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本课程旨在通过深入浅出的方式,带领学员掌握数据分析与挖掘的核心技能，从海量数据中提取有价值的信息，为决策者提供有力支持。
课程目标：
- 理解数据分析的基本概念：介绍数据分析的定义、目的以及其在各个领域的应用场景。
- 掌握数据处理技术：学习如何清洗、转换和整理原始数据，使其适合后续的分析工作。
- 运用统计方法进行数据分析：了解常用的统计检验方法和回归分析方法，能够对数据进行有效的描述和分析。
- 使用机器学习方法进行预测建模：熟悉各种机器学习算法，如线性回归、逻辑回归、决策树等，并能构建简单的预测模型。
- 可视化呈现结果：学会使用Python中的matplotlib、seaborn等库来绘制图表，直观地展示数据的分布特征和趋势变化。
- 实践项目操作：通过实际案例练习，巩固所学知识，提高解决实际问题能力。
课程大纲：
第一部分：基础篇
- 数据分析与挖掘概述
- 数据来源及类型识别
- 数据预处理技术（缺失值处理、异常值检测、编码转换）
第二部分：统计分析篇
- 描述性统计指标计算与应用
- 假设检验原理及应用
- 回归分析及其扩展模型
第三部分：机器学习篇
- 线性回归与逻辑回归算法讲解
- 决策树的构建与优化
- 支持向量机(SVM)与朴素贝叶斯(NB)
- 交叉验证与网格搜索调参技巧
第四部分：高级应用篇
- 时间序列分析和预测
- 图形化工具的选择与应用
- 大数据分析框架搭建与部署
第五部分：实战演练篇
- 完整的项目案例解析
- 小组讨论与合作交流
- 毕业设计指导与答辩准备
学习资源：
- 课程PPT文档
- Python编程环境安装教程
- 数据集下载链接
- 示例代码与作业提交平台
注意事项：
- 请确保具备基本的计算机操作技能。
- 推荐提前预习相关章节内容,以便更好地跟上课堂进度。
- 积极参与课堂互动,提出问题或分享心得体会。
是关于“数据分析挖掘课程”的大纲和主要内容安排，希望通过这门课程的学习，大家都能成为数据驱动的优秀人才！
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标签： #数据分析挖掘课程
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