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数据统计分析实践操作指南

第一章绪论3

1.1统计分析概述3

1.2数据统计分析的目的与意义4

1.2.1数据统计分析的目的4

1.2.2数据统计分析的意义4

第二章数据收集与预处理4

2.1数据收集方法4

2.1.1文献调研4

2.1.2实地调查5

2.1.3网络调查5

2.1.4数据共享与交换5

2.2数据清洗5

2.2.1数据完整性检查5

2.2.2数据类型转换5

2.2.3数据标准化5

2.2.4数据去重5

2.3数据整合与转换5

2.3.1数据整合6

2.3.2数据转换6

2.3.3数据汇总6

2.3.4数据存储6

第三章描述性统计分析6

3.1常用统计指标6

3.1.1平均数（Mean）6

3.1.2中位数（Median）6

3.1.3众数（Mode）6

3.1.4标准差（StandardDeviation）6

3.1.5方差（Variance）6

3.2数据可视化7

3.2.1条形图（BarChart）7

3.2.2直方图（Histogram）7

3.2.3折线图（LineChart）7

3.2.4散点图（ScatterPlot）7

3.2.5饼图（PieChart）7

3.3数据分布特征7

3.3.1偏度（Skewness）7

3.3.2峰度（Kurtosis）7

3.3.3极值（ExtremeValue）8

3.3.4分位数（Quantile）8

第四章假设检验与推断性统计分析8

4.1假设检验原理8

4.2常用假设检验方法8

4.3结果的解释与应用9

第五章方差分析9

5.1方差分析概述9

5.2单因素方差分析9

5.2.1基本概念9

5.2.2分析方法10

5.3多因素方差分析10

5.3.1基本概念10

5.3.2分析方法10

5.3.3多因素方差分析的注意事项11

第六章相关分析与回归分析11

6.1相关分析11

6.1.1概述11

6.1.2相关系数11

6.1.3相关系数的计算与解释11

6.1.4相关系数的检验12

6.2线性回归分析12

6.2.1概述12

6.2.2线性回归模型的建立12

6.2.3回归系数的估计12

6.2.4回归模型的检验12

6.3非线性回归分析12

6.3.1概述12

6.3.2常见的非线性回归模型13

6.3.3非线性回归模型的建立与估计13

6.3.4非线性回归模型的检验13

第七章时间序列分析13

7.1时间序列基本概念13

7.2时间序列分解13

7.3时间序列预测方法14

第八章主成分分析与因子分析14

8.1主成分分析14

8.1.1基本概念14

8.1.2数据预处理15

8.1.3主成分分析步骤15

8.1.4主成分分析的应用15

8.2因子分析15

8.2.1基本概念15

8.2.2数据预处理15

8.2.3因子分析步骤15

8.2.4因子分析的应用16

8.3应用实例16

第九章聚类分