高中信息技術(shù) 數(shù)據(jù)的分析-課件

1、第五章 數(shù)據(jù)處理和可視化表達(dá)5.3 數(shù)據(jù)的分析5.3 數(shù)據(jù)的分析特征探索關(guān)聯(lián)分析聚類分析數(shù)據(jù)分類數(shù)據(jù)分析就是在一大批雜亂無(wú)章的數(shù)據(jù)中；運(yùn)用數(shù)字化工具和技術(shù)；探索數(shù)據(jù)內(nèi)在的結(jié)構(gòu)和規(guī)律，構(gòu)建數(shù)學(xué)模型，并進(jìn)行可視化表達(dá)（圖表等），為診斷過(guò)去、預(yù)測(cè)未來(lái)發(fā)揮作用。什么是數(shù)據(jù)分析？對(duì)象：大數(shù)據(jù)特點(diǎn)：大量、多樣、低價(jià)值密度、高速工具和技術(shù)（數(shù)據(jù)分析師常用）：Excel整理數(shù)據(jù)、制作圖表、爬蟲(chóng)、儀表盤(pán)SQL 數(shù)據(jù)庫(kù) 數(shù)據(jù)查詢、數(shù)據(jù)導(dǎo)出Tableau 高級(jí)數(shù)據(jù)圖表和數(shù)據(jù)監(jiān)控、Python 最火的數(shù)據(jù)分析工具、功能強(qiáng)大數(shù)據(jù)分析的四種常用方法特征探索：數(shù)據(jù)特征、預(yù)處理關(guān)聯(lián)分析：數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)性和相關(guān)性、規(guī)律和模式聚類分析

2、：自動(dòng)對(duì)數(shù)據(jù)分類數(shù)據(jù)分類：訓(xùn)練構(gòu)建分類器（分類函數(shù)和分類模型）特征探索的主要任務(wù)是對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，發(fā)現(xiàn)和處理缺失值、異樣數(shù)據(jù)，繪制直方圖，觀察分析數(shù)據(jù)的分布特征，求最大值、最小值、極差等描述性統(tǒng)計(jì)量。如何利用Python實(shí)現(xiàn)特征探索？請(qǐng)看視頻。什么是特征探索？關(guān)聯(lián)分析就是分析并發(fā)現(xiàn)存在于大量數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)性或相關(guān)性，從而描述一個(gè)事物中某些屬性同時(shí)出現(xiàn)的規(guī)律和模式。如何利用Python實(shí)現(xiàn)關(guān)聯(lián)分析？請(qǐng)看視頻。什么是關(guān)聯(lián)分析？一種探索性分析，能從樣本數(shù)據(jù)出發(fā)，自動(dòng)進(jìn)行分類。K-平均算法是一種經(jīng)典的自下而上的聚類分析方法。如何利用Python實(shí)現(xiàn)聚類分析？請(qǐng)看視頻。什么是聚類分析？數(shù)據(jù)分類是數(shù)據(jù)分析最基本的方法。數(shù)據(jù)分類通常的做法是，基于樣本數(shù)據(jù)先訓(xùn)練構(gòu)建分類函數(shù)或分類模型（也稱為分類器），該分類器具有將待分類數(shù)據(jù)項(xiàng)映射到某一特點(diǎn)類別的功能。如何利用Python實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)分類？請(qǐng)看視頻。什