第1章 绪论
1.1 大数据时代
1.2 数据、信息与知识
1.3 探索性数据分析
1.4 探索性数据分析与传统数据分析的差异
第2章 数据预处理
2.1 数据处理的必要性
2.2 噪声的处理
2.3 异常点的处理
2.4 标准化处理
第3章 描述性统计分析
3.1 统计量
3.2 统计图
第4章 相关性分析
4.1 简单相关
4.2 复相关
4.3 典型相关分析
4.4 偏相关分析
4.5 相关性分析的应用
第5章 统计过程控制
5.1 SPC控制图
5.2 多变量统计过程控制(MSPC)
5.3 间歇式生产过程的统计控制
5.4 MSPC的应用
第6章 基于信息论的数据分析
6.1 信息熵
6.2 联合熵与互信息
6.3 最大关联最小冗余
第7章 基于模式识别的数据分析
7.1 模式识别的概念和方法
7.2 特征提取方法
7.3 模式识别应用于数据分析
第8章 算法介绍
8.1 主成分分析(PCA)
8.2 偏最小二乘(PLS)
8.3 支持向量机(SVM)
第9章 DMOS软件介绍
9.1 建模和数据分析的准备
9.2 数据分析步骤
主要参考文献