数据分析和数据可视化作业指导书.docVIP

数据分析和数据可视化作业指导书

TOC\o1-2\h\u29894第1章数据分析基础 3

313841.1数据分析概述 3

275341.1.1数据分析的定义 3

80291.1.2数据分析的意义 3

15511.1.3数据分析的方法 3

186951.2数据类型与数据结构 3

252541.2.1数据类型 3

223131.2.2数据结构 3

150251.3数据清洗与预处理 3

320841.3.1数据清洗 3

72721.3.2数据预处理 4

15911第2章数据可视化基础 4

402.1数据可视化概述 4

61072.1.1定义与内涵 4

320802.1.2作用与意义 4

138772.1.3数据可视化在数据分析中的应用 5

171312.2常见数据可视化工具 5

238122.2.1Excel 5

232232.2.2Tableau 5

60382.2.3Python 5

126132.2.4R 5

237502.3数据可视化设计原则 5

297702.3.1保证信息的准确性 6

52692.3.2保持简洁性 6

82882.3.3注重可读性 6

49702.3.4选择合适的图表类型 6

86352.3.5合理使用颜色 6

1072.3.6适当使用交互功能 6

183392.3.7考虑数据隐私和安全性 6

1938第3章数据整理与摸索 6

22303.1数据整理 6

320993.1.1数据清洗 6

179813.1.2数据转换 6

24253.1.3数据整合 7

284393.2数据摸索 7

220763.2.1描述性统计分析 7

99863.2.2可视化分析 7

305883.2.3关联性分析 7

320903.3数据降维与特征选择 8

17433.3.1数据降维 8

221353.3.2特征选择 8

11226第4章描述性统计分析 8

13624.1频数分析与图表展示 8

143224.2集中趋势分析 8

161684.3离散程度分析 9

30648第5章假设检验与推断统计 9

84785.1假设检验概述 9

129555.2单样本t检验 9

665.3双样本t检验与方差分析 9

20328第6章相关分析与回归分析 9

159626.1相关分析 9

36576.1.1相关性概念 10

292776.1.2相关系数计算 10

30506.1.3相关系数的解释 10

270266.2线性回归分析 10

78396.2.1线性回归模型 10

283146.2.2参数估计与假设检验 10

260356.2.3模型评估与优化 10

281566.3非线性回归分析 10

256826.3.1非线性回归模型 10

30546.3.2参数估计与假设检验 10

32466.3.3模型评估与优化 10

7526第7章时间序列分析 11

13507.1时间序列概述 11

181097.2平稳性检验与预处理 11

3857.3时间序列预测方法 11

21613第8章聚类分析 11

40848.1聚类分析概述 11

180918.2层次聚类法 12

51378.3K均值聚类法 12

3824第9章分类与预测 12

35999.1分类与预测概述 13

139999.2决策树分类器 13

110809.2.1决策树基本原理 13

83889.2.2决策树算法 13

108559.2.3决策树的应用 13

254499.3支持向量机分类器 13

148709.3.1支持向量机基本原理 13

262819.3.2支持向量机算法 13

281739.3.3支持向量机的应用 13

5045第10章综合案例分析 14

146110.1案例背景与数据概述 14

89310.2数据清洗与预处理 14

2271210.3数据分析与可视化 14

2035210.4模型构建与评估 14

第1章数据分析基础

1.1数据分析概述

1.1.1数据分析的定义

数据分析是指运用统计学、机