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数据科学实践指南汇报人：XX2024-01-12

数据科学基础数据采集与预处理数据分析与可视化机器学习算法与应用数据挖掘技术与实践大数据处理技术与应用数据科学项目实战案例分享

数据科学基础01

数据科学定义数据科学是一门跨学科的综合性学科，旨在通过系统地提取、处理、分析和解释数据，以揭示数据中的潜在规律和有价值的信息。数据科学内涵数据科学涉及统计学、计算机科学、数学、数据工程、模式识别、机器学习等多个领域的理论和技术，强调数据的处理、分析和可视化，以及数据驱动决策的能力。数据科学定义与内涵

数据类型包括结构化数据（如数据库中的数据）、非结构化数据（如文本、图像、音频和视频等）和半结构化数据（如XML、JSON等格式的数据）。数据类型数据来源广泛，包括企业内部系统、社交媒体、物联网设备、公开数据集等。数据来源数据类型及来源

通过数据分析，帮助企业了解市场趋势、客户需求和行为，优化营销策略和业务流程。商业智能如教育、能源、环境等，数据科学的应用正在不断拓展和深化。其他领域利用数据分析技术，提高疾病诊断和治疗水平，推动个性化医疗和精准医学的发展。医疗健康运用数据分析方法，进行风险评估、信用评级、投资策略制定等，提高金融业务的智能化水平。金融整合城市运行中的各类数据，实现城市管理的精细化、智能化和便捷化。智慧城市0201030405数据科学应用领域

数据采集与预处理02

通过自动化脚本从网站上抓取数据，适用于大规模、结构化的数据收集。网络爬虫利用应用程序接口获取数据，适用于具有开放API的数据源。API调用通过SQL等查询语言从数据库中提取数据，适用于结构化数据存储。数据库查询数据采集方法与技术

缺失值处理对缺失数据进行填充、插值或删除等操作，以保证数据的完整性。异常值检测与处理识别并处理数据中的异常值，如离群点、噪声等，以提高数据质量。数据类型转换将数据从一种类型转换为另一种类型，以满足分析和建模的需求。数据清洗与转换030201

03特征降维利用主成分分析、线性判别分析等方法降低特征维度，简化数据结构并减少计算复杂度。01特征选择从原始特征集中选择出与目标变量最相关的特征，以降低数据维度和提高模型性能。02特征提取通过变换或组合原始特征，生成新的特征，以揭示数据的内在结构和规律。特征选择与提取

数据分析与可视化03

计算均值、中位数和众数，以了解数据的中心趋势。中心趋势度量离散程度度量分布形态通过计算方差、标准差、四分位数等，评估数据的离散程度。利用偏度和峰度等指标，描述数据分布的形态。030201描述性统计分析

根据数据类型和分析目的，选择合适的图表类型，如柱状图、折线图、散点图等。图表类型选择将数据映射到视觉元素上，如颜色、大小、形状等，以便更直观地展示数据。数据映射通过添加交互功能，如鼠标悬停提示、筛选器等，提高数据可视化的交互性和易用性。交互性增强数据可视化技术

对数据进行预处理，包括缺失值处理、异常值检测和处理、数据转换等。数据清洗从原始数据中提取有意义的特征，以便后续分析和建模。特征选择利用主成分分析（PCA）、t-SNE等方法，降低数据维度，以便更好地观察和理解数据。维度降低通过K-means、层次聚类等方法，将数据分成不同的组或簇，以发现数据的内在结构。聚类分析探索性数据分析方法

机器学习算法与应用04

通过最小化预测值与真实值之间的均方误差，学习得到最优的线性模型参数。线性回归逻辑回归支持向量机（SVM）决策树利用Sigmoid函数将线性回归的输出映射到[0,1]区间，实现二分类任务。通过寻找最大化两类样本间隔的超平面，实现对样本的分类。通过递归地选择最优特征进行划分，构建一棵树状结构，实现对样本的分类或回归。监督学习算法原理及实现

通过迭代更新聚类中心和样本归属，实现将样本划分为K个簇的目标。K-均值聚类通过不断地将相近的簇合并，构建出一个层次化的聚类结构。层次聚类通过线性变换将原始数据投影到低维空间，保留数据的主要特征。主成分分析（PCA）通过神经网络学习数据的低维表示，实现数据的降维和特征提取。自编码器无监督学习算法原理及实现

在图像识别、语音识别等领域取得了显著成果，通过卷积操作提取局部特征，降低模型复杂度。卷积神经网络（CNN）借鉴人类视觉注意力机制，提高模型对关键信息的关注程度，广泛应用于自然语言处理、图像识别等领域。注意力机制适用于处理序列数据，如自然语言处理、时间序列预测等任务，通过循环结构捕捉序列的依赖关系。循环神经网络（RNN）通过生成器和判别器的对抗训练，实现数据的生成和增强，应用于图像生成、风格迁移等领域。生成对抗网络（GAN）深度学习在数据科学中的应用

数据挖掘技术与实践05

关联规则基本概念关联规则是数据挖掘中的一种重要技术，用于发现数据集中项之间的有趣关系。这些关系可以表示为一种规则