二、多元统计分析篇

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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。

课程纲要和数据故事

第二部分多元统计分析篇 23节

11、数据分析的作用与价值

12、大数据基础知识事物趋势

13、事物集中趋势

14、集中趋势-中位数频数

15、方差与目标设定

16、极差应用-基尼与恩格尔系数

17、均方误及离散趋势小结

18、正态分布-概率密度

19、卡方、t、F边缘分布

20、假设检验原理-显著性

21、假设检验原理

22、法官断案假设检验案例

23、参数估计原理案例

24、数据预处理

25、数据预处理异常值

26、求极值-导数及梯度下降法

27、求极值与数据呈现-最小二乘和极大似然

28、数据呈现及PMI计算逻辑

29、数据呈现类型案例

30、矩阵的描述-属性生克及方差等于特征根

31、矩阵的作用-线性变换升降维

32、矩阵作用-正交可逆案例

33、基础理论小结

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