还剩25页未读,继续阅读
本资源只提供10页预览,全部文档请下载后查看!喜欢就下载吧,查找使用更方便
文本内容:
数据分析复习课ppt课件目录•数据分析基础•数据预处理•描述性统计分析•推理性统计分析•数据可视化•数据分析应用案例01数据分析基础Chapter数据分析的定义与重要性数据分析的定义数据分析的重要性数据分析是指通过统计和数学方法对数据进行分析、数据分析在现代商业、科技、医疗等领域中发挥着挖掘和解释,以揭示数据背后的规律和趋势越来越重要的作用,能够帮助企业和组织做出更科学、更准确的决策,提高竞争力数据分析的基本流程数据收集数据分析根据分析目的和需求,收集相关数据运用统计学和数学方法对数据进行分析,挖掘数据背后的规律和趋势数据清洗数据可视化对数据进行预处理,包括缺失值处理、异常值将分析结果以图表、图像等形式呈现,便于理解处理、数据类型转换等和解释数据探索报告撰写对数据进行初步分析,了解数据的分布、特征和将分析过程和结果整理成报告,提供给相关人员参考和关系使用数据分析的常用工具ExcelExcel是一款常用的办公软件,也常用于数据分析通过Excel的数据分析工具,可以进行数据处理、图表制作和数据分析等操作PythonPython是一款强大的编程语言,常用于数据分析和机器学习等领域Python拥有丰富的数据处理和分析库,如Pandas、Numpy、Matplotlib等,可以方便地进行数据处理、数据可视化和数据分析等操作R语言R语言是一款开源的统计分析软件,广泛应用于数据分析和统计建模等领域R语言拥有丰富的数据处理和分析包,可以进行数据清洗、数据探索、统计分析等操作02数据预处理Chapter数据清洗01020304缺失值处理异常值检测数据规范化数据转换对于缺失的数据,可通过统计方法、可视将数据转换为统一尺对数据进行编码、解以采用插值、删除或化手段或基于模型的度,如最小-最大规范码或格式转换,以满填充等方法进行处理方法来检测并处理异化、Z分数规范化等足分析需求常值数据探索计算数据的均值、中位数、众数、描述性统计方差等统计量,以了解数据的基本特征通过直方图、箱线图等可视化手数据分布段,了解数据的分布情况通过计算相关系数,了解变量之相关性分析间的关联程度通过可视化手段和统计方法,发异常值检测现并处理异常值数据变换与整合数据整合特征工程将不同来源的数据进行整合,形通过转换或构造新的特征,以提成一个统一的数据集升模型的性能010203特征选择数据降维根据业务需求和模型效果,选择通过主成分分析、线性判别分析最重要的特征进行建模等方法,降低数据的维度,减少04噪声和冗余信息03描述性统计分析Chapter数据的集中趋势010203平均数中位数众数所有数据之和除以数据的将数据从小到大排序后,数据中出现次数最多的数数量,表示数据的中心位位于中间位置的数置数据的离散程度方差四分位数将数据分为四等分,表示数据的分散程度各数值与其平均数之差的平方的平均数标准差方差的平方根,衡量数据点与平均数的平均距离数据的分布形态正态分布偏态分布峰态分布钟形曲线,数据分布对称,数据分布不对称,可能偏数据分布的尖锐程度或平集中趋势和离散程度适中向一侧坦程度04推理性统计分析Chapter参数检验参数检验概述参数检验的优缺点参数检验是推理性统计分析中参数检验具有理论严谨、方法的一种重要方法,它基于样本成熟等优点,但也存在对总体数据对总体参数进行推断和检分布和样本大小的依赖等局限验性参数检验的步骤参数检验的应用场景参数检验通常包括提出假设、参数检验在社会科学、医学、选择合适的统计方法、计算统经济学等领域有广泛的应用计量、确定临界值和做出推断结论等步骤非参数检验非参数检验概述非参数检验的步骤非参数检验是相对于参数检验的一种统计非参数检验通常包括描述数据分布、选择分析方法,它不依赖于总体分布的假设,合适的非参数统计方法、计算统计量、做具有更广泛的适用范围出推断结论等步骤非参数检验的优缺点非参数检验的应用场景非参数检验具有简单易行、对数据要求低非参数检验在探索性数据分析、数据分布等优点,但也存在缺乏理论支撑、比较主未知或数据不符合正态分布时较为常用观等局限性方差分析方差分析概述方差分析是一种常用的统计分析方法,用于比较不同组数据的均值是否存在显著差异方差分析的步骤方差分析通常包括数据分组、计算各组数据的均值和方差、进行方差齐性检验和显著性检验等步骤方差分析的优缺点方差分析具有简单易懂、能够处理多组数据比较等优点,但也存在对数据分布和方差齐性要求较高、无法处理异常值等局限性方差分析的应用场景方差分析在社会科学、医学、生物学等领域有广泛的应用,尤其适用于多组数据的均值比较05数据可视化Chapter图表类型选择柱状图折线图饼图散点图用于展示数据随时间或用于比较不同类别之间用于展示各部分在整体用于展示两个变量之间其他连续变量的变化趋的数据,适合展示分类中所占的比例,适合展的关系,适合展示相关势,适合展示时间序列数据示占比数据数据数据数据可视化原则明确目的简洁明了确保图表能够准确传达所要表达的信息避免过多的图表元素和复杂的图表设计,使图表易于理解选择合适的图表类型色彩搭配根据数据和分析目的选择最合适的图表类型使用易于区分和辨识的颜色,确保图表的可读性数据可视化工具介绍01020304Excel TableauPower BIPython库常用的数据分析工具,提供丰专业的数据可视化工具,支持商业智能工具,提供数据可视如Matplotlib、Seaborn和富的图表类型和数据可视化功多种数据源连接和可视化分析化、报表和仪表板等功能Plotly等,适用于数据科学和能机器学习领域的数据可视化06数据分析应用案例Chapter电商销售数据分析总结词分析销售数据通过分析电商平台的销售数据,了解包括销售额、销售量、订单数等,了产品的销售情况、消费者行为和市场解产品的销售趋势和季节性变化趋势消费者行为分析市场趋势预测通过用户购买记录、浏览记录等数据,根据历史销售数据和市场环境,预测分析消费者的购买偏好、购买习惯和未来的市场趋势和产品需求购买决策过程市场调查数据分析问卷设计根据调查目的和调查对象,设计合理的问卷,包括问题内容和问题形式总结词通过分析市场调查问卷的数据,了解消费者对产品的认知、态度和需求数据分析对收集到的数据进行统计分析,包括频数分析、交叉分析、因子分析等,数据收集了解消费者的需求和态度通过在线、纸质等形式收集问卷数据,确保数据质量和完整性用户行为数据分析0103总结词数据分析通过分析用户在产品或网站上的对采集到的数据进行处理和分析,行为数据,了解用户的使用习惯、包括用户访问路径、页面停留时需求和反馈间、点击率等指标的分析0204数据采集用户反馈通过日志文件、服务器日志、第根据用户行为数据,了解用户对三方工具等途径采集用户行为数产品的满意度、使用体验和改进据意见,为产品优化提供依据THANKS感谢观看。