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1汇报人：AA2024-01-30IBMi2数据分析演示课件

目录contents引言数据源与数据采集数据分析方法与技巧IBMi2数据分析功能演示案例分析与实践应用总结与展望

301引言

数据分析背景与意义信息化时代的数据挑战随着信息化时代的快速发展，数据量呈现爆炸式增长，如何有效分析和利用这些数据成为企业和机构面临的重要挑战。数据分析的价值数据分析能够帮助企业和机构从海量数据中提取有价值的信息，为决策提供支持，优化业务流程，提升竞争力。数据分析的应用领域数据分析广泛应用于金融、电商、医疗、物流等多个领域，成为推动行业发展的重要力量。

IBMi2品牌介绍IBMi2是IBM公司旗下的一款智能数据分析工具，致力于为企业提供高效、准确的数据分析解决方案。IBMi2产品特点IBMi2具备强大的数据处理能力、丰富的可视化展示方式、灵活的定制选项等特点，能够满足不同企业和机构的数据分析需求。IBMi2产品系列介绍IBMi2产品系列包括多个组件，如i2AnalystsNotebook、i2EnterpriseInsightAnalysis等，这些组件可以单独使用，也可以组合使用，以提供更全面的数据分析功能。IBMi2简介及产品概述

本次演示旨在向观众展示IBMi2在数据分析方面的强大功能和优势，帮助观众了解并掌握IBMi2的基本操作和分析方法。演示目的演示内容将围绕IBMi2的核心功能和实际应用展开，包括数据导入、数据清洗、数据可视化、数据挖掘等方面的操作演示和案例分析。同时，还将介绍IBMi2在不同行业中的应用场景和解决方案，以便观众更好地了解其在实际工作中的价值。内容安排演示目的和内容安排

302数据源与数据采集

数据源类型及特点如Oracle、MySQL等，结构化数据存储，可通过SQL查询进行数据提取。如MongoDB、Redis等，适用于存储非结构化数据，具有灵活的数据模型。如CSV、Excel、XML、JSON等，便于本地数据导入和处理。通过API接口、网络爬虫等方式获取互联网上的数据。关系型数据库非关系型数据库文件数据源网络数据源

明确数据采集需求设计数据采集方案开发数据采集程序测试与调优数据采集方法与步定需要采集的数据字段、数据源和目标存储方式。根据需求选择合适的数据采集工具和方式，如ETL工具、网络爬虫等。编写数据采集代码，实现数据的自动提取、转换和加载。对数据采集程序进行测试，确保其准确性和效率，并根据实际情况进行调整优化。

数据预处理数据清洗数据转换数据归约数据预处理与清洗对数据进行格式转换、字段映射、缺失值填充等预处理操作，以便后续分析处理。根据分析需求，对数据进行聚合、分组、排序等转换操作，使数据更符合分析要求。识别并处理数据中的异常值、重复值、空值等，提高数据质量和准确性。通过数据压缩、降维等技术，减少数据量，提高分析效率。

303数据分析方法与技巧

包括均值、中位数、众数等指标，用于描述数据的中心位置。集中趋势分析离散程度分析分布形态分析通过方差、标准差、极差等统计量，衡量数据的波动大小。利用偏度、峰度等统计量，描述数据分布的形状特点。030201描述性统计分析

基于样本数据对总体参数进行估计，包括点估计和区间估计。参数估计通过设定原假设和备择假设，利用样本数据对总体分布或参数进行推断。假设检验用于比较两个或多个样本均数间是否有统计学差异。方差分析推断性统计分析

利用数据挖掘技术对数据进行分类和预测，如决策树、神经网络等。分类与预测将数据对象分组成为多个类或簇，使同一类内的数据对象具有较高的相似度。聚类分析发现数据集中不同项之间的有趣关系，如购物篮分析中经常一起购买的商品组合。关联规则挖掘识别数据集中与大多数数据对象不同的异常值或离群点。异常检测数据挖掘与机器学习应用

304IBMi2数据分析功能演示

010204可视化图表展示柱状图、折线图、饼图等常见图表类型交互式图表，支持鼠标悬停提示、数据点选择等交互操作多维度数据可视化，支持数据分层、分组展示图表样式自定义，包括颜色、字体、图例等03

通过挖掘顾客购买商品之间的关联规则，发现商品之间的潜在联系，优化商品组合和陈列。购物篮分析利用关联规则挖掘技术，发现金融交易中的异常模式，识别潜在的欺诈行为。欺诈检测挖掘疾病症状与疾病之间的关联规则，辅助医生进行疾病诊断和治疗方案制定。医疗诊断关联规则挖掘示例

网络安全监控利用序列模式挖掘技术，发现网络攻击行为的序列模式，及时预警和防范网络攻击。用户行为分析通过分析用户在网络或应用中的行为序列，发现用户的兴趣偏好和行为习惯，为个性化推荐和营销提供支持。生物信息学挖掘基因序列中的模式，研究基因功能和疾病发生机制，为生物医学研究提供支持。序列模式挖掘示例

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