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《人工智能数据素养》阅读随笔

目录

一、基础篇..................................................3

1.1数据素养概述.........................................4

1.1.1数据素养的定义...................................5

1.1.2数据素养的重要性.................................5

1.2人工智能与数据素养的关系.............................7

1.2.1人工智能的发展对数据素养的需求...................8

1.2.2数据素养在人工智能中的应用.......................9

二、数据获取与处理.........................................10

2.1数据采集的方法与技巧................................11

2.1.1网络爬虫技术....................................13

2.1.2API接口调用.....................................14

2.1.3其他数据采集方式................................15

2.2数据清洗与预处理....................................16

2.2.1数据去重........................................17

2.2.2数据格式转换....................................18

2.2.3缺失值处理......................................19

三、数据分析与挖掘.........................................20

3.1常用数据分析方法....................................21

3.1.1描述性统计分析..................................23

3.1.2假设检验........................................24

3.1.3方差分析........................................25

3.2数据挖掘技术与应用..................................27

3.2.1关联规则挖掘....................................28

3.2.2分类与预测......................................29

3.2.3异常检测........................................30

四、数据可视化与报告.......................................32

4.1数据可视化工具与方法................................34

4.1.1图表绘制........................................35

4.1.2交互式可视化....................................36

4.1.3数据仪表盘制作..................................38

4.2报告撰写与展示......................................39

4.2.1报告结构与内容..................................40

4.2.2演讲技巧与演示文稿制作..........................41

4.2.3数据驱动的决策与优化............................43

五、人工智能数据素养的提升策略.............................44

5.1提高个人数据素养的方法..............................45

5.1.1学习基础知识....................................46

5.