如何理解数据分析及数据的预处理,分析建模,可视化

简介: 如何理解数据分析及数据的预处理,分析建模,可视化

数据分析是一个涉及数据收集、清洗、探索、建模、解释和展示结果的系统化过程,其目的是从数据中提取有价值的信息、洞察和知识,进而指导决策或推动业务发展。

数据预处理

数据清洗

这是数据分析的第一步,也是至关重要的一步。原始数据通常包含缺失值、异常值、重复记录等问题,数据清洗就是解决这些问题:

缺失值处理:通过填充(如使用平均值、中位数或最频繁出现的值)、删除或预测填补缺失的数据。

异常值检测与处理:识别并纠正超出正常范围或不符合预期的数据点,可通过Z-score、箱线图法等统计方法找出潜在的异常值并决定是否移除、替换或校正。

噪声数据过滤:去除无关的波动、测量误差等干扰数据,可能采用平滑算法或数据聚类方法。

数据集成与转化

数据整合:将来自不同来源或格式的数据合并到一起,解决数据一致性问题。

数据转化:将数据转化为适合分析的形式,例如将分类数据编码、对连续数据进行标准化或归一化。

数据去重

识别和删除重复记录:确保数据集的唯一性和准确性,这对于后续的统计分析和建模至关重要。

数据分析与建模

数据探索与分析

描述性统计分析:计算基本统计量(如均值、中位数、标准差等)以了解数据分布情况。

关联分析:研究变量间的关系,如相关性分析、协方差分析等。

数据分割与样本准备:根据需要将数据集划分为训练集、验证集和测试集,以便进行模型开发和评估。

建立模型与算法选择

监督学习:针对分类或回归问题,选择合适的机器学习算法(如逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机、神经网络等)建立预测模型。

无监督学习:针对聚类、降维或关联分析等任务,选择聚类算法(如K-means、层次聚类等)或主成分分析(PCA)等方法。

深度学习:对于复杂和大规模数据,可能选用深度神经网络进行高级的特征学习和模式识别。

数据可视化

数据探索性可视化

直方图、饼图、散点图:用于揭示数据的分布特点、占比和相互关系。

箱线图、小提琴图:显示数据集中值的分布范围和异常值。

热力图、相关矩阵图:显示变量间的相关性强度。

时间序列图:展现数据随时间的变化趋势。

结果展示与报告

仪表板和交互式可视化:构建易于理解的仪表板,使非专业人员也能快速获取结论和洞见。

模型解释性可视化:通过可视化手段解释模型的工作原理和预测结果,如SHAP图、决策树可视化等。

通过上述各个阶段的处理,数据分析最终将原始数据转化为有用信息,形成决策依据,并通过可视化手段清晰有效地传达给相关人员。整个过程是一个迭代和逐步完善的过程,需要根据实际分析结果和反馈反复调整。


目录
相关文章
|
2月前
|
数据采集 数据可视化 数据挖掘
基于Python的数据分析与可视化实战
本文将引导读者通过Python进行数据分析和可视化,从基础的数据操作到高级的数据可视化技巧。我们将使用Pandas库处理数据,并利用Matplotlib和Seaborn库创建直观的图表。文章不仅提供代码示例,还将解释每个步骤的重要性和目的,帮助读者理解背后的逻辑。无论你是初学者还是有一定基础的开发者,这篇文章都将为你提供有价值的见解和技能。
151 0
|
26天前
|
数据采集 数据可视化 数据挖掘
使用Python进行数据分析和可视化
【10月更文挑战第33天】本文将介绍如何使用Python编程语言进行数据分析和可视化。我们将从数据清洗开始,然后进行数据探索性分析,最后使用matplotlib和seaborn库进行数据可视化。通过阅读本文,你将学会如何运用Python进行数据处理和可视化展示。
|
2月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 搜索推荐
某A保险公司的 数据图表和数据分析
某A保险公司的 数据图表和数据分析
63 0
某A保险公司的 数据图表和数据分析
|
2月前
|
数据挖掘 UED
ChatGPT数据分析——探索性分析
ChatGPT数据分析——探索性分析
44 1
|
2月前
|
数据可视化 数据挖掘 数据处理
ChatGPT数据分析应用——热力图分析
ChatGPT数据分析应用——热力图分析
101 1
|
2月前
|
数据挖掘
ChatGPT在常用的数据分析方法中的应用(分组分析)
ChatGPT在常用的数据分析方法中的应用(分组分析)
64 1
|
2月前
|
数据采集 数据可视化 数据挖掘
使用Python进行数据处理与可视化——以气温数据分析为例
【10月更文挑战第12天】使用Python进行数据处理与可视化——以气温数据分析为例
240 0
|
2月前
|
数据采集 数据可视化 数据挖掘
Python 数据分析实战:使用 Pandas 进行数据清洗与可视化
【10月更文挑战第3天】Python 数据分析实战:使用 Pandas 进行数据清洗与可视化
112 0
|
2月前
|
数据挖掘
ChatGPT在常用的数据分析方法中的应用(对比分析)
ChatGPT在常用的数据分析方法中的应用(对比分析)
54 0
|
4月前
|
数据采集 数据可视化 数据挖掘
数据分析大神养成记:Python+Pandas+Matplotlib助你飞跃!
在数字化时代,数据分析至关重要,而Python凭借其强大的数据处理能力和丰富的库支持,已成为该领域的首选工具。Python作为基石,提供简洁语法和全面功能,适用于从数据预处理到高级分析的各种任务。Pandas库则像是神兵利器,其DataFrame结构让表格型数据的处理变得简单高效,支持数据的增删改查及复杂变换。配合Matplotlib这一数据可视化的魔法棒,能以直观图表展现数据分析结果。掌握这三大神器,你也能成为数据分析领域的高手!
86 2