- 作 者：潘蕊等著
- 出 版 社：
- 出版年份：2018
- ISBN：
- 标注页数：0 页
- PDF页数：258 页
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第1章 选题与背景 1
1.1 TASK概述 1
1.2 TASK1确定选题 3
1.2.1 选题的思考路径 3
1.2.2 可能的选题方向 3
1.2.3 补充材料 7
1.2.4 课后作业 7
1.3 TASK2学写背景介绍 8
1.3.1 如何写背景介绍 8
1.3.2 背景介绍经常出现的问题 9
1.3.3 课后作业 9
1.4 范例与点评 10
1.4.1 范例一 10
1.4.2 范例二 12
1.4.3 范例三 15
第2章 数据的获取与描述 19
2.1 TASK3数据的获取 19
2.1.1 搭建框架 22
2.1.2 确定问题形式 24
2.1.3 选措辞、排结构 25
2.1.4 评估、预测试 27
2.1.5 课后作业 28
2.2 TASK4数据介绍与说明 32
2.2.1 数据变量说明表 32
2.2.2 用PPT介绍数据 34
2.2.3 常见的问题 35
2.2.4 课后作业 36
2.3 TASK5数据的描述——外表美 37
2.3.1 描述分析简介 37
2.3.2 描述分析的整体规范 37
2.3.3 统计图的规范 39
2.3.4 课后作业 40
2.4 TASK6数据的描述——内在美 41
2.4.1 准确使用统计图 41
2.4.2 写好描述性文字 42
2.4.3 扩展阅读材料 46
2.4.4 课后作业 47
2.5 范例与点评 48
2.5.1 范例一 48
2.5.2 范例二 50
2.5.3 范例三 54
第3章 模型的建立 62
3.1 TASK7建模的流程 62
3.1.1 建模前的准备 62
3.1.2 模型的选择与建立 63
3.1.3 模型的解读与评价 64
3.1.4 课后作业 65
3.2 TASK8无监督学习：数据降维 66
3.2.1 主成分分析 66
3.2.2 因子分析 71
3.2.3 课后作业 75
3.3 TASK9无监督学习：聚类分析 76
3.3.1 聚类分析概述 76
3.3.2 层次聚类法 78
3.3.3 K均值聚类法 79
3.3.4 课后作业 82
3.4 TASK10有监督的学习：连续型因变量 83
3.4.1 模型的建立与估计 84
3.4.2 结果的整理与解读 86
3.4.3 模型诊断与改进技巧 89
3.4.4 模型选择：准则和步骤 95
3.4.5 课后作业 99
3.5 TASK11有监督的学习：离散型因变量 100
3.5.1 逻辑回归模型 101
3.5.2 模型的评价 105
3.5.3 决策树 108
3.5.4 课后作业 112
3.6 TASK12文本分析 113
3.6.1 文本分析可以干什么 113
3.6.2 文本分析的主要内容 113
3.6.3 文本分析基本流程 114
3.6.4 文本分析示例 119
3.6.5 课后作业 126
第4章 表达与沟通 127
4.1 TASK13报告的撰写 127
4.1.1 报告概述 127
4.1.2 报告的核心要素 128
4.1.3 如何撰写优秀的报告 128
4.1.4 课后作业 133
4.2 TASK14 PPT的制作 134
4.2.1 PPT的特点 134
4.2.2 制作PPT的步骤 134
4.2.3 示范与点评 141
4.2.4 课后作业 145
4.3 TASK15以PPT为核心的表达与沟通 146
4.3.1 从“表达与沟通”的角度看PPT制作的问题 146
4.3.2 表达与沟通的注意事项 148
4.3.3 课后作业 151
4.4 TASK16代码规范 152
4.4.1 代码注释 152
4.4.2 代码命名规则 153
4.4.3 代码模块化 154
4.4.4 代码调试 156
4.4.5 代码效率优化 158
4.4.6 课后作业 161
第5章 实战案例 162
5.1 案例一 162
5.2 案例二 173
5.3 案例三 186
5.4 案例四 199
5.5 案例五 211
5.6 案例六 229
参考文献 242