Python数据分析与可视化 教案 电子 第1章 数据分析概述.pdf

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课题1.1认识数据分析课型讲练

授课班级大数据授课时数1

1了解数据分析的流程

教学目标

2.了解常见的数据分析应用场景

教学重点1.了解数据分析的流程

教学难点1.了解常见的数据分析应用场景

学情分析学生对于数据分析没有基础，需要通过一些案例进行引导。

教学效果作为第一节课，学生对于数据分析有一个直观了解，能够更好为后续的内容服务。

教后记

在公司的众多运营活动中，每天都会产生大量的数据，这些看似亳无有关的数据，通常具有深层次的紧密关

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系，这些数据对于公司的运营和发展都有十分重要的作用和意义。随着大数据时代的来临，数据分析已经成为了

公司的管理者们极为重视的一项工作内容。

一、数据分析背景

随着计算机的发展，企业的生产与运营产生的数据量与日俱增，因此需要利用有效的工具帮助企业通过统

计分析对数据加以提炼，研究数据的内在规律，提高效率。数据分析作为大数据技术的重要组成部分，已经越来

越受到重视。明确数据分析的概念、流程和工具是进行数据分析的第一步。数据分析是指用恰当的方法对收集的

数据进行分析，提取有用信息，并对数据加以研究和总结的过程。

二、数据分析流程

数据分析的流程一般分为个步骤：明确目的、数据收集、数据预处理、数据分析、数据可视化、报告撰写。

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1.明确目的

明确目的是指在数据分析之前，挖掘用户数据分析的需求，了解用户数据分析的目的，提供数据分析的方

向，这是数据分析的第一步，也是关键的一步，错误的分析方向可能会导致错误的结果。

2.数据收集

数据收集是数据分析的基础，是指根据数据分析的第一步数据分析目的收集相关的数据。数据收集主要有

两种方式，一种是本地数据，另一种是外部数据。本地数据是指在本地数据库产生的数据，外部网络数据是指存

储在互联网中的数据。本地数据可以通过数据库导出、等格式的数据进行分析，而存储在互联网中的数

Exce1TXT

据分为电商数据和网络调查数据，电商数据可以通过八爪鱼等网络抓取工具提取出来，而网络调查数据通过问卷

星等网络调查网站直接导出数据。

3.数据处理

数据处理是数据分析过程中的一个重要步骤，尤其是在数据对象包含噪声数据、不完整数据，甚至是不一致

数据时，更需要进行数据的处理，以提高数据对象的质量,并最终达到提高数据分析质量的目的。噪声数据是指

数据中存在着错误、或无效（超出正常范围）的数据，如百分制的成绩中出现了200分；不完整数据是指想要分

析的属性没有值，如成绩表缺乏某些成绩影响平均成绩的计算；而不一致数据则是指数据内涵出现不一致情况，

如出现了两个相同的学号。数据处理是指对数据进行清洗、转换、提取、计算等一系列的过程。

4.数据分析

数据分析是指通过描述性统计分析、交叉对比、连续数据分组化、图表分析、回归分析、方差分析、因子分

析、关联规则分析等多种方法对收集的数据进行处理与分析。如果需要分析企业运行指标的情况，可以使用描述

性统计分析：如果需要预测未来一段时间的某个数据时，可以使用回归；如果需要分析不同影响因素对于某个结

果的影响时，可以使用相关分析、假设检验、方差分析和因子分析；如果需要