数据分析的实用作业指导书

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数据分析的实用作业指导书
第一章 数据收集与预处理........................................................................................................... 3
1 数据来源与类型............................................................................................................. 3
2 数据收集方法................................................................................................................ 3
3 数据清洗与预处理......................................................................................................... 3
第二章 描述性统计分析............................................................................................................... 4
1 常见统计指标................................................................................................................ 4
1.1 中心趋势度量............................................................................................................. 4
1.2 离散程度度量............................................................................................................. 4
1.3 偏度（Skewness）和峰度（Kurtosis）.................................................................. 4
2 数据可视化方法............................................................................................................. 5
2.1 直方图（Histogram）............................................................................................... 5
2.2 条形图（Bar Chart）............................................................................................... 5
2.3 折线图（Line Chart）............................................................................................. 5
2.4 散点图（Scatter Plot）......................................................................................... 5
2.5 箱线图（Box Plot）................................................................................................. 5
3 统计分布检验................................................................................................................ 5
3.1 正态分布检验............................................................................................................. 5
3.2 t 检验......................................................................................................................... 5
3.3 方差分析（ANOVA）................................................................................................... 5
3.4 卡方检验.................................................................................................................... 5
第三章 假设检验与推断............................................................................................................... 6
1 假设检验的基本概念..................................................................................................... 6
2 常见假设检验方法......................................................................................................... 6
3 结果解释与推断............................................................................................................. 7
第四章 数据挖掘与特征工程....................................................................................................... 7
1 数据挖掘基本方法......................................................................................................... 7
2 特征工程步骤................................................................................................................ 8
3 特征选择与优化............................................................................................................. 8
第五章 聚类分析.......................................................................................................................... 9
1 聚类分析方法................................................................................................................ 9
2 聚类结果评估................................................................................................................ 9
3 聚类应用实例.............................................................................................................. 10
第六章 关联规则挖掘................................................................................................................ 10
1 关联规则基本概念....................................................................................................... 10
1.1 定义与背景.............................................................................................................. 10
1.2 关联规则的相关术语............................................................................................... 10
2 关联规则挖掘方法....................................................................................................... 11
2.1 Apriori 算法............................................................................................................ 11
2.2 FPgrowth 算法.......................................................................................................... 11
2.3 其他算法.................................................................................................................. 11

3 关联规则应用实例....................................................................................................... 11
3.1 超市购物篮分析....................................................................................................... 11
3.2 疾病诊断.................................................................................................................. 11
3.3 信用评分.................................................................................................................. 12
3.4 其他应用.................................................................................................................. 12
第七章 时间序列分析................................................................................................................ 12
1 时间序列基本概念....................................................................................................... 12
2 时间序列分析方法....................................................................................................... 12
3 时间序列预测.............................................................................................................. 13
第八章 主成分分析与因子分析................................................................................................. 13
1 主成分分析基本概念................................................................................................... 13
1.1 基本原理.................................................................................................................. 13
1.2 主成分个数的选择................................................................................................... 14
2 主成分分析方法........................................................................................................... 14
2.1 基于协方差矩阵的主成分分析............................................................................... 14
2.2 基于相关矩阵的主成分分析................................................................................... 14
2.3 基于特征值分解的主成分分析............................................................................... 14
3 因子分析基本概念与方法........................................................................................... 14
3.1 基本原理.................................................................................................................. 14
3.2 因子载荷矩阵........................................................................................................... 15
3.3 因子个数的选择....................................................................................................... 15
3.4 因子旋转.................................................................................................................. 15
第九章 数据建模与优化............................................................................................................. 15
1 数据建模方法.............................................................................................................. 15
1.1 引言.......................................................................................................................... 15
1.2 线性模型.................................................................................................................. 15
1.3 非线性模型.............................................................................................................. 15
1.4 聚类模型.................................................................................................................. 15
1.5 关联规则模型........................................................................................................... 15
2 模型评估与优化........................................................................................................... 16
2.1 引言.......................................................................................................................... 16
2.2 交叉验证.................................................................................................................. 16
2.3 模型选择准则........................................................................................................... 16
2.4 超参数优化.............................................................................................................. 16
2.5 特征选择与降维....................................................................................................... 16
3 模型应用实例.............................................................................................................. 16
3.1 信贷风险评估........................................................................................................... 16
3.2 商品推荐系统........................................................................................................... 16
3.3 股票价格预测........................................................................................................... 16
3.4 文本分类.................................................................................................................. 16
3.5 遥感图像分类........................................................................................................... 17
第十章 数据分析与报告撰写..................................................................................................... 17
1 分析报告结构............................................................................................................. 17
2 数据分析报告撰写技巧............................................................................................. 17

10.3 报告展示与沟通技巧................................................................................................. 18

第一章数据收集与预处理

1.1 数据来源与类型

在开展数据分析工作之前，明确数据来源与类型是的一步。数据来源主要分

为以下几种：

（1）内部数据：企业或机构内部产生的数据，如销售记录、客户信息、生

产数据等。

（2）外部数据：来源于企业或机构外部，如统计数据、行业报告、社交媒

体数据等。

（3）公开数据：可通过互联网或其他渠道免费获取的数据，如国家统计局

数据、天气预报等。

数据类型主要包括以下几种：

（1）结构化数据：具有固定格式和结构的数据，如数据库中的表格数据。

（2）非结构化数据：没有固定格式和结构的数据，如文本、图片、音频等。

（3）半结构化数据：介于结构化和非结构化数据之间，如 XML、JSON 等。

1.2 数据收集方法

数据收集方法主要有以下几种：

（1）直接收集：通过问卷、访谈、观察等方式直接获取数据。

（2）间接收集：通过爬虫、API 接口、数据共享等方式获取数据。

（3）购买数据：通过购买第三方数据服务或数据集获取数据。

（4）数据交换：与其他企业或机构进行数据共享，实现数据互补。

1.3 数据清洗与预处理

数据清洗与预处理是保证数据质量的关键环节，主要包括以下几个方面：

（1）数据完整性检查：检查数据中是否存在缺失值、异常值等，对缺失值

进行填充或删除。

（2）数据一致性检查：检查数据中的重复记录、矛盾数据等，保证数据的

一致性。

（3）数据类型转换：将数据转换为适合分析的类型，如将文本数据转换为

数值型数据。

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数据分析的实用作业指导书第一章数据收集与预处理...........................................................................................................31.1数据来源与类型.............................................................................................................31.2数据收集方法...........................................

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