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
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- 《酬幽居閑上人喜及第后見贈》
- 《早秋浐水送人歸越》
- 〖春天〗 “玉人初上木蘭時。懶妝斜立澹春姿。”
- 〖春天〗 “滿街楊柳綠絲煙,畫出清明二月天!
- 〖春天〗 “松竹翠蘿寒,遲日江山暮!
- 〖春天〗 “平沙芳草渡頭村。綠遍去年痕!
- 〖春天〗 “微雨眾卉新,一雷驚蟄始!
- 〖春天〗 “燕歌未斷塞鴻飛,牧馬群嘶邊草綠!
- 〖春天〗 “荊吳相接水為鄉(xiāng),君去春江正淼茫。”
- 〖春天〗 “酒未開樽句未裁,尋春問臘到蓬萊!
- 〖春天〗 “樓外垂楊千萬縷。欲系青春,少住春還去!
- 〖春天〗 “一春不識西湖面。翠羞紅倦!
- 〖春天〗 “二月湖水清,家家春鳥鳴!
- 〖春天〗 “一春魚雁無消息,則見雙燕斗銜泥!
- 〖春天〗 “二月黃鶯飛上林,春城紫禁曉陰陰!
- 〖春天〗 “二月巴陵日日風(fēng),春寒未了怯園公!
- 〖春天〗 “長堤春水綠悠悠,畎入漳河一道流。”
- 〖春天〗 “綠凈春深好染衣。際柴扉!
- 〖春天〗 “菀菀黃柳絲,濛濛雜花垂!
- 〖春天〗 “綠池芳草滿晴波,春色都從雨里過!
- 〖春天〗 “應(yīng)知早飄落,故逐上春來!
- 〖春天〗 “五原春色舊來遲,二月垂楊未掛絲!
- 〖春天〗 “長恨春歸無覓處,不知轉(zhuǎn)入此中來!
- 〖春天〗 “雙飛燕子幾時回?夾岸桃花蘸水開!
- 〖春天〗 “若到江南趕上春,千萬和春住。”
- 〖春天〗 “春未老,風(fēng)細柳斜斜。”
- 〖春天〗 “風(fēng)柔日薄春猶早。夾衫乍著心情好。”
- 〖春天〗 “西湖春色歸,春水綠於染!
- 〖春天〗 “燕燕飛來,問春何在,唯有池塘自碧!
- 〖春天〗 “淡蕩春光寒食天。玉爐沈水裊殘煙。夢回山枕隱花鈿!
- 〖春天〗 “料黛眉重鎖隋堤,芳心還動梁苑!
- 〖春天〗 “幾日喜春晴,幾夜愁春雨!