数据分析基础教程作业指导书.doc

数据分析基础教程作业指导书

TOC\o1-2\h\u16285第一章数据分析概述 3

148331.1数据分析的定义与意义 3

305741.2数据分析的类型与流程 4

85701.2.1数据分析类型 4

10171.2.2数据分析流程 4

25092第二章数据收集与预处理 5

2542.1数据来源与收集方法 5

234682.1.1数据来源 5

153602.1.2数据收集方法 5

175042.2数据清洗与整理 5

327292.2.1数据清洗 5

75662.2.2数据整理 5

108172.3数据预处理技巧 6

4135第三章描述性统计分析 6

169383.1常见统计量及其应用 6

107363.1.1均值（Mean） 6

159673.1.2中位数（Median） 6

36443.1.3众数（Mode） 6

260663.1.4方差（Variance）与标准差（StandardDeviation） 6

321253.1.5分位数（Quantile）与四分位数（Quartile） 7

162323.2数据可视化方法 7

292623.2.1直方图（Histogram） 7

300443.2.2条形图（BarChart） 7

184043.2.3折线图（LineChart） 7

287713.2.4散点图（ScatterPlot） 7

156343.3数据分布与假设检验 7

207873.3.1数据分布 7

543.3.2假设检验 8

25384第四章数据分析工具与软件 8

50714.1Excel在数据分析中的应用 8

146104.1.1Excel概述 8

62874.1.2Excel基本操作 8

280214.1.3Excel数据分析功能 8

125764.2Python数据分析库介绍 8

24934.2.1Python概述 8

53694.2.2常用Python数据分析库 8

297574.2.3Python数据分析流程 9

212384.3R语言在数据分析中的应用 9

7514.3.1R语言概述 9

24454.3.2R语言基本操作 9

3234.3.3R语言数据分析功能 9

18908第五章数据挖掘与机器学习 10

106435.1数据挖掘的基本概念 10

173725.2机器学习算法简介 10

222485.3数据挖掘与机器学习的应用实例 10

3455第六章数据建模与预测 11

67106.1常见数据建模方法 11

91016.1.1线性回归模型 11

302736.1.2逻辑回归模型 11

313416.1.3决策树模型 11

245096.1.4支持向量机（SVM） 11

261836.1.5人工神经网络 11

193096.2预测模型的构建与评估 11

74536.2.1数据预处理 12

87876.2.2模型选择 12

273456.2.3模型训练 12

297346.2.4模型评估 12

118246.2.5模型优化 12

170626.3实际案例分析与预测 12

121516.3.1案例描述 12

216536.3.2数据预处理 12

92066.3.3模型选择与训练 12

136516.3.4模型评估 12

40166.3.5预测结果展示 13

28267第七章数据质量与数据治理 13

320527.1数据质量的概念与评估 13

129587.1.1数据质量概念 13

12797.1.2数据质量评估 13

118217.2数据治理的策略与实施 13

105327.2.1数据治理概念 13

36877.2.2数据治理策略 13

284397.2.3数据治理实施 14

89117.3数据安全与隐私保护 14

124787.3.1数据安全 14

195467.3.2隐私保护 14

10050第八章大数据分析 15

213818.1大数据概念与技术 15

13348.1.1大数据概念 15

175098.1.2大数据技术 15

253478.2大数据分析框