《数据分析法》课件ppt

　　《数据分析法》PPT课件;课程简介：数据分析的重要性;数据分析的定义与目标;数据分析的流程概述;数据的类型与来源;数据预处理：清洗与转换;数据集成：合并多个数据源;数据规约：简化数据复杂度;数据变换：标准化与归一化;描述性统计分析：基本概念;集中趋势的度量：均值、中位数、众数;离散程度的度量：方差、标准差;分布形态的度量：偏度、峰度;推论统计分析：基本原理;;t检验：单样本、独立样本、配对样本;;卡方检验：独立性检验、拟合优度检验;相关分析：皮尔逊相关系数、斯皮尔曼相关系数;回归分析：线性回归、多元线性回归;线性回归模型：建模与评估;模型评估指标：R方、均方误差;多元线性回归：变量选择与模型诊断;Logistic回归：应用场景与模型解释;决策树算法：ID3、C4.5、CART;决策树构建过程;信息增益与信息增益率;决策树剪枝：防止过拟合;聚类分析：K-means算法;K-means算法原理与步骤;聚类效果评估指标：轮廓系数;聚类分析应用案例;时间序列分析：基本概念;时间序列分解：趋势、季节性、周期性、随机性;指数平滑法：简单指数平滑、双指数平滑、三指数平滑;ARIMA模型：自相关、偏自相关;数据可视化：基本原则;常用图表类型：柱状图、折线图、散点图、饼图;Tableau、Python等可视化工具介绍;数据分析报告撰写：结构与内容;报告撰写注意事项;数据分析工具：Excel、SPSS、R、Python;Excel数据分析：常用函数与图表;;R语言数据分析：基本语法与常用包;Python数据分析：Pandas、Numpy、Scikit-learn;案例分析1：电商用户行为分析;案例分析2：金融风险评估;案例分析3：医疗数据挖掘;数据分析伦理：隐私保护与数据安全;;;拓展阅读：数据分析相关书籍与资源;

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