数据分析与可视化 课件 第1章 绪论

数据分析与可视化一、数据分析二、数据可视化一、数据分析1.数据分析（DataAnalysis）把数据变成信息的工具，它的主要目标是通过运用统计学、机器学习和模型建立等方法，对数据进行处理和分析，挖掘数据中的模式和趋势。2.数据挖掘（DataMining）从大量的数据中通过算法挖掘出隐藏于内部信息的过程，如聚类、分类、回归和关联规则等技术，在互联网时代也被称为机器学习。数据分析&数据挖掘运用统计分析法对房屋数据进行数据分析运用聚类分析法对土地数据进行数据挖掘3.狭义和广义数据分析（1）狭义数据分析狭义的数据分析是指对数据进行统计分析和推断，以从数据中获取有关模式、关联、趋势、异常等信息，并作出相应的解释和预测。描述性统计、推断统计、回归分析、时间序列分析等方法。（2）广义数据分析广义数据分析涵盖了从数据收集、清洗、整理、处理、模型构建、模型评估等多个阶段的工作。强调数据的预处理。统计学、推断分析、机器学习、数据挖掘、人工智能等相关技术和方法广义狭义狭义4.狭义和广义数据分析的区别二、数据可视化1.数据可视化（DataVisualization）使用图表、图形和其他视觉元素来展示数据，以便更好地理解和传达数据的含义。2.数据可视化过程数据处理视觉编码可视化生成3.数据可视化应用展示谢谢THANKYOU数据分析与可视化工具一、MicrosoftExcel二、R语言三、Python语言四、SPASS五、可视化分析工具一、MicrosoftExcel电子表格软件MicrosoftExcel■由Microsoft开发的电子表格软件■数据处理和分析工具■高数据处理需求难受达到二、R语言数据分析软件

R优点缺点自由软件，统计功能强大，是统计研究的首选初学较为麻烦，需一定编程经验处理较大数据的速度较慢缺点三、Python语言计算机编程语言PythonPyCharm界面四、SPSS统计分析软件

SPSS■操作简单■无须编程■方便的数据接口■灵活的功能模块组合五、专用的可视化分析工具QlikViesPowerBITableauDs.jsECharts谢谢THANKYOUPython数据分析与可视化常用类库一、NumPy二、Pandas三、SciPy四、Matplotlib五、Pyecharts一、Numpy■强大的多维数组对象■复杂的函数功能■集成C/C++和FORTRAN代码的工具■有用的线性代数、傅里叶变换和随机数功能Python开源的科学计算工具包二、Pandas■提供三种数据结构

Series一维数组结构DataFrame二维数组结构Panel带标签且大小可变三维数组■加载各种形式的数据■可随意对数据进行切片、切块、

处理缺失元素等操作。Python中的一个数据分析包三、SciPy■提供数学算法和函数的实现■解决科学计算中的一些标准问题■提供大量工具和算法基于NumPy开发的高级模块四、Matplotlib■根据数组创建高质量的图形，交互式显示■matplotlib.pyplot模块提供绘图API■Matplotlib的机制像Matlab各种绘图模块的库五、Pyecharts■提供一种简单方便的使用方式来创建各种类型图表■使用直观的API设计■拥有丰富的组件库，实现各种交互效果有■既适合初学者，也适用于专业人员基于ECharts开发的Python可视化库存谢谢THANKYOU华育兴业教学实验系统一、华育兴业简介二、教学实验系统简介一、华育兴业简介甲骨文WDP大数据教育产品运营服务商专注于利用创新教育理念和技术进行产业人才培养致力于用科技和创新，整合教育资源产教融合模式精耕新人才培养和教育模式与全国200多所高校达成校企合作二、教学实验系统简介首页与登录华育兴业教学实验系统首页华育兴业教学实验系统登录页面二、教学实验系统简介课程详情《数据可视化应用》课程详情页面二