数据分析全方位解析-从统计学到机器学习的应用实践.pptx

数据分析全方位解析从统计学到机器学习的应用实践Presentername

Agenda统计学基础知识学习新的数据分析方法数据挖掘流程及其应用合适的数据分析方法机器学习算法分类

01.统计学基础知识概率与统计基础

随机变量离散型随机变量01离散型随机变量只能取有限个或可数无限个数值，其概率分布可以通过概率质量函数来描述。连续型随机变量02连续型随机变量可以取无限个数值，其概率分布可以通过概率密度函数来描述。期望和方差03期望是随机变量的平均值，方差衡量随机变量的离散程度，描述了随机变量与其期望的偏离程度。随机变量的未知性

概率分布描述连续变量分布特征的方法正态分布用于描述事件在一段时间内发生的概率泊松分布用于描述二分类问题的概率分布二项分布概率分布：预测未来

方差衡量数据的分散程度期望了解数据的基本特征，描述数据中心位置-了解数据的特征，并描述数据的中心位置。期望和方差的关系期望和方差是统计学中重要的统计量，可以帮助我们对数据进行综合分析期望和方差期望和方差的回报

02.学习新的数据分析方法关注数据分析能力

数据质量与算法可靠性数据质量检查保证数据准确性和完整性算法验证与测试评估算法的准确性和鲁棒性，选择最适合的算法持续学习和更新跟踪必威体育精装版的数据分析方法，提高分析能力数据质量算法可靠性

提升数据分析能力跟踪研究技术通过参加培训和研讨会学习和交流最佳实践经验参加培训和研讨会在实际项目中应用新的数据分析方法并总结经验教训实践应用新方法持续学习的重要性数据分析能力提升

03.数据挖掘流程及其应用数据挖掘流程介绍

1数据清洗处理缺失值和异常值2数据转换对数据进行标准化和归一化3特征选择选择对目标变量有影响的特征数据预处理和清洗的重要性数据预处理和清洗

特征选择与降维根据统计指标选择最相关的特征过滤式特征选择使用模型的性能评估指标选择最佳特征组合包裹式特征选择在模型训练过程中自动选择最优特征嵌入式特征选择特征选择和降维

根据业务需求和数据特征选择合适的数据挖掘算法选择合适的算法使用选定的算法构建数据挖掘模型构建模型通过评估指标对构建的模型进行性能评估评估模型性能模型构建和评估模型评估科学建模

04.合适的数据分析方法选择合适的数据分析方法

业务需求通过数据分析解决业务需求01数据特征选择适合的方法处理和分析数据02方法可行性评估方法的可行性和适用性03方法选择的关键因素根据业务需求选择方法

基于特征进行分割信息增益选择最能区分数据类别的特征基尼指数选择最能减少数据不纯度的特征剪枝策略优化决策树以避免过拟合决策树算法解分类问题

评估数据分析结果的准确性使用真实数据真实数据反映实际情况比较不同算法选择效果最好的算法验证模型预测检验模型对新数据的准确性数据分析准确性

05.机器学习算法分类监督学习与无监督学习

监督与无监督学习监督学习算法基于已知输出的训练数据无监督学习算法基于未知输出的训练数据监督学习比较优缺点和适用场景的差异O1O2O3监督学习和无监督学习

用于二分类和多分类问题逻辑回归01.通过特征划分数据集，逐步构建树结构决策树02.基于数据点之间的最大间隔分类支持向量机03.监督学习算法的分类常见的监督学习算法

无监督学习算法的应用聚类算法基于相似性将数据分组，发现隐藏的聚类结构关联规则挖掘发现数据中的频繁项集和关联规则降维算法减少数据的维度，保留最重要的特征信息常见的无监督学习算法

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