数据分析实践作业指导书.doc

数据分析实践作业指导书

TOC\o1-2\h\u4508第一章数据分析基础 3

42201.1数据分析概述 3

325641.2数据分析流程 3

53641.2.1数据收集 3

5581.2.2数据清洗 3

293121.2.3数据转换 3

284711.2.4数据分析 3

284151.2.5数据可视化 4

125541.3数据分析工具介绍 4

320481.3.1Python 4

78321.3.2R 4

129941.3.3Excel 4

121081.3.4SPSS 4

266331.3.5Tableau 4

26231第二章数据收集与清洗 4

56772.1数据来源及获取方法 4

223242.1.1数据来源 4

286952.1.2数据获取方法 5

277072.2数据清洗原则 5

213412.3数据清洗实践 5

152282.3.1数据质量评估 5

230392.3.2数据清洗步骤 5

11139第三章数据可视化 6

232313.1可视化概述 6

84243.2常见图表类型及适用场景 6

218273.3可视化工具介绍与实战 7

23646第四章描述性统计分析 7

287914.1描述性统计分析概述 7

138544.2常见统计指标 8

94104.2.1中心趋势指标 8

24944.2.2离散程度指标 8

145954.2.3分布形态指标 8

321844.3统计指标在数据分析中的应用 8

124144.3.1数据清洗 8

276904.3.2数据可视化 8

310034.3.3数据建模 9

257624.3.4数据预测 9

23732第五章假设检验与推断性统计分析 9

32925.1假设检验概述 9

37075.2常见假设检验方法 9

4525.3推断性统计分析应用 10

29739第六章相关性分析与回归分析 10

230786.1相关性分析概述 10

191536.2常见相关性分析方法 10

169996.2.1皮尔逊相关系数 10

108976.2.2斯皮尔曼等级相关系数 11

169636.2.3肯德尔等级相关系数 11

50696.3回归分析概述及实践 11

311726.3.1回归分析概述 11

27676.3.2线性回归分析 11

222176.3.3实践案例 12

239926.3.4非线性回归分析 12

4042第七章时间序列分析 12

201367.1时间序列概述 12

219537.2时间序列分析方法 12

277867.3时间序列分析应用 13

32355第八章聚类分析 14

304448.1聚类分析概述 14

125528.2常见聚类算法 14

198998.2.1Kmeans算法 14

133058.2.2层次聚类算法 14

132948.2.3密度聚类算法 14

94628.3聚类分析实践 15

93038.3.1数据预处理 15

325698.3.2选择聚类算法 15

128558.3.2选择聚类算法 15

87668.3.3确定聚类参数 15

315698.3.4聚类结果评估 15

266468.3.5聚类结果可视化 15

80608.3.6应用与优化 15

3861第九章主成分分析 15

46339.1主成分分析概述 15

66739.2主成分分析方法 16

316949.2.1基本原理 16

91119.2.2方法步骤 16

223849.2.3方法优缺点 16

173369.3主成分分析应用 17

2833第十章数据分析报告撰写与展示 17

2595810.1数据分析报告结构 17

166010.1.1引言部分 17

394910.1.2数据描述部分 17

3140710.1.3数据分析部分 17

168410.1.4结果解释与讨论部分 18

667910.1.5结论与建议部分 18

650510.2数据分析报告撰写技巧 18

398210.2.1文字表达 18

1120310.2