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數(shù)據(jù)分析概述?

數(shù)據(jù)收集與整理?

常用統(tǒng)計(jì)分析方法?

數(shù)據(jù)可視化方法?

常用機(jī)器學(xué)習(xí)算法?

案例分析與應(yīng)用目錄01數(shù)據(jù)分析概述數(shù)據(jù)分析的定義數(shù)據(jù)分析的重要性數(shù)據(jù)是現(xiàn)代企業(yè)和組織最重要的資產(chǎn)之一，通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行有效分析，可以更好地了解市場(chǎng)需求、客戶特征、業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)等方面的情況，為決策提供科學(xué)依據(jù)。數(shù)據(jù)分析可以幫助企業(yè)和組織識(shí)別市場(chǎng)趨勢(shì)、預(yù)測(cè)未來(lái)發(fā)展、優(yōu)化資源配置、提高生產(chǎn)效率、降低成本等方面具有重要的作用。數(shù)據(jù)分析的步驟與流程數(shù)據(jù)收集數(shù)據(jù)清洗數(shù)據(jù)分析結(jié)果解釋02數(shù)據(jù)收集與整理數(shù)據(jù)收集的方法調(diào)查問(wèn)卷API接口。數(shù)據(jù)庫(kù)查詢爬蟲(chóng)技術(shù)數(shù)據(jù)整理的技巧0102數(shù)據(jù)篩選數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換去除無(wú)效和錯(cuò)誤數(shù)據(jù)，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行初步篩選。將數(shù)據(jù)從一種形式轉(zhuǎn)換為另一種形式，便于分析。數(shù)據(jù)合并數(shù)據(jù)分組將多個(gè)數(shù)據(jù)集合并為一個(gè)大表，便于后續(xù)分析。按照一定標(biāo)準(zhǔn)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分組，便于統(tǒng)計(jì)和分析。0304數(shù)據(jù)清洗的步驟數(shù)據(jù)預(yù)處理數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)驗(yàn)證數(shù)據(jù)發(fā)布03常用統(tǒng)計(jì)分析方法描述性統(tǒng)計(jì)分析集中趨勢(shì)離散程度描述數(shù)據(jù)集中趨勢(shì)的指標(biāo)有平均數(shù)、中位數(shù)和眾數(shù)。平均數(shù)反映數(shù)據(jù)集中程度和平均水平；中位數(shù)是將數(shù)據(jù)按大小順序排列，位于中間位置的數(shù)值，當(dāng)數(shù)據(jù)個(gè)數(shù)為奇數(shù)時(shí)，中位數(shù)是中間那個(gè)數(shù)，當(dāng)數(shù)據(jù)個(gè)數(shù)為偶數(shù)時(shí)，中位數(shù)是中間兩個(gè)數(shù)的平均數(shù)；眾數(shù)是一組數(shù)據(jù)中出現(xiàn)次數(shù)最多的數(shù)據(jù)。描述數(shù)據(jù)離散程度的指標(biāo)有方差、標(biāo)準(zhǔn)差和極差。方差是數(shù)據(jù)各觀測(cè)值與平均值之差的平方的平均數(shù)；標(biāo)準(zhǔn)差是方差的算術(shù)平方根，是反映一組數(shù)據(jù)離散程度最常用的一種量化形式；極差是指一組數(shù)據(jù)中最大值與最小值之間的差。VS假設(shè)檢驗(yàn)假設(shè)檢驗(yàn)的基本思想假設(shè)檢驗(yàn)的步驟方差分析方差分析的基本思想方差分析的步驟回歸分析回歸分析的概念回歸分析的步驟04數(shù)據(jù)可視化方法圖表類型及選擇折線圖散點(diǎn)圖柱狀圖餅圖熱力圖數(shù)據(jù)顏色與標(biāo)簽設(shè)置使用對(duì)比鮮明的顏色來(lái)區(qū)分不同的類別或變量，以便更直觀地觀察數(shù)據(jù)。標(biāo)簽應(yīng)簡(jiǎn)潔明了，避免使用過(guò)多的文字，可以考慮使用縮寫(xiě)或符號(hào)代替。數(shù)據(jù)趨勢(shì)與異常值識(shí)別通過(guò)箱線圖、控制圖等方法來(lái)識(shí)別異常值，判斷其是否對(duì)整體數(shù)據(jù)產(chǎn)生重大影響。05常用機(jī)器學(xué)習(xí)算法分類算法010203決策樹(shù)K最近鄰算法支持向量機(jī)聚類算法K均值聚類層次聚類DBSCAN聚類回歸算法嶺回歸線性回歸Lasso回歸降維算法主成分分析t-SNELDA主成分分析是一種常見(jiàn)的降維算法，它能夠?qū)?shù)據(jù)投影到一個(gè)低維空間中。t-SNE是一種非線性降維算法，它能夠?qū)?shù)據(jù)投影到一個(gè)二維平面上。LDA是一種線性降維算法，它能夠?qū)?shù)據(jù)投影到一個(gè)低維空間中，同時(shí)保持類別信息。06案例分析與應(yīng)用案例一：信用卡欺詐檢測(cè)案例二：電商用戶行為分析?

總結(jié)詞：通過(guò)對(duì)電商用戶行為數(shù)據(jù)的挖掘和分析，實(shí)現(xiàn)用戶細(xì)分、購(gòu)買預(yù)測(cè)等應(yīng)用。案例二：電商用戶行為分析010203案例二：電商用戶行為分析3.

特征提取014.

模型構(gòu)建5.

結(jié)果評(píng)估0203案例三：股票價(jià)格預(yù)測(cè)案例三：股票價(jià)格預(yù)測(cè)案例三：股票價(jià)格預(yù)測(cè)3.

特征提取4.

模型構(gòu)建5.

結(jié)果評(píng)估案例四：圖像識(shí)別應(yīng)用案例四：圖像識(shí)別應(yīng)用123案例四：圖像識(shí)別應(yīng)用3.

特征提取4.

模型構(gòu)建提取圖像特征，如人臉特征、物體輪廓等特征。采用深度學(xué)習(xí)算法，訓(xùn)練卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等模型，