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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第二章 计算机信息系统
```mindmap # 计算机信息系统 ### 计算机信息系统的构成 #### 信息系统 #### 传感器数据自动采集 #### 数据存储处理 #### 网络传输 #### 系统安全 ### 计算机系统技术路线 #### 分布式技术路线 #### 客户端-服务器架构 #### 浏览器-服务器架构 #### 分布式软件系统平台 ``` `计算机信息系统`是一种集成化的解决方案，它利用先进的技术来收集、存储、处理和传输信息，以支持组织的业务流程和决策。它由以下几个关键组成部分构成： `信息系统`：是计算机信息系统的核心，负责管理和处理组织的数据资产。 `传感器数据自动采集：`通过传感器等设备自动收集数据，为信息系统提供实时数据输入。 `数据存储处理：`涉及数据的存储、索引、查询和分析，确保数据的完整性和可访问性。 `网络传输：`确保数据在组织内部或与外部实体之间安全、高效地传输。 `系统安全：`包括数据加密、访问控制和安全协议，以保护系统免受未授权访问和攻击。 `计算机系统技术路线` 描述了构建和维护计算机信息系统时所采用的不同技术和架构方法： `分布式技术路线：`采用多个物理或逻辑上分离的组件来共同完成复杂的任务，提高系统的可扩展性和容错性。 `客户端-服务器架构：`一种常见的架构模式，其中客户端通过请求-响应机制与服务器交互，服务器负责处理请求并返回结果。 `浏览器-服务器架构：`一种特殊的客户端-服务器架构，用户通过浏览器作为客户端与服务器交互，适用于Web应用程序。 `分布式软件系统平台：`提供了一套工具和框架，用于开发和管理分布式应用程序，支持跨平台和跨语言的集成。
张龙
2024年8月14日 16:28
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