《EDA技能训练》课件.pptVIP

*****************课程大纲数据收集数据清洗数据探索数据分析EDA是什么?数据清洗处理数据中的错误、重复项和缺失值，确保数据质量。数据探索探索数据的结构、分布、趋势和关系，以便更好地理解数据。数据可视化用图表和图形来展示数据，以便更容易地理解和发现模式。EDA的必要性1深入了解数据EDA可以帮助我们更好地理解数据的特征和结构，包括数据类型、分布、趋势和模式。2发现潜在问题EDA可以帮助我们识别数据中的异常值、缺失值、重复值等问题，以及数据质量问题。3为模型构建提供依据EDA可以帮助我们选择合适的模型，以及确定模型的输入特征和参数。如何开始EDA1数据收集确定你需要什么样的数据，从哪里获取数据，并确保数据的质量。2数据清洗处理数据中的错误、缺失值、重复值、异常值等问题，确保数据的准确性和完整性。3数据探索利用图表、统计指标等方法，对数据进行初步分析，了解数据的基本特征和趋势。4数据预处理对数据进行规范化、标准化、特征工程等处理，为后续的建模和分析做准备。5模型构建选择合适的模型，使用预处理后的数据进行训练，并评估模型的性能。6模型部署将训练好的模型部署到实际应用中，用于预测、分类等任务。数据收集确定目标明确要收集的数据类型和用途，并确定数据来源。选择方法根据数据类型和来源，选择合适的收集方法，例如网络爬虫、API调用、数据库查询等。数据清洗对收集到的数据进行清洗，例如去除重复数据、错误数据、缺失值等。数据存储选择合适的存储方式，例如数据库、文件系统等，确保数据的完整性和安全性。数据清洗1缺失值处理2异常值处理3数据类型转换4数据格式统一5重复值处理数据清洗是EDA中至关重要的第一步，确保数据质量，为后续分析奠定基础。数据探索1数据描述统计指标分析2可视化直观展示趋势3假设检验验证数据关系异常值处理识别异常值使用箱线图、直方图、散点图等方法识别数据中的异常值。处理异常值根据具体情况选择合适的处理方法，例如删除异常值、替换异常值或使用模型处理异常值。缺失值处理删除如果缺失值比例过高，可以考虑删除包含缺失值的样本。插值用平均值、中位数或众数等统计量来填充缺失值。预测使用回归或分类模型预测缺失值，需要根据数据特征和模型选择合适的算法。数据转换1标准化将数据缩放到相同范围2归一化将数据映射到特定范围3离散化将连续特征转换为离散特征4特征编码将类别特征转换为数值特征相关性分析1识别变量之间的关系相关性分析可以帮助我们了解不同变量之间的关系，比如正相关、负相关或无相关。2发现潜在的趋势通过分析变量之间的关系，我们可以发现数据中潜在的趋势和模式。3构建预测模型相关性分析可以为构建预测模型提供有价值的信息，帮助我们更好地预测未来结果。主成分分析降维将多个变量转化为少数几个主成分，保留了大部分的信息，方便后续分析。解释主成分是原始变量的线性组合，解释了数据的最大方差，揭示了数据背后的本质结构。聚类分析将数据点分成不同的组,使组内数据点彼此相似,组间数据点差异较大.用于探索数据结构,发现隐藏的模式,识别异常值等.常用的聚类算法包括k-means,DBSCAN,层次聚类等.回归分析探索变量关系回归分析用于确定两个或多个变量之间的关系。它可以帮助预测一个变量的值，并了解变量之间的相互影响。预测未来趋势通过建立回归模型，我们可以预测未来数据的变化趋势，为决策提供参考依据。分析影响因素回归分析能够识别影响目标变量的关键因素，并量化这些因素的影响程度。决策树树状结构决策树使用树状结构来表示分类或回归模型，每个节点代表一个特征，每个分支代表一个决策规则。可解释性决策树模型易于理解和解释，因为其决策规则可以直接从树结构中推断出来。神经网络深度学习基础神经网络是深度学习的核心算法，模拟人类大脑神经元结构，通过复杂的网络结构和学习算法来处理信息。多层感知器多层感知器(MLP)是最常见的神经网络类型之一，包含多个隐藏层，能够处理复杂的非线性关系。卷积神经网络卷积神经网络(CNN)专注于图像识别，通过卷积层和池化层提取图像特征，并利用全连接层进行分类预测。循环神经网络循环神经网络(RNN)适合处理序列数据，例如文本和语音，通过循环结构记忆先前的信息，进行更有效的预测。模型评估1准确性评估模型预测结果与真实值的偏差程度。2精确度衡量模型正确预测正样本的能力。3召回率衡量模型识别出所有正样本的能力。4F1分数综