《数据分析实验》课件

《数据分析实验》PPT课件数据分析实验是一门重要的学科，涉及多种领域和行业本课程将深入浅出地讲解数据分析实验的基本流程和常见问题数据分析的意义影响深远决策支持数据分析可应用于各种社会和经济领域，推动世界的数据分析帮助企业和政府做出优化决策，提高管理效发展和进步率和效益学科融合数据分析融合了统计学、计算机科学、经济学等多个学科，应用广泛基本流程问题定义

1.明确研究问题和目标数据采集

2.收集数据并清洗、转换数据格式数据预处理

3.确保数据质量，处理缺失值、异常值等问题数据探索分析

4.使用统计学方法和可视化技术探索数据规律特征工程

5.根据业务需求和数据分析结果，提取和构建相关特征模型选择和训练

6.选择适合的模型和算法，进行训练和评估模型评估和调优

7.评估模型性能，调整模型参数和结构，提高模型准确率数据采集的方法和技巧网络爬虫传感器使用等编程语言编写爬虫程序，自动从互通过物联网等技术，从生产和环境中获取大量实时Python联网上收集相关数据数据，支持实时决策问卷调查公开数据设计有效的问卷，调查目标用户的需求和行为，获利用公开数据应用接口或下载方式，收集和整合需取相关数据要的数据数据预处理的常见方法数据清洗1处理缺失值、异常值、重复值等问题，保证数据准确性数据集成2将多个数据源的数据进行整合，去除冗余信息数据变换3对数据进行规范化、离散化、归一化等变换，数据降维方便后续分析4使用特征选择、主成分分析等方法对数据进行降维，减少计算量和存储量数据探索分析和可视化技术统计学方法可视化技术机器学习模型使用描述统计、推断统计等方法使用散点图、柱状图、折线图等使用聚类、分类、回归等模型对对数据进行分析方式展示数据规律数据进行分析常用工具、、等常用工具、、常用工具、SPSS SASR TableauPowerBI PythonScikit-等、等D

3.js learnTensorFlow特征工程和特征选择技术特征提取

1.从原数据中提取相关特征，比如长度、大小、颜色等特征创造

2.由原数据经过加工、变换、拟合等方式创造新特征特征选择

3.从所有特征中选取最重要、最相关的特征，提高模型的准确率特征降维

4.从所有特征中选取最能表达数据信息的特征，减少计算量和存储量机器学习算法及常见模型聚类分析分类模型将数据划分为不同的群组，方便对数据进行分析和根据数据特征，将数据分类为事先定义好的几个类比较别回归模型深度学习模型根据数据特征，预测目标变量的值使用人工神经网络等深度学习技术，解决复杂的大规模数据分析问题模型评估和调优方法交叉验证1将原数据集分成训练集和测试集，验证模型的泛化性能学习曲线2绘制训练集和测试集随样本数变化的准确率曲线，判断模型是否过拟合或欠拟合网格搜索3通过交叉验证试错调整模型的参数，提高模特征重要性评估型准确率4评估各个特征对模型的贡献和重要性，进一步优化特征选择和模型构建实际案例分析房价预测数据来源特征选择使用爬虫从房屋销售网站上获取房价、面积、地理位选取影响房价的因素，如房屋面积、位置、学区、年置等信息代等模型构建模型评估使用线性回归、岭回归等模型建立价格预测模型使用、均方误差等方法评估模型的准确率和稳健性R²实际案例分析用户购买行为预测数据来源使用电商网站上的用户数据、产品数据等信息特征选择选取影响用户购买意愿和行为的因素，如产品价格、销售量、品牌、用户购买历史等模型构建使用逻辑回归、决策树等模型生成用户购买预测模型模型评估使用准确率、精确率、召回率等方法评估模型准确率和性能实际案例分析信用卡风险评估信用评估欺诈检测风险控制

1.

2.

3.根据个人信息、信用历史、收入对持卡人行为和使用方式进行分针对客户的信用情况和欺诈风险，等因素，评估客户的信用情况析，检测是否存在欺诈行为制定有效的风险管理策略常用模型评分卡模型、逻辑回常用模型聚类模型、支持向量常用方法信用额度管控、风险归模型等机等准备金管理等实际案例分析企业销售预测数据来源1使用公司内部数据，包括历史销售数据、产品信息、客户信息等特征选择2选取影响产品销售的因素，如价格、品牌、市场需求等模型构建3使用时间序列、灰度预测等模型，生成未来模型评估销售预测模型4使用误差率、均方误差等方法评估模型准确率和稳健性数据分析实验的挑战展望随着科技的发展和数据的爆发式增长，数据分析领域面临着越来越多的挑战海量数据

11.如何处理高维数据和大数据，提高计算效率和数据质量？模型选择

22.如何根据业务需求和数据特性选择最合适、最准确的模型？实时分析

33.如何将数据分析无缝集成到实时业务中，以支持实时决策和响应？如何提高数据分析思维和能力学习理论实践练习参与开源项目

1.

2.

3.学习统计学、计算机科学、数据实践数据分析项目，尝试不同的参与开源的数据分析项目，了解挖掘、机器学习等相关学科理论数据预处理、特征工程、模型构和学习最新的数据分析技术和实建方法践学术研究和工业应用中的数据分析技术比较学术研究和工业应用中的数据分析技术有所差异学术研究注重模型的精确度和可解释性，而工业应用则注重模型的实时性和可扩展性学术研究工业应用12注重算法研究，深入探究模型的原理和特点注重工程实践，关注模型的实现和部署学术研究工业应用34注重模型的解释力，能够对模型进行分析和解释注重模型的实时性和效率，需要满足实时服务的要求数据分析领域的前沿技术和趋势数据分析领域的前沿技术和趋势有很多，例如自动化分析

11.将各种数据分析技术和工具进行集成和自动化，提高工作效率人工智能

22.将深度学习、强化学习等技术引入数据分析领域，提高模型的准确率和鲁棒性数据安全和隐私保护

33.进一步加强数据安全和隐私保护，保护用户和企业的数据安全数据科学家的技能要求和职业发展规划数据科学家需要具备扎实的数据分析理论和编程能力，同时也需要具备良好的沟通、团队合作能力以及项目管理能力技能要求职业发展统计学、机器学习、大数据分析、编程等技能数据分析师、数据工程师、数据科学家、数据架构师等职业方向。