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第1章 数据分析概述1

1.1 数据分析行业发展1

1.1.1 大数据行业背景和发展趋势1

1.1.2 数据分析隐藏的风险和困境7

1.2 数据分析人才的培养9

1.2.1 大数据时代最需要的人才9

1.2.2 数据分析人才从事的工作和需要具备的能力10

1.2.3 数据分析人才必备的素质11

1.3 数据分析基础流程13

1.3.1 数据分析的流程13

1.3.2 数据分析的两种重要的分析导向14

远程视频：数据和数据具体分类方法15

案例实务15

大数据拯救了他们15

第2章 数据收集与导入17

2.1 SQL语言和MySQL17

2.1.1 SQL语言18

2.1.2 MySQL46

远程视频：数据库相关知识52

2.1.3 数据处理工具——SPSS介绍52

2.2 数据收集61

2.2.1 机器收集数据61

2.2.2 人工收集数据62

远程视频：大数据导入和传统数据导入63

2.3 数据输入与导入64

第3章 数据的清洗与预处理69

3.1 数据处理69

3.1.1 重复数据处理69

3.1.2 缺失数据处理72

3.1.3 检查数据逻辑错误74

3.1.4 检查不合理的关联题76

远程视频：异常、缺失值、逻辑错误处理等清洗77

3.2 数据整理与加工77

3.2.1 数据抽取78

3.2.2 数据排序80

3.2.3 数据分组81

3.2.4 数据转换83

3.2.5 数据计算86

远程视频：数据加工过程的详解87

第4章 数据可视化呈现89

4.1 理解图表89

4.2 数据表的制作及呈现92

4.2.1 数据表的制作92

4.2.2 数据表的特殊功能92

远程视频：根据数据选图表95

4.3 数据图的制作及呈现95

4.3.1 常见数据图的制作95

4.3.2 其他数据图的制作95

4.4 数据图的制作要点105

第5章 基础数据分析107

5.1 对比分析107

5.2 线性规划108

5.2.1 线性规划模型的基本形式109

5.2.2 线性规划模型的基本概念109

5.2.3 线性规划模型的应用举例109

5.2.4 整数规划112

5.3 概率分析113

5.3.1 基本原理113

5.3.2 概率分析方法116

5.3.3 概率分析步骤117

远程视频：基础统计分析118

5.4 交叉分析119

5.4.1 交叉分析法定义119

5.4.2 实例分析119

5.5 分类分析119

5.5.1 聚类分析120

5.5.2 判别分析127

5.6 相关分析136

5.6.1 回归分析136

远程视频：一元回归和多元回归145

5.6.2 时间序列分析145

远程视频：平稳序列、线性趋势、非线性趋势、Winter指数、季节哑变量、分解预测152

5.6.3 因子分析152

第6章 综合分析161

6.1 层次分析161

6.1.1 层次分析的定义161

6.1.2 层次分析的基本思路与应用步骤161

6.2 联合分析165

6.3 安索夫矩阵170

6.3.1 基本模型171

6.3.2 核心步骤171

6.3.3 应用案例172

6.4 波士顿矩阵173

6.4.1 基本模型174

6.4.2 操作步骤175

6.5 GE矩阵176

6.5.1 基本模型176

6.5.2 基本步骤177

6.5.3 应用技巧178

6.5.4 应用模型179

6.6 Graveyard模型179

6.7 盈亏平衡分析185

6.7.1 定义185

6.7.2 假设条件186

6.7.3 盈亏平衡分析分类186

6.7.4 线性盈亏平衡分析和非线性盈亏平衡分析186

6.8 敏感性分析189