數(shù)據(jù)分析復習PPT課件目錄contents數(shù)據(jù)分析基礎描述性分析預測性分析數(shù)據(jù)挖掘技術數(shù)據(jù)可視化與報告數(shù)據(jù)分析基礎01數(shù)值型數(shù)據(jù)類別型數(shù)據(jù)順序型數(shù)據(jù)比例型數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)類型01020304用于表示數(shù)量，可以進行數(shù)學運算。用于表示分類，如性別、國籍等。用于表示有序的分類，如評分等級、星級評價等。用于表示比例或比率，如百分比、比率等。數(shù)據(jù)來源從關系型數(shù)據(jù)庫、非關系型數(shù)據(jù)庫中獲取數(shù)據(jù)。通過調用第三方API接口獲取數(shù)據(jù)。通過網絡爬蟲技術從網頁上抓取數(shù)據(jù)。通過傳感器采集各種物理量數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)庫API接口網絡爬蟲傳感器去除重復、缺失、異常值等，確保數(shù)據(jù)質量。數(shù)據(jù)清洗對數(shù)據(jù)進行格式化、標準化、歸一化等處理，以便進行數(shù)據(jù)分析。數(shù)據(jù)轉換通過統(tǒng)計方法、可視化技術等手段了解數(shù)據(jù)的分布、特征和規(guī)律。數(shù)據(jù)探索根據(jù)業(yè)務需求和目標，選擇合適的算法和模型進行數(shù)據(jù)分析和預測。數(shù)據(jù)建模數(shù)據(jù)處理流程描述性分析02描述性統(tǒng)計中位數(shù)方差將數(shù)據(jù)分為兩個等份的數(shù)值描述數(shù)據(jù)離散程度的統(tǒng)計量均值眾數(shù)標準差描述數(shù)據(jù)的平均水平出現(xiàn)次數(shù)最多的數(shù)值方差的平方根，也表示數(shù)據(jù)的離散程度用于比較不同類別數(shù)據(jù)的數(shù)值大小柱狀圖折線圖餅圖散點圖用于表示數(shù)據(jù)隨時間或其他變量的變化趨勢用于表示各部分在總體中所占的比例用于表示兩個變量之間的關系數(shù)據(jù)可視化一種常見的連續(xù)型概率分布，數(shù)據(jù)呈現(xiàn)鐘形曲線正態(tài)分布數(shù)據(jù)分布不對稱，有偏斜的情況偏態(tài)分布數(shù)據(jù)分布的峰部和尾部形態(tài)各異，有尖峰和扁平之分峰態(tài)分布遠離數(shù)據(jù)中心的數(shù)據(jù)點，可能對數(shù)據(jù)分析產生重大影響離群值數(shù)據(jù)分布預測性分析03總結詞線性回歸分析是一種預測模型，通過找到最佳擬合直線來預測一個或多個因變量的值。詳細描述線性回歸分析基于因變量和自變量之間的線性關系，通過最小化預測值與實際值之間的殘差平方和來擬合最佳直線。它可以幫助我們理解變量之間的關系強度和方向，并預測未來趨勢。線性回歸分析總結詞邏輯回歸分析是一種用于二元分類的預測模型，通過將線性回歸的輸出轉換為概率形式來進行預測。詳細描述邏輯回歸分析基于邏輯函數(shù)（sigmoid函數(shù)）將線性回歸的輸出轉換為概率形式，適用于因變量為二元分類的情況。它可以幫助我們了解自變量對因變量的影響程度，并預測新的觀測值的類別。邏輯回歸分析決策樹和隨機森林都是監(jiān)督學習算法，可用于分類和回歸任務。它們通過構建決策流程圖來預測目標變量的值。總結詞決策樹通過遞歸地將數(shù)據(jù)集劃分為更純的子集來構建樹結構，而隨機森林則是通過構建多個決策樹并對它們的預測結果進行平均或投票來進行預測。這兩種方法都可以幫助我們理解數(shù)據(jù)之間的關系，并提高模型的泛化能力。詳細描述決策樹與隨機森林數(shù)據(jù)挖掘技術04聚類分析是一種無監(jiān)督學習方法，通過將數(shù)據(jù)點劃分為不同的組或簇，使得同一簇內的數(shù)據(jù)點盡可能相似，不同簇的數(shù)據(jù)點盡可能不同。聚類分析的目的是發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的內在結構，以便對數(shù)據(jù)進行分類或組織。常見的聚類算法包括K-means、層次聚類、DBSCAN等。聚類分析詳細描述總結詞關聯(lián)規(guī)則挖掘是一種在大型數(shù)據(jù)集中發(fā)現(xiàn)有趣關系的方法。它主要用于市場籃子分析，即發(fā)現(xiàn)顧客購買商品之間的關聯(lián)關系?？偨Y詞關聯(lián)規(guī)則挖掘的經典算法是Apriori和FP-Growth。通過這些算法，可以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)集中不同項之間的有趣關系，從而進行商品推薦、交叉銷售等。詳細描述關聯(lián)規(guī)則挖掘主成分分析（PCA）總結詞主成分分析是一種降維技術，通過將高維數(shù)據(jù)轉換為低維數(shù)據(jù)，保留數(shù)據(jù)的主要特征，同時減少數(shù)據(jù)的復雜性。詳細描述PCA通過找到數(shù)據(jù)中的主要模式（主成分），并用這些主成分替換原始特征，從而實現(xiàn)降維。這樣可以在保留數(shù)據(jù)主要特征的同時，減少計算復雜性和數(shù)據(jù)存儲需求。數(shù)據(jù)可視化與報告05箱線圖用于展示數(shù)據(jù)的分布情況，包括中位數(shù)、四分位數(shù)等統(tǒng)計指標。散點圖用于展示兩個變量之間的關系，判斷是否存在相關性。餅圖用于展示各部分在整體中所占的比例，便于比較不同部分的大小。柱狀圖用于比較不同類別之間的數(shù)據(jù)，便于觀察數(shù)據(jù)之間的差異。折線圖用于展示數(shù)據(jù)隨時間的變化趨勢，適用于連續(xù)變量的變化分析。選擇合適的圖表類型圖表選擇與制作根據(jù)報告目的選擇合適的圖表類型，并使用數(shù)據(jù)可視化工具進行制作。明確報告目的在撰寫數(shù)據(jù)報告前，需要明確報告的目的和受眾，以便選擇合適的數(shù)據(jù)和圖表。數(shù)據(jù)整理與清洗對原始數(shù)據(jù)進行整理和清洗，確保數(shù)據(jù)的準確性和完整性。文字說明與解釋對圖表進行詳細的文字說明和解釋，幫助讀者更好地理解數(shù)據(jù)。結論與建議根據(jù)數(shù)據(jù)分析結果，提出相應的結論和建議，為決策提供支持。數(shù)據(jù)報告的撰寫ExcelExcel是一款常用的辦公軟件，具有強大的數(shù)據(jù)可視化功能，如柱狀圖、折線圖、餅圖等。PowerBIPowerBI是微軟開發(fā)的一款商業(yè)智能工具，提供數(shù)據(jù)可視化、報表生成等功能，支持云端存儲和分享。TableauTableau是一款專業(yè)的數(shù)據(jù)可視化工