数据挖掘与数据分析/数字经济系列教材:丛书主编袁胜军--聚文网

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内容简介

本书为“数字经济”系列教材之一，也是会计学专业的核心课程教材。全书共9 章，主要讲述在财务金融数据分析与数据挖掘过程中常用的方法和模型。第1章介绍数据挖掘和数据分析的概念、数据挖掘与分析的流程，以及数据挖掘与分析在财务中的应用；第2章介绍数据获取与预处理；第3章讲解如何将分析结果数据可视化；第4章至第9章举例讲解财务工作中用于数据挖掘与数据分析的商品零售购物篮分析法、主成分分析法、聚类分析法、回归分析法、灰色预测法、支持向量机法等。本书可作为财会专业在大数据分析领域的专业教材，也适用于对财务数据挖掘和分析感兴趣，就读于经济类、管理类和计算机相关专业的学生和业余爱好者。

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 数据挖掘的进化历程 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 pyplot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 线性回归分析 7.3 多项式回归分析 7.4 多元线性回归 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 8.2 GM(1,1)模型 8.3 模型评价 8.4 Python代码实现第9章支持向量机及应用 9.1 最大间隔与超平面 9.2 SVM的基本理论

数据挖掘与数据分析/数字经济系列教材:丛书主编袁胜军

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