4.2-2 教程目录

## 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**
5.1.1 时间序列的概念
5.1.2 动态数列的模拟
**5.2 时间序列模型简介**
5.1.1  AR模型
5.1.2  MR模型
5.1.3  ARMA模型
**5.3 ARMA模型的构建**
5.3.1 序列的相关性检验
5.3.2 ARMA模型建立与预测
**5.4  ARIMA模型**
5.4.1 ARIMA模型平稳性
5.4.2 序列的差分计算
5.4.3 序列的平稳性检验
5.4.4  ARIMA模型的建立
**数据及练习5**
## 第三部分 大数据基本处理方法
###**第6章 大数据分析基础应用**
>**6.1 大数据的概念**
6.1.1 大数据的含义
6.1.2 大数据应用举例
6.1.3 大数据分析方法
**6.2 Python文本预处理**
6.2.1 字符串的基本操作
6.2.2 字符串查询与替换
**6.3 网络爬虫及应用**
6.3.1 网页的基础知识
6.2.2 Python爬虫步骤
6.3.3 爬虫方法的应用
**6.4 数据库技术及应用**
6.4.1 Python中数据库使用
6.4.2 数据库的建立与使用
**数据及练习6**

###**第7章 社会网络分析方法**
>**7.1 社会网络的初步印象**
7.1.1 社会网络分析概念
7.1.2 社会网络分析库
**7.2社会网络图的构建**
7.2.1 社会网络数据形式
7.2.2社会网络统计量
7.2.3 网络图之知识图谱
**7.3 社会网络分析案例解析**
7.3.1 研究背景和数据	
7.3.2 分析过程和结论	
**数据及练习7**

###**第8章 文献计量与科研评价**
>**8.1文献计量研究的框架**
**8.2文献数据的收集与分析**
8.2.1 文献数据的获取
8.2.2 文献数据的分析
**8.3科研数据的管理与评价**
8.3.1 科研单位与项目分析
8.3.2 科研期刊与作者分析
**数据及练习8**

###**第9章 数据分析编程平台**
>**9.1 Anaconda科学计算发行包**
9.1.1 Anaconda下载与安装
9.1.2 Anaconda启动与运行
**9.2 Jupyter编辑平台**
9.2.1 Jupyter Notebook
9.2.2 Jupyter Lab
9.2.3 Jupyter中使用R语言
**9.3 Spyder分析平台**
9.3.1 Spyder平台简介
9.3.2 Spyder平台使用

###**附录 学习网站及数据和代码**
>####附录1 本书的学习网站
>####附录2 书中的例子数据
>####附录3 书中自定义函数和库
###参考文献

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