数据分析基础入门-IT初学者数据分析.pptx

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IT初学者数据分析
Presenter name
Agenda
概述与应用场景
数据采集与清洗
数据分析与可视化
统计分析与机器学习
实例演示与练习

数据科学应用
概念、应用和作用
在IT互联网行业中，数据科学被广泛应用于用户行为分析、广告投放优化、搜索引擎优化等方面，帮助企业提高用户体验、增加收入、降低成本。
IT数据科学
数据科学广泛应用于各个领域，如金融、电商、医疗等。通过对大量数据的分析和建模，可以为企业提供决策支持、推荐系统、风险控制等服务。
数据科学应用场景
数据科学是一门综合性学科，涵盖统计学、机器学习、数据挖掘等领域，致力于从数据中发现模式、提取知识和做出预测。
数据科学定义
数据科学简介
数据科学降低风险
金融风控
数据分析在各行业应用
数据科学预测疾病
医疗诊断
数据科学预测销售趋势
零售销售预测
应用场景
应用、优势、趋势
01
02
电商数据科学
通过数据分析用户行为和购买习惯，提供个性化推荐和精准营销，提高用户体验和转化率。
金融科学
利用大数据技术和机器学习算法，实现风险评估、反欺诈、智能投顾等，提高金融服务的效率和准确性。
数据科学趋势
人工智能与数据科学的结合，将推动更多智能化应用的发展，如智能客服、智能驾驶等。
03
数据科学IT作用

数据预处理重要性
1
明确数据需求
进行数据采集前，需要明确数据需求。
2
选择数据来源
数据来源选择考虑因素
3
制定采集计划
制定采集计划的步骤
数据采集的基本步骤
数据来源与采集方法
去除与其他数据显著不同的数据
去除异常值
使用某种方法来填充空值，确保数据的完整性和可靠性
填充空值
去除在数据集中出现多次的数据，避免对分析结果产生误导
去除重复数据
数据采集后的必要处理
数据清洗
去除不需要的数据和噪声，以保证数据的准确性。
数据清洗
避免重复数据对分析结果的影响。
数据去重
通过一些方法填补缺失值，以保证数据完整性和准确性。
缺失值填充
数据预处理步骤
数据预处理