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数据分析基础入门指南

TOC\o1-2\h\u19294第1章数据分析概述 4

203791.1数据分析的定义与意义 4

32841.2数据分析的应用领域 4

67961.3数据分析的基本步骤 5

30635第2章数据采集与清洗 5

26002.1数据采集方法 5

243392.1.1手动采集 5

238982.1.2网络爬虫 5

176312.1.3数据接口 5

68992.1.4公开数据集 5

60742.2数据清洗的重要性 6

300942.2.1提高数据质量 6

112732.2.2提高分析效率 6

295382.2.3降低分析成本 6

33012.2.4避免错误决策 6

86732.3数据清洗的基本技巧 6

281102.3.1数据去重 6

69342.3.2数据补全 6

28202.3.3数据纠正 6

48902.3.4数据筛选 6

301262.3.5数据转换 6

56622.3.6数据规范 6

29240第3章数据类型与预处理 7

91803.1数据类型概述 7

6493.2数据转换与规范化 7

315943.3缺失值处理方法 7

17152第4章描述性统计分析 8

170904.1频数与频率分布 8

144334.1.1频数分布 8

203544.1.2频率分布 8

240844.2集中趋势分析 8

170704.2.1均值 9

326094.2.2中位数 9

305844.2.3众数 9

316334.3离散程度分析 9

13734.3.1标准差 9

215344.3.2方差 9

225544.3.3四分位距 9

75114.4数据可视化 9

133754.4.1条形图 9

279344.4.2直方图 10

300614.4.3折线图 10

175第5章概率论与数理统计基础 10

316225.1概率论基本概念 10

229355.1.1随机试验与样本空间 10

98155.1.2随机事件及其运算 10

212985.1.3概率的定义与性质 10

316135.1.4条件概率与贝叶斯定理 10

321205.2随机变量及其分布 10

124445.2.1随机变量的概念 10

120065.2.2离散型随机变量及其分布律 10

256285.2.3连续型随机变量及其概率密度 11

37575.2.4常见随机变量分布 11

248445.3假设检验与置信区间 11

86175.3.1假设检验的基本概念 11

283775.3.2单样本假设检验 11

306235.3.3双样本假设检验 11

296905.3.4置信区间的概念与计算 11

173635.3.5常见置信区间的计算 11

10944第6章相关分析与回归分析 11

171476.1相关分析 11

250716.1.1相关性的概念 11

87276.1.2皮尔逊相关系数 11

201666.1.3斯皮尔曼等级相关系数 12

298776.1.4相关分析的局限 12

257606.2线性回归分析 12

324266.2.1线性回归模型基础 12

16276.2.2线性回归的假设 12

297726.2.3回归模型的诊断 12

184626.2.4多元线性回归 12

116876.3非线性回归分析 12

277106.3.1非线性回归模型 12

277276.3.2非线性回归方法 12

236296.3.3非线性回归模型的选择与评估 12

42756.3.4非线性回归的挑战与策略 13

10133第7章时间序列分析 13

171847.1时间序列的基本概念 13

68077.1.1时间序列的定义 13

301737.1.2时间序列的类型 13

243817.1.3时间序列的应用 13

43447.2平稳性与白噪声过程 13

214737.2.1平稳性 14

240077.2.2白噪声过程 14

305597.3自相关函数与偏自相关函数 14

141237.3.1自相关函数 14

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