数据分析课程讲解-IT互联网必修课程.pptx

数据分析课程讲解IT互联网必修课程Presentername

Agenda数据分析概述数据获取与清洗数据探索与可视化数据建模数据挖掘总结与展望

01.数据分析概述数据分析流程与工具

业务决策与数据分析隐藏模式趋势数据分析的重要性数据分析影响决策强调数据分析对于业务决策的影响。行业应用数据分析介绍数据分析在各个行业中的应用。数据分析的重要性

数据收集数据来源、质量和完整性等问题。01详细介绍数据分析流程数据清洗处理错误、缺失或者不一致的情况。02数据探索使用可视化工具展示数据的分布和关系03数据分析流程

数据分析工具Excel常用的数据处理和分析工具，适用于初学者Tableau交互式数据可视化工具，简单易用，适合数据展示流行的编程语言，强大的数据分析和可视化能力Python数据分析相关工具

02.数据获取与清洗数据获取和清洗技巧

获取数据的途径和类型公开数据来源介绍公开数据来源的特点和获取途径。01第三方数据来源介绍第三方数据来源的特点和获取途径。02公司内部数据来源介绍公司内部数据来源的特点和获取途径。03数据来源

数据获取常用方法O1O2O3数据采集介绍数据采集的常用方法。数据爬取介绍数据爬取的常用方法。数据购买介绍数据购买的常用方法。数据获取方法

01数据格式标准：便于处理分析数据格式化02对数据中的缺失值进行处理，填充或删除缺失值，确保数据的完整性。缺失值处理03识别和处理数据中的异常值，确保分析结果的准确性和可靠性。异常值检测数据清洗技巧数据清洗技巧

确保数据的值与实际情况相符数据准确性01.确保数据的每个字段都有值，并且没有丢失或缺失的数据数据完整性02.确保数据在不同的地方和时间都是一致的数据一致性03.评估数据的准确性和完整性数据质量评估

03.数据探索与可视化数据探索与可视化方法

描述性统计可视化010203数据初步探索对数据的基本情况进行了解。描述性统计分析更深入地了解数据的分布情况。探索性可视化分析发现数据之间的关系和规律。数据探索方法

Tableau数据可视化工具：功能强大易用01.PowerBI微软开发的数据可视化工具，与其他微软产品无缝集成02.D3.js基于JavaScript的开源数据可视化库，提供高度定制化的可视化效果03.流行的数据可视化工具数据可视化工具

柱状图使用展示分类数据的数量大小关系01折线图与面积图展示数据的趋势和变化情况02数据可视化图表类型散点图与气泡图展示变量之间的关系和趋势03常见可视化图表类型

数据探索与可视化是数据分析中非常重要的一环01.数据探索可视化02.可视化工具选择合适可视化工具03.需要根据数据的特点来进行选择，以达到最好的效果。数据可视化选择案例分析教学数据可视化案例分析

04.数据建模数据建模方法与评估

三种常见数据建模方法线性回归用于预测连续数值，适用于有明显线性关系的数据逻辑回归用于分类问题，适用于二分类问题决策树用于分类和回归问题，适用于复杂数据结构常见数据建模方法

数据预处理数据清洗和转换01特征提取提取数据特征02模型选择和评估模型选择和评估03数据建模流程数据建模步骤

模型评估中最常用指标之一准确率是评估指标评估与选择通过交叉验证评估模型的泛化能力交叉验证泛化能力根据问题和数据特点选择最适合模型选择合适模型应用模型评估与选择

05.数据挖掘深入了解数据挖掘技术和应用案例

定义、步骤和技术介绍数据挖掘的定义和作用。定义和作用数据挖掘步骤数据挖掘步骤数据挖掘技术手段数据挖掘技术手段数据挖掘概述

数据挖掘技术概述执行数据挖掘算法选择合适的算法，并进行参数设置和模型评估等工作。3选择数据挖掘方法根据数据特点、目标和需求，选择合适的数据挖掘方法。1数据预处理数据清洗、数据集成、数据转换和数据规约等步骤。2数据挖掘技术

分析购买记录精准营销用户购买行为分析数据推荐提高满意度产品推荐算法实现分析行为数据预测流失用户用户流失率预测数据挖掘应用案例

06.总结与展望数据分析案例分享与专家成长

数据分析重要性数据分析辅助决策总结与重点数据分析的流程数据分析环节数据清洗的技巧如处理缺失值、处理异常值、去重等，可以提高数据质量。课程回顾

探讨数据分析在市场营销中的应用价值和方法01市场营销数据分析探讨数据分析在金融风控中的应用价值和方法02金融风控数据分析探讨数据分析在医疗健康中的应用价值和方法03医疗健康数据分析实际应用案例案例分享

数据分析专家要素数据分析工具、编程语言、数学统计基础掌握必要的技能参与真实项目、积累实践经验、完善个人作品集积累项目经验关注行业动态、学习新技术、思考数据背后的故事不断学习思考如何成为数据分析专家

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