数据分析实践

MATLAB是一款强大的编程环境，专为数值计算、符号计算、数据可视化和应用程序开发而设计。在统计分析领域，MATLAB提供了丰富的工具箱和函数，使得复杂的数据处理、建模和预测变得简单易行。本资源《MATLAB统计分析与应用》适合那些希望提升在统计学中MATLAB技能的学习者。Statistics and Machine Learning Toolbox是其核心组件，包含各种统计模型和机器学习方法，如线性回归、逻辑回归、时间序列分析、主成分分析（PCA）、聚类算法以及支持向量机（SVM）、决策树和神经网络等。案例涵盖了数据预处理、探索性分析、线性回归、逻辑回归、主成分分析、时间序列分析、聚类分析和机器学习应用。每个案例包含详细的MATLAB代码和解释，帮助学习者深入理解和应用统计方法。

我们利用数据挖掘技术对互联网用户的浏览行为进行定量研究，通过可视化技术展示网站日志中的关键信息。这种方法能有效揭示用户行为背后的模式和趋势。

探讨了按城市和产品销售数据进行的国际体育用品公司数据分析。使用IBM Visual Warehouse V3.1、Lotus Approach或Microsoft Access以及Intelligent Miner for data/text进行分析。重点在于识别业务需求、分析现有应用程序、采访最终用户，设计能够增加业务价值的OLAP应用程序。

《空间数据分析：理论与实践》全面阐述了空间数据分析领域。它首先概述了空间数据分析的重要性，以及在科学和政策研究中位置（地点、背景和空间）的作用。从地理空间属性如何表达的基本问题到最新的探索性空间数据分析和空间建模方法，本书带领读者深入了解支撑空间数据分析的关键领域，为理解和批判许多领域的关键问题提供了平台。本书部分内容适合本科和硕士水平的学生，同时也包含足够具有挑战性的材料，对研究涉及空间分析的地理学家、社会科学家、经济学家、环境科学家和统计学家具有吸引力。

空间数据分析是地理信息系统（GIS）和遥感技术中的重要方法，利用其分析和处理空间数据，揭示地理空间现象的模式和关系。R语言作为一种流行的统计计算环境和编程语言，广泛应用于数据分析、机器学习和数据可视化等领域。本书《Applied Spatial Data Analysis with R》第二版由Roger S. Bivand、Edzer Pebesma和Virgilio Gómez-Rubio撰写，系统介绍了空间数据分析的基本概念、方法和技术，并提供丰富的实践案例和R语言代码，帮助读者快速掌握空间数据分析技能。内容涵盖空间自相关、空间回归、空间插值等基础知识，以及空间点过程、空间网络分析和空间时间序列分析等高级主题。本书适合希望深入了解R语言在空间数据分析中应用的学习者和专业人士。

利用通信CDR数据库进行后台操作和数据分析，便于深入了解通信行为模式和优化网络性能。

这本书是关于大数据分析的教科书，由斯坦福大学知名教授Anand Rajaraman和Jeff Ullman整理编写而成，内容非常实用。

使用 Python pandas 和第三方包演示功能的数据集，包含于《利用 Python 进行数据分析》中。

数据分析师培训中的一部分，关注验证型数据分析实践。课程重点在于使用scipy实现多种假设检验方法。

数据管控层电商大数据实践方案 金融数据管控体系包含：- 组织架构- 评价与考核- 管控流程- 管控平台 数据标准管理数据质量管理元数据管理工作流管理 组织- 数据与信息标准化委员会- 数据管理人- 数据所有人- 数据生产人- 数据使用人- IT支持团队 考核指标- 责任评价标准- 执行评价政策- 执行评价标准 数据类型- 数据格式- 业务分类 数据质量- 真实性定义- 及时性定义- 完整性定义 元数据- 技术元数据- 流程评价与考核流程- 考核指标- 建立/维护流程标准- 建立/维护流程组织- 建立/维护流程评价与考核- 业务含义一致性定义 数据认责平台- 安全等级- 权限限定 业务元数据管理- 元数据- 数据全生命周期- 数据安全管理- 数据标准- 数据安全- 元数据 数据安全- 审计定义- 保留策略- 数据停用- 数据共享- 数据移动- 数据存储- 数据创建