《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)的建模工作奠定堅實基礎(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)中的錯誤、重復(fù)項和缺失值，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、趨勢和模式。2發(fā)現(xiàn)潛在問題EDA可以幫助我們識別數(shù)據(jù)中的異常值、缺失值、重復(fù)值等問題，以及數(shù)據(jù)質(zhì)量問題。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)中的錯誤、缺失值、重復(fù)值、異常值等問題，確保數(shù)據(jù)的準確性和完整性。3數(shù)據(jù)探索利用圖表、統(tǒng)計指標等方法，對數(shù)據(jù)進行初步分析，了解數(shù)據(jù)的基本特征和趨勢。4數(shù)據(jù)預(yù)處理對數(shù)據(jù)進行規(guī)范化、標準化、特征工程等處理，為后續(xù)的建模和分析做準備。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)進行訓(xùn)練，并評估模型的性能。6模型部署將訓(xùn)練好的模型部署到實際應(yīng)用中，用于預(yù)測、分類等任務(wù)。數(shù)據(jù)收集確定目標明確要收集的數(shù)據(jù)類型和用途，并確定數(shù)據(jù)來源。選擇方法根據(jù)數(shù)據(jù)類型和來源，選擇合適的收集方法，例如網(wǎng)絡(luò)爬蟲、API調(diào)用、數(shù)據(jù)庫查詢等。數(shù)據(jù)清洗對收集到的數(shù)據(jù)進行清洗，例如去除重復(fù)數(shù)據(jù)、錯誤數(shù)據(jù)、缺失值等。數(shù)據(jù)存儲選擇合適的存儲方式，例如數(shù)據(jù)庫、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)計指標分析2可視化直觀展示趨勢3假設(shè)檢驗驗證數(shù)據(jù)關(guān)系異常值處理識別異常值使用箱線圖、直方圖、散點圖等方法識別數(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)計量來填充缺失值。預(yù)測使用回歸或分類模型預(yù)測缺失值，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標準化將數(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)、負相關(guān)或無相關(guān)。2發(fā)現(xiàn)潛在的趨勢通過分析變量之間的關(guān)系，我們可以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中潛在的趨勢和模式。3構(gòu)建預(yù)測模型相關(guān)性分析可以為構(gòu)建預(yù)測模型提供有價值的信息，幫助我們更好地預(yù)測未來結(jié)果。主成分分析降維將多個變量轉(zhuǎn)化為少數(shù)幾個主成分，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)點分成不同的組,使組內(nèi)數(shù)據(jù)點彼此相似,組間數(shù)據(jù)點差異較大.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或多個變量之間的關(guān)系。它可以幫助預(yù)測一個變量的值，并了解變量之間的相互影響。預(yù)測未來趨勢通過建立回歸模型，我們可以預(yù)測未來數(shù)據(jù)的變化趨勢，為決策提供參考依據(jù)。分析影響因素回歸分析能夠識別影響目標變量的關(guān)鍵因素，并量化這些因素的影響程度。決策樹樹狀結(jié)構(gòu)決策樹使用樹狀結(jié)構(gòu)來表示分類或回歸模型，每個節(jié)點代表一個特征，每個分支代表一個決策規(guī)則?？山忉屝詻Q策樹模型易于理解和解釋，因為其決策規(guī)則可以直接從樹結(jié)構(gòu)中推斷出來。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)，通過復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和學(xué)習(xí)算法來處理信息。多層感知器多層感知器(MLP)是最常見的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)類型之一，包含多個隱藏層，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)專注于圖像識別，通過卷積層和池化層提取圖像特征，并利用全連接層進行分類預(yù)測。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)，例如文本和語音，通過循環(huán)結(jié)構(gòu)記憶先前的信息，進行更有效的預(yù)測。模型評估1準確性評估模型預(yù)測結(jié)果與真實值的偏差程度。2精確度衡量模型正確預(yù)測正樣本的能力。3召回率衡量模型識別出所有正樣本的能力。4F1分數(shù)綜合考慮精確度和召回率的指標。評估模型性能是數(shù)據(jù)分析的關(guān)鍵步驟。通過對模型的準確性、精確度、召回率和F1分數(shù)等指標進行評估，我們可以了解模型預(yù)測能力的優(yōu)劣，并針對性地進行改進。模型優(yōu)化參數(shù)調(diào)整通過調(diào)整模型參數(shù)，如學(xué)習(xí)率、正則化參數(shù)等，來提高模型性能。特征工程對原始數(shù)據(jù)進行特征提取、轉(zhuǎn)換、組合等操作，生成更有效的新特征。模型集成將多個模型組合在一起，以提高模型的泛化能力和魯棒性?？梢暬记蓤D表選擇選擇最適合數(shù)據(jù)類型的圖表，例如散點圖用于顯示趨勢，直方圖用于展示分布。顏色和樣式使用顏色和樣式來強調(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我們將以一個實際案例來演示如何運用EDA技能分析問題，幫助大家更直觀地理解EDA在實際工作中的應(yīng)用。這個案例涉及到對一個大型電商平臺的用戶數(shù)據(jù)進行分析，目的是為了挖掘用戶的消費習(xí)慣，找到潛在的增長機會。案例分析2本案例將介紹如何使用EDA技術(shù)分析電商平臺的用戶行為數(shù)據(jù)，識別潛在的商業(yè)機會，并提出相應(yīng)的營銷策略。我們將分析用戶的瀏覽記錄、購買記錄、評價數(shù)據(jù)等，探索用戶在平臺上的行為模式，識別用戶群體的偏好，并通過數(shù)據(jù)可視化展現(xiàn)分析結(jié)果。通過該案例，我們將學(xué)習(xí)如何利用EDA技術(shù)深入了解用戶行為，為電商平臺的運營和營銷提供數(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)測股票價格走勢。我們將使用歷史股票價格數(shù)據(jù)，并進行數(shù)據(jù)清洗、特征提取和建模，最終建立一個預(yù)測模型，用于預(yù)測未來股票價格。通過該案例，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)來解決實際問題。常見問題解答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)中的問題，并為后續(xù)的數(shù)據(jù)建模提供依據(jù)。如何開始EDA？首先需要收集數(shù)據(jù)，然后進行數(shù)據(jù)清洗，并對數(shù)據(jù)進行探索性分析?？偨Y(jié)回顧數(shù)據(jù)清洗數(shù)據(jù)清洗是EDA的基礎(chǔ)，通過數(shù)據(jù)清洗，可以保證數(shù)據(jù)的質(zhì)量，提高模型的準確性。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。模型評估模型評估是EDA的最終目標，通過模型評估，可以確定模型的性能，并指導(dǎo)我們進行模型優(yōu)化。課后練習(xí)1數(shù)據(jù)探索實踐選擇一個真實數(shù)據(jù)集，并嘗試進行數(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)練與評估使用您選擇的機器學(xué)習(xí)模型對數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練，并進行模型評估，例如使用準確率、精確率、召回率等指標。3案例分析報告撰寫一份簡要的案例分析報告，介紹您所使用的EDA技術(shù)、模型選擇和評估結(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