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数据分析与决策支持教学课件数据到决策教学课件Presentername
Agenda课程介绍与目标数据分析基础和方法数据收集和清洗数据可视化和报表数据挖掘和分析决策支持和预测总结与展望
01.课程介绍与目标课程介绍目标安排
背景与目的课程背景背景与目的01开设本课程的原因满足市场需求,提高就业竞争力02课程目标帮助学生掌握相关知识和技能,为未来职业发展打下基础03受众群体大学生、职场人士和其他对该领域感兴趣的人群04课程背景
数据挖掘基础了解数据挖掘数据分析基础数据分析基础数据技能应用学习数据技能了解教学内容课程目标
安排详情课程内容简介数据分析与决策支持上课时间每周二、周四下午3点至5点,共计8周讲师介绍专业讲师的经验课程安排
02.数据分析基础和方法数据分析基础方法
概念、步骤和工具01数据分析定义数据分析是指通过对数据进行收集、整理、分析和解释,从中发现有价值的信息和知识,以支持决策和解决问题。02数据分析步骤数据分析一般包括问题定义、数据收集、数据清洗、数据分析、数据可视化和结果解释等步骤。03常用工具常用的数据分析工具有Excel、Python、R、Tableau等,其中Excel是最常用的数据分析工具之一,Python和R适用于更复杂的数据分析任务,Tableau用于数据可视化。数据分析概述
定义、分类和流程数据分析收集、整理、加工、发现有价值信息数据分析的定义数据分析可以分为描述性分析、诊断性分析、预测性分析和决策性分析四种类型。数据分析的分类数据分析的流程包括问题定义、数据收集、数据清洗、数据分析和结果呈现等多个阶段。数据分析的流程数据分析方法
数据分析工具分类了解不同类型的数据分析工具主流数据分析软件介绍市场上常用的数据分析软件自定义数据工具定制化开发适用于特定业务场景的数据分析工具数据分析工具介绍数据分析工具
03.数据收集和清洗数据收集与清洗
数据来源与采集方法公司内部数据公司内部系统、数据库收集数据第三方数据供应商从第三方数据供应商购买数据网络爬虫工具使用网络爬虫工具从互联网上收集数据数据收集来源
数据质量评估定义数据质量评估是对数据质量进行定量或定性评估的过程,用于判断数据是否可靠、准确、完整和一致。数据质量评估数据质量评估是确保企业决策和业务运营的基础,对于提高数据价值和保护数据资产具有重要意义。数据质量评估方法常用的数据质量评估方法包括数据完整性检查、数据准确性验证、数据一致性比对、数据可靠性分析等。定义、重要性和方法数据质量评估
数据清洗流程数据预处理缺失值、异常值、重复值处理数据转换将数据进行格式转换、数据标准化和数据归一化等数据集成将多个数据源进行整合,消除冗余和一致性问题数据清洗方法
04.数据可视化和报表数据可视化技巧
数据图表使用图表展现数据趋势和变化,直观易懂。交互式可视化让用户参与到数据探索和分析中,增强数据传达效果。数据可视化技巧信息设计通过颜色、字体等设计元素,强调数据重点和关系。数据可视化概念
主流可视化工具介绍Tableau是一款专业的数据可视化工具,可帮助用户快速生成各种图表和报表,支持多种数据源导入和数据分析功能。工具一PowerBI是微软开发的一款强大的商业智能工具,提供了数据分析、可视化、报表制作等功能,用户可以通过简单的拖拽操作完成复杂的数据处理。工具二Python的Matplotlib库是一种流行的数据可视化工具,提供了丰富的绘图功能,用户可以通过编写代码来自定义绘图样式和图表类型。工具三可视化工具
制作与优化报表制作步骤了解需求、收集数据、设计报表模板、填充数据、调整格式报表优化技巧合理选择图表类型、简洁明了的布局、注意数据精度、使用图表工具报表使用场景财务报表、销售统计报表、市场调研报告010203报表制作与优化
05.数据挖掘和分析数据挖掘探讨
数据挖掘技术概述数据挖掘的方法包括统计方法、机器学习方法、人工智能方法等03数据挖掘的定义从大量数据中挖掘未知有价值信息01数据挖掘任务包括分类、聚类、关联规则挖掘等02数据挖掘方法
基本思想和应用场景用户行为特征关联通过关联规则挖掘用户行为特征之间的关联关系医疗疾病关联规律通过关联规则挖掘不同疾病之间的关联关系消费者购物习惯通过关联规则挖掘消费者的购物习惯和喜好关联规则
聚类与分类方法数据清洗与准确性1数据预处理优化数据分类与聚类2特征选择不同应用场景的算法选择3聚类分类算法聚类与分类
06.决策支持和预测决策支持方法应用
定义、构成、应用场景决策支持系统是指利用计算机技术和信息处理手段,对决策过程中的问题进行分析、评价、模拟和预测,为决策者提供决策所需的信息和分析工具的系统。决策支持系统定义01决策支持系统由数据管理子系统、模型管理子系统、用户界面子系统和决策分析子系统组成。数据管理子系统用于管理和处理决策
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