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数据分析方法与实践实战指南

TOC\o1-2\h\u25377第一章数据分析方法概述 3

283331.1数据分析的定义与意义 3

210571.1.1数据分析的定义 3

85241.1.2数据分析的意义 4

249671.2数据分析的基本流程 4

22281.2.1数据收集 4

193931.2.2数据整理 4

185081.2.3数据预处理 4

295121.2.4数据分析 4

315931.2.5结果解释与应用 4

181641.3数据分析的主要方法 4

314821.3.1描述性分析 4

50281.3.2摸索性分析 5

3521.3.3推断性分析 5

202731.3.4预测性分析 5

97661.3.5优化分析 5

4028第二章数据收集与预处理 5

144682.1数据收集的方法与技巧 5

150402.1.1数据来源及分类 5

304032.1.2数据收集方法 5

44232.1.3数据收集技巧 6

209932.2数据清洗与异常值处理 6

110602.2.1数据清洗目的 6

104752.2.2数据清洗方法 6

167742.2.3异常值处理 6

310732.3数据转换与整合 6

266182.3.1数据转换 6

184672.3.2数据整合 6

6266第三章描述性统计分析 7

140683.1常用统计量及其意义 7

182273.1.1平均数（Mean） 7

176313.1.2中位数（Median） 7

113483.1.3众数（Mode） 7

208543.1.4标准差（StandardDeviation） 7

63353.1.5方差（Variance） 7

8413.2数据分布与可视化 7

54213.2.1直方图（Histogram） 7

294203.2.2箱线图（Boxplot） 8

183303.2.3散点图（ScatterPlot） 8

182383.3描述性统计图表的制作 8

145833.3.1收集数据 8

53273.3.2数据预处理 8

95803.3.3选择合适的统计量 8

86013.3.4制作图表 8

50443.3.5分析图表 8

30572第四章假设检验与推断分析 8

52114.1假设检验的基本原理 8

170774.2常见的假设检验方法 8

204544.3假设检验的步骤与实例分析 9

1037910.5,11.2,12.0,11.8,10.9,12.5,11.6,10.8,12.3,11.1 9

804第五章关联性分析 9

220615.1关联性分析的定义与类型 10

172225.2相关系数的计算与应用 10

238875.3关联性分析的实例演示 10

28522第六章聚类分析 11

194306.1聚类分析的基本概念 11

91446.1.1定义 11

90536.1.2聚类分析的目的 11

251666.1.3聚类分析的评估指标 11

128806.2常见的聚类算法介绍 12

21756.2.1Kmeans算法 12

115846.2.2层次聚类算法 12

69756.2.3DBSCAN算法 12

15126.2.4GMM算法 12

29896.3聚类分析的实践应用 12

158856.3.1数据预处理 12

238276.3.2算法选择与参数设置 12

66586.3.3聚类结果分析 12

81586.3.4聚类应用案例 12

30786第七章主成分分析 13

44397.1主成分分析的基本原理 13

324537.2主成分分析的步骤与方法 13

281987.3主成分分析的实例分析 14

5108第八章时间序列分析 14

137968.1时间序列的基本概念 14

21678.1.1时间序列的组成 14

205528.1.2时间序列的分类 15

164268.1.3时间序列分析指标 15

186118.2时间序列的平稳性与白噪声检验 15

235478.2.1平稳性检验 15

151458.2.