2023年秋国开《大数据技术概论》形考任务1-4实验答案.pptx

2023年秋国开《大数据技术概论》形考任务1-4实验答案by文库LJ佬2024-06-29

目录数据可视化数据清洗数据挖掘机器学习

01数据可视化

数据可视化数据可视化数据可视化优势：

探讨数据可视化在大数据分析中的优势。数据可视化工具：

介绍常用的数据可视化工具。

数据可视化工具Matplotlib:

Python中用于绘制图形的库，支持折线图、柱状图等多种图表类型。

Tableau:

一款强大的商业智能工具，可以快速创建交互式的数据可视化报表。

D3.js:

JavaScript库，用于创建动态、交互式的数据可视化图表。

数据可视化优势提升可视化分析效率:

通过图表直观展示数据，有助于快速发现数据模式及趋势。促进数据交流与共享:

数据可视化结果容易理解，便于与他人交流、分享分析成果。支持决策制定:

直观的可视化图表有助于管理者快速做出决策。

02数据清洗

数据清洗数据清洗流程：

介绍数据清洗的一般流程。常用数据清洗工具：

列举常用的数据清洗工具及其功能。

数据清洗流程数据采集:

获取原始数据，并对数据进行初步整理与加工。

数据去重:

去除重复数据，保证数据唯一性。

数据填补与转换:

处理缺失值和异常值，进行数据类型转换。

常用数据清洗工具OpenRefine:

开源的数据清洗工具，提供数据过滤、整合、修复等功能。TrifactaWrangler:

基于人工智能的数据清洗工具，能够自动识别数据模式并进行清洗。Excel:

传统的数据处理工具，也可以用于简单的数据清洗操作。

03数据挖掘

数据挖掘数据挖掘算法：

介绍常见的数据挖掘算法。数据挖掘应用：

探讨数据挖掘在实际应用中的场景。

数据挖掘算法聚类算法:

K均值算法、层次聚类算法等。

分类算法:

决策树、支持向量机、逻辑回归等。

关联规则挖掘算法:

Apriori算法、FP-Growth算法等。

数据挖掘应用市场分析:

根据顾客购买记录进行市场细分和产品推荐。金融风控:

基于用户行为数据进行信用评分和欺诈检测。医疗诊断:

利用病人病史数据辅助医生进行疾病诊断与治疗。

04机器学习

机器学习机器学习分类介绍机器学习的不同分类方法。机器学习应用讨论机器学习在不同领域的广泛应用。

机器学习分类机器学习分类监督学习:

通过标记数据训练模型，用于预测和分类。无监督学习:

在无需标记数据的情况下训练模型，用于聚类和关联分析。强化学习:

通过试错探索，学习如何采取行动以最大化预期奖励。

机器学习应用自然语言处理:

机器翻译、文本分类等。图像识别:

人脸识别、智能驾驶等。推荐系统:

个性化推荐、协同过滤等。

汇报结束谢谢观看