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數(shù)據(jù)分析培訓(xùn)講義匯報(bào)人:XX2023-12-27CATALOGUE目錄數(shù)據(jù)分析概述數(shù)據(jù)收集與預(yù)處理數(shù)據(jù)分析方法與技術(shù)數(shù)據(jù)挖掘與機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析實(shí)戰(zhàn)案例數(shù)據(jù)分析挑戰(zhàn)與未來(lái)趨勢(shì)數(shù)據(jù)分析概述01定義數(shù)據(jù)分析是指通過(guò)統(tǒng)計(jì)學(xué)、計(jì)算機(jī)等技術(shù)手段,對(duì)大量數(shù)據(jù)進(jìn)行處理、挖掘、分析和解釋?zhuān)园l(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的規(guī)律、趨勢(shì)和有價(jià)值的信息的過(guò)程。重要性數(shù)據(jù)分析已經(jīng)成為企業(yè)和組織決策的重要依據(jù),它可以幫助企業(yè)和組織更好地了解市場(chǎng)、客戶(hù)、競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手以及自身運(yùn)營(yíng)情況,從而制定更加科學(xué)、合理的決策,提高效率和競(jìng)爭(zhēng)力。數(shù)據(jù)分析的定義與重要性商業(yè)領(lǐng)域金融領(lǐng)域醫(yī)療領(lǐng)域政府領(lǐng)域數(shù)據(jù)分析的應(yīng)用領(lǐng)域01020304市場(chǎng)分析、客戶(hù)分析、銷(xiāo)售分析、競(jìng)爭(zhēng)分析等。風(fēng)險(xiǎn)管理、投資決策、信用評(píng)估等。疾病預(yù)測(cè)、藥物研發(fā)、醫(yī)療管理等。城市規(guī)劃、交通管理、環(huán)境保護(hù)等。數(shù)據(jù)分析的常用工具PythonSQL數(shù)據(jù)爬取、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)挖掘等。數(shù)據(jù)查詢(xún)、數(shù)據(jù)管理等。ExcelR語(yǔ)言Tableau數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)整理、數(shù)據(jù)可視化等。統(tǒng)計(jì)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)、可視化等。數(shù)據(jù)可視化、交互式分析等。數(shù)據(jù)收集與預(yù)處理02企業(yè)內(nèi)部的數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、業(yè)務(wù)系統(tǒng)等。內(nèi)部數(shù)據(jù)源外部數(shù)據(jù)源數(shù)據(jù)收集方法公開(kāi)數(shù)據(jù)集、政府公開(kāi)數(shù)據(jù)、第三方數(shù)據(jù)提供商等。網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)、API接口調(diào)用、問(wèn)卷調(diào)查、實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)等。030201數(shù)據(jù)來(lái)源與收集方法去除重復(fù)數(shù)據(jù)、處理缺失值、異常值處理、格式轉(zhuǎn)換等。數(shù)據(jù)清洗數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化、歸一化、離散化、編碼轉(zhuǎn)換等。數(shù)據(jù)預(yù)處理檢查數(shù)據(jù)一致性、準(zhǔn)確性、完整性等。數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估數(shù)據(jù)清洗與預(yù)處理將數(shù)據(jù)從原始形式轉(zhuǎn)換為適合分析的格式,如從文本轉(zhuǎn)換為數(shù)值型數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換通過(guò)構(gòu)造新的特征或選擇重要的特征,提高模型的性能。包括特征提取、特征選擇、特征構(gòu)造等。特征工程過(guò)濾法、包裝法、嵌入法等。特征選擇方法基于領(lǐng)域知識(shí)構(gòu)造特征、基于模型構(gòu)造特征等。特征構(gòu)造方法數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換與特征工程數(shù)據(jù)分析方法與技術(shù)03

描述性統(tǒng)計(jì)分析數(shù)據(jù)集中趨勢(shì)度量通過(guò)平均數(shù)、中位數(shù)和眾數(shù)等指標(biāo),描述數(shù)據(jù)分布的集中趨勢(shì)。數(shù)據(jù)離散程度度量通過(guò)方差、標(biāo)準(zhǔn)差和極差等指標(biāo),刻畫(huà)數(shù)據(jù)的離散程度。數(shù)據(jù)分布形態(tài)度量利用偏態(tài)和峰態(tài)系數(shù),描述數(shù)據(jù)分布的形狀。根據(jù)樣本數(shù)據(jù)對(duì)總體參數(shù)進(jìn)行估計(jì),包括點(diǎn)估計(jì)和區(qū)間估計(jì)。參數(shù)估計(jì)通過(guò)設(shè)定假設(shè)、構(gòu)造檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量、確定拒絕域等步驟,對(duì)總體參數(shù)或分布進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)。假設(shè)檢驗(yàn)研究不同因素對(duì)總體變異的影響程度,通過(guò)F檢驗(yàn)判斷因素對(duì)總體是否有顯著影響。方差分析推斷性統(tǒng)計(jì)分析數(shù)據(jù)地圖展示通過(guò)地圖形式展示數(shù)據(jù)的地理分布,便于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的空間特征和規(guī)律。數(shù)據(jù)圖表展示利用圖表(如柱狀圖、折線圖、餅圖等)直觀展示數(shù)據(jù)的分布和關(guān)系。數(shù)據(jù)動(dòng)畫(huà)演示運(yùn)用動(dòng)畫(huà)技術(shù)動(dòng)態(tài)展示數(shù)據(jù)的變化過(guò)程,增強(qiáng)數(shù)據(jù)呈現(xiàn)的效果和吸引力。數(shù)據(jù)可視化技術(shù)數(shù)據(jù)挖掘與機(jī)器學(xué)習(xí)04數(shù)據(jù)挖掘流程數(shù)據(jù)挖掘通常包括數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、模型構(gòu)建、模型評(píng)估和結(jié)果解釋等步驟。數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘廣泛應(yīng)用于市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)、金融、醫(yī)療、教育等領(lǐng)域,如客戶(hù)細(xì)分、信用評(píng)分、疾病預(yù)測(cè)等。數(shù)據(jù)挖掘定義數(shù)據(jù)挖掘是從大量數(shù)據(jù)中提取出有用信息和知識(shí)的過(guò)程,涉及統(tǒng)計(jì)學(xué)、計(jì)算機(jī)、數(shù)學(xué)、數(shù)據(jù)科學(xué)等學(xué)科。數(shù)據(jù)挖掘概述要點(diǎn)三監(jiān)督學(xué)習(xí)監(jiān)督學(xué)習(xí)是利用已知輸入和輸出數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練,以找到輸入和輸出之間的關(guān)系,并對(duì)新數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)的方法。常見(jiàn)的監(jiān)督學(xué)習(xí)算法包括線性回歸、邏輯回歸、支持向量機(jī)(SVM)、決策樹(shù)等。要點(diǎn)一要點(diǎn)二無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)是對(duì)沒(méi)有標(biāo)簽的數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí),以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的內(nèi)在結(jié)構(gòu)和模式。常見(jiàn)的無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法包括聚類(lèi)分析(如K-means)、降維技術(shù)(如主成分分析PCA)等。強(qiáng)化學(xué)習(xí)強(qiáng)化學(xué)習(xí)是通過(guò)智能體與環(huán)境進(jìn)行交互,根據(jù)環(huán)境反饋進(jìn)行學(xué)習(xí)的方法。常見(jiàn)的強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法包括Q-learning、策略梯度等。要點(diǎn)三常用機(jī)器學(xué)習(xí)算法模型評(píng)估指標(biāo)對(duì)于分類(lèi)問(wèn)題,常用的評(píng)估指標(biāo)包括準(zhǔn)確率、精確率、召回率和F1分?jǐn)?shù)等;對(duì)于回歸問(wèn)題,常用的評(píng)估指標(biāo)包括均方誤差(MSE)、均方根誤差(RMSE)和決定系數(shù)(R^2)等。模型優(yōu)化方法模型優(yōu)化方法包括調(diào)整模型參數(shù)、使用集成學(xué)習(xí)方法(如隨機(jī)森林、梯度提升樹(shù)等)、進(jìn)行特征選擇和特征工程等。模型驗(yàn)證方法模型驗(yàn)證方法包括簡(jiǎn)單交叉驗(yàn)證、K折交叉驗(yàn)證和留一交叉驗(yàn)證等,用于評(píng)估模型的泛化能力和穩(wěn)定性。模型評(píng)估與優(yōu)化數(shù)據(jù)分析實(shí)戰(zhàn)案例05案例一:電商用戶(hù)行為分析通過(guò)網(wǎng)站日志、用戶(hù)注冊(cè)信息、交易數(shù)據(jù)等收集用戶(hù)行為數(shù)據(jù)。對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行去重、缺失值處理、異常值處理等。運(yùn)用統(tǒng)計(jì)分析、數(shù)據(jù)挖掘等方法,分析用戶(hù)行為模式、購(gòu)買(mǎi)偏好、流失預(yù)警等。通過(guò)圖表、儀表板等展示分析結(jié)果,為運(yùn)營(yíng)決策提供支持。數(shù)據(jù)收集數(shù)據(jù)清洗數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)可視化通過(guò)對(duì)歷史數(shù)據(jù)的挖掘,識(shí)別出可能導(dǎo)致風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)鍵因素。風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)量化風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警風(fēng)險(xiǎn)控制運(yùn)用統(tǒng)計(jì)模型、機(jī)器學(xué)習(xí)等方法,對(duì)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行量化評(píng)估。建立風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型,實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)潛在風(fēng)險(xiǎn)并發(fā)出警報(bào)。根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警結(jié)果,采取相應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)控制措施,如調(diào)整信貸政策、加強(qiáng)風(fēng)險(xiǎn)管理等。案例二:金融風(fēng)險(xiǎn)控制模型收集患者基本信息、病史、診斷結(jié)果、治療方案等醫(yī)療數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)收集對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、標(biāo)準(zhǔn)化、歸一化等處理,以便于后續(xù)分析。數(shù)據(jù)預(yù)處理運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘、深度學(xué)習(xí)等方法,分析疾病發(fā)病規(guī)律、預(yù)測(cè)疾病發(fā)展趨勢(shì)、評(píng)估治療效果等。數(shù)據(jù)分析通過(guò)可視化技術(shù)展示分析結(jié)果,為醫(yī)生和患者提供決策支持,同時(shí)可將模型應(yīng)用于臨床輔助診斷、個(gè)性化治療等領(lǐng)域。數(shù)據(jù)可視化與應(yīng)用案例三:醫(yī)療健康數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)分析挑戰(zhàn)與未來(lái)趨勢(shì)0603數(shù)據(jù)多樣性數(shù)據(jù)來(lái)源和格式多樣化,包括結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),整合和分析這些數(shù)據(jù)需要更高的技術(shù)要求。01數(shù)據(jù)質(zhì)量數(shù)據(jù)可能存在缺失、異常、重復(fù)等問(wèn)題,影響分析的準(zhǔn)確性和可信度。02數(shù)據(jù)量隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái),數(shù)據(jù)量呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng),如何有效存儲(chǔ)、處理和分析這些數(shù)據(jù)成為一大挑戰(zhàn)。數(shù)據(jù)分析面臨的挑戰(zhàn)人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)AI和ML技術(shù)將在數(shù)據(jù)分析中發(fā)揮越來(lái)越重要的作用,包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征提取、模型構(gòu)建等。實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析隨著物聯(lián)網(wǎng)和5G技術(shù)的發(fā)展,實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析將成為可能,為決策提供更加及時(shí)的信息。數(shù)據(jù)可視化數(shù)據(jù)可視化技術(shù)將進(jìn)一步發(fā)展,使得分析結(jié)果更加直觀易懂,提高決策效率。數(shù)據(jù)分析的未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)如何提升數(shù)據(jù)分析能力學(xué)習(xí)統(tǒng)計(jì)學(xué)和編程基礎(chǔ)掌握統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)知識(shí)和編程技能,如Python、R等,是進(jìn)行數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)。

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