数据分析与优化作业指导书.docVIP

数据分析与优化作业指导书

TOC\o1-2\h\u17544第一章数据采集与预处理 3

168481.1数据来源与采集方法 3

245571.1.1数据来源 3

70791.1.2数据采集方法 3

241841.2数据清洗与预处理 4

193191.2.1数据清洗 4

240201.2.2数据预处理 4

28067第二章数据可视化与分析 4

124622.1数据可视化工具与技巧 5

313832.1.1数据可视化概述 5

257142.1.2常用数据可视化工具 5

35962.1.3数据可视化技巧 5

250682.2数据分析方法概述 5

86312.2.1数据分析方法分类 5

265662.2.2数据分析方法选择 6

77312.3常见数据分析模型 6

220892.3.1线性回归模型 6

318392.3.2逻辑回归模型 6

158142.3.3决策树模型 6

170342.3.4随机森林模型 6

280392.3.5Kmeans聚类模型 6

174412.3.6主成分分析（PCA） 7

28496第三章描述性统计分析 7

327053.1基本统计量分析 7

316503.1.1均值（Mean） 7

58463.1.2中位数（Median） 7

54753.1.3众数（Mode） 7

294863.1.4方差（Variance） 7

121973.1.5标准差（StandardDeviation） 7

46503.2频率分布与概率分布 8

57753.2.1频率分布 8

272503.2.2概率分布 8

237453.2.2.1离散型概率分布 8

185233.2.2.2连续型概率分布 8

226983.3相关性与回归分析 8

77703.3.1相关性分析 8

229443.3.1.1皮尔逊相关系数 8

292453.3.1.2斯皮尔曼等级相关系数 9

150453.3.2回归分析 9

53793.3.2.1线性回归 9

27127第四章假设检验与推断性统计分析 9

6424.1假设检验的基本概念 9

274864.1.1定义与目的 9

284824.1.2原假设与备择假设 9

262034.1.3显著性水平与P值 9

323124.2单样本与双样本假设检验 10

283764.2.1单样本假设检验 10

95384.2.2双样本假设检验 10

57174.2.3检验方法的选择 10

160194.3非参数检验方法 10

271764.3.1非参数检验的定义与特点 10

303194.3.2常见非参数检验方法 10

288564.3.3非参数检验的适用场景 10

32749第五章时间序列分析与预测 11

14885.1时间序列的基本概念 11

42435.2时间序列的平稳性检验 11

138745.3时间序列预测方法 12

25099第六章聚类分析与数据挖掘 12

320176.1聚类分析的基本概念 12

128636.2常见聚类算法 13

66906.3聚类分析在数据挖掘中的应用 13

15778第七章关联规则挖掘与推荐系统 14

116127.1关联规则挖掘的基本概念 14

195657.1.1定义及背景 14

280737.1.2关联规则挖掘的主要任务 14

294657.1.3关联规则的评估指标 14

148597.2Apriori算法与FPgrowth算法 14

264677.2.1Apriori算法 14

2607.2.2FPgrowth算法 14

57777.2.3算法对比与优化 14

62227.3推荐系统的原理与应用 15

201877.3.1定义及分类 15

120577.3.2推荐系统的原理 15

74597.3.3推荐系统的应用 15

5992第八章数据仓库与数据挖掘 15

187848.1数据仓库的基本概念 15

182558.1.1定义与特征 15

285208.1.2数据仓库的构成 16

146198.1.3数据仓库的分类 16

243158.2数据仓库的构