导图社区 数学数据分析思维导图
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编辑于2022-08-27 10:33:27数学数据分析思维导图
数据收集和整理
数据源的确定和获取
网络爬取数据
使用Python的beautifulsoup库
使用Selenium模拟爬虫
数据库查询
SQL语句的编写
数据库管理系统
数据清洗和处理
缺失值处理
删除有缺失值的行或列
使用插值法填补缺失值
异常值处理
确定异常值的判定标准
对异常值进行修正或删除
数据转换和整合
数据格式转换
CSV文件转换为Excel文件
Excel文件转换为数据库
数据表合并和拆分
使用Python的pandas库
使用数据库查询语句
数据可视化
统计图表
柱状图
展示不同类别之间的数量比较
使用Python的matplotlib库
折线图
展示随时间变化的趋势
使用Python的pandas库和matplotlib库
地理信息展示
热力图
展示地理区域的热点分布
使用Python的folium库
散点地图
展示地理区域的地点分布
使用Python的basemap库和matplotlib库
数据仪表盘
可交互式数据展示
设置筛选条件和参数调整选项
使用Python的Dash库或Tableau软件
实时数据更新
数据库连接和数据实时获取
使用Python的flask库和数据库驱动
数据分析方法
描述性统计
中心趋势度量
平均值、中位数、众数等
使用Python的pandas库和numpy库
离散程度度量
方差、标准差等
使用Python的pandas库和numpy库
假设检验
单样本和双样本检验
T检验、Z检验等
使用Python的scipy库
方差分析
单因素方差分析、多因素方差分析等
使用Python的statsmodels库
预测和模型建立
线性回归
使用最小二乘法拟合线性模型
使用Python的sklearn库
时间序列预测
ARIMA模型、指数平滑模型等
使用Python的statsmodels库
聚类分析
K-Means聚类算法
非监督学习聚类方法
使用Python的sklearn库
层次聚类算法
根据相似度进行层次划分
使用Python的scipy库
数据解释和沟通
结果解读
数据分析结果的解释和推论
使用清晰的语言和图表进行解释
数据报告
将分析结果整理成报告形式
使用Word或PPT软件进行排版和展示
沟通技巧
针对不同受众的沟通方式和表达方式
使用清晰、简洁的语言进行沟通