《数据分析技巧模块》课件

数据分析技巧模块课程概述课程目标学习内容12帮助学员掌握数据分析的基本涵盖数据分析基础、数据收集理论和实操技能，为职场竞争、数据清洗、数据分析方法、力提升打下基础数据可视化、数据挖掘、大数据分析、机器学习在数据分析中的应用和数据分析项目管理等内容预期收获3学员将能够独立完成数据分析项目，并运用数据分析结果做出决策，提高自身数据分析能力第一部分数据分析基础数据类型、数据质量和数据分析流程的概述，奠定数据分析的基础知识什么是数据分析？定义重要性应用领域数据分析是指对收集到的数据进行清洗数据分析在现代社会中扮演着至关重要数据分析被广泛应用于商业、金融、医、整理、分析和解释的过程，以发现数的角色，可以帮助我们了解市场、预测疗、教育、科研等领域，例如市场调查据的规律和趋势，并为决策提供支持未来、改进产品和服务、提高效率，并、风险控制、疾病预测、教育评估、科做出更好的决策学发现等数据分析的流程提出问题1明确分析目标，确定需要解决的问题收集数据2从各种来源收集相关数据，确保数据完整性、准确性和一致性清洗数据3对收集到的数据进行清洗和预处理，去除无效数据、错误数据和重复数据分析数据4运用各种统计方法和数据挖掘技术对数据进行分析，发现数据背后的规律和趋势解释结果5对分析结果进行解释，并结合实际情况进行合理的解读制定行动计划6根据分析结果制定相应的行动计划，并进行评估和反馈数据类型定量数据指可以用数值表示的数据，例如身高、体重、温度等定性数据指不能用数值表示的数据，例如颜色、性别、品牌等结构化数据指按照固定格式存储的数据，例如数据库中的表格数据非结构化数据指没有固定格式存储的数据，例如文本、图像、音频、视频等数据质量准确性1数据是否与真实情况相符，是否存在错误数据完整性2数据是否完整，是否存在缺失数据一致性3数据在不同来源或不同时间点是否保持一致，是否存在冲突数据及时性4数据是否及时更新，是否能反映最新的情况第二部分数据收集技巧问卷调查实验观察访谈通过设计问卷，收集目标人群通过设计实验，控制变量，观通过观察和记录目标人群的行通过访谈，收集目标人群的深的意见和态度察不同条件下的数据变化为和活动，收集数据度信息和观点数据来源一手数据二手数据内部数据外部数据指直接从数据源收集的数据指从其他来源收集的数据，指企业内部产生的数据，例指企业外部产生的数据，例，例如通过问卷调查、实验例如政府公开数据、行业报如销售数据、财务数据、客如市场数据、竞争对手数据、观察等方法收集的数据告、学术期刊等户数据等、行业数据等数据收集方法问卷调查通过设计问卷，收集目标人群的意见和态度实验通过设计实验，控制变量，观察不同条件下的数据变化观察通过观察和记录目标人群的行为和活动，收集数据访谈通过访谈，收集目标人群的深度信息和观点抽样技术随机抽样分层抽样每个样本被选中的概率相等，确保样本代表总体将总体分成不同的层级，再从每个层级中进行随机抽样整群抽样便利抽样将总体分成不同的群组，再随机抽取一些群组作为样本选择方便获取的样本，不保证样本代表总体数据收集工具在线问卷平台，例如问数据抓取工具，例如传感器和物联网设备，卷星、Scrapy、Beautiful例如温度传感器、压力SurveyMonkey等Soup等传感器等移动应用程序，例如手机应用程序、微信小程序等第三部分数据清洗和预处理数据清洗的重要性数据清洗是数据分析中必不可少的一步，可以提高数据质量，减少误差，增加分析可靠性常见数据问题常见的数据问题包括缺失值、异常值、重复数据、格式不一致等数据清洗步骤数据清洗步骤包括数据检查、数据处理、数据验证等数据清洗的重要性提高数据质量减少误差增加分析可靠性去除错误数据和无效数据，提高数据的消除数据中的噪声和异常值，减少分析保证数据质量，提高分析结果的可信度准确性和可靠性结果的误差和可靠性常见数据问题缺失值1指数据中缺少的部分，需要进行填充或删除处理异常值2指与其他数据明显不符的值，需要进行识别和处理重复数据3指数据集中存在重复的记录，需要进行合并或删除处理格式不一致4指数据格式不统一，例如日期格式、时间格式、单位不一致等，需要进行统一处理处理缺失值删除记录删除包含缺失值的记录，适用于缺失值比例较小的数据集平均值填充用该属性的平均值填充缺失值，适用于数值型数据回归预测用回归模型预测缺失值，适用于具有相关性的数据多重插补用多个模型预测缺失值，并取平均值，适用于复杂的数据集处理异常值识别异常值方法方法数据转换Z-score IQR通过观察数据分布或使用统计算数据点与平均值的距离计算数据的四分位距，超出对数据进行转换，例如对数计方法识别异常值，超过一定阈值的点被认为一定范围的点被认为是异常转换、平方根转换等，可以是异常值值降低异常值的影响数据标准化和归一化归一化Min-Max将数据缩放到之间，适用于需要对数据进行缩放处理的场景0-1标准化Z-score将数据转换为标准正态分布，适用于需要消除数据尺度影响的场景对数转换将数据进行对数转换，适用于数据分布偏态的场景二值化将数据转换为或，适用于需要对数据进行二值化的场景01第四部分探索性数据分析（）EDA通过，可以了解数据分布、发现异常模式、检查假设，并生成研究问题EDA的目的EDA了解数据分布发现异常模式检查假设生成研究问题了解数据的统计特征，例如识别数据中的异常值和偏离验证数据分析中的假设，例从数据中发现新的问题和研均值、中位数、方差等趋势的模式如变量之间的关系等究方向描述性统计中心趋势离散程度12描述数据集中趋势的指标，例描述数据分散程度的指标，例如均值、中位数、众数等如方差、标准差、范围等分布形状3描述数据分布形状的指标，例如偏度、峰度等图形化分析工具直方图箱线图散点图热力图展示数据分布的频率展示数据的五个数值指标最展示两个变量之间的关系展示多个变量之间的相关性小值、第一四分位数、中位数、第三四分位数、最大值相关性分析相关系数等级相关相关矩阵可视化Pearson Spearman衡量两个连续变量之间的线性相关程度衡量两个变量之间的单调相关程度，适用矩阵形式展示多个变量之间的相关关，取值范围为-1到1用于非线性关系的数据系，方便直观地了解数据时间序列分析趋势分析季节性分析周期性分析分析数据随时间的变化趋势，例如上分析数据在不同季节或时间段的变化分析数据在一定周期内重复出现，例升趋势、下降趋势或平稳趋势规律，例如夏季销售额较高，冬季销如每周、每月或每年都会出现的周期售额较低性变化第五部分统计分析技巧假设检验、回归分析、方差分析、聚类分析、因子分析等统计分析方法，帮助深入挖掘数据的奥秘假设检验单样本检验t检验样本均值是否与已知总体均值有显著差异双样本检验t检验两个样本均值之间是否存在显著差异分析ANOVA检验多个样本均值之间是否存在显著差异卡方检验检验两个分类变量之间是否存在关联性回归分析简单线性回归多元线性回归逻辑回归多项式回归分析一个自变量对因变量的分析多个自变量对因变量的预测二元分类结果，例如是分析自变量对因变量的非线影响影响否购买、是否生病等性影响方差分析（）ANOVA单因素双因素重复测量ANOVA ANOVAANOVA123检验一个自变量对因变量的影响，检验两个自变量对因变量的影响，检验同一个样本在不同时间点上的例如不同广告类型对销售额的影响例如不同广告类型和不同地区对销变化，例如同一组人接受不同治疗售额的影响方法后的疗效变化聚类分析聚类层次聚类K-means根据数据点之间的距离进行聚类通过不断合并或分裂数据点来构，将数据点划分到不同的簇中建树状结构，将数据点划分到不同的簇中聚类DBSCAN根据数据点之间的密度进行聚类，识别高密度区域和低密度区域因子分析探索性因子分析确认性因子分析主成分分析（）PCA分析多个变量之间的潜在结构，将多个验证预先设定的因子结构，检验因子模将多个变量降维，提取主要成分，减少变量归纳为少数几个因子型的拟合度数据冗余第六部分数据可视化技巧数据可视化是指将数据转化为图形，以更直观的方式展现数据的规律和趋势数据可视化的重要性直观展示数据发现隐藏模式有效沟通结果将抽象的数据转化为更直观的图形，使通过图形化的方式展示数据，可以更直通过数据可视化，可以更有效地将数据数据更容易理解和记忆观地发现数据中隐藏的规律和趋势分析结果传达给其他人，提高沟通效率选择合适的图表类型条形图和柱状图折线图和面积图饼图和环形图散点图和气泡图比较不同类别之间的差异展示数据随时间的变化趋势展示部分与整体的比例关系展示两个变量之间的关系高级图表类型桑基图1展示不同类别之间的流动关系树状图2展示数据之间的层级关系网络图3展示数据之间的连接关系地图可视化4将数据与地理位置关联起来可视化设计原则简洁性图表应简洁明了，避免过多的装饰和信息一致性图表应保持一致的设计风格，例如颜色、字体、图标等强调重点突出显示图表中的关键信息，例如使用醒目的颜色或加粗字体色彩使用选择合适的颜色搭配，避免使用过于鲜艳或过于暗淡的颜色，使图表更易于阅读交互式可视化过滤和钻取动态更新多维度展示用户自定义允许用户对数据进行过滤和图表可以根据用户操作动态允许用户从多个角度查看数允许用户自定义图表，例如钻取，查看更详细的信息更新，例如鼠标悬停或点击据，例如使用不同的图表类颜色、字体、图表类型等，时显示更多信息型或不同的指标使图表更符合自己的需求第七部分数据挖掘技巧数据挖掘是指从大量数据中提取隐藏的知识和规律，为决策提供支持数据挖掘概述定义和目标应用领域模型CRISP-DM数据挖掘是指从大量数据中提取隐藏的数据挖掘被广泛应用于商业、金融、医CRISP-DM模型是一种数据挖掘项目管知识和规律，为决策提供支持数据挖疗、教育、科研等领域，例如市场营销理方法，它将数据挖掘过程划分为六个掘的目标是发现数据中的模式、趋势和、风险控制、疾病预测、教育评估、科阶段业务理解、数据理解、数据准备关系，并利用这些信息来解决问题和做学发现等、建模、评估、部署出决策分类算法决策树根据数据特征构建决策树，对数据进行分类随机森林通过多个决策树进行投票，提高分类精度支持向量机（）SVM通过寻找最优分离超平面，将数据划分到不同的类别朴素贝叶斯根据贝叶斯定理，计算数据属于不同类别的概率预测模型时间序列预测神经网络12根据历史数据预测未来的数据模拟人脑神经元，学习数据的趋势非线性关系，进行预测深度学习3使用多层神经网络，处理复杂的数据，提高预测精度关联规则挖掘算法算法应用案例Apriori FP-Growth通过计算频繁项集，发现数据之间的关通过构建频繁模式树，提高关联规则挖例如，在超市购物篮分析中，发现顾客联关系掘效率购买啤酒和尿布的关联性，可以将啤酒和尿布摆放在一起，提高销售额文本挖掘文本预处理主题建模对文本数据进行清洗和预处理，分析文本数据中的主题和内容，例如分词、去除停用词、词干提例如找出新闻报道中的主要主题取等情感分析分析文本数据的情感倾向，例如判断用户评论是正面、负面还是中性第八部分大数据分析技巧大数据分析是指对海量数据进行分析，发现数据的规律和趋势，并为决策提供支持大数据特征体量（）Volume速度（）Velocity12数据量巨大，远远超过传统数据库的处理能数据生成速度快，需要实时处理和分析力价值（）多样性（）Value Variety数据蕴藏着巨大的价值，需要有效地挖掘和数据类型多样，包括结构化数据、非结构化43利用数据、半结构化数据等大数据处理框架生态系统Hadoop Spark开源的大数据处理框架，包括基于内存计算的大数据处理框架Hadoop、HBase、Hive、，速度快，效率高等组件PigFlink面向流数据处理的大数据处理框架，适用于实时分析和流数据处理分布式计算模型并行处理数据分片MapReduce将数据处理任务分解成Map和Reduce将数据处理任务分配给多个计算节点，将数据分成多个数据片段，分别分配给两个阶段，分别进行处理和汇总同时进行处理，提高效率不同的计算节点进行处理流数据处理实时分析窗口计算状态管理123对实时产生的数据进行分析，例如对一定时间范围内的流数据进行计保存流数据处理过程中的状态信息监控网站流量、实时推荐等算，例如统计每分钟的网站访问量，例如记录用户登录状态大数据存储技术数据库分布式文件系统数据湖NoSQL非关系型数据库，适用于存储大量非结构将数据存储在多个节点上，提高数据存储存储所有类型的数据，包括结构化数据、化数据的可靠性和可扩展性非结构化数据和半结构化数据第九部分机器学习在数据分析中的应用机器学习是人工智能的一个分支，它使计算机能够从数据中学习，并进行预测和决策机器学习基础监督学习无监督学习通过标记数据训练模型，例如分通过未标记数据训练模型，例如类和回归聚类和降维强化学习通过与环境交互学习，例如游戏、机器人控制AI特征工程特征选择特征提取特征转换从原始数据中选择最有效的特征，提高从原始数据中提取新的特征，例如文本对原始特征进行转换，例如标准化、归模型性能数据中的词频统计一化等，使模型更易于训练模型评估和选择交叉验证过拟合和欠拟合12将数据分成训练集和测试集，过拟合是指模型过于复杂，在评估模型的泛化能力训练集上表现良好，但在测试集上表现较差；欠拟合是指模型过于简单，在训练集和测试集上表现都不好模型比较指标3使用不同的指标评估模型性能，例如准确率、精确率、召回率、值F1等自动化机器学习（）AutoML超参数优化模型选择特征自动化自动寻找最优的超参数，提高模型性能自动选择最佳的模型，例如根据数据特自动进行特征工程，例如特征选择、特点选择最适合的算法征提取、特征转换第十部分数据分析项目管理数据分析项目管理是指将数据分析项目从开始到结束，进行有效的规划、组织、执行和控制，最终达到项目目标项目规划确定目标和范围资源分配时间管理明确项目的目标和范围，确定需要完分配项目所需的资源，例如人力、资制定项目时间计划，确保项目按时完成的工作内容金、时间等成数据治理数据安全隐私保护数据伦理保护数据的安全，防止数据泄露或被恶保护用户隐私，避免数据被滥用或泄露遵循数据伦理原则，确保数据的使用符意篡改合道德规范团队协作角色和职责沟通技巧版本控制123明确团队成员的角色和职责，确保建立良好的沟通机制，及时有效地使用版本控制工具，跟踪项目的代团队成员之间协调一致沟通项目进度和问题码和文档变化，方便协作和管理报告和展示报告结构数据故事讲述报告应包含清晰的结构，包括引通过故事的方式，将数据分析结言、方法、结果、结论等部分果呈现给听众，使听众更容易理解和记忆有效演示技巧使用简洁明了的图表、清晰的语言和生动的演示技巧，提高演示效果持续改进反馈收集性能监控知识管理收集用户反馈，了解用户对数据分析结监控数据分析模型的性能，及时发现问建立知识管理系统，积累数据分析经验果的意见和建议题并进行调整和知识，方便团队成员学习和共享总结与展望课程回顾未来趋势12对本课程进行总结，回顾主要展望数据分析的未来发展趋势内容和知识点，例如人工智能、大数据等学习资源推荐3推荐一些学习资源，例如书籍、网站、课程等，方便学员继续学习和提高。