《数据分析与预测：课件展示》.ppt

数据分析与预测：课件展示;课程简介：数据分析的重要性;课程目标：掌握分析与预测技能;数据分析流程概述;第一步：数据收集与准备;数据来源：内部数据、外部数据;数据清洗：处理缺失值;数据清洗：处理异常值;数据转换：标准化、归一化;第二步：探索性数据分析(EDA);描述性统计：均值、方差;可视化工具：直方图、散点图;相关性分析：寻找变量关系;第三步：数据建模与预测;回归分析：线性回归模型;回归分析：多项式回归模型;分类模型：逻辑回归;分类模型：决策树;时间序列分析：趋势分析;时间序列分析：季节性分析;预测模型评估：误差指标;第四步：模型优化与验证;模型参数调整;交叉验证方法;模型泛化能力评估;常用数据分析工具：Excel;Excel：数据透视表;常用数据分析工具：Python;Python：Pandas库;Python：NumPy库;Python：Scikit-learn库;Python：Matplotlib库;Python：Seaborn库;案例分析：销售额预测;数据准备：历史销售数据;EDA：分析影响因素;模型选择：线性回归;模型评估：RMSE指标;模型优化：特征工程;案例分析：用户流失预测;数据准备：用户信息数据;EDA：分析流失原因;模型选择：逻辑回归;模型评估：AUC指标;模型优化：调整阈值;高级话题：机器学习在数据分析中的应用;监督学习：回归与分类;无监督学习：聚类分析;深度学习：神经网络简介;数据分析伦理：隐私保护;数据分析伦理：数据安全;未来趋势：大数据分析;未来趋势：人工智能;学习资源推荐：在线课程;学习资源推荐：书籍推荐;实践项目：模拟数据分析;实践项目：真实数据分析;总结：数据分析的核心思想;问答环节：解答学员疑问;课程回顾：重点知识梳理