數據分析實戰45講：深入探索

前言

數據分析已成為現代企業不

可或缺的一環。透過數據分析，企業可以深入了解市場趨勢、優化業務流程、提升客戶滿意度等。本系列課程「數據分析實戰45講」旨在為學員提供全面的數據分析知識和實踐技巧，從基礎概念到高級應用，涵蓋了數據分析的各個方面。

課程大綱

數據分析基礎數據分析的概念 2024 伊拉克 Telegram 用戶庫 與意常用數據分析工具和軟體數據採集與整理方法

統計學原理

描述性統計：集中趨勢、分散度、分佈推

測性統計：抽樣、假設檢驗、置信區間概率論基礎

數據可視化

常用可視化圖表：柱狀圖、折線圖、散點圖、餅圖等 富人人數地址 數據可視化的原則與技巧使用工具進行數據可視化（例如：Excel、Tableau、Python）

1. 數據清洗與處理

   • 缺失值處理：填充、刪除、插值
   • 異常值檢測與處理
   • 數據轉換與標準化

2. 機器學習基礎

3. • 監督學習：分類、迴歸
   • 無監督學習：聚類、降維
   • 強化學習

4. 常見機器學習算法

   • 線性迴歸、邏輯迴歸
   • 決策樹、隨機森林
   • 支持向量機、貝葉斯分類器
   • 神經網絡

5. 模型評估與優化

   • 評估指標：準確率、召回率、F1-score、ROC曲線
   • 過擬合與欠擬合
   • 模型調參與優化

6. 實戰案例

   • 市場分析：客戶細分、需求預測
   • 風險管理：信用評級、欺詐檢測
   • 運營優化：網站優化、廣告投放
   • 人工智能應用：自然語言處理、圖像識別

7. 工具與技術

8. • Python數據分析庫：NumPy、Pandas、Matplotlib、Seaborn
   • R數據分析軟體
   • SQL數據庫操作
   • 雲端數據分析平台（例如：AWS、Azure、Google Cloud Platform）

結語

「數據分析實戰45講」旨在幫助學員掌

握數據分析的基礎知識和實踐技巧。透過課程的學習，學員將能夠從海量的數據中提取有價值的信息，並應用於各種業務場景。無論是從事數據分析相關職業，還是希望提升自身的數據分析能力，本課程都是一個不可錯過的選擇。