本书根据数据分析的过程,系统介绍了数据的收集、数据的处理、数据的分析、数据的展现、分析报告的撰写,其中数据的处理与数据的分析为本书的重点内容。在数据处理方面,主要介绍了数据的一致性处理、缺失数据的处理、重复数据的处理、数据的转置、字段的分列、字段的匹配、数据的抽取、数据的计算及数据的修整等内容。在数据分析方面,主要介绍了数据的分组、描述性统计指标的计算、动态数列的速度指标的计算、同期平均法预测、移动平均趋势剔除法预测、相关分析与回归法、综合评价分析法、四象限分析法等内容。 本书根据高职高专学生的特点,采用案例教学模式组织内容,将理论融入案例,案例的设计由浅入深、循序渐进,案例的讲解清晰明了、图文并茂。 本书既可作为职业院校各专业学生数据分析课程的专业教材,也可作为广大数据分析爱好者的自学教材。
本书根据数据分析的过程,系统介绍了数据的收集、数据的处理、数据的分析、数据的展现、分析报告的撰写,其中数据的处理与数据的分析为本书的重点内容。在数据处理方面,主要介绍了数据的一致性处理、缺失数据的处理、重复数据的处理、数据的转置、字段的分列、字段的匹配、数据的抽取、数据的计算及数据的修整等内容。在数据分析方面,主要介绍了数据的分组、描述性统计指标的计算、动态数列的速度指标的计算、同期平均法预测、移动平均趋势剔除法预测、相关分析与回归法、综合评价分析法、四象限分析法等内容。 本书根据高职高专学生的特点,采用案例教学模式组织内容,将理论融入案例,案例的设计由浅入深、循序渐进,案例的讲解清晰明了、图文并茂。 本书既可作为职业院校各专业学生数据分析课程的专业教材,也可作为广大数据分析爱好者的自学教材。
全书共7章,内容包括过程的基本概念、过程的线性变换、窄带过程、高斯过程、泊松过程、马尔可夫过程和估计理论。每章分为三部分:内容提要、例题和练习题。内容提要部分对每章的基本内容以及读者应该掌握的主要内容作为较深入的概括。针对各章的重要课题全书选编了约180道练习题。书本附有部分练习题的答案。
全书共7章,内容包括过程的基本概念、过程的线性变换、窄带过程、高斯过程、泊松过程、马尔可夫过程和估计理论。每章分为三部分:内容提要、例题和练习题。内容提要部分对每章的基本内容以及读者应该掌握的主要内容作为较深入的概括。针对各章的重要课题全书选编了约180道练习题。书本附有部分练习题的答案。
本书分为两部分:第一部分汇集历年试卷,涵盖填空题、选择题以及解答题,为学生提供实际的考试体验;第二部分为习题详解,包括知识点、思路分析、解答过程,帮助学生深化理解。
本书分为两部分:第一部分汇集历年试卷,涵盖填空题、选择题以及解答题,为学生提供实际的考试体验;第二部分为习题详解,包括知识点、思路分析、解答过程,帮助学生深化理解。