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数据分析和报告制作作业指导书

第一章数据收集与预处理3

1.1数据收集方法3

1.1.1数据来源3

1.1.2数据收集工具与技术4

1.1.3数据收集流程4

1.2数据清洗与整理4

1.2.1数据清洗4

1.2.2数据整理4

第二章描述性统计分析5

2.1数据可视化5

2.1.1概述5

2.1.2常见数据可视化方法5

2.1.3数据可视化工具5

2.2常见统计量度5

2.2.1概述6

2.2.2描述数据中心的统计量度6

2.2.3描述数据离散程度的统计量度6

2.2.4描述数据分布形状的统计量度6

2.3数据分布与趋势6

2.3.1概述6

2.3.2数据分布分析6

2.3.3数据趋势分析6

第三章假设检验与推断性统计分析7

3.1假设检验概述7

3.1.1定义及作用7

3.1.2基本原理7

3.1.3假设检验类型7

3.2常见假设检验方法7

3.2.1t检验7

3.2.2F检验7

3.2.3卡方检验7

3.2.4秩和检验8

3.3结果解释与推断8

3.3.1检验统计量8

3.3.2p值8

3.3.3检验结果判断8

3.3.4推断总体特征8

第四章相关性分析与回归分析8

4.1相关性分析8

4.1.1相关系数8

4.1.2相关系数的计算方法9

4.1.3相关系数的检验9

4.2回归分析9

4.2.1线性回归9

4.2.2多元回归9

4.2.3回归系数的估计9

4.3模型评估与优化9

4.3.1模型评估指标9

4.3.2模型优化方法10

第五章时间序列分析10

5.1时间序列基本概念10

5.1.1定义10

5.1.2时间序列的组成要素10

5.1.3时间序列的类型10

5.2时间序列预测方法11

5.2.1平稳时间序列预测方法11

5.2.2非平稳时间序列预测方法11

5.3时间序列分析应用11

5.3.1经济领域11

5.3.2社会领域11

5.3.3企业管理12

第六章主成分分析与因子分析12

6.1主成分分析12

6.1.1概述12

6.1.2分析步骤12

6.1.3应用实例12

6.2因子分析13

6.2.1概述13

6.2.2分析步骤13

6.2.3应用实例13

6.3结果解释与应用14

6.3.1结果解释14

6.3.2应用14

第七章聚类分析14

7.1聚类分析概述14

7.1.1定义与目的14

7.1.2聚类分析的特点15

7.2常见聚类方法15

7.2.1层次聚类方法15

7.2.2Kmeans聚类方法15

7.2.3密度聚类方法15

7.2.4基于网格的聚类方法15

7.3聚类结果评估与应用15

7.3.1聚类结果评估指标15

7.3.2聚类结果应用16

第八章决策树与随机森林16

8.1决策树基本原理16

8.1.1定义及分类16

8.1.2构建决策树16

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