一、数据的预处理

1.1 缺失值处理

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1.2 异常值

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1.3 数据的变换

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1.4 数据的描述性统计分析

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 此部分前几年有篇优秀论文写的很好，可以参考。

1.5 数据的可视化

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1.6 数据降维

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二、回归分析（重点）

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 三、机器学习

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四、其他数据建模方法

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五、葡萄酒评价问题（重点）

5.1 问题重述

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5.2 问题一求解

用t检验对显著性差异进行评判，用方差对结果进行评判。

5.3 问题二求解

分级即分类，该问题为一个聚类问题，该论文用了K均值聚类，层次聚类，模糊C聚类对问题进行分类。针对理化指标，用了PCA进行降维后再聚类；针对质量，直接对数据运用三种聚类方法进行分类，最后对两种分类结果进行分析。

5.3 问题三求解（重点）

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5.3 问题四求解

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