数据科学统计计算PPT.pptx

数据科学统计计算PPTby文库LJ佬2024-06-23

CONTENTS数据科学基础统计分析方法数据挖掘技术机器学习应用

01数据科学基础

数据科学基础数据科学基础数据收集与清洗：

数据质量检验。数据清洗是数据科学流程中至关重要的一步。数据可视化:

数据呈现与解读。可视化是数据科学中展示数据和结果的关键手段。

数据收集与清洗数据清洗方法:

包括缺失值填充、异常值处理等。数据收集技巧:

采集数据的方式和工具要根据需求选择。数据清洗工具:

使用Pythonpandas库等工具进行数据清洗操作。

数据可视化常用可视化工具:

如Matplotlib、Seaborn等。

图表类型选择:

根据数据类型和展示目的选取合适的图表。

数据解读技巧:

从图表中获取有效信息和洞察。

02统计分析方法

统计分析方法描述统计学：

对数据集中的数据进行描述性统计分析。假设检验：

验证统计推断的有效性。

描述统计学常用统计量:

均值、中位数、标准差等。分布分析:

正态分布、偏态分布等。相关性分析:

皮尔逊相关系数、斯皮尔曼相关系数等。统计指标数值平均值20标准差5

假设检验假设检验单样本检验:

对一个总体参数进行检验。

双样本检验:

比较两组样本均值是否存在显著差异。

03数据挖掘技术

数据挖掘技术聚类分析：

将数据集中的数据根据相似性进行分组。

决策树分析：

根据数据特征构建决策树模型。

聚类分析聚类分析层次聚类:

基于数据间的距离度量进行分组。K均值算法:

常用的聚类算法之一。

决策树分析信息增益:

选择最优特征节点。剪枝策略:

防止过拟合。

04机器学习应用

机器学习应用监督学习：

通过已标记的训练数据训练模型进行预测。

无监督学习：

通过未标记的数据进行模式识别。

监督学习回归分析:

预测数值型数据。

分类算法:

预测类别型数据。

无监督学习聚类算法:

将数据集分成多个不同的类。关联规则挖掘:

发现数据中的相关规律。

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