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1、PPT与资料（图书目录）
2、（24~28学时）基本习题与要点
基础知识要点：（24~28学时）基本习题与要点
3、实验清单（任务及代码来自《数据分析与数据挖掘建模与工具》）
| 序号 | 实验名称 | 实验简介 | 工具 | 链接 |
|---|---|---|---|---|
| 第1章 | 1.1描述性统计 | 计算均值、标准差、中位数（例1.1） | Python、C++ | 细节 |
| 1.2鸢尾花数据集 | 观察鸢尾花数据集（教材5.4.1节，第148页） | Python、C++ | 细节 | |
| 1.3绘制盒图 | 绘制盒图（绘制鸢尾花数据集各个属性的盒图）（w7例2.50） | Python、C++ | 细节 | |
| 1.4绘制折线图 | 绘制折线图 | Python、C++ | 细节 | |
| 1.5绘制饼形图 | 绘制饼形图 | Python | 细节 | |
| 1.6直方图 | 绘制直方图 | Python、C++ | 细节 | |
| 1.7小提琴图 | 绘制小提琴图 | Python | 细节 | |
| 1.8条形图 | 绘制条形图 | Python | 细节 | |
| 第2章 | 2.1卡方检验 | 卡方检验（教材2.6.1节卡方检验） | Python、C++ | 细节 |
| 2.2游程检验 | 游程检验（教材2.6.4节游程检验） | Python | 细节 | |
| 2.3二项检验 | 二项分布检验（教材第2.6.3节二项检验） | Python | 细节 | |
| 2.4正态分布 | Shapiro-Wilk检验 | Python | 细节 | |
| 2.5 t检验 | t-test检验 | Python | 细节 | |
| 第3章 | 3.1绘制散点图 | 绘制散点图（w7例3.1） | Python、C++ | 细节 |
| 3.2散点图矩阵 | 绘制散点图矩阵（子图的绘制方法） | Python | 细节 | |
| 3.3Q-Q图绘制 | 绘制两个向量的Q-Q图（教材3.1节） | Python | 细节 | |
| 3.4曼.惠特尼U检验 | 曼.惠特尼U检验（教材3.4.1节）（习题3.4） | Python | 细节 | |
| 第4章 | 4.1相关性度量 | 计算协方差矩阵、Pearson相关系数矩阵、Spearman | Python、C++ | 细节 |
| 4.2单因素方差分析 | 单因素方差分析（教材4.1.2节） | Python、C++ | 细节 | |
| 4.3双因素方差分析 | 双因素方差分析（教材4.1.5和4.1.6） | Python | 细节 | |
| 4.4列联表 | 创建列联表、计算离散属性间的卡方和列联系数（教材4.4节） | Python | 细节 | |
| 第5章 | 5.1kNN分类器 | kNN分类器（教材5.4.1节kNN）（w7例2.51） | Python、C++ | 细节 |
| 5.2计算距离 | 曼哈顿距离、欧氏距离、切比雪夫距离（教材5.3.2节） | Python、C++ | 细节 | |
| 第6章 | 6.1线性回归 | 线性回归（w7例4.10） | Python、C++ | 细节 |
| 6.2逻辑回归 | 逻辑回归代码调用展示（教材6.5节） | Python、C++ | 细节 | |
| 第10章 | 10.1朴素贝叶斯 | 朴素贝叶斯分类器 | Python | 细节 |
| 第12章 | 12.1支持向量机 | 支持向量机分类（教材12.5节） | Python、C++ | 细节 |
| 第14章 | 14.1随机森林分类 | 随机森林分类器（教材第14章） | Python、C++ | 细节 |
| 14.2随机森林回归 | 随机森林回归建模（教材第14章） | Python | 细节 | |
| 第15章 | 15.1k-means聚类 | k-mean聚类（教材15.2节） | Python | 细节 |
4、课后习题实验（更多实验过程参见课后题答案）
| 序号 | 实验名称 | 实验简介 | 工具 | 链接 |
|---|---|---|---|---|
| 第1章 | 课后题1.10、19、20 | 描述性统计、直方图、盒图、折线图、分位数图 | Python | 细节 |
| 整数频数统计 | 统计数组中整数的频数 | Python | 细节 | |
| 第4章 | 课后题4.2 | 双因素方差分析（教材第4章，课后第2题） | Python | 细节 |