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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第十六章 数据可视化
```mindmap # 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 ``` ------------ ### 数据可视化的基础知识 - **定义：**数据可视化使用`图形表示法`来展示数据，使观察者能够快速识别模式、趋势和异常。 - **目的：**其主要目的是简化复杂数据的解释，强调数据中的重要特征，或揭示数据间的潜在关系。 ### 可视化设计基础 - **视觉编码：**数据的属性通过`视觉通道`（如颜色、形状、大小）进行编码。 - **图表类型：**根据数据的特点和要传达的信息，选择合适的`图表类型`，如`条形图`、`折线图`、`散点图`、`饼图`等。 - **叙事性：**有效的可视化设计能够讲述一个故事，引导观察者通过`数据洞察`来理解分析结果。 ### 数据可视化工具 - **专业软件：**如Tableau、Power BI等，它们提供了丰富的可视化选项和交互功能。 - **编程库：**如`Python`的`Matplotlib`、`Seaborn`、`Plotly`，以及R语言的ggplot2，允许用户编写代码来创建定制化的图表。 - **在线工具：**如Google Charts、D3.js等，它们可以在网页上实现动态和交互式的可视化效果。 - **数据仪表板：**集成了多个可视化组件，用于`实时监控`和`分析关键性能指标`。
张龙
2024年8月14日 16:32
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