数据采集与分析实践操作指南.docVIP

数据采集与分析实践操作指南

TOC\o1-2\h\u17275第1章数据采集准备 3

240571.1数据采集需求分析 3

245431.2数据源选择与评估 4

601.3数据采集工具与技术的选择 4

77881.4数据采集方案设计 4

12725第2章数据采集方法 5

110662.1手动数据采集 5

280912.2网络爬虫与自动化采集 5

321242.3数据挖掘与挖掘技术 6

233232.4数据清洗与预处理 6

9100第3章数据存储与管理 6

201003.1数据存储方案设计 6

20903.1.1确定数据存储需求 6

54353.1.2选择合适的数据存储技术 7

171323.1.3数据存储架构设计 7

292763.2关系型数据库与SQL 7

217443.2.1关系型数据库概述 7

192553.2.2SQL操作 7

318173.3非关系型数据库与NoSQL 8

91013.3.1非关系型数据库概述 8

234963.3.2常见非关系型数据库 8

206593.4数据仓库与数据湖 8

250973.4.1数据仓库 8

171373.4.2数据湖 8

29167第4章数据分析方法 9

323924.1描述性统计分析 9

81774.1.1频数分析与频率分布 9

272124.1.2集中趋势分析 9

130334.1.3离散程度分析 9

19764.1.4分布形状分析 9

195254.2摸索性数据分析 9

22704.2.1异常值分析 9

314294.2.2关联分析 9

68234.2.3数据可视化 9

215524.3假设检验与统计推断 9

118334.3.1单样本t检验 9

219224.3.2双样本t检验 9

88404.3.3方差分析（ANOVA） 10

18934.3.4非参数检验 10

305454.4预测分析模型 10

21624.4.1线性回归模型 10

156374.4.2逻辑回归模型 10

17994.4.3时间序列模型 10

209464.4.4机器学习算法 10

5886第5章数据可视化与展示 10

144675.1数据可视化原则与技巧 10

71115.1.1保证准确性 10

24865.1.2简洁明了 10

274355.1.3一致性 10

117015.1.4对比与区分 10

141565.1.5适当的视觉辅助 10

217825.1.6关注细节 11

3795.2常用数据可视化工具 11

27365.2.1Excel 11

94315.2.2Tableau 11

210565.2.3PowerBI 11

160865.2.4Python数据可视化库（如matplotlib、seaborn等） 11

85275.2.5JavaScript数据可视化库（如D（3）js、ECharts等） 11

115595.3图表类型与适用场景 11

112755.3.1条形图 11

213875.3.2饼图 11

36395.3.3折线图 11

126985.3.4散点图 12

226315.3.5热力图 12

203705.3.6地图 12

30865.4数据报告与故事讲述 12

6625.4.1确定目标 12

95285.4.2结构清晰 12

194765.4.3结合图表与文字 12

17685.4.4适当的故事讲述 12

299915.4.5突出重点 12

200125.4.6适时更新 12

1026第6章机器学习算法与应用 12

317216.1机器学习概述与分类 12

246196.2监督学习算法与应用 12

181606.3无监督学习算法与应用 13

127236.4强化学习与推荐系统 13

18217第7章深度学习技术 13

114487.1深度学习基础概念 13

216757.1.1神经网络的发展历程 13

132157.1.2深度学习的基本结构 14

123597.1.3深度学习框架介绍 14

214937.2卷积