便更容易地理解和發(fā)現(xiàn)模式。EDA的必要性1深入了解數(shù)據(jù)EDA可以幫助我們更好地理解數(shù)據(jù)的特征和結(jié)構(gòu)，包括數(shù)據(jù)類型、分布、趨勢(shì)和模式。2發(fā)現(xiàn)潛在問(wèn)題EDA可以幫助我們識(shí)別數(shù)據(jù)中的異常值、缺失值、重復(fù)值等問(wèn)題，以及數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題。3為模型構(gòu)建提供依據(jù)EDA可以幫助我們選擇合適的模型，以及確定模型的輸入特征和參數(shù)。如何開(kāi)始EDA1數(shù)據(jù)收集確定你需要什么樣的數(shù)據(jù)，從哪里獲取數(shù)據(jù)，并確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量。2數(shù)據(jù)清洗處理數(shù)據(jù)中的錯(cuò)誤、缺失值、重復(fù)值、異常值等問(wèn)題，確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和完整性。3數(shù)據(jù)探索利用圖表、統(tǒng)計(jì)指標(biāo)等方法，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行初步分析，了解數(shù)據(jù)的基本特征和趨勢(shì)。4數(shù)據(jù)預(yù)處理對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行規(guī)范化、標(biāo)準(zhǔn)化、特征工程等處理，為后續(xù)的建模和分析做準(zhǔn)備。5模型構(gòu)建選擇合適的模型，使用預(yù)處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，并評(píng)估模型的性能。6模型部署將訓(xùn)練好的模型部署到實(shí)際應(yīng)用中，用于預(yù)測(cè)、分類等任務(wù)。數(shù)據(jù)收集確定目標(biāo)明確要收集的數(shù)據(jù)類型和用途，并確定數(shù)據(jù)來(lái)源。選擇方法根據(jù)數(shù)據(jù)類型和來(lái)源，選擇合適的收集方法，例如網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)、API調(diào)用、數(shù)據(jù)庫(kù)查詢等。數(shù)據(jù)清洗對(duì)收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗，例如去除重復(fù)數(shù)據(jù)、錯(cuò)誤數(shù)據(jù)、缺失值等。數(shù)據(jù)存儲(chǔ)選擇合適的存儲(chǔ)方式，例如數(shù)據(jù)庫(kù)、文件系統(tǒng)等，確保數(shù)據(jù)的完整性和安全性。數(shù)據(jù)清洗1缺失值處理2異常值處理3數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換4數(shù)據(jù)格式統(tǒng)一5重復(fù)值處理數(shù)據(jù)清洗是EDA中至關(guān)重要的第一步，確保數(shù)據(jù)質(zhì)量，為后續(xù)分析奠定基礎(chǔ)。數(shù)據(jù)探索1數(shù)據(jù)描述統(tǒng)計(jì)指標(biāo)分析2可視化直觀展示趨勢(shì)3假設(shè)檢驗(yàn)驗(yàn)證數(shù)據(jù)關(guān)系異常值處理識(shí)別異常值使用箱線圖、直方圖、散點(diǎn)圖等方法識(shí)別數(shù)據(jù)中的異常值。處理異常值根據(jù)具體情況選擇合適的處理方法，例如刪除異常值、替換異常值或使用模型處理異常值。缺失值處理刪除如果缺失值比例過(guò)高，可以考慮刪除包含缺失值的樣本。插值用平均值、中位數(shù)或眾數(shù)等統(tǒng)計(jì)量來(lái)填充缺失值。預(yù)測(cè)使用回歸或分類模型預(yù)測(cè)缺失值，需要根據(jù)數(shù)據(jù)特征和模型選擇合適的算法。數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換1標(biāo)準(zhǔn)化將數(shù)據(jù)縮放到相同范圍2歸一化將數(shù)據(jù)映射到特定范圍3離散化將連續(xù)特征轉(zhuǎn)換為離散特征4特征編碼將類別特征轉(zhuǎn)換為數(shù)值特征相關(guān)性分析1識(shí)別變量之間的關(guān)系相關(guān)性分析可以幫助我們了解不同變量之間的關(guān)系，比如正相關(guān)、負(fù)相關(guān)或無(wú)相關(guān)。2發(fā)現(xiàn)潛在的趨勢(shì)通過(guò)分析變量之間的關(guān)系，我們可以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中潛在的趨勢(shì)和模式。3構(gòu)建預(yù)測(cè)模型相關(guān)性分析可以為構(gòu)建預(yù)測(cè)模型提供有價(jià)值的信息，幫助我們更好地預(yù)測(cè)未來(lái)結(jié)果。主成分分析降維將多個(gè)變量轉(zhuǎn)化為少數(shù)幾個(gè)主成分，保留了大部分的信息，方便后續(xù)分析。解釋主成分是原始變量的線性組合，解釋了數(shù)據(jù)的最大方差，揭示了數(shù)據(jù)背后的本質(zhì)結(jié)構(gòu)。聚類分析將數(shù)據(jù)點(diǎn)分成不同的組,使組內(nèi)數(shù)據(jù)點(diǎn)彼此相似,組間數(shù)據(jù)點(diǎn)差異較大.用于探索數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),發(fā)現(xiàn)隱藏的模式,識(shí)別異常值等.常用的聚類算法包括k-means,DBSCAN,層次聚類等.回歸分析探索變量關(guān)系回歸分析用于確定兩個(gè)或多個(gè)變量之間的關(guān)系。它可以幫助預(yù)測(cè)一個(gè)變量的值，并了解變量之間的相互影響。預(yù)測(cè)未來(lái)趨勢(shì)通過(guò)建立回歸模型，我們可以預(yù)測(cè)未來(lái)數(shù)據(jù)的變化趨勢(shì)，為決策提供參考依據(jù)。分析影響因素回歸分析能夠識(shí)別影響目標(biāo)變量的關(guān)鍵因素，并量化這些因素的影響程度。決策樹(shù)樹(shù)狀結(jié)構(gòu)決策樹(shù)使用樹(shù)狀結(jié)構(gòu)來(lái)表示分類或回歸模型，每個(gè)節(jié)點(diǎn)代表一個(gè)特征，每個(gè)分支代表一個(gè)決策規(guī)則?？山忉屝詻Q策樹(shù)模型易于理解和解釋，因?yàn)槠錄Q策規(guī)則可以直接從樹(shù)結(jié)構(gòu)中推斷出來(lái)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是深度學(xué)習(xí)的核心算法，模擬人類大腦神經(jīng)元結(jié)構(gòu)，通過(guò)復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和學(xué)習(xí)算法來(lái)處理信息。多層感知器多層感知器(MLP)是最常見(jiàn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)類型之一，包含多個(gè)隱藏層，能夠處理復(fù)雜的非線性關(guān)系。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)專注于圖像識(shí)別，通過(guò)卷積層和池化層提取圖像特征，并利用全連接層進(jìn)行分類預(yù)測(cè)。循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)適合處理序列數(shù)據(jù)，例如文本和語(yǔ)音，通過(guò)循環(huán)結(jié)構(gòu)記憶先前的信息，進(jìn)行更有效的預(yù)測(cè)。模型評(píng)估1準(zhǔn)確性評(píng)估模型預(yù)測(cè)結(jié)果與真實(shí)值的偏差程度。2精確度衡量模型正確預(yù)測(cè)正樣本的能力。3召回率衡量模型識(shí)別出所有正樣本的能力。4F1分?jǐn)?shù)綜合考慮精確度和召回率的指標(biāo)。評(píng)估模型性能是數(shù)據(jù)分析的關(guān)鍵步驟。通過(guò)對(duì)模型的準(zhǔn)確性、精確度、召回率和F1分?jǐn)?shù)等指標(biāo)進(jìn)行評(píng)估，我們可以了解模型預(yù)測(cè)能力的優(yōu)劣，并針對(duì)性地進(jìn)行改進(jìn)。模型優(yōu)化參數(shù)調(diào)整通過(guò)調(diào)整模型參數(shù)，如學(xué)習(xí)率、正則化參數(shù)等，來(lái)提高模型性能。特征工程對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取、轉(zhuǎn)換、組合等操作，生成更有效的新特征。模型集成將多個(gè)模型組合在一起，以提高模型的泛化能力和魯棒性。可視化技巧圖表選擇選擇最適合數(shù)據(jù)類型的圖表，例如散點(diǎn)圖用于顯示趨勢(shì)，直方圖用于展示分布。顏色和樣式使用顏色和樣式來(lái)強(qiáng)調(diào)重要的信息并使圖表易于理解。交互性使用交互式圖表，例如可以縮放和過(guò)濾數(shù)據(jù)的圖表，以更深入地洞察數(shù)據(jù)。案例分析1我們將以一個(gè)實(shí)際案例來(lái)演示如何運(yùn)用EDA技能分析問(wèn)題，幫助大家更直觀地理解EDA在實(shí)際工作中的應(yīng)用。這個(gè)案例涉及到對(duì)一個(gè)大型電商平臺(tái)的用戶數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，目的是為了挖掘用戶的消費(fèi)習(xí)慣，找到潛在的增長(zhǎng)機(jī)會(huì)。案例分析2本案例將介紹如何使用EDA技術(shù)分析電商平臺(tái)的用戶行為數(shù)據(jù)，識(shí)別潛在的商業(yè)機(jī)會(huì)，并提出相應(yīng)的營(yíng)銷策略。我們將分析用戶的瀏覽記錄、購(gòu)買記錄、評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)等，探索用戶在平臺(tái)上的行為模式，識(shí)別用戶群體的偏好，并通過(guò)數(shù)據(jù)可視化展現(xiàn)分析結(jié)果。通過(guò)該案例，我們將學(xué)習(xí)如何利用EDA技術(shù)深入了解用戶行為，為電商平臺(tái)的運(yùn)營(yíng)和營(yíng)銷提供數(shù)據(jù)支持。案例分析3本案例將展示如何利用EDA技術(shù)分析金融數(shù)據(jù)，以預(yù)測(cè)股票價(jià)格走勢(shì)。我們將使用歷史股票價(jià)格數(shù)據(jù)，并進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗、特征提取和建模，最終建立一個(gè)預(yù)測(cè)模型，用于預(yù)測(cè)未來(lái)股票價(jià)格。通過(guò)該案例，我們將深入理解EDA在金融領(lǐng)域的應(yīng)用，以及如何利用EDA技術(shù)來(lái)解決實(shí)際問(wèn)題。常見(jiàn)問(wèn)題解答EDA是什么？EDA是指探索性數(shù)據(jù)分析，它是數(shù)據(jù)分析的第一步，目的是深入了解數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的規(guī)律和模式。EDA為什么重要？EDA可以幫助我們更好地理解數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的問(wèn)題，并為后續(xù)的數(shù)據(jù)建模提供依據(jù)。如何開(kāi)始EDA？首先需要收集數(shù)據(jù)，然后進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗，并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行探索性分析?？偨Y(jié)回顧數(shù)據(jù)清洗數(shù)據(jù)清洗是EDA的基礎(chǔ)，通過(guò)數(shù)據(jù)清洗，可以保證數(shù)據(jù)的質(zhì)量，提高模型的準(zhǔn)確性。數(shù)據(jù)可視化數(shù)據(jù)可視化是EDA的重要組成部分，可以幫助我們更好地理解數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的規(guī)律和趨勢(shì)。模型評(píng)估模型評(píng)估是EDA的最終目標(biāo)，通過(guò)模型評(píng)估，可以確定模型的性能，并指導(dǎo)我們進(jìn)行模型優(yōu)化。課后練習(xí)1數(shù)據(jù)探索實(shí)踐選擇一個(gè)真實(shí)數(shù)據(jù)集，并嘗試進(jìn)行數(shù)據(jù)探索，包括數(shù)據(jù)清洗、可視化、相關(guān)性分析等步驟。2模型訓(xùn)練與評(píng)估使用您選擇的機(jī)器學(xué)習(xí)模型對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，并進(jìn)行模型評(píng)估，例如使用準(zhǔn)確率、精確率、召回率等指標(biāo)。3案例分析報(bào)告撰寫一份簡(jiǎn)要的案例分析報(bào)告，介紹您所使用的EDA技術(shù)、模型選擇和評(píng)估結(jié)果。課程資料下載1講義課程講義包含所有課程內(nèi)容，包括理論講解、案例分析和