数据可视化: 将数据分析结果进行可视化展示,使其更加方便业务人员或决策者理解。 2. 数据类型 2.1 结构化与非结构化数据 结构化数据: 指以行、列等数据结构模型存储,有严格维度划分或属性标注的数据,如实验表数据、关系型数据库的表记录等都是结构化数据。 非结构化数据: 与结构化数据相对应,比如软件系统产生的日...
1. 数据预处理: 数据预处理是指在进行数据分析之前,对数据进行清洗和转换的过程。数据预处理的目的是去除数据中的噪声、修正错误、填补缺失值,并对数据进行标准化和归一化等操作,以提高数据的质量和可用性。 常见的数据预处理方法包括: 数据清洗:去除重复值、处理异常值、平滑噪声等。 缺失值处理:删除包含缺失值的...
数据可视化是数据仓库中非常重要的一环。通过数据可视化,企业可以更加直观地理解数据,发现数据中的规律和趋势。数据可视化工具包括图表、图形和报告等,可以方便地将数据分析结果呈现出来。 总结 数据仓库是现代企业数据管理的重要工具,它能够帮助企业更好地管理和分析大量数据,为决策制定提供有力支持。数据仓库的功能包括数...
数据分析开发流程一般分为下面5个阶段,主要包含:数据采集、数据处理、数据建模、数据分析、数据可视化。 数据采集: 数据通常来自于企业内部或外部,企业内部数据可以直接从系统获得,外部数据则需要购买,或者通过爬虫等数据采集工具采集; 数据处理: 获取到的数据往往会包含一些干扰数据、不完整数据,因此一般需要对数据做相应...
在可视化阶段,企业可以利用该平台提供的可视化工具和方法,直观地展示数据分析结果,为决策提供支持。 综上所述,数据分析是一个系统的过程,包括数据预处理、分析建模和可视化等关键环节。通过合理利用千帆大模型开发与服务平台等先进工具和技术手段,企业可以构建高效的数据分析流程,挖掘数据背后的价值,为决策提供支持。
模型解释性可视化:通过可视化手段解释模型的工作原理和预测结果,如SHAP图、决策树可视化等。 通过上述各个阶段的处理,数据分析最终将原始数据转化为有用信息,形成决策依据,并通过可视化手段清晰有效地传达给相关人员。整个过程是一个迭代和逐步完善的过程,需要根据实际分析结果和反馈反复调整。
商务数据化运营的本质是通过数据分析得到运营工作的重心,而数据本身可以根据自身信息密集度的差异分为一维数据、二维数据、三维数据、多维数据。同时,商务数据分析软件工具也多种多样,从整体上来说,商务数据分析软件主要用来做三件事情:数据预处理、数据建模、数据可视化。
开发流程 数据分析开发流程一般分为下面 5 个阶段,主要包含: 数据采集、数据处理、数据建模、数据分析、数据可视化。 数据采集: 数据通常来自于企业内部或外部,企业内 部数据可以直接从系统获得,外部数据则需要购买,或者 通过爬虫等数据采集工具采集; 数据处理: 获取到的数据往往会包含一些干扰数据、 不完整数据,因此...
pandas提供了一个简单的函数让我们可以非常简单的查看各个column的分布直方图,当然仅限于该column的值的数字的时候,如果是离散值就没有用这个办法可视化了。值得注意的是该函数依赖于matplotlib, 须先导入该包。 有两个参数值得一提: grid : True 或者 False;就是设不设置网格, 这个就看个人的需求了 ...
2.4 数据预处理 通过前面4种方法发现问题数据后,都必须对问题数据进行处理。从实际工作中来看,数据规范化处理方法大概可以分为6种:删除、补全、替换、转换、拆分和分类,它们的应用范畴等特点如表2-19所示。 表2-19 数据规范化处理方法目录 上一章 下一章首页...