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数据分析和可视化制作作业指导书

TOC\o1-2\h\u3772第一章数据准备与预处理 4

234331.1数据来源与收集 4

231721.1.1数据来源 4

169941.1.2数据收集 4

239481.2数据清洗与整理 4

205271.2.1数据清洗 4

139681.2.2数据整理 4

267591.3数据质量评估 5

898第二章数据分析基础 5

162202.1描述性统计分析 5

182002.1.1频数与频率分布 5

63902.1.2最大值与最小值 5

223592.1.3平均数与中位数 5

293662.1.4极差与标准差 6

14732.1.5偏度与峰度 6

89832.2摸索性数据分析 6

301802.2.1数据清洗 6

129292.2.2数据可视化 6

320792.2.3数据转换 6

317222.2.4数据降维 6

552.2.5数据挖掘 6

233942.3数据分析方法选择 7

62362.3.1数据类型 7

86862.3.2研究目的 7

327422.3.3数据分析方法适用性 7

3602.3.4数据分析方法组合 7

18512第三章数据可视化概述 7

307853.1可视化基本概念 7

260193.1.1定义 7

174843.1.2类型 7

62853.1.3目的 8

238163.2可视化工具介绍 8

220333.2.1常用可视化工具 8

145843.2.2工具选择 8

4903.3可视化设计原则 9

325293.3.1清晰性 9

145513.3.2准确性 9

31433.3.3有效性 9

4707第四章数据可视化制作 9

140074.1常用图表类型及其应用 9

158584.1.1概述 9

171644.1.2柱状图 9

156314.1.3折线图 10

261184.1.4饼图 10

197914.1.5散点图 10

151894.1.6其他图表类型 10

261944.2图表设计与制作流程 10

92484.2.1数据清洗与整理 10

52734.2.2确定图表类型 10

212334.2.3设计图表布局 10

834.2.4选择合适的颜色和样式 10

143034.2.5制作图表 10

100644.2.6调整图表细节 10

223194.3动态数据可视化 11

193764.3.1动态数据源 11

96604.3.2数据处理与更新 11

258834.3.3交互式设计 11

86814.3.4可视化工具与技术 11

42094.3.5功能优化 11

21744第五章数据挖掘与预测 11

67515.1数据挖掘方法 11

19855.1.1概述 11

254035.1.2分类方法 11

40575.1.3回归方法 12

38565.2预测模型构建 12

316595.2.1概述 12

191425.2.2数据预处理 12

255025.2.3模型训练 13

306635.2.4模型验证 13

29885.3模型评估与优化 13

229295.3.1模型评估指标 13

89825.3.2模型优化方法 13

32021第六章时间序列分析 13

68816.1时间序列基本概念 13

40536.1.1定义与分类 13

43266.1.2时间序列的组成 14

197366.2时间序列分析方法 14

319386.2.1描述性分析 14

65836.2.2平稳性检验 14

299306.2.3时间序列建模 14

274676.2.4时间序列预测 15

219286.3时间序列预测 15

158096.3.1指数平滑法 15

84076.3.2自回归模型预测 15

129626.3.3ARIMA模型预测 15

257416.3.4神经网络预测 16

39876.3.5组合预测 16

10270第七章文本数据分析 16

158317.1文本数据预处理 16

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