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文本内容:
《数据的分析》ppt课件•数据收集目录•数据清洗CONTENTS•数据分析方法•数据可视化•数据应用场景•数据分析的挑战与未来发展01CHAPTER数据收集数据来源01020304内部数据外部数据实时数据历史数据公司内部数据库、CRM系统市场调查、公共数据、第三方社交媒体、物联网设备等存储在数据库中的长时间序列等数据等数据数据收集方法调查问卷网络爬虫传感器监测API接口针对特定目标群体进行通过各种传感器收集实自动抓取网络上的信息,通过与第三方服务提供调查,收集他们的意见时数据,如温度、湿度、如新闻、论坛、博客等商对接,获取相关数据和行为数据流量等数据质量评估数据完整性数据可靠性检查数据是否完整,是否存在评估数据来源的可靠性,以及缺失值或异常值数据收集方法的稳定性数据准确性数据及时性核实数据的正确性,是否与实确保所收集的数据是最新的,际情况相符能够反映当前的市场趋势和变化02CHAPTER数据清洗数据预处理010203数据筛选数据排序数据分类和编码根据需求筛选出需要的数将数据按照一定顺序(如将数据转化为可分析的格据,去除无关或错误数据时间、大小等)进行排列,式,如将分类变量转化为便于后续处理数字缺失值处理删除缺失值填充缺失值删除含有缺失值的行或列,但可能导致数据使用均值、中位数、众数等统计方法填充缺量减少失值插值法多重插补使用线性插值等方法估算缺失值基于多种模型预测缺失值异常值处理Z-score方法IQR方法根据Z-score判断异常值,超出一定根据四分位距(IQR)判断异常值,范围的视为异常超出范围外的视为异常基于模型的方法可视化检测使用机器学习模型预测异常值通过绘制图表直观观察异常值03CHAPTER数据分析方法描述性分析总结词对数据进行基本的描述和整理,提供数据的总体特征和分布情况详细描述通过统计指标如均值、中位数、众数、方差等,展示数据的集中趋势和离散程度同时,制作直方图、饼图等可视化工具,帮助理解数据的分布和结构探索性分析总结词深入挖掘数据之间的关系和潜在模式,为进一步的数据分析提供方向详细描述通过相关性分析、因子分析、聚类分析等方法,发现数据之间的关联和规律同时,运用假设检验和方差分析等方法,检验数据的差异性和一致性预测性分析总结词利用已知的数据和模型预测未来的趋势和结果详细描述通过建立回归模型、决策树模型、神经网络等预测模型,基于历史数据对未来进行预测同时,运用模型评估指标,如准确率、召回率等,对模型的预测效果进行评估和优化04CHAPTER数据可视化图表类型选择折线图散点图用于展示数据随时间变化的趋用于展示两个变量之间的关系势柱状图饼图热力图用于比较不同类别之间的数据用于表示各部分在整体中所占通过颜色的深浅表示数据的大的比例小,常用于表示空间数据的分布数据可视化工具Excel Tableau适用于简单的数据分析和可视化功能强大的数据可视化工具,支持多种数据源连接和可视化设计Power BID
3.js基于云的商业智能工具,提供数据可视化、开源的数据可视化库,支持创建高度自定分析和仪表板功能义的图表和可视化效果可视化设计原则简洁明了对比和层次感避免过多的图表元素和颜色,突出核心信息通过颜色、大小、形状等元素增加对比,使数据更易于理解引导视线解释数据合理安排图表元素的位置和顺序,引导观众提供简要的文字说明或图例,帮助观众理解的视线关注关键信息图表所表达的含义05CHAPTER数据应用场景商业智能(BI)商业智能(BI)是一种运用了数据仓库、在线分析和数据挖掘技术来处理和分析数据的商业应用BI能够将企业的数据整合,通过数据分析和可视化工具,帮助企业做出基于数据的决策,提高运营效率和盈利能力BI的应用场景包括销售分析、市场分析、财务分析等,是现代企业不可或缺的管理工具决策支持系统(DSS)决策支持系统(DSS)是一种计DSS能够提供数据、模型和分析DSS的应用场景包括金融、医疗、算机化的系统,用于支持半结构工具,帮助决策者更好地理解和军事等领域,能够提高决策的准化和非结构化的决策过程解决复杂问题确性和效率数据驱动决策(DDP)数据驱动决策(DDP)是一种DDP通过收集、整合和分析数DDP的应用场景包括市场营销、基于数据的决策方法,强调数据,帮助组织做出基于数据的风险管理等领域,能够帮助组据在决策中的核心作用决策,提高决策的科学性和准织更好地应对不确定性和变化确性06CHAPTER数据分析的挑战与未来发展数据隐私与安全数据隐私保护随着大数据的广泛应用,数据隐私保护成为重要挑战需要采取加密、匿名化等技术手段,确保数据在收集、存储、处理和共享过程中的隐私安全数据安全防护建立完善的数据安全防护体系,防止数据泄露、篡改和破坏采用访问控制、身份认证等手段,提高数据的安全性大数据处理技术大数据存储针对大规模数据的存储需求,采用分布式存储系统,实现数据的可靠存储和高效访问大数据处理利用大数据处理技术,如Hadoop、Spark等,对大规模数据进行处理和分析,挖掘数据中的价值人工智能在数据分析中的应用机器学习数据可视化利用机器学习算法,从大量数据中提通过数据可视化技术,将复杂的数据取特征、发现规律,提高数据分析的以直观、易懂的方式呈现出来,帮助准确性和效率用户更好地理解数据和分析结果深度学习结合深度学习技术,对复杂数据进行高层次的特征学习和处理,实现更高级别的数据分析应用THANKS谢谢。