分类 - ___ 数据挖掘应用

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第一部分 数据分析基础知识

第1章 数据管理与分析软件

1.1 数据收集过程
1.1.1 数据的类型
1.1.2 数据的收集
1.1.3 数据的管理
1.2 数据分析软件
1.2.1 常用软件简介
1.2.2 Python语言介绍
1.2.3 Python在线平台
1.3 Python编程基础
1.3.1 Python编程入门
1.3.2 Python数据类型
1.3.3 数值分析库numpy
1.3.4 数据分析库pandas
1.3.5 Python编程运算
数据及练习1

第2章 数据挖掘的分析基础

2.1 数据的描述分析
2.1.1 基本统计量
2.1.2 基本绘图函数
2.2 数据的透视分析
2.2.1 一维频数分析
2.2.2 二维集聚分析
2.2.3 多维透视分析
数据及练习2

第3章 简单数据的统计分析

3.1 随机变量及其分布
3.1.1 均匀分布
3.1.2 正态分布
3.2 随机模拟及其应用
3.2.1 随机模拟方法
3.2.2 模拟大数定律
3.2.3 模拟方法求积分
3.3 一元统计分析模型
3.3.1 一元线性回归模型估计
3.3.2 一元线性回归模型检验
3.3.3 一元线性回归模型预测
3.3.4 一元线性回归分组模型
数据及练习3

第二部分 数据分析高级方法

第4章 复杂数据的综合分析

4.1 多元线性相关与回归
4.1.1 多变量间线性相关
4.1.2 多元线性回归模型
4.2 综合评价方法
4.2.1 综合评价指标体系
4.2.2 综合评价分析方法
4.3 数据压缩方法
4.3.1 主成分的基本思想
4.3.2 主成分的基本分析
4.4 聚类分析方法
4.4.1 聚类分析概念
4.4.2 系统聚类方法
数据与练习4

第5章 时序数据的模型分析

5.1 时间序列的介绍

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书中数据读取快速入门


电子表格数据: PyDm_data.xlsx

本地使用(需将数据下载到当前目录)

BSdata=pd.read_excel('PyDm_data.xlsx','BSdata'); BSdata #基本数据
MVdata=pd.read_excel('PyDm_data.xlsx','MVdata'); MVdata #多元数据
......

云端使用(直接使用代码,需联网)

url2='http://leanote.com/api/file/getAttach?fileId=5b1e5779ab64412e0a001a01'
BSdata=pd.read_excel(url2,'BSdata'); BSdata #基本数据
MVdata=pd.read_excel(url2,'MVdata'); MVdata #时序数据
......