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
数据科学应用场景
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。
数据科学定义
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。
概念、应用和作用
IT数据科学
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。
数据科学简介
金融风控
数据科学降低风险
医疗诊断
数据科学预测疾病
零售销售预测
数据科学预测销售趋势
数据分析在各行业应用
应用场景
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。
电商数据科学
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。
金融科学
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。
数据科学趋势
应用、优势、趋势
数据科学IT作用

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