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电子商务数据分析与决策支持人员培训-数据模型与分析工具
汇报人：PPT可修改
2024-01-21
数据模型基础
数据分析工具介绍
数据采集与预处理
数据可视化呈现与解读
数据挖掘算法原理及应用
决策支持系统构建与实践
总结回顾与展望未来
contents
目
录
01
数据模型基础
数据模型作用
提供数据组织和管理的统一框架；
为数据分析提供基础，支持决策制定。
简化数据处理的复杂性，提高数据处理效率；
数据模型定义：数据模型是对现实世界数据特征的抽象，用于描述数据、数据联系和数据操作的一组概念和定义。
模型验证与优化
对构建好的数据模型进行验证，确保其满足业务需求，并根据实际情况进行优化调整。
模型实现
利用数据库管理系统或数据分析工具，实现设计好的数据模型。
模型设计
根据业务需求和数据特征，设计合适的数据模型结构。
确定业务需求
明确业务目标和分析需求，确定需要构建的数据模型类型。
数据准备
收集、清洗、整合相关数据，确保数据质量和一致性。
02
数据分析工具介绍
分析需求
如果需要快速创建交互式可视化，Tableau或PowerBI是不错的选择；如果需要进行复杂的数据处理和统计建模，Python或R更为适合。
数据量大小
对于小数据量，Excel是一个不错的选择；对于大数据量，Python、R或数据库工具更为适合。
技能水平
对于初学者，Excel和Tableau较为容易上手；对于有一定编程基础的人员，Python和R可能更适合。
Excel
避免使用过多的宏和复杂的公式，以免导致文件过大或计算速度减慢；注意数据的规范性和一致性，以便进行后续的数据分析。
Python和R
注意代码的可读性和规范性，以便进行后续的维护和调试；在进行复杂的数据处理和建模时，要注意数据的预处理和特征选择。
Tableau和PowerBI
注意选择合适的图表类型和颜色搭配，以便更好地展示数据；在创建仪表板时，要注意布局的合理性和美观性。
所有工具
注意数据的保密性和安全性，避免泄露敏感信息；在进行数据分析时，要注意数据的代表性和可靠性，以便得出准确的结论。
03
数据采集与预处理
通过编写程序模拟浏览器行为，自动抓取网站数据。适用于结构化数据采集，如商品列表、评论等。
网络爬虫
利用网站提供的API接口获取数据。适用于非结构化或半结构化数据采集，如用户行为数据、交易数据等。
API接口调用
采用标准的数据交换协议（如XML、JSON等）进行数据传输和共享。适用于跨平台、跨系统数据采集。
数据交换协议
根据数据特点选择插值、删除或保留缺失值等方法。
缺失值处理
异常值检测与处理
数据格式统一
利用统计方法或机器学习算法识别异常值，并进行处理或删除。
将不同来源、不同格式的数据转换为统一的格式，便于后续分析。
03
02
01
将数据从原始形式转换为适合分析的形式，如将文本数据转换为数值型数据。
数据转换
从原始数据中提取出对分析有用的特征，如从文本中提取关键词、从图像中提取特征向量等。
特征提取
将数据按比例缩放，使之落入一个小的特定区间，便于不同特征之间的比较和加权。
归一化处理
04
数据可视化呈现与解读
柱状图
折线图
饼图
散点图
01
02
03
04
适用于展示不同类别数据之间的比较，如销售额、用户数等。
适用于展示数据随时间变化的趋势，如股票价格、温度变化等。
适用于展示数据的占比关系，如市场份额、用户分布等。
适用于展示两个变量之间的关系，如身高与体重的关系、广告投入与销售额的关系等。
多角度思考
在解读图表时，可以从多个角度进行思考和分析，如时间维度、空间维度、不同类别之间的比较等，以获得更全面的认识和理解。
理解图表类型
首先需要了解不同类型的图表所适用的场景及其特点，以便选择合适的图表进行数据分析。
关注数据异常
在解读图表时，需要关注数据中的异常情况，如异常值、异常波动等，这些可能是潜在的问题或机会。
结合实际业务
在解读图表时，需要将数据与实际业务相结合，了解数据背后的业务含义和逻辑，从而更好地理解数据。
05
数据挖掘算法原理及应用
数据挖掘算法的定义
数据挖掘算法是一类从大量数据中自动提取有用信息、发现数据间潜在关系的方法和技术。
通过构建树形结构对数据进行分类和预测，常见算法有ID3、C4.5和CART等。
决策树算法
神经网络算法
K-means聚类算法
关联规则挖掘算法
模拟人脑神经元网络结构，通过训练学习数据的内在规律和模式，应用于分类和回归等问题。
将数据划分为K个簇，使得同一簇内数据相似度高，不同簇间数据相似度低。
从大量数据中挖掘出项集之间有趣的关联关系，常见算法有Apriori和FP-Growth等。
利用数据挖掘算法分析客户购买行为、偏好和需求，制定个性化的营销策略，提高营销效果。
市场营销
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