人教版高二信息技術選擇性必修3 數(shù)據(jù)管理與分析目錄
封面/前言/目錄
第1章 數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)科學
主題學習項目:走近送貨機器人
1.1從數(shù)據(jù)到數(shù)據(jù)科學
1.1.1數(shù)據(jù)及其價值
1.1.2大數(shù)據(jù)及其應用價值
1.1.3數(shù)據(jù)科學
1.2數(shù)據(jù)管理與分析簡介
1.2.1數(shù)據(jù)管理的發(fā)展
1.2.2大數(shù)據(jù)存儲與管理
1.2.3數(shù)據(jù)分析及其基本過程
1.2.4數(shù)據(jù)分析助力科學決策
總結評價
第2章 需求分析與數(shù)據(jù)采集
主題學習項目:交通數(shù)據(jù)見發(fā)展
2.1業(yè)務需求與解決方案
2.1.1認識業(yè)務需求分析
2.1.2設計解決方案
2.1.3數(shù)據(jù)需求分析
2.2數(shù)據(jù)采集與導入
2.2.1數(shù)據(jù)采集途徑
2.2.2創(chuàng)建CSV數(shù)據(jù)文件
2.2.3從網(wǎng)絡中采集數(shù)據(jù)
2.2.4導出CSV文件中的數(shù)據(jù)
2.3數(shù)據(jù)結構化與數(shù)據(jù)清洗
2.3.1不同結構化程度的數(shù)據(jù)
2.3.2噪聲數(shù)據(jù)的現(xiàn)象與成因
2.3.3數(shù)據(jù)清洗
總結評價
第3章 數(shù)據(jù)管理
主題學習項目:數(shù)據(jù)管理助規(guī)劃
3.1數(shù)據(jù)庫與數(shù)據(jù)管理
3.1.1數(shù)據(jù)庫與數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)
3.1.2確定數(shù)據(jù)庫的基本功能
3.1.3建立概念數(shù)據(jù)模型
3.2設計邏輯結構與建立數(shù)據(jù)庫
3.2.1概念模型轉換為關系模型
3.2.2創(chuàng)建和查看數(shù)據(jù)庫
3.2.3MySQL的數(shù)據(jù)類型
3.2.4創(chuàng)建和查看數(shù)據(jù)表
3.2.5修改和刪除數(shù)據(jù)表
3.2.6將數(shù)據(jù)輸入數(shù)據(jù)表
3.3結構化查詢與提取
3.3.1結構化查詢語言
3.3.2數(shù)據(jù)庫的查詢方法
3.3.3查詢數(shù)據(jù)的提取
3.3.4編程實現(xiàn)SQL查詢
3.4備份和還原數(shù)據(jù)庫
3.4.1數(shù)據(jù)丟失常見的原因
3.4.2常見的備份方法
3.4.3備份與還原數(shù)據(jù)庫
總結評價
第4章 數(shù)據(jù)分析
主題學習項目:數(shù)據(jù)分析知天氣
4.1數(shù)據(jù)分析的工具與方法
4.1.1數(shù)據(jù)分析的工具
4.1.2常用的數(shù)據(jù)分析方法
4.13數(shù)據(jù)挖掘
4.2數(shù)據(jù)可視化與數(shù)據(jù)報告
4.2.1數(shù)據(jù)可視化中的圖形
4.2.2數(shù)據(jù)可視化的步驟
4.2.3編程實現(xiàn)數(shù)據(jù)可視化
4.2.4撰寫數(shù)據(jù)分析報告
總結評價
第1章 數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)科學
主題學習項目:走近送貨機器人
1.1從數(shù)據(jù)到數(shù)據(jù)科學
1.1.1數(shù)據(jù)及其價值
1.1.2大數(shù)據(jù)及其應用價值
1.1.3數(shù)據(jù)科學
1.2數(shù)據(jù)管理與分析簡介
1.2.1數(shù)據(jù)管理的發(fā)展
1.2.2大數(shù)據(jù)存儲與管理
1.2.3數(shù)據(jù)分析及其基本過程
1.2.4數(shù)據(jù)分析助力科學決策
總結評價
第2章 需求分析與數(shù)據(jù)采集
主題學習項目:交通數(shù)據(jù)見發(fā)展
2.1業(yè)務需求與解決方案
2.1.1認識業(yè)務需求分析
2.1.2設計解決方案
2.1.3數(shù)據(jù)需求分析
2.2數(shù)據(jù)采集與導入
2.2.1數(shù)據(jù)采集途徑
2.2.2創(chuàng)建CSV數(shù)據(jù)文件
2.2.3從網(wǎng)絡中采集數(shù)據(jù)
2.2.4導出CSV文件中的數(shù)據(jù)
2.3數(shù)據(jù)結構化與數(shù)據(jù)清洗
2.3.1不同結構化程度的數(shù)據(jù)
2.3.2噪聲數(shù)據(jù)的現(xiàn)象與成因
2.3.3數(shù)據(jù)清洗
總結評價
第3章 數(shù)據(jù)管理
主題學習項目:數(shù)據(jù)管理助規(guī)劃
3.1數(shù)據(jù)庫與數(shù)據(jù)管理
3.1.1數(shù)據(jù)庫與數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)
3.1.2確定數(shù)據(jù)庫的基本功能
3.1.3建立概念數(shù)據(jù)模型
3.2設計邏輯結構與建立數(shù)據(jù)庫
3.2.1概念模型轉換為關系模型
3.2.2創(chuàng)建和查看數(shù)據(jù)庫
3.2.3MySQL的數(shù)據(jù)類型
3.2.4創(chuàng)建和查看數(shù)據(jù)表
3.2.5修改和刪除數(shù)據(jù)表
3.2.6將數(shù)據(jù)輸入數(shù)據(jù)表
3.3結構化查詢與提取
3.3.1結構化查詢語言
3.3.2數(shù)據(jù)庫的查詢方法
3.3.3查詢數(shù)據(jù)的提取
3.3.4編程實現(xiàn)SQL查詢
3.4備份和還原數(shù)據(jù)庫
3.4.1數(shù)據(jù)丟失常見的原因
3.4.2常見的備份方法
3.4.3備份與還原數(shù)據(jù)庫
總結評價
第4章 數(shù)據(jù)分析
主題學習項目:數(shù)據(jù)分析知天氣
4.1數(shù)據(jù)分析的工具與方法
4.1.1數(shù)據(jù)分析的工具
4.1.2常用的數(shù)據(jù)分析方法
4.13數(shù)據(jù)挖掘
4.2數(shù)據(jù)可視化與數(shù)據(jù)報告
4.2.1數(shù)據(jù)可視化中的圖形
4.2.2數(shù)據(jù)可視化的步驟
4.2.3編程實現(xiàn)數(shù)據(jù)可視化
4.2.4撰寫數(shù)據(jù)分析報告
總結評價
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- 《灃上對月,寄孔諫議》
- 《春日郊居寄萬年吉少府中孚、三原少府偉、夏侯校書審》
- 《晚出灃上,贈崔都水》
- 〖寫酒〗 “感之欲嘆息,對酒還自傾!
- 〖寫酒〗 “漉我新熟酒,只雞招近局。”
- 〖寫酒〗 “落花狼藉酒闌珊,笙歌醉夢間!
- 〖寫酒〗 “為我引杯添酒飲,與君把箸擊盤歌!
- 〖寫酒〗 “老人七十仍沽酒,千壺百甕花門口!
- 〖寫酒〗 “勸君終日酩酊醉,酒不到劉伶墳上土。”
- 〖寫酒〗 “誰知得酒尚能狂,脫帽向人時大叫。”
- 〖寫酒〗 “春未來時,酒攜不到千巖路!
- 〖寫酒〗 “道傍榆莢仍似錢,摘來沽酒君肯否!
- 〖寫酒〗 “春江花朝秋月夜,往往取酒還獨傾!
- 〖寫酒〗 “今日聽君歌一曲,暫憑杯酒長精神!
- 〖寫酒〗 “茶鼎熟,酒卮揚,醉來詩興狂!
- 〖寫酒〗 “山遠近,路橫斜,青旗沽酒有人家。”
- 〖寫酒〗 “無計奈情何,且醉金杯酒!
- 〖寫酒〗 “何時一樽酒,重與細論文!
- 〖寫酒〗 “畫船兒天邊至,酒旗兒風外飐!
- 〖寫酒〗 “漫惹爐煙雙袖紫,空將酒暈一衫青!
- 〖寫酒〗 “淺把涓涓酒,深憑送此生!
- 〖寫酒〗 “險韻詩成,扶頭酒醒,別是閑滋味!
- 〖寫酒〗 “杖劍對尊酒,恥為游子顏!
- 〖寫酒〗 “歡言得所憩,美酒聊共揮!
- 〖寫酒〗 “酒肆人間世,琴臺日暮云!
- 〖寫酒〗 “酌酒會臨泉水,抱琴好倚長松。”
- 〖寫酒〗 “何時更杯酒,再得論心胸!
- 〖寫酒〗 “穗帷飄井干,樽酒若平生!
- 〖寫酒〗 “歲夜高堂列明燭,美酒一杯聲一曲。”
- 〖寫酒〗 “賈傅松醪酒,秋來美更香!
- 〖寫酒〗 “云間連下榻,天上接行杯!
- 〖寫酒〗 “對酒當歌,強樂還無味!
- 〖寫酒〗 “日日深杯酒滿,朝朝小圃花開!