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《数据分析培训》课件.ppt

发布:2025-03-10约小于1千字共60页下载文档
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数据分析培训;课程介绍:为什么学习数据分析?;数据分析的定义与作用;数据分析师的职业发展;数据分析流程概述;明确分析目标与问题;数据收集的方法与渠道;数据来源的评估与选择;数据清洗的重要性;缺失值处理方法;异常值检测与处理;数据转换与标准化;数据集成与整合;数据探索性分析(EDA);描述性统计:均值、中位数、方差;可视化:散点图、直方图、箱线图;Python数据分析库介绍:Pandas;Pandas数据结构:Series和DataFrame;Pandas数据读取与写入;Pandas数据筛选与排序;Pandas数据分组与聚合;Python数据分析库介绍:NumPy;NumPy数组操作;NumPy线性代数;Python数据分析库介绍:Matplotlib;Matplotlib绘图基础;Matplotlib常用图表类型;数据可视化原则与技巧;统计学基础概念回顾;假设检验:t检验、卡方检验;相关性分析:Pearson相关系数;回归分析:线性回归;回归分析:多元线性回归;机器学习基础概念;监督学习与无监督学习;分类算法:逻辑回归;分类算法:决策树;分类算法:支持向量机(SVM);聚类算法:K-means聚类;模型评估与选择;评估指标:准确率、召回率、F1-score;模型调优:交叉验证;商业案例分析:用户行为分析;商业案例分析:销售预测;商业案例分析:风险评估;数据报告撰写;报告结构与内容;数据呈现方式的选择;数据分析工具介绍:Excel;Excel数据透视表;Excel常用函数;数据分析工具介绍:Tableau;Tableau数据连接与可视化;Tableau仪表盘设计;数据安全与隐私保护;数据伦理与职业道德;如何持续学习数据分析;;课程总结与回顾;问答环节

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