基本信息

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文档摘要

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数据处理与分析;课程概述;学习目标;第一章：数据处理基础;什么是数据处理？;数据处理的重要性;数据处理的基本步骤;数据收集方法;数据清洗技术;数据转换和规范化;数据集成概念;第二章：数据分析入门;数据分析的定义;数据分析的目的;描述性统计分析;推断性统计分析;预测性分析;第三章：数据可视化;数据可视化的重要性;常见的图表类型;柱状图和条形图;折线图和面积图;饼图和环形图;散点图和气泡图;热力图和地图;数据可视化工具介绍;第四章：统计分析方法;描述性统计量;假设检验;t检验;方差分析;相关分析;回归分析;第五章：数据挖掘技术;数据挖掘概述;分类算法;聚类算法;关联规则挖掘;异常检测;第六章：机器学习基础;机器学习概念;监督学习;无监督学习;半监督学习;强化学习;常见机器学习算法;第七章：大数据处理;大数据的特征;Hadoop生态系统;Spark简介;流式数据处理;第八章：数据处理与分析实战;案例研究：客户细分;案例研究：销售预测;案例研究：社交媒体分析;案例研究：欺诈检测;第九章：数据伦理与隐私;数据伦理问题;数据隐私保护;课程总结与展望