数据技术应用概论
第一章 绪论
数据素质培养意义
数据技术
数据科学应用体系框架
第二章 计算机信息系统
计算机信息系统的构成
计算机信息系统技术路线
第三章 抽样技术
抽样技术概述
网络调查和社会调查
抽样学习
抽样技术的基本概念
第四章 网络爬虫与文本数据生成
网络爬虫概述
网络爬虫技术操作
文本数据生成
第五章 数据库技术
数据库技术概述
数据库系统开发
关系数据库
数据仓库
第六章 SQL语言
SQL概述
SQL关系定义
SQL查询基本结构
数据库修改
视图
第七章 数据预处理技术
数据预处理概述
数据清理
数据集成
数据规约
数据变换
第八章 回归模型
回归模型的基础知识
最小二乘法
其他常用回归模型
第九章 Logistic建模技术
基础知识
梯度上升算法
第十章 关联规则挖掘
关联规则挖掘的基础知识
关联规则挖掘的 Apriori 算法
其它常用关联规则挖掘算法
第十一章 决策树分类规则
决策树分类规则的基础知识
决策树分类规则挖掘的ID3算法
几种常用的决策树
第十二章 K-平均聚类
基础知识
基于划分的K‐平均聚类算法
其他常用的聚类
第十三章 神经网络模型
神经网络模型的基础知识
误差逆传播算法
其他常用的神经网络算法
第十四章 支持向量机
支持向量机的基础知识
支持向量机的SMO算法
其他常用的支持向量机算法
第十五章 集成学习算法
集成学习算法的基础知识
随机森林算法
其他常用的集成学习算法
第十六章 数据可视化
数据可视化的基础知识
可视化设计基础
数据可视化工具
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第一章 绪论
```mindmap # 绪论 ### 数据素质培养意义 ### 数据科学 ### 数据科学应用体系框架 ``` 1. 数据素质培养意义： `数据素质`是指个人对数据的理解、分析和应用的能力。在当今这个数据驱动的时代，数据素质的培养对于提高工作效率、促进创新和优化决策过程至关重要。具备良好数据素质的个体能够更准确地解读数据，发现潜在的模式和趋势，从而在商业、科研、政策制定等多个领域做出更加明智的决策。 3. 数据科学： `数据科学`是一门综合性学科，它结合了统计学、信息科学和计算机科学等领域的知识，用于提取知识和见解，支持决策。数据科学家使用先进的算法和工具来处理和分析大量复杂的数据集，以发现数据中的模式、关联和预测未来趋势。数据科学在各行各业都有广泛的应用，包括金融、医疗、零售、教育等。 5. 数据科学应用体系框架： `数据科学应用体系框架`是一个`结构化`的流程，它指导组织如何有效地利用数据科学来解决实际问题。这个框架通常包括数据收集、数据清洗、数据探索、建模、验证和部署等步骤。通过这个框架，组织可以系统地开发数据驱动的解决方案，提高业务流程的效率，增强竞争力，并创造新的价值。 ------------
张龙
2024年8月14日 16:28
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