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常见行业数据分析工具使用指南

TOC\o1-2\h\u21859第一章常用数据分析工具概述 3

32511.1数据分析工具的分类 3

228921.2数据分析工具的选择标准 3

10547第二章Excel数据分析 4

118382.1数据整理与清洗 4

162342.1.1数据录入与导入 4

293562.1.2数据排序与筛选 4

34602.1.3数据清洗 4

92952.2数据可视化 5

231472.2.1图表类型及选择 5

305472.2.2图表创建与编辑 5

58442.2.3数据透视表 5

311842.3公式与函数应用 5

245302.3.1常用公式与函数 5

180762.3.2逻辑函数与应用 5

140162.3.3数组公式与高级应用 5

27643第三章Python数据分析 5

86473.1Python环境搭建与库安装 5

32323.1.1Python环境搭建 5

167153.1.2库安装 6

137833.2数据处理与清洗 6

25603.2.1数据导入与导出 6

316923.2.2数据清洗 7

42233.3数据可视化与报表 7

136493.3.1数据可视化 7

313683.3.2报表 8

14993第四章R语言数据分析 8

29044.1R语言环境搭建 8

262544.1.1安装R语言 8

111994.1.2配置R语言环境 8

228774.2数据读取与处理 9

50854.2.1数据读取 9

106244.2.2数据处理 9

111714.3数据可视化与模型分析 9

258034.3.1数据可视化 9

83364.3.2模型分析 10

1463第五章SQL数据分析 10

251655.1SQL基础语法 10

266475.1.1数据定义语言（DDL） 10

12885.1.2数据操纵语言（DML） 10

246985.1.3数据控制语言（DCL） 11

163185.2数据查询与操作 11

296525.2.1SELECT语句 11

117415.2.2数据过滤 11

228075.2.3数据聚合 11

304285.3数据库管理与应用 11

319695.3.1数据库设计 12

214445.3.2数据库维护 12

162475.3.3数据库安全 12

270645.3.4数据库应用 12

10137第六章BI工具数据分析 12

271316.1BI工具概述 12

227736.2数据连接与处理 12

110266.2.1数据连接 13

213226.2.2数据处理 13

194326.3数据可视化与报表制作 13

264806.3.1数据可视化 13

146236.3.2报表制作 13

31208第七章时间序列数据分析 14

281577.1时间序列数据概述 14

98877.2时间序列分析方法 14

218987.3时间序列预测模型 14

14339第八章聚类分析 16

55988.1聚类分析概述 16

132218.2常用聚类算法 16

78648.2.1Kmeans算法 16

43438.2.2层次聚类算法 16

240068.2.3密度聚类算法 16

48388.3聚类分析应用案例 17

200488.3.1市场细分 17

172518.3.2客户分类 17

18318.3.3文本挖掘 17

184568.3.4基因数据分析 17

16635第九章主成分分析 17

168609.1主成分分析概述 17

247209.2主成分分析方法 17

134699.2.1数据标准化 18

111129.2.2计算协方差矩阵 18

91869.2.3计算特征值和特征向量 18

171089.2.4选择主成分 18

123049.2.5主成分得分计算 18

83409.3主成分分析应用案例 18

8978第十章决策树分析 19

2698510.1决策树概述 19

387010.2决策树构建与剪枝 19

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