数据治理概论 课件 第7章：数据应用.pptx

第7章数据应用《数据治理概论》

提纲7.1数据分析7.2数据共享7.3数据开放

7.1数据分析

7.1数据分析7.1.2数据分析类型7.1.1数据分析的概念7.1.3数据分析方法

7.1.1数据分析的概念数据分析是什么？数据分析是从大量数据中提取、转化和推断有用信息的过程。它涉及到收集、整理、清洗、转换和分析数据，以揭示数据中的模式、趋势和关联，从而支持决策和解决问题。数据分析能干什么？数据分析可以帮助业务应用实现以下目标：1）优化业务流程和运营效率 2）提供决策支撑 3）商业模式变革

7.1.1数据分析的概念数据分析的目标是通过对数据进行深入的探索和分析，揭示数据背后的规律和洞见。数据治理是数据管理的一部分，它涉及到对数据的收集、整理、存储、安全和隐私等方面进行规范和管理。数据分析可以应用于各个领域和行业，包括市场营销、金融、医疗、制造业、物流等。数据分析可以借助各种工具和技术来实现，包括统计软件（如R、Python）、数据可视化工具（如Tableau、PowerBI）、机器学习框架（如TensorFlow、Scikit-learn）等。数据分析的应用领域数据治理和数据质量数据分析的工具和技术数据分析的目标

数据分析通常包括以下几个关键步骤：0102数据收集和获取收集和获取与问题相关的数据，可以是来自内部系统、外部数据源或第三方数据提供商的数据。030405数据预处理对数据进行清洗、去除噪声、处理缺失值和异常值等，以确保数据的质量和一致性。数据转换和整理对数据进行转换、整理和重塑，以便于后续的分析和建模。数据分析和建模应用统计学、机器学习、数据挖掘等技术和方法，对数据进行分析和建模，以揭示数据中的模式、趋势和关联。结果解释和报告解释和解读数据分析的结果，并将结果以可视化、报告或其他形式呈现给相关利益相关者，以支持决策和行动。7.1.1数据分析的概念

7.1.2数据分析的类型数据分析方法的分类方法因为考虑维度不同分类方式也非常的多，将数据从业务价值层面对数据分析方法进行分类是以帮助企业和组织更好地理解和应用不同的数据分析方法：描述性分析：描述性分析是对数据进行总结和描述的分析方法。1预测性分析：预测性分析是基于历史数据和模型构建，对未来事件或趋势进行预测的分析方法。23诊断性分析：是对数据进行深入挖掘和分析，发现问题的原因、影响因素的分析方法。4决策支持分析：是基于数据和模型，为决策者提供决策支持和优化方案的分析方法。5探索性分析：探索性分析是对数据进行探索和发现的分析方法。

7.1.3数据分析的方法描述性分析主要用于对数据进行总结、描述和可视化，以揭示数据的基本特征、分布和趋势。通过描述性分析，我们可以了解数据的现状和历史，从而为决策提供基础和参考。主要采用的8种方法如下：统计指标：通过计算一系列统计量，如均值、中位数、标准差、最大值、最小值等，来描述数据的集中趋势、离散程度和分布形态。频数分布：将数据按照数值或类别进行分组，并计算每个组的频数（数据出现的次数）或频率（频数除以总数）。百分位数：表示某个特定百分比的观测值落在数据集中的位置。可视化：通过图表、图形和可视化工具，将数据转化为可视形式，以便更直观地理解和分析数据。描述性分析预测性分析诊断性分析决策支持分析探索性分析

7.1.3数据分析的方法描述性分析主要用于对数据进行总结、描述和可视化，以揭示数据的基本特征、分布和趋势。通过描述性分析，我们可以了解数据的现状和历史，从而为决策提供基础和参考。主要采用的8种方法如下：变异系数：是标准差与均值的比值，用于比较不同变量或不同群体之间的变异程度。相关分析：通过计算相关系数（如皮尔逊相关系数）来衡量两个变量之间的线性相关程度。相关系数的取值范围为-1到1，接近1表示正相关，接近-1表示负相关，接近0表示无相关。时间序列分析：通过对时间序列数据进行建模和分析，来揭示数据随时间的变化规律和趋势。分组分析：将数据按照某个特定的变量进行分组，然后对不同组别的数据进行比较和分析。描述性分析预测性分析诊断性分析决策支持分析探索性分析

预测性分析旨在利用历史数据和统计模型来预测未来事件或趋势。预测性分析主要采用的8种方法如下：1回归分析7.1.3数据分析的方法描述性分析预测性分析诊断性分析决策支持分析探索性分析2时间序列分析3决策树4人工神经网络5聚类分析6时间序列预测7关联规则挖掘8集成学习

回归分析通过拟合一个数学模型来描述自变量与因变量之间的关系，并利用这个模型预测。7.1.3数据分析的方法优势：模型简单：回归模型结构简单，易于理解和解释。预测能力强：能够基于历史数据预测未来的趋势。可视化效果好：结果易于通过图表进行可视化，便于展示。逐步改进：模型可以根据新数据不断优化和调整。劣势：异常值敏感：线性回