《分析：从数据到洞察》课程介绍

分析是分析数据以产生见解并做出数据驱动决策的过程

分析是分析数据以产生见解并做出数据驱动决策的过程。 它涉及收集、清理数据并将其转换为可分析的结构化格式。 准备好数据后，就会应用各种分析技术来揭示数据中的模式、关系和趋势。 这些技术可能包括统计分析、数据挖掘、机器学习和预测建模。

分析的目标是从数据中获取有意义的见解，然后将其用于改进业务流程、做出明智的决策并推动战略计划。 洞察的形式可以是识别客户行为模式、预测未来趋势、优化运营或识别潜在风险领域。

分析过程涉及几个阶段：

1. 数据收集：这涉及从各种来源收集相关数据，例如数据库、电子表格或外部平台。

2. 数据清理和准备：原始数据通常包含错误、不一致或缺失值。 数据清理涉及消除或解决这些问题，以确保数据的准确性和可靠性。 然后数据被转换并组织成适合分析的格式。

3. 数据分析：此阶段涉及对准备好的数据应用分析技术。 统计分析可用于揭示模式和关系，而数据挖掘技术可帮助发现隐藏的见解。 机器学习算法可用于更高级的分析和预测建模。

4. 见解生成：分析完成后，将从数据中得出有意义的见解。 这些见解提供了宝贵的信息，可以指导决策并推动业务战略。

5. 报告和可视化：见解通常通过报告或可视化来传达，以使它们更容易理解和可操作。 数据可视化可以包括总结主要发现的图表、图形和仪表板。

通过使用分析，组织可以更深入地了解其数据并做出更明智的决策。 它使企业能够发现改进机会、降低风险并创造竞争优势。 分析在金融、营销、医疗保健和供应链管理等各个行业中发挥着至关重要的作用。

要应用数据分析和 Python 技术来发现关键业务洞察，您可以按照以下步骤操作：

1. 定义业务问题：明确定义您想要使用数据分析解决的问题或疑问。 这可能是为了优化销售、提高客户保留率、降低运营成本或任何其他业务目标。

2. 收集和清理数据：从数据库、电子表格、API 或网络抓取等各种来源收集相关数据。 通过处理缺失值、删除重复项以及解决任何不一致或错误来清理数据。

3. 探索数据：执行探索性数据分析 (EDA) 以了解数据内的结构、分布和关系。 使用 Pandas、NumPy 和 Matplotlib 等 Python 库来可视化和汇总数据。

4. 应用统计分析：使用假设检验、相关性分析或回归分析等统计技术来识别数据中的模式、相关性和趋势。 SciPy 和 StatsModels 等 Python 库可以支持这些分析。

5. 构建预测模型：利用机器学习算法构建可以预测未来结果或预测某些行为的预测模型。 scikit-learn、TensorFlow 或 Keras 等 Python 库提供了广泛的机器学习算法。

6. 评估模型性能：使用适当的评估指标（例如准确度、精确度、召回率或均方误差）评估预测模型的性能。 这将帮助您确定模型的表现如何。

7. 提取见解：分析结果并从数据中提取有意义的见解。 这可能涉及识别影响业务问题的关键因素、发现模式或趋势，或者寻找需要改进的领域。

8. 沟通和可视化见解：使用可视化和报告以清晰简洁的方式展示您的发现。 Seaborn、Plotly 或 Tableau 等 Python 库可以帮助您创建可视化效果，从而有效地向利益相关者传达见解。

9. 实施和监控：根据获得的见解，实施业务流程、策略或运营的变更。 持续监控这些变化的影响并根据需要进行迭代以实现预期结果。

通过应用数据分析技术并利用 Python 库和方法，企业可以发现隐藏的见解、做出明智的决策并从数据中获取价值。

《分析：从数据到洞察》

分析是使用数据、统计方法和算法来发现模式、见解和趋势以做出明智的业务决策的实践。 它涉及收集、组织、分析和解释数据，以提取可推动战略行动和改善业务成果的有价值的信息。

数据分析使组织能够理解他们生成或有权访问的大量数据，并利用这些数据获得竞争优势、优化运营、增强客户体验并发现新机会。

分析有多种类型，包括描述性分析、诊断性分析、预测性分析和规范性分析：

1.描述性分析：通过分析历史数据来描述过去发生的事情。 它用于理解数据中的模式、趋势和关系。

2. 诊断分析：通过分析过去的数据来了解某些事件发生的原因。 这种类型的分析试图确定特定结果或行为背后的根本原因。

3. 预测分析：使用历史数据和统计模型来预测未来事件或结果。 它帮助组织预测未来趋势、做出预测并估计概率。

4. 规范性分析：根据预测分析提供的见解建议采取行动或干预措施。 它通过建议实现特定目标的最佳行动方案来帮助组织做出数据驱动的决策。

分析依靠各种方法和工具来有效地分析数据。 Python 是一种流行的编程语言，因其丰富的库生态系统而被广泛使用，例如 Pandas、NumPy、SciPy 和 scikit-learn 等，这些库提供了强大的数据操作、分析和建模功能。

总之，分析是一种强大的方法，它利用数据和统计方法来提取见解并推动明智的决策。 它使企业能够发现隐藏的模式、降低风险、优化流程并在当今数据驱动的世界中获得竞争优势。

《分析：从数据到洞察》：数据库的数据源和数据库的数据查询

《分析：从数据到洞察》：数据库的数据源和数据库的数据查询

数据库是数据的结构化集合，其组织、存储和管理方式允许高效检索、修改和分析。 它充当存储和组织数据的中央存储库，使其更易于访问和使用。

另一方面，数据源是指从中获取或检索数据的特定位置或系统。 它可以是数据库、文件、Web 服务或任何其他包含数据的平台或系统。

数据源提供分析的原材料，可以是组织内部或外部的。 内部数据源通常包括事务系统、客户关系管理 (CRM) 系统、企业资源规划 (ERP) 系统以及组织内的其他数据库。 另一方面，外部数据源包括从外部合作伙伴、供应商、公共资源、社交媒体平台或其他第三方提供商获得的数据。

进行分析时，识别和访问包含分析所需信息的适当数据源非常重要。 这可能涉及从数据库、文件或 API 中提取数据，转换和清理数据以确保其质量和可用性，然后将其加载到分析工具或平台中以进行进一步分析。

通过利用正确的数据源，组织可以获得宝贵的见解，从而推动决策、提高运营效率、增强客户体验并实现其业务目标。

在数据库上下文中，数据查询是指向数据库管理系统 (DBMS) 发出的检索或操作数据的请求或命令。 数据查询允许用户根据某些标准或条件从数据库中搜索和提取特定信息。

数据查询有不同类型，包括：

1. 选择查询：这些查询用于从一个或多个数据库表中检索数据。 它们允许用户指定要检索的列或字段，以及缩小结果范围的任何条件或过滤器。 选择查询通常用于获取数据以报告或显示信息。

2.更新查询：顾名思义，更新查询用于修改数据库中现有的数据。 它们允许用户更改一条或多条记录中特定字段或列的值。 更新查询通常用于纠正错误、更新过时的信息或实现数据修改。

3.插入查询：插入查询用于将新数据添加到数据库中。 它们允许用户将新记录或行以及每列的指定值插入到数据库表中。 插入查询通常在向系统添加新客户、产品或交易时使用。

4.删除查询：删除查询用于从数据库中删除数据。 它们允许用户指定某些标准或条件并删除与这些标准匹配的记录或行。 删除查询经常用于从数据库中删除过时或不必要的数据。

5. 连接查询：连接查询用于根据公共字段或列组合来自多个数据库表的数据。 它们允许用户创建表之间的关系并检索跨不同表存储的数据。 连接查询通常用于复杂的数据检索场景，例如生成报告或分析来自多个源的数据。

每种类型的数据查询都是使用特定的查询语言编写的，例如广泛用于关系数据库的SQL（结构化查询语言）。 查询语言提供了一种与数据库通信并对数据执行各种操作的标准化方式。

《分析：从数据到洞察》： 数据仓库---加载和转换数据

《分析：从数据到洞察》： 数据仓库---加载和转换数据

在数据仓库中，加载和转换数据是为分析和报告目的准备数据所涉及的两个关键过程。 让我们更详细地了解这些过程：

1. 数据加载：

- 数据提取：将数据加载到数据仓库的第一步是从各种源系统（例如操作数据库、事务系统或其他外部源）中提取数据。

- 清理和验证：提取的数据通常需要清理和验证，以确保其质量和准确性。 此过程涉及删除重复项、处理缺失值以及执行数据完整性检查。

- 转换：清理和验证后，数据可能需要转换以使其与数据仓库模式兼容。 这可能涉及数据类型转换、标准化命名约定、合并或拆分列以及应用数据聚合或汇总。

- 暂存区：在将转换后的数据加载到数据仓库之前，通常将其存储在暂存区中。 暂存区域充当中间存储位置，在将数据插入数据仓库之前可以在其中进一步处理、检查或验证数据。

- 加载到数据仓库中：最后，将转换和验证的数据加载到数据仓库表中。 这个过程可以根据数据仓库的具体需求和架构，通过批量加载、增量加载或数据复制等多种方式来执行。

2、数据转换：

- 数据集成：在数据仓库中，数据通常来自多个源系统，这些系统可能具有不同的数据格式、结构或模式。 数据转换涉及通过映射和对齐数据元素来集成和协调这些不同的数据源。

- 数据聚合：数据仓库中的数据通常以不同的粒度级别进行聚合，以有效支持分析查询。 聚合涉及通过在特定维度或属性上应用求和、平均值、计数或最大/最小值等函数来合并和汇总数据。

- 派生计算字段：在数据转换过程中，根据现有数据创建计算字段或派生属性。 这些字段可以包括计算的度量，例如利润率，或派生维度，例如根据客户的行为或人口统计数据将客户分为不同的细分市场。

- 数据清洗和质量增强：数据转换还包括进一步清洗和增强数据质量。 它涉及重复数据删除、处理缺失值、纠正不一致、验证引用完整性、执行业务规则或使用外部来源的附加信息丰富数据等活动。

总体而言，数据仓库中的加载和转换过程旨在确保提供准确、一致且结构良好的数据，并针对分析和报告目的进行优化。

《数据仓库系统》

《分析：从数据到洞察》：数据仓库---数据模型

《数据仓库需求工程》

在数据仓库中，数据模型是组织数据结构和关系的概念表示。 数据模型作为设计和组织仓库中数据的蓝图，实现数据的高效存储、检索和分析。 数据仓库中通常使用两种类型的数据模型：

1. 维度数据模型：

- 星型模式：这是数据仓库中最常用的维度数据模型。 它由一个中央事实表组成，周围有多个维度表。 事实表表示业务指标或度量，而维度表包含为度量提供上下文的描述性属性。 事实表和维度表之间的关系形成星形结构。

- 雪花模式：这是星型模式的修改，其中一些维度表被规范化为多个级别。 规范化可减少数据冗余并提高数据完整性，但也会增加复杂性。

- 事实星座模式：也称为星系模式，该模型由共享公共维度表的多个事实表组成。 在处理具有不同度量集但共享公共维度的多个业务流程或主题区域时，事实星座模式非常有用。

2.关系数据模型：

- 第三范式（3NF）：该模型侧重于消除数据冗余并实现数据规范化。 它涉及将数据拆分到多个相关表中，每个表包含一组唯一的属性。 虽然 3NF 模型对于事务数据库来说非常有效，但由于分析所需的复杂联接操作，它对于数据仓库中的分析过程可能不是最佳的。

除了这些基本数据模型之外，现代数据仓库还可能包含其他建模技术和结构：

- 混合模型：这些模型结合了不同数据模型的元素，以满足特定的业务需求。 例如，数据仓库模型结合了维度模型和关系模型的某些方面，从而实现了数据存储和集成的敏捷性和灵活性。

- NoSQL 模型：在某些情况下，NoSQL 数据库用于数据仓库来处理非结构化或半结构化数据。 这些模型（例如面向文档的数据库或列式数据库）提供了模式灵活性和可扩展性。

最终，数据模型的选择取决于组织的特定需求以及所存储和分析的数据的性质。 目标是设计一个数据模型，优化数据仓库环境中的数据存储、检索和分析，从而实现高效且有意义的见解。

《分析：从数据到洞察》：数据仓库---数据分析表达式 (DAX)

数据分析表达式 (DAX)

数据分析表达式 (DAX) 是一种用于数据仓库的公式语言，特别是在 Microsoft SQL Server Analysis Services (SSAS) 和 Power BI 等工具中。 DAX 允许用户创建自定义计算、聚合和业务逻辑来分析数据仓库中存储的数据。

以下是 DAX 在数据仓库中的一些关键方面：

1. 计算和度量：DAX 使用户能够创建计算和度量以对数据执行聚合、计算和转换。 度量通常用于根据数据仓库中的事实表计算业务指标或关键绩效指标 (KPI)。

2. 公式语法：DAX 使用类似公式的语法，类似于 Excel 公式。 它包括函数、运算符以及对数据仓库中的列和表的引用。 DAX 公式写入公式栏或计算列中以执行计算和创建度量。

3. 上下文和过滤器：DAX 在执行计算时会考虑应用于数据集的上下文和过滤器。 上下文确定评估 DAX 公式时考虑哪些行和列。 用户可以应用过滤器来进一步细化数据集并计算特定结果。

4. 时间智能功能：DAX 包括在数据仓库中执行基于时间的分析的特定功能。 这些函数允许用户计算不同时间段的值，例如年初至今、本月至今，或比较不同时间段之间的值。

5.聚合和汇总：DAX提供了对数据仓库中的数据进行聚合和汇总的功能。 用户可以计算数据组的总和、平均值、最小值、最大值和其他统计度量。

6. 关系和联接：DAX 利用数据仓库中定义的关系来执行联接并从相关表中获取数据。 用户可以使用 CALCULATE 和 RELATED 等函数来浏览相关表并根据特定条件获取数据。

7. 时间智能功能：DAX 包括促进基于时间的分析的功能。 这些函数可以计算不同时间段的值、比较时间段之间的值以及处理日历计算的复杂性。

DAX 是一种功能强大的语言，使数据分析师和业务用户能够对数据仓库中存储的数据执行复杂的计算和分析。 它提供了根据特定业务需求创建自定义计算和度量的灵活性，从而可以进行全面且有意义的数据分析。

《分析：从数据到洞察》：数据仓库---基于时间的分析

《数据仓库》

基于时间的分析是数据仓库的一个重要方面，涉及分析不同时间段的数据以识别趋势、模式并做出明智的决策。 基于时间的分析可帮助企业了解其绩效随时间的变化情况，并使他们能够根据历史数据采取主动行动。

以下是数据仓库中基于时间的分析的一些关键注意事项：

1.时间维度：时间维度是数据仓库的基本组成部分，它表示不同的时间单位，例如年、月、日或小时。 它有助于根据时间相关属性对数据进行组织和分类。

2. 时间层次结构：时间层次结构定义了不同时间单位之间的关系，使用户能够以各种粒度级别向下钻取或汇总数据。 例如，年层次结构可以分为季度、月份、周和天。

3. 比较分析：基于时间的分析通常涉及比较不同时间段的数据。 通过将当前绩效与历史数据进行比较，企业可以识别趋势、季节性并衡量实现目标的进度。

4. 时间序列预测：基于时间的分析可用于根据历史数据预测未来值。 通过应用先进的统计技术，企业可以预测未来的销售、需求或其他绩效指标，从而帮助规划和决策。

5. 关键绩效指标（KPI）：基于时间的分析与 KPI 跟踪密切相关。 KPI 是衡量业务绩效或特定目标的指标。 随着时间的推移监控这些关键绩效指标有助于组织评估其进展并在需要时采取纠正措施。

6. 时间相关函数：数据分析工具通常提供内置的时间相关函数来简化基于时间的分析。 例如，年初至今 (YTD)、同比 (YOY) 增长、移动平均值或累计总计等函数可用于计算基于特定时间段的值。

7. 可视化：为了有效地传达基于时间的分析，可以使用折线图、面积图或热图等可视化表示来显示数据如何随时间变化。 这些可视化有助于快速识别趋势、异常值或异常情况。

数据仓库中基于时间的分析使企业可以通过研究历史数据和模式来获得有价值的见解。 通过分析一段时间内的数据，组织可以做出数据驱动的决策、制定有效的策略并适应不断变化的市场条件。

《分析：从数据到洞察》：数据可视化---数据透视表和图表

数据可视化

数据可视化是数据分析的重要组成部分，有助于以可视化格式呈现数据，使人们更容易理解、分析数据并从数据中得出见解。 数据透视表和图表是数据可视化的强大工具，有助于从不同角度探索和呈现数据。

数据透视表：

数据透视表是一种数据汇总工具，用于从大型数据集中分析和提取有意义的信息。 它允许用户通过应用各种计算、聚合和汇总来重新排列和操作数据。

以下是数据透视表的工作原理：

1. 数据组织：数据透视表需要以表格格式排列结构化数据，其中列代表不同的变量，行代表各个数据点。

2. 行和列字段：数据透视表使用户能够从数据集中选择特定字段来填充表的行和列。 这些字段可以是分类变量或数值变量。

3. 度量：用户可以选择要对数据执行的度量或计算，例如求和、计数、平均值、最大值、最小值等。这些度量可以深入了解数据，从而可以进行比较和分析。

4. 过滤器：数据透视表允许用户应用过滤器根据特定条件缩小数据范围。 这有助于将分析集中在相关数据子集上。

5. 分组和排序：数据透视表提供了根据某些条件对数据进行分组或按升序或降序对数据进行排序的选项。 这可以进一步增强分析和识别模式。

数据透视图：

数据透视图是从数据透视表导出的数据的直观表示。 它们提供交互式和动态的数据视图，使您更容易发现趋势、模式和异常值。

以下是数据透视图的一些主要功能：

1.图表类型：数据透视图提供条形图、折线图、饼图、散点图等多种图表类型。 用户可以根据数据和分析目标选择最合适的图表类型。

2. 轴选择：数据透视图允许用户从数据集中选择不同的字段来填充图表的 x 轴和 y 轴。 这种灵活性使用户能够探索数据的不同维度。

3. 过滤和选择：与数据透视表一样，数据透视图提供过滤选项来细化显示的数据。 用户可以与图表交互以选择特定数据点、深入了解细节或过滤掉噪音。

4. 动态更新：数据透视图链接到基础数据透视表，这意味着对数据透视表所做的任何更改都会自动反映在图表中。 这种动态更新功能可确保视觉表示始终与数据保持一致。

数据透视表和图表是有价值的数据可视化工具，可以帮助用户分析大型数据集、识别模式并有效地呈现数据见解。 它们使用户能够以灵活、交互的方式操作、总结和可视化数据，使数据分析更容易理解、更富有洞察力。

《分析：从数据到洞察》：数据可视化---Power BI

Power BI

Power BI 是 Microsoft 提供的基于云的业务分析服务，提供交互式可视化和商业智能功能。 它允许用户连接到各种数据源，转换和塑造数据，并创建具有视觉吸引力和洞察力的报告和仪表板。

以下是 Power BI 的一些主要功能和组件：

1. 数据源：Power BI 可以连接到众多数据源，包括 Excel 电子表格、SQL 数据库、SharePoint 列表、Salesforce、Google Analytics 等等。 它提供与这些源的无缝集成和实时连接。

2. 数据转换和建模：Power BI 提供了一系列工具来根据特定要求转换和塑造数据。 用户可以清理、合并、过滤和操作数据，以创建统一的结构化数据集。

3.数据可视化：Power BI允许用户创建交互式且具有视觉吸引力的报告和仪表板。 它提供了广泛的可视化选项，包括条形图、折线图、饼图、地图、表格等等。 用户可以自定义可视化的外观和布局，以讲述引人入胜的数据故事。

4.拖放界面：Power BI提供了用户友好的拖放界面，使用户能够轻松创建可视化并构建交互式报告和仪表板。 不需要编码技能，因此具有不同技术专长的广泛用户都可以使用它。

5. 共享和协作：Power BI 使用户能够与组织内部或外部的其他人共享他们的报告和仪表板。 用户还可以实时协作，允许多个用户一起工作并同时进行更新。

6.数据刷新和实时更新：Power BI支持数据刷新，并可以使用来自连接源的最新数据自动更新报表和仪表板。 它还提供实时流功能，允许用户在生成数据时可视化和分析数据。

7. Power Query 和 Power Pivot：Power BI 通过 Power Query 和 Power Pivot 整合了高级数据操作和建模功能。 这些工具允许用户执行复杂的数据转换、创建计算列和度量以及在不同数据表之间建立关系。

8. 移动访问：Power BI 提供适用于 iOS 和 Android 设备的移动应用程序，允许用户随时随地访问其报表和仪表板并与之交互。 移动应用程序提供响应灵敏的交互式体验，确保随时随地提供数据洞察。

Power BI 是一款功能强大且多功能的数据可视化工具，使用户能够探索和分析数据、创建具有视觉吸引力的报告和仪表板、与他人协作并获得可行的见解。 其直观的界面、广泛的数据连接选项和强大的功能使其成为希望利用数据可视化和商业智能的企业和个人的热门选择。

《分析：从数据到洞察》：数据挖掘---简介和聚类

数据挖掘

数据挖掘是在大型数据集中发现模式、关系和见解的过程。 它涉及使用各种统计和机器学习技术从原始数据中提取有意义的信息。 数据挖掘可以应用于各个领域和行业，以发现隐藏的模式并做出明智的业务决策。

数据挖掘的关键任务之一是聚类，它涉及根据相似性或不同性将相似的对象或数据点分组在一起。 聚类算法的目的是在数据中找到自然的分组或聚类，而无需事先了解这些组。

以下是数据挖掘中与聚类相关的一些重要概念：

1. 聚类：聚类是一组具有相似特征或属性的数据点。 聚类的目标是创建聚类，使得聚类内的数据点彼此之间比其他聚类中的数据点更相似。

2.相似性度量：相似性度量用于确定数据点之间的接近度或距离。 常见的相似性度量包括欧几里得距离、余弦相似性和杰卡德相似性。 这些度量有助于确定两个数据点的相似或不同程度。

3. 聚类算法：有多种可用的聚类算法，每种算法都有自己的方法和特点。 一些流行的算法包括 K 均值、层次聚类、DBSCAN 和高斯混合模型。 这些算法利用不同的技术根据相似性度量和所需的输出创建聚类。

4.质心和中心点：在一些聚类算法中，例如K-means和K-medoids，质心或中心点用于表示每个聚类。 质心是簇中所有点的平均值，而中心点是簇中位于最中心的点。

5.评估指标：为了确定聚类结果的质量和有效性，使用评估指标。 这些指标评估集群的紧凑性和分离度。 常见的评价指标包括轮廓系数、Davies-Bouldin指数、Calinski-Harabasz指数等。

6. 聚类的应用：聚类有多种应用，例如客户细分、市场分析、异常检测、文档分类和图像分割。 它有助于识别数据中有意义的模式和组，使企业能够制定有针对性的营销策略，检测异常值或异常情况，并改进决策流程。

聚类是数据挖掘中的一项重要技术，有助于发现数据集中隐藏的模式和结构。 通过将相似的数据点组织在一起，聚类使分析师能够获得见解、做出数据驱动的决策并改进各种业务流程。

《分析：从数据到洞察》：数据挖掘---分类和回归

除了聚类之外，分类和回归是数据挖掘中的另外两个重要任务，涉及根据数据的属性和关系对数据进行预测或分类。 这些任务广泛应用于决策和模式识别的各个领域。

分类：分类是将数据分类为预定义的类或类别的过程。 它涉及使用带标签的数据集构建模型，其中每个数据点都分配有一个类标签。 分类的目标是训练一个模型，该模型可以准确预测新的未标记数据点的类标签。以下是与数据挖掘中的分类相关的一些关键概念：

1. 训练数据：训练数据集用于构建分类模型。 它由带标签的示例组成，其中每个示例都包含一组输入特征和相应的类标签。

2.特征：特征是用于预测类标签的数据的可测量特征或属性。 特征的示例可以是年龄、性别、收入或任何其他相关变量。

3. 分类器算法：有多种分类器算法可用，每种算法都有自己的优点和缺点。 常用的算法包括决策树、随机森林、朴素贝叶斯、支持向量机 (SVM) 和神经网络。 这些算法从训练数据中学习模式和关系来做出预测。

4.评估指标：为了评估分类模型的性能，使用评估指标。 常见指标包括准确度、精确度、召回率、F1 分数和受试者工作特征曲线下面积 (AUC-ROC)。 这些指标衡量模型将数据准确分类到正确类别的能力。

回归：回归是根据输入变量或特征预测数值或连续值的过程。 它涉及构建一个模型，在输入特征和数字目标变量之间建立关系。

以下是与数据挖掘中的回归相关的一些关键概念：

1.目标变量：回归中的目标变量代表需要预测或估计的值。 它通常是数字或连续变量，例如销售收入、房价或股票价格。

2.回归模型：回归模型可以是线性的，也可以是非线性的，具体取决于输入特征和目标变量之间的关系。 线性回归模型假设线性关系，而非线性回归模型允许更复杂的关系。 回归算法的示例包括线性回归、多项式回归、决策树、支持向量回归 (SVR) 和神经网络。

3. 评估指标：回归模型的评估指标评估模型预测目标变量的效果。 常见指标包括均方误差 (MSE)、均方根误差 (RMSE)、平均绝对误差 (MAE) 和 R 平方。 这些指标衡量回归模型的准确性和拟合优度。

分类和回归的应用：分类和回归技术具有广泛的应用，包括：

1. 垃圾邮件检测：根据主题行、发件人信息和邮件内容等特征将电子邮件分类为垃圾邮件或合法邮件。

2.信用风险评估：根据收入、信用记录和就业状况等因素预测个人贷款违约或信用的可能性。

3. 医疗诊断：根据症状、检查结果和病史将患者分为不同的疾病类别。

4. 股市预测：根据历史数据和市场指标估计未来股票价格。

5. 客户流失预测：根据行为、使用模式和人口统计信息识别可能流失或转向竞争对手的客户。

分类和回归算法使企业和组织能够做出数据驱动的决策、自动化流程并提高对复杂数据模式的理解。

《分析：从数据到洞察》课程在分析层面的学习目标

1. 分析数据集以识别趋势、模式和异常值。

2. 评估数据质量并审核数据源的准确性、完整性和一致性。

3. 通过定义将原始数据转化为有意义的见解所需的步骤和方法来规划分析工作流程。

4. 将复杂的数据问题分解为更小、更易于管理的组件进行分析。

5. 根据特定标准或特征将数据分类为相关类别。

6. 比较和对比不同的分析技术，以确定针对给定问题的最合适的方法。

7. 关联多个变量以识别它们之间的关系和依赖关系。

8. 检测数据中的异常或偏离预期行为的异常。

9. 诊断数据问题并确定影响数据质量的潜在原因或根本因素。

10.绘制数据流和过程图，以可视化各个阶段的数据移动和转换。

11. 区分不同类型的数据并了解其独特的属性和分析要求。

12. 区分相关数据和不相关数据，并根据数据源在解决特定问题中的重要性对数据源进行优先级排序。

13. 记录数据分析方法、调查结果和建议，以供将来参考并与利益相关者共享。

14. 通过数据清理和验证过程确保数据完整性和准确性。

15. 通过可视化和交互式工具探索数据，以发现见解和模式。

16.找出最有效的数据转换技术来优化数据进行分析。

17. 通过组织和编目数据资产来管理数据库存，以便有效检索和使用。

18. 通过识别业务流程优化和改进的机会，最大限度地发挥数据的价值。

19. 根据数据分析任务的紧迫性和对决策的影响确定其优先顺序。

20. 对团队成员进行数据分析技术和最佳实践方面的培训和教育。

21. 通过统计建模和预测分析，将原始数据转化为有意义且可操作的见解。

22. 将数据分析结果与业务目标联系起来，为决策提供有价值的见解。

23. 根据问题的具体要求，选择和利用适当的工具和技术进行数据分析。

24. 将数据分成相关子集，以进行有针对性的分析和探索。

25. 将复杂的数据问题细分为更小、更易于管理的组件，以便分析和解决问题。

参考学习书籍推荐（下载地址：http://www.cloudioe.com/）

参考学习书籍

1. Foster Provost 和 Tom Fawcett 合着的《商业数据科学（Data Science for Business）》：本书全面介绍了数据科学概念和技术，包括分析、数据可视化和机器学习，重点关注它们在商业环境中的实际应用。

2. Wes McKinney 的《Python for Data Analysis》：本书是使用 Python 进行数据操作和分析的实用指南，Python 是数据科学中最流行的编程语言之一。 它涵盖了用于数据分析的基本 Python 库和工具，包括 pandas、NumPy 和 matplotlib。

3. Roger D. Peng 和 Elizabeth Matsui 的《数据科学的艺术（The Art of Data Science）》：这本书提供了对整个数据分析过程的见解，从提出问题和收集数据到分析和可视化数据。 它为如何有效地沟通和呈现数据分析结果提供了实用指导。

4.《数据挖掘：实用机器学习工具和技术（Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques）》，作者：Ian H. Witten、Eibe Frank 和 Mark A. Hall：这本书介绍了数据挖掘和机器学习的基础知识。 它涵盖了各种数据挖掘技术，包括分类、聚类和关联规则挖掘，以及实际示例和现实案例研究。

5. Bart Baesens 的《大数据世界中的分析：数据科学及其应用的基本指南（Analytics in a Big Data World: The Essential Guide to Data Science and its Applications）》：本书概述了数据科学和分析的概念、方法和工具。 它涵盖了各种分析技术，例如预测建模、推荐系统和文本挖掘，并讨论了它们在不同行业中的应用。

6. Anil Maheshwari 所著的《数据分析触手可及（Data Analytics Made Accessible）》：这本书为初学者提供了数据分析的友好介绍，以简单易懂的方式解释了关键概念和技术。 它涵盖了数据探索、统计分析以及使用 Excel 和其他常用工具进行数据可视化等主题。

参考学习书籍

请记住，这些只是一些推荐的书籍，可以补充您对“分析：从数据到洞察”课程的学习。 探索在线资源、参加相关研讨会或课程以及使用真实数据集进行实践也很有帮助。