数据建模与分析(ppt课件)
数据分析PPT课件

描述性分析是对数据进行基础处 理,包括数据清洗、整理、分类 和汇总等,以揭示数据中的基本
特征和规律。
描述性分析主要通过统计指标, 如均值、中位数、众数、方差等, 来描述数据的集中趋势和离散趋
势。
描述性分析还可以通过绘制图表, 如柱状图、折线图、饼图等,直 观地展示数据的分布特征和变化
趋势。
推断性分析
感谢您的观看
数据科学将成为一门独立的学科
随着数据的重要性日益凸显,数据科学将逐渐成为一门独立的学科, 拥有自己的知识体系和人才培养体系。
数据共享和开放将成为趋势
随着数据的重要性和价值被越来越多的人所认识,数据共享和开放将 成为一种趋势,推动数据创新和产业发展。
提高数据分析能力的建议
加强学习和培训
通过参加培训课程、阅读专业书籍和文 章等方式,不断学习和掌握新的数据分
是指基于数据和分析结果进行决策的方法, 它强调数据在决策中的重要性,帮助企业和 组织更好地理解业务、市场和客户。
数据科学家
是指专门从事数据分析工作的人员,他们 具备统计学、编程和商业知识,能够运用 数据分析工具和算法解决实际问题。
数据分析的流程
数据收集
是指通过各种方式获取数据的过程,包括 调查、观察、实验等。
数据分析ppt课件
目 录
• 数据分析概述 • 数据来源与收集 • 数据预处理与探索 • 数据分析方法与技术 • 数据分析应用案例 • 数据分析的挑战与未来发展
01 数据分析概述
数据分析的定义
数据分析
是指通过统计方法和分析工具对大量 数据进行分析,从而提取出有价值的 信息和洞见的过程。
数据驱动决策
Tableau
Tableau是一款可视化数据分析工具, 它能够帮助用户快速创建各种图表和报 表,直观地展示数据和分析结果。
第13章.数据建模PPT课件

20
主要内容
1. 数据模型 2. 实体关系模型ERD 3. ERD建模
1. 简单情况下的ERD建模 2. 硬数据的ERD建模 3. 复杂情况下的ERD建模 4. ERD与过程模型
2021/3/12
2021/3/12
13
2.3 关系
存在于一个或多个实体之间的自然业务联系
所有的关系隐含地都是双向的
关系表达的不是实体物理上的联系(例如车与 车轮),而是逻辑上的链接(例如整体部分关 系)
学 生
选 择
课 程
2021/3/12
14
2.3 关系
度数
参与关系的实体数量
一元关系 (递归关系)
雇员
模型建立:ERD 数据规范化 面向对象分析中的类图也可以建立数据描述模型
2021/3/12
3
1. 数据模型
概念数据模型(仅仅是概念) 规划
演化的数据模型 维护
分析
概念数据模型(概念+属性) 逻辑数据模型
实现 物理数据模型
设计 规范化的逻辑数据模型
2021/3/12
4
主要内容
1. 数据模型 2. 实体关系模型ERD
课 程
对 ...评 价
考 试
关联实体
实体间建立关系时的副产品
学 生
选 择
课 程
2021/3/12
18
2. ERD表示法
实体 实体
弱实体
关联实体
关系 关系
属性 属性
子类型关系
标识符属性
多值属性
组合属性 导出属性
E1强制参与,E2可选参与 E1最多一个实例参与,E2最多N个实例参与
基数
E1 R
E2
数据模型PPT演示课件

教务管理系统
教学系统主要提供数据维护、选课和信息查询。 其中常见的查询有: 系统中各对象的基本信息查询。 查询指定班、系的学生信息(名单、人数等)。 查询学生的成绩、学分情况。 查询教师授课情况和学生选课情况…等等。
请画出E-R图。
教务管理 E-R图
系 1
包含
N 班级
1 包含
多对多联系(M:N)
对于实体集A中的每一实体,实体集B中有N个实 体(N ≥ 0)与之联系,对于实体集B中每一实体,实 体集A中有M个实体(M ≥ 0)与之联系。
实体联系模型(概念模型的表示方法)
反映实体集合及其联系的结构形式称为实体联 系模型。实体联系模型就是信息模型,它是现 实世界事物及其联系的抽象。
教师有工作证号、姓名、职称、电话等;学生 有学号、姓名、性别、出生年月等;班级有班号、 最低总学分等;系有系代号、系名和系办公室电话 等;课程有课序号、课名、学分、上课时间及名额 等。
每个学生都属于一个班,每个班都属于一个系, 每个教师也都属于一个 系。
接下页
教务管理系统
每个班的班主任都由一名教师担任。 一名教师可以教多门课,一门课可以有几位主 讲老师,但不同老师讲的同一门课其课序号是不同 的(课序号是唯一的)。 一名同学可以选多门课,一门课可被若干同学 选中。一名同学选中的课若已学完,应该记录有相 应成绩。 本单位学生、教师都有重名,工作证号、学号 可以作为标识。
缺点:查询效率低。
面向对象模型 优点:表达能力强 缺点:复杂
关系模型
在关系模型中,数据的逻辑结构就是二维表。 概念单一、清晰,无论是实体,还是实体间的
联系,都用关系来表示,用户易懂易用。 关系模型有严格的数学基础及在此基础上发展
数据需求分析与建模课件

05
模型实现
将物理模型转化为计算机可执行的代码,实现数据的 存储和操作。
04
数据分析方法
统计分析
01数据进行整理、归纳、 总结,并对其分布特征进 行描述。
推论性统计
通过样本数据对总体进行 推断,如假设检验、方差 分析、回归分析等。
时间序列分析
对按时间顺序排列的数据 进行统计分析和预测,如 时间序列回归、季节性分 析等。
数据标准化
将不同量纲的数据进行标准化处理,使不同数据 之间具有可比性和可加性。
03
数据模型基 础
数据模型定 义
数据模型定义
数据模型是对现实世界数据特征 的抽象,它描述了数据的结构、 属性、关系和约束等特征。
数据模型的作用
数据模型是连接现实世界和计算 机世界的桥梁,它使得计算机能 够理解和处理现实世界中的数据。
3. 确定数据需求:根据组织或项 目的目标和现有数据情况,确定 所需的数据项、数据类型、数据 格式和数据频率等。
2. 收集和分析相关数据:通过调 查、访谈和文档审查等方式收集 数据,然后对数据进行清洗、分 类和归纳整理。
1. 明确组织或项目的目标和战略。
4. 制定数据管理计划:根据数据 需求分析结果,制定数据收集、 存储、处理和应用等方面的计划。
强化学习
通过与环境的交互来学习策略,以达到一定的目标。
文本分析
文本分类
将文本分为不同的类别,如垃 圾邮件分类、情感分析等。
文本聚类
将相似的文本聚集成簇,如主 题模型等。
信息抽取
从文本中提取出关键信息,如 命名实体识别、关系抽取等。
文本生成
根据一定的规则生成文本,如 机器翻译、自动摘要等。
05
数据可视化
《金融数据分析与建模全套课件》

何做面板数据分析。
3
计量分析模型
掌握基本回归模型以及如何运用。
量化投资策略建模
量化分析
基于大量数据、统计学原理和机 器学习算法进行交易策略分析。
投资模拟
量化交易
利用量化交易软件进行交易模拟, 实现对各种交易策略的测试和验 证。
经过投资模拟测试后,将交易策 略在实际交易市场中使用。
Bokeh库
掌握Bokeh JavaScrip t库的用 法。
金融统计学基础
1
统计基础
掌握基本概率知识。金融计量学2来自了解金融计量学基本理论。
3
统计工具
熟练掌握R、SAS 等基本统计工具。
金融实证分析
1
金融事件研究
掌握事件研究法并了解样本区间的确定
面板数据分析
2
方法。
理解面板数据的基本概念并熟练掌握如
Python编程基础
Python语法
• 基础语法 • 函数、类 • 模块、包
科学计算
• Numpy • SciPy • Matplotlib
数据操作
• Pandas • Scikit-learn
数据可视化
Matplotlib基础
掌握如何用Matp lotlib 可视 化数据。
Seaborn库
使用Seab orn可视化多变量 关系。
金融数据分析与建模全套 课件
从数据管理到量化投资策略建模,一份全面的金融数据分析与建模课件,让 你轻松驾驭数据,精准把握市场。
全部课程介绍
1.
数据管理与处理
5.
金融实证分析
2.
Python编程基础
6.
量化投资策略建模
3.
数据可视化
数据分析(培训完整)ppt课件

数据安全和隐私保护
数据安全
随着数据价值的不断提升,数据安全问题也变得越来越重要。未来的数据分析将更加注重数据的安全保护,包括 数据的加密、备份、访问控制等方面,确保数据的完整性和安全性。
隐私保护
在数据分析过程中,保护用户隐私是一个重要的伦理问题。未来的数据分析将更加注重隐私保护,通过匿名化、 去标识化等技术手段,保护用户隐私不受侵犯。同时,数据分析人员也需要遵守伦理规范,确保用户隐私得到尊 重和保护。
运营效率等。
数据分析的流程
数据清洗
对数据进行预处理,包括缺失 值处理、异常值处理、数据转 换等。
建模分析
根据分析目的,选择适当的分 析方法和模型进行数据分析。
数据收集
根据分析目的,收集相关的数 据。
数据探索
对数据进行初步分析,了解数 据的分布和特征。
结果解读与报告
将分析结果进行解读,并形成 报告,以便于决策者理解和应 用。
数据集成
将多个数据源的数据进行整合,形成一个统 一的数据集。
数据清洗
缺失值处理
根据实际情况选择填充缺失值的方法 ,如使用均值、中位数、众数等。
异常值处理
通过统计方法、业务逻辑等方式识别 异常值,并采取相应的处理措施。
重复值处理
去除重复值或对重复值进行合并处理 。
格式统一
将不同格式或类型的数据统一为标准 格式,以便于后续分析。
客户细分
通过数据分析将客户群体 细分,以便更好地理解客 户需求并提供定制化服务 。
市场趋势预测
通过分析历史销售数据和 市场趋势,预测未来的市 场需求和销售情况。
产品定位与定价
通过分析市场和竞争环境 ,确定产品的定位和定价 策略。
销售数据分析
数据建模与分析

数据建模与分析随着信息技术的快速发展和广泛应用,大量的数据被生产和积累,如何从这些数据中获得有价值的信息和知识,成为了企业、政府和社会普遍面临的挑战。
数据建模与分析正是解决这个问题的有效手段。
数据建模是指在对真实世界进行抽象的过程中,将关键因素和其相互关系表示成模型的过程。
数据分析则是指运用数据建模方法,对数据进行综合分析和评价的过程。
而数据建模和分析的目的,则是从数据中发现规律、揭示规律背后的原因、预测未来趋势或结果,并为决策提供支持。
数据建模需要从数据的来源和使用等角度出发,充分理解所要表达的数据内容。
最常用的数据建模方法是ER(实体关系模型)建模,它是一种由基本实体和实体之间的关系组成的图形化工具。
在进行ER建模时,应先定义实体之间的关系,然后标识实体和它们之间的关系。
通过这样一系列步骤,就能体现出实体之间的整体结构和互动关系,从而揭示出数据之间的内在联系。
数据分析可以分为探索性分析和描述性分析。
探索性分析的主要目的是发现数据中的规律,帮助分析人员了解数据之间的关系,并为下一步深入分析做好准备。
而描述性分析则是根据大量数据对数据进行汇总、总结和统计,并通过图形化和表格化方式展示数据特征以及关系。
在进行数据建模和分析时,需要运用到多种技术手段,其中最常用的是统计分析和数据挖掘。
统计分析主要通过样本数据对给定群体的属性和趋势进行估计和推断,以达到更好地理解数据和所揭示的规律。
而数据挖掘一般采用机器学习算法,通过寻找数据特征、建立模型和预测未来趋势等方式,揭示出数据中隐藏的规律和信息。
数据建模和分析的应用范围非常广泛,如市场营销、金融、医疗、人工智能等领域。
在市场营销中,可以通过对消费者的相关数据进行分析和建模,预测消费者的购买行为和需要,制定更有针对性的营销策略;在金融领域中,通过对客户的信用评价和风险预测,更好地管理和控制风险;在医疗领域中,可以利用大数据技术对患者和药品的数据进行分析,帮助医生更准确地诊断和治疗疾病;在人工智能领域中,可以通过对自然语言文本和语音数据的建模和分析,实现机器自然语言处理和语音识别。
数据分析(培训完整)ppt课件(精)

01
02
Python
一种流行的编程语言,提供丰富的数 据处理和分析库,如pandas、 numpy等。
03
R语言
一种专门为数据分析和统计计算设计 的编程语言,提供强大的数据处理和 可视化功能。
05
04
SQL
一种用于管理和查询关系型数据库的 标准语言,适用于大规模数据的处理 和分析。
数据收集与预处理
分析方法
运用统计学和机器学习 算法,构建风险评分模 型,对客户进行分类和
预测。
实战步骤
数据探索与预处理、特 征选择、模型构建与验 证、模型部署与监控。
案例三:医疗健康领域的数据挖掘应用
01
02
03
04
数据来源
医疗电子病历、健康监测数据 、生物医学文献等。
分析目标
挖掘疾病与症状之间的关联规 则,辅助医生进行疾病诊断和
分析方法
采用数据挖掘和机器学习技术 ,对用户行为数据进行清洗、 转换和建模,提取有用特征并 训练模型。
实战步骤
数据预处理、特征提取、模型 训练与评估、结果可视化与解
读。
案例二:金融风险控制模型构建
数据来源
银行信贷数据、征信数 据、第三方数据等。
分析目标
识别潜在风险客户,预 测客户违约可能性,为
信贷决策提供支持。
数据地图
将数据与地理空间信息相结合,通过地图形式展 示数据的空间分布和特征。
数据动画
利用动画技术动态展示数据的变化过程,增强数 据的直观性和易理解性。
数据挖掘与机器学
04
习
数据挖掘的基本概念
数据挖掘定义
从大量数据中提取出有用信息和知识的过程。
数据挖掘任务
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
系统分析与设计(课件)
主讲:郝晓玲 Hxling@
1
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-1-
第8讲 数据分析与建模
本章主要内容
8.1 8.2 8.3 8.4 8.5 8.6 数据建模简介 数据建模的系统概念 逻辑数据建模过程 如何构造数据模型 分析数据模型 将数据需求映射到地点
主键
Dorm Smith Jones Residence Director Andrea Fernandez Daniel Abidjan
外键 Duplicated from primary key of Major entity (not unique)
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第8讲 数据分析与建模
MEMO DATE TIME YES/NO VALUE SET IMAGE
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第8讲 数据分析与建模
8.2.2 属性
Domain 域 – 是属性的一个参数,定义了这个属性可以取的合法值。
表8-2 数据类型 NUMBER 域 对于整数,指定范围:{最小-最大} 对于实数,指定范围和精度:{精度最小值-精度最大值} 逻辑数据类型的有代表性的域 例子 {10-99} {1.000-799.999}
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第8讲 数据分析与建模
8.2.2 属性
Data type 数据类型 – 是属性的一个参数,定义了这个属性中可以存储什么类型 的数据。
表8-1 逻辑数据类型 NUMBER TEXT 逻辑业务含义 任何数、实数或整数。 一个字符串,包括数字。当数字包含在TEXT属性中时,意味着我们不希望进行那些数字的 算术或比较运算。 同TEXT一样,但具有不确定的大小。某些业务系统要求能够附加潜在的长注解信息到一个 给定的数据库记录中 任何格式的日期 任何格式的时间 只能取这两个值中的一个值的属性 一个有限值集合。在大多数情况下,应该建立一个编码方案 (例如, FR=Freshman, SO=Sophomore, JR=Junior, SR=Senior). 任何图形或图像。 属性的有代表性的逻辑数据类型
–子实体被称为弱实体。
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第8讲 数据分析与建模
8.2.3 关系
弱实体和非确定性关系的符号表示
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第8讲 数据分析与建模
8.2.3 关系
用一个关联实体分解 非特定关系
Nonspecific relationship 非特定关 系 – 是一个实体的多个 实例同另一个实体的多 个实例相关联的关系, 也称为多对多关系。 非特定关系可以被分解 为两个一对多关系。每 个实体都成为一个父实 体,一个新的关联实体 被引入作为每个实体的 子实体
Primary key 主键 – 是最常被用来唯一地确定一个实 体实例的候选键。Alternate key 替代键 – 是没有被 选中作为主键的任何候选键。
子集准则Subsetting criteria ——是一个属性(或组合 属性),其有限的取值范围把所有的实体实例分成了有 用的子集。这有时也称为反向条目。
Text(30) MMDDYYYY MMYYYY
HHMMT HHMM {YES, NO} {ON, OFF} {M=Male F=Female}
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第8讲 数据分析与建模
8.2.2 属性
Default value 默认值 – 是如果用户没有指定值的话将被记录 的值。
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第8讲 数据分析与建模
8.1数据建模简介
Data modeling 数据建模– 是一种组织和记录系统的数据的技术,有时被称 为数据库建模。 Entity relationship diagram (ERD) 实体关系图(ERD) – 是一种利用符 号记法按照数据描述的实体和关系来刻画数据的数据模型。
Student
Is being studied by
is enrolled in
Curriculum
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第8讲 数据分析与建模
8.2.3 关系
基数符号:
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第8讲 数据分析与建模
8.2.3 关系
度数Degree——是参与那个关系的实体数量。 关系存在于两个实体之间称为二维关系。 关系也可以存在于同一实体的不同实例之间,我们称之为递归关系。 关系还可以存在于两个以上不同实体之间,这种关系有时被称为N维 关系。
Student
Is being studied by
is enrolled in
Curriculum
13
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第8讲 数据分析与建模
8.2.3 关系
Cardinality 基数 – 定义了一个实体相对于另一个关联实体的某个具体值的最小 和最大具体值数量。
bidirectional
属性允许的默认值
例子 0 1.00 NONE NULL REQUIRED NOT NULL
Required or NOT NULL
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第8讲 数据分析与建模
8.2.2 属性
Key 键 – 是一个属性(或一组属性),它们对每个实 体实例具有唯一的值。它有时也被称为标识符。 Concatenated key 复合键 – 是唯一地标识实体的一个 实例的一组属性。同义词包括组合键和合成健。 Candidate key 候选键 – 是一组可以作为一个实体的 主键的键。它有时被称为候选标识符。
8.2.3 关系
Nonidentifying relationship 非确定性关系 – 是每个参与关系的 实体都有各自的独立主键的关系 –不共享主键属性 –实体被称为独立实体(强实体)
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第8讲 数据分析与建模
8.2.3 关系
Identifying relationship 确定性关系 – 是父实体贡献其主键成为 子实体的主键的一部分的关系
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第8讲 数据分析与建模
8.2.3 关系
Associative entity 关 联实体 – 是一个从多个其他实体继 承其主键的实体。其复合 键的每个部分指向每个连 接实体的一个且仅一个实 例。
关联实体
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第8讲 数据分析与建模
8.2.3 关系
Foreign key 外键 – 是一个实体的主键,它被贡献给(复 制到)另一个实体以确定一个关系实例. 外键总是与另一个实体的主键匹配 获得外键的实体为子实体 贡献主键的实体是父实体
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第8讲 数据分析与建模
8.2.3 关系
主键
Student ID 2144 3122 3843 9844 2837 2293 Last Name Arnold Taylor Simmons Macy Leath Wrench First Name Betty John Lisa Bill Heather Tim Smith Jones Dorm Smith Jones Smith
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第8讲 数据分析与建模
表8-3
默认值 A legal value from the domain NONE or NULL 解释 For an instance of the attribute, if the user does not specify a value, then use this value. For an instance of the attribute, if the user does not specify a value, then leave it blank. For an instance of the attribute, require that the user enter a legal value from the domain. (This is used when no value in the domain is common enough to be a default but some value must be entered.)
Concepts 概念: 账号、时间段、债券、课程、基金、资格、股票
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6
第8讲 数据分析与建模
8.2.1 实体
实体实例 Entity instance——实体的具体值
Entity 实体
Student ID 2144 3122 3843
Last Name Arnold Taylor Simmons Macy Leath Wrench
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第8讲 数据分析与建模
8.1数据建模简介
实体关系图(ERD)
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第8讲 数据分析与建模
8.2数据建模概念
8.2.1 8.2.2 8.2.3
实体
属性
关系
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第8讲 数据分析与建模