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数据分析培训

汇报时间：2023-12-27

汇报人：文小库

数据分析基础

数据分析工具

数据分析方法

数据分析基础

数值型数据，可以进行数学运算。例如，销售额、年龄等。

非数值型数据，通常用于描述性质或类别。例如，性别、学历等。

定性数据

存储在数据库或表格中的数据，具有固定的字段和格式。

结构化数据

没有固定格式或结构的数据，如文本、图像、音频和视频等。

非结构化数据

存储结构化数据的系统，如关系型数据库。

数据库

应用程序接口，提供数据流的服务。

API

如CSV、Excel等格式的文件，可以包含结构化或非结构化数据。

文件

如微博、微信等社交平台，产生大量用户生成内容。

社交媒体

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去除重复、缺失或不准确的数据。

数据清洗

将数据转换为适合分析的格式或类型。

数据转换

对数据进行整合和汇总，如求和、平均值等。

数据聚合

将数据以图表、图像等形式呈现，便于理解和分析。

数据可视化

数据分析工具

Excel提供了数据筛选、排序、函数计算、图表制作等功能，方便用户进行数据处理和可视化。

Excel还提供了数据透视表、数据透视图等高级功能，可以帮助用户进行更深入的数据分析。

Python拥有丰富的数据分析库，如NumPy、Pandas、SciPy等，可以方便地进行数据处理、统计分析、数据挖掘等工作。

Python还支持多种可视化库，如Matplotlib、Seaborn等，可以制作各种图表和数据可视化效果。

Python是一种通用编程语言，广泛用于数据分析和科学计算。

01

R语言是一种用于统计计算和图形的编程语言，广泛应用于数据分析和数据科学领域。

02

R语言拥有丰富的统计函数和算法库，可以方便地进行统计分析、数据挖掘、机器学习等工作。

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R语言还支持多种可视化包，如ggplot2、lattice等，可以制作各种高质量的统计图形和可视化效果。

数据分析方法

描述性分析主要是对数据进行基础描述，提供数据的总体特征和分布情况。

通过统计指标，如平均数、中位数、众数等，来描述数据的集中趋势；通过方差、标准差等指标描述数据的离散程度；通过直方图、箱线图等可视化方式展示数据的分布情况。

预测性分析是根据已有的数据和规律，对未来的趋势进行预测。

总结词

利用回归分析、时间序列分析等统计方法，建立预测模型，根据历史数据预测未来的趋势和结果。

详细描述

总结词

规范性分析主要是基于已有的理论和方法，对数据进行深入挖掘，以解决实际问题。

详细描述

通过关联分析、聚类分析、主成分分析等方法，深入挖掘数据之间的关联和规律；通过建立决策树、神经网络等模型，对未知数据进行分类和预测，为决策提供支持。

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