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数据的分析与建模课件

2024-02-01

目录

数据分析基础

统计学基础

数据挖掘技术

机器学习在数据分析中的应用

数据建模实践案例

数据分析挑战与未来趋势

01

数据分析基础

包括整数、浮点数等，用于定量分析和计算。

如性别、职业等，用于分类和分组。

按时间顺序排列的数据，用于分析趋势和周期性变化。

包括数据库、CSV文件、API接口、物联网设备等。

数值型数据

类别型数据

时间序列数据

数据来源

数据清洗

数据转换

数据归一化

数据降维

01

02

03

04

处理缺失值、异常值、重复值等，保证数据质量。

将数据转换成适合分析的格式，如将文本转换为数值。

消除量纲影响，使不同特征之间具有可比性。

减少特征数量，降低计算复杂度和过拟合风险。

柱状图、折线图、散点图、饼图等，用于展示数据分布和关系。

常用图表

数据探索

可视化工具

通过统计量、相关性分析等方法，初步了解数据特征。

如Matplotlib、Seaborn、Tableau等，用于实现数据可视化。

03

02

01

遵循伦理规范

保护用户隐私，不泄露敏感信息；遵循数据安全和合规性原则。

结果解释与报告

对分析结果进行解释，并撰写分析报告或汇报PPT。

选择合适方法

根据数据类型和分析目标选择合适的分析方法。

明确分析目标

确定分析目的和预期结果。

数据收集与整理

根据分析目标收集相关数据，并进行预处理和清洗。

02

统计学基础

03

分布形态

偏度、峰度、直方图、QQ图

01

集中趋势

均值、中位数、众数

02

离散程度

方差、标准差、极差

样本均值分布、样本比例分布、样本方差分布

抽样分布

点估计、区间估计

参数估计

原假设与备择假设、检验统计量、P值、显著性水平

假设检验

单因素方差分析、多因素方差分析

方差分析

控制其他变量的影响，比较两组或多组数据的均值差异

协方差分析

03

数据挖掘技术

描述数据项之间的有趣关系或模式。

关联规则基本概念

Apriori算法

FP-Growth算法

应用场景

经典关联规则挖掘算法，通过逐层有哪些信誉好的足球投注网站和剪枝策略高效发现频繁项集。

不产生候选项集，直接压缩数据集成频繁模式树（FP-tree），再递归挖掘频繁项集。

市场篮子分析、网络点击流分析等。

聚类概念

K-Means算法

层次聚类

应用场景

将物理或抽象对象的集合分组成为由类似的对象组成的多个类的过程。

基于数据点之间的连接关系进行聚类，可形成树状聚类结构。

基于距离的聚类算法，通过迭代将数据点分配给最近的质心，并更新质心位置。

客户细分、图像分割、异常检测等。

逻辑回归

用于二分类问题的线性模型，通过逻辑函数将线性回归结果映射到概率空间。

决策树

通过树形结构表示分类或决策过程，易于理解和解释。

分类与预测概念

利用历史数据训练出一个模型，对新数据进行类别划分或未来值预测。

支持向量机（SVM）

基于统计学习理论的分类器，在高维空间中寻找最优超平面进行类别划分。

应用场景

信用评分、疾病诊断、股票价格预测等。

按时间顺序排列的数据序列，反映了事物随时间变化的过程和规律。

时序数据概念

发现时序数据中的重复模式或周期性模式。

时序模式挖掘

基于历史时序数据预测未来值或趋势。

时序预测

股票价格预测、气象预报、交通流量预测等。

应用场景

04

机器学习在数据分析中的应用

支持向量机（SVM）

通过在高维空间中寻找一个超平面来将不同类别的样本分开，并最大化类别间隔。

线性回归

用于预测连续数值型数据，通过拟合最佳直线来建立特征与目标变量之间的关系。

逻辑回归

用于二分类问题，通过逻辑函数将线性回归的结果映射到(0,1)之间，以得到样本点属于某一类别的概率。

决策树与随机森林

通过树形结构进行决策，每个节点代表一个特征或决策结果，用于分类和回归问题。随机森林则是集成多个决策树来提高模型的泛化能力。

降维算法

通过线性或非线性变换将高维数据映射到低维空间，以去除冗余特征和降低计算复杂度，常见的算法有主成分分析（PCA）、t-SNE等。

聚类分析

将相似的样本点归为一类，常见的算法有K-means、层次聚类等。

关联规则学习

挖掘数据集中不同项之间的关联关系，常见的算法有Apriori、FP-Growth等。

卷积神经网络（CNN）

用于处理图像数据，通过卷积层、池化层等操作提取图像特征并进行分类或回归。

循环神经网络（RNN）

用于处理序列数据，如文本、语音等，通过记忆单元捕捉序列中的时序信息和长期依赖关系。

自编码器（Autoencoder）

用于数据降维或特征学习，通过编码器和解码器重构输入数据并提取有用信息。

生成对抗网络（GAN）

生成新的数据样本，通过生成器和判别器的对抗训练来学习数据分布并生成逼真的样本。

评估指标

集成学习

交叉验证

超参数调优

准确率、精确率、召回率、