数据分析思维导图
2024-11-18 09:29:02 0 举报AI智能生成
这份数据分析思维导图详尽地展示了数据分析的关键环节。它从数据采集开始，强调了数据清洗与预处理的重要性。然后，对数据进行了探索性分析，包括描述性统计和可视化展示，以发现潜在的模式和趋势。紧接着，进行了假设检验和模型建立，以确定变量之间的因果关系。最后，通过对模型的评估和优化，得出了最终结论。这份思维导图包括了Excel、SQL、R和Python等多种工具的使用，强调了在实际应用中对这些工具的掌握。
作者其他创作
大纲/内容
数据分析笔记
概述
简介
定义： 信息的集中整合，运算提取，展示
目的: 揭示事物运动变化发展的规律
意义：提高系统运行效率，优化系统作业流程，预测未来发展趋势
核心思路
过去 描述总结历史数据，挖掘规律，优化自身
现在
实时检控当前数据，异常预警，及时修正
未来 建模预测未来趋势，提前动员，战略储备
发展历程
商业智能 大数据分析 数据中台
应用领域
互联网 电子商务 金融保险 在线教育 生产制造 生物医疗 交通物流 餐饮外卖 能源 城市管理 体育娱乐等
数据开流程
数据采集 数据处理 数据建模 数据分析 数据库可视化
数据类型
结构化与非结构化数据
定性与定量数掘
截面数据与时间序列数据
数据来源
外部来源：外包购买、网路爬取、免费开源数据等；
内部来源：销售数据、社交通信数据、考勤数据、财务数据、服务器日志数据等；
数据预处理
数据清洗
缺失值处理
噪声处理
离群点处理
不一致数据处理
数据集成
实体识别问题
冗余问题
数据值的冲突和处理
数据规约
维度规约
维度变换
数值规约
数据变换
规范化处理
离散化处理
稀疏化处理
常用数据分析模型
对比分析、漏斗分析、留存分析、AB测试、用户行为路径分析、用户分群、用户画像分析等
常用数据分析方法
描述统计、假设检验、信度分析、相关分析、方差分析、回归分析、聚类分析、判别分析、主成分分析、因子分析、时间序列分析等
数据可视化
可视化图表
柱状图、折线图、饼图、散点图、雷达图、箱型图、气泡图、词频图、桑基图、
可视化工具
excel
BI工具
PowerBl. Tableau. FineBl
PowerBl. Tableau. FineBl
Python Matplotlib. Seaborn
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