《數(shù)據(jù)分析教學(xué)》課件

數(shù)據(jù)分析教學(xué)：從入門到精通探索數(shù)據(jù)世界的藝術(shù)與科學(xué)適合初學(xué)者和希望提升技能的專業(yè)人士把握行業(yè)高增長(zhǎng)就業(yè)機(jī)會(huì)什么是數(shù)據(jù)分析概念源起數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為洞察發(fā)展歷程從統(tǒng)計(jì)學(xué)分支到獨(dú)立學(xué)科核心本質(zhì)提煉數(shù)據(jù)價(jià)值數(shù)據(jù)分析的價(jià)值與意義企業(yè)決策優(yōu)化降低決策風(fēng)險(xiǎn)個(gè)人能力提升高薪職業(yè)路徑促進(jìn)業(yè)務(wù)增長(zhǎng)發(fā)現(xiàn)潛在機(jī)會(huì)數(shù)據(jù)分析流程總覽數(shù)據(jù)采集獲取原始數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)清洗處理異常數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)分析提取有用信息結(jié)果呈現(xiàn)可視化與報(bào)告數(shù)據(jù)來(lái)源與數(shù)據(jù)類型原始數(shù)據(jù)直接收集高價(jià)值低處理二手?jǐn)?shù)據(jù)他人收集獲取便捷結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)表格形式易于分析非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)文本圖像需預(yù)處理數(shù)據(jù)采集方法問(wèn)卷調(diào)查直接面向目標(biāo)群體收集網(wǎng)絡(luò)爬蟲自動(dòng)抓取網(wǎng)頁(yè)數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)庫(kù)抽取從已有系統(tǒng)提取數(shù)據(jù)采集工具介紹Python爬蟲靈活強(qiáng)大API接口規(guī)范高效數(shù)據(jù)庫(kù)連接器直接訪問(wèn)表單工具簡(jiǎn)單易用數(shù)據(jù)清洗的必要性80%分析時(shí)間用于數(shù)據(jù)準(zhǔn)備25%業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)存在質(zhì)量問(wèn)題60%分析失敗因數(shù)據(jù)質(zhì)量差數(shù)據(jù)清洗常用方法缺失值處理填充或刪除異常值識(shí)別檢測(cè)與修正重復(fù)數(shù)據(jù)清除保證唯一性數(shù)據(jù)整理數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化統(tǒng)一格式和計(jì)量單位保證數(shù)據(jù)可比性字段轉(zhuǎn)換類型轉(zhuǎn)換格式調(diào)整數(shù)據(jù)集成多源數(shù)據(jù)合并創(chuàng)建分析數(shù)據(jù)集數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與管理基礎(chǔ)常見(jiàn)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)格式各有優(yōu)勢(shì)選擇取決于數(shù)據(jù)規(guī)模和需求初步數(shù)據(jù)探索統(tǒng)計(jì)量含義用途均值集中趨勢(shì)了解總體水平中位數(shù)位置度量抵抗異常值標(biāo)準(zhǔn)差離散程度衡量數(shù)據(jù)波動(dòng)分位數(shù)數(shù)據(jù)分布了解分布特點(diǎn)探索性數(shù)據(jù)分析（EDA）提出問(wèn)題明確分析目標(biāo)探索分布了解數(shù)據(jù)特征發(fā)現(xiàn)模式識(shí)別關(guān)系與趨勢(shì)形成洞察總結(jié)發(fā)現(xiàn)與假設(shè)數(shù)據(jù)可視化概述有效溝通傳遞復(fù)雜信息發(fā)現(xiàn)模式識(shí)別隱藏趨勢(shì)支持決策直觀理解數(shù)據(jù)講述故事增強(qiáng)說(shuō)服力常用數(shù)據(jù)可視化工具Excel簡(jiǎn)單易用入門首選Python工具matplotlib/seaborn靈活強(qiáng)大Tableau專業(yè)交互式可視化PowerBI微軟生態(tài)集成優(yōu)勢(shì)繪制基礎(chǔ)統(tǒng)計(jì)圖表直方圖顯示數(shù)據(jù)分布餅圖展示占比關(guān)系折線圖呈現(xiàn)時(shí)間趨勢(shì)數(shù)據(jù)相關(guān)性分析廣告投入銷售額相關(guān)系數(shù)表示變量間關(guān)系強(qiáng)度散點(diǎn)圖直觀展示相關(guān)性統(tǒng)計(jì)分析基礎(chǔ)集中趨勢(shì)均值中位數(shù)眾數(shù)離散程度方差標(biāo)準(zhǔn)差極差分布形狀偏度峰度正態(tài)性假設(shè)檢驗(yàn)概述提出假設(shè)原假設(shè)與備擇假設(shè)選擇檢驗(yàn)方法基于數(shù)據(jù)特征選擇確定顯著性水平通常取0.05計(jì)算p值概率判斷顯著性單樣本和兩樣本檢驗(yàn)單樣本t檢驗(yàn)比較樣本與總體均值例：新藥效果是否有效獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)比較兩組獨(dú)立樣本例：兩種方法效果對(duì)比配對(duì)樣本t檢驗(yàn)比較同一對(duì)象前后變化例：減肥前后體重回歸分析介紹經(jīng)驗(yàn)?zāi)晗扌劫Y(萬(wàn)元)建立變量間數(shù)學(xué)關(guān)系預(yù)測(cè)與解釋都有用聚類分析基礎(chǔ)K均值聚類劃分為K個(gè)簇1層次聚類自下而上合并2密度聚類基于密度劃分3模型聚類基于概率模型4分類分析簡(jiǎn)介決策樹樹狀規(guī)則易理解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)大復(fù)雜黑盒隨機(jī)森林多樹集成高精度支持向量機(jī)適合小樣本高維時(shí)間序列分析基礎(chǔ)趨勢(shì)分析長(zhǎng)期變化方向季節(jié)性分析周期性波動(dòng)3預(yù)測(cè)模型ARIMA等方法常用數(shù)據(jù)分析工具綜述1專業(yè)分析工具R/SAS/SPSS編程語(yǔ)言Python/SQL3可視化工具Tableau/PowerBI電子表格Excel/Google表格Excel數(shù)據(jù)分析實(shí)用技巧數(shù)據(jù)透視表快速匯總數(shù)據(jù)條件格式直觀展示數(shù)據(jù)規(guī)律函數(shù)應(yīng)用處理復(fù)雜計(jì)算Python數(shù)據(jù)分析工具NumPy科學(xué)計(jì)算基礎(chǔ)高效數(shù)組操作Pandas數(shù)據(jù)處理利器類似Excel表格Matplotlib基礎(chǔ)繪圖庫(kù)高度自定義Seaborn統(tǒng)計(jì)可視化美觀易用Python數(shù)據(jù)清洗與處理Pandas提供強(qiáng)大函數(shù)簡(jiǎn)化數(shù)據(jù)處理流程Python統(tǒng)計(jì)分析實(shí)踐導(dǎo)入必要庫(kù)pandas,numpy,scipy讀取數(shù)據(jù)CSV/Excel/數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)清洗缺失值異常值處理4統(tǒng)計(jì)計(jì)算均值差異顯著性R語(yǔ)言基礎(chǔ)與優(yōu)點(diǎn)統(tǒng)計(jì)學(xué)起源專為統(tǒng)計(jì)分析設(shè)計(jì)統(tǒng)計(jì)功能全面數(shù)據(jù)可視化ggplot2繪圖系統(tǒng)生成精美圖表豐富擴(kuò)展包CRAN生態(tài)系統(tǒng)專業(yè)領(lǐng)域覆蓋Tableau數(shù)據(jù)可視化連接數(shù)據(jù)源多種格式支持拖拽字段無(wú)需編程創(chuàng)建圖表智能推薦構(gòu)建儀表板交互式展示BI工具常見(jiàn)應(yīng)用銷售分析銷售趨勢(shì)與預(yù)測(cè)客戶洞察客戶行為分析財(cái)務(wù)報(bào)表KPI監(jiān)控與分析不同行業(yè)數(shù)據(jù)分析應(yīng)用金融領(lǐng)域風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估與預(yù)測(cè)零售領(lǐng)域銷量預(yù)測(cè)與選址醫(yī)療領(lǐng)域疾病預(yù)測(cè)制造業(yè)質(zhì)量控制電商行業(yè)案例分析用戶行為分析點(diǎn)擊路徑追蹤購(gòu)物籃分析關(guān)聯(lián)商品發(fā)現(xiàn)3推薦系統(tǒng)個(gè)性化商品推薦用戶留存減少用戶流失網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)分析2社交網(wǎng)絡(luò)分析關(guān)系圖譜構(gòu)建情感分析文本情緒識(shí)別趨勢(shì)挖掘熱點(diǎn)話題預(yù)測(cè)影響力分析關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)與異常檢測(cè)1005200315041802500011203異常值通常偏離正常分布機(jī)器學(xué)習(xí)可自動(dòng)檢測(cè)數(shù)據(jù)分析中的常見(jiàn)誤區(qū)相關(guān)≠因果共同趨勢(shì)不代表因果關(guān)系過(guò)度擬合模型過(guò)于復(fù)雜失去泛化能力選擇偏差樣本不代表總體數(shù)據(jù)摘櫻桃選擇性使用有利數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)隱私與安全數(shù)據(jù)脫敏移除敏感信息保護(hù)個(gè)人隱私合規(guī)要求GDPR個(gè)人信息保護(hù)法安全存儲(chǔ)加密技術(shù)訪問(wèn)控制數(shù)據(jù)可解釋性與結(jié)果解讀模型解釋性SHAP值特征重要性結(jié)果可視化清晰圖表突出關(guān)鍵點(diǎn)業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)化轉(zhuǎn)化為行動(dòng)建議評(píng)估業(yè)務(wù)影響數(shù)據(jù)分析職業(yè)路徑數(shù)據(jù)分析師基礎(chǔ)數(shù)據(jù)處理與分析高級(jí)分析師復(fù)雜模型與深度洞察數(shù)據(jù)科學(xué)家算法研發(fā)與AI應(yīng)用分析總監(jiān)戰(zhàn)略決策與團(tuán)隊(duì)管理數(shù)據(jù)分析職業(yè)發(fā)展建議專業(yè)認(rèn)證證明技術(shù)能力項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)解決實(shí)際問(wèn)題持續(xù)學(xué)習(xí)跟進(jìn)行業(yè)發(fā)展項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)1：業(yè)務(wù)增長(zhǎng)分析新用戶活躍用戶用戶增長(zhǎng)與活躍度分析渠道效果評(píng)估項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)2：用戶流失預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)準(zhǔn)備獲取用戶行為數(shù)據(jù)特征工程提取流失指標(biāo)模型構(gòu)建訓(xùn)練分類模型結(jié)果評(píng)估預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率驗(yàn)證項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)3：市場(chǎng)營(yíng)銷效果評(píng)估營(yíng)銷渠道投入成本轉(zhuǎn)化人數(shù)轉(zhuǎn)化率ROI搜索引擎￥50,0005005%2.5社交媒體￥30,0003503.5%2.9電子郵件￥10,0002008%5.0展示廣告￥40,0003002%1.8團(tuán)隊(duì)協(xié)作與數(shù)據(jù)分析流程需求定義業(yè)務(wù)目標(biāo)明確1數(shù)據(jù)工程數(shù)據(jù)采集整合數(shù)據(jù)分析挖掘洞察成果呈現(xiàn)報(bào)告與建議行動(dòng)實(shí)施業(yè)務(wù)落地公共數(shù)據(jù)集與競(jìng)賽平臺(tái)推薦Kaggle全球最大數(shù)據(jù)科學(xué)社區(qū)阿里云天池國(guó)內(nèi)頂級(jí)數(shù)據(jù)競(jìng)賽平臺(tái)DataCastle專業(yè)數(shù)據(jù)建模平臺(tái)未來(lái)趨勢(shì)與新技術(shù)AI自動(dòng)化分析減少人工干預(yù)提高效率實(shí)時(shí)分析流式處理即時(shí)洞察增強(qiáng)分析人機(jī)協(xié)作優(yōu)化決策邊緣計(jì)算本地化處理降低延遲學(xué)習(xí)資源與參考書目經(jīng)典書籍《深入淺出數(shù)據(jù)分析》《Python數(shù)據(jù)分析》《統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)方法》在線課程優(yōu)達(dá)學(xué)城Co