人教版高二信息技術(shù)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(xué)
主題學(xué)習(xí)項目:走近送貨機器人
1.1從數(shù)據(jù)到數(shù)據(jù)科學(xué)
1.1.1數(shù)據(jù)及其價值
1.1.2大數(shù)據(jù)及其應(yīng)用價值
1.1.3數(shù)據(jù)科學(xué)
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(xué)決策
總結(jié)評價
第2章 需求分析與數(shù)據(jù)采集
主題學(xué)習(xí)項目:交通數(shù)據(jù)見發(fā)展
2.1業(yè)務(wù)需求與解決方案
2.1.1認識業(yè)務(wù)需求分析
2.1.2設(shè)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(dǎo)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(luò)中采集數(shù)據(jù)
2.2.4導(dǎo)出CSV文件中的數(shù)據(jù)
2.3數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化與數(shù)據(jù)清洗
2.3.1不同結(jié)構(gòu)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(jié)評價
第3章 數(shù)據(jù)管理
主題學(xué)習(xí)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(shè)計邏輯結(jié)構(gòu)與建立數(shù)據(jù)庫
3.2.1概念模型轉(zhuǎn)換為關(guān)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(jié)構(gòu)化查詢與提取
3.3.1結(jié)構(gòu)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(jié)評價
第4章 數(shù)據(jù)分析
主題學(xué)習(xí)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(jié)評價
第1章 數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)科學(xué)
主題學(xué)習(xí)項目:走近送貨機器人
1.1從數(shù)據(jù)到數(shù)據(jù)科學(xué)
1.1.1數(shù)據(jù)及其價值
1.1.2大數(shù)據(jù)及其應(yīng)用價值
1.1.3數(shù)據(jù)科學(xué)
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(xué)決策
總結(jié)評價
第2章 需求分析與數(shù)據(jù)采集
主題學(xué)習(xí)項目:交通數(shù)據(jù)見發(fā)展
2.1業(yè)務(wù)需求與解決方案
2.1.1認識業(yè)務(wù)需求分析
2.1.2設(shè)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(dǎo)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(luò)中采集數(shù)據(jù)
2.2.4導(dǎo)出CSV文件中的數(shù)據(jù)
2.3數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化與數(shù)據(jù)清洗
2.3.1不同結(jié)構(gòu)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(jié)評價
第3章 數(shù)據(jù)管理
主題學(xué)習(xí)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(shè)計邏輯結(jié)構(gòu)與建立數(shù)據(jù)庫
3.2.1概念模型轉(zhuǎn)換為關(guān)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(jié)構(gòu)化查詢與提取
3.3.1結(jié)構(gòu)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(jié)評價
第4章 數(shù)據(jù)分析
主題學(xué)習(xí)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(jié)評價
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- 《送唐別駕赴郢州》
- 《送員外侍御入朝》
- 〖愛情〗 “君寵益嬌態(tài),君憐無是非!
- 〖愛情〗 “碧水浩浩云茫茫,美人不來空斷腸!
- 〖愛情〗 “昔看黃菊與君別,今聽玄蟬我卻回!
- 〖愛情〗 “佳人獨立相思苦。薄袖欺寒脩竹暮!
- 〖愛情〗 “最關(guān)情,折盡梅花,難寄相思。”
- 〖愛情〗 “勸君頻入醉鄉(xiāng)來,此是無愁無恨處!
- 〖愛情〗 “明月照相思,也得姮娥念我癡!
- 〖愛情〗 “君在天一涯,妾身長別離!
- 〖愛情〗 “薄幸郎君何日到,想自當初,莫要相逢好!
- 〖愛情〗 “問相思、他日鏡中看,蕭蕭發(fā)!
- 〖愛情〗 “荊州麥熟繭成蛾,繰絲憶君頭緒多。”
- 〖愛情〗 “兩情纏綿忽如故。復(fù)畏秋風生曉路!
- 〖愛情〗 “石壕村里夫妻別,淚比長生殿上多!
- 〖愛情〗 “柳色披衫金縷鳳,纖手輕拈紅豆弄,翠蛾雙斂正含情。”
- 〖愛情〗 “相思已是不曾閑,又那得、工夫咒你!
- 〖愛情〗 “月色入高樓,相思兩處愁。”
- 〖愛情〗 “還怕兩人俱薄命,再緣慳、剩月零風里!
- 〖愛情〗 “寶奩明月不欺人,明日歸來君試看!
- 〖愛情〗 “枕障薰爐隔繡帷,二年終日苦相思,杏花明月始應(yīng)知!
- 〖愛情〗 “暗相思,無處說,惆悵夜來煙月!
- 〖愛情〗 “占得杏梁安穩(wěn)處,體輕唯有主人憐,堪羨好因緣!
- 〖愛情〗 “君在陰兮影不見,君依光兮妾所愿。”
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- 〖愛情〗 “獸爐沉水煙,翠沼殘花片。一行寫入相思傳!
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- 〖愛情〗 “鴛鴦俱是白頭時,江南渭北三千里!
- 〖愛情〗 “惜分長怕君先去,直待醉時休!
- 〖愛情〗 “清風明月苦相思,蕩子從戎十載馀!
- 〖愛情〗 “待約個梅魂,黃昏月淡,與伊深憐低語!
- 〖愛情〗 “算遺蹤、猶有枕囊留,相思物!