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数据分析复习课件PPT•数据分析基础contents•描述性分析•预测性分析目录•数据挖掘技术•数据可视化与报告01数据分析基础数据类型01020304数值型数据类别型数据顺序型数据比例型数据用于表示数量,可以进行数学用于表示分类,如性别、国籍用于表示有序的分类,如评分用于表示比例或比率,如百分运算等等级、星级评价等比、比率等数据来源数据库API接口网络爬虫传感器从关系型数据库、非关通过调用第三方API接口通过网络爬虫技术从网通过传感器采集各种物系型数据库中获取数据获取数据页上抓取数据理量数据数据处理流程数据清洗数据转换去除重复、缺失、异常值等,确保数据质量对数据进行格式化、标准化、归一化等处理,以便进行数据分析数据探索数据建模通过统计方法、可视化技术等手段了解数据根据业务需求和目标,选择合适的算法和模的分布、特征和规律型进行数据分析和预测02描述性分析描述性统计中位数方差将数据分为两个等描述数据离散程度份的数值的统计量均值众数标准差方差的平方根,也描述数据的平均水出现次数最多的数表示数据的离散程平值度数据可视化柱状图折线图用于比较不同类别数据的数值大小用于表示数据随时间或其他变量的变化趋势饼图散点图用于表示各部分在总体中所占的比例用于表示两个变量之间的关系数据分布正态分布偏态分布一种常见的连续型概率分布,数据呈现钟数据分布不对称,有偏斜的情况形曲线峰态分布离群值数据分布的峰部和尾部形态各异,有尖峰远离数据中心的数据点,可能对数据分析和扁平之分产生重大影响03预测性分析线性回归分析总结词线性回归分析是一种预测模型,通过找到最佳拟合直线来预测一个或多个因变量的值详细描述线性回归分析基于因变量和自变量之间的线性关系,通过最小化预测值与实际值之间的残差平方和来拟合最佳直线它可以帮助我们理解变量之间的关系强度和方向,并预测未来趋势逻辑回归分析总结词逻辑回归分析是一种用于二元分类的预测模型,通过将线性回归的输出转换为概率形式来进行预测详细描述逻辑回归分析基于逻辑函数(sigmoid函数)将线性回归的输出转换为概率形式,适用于因变量为二元分类的情况它可以帮助我们了解自变量对因变量的影响程度,并预测新的观测值的类别决策树与随机森林总结词决策树和随机森林都是监督学习算法,可用于分类和回归任务它们通过构建决策流程图来预测目标变量的值详细描述决策树通过递归地将数据集划分为更纯的子集来构建树结构,而随机森林则是通过构建多个决策树并对它们的预测结果进行平均或投票来进行预测这两种方法都可以帮助我们理解数据之间的关系,并提高模型的泛化能力04数据挖掘技术聚类分析总结词聚类分析是一种无监督学习方法,通过将数据点划分为不同的组或簇,使得同一簇内的数据点尽可能相似,不同簇的数据点尽可能不同详细描述聚类分析的目的是发现数据的内在结构,以便对数据进行分类或组织常见的聚类算法包括K-means、层次聚类、DBSCAN等关联规则挖掘总结词关联规则挖掘是一种在大型数据集中发现有趣关系的方法它主要用于市场篮子分析,即发现顾客购买商品之间的关联关系详细描述关联规则挖掘的经典算法是Apriori和FP-Growth通过这些算法,可以发现数据集中不同项之间的有趣关系,从而进行商品推荐、交叉销售等主成分分析(PCA)总结词主成分分析是一种降维技术,通过将高维数据转换为低维数据,保留数据的主要特征,同时减少数据的复杂性详细描述PCA通过找到数据中的主要模式(主成分),并用这些主成分替换原始特征,从而实现降维这样可以在保留数据主要特征的同时,减少计算复杂性和数据存储需求05数据可视化与报告选择合适的图表类型折线图散点图用于展示数据随时间的变化趋用于展示两个变量之间的关系,势,适用于连续变量的变化分判断是否存在相关性析柱状图饼图箱线图用于比较不同类别之间的数据,用于展示各部分在整体中所占用于展示数据的分布情况,包便于观察数据之间的差异的比例,便于比较不同部分的括中位数、四分位数等统计指大小标数据报告的撰写结论与建议根据数据分析结果,提出相应的结论和建文字说明与解释议,为决策提供支持对图表进行详细的文图表选择与制作字说明和解释,帮助数据整理与清洗读者更好地理解数据根据报告目的选择合明确报告目的对原始数据进行整理适的图表类型,并使在撰写数据报告前,和清洗,确保数据的用数据可视化工具进需要明确报告的目的准确性和完整性行制作和受众,以便选择合适的数据和图表数据可视化工具介绍ExcelTableauExcel是一款常用的办公软件,具有强大的Tableau是一款专业的数据可视化工具,数据可视化功能,如柱状图、折线图、饼支持多种数据源连接,提供丰富的图表类图等型和交互功能D
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