目 录__eol__ __eol__第1章 数据分析与数据挖掘基础 1__eol__1.1 数据分析与数据挖掘需求 1__eol__1.1.1 数据分析与数据挖掘 1__eol__1.1.2 大数据处理需求 2__eol__1.1.3 数据分析误区与隐私问题 3__eol__1.2 数据分析与数据挖掘的工作过程 3__eol__1.2.1 数据分析的主要工作过程 3__eol__1.2.2 数据收集 5__eol__1.2.3 数据展示 6__eol__1.3 数据的组织和数据的类型 7__eol__1.3.1 数据的一般组织形式 7__eol__1.3.2 数据类型 8__eol__1.3.3 分类数据的编码 9__eol__1.4 数据的常用描述性统计量 11__eol__1.4.1 数据的中心趋势 11__eol__1.4.2 数据的离散程度 12__eol__1.4.3 数据的形态统计量 15__eol__1.5 数据的基本描述性统计分析 18__eol__1.5.1 数据的描述性统计 18__eol__1.5.2 五数概括与盒图 19__eol__1.5.3 数据的描述性统计图 20__eol__1.6 本章小结 22__eol__本章概念与关键词 22__eol__练习与思考 23__eol__第2章 数据抽样与推断检验 24__eol__2.1 随机变量概率分布 24__eol__2.1.1 概率分布 24__eol__2.1.2 正态分布 26__eol__2.1.3 二项分布与泊松分布 28__eol__2.1.4 几何分布与超几何分布 29__eol__2.2 抽样统计分析 31__eol__2.2.1 抽样的相关概念 31__eol__2.2.2 概率抽样的典型方法 33__eol__2.2.3 非随机抽样的典型方法 34__eol__2.3 基本抽样分布 34__eol__2.3.1 经验分布、理论分布与抽样分布 34__eol__2.3.2 三大抽样分布 36__eol__2.3.3 小概率事件 38__eol__2.4 常用的抽样分布与区间估计 40__eol__2.4.1 常用的统计量抽样分布 40__eol__2.4.2 置信区间与区间估计 42__eol__2.5 常用的参数检验 45__eol__2.5.1 假设检验一般过程 45__eol__2.5.2 常用的参数检验统计量 47__eol__2.6 常用的单样本非参数检验 48__eol__2.6.1 卡方检验 48__eol__2.6.2 二项分布检验 49__eol__2.6.3 固定参数的超几何分布检验 49__eol__2.6.4 游程检验 50__eol__2.6.5 单样本K-S检验 54__eol__2.7 本章小结 56__eol__本章概念与关键词 57__eol__练习与思考 57__eol__第3章 可视化图与分组检验 59__eol__3.1 数据的常用可视化图分析 59__eol__3.1.1 数据的常用可视化图 59__eol__3.1.2 基于图的可视化观测一般过程 62__eol__3.2 均值比较和t检验 62__eol__3.2.1 分组统计 62__eol__3.2.2 数据标准化与Z-Score 63__eol__3.2.3 单样本t检验 64__eol__3.2.4 两独立样本t检验 65__eol__3.2.5 两配对样本t检验 67__eol__3.3 方差齐性检验 68__eol__3.3.1 Levene方差齐性检验 68__eol__3.3.2 基于F检验的方差齐性检验 69__eol__3.3.3 Brown-Forsythe方差齐性检验 70__eol__3.3.4 Bartlett’s方差齐性检验 70__eol__3.4 两独立样本的非参数检验 71__eol__3.4.1 Mann-Whitney U检验 71__eol__3.4.2 两独立样本K-S检验 74__eol__3.4.3 两独立样本游程检验 76__eol__3.4.4 两独立样本Moses极端反应检验 77__eol__3.4.5 两独立样本Brown-Mood中位数__eol__ 检验 78__eol__3.5 两配对样本的非参数检验 81__eol__3.5.1 两配对样本符号检验 81__eol__3.5.2 中位数、分位数及比例的符号__eol__ 检验 82__eol__3.5.3 两配对样本Wilcoxon符号秩__eol__ 检验 83__eol__3.5.4 Wilcoxon符号秩单样本检验 85__eol__3.5.5 两配对样本McNemar检验 86__eol__3.5.6 边缘齐性检验 88__eol__3.6 多样本的非参数检验 88__eol__3.6.1 多独立样本中位数检验 88__eol__3.6.2 多独立样本Kruskal-Wallis检验 90__eol__3.6.3 多独立样本Jonckheere-Terpstra__eol__ 检验 91__eol__3.6.4 多配对样本Friedman检验 94__eol__3.6.5 多配对样本Kendall协同系数__eol__ 检验 96__eol__3.6.6 多配对样本Cochran’s Q检验 97__eol__3.7 本章小结 98__eol__本章概念与关键词 99__eol__练习与思考 99__eol__第4章 方差分析与相关性分析 102__eol__4.1 方差分析 102__eol__4.1.1 方差分析中的变量 102__eol__4.1.2 单因素方差分析 103__eol__4.1.3 单因素方差Brown-Forsythe__eol__ 检验 105__eol__4.1.4 单因素方差Welch’s t检验 106__eol__4.1.5 无交互作用的双因素方差分析 107__eol__4.1.6 有交互作用的双因素方差分析 109__eol__4.2 Post Hoc检验 111__eol__4.2.1 LSD检验 111__eol__4.2.2 Studentized极差分布 112__eol__4.2.3 Tukey’s Range检验 113__eol__4.2.4 Tukey-Kramer检验 115__eol__4.2.5 SNK检验 117__eol__4.2.6 其他几种常用检验方法 118__eol__4.3 连续属性数据的相关性分析 119__eol__4.3.1 协方差的线性相关性度量 119__eol__4.3.2 相关系数的线性相关性度量 122__eol__4.3.3 Spearman秩相关系数 124__eol__4.4 离散属性相关性分析 126__eol__4.4.1 交叉列联表分析 126__eol__4.4.2 用卡方检验进行离散相关性分析 127__eol__4.4.3 列联表上常用的指标 128__eol__4.4.4 Fisher’s exact检验 129__eol__4.5 本章小结 131__eol__本章概念与关键词 132__eol__练习与思考 132__eol__第5章 数据的预处理与距离分析 134__eol__5.1 数据的预处理 134__eol__5.1.1 数据清理 134__eol__5.1.2 数据集成 136__eol__5.1.3 数据变换 137__eol__5.1.4 数据归约 137__eol__5.2 数据的常用组织方式 138__eol__5.2.1 数据的常用逻辑组织 138__eol__5.2.2 数据的常用物理组织 139__eol__5.2.3 高精度计算与矩阵计算 139__eol__5.2.4 编程语言、软件工具 140__eol__5.3 相似度计算与距离分析 140__eol__5.3.1 相似度与距离的转换 140__eol__5.3.2 闵可夫斯基距离 143__eol__5.3.3 马氏距离 145__eol__5.3.4 混合属性的相似度与距离 147__eol__5.4 kNN分类模型 148__eol__5.4.1 kNN分类模型概述 148__eol__5.4.2 距离加权kNN分类模型 150__eol__5.5 参数的点估计 151__eol__5.5.1 原点矩与中心矩 151__eol__5.5.2 矩估计法 152__eol__5.5.3 极大似然估计法 153__eol__5.6 本章小结 156__eol__本章概念与关键词 156__eol__练习与思考 156__eol__第6章 回归分析 158__eol__6.1 一元线性回归 158__eol__6.1.1 一元线性回归问题描述 158__eol__6.1.2 一元线性回归模型与求解 159__eol__6.1.3 确认回归方程的精度 161__eol__6.1.4 总体回归的方差分析 162__eol__6.1.5 残差分析 164__eol__6.1.6 回归方程参数检验 167__