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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- 〖寫風〗 “今日大風寒,寒風摧樹木,嚴霜結庭蘭!
- 〖寫風〗 “風力雖尚勁,然徒步則汗出浹背!
- 〖寫風〗 “海畔風吹凍泥裂,枯桐葉落枝梢折!
- 〖寫風〗 “風無纖埃,雨無微津!
- 〖寫風〗 “黃霧漲天雪晦冥,黑云拂地風膻腥!
- 〖寫風〗 “邊雪藏行徑,林風透臥衣。”
- 〖寫風〗 “雨洗娟娟凈,風吹細細香!
- 〖寫風〗 “夜來雨橫與風狂,斷送西園滿地香!
- 〖寫風〗 “窮冬烈風,大雪深數(shù)尺,足膚皸裂而不知!
- 〖寫風〗 “處所多霜雪,胡風春夏起!
- 〖寫風〗 “樓前柳,憔悴幾秋風。”
- 〖寫風〗 “霜風搗盡千林葉,閑倚筇枝數(shù)鸛巢!
- 〖寫風〗 “東風靜、細柳垂金縷!
- 〖寫風〗 “重陽過后,西風漸緊,庭樹葉紛紛!
- 〖寫風〗 “大漠西風急,黃榆涼葉飛!
- 〖寫風〗 “窗前竹葉,凜凜狂風折!
- 〖寫風〗 “騷屑西風弄晚寒,翠袖倚闌干!
- 〖寫風〗 “驚沙獵獵風成陣,白雁一聲霜有信!
- 〖寫風〗 “西風潑眼山如畫,有黃花休恨無錢。”
- 〖寫風〗 “東風力,快將云雁高送!
- 〖寫風〗 “置酒望白云,商飆起寒梧!
- 〖寫云〗 “行到水窮處,坐看云起時!
- 〖寫云〗 “天平山上白云泉,云自無心水自閑!
- 〖寫云〗 “臥看滿天云不動,不知云與我俱東。”
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- 〖寫云〗 “不畏浮云遮望眼,只緣身在最高層。”
- 〖寫云〗 “我欲穿花尋路,直入白云深處,浩氣展虹霓!
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- 〖寫云〗 “沙上并禽池上暝。云破月來花弄影!
- 〖寫云〗 “閑云潭影日悠悠,物換星移幾度秋。”