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数据分析与商业洞察实战操作指导

TOC\o1-2\h\u23830第一章数据分析基础 3

138131.1数据收集与预处理 3

12321.1.1数据收集概述 3

309241.1.2数据来源及分类 3

297941.1.3数据预处理方法 3

203381.2数据可视化技巧 4

60141.2.1数据可视化概述 4

111541.2.2常见数据可视化图表 4

7341.2.3数据可视化技巧与实践 4

311881.3数据分析方法概述 4

143541.3.1描述性分析 4

17681.3.2摸索性分析 4

258311.3.3预测性分析 4

301691.3.4诊断性分析 4

253121.3.5优化性分析 5

6687第二章数据清洗与质控 5

80882.1数据清洗策略 5

232962.1.1空值处理 5

74242.1.2异常值处理 5

131232.1.3数据标准化 5

288962.1.4数据转换 5

141532.2数据完整性检查 6

94712.2.1字段完整性 6

74202.2.2记录完整性 6

96882.2.3数据范围完整性 6

236122.3数据一致性验证 6

71242.3.1字段一致性 6

296182.3.2记录一致性 7

110922.3.3数据集一致性 7

32044第三章数据挖掘与特征工程 7

148703.1数据挖掘方法介绍 7

220043.1.1定义与分类 7

32573.1.2常见数据挖掘算法 7

7013.2特征工程技巧 8

259643.2.1特征选择 8

297233.2.2特征提取 8

217743.2.3特征转换 8

142443.3模型评估与优化 8

149163.3.1评估指标 8

171943.3.2调整超参数 9

16213.3.3模型融合 9

12974第四章商业智能工具应用 9

240084.1商业智能概述 9

222654.2常用商业智能工具 10

69394.3商业智能报告制作 10

8708第五章时间序列分析 11

112775.1时间序列分析方法 11

101315.2时间序列预测模型 11

179985.3时间序列数据可视化 12

23469第六章聚类分析与应用 12

57746.1聚类分析方法 12

178846.1.1K均值聚类 12

259356.1.2层次聚类 12

223566.1.3密度聚类 13

181386.1.4高斯混合模型 13

172716.2聚类应用场景 13

226006.2.1客户分群 13

300286.2.2商品推荐 13

229216.2.3文本分类 13

209666.2.4基因数据分析 13

135046.3聚类结果评估 13

140336.3.1轮廓系数 13

177806.3.2同质性 14

237956.3.3调整兰德指数 14

16446.3.4互信息 14

19345第七章关联规则挖掘 14

171907.1关联规则挖掘方法 14

92957.1.1基本概念 14

46807.1.2Apriori算法 14

62517.1.3FPgrowth算法 15

185737.2关联规则应用案例 15

62667.2.1超市购物篮分析 15

204557.2.2电子商务推荐系统 15

70307.2.3银行客户关系管理 15

278937.3关联规则优化策略 15

324827.3.1减少计算量 15

33357.3.2提高算法并行性 15

208057.3.3优化关联规则质量 16

18744第八章文本分析与情感挖掘 16

85278.1文本预处理方法 16

285218.2情感分析技术 16

326178.3文本挖掘应用案例 17

10286第九章机器学习在商业分析中的应用 17

31989.1机器学习算法概述 17

186569.1.1定义与分类 18

21049.1.2监督学习 18

70199.1.3无监督学习