数据分析与挖掘技术应用手册（数据分析行业）.docVIP

数据分析与挖掘技术应用手册（数据分析行业）

TOC\o1-2\h\u31442第一章数据分析基础 3

291431.1数据采集与预处理 3

37031.1.1数据采集 3

282181.1.2数据预处理 4

158651.2数据可视化与摸索性数据分析 4

45701.2.1数据可视化 4

236301.2.2摸索性数据分析 4

154471.3数据质量评估与清洗 4

268741.3.1数据质量评估 4

71761.3.2数据清洗 5

14957第二章统计分析与建模 5

208032.1描述性统计分析 5

114262.1.1数据描述 5

64142.1.2数据可视化 5

321552.2假设检验与推断 6

87582.2.1假设检验 6

37342.2.2参数估计 6

20632.3相关性分析与回归分析 6

144032.3.1相关性分析 6

21752.3.2回归分析 6

4408第三章机器学习算法 7

304523.1监督学习算法 7

167593.1.1定义及分类 7

154803.1.2回归算法 7

48103.1.3分类算法 7

299563.2无监督学习算法 8

115733.2.1定义及分类 8

319293.2.2聚类算法 8

101983.2.3降维算法 8

50443.2.4关联规则学习算法 8

66333.3强化学习算法 9

137083.3.1定义及分类 9

299013.3.2基于值函数的方法 9

270723.3.3基于策略的方法 9

305163.3.4模型驱动的方法 9

15521第四章数据挖掘技术与策略 10

191824.1关联规则挖掘 10

195784.1.1支持度与置信度 10

107324.1.2Apriori算法 10

299554.1.3关联规则挖掘的应用 10

31774.2聚类分析 10

131544.2.1聚类算法类型 10

126444.2.2聚类分析的应用 11

284914.3分类与预测 11

71094.3.1决策树 11

312244.3.2支持向量机 11

127814.3.3神经网络 11

230604.3.4分类与预测的应用 11

23167第五章数据仓库与大数据技术 11

296465.1数据仓库设计与实现 11

22045.1.1数据仓库设计原则 12

221905.1.2数据仓库实现技术 12

314765.2大数据平台与技术 12

17615.2.1大数据存储技术 12

195345.2.2大数据处理技术 12

15595.2.3大数据分析和挖掘技术 13

106245.3分布式存储与计算 13

164255.3.1分布式存储 13

245545.3.2分布式计算 13

25126第六章数据分析与挖掘工具与应用 13

207126.1Python数据分析库 13

57436.1.1NumPy库 13

312066.1.2Pandas库 14

140906.1.3Matplotlib库 14

322456.2R语言数据分析应用 14

203196.2.1数据导入与导出 14

176776.2.2数据清洗 14

207236.2.3数据分析 14

98266.3商业智能工具 15

150706.3.1Tableau 15

323836.3.2PowerBI 15

128156.3.3Looker 15

22265第七章数据安全与隐私保护 16

144947.1数据加密与脱敏 16

135617.1.1数据加密技术 16

257847.1.2数据脱敏技术 16

33207.2数据访问控制 16

153437.2.1访问控制策略 17

34147.2.2访问控制实施 17

158527.3数据合规与法规 17

160577.3.1数据合规要求 17

168567.3.2数据合规实施 17

12374第八章数据分析与挖掘在行业应用 18

92138.1金融行业应用 18

224188.