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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- 《聞故人自征戍回》
- 《思遠人》
- 《泛水曲》
- 《主人故亭》
- 《花》
- 〖傷感〗 “眉尖早識愁滋味,嬌羞未解論心事!
- 〖傷感〗 “自笑好山如好色,只今懷樹更懷人。閑愁閑恨一番新!
- 〖傷感〗 “落日無人松徑里,鬼火高低明滅!
- 〖傷感〗 “想得此時情切,淚沾紅袖黦!
- 〖傷感〗 “花漸凋疏不耐風(fēng),畫簾垂地晚重工,墮階縈蘚舞愁紅!
- 〖傷感〗 “愁里高歌梁父吟,猶如金玉戛商音!
- 〖傷感〗 “欲共柳花低訴,怕柳花輕薄,不解傷春。”
- 〖傷感〗 “獨上小摟春欲暮,愁望玉關(guān)芳草路!
- 〖傷感〗 “易得凋零,更多少無情風(fēng)雨!
- 〖傷感〗 “綠鬢能供多少恨,未肯無情比斷弦!
- 〖傷感〗 “梯橫畫閣黃昏后,又還是、斜月簾櫳!
- 〖傷感〗 “斷腸何必更殘陽,極目傷平楚!
- 〖傷感〗 “江亭暇日堪高會,醉諷離騷不解愁。”
- 〖傷感〗 “倚遍闌干,只是無情緒。”
- 〖傷感〗 “傷心枕上三更雨,點滴霖霪!
- 〖傷感〗 “當(dāng)關(guān)不報侵晨客,新得佳人字莫愁!
- 〖傷感〗 “但夢想、一枝瀟灑,黃昏斜照水!
- 〖傷感〗 “銅盤燭淚已流盡,霏霏涼露沾衣。”
- 〖傷感〗 “幽徑無人獨自芳,此恨憑誰訴!
- 〖傷感〗 “黃昏鼓角似邊州,三十年前上此樓。”
- 〖傷感〗 “嘆鳳嗟身否,傷麟怨道窮!
- 〖傷感〗 “宿醉離愁慢髻鬟,六銖衣薄惹輕寒,慵紅悶翠掩青鸞。”
- 〖傷感〗 “天際兩蛾凝黛,愁與恨、幾時極!
- 〖傷感〗 “蕭條亭障遠,凄慘風(fēng)塵多。”
- 〖傷感〗 “失意還獨語,多愁只自知!
- 〖傷感〗 “掩淚空相向,風(fēng)塵何處期!
- 〖傷感〗 “跨馬出郊時極目,不堪人事日蕭條!
- 〖傷感〗 “關(guān)河無限清愁,不堪臨鑒!
- 〖傷感〗 “昨夜笙歌容易散,酒醒添得愁無限。”
- 〖傷感〗 “無人解,樹轉(zhuǎn)午陰涼。”