人工智能行业数据科学与商业智能分析技术培训.pptx

人工智能行业数据科学与商业智能分析技术培训汇报人：PPT可修改2024-01-21

目录contents引言数据科学基础商业智能分析技术人工智能技术在数据科学中的应用数据科学与商业智能融合实践挑战与机遇：AI时代下的数据科学与商业智能发展

01引言

随着人工智能技术的快速发展，数据科学与商业智能分析已成为企业核心竞争力的重要组成部分。本次培训旨在帮助从业者适应行业变革，提升个人技能。应对行业变革当前，企业对具备数据科学与商业智能分析技能的人才需求迫切。通过本次培训，学员可以掌握相关技能，提高就业竞争力。满足市场需求通过培养更多具备专业技能的人才，推动人工智能行业在数据科学与商业智能分析领域的发展，促进行业创新。推动行业发展培训目的和背景

数据科学基础包括统计学、机器学习、深度学习等基础知识，帮助学员建立数据科学思维。涵盖数据挖掘、数据可视化、大数据分析等技术，培养学员在商业智能分析方面的实践能力。通过分析金融、医疗、教育等行业的实际案例，让学员了解数据科学与商业智能分析在实际应用中的价值。教授Python、R等编程语言以及TensorFlow、PyTorch等深度学习框架，使学员能够熟练掌握相关工具进行数据分析与建模。通过项目实践，培养学员在团队协作、沟通表达等方面的能力，提高综合素质。商业智能分析技术编程语言和工具团队协作与沟通能力行业应用案例培训内容和目标

02数据科学基础

结构化数据非结构化数据半结构化数据数据来源数据类型与来关系型数据库中的表格数据，具有固定的字段和类型。如文本、图像、音频和视频等，需要特定的处理和分析方法。如XML、JSON等格式的数据，具有一定的结构但又不完全固定。包括企业内部数据、公开数据集、第三方数据提供商等。

数据预处理与清洗去除重复、无效和异常数据，保证数据质量。将数据转换为适合分析的格式和类型，如数值型、类别型等。消除数据间的量纲差异，使得不同特征具有可比性。采用插值、删除或基于模型的方法处理缺失值。数据清洗数据转换数据归一化缺失值处理

数据可视化描述性统计探索性数据分析数据相关性分析数据可视化与探索性分析利用图表、图像等方式直观展示数据分布和规律。采用降维、聚类等方法发现数据中的潜在结构和模式。通过统计量描述数据的基本特征和分布规律。研究变量间的相关关系，为后续的建模提供指导。

03商业智能分析技术

商业智能定义01商业智能（BusinessIntelligence，BI）是一种运用数据仓库、在线分析和数据挖掘等技术来处理和分析数据的技术，旨在帮助企业做出更好的商业决策。发展历程02商业智能经历了从报表、在线分析到数据挖掘的发展历程，不断推动着企业决策的科学化和智能化。发展趋势03随着大数据、云计算和人工智能等技术的不断发展，商业智能将更加注重实时性、自助性和预测性，为企业提供更加精准、高效的数据分析服务。商业智能概述与发展趋势

数据挖掘方法数据挖掘是商业智能的核心技术之一，包括分类、聚类、关联规则挖掘、时间序列分析等方法，用于发现隐藏在大量数据中的有用信息和模式。商业智能分析流程商业智能分析流程包括数据收集、数据清洗、数据建模、数据分析和数据可视化等步骤，旨在将原始数据转化为有价值的信息和知识。数据可视化技术数据可视化是将数据分析结果以图形、图像等形式呈现出来的技术，有助于用户更加直观地理解数据和洞察业务。商业智能分析流程与方法

商业智能广泛应用于市场营销、风险管理、客户关系管理、供应链管理等领域，帮助企业实现精准营销、风险预警、客户细分和供应链优化等目标。应用场景例如，某电商企业利用商业智能技术对用户行为数据进行分析，发现用户的购买偏好和消费习惯，进而制定个性化的营销策略，提高了销售额和客户满意度。又如，某银行利用商业智能技术对信贷风险进行分析和预测，及时发现潜在风险并采取措施，降低了信贷损失。应用案例商业智能应用场景与案例

04人工智能技术在数据科学中的应用

通过训练数据集学习映射关系，并对新数据进行预测和分类，如线性回归、逻辑回归、支持向量机等。监督学习算法从无标签数据中学习数据结构和特征，如聚类、降维、异常检测等。无监督学习算法通过智能体与环境交互，学习最优决策策略，如Q-learning、策略梯度等。强化学习算法机器学习算法原理与实践

了解神经元、激活函数、前向传播、反向传播等基本概念和原理。神经网络基础卷积神经网络循环神经网络应用于图像识别、分类、目标检测等领域，通过卷积层、池化层等提取图像特征。适用于序列数据处理，如文本分类、情感分析、机器翻译等任务。030201深度学习在数据科学中的应用

包括分词、去除停用词、词干提取等文本清洗操作。文本预处理通过Word2Vec、GloVe等模型将文本转换为向量表示，便于机器学习算法处理。词向量表示应用分类算法对