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数据分析与市场预测作业指导书

TOC\o1-2\h\u8669第一章数据收集与预处理 2

222061.1数据来源与收集方法 2

103641.1.1数据来源 2

3991.1.2数据收集方法 3

279361.2数据清洗与整理 3

248301.2.1数据清洗 3

207031.2.2数据整理 3

44141.3数据质量评估 3

22521.3.1完整性评估 3

322791.3.2准确性评估 4

144671.3.3一致性评估 4

286121.3.4时效性评估 4

13860第二章描述性统计分析 4

326512.1频数与频率分析 4

273802.2数据可视化 4

149222.3统计量计算 5

7748第三章假设检验与推断性统计分析 5

103273.1假设检验的基本概念 5

92903.2常见的假设检验方法 5

279973.3结果的解释与应用 6

30994第四章关联性分析 7

20754.1皮尔逊相关系数 7

204064.2斯皮尔曼等级相关 7

146464.3偏相关分析 8

8306第五章时间序列分析 8

44745.1时间序列的基本概念 8

215945.2时间序列的平稳性检验 8

274545.3时间序列预测模型 9

25529第六章因子分析 10

93106.1因子分析的基本概念 10

43056.2主成分分析 10

121336.3因子载荷矩阵的估计 11

24530第七章聚类分析 11

169607.1聚类分析的基本概念 11

141467.2常见的聚类方法 11

238197.2.1Kmeans聚类 11

41467.2.2层次聚类 12

123957.2.3密度聚类 12

162727.2.4谱聚类 12

195897.3聚类结果的评估与优化 12

325247.3.1轮廓系数 12

268087.3.2同质性、一致性、Vmeasure 12

162847.3.3聚类优化方法 12

30756第八章判别分析 13

276818.1判别分析的基本概念 13

306838.2常见的判别方法 13

72448.3判别效果的评估 14

7178第九章回归分析 14

188989.1线性回归模型 14

73949.1.1概述 14

92559.1.2一元线性回归模型 14

30549.1.3多元线性回归模型 14

79419.1.4模型估计与检验 15

319829.2多元线性回归 15

313169.2.1概述 15

262879.2.2多元线性回归模型的建立 15

138699.2.3多元线性回归模型的诊断 15

8859.2.4多元线性回归模型的应用 15

153709.3非线性回归模型 15

301979.3.1概述 15

36829.3.2常见非线性回归模型 15

243149.3.3非线性回归模型的估计与检验 15

67279.3.4非线性回归模型的应用 16

12566第十章市场预测 16

2527110.1预测方法概述 16

1513110.2时间序列预测 16

1530110.3因子分析预测 16

2642210.4回归分析预测 16

第一章数据收集与预处理

1.1数据来源与收集方法

在数据分析与市场预测作业中，数据的质量与完整性是的。我们需要明确数据的来源与收集方法，以保证后续分析的准确性和有效性。

1.1.1数据来源

本作业所涉及的数据主要来源于以下几个方面：

（1）公开数据：包括国家统计局、行业报告、部门等发布的公开统计数据。

（2）企业内部数据：来源于企业内部的生产、销售、财务等部门的业务数据。

（3）第三方数据：包括互联网爬虫、数据服务提供商等渠道获取的数据。

1.1.2数据收集方法

（1）直接收集：通过企业内部系统、官方网站、API接口等途径直接获取数据。

（2）间接收集：通过问卷调查、访谈、观察等方式收集数据。

（3）数据整合：将来自不同来源的数据进行整合，形成完整的数据集。

1.2数据清洗与整理

在收集到原始数据后，我们需要对数据进行清洗与整理，以便后续的分析和处理。

1.2.1数据清洗

数据清洗主要包括以下几个方面