数据分析模型ppt课件
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《数据模型》课件
第三范式（3NF）
在2NF的基础上，消除传递依 赖，确保非主属性只依赖于主 键。
BCNF范式
更严格的规范化形式，确保所 有决定因素都是候选键。
数据模型的优化
索引优化
合理使用索引，提高数据查询效率。
查询优化
优化查询语句，减少不必要的计算和数据访 问。
分区优化
根据数据访问模式，将数据分区存储，提高 查询性能。
详细描述
根据数据抽象层次，数据模型可以分为概念数据模型、逻辑数据模型和物理数据模型；根据使用范围，数据模型 可以分为通用数据模型和特定领域数据模型；根据面向对象的不同，数据模型还可以分为对象-关系数据模型、 关系数据模型和非关系数据模型等。
02
常见的数据模型
关系型数据模型
总结词
最常用、最成熟的数据模型
详细描述：关系型数据模型广泛应用于各种领域，如金融、电子商务、社交网络 、企业资源计划（ERP）系统等。它能够满足大量数据的存储、检索和管理需求 ，提供可靠的数据一致性和完整性保障。
面向对象数据模型
总结词
模拟现实世界的对象
VS
详细描述
面向对象数据模型是一种基于对象的模型 ，它模拟现实世界的对象和概念。在面向 对象数据模型中，对象由属性和方法组成 ，属性是对象的特征，方法定义了对象的 行为。面向对象数据模型支持继承和多态 等面向对象特性。
构。
逻辑设计
根据概念设计，构建出 具体的逻辑模型，包括 实体、属性、关系等。
物理设计
将逻辑模型映射到物理 存储，优化数据存储和
查询效率。
数据模型的规范化
第一范式（1NF）
确保每个列都是不可分割的最 小单元，消除重复组。
第二范式（2NF）
数据模型PPT演示课件
接下页
教务管理系统
教学系统主要提供数据维护、选课和信息查询。 其中常见的查询有： 系统中各对象的基本信息查询。 查询指定班、系的学生信息（名单、人数等）。 查询学生的成绩、学分情况。 查询教师授课情况和学生选课情况…等等。
请画出E－R图。
教务管理 E-R图
系 1
包含
N 班级
1 包含
多对多联系（M:N）
对于实体集A中的每一实体，实体集B中有N个实 体(N ≥ 0)与之联系，对于实体集B中每一实体，实 体集A中有M个实体(M ≥ 0)与之联系。
实体联系模型(概念模型的表示方法)
反映实体集合及其联系的结构形式称为实体联 系模型。实体联系模型就是信息模型，它是现 实世界事物及其联系的抽象。
教师有工作证号、姓名、职称、电话等；学生 有学号、姓名、性别、出生年月等；班级有班号、 最低总学分等；系有系代号、系名和系办公室电话 等；课程有课序号、课名、学分、上课时间及名额 等。
每个学生都属于一个班，每个班都属于一个系， 每个教师也都属于一个 系。
接下页
教务管理系统
每个班的班主任都由一名教师担任。 一名教师可以教多门课，一门课可以有几位主 讲老师，但不同老师讲的同一门课其课序号是不同 的（课序号是唯一的）。 一名同学可以选多门课，一门课可被若干同学 选中。一名同学选中的课若已学完，应该记录有相 应成绩。 本单位学生、教师都有重名，工作证号、学号 可以作为标识。
缺点：查询效率低。
面向对象模型 优点：表达能力强 缺点：复杂
关系模型
在关系模型中，数据的逻辑结构就是二维表。 概念单一、清晰，无论是实体，还是实体间的
联系，都用关系来表示，用户易懂易用。 关系模型有严格的数学基础及在此基础上发展
教务管理系统
教学系统主要提供数据维护、选课和信息查询。 其中常见的查询有： 系统中各对象的基本信息查询。 查询指定班、系的学生信息（名单、人数等）。 查询学生的成绩、学分情况。 查询教师授课情况和学生选课情况…等等。
请画出E－R图。
教务管理 E-R图
系 1
包含
N 班级
1 包含
多对多联系（M:N）
对于实体集A中的每一实体，实体集B中有N个实 体(N ≥ 0)与之联系，对于实体集B中每一实体，实 体集A中有M个实体(M ≥ 0)与之联系。
实体联系模型(概念模型的表示方法)
反映实体集合及其联系的结构形式称为实体联 系模型。实体联系模型就是信息模型，它是现 实世界事物及其联系的抽象。
教师有工作证号、姓名、职称、电话等；学生 有学号、姓名、性别、出生年月等；班级有班号、 最低总学分等；系有系代号、系名和系办公室电话 等；课程有课序号、课名、学分、上课时间及名额 等。
每个学生都属于一个班，每个班都属于一个系， 每个教师也都属于一个 系。
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教务管理系统
每个班的班主任都由一名教师担任。 一名教师可以教多门课，一门课可以有几位主 讲老师，但不同老师讲的同一门课其课序号是不同 的（课序号是唯一的）。 一名同学可以选多门课，一门课可被若干同学 选中。一名同学选中的课若已学完，应该记录有相 应成绩。 本单位学生、教师都有重名，工作证号、学号 可以作为标识。
缺点：查询效率低。
面向对象模型 优点：表达能力强 缺点：复杂
关系模型
在关系模型中，数据的逻辑结构就是二维表。 概念单一、清晰，无论是实体，还是实体间的
联系，都用关系来表示，用户易懂易用。 关系模型有严格的数学基础及在此基础上发展
数据分析模型PPT模板
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河南 廊坊
西北 邢台
省内 东北 内蒙 山西 张家口
邯郸 石家庄
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数据分析(培训完整)ppt课件
对数据进行初步分析，了解数据 的分布、特征和关系。
结果解释和应用
将分析结果转化为业务洞察和行 动计划，并应用到实际业务中。
模型评估和优化
对模型进行评估和优化，以提高 预测准确性和业务洞察力。
建立模型
根据分析目标，选择合适的数据 分析方法和模型。
02
CATALOGUE
数据收集与整理
数据来源
01
02
格式统一
将不同格式的数据统一 为标准格式，便于后续
分析。
数据转换
对数据进行必要的转换 ，以满足分析需求。
数据存储与备份
选择合适的存储介质
根据数据量、访问频率和安全 性要据进行备份，以防数 据丢失。
数据归档
将不常用的数据归档到低成本 存储设备上。
数据迁移
随着数据量的增长，适时迁移 数据到更高级的存储设备。
03
04
内部数据
公司数据库、CRM系统、日 志文件等。
外部数据
市场调查、公共数据、第三方 数据提供商等。
社交媒体数据
社交媒体平台上的用户生成内 容。
IoT数据
物联网设备产生的数据。
数据清洗与整理
缺失值处理
删除缺失值过多、无法 获取有效信息的记录。
异常值处理
识别并处理异常值，如 离群点、错误数据等。
简洁明了
避免图表过于复杂，突出核心信息 ，减少不必要的元素。
选择合适的图表类型
根据数据特点选择合适的图表类型 ，如柱状图、折线图、饼图、散点图 等。
色彩和字体选择
使用易于阅读的颜色和字体，确保 图表清晰易读。
数据可视化案例分享
销售趋势分析
使用折线图展示不同时间段内的销售数据， 分析销售趋势。
结果解释和应用
将分析结果转化为业务洞察和行 动计划，并应用到实际业务中。
模型评估和优化
对模型进行评估和优化，以提高 预测准确性和业务洞察力。
建立模型
根据分析目标，选择合适的数据 分析方法和模型。
02
CATALOGUE
数据收集与整理
数据来源
01
02
格式统一
将不同格式的数据统一 为标准格式，便于后续
分析。
数据转换
对数据进行必要的转换 ，以满足分析需求。
数据存储与备份
选择合适的存储介质
根据数据量、访问频率和安全 性要据进行备份，以防数 据丢失。
数据归档
将不常用的数据归档到低成本 存储设备上。
数据迁移
随着数据量的增长，适时迁移 数据到更高级的存储设备。
03
04
内部数据
公司数据库、CRM系统、日 志文件等。
外部数据
市场调查、公共数据、第三方 数据提供商等。
社交媒体数据
社交媒体平台上的用户生成内 容。
IoT数据
物联网设备产生的数据。
数据清洗与整理
缺失值处理
删除缺失值过多、无法 获取有效信息的记录。
异常值处理
识别并处理异常值，如 离群点、错误数据等。
简洁明了
避免图表过于复杂，突出核心信息 ，减少不必要的元素。
选择合适的图表类型
根据数据特点选择合适的图表类型 ，如柱状图、折线图、饼图、散点图 等。
色彩和字体选择
使用易于阅读的颜色和字体，确保 图表清晰易读。
数据可视化案例分享
销售趋势分析
使用折线图展示不同时间段内的销售数据， 分析销售趋势。
数据分析PPT图片
完整性
数据是否包含了所需的所有信息。
及时性
数据是否及时更新，反映最新情况。
03 数据可视化呈现
CHAPTER
常用数据可视化工具介绍
Tableau 功能强大的数据可视化工具，支 持多种数据源连接，提供丰富的 图表类型和交互式分析功能。
D3.js 一个用于制作数据驱动的文档的 JavaScript库，提供强大的可视 化组件和数据驱动的API。
简洁明了
避免使用过多的图表元素和复杂的视 觉效果，保持设计的简洁明了，突出 重点信息。
一致性
在设计和呈现数据时，保持格式、颜 色、字体等的一致性，有助于提高可 读性和易理解性。
交互性
增加交互功能，如鼠标悬停提示、筛 选、排序等，提高用户体验和数据探 索的便捷性。
实例展示：数据可视化在PPT中的应用
直观地理解数据。
数据挖掘分析
利用算法和模型从大量 数据中挖掘出有用的信
息和模式。
02 数据收集与整理
CHAPTER
数据来源及收集方法
01
02
03
04
问卷调查
设计问卷，通过线上或线下方 式收集数据。
网络爬虫
利用爬虫技术从互联网上抓取 数据。
数据库
从企业内部数据库或公共数据 库中获取数据。
API接口
谢谢
THANKS
优化运营效果
通过对业务数据的分析， 可以发现运营中的问题并 进行优化，提高运营效率 。
数据分析的常用方法
描述性统计分析
对数据进行整理和描述 ，包括数据的中心趋势 、离散程度和分布形态
等。
推断性统计分析
通过样本数据推断总体 特征，包括假设检验和
置信区间等。
第一章数据分析模型 PPT
第一章数据分析模型
1. 数据分析模型
1.1 薪金到底是多少 1.2 评选举重总冠军 1.3 估计出租车的总数 1.4 解读CPI 1.5 NBA赛程的分析与评价——全国
大学生数学建模竞赛2008年D题
1.1 薪金到底是多少
日常生活中遇到的数据： • 一个班的考试成绩及按成绩的排 名 • 公司里每位职工一个月的薪金 • 超市中各个品牌牙膏一个月的销量 • 一个年级全部男同学的身高 用几个数简明地表示一组数据整体的大小.
依靠运动员全身力量完成的体育项目 举重 拳击 赛艇 摔跤
按照运动员体重划分级别进行比赛. 每个级别都有一个冠军. 能评选出一个“总冠军”吗？
……
问题
1.2 评选举重总冠军
男子举重比赛按运动员体重 (上限)分为8个级别： 56kg, 62kg, 69kg, 77kg, 85kg, 94kg, 105kg, 105kg以上.
a. 总额/万元
200
股东分红
150
职工薪金
100
2011 2012 2013
b. 增长率/%
c.人均/(万元/人)
哪种解读更有道理
500
400 300
职工薪金
200
100
股东分红
2011 2012 2013
a. 总额/万元
200
股东分红
150
职工薪金
100
2011 2012 2013
b. 增长率/%
不掌握创造记录的运动员的实际体重. 因为体重越大、举得越重，比赛时运动员体重 都会调整到非常接近各级别的上限.
105 kg以上级未设上限，只在其余7个级别中选总冠军.
数据分析 世界记录与体重数据的散点图
世 450
1. 数据分析模型
1.1 薪金到底是多少 1.2 评选举重总冠军 1.3 估计出租车的总数 1.4 解读CPI 1.5 NBA赛程的分析与评价——全国
大学生数学建模竞赛2008年D题
1.1 薪金到底是多少
日常生活中遇到的数据： • 一个班的考试成绩及按成绩的排 名 • 公司里每位职工一个月的薪金 • 超市中各个品牌牙膏一个月的销量 • 一个年级全部男同学的身高 用几个数简明地表示一组数据整体的大小.
依靠运动员全身力量完成的体育项目 举重 拳击 赛艇 摔跤
按照运动员体重划分级别进行比赛. 每个级别都有一个冠军. 能评选出一个“总冠军”吗？
……
问题
1.2 评选举重总冠军
男子举重比赛按运动员体重 (上限)分为8个级别： 56kg, 62kg, 69kg, 77kg, 85kg, 94kg, 105kg, 105kg以上.
a. 总额/万元
200
股东分红
150
职工薪金
100
2011 2012 2013
b. 增长率/%
c.人均/(万元/人)
哪种解读更有道理
500
400 300
职工薪金
200
100
股东分红
2011 2012 2013
a. 总额/万元
200
股东分红
150
职工薪金
100
2011 2012 2013
b. 增长率/%
不掌握创造记录的运动员的实际体重. 因为体重越大、举得越重，比赛时运动员体重 都会调整到非常接近各级别的上限.
105 kg以上级未设上限，只在其余7个级别中选总冠军.
数据分析 世界记录与体重数据的散点图
世 450
《数据分析》课件
关系型数据库、非关系型数据库等。
定期备份数据
本地备份、远程备份、增量备份等。
数据归档与过期处理
定期清理过期数据，释放存储空间。
03
CHAPTER
数据分析方法
总结词
描述性分析是数据分析的基础，它通过统计方法对数据进行整理和描述，以揭示数据的分布特征和规律。
详细描述
描述性分析主要关注数据的总体特征，如均值、中位数、众数、方差等统计量，以及数据的分布情况，如正态分布、泊松分布等。通过对数据的描述，可以初步了解数据的规律和趋势，为后续的数据分析提供基础。
数据科学教育将更加注重实践经验的积累，通过实际项目和实践课程提高学生的实际操作能力。
01
数据科学教育的重要性
随着数据分析行业的快速发展，数据科学教育将更加受到重视，培养更多具备专业素养的人才。
02
跨学科融合
数据科学教育将促进不同学科的融合，如计算机科学、统计学、经济学等，以培养具备综合素质的人才。
THANKS
R语言
02
CHAPTER
数据收集与整理
ห้องสมุดไป่ตู้
内部数据
市场调研、竞争对手分析、社交媒体数据等。
外部数据
实时数据
用户生成数据
01
02
04
03
用户调查、在线评论、社交媒体互动等。
公司内部数据库、CRM系统、销售数据等。
传感器、物联网设备、实时交易数据等。
选择合适的存储介质
硬盘、SSD、云存储等。
设计合理的数据库结构
Excel
普及度高的数据分析工具，内置数据可视化功能，适合初学者使用。
Power BI
基于云的商业智能工具，提供数据可视化、报表生成和数据分析功能。
定期备份数据
本地备份、远程备份、增量备份等。
数据归档与过期处理
定期清理过期数据，释放存储空间。
03
CHAPTER
数据分析方法
总结词
描述性分析是数据分析的基础，它通过统计方法对数据进行整理和描述，以揭示数据的分布特征和规律。
详细描述
描述性分析主要关注数据的总体特征，如均值、中位数、众数、方差等统计量，以及数据的分布情况，如正态分布、泊松分布等。通过对数据的描述，可以初步了解数据的规律和趋势，为后续的数据分析提供基础。
数据科学教育将更加注重实践经验的积累，通过实际项目和实践课程提高学生的实际操作能力。
01
数据科学教育的重要性
随着数据分析行业的快速发展，数据科学教育将更加受到重视，培养更多具备专业素养的人才。
02
跨学科融合
数据科学教育将促进不同学科的融合，如计算机科学、统计学、经济学等，以培养具备综合素质的人才。
THANKS
R语言
02
CHAPTER
数据收集与整理
ห้องสมุดไป่ตู้
内部数据
市场调研、竞争对手分析、社交媒体数据等。
外部数据
实时数据
用户生成数据
01
02
04
03
用户调查、在线评论、社交媒体互动等。
公司内部数据库、CRM系统、销售数据等。
传感器、物联网设备、实时交易数据等。
选择合适的存储介质
硬盘、SSD、云存储等。
设计合理的数据库结构
Excel
普及度高的数据分析工具，内置数据可视化功能，适合初学者使用。
Power BI
基于云的商业智能工具，提供数据可视化、报表生成和数据分析功能。
数据分析(培训完整)ppt课件
数据安全和隐私保护
数据安全
随着数据价值的不断提升，数据安全问题也变得越来越重要。未来的数据分析将更加注重数据的安全保护，包括 数据的加密、备份、访问控制等方面，确保数据的完整性和安全性。
隐私保护
在数据分析过程中，保护用户隐私是一个重要的伦理问题。未来的数据分析将更加注重隐私保护，通过匿名化、 去标识化等技术手段，保护用户隐私不受侵犯。同时，数据分析人员也需要遵守伦理规范，确保用户隐私得到尊 重和保护。
运营效率等。
数据分析的流程
数据清洗
对数据进行预处理，包括缺失 值处理、异常值处理、数据转 换等。
建模分析
根据分析目的，选择适当的分 析方法和模型进行数据分析。
数据收集
根据分析目的，收集相关的数 据。
数据探索
对数据进行初步分析，了解数 据的分布和特征。
结果解读与报告
将分析结果进行解读，并形成 报告，以便于决策者理解和应 用。
数据集成
将多个数据源的数据进行整合，形成一个统 一的数据集。
数据清洗
缺失值处理
根据实际情况选择填充缺失值的方法 ，如使用均值、中位数、众数等。
异常值处理
通过统计方法、业务逻辑等方式识别 异常值，并采取相应的处理措施。
重复值处理
去除重复值或对重复值进行合并处理 。
格式统一
将不同格式或类型的数据统一为标准 格式，以便于后续分析。
客户细分
通过数据分析将客户群体 细分，以便更好地理解客 户需求并提供定制化服务 。
市场趋势预测
通过分析历史销售数据和 市场趋势，预测未来的市 场需求和销售情况。
产品定位与定价
通过分析市场和竞争环境 ，确定产品的定位和定价 策略。
销售数据分析
数据分析(培训完整)ppt课件
市场营销
03
在市场营销中，数据可视化可以帮助企业了解 消费者行为和市场趋势，制定更有针对性的营
销策略。
项目管理
04
在项目管理中，数据可视化可以帮助团队更好 地了解项目进度和资源使用情况，提高项目管
理效率。
05
数据分析在业务中的应用
客户细分与精准营销
客户细分
通过数据分析，将客户群体细分 为具有相似需求和行为的子群体 ，以便更好地理解客户需求并提 供定制化的产品和服务。
准确反映数据
数据可视化应准确地反映数据的特点 和变化趋势，避免误导观众。
可交互性
数据可视化应突出关键信息，使观众 能够快速找到重点。
常见的数据可视化工具
Excel
Excel是一款常用的办 公软件，也提供了数据 可视化的功能，如图表
、表格等。
Tableau
Tableau是一款功能强 大的数据可视化工具， 支持多种数据源，能够 快速创建交互式图表和
详细描述
通过建立回归分析、时间序列分析、决策树、随机森林等预测模型，对未来的趋 势和结果进行预测和分析。同时，运用模型评估和优化技术，提高预测的准确性 和可靠性。
04
数据可视化
数据可视化的原则
直观易懂
数据可视化应清晰、直观，避免过多 的视觉干扰，使观众能够快速理解数 据。
突出关键信息
数据可视化应具备可交互性，使观众 能够与数据进行互动，深入探索数据 。
探索性分析
总结词
深入挖掘数据之间的关系和潜在模式，为进一步的数据分析提供方向和思路。
详细描述
通过相关性分析、因子分析、聚类分析等方法，探索数据之间的关联和规律。 同时，运用数据可视化技术，如热力图、网络图等，揭示数据之间的复杂关系 和模式。
大数据分析PPT(共73张)
分布式计算架构
Master-Slave架构、 MapReduce架构、DAG架构 等
分布式计算编程模型
MapReduce编程模型、BSP编 程模型、Dryad编程模型等
分布式计算资源调度
资源调度策略、任务调度算法 、容错机制等
存储技术
01
分布式文件系统
HDFS、GFS、Ceph等
02
03
04
NoSQL数据库
针对性和有效性。
医疗行业应用
1 2 3
个性化医疗
通过大数据分析，对患者的基因、生活习惯、病 史等信息进行综合分析，为患者提供个性化的治 疗方案和健康建议。
精准医疗
运用大数据分析技术，对疾病的发生、发展、转 归等过程进行深入研究，为精准诊断和治疗提供 科学依据。
医疗资源管理
通过大数据分析，对医疗资源的分布、利用、需 求等进行实时监测和预测，提高医疗资源的配置 效率和管理水平。
特点
大数据具有5V特点，即Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样 ）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）。
大数据发展历程
萌芽期
成熟期
20世纪90年代至2008年，大数据概 念开始萌芽，主要关注数据存储和计 算能力的提升。
2013年至今，大数据技术逐渐成熟， 应用领域不断扩大，同时大数据产业 也开始形成。
未来发展趋势预测
人工智能与大数据融合
人工智能技术将进一步提高大数据处 理和分析的效率和准确性。
数据驱动决策
大数据将更广泛地应用于企业决策、 政府治理等领域，提高决策的科学性 和有效性。
跨界融合与创新
大数据将与云计算、物联网、区块链 等技术相结合，推动跨界融合和创新 发展。
Master-Slave架构、 MapReduce架构、DAG架构 等
分布式计算编程模型
MapReduce编程模型、BSP编 程模型、Dryad编程模型等
分布式计算资源调度
资源调度策略、任务调度算法 、容错机制等
存储技术
01
分布式文件系统
HDFS、GFS、Ceph等
02
03
04
NoSQL数据库
针对性和有效性。
医疗行业应用
1 2 3
个性化医疗
通过大数据分析，对患者的基因、生活习惯、病 史等信息进行综合分析，为患者提供个性化的治 疗方案和健康建议。
精准医疗
运用大数据分析技术，对疾病的发生、发展、转 归等过程进行深入研究，为精准诊断和治疗提供 科学依据。
医疗资源管理
通过大数据分析，对医疗资源的分布、利用、需 求等进行实时监测和预测，提高医疗资源的配置 效率和管理水平。
特点
大数据具有5V特点，即Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样 ）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）。
大数据发展历程
萌芽期
成熟期
20世纪90年代至2008年，大数据概 念开始萌芽，主要关注数据存储和计 算能力的提升。
2013年至今，大数据技术逐渐成熟， 应用领域不断扩大，同时大数据产业 也开始形成。
未来发展趋势预测
人工智能与大数据融合
人工智能技术将进一步提高大数据处 理和分析的效率和准确性。
数据驱动决策
大数据将更广泛地应用于企业决策、 政府治理等领域，提高决策的科学性 和有效性。
跨界融合与创新
大数据将与云计算、物联网、区块链 等技术相结合，推动跨界融合和创新 发展。
《数据分析培训》PPT课件
探索性分析是在描述性分析的基 础上，进一步挖掘数据之间的潜 在关系和规律。
探索性分析有助于深入了解数据 的内在结构和关系，为决策提供 更有价值的信息。
预测性分析
总结词
预测性分析利用已有的数据和模 型，对未来的趋势和结果进行预 测和推断。
总结词
预测性分析是数据分析的高级阶 段，能够为企业提供决策依据和 预警机制。
数据异常值处理
识别异常值、处理异常值。
数据格式统一
数据类型转换、数据格式化。
数据标准化
归一化、标准化等。
数据存储与处理
关系型数据库
MySQL、Oracle等。
NoSQL数据库
MongoDB、Cassandra等。
数据仓库
Data Warehouse、Snowflake 等。
数据处理工具
Python pandas、R语言等。
02
Tableau: 强大的数 据可视化工具，支 持多种数据源，界 面友好。
03
Power BI: 微软出品 的数据可视化工具 ，适合企业级应用 。
04
Python (Matplotlib, Seaborn): 适用于高 级分析和定制化需 求。
数据可视化方法
用于表示数据随时间 变化的趋势。
用于表示两个变量之 间的关系。
数据分析包括使用统计和预测模型来提取数据中的有用 信息，并将其转化为可操作的见解。
数据分析师是专门从事数据分析的专业人员，他们使用 各种工具和技术来处理和分析数据。
数据分析的重要性
数据分析可以帮助组织更好地理 解其业务和市场，从而做出更明
智的决策。
通过数据分析，组织可以发现潜 在的机会和风险，并采取适当的
决策支持的应用场景包括战略规划、投资决策、 风险管理等，有助于提高企业的战略执行力和风 险应对能力。
数据分析(培训完整)ppt课件
数据分析实战案例
06
案例一：电商用户行为分析
用户画像构建
通过收集用户的浏览、购买、评价等行为数据，构建用户画像， 分析用户的兴趣、偏好和消费习惯。
商品推荐策略
基于用户画像和商品标签，实现个性化商品推荐，提高用户购买率 和满意度。
营销活动效果评估
分析营销活动的参与度、转化率和ROI等指标，评估活动效果，优 化营销策略。
数据分析方法与技
03
术
描述性统计分析
01
02
03
数据集中趋势度量
通过平均数、中位数和众 数等指标，描述数据分布 的集中趋势。
数据离散程度度量
通过方差、标准差和极差 等指标，刻画数据的离散 程度。
数据分布形态描述
利用偏态和峰态系数，描 述数据分布的形状特点。
推断性统计分析
参数估计
基于样本数据，对总体参 数进行估计，包括点估计 和区间估计。
数据分析的常用工具
Excel
Python
Excel是一款功能强大的电子表格软件，提 供了丰富的数据处理、分析和可视化功能 ，适合初学者和日常数据处理任务。
R语言
Python是一种流行的编程语言，拥有丰富 的数据处理和分析库（如pandas、numpy 等），适合处理大规模数据和复杂分析任 务。
Tableau
案例二：金融风险控制分析
信贷风险评估
01
利用历史信贷数据，构建信贷风险评估模型，预测借款人的违
约风险。
市场风险监控
02
实时监测金融市场数据，识别潜在的市场风险，为投资决策提
供支持。
反欺诈检测
03
通过分析交易数据和行为模式，识别欺诈行为，保护金融机构
数据统计分析模型课件
应用场景
数据统计分析模型广泛应用于金融、 医疗、电商、制造业等领域。
优化方法
通过对模型的参数进行调整、特征选 择和增加训练数据，可以优化模型的 性能和效果。
02
线性回归模型
模型原理
线性回归模型的原理是利用自 变量与因变量的关系，建立一 个最优的线性回归方程，从而
预测因变量的值。
线性回归模型假设因变量和 自变量之间存在一种线性关 系，即因变量的变化可以由 自变量的变化线性表示。
习机器的泛化能力。
02
核心概念
支持向量是离决策边界最近的样本点，而支持向量机就是通过求解最优
化问题来找到这个决策边界。
03
核函数
通过非线性映射将输入空间映射到一个高维的特征空间，使得数据在高
维空间中线性可分。常用的核函数包括线性核、多项式核、径向基核等
。
模型建立
01
02
03
04
数据预处理
对原始数据进行清洗、标 准化和归一化等预处理操 作，以提高模型的准确性 。
通过最小化预测误差的平方和 ，得到最优的线性回归方程。
模型建立
数据清洗
对数据进行清洗，去除异常值 、缺失值和重复值。
建立模型
利用选择的自变量建立线性回 归模型。
收集数据
收集与问题相关的数据，包括 自变量和因变量。
特征选择
选择与因变量相关的自变量。
模型评估
使用适当的评估指标对模型进 行评估，如均方误差(MSE)、 均方根误差(RMSE)等。
模型评估与优化
准确率评估
使用测试集评估模型的准确率。
k值优化
通过交叉验证等方法，选择最佳的k值。
距离度量优化
尝试不同的距离度量方法，如马氏距离等。
数据统计分析模型广泛应用于金融、 医疗、电商、制造业等领域。
优化方法
通过对模型的参数进行调整、特征选 择和增加训练数据，可以优化模型的 性能和效果。
02
线性回归模型
模型原理
线性回归模型的原理是利用自 变量与因变量的关系，建立一 个最优的线性回归方程，从而
预测因变量的值。
线性回归模型假设因变量和 自变量之间存在一种线性关 系，即因变量的变化可以由 自变量的变化线性表示。
习机器的泛化能力。
02
核心概念
支持向量是离决策边界最近的样本点，而支持向量机就是通过求解最优
化问题来找到这个决策边界。
03
核函数
通过非线性映射将输入空间映射到一个高维的特征空间，使得数据在高
维空间中线性可分。常用的核函数包括线性核、多项式核、径向基核等
。
模型建立
01
02
03
04
数据预处理
对原始数据进行清洗、标 准化和归一化等预处理操 作，以提高模型的准确性 。
通过最小化预测误差的平方和 ，得到最优的线性回归方程。
模型建立
数据清洗
对数据进行清洗，去除异常值 、缺失值和重复值。
建立模型
利用选择的自变量建立线性回 归模型。
收集数据
收集与问题相关的数据，包括 自变量和因变量。
特征选择
选择与因变量相关的自变量。
模型评估
使用适当的评估指标对模型进 行评估，如均方误差(MSE)、 均方根误差(RMSE)等。
模型评估与优化
准确率评估
使用测试集评估模型的准确率。
k值优化
通过交叉验证等方法，选择最佳的k值。
距离度量优化
尝试不同的距离度量方法，如马氏距离等。
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9
哪种解读更有道理
500
400 300
职工薪金
200
100
股东分红
2011 2012 2013
a. 总额/万元
200
股东分红
150
职工薪金
100
2011 2012 2013
b. 增长率/%
40 股东分红
30 20
10 职工薪金
2011 2012 2013
c.人均/(万元/人)
公司老板：职 工薪金比股东 分红增长得更 多、更快，可 谓有福同享.
大学生数学建模竞赛2008年D题
2
1.1 薪金到底是多少
日常生活中遇到的数据： • 一个班的考试成绩及按成绩的排 名 • 公司里每位职工一个月的薪金 • 超市中各个品牌牙膏一个月的销量 • 一个年级全部男同学的身高 用几个数简明地表示一组数据整体的大小. n个数据的代表数
3
n 个数据的代表数
平均数 ~ n个数据的算术平均值. 中位数 ~ n个数据从小到大（或从大到小）排序
其他代表数 跳水比赛的评分标准 中位数80分 7位裁判的分数去掉一个最高分和一个最低分，剩下 5个分数的总和乘以动作难度系数，为最后得分.
中位数和平均数的结合
8
哪种解读更有道理
某股份制公司50名职工和5位股东近3年的利润分配
年份 2011 2012 2013
职工薪金总额/万元 300 400 500
股东分红总额/万元 100 150 200
500
400 300
职工薪金
200
100
股东分红
2011 2012 2013
a. 总额/万元
200
股东分红
150
职工薪金
100
2011 2012 2013
b. 增长率/%
40 股东分红
30 20
10 职工薪金
2011 2012 2013
c.人均/(万元/人)
500
400 300
职工薪金
200
100
股东分红
2011 2012 2013
a. 总额/万元
200 股东分红
150 职工薪金1002011 2012 2013b. 增长率/%
40 股东分红均值 30 20 10 职工薪金均值
2011 2012 2013
c. 均值/(万元/人)
xk斜率大于yk斜率 yk/y0斜率大于xk/x0斜率 斜率相差5倍
职工薪金增长快
股东分红增长快 股东人均分红增长快
11
小结与评注 • 同样的一组数据可以有不同的表述和解读办法,
取决于要说明什么问题,达到什么目的. • 3个常用的代表数：平均数、中位数和众数,
具有各自的特点和用法. • 数值随时间的变化可以用绝对增长或相对增长
表示, 二者说明同一问题的不同侧面.
12
工会负责人： 2013年职工薪金 增长到167%， 股东分红增长到 200%，应更顾 及职工利益.
职工：与股东 人均分红相比， 职工人均薪金 增长得太慢， 呼吁大幅度增 加职工的薪金.
10
哪种解读更有道理 k=0,1,2 (2011, 2012, 2013)
xk~职工薪金总额, yk~股东分红总额
平均数 ：8.6千元. 公司高层对外宣传.
中位数 ：6千元（第50、51人都是6000元）. 税务部门调查个人所得税的起征点.
众数 ： 5千元（5千元的人数最多）. 工会干部为职工争取福利.
5
3个代表数的特 平均数 ~ 平等利点用每一数据的信息，反映数据整体
大小；有方便的计算公式，应用最广. 受少数特大或特小数据影响，会失去代表性.
1.2 评选举重总冠军
依靠运动员全身力量完成的体育项目 举重 拳击 赛艇 摔跤
按照运动员体重划分级别进行比赛. 每个级别都有一个冠军. 能评选出一个“总冠军”吗？
……
13
问题
1.2 评选举重总冠军
男子举重比赛按运动员体重 (上限)分为8个级别：
56kg, 62kg, 69kg, 77kg, 85kg, 94kg, 105kg, 105
15
数据收集 利用举重比赛的世界纪录建立数学模型.
• 不同级别成绩的差别基本上由运动员体重决定.
• 多年积累下来的世界记录与某一次比赛成绩相比，
更能避免偶然性.
级别 项目 纪录
抓举 153 kg 62 kg级 挺举 182 kg
位于正中的数. 若n为偶数，取位于正中的2个数的平均值. 众数 ~ n个数据中出现次数最多的那个(或几个)数. 3个代表数反映一组数据整体大小的不同侧面.
4
薪金到底是多少
某公司100位职工的月薪/千元
月薪 40 25 20 15 10 8 6 5 4 3 人数 1 2 6 8 12 17 18 24 10 2
1. 数据分析模型
现实生活中的数据：数量繁多、杂乱无章.
怎样表述、解读、分析、发现规律？
• 找出有代表性的数值或者利用图形表述，分析、
解释相关的实际现象.
• 利用统计方法通过大量数据探索、发现研究对象
的数量规律.
（本书提高篇第7章）
1
1. 数据分析模型
1.1 薪金到底是多少 1.2 评选举重总冠军 1.3 估计出租车的总数 1.4 解读CPI 1.5 NBA赛程的分析与评价——全国
每个级别设3个项目：抓举、挺举、总成绩.
每个级别、每个项目都产生一个冠军.
同一项目 (如抓举) 的8个冠军中怎样选出“总冠军”？
不同级别冠军成绩按体重 “折合”到某个标准级别， 比较折合成绩，选出最高的作为总冠军.
14
1.2 评选举重总冠军 问题分析
建立体重与举重成绩的数学模型 计算各级别冠军举重成绩的理论值 比赛产生各级别冠军成绩的实际值 计算实际值与理论值的比值 构造一个简单、合适的指标作为折合成绩 各级别冠军折合成绩最高的为总冠军
中位数 ~ 只取决于按大小排列的位置，不受特大或 特小数据影响，能反映数据的中等水平.
未充分利用信息; 数据量大时计算较繁. 众数 ~ 常作为选择 “最多” , “最佳”的依据.
未充分利用信息; “并列第一”时无法做唯一抉择.
6
如何选用代表数
• 数据：某高三年级全部男同学的身高.
与10年前同龄男生身高作对比, 估计增长量. 平均数
定制校服尺寸的参考.
众数
• 数据：生产小组15个工人每人一天生产零件的数目
与其他小组比较，作为评选先进的参考. 平均数
制定标准日产量，使多数人能超产.
中位数
7
如何选用代表数
• 数据：班上20名学生一次考试成绩：15人80分， 2人90分，1人10分，1人15分，小李75分. 与其他班级或本班以前成绩对比. 平均分74分 小李衡量自己的标准. 高于平均分！ 倒数第3名！
哪种解读更有道理
500
400 300
职工薪金
200
100
股东分红
2011 2012 2013
a. 总额/万元
200
股东分红
150
职工薪金
100
2011 2012 2013
b. 增长率/%
40 股东分红
30 20
10 职工薪金
2011 2012 2013
c.人均/(万元/人)
公司老板：职 工薪金比股东 分红增长得更 多、更快，可 谓有福同享.
大学生数学建模竞赛2008年D题
2
1.1 薪金到底是多少
日常生活中遇到的数据： • 一个班的考试成绩及按成绩的排 名 • 公司里每位职工一个月的薪金 • 超市中各个品牌牙膏一个月的销量 • 一个年级全部男同学的身高 用几个数简明地表示一组数据整体的大小. n个数据的代表数
3
n 个数据的代表数
平均数 ~ n个数据的算术平均值. 中位数 ~ n个数据从小到大（或从大到小）排序
其他代表数 跳水比赛的评分标准 中位数80分 7位裁判的分数去掉一个最高分和一个最低分，剩下 5个分数的总和乘以动作难度系数，为最后得分.
中位数和平均数的结合
8
哪种解读更有道理
某股份制公司50名职工和5位股东近3年的利润分配
年份 2011 2012 2013
职工薪金总额/万元 300 400 500
股东分红总额/万元 100 150 200
500
400 300
职工薪金
200
100
股东分红
2011 2012 2013
a. 总额/万元
200
股东分红
150
职工薪金
100
2011 2012 2013
b. 增长率/%
40 股东分红
30 20
10 职工薪金
2011 2012 2013
c.人均/(万元/人)
500
400 300
职工薪金
200
100
股东分红
2011 2012 2013
a. 总额/万元
200 股东分红
150 职工薪金1002011 2012 2013b. 增长率/%
40 股东分红均值 30 20 10 职工薪金均值
2011 2012 2013
c. 均值/(万元/人)
xk斜率大于yk斜率 yk/y0斜率大于xk/x0斜率 斜率相差5倍
职工薪金增长快
股东分红增长快 股东人均分红增长快
11
小结与评注 • 同样的一组数据可以有不同的表述和解读办法,
取决于要说明什么问题,达到什么目的. • 3个常用的代表数：平均数、中位数和众数,
具有各自的特点和用法. • 数值随时间的变化可以用绝对增长或相对增长
表示, 二者说明同一问题的不同侧面.
12
工会负责人： 2013年职工薪金 增长到167%， 股东分红增长到 200%，应更顾 及职工利益.
职工：与股东 人均分红相比， 职工人均薪金 增长得太慢， 呼吁大幅度增 加职工的薪金.
10
哪种解读更有道理 k=0,1,2 (2011, 2012, 2013)
xk~职工薪金总额, yk~股东分红总额
平均数 ：8.6千元. 公司高层对外宣传.
中位数 ：6千元（第50、51人都是6000元）. 税务部门调查个人所得税的起征点.
众数 ： 5千元（5千元的人数最多）. 工会干部为职工争取福利.
5
3个代表数的特 平均数 ~ 平等利点用每一数据的信息，反映数据整体
大小；有方便的计算公式，应用最广. 受少数特大或特小数据影响，会失去代表性.
1.2 评选举重总冠军
依靠运动员全身力量完成的体育项目 举重 拳击 赛艇 摔跤
按照运动员体重划分级别进行比赛. 每个级别都有一个冠军. 能评选出一个“总冠军”吗？
……
13
问题
1.2 评选举重总冠军
男子举重比赛按运动员体重 (上限)分为8个级别：
56kg, 62kg, 69kg, 77kg, 85kg, 94kg, 105kg, 105
15
数据收集 利用举重比赛的世界纪录建立数学模型.
• 不同级别成绩的差别基本上由运动员体重决定.
• 多年积累下来的世界记录与某一次比赛成绩相比，
更能避免偶然性.
级别 项目 纪录
抓举 153 kg 62 kg级 挺举 182 kg
位于正中的数. 若n为偶数，取位于正中的2个数的平均值. 众数 ~ n个数据中出现次数最多的那个(或几个)数. 3个代表数反映一组数据整体大小的不同侧面.
4
薪金到底是多少
某公司100位职工的月薪/千元
月薪 40 25 20 15 10 8 6 5 4 3 人数 1 2 6 8 12 17 18 24 10 2
1. 数据分析模型
现实生活中的数据：数量繁多、杂乱无章.
怎样表述、解读、分析、发现规律？
• 找出有代表性的数值或者利用图形表述，分析、
解释相关的实际现象.
• 利用统计方法通过大量数据探索、发现研究对象
的数量规律.
（本书提高篇第7章）
1
1. 数据分析模型
1.1 薪金到底是多少 1.2 评选举重总冠军 1.3 估计出租车的总数 1.4 解读CPI 1.5 NBA赛程的分析与评价——全国
每个级别设3个项目：抓举、挺举、总成绩.
每个级别、每个项目都产生一个冠军.
同一项目 (如抓举) 的8个冠军中怎样选出“总冠军”？
不同级别冠军成绩按体重 “折合”到某个标准级别， 比较折合成绩，选出最高的作为总冠军.
14
1.2 评选举重总冠军 问题分析
建立体重与举重成绩的数学模型 计算各级别冠军举重成绩的理论值 比赛产生各级别冠军成绩的实际值 计算实际值与理论值的比值 构造一个简单、合适的指标作为折合成绩 各级别冠军折合成绩最高的为总冠军
中位数 ~ 只取决于按大小排列的位置，不受特大或 特小数据影响，能反映数据的中等水平.
未充分利用信息; 数据量大时计算较繁. 众数 ~ 常作为选择 “最多” , “最佳”的依据.
未充分利用信息; “并列第一”时无法做唯一抉择.
6
如何选用代表数
• 数据：某高三年级全部男同学的身高.
与10年前同龄男生身高作对比, 估计增长量. 平均数
定制校服尺寸的参考.
众数
• 数据：生产小组15个工人每人一天生产零件的数目
与其他小组比较，作为评选先进的参考. 平均数
制定标准日产量，使多数人能超产.
中位数
7
如何选用代表数
• 数据：班上20名学生一次考试成绩：15人80分， 2人90分，1人10分，1人15分，小李75分. 与其他班级或本班以前成绩对比. 平均分74分 小李衡量自己的标准. 高于平均分！ 倒数第3名！