数据分析：方法与应用

图书标准信息

• 作者 刘宏志；吴中海
• 出版社 高等教育出版社
• 出版时间 2023-04
• 版次 1
• ISBN 9787040599824
• 定价 39.00元
• 装帧 其他
• 开本 16开
• 纸张 胶版纸
• 页数 296页
• 字数 380千字

【内容简介】

本书入选软件工程专业教学指导委员会“软件工程专业系列教材”。全书从基础的统计分析方法到基于机器学习的预测模型，全面系统地介绍了各种常用的数据分析方法及其典型应用，并结合大量的实际应用案例介绍了各种分析方法的使用步骤及其应用效果，让读者能够更好地了解各种分析方法的应用场景和价值。 全书共10章，主要包括：绪论、概论率基础、描述性分析、探索性数据分析、参数估计、假设检验、方差分析、相关分析与回归分析、机器学习、时间序列分析。 本书可作为高等学校软件工程、数据科学与大数据技术、人工智能等专业教材，供高年级本科生和研究生“数据分析”“数学建模”“数据挖掘”相关课程使用；也可作为需要利用定量分析和数学建模进行业务分析和管理决策的相关工作人员的参考书。

【目录】

:
第1章 绪论

1．1 数据分析简介

1．1．1 数据的定义与分类

1．1．2 数据分析技术与方法

1．2 数据分析流程

1．2．1 问题定义与数据收集

1．2．2 数据预处理

1．2．3 描述性分析

1．2．4 探索性分析

1．2．5 推断性分析

1．2．6 基于模型与算法的分析

1．2．7 数据分析报告与应用

1．3 应用案例

1．3．1 电商数据分析

1．3．2 交通数据分析

1．3．3 文化传媒数据分析

1．3．4 能源数据分析

1．3．5 金融数据分析

习题1

第2章 概率论基础

2．1 概率的基本概念与性质

2．1．1 随机事件与样本空间

2．1．2 概率测度及其性质

2．2 概率的计算

2．2．1 等可能概型

2．2．2 案例：辛普森悖论

2．2．3 乘法原理与排列组合

2．2．4 案例：生日悖论

2．2．5 事件独立性

2．2．6 案例：疾病感染率统计分析

2．3 条件概率

2．3．1 条件概率与全概率公式

2．3．2 贝叶斯公式

2．3．3 案例：测谎仪悖论

2．3．4 案例：三门问题

2．4 随机变量

2．4．1 随机变量的定义与分类

2．4．2 概率函数和累积分布函数

2．5 数学期望

2．5．1 期望的起源

2．5．2 期望的定义

2．5．3 案例：圣彼得
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