《数据基础培训》课件.pptVIP

***********数据类型和格式结构化数据如数字、文本、日期等遵循特定格式的有组织数据。易于存储和分析。非结构化数据如图像、音频、视频等难以以表格方式表示的数据。需要特殊技术进行处理。半结构化数据如XML、JSON等具有层次结构但缺乏严格格式的数据。结构灵活但处理相对复杂。时序数据随时间连续变化的数据,如股价、气温等。对分析趋势变化很有帮助。数据采集方法数据抓取通过网页爬虫等工具自动抓取互联网上的结构化数据。传感器采集利用各类传感设备收集物联网或机器设备产生的实时数据。人工输入人员手工录入日常工作产生的各类文字、图表等非结构化数据。数据清洗技巧数据验证检查数据的有效性、完整性和一致性,确保数据质量。数据转换处理数据格式不一致、缺失值和异常值等问题,统一数据格式。数据标准化对数据进行规范化处理,消除量纲差异,提高数据可比性。数据去重识别并删除重复数据,确保分析结果的准确性。数据分析流程1确定分析目标明确分析的目的和需要回答的关键问题，确保分析结果能为业务决策提供支持。2数据收集与清洗从各个渠道收集相关数据,并对数据进行清洗与整合,确保数据质量。3数据探索与分析采用各种统计和可视化方法深入分析数据,发现数据中蕴含的洞见和模式。4结果解释和报告综合分析结果,撰写分析报告,向决策者清晰地传达分析发现和建议。基础统计分析数据可视化利用图表和可视化手段可以更清晰地展示数据特征,辅助分析决策。包括柱状图、折线图、散点图等常用数据可视化方式。常用统计指标常用的统计指标包括平均值、中位数、标准差等,能够反映数据的集中趋势和离散程度,为深入分析提供基础。相关性分析通过相关性分析可以了解变量之间的关联程度,为后续的因果推断和模型建立提供依据。常用的相关系数包括皮尔逊相关系数和斯皮尔曼相关系数。数据可视化基础数据可视化是将复杂的数据以简单直观的图表或图形的方式展现出来,使信息更易于理解和分析。通过数据可视化,可以更清晰地发现数据中的模式和趋势,从而做出更佳的决策。常见的数据可视化形式包括柱状图、折线图、饼图、散点图等,选择合适的图表类型对于数据分析效果至关重要。同时在设计可视化效果时,还需注重颜色搭配、标签设计等细节,确保信息传达清晰有效。SQL语言介绍1SQL基础语法SQL(StructuredQueryLanguage)是一种用于管理和操作关系型数据库的标准语言,包括创建、修改和删除数据表的基本语句。2数据查询语句SELECT语句可以从表中选择和过滤数据,支持多表联查、聚合函数等复杂操作。3数据定义和操作CREATE、ALTER、DROP等语句可以管理数据表的结构,INSERT、UPDATE、DELETE语句则用于增删改数据记录。4SQL编程技巧利用子查询、窗口函数等高级特性,可以更灵活地分析和处理复杂的数据需求。SQL数据查询1选择数据使用SELECT语句从数据表中获取所需的数据列2过滤数据使用WHERE子句根据指定条件筛选需要的数据3排序数据使用ORDERBY子句对查询结果进行排序4限制结果使用LIMIT或OFFSET子句限制返回的结果数量SQL数据查询是数据分析的基础,通过编写精准的SQL语句可以快速获取所需的数据,为后续的数据分析和可视化工作奠定坚实的基础。合理使用各种SQL语句和子句可以大幅提高查询的效率和准确性。SQL聚合和过滤1聚合函数使用COUNT、SUM、AVG等聚合函数对数据进行分组统计2GROUPBY根据一个或多个列对数据进行分组3HAVING过滤在聚合之后对分组结果进行条件过滤4ORDERBY排序对聚合结果按照某个列进行升序或降序排列SQL聚合和过滤功能让我们能够针对数据集进行深入的统计分析。通过使用聚合函数进行分组统计,再结合HAVING过滤条件和ORDERBY排序,可以获得更加精准和洞见的数据分析结果。SQL连接查询理解连接查询的作用连接查询能够将来自不同表的数据合并到一起,为分析提供全面的信息。掌握常见的连接类型包括内连接、左连接、右连接和全连接等,根据需求选择合适的连接方式。编写连接查询语句使用JOIN关键字并指定连接条件,熟练掌握连接语法结构。优化连接查询性能通过索引管理、分区技术等方式提高复杂连接查询的效率。工具使用实践-ExcelExcel是最常用的电子表格软件之一,可用于各种数据管理和分析任务。通过本节课程,您将学习如何利用Excel的强大功能,从数据导入、公式计算、数据透视表制作到数据可视化,全面