统计分析与数据挖掘

第1章 绪论 1.1 统计分析 1.2 数据挖掘 1.3 可以挖掘分析的数据类型 1.4 统计分析与数据挖掘涉及的技术 1.5 统计分析与数据挖掘的应用领域 1.6 开源数据集 习题 参考文献 第2章 数据描述性统计分析 2.1 数据类型 2.2 集中趋势的度量 2.3 离散程度的度量 2.4 偏态和峰态 2.5 数据的可视化分析 习题 参考文献 第3章 数据预处理 3.1 数据清洗 3.2 数据集成 3.3 数据规约 3.4 数据变换 习题 参考文献 第4章 关联分析 4.1 基本概念 4.2 先验原理 4.3 Apriori算法 4.4 FP-growth树算法 4.5 关联规则模型的评估 习题 参考文献 第5章 分类 5.1 基本概念 5.2 决策树 5.3 贝叶斯分类器 5.4 支持向量机 5.5 人工神经网络 5.6 *近邻分类算法 5.7 模型评估 习题 参考文献 第6章 聚类 6.1 聚类分析概述 6.2 划分聚类 6.3 层次聚类 6.4 密度聚类 习题 参考文献 第7章 相关与回归分析 7.1 变量间关系的度量 7.2 一元线性回归 习题 参考文献 第8章 时间序列分析和预测 8.1 时间序列概述 8.2 时间序列的描述性分析 8.3 时间序列预测方法的评估 8.4 平稳时间序列的预测 8.5 趋势时间序列预测 8.6 复合时间序列的分解预测 习题 参考文献