《分析：從數(shù)據(jù)到洞察》課程介紹

分析是分析數(shù)據(jù)以產(chǎn)生見解并做出數(shù)據(jù)驅(qū)動決策的過程

分析是分析數(shù)據(jù)以產(chǎn)生見解并做出數(shù)據(jù)驅(qū)動決策的過程。 它涉及收集、清理數(shù)據(jù)并將其轉(zhuǎn)換為可分析的結(jié)構(gòu)化格式。 準(zhǔn)備好數(shù)據(jù)后，就會應(yīng)用各種分析技術(shù)來揭示數(shù)據(jù)中的模式、關(guān)系和趨勢。 這些技術(shù)可能包括統(tǒng)計分析、數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)和預(yù)測建模。

分析的目標(biāo)是從數(shù)據(jù)中獲取有意義的見解，然后將其用于改進(jìn)業(yè)務(wù)流程、做出明智的決策并推動戰(zhàn)略計劃。 洞察的形式可以是識別客戶行為模式、預(yù)測未來趨勢、優(yōu)化運(yùn)營或識別潛在風(fēng)險領(lǐng)域。

分析過程涉及幾個階段：

1. 數(shù)據(jù)收集：這涉及從各種來源收集相關(guān)數(shù)據(jù)，例如數(shù)據(jù)庫、電子表格或外部平臺。

2. 數(shù)據(jù)清理和準(zhǔn)備：原始數(shù)據(jù)通常包含錯誤、不一致或缺失值。 數(shù)據(jù)清理涉及消除或解決這些問題，以確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可靠性。 然后數(shù)據(jù)被轉(zhuǎn)換并組織成適合分析的格式。

3. 數(shù)據(jù)分析：此階段涉及對準(zhǔn)備好的數(shù)據(jù)應(yīng)用分析技術(shù)。 統(tǒng)計分析可用于揭示模式和關(guān)系，而數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可幫助發(fā)現(xiàn)隱藏的見解。 機(jī)器學(xué)習(xí)算法可用于更高級的分析和預(yù)測建模。

4. 見解生成：分析完成后，將從數(shù)據(jù)中得出有意義的見解。 這些見解提供了寶貴的信息，可以指導(dǎo)決策并推動業(yè)務(wù)戰(zhàn)略。

5. 報告和可視化：見解通常通過報告或可視化來傳達(dá)，以使它們更容易理解和可操作。 數(shù)據(jù)可視化可以包括總結(jié)主要發(fā)現(xiàn)的圖表、圖形和儀表板。

通過使用分析，組織可以更深入地了解其數(shù)據(jù)并做出更明智的決策。 它使企業(yè)能夠發(fā)現(xiàn)改進(jìn)機(jī)會、降低風(fēng)險并創(chuàng)造競爭優(yōu)勢。 分析在金融、營銷、醫(yī)療保健和供應(yīng)鏈管理等各個行業(yè)中發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。

要應(yīng)用數(shù)據(jù)分析和 Python 技術(shù)來發(fā)現(xiàn)關(guān)鍵業(yè)務(wù)洞察，您可以按照以下步驟操作：

1. 定義業(yè)務(wù)問題：明確定義您想要使用數(shù)據(jù)分析解決的問題或疑問。 這可能是為了優(yōu)化銷售、提高客戶保留率、降低運(yùn)營成本或任何其他業(yè)務(wù)目標(biāo)。

2. 收集和清理數(shù)據(jù)：從數(shù)據(jù)庫、電子表格、API 或網(wǎng)絡(luò)抓取等各種來源收集相關(guān)數(shù)據(jù)。 通過處理缺失值、刪除重復(fù)項以及解決任何不一致或錯誤來清理數(shù)據(jù)。

3. 探索數(shù)據(jù)：執(zhí)行探索性數(shù)據(jù)分析 (EDA) 以了解數(shù)據(jù)內(nèi)的結(jié)構(gòu)、分布和關(guān)系。 使用 Pandas、NumPy 和 Matplotlib 等 Python 庫來可視化和匯總數(shù)據(jù)。

4. 應(yīng)用統(tǒng)計分析：使用假設(shè)檢驗、相關(guān)性分析或回歸分析等統(tǒng)計技術(shù)來識別數(shù)據(jù)中的模式、相關(guān)性和趨勢。 SciPy 和 StatsModels 等 Python 庫可以支持這些分析。

5. 構(gòu)建預(yù)測模型：利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法構(gòu)建可以預(yù)測未來結(jié)果或預(yù)測某些行為的預(yù)測模型。 scikit-learn、TensorFlow 或 Keras 等 Python 庫提供了廣泛的機(jī)器學(xué)習(xí)算法。

6. 評估模型性能：使用適當(dāng)?shù)脑u估指標(biāo)（例如準(zhǔn)確度、精確度、召回率或均方誤差）評估預(yù)測模型的性能。 這將幫助您確定模型的表現(xiàn)如何。

7. 提取見解：分析結(jié)果并從數(shù)據(jù)中提取有意義的見解。 這可能涉及識別影響業(yè)務(wù)問題的關(guān)鍵因素、發(fā)現(xiàn)模式或趨勢，或者尋找需要改進(jìn)的領(lǐng)域。

8. 溝通和可視化見解：使用可視化和報告以清晰簡潔的方式展示您的發(fā)現(xiàn)。 Seaborn、Plotly 或 Tableau 等 Python 庫可以幫助您創(chuàng)建可視化效果，從而有效地向利益相關(guān)者傳達(dá)見解。

9. 實施和監(jiān)控：根據(jù)獲得的見解，實施業(yè)務(wù)流程、策略或運(yùn)營的變更。 持續(xù)監(jiān)控這些變化的影響并根據(jù)需要進(jìn)行迭代以實現(xiàn)預(yù)期結(jié)果。

通過應(yīng)用數(shù)據(jù)分析技術(shù)并利用 Python 庫和方法，企業(yè)可以發(fā)現(xiàn)隱藏的見解、做出明智的決策并從數(shù)據(jù)中獲取價值。

《分析：從數(shù)據(jù)到洞察》

分析是使用數(shù)據(jù)、統(tǒng)計方法和算法來發(fā)現(xiàn)模式、見解和趨勢以做出明智的業(yè)務(wù)決策的實踐。 它涉及收集、組織、分析和解釋數(shù)據(jù)，以提取可推動戰(zhàn)略行動和改善業(yè)務(wù)成果的有價值的信息。

數(shù)據(jù)分析使組織能夠理解他們生成或有權(quán)訪問的大量數(shù)據(jù)，并利用這些數(shù)據(jù)獲得競爭優(yōu)勢、優(yōu)化運(yùn)營、增強(qiáng)客戶體驗并發(fā)現(xiàn)新機(jī)會。

分析有多種類型，包括描述性分析、診斷性分析、預(yù)測性分析和規(guī)范性分析：

1.描述性分析：通過分析歷史數(shù)據(jù)來描述過去發(fā)生的事情。 它用于理解數(shù)據(jù)中的模式、趨勢和關(guān)系。

2. 診斷分析：通過分析過去的數(shù)據(jù)來了解某些事件發(fā)生的原因。 這種類型的分析試圖確定特定結(jié)果或行為背后的根本原因。

3. 預(yù)測分析：使用歷史數(shù)據(jù)和統(tǒng)計模型來預(yù)測未來事件或結(jié)果。 它幫助組織預(yù)測未來趨勢、做出預(yù)測并估計概率。

4. 規(guī)范性分析：根據(jù)預(yù)測分析提供的見解建議采取行動或干預(yù)措施。 它通過建議實現(xiàn)特定目標(biāo)的最佳行動方案來幫助組織做出數(shù)據(jù)驅(qū)動的決策。

分析依靠各種方法和工具來有效地分析數(shù)據(jù)。 Python 是一種流行的編程語言，因其豐富的庫生態(tài)系統(tǒng)而被廣泛使用，例如 Pandas、NumPy、SciPy 和 scikit-learn 等，這些庫提供了強(qiáng)大的數(shù)據(jù)操作、分析和建模功能。

總之，分析是一種強(qiáng)大的方法，它利用數(shù)據(jù)和統(tǒng)計方法來提取見解并推動明智的決策。 它使企業(yè)能夠發(fā)現(xiàn)隱藏的模式、降低風(fēng)險、優(yōu)化流程并在當(dāng)今數(shù)據(jù)驅(qū)動的世界中獲得競爭優(yōu)勢。

《分析：從數(shù)據(jù)到洞察》：數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)源和數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)查詢

《分析：從數(shù)據(jù)到洞察》：數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)源和數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)查詢

數(shù)據(jù)庫是數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)化集合，其組織、存儲和管理方式允許高效檢索、修改和分析。 它充當(dāng)存儲和組織數(shù)據(jù)的中央存儲庫，使其更易于訪問和使用。

另一方面，數(shù)據(jù)源是指從中獲取或檢索數(shù)據(jù)的特定位置或系統(tǒng)。 它可以是數(shù)據(jù)庫、文件、Web 服務(wù)或任何其他包含數(shù)據(jù)的平臺或系統(tǒng)。

數(shù)據(jù)源提供分析的原材料，可以是組織內(nèi)部或外部的。 內(nèi)部數(shù)據(jù)源通常包括事務(wù)系統(tǒng)、客戶關(guān)系管理 (CRM) 系統(tǒng)、企業(yè)資源規(guī)劃 (ERP) 系統(tǒng)以及組織內(nèi)的其他數(shù)據(jù)庫。 另一方面，外部數(shù)據(jù)源包括從外部合作伙伴、供應(yīng)商、公共資源、社交媒體平臺或其他第三方提供商獲得的數(shù)據(jù)。

進(jìn)行分析時，識別和訪問包含分析所需信息的適當(dāng)數(shù)據(jù)源非常重要。 這可能涉及從數(shù)據(jù)庫、文件或 API 中提取數(shù)據(jù)，轉(zhuǎn)換和清理數(shù)據(jù)以確保其質(zhì)量和可用性，然后將其加載到分析工具或平臺中以進(jìn)行進(jìn)一步分析。

通過利用正確的數(shù)據(jù)源，組織可以獲得寶貴的見解，從而推動決策、提高運(yùn)營效率、增強(qiáng)客戶體驗并實現(xiàn)其業(yè)務(wù)目標(biāo)。

在數(shù)據(jù)庫上下文中，數(shù)據(jù)查詢是指向數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng) (DBMS) 發(fā)出的檢索或操作數(shù)據(jù)的請求或命令。 數(shù)據(jù)查詢允許用戶根據(jù)某些標(biāo)準(zhǔn)或條件從數(shù)據(jù)庫中搜索和提取特定信息。

數(shù)據(jù)查詢有不同類型，包括：

1. 選擇查詢：這些查詢用于從一個或多個數(shù)據(jù)庫表中檢索數(shù)據(jù)。 它們允許用戶指定要檢索的列或字段，以及縮小結(jié)果范圍的任何條件或過濾器。 選擇查詢通常用于獲取數(shù)據(jù)以報告或顯示信息。

2.更新查詢：顧名思義，更新查詢用于修改數(shù)據(jù)庫中現(xiàn)有的數(shù)據(jù)。 它們允許用戶更改一條或多條記錄中特定字段或列的值。 更新查詢通常用于糾正錯誤、更新過時的信息或?qū)崿F(xiàn)數(shù)據(jù)修改。

3.插入查詢：插入查詢用于將新數(shù)據(jù)添加到數(shù)據(jù)庫中。 它們允許用戶將新記錄或行以及每列的指定值插入到數(shù)據(jù)庫表中。 插入查詢通常在向系統(tǒng)添加新客戶、產(chǎn)品或交易時使用。

4.刪除查詢：刪除查詢用于從數(shù)據(jù)庫中刪除數(shù)據(jù)。 它們允許用戶指定某些標(biāo)準(zhǔn)或條件并刪除與這些標(biāo)準(zhǔn)匹配的記錄或行。 刪除查詢經(jīng)常用于從數(shù)據(jù)庫中刪除過時或不必要的數(shù)據(jù)。

5. 連接查詢：連接查詢用于根據(jù)公共字段或列組合來自多個數(shù)據(jù)庫表的數(shù)據(jù)。 它們允許用戶創(chuàng)建表之間的關(guān)系并檢索跨不同表存儲的數(shù)據(jù)。 連接查詢通常用于復(fù)雜的數(shù)據(jù)檢索場景，例如生成報告或分析來自多個源的數(shù)據(jù)。

每種類型的數(shù)據(jù)查詢都是使用特定的查詢語言編寫的，例如廣泛用于關(guān)系數(shù)據(jù)庫的SQL（結(jié)構(gòu)化查詢語言）。 查詢語言提供了一種與數(shù)據(jù)庫通信并對數(shù)據(jù)執(zhí)行各種操作的標(biāo)準(zhǔn)化方式。

《分析：從數(shù)據(jù)到洞察》： 數(shù)據(jù)倉庫---加載和轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)

《分析：從數(shù)據(jù)到洞察》： 數(shù)據(jù)倉庫---加載和轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)

在數(shù)據(jù)倉庫中，加載和轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)是為分析和報告目的準(zhǔn)備數(shù)據(jù)所涉及的兩個關(guān)鍵過程。 讓我們更詳細(xì)地了解這些過程：

1. 數(shù)據(jù)加載：

- 數(shù)據(jù)提取：將數(shù)據(jù)加載到數(shù)據(jù)倉庫的第一步是從各種源系統(tǒng)（例如操作數(shù)據(jù)庫、事務(wù)系統(tǒng)或其他外部源）中提取數(shù)據(jù)。

- 清理和驗證：提取的數(shù)據(jù)通常需要清理和驗證，以確保其質(zhì)量和準(zhǔn)確性。 此過程涉及刪除重復(fù)項、處理缺失值以及執(zhí)行數(shù)據(jù)完整性檢查。

- 轉(zhuǎn)換：清理和驗證后，數(shù)據(jù)可能需要轉(zhuǎn)換以使其與數(shù)據(jù)倉庫模式兼容。 這可能涉及數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換、標(biāo)準(zhǔn)化命名約定、合并或拆分列以及應(yīng)用數(shù)據(jù)聚合或匯總。

- 暫存區(qū)：在將轉(zhuǎn)換后的數(shù)據(jù)加載到數(shù)據(jù)倉庫之前，通常將其存儲在暫存區(qū)中。 暫存區(qū)域充當(dāng)中間存儲位置，在將數(shù)據(jù)插入數(shù)據(jù)倉庫之前可以在其中進(jìn)一步處理、檢查或驗證數(shù)據(jù)。

- 加載到數(shù)據(jù)倉庫中：最后，將轉(zhuǎn)換和驗證的數(shù)據(jù)加載到數(shù)據(jù)倉庫表中。 這個過程可以根據(jù)數(shù)據(jù)倉庫的具體需求和架構(gòu)，通過批量加載、增量加載或數(shù)據(jù)復(fù)制等多種方式來執(zhí)行。

2、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換：

- 數(shù)據(jù)集成：在數(shù)據(jù)倉庫中，數(shù)據(jù)通常來自多個源系統(tǒng)，這些系統(tǒng)可能具有不同的數(shù)據(jù)格式、結(jié)構(gòu)或模式。 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換涉及通過映射和對齊數(shù)據(jù)元素來集成和協(xié)調(diào)這些不同的數(shù)據(jù)源。

- 數(shù)據(jù)聚合：數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)通常以不同的粒度級別進(jìn)行聚合，以有效支持分析查詢。 聚合涉及通過在特定維度或?qū)傩陨蠎?yīng)用求和、平均值、計數(shù)或最大/最小值等函數(shù)來合并和匯總數(shù)據(jù)。

- 派生計算字段：在數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換過程中，根據(jù)現(xiàn)有數(shù)據(jù)創(chuàng)建計算字段或派生屬性。 這些字段可以包括計算的度量，例如利潤率，或派生維度，例如根據(jù)客戶的行為或人口統(tǒng)計數(shù)據(jù)將客戶分為不同的細(xì)分市場。

- 數(shù)據(jù)清洗和質(zhì)量增強(qiáng)：數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換還包括進(jìn)一步清洗和增強(qiáng)數(shù)據(jù)質(zhì)量。 它涉及重復(fù)數(shù)據(jù)刪除、處理缺失值、糾正不一致、驗證引用完整性、執(zhí)行業(yè)務(wù)規(guī)則或使用外部來源的附加信息豐富數(shù)據(jù)等活動。

總體而言，數(shù)據(jù)倉庫中的加載和轉(zhuǎn)換過程旨在確保提供準(zhǔn)確、一致且結(jié)構(gòu)良好的數(shù)據(jù)，并針對分析和報告目的進(jìn)行優(yōu)化。

《數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)》

《分析：從數(shù)據(jù)到洞察》：數(shù)據(jù)倉庫---數(shù)據(jù)模型

《數(shù)據(jù)倉庫需求工程》

在數(shù)據(jù)倉庫中，數(shù)據(jù)模型是組織數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和關(guān)系的概念表示。 數(shù)據(jù)模型作為設(shè)計和組織倉庫中數(shù)據(jù)的藍(lán)圖，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的高效存儲、檢索和分析。 數(shù)據(jù)倉庫中通常使用兩種類型的數(shù)據(jù)模型：

1. 維度數(shù)據(jù)模型：

- 星型模式：這是數(shù)據(jù)倉庫中最常用的維度數(shù)據(jù)模型。 它由一個中央事實表組成，周圍有多個維度表。 事實表表示業(yè)務(wù)指標(biāo)或度量，而維度表包含為度量提供上下文的描述性屬性。 事實表和維度表之間的關(guān)系形成星形結(jié)構(gòu)。

- 雪花模式：這是星型模式的修改，其中一些維度表被規(guī)范化為多個級別。 規(guī)范化可減少數(shù)據(jù)冗余并提高數(shù)據(jù)完整性，但也會增加復(fù)雜性。

- 事實星座模式：也稱為星系模式，該模型由共享公共維度表的多個事實表組成。 在處理具有不同度量集但共享公共維度的多個業(yè)務(wù)流程或主題區(qū)域時，事實星座模式非常有用。

2.關(guān)系數(shù)據(jù)模型：

- 第三范式（3NF）：該模型側(cè)重于消除數(shù)據(jù)冗余并實現(xiàn)數(shù)據(jù)規(guī)范化。 它涉及將數(shù)據(jù)拆分到多個相關(guān)表中，每個表包含一組唯一的屬性。 雖然 3NF 模型對于事務(wù)數(shù)據(jù)庫來說非常有效，但由于分析所需的復(fù)雜聯(lián)接操作，它對于數(shù)據(jù)倉庫中的分析過程可能不是最佳的。

除了這些基本數(shù)據(jù)模型之外，現(xiàn)代數(shù)據(jù)倉庫還可能包含其他建模技術(shù)和結(jié)構(gòu)：

- 混合模型：這些模型結(jié)合了不同數(shù)據(jù)模型的元素，以滿足特定的業(yè)務(wù)需求。 例如，數(shù)據(jù)倉庫模型結(jié)合了維度模型和關(guān)系模型的某些方面，從而實現(xiàn)了數(shù)據(jù)存儲和集成的敏捷性和靈活性。

- NoSQL 模型：在某些情況下，NoSQL 數(shù)據(jù)庫用于數(shù)據(jù)倉庫來處理非結(jié)構(gòu)化或半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。 這些模型（例如面向文檔的數(shù)據(jù)庫或列式數(shù)據(jù)庫）提供了模式靈活性和可擴(kuò)展性。

最終，數(shù)據(jù)模型的選擇取決于組織的特定需求以及所存儲和分析的數(shù)據(jù)的性質(zhì)。 目標(biāo)是設(shè)計一個數(shù)據(jù)模型，優(yōu)化數(shù)據(jù)倉庫環(huán)境中的數(shù)據(jù)存儲、檢索和分析，從而實現(xiàn)高效且有意義的見解。

《分析：從數(shù)據(jù)到洞察》：數(shù)據(jù)倉庫---數(shù)據(jù)分析表達(dá)式 (DAX)

數(shù)據(jù)分析表達(dá)式 (DAX)

數(shù)據(jù)分析表達(dá)式 (DAX) 是一種用于數(shù)據(jù)倉庫的公式語言，特別是在 Microsoft SQL Server Analysis Services (SSAS) 和 Power BI 等工具中。 DAX 允許用戶創(chuàng)建自定義計算、聚合和業(yè)務(wù)邏輯來分析數(shù)據(jù)倉庫中存儲的數(shù)據(jù)。

以下是 DAX 在數(shù)據(jù)倉庫中的一些關(guān)鍵方面：

1. 計算和度量：DAX 使用戶能夠創(chuàng)建計算和度量以對數(shù)據(jù)執(zhí)行聚合、計算和轉(zhuǎn)換。 度量通常用于根據(jù)數(shù)據(jù)倉庫中的事實表計算業(yè)務(wù)指標(biāo)或關(guān)鍵績效指標(biāo) (KPI)。

2. 公式語法：DAX 使用類似公式的語法，類似于 Excel 公式。 它包括函數(shù)、運(yùn)算符以及對數(shù)據(jù)倉庫中的列和表的引用。 DAX 公式寫入公式欄或計算列中以執(zhí)行計算和創(chuàng)建度量。

3. 上下文和過濾器：DAX 在執(zhí)行計算時會考慮應(yīng)用于數(shù)據(jù)集的上下文和過濾器。 上下文確定評估 DAX 公式時考慮哪些行和列。 用戶可以應(yīng)用過濾器來進(jìn)一步細(xì)化數(shù)據(jù)集并計算特定結(jié)果。

4. 時間智能功能：DAX 包括在數(shù)據(jù)倉庫中執(zhí)行基于時間的分析的特定功能。 這些函數(shù)允許用戶計算不同時間段的值，例如年初至今、本月至今，或比較不同時間段之間的值。

5.聚合和匯總：DAX提供了對數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)進(jìn)行聚合和匯總的功能。 用戶可以計算數(shù)據(jù)組的總和、平均值、最小值、最大值和其他統(tǒng)計度量。

6. 關(guān)系和聯(lián)接：DAX 利用數(shù)據(jù)倉庫中定義的關(guān)系來執(zhí)行聯(lián)接并從相關(guān)表中獲取數(shù)據(jù)。 用戶可以使用 CALCULATE 和 RELATED 等函數(shù)來瀏覽相關(guān)表并根據(jù)特定條件獲取數(shù)據(jù)。

7. 時間智能功能：DAX 包括促進(jìn)基于時間的分析的功能。 這些函數(shù)可以計算不同時間段的值、比較時間段之間的值以及處理日歷計算的復(fù)雜性。

DAX 是一種功能強(qiáng)大的語言，使數(shù)據(jù)分析師和業(yè)務(wù)用戶能夠?qū)?shù)據(jù)倉庫中存儲的數(shù)據(jù)執(zhí)行復(fù)雜的計算和分析。 它提供了根據(jù)特定業(yè)務(wù)需求創(chuàng)建自定義計算和度量的靈活性，從而可以進(jìn)行全面且有意義的數(shù)據(jù)分析。

《分析：從數(shù)據(jù)到洞察》：數(shù)據(jù)倉庫---基于時間的分析

《數(shù)據(jù)倉庫》

基于時間的分析是數(shù)據(jù)倉庫的一個重要方面，涉及分析不同時間段的數(shù)據(jù)以識別趨勢、模式并做出明智的決策。 基于時間的分析可幫助企業(yè)了解其績效隨時間的變化情況，并使他們能夠根據(jù)歷史數(shù)據(jù)采取主動行動。

以下是數(shù)據(jù)倉庫中基于時間的分析的一些關(guān)鍵注意事項：

1.時間維度：時間維度是數(shù)據(jù)倉庫的基本組成部分，它表示不同的時間單位，例如年、月、日或小時。 它有助于根據(jù)時間相關(guān)屬性對數(shù)據(jù)進(jìn)行組織和分類。

2. 時間層次結(jié)構(gòu)：時間層次結(jié)構(gòu)定義了不同時間單位之間的關(guān)系，使用戶能夠以各種粒度級別向下鉆取或匯總數(shù)據(jù)。 例如，年層次結(jié)構(gòu)可以分為季度、月份、周和天。

3. 比較分析：基于時間的分析通常涉及比較不同時間段的數(shù)據(jù)。 通過將當(dāng)前績效與歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行比較，企業(yè)可以識別趨勢、季節(jié)性并衡量實現(xiàn)目標(biāo)的進(jìn)度。

4. 時間序列預(yù)測：基于時間的分析可用于根據(jù)歷史數(shù)據(jù)預(yù)測未來值。 通過應(yīng)用先進(jìn)的統(tǒng)計技術(shù)，企業(yè)可以預(yù)測未來的銷售、需求或其他績效指標(biāo)，從而幫助規(guī)劃和決策。

5. 關(guān)鍵績效指標(biāo)（KPI）：基于時間的分析與 KPI 跟蹤密切相關(guān)。 KPI 是衡量業(yè)務(wù)績效或特定目標(biāo)的指標(biāo)。 隨著時間的推移監(jiān)控這些關(guān)鍵績效指標(biāo)有助于組織評估其進(jìn)展并在需要時采取糾正措施。

6. 時間相關(guān)函數(shù)：數(shù)據(jù)分析工具通常提供內(nèi)置的時間相關(guān)函數(shù)來簡化基于時間的分析。 例如，年初至今 (YTD)、同比 (YOY) 增長、移動平均值或累計總計等函數(shù)可用于計算基于特定時間段的值。

7. 可視化：為了有效地傳達(dá)基于時間的分析，可以使用折線圖、面積圖或熱圖等可視化表示來顯示數(shù)據(jù)如何隨時間變化。 這些可視化有助于快速識別趨勢、異常值或異常情況。

數(shù)據(jù)倉庫中基于時間的分析使企業(yè)可以通過研究歷史數(shù)據(jù)和模式來獲得有價值的見解。 通過分析一段時間內(nèi)的數(shù)據(jù)，組織可以做出數(shù)據(jù)驅(qū)動的決策、制定有效的策略并適應(yīng)不斷變化的市場條件。

《分析：從數(shù)據(jù)到洞察》：數(shù)據(jù)可視化---數(shù)據(jù)透視表和圖表

數(shù)據(jù)可視化

數(shù)據(jù)可視化是數(shù)據(jù)分析的重要組成部分，有助于以可視化格式呈現(xiàn)數(shù)據(jù)，使人們更容易理解、分析數(shù)據(jù)并從數(shù)據(jù)中得出見解。 數(shù)據(jù)透視表和圖表是數(shù)據(jù)可視化的強(qiáng)大工具，有助于從不同角度探索和呈現(xiàn)數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)透視表：

數(shù)據(jù)透視表是一種數(shù)據(jù)匯總工具，用于從大型數(shù)據(jù)集中分析和提取有意義的信息。 它允許用戶通過應(yīng)用各種計算、聚合和匯總來重新排列和操作數(shù)據(jù)。

以下是數(shù)據(jù)透視表的工作原理：

1. 數(shù)據(jù)組織：數(shù)據(jù)透視表需要以表格格式排列結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，其中列代表不同的變量，行代表各個數(shù)據(jù)點。

2. 行和列字段：數(shù)據(jù)透視表使用戶能夠從數(shù)據(jù)集中選擇特定字段來填充表的行和列。 這些字段可以是分類變量或數(shù)值變量。

3. 度量：用戶可以選擇要對數(shù)據(jù)執(zhí)行的度量或計算，例如求和、計數(shù)、平均值、最大值、最小值等。這些度量可以深入了解數(shù)據(jù)，從而可以進(jìn)行比較和分析。

4. 過濾器：數(shù)據(jù)透視表允許用戶應(yīng)用過濾器根據(jù)特定條件縮小數(shù)據(jù)范圍。 這有助于將分析集中在相關(guān)數(shù)據(jù)子集上。

5. 分組和排序：數(shù)據(jù)透視表提供了根據(jù)某些條件對數(shù)據(jù)進(jìn)行分組或按升序或降序?qū)?shù)據(jù)進(jìn)行排序的選項。 這可以進(jìn)一步增強(qiáng)分析和識別模式。

數(shù)據(jù)透視圖：

數(shù)據(jù)透視圖是從數(shù)據(jù)透視表導(dǎo)出的數(shù)據(jù)的直觀表示。 它們提供交互式和動態(tài)的數(shù)據(jù)視圖，使您更容易發(fā)現(xiàn)趨勢、模式和異常值。

以下是數(shù)據(jù)透視圖的一些主要功能：

1.圖表類型：數(shù)據(jù)透視圖提供條形圖、折線圖、餅圖、散點圖等多種圖表類型。 用戶可以根據(jù)數(shù)據(jù)和分析目標(biāo)選擇最合適的圖表類型。

2. 軸選擇：數(shù)據(jù)透視圖允許用戶從數(shù)據(jù)集中選擇不同的字段來填充圖表的 x 軸和 y 軸。 這種靈活性使用戶能夠探索數(shù)據(jù)的不同維度。

3. 過濾和選擇：與數(shù)據(jù)透視表一樣，數(shù)據(jù)透視圖提供過濾選項來細(xì)化顯示的數(shù)據(jù)。 用戶可以與圖表交互以選擇特定數(shù)據(jù)點、深入了解細(xì)節(jié)或過濾掉噪音。

4. 動態(tài)更新：數(shù)據(jù)透視圖鏈接到基礎(chǔ)數(shù)據(jù)透視表，這意味著對數(shù)據(jù)透視表所做的任何更改都會自動反映在圖表中。 這種動態(tài)更新功能可確保視覺表示始終與數(shù)據(jù)保持一致。

數(shù)據(jù)透視表和圖表是有價值的數(shù)據(jù)可視化工具，可以幫助用戶分析大型數(shù)據(jù)集、識別模式并有效地呈現(xiàn)數(shù)據(jù)見解。 它們使用戶能夠以靈活、交互的方式操作、總結(jié)和可視化數(shù)據(jù)，使數(shù)據(jù)分析更容易理解、更富有洞察力。

《分析：從數(shù)據(jù)到洞察》：數(shù)據(jù)可視化---Power BI

Power BI

Power BI 是 Microsoft 提供的基于云的業(yè)務(wù)分析服務(wù)，提供交互式可視化和商業(yè)智能功能。 它允許用戶連接到各種數(shù)據(jù)源，轉(zhuǎn)換和塑造數(shù)據(jù)，并創(chuàng)建具有視覺吸引力和洞察力的報告和儀表板。

以下是 Power BI 的一些主要功能和組件：

1. 數(shù)據(jù)源：Power BI 可以連接到眾多數(shù)據(jù)源，包括 Excel 電子表格、SQL 數(shù)據(jù)庫、SharePoint 列表、Salesforce、Google Analytics 等等。 它提供與這些源的無縫集成和實時連接。

2. 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和建模：Power BI 提供了一系列工具來根據(jù)特定要求轉(zhuǎn)換和塑造數(shù)據(jù)。 用戶可以清理、合并、過濾和操作數(shù)據(jù)，以創(chuàng)建統(tǒng)一的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)集。

3.數(shù)據(jù)可視化：Power BI允許用戶創(chuàng)建交互式且具有視覺吸引力的報告和儀表板。 它提供了廣泛的可視化選項，包括條形圖、折線圖、餅圖、地圖、表格等等。 用戶可以自定義可視化的外觀和布局，以講述引人入勝的數(shù)據(jù)故事。

4.拖放界面：Power BI提供了用戶友好的拖放界面，使用戶能夠輕松創(chuàng)建可視化并構(gòu)建交互式報告和儀表板。 不需要編碼技能，因此具有不同技術(shù)專長的廣泛用戶都可以使用它。

5. 共享和協(xié)作：Power BI 使用戶能夠與組織內(nèi)部或外部的其他人共享他們的報告和儀表板。 用戶還可以實時協(xié)作，允許多個用戶一起工作并同時進(jìn)行更新。

6.數(shù)據(jù)刷新和實時更新：Power BI支持?jǐn)?shù)據(jù)刷新，并可以使用來自連接源的最新數(shù)據(jù)自動更新報表和儀表板。 它還提供實時流功能，允許用戶在生成數(shù)據(jù)時可視化和分析數(shù)據(jù)。

7. Power Query 和 Power Pivot：Power BI 通過 Power Query 和 Power Pivot 整合了高級數(shù)據(jù)操作和建模功能。 這些工具允許用戶執(zhí)行復(fù)雜的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、創(chuàng)建計算列和度量以及在不同數(shù)據(jù)表之間建立關(guān)系。

8. 移動訪問：Power BI 提供適用于 iOS 和 Android 設(shè)備的移動應(yīng)用程序，允許用戶隨時隨地訪問其報表和儀表板并與之交互。 移動應(yīng)用程序提供響應(yīng)靈敏的交互式體驗，確保隨時隨地提供數(shù)據(jù)洞察。

Power BI 是一款功能強(qiáng)大且多功能的數(shù)據(jù)可視化工具，使用戶能夠探索和分析數(shù)據(jù)、創(chuàng)建具有視覺吸引力的報告和儀表板、與他人協(xié)作并獲得可行的見解。 其直觀的界面、廣泛的數(shù)據(jù)連接選項和強(qiáng)大的功能使其成為希望利用數(shù)據(jù)可視化和商業(yè)智能的企業(yè)和個人的熱門選擇。

《分析：從數(shù)據(jù)到洞察》：數(shù)據(jù)挖掘---簡介和聚類

數(shù)據(jù)挖掘

數(shù)據(jù)挖掘是在大型數(shù)據(jù)集中發(fā)現(xiàn)模式、關(guān)系和見解的過程。 它涉及使用各種統(tǒng)計和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)從原始數(shù)據(jù)中提取有意義的信息。 數(shù)據(jù)挖掘可以應(yīng)用于各個領(lǐng)域和行業(yè)，以發(fā)現(xiàn)隱藏的模式并做出明智的業(yè)務(wù)決策。

數(shù)據(jù)挖掘的關(guān)鍵任務(wù)之一是聚類，它涉及根據(jù)相似性或不同性將相似的對象或數(shù)據(jù)點分組在一起。 聚類算法的目的是在數(shù)據(jù)中找到自然的分組或聚類，而無需事先了解這些組。

以下是數(shù)據(jù)挖掘中與聚類相關(guān)的一些重要概念：

1. 聚類：聚類是一組具有相似特征或?qū)傩缘臄?shù)據(jù)點。 聚類的目標(biāo)是創(chuàng)建聚類，使得聚類內(nèi)的數(shù)據(jù)點彼此之間比其他聚類中的數(shù)據(jù)點更相似。

2.相似性度量：相似性度量用于確定數(shù)據(jù)點之間的接近度或距離。 常見的相似性度量包括歐幾里得距離、余弦相似性和杰卡德相似性。 這些度量有助于確定兩個數(shù)據(jù)點的相似或不同程度。

3. 聚類算法：有多種可用的聚類算法，每種算法都有自己的方法和特點。 一些流行的算法包括 K 均值、層次聚類、DBSCAN 和高斯混合模型。 這些算法利用不同的技術(shù)根據(jù)相似性度量和所需的輸出創(chuàng)建聚類。

4.質(zhì)心和中心點：在一些聚類算法中，例如K-means和K-medoids，質(zhì)心或中心點用于表示每個聚類。 質(zhì)心是簇中所有點的平均值，而中心點是簇中位于最中心的點。

5.評估指標(biāo)：為了確定聚類結(jié)果的質(zhì)量和有效性，使用評估指標(biāo)。 這些指標(biāo)評估集群的緊湊性和分離度。 常見的評價指標(biāo)包括輪廓系數(shù)、Davies-Bouldin指數(shù)、Calinski-Harabasz指數(shù)等。

6. 聚類的應(yīng)用：聚類有多種應(yīng)用，例如客戶細(xì)分、市場分析、異常檢測、文檔分類和圖像分割。 它有助于識別數(shù)據(jù)中有意義的模式和組，使企業(yè)能夠制定有針對性的營銷策略，檢測異常值或異常情況，并改進(jìn)決策流程。

聚類是數(shù)據(jù)挖掘中的一項重要技術(shù)，有助于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)集中隱藏的模式和結(jié)構(gòu)。 通過將相似的數(shù)據(jù)點組織在一起，聚類使分析師能夠獲得見解、做出數(shù)據(jù)驅(qū)動的決策并改進(jìn)各種業(yè)務(wù)流程。

《分析：從數(shù)據(jù)到洞察》：數(shù)據(jù)挖掘---分類和回歸

除了聚類之外，分類和回歸是數(shù)據(jù)挖掘中的另外兩個重要任務(wù)，涉及根據(jù)數(shù)據(jù)的屬性和關(guān)系對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測或分類。 這些任務(wù)廣泛應(yīng)用于決策和模式識別的各個領(lǐng)域。

分類：分類是將數(shù)據(jù)分類為預(yù)定義的類或類別的過程。 它涉及使用帶標(biāo)簽的數(shù)據(jù)集構(gòu)建模型，其中每個數(shù)據(jù)點都分配有一個類標(biāo)簽。 分類的目標(biāo)是訓(xùn)練一個模型，該模型可以準(zhǔn)確預(yù)測新的未標(biāo)記數(shù)據(jù)點的類標(biāo)簽。以下是與數(shù)據(jù)挖掘中的分類相關(guān)的一些關(guān)鍵概念：

1. 訓(xùn)練數(shù)據(jù)：訓(xùn)練數(shù)據(jù)集用于構(gòu)建分類模型。 它由帶標(biāo)簽的示例組成，其中每個示例都包含一組輸入特征和相應(yīng)的類標(biāo)簽。

2.特征：特征是用于預(yù)測類標(biāo)簽的數(shù)據(jù)的可測量特征或?qū)傩浴?特征的示例可以是年齡、性別、收入或任何其他相關(guān)變量。

3. 分類器算法：有多種分類器算法可用，每種算法都有自己的優(yōu)點和缺點。 常用的算法包括決策樹、隨機(jī)森林、樸素貝葉斯、支持向量機(jī) (SVM) 和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。 這些算法從訓(xùn)練數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)模式和關(guān)系來做出預(yù)測。

4.評估指標(biāo)：為了評估分類模型的性能，使用評估指標(biāo)。 常見指標(biāo)包括準(zhǔn)確度、精確度、召回率、F1 分?jǐn)?shù)和受試者工作特征曲線下面積 (AUC-ROC)。 這些指標(biāo)衡量模型將數(shù)據(jù)準(zhǔn)確分類到正確類別的能力。

回歸：回歸是根據(jù)輸入變量或特征預(yù)測數(shù)值或連續(xù)值的過程。 它涉及構(gòu)建一個模型，在輸入特征和數(shù)字目標(biāo)變量之間建立關(guān)系。

以下是與數(shù)據(jù)挖掘中的回歸相關(guān)的一些關(guān)鍵概念：

1.目標(biāo)變量：回歸中的目標(biāo)變量代表需要預(yù)測或估計的值。 它通常是數(shù)字或連續(xù)變量，例如銷售收入、房價或股票價格。

2.回歸模型：回歸模型可以是線性的，也可以是非線性的，具體取決于輸入特征和目標(biāo)變量之間的關(guān)系。 線性回歸模型假設(shè)線性關(guān)系，而非線性回歸模型允許更復(fù)雜的關(guān)系。 回歸算法的示例包括線性回歸、多項式回歸、決策樹、支持向量回歸 (SVR) 和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

3. 評估指標(biāo)：回歸模型的評估指標(biāo)評估模型預(yù)測目標(biāo)變量的效果。 常見指標(biāo)包括均方誤差 (MSE)、均方根誤差 (RMSE)、平均絕對誤差 (MAE) 和 R 平方。 這些指標(biāo)衡量回歸模型的準(zhǔn)確性和擬合優(yōu)度。

分類和回歸的應(yīng)用：分類和回歸技術(shù)具有廣泛的應(yīng)用，包括：

1. 垃圾郵件檢測：根據(jù)主題行、發(fā)件人信息和郵件內(nèi)容等特征將電子郵件分類為垃圾郵件或合法郵件。

2.信用風(fēng)險評估：根據(jù)收入、信用記錄和就業(yè)狀況等因素預(yù)測個人貸款違約或信用的可能性。

3. 醫(yī)療診斷：根據(jù)癥狀、檢查結(jié)果和病史將患者分為不同的疾病類別。

4. 股市預(yù)測：根據(jù)歷史數(shù)據(jù)和市場指標(biāo)估計未來股票價格。

5. 客戶流失預(yù)測：根據(jù)行為、使用模式和人口統(tǒng)計信息識別可能流失或轉(zhuǎn)向競爭對手的客戶。

分類和回歸算法使企業(yè)和組織能夠做出數(shù)據(jù)驅(qū)動的決策、自動化流程并提高對復(fù)雜數(shù)據(jù)模式的理解。

《分析：從數(shù)據(jù)到洞察》課程在分析層面的學(xué)習(xí)目標(biāo)

1. 分析數(shù)據(jù)集以識別趨勢、模式和異常值。

2. 評估數(shù)據(jù)質(zhì)量并審核數(shù)據(jù)源的準(zhǔn)確性、完整性和一致性。

3. 通過定義將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為有意義的見解所需的步驟和方法來規(guī)劃分析工作流程。

4. 將復(fù)雜的數(shù)據(jù)問題分解為更小、更易于管理的組件進(jìn)行分析。

5. 根據(jù)特定標(biāo)準(zhǔn)或特征將數(shù)據(jù)分類為相關(guān)類別。

6. 比較和對比不同的分析技術(shù)，以確定針對給定問題的最合適的方法。

7. 關(guān)聯(lián)多個變量以識別它們之間的關(guān)系和依賴關(guān)系。

8. 檢測數(shù)據(jù)中的異?；蚱x預(yù)期行為的異常。

9. 診斷數(shù)據(jù)問題并確定影響數(shù)據(jù)質(zhì)量的潛在原因或根本因素。

10.繪制數(shù)據(jù)流和過程圖，以可視化各個階段的數(shù)據(jù)移動和轉(zhuǎn)換。

11. 區(qū)分不同類型的數(shù)據(jù)并了解其獨特的屬性和分析要求。

12. 區(qū)分相關(guān)數(shù)據(jù)和不相關(guān)數(shù)據(jù)，并根據(jù)數(shù)據(jù)源在解決特定問題中的重要性對數(shù)據(jù)源進(jìn)行優(yōu)先級排序。

13. 記錄數(shù)據(jù)分析方法、調(diào)查結(jié)果和建議，以供將來參考并與利益相關(guān)者共享。

14. 通過數(shù)據(jù)清理和驗證過程確保數(shù)據(jù)完整性和準(zhǔn)確性。

15. 通過可視化和交互式工具探索數(shù)據(jù)，以發(fā)現(xiàn)見解和模式。

16.找出最有效的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換技術(shù)來優(yōu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。

17. 通過組織和編目數(shù)據(jù)資產(chǎn)來管理數(shù)據(jù)庫存，以便有效檢索和使用。

18. 通過識別業(yè)務(wù)流程優(yōu)化和改進(jìn)的機(jī)會，最大限度地發(fā)揮數(shù)據(jù)的價值。

19. 根據(jù)數(shù)據(jù)分析任務(wù)的緊迫性和對決策的影響確定其優(yōu)先順序。

20. 對團(tuán)隊成員進(jìn)行數(shù)據(jù)分析技術(shù)和最佳實踐方面的培訓(xùn)和教育。

21. 通過統(tǒng)計建模和預(yù)測分析，將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為有意義且可操作的見解。

22. 將數(shù)據(jù)分析結(jié)果與業(yè)務(wù)目標(biāo)聯(lián)系起來，為決策提供有價值的見解。

23. 根據(jù)問題的具體要求，選擇和利用適當(dāng)?shù)墓ぞ吆图夹g(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。

24. 將數(shù)據(jù)分成相關(guān)子集，以進(jìn)行有針對性的分析和探索。

25. 將復(fù)雜的數(shù)據(jù)問題細(xì)分為更小、更易于管理的組件，以便分析和解決問題。

參考學(xué)習(xí)書籍推薦（下載地址：http://www.cloudioe.com/）

參考學(xué)習(xí)書籍

1. Foster Provost 和 Tom Fawcett 合著的《商業(yè)數(shù)據(jù)科學(xué)（Data Science for Business）》：本書全面介紹了數(shù)據(jù)科學(xué)概念和技術(shù)，包括分析、數(shù)據(jù)可視化和機(jī)器學(xué)習(xí)，重點關(guān)注它們在商業(yè)環(huán)境中的實際應(yīng)用。

2. Wes McKinney 的《Python for Data Analysis》：本書是使用 Python 進(jìn)行數(shù)據(jù)操作和分析的實用指南，Python 是數(shù)據(jù)科學(xué)中最流行的編程語言之一。 它涵蓋了用于數(shù)據(jù)分析的基本 Python 庫和工具，包括 pandas、NumPy 和 matplotlib。

3. Roger D. Peng 和 Elizabeth Matsui 的《數(shù)據(jù)科學(xué)的藝術(shù)（The Art of Data Science）》：這本書提供了對整個數(shù)據(jù)分析過程的見解，從提出問題和收集數(shù)據(jù)到分析和可視化數(shù)據(jù)。 它為如何有效地溝通和呈現(xiàn)數(shù)據(jù)分析結(jié)果提供了實用指導(dǎo)。

4.《數(shù)據(jù)挖掘：實用機(jī)器學(xué)習(xí)工具和技術(shù)（Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques）》，作者：Ian H. Witten、Eibe Frank 和 Mark A. Hall：這本書介紹了數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識。 它涵蓋了各種數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，包括分類、聚類和關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘，以及實際示例和現(xiàn)實案例研究。

5. Bart Baesens 的《大數(shù)據(jù)世界中的分析：數(shù)據(jù)科學(xué)及其應(yīng)用的基本指南（Analytics in a Big Data World: The Essential Guide to Data Science and its Applications）》：本書概述了數(shù)據(jù)科學(xué)和分析的概念、方法和工具。 它涵蓋了各種分析技術(shù)，例如預(yù)測建模、推薦系統(tǒng)和文本挖掘，并討論了它們在不同行業(yè)中的應(yīng)用。

6. Anil Maheshwari 所著的《數(shù)據(jù)分析觸手可及（Data Analytics Made Accessible）》：這本書為初學(xué)者提供了數(shù)據(jù)分析的友好介紹，以簡單易懂的方式解釋了關(guān)鍵概念和技術(shù)。 它涵蓋了數(shù)據(jù)探索、統(tǒng)計分析以及使用 Excel 和其他常用工具進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化等主題。

參考學(xué)習(xí)書籍

請記住，這些只是一些推薦的書籍，可以補(bǔ)充您對“分析：從數(shù)據(jù)到洞察”課程的學(xué)習(xí)。 探索在線資源、參加相關(guān)研討會或課程以及使用真實數(shù)據(jù)集進(jìn)行實踐也很有幫助。