统计分析与数据挖掘--聚文网

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内容简介

本书共分为8章，第1章介绍统计分析和数据挖掘的基础知识；第2章、第7章和第8章为统计分析内容，主要介绍集中趋势、离散程度、偏态峰态、可视化图形等描述性方法，相关与回归分析以及时间序列分析方法；第3章-第6章为数据挖掘内容，主要介绍关联分析（Apriori算法和FP-growth算法）、常用的分类方法（决策树、贝叶斯分类器、支持向量机、人工神经网络、最近邻分类算法）、常用的聚类方法（划分聚类、层次聚类、密度聚类）等。

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 最近邻分类算法 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

统计分析与数据挖掘

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