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數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)

數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)

定 價(jià):¥36.00

作 者: 上海繼續(xù)工程教育協(xié)會(huì) 著
出版社: 中國人事出版社
叢編項(xiàng):
標(biāo) 簽: 暫缺

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ISBN: 9787512915916 出版時(shí)間: 2021-01-01 包裝: 平裝
開本: 16開 頁數(shù): 212 字?jǐn)?shù):  

內(nèi)容簡(jiǎn)介

  上海繼續(xù)工程教育協(xié)會(huì)根據(jù)大數(shù)據(jù)時(shí)代的需求,聽取專家意見,確定組織編寫《數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)》,并在上海市開設(shè)相應(yīng)的專業(yè)技術(shù)人員繼續(xù)教育公需科目培訓(xùn)。教材內(nèi)容包括:數(shù)據(jù)分析概述、數(shù)據(jù)分析的常用工具、數(shù)據(jù)收集與存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)預(yù)處理、常用的數(shù)據(jù)分析方法、數(shù)據(jù)建模、數(shù)據(jù)可視化呈現(xiàn)、數(shù)據(jù)分析報(bào)告的撰寫共8章。該教材將作為上海市專業(yè)技術(shù)人員公需科目繼續(xù)教育“數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)”課程的基本教材。課程的主要對(duì)象是非信息技術(shù)專業(yè)和數(shù)理統(tǒng)計(jì)專業(yè)的制造業(yè)、建設(shè)業(yè)專業(yè)技術(shù)人員,以及教育、衛(wèi)生、交通、城市管理等行業(yè)的專業(yè)技術(shù)人員。

作者簡(jiǎn)介

  上海繼續(xù)工程教育協(xié)會(huì)的登記管理機(jī)關(guān)是上海市社會(huì)團(tuán)體管理局,業(yè)務(wù)主管單位是上海市人力資源和社會(huì)保障局,負(fù)責(zé)組織實(shí)施上海地區(qū)專業(yè)技術(shù)人員繼續(xù)教育公需科目培訓(xùn)工作。

圖書目錄

第一章 數(shù)據(jù)分析概述
1.1數(shù)據(jù)分析的定義
1.2數(shù)據(jù)分析的意義
1.3數(shù)據(jù)分析的常見類型及作用
1.3.1數(shù)據(jù)分析的常見類型
1.3.2數(shù)據(jù)分析的作用
1.4數(shù)據(jù)分析的一般步驟
1.4.1明確分析目的和思路
1.4.2數(shù)據(jù)收集
1.4.3數(shù)據(jù)處理
1.4.4數(shù)據(jù)分析實(shí)施
1.4.5數(shù)據(jù)展現(xiàn)
1.4.6報(bào)告撰寫

第二章 數(shù)據(jù)分析的常用工具
2.1數(shù)據(jù)處理工具:Excel
2.1.1 Excel簡(jiǎn)介
2.1.2 Excel實(shí)踐環(huán)境
2.1.3 Excel數(shù)據(jù)處理與分析
2.2數(shù)據(jù)庫:MySQL
2.2.1 MySQL簡(jiǎn)介
2.2.2 MySQL實(shí)踐環(huán)境
2.2.3 MySQL基本操作
2.3數(shù)據(jù)可視化:Power BI
2.3.1 Power BI簡(jiǎn)介
2.3.2 Power BI實(shí)踐環(huán)境
2.3.3 Power BI數(shù)據(jù)分析及可視化
2.3.4 Excel用戶使用Power BI
2.4大數(shù)據(jù)分析工具
2.4.1 SPSS可視化統(tǒng)計(jì)分析工具
2.4.2 Python程序設(shè)計(jì)語言
2.4.3 Hive數(shù)據(jù)倉庫工具

第三章 數(shù)據(jù)收集與存儲(chǔ)
3.1數(shù)據(jù)庫與數(shù)據(jù)倉庫
3.1.1數(shù)據(jù)庫
3.1.2數(shù)據(jù)倉庫
3.1.3數(shù)據(jù)庫與數(shù)據(jù)倉庫的區(qū)別
3.2 數(shù)據(jù)
3.2.1 數(shù)據(jù)與大數(shù)據(jù)
3.2.2 數(shù)據(jù)的類型
3.2.3數(shù)據(jù)的呈現(xiàn)形式
3.3 數(shù)據(jù)的來源
3.3.1第二手?jǐn)?shù)據(jù)
3.3.2第一手?jǐn)?shù)據(jù)
3.4數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)
3.4.1大數(shù)據(jù)給存儲(chǔ)帶來的挑戰(zhàn)
3.4.2數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的分類
3.4.3網(wǎng)絡(luò)存儲(chǔ)技術(shù)
3.4.3虛擬存儲(chǔ)

第四章 數(shù)據(jù)預(yù)處理
4.1數(shù)據(jù)清洗
4.1.1數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理
4.1.2缺失數(shù)據(jù)的處理
4.1.3離群值及重復(fù)數(shù)據(jù)的處理
4.2數(shù)據(jù)變換
4.2.1最小-最大規(guī)范化
4.2.2零-均值規(guī)范化
4.2.3小數(shù)定標(biāo)規(guī)范化
4.2.4不一致數(shù)據(jù)的處理
4.3數(shù)據(jù)規(guī)約
4.3.1屬性規(guī)約
4.3.2數(shù)值規(guī)約


第五章 常用的數(shù)據(jù)分析方法
5.1 描述性統(tǒng)計(jì)分析
5.1.1均值分析
5.1.2頻數(shù)分析
5.1.3百分比分析
5.1.4眾數(shù)和中位數(shù)
5.1.5交叉分析
5.1.6同比分析
5.1.7環(huán)比分析
5.1.8其他
5.2 探索性數(shù)據(jù)分析
5.2.1相關(guān)分析
5.2.2回歸分析
5.2.3方差分析
5.2.4顯著性檢驗(yàn)分析
5.2.5聚類分析
5.2.6主成分分析與因子分析
5.2.7對(duì)應(yīng)分析



第六章 數(shù)據(jù)建模
6.1模型的形式化描述
6.2建模的基本過程
6.3建模的特征工程
6.3.1特征提取
6.3.2特征選擇
6.3.3降維
6.4建模的常用算法與選擇
6.4.1監(jiān)督學(xué)習(xí)
6.4.2無監(jiān)督學(xué)習(xí)
6.5模型的驗(yàn)證與評(píng)估
6.5.1評(píng)估指標(biāo)概述
6.5.2模型狀態(tài)評(píng)估

第七章 數(shù)據(jù)可視化呈現(xiàn)
7.1選擇合適的數(shù)據(jù)呈現(xiàn)方式
7.2數(shù)據(jù)如何演變?yōu)閳D表
7.3常見圖表的制作與呈現(xiàn)
7.3.1如何創(chuàng)建一個(gè)完整的圖表
7.3.2Excel中的基本圖表創(chuàng)建
7.3.3柱形圖
7.3.4條形圖
7.3.5折線圖
7.3.6餅圖
7.3.7散點(diǎn)圖
7.3.8矩陣圖
7.3.9氣泡圖
7.3.10雷達(dá)圖
7.3.11 箱型圖
7.3.12地圖熱力圖

第八章 數(shù)據(jù)分析報(bào)告的撰寫
8.1分析報(bào)告的寫作原則
8.1.1主題要突出
8.1.2結(jié)構(gòu)要嚴(yán)謹(jǐn)
8.1.3觀點(diǎn)和材料要統(tǒng)一
8.1.4語言力求準(zhǔn)確、簡(jiǎn)潔、通俗易懂
8.2基于數(shù)據(jù)分析的推導(dǎo)過程
8.2.1第一步——感知問題
8.2.2第二步——提出假說
8.2.3第三步——選擇表征
8.2.4第四步——收集數(shù)據(jù)
8.2.5第五步——分析驗(yàn)證
8.3結(jié)論邏輯可讀性
8.4報(bào)告圖表化
8.5數(shù)據(jù)分析報(bào)告范例
8.5.1引言
8.5.2背景及意義
8.5.3數(shù)據(jù)分析方法
8.5.4總結(jié)

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