数据挖掘与数据分析

第1章数据挖掘与数据分析概述 1.1数据挖掘与分析的概念 1.2数据挖掘化历程 1.3数据挖掘与分析的应用领域 1.4数据挖掘与分析的区别 1.5数据挖掘的流程 1.6数据挖掘与分析的经典算法 1.7企业数据挖掘平台应用 1.8常用的数据挖掘与分析工具 1.9数据挖掘与分析对财会工作的影响 第2章数据获取与预处理 2.1数据类型 2.2数据获取 2.3数据质量分析与清洗 2.4数据特征分析 2.5数据集成 2.6数据归约 第3章 数据可视化 3.1 Matplotlib库入门 3.2 pylot的plot()函数 3.3 Matplotlib图形绘制 第4章关联分析及应用 4.1背景与挖掘目标 4.2了解关联规则 4.3分析过程与方法 第5章 主成分分析及应用 5.1主成分分析法概述 5.2主成分分析法代数模型 5.3主成分分析法步骤与方法 5.4主成分分析法操作流程 5.5主成分分析法应用 5.6用Python实现主成分分析 第6章 聚类分析及应用 6.1聚类分析概念 6.2聚类分析方法 6.3聚类分析应用 第7章 回归分析及应用 7.1回归的概念 7.2线回归分析 7.3多项式回归分析 7.4多元线回归 7.5逻辑回归分析 第8章 灰色预测及应用 8.1灰色预测基本理论 8.2GM(1,1)模型 8.3模型评价 8.4Python代码实现 第9章 支持向量机及应用 9.1大间隔与超平面 9.2SVM的基本理论 9.3线可分的分类算法 9.4非线可分的法 9.5SVC的调参 参考文献