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数据分析和统计作业指导书

TOC\o1-2\h\u7938第一章绪论 3

315911.1数据分析概述 3

139761.2统计分析基本概念 3

291461.3数据分析流程 4

8137第二章数据收集与预处理 4

174852.1数据收集方法 4

90812.1.1数据来源 4

227132.1.2数据收集方式 5

219832.1.3数据收集工具 5

20942.2数据清洗与整理 5

129772.2.1数据清洗 5

293812.2.2数据整理 5

102042.3数据预处理技巧 6

194722.3.1数据标准化 6

273202.3.2数据归一化 6

112392.3.3数据降维 6

51422.3.4特征工程 6

3784第三章描述性统计分析 6

86113.1频率分布与图表展示 7

189893.1.1条形图 7

121433.1.2饼图 7

72883.1.3直方图 7

47623.2常见统计量度 7

321113.2.1均值 7

16503.2.2中位数 7

151913.2.3众数 7

265083.2.4方差 8

46583.2.5标准差 8

52793.3数据可视化方法 8

55523.3.1散点图 8

28493.3.2折线图 8

194043.3.3箱线图 8

179223.3.4热力图 8

1326第四章假设检验与推断统计 8

222574.1假设检验基本原理 8

106974.2单样本假设检验 9

140914.2.1t检验 9

90464.2.2z检验 9

291714.3双样本假设检验 10

73104.3.1独立样本t检验 10

98814.3.2配对样本t检验 10

17237第五章方差分析 11

294965.1方差分析基本概念 11

279645.2单因素方差分析 11

200565.3多因素方差分析 12

14588第六章相关性分析与回归分析 12

73856.1相关性分析原理 12

237676.1.1概述 12

54536.1.2皮尔逊相关系数 12

43616.1.3斯皮尔曼秩相关系数 13

171986.1.4肯德尔秩相关系数 13

160406.2线性回归分析 13

206556.2.1概述 13

78486.2.2简单线性回归 13

133766.2.3多元线性回归 13

45756.3多元线性回归分析 13

17856.3.1概述 13

5696.3.2多元线性回归模型的建立 13

131856.3.3多元线性回归模型的解释与应用 14

24189第七章时间序列分析 14

269417.1时间序列基本概念 14

34127.2时间序列分解 14

239957.3时间序列预测方法 15

22897第八章聚类分析 15

303958.1聚类分析概述 15

102508.2常见聚类算法 16

23758.2.1Kmeans算法 16

51218.2.2层次聚类算法 16

324348.2.3密度聚类算法 16

70228.3聚类分析应用实例 16

303358.3.1客户细分 16

149568.3.2文本聚类 17

298148.3.3图像分割 17

25941第九章主成分分析 17

257179.1主成分分析基本原理 17

96789.1.1概述 17

188839.1.2基本原理 17

310659.2主成分分析计算方法 17

240389.2.1数据标准化 17

177319.2.2计算协方差矩阵 18

172339.2.3求解特征值和特征向量 18

49009.2.4选择主成分 18

210979.3主成分分析应用实例 18

8783第十章数据分析报告撰写与展示 19

3165610.1报告撰写基本要求 19

3223510.2报告结构及内容安排 19

2046010.3数据展示技巧与注意事项 20

第一章绪论

1.1数据分析概述

在当今信息时代，数据已成为各类决策和战