数据科学技术与应用 1-数据分析基础
数据分析基础知识
数据分析基础知识在当今数字化的时代，数据无处不在，无论是企业的运营决策、科学研究，还是我们日常生活中的各种选择，都离不开对数据的分析和利用。
那么，什么是数据分析？数据分析又需要掌握哪些基础知识呢？让我们一起来揭开它神秘的面纱。
首先，我们要明白数据分析的定义。
简单来说，数据分析就是对数据进行处理和分析，以提取有价值的信息和见解。
它不仅仅是对一堆数字的简单计算，更是通过深入挖掘和解读数据背后的故事，为决策提供依据和支持。
数据是数据分析的基础。
数据可以有各种各样的形式，比如数字、文本、图像、音频等等。
常见的数据类型包括定量数据（如销售额、年龄、身高）和定性数据（如性别、品牌、颜色）。
了解数据的类型对于选择合适的分析方法至关重要。
在进行数据分析之前，数据的收集是第一步。
这就像是做菜前准备食材一样，只有收集到准确、全面、相关的数据，后续的分析才有意义。
数据的来源也是多种多样的，可能来自企业内部的数据库、调查问卷、传感器收集，也可能来自外部的公开数据集、网络爬虫等。
收集到数据后，接下来就是数据的清理和预处理。
这一步常常被人忽视，但却极其重要。
原始数据往往存在缺失值、错误值、重复值等问题，就像菜里的杂质，需要我们挑拣出来。
通过数据清洗，可以提高数据的质量，确保分析结果的准确性。
数据分析的方法有很多种，比如描述性统计分析、推断性统计分析、数据挖掘等。
描述性统计分析主要是对数据的集中趋势（如均值、中位数）、离散程度（如标准差、方差）等进行描述，让我们对数据有一个初步的了解。
推断性统计分析则是基于样本数据对总体进行推断和预测，常见的有假设检验、置信区间估计等。
数据挖掘则是从大量的数据中发现隐藏的模式和关系，例如关联规则挖掘、聚类分析、分类算法等。
说到这里，就不得不提一下数据分析中常用的工具和软件。
对于初学者来说，Excel 是一个很好的入门工具，它提供了丰富的函数和数据分析功能，可以满足基本的数据分析需求。
而对于更复杂和大规模的数据处理，Python 和 R 语言则是常用的编程语言，它们拥有强大的数据分析库和生态系统，如 Pandas、NumPy、matplotlib 等。
数据分析基础
数据分析基础数据分析是一门基础性的学科，它的重要性在当前的信息时代日益凸显。
本文将从数据分析的定义、应用领域以及基本方法三个方面来进行探讨。
一、数据分析的定义简而言之，数据分析是指通过对收集到的数据进行整理、解释、归纳和推理的过程，以从中获取有用的信息和知识。
在计算机技术的辅助下，我们可以更加高效地进行数据分析工作，并取得更好的结果。
二、数据分析的应用领域数据分析广泛应用于各个领域，如商业决策、市场营销、医疗保健、金融投资等。
在商业决策方面，数据分析可以帮助企业分析市场趋势、竞争对手和消费者需求，从而制定出更加科学的市场策略。
在市场营销方面，数据分析可以帮助企业了解消费者行为和偏好，从而更好地满足他们的需求。
在医疗保健方面，数据分析可以帮助医生诊断疾病、制定治疗方案，并提供对患者病情的预测。
在金融投资方面，数据分析可以帮助投资者识别潜在投资机会，提高投资决策的准确性。
三、数据分析的基本方法数据分析的基本方法包括数据收集、数据整理、数据探索、数据建模和数据解释等几个环节。
首先是数据收集，也就是通过各种手段获取所需的数据，可以是问卷调查、实地观察、网络爬虫等方式。
然后是数据整理，将收集到的数据进行清洗和组织，以便后续的分析工作。
数据探索是指对数据进行统计分析、可视化展示等手段，以发现数据中蕴含的规律和关联性。
数据建模是指通过数学和统计学方法，建立数学模型来描述和解释数据，以实现对未知数据的预测。
最后是数据解释，即对数据分析结果进行解释和总结，提出结论并给出相应的建议。
总之，数据分析在现代社会中具有重要的地位和作用，对于企业和个人来说都是一个重要的竞争优势。
通过合理利用数据分析的基本方法，我们可以更好地认识和把握信息时代的机遇和挑战，为我们的工作和生活提供有力的支持。
因此，我们应该积极学习和应用数据分析，提升自身的数据分析能力，从而更好地适应当前信息化的社会环境。
数据分析基础知识
数据分析基础知识数据分析是在大数据时代中变得越来越重要的一项技能。
随着信息技术的发展和互联网的普及，大量的数据被不断地产生和记录下来。
对数据进行分析和挖掘，可以帮助我们发现潜在的商业机会，优化决策和提高效率。
本文将介绍一些数据分析的基础知识，帮助读者入门。
1. 数据分析的定义和目的数据分析是指通过收集、整理、处理和解释数据，从中提取有用的信息和知识的过程。
数据分析的目的是为了理解和解决问题，揭示客观现象背后的规律和模式，并为决策提供支持。
2. 数据分析的基本步骤数据分析一般包括以下的基本步骤：（1）明确分析目的和问题：在进行数据分析前，需要明确分析的目的和需要解决的问题。
只有明确了问题，才能有针对性地进行数据分析和挖掘。
（2）数据收集和整理：数据分析的第一步是收集和整理数据。
数据可以来自各种渠道，包括数据库、互联网、传感器等。
同时，需要对数据进行预处理和清洗，确保数据的质量和可用性。
（3）数据探索和可视化：通过对数据进行探索性分析，可以初步了解数据的分布、特征和相互关系。
可视化是一个重要的手段，可以帮助我们更直观地理解数据，并发现新的数据模式和趋势。
（4）数据建模和分析：在对数据进行了初步的了解后，可以运用统计学和机器学习等方法，构建数据模型并进行数据分析。
通过数据建模，可以预测未来的趋势、探索影响因素，并进行决策支持。
（5）结果解释和报告：最后一步是对数据分析结果进行解释和报告。
结果解释需要清晰地展示和解释数据分析的结论，并提供相应的建议和决策支持。
3. 常用的数据分析方法和技术在数据分析中，常用的方法和技术包括：（1）描述性统计分析：描述性统计分析用于对数据进行总结和描述。
它通过统计指标（如均值、中位数、标准差等）和图表（如柱状图、饼图等）来展示数据的特征和分布。
（2）数据挖掘方法：数据挖掘是从大规模数据中自动发现隐藏模式和知识的过程。
常用的数据挖掘方法包括聚类、分类、关联规则、时序分析等。
数据分析基础
数据分析基础数据分析是指通过对数据进行收集、整理、处理和解释，获取其中隐藏的信息和洞察力的过程。
随着大数据时代的来临，数据分析在各行各业都发挥着重要作用。
本文将介绍数据分析的基础知识和技巧。
一、数据收集数据收集是数据分析的第一步，它决定了后续分析的可行性和准确性。
数据的收集可以通过多种渠道进行，比如从数据库、文档、网站爬虫等方式获取。
在数据收集的过程中需要注意保证数据的完整性和真实性，避免数据来源不确定或存在错误。
二、数据整理数据整理是指将收集到的数据进行清洗、转换和格式化，使其适合后续的分析工作。
数据整理的过程中需要注意去除重复数据、填补缺失值、处理异常值等问题。
此外，还需要对数据进行转换和标准化，以便后续的统计和建模工作。
三、数据处理数据处理是指对整理好的数据进行分析和计算。
数据处理的方法和技术有很多种，包括统计分析、机器学习、数据挖掘等。
在选择数据处理的方法时，需要根据具体的问题和目标来确定，同时考虑到数据的特点和规模。
四、数据解释数据分析的最终目的是从数据中获取有价值的信息和洞察力，并为决策提供依据。
数据解释是指将分析结果转化为可视化的形式，以便于理解和传达。
常见的数据解释方式包括图表、报告、仪表盘等。
在进行数据解释时，需要考虑受众的需求和背景，选择合适的方式来展示数据。
五、数据分析工具数据分析工具是进行数据分析的必备工具，常见的数据分析工具包括Excel、Python、R、Tableau等。
这些工具提供了丰富的功能和库，可以帮助分析人员进行数据的处理、分析和解释。
对于初学者来说，可以通过学习一种或几种常用的数据分析工具，来提高数据分析的效率和准确度。
六、数据分析的应用数据分析在各个领域都有广泛的应用，比如市场营销、金融、医疗等。
在市场营销方面，数据分析可以帮助企业了解市场需求和竞争对手，优化市场推广策略。
在金融领域，数据分析可以帮助银行和证券公司进行风险管理和投资决策。
在医疗领域，数据分析可以辅助医生诊断疾病和制定治疗方案。
数据分析基础知识
数据分析基础知识数据分析是当今信息时代中不可或缺的一项技能。
大量的数据被生成和记录，通过对这些数据进行分析和解读，我们可以从中发现规律、得出结论，并做出有针对性的决策。
本文将介绍数据分析的基础知识，包括数据类型、数据收集、数据清洗、数据分析方法等内容。
一、数据类型在数据分析中，数据可以分为两种类型：定量数据和定性数据。
定量数据是以数字形式进行记录和表示的数据，如年龄、身高、成绩等；而定性数据则是以非数字形式进行记录和表示的数据，如性别、颜色、口味等。
了解数据类型对于数据分析至关重要，它可以指导我们选择合适的数据分析方法和工具。
二、数据收集数据分析的第一步是收集数据。
数据可以从多个渠道进行收集，最常见的方式是通过问卷调查、实地观察、实验设计、网络数据爬取等方法。
在收集数据时，需要注意数据的准确性、完整性和代表性。
对于定量数据来说，如何设计合理的问卷或实验方案，以及如何正确记录和统计数据，是数据收集的关键。
三、数据清洗数据清洗是数据分析的重要步骤。
在真实的数据中，经常会存在缺失值、异常值或错误值。
这些不完整或异常的数据会影响到后续的分析结果，因此需要对数据进行清洗和预处理。
数据清洗的方法包括删除缺失值、处理异常值、修正错误值等。
此外，还可以进行数据标准化、归一化等操作，以便在后续的分析中得到准确的结果。
四、数据分析方法数据分析方法有很多种，根据数据的性质和分析的目的，选择不同的方法可以得到不同的结果。
以下是几种常见的数据分析方法：1. 描述性统计分析：描述性统计分析用于对数据进行描述和总结，包括计数、平均值、标准差、频率分布等统计指标。
这些指标可以帮助我们了解数据的分布、集中趋势和离散程度。
2. 相关分析：相关分析用于研究两个或多个变量之间的相关关系。
通过计算相关系数，可以了解变量之间的线性相关性。
此外，还可以使用散点图、热力图等方法进行可视化分析。
3. 回归分析：回归分析用于研究自变量和因变量之间的关系。
数据分析基础知识
数据分析基础知识数据分析是利用统计学、计算机科学和业务知识，对数据进行收集、清洗、处理和解释的过程。
它可以帮助我们从大量数据中提取有价值的信息，支持决策制定。
以下是数据分析的基础知识概述：1. 数据收集数据收集是数据分析的第一步，涉及从各种来源获取数据。
这些来源可能包括数据库、网站、调查问卷、传感器等。
数据收集的目的是确保所获得的数据是准确和相关的，以便进行有效的分析。
2. 数据清洗数据清洗是指识别和纠正数据中的错误和不一致的过程。
这包括处理缺失值、重复数据、异常值和格式错误。
数据清洗的目的是提高数据质量，确保分析结果的准确性。
3. 数据处理数据处理是将原始数据转换成适合分析的格式的过程。
这可能包括数据转换、数据聚合、数据标准化等。
数据处理的目的是简化数据结构，使其更容易进行分析。
4. 数据分析数据分析是使用统计方法和算法对数据进行解释的过程。
这可能包括描述性统计、数据挖掘、预测分析等。
数据分析的目的是发现数据中的模式、趋势和关联，为决策提供支持。
5. 数据可视化数据可视化是将数据分析结果以图形或图表的形式呈现的过程。
这有助于更直观地理解数据，使非专业人士也能轻松地理解复杂的数据。
常见的数据可视化工具包括条形图、折线图、散点图、热力图等。
6. 报告撰写报告撰写是将数据分析的结果和见解以书面形式呈现的过程。
这包括撰写分析报告、制作演示文稿、创建仪表板等。
报告撰写的目的是与利益相关者分享分析结果，帮助他们理解数据分析的意义和影响。
7. 持续改进数据分析是一个持续的过程，需要不断地评估和改进。
这包括定期更新数据、重新分析数据、调整分析方法等。
持续改进的目的是确保数据分析始终保持相关性和准确性。
通过以上步骤，数据分析能够帮助我们更好地理解数据，从而做出更明智的决策。
无论是在商业、科学研究还是政策制定中，数据分析都扮演着重要的角色。
数据分析基础知识
数据分析基础知识第一篇：数据分析入门随着互联网时代的到来，数据已经成为了企业发展和决策的重要基础。
而数据分析就是将数据转化成知识和洞察，帮助企业管理者做出更加合理的决策。
1.数据分析的意义数据分析的意义在于从数据中发现信息和洞察，帮助企业管理者做出更加合理的决策。
通过数据分析，我们可以发现数据之间存在的关系和规律，从而预测未来趋势并作出正确的决策。
2.数据分析的流程（1）收集数据：数据分析的第一步是收集数据。
数据可以来自多个渠道，例如企业内部各个部门的数据库、社交网络、市场研究公司等。
（2）数据清洗和整理：在收集到数据之后，我们需要对数据进行清洗和整理。
数据清洗是指消除数据中的噪声、错误和重复信息，以保证数据的准确性和可靠性；数据整理是指将数据转化成结构化的格式，以便于数据分析。
（3）数据分析：数据分析是数据分析的核心环节，它包括数据建模、数据挖掘、统计分析和机器学习等多种技术手段。
通过数据分析，我们可以发现数据中存在的规律和趋势，并应用到企业的各个方面。
（4）信息和洞察：通过数据分析，我们可以从数据中发现信息和洞察，例如市场需求、消费者行为、竞争对手策略等。
这些信息和洞察可以帮助企业管理者制定更加合理的决策。
（5）决策和行动：最后一步是根据数据分析得出的信息和洞察，做出正确的决策并采取行动，以推动企业的发展和持续盈利。
3.数据分析的应用数据分析可以应用于多个领域，例如市场营销、供应链管理、金融分析、医疗健康等。
数据分析可以帮助企业管理者更好地了解市场需求、产品优化、节约成本、风险管理等方面。
通过数据分析，企业可以提升其竞争力和市场地位。
4.数据分析的方法和工具数据分析的方法和工具很多，例如数据挖掘、机器学习、统计分析、图表分析、大数据技术等。
不同的数据分析方法和工具适用于不同的数据类型和问题领域。
数据分析师需要熟悉各种数据分析方法和工具，并结合实际问题进行分析。
5.数据分析的未来趋势随着数据的不断增长和技术的不断发展，数据分析的未来将会更加重要。
数据分析基础
数据分析基础数据分析是一项重要的技能，它利用统计学和计算机科学的原理和方法，从大量的数据中提取有用的信息和洞察力。
本文将介绍数据分析的基础知识，包括数据的收集和整理、数据的可视化和解读、数据的分析方法和数据分析的应用领域。
数据分析的第一步是数据的收集和整理。
数据可以通过不同的方式收集，例如调查问卷、实验观察、互联网数据和传感器数据等等。
收集到的数据需要进行整理和清洗，以确保数据的准确性和完整性。
数据整理的过程包括数据的去重、缺失值和异常值的处理，以及数据的格式转换和归一化等操作。
数据整理完成后，接下来是数据的可视化和解读。
可视化是通过图表、图形和可交互的界面展示数据，以直观地呈现数据的分布、趋势和关系。
常用的可视化工具包括柱状图、折线图、散点图和饼图等。
通过可视化，可以帮助人们更好地理解数据的特征和规律，并从中获取有用的信息。
除了数据的可视化，数据还需要进行进一步的分析。
数据分析的方法有很多种，包括描述性统计、推断统计、机器学习和深度学习等。
描述性统计通过计算数据的均值、方差、中位数等统计指标，来描述数据的分布和变异性。
推断统计则通过假设检验和置信区间等方法，从样本数据中推断总体的特征和差异。
机器学习和深度学习则利用算法和模型来从数据中发现隐藏的模式和规律，并进行预测和决策。
数据分析的应用领域非常广泛。
在商业领域，数据分析可以帮助企业了解客户需求和市场趋势，优化产品和服务，提高营销策略和预测销售额。
在医疗健康领域，数据分析可以帮助医生诊断疾病和制定治疗方案，优化医疗资源配置和提高医疗服务质量。
在金融领域，数据分析可以帮助银行和保险公司进行风险评估和欺诈监测，改善投资策略和预测市场趋势。
总的来说，数据分析是一项重要的技能，它可以帮助我们从海量的数据中发现有意义的信息和洞察力。
数据分析的过程包括数据的收集和整理、数据的可视化和解读、数据的分析方法和数据分析的应用领域。
通过数据分析，我们可以更好地理解和利用数据，为决策和创新提供有力的支持。
数据分析的基础知识
数据分析的基础知识数据分析是目前广泛应用于各个领域的重要技能，掌握数据分析的基础知识对于拓宽职业发展道路和更好地理解现实世界至关重要。
本文将介绍数据分析的基础知识，包括数据类型、数据收集与整理、数据可视化和统计分析等方面。
一、数据类型在数据分析中，数据可以分为定性数据和定量数据两种类型。
定性数据是描述性的或者是基于某种特定属性的数据，例如性别、颜色、评级等。
而定量数据则是可量化的数据，常见的例如身高、年龄、成绩等。
理解数据的类型对于选择合适的分析方法和数据处理技术非常重要。
二、数据收集与整理进行数据分析之前，首先需要进行数据的收集和整理。
数据的收集可以通过各种方式实现，包括问卷调查、实验记录、数据库提取等。
在数据收集的过程中，应确保数据的准确性和完整性，避免数据采集的偏差和错误。
数据整理是指对收集到的数据进行清洗和处理，以便更好地进行分析。
数据整理包括去除重复值、处理缺失值、处理异常值等操作。
此外，还可以对数据进行转换和重编码，以满足统计分析的需要。
三、数据可视化数据可视化是一种将数据通过图表、图形等可视化形式展示的方法。
通过数据可视化，可以直观地理解数据的分布、趋势和关系，有助于从数据中发现信息和模式。
数据可视化可以采用各种图表形式，如直方图、折线图、散点图等，具体选择取决于数据类型和分析目的。
四、统计分析统计分析是数据分析的核心环节，它通过数理统计方法对数据进行处理和推断，从而得出结论和决策。
常用的统计分析方法包括描述统计、推断统计、相关分析和回归分析等。
统计分析可以帮助我们理解数据集的特征、探索变量之间的关系，并进行预测和决策。
在进行统计分析时，需要注意数据样本的选择和分析方法的合理性。
同时，对于不确定性和置信度的估计也是统计分析中需要考虑的重要问题。
结语数据分析的基础知识是掌握数据分析技能的前提，通过了解数据类型、数据收集与整理、数据可视化和统计分析等基础知识，我们可以更好地应用数据分析来解决实际问题、做出科学决策。
数据科学的基础知识与应用
数据科学的基础知识与应用数据科学是一门涵盖统计学、计算机科学、数学和领域专业知识的跨学科领域，它通过对大量数据的收集、清洗、分析和解释来帮助人们做出决策。
在当今数字时代，数据科学变得越来越重要，因为每天都有数以亿计的数据产生，并对我们的生活产生影响。
因此，掌握数据科学的基础知识和应用，对我们日常生活和工作都会有很大的帮助。
一、数据收集数据收集是数据科学的第一步，也是最重要的一步。
在数据收集阶段，需要考虑的一个关键问题是数据来源和可用性。
数据可以来自文件、数据库、传感器、网络爬虫等多种途径。
在这里，需要注意收集的数据必须是真实、完整、准确和可靠的。
我们可以通过数据清洗技术来清理和排除不可靠的数据。
二、数据清洗数据收集后，我们需要进行数据清洗，这是数据科学的第二步。
在这里，我们需要考虑的问题是数据格式问题、重复值问题、空值问题、异常值问题和错误值问题。
数据格式问题是指数据收集中可能会出现的各种格式的错误，比如日期格式错误，使用不同的缩写和大小写等，这容易导致分析结果出现错误。
重复值问题表示数据中包含了重复的数据行，需要将这些行删除。
空值问题表示数据中存在缺失值，可以采用插值或删除方法来处理。
异常值问题表示数据中存在明显的异常值，需要将这些数据删除或调整。
错误值问题表示数据包含了不正确的值，可以采用数学或统计方法来修正这些错误的值。
三、数据探索和可视化在数据清洗后，我们需要探索收集到的数据并进行可视化。
数据探索和可视化是数据科学的第三步，它可以帮助我们发现数据中隐藏的模式和关系。
在这里，我们需要使用各种统计和可视化工具，比如折线图、散点图、直方图、箱线图等等。
这些工具可以帮助我们发现数据的分布情况、变异性、相关性等。
通过数据探索和可视化，我们可以更好地理解数据，并为下一步的建模做好准备。
四、数据建模在进行数据建模前，我们需要选择合适的机器学习算法。
机器学习算法可以分为监督学习、非监督学习和半监督学习三种。
数据分析入门从基础到实战
数据分析入门从基础到实战数据分析是一种通过收集、清洗、处理和解释数据来获得有关数据集的信息的过程。
近年来，随着大量数据的产生和存储能力的提升，数据分析变得越来越重要。
对于从事商业、科学、社会研究等领域的人们来说，掌握数据分析技能已经成为必备的能力。
本文将介绍数据分析的基础知识及其应用实战。
1. 数据分析的基础知识1.1 数据收集数据分析的第一步是收集数据。
数据可以来源于各种渠道，如调查问卷、日志记录、传感器等。
在收集数据时，要注意确保数据的准确性和完整性，并遵守相关的数据保护法律法规。
1.2 数据清洗数据清洗是指对收集到的数据进行清理和预处理的过程。
这包括删除重复数据、填补缺失值、处理异常值等。
通过数据清洗，可以保证后续分析的准确性和可靠性。
1.3 数据处理数据处理是指对清洗后的数据进行整理和转换，以便进行后续的分析和建模。
这包括数据变换、数据聚合、数据建模等。
数据处理的目的是提取数据的特征和模式，为后续的分析提供依据。
1.4 数据分析方法数据分析方法可以分为描述性分析和推断性分析。
描述性分析是指对数据进行统计描述，如平均值、标准差、频率分布等。
推断性分析是指通过对数据的抽样和假设检验来对总体进行推断。
常用的分析方法包括回归分析、聚类分析、时间序列分析等。
2. 数据分析的实战应用2.1 市场调研分析在市场调研中，数据分析可以帮助企业了解产品的受众群体、市场竞争力等。
通过对市场数据的分析，企业可以制定更合理的市场营销策略，提高产品销售额。
2.2 金融风控分析金融领域广泛应用数据分析来进行风险评估和预测。
通过对客户信用记录、财务数据等进行分析，金融机构可以评估客户的信用风险，并制定相应的风险控制策略。
2.3 社交媒体数据分析社交媒体成为人们获取信息和交流的重要渠道。
数据分析可以帮助企业了解用户的喜好、消费习惯等，从而提供更精准的广告推送和个性化服务。
2.4 医疗数据分析医疗领域的数据分析可以帮助医生诊断和治疗疾病。
数据分析基础
数据分析基础数据分析是一门研究处理和解释数据的学科，它帮助我们从数据中识别出模式、趋势和关联，以便做出有根据的决策。
在当今信息爆炸的时代，数据分析变得越来越重要，我们可以利用它来解决各种问题，无论是商业、科学还是社会领域。
数据分析的基本概念是收集和整理数据，并在此基础上进行统计分析。
通过将数据分类、排序和总结，我们可以从中提取出有用的信息，帮助我们理解事件、问题和现象背后的原因和规律。
数据分析不仅仅是处理数字，还可以包括文字、图像和其他形式的数据。
在进行数据分析之前，首先要确保数据的质量和准确性。
这意味着我们需要清洗、处理和验证数据，以确保数据的可靠性和一致性。
清洗数据包括删除重复值、填补缺失值、纠正错误值等。
只有在数据准备工作完成后，才能进行下一步的分析。
数据分析的方法有很多，但最常见的方法之一是描述性统计分析。
描述性统计分析可以帮助我们了解数据的特征和分布情况，例如平均值、中位数、标准差等。
通过这些统计指标，我们可以得到数据的总体情况，并对其进行比较和分析。
除了描述性统计分析，还有更复杂的数据分析技术，例如关联分析、聚类分析、回归分析等。
关联分析用于发现数据项之间的关联规则，聚类分析可以将数据分成不同的类别，回归分析用于预测和建立数学模型。
这些方法需要更高级的技术和算法支持，但它们可以帮助我们更深入地理解数据并做出更准确的预测。
数据可视化也是数据分析的重要组成部分。
通过图表、图形和地图等可视化方式，我们可以将数据呈现出来，帮助我们更直观地理解数据。
数据可视化可以使复杂的数据变得简单易懂，并帮助我们发现数据中隐藏的模式和趋势。
在当今社会中，数据分析已经广泛应用于各个领域。
例如，在商业领域，数据分析可以帮助企业了解市场需求、优化供应链、降低成本等。
在科学领域，数据分析可以帮助研究人员发现新的科学规律和知识。
在社会领域，数据分析可以用于研究社会问题、制定政策和改善公共服务。
数据分析是一门既有挑战性又有乐趣的学科。
数据分析基础
数据分析基础知识摘要：本文档为数据分析提供了基础知识，涵盖数据分析的定义和重要性、数据分析的步骤、数据分析工具、数据分析方法和数据分析案例等内容。
通过阅读本文档，读者将能够理解数据分析的基本原则和方法，提高数据分析能力，帮助企业做出更好的决策。
结构和内容安排：本文档共分为五章，包括数据分析的定义和重要性、数据分析的步骤、数据分析工具、数据分析方法和数据分析案例。
每章都包括详细的例子和案例，以便于读者理解。
第一章：数据分析的定义和重要性•数据分析的定义：数据分析是指对数据进行收集、处理、分析和解释，以获取有价值的信息和结论的过程。
•数据分析的重要性：数据分析在企业决策中扮演着越来越重要的角色，帮助企业了解市场趋势、客户行为和内部运营情况。
第二章：数据分析的步骤•数据收集：收集相关数据，包括内部数据和外部数据。
•数据处理：清洗、转换和整合数据，以便于分析。
•数据分析：使用各种分析方法和工具对数据进行分析。
•数据解释：解释分析结果，获取有价值的信息和结论。
第三章：数据分析工具•Excel：常用的数据分析工具，提供了各种函数和公式来进行数据分析。
•SQL：用于管理和分析关系型数据库的语言。
•Python：常用的编程语言，提供了各种库和框架来进行数据分析。
•Tableau：数据可视化工具，帮助用户创建交互式的数据图表和仪表盘。
第四章：数据分析方法•描述性统计：描述数据的基本特征，包括平均值、标准差等。
•推断性统计：根据样本数据推断总体数据的特征。
•回归分析：研究变量之间的关系。
•分类分析：将数据分为不同的类别。
第五章：数据分析案例•案例1：客户行为分析•案例2：销售数据分析•案例3：网站流量分析结论：本文档为数据分析提供了基础知识，涵盖数据分析的定义和重要性、数据分析的步骤、数据分析工具、数据分析方法和数据分析案例等内容。
通过阅读本文档，读者将能够理解数据分析的基本原则和方法，提高数据分析能力，帮助企业做出更好的决策。
数据分析的基础知识点
数据分析的基础知识点数据分析是指通过统计学和计算机科学的方法，从大量数据中提取有用信息和洞察力的过程。
在当今信息爆炸的时代，数据分析已经成为各行各业中必不可少的技能。
本文将介绍数据分析的基础知识点，帮助读者建立起对数据分析的基本理解。
一、数据预处理数据预处理是数据分析的第一步，它包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约。
数据清洗是指将原始数据中的错误、冗余、缺失和不一致等问题进行处理，以保证数据的准确性和完整性。
数据集成是将不同来源的数据合并为一个一致的数据集，便于后续分析。
数据变换是将数据进行转换，如进行归一化、标准化、离散化等，以便于分析和建模。
数据规约是通过选择或者抽样的方式减少数据量，以提高计算效率。
二、探索性数据分析（EDA）探索性数据分析是指在进行正式的数据建模之前，对数据进行可视化和描述性统计分析的过程。
它的目的是通过直观的方式发现数据中的特征、关系和异常值等，为后续的数据建模提供依据。
在EDA中常用的方法包括箱线图、散点图、直方图等。
三、统计学基础统计学是数据分析的重要基础。
它包括描述统计和推断统计。
描述统计是通过对数据的描述性分析，如平均数、标准差、相关系数等，来总结和概括数据的特征。
推断统计是通过从样本中提取信息，对总体进行推断和估计。
常用的推断统计方法包括假设检验、置信区间和回归分析等。
四、机器学习算法机器学习是数据分析的重要分支，它通过构建数学模型，从数据中学习和预测未知的规律和趋势。
机器学习算法包括监督学习、无监督学习和半监督学习等。
监督学习是通过已有的标记数据来训练模型，以预测新的未知数据。
无监督学习是通过未标记数据来发现数据中的模式和规律。
半监督学习是介于监督学习和无监督学习之间的一种学习方式。
五、数据可视化数据可视化是将数据转化为可视化图形的过程，以便于更直观地理解和解释数据。
数据可视化可以帮助发现数据中的模式和趋势，以及进行数据的交互和探索。
常用的数据可视化工具包括Tableau、Power BI、Matplotlib等。
数据分析基础与应用指南
数据分析基础与应用指南第1章数据分析基础概念 (4)1.1 数据分析的定义与意义 (4)1.2 数据分析的主要过程与方法 (4)1.3 数据分析在各个行业的应用 (5)第2章数据类型与数据结构 (5)2.1 数据类型与数据结构概述 (5)2.1.1 数据类型 (5)2.1.2 数据结构 (6)2.2 结构化数据与非结构化数据 (6)2.2.1 结构化数据 (6)2.2.2 非结构化数据 (6)2.3 数据维度与数据度量 (6)2.3.1 数据维度 (6)2.3.2 数据度量 (6)第3章数据预处理 (7)3.1 数据清洗 (7)3.1.1 缺失值处理 (7)3.1.2 异常值处理 (7)3.1.3 重复数据处理 (7)3.2 数据集成与转换 (7)3.2.1 数据集成 (7)3.2.2 数据转换 (8)3.3 数据规约 (8)3.3.1 特征选择 (8)3.3.2 数据降维 (8)3.3.3 数据压缩 (8)第4章描述性统计分析 (8)4.1 描述性统计量的计算 (8)4.1.1 集中趋势的度量 (8)4.1.2 离散程度的度量 (8)4.2 数据可视化 (9)4.2.1 常见数据可视化图形 (9)4.2.2 数据可视化的原则 (9)4.3 数据分布与中心趋势 (9)4.3.1 数据分布 (9)4.3.2 中心趋势 (9)第5章假设检验与推断统计分析 (10)5.1 假设检验基础 (10)5.1.1 假设检验的概念与意义 (10)5.1.2 假设检验的基本步骤 (10)5.1.3 常见的假设检验类型 (10)5.2 单样本t检验与卡方检验 (10)5.2.1 单样本t检验 (10)5.2.2 卡方检验 (10)5.3 双样本t检验与方差分析 (10)5.3.1 双样本t检验 (11)5.3.2 方差分析（ANOVA） (11)5.3.3 多因素方差分析 (11)第6章相关分析与回归分析 (11)6.1 相关分析 (11)6.1.1 相关概念 (11)6.1.2 相关系数的计算 (11)6.1.3 相关系数的应用 (11)6.2 线性回归分析 (12)6.2.1 线性回归模型 (12)6.2.2 参数估计 (12)6.2.3 回归方程的假设检验 (12)6.2.4 回归分析的应用 (12)6.3 非线性回归分析 (12)6.3.1 非线性回归模型 (12)6.3.2 参数估计与优化 (12)6.3.3 模型检验与选择 (12)6.3.4 非线性回归分析的应用 (12)第7章聚类分析 (13)7.1 聚类分析基础 (13)7.1.1 聚类分析概念 (13)7.1.2 聚类分析类型 (13)7.1.3 聚类分析应用场景 (13)7.2 层次聚类法 (14)7.2.1 层次聚类原理 (14)7.2.2 层次聚类算法 (14)7.2.3 层次聚类优缺点 (14)7.3 划分聚类法 (14)7.3.1 划分聚类原理 (14)7.3.2 划分聚类算法 (15)7.3.3 划分聚类优缺点 (15)第8章分类与预测 (15)8.1 分类与预测概述 (15)8.2 决策树分类与预测 (15)8.2.1 决策树基本原理 (15)8.2.2 决策树构建方法 (16)8.2.3 决策树剪枝策略 (16)8.2.4 决策树算法实现 (16)8.3 逻辑回归与支持向量机 (16)8.3.1 逻辑回归 (16)8.3.2 支持向量机 (16)8.3.3 损失函数与优化方法 (16)8.3.4 核函数与非线性SVM (16)第9章机器学习算法应用 (16)9.1 机器学习基础 (16)9.1.1 机器学习概述 (17)9.1.2 机器学习的基本概念与类型 (17)9.1.3 机器学习的发展历程与趋势 (17)9.1.4 机器学习应用领域 (17)9.2 监督学习算法 (17)9.2.1 线性回归 (17)9.2.2 逻辑回归 (17)9.2.3 决策树 (17)9.2.4 随机森林 (17)9.2.5 支持向量机 (17)9.2.6 神经网络与深度学习 (17)9.2.7 集成学习方法 (17)9.3 无监督学习算法 (17)9.3.1 聚类分析 (17)9.3.1.1 Kmeans算法 (17)9.3.1.2 层次聚类算法 (17)9.3.1.3 密度聚类算法 (17)9.3.2 主成分分析 (17)9.3.3 自编码器 (17)9.3.4 异常检测 (17)9.3.4.1 箱型图异常检测 (17)9.3.4.2 密度估计异常检测 (17)9.4 强化学习算法 (17)9.4.1 强化学习概述 (17)9.4.2 Q学习 (17)9.4.3 Sarsa算法 (17)9.4.4 深度Q网络（DQN） (17)9.4.5 策略梯度方法 (17)9.4.6 演员评论家方法 (17)9.4.7 多智能体强化学习 (18)9.4.8 强化学习应用案例：游戏、推荐系统等领域的应用实践。
数据科学与大数据分析的基础知识
数据科学与大数据分析的基础知识数据科学和大数据分析在当今信息社会中扮演着重要的角色。
随着数据量的不断增长，人们越来越依赖数据来解决问题、做出决策和预测未来走势。
本文将介绍数据科学和大数据分析的基础知识，包括定义、应用、技术工具和方法论等方面。
一、数据科学的定义及应用数据科学是一门综合性学科，涵盖统计学、数学建模、机器学习、数据可视化等多个学科的知识。
它的目标是从数据中发现有用的信息、理解现象和提取规律。
数据科学广泛应用于各个领域，如金融、医疗、市场营销和物流等。
在金融领域，数据科学可以帮助银行和投资机构进行风险评估和投资决策。
通过分析历史数据和市场趋势，可以预测股票价格、货币汇率等金融指标的变化，为投资者提供决策依据。
在医疗领域，数据科学可以帮助诊断和治疗疾病。
通过分析患者的病历数据和生理指标，可以发现疾病的潜在规律和风险因素。
同时，利用大数据分析技术，可以实现个性化医疗，为患者提供定制化的治疗方案。
在市场营销领域，数据科学可以帮助企业了解消费者需求和行为。
通过分析用户的购物记录和社交媒体数据，可以精准地定位目标客户群体，并制定有针对性的营销策略。
同时，数据科学还可以帮助企业监测竞争对手的市场行动，及时调整自身的策略。
在物流领域，数据科学可以提高物流效率和降低成本。
通过分析供应链数据和交通运输数据，可以优化货物的运输路径和配送计划，减少运输时间和成本。
同时，数据科学还可以预测需求量和库存变化，提前做好备货和调度安排。
二、大数据分析的定义及技术工具大数据分析是指对大规模、高维度、复杂结构的数据进行处理和分析的过程。
大数据的特点包括四个方面：数据量大、速度快、多样性和真实性。
为了应对大数据的挑战，人们发展了一系列的技术工具和方法。
Hadoop是最著名的大数据处理框架之一，它采用分布式的计算模式，可以实现海量数据的存储和计算。
Hadoop的核心组件包括HDFS （Hadoop分布式文件系统）和MapReduce（分布式计算框架），它们可以并行处理大规模的数据集。
数据科学技术在大数据分析中的应用
数据科学技术在大数据分析中的应用随着信息时代的到来，大数据已经成为了各行各业的关键资源。
然而，海量的数据如何进行有效的分析和利用，成为了一个亟待解决的问题。
数据科学技术的发展为大数据分析提供了有力的支持，使得我们能够更好地理解和利用这些数据。
一、数据科学技术的基础数据科学技术是一门综合性的学科，涵盖了数学、统计学、计算机科学等多个领域的知识。
在大数据分析中，数据科学技术主要包括数据采集、数据清洗、数据存储和数据分析等环节。
首先，数据采集是大数据分析的第一步。
通过各种传感器、设备和互联网等渠道，我们可以获取到各种各样的数据，如用户行为数据、交通数据、气象数据等。
数据采集的关键在于如何选择合适的数据源，以及如何保证数据的准确性和完整性。
其次，数据清洗是数据科学技术中的重要环节。
由于数据来源的多样性和数据质量的不确定性，原始数据中常常存在着各种各样的问题，如缺失值、异常值、重复值等。
数据清洗的目的是通过各种数据清洗方法，将原始数据转化为可用的数据集，以便后续的分析和挖掘。
然后，数据存储是数据科学技术中的关键环节。
由于大数据的规模庞大，传统的数据存储方式已经无法满足需求。
因此，我们需要利用分布式存储系统和云计算等技术，将数据存储在多个节点上，以提高数据的可靠性和可扩展性。
最后，数据分析是数据科学技术中的核心环节。
通过各种数据分析方法和算法，我们可以从数据中挖掘出有价值的信息和知识。
数据分析的目的是通过对数据的深入分析，揭示数据背后的规律和趋势，为决策提供科学依据。
二、数据科学技术在大数据分析中有着广泛的应用。
以下是几个典型的应用领域：1. 金融行业：在金融行业，大数据分析可以帮助银行和保险公司等机构进行风险评估和预测。
通过对大量的交易数据和用户行为数据进行分析，可以识别出潜在的风险和欺诈行为，并采取相应的措施。
2. 零售行业：在零售行业，大数据分析可以帮助商家了解消费者的购物偏好和行为习惯。
通过对消费者的购物记录和社交媒体数据进行分析，可以为商家提供个性化的推荐和营销策略，提高销售额和客户满意度。
数据分析基础
数据分析基础在当今数字化的时代，数据如同隐藏着宝藏的矿山，而数据分析则是挖掘这些宝藏的关键工具。
无论是企业决策、科学研究，还是日常生活中的各种选择，数据分析都发挥着越来越重要的作用。
那么，什么是数据分析？它又包括哪些基础的方面呢？简单来说，数据分析就是对数据进行处理和解释，以获取有用的信息和见解。
它就像是给一堆杂乱无章的数据赋予了秩序和意义，让我们能够看清其中的规律和趋势。
要进行有效的数据分析，首先得有数据。
这些数据可以来自各种各样的来源，比如企业的销售记录、网站的访问日志、社交媒体的互动数据，甚至是传感器收集到的环境数据等等。
数据的质量和准确性至关重要，如果数据本身存在错误或者偏差，那么分析的结果也很可能是不准确的。
收集到数据后，接下来就是数据清理。
这就像是给蔬菜削皮、洗菜一样，要把数据中的“杂质”去除掉。
比如，处理缺失值、纠正错误的数据、去除重复的数据等等。
只有经过清理的数据，才能为后续的分析提供可靠的基础。
在数据分析中，描述性统计是一个基础的环节。
它通过一些指标来概括数据的特征，比如均值、中位数、众数、标准差等等。
均值就是所有数据的平均值，中位数是将数据从小到大排列后位于中间位置的数值，众数则是出现次数最多的数据。
标准差反映了数据的离散程度，也就是数据的分布有多分散。
通过这些指标，我们可以对数据有一个初步的了解。
数据可视化也是数据分析中不可或缺的一部分。
把复杂的数据通过图表的形式展示出来，能够让我们更直观地理解数据。
比如，用柱状图比较不同类别之间的数据差异，用折线图展示数据随时间的变化趋势，用饼图表示各部分所占的比例。
一个好的数据可视化能够让人一眼就看出数据中的关键信息。
而相关性分析则帮助我们了解不同变量之间的关系。
比如，我们想知道产品的价格和销量之间是否存在关联，或者广告投放的费用和销售额之间的关系。
通过计算相关系数，我们可以判断两个变量之间是正相关、负相关还是没有明显的相关性。
在数据分析中，还有一个重要的概念是抽样。
数据科学技术与应用 1-数据分析基础
课程教学安排
• 教学
• 每周一次，3学时 • 2学时上课，1学时实验讨论 • 课后作业
• 考核及成绩评定方法
• 平时成绩：上课与课后作业 • 随堂小测验：小程序编写 • 大作业或期末考试
• 2人1组自选主题，完成大作业，提交分析报告及原始程序、参加答辩， 成绩80分及以上者，可不参加期末考试 • 期末考试形式：闭卷上机考试
数据科学基础
创新应用技术类 — 数据分析技术
数据的力量
• 数据：改变世界的力量
• 世界被数据化 • 洞察数据背后的规律，帮助我们正确决策 • 数据结果反作用于人们的行为
• 数据正在成为组织最重要的资产，数据分析解读的能 力成为组织的核心竞争力 • 实例：
• 政府 • 企业 • 日常工作
实例1
• 杭州交借助共享单车轨迹改善公交线路
• Velocity（高速性）
• 增长速度快，需要及时处理 • 支付宝“双11”夜，0 点支付峰值：25.6 万笔/秒，上海地铁日均 刷卡：2 千万次。
• Variety（多样性）
• 数据形式多样，半结构化的关系数据、位置、非结构化的文本、 图片、音/视频数据 • 信息来源多样，网络数据、企事业单位数据、政府数据、媒体 数据等
• Value（高价值性）
• 大数据价值总量大 • 知识密度低，需要通过数据分析有效地发现其价值
大数据分析
• 大数据属于数据科学的范畴
• 大数据分析遵循数据科学的工作流程 • 继承数据分析的技术和方法 • 当数据量达到某种规模时，需要引入分布式、并行计算、 云平台等其他技术实现大规模数据的存储、计算和传输
高铁发展可视化分析
• 饼图、柱状图展示高铁发展
#读取数据 data2 = pd.read_csv('High-speed rail-2.csv', index_col = 0) #绘饼图 explode = [0.1,0,0,0,0] data1[‘Operation'].plot(kind='pie', colormap='Set3', explode=explode, title='High-speed Rail Rank 2015') #绘柱状图 data2.plot(kind='barh', stacked=True, alpha=0.5, grid = True, title = 'High-speed Rail Construction 2015')
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否
离婚
9.5
…
…
…
无法偿还债务 （是/否） 否 否 否 否 是
…
#读取数据 data = pd.read_csv(filename, index_col = 0, header = None) #准备数据 X = data.loc[ :, 1:3 ].values.astype(float) y = data.loc[ :, 4].values.astype(int)
• 帮助数据分析找到行动方向
• 数学
• 数学家是团队中解决问题的人 • 负责建立概率统计模型、进行信号处理，模式识别，
预测性分析
• 计算机科学
• 数据科学是由计算机系统来实现的 • 负责建立正确的系统架构，设计技术路线，选用开发
平台和工具，最终实现分析目标
数据科学流程
• 数据科学研究内容包括研究数据理论、数据处理以及数据管 理等
Python编译环境
• Python集成开发环境
• 如IDLE、Pycharm、Spyder等
IDLE
• 轻量级的交互式解释环境 • Python解释器附带 • Shell界面 - 交互运行
• “Anaconda Prompt”->命令行 界面->键入“IDLE”
• 文件运行界面
• Shellle”
• “数据分析”术语表示数据科学的核心工作
• 通过对已知数据的探索以及对未来情况的建模，数据分析让预测成 为可能
问题描述 目标和需求
问题
采集、存储、清洗、 标准化、转化
数据准备
数据探索
图形统计 考察数据
报表、仪表盘、图形 发布至报告或应用系统
结果可视 化
预测建模 统计模型
机器学习
大数据
• Volume（规模性）
数据
信息
知识
室外温度为 2°C
室外很冷
室外很冷， 那么要穿一 件厚衣服
数据科学的知识结构
• 新兴跨领域综合性学科
• 继承了各领域数十年甚至数百年的工作成果，包括统计 学、计算机科学、数学、工程学以及其他学科
数据科学知识体系的韦恩图
• 领域专长
• 从事数据工作的人员需要了解数据来源的业务领域， 充分应用领域知识提出正确的问题
• 背景问题
• 杭州公交集团的286B路线路，某两站每天聚集着数百上千 辆共享单车
• 解决方案
• 分析共享单车出行轨迹数据，发现单车主要社区来源 • 优化286B公交车的线路、首末班时间、发车频率
• 效果
• 将乘客直接送到了家门口 • 新线路缓解了区域出行压力，疏导了共享单车密集可能带
来的道路隐患
实例3
#导入决策树，训练分类器 from sklearn import tree clf = tree.DecisionTreeClassifier() clf = clf.fit(X, y)
#预测未来客户偿还能力 predicted_y = clf.predict(X)
决策模型：
科学计算集成环境Anaconda
Anaconda
• Python的科学计算发行版，开源 • 集成200多个工具包 • 满足数据分析工作的大部分需要 • 方便扩展第三方库 • 国内镜像地址（教学版本：Anaconda3-5.0.1）
https:///help/anaconda/
• “Run”的“Run Module”，执 行程序
Jupyter notebook
• 基于Web的交互式笔记本
• 易于“讲故事” • 程序存放在一个文件中，分割成多个片段运行展示
• 使用
• “Anaconda Prompt”->命令行界面，进入工作目录
• cd\：推到入根目录 • d: 转入d盘 • cd workdir: 进入 workdir 目录
械工业出版社 • 利用Python进行数据分析， Wes McKnney， 机械工业
出版社 • Python数据分析， Ivan Idris著, 东南大学出版社
Python数据分析工具
• 强大的数据分析工具
• NumPy、SciPy、pandas、SciKit、mlpy、matplotlib，可 用于数值计算、机器学习和图表绘制
• 图像数据分析辅助放射科医生读片，提高医疗效率
• 背景
• 医疗诊断过程中CT、X 片等应用日益广泛 • 我国医学影像数据的年增长率约为30%，而放射科医师数量的年增长率为
4.1%
• 解决方案
• 基于医院历史的影像资料，利用机器学习等方法建立识别模型，自动读片进 行疾病的检测
• 需要几万至几十万正确标注后的影像资料进行训练
• 数据分析技术应用
• 文本、图像、时序与声音
课程教学安排
• 教学
• 每周一次 • 上课+实验指导 • 课后作业
• 考核及成绩评定方法
• 平时成绩：上课与课后作业 • 随堂小测验：小程序编写 • 大作业或期末考试
• 2人1组自选主题，完成大作业，提交分析报告及原始程序、参加答辩， 成绩80分及以上者，可不参加期末考试
• 键入Jupyter notebook
• 新建文件
• “New”的“Python 3”
• 打开文件
• 点击文件名
Jupyter notebook使用
In[3]的执行可以使用 In[2]、In[1]执行的结 果
选中cell，运行
文件后缀名：ipynb
cell： 可单独运行 保存运行结果
课程每章例题放在.ipynb文件中供课后复习
• 期末考试形式：闭卷上机考试
• 提供开源库函数使用说明
教学资料
• 教材
• 数据科学技术与应用，宋晖、刘晓强，电子工业出版社
• 课堂讲义
• ppt、实例程序
• 参考书籍
• Python 数据分析实战， Fabio Nelli，人民邮电出版社 • 数据科学导论-python语言实现，Alberto Boschetti, 机
• 列表（List）
• 变长，可变的序列，用[ ] 表示 • 灵活的序列表示方式
• a_list = [2, 3, 7, None]; b_list = [‘foo’,‘bar’,‘baz’ ]
序列的索引
• 字符串、元祖、序列采用相同的索引方式
• 元素引用
• 变量名[索引]
倒序
-5 “Classic”
• 机器学习建模
• 分类学习，判别不良信贷者
随机游走轨迹模拟
• 二维 分子运动模拟
#模拟游走 walkstep = 10 rndwlk = np.random.randint(0, 2, size = (2,walkstep)) #计算坐标 rndwlk = np.where( rndwlk>0, 1, -1 ) position = rndwlk.cumsum(axis = 1)
#绘饼图
index_col = 0)
explode = [0.1,0,0,0,0]
data1[‘Operation'].plot(kind='pie', colormap='Set3',
explode=explode, title='High-speed Rail Rank 2015')
#绘柱状图 data2.plot(kind='barh', stacked=True, alpha=0.5,
• 官方python安装包 （/downloads）
• 包含Python编程环境，以及基础的方法库 • 开展数据分析，需要逐个安装相关工具包
Anaconda
• Python的科学计算发行版，开源 • 集成200多个工具包 • 满足数据分析工作的大部分需要 • 方便扩展第三方库 • 国内镜像地址（教学版本：Anaconda3-5.0.1）
https:///help/anaconda/
科学计算集成环境Anaconda
• 官方python安装包 （/downloads）
• 包含Python编程环境，以及基础的方法库 • 开展数据分析，需要逐个安装相关工具包
• 达到甚至超过人工检测的准确率
• 皮肤癌、直肠癌、肺癌识别、糖尿病视网膜病变、前列腺癌、骨龄检测
• 为医生提供了高效的诊断辅助工具
• 机器读片比较容易继承经验知识，客观、快速地进行定性和定量分析
数据科学（Data Science）
• 数据科学研究的就是从数据形成知识的过程
• 通过假定设想、分析建模等处理方法，从数据中发现 可使用的知识、改进关键决策过程
云平台等其他技术实现大规模数据的存储、计算和传输
数据分析方法
+
本课程内容组织
• 数据科学基础
• python工具、科学计算包
• 多维数据组织与计算 • 数据汇总与统计
• 数据结构、数据存储、统计实现
• 数据可视化
• matplotlib绘图、pandas绘图、地图展示
• 数据建模分析
• 回归、分类、聚类，神经网络与深度学习
数据科学基础
数据的力量
• 数据：改变世界的力量
• 世界被数据化 • 洞察数据背后的规律，帮助我们正确决策 • 数据结果反作用于人们的行为
• 数据正在成为组织最重要的资产，数据分析解读的能 力成为组织的核心竞争力
• 实例：
• 政府 • 企业 • 日常工作
实例1
• 杭州公交借助共享单车轨迹改善公交线路
• 信息来源多样，网络数据、企事业单位数据、政府数据、媒体 数据等
• Value（高价值性）
• 大数据价值总量大 • 知识密度低，需要通过数据分析有效地发现其价值