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数据分析与挖掘案例分析指南

TOC\o1-2\h\u5425第一章数据分析基础 3

177321.1数据分析概述 3

62461.2数据预处理 3

164771.3数据可视化 4

16916第二章数据挖掘技术 4

304732.1数据挖掘基本概念 4

299672.2常见数据挖掘算法 5

7022.3数据挖掘流程 5

26398第三章聚类分析 6

255143.1聚类分析方法 6

151503.1.1Kmeans聚类算法 6

119263.1.2层次聚类算法 6

5643.1.3密度聚类算法 6

273353.2聚类算法应用案例 7

327613.2.1Kmeans聚类算法应用案例 7

102593.2.2层次聚类算法应用案例 7

152043.2.3密度聚类算法应用案例 7

221533.3聚类分析结果评估 7

240643.3.1类内相似度 7

297823.3.2类间距离 7

176193.3.3聚类稳定性 7

3022第四章关联规则挖掘 7

298854.1关联规则基本概念 8

27524.2关联规则挖掘算法 8

304544.3关联规则挖掘应用案例 8

1414第五章分类与预测 9

16445.1分类方法概述 9

193085.2常见分类算法 9

320055.2.1决策树 9

80285.2.2支持向量机（SVM） 9

102695.2.3朴素贝叶斯 9

161245.2.4随机森林 10

96455.3预测模型建立与评估 10

295943.1数据预处理：对原始数据进行清洗、去重、缺失值处理等，以消除数据中的噪声和异常值。 10

143433.2特征选择：从原始数据中筛选出对分类任务有显著影响的特征，降低数据维度。 10

9213.3模型选择：根据数据特点和分类任务需求，选择合适的分类算法。 10

112703.4模型训练：利用训练样本对分类算法进行训练，得到预测模型。 10

205503.5模型评估：通过交叉验证、留一法等方法评估模型功能，如准确率、召回率、F1值等指标。 10

36153.6模型优化：根据评估结果对模型进行优化，以提高分类效果。 10

28693.7模型部署：将训练好的模型应用于实际场景，进行数据分类。 10

3268第六章时间序列分析 10

19376.1时间序列基本概念 10

68896.2时间序列分析方法 11

38596.3时间序列分析应用案例 11

15281第七章网络分析 12

80517.1网络分析方法概述 12

267667.1.1网络分析的定义 12

236907.1.2网络分析的基本概念 12

198037.1.3网络分析的主要方法 12

93597.2网络分析算法 12

128487.2.1度分布算法 13

243267.2.2中心性算法 13

268897.2.3模块性算法 13

93087.3网络分析应用案例 13

14027.3.1社交网络分析 13

28957.3.2生物网络分析 13

58767.3.3经济网络分析 13

4742第八章文本挖掘 13

88278.1文本挖掘基本概念 13

41108.2文本预处理与特征提取 14

160528.3文本挖掘应用案例 14

7570第九章机器学习在数据分析中的应用 15

35089.1机器学习基本概念 15

285579.1.1定义及发展历程 15

271299.1.2基本原理 15

140189.1.3主要任务 15

21599.2机器学习算法 15

263029.2.1监督学习算法 15

80599.2.2无监督学习算法 15

207929.2.3强化学习算法 15

254279.3机器学习应用案例 15

177919.3.1金融领域 15

271889.3.2医疗领域 16

72619.3.3交通领域 16

243749.3.4互联网领域 16

71969.3.5能源领域 16

24780第十章数据分析与挖掘实战案例 16

1574810.1金融行业数据分析案例 16

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