数据分析开发培训CATALOGUE目录•数据分析基础•开发工具与环境•数据处理与清洗•数据分析方法与应用•数据库操作与SQL语言•大数据处理技术与应用•项目实战与经验分享01数据分析基础结构化数据非结构化数据半结构化数据数据来源数据类型与来源01020304存储在数据库中的表格形式数据，如关系型数据库中的数据。无法用统一的结构表示的数据，如文本、图像、音频和视频等。具有一定结构但又不完全结构化的数据，如XML、JSON等格式的数据。包括企业内部系统、日志文件、社交媒体、市场调查、公共数据库等。数据存储将处理后的数据存储到数据库或数据仓库中，以便后续分析和应用。数据整合将不同来源和格式的数据进行整合，形成统一的数据视图。数据转换将数据转换为适合分析的格式和类型，如数据归一化、离散化等。数据收集从各种来源收集原始数据。数据清洗去除重复、无效和错误数据，处理缺失值和异常值。数据处理流程用统计图表和数字描述数据的分布、趋势和特征。描述性统计分析对文本数据进行挖掘和分析，提取有用信息和知识。文本分析通过样本数据推断总体数据的特征和规律。推断性统计分析利用历史数据和统计模型预测未来趋势和结果。预测分析通过训练模型自动发现数据中的模式和规律，并进行预测和分类等任务。机器学习分析0201030405数据分析方法02开发工具与环境PythonRJupyterNotebookPyCharm常用开发工具介绍一种高级编程语言，广泛应用于数据分析、机器学习等领域，拥有丰富的第三方库和工具。一种基于Web的交互式计算环境，支持多种编程语言，方便进行数据分析和可视化。一种面向数据分析和统计的编程语言，具有强大的数据处理和可视化功能。一种强大的Python集成开发环境（IDE），提供代码编辑、调试、测试等功能。开发环境搭建与配置安装Python解释器根据操作系统选择合适的Python版本进行安装，并配置环境变量。安装必要的库和工具使用pip或conda等包管理器安装数据分析所需的库，如numpy、pandas、matplotlib等。配置JupyterNotebook安装JupyterNotebook并配置相关插件，以便更好地进行数据分析和可视化。安装IDE根据需要选择合适的IDE进行安装和配置，如PyCharm、VisualStudioCode等。编写高质量代码使用版本控制注释和文档测试和调试工具使用技巧与规范使用Git等版本控制工具管理代码，记录修改历史，方便协作和回溯。为代码添加必要的注释和文档，说明函数、类、模块的作用和使用方法。编写测试用例，对代码进行单元测试和集成测试，确保代码的正确性和稳定性。同时掌握调试技巧，能够快速定位和解决问题。遵循PEP8等编码规范，编写清晰、易读、可维护的代码。03数据处理与清洗确保数据的完整性和准确性，避免数据缺失或错误。完整性原则一致性原则准确性原则确保数据格式、命名和编码的一致性，方便后续处理和分析。对数据进行校验和核实，确保数据的真实性和可靠性。030201数据清洗原则和方法数据清洗原则和方法保留原始数据和清洗过程记录，方便后续追溯和复查。根据数据特点和业务需求，选择合适的缺失值处理方法，如删除、填充等。识别异常值，并根据实际情况选择删除、替换或保留。将数据转换为适合分析的格式和类型，如数值型、分类型等。可追溯性原则缺失值处理异常值处理数据转换通过数学运算、编码转换等方式将数据转换为适合分析的形式。数据转换将多个数据源的数据进行合并，形成一个完整的数据集。数据合并通过关键字段将不同表的数据连接起来，形成关联数据。数据连接数据转换与合并技巧异常值检测与处理异常值检测利用统计方法、可视化手段等识别异常值。异常值处理根据异常值的性质和业务需求，选择合适的处理方法，如删除、替换等。异常值分析对异常值进行深入分析，探究其产生的原因和影响，为业务决策提供支持。04数据分析方法与应用掌握数据清洗、缺失值处理、异常值检测等技巧，为后续分析提供高质量数据。数据清洗与预处理学习如何计算均值、中位数、众数等统计量，了解数据分布特点。数据分布与集中趋势度量掌握方差、标准差等离散程度度量方法，评估数据的波动情况。数据离散程度度量学习偏态系数和峰态系数的计算与解读，了解数据形...
