基于CEEMD的数据分析方法源码

利用SAS软件进行数据分析，包括数据基础知识、计算机管理、SAS数据集处理、探索性数据分析和统计分析案例。

数据分析方法的优化是当前数据处理中的关键一环。随着数据量的增加，有效的数据分析方法变得尤为重要。

将事务处理过程转化为图形模型是数据分析算法中关联分析的重要步骤。

针对智能健康管理的实际需求，本研究探讨了智能医疗中的生理特征数据分析方法。通过引入决策树算法进行电子病例数据挖掘，成功实现了糖尿病与心力衰竭的早期识别。所采用的CART树方法以基尼系数作为分类标准，相较于ID3与C4.5，极大简化了树的结构。此外，为减少模型过拟合，还引入了基于误差控制（CCP）的后剪枝方法和基于Bagging的集成学习方法。通过建立多棵CART树形成随机森林，显著提升了算法的分类能力。仿真结果显示，该算法在预测糖尿病和心力衰竭方面的准确率分别达到了89.01%和99.55%，AUC值分别为0.94和0.99，相较于支持向量机（SVM）算法有显著提升。

统计分析工具，如流程图、散布图、直方图、排列图和控制图，对帐单（检查表）以及因果分析图等，是书业公司解决经营问题的重要工具。这些工具帮助收集和分析数据，为决策提供必要依据。

Michael Alexander 编著的《基于 MS Access 2007 的数据分析》是一本全面介绍如何使用 Microsoft Access 2007 进行数据分析的专业书籍。 本书涵盖了数据分析的基本概念、方法和技巧，并结合大量实例演示了如何使用 Access 2007 进行数据收集、数据清洗、数据转换、数据分析和数据可视化等操作。 无论您是数据分析新手，还是有一定经验的数据分析师，本书都将为您提供宝贵的指导和帮助，帮助您更好地利用 Access 2007 进行数据分析，并从中获得有价值的洞察。

利用Spark RDD对咖啡销售数据进行深入分析，并使用可视化技术展现分析结果。使用的技术框架包括IDEA、Hadoop、Spark和Python。此项目提供源码和详细文档，适合学习和实践。

数据挖掘涉及使用不同技术来提取有用模式。聚类是其中一种技术，通过提取数据中的聚类以发现信息。层次聚类和基于密度的聚类是两种常用方法。层次聚类利用树状图展示聚类结果，而DBSCAN则是一种基于密度的算法，能够发现任意形状的簇。详细探讨了这些算法的高效实现。

eda为探索分析示例代码, etl为特征预处理示例代码, main为分类和回归示例代码, semi_main为半监督示例代码, ass_main为关联分析示例代码, clst_main为聚类示例代码。