《的数据分析与应用》课件.ppt

数据分析与应用;课程介绍;第一章：数据分析基础;数据类型;数据分析流程;数据收集方法;数据预处理;描述性统计;数据可视化基础;第二章：统计分析方法;概率分布;抽样理论;假设检验（一）;假设检验（二）;相关分析;回归分析基础;第三章：数据挖掘技术;分类算法（一）;分类算法（二）;聚类分析;关联规则挖掘;异常检测;第四章：机器学习基础;特征工程;模型评估与选择;集成学习;第五章：文本分析;自然语言处理基础;情感分析;文本分类;第六章：时间序列分析;时间序列预测;第七章：空间数据分析;第八章：网络分析;第九章：大数据分析平台;第十章：数据可视化进阶;数据仪表板设计;第十一章：商业智能与决策支持;第十二章：预测分析;第十三章：推荐系统;第十四章：深度学习基础;第十五章：数据分析伦理与隐私保护;第十六章：数据分析项目管理;数据分析报告撰写;第十七章：行业应用案例（一）：金融;第十七章：行业应用案例（二）：零售;第十七章：行业应用案例（三）：医疗;第十七章：行业应用案例（四）：制造业;第十七章：行业应用案例（五）：互联网;第十八章：数据分析工具实践（一）：Excel;第十八章：数据分析工具实践（二）：Python;第十八章：数据分析工具实践（三）：R语言;第十八章：数据分析工具实践（四）：SQL;第十八章：数据分析工具实践（五）：Tableau;第十九章：数据分析职业发展;第二十章：数据分析趋势与展望;课程总结;参考资料;QA环节;谢谢观看