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《数据分析你懂的》ppt课件•数据分析概述CONTENTS目录•数据收集与整理•数据分析方法•数据可视化•数据分析应用•数据分析的未来发展CHAPTER01数据分析概述数据分析的定义数据分析是指通过收集、处理、数据分析涉及使用统计、机器数据分析的目标是提供对业务分析和解释数据来提取有用信学习和数据可视化等技术来处决策有影响的见解和预测息并形成结论的过程理数据数据分析的重要性数据分析在现代商业中发挥着至随着大数据时代的到来,数据分数据分析能够帮助企业发现潜在关重要的作用,能够帮助企业做析已经成为企业核心竞争力的重的市场机会、预测未来趋势,从出更好的决策、改进产品和服务、要组成部分而在激烈的市场竞争中保持领先提高运营效率等地位数据分析的步骤数据清洗模型构建对数据进行预处理,包括缺失根据分析目标和数据特征选择值处理、异常值处理、数据转合适的分析方法和模型进行建换等模数据收集数据探索结果解读与报告根据分析目的和范围收集相关通过数据可视化、统计分析等将分析结果以易于理解的方式数据,确保数据的准确性和完方法探索数据的分布和特征呈现,并给出相应的建议和预整性测CHAPTER02数据收集与整理数据来源01020304数据库API接口网络爬虫调查问卷企业或机构内部数据库,存储通过调用第三方API获取数据从互联网上抓取非结构化数据通过调查获取特定领域的数据大量结构化数据数据整理方法数据筛选数据排序数据分组数据转换根据需求筛选出有价值按照一定规则对数据进将数据按照某一属性进将数据从一种格式转换的数据行排序行分类为另一种格式数据清洗缺失值处理重复值处理删除缺失值过多或无法补全的删除重复或冗余的数据数据异常值处理格式统一通过统计方法识别并处理异常将不同格式的数据统一为标准值格式数据转换数据标准化数据归一化将数据缩放到一定范围内,便于比较分析将数据转换为0-1之间的值,消除量纲影响数据离散化数据聚合将连续数据划分为若干个区间,转换为离散将多个数据点合并为一个数据点,如求和、值平均等CHAPTER03数据分析方法描述性分析描述性分析是对数据进行基础的处理,包括数据清洗、数据整合、数据转换等,以得到更准确、更有用的信息描述性分析主要是对数据进行总结和概括,例如求平均值、中位数、众数等统计指标,以及制作各类统计图表,如柱状图、饼图、折线图等描述性分析可以帮助我们了解数据的分布情况,发现数据的异常值和缺失值,为后续的数据分析提供基础探索性分析探索性分析可以帮助我们更好地理解探索性分析是在描述性分析的基础上,数据,发现数据中的隐藏信息和规律,进一步挖掘数据中的潜在信息和规律为后续的数据预测和分析提供依据探索性分析包括因子分析、聚类分析、关联分析等,通过这些方法可以发现数据之间的关联关系和潜在模式预测性分析预测性分析是数据分析的最高层预测性分析需要借助各种统计模预测性分析可以帮助我们了解未次,主要是利用已知的数据和模型和机器学习算法,例如线性回来的趋势和变化,为决策提供依型,对未来的趋势和结果进行预归、逻辑回归、决策树、神经网据和支持测络等CHAPTER04数据可视化图表类型折线图用于展示数据随时间或其他变量的柱状图变化趋势用于比较不同类别之间的数据,便于直观地看出数据之间的差异饼图用于展示各部分在整体中所占的比例图表类型010203散点图热力图树状图用于展示两个变量之间的通过颜色的深浅表示数据用于展示层次结构或分类关系,判断是否存在相关的大小,常用于地图上的关系性数据可视化图表类型箱线图用于展示数据的分布、异常值和四分位数地理坐标图用于展示与地理位置相关的数据数据可视化工具PlotlyPython库,支持多种图表类型和交互功D
3.js能,可与JupyterNotebook等工具集适用于网页制作的数Power BI据可视化库,支持定成Tableau制化设计和交互功能基于云的数据可视化Excel功能强大的数据可视工具,支持实时数据内置丰富的图表类型,化工具,支持多种数更新和交互式分析易于学习和使用据源连接和可视化设计可视化设计原则明确目的根据分析目的选择合适的图表类型,确保信息准确传达色彩搭配简洁明了选择适当的颜色,确保颜色对比度适中,避免过多的图表元素和颜色,保持简洁清易于辨识不同数据点晰的可视化效果层次分明对比突出合理安排图表元素的位置和大小,使信息通过对比不同数据点或类别,突出关键信层次分明,易于阅读息,便于观察和理解CHAPTER05数据分析应用商业智能(BI)商业智能(BI)是一种运用数据驱动的决策方法,通BI系统可以整合企业的各个业务系统数据,提供全面输入02过数据挖掘、数据可视化和数据分析等技术,帮助企标题的数据分析服务,帮助企业更好地理解市场需求、优业获取洞察力并做出明智的决策化业务流程、提高运营效率0103BI的应用范围广泛,包括销售、市场营销、财务、人BI工具通常包括数据可视化、报表生成、数据挖掘和04力资源等各个领域,为企业提供全面的数据驱动的决预测分析等功能,能够快速地呈现数据,帮助用户更策支持好地理解数据和做出决策市场研究市场研究是数据分析在市场营销领域的重要应用,市场研究的数据来源包括调查问卷、在线调研、通过对市场趋势、消费者行为、竞争对手等方面社交媒体数据等,通过这些数据可以了解消费者的数据进行收集和分析,帮助企业制定更加精准的需求、偏好和行为模式的市场策略通过市场研究的数据分析,企业可以更好地了解市场研究的数据分析方法包括描述性统计、因子市场趋势和竞争对手的动态,从而制定更加有效分析、聚类分析等,这些方法可以帮助企业更好的市场策略和产品定位地理解市场和消费者需求决策支持系统(DSS)01020304决策支持系统(DSS)是一种DSS系统的应用范围广泛,包DSS系统的数据分析方法包括DSS系统可以整合企业的各个基于计算机的信息系统,通括生产管理、供应链管理、预测模型、决策树、模拟等,业务系统的数据,提供全面过提供全面的数据分析和模财务规划等各个领域,为企这些方法可以帮助企业更好的数据分析服务,帮助企业型预测功能,帮助决策者做业提供全面的数据驱动的决地预测未来趋势和做出更加更好地理解市场和业务环境出更加科学和准确的决策策支持科学的决策CHAPTER06数据分析的未来发展大数据时代的挑战与机遇挑战随着数据量的爆炸式增长,如何高效处理、存储和分析大数据成为亟待解决的问题机遇大数据分析为各行业提供了前所未有的洞察力,有助于企业做出更明智的决策人工智能在数据分析中的应用自动化数据清洗预测模型异常检测AI技术可以自动识别和纠利用机器学习算法,对未通过算法识别出异常数据,正数据中的异常值、缺失来趋势进行预测,为决策提高风险预警的准确性和值和重复值提供依据及时性数据科学与其他学科的交叉融合统计学计算机科学经济学数据科学在统计学基础上发展,数据科学需要借助计算机科学中数据科学在经济学领域的应用有二者在方法论上相互借鉴的算法和工具进行数据处理助于揭示市场规律和经济趋势THANKS感谢观看。