数据分析技能提升实践指南.doc

数据分析技能提升实践指南

TOC\o1-2\h\u11432第一章数据分析基础 3

39171.1数据分析概述 3

86381.2数据分析流程 4

9150第二章数据采集与清洗 4

308392.1数据采集方法 4

56462.1.1网络爬虫 4

97792.1.2API调用 5

180322.1.3数据库采集 5

44552.2数据清洗技巧 5

52272.2.1数据去重 5

273472.2.2数据缺失值处理 5

265412.2.3数据类型转换 5

219172.2.4数据格式化 5

287442.3数据质量评估 6

32000第三章数据可视化 6

251163.1可视化工具介绍 6

278233.1.1Tableau 6

195073.1.2PowerBI 6

269123.1.3Python可视化库 6

297863.2可视化图表选择 6

121203.2.1柱状图 7

82633.2.2折线图 7

327543.2.3饼图 7

166353.2.4散点图 7

141933.2.5地图 7

231203.3可视化技巧与实践 7

15703.3.1数据清洗 7

40443.3.2适当的图表类型 7

112923.3.3遵循可视化原则 7

187363.3.4优化图表布局 7

539第四章统计分析 8

134034.1描述性统计分析 8

77474.1.1频数与频率分布 8

224014.1.2中心趋势度量 8

71964.1.3离散程度度量 8

158024.2假设检验与推断 8

23694.2.1假设检验的基本原理 8

229074.2.2常见的假设检验方法 8

175504.2.3参数估计与区间估计 9

213754.3相关性分析 9

194224.3.1皮尔逊相关系数 9

292084.3.2斯皮尔曼等级相关系数 9

52694.3.3多元回归分析 9

25615第五章数据建模 9

116495.1建模方法介绍 9

213675.2模型评估与优化 10

73975.3模型应用与实践 10

2077第六章机器学习 11

173136.1机器学习概述 11

241906.2常见算法介绍 11

58476.3模型训练与调优 11

16237第七章数据仓库与大数据 12

193257.1数据仓库技术 12

260527.1.1概述 12

111957.1.2数据仓库的组成 12

273587.1.3数据仓库的关键技术 13

194697.2大数据技术概述 13

60627.2.1概述 13

101517.2.2大数据技术的特点 13

51767.2.3大数据技术的组成 13

214647.3大数据分析应用 13

90117.3.1金融行业 13

286417.3.2医疗行业 14

269517.3.3零售行业 14

285987.3.4智能交通 14

45337.3.5城市管理 14

9286第八章数据挖掘 14

311308.1数据挖掘概述 14

118998.1.1定义与背景 14

75368.1.2数据挖掘的发展 14

254008.1.3数据挖掘的主要任务 14

265218.2数据挖掘方法 14

287298.2.1统计方法 14

41548.2.2机器学习方法 15

207418.2.3深度学习方法 15

2388.2.4文本挖掘方法 15

236268.3数据挖掘应用 15

7958.3.1商业领域 15

136738.3.2金融领域 15

301948.3.3医疗领域 15

28008.3.4教育领域 15

290208.3.5其他领域 15

4692第九章商业智能 15

95729.1商业智能概述 15

292409.1.1定义 16

4809.1.2发展历程 16

61269.1.3商业智能的价值 16

205779.2商业智能工具 16

66929.2.1数据采集与整合工具 16

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