数据的分析与建模课件$number{01}目•数据分析基础•数据挖掘技术•模型评估与优化•数据可视化技术•数据分析案例研究01数据收集与处理数据收集的方法0104社交媒体数据抓取调查问卷设计问卷，通过在线或纸质形式进行数据收集。利用爬虫技术从社交媒体网站上获取数据。0203数据库查询传感器监测利用数据库系统查询相关数据。通过传感器监测设备进行实时数据收集。数据清洗与预处理删除重复的记录或数据项。去除重复数据采用插值、删除或平均值填充等方法处理缺失的数据项。处理缺失值对超出合理范围的异常数据进行处理，如去除或替换。异常值处理数据转换与编码数据类型转换数据归一化数据编码将不同类型的数据进行转换，如将文本数据转换为数值型数据。将数据的范围调整为统一的标准，以便于比较和分析。将数据转换为机器可读的格式，便于计算机进行处理和建模。02数据分析基础描述性统计分析集中趋势描述数据集中趋势的指标，如平均数、中位数、众数等。1离散程度2描述数据离散程度的指标，如标准差、四分位数间距等。3分布形态描述数据分布形态的指标，如偏度、峰度等。探索性数据分析绘制散点图、直方图、箱线图等图形，观察数据的分布特征和异常值。0102进行数据的分箱、离散化处理，使数据更加平滑和易于理解。03利用相关性分析，找出变量之间的关系和影响。验证性数据分析010203利用假设检验，对数据的分布、差异、相关性等进行统计检验，以验证假设是否成立。进行回归分析，找出变量之间的因果关系和影响程度。利用时间序列分析，对数据进行预测和趋势分析。03数据挖掘技术关联规则挖掘频繁项集挖掘通过计算支持度来寻找数据集中频繁出现的项集，进而发现数据间的关联规则。关联规则评估关联规则应用根据置信度和支持度评估关联规则的有效性和可靠性。在购物篮分析、产品推荐等领域应用关联规则挖掘结果。聚类分析010203数据预处理聚类算法选择聚类结果评估对数据进行清洗、转换和归一化等操作，为聚类分析提供高质量的数据集。根据数据类型和问题背景选择合适的聚类算法，如K-均值、层次聚类等。通过内部指标（如轮廓系数）和外部指标（如调整兰德系数）评估聚类结果的质量。决策树分析数据特征选择010203从数据特征中选取与目标变量相关性高的特征，为决策树的建立提供依据。决策树构建根据选取的特征建立决策树，并对树进行剪枝以避免过拟合。决策树评估通过交叉验证、ROC曲线等手段评估决策树的性能和准确性。04模型评估与优化模型评估的方法与流程模型评估指标选择合适的评估指标，如准确率、召回率、F1得分等，以客观地评估模型性能。交叉验证通过将数据集分成多个部分，并分别用其中一部分数据进行模型训练，另一部分数据用于测试，以避免过拟合和欠拟合现象。ROC曲线通过绘制ROC曲线，评估模型在不同阈值下的性能，以得到更全面的模型评估结果。模型优化策略与技术特征选择通过选择与目标变量相关性较高的特征，以减少噪声和冗余特征对模型性能的影响。超参数调整调整模型超参数，如学习率、迭代次数、隐藏层大小等，以提高模型性能。正则化通过在模型训练中添加正则化项，以减少模型过拟合现象，提高模型泛化能力。模型部署与维护模型部署环境搭建合适的部署环境，如服务器、云计算平台等，以满足模型运算需求。模型版本控制对模型进行版本控制，以便追踪和管理模型变更历史。模型监控与更新定期监控模型性能，并根据实际需求更新模型，以保证模型持续处于最佳状态。05数据可视化技术数据可视化工具与技术TableauPowerBI提供强大的数据可视化功能，支持多种数据源，可快速创建交互式图表和仪表板。微软开发的数据可视化工具，可连接多种数据源，提供丰富的可视化效果，支持团队协作。D3.jsMatplotlibPython中常用的数据可视化库，支持多种图表类型，可生成静态、动态和交互式图表。开源的数据可视化库，适用于Web开发，可创建高度自定义的数据可视化效果。图表类型及应用场景柱状图折线图展示分类数据的分布情况，适用于对比不同类别的数据。展示时间序列数据的趋势和变化，适用于表现数据的发展趋势。饼图散点图展示分类数据的比例关系，适用展示两个变量之间的...
