數據分析基礎年級：高中學科：信息技術（浙教版）數據分析基礎數據分析及其發展數據分析的一般過程常用的數據分析軟件本節課教學目標：1、知道什么是數據分析2、知道數據分析的用途3、了解統計分析、數據挖掘和大數據分析數據分析目的數據數據。。。。。。信息信息數據。。。。。。提煉探索數據對象的內在規律數據分析全球零售業巨頭沃爾瑪在對消費者購物行為分析時發現，男性顧客在購買嬰兒尿片時，常常會順便搭配幾瓶啤酒來犒勞自己，于是嘗試推出了將啤酒和尿布擺在一起的促銷手段。請同學們列舉生活中數據分析的例子，并思考總結數據分析的定義？數據分析數據處理計算有意義的結論這個過程都是數據分析數據分析常用于現狀分析、原因分析、預測分析等。現狀分析：對當前某一現狀進行合理解釋，從多個指標揭示整體情況，或從內部構成指標的發展及變動進行深入剖析原因分析：揭示某一狀態為什么發生。通過原因分析有助于策略的調整

與優化預測分析：估算未來結果或趨勢，幫助用戶評估和權衡潛在決策隨著數據量的急劇增長，數據分析的方法、工具和技術也在不斷的發展。從數據分析發展的角度，數據分析可以分為統計分析、數據挖掘、大數據分析等。1、統計分析4.1.1數據分析及其發展——統計分析舉例：請證明身高和成績是有關系的搜集身高和成績的樣本數據，算出數據之間的相關系數，來表明兩者的相關程度。來驗證假設是否成立，從而得出相應的結論。如何證明？以樣本信息推斷總體情況分析、推測總體特征、規律計算樣本數據的相關指標

1、統計分析描述性統計的方法計

算集中趨勢離中趨勢相關系數。。。。。。以樣本信息推斷總體情況分析、推測總體特征、規律4.1.1數據分析及其發展——統計分析基礎1、統計分析相關分析回歸分析。。。。。。4.1.1數據分析及其發展——統計分析平均分析對比分析分組分析常用的統計分析方法1、統計分析目標思路假設或判斷已知模型數值計算數據統計結論4.1.1數據分析及其發展——統計分析1、統計分析統計分析的作用是將繁雜的數據進行簡化和抽象，以便抓住事物的本質和特征。分析者通過分析報告表達觀點和立場，為決策提供支持。4.1.1數據分析及其發展——統計分析通過統計學方法對數據進行處理，提取有用信息，形成結論的過程。2、數據挖掘數據挖掘是為了改進傳統分析方法的不足，針對大規模數據的分析處理而產生的。4.1.1數據分析及其發展——數據挖掘通過挖掘顧客購物車中商品之間的關聯，分析顧客的購物習慣，幫助零售商制定營銷策略。關聯分析2、數據挖掘關聯分析：是找出描述數據項之間存在的關聯關系，

即發現隱藏在數據間的關聯或相關關系。4.1.1數據分析及其發展——數據挖掘例子：購物車分析、找出相關功能的基因組等。2、數據挖掘根據文章出現詞的相似性，對文章進行分組。4.1.1數據分析及其發展——數據挖掘聚類分析2、數據挖掘聚類分析：是把一組數據按照相似性和差異性分為幾個類別，使同一類中的成員彼此相似，而與其他類別的成員不同。4.1.1數據分析及其發展——數據挖掘例子：相關顧客分組、壓縮數據、識別模式、處理圖像等。2、數據挖掘4.1.1數據分析及其發展——數據挖掘數據庫統計學模式識別機器學習人工智能可視化等大量的不完全的有噪聲的模糊的隨機的從數據信息和知識隱含在其中的未知的潛在有用的基于技術提

取2、數據挖掘目標4.1.1數據分析及其發展——數據挖掘發現隱藏于數據背后的規律或數據間的關系常見的任務主要有預測建模關聯分析聚類分析異常檢測等2、數據挖掘4.1.1數據分析及其發展——數據挖掘數據挖掘一開始就是面向應用的，隨著數據挖掘技術的日趨完善，它廣泛應用于科學研究、商業應用、金融投資、互聯網應用等領域。4.1.1數據分析及其發展—統計分析VS數據挖掘4.1.1數據分析及其發展—統計分析VS數據挖掘數值、文本、聲音、圖像等不明確尋找未知的模式與規律評估、預測、建議描述性3、大數據分析4.1.1數據分析及其發展——大數據分析統計分析分布式計算系統數據挖掘遷

移大數據分析3、大數據分析最具代表性的批處理模式4.1.1數據分析及其發展——大數據分析MapReduce核心設計思想：分而治之。目前主流的三大分布式計算系統：Hadoop、Spark、Storm3、大數據分析大數據分析需要解決的難題是海量數據在多臺機器上的存儲以及如何對存儲在多臺機器上的數據進行計算分析。4.1.1數據分析及其發展——大數據分析3、大數據分析4.1.1數據分析及其發展——大數據分析統計分析分布式計算系統數據挖掘遷

移大數據分析大數據的分析方法是基于常規統計分析或數據挖掘算法，很多分析方法都是對原有算法的改進，將原來單機實現的算法改成多臺機器的分布式計算。3、大數據分析4.1.1數據分析及其發展——大數據分析可視化將計算機自動處理和可視分析緊密結合起來，通過對數據結果和數據模型的交互可視化，讓人腦介入大數據的分析過程。可視化大數據分析重要手段3、