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数据挖掘与分析教程

TOC\o1-2\h\u17943第1章数据挖掘基础 3

49981.1数据挖掘概述 3

138761.2数据挖掘任务与类型 4

27921.2.1数据挖掘任务 4

321331.2.2数据挖掘类型 4

78581.3数据挖掘流程 4

11917第2章数据预处理 5

188232.1数据清洗 5

273672.1.1概述 5

312492.1.2常见数据清洗方法 5

215412.1.3数据清洗工具与应用 5

191692.2数据集成 5

175932.2.1概述 5

138832.2.2数据集成方法 5

64062.2.3数据集成工具与应用 6

34262.3数据转换 6

209992.3.1概述 6

304942.3.2常见数据转换方法 6

261652.3.3数据转换工具与应用 6

60322.4数据归一化与标准化 6

313742.4.1概述 6

213972.4.2数据归一化方法 6

196952.4.3数据归一化与标准化的应用 6

29761第3章数据挖掘算法 6

87343.1决策树算法 6

213093.2支持向量机算法 7

238583.3聚类算法 7

161393.4关联规则挖掘算法 8

21314第四章数据挖掘工具与应用 8

323884.1Python数据挖掘库 8

177914.1.1NumPy 8

217574.1.2Pandas 8

320354.1.3Scikitlearn 8

135704.1.4Matplotlib和Seaborn 8

81594.2R语言数据挖掘工具 9

321404.2.1dplyr 9

186024.2.2ggplot2 9

158854.2.3caret 9

41324.2.4arules 9

81444.3商业数据挖掘软件 9

186614.3.1IBMSPSSModeler 9

183114.3.2RapidMiner 9

60014.3.3SASEnterpriseMiner 9

225134.3.4Knime 9

2732第5章数据可视化 10

181715.1数据可视化概述 10

166365.2常见数据可视化方法 10

2205.2.1图表类 10

183085.2.2地图类 10

289045.2.3文本类 10

30915.2.4交互式可视化 10

15945.3数据可视化工具 10

163235.3.1Tableau 10

149415.3.2PowerBI 10

141735.3.3Python数据可视化库 11

47705.3.4ECharts 11

327575.3.5Highcharts 11

6342第6章数据仓库与数据挖掘 11

208356.1数据仓库概述 11

281736.2数据仓库设计 11

55036.3数据仓库与数据挖掘的关系 12

29702第7章文本挖掘 13

128787.1文本挖掘概述 13

83317.1.1定义与背景 13

303387.1.2发展历程 13

324547.1.3主要任务 13

171387.2文本预处理 13

115737.2.1文本清洗 13

84507.2.2分词 13

268927.2.3词性标注 13

135807.3文本挖掘算法 14

310757.3.1文本表示 14

136407.3.2文本分类 14

84637.3.3情感分析 14

42967.3.4主题模型 14

133437.4文本挖掘应用 14

39727.4.1舆情监测 14

57067.4.2信息检索 14

152397.4.3知识图谱构建 14

209537.4.4用户画像 14

9399第8章社交网络分析 15

130078.1社交网络概述 15

235188.1.1社交网络的定义与分类 15

287648.1.2社交网络的发展历程 15

99368.1.3社交网络的基本特征 15

324788.2社交网