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1、经典培训课件：数据分析师十大技能 制作人：PPt创作者时间：2024年X月目录第第1 1章章 介绍介绍第第2 2章章 数据收集与清洗技能数据收集与清洗技能第第3 3章章 数据分析与可视化技能数据分析与可视化技能第第4 4章章 机器学习算法应用机器学习算法应用第第5 5章章 商业分析与数据决策技能商业分析与数据决策技能第第6 6章章 总结与展望总结与展望 0101第一章 介绍 课程概要数据分析师在当今信息时代扮演着至关重要的角色。本课程旨在帮助您了解数据分析师的角色和职责，掌握数据分析技能的重要性，以及学习数据清洗和预处理、数据可视化、统计分析和机器学习算法应用等核心技能。数据分析师的核心技能清
2、洗数据以消除错误、缺失或重复值数据清洗和预处理通过图表、图形等形式展示数据，帮助理解数据可视化使用统计方法对数据进行分析和解释统计分析应用机器学习模型进行数据分析和预测机器学习算法应用培训课件使用说培训课件使用说明明本课件结构清晰，分为多本课件结构清晰，分为多个章节，每个章节都包含个章节，每个章节都包含了重要的数据分析技能内了重要的数据分析技能内容。学习时建议结合实际容。学习时建议结合实际案例，多做练习，以提高案例，多做练习，以提高理解能力和实际操作能力。理解能力和实际操作能力。预备知识与技能要求了解基本统计学原理和相关概念基础统计知识具备一定的编程基础，能够处理数据Python或R编程基础熟
3、悉SQL语法和基本查询操作数据库查询语言(SQL)基础熟练使用Excel或其他数据处理工具进行数据分析Excel或其他数据处理工具的基本应用为什么数据分析技能如此重要帮助企业做出基于数据的决策决策支持促进企业业务的增长和发展业务增长在激烈的市场竞争中占据优势市场竞争推动企业创新和发展创新发展 0202第二章 数据收集与清洗技能 数据源选择与数数据源选择与数据采集据采集数据分析师在进行工作时，数据分析师在进行工作时，需要根据具体情况选择合需要根据具体情况选择合适的数据源，可以是内部适的数据源，可以是内部数据源，也可以是外部数数据源，也可以是外部数据源。同时，掌握据源。同时，掌握APIAPI调调用
4、和数据下载技术，以及用和数据下载技术，以及网络爬虫技术，能够更高网络爬虫技术，能够更高效地获取数据。效地获取数据。数据清洗与预处理填充/删除缺失值缺失值处理识别并去除重复值重复值处理识别和处理异常数据异常值检测与处理将数据转换为标准格式数据标准化与转换将文本分割成词语分词0103标记词性信息词性标注02删除无关词语去除停用词季节性调整季节性调整调整数据以考虑季节性变化调整数据以考虑季节性变化分析季节性影响分析季节性影响时间序列预测时间序列预测利用历史数据进行预测利用历史数据进行预测建立时序模型建立时序模型趋势分析趋势分析识别数据趋势识别数据趋势预测未来走向预测未来走向时间序列数据处理日期格式转
5、换日期格式转换统一时间格式统一时间格式转换日期类型转换日期类型数据收集与清洗技能总结数据收集与清洗是数据分析的重要环节，通过选择合适的数据源、进行数据清洗和预处理、处理文本数据以及处理时间序列数据，能够为数据分析师提供干净、准确、有序的数据基础，为后续分析工作奠定基础。掌握这些技能，能够更好地开展数据分析工作。0303第3章 数据分析与可视化技能 数据探索分析数据探索分析数据探索分析是数据分析数据探索分析是数据分析的第一步，通过对数据的的第一步，通过对数据的分布及特征进行观察和分分布及特征进行观察和分析，揭示数据之间的变量析，揭示数据之间的变量关系，并进行相关性检验。关系，并进行相关性检验。在
6、此基础上，进行预测模在此基础上，进行预测模型的初步评估，为后续数型的初步评估，为后续数据处理和分析奠定基础。据处理和分析奠定基础。数据可视化工具学习Matplotlib库进行基本数据可视化Matplotlib基础绘图掌握Seaborn库实现更复杂的数据可视化效果Seaborn高级可视化利用Plotly创建交互式数据可视化图表Plotly交互可视化使用Tableau生成专业的数据报表和可视化分析Tableau数据报表制作方差分析方差分析用于比较多个组之间的均值差用于比较多个组之间的均值差异异检验变量之间的关系检验变量之间的关系回归分析回归分析探索变量之间的因果关系探索变量之间的因果关系预测一个变
7、量对另一个变量的预测一个变量对另一个变量的影响影响聚类分析聚类分析将数据划分为不同的群组将数据划分为不同的群组发现数据之间的关联性发现数据之间的关联性数据分析技术假设检验假设检验确定数据的统计显著性确定数据的统计显著性推断数据之间的差异是否显著推断数据之间的差异是否显著探索数据背后的价值和意义数据背后的故事0103通过数据可视化讲述引人入胜的故事数据可视化故事呈现02设计能够吸引人的数据故事板故事板设计 0404第四章 机器学习算法应用 监督学习、无监督学习、强化学习机器学习分类0103金融风控、电商推荐、医疗影像分析机器学习应用案例02监督学习有标签数据进行训练，无监督学习无需标签数据无监督
8、学习 vs 有监督学习回归算法回归算法线性回归线性回归岭回归岭回归LassoLasso回归回归聚类算法聚类算法K K均值聚类均值聚类层次聚类层次聚类DBSCANDBSCAN强化学习算法强化学习算法QQ学习学习DQNDQN机器学习算法分类算法分类算法决策树决策树支持向量机支持向量机K K近邻近邻模型评估与调优在机器学习中，模型评估是非常重要的一环。我们需要了解不同的评估指标，如准确率、召回率、F1值等。同时，过拟合和欠拟合是常见问题，需要通过调整超参数来解决。模型融合技术可以进一步提高模型的性能。利用机器学习算法对风险进行预测金融风控模型0103辅助医生进行疾病诊断医疗影像分析02个性化推荐，提
9、升用户购物体验电商推荐系统模型评估与调优准确率、召回率、F1值模型评估指标调整模型复杂度解决过拟合和欠拟合问题过拟合与欠拟合调整学习率、正则化参数等超参数调优集成多个模型，提升预测性能模型融合技术 0505第5章 商业分析与数据决策技能 业务理解与需求业务理解与需求分析分析在数据分析师的工作中，在数据分析师的工作中，业务理解与需求分析至关业务理解与需求分析至关重要。这包括准确定义业重要。这包括准确定义业务问题、明确业务数据需务问题、明确业务数据需求，以及进行项目需求调求，以及进行项目需求调研。只有深入了解业务背研。只有深入了解业务背景和需求，才能为后续的景和需求，才能为后续的数据分析工作打下坚
10、实基数据分析工作打下坚实基础。础。商业数据分析明确关键业务指标，为业务决策提供数据支持关键业绩指标(KPI)定义利用数据为决策提供可靠依据数据驱动决策通过实验设计评估不同方案的效果A/B测试设计利用工具生成清晰、有效的商业报告商业智能报告生成数据合规性监控数据合规性监控监控数据使用是否符合法规要监控数据使用是否符合法规要求求确保数据使用合规性确保数据使用合规性数据共享与开放数据共享与开放促进数据共享合作促进数据共享合作推动数据开放共享推动数据开放共享数据质量管理数据质量管理确保数据准确性和完整性确保数据准确性和完整性维护数据质量标准维护数据质量标准数据治理与合规性数数据据安安全全与与隐隐私私保
11、保护护建立数据安全标准建立数据安全标准保护用户隐私信息保护用户隐私信息通过数据分析优化营销策略市场营销策略优化0103应用数据科学预测交通流量实时交通流量预测02提高用户体验，增加销售额产品推荐个性化 0606第六章 总结与展望 重点掌握的技能关键技能概览0103进一步提升自己的计划未来学习计划02知识和经验的积累课程学习收获数据分析师角色展望未来发展方向行业发展趋势行业技术要求技能需求变化个人职业发展目标数据分析师职业规划推荐的学习资料学习资源推荐知识检验与实践知识检验与实践演练演练进行课程结业测试，实践进行课程结业测试，实践数据分析项目，学员讨论数据分析项目，学员讨论与交流互动，以及接受课
12、与交流互动，以及接受课程反馈与建议，巩固学习程反馈与建议，巩固学习成果。成果。数数据据师师职职业业规规划划指指导导设定目标设定目标规划路径规划路径执行计划执行计划行业资讯与招聘信息行业资讯与招聘信息关注行业动向关注行业动向掌握招聘信息掌握招聘信息求职技巧求职技巧成成为为优优秀秀数数据据分分析析师师的秘诀的秘诀专业素养专业素养沟通能力沟通能力团队合作团队合作数据分析师的职业道路如何拥有竞争力如何拥有竞争力持续学习持续学习技能提升技能提升实践经验实践经验总结与展望第六章为课程的总结与展望，通过回顾所学技能、展望数据分析师角色、实践演练以及职业道路规划等内容，帮助学员深入了解并准备迎接未来挑战。再见