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数据建模与分析

目录

contents

数据建模基础

数据采集与预处理

数据分析方法与技术

数据可视化呈现与解读

案例实战：电商用户行为分析

总结与展望

01

数据建模基础

数据模型作用

提供数据组织和存储的蓝图

为数据操作和管理提供统一的标准和框架

简化数据复杂性，便于理解和交流

数据模型定义：数据模型是对现实世界数据特征的抽象，用于描述数据的静态特性、动态特性以及数据完整性约束。

描述数据在物理存储介质上的存储方式和存取方法，与特定DBMS相关。

物理数据模型（PhysicalDataModel）

也称为信息模型，主要关注信息的结构和语义，如实体-关系模型（E-R模型）。

概念数据模型（ConceptualDataMod…

描述数据的逻辑结构，与特定数据库管理系统（DBMS）无关，如关系模型、层次模型和网状模型。

逻辑数据模型（LogicalDataModel）

1.需求分析

明确业务需求和数据需求。

2.概念设计

设计概念数据模型，明确实体、属性和关系。

3.逻辑设计

将概念模型转换为逻辑模型，考虑数据的完整性、安全性和性能等因素。

4.物理设计

根据逻辑模型设计物理存储结构，包括表、索引、视图等数据库对象。

采用统一、简洁、有意义的命名方式。

命名规范

选择合适的数据类型，避免浪费存储空间或造成精度损失。

数据类型规范

约束规范

合理设置主键、外键、唯一性约束等，保证数据的完整性和一致性。

文档规范

编写清晰、详细的建模文档，便于团队成员理解和协作。

02

数据采集与预处理

03

采集方法

批量采集、实时采集、增量采集等

01

内部数据源

企业数据库、数据仓库、日志文件等

02

外部数据源

公开数据集、API接口、网络爬虫等

文本特征提取、图像特征提取、时间序列特征提取等

特征提取

过滤式、包裹式、嵌入式等

特征选择

主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）、局部线性嵌入（LLE）等

特征降维

03

数据分析方法与技术

利用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

假设检验

方差分析

回归分析

提出原假设和备择假设，通过计算检验统计量和P值进行假设检验。

研究不同因素对因变量的影响程度，以及因素间的交互作用。

探究自变量和因变量之间的线性或非线性关系，建立回归模型。

利用已知输入和输出数据进行训练，建立预测模型。

监督学习

对无标签数据进行聚类、降维等处理，发现数据内在结构。

无监督学习

通过智能体与环境交互学习最优决策策略。

强化学习

利用神经网络模型对数据进行深层次特征提取和建模。

深度学习

04

数据可视化呈现与解读

柱状图

适用于展示分类数据之间的对比关系，可直观比较各类别的数值大小。

折线图

适用于展示时间序列数据的变化趋势，可观察数据随时间的变化情况。

散点图

适用于展示两个变量之间的关系，可判断变量之间是否存在相关性。

饼图

适用于展示数据的占比关系，可直观了解各部分在总体中所占的比例。

Excel

Tableau

PowerBI

Python可视化库

常用的电子表格软件，提供了丰富的图表类型和数据处理功能。

专业的数据可视化工具，支持多种数据源和图表类型，可快速创建交互式可视化报表。

微软推出的商业智能工具，提供了强大的数据分析和可视化功能，支持多种数据源和云端共享。

如Matplotlib、Seaborn等，提供了灵活的图表绘制和定制功能，适用于数据分析和机器学习领域。

A

B

C

D

明确图表目的

在解读图表前，要明确图表的目的和要传达的信息，有针对性地进行分析。

分析数据分布和趋势

观察数据的分布情况，判断数据是否呈现某种趋势或规律，以及是否存在异常值。

关注数据单位和比例

注意图表中的数据单位和比例尺，确保正确理解数据的数值大小和关系。

比较不同类别或时间点的数据

对于分类数据或时间序列数据，要比较不同类别或时间点的数据差异和变化。

05

案例实战：电商用户行为分析

背景介绍

随着互联网技术的快速发展，电子商务行业迅速崛起。为了更好地理解用户需求、优化产品设计和提升营销效果，电商企业需要对用户行为进行深入分析。

目标设定

本案例旨在通过数据建模和分析，揭示电商用户的购物习惯、偏好及潜在需求，为企业的决策提供支持。

模型评估与优化

通过交叉验证等方法评估模型性能，并根据评估结果进行模型优化。

模型构建

选择合适的算法（如协同过滤、决策树、神经网络等）构建用户行为分析模型。

特征工程

提取与用户行为相关的特征，如用户活跃度、购买频率、商品偏好等。

数据收集

从电商平台的数据库中抽取用户行为数据，包括浏览、有哪些信誉好的足球投注网站、加购、下单等行为记录。

数据清洗

对数据进行预处理，包括去除重复记录、处理缺失值和异常值等。

基于用户行为特征，将用户划分为不同群体，如活跃用户、