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行业数据分析方法详解第1章数据分析基础概念 (5)1.1 数据分析的定义与价值 (5)1.1.1 定义 (5)1.1.2 价值 (5)1.2 数据分析的基本流程 (6)1.2.1 数据收集 (6)1.2.2 数据清洗 (6)1.2.3 数据整理 (6)1.2.4 数据分析 (6)1.2.5 结果呈现 (6)1.2.6 决策支持 (6)1.3 数据分析的方法分类 (6)1.3.1 描述性分析 (6)1.3.2 摸索性分析 (7)1.3.3 因果分析 (7)1.3.4 预测分析 (7)1.3.5 优化分析 (7)1.3.6 数据挖掘 (7)1.3.7 文本分析 (7)1.3.8 多变量分析 (7)第2章数据收集与清洗 (7)2.1 数据来源与采集 (7)2.1.1 数据源分类 (7)2.1.2 数据采集方法 (7)2.1.3 数据采集注意事项 (8)2.2 数据质量评估 (8)2.2.1 数据质量标准 (8)2.2.2 数据质量评估方法 (8)2.2.3 数据质量改进策略 (8)2.3 数据预处理与清洗 (8)2.3.1 数据预处理 (8)2.3.2 数据清洗 (8)2.3.3 数据清洗流程 (8)第3章描述性统计分析 (8)3.1 频率分析 (8)3.1.1 数据清洗与预处理 (9)3.1.2 计算频数与占比 (9)3.1.3 频率分布表 (9)3.2 分布分析 (9)3.2.1 绘制直方图 (9)3.2.2 计算描述性统计量 (9)3.3 交叉分析 (9)3.3.1 构建交叉表格 (9)3.3.2 计算相关系数 (10)3.3.3 绘制散点图 (10)3.3.4 应用卡方检验 (10)第4章数据可视化 (10)4.1 常见数据可视化图表 (10)4.1.1 条形图与柱状图 (10)4.1.2 饼图 (10)4.1.3 折线图 (10)4.1.4 散点图 (10)4.1.5 气泡图 (10)4.1.6 热力图 (10)4.2 数据可视化工具 (11)4.2.1 Excel (11)4.2.2 Tableau (11)4.2.3 Power BI (11)4.2.4 Python数据可视化库（Matplotlib、Seaborn等） (11)4.3 可视化设计原则 (11)4.3.1 清晰性 (11)4.3.2 简洁性 (11)3.3.3 一致性 (11)4.3.4 可比性 (11)4.3.5 适应性 (11)第5章摸索性数据分析 (11)5.1 数据特征分析 (11)5.1.1 描述性统计分析 (12)5.1.2 数据分布分析 (12)5.1.3 数据可视化分析 (12)5.2 异常值检测 (12)5.2.1 箱线图法 (12)5.2.2 Zscore法 (12)5.2.3 IQR法 (12)5.3 关联性分析 (12)5.3.1 相关性分析 (12)5.3.2 交叉分析 (12)5.3.3 多变量分析 (12)第6章假设检验与推断统计 (13)6.1 假设检验的基本概念 (13)6.1.1 假设设定 (13)6.1.2 检验统计量 (13)6.1.3 显著性水平 (13)6.1.4 拒绝域 (13)6.2.1 单样本t检验 (13)6.2.2 双样本t检验 (13)6.2.3 方差分析（ANOVA） (14)6.2.4 卡方检验 (14)6.3 检验结果的应用 (14)6.3.1 拒绝零假设的意义 (14)6.3.2 接受零假设的注意事项 (14)6.3.3 检验结果在实际行业分析中的应用 (14)第7章回归分析 (14)7.1 线性回归 (14)7.1.1 一元线性回归 (14)7.1.1.1 模型建立 (14)7.1.1.2 参数估计 (14)7.1.1.3 假设检验 (15)7.1.1.4 模型诊断 (15)7.1.2 多元线性回归 (15)7.1.2.1 模型建立 (15)7.1.2.2 参数估计 (15)7.1.2.3 假设检验 (15)7.1.2.4 模型诊断 (15)7.2 多元回归 (15)7.2.1 多元回归模型 (15)7.2.1.1 模型构建 (15)7.2.1.2 参数估计 (15)7.2.1.3 假设检验 (15)7.2.2 变量选择方法 (15)7.2.2.1 全子集法 (15)7.2.2.2 逐步回归法 (15)7.2.2.3 主成分回归法 (15)7.2.3 模型优化 (15)7.2.3.1 残差分析 (15)7.2.3.2 异方差性处理 (15)7.2.3.3 自相关处理 (15)7.3 非线性回归 (15)7.3.1 非线性回归模型 (15)7.3.1.1 模型构建 (15)7.3.1.2 参数估计 (15)7.3.1.3 假设检验 (15)7.3.2 非线性回归分析方法 (15)7.3.2.1 多项式回归 (15)7.3.2.2 幂函数回归 (15)7.3.2.3 指数回归 (15)7.3.3 模型选择与优化 (16)7.3.3.2 交叉验证 (16)7.3.3.3 参数优化方法 (16)第8章时间序列分析 (16)8.1 时间序列的基本概念 (16)8.1.1 时间序列的定义与特点 (16)8.1.2 时间序列数据的类型与来源 (16)8.1.3 时间序列分析的意义与应用 (16)8.2 平稳性检验与预处理 (16)8.2.1 平稳性概念及其重要性 (16)8.2.2 平稳性检验方法 (16)8.2.2.1 图形检验法 (16)8.2.2.2 统计量检验法 (16)8.2.2.3 单位根检验法 (16)8.2.3 非平稳时间序列的预处理方法 (16)8.2.3.1 差分法 (16)8.2.3.2 平滑法 (16)8.2.3.3 转换法 (16)8.3 时间序列预测方法 (16)8.3.1 自回归模型（AR） (16)8.3.1.1 自回归模型的定义与性质 (16)8.3.1.2 自回归模型的定阶方法 (16)8.3.1.3 自回归模型的参数估计 (16)8.3.2 移动平均模型（MA） (16)8.3.2.1 移动平均模型的定义与性质 (16)8.3.2.2 移动平均模型的定阶方法 (16)8.3.2.3 移动平均模型的参数估计 (16)8.3.3 自回归移动平均模型（ARMA） (16)8.3.3.1 自回归移动平均模型的定义与性质 (17)8.3.3.2 自回归移动平均模型的识别与定阶 (17)8.3.3.3 自回归移动平均模型的参数估计 (17)8.3.4 自回归积分移动平均模型（ARIMA） (17)8.3.4.1 自回归积分移动平均模型的定义与性质 (17)8.3.4.2 自回归积分移动平均模型的构建与识别 (17)8.3.4.3 自回归积分移动平均模型的参数估计 (17)8.3.5 季节性时间序列模型 (17)8.3.5.1 季节性时间序列的特点与处理方法 (17)8.3.5.2 季节性分解自回归移动平均模型（SARIMA） (17)8.3.5.3 季节性时间序列模型的参数估计 (17)8.3.6 状态空间模型与卡尔曼滤波 (17)8.3.6.1 状态空间模型的定义与性质 (17)8.3.6.2 卡尔曼滤波算法 (17)8.3.6.3 状态空间模型的参数估计与应用 (17)第9章聚类分析 (17)9.1.1 聚类分析的分类 (17)9.1.2 聚类分析的步骤 (17)9.2 常见聚类算法 (18)9.2.1 Kmeans算法 (18)9.2.2 层次聚类 (18)9.2.3 DBSCAN算法 (18)9.3 聚类结果评估与应用 (18)9.3.1 聚类结果评估 (18)9.3.2 聚类分析在行业数据中的应用 (18)第10章行业案例分析 (19)10.1 零售行业数据分析 (19)10.1.1 案例背景 (19)10.1.2 数据采集与处理 (19)10.1.3 分析方法 (19)10.1.4 案例分析 (19)10.2 金融行业数据分析 (19)10.2.1 案例背景 (19)10.2.2 数据采集与处理 (19)10.2.3 分析方法 (19)10.2.4 案例分析 (19)10.3 互联网行业数据分析 (19)10.3.1 案例背景 (20)10.3.2 数据采集与处理 (20)10.3.3 分析方法 (20)10.3.4 案例分析 (20)10.4 医疗行业数据分析 (20)10.4.1 案例背景 (20)10.4.2 数据采集与处理 (20)10.4.3 分析方法 (20)10.4.4 案例分析 (20)第1章数据分析基础概念1.1 数据分析的定义与价值1.1.1 定义数据分析是指运用统计学、计算机科学、信息科学等领域的理论与方法，对收集到的数据进行整理、处理、分析和解释，以揭示数据背后的规律、趋势和关联性，为决策提供支持的一系列活动。
