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文本内容:
《直通车之数据分析》课件PPT探索数据分析的基本概念和流程,了解数据分析在不同应用场景中的意义学习数据获取和处理的方法和技巧,以及数据预处理和清洗的步骤应用场景与意义商业决策市场营销发掘数据中的趋势和模式,帮助企业做出战略基于用户数据进行定向广告投放,提升效果和性决策ROI金融风控医疗健康通过数据分析识别风险,预测违约概率利用数据分析改善患者诊断和治疗效果数据获取与处理数据收集数据清洗特征选择采用各种方法获取结构化和非处理缺失值、异常值和重复数选择对分析有意义的特征,并结构化数据据,并进行数据转换进行数据归一化探索性分析与可视化数据可视化探索性分析模式识别使用图表、图形和地图等可视化通过统计分析和数据挖掘技术发利用机器学习算法自动识别数据工具展现数据现数据中的模式和关联中的模式和趋势数据建模与机器学习模型选择1选择适合数据的机器学习模型,如决策树、支持向量机等模型训练2使用标记的训练数据训练模型以进行预测和分类模型评估3通过交叉验证和评估指标评估模型的性能统计分析与假设检验统计推断利用统计学方法得出总体参数的估计和置信区间假设检验通过样本数据判断总体参数是否具有统计显著性回归分析分析自变量和因变量间的关系,预测未来趋势时间序列分析与预测模型时间序列模型1建立时间序列模型,分析时间相关性和季节性趋势分析2通过回归分析和平滑方法预测未来的趋势预测模型评估3使用预测误差和评估指标对模型进行验证和调整多维数据分析与聚类分析多维数据分析聚类分析通过数据透视表和交叉分析挖掘多维数据间的关系将数据样本划分为不同的组别,发现隐藏的群体结构数据挖掘与关联规则挖掘关联规则挖掘1通过挖掘大规模数据集中的关联关系,发现有趣的规则分类与预测2利用数据挖掘算法对未知数据进行分类和预测异常检测3识别数据中的异常值和离群点数据科学与人工智能数据科学人工智能发展趋势综合运用数学、统计学和计算机利用算法和模型使机器具备智能数据科学和人工智能在各行业的科学等方法解决实际问题和学习能力前景和挑战。