《基础型数据分析与应用》课件.ppt

基础型数据分析与应用本课程旨在帮助学员掌握基础型数据分析方法和应用技巧，提升数据处理和解读能力，为数据驱动决策提供有力支撑。

课程概述与学习目标11.数据分析概述了解数据分析的概念、重要性和应用领域22.数据准备与处理掌握数据类型、来源、收集方法，并学习数据清洗和质量管理33.描述性统计分析掌握基本统计指标计算和数据分布分析44.相关性和回归分析学习相关性分析和回归分析方法，探索数据间关系55.时间序列分析了解时间序列分析的基本概念和方法66.数据可视化掌握数据可视化图表类型选择和设计原则77.数据分析工具学习Excel、PowerBI和Python数据分析工具的使用88.数据分析项目实践通过实际项目案例，巩固数据分析方法和工具应用

数据分析的定义和重要性定义数据分析是指对数据进行收集、整理、分析和解释的过程，旨在发现数据中的规律和价值，为决策提供依据。重要性数据分析在现代社会中扮演着越来越重要的角色，它可以帮助企业更好地了解市场、用户和竞争对手，提升运营效率和竞争力，并支持更明智的决策。

数据分析的基本流程11.数据收集从各种来源收集相关数据，例如网站、数据库、调查问卷等。22.数据清洗对收集到的数据进行清理，删除重复值、缺失值和错误数据。33.数据探索对数据进行初步分析，了解数据特征和趋势。44.数据建模根据分析目标建立数据模型，例如回归模型、分类模型等。55.模型评估评估模型的准确性和可靠性，并进行必要的优化。66.结果展示将分析结果以图表、报告等形式展示，并进行解释和解读。

数据分析的应用领域商业领域市场分析、客户关系管理、销售预测、运营优化等。金融领域风险控制、投资决策、客户画像、欺诈检测等。医疗领域疾病诊断、药物研发、医疗管理、患者监测等。教育领域学生评估、教学改进、教育资源分配等。政府领域社会治理、公共服务、政策制定、城市规划等。

数据类型与来源结构化数据数据以表格形式存储，具有明确的结构和关系，例如数据库中的数据。非结构化数据数据没有固定的格式和结构，例如文本、图像、音频、视频等。

结构化数据介绍姓名年龄性别张三25男李四30女王五28男结构化数据通常以表格形式存储，每个数据项都有明确的含义和对应的数据类型，例如姓名、年龄、性别等。结构化数据易于存储、管理和分析，是大多数数据分析应用的基础。

非结构化数据介绍非结构化数据是指没有固定的格式和结构，例如文本、图像、音频、视频等。这类数据包含的信息量巨大，但由于结构复杂，处理和分析难度较大，需要借助专门的工具和技术。

数据收集方法概述11.公开数据收集从政府网站、学术机构、公开数据库等获取公开数据。22.调查问卷通过设计调查问卷，收集用户的意见和反馈。33.网络爬虫利用网络爬虫程序从网站上自动收集数据。44.API接口通过API接口获取其他平台的公开数据。55.传感器数据从传感器、监控设备等获取实时数据。

数据采集工具介绍网络爬虫工具例如Scrapy、BeautifulSoup、Selenium等。数据库工具例如MySQL、PostgreSQL、MongoDB等。问卷调查工具例如问卷星、SurveyMonkey、GoogleForms等。API接口工具例如Postman、Swagger等。

数据质量管理数据质量是指数据的准确性、完整性、一致性和时效性等方面。高质量的数据是数据分析的基础，因此数据质量管理至关重要。数据质量管理包括数据质量评估、数据清洗和数据验证等步骤。

数据清洗的重要性提升分析准确性清洗掉错误数据可以避免错误结果的产生，提高分析的准确性和可靠性。降低分析成本数据清洗可以减少分析过程中不必要的错误处理，降低分析时间和成本。提高分析效率高质量的数据可以提高分析效率，帮助分析人员更快速地发现数据规律。

常见数据质量问题11.缺失值数据中存在缺失值，可能需要进行填充或删除。22.重复值数据中存在重复值，需要进行去重处理。33.错误值数据中存在错误值，例如输入错误、格式错误等，需要进行修正。44.不一致性数据中存在不一致性，例如不同来源的数据格式不一致，需要进行统一。55.时效性问题数据过于陈旧，无法反映当前情况，需要进行更新。

数据清洗技术和方法11.缺失值处理填充缺失值、删除缺失值、使用平均值或中位数填充。22.重复值处理使用去重函数或算法删除重复值。33.错误值处理使用数据验证规则、手动修正等方法处理错误值。44.不一致性处理使用数据标准化方法统一数据格式。55.时效性处理更新数据，确保数据的及时性。

Excel数据处理基础Excel是常用的数据处理工具，它提供丰富的功能，例如数据排序、筛选、查找、替换、计算等，可以帮助用户对数据进行基本的处理和分析。

Excel函数应用1.SUM函数计算数据