第1章 緒論
1.1 大數據時代
1.2 數據、信息與知識
1.3 探索性數據分析
1.4 探索性數據分析與傳統數據分析的差異
第2章 數據預處理
2.1 數據處理的必要性
2.2 噪聲的處理
2.3 異常點的處理
2.4 標準化處理
第3章 描述性統計分析
3.1 統計量
3.2 統計圖
第4章 相關性分析
4.1 簡單相關
4.2 復相關
4.3 典型相關分析
4.4 偏相關分析
4.5 相關性分析的應用
第5章 統計過程控制
5.1 SPC控制圖
5.2 多變量統計過程控制(MSPC)
5.3 間歇式生產過程的統計控制
5.4 MSPC的應用
第6章 基于信息論的數據分析
6.1 信息熵
6.2 聯合熵與互信息
6.3 最大關聯最小冗余
第7章 基于模式識別的數據分析
7.1 模式識別的概念和方法
7.2 特征提取方法
7.3 模式識別應用于數據分析
第8章 算法介紹
8.1 主成分分析(PCA)
8.2 偏最小二乘(PLS)
8.3 支持向量機(SVM)
第9章 DMOS軟件介紹
9.1 建模和數據分析的準備
9.2 數據分析步驟
主要參考文獻