數(shù)據(jù)分析理論課程概述數(shù)據(jù)分析定義解釋數(shù)據(jù)含義的過(guò)程數(shù)據(jù)分析重要性支持決策，提高效率課程目標(biāo)什么是數(shù)據(jù)分析？定義收集、處理、分析數(shù)據(jù)的系統(tǒng)過(guò)程目的發(fā)現(xiàn)有價(jià)值的信息和洞察應(yīng)用領(lǐng)域商業(yè)、科研、社會(huì)科學(xué)等數(shù)據(jù)分析的重要性輔助決策提供客觀依據(jù)1發(fā)現(xiàn)機(jī)會(huì)揭示潛在趨勢(shì)2提高效率優(yōu)化流程和資源分配3預(yù)測(cè)趨勢(shì)未雨綢繆，提前布局4數(shù)據(jù)分析的基本流程1提出問(wèn)題明確分析目標(biāo)2收集數(shù)據(jù)獲取相關(guān)信息3數(shù)據(jù)清洗處理異常和缺失4數(shù)據(jù)分析應(yīng)用統(tǒng)計(jì)方法5結(jié)果解釋提煉關(guān)鍵洞察6決策制定指導(dǎo)實(shí)際行動(dòng)數(shù)據(jù)類型定量數(shù)據(jù)可測(cè)量的數(shù)值型數(shù)據(jù)定性數(shù)據(jù)描述性的非數(shù)值數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)有固定格式的數(shù)據(jù)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)無(wú)固定格式的數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)收集方法問(wèn)卷調(diào)查直接收集目標(biāo)群體信息實(shí)驗(yàn)控制變量，觀察結(jié)果觀察記錄自然發(fā)生的現(xiàn)象二手?jǐn)?shù)據(jù)利用已有的數(shù)據(jù)集數(shù)據(jù)質(zhì)量1準(zhǔn)確性數(shù)據(jù)是否真實(shí)反映事實(shí)2完整性數(shù)據(jù)是否缺失或重復(fù)3一致性數(shù)據(jù)在不同系統(tǒng)中是否一致4時(shí)效性數(shù)據(jù)是否及時(shí)更新數(shù)據(jù)清洗1缺失值處理填補(bǔ)或刪除缺失數(shù)據(jù)2異常值處理識(shí)別和修正異常數(shù)據(jù)點(diǎn)3重復(fù)數(shù)據(jù)處理刪除或合并重復(fù)記錄4數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化統(tǒng)一數(shù)據(jù)格式和單位描述性統(tǒng)計(jì)分析集中趨勢(shì)數(shù)據(jù)的中心位置1離散程度數(shù)據(jù)的分散情況2分布形狀數(shù)據(jù)的整體分布特征3集中趨勢(shì)度量平均值所有數(shù)據(jù)的算術(shù)平均中位數(shù)排序后的中間值眾數(shù)出現(xiàn)頻率最高的值離散程度度量方差平均偏差的平方和標(biāo)準(zhǔn)差方差的平方根四分位距第三四分位數(shù)與第一四分位數(shù)的差分布形狀偏度分布的不對(duì)稱程度峰度分布的尖峭或平坦程度探索性數(shù)據(jù)分析定義和目的初步探索數(shù)據(jù)特征和模式EDA技術(shù)統(tǒng)計(jì)分析和可視化方法可視化工具圖表和交互式分析軟件統(tǒng)計(jì)圖表柱狀圖比較不同類別的數(shù)量餅圖顯示各部分占整體的比例折線圖展示數(shù)據(jù)隨時(shí)間的變化趨勢(shì)散點(diǎn)圖顯示兩個(gè)變量之間的關(guān)系高級(jí)圖表相關(guān)性分析Pearson相關(guān)系數(shù)線性相關(guān)性度量Spearman相關(guān)系數(shù)等級(jí)相關(guān)性度量相關(guān)性矩陣多變量間相關(guān)性可視化回歸分析簡(jiǎn)單線性回歸一個(gè)自變量與因變量的關(guān)系多元線性回歸多個(gè)自變量與因變量的關(guān)系非線性回歸處理非線性關(guān)系的回歸模型時(shí)間序列分析1趨勢(shì)分析長(zhǎng)期變化方向2季節(jié)性分析周期性變化模式3周期性分析非季節(jié)性重復(fù)模式聚類分析K-means聚類基于均值的劃分聚類方法層次聚類基于距離的聚類樹(shù)方法DBSCAN聚類基于密度的聚類算法分類分析決策樹(shù)樹(shù)狀結(jié)構(gòu)的分類模型隨機(jī)森林多個(gè)決策樹(shù)的集成方法支持向量機(jī)尋找最佳分類超平面主成分分析（PCA）PCA原理降維保留主要信息PCA應(yīng)用數(shù)據(jù)壓縮和特征提取PCA局限性僅適用線性關(guān)系因子分析探索性因子分析發(fā)現(xiàn)潛在因子結(jié)構(gòu)驗(yàn)證性因子分析檢驗(yàn)已有因子模型因子旋轉(zhuǎn)優(yōu)化因子結(jié)構(gòu)解釋判別分析線性判別分析尋找最佳線性分類邊界二次判別分析使用二次函數(shù)分類邊界判別分析應(yīng)用分類和降維方差分析單因素方差分析一個(gè)因素對(duì)結(jié)果的影響1多因素方差分析多個(gè)因素的交互作用2協(xié)方差分析控制協(xié)變量的影響3假設(shè)檢驗(yàn)參數(shù)檢驗(yàn)基于分布假設(shè)的檢驗(yàn)非參數(shù)檢驗(yàn)不依賴分布假設(shè)的檢驗(yàn)p值解釋統(tǒng)計(jì)顯著性的度量數(shù)據(jù)挖掘定義從大量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)模式CRISP-DM模型標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程應(yīng)用預(yù)測(cè)分析和模式識(shí)別機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)監(jiān)督學(xué)習(xí)基于標(biāo)記數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)從未標(biāo)記數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)強(qiáng)化學(xué)習(xí)通過(guò)獎(jiǎng)懲機(jī)制學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)簡(jiǎn)介1神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)模擬人腦的學(xué)習(xí)模型2卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)適用于圖像處理的網(wǎng)絡(luò)3循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理序列數(shù)據(jù)的網(wǎng)絡(luò)文本分析文本預(yù)處理清洗和標(biāo)準(zhǔn)化文本數(shù)據(jù)詞頻分析統(tǒng)計(jì)詞語(yǔ)出現(xiàn)頻率情感分析識(shí)別文本情感傾向社交網(wǎng)絡(luò)分析網(wǎng)絡(luò)圖可視化社交關(guān)系1中心性分析識(shí)別重要節(jié)點(diǎn)2社區(qū)檢測(cè)發(fā)現(xiàn)緊密聯(lián)系的群體3地理空間分析地理信息系統(tǒng)（GIS）處理地理數(shù)據(jù)的工具空間自相關(guān)地理位置相關(guān)性分析熱點(diǎn)分析識(shí)別地理事件集中區(qū)域大數(shù)據(jù)分析大數(shù)據(jù)特征體量大、多樣性、高速度分布式計(jì)算多機(jī)并行處理數(shù)據(jù)Hadoop和Spark大數(shù)據(jù)處理框架數(shù)據(jù)可視化可視化原則清晰、準(zhǔn)確、有效顏色理論合理使用色彩傳遞信息交互式可視化允許用戶探索數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)分析工具Python數(shù)據(jù)分析庫(kù)NumPy科學(xué)計(jì)算基礎(chǔ)庫(kù)Pandas數(shù)據(jù)處理和分析工具M(jìn)atplotlib繪圖庫(kù)Seaborn統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)可視化R語(yǔ)言數(shù)據(jù)分析基本語(yǔ)法R語(yǔ)言編程基礎(chǔ)數(shù)據(jù)處理數(shù)據(jù)清洗和轉(zhuǎn)換統(tǒng)計(jì)建模應(yīng)用統(tǒng)計(jì)方法圖形繪制數(shù)據(jù)可視化技術(shù)SQL在數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用1基本查詢選擇和過(guò)濾數(shù)據(jù)2聚合函數(shù)計(jì)算統(tǒng)計(jì)量3子查詢嵌套查詢操作4連接操作合并多個(gè)表的數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)概念集成化的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)ETL過(guò)程數(shù)據(jù)抽取、轉(zhuǎn)換、加載星型和雪花模式數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)設(shè)計(jì)模型商業(yè)智能（BI）BI定義數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的決策支持1BI工具數(shù)據(jù)可視化和報(bào)表軟件2數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策基于數(shù)據(jù)洞察制定策略3預(yù)測(cè)分析時(shí)間序列預(yù)測(cè)基于歷史數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)未來(lái)趨勢(shì)回歸預(yù)測(cè)利用多個(gè)變量預(yù)測(cè)目標(biāo)值機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)模型使用高級(jí)算法進(jìn)行預(yù)測(cè)A/B測(cè)試A/B測(cè)試原理比較兩個(gè)版本的效果實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)制定測(cè)試方案和指標(biāo)結(jié)果分析統(tǒng)計(jì)顯著性檢驗(yàn)用戶行為分析用戶畫像刻畫典型用戶特征漏斗分析追蹤用戶轉(zhuǎn)化過(guò)程留存分析衡量用戶粘性市場(chǎng)籃分析關(guān)聯(lián)規(guī)則發(fā)現(xiàn)商品間的關(guān)聯(lián)支持度和置信度衡量規(guī)則的重要性Apriori算法高效發(fā)現(xiàn)頻繁項(xiàng)集客戶細(xì)分1RFM模型最近購(gòu)買、頻率、金額分析2聚類分析應(yīng)用識(shí)別相似客戶群體3個(gè)性化營(yíng)銷針對(duì)性制定營(yíng)銷策略風(fēng)險(xiǎn)分析信用評(píng)分模型評(píng)估客戶信用風(fēng)險(xiǎn)欺詐檢測(cè)識(shí)別異常交易模式風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估矩陣可視化風(fēng)險(xiǎn)概率和影響金融數(shù)據(jù)分析1投資組合分析優(yōu)化資產(chǎn)配置2風(fēng)險(xiǎn)管理評(píng)估和控制金融風(fēng)險(xiǎn)3算法交易自動(dòng)化交易策略醫(yī)療數(shù)據(jù)分析電子健康記錄分析挖掘患者數(shù)據(jù)價(jià)值疾病預(yù)測(cè)模型早期識(shí)別高風(fēng)險(xiǎn)患者醫(yī)療圖像分析輔助診斷和治療決策物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析傳感器數(shù)據(jù)分析處理多源實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)1實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理快速響應(yīng)和決策2預(yù)測(cè)性維護(hù)優(yōu)化設(shè)備維護(hù)計(jì)劃3數(shù)據(jù)倫理數(shù)據(jù)隱私保護(hù)個(gè)人信息安全算法偏見(jiàn)識(shí)別和消除不公平性數(shù)據(jù)安全防止數(shù)據(jù)泄露和濫用數(shù)據(jù)分析報(bào)告撰寫報(bào)告結(jié)構(gòu)清晰組織分析結(jié)果數(shù)據(jù)可視化有效展示關(guān)鍵信息結(jié)果解釋提供洞察和建議數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目管理1項(xiàng)目生命周期規(guī)劃、執(zhí)行、監(jiān)控、收尾2團(tuán)隊(duì)協(xié)作跨職能團(tuán)隊(duì)合作3質(zhì)量控制確保分析結(jié)果可靠數(shù)據(jù)分析的未來(lái)趨勢(shì)自動(dòng)化數(shù)據(jù)分析AI輔助分析過(guò)程邊緣計(jì)算設(shè)備端實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理增強(qiáng)分析結(jié)合人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的決策制定數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)文化培養(yǎng)基于數(shù)據(jù)的思維1決策支持系統(tǒng)提供數(shù)據(jù)洞察2案例研究學(xué)習(xí)成功實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)3數(shù)據(jù)分析在不同行業(yè)的應(yīng)用零售業(yè)優(yōu)化庫(kù)存和定價(jià)制造業(yè)提高生產(chǎn)效率教育行業(yè)個(gè)性化學(xué)習(xí)體驗(yàn)政府部門改善公共服務(wù)數(shù)據(jù)分析師的職業(yè)發(fā)展1所需技能統(tǒng)計(jì)、編程、業(yè)務(wù)理解2職業(yè)路徑初級(jí)分析師到首席數(shù)據(jù)官3繼續(xù)教育持續(xù)學(xué)習(xí)新技術(shù)和方法數(shù)據(jù)分析的挑戰(zhàn)1數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題確保數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性和完整性2數(shù)據(jù)解釋困難正確理解復(fù)雜數(shù)據(jù)關(guān)系3技術(shù)快速發(fā)展跟上新工具和方法