数据挖掘与可视化2023秋

谢贤芬

目录

  • 1 第一章 Python语言与平台
    • 1.1 1.1数据分析软件简介
    • 1.2 1.2Python语言介绍
    • 1.3 1.3Python数据分析平台
    • 1.4 1.4Python编程入门
  • 2 第二章 Python编程基础
    • 2.1 2.1数据类型及基本语法
    • 2.2 2.2数值分析库numpy
    • 2.3 2.3数据分析库pandas
  • 3 第三章 Python的数据分析能力
    • 3.1 3.1数据的类型
    • 3.2 3.2数据的收集及管理
    • 3.3 3.3数据的描述分析
    • 3.4 3.4基本绘图方法
    • 3.5 3.5基于Pandas的绘图
  • 4 第四章 Python的可视化
    • 4.1 4.1 特殊统计图的绘制
    • 4.2 4.2 Seaborn统计绘图
    • 4.3 4.3 ggplot绘图之qplot
    • 4.4 4.4 ggplot绘图系统
  • 5 第五章 数理统计分析
    • 5.1 5.1随机变量及其分布
    • 5.2 5.2数据分析统计基础
    • 5.3 5.3基本统计推断方法
  • 6 第六章 多元数据分析
    • 6.1 6.1简单线性相关模型
    • 6.2 6.2简单线性回归模型
    • 6.3 6.3分组线性相关和回归
    • 6.4 6.4多元线性与回归
    • 6.5 6.5综合评价法
    • 6.6 6.6主成分分析
    • 6.7 6.7聚类分析
  • 7 第七章 预测分析
    • 7.1 7.1动态数列的基本分析
    • 7.2 7.2动态数列预测分析
    • 7.3 7.3股票数据统计分析
  • 8 第八章 决策分析
    • 8.1 8.1确定性决策分析
    • 8.2 8.2不确定性决策分析
    • 8.3 8.3概率性决策分析
  • 9 第九章 大规模的数据处理与分析
    • 9.1 9.1大数据的概念
    • 9.2 9.2 Python文本预处理
    • 9.3 9.3 Python数据爬虫
8.1确定性决策分析