1. 簡介與目標 在我的資料分析專案中，我進行了全面的分析工作流程，以滿足現代組織對資料驅動決策日益增長的需求。我的主要目標是建立資料庫連接並進行徹底的分析程序以提取有意義的見解。透過實施機器學習演算法和先進的視覺化技術，我開發了一個框架，將原始資料轉換為可操作的情報，從而實現戰略決策過程。我的方法著重於透過系統的資料探索和解釋來提供有形的價值。
2. 專案結構 • 在我的專案工作流程中，我實施了幾個關鍵階段，以確保穩健的資料分析和見解產生： • 首先，我透過 pyodbc 庫建立與基於雲端的 SQL Server 資料庫的安全連接，實作環境變數來維護安全協定。這構成了我的資料提取過程的基礎。 • 資料收集後，我進行徹底的資料處理和清理作業。這一關鍵步驟使我能夠解決缺失值、識別和處理異常值並解決任何資料不一致問題，從而確保後續分析的完整性。 • 在探索性資料分析(EDA) 階段，我產生初始視覺化並計算統計摘要，以揭示資料集中的潛在模式、時間趨勢和顯著相關性。 • 然後，我進入複雜的機器學習和預測建模，利用 sklearn 和補充工具來開發模型，以產生更深入的分析見解。這些模型使我能夠預測新興趨勢或根據專案要求對資料進行分類。 • 最後，我使用plotly 和matplotlib 函式庫建立全面的視覺化和報告。這確保了我的發現能夠透過清晰、互動的視覺呈現有效地傳達給利害關係人 •
3. 技術內容 我採用了一系列全面的技術方法來成功執行這個專案： I. 在初始階段，我透過精心配置的連接字串建立了與 SQL Server 的安全連接，使我能夠提取必要的原始資料。然後，我繼續進行資料整理和探索性資料分析，利用 pandas 和 seaborn 庫建立初始資料框架並產生富有洞察力的視覺化效果。為了提高用戶參與度，我實現了 Plotly 的互動式圖表功能，使利害關係人能夠動態探索所揭示的模式。

二．對於分析部分，我使用 sklearn 的機器學習演算法開發了預測模型，這使我能夠發現傳統描述性統計之外更深入的見解。我的視覺化策略結合了靜態和互動元素——我創建了直方圖、散點圖和熱圖來說明關鍵相關性，同時實現 Plotly 圖表來促進深入的數據探索。可以在以下連結中看到[https://github.com/ndumbe0/LP1-Project-Sprint/blob/d6cff21a04e15c04e890cf9c4f5364e269c0b976/test file.ipynb]

三． 為了確保更廣泛的可訪問性和報告功能，我成功​​地在 Power BI 中複製了這些視覺化效果，為利害關係人提供了一個熟悉且強大的商業智慧平台。 [https://app.powerbi.com/view?r=eyJrIjoiNDFlYjRkMDQtYTVhOC00Nzc4LWJjNjYtZDU5MGQyYWMxNGQ1IiwidCI6IjQ0ODdiNTJmLWYxMTgtggzMC1i63&j]M&J43&MjTA&J43&j]M&J43&j3&J3&J4444]gzMC

結論與建議 透過我的分析，我發現了可以推動我們營運策略改進的重要發現。具體來說： • 透過我的探索性資料分析和建模工作，我確定了可以促進更有針對性的決策的關鍵趨勢。這些見解提供了具體的改進領域，並強調了有希望的成長機會。 • 根據我的結果，我強烈建議增強我們的資料收集方法，因為更高品質的資料將提高模型的準確性。此外，我建議擴展我們的分析方法，納入更複雜的機器學習技術，這可以發現更多有價值的見解。 我的專案證明了實施結構化資料分析方法的至關重要性，涵蓋從安全資料提取到可操作見解的所有內容。我的結論是，尋求利用數據進行決策的組織必須優先考慮對強大的分析工作流程和工具的投資。

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