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数据分析与报告编制作业指导书

TOC\o1-2\h\u29585第一章数据分析基础 4

313661.1数据收集 4

193541.1.1数据收集概述 4

249511.1.2数据来源 4

50591.1.3数据收集方法 4

132241.2数据清洗 4

144101.2.1数据清洗概述 5

90591.2.2数据清洗步骤 5

177431.2.3数据清洗工具 5

29021.3数据预处理 5

300921.3.1数据预处理概述 5

7601.3.2数据整合 5

132421.3.3数据转换 5

78871.3.4特征工程 5

3124第二章数据可视化 5

10382.1常见图表类型 6

144832.1.1柱状图 6

292402.1.2饼图 6

320952.1.3折线图 6

150032.1.4散点图 6

46112.1.5雷达图 6

73952.1.6地图 6

198812.2图表设计原则 6

310032.2.1清晰性 6

265342.2.2直观性 6

27682.2.3美观性 6

206402.2.4标准化 6

159252.2.5可读性 6

45052.3可视化工具应用 7

305802.3.1Excel 7

185532.3.2Tableau 7

96272.3.3PowerBI 7

219732.3.4Python 7

14662.3.5R 7

11778第三章统计分析 7

246263.1描述性统计分析 7

40273.1.1数据收集与整理 7

64723.1.2描述性统计指标 8

135283.1.3数据可视化 8

305793.2假设检验 8

301913.2.1假设检验概述 8

217633.2.2假设检验步骤 8

245383.2.3常用假设检验方法 9

245933.3方差分析 9

292903.3.1方差分析概述 9

253013.3.2方差分析步骤 9

148133.3.3方差分析应用 9

8155第四章时间序列分析 10

165874.1时间序列基本概念 10

267984.1.1定义与性质 10

16984.1.2时间序列的组成 10

27894.2时间序列预测方法 10

181584.2.1移动平均法 10

201684.2.2指数平滑法 11

54.2.3自回归滑动平均（ARMA）模型 11

235224.2.4自回归积分滑动平均（ARIMA）模型 11

234884.3时间序列分析软件 11

151524.3.1常见时间序列分析软件 11

295584.3.2软件选择与操作 12

11221第五章聚类分析 12

287545.1聚类分析方法 12

262425.1.1定义及分类 12

214215.1.2算法原理及步骤 12

33055.2聚类分析应用 13

202685.2.1数据挖掘领域 13

117635.2.2机器学习领域 13

47625.2.3生物信息学领域 13

196125.3聚类分析评估 13

260835.3.1评估指标 13

16855.3.2评估方法 13

22427第六章主成分分析 14

84836.1主成分分析原理 14

196946.1.1定义及基本概念 14

137836.1.2原理描述 14

260986.2主成分分析应用 14

179306.2.1数据降维 14

4376.2.2数据压缩 15

295156.2.3特征提取 15

182946.2.4异常值检测 15

194846.3主成分分析评估 15

17716.3.1评估指标 15

224456.3.2评估方法 15

3976第七章数据挖掘 15

83227.1数据挖掘方法 15

243507.1.1简介 15

156487.1.2统计方法 16

190177.1.3机器学习方法 16

38877.1.4数据库方法 16

55167.1.5可视化方法 16

298827.2数据