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数据分析统计分析培训

目录

数据分析基础

描述性统计分析

推论性统计分析

数据可视化与报告呈现

实战案例分析与操作演示

工具与技能提升建议

01

数据分析基础

Part

定量数据

数值型数据，如整数、浮点数等。

来源

数据库、文件、API、网页爬虫等。

定性数据

分类数据，如性别、婚姻状况等。

时序数据

按时间顺序排列的数据，如股票价格、气温变化等。

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2

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准确性

数据是否真实反映了实际情况。

完整性

数据是否包含了所需的所有信息。

一致性

数据之间是否存在矛盾或冲突。

及时性

数据是否及时更新，反映必威体育精装版情况。

去除重复、缺失、异常值等。

标准化、归一化、离散化等。

将多个数据源的数据合并到一起。

选择与问题相关的特征，去除无关特征。

数据清洗

数据转换

数据合并

特征选择

02

描述性统计分析

Part

所有数值的总和除以数值的个数，用于表示一组数据的中心位置。

均值

中位数

众数

将一组数据按大小顺序排列，位于中间位置的数值即为中位数，用于统计学中的中心位置测量。

一组数据中出现次数最多的数值，用于表示数据的集中趋势。

03

02

01

方差

各数值与均值之差的平方的平均数，用于衡量数据的离散程度。

标准差

方差的平方根，也用于表示数据的离散程度。

极差

一组数据中的最大值与最小值之差，用于简单衡量数据的波动范围。

正态分布

一种连续概率分布，呈钟形曲线，具有对称性、集中性、均匀变动性等特点。

偏态分布

数据分布不对称，可能呈现左偏或右偏的情况，需要进一步分析原因。

峰态分布

数据分布的峰态描述了分布形态的陡峭程度，峰态系数大于3表示分布形态陡峭，小于3表示分布形态平缓。

03

推论性统计分析

Part

在假设检验中，原假设（H0）通常表示没有差异或没有效应，而备择假设（H1）表示存在差异或有效应。

原假设与备择假设

检验统计量用于量化数据与原假设之间的差异，而拒绝域则是根据显著性水平确定的用于拒绝原假设的区域。

检验统计量与拒绝域

显著性水平（α）是事先设定的用于判断原假设是否被拒绝的标准，而P值则是观察到的数据与原假设之间差异程度的量化指标。

显著性水平与P值

1

2

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点估计是用一个具体的数值来估计总体参数，而区间估计则是用一个区间来包含总体参数的真值。

点估计与区间估计

置信水平表示区间估计的可靠性，而置信区间则是根据样本数据计算出的用于估计总体参数的区间。

置信水平与置信区间

最大似然估计是一种基于概率模型的参数估计方法，而最小二乘法则是一种基于误差平方和最小的参数估计方法。

最大似然估计与最小二乘法

方差分析（ANOVA）

01

用于比较两个或多个总体均值是否存在显著差异的统计方法。通过计算组间方差和组内方差，判断不同组之间的差异是否显著。

回归分析

02

用于探究自变量与因变量之间关系的统计方法。通过拟合回归方程，可以预测因变量的取值并评估自变量对因变量的影响程度。

线性回归与多元回归

03

线性回归是回归分析中最简单的一种形式，涉及一个自变量和一个因变量之间的线性关系。而多元回归则涉及多个自变量与一个因变量之间的关系。

04

数据可视化与报告呈现

Part

柱状图

用于比较不同类别数据的数值大小，适用于离散型数据。

饼图

展示数据的占比关系，适用于表示整体与部分的关系。

折线图

展示数据随时间或其他连续变量的变化趋势，适用于连续型数据。

散点图

表示两个变量之间的关系，用于探索数据间的相关性和分布规律。

03

响应式设计

确保图表在不同设备和屏幕尺寸上都能良好地展示和交互。

01

利用数据可视化工具

如Tableau、PowerBI等，通过拖放操作快速创建交互式图表。

02

添加筛选器和动态效果

通过设置筛选器、动画效果等，增强图表的交互性和易读性。

05

实战案例分析与操作演示

Part

风险预测与解释

运用训练好的模型对新金融产品进行风险预测，并解释预测结果。

模型训练与评估

运用训练数据集对模型进行训练，并使用测试数据集对模型进行评估。

模型选择

选择合适的机器学习算法，如逻辑回归、支持向量机、随机森林等。

数据收集

收集金融产品的历史交易数据、市场数据、用户数据等。

特征工程

对数据进行特征提取和转换，构建风险评估模型的特征集。

收集医疗健康领域的数据，如患者病历、基因测序数据、医学影像数据等。

数据收集

探讨医疗健康领域数据挖掘的应用场景，如疾病预测、个性化治疗方案制定、医疗资源优化等。

应用场景探讨

对数据进行清洗、标准化、归一化等预处理操作。

数据预处理

从原始数据中提取有意义的特征，并选择对模型构建有帮助的特征。

特征提取与选择

选择合适的机器学习算法构建模型，并对模型进行评估和优化。

模型构建与评估

02

01

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04

05

06

工具与技能提升建议

Part

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