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行业特定数据分析方法与技巧分享

TOC\o1-2\h\u23633第一章数据收集与预处理 3

178501.1数据来源与采集方法 3

213741.1.1数据来源 3

81051.1.2数据采集方法 3

83111.2数据清洗与去重 4

238221.2.1数据清洗 4

239221.2.2数据去重 4

82571.3数据整合与标准化 4

62891.3.1数据整合 4

18801.3.2数据标准化 4

9743第二章描述性统计分析 5

292382.1数据分布与趋势分析 5

62822.1.1数据分布概述 5

148842.1.2集中趋势分析 5

145312.1.3离散程度分析 5

284332.1.4趋势分析 5

246612.2数据可视化技巧 5

40762.2.1图表选择 5

305142.2.2色彩搭配 6

78602.2.3图表优化 6

45752.3异常值检测与处理 6

138812.3.1异常值定义 6

242692.3.2异常值检测方法 6

139792.3.3异常值处理策略 6

17218第三章相关性分析 6

18033.1相关性度量方法 7

196223.2多变量相关性分析 7

77773.3相关系数矩阵与热图 7

315第四章因子分析 8

208594.1因子分析基本原理 8

131864.2因子提取与旋转 8

75584.3因子得分计算与应用 9

21982第五章聚类分析 9

55355.1聚类方法概述 9

307685.2层次聚类与划分聚类 10

57435.2.1层次聚类 10

101205.2.2划分聚类 10

142545.3聚类结果评估与优化 10

26650第六章时间序列分析 10

293586.1时间序列分解与预测 11

10466.1.1时间序列分解概述 11

282606.1.2时间序列分解方法 11

322826.1.3时间序列预测方法 11

93486.2ARIMA模型及其应用 11

113486.2.1ARIMA模型概述 11

288406.2.2ARIMA模型参数估计 11

270236.2.3ARIMA模型应用 11

249966.3季节性分析与调整 11

296246.3.1季节性概述 12

98376.3.2季节性分析方法 12

29916.3.3季节性调整方法 12

31546第七章主成分分析 12

185137.1主成分分析原理 12

247907.2主成分提取与解释 12

243517.2.1主成分提取 12

305087.2.2主成分解释 13

304587.3主成分分析在行业中的应用 13

23965第八章机器学习在数据分析中的应用 14

321938.1监督学习算法介绍 14

201288.1.1线性回归 14

327238.1.2逻辑回归 14

65818.1.3决策树 14

145418.1.4支持向量机 14

301428.2无监督学习算法介绍 14

38268.2.1K均值聚类 14

141268.2.2层次聚类 14

304998.2.3主成分分析 15

42798.2.4密度聚类 15

279898.3模型评估与优化 15

313228.3.1交叉验证 15

199358.3.2超参数优化 15

312388.3.3正则化 15

322838.3.4模型集成 15

8750第九章数据挖掘技巧 15

18389.1关联规则挖掘 15

322469.1.1概述 15

71569.1.2关联规则挖掘方法 16

81709.1.3关联规则挖掘技巧 16

29139.2序列模式挖掘 16

285169.2.1概述 16

273519.2.2序列模式挖掘方法 16

291819.2.3序列模式挖掘技巧 17

246409.3异常值检测与欺诈识别 17

311749.3.1概述 17

291719.3.2异常值检测方法 17

97629.3.3欺诈识别方法 17

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