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基础分析后处理

课程大纲数据处理基础数据类型、数据筛选、数据计算、统计指标数据可视化柱状图、折线图、散点图、饼状图文本分析文本预处理、情感分析、主题挖掘、关键词提取时间序列分析时间序列特征、平稳性检验、建模与预测、异常值检测

数据处理基础数据处理是分析的基础，它能帮助我们从原始数据中提取有用的信息，为后续分析奠定坚实的基础。

数据类型数值型可以进行数学运算，如加减乘除等。字符型由字母、数字、符号等组成，不能进行数学运算。日期型表示时间信息，如年、月、日、时、分、秒等。

数据筛选条件筛选基于特定条件过滤数据。例如，只保留年龄大于18岁的用户数据。值筛选基于特定值过滤数据。例如，只保留收入在10000元以上的用户数据。范围筛选基于特定范围过滤数据。例如，只保留体重在50-70公斤之间的用户数据。

数据计算基本计算加、减、乘、除等基本运算统计计算平均值、标准差、方差等高级计算相关性分析、回归分析等

统计指标1平均值描述数据集的中心趋势。2标准差衡量数据点与平均值的离散程度。3方差数据的离散程度的平方。4最大值和最小值标识数据集的范围。

2.数据可视化数据可视化将复杂数据转化为直观图形，帮助人们更清晰地理解数据背后的意义。通过可视化，我们可以发现数据中的趋势、模式和异常，从而得出更准确的结论。

柱状图1直观比较柱状图将不同类别的数据以柱形的高度进行直观的比较，方便观察数据之间的差异。2展示趋势通过多个柱状图的排列，可以展现数据的变化趋势，例如增长或下降。3分组分析可以将数据分组，例如按照时间、区域或类别进行分组，然后使用柱状图进行比较。

折线图时间趋势折线图以直观的线条连接数据点，展现数据随时间的变化趋势，例如网站流量、股票价格等。对比分析通过多条折线，可以对比不同数据序列的变化趋势，例如不同产品的销售情况、不同地区的人口增长等。

散点图趋势分析显示数据点之间的关系，并识别趋势。聚类分析通过数据点的聚集情况，揭示潜在的模式和分组。异常值检测识别数据集中偏离一般趋势的离群点。

饼状图占比展示饼状图用于直观展示不同类别数据在整体中的占比。数据直观通过扇形大小比例直观展现数据比例关系，易于理解。简洁清晰饼状图简洁明了，适合展示数据总体结构和比例分配。

文本分析

文本预处理清理去除文本中的噪声数据，如标点符号、特殊字符、停用词等。规范化将文本转换为统一的格式，如将所有字母转换为小写。分词将文本拆分为单个词语，以便进行后续的分析。

情感分析识别文本中表达的情绪，例如积极、消极、中性。利用机器学习模型分析文本的语义和情感倾向。应用于客户反馈、社交媒体分析、舆情监测等领域。

主题挖掘主题模型主题模型是一种无监督学习方法，用于识别文本数据中的潜在主题。词云词云可视化展示文本数据中高频词，帮助发现关键主题。

关键词提取统计方法词频统计、TF-IDF等方法，用于识别文本中最频繁出现的词语。语义分析利用词向量、主题模型等技术，提取具有语义关联的关键词。

时间序列分析预测未来趋势基于历史数据模式，预测未来的发展方向。识别周期性发现数据中重复出现的周期性模式，例如季节性波动。

时间序列特征1趋势时间序列数据随时间变化的总体趋势，例如上升、下降或平稳。2季节性时间序列数据在特定时间段内重复出现的周期性模式，例如季节性变化。3周期性时间序列数据在更长的时间段内出现的重复模式，例如商业周期。

平稳性检验时间序列平稳性时间序列平稳性是指时间序列的统计特性，如均值和方差，不随时间变化。时间序列平稳性是进行时间序列分析的前提条件。平稳性检验方法常用的平稳性检验方法包括：ADF检验、KPSS检验、单位根检验等。这些方法可以帮助判断时间序列是否平稳，并提供相应的证据支持。平稳化处理对于非平稳时间序列，可以通过差分、对数变换等方法进行平稳化处理，使其满足时间序列分析的要求。

建模与预测1模型选择根据数据特征和目标选择合适的模型，例如ARIMA、Holt-Winters等。2模型训练利用历史数据训练模型，使模型能够学习数据的规律和趋势。3模型评估使用测试数据评估模型的预测能力，选择最佳模型。4预测未来利用训练好的模型预测未来的数据趋势。

异常值检测数据分析识别异常值有助于理解数据分布规律、提升模型预测准确性。异常预警及时发现异常情况，例如系统故障、网络攻击等，帮助决策者做出快速反应。数据质量去除异常值可以提高数据质量，确保分析结果的可靠性。

聚类分析聚类分析是一种无监督学习方法，用于将数据点分组到不同的簇中，使得同一簇中的数据点彼此相似，而不同簇中的数据点彼此不同。数据标准化将不同特征的数据进行标准化，使其具有相同的量纲，以便于比较。相似度计算根据不同的距离度量，计算数据点之间的相似度，例如欧氏距离、曼哈顿距离等。

数据标准化最小-最大标准化将数据缩放到指定的范围，例如0到1