数据分析概述Python数据分析概述Python
1熟悉Python数据分析地工具
安装Python 地Anaconda 发行版
掌握Jupyter Notebook 常用功能
目录认识数据分析234
广义地数据分析包括狭义数据分析与数据挖掘。
狭义地数据分析是指根据分析目地,，采用对比分
狭义地数据分析是指根据分析目地
交叉分析与回归分析等分析方法,，对收分组分析,，交叉分析与回归分析等分析方法
析，分组分析
提取有价值地信息,，发集来地数据进行处理与分析
集来地数据进行处理与分析,，提取有价值地信息
挥数据地作用,，得到一个特征统计量结果地过程。
挥数据地作用
有噪声地,，模糊
不完全地,，有噪声地数据挖掘则是从大量地
数据挖掘则是从大量地,，不完全地
分类,，回归
通过应用聚类,，分类
地，随机地实际应用数据中
随机地实际应用数据中,，通过应用聚类
spyder python下载
与关联规则等技术,，挖掘潜在价值地过程。
与关联规则等技术
典型地数据分析地流程
典型地数据分析地流程
➢需求分析：数据分析中地需求分析也是数据分析环节地第一步与最重要地步骤之一，决定了后续地分析地方向，方法。
➢数据获取：数据是数据分析工作地基础，是指根据需求分析地结果提取，收集数据。
➢数据预处理：数据预处理是指对数据进行数据合并，数据清洗，数据变换与数据标准化，数据变换后使得整体数据变为干净整齐，可以直接用于分析建模这一过程地总称。
➢分析与建模：分析与建模是指通过对比分析，分组分析，交叉分析，回归分析等分析方法与聚类，分类，关联规则，智能推荐等模型与算法发现数据中地有价值信息，并得出结论地过程。
➢模型评价与优化：模型评价是指对已经建立地一个或多个模型，根据其模型地类别，使用不同地指标评价其性能优劣地过程。
➢部署：部署是指将通过了正式应用数据分析结果与结论应用至实际生产系统地过程。

版权声明：本站内容均来自互联网，仅供演示用，请勿用于商业和其他非法用途。如果侵犯了您的权益请与我们联系QQ:729038198，我们将在24小时内删除。