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二、多元统计分析篇

本篇论述了大数据分析的预测、预警和决策价值与作用，阐述了大数据价值密度低、数据多、数量大、更新速度快的特征，讲述了事物的集中和离散趋势，涉及数据采集、加工、预处理、求极值方法，讲述了数字建模、结果呈现全过程的分析与解释；论述数据分析的本质是样本和变量，强调做好数据分析工作必须掌握好线性代数知识，数据升降维规律更多的是矩阵的线性变换规律。
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课程讨论
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第二部分 多元统计分析篇 23节
11、数据分析的作用与价值
18:13
12、大数据基础知识事物趋势
16:15
13、事物集中趋势
11:40
14、集中趋势-中位数频数
16:19
15、方差与目标设定
13:46
16、极差应用-基尼与恩格尔系数
18:20
17、均方误及离散趋势小结
11:31
18、正态分布-概率密度
16:13
19、卡方、t、F边缘分布
13:03
20、假设检验原理-显著性
12:01
21、假设检验原理
11:36
22、法官断案假设检验案例
08:33
23、参数估计原理案例
14:03
24、数据预处理
14:23
25、数据预处理异常值
10:59
26、求极值-导数及梯度下降法
16:42
27、求极值与数据呈现-最小二乘和极大似然
14:47
28、数据呈现及PMI计算逻辑
19:52
29、数据呈现类型案例
16:25
30、矩阵的描述-属性生克及方差等于特征根
15:50
31、矩阵的作用-线性变换升降维
14:53
32、矩阵作用-正交可逆案例
16:27
33、基础理论小结
17:27
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