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数据分析与统计本次课程将深入讨论数据分析和统计学,探索数据的背后,帮助您成为一名优秀的数据分析师数据和统计概述定义和重要性数据源和类型掌握数据的基本概念和作用,了解统计学的定介绍数据的来源和种类,包括定量数据和定性义及其在各个领域的应用数据,横截面数据和时间序列数据统计学方法应用案例简要阐述统计学的研究方法,包括描述统计和分析数据在决策制定、产品研发、市场分析等推断统计,以及常用的统计学模型方面的应用,启发学生应用数据分析解决实际问题数据清洗和预处理数据清洗数据预处理数据质量评估解决数据中存在的空值、异常值、对数据进行变换和规范化,以便对数据的质量进行评估,包括数重复值和不一致值等问题,以保分类、聚类、回归等统计学分析据缺失、数据不一致等问题,以障数据的准确性和可靠性方法的有效使用确定数据的可信度和有效性数据可视化和探索重要性数据可视化和探索是数据分析的前置工作,帮助用户深入了解数据背后的信息并进行数据模式和趋势的分析预测图表选择1分析不同类型数据,选择合适的图表类型,包括线图、散点图和直方图等数据分析工具2介绍常用的数据可视化和探索工具,包括、和等交互式可视化Tableau PowerBI D
3.js3探讨交互式可视化的优点和局限性,调研交互式可视化在大数据背景下的应用前景概率论基础概率和概率分布随机变量和随机过程极大似然估计介绍概率的基本概念和公理,定义随机变量和随机过程的介绍极大似然估计方法,探以及常见的概率分布模型,概念,解释其在统计学中的讨其在概率论中的应用和局包括正态分布、泊松分布和地位和应用限性指数分布等统计推断和假设检验统计推断假设检验值P分析样本数据以推断总体的特征,以统计学的角度验证假设的正确值的概念和意义,以及值和显P P探究准确率和置信度的概念性或错误性,包括单样本、双样著性水平的关系本和多样本假设检验相关分析和回归分析重要性相关分析和回归分析适用于数据之间的关系探究相关系数1介绍相关系数及其在统计学中的应用,包括相关系数和相关系数等Pearson Spearman简单线性回归2了解简单线性回归的模型、参数和假设,学会使用等软件进行简单回归分析Excel多元回归3介绍多元回归的应用场景和方法,如何自如地进行高维数据的回归分析时间序列分析时间序列基础时间序列模型时间序列的可视化介绍时间序列的基本概念和探讨、、讨论如何利用时间序列数据ARIMA ARCH特点,包括平稳性、拟合度等时间序列模型的进行可视化,包括折线图、GARCH和自相关性等优缺点,比较它们在不同应区域图和热力图等用场景下的效果实验设计和因果推断实验和非实验设计1讨论实验和非实验设计的区别,包括随机化、控制变量和双盲实验等因果推断2因果推断的定义和方法,包括自然试验、断点回归、倾向得分匹配等实验设计工具3优达学城、等实验设计工具的介绍和应用SurveyMonkey机器学习和数据挖掘监督学习和非监督学回归和分类问题聚类和降维123习分析分类和回归问题的不介绍聚类和降维的概念、介绍机器学习的基本概念,同,探究、决策树、方法和应用,比较KNN k-讨论监督学习和非监督学支持向量机等主流算法的和层次聚类、means PCA习的差别和应用场景思想和实现和特征提取的效果TSNE数据安全和隐私保护重要性在数据分析中,数据的安全和隐私问题需要引起我们的高度重视数据加密数据遮蔽数据备份和恢复介绍常见的加密算法,如、解释数据遮蔽的原理和方法,包讨论数据备份和恢复的方法和策DES和等,及其在数据安全括数据扰动、脱敏和切片等略,如何保证数据的完整性和可AES RSA中的应用恢复性数据科学中的道德和伦理问题重要性当我们在进行数据分析和统计推断时,不容忽视伦理和道德问题隐私问题1讨论隐私泄露和隐私侵犯的问题,如何防止管理数据后滥用道德和法律标准2阐述数据科学研究中需要遵循的道德和法律标准,探讨明确规范的必要性社会责任3探讨数据科学家应承担的社会责任,考虑数据分析和统计推断对社会发展的影响数据分析案例研究销售预测用户画像以某电商平台销售数据为例,介绍如何使用回分析某音乐的用户数据,建立用户画像模APP归模型和时间序列模型进行销量预测型,帮助企业制定精准的营销策略异常检测社交网络分析通过对某银行交易数据分析,探索异常交易的利用某社交网络平台中的用户数据分析社交网特征以及检测方法络、关系建模以及推荐算法语言在数据分析中的应用Python/R编程语言编程语言环境Python RAnaconda介绍的基本语法和数据介绍语言的基本语法和数据分介绍环境的安装和操Python RAnaconda处理能力,以及常见的数据分析析能力,以及常用的数据分析库,作方法,以及在数据分析中的优模块,如、和如、和等点Numpy Pandasdplyr ggplot2caret等Matplotlib在统计分析中的应用Excel基本函数和公式1介绍的基本函数和公式,如、、等,以及它们在数据分析中的Excel SUMAVERAGE IF应用图表制作和数据透视表2通过实现各类图表的制作,以及数据透视表的应用和实现Excel统计插件的安装和使用3讨论的统计分析插件,如和等,以及它们的使用方法和Excel AnalysisToolpak Solver效果和在数据分析中的应用SPSS SAS数据载入和处理1探讨和的数据载入和处理方法,SPSS SAS包括对数据的数据的清理和缺失值填充数据分析和报告2分析常用分析方法的应用,如描述性统计、散点矩阵图和普通线性模型预测分析和模型优化3介绍预测分析常用方法,如时间序列分析、因子分析和聚类等,以及模型优化方法大数据分析技术和工具平台和Hadoop Hive介绍如何使用和来处理大数据,从而为数据分析提供技术支持Hadoop Hive平台和Spark Scala学习如何使用平台和编程语言进行大数据处理和分析Spark Scala数据库和技术NoSQL介绍数据库和技术,包括、和等,以及它们在NoSQL CassandraMongoDB Elasticsearch大数据处理方面的应用数据分析师的职业发展和技能要求数据分析技能就业前景和面试技巧职业规划和发展路径讨论对数据分析师的技能要求,探究数据分析师在市场上的需求考虑数据分析师的职业规划和发包括专业知识、数据可视化、机和就业前景,以及就业面试中需展路径,以及如何积累经验、提器学习和报告撰写等方面要注意的问题的高专业技能和实现个人发展数据驱动决策重要性数学模型是一种对现实世界的抽象描述,数据驱动决策将模型的应用推向了一个新的高度数据驱动决策概述1对数据驱动决策的定义和目标进行解释,比较数据驱动决策和传统决策制定的差异数据仓库与商业智能2介绍数据仓库和商业智能的概念和应用,探讨大数据时代数据驱动决策的思路和方法数据驱动决策工具和技术3介绍一些常用的数据驱动决策工具和技术,如、、等Dashboard KPIRFM数据分析未来发展趋势数据可视化和探索的改进1探讨数据可视化和探索的发展趋势,如深层可视化技术、和等VR AR智能分析和决策2介绍机器学习、深度学习、等智能分析技术的发展及其应用NLP数据分析行业的发展和趋势3预测数据分析行业的未来发展趋势,如人才需求、数据安全和数据伦理问题。