【课程计划】
第一阶段：[12.31]数据分析统计基础理论P1
1.数据分析前沿与工具、理论基础
2.大数据诞生与概念
3.数据分析方法
4.数据分析流程与步骤
5.数据分析师职业概述
6.数理统计基础知识
7.正态分布与中心极限定理
8.其他统计学三大分布
9.描述性统计分析
第二阶段：[12.01]数据分析统计基础理论P2
1.随机抽样知识
2.抽样估计基础
3.假设检验基础
4.方差分析
5.相关与回归分析
6.数据分析理论基础总结
a.案例：三国人物数据分析
第三阶段：[12.02]数据预处理技术P1
1.数据分析与SPSS介绍
a.实例演示
b.SPSS 的特点
c.SPSS 界面介绍
2.数据的输入与保存
a.数据获取及其格式
b.SPSS 数据变量详解
c.SPSS 访问外部数据
第四阶段：[1.07]数据预处理技术P2
1.数据预处理及分析
2.数据清理
3.新变量生成
4.描述统计分析
5.SPSS 统计图形与可视化
a.散点图（交互式）
b.比较子组
c.回归变量图
第五阶段：[1.08]数据分析与建模技术
1.相关分析
2.回归分析基础
3.简单回归分析
4.多元回归分析
a.案例分析：商品韧性材料的影响因素及其预测分析
5.卡方分析
a.案例分析：商品投诉因素分析
第六阶段：[1.14]数据分析与建模技术
1. 二分类 logistic 分析a.客户违约信息预测
2. 主成分分析与聚类分析
a.主成分分析
b.两步聚类法
3. RFM 客户价值模型
4. 统计报表过程
第七阶段：[1.15 21]案例分析及业务应用
1.数据挖掘方法论介绍
2.回归分析与因子分析方法
3.市场调研-用户体验评测案例（全咨询项目）
4.业务分析-球员综合评价案例
5.信用卡产能预测与监控
6.贷款违约预测建模全流程
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2025-02-05考虑一种棘手的情况：训练数据中大部分样本没有标签。此时，我们可以考虑使用半监督学习方法来处理。半监督学习能够利用这些额 ...
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2025-01-31
