数据采集与处理的最佳实践案例分析.docVIP

数据采集与处理的最佳实践案例分析

TOC\o1-2\h\u17428第1章数据采集概述 4

49441.1数据采集的意义与挑战 4

121911.2数据源的选择与评估 4

169231.3数据采集工具与技术 5

1053第2章数据预处理 5

6742.1数据清洗 5

262792.1.1缺失值处理 5

215812.1.2异常值处理 5

217372.1.3数据去重 5

292752.1.4数据类型转换 5

21482.2数据整合 5

221702.2.1数据合并 6

268092.2.2数据融合 6

294482.3数据规范化与标准化 6

115882.3.1数据规范化 6

249672.3.2数据标准化 6

4238第3章数据存储与管理 6

5053.1数据仓库的构建 6

195573.1.1明确业务需求 6

6483.1.2数据建模 6

29693.1.3数据集成 7

273673.1.4数据清洗与转换 7

98983.1.5数据加载与更新 7

191433.1.6数据质量管理 7

273793.2数据存储方案的选择 7

278673.2.1数据类型与规模 7

266393.2.2功能需求 7

151373.2.3可扩展性 7

239503.2.4成本效益 7

98023.2.5数据冗余与备份 7

294973.3数据安全与隐私保护 7

126573.3.1访问控制 8

308283.3.2数据加密 8

32053.3.3数据脱敏 8

28983.3.4安全审计 8

151223.3.5法律法规遵守 8

20238第4章数据分析方法与模型 8

292654.1描述性统计分析 8

204994.1.1频数与频率分析 8

288314.1.2分布特征分析 8

287204.1.3相关性分析 8

250414.2数据挖掘与知识发觉 8

164184.2.1关联规则挖掘 9

161254.2.2聚类分析 9

68354.2.3决策树 9

198854.3机器学习与人工智能应用 9

137274.3.1线性回归与逻辑回归 9

167964.3.2支持向量机 9

160914.3.3神经网络与深度学习 9

239174.3.4集成学习 9

4345第5章数据可视化与展示 10

46015.1数据可视化技术 10

81225.1.1基本原则 10

228225.1.2常用工具与技术 10

15435.2数据报表设计 10

123925.2.1报表结构 10

104765.2.2设计原则 10

308095.3数据故事讲述 10

162125.3.1故事框架 10

271525.3.2讲述技巧 11

19589第6章案例分析：互联网行业 11

61686.1数据采集与处理实践 11

193866.1.1数据源选择与采集方法 11

246316.1.2数据处理与存储 11

320726.1.3数据安全与隐私保护 11

72746.2数据分析与应用案例 11

26106.2.1用户画像构建 11

53126.2.2供应链优化 12

64266.2.3智能客服系统 12

2416.3数据驱动决策与优化 12

20266.3.1数据驱动决策体系 12

81776.3.2产品优化与迭代 12

224546.3.3营销策略优化 12

23754第7章案例分析：金融行业 12

11767.1数据采集与处理实践 12

295627.1.1金融数据采集的挑战与解决方案 12

45137.1.2数据处理的关键技术与应用 12

239897.1.3金融数据安全与隐私保护 13

43677.2数据分析与应用案例 13

201477.2.1财务数据分析 13

295377.2.2客户行为分析 13

323747.2.3市场趋势分析 13

317597.3风险管理与信用评估 13

184707.3.1风险管理 13

289067.3.2信用评估 13

318677.3.3智能投顾