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文档简介

Python数据分析与可视化

主讲人：高艳云第1章数据分析概述CONTENTSPART

1认识数据分析PART

3数据分析流程数据分析方法PART

2常用数据分析工具介绍PART4

PART

5为什么选择Python做数据分析环境搭建与使用PART61认识数据分析数据分析的背景随着计算机技术全面地融入社会生活，网络数据得到了爆发性地增长，驱使着人们进入了一个崭新的大数据时代。数据库里面的数据这么多，怎么快速地拿到有价值的数据呢？数据分析的背景思考：数据分析的背景数据分析就可以从海量数据中获得潜藏的有价值的信息，帮助企业或个人预测未来的趋势和行为。数据分析的背景不管你从事什么行业，掌握了数据分析能力，往往在其岗位上更有竞争力。结论什么是数据分析呢？什么是数据分析思考：播放动画《数据分析应用场景介绍》2数据分析方法数据分析方法描述性数据分析从一组数据中，可以摘要并且描述这份数据的集中和离散情形。探索性数据分析从海量数据中找出规律，并产生分析模型和研究假设。验证性数据分析验证科研假设测试所需的条件是否达到，以保证验证性分析的可靠性。在统计学领域中，数据分析可以划分为如下三类：数据分析方法广义的数据分析包括狭义数据分析和数据挖掘。狭义的数据分析是指根据分析目的，采用对比分析、分组分析、交叉分析和回归分析等分析方法，对收集来的数据进行处理与分析，提取有价值的信息，发挥数据的作用，得到一个特征统计量结果的过程。数据挖掘则是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，通过应用聚类、分类、回归和关联规则等技术，挖掘潜在价值的过程。3数据分析流程数据分析的流程数据分析大致可以分为以下五个阶段：要解决什么业务问题？收集与整合数据数据进行清洗、加工和整理对数据进行探索与分析以图表来展现分析结果明确目的和思路数据收集数据处理数据分析数据展现典型的数据分析的流程数据分析流程数据获取数据清洗数据处理数据分析数据可视化结论Python数据分析与可视化千里之行，始于足下

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