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互联网时代下的数据分析与应用指南

TOC\o1-2\h\u8946第一章数据分析基础 2

321891.1数据的收集与整理 2

268521.1.1数据来源 2

9711.1.2数据收集方法 3

289791.1.3数据整理 3

135841.2数据预处理技术 3

127811.3数据可视化方法 3

23527第二章互联网时代的数据特点与挑战 4

200932.1大数据概述 4

283192.2数据多样性 4

26182.3数据安全与隐私保护 4

22614第三章数据挖掘技术 5

31743.1关联规则挖掘 5

208583.2聚类分析 5

269183.3分类与预测 6

3420第四章机器学习在数据分析中的应用 7

161874.1线性回归与逻辑回归 7

280434.1.1线性回归概述 7

308534.1.2线性回归模型的构建与求解 7

124904.1.3逻辑回归概述 7

275404.1.4逻辑回归模型的构建与求解 7

7264.2决策树与随机森林 7

201854.2.1决策树概述 7

152074.2.2决策树模型的构建与求解 7

128444.2.3随机森林概述 8

199684.2.4随机森林模型的构建与求解 8

66014.3神经网络与深度学习 8

147404.3.1神经网络概述 8

281444.3.2神经网络模型的构建与求解 8

322704.3.3深度学习概述 8

196624.3.4深度学习模型的构建与求解 8

3888第五章数据分析与业务决策 9

308065.1数据驱动决策 9

141925.2业务场景下的数据分析 9

102885.3数据分析在互联网企业中的应用 9

12986第六章数据仓库与大数据处理技术 10

20326.1数据仓库概述 10

184946.2数据仓库的设计与实施 10

113136.2.1数据仓库设计原则 10

91416.2.2数据仓库实施步骤 10

238736.3大数据处理框架 11

291216.3.1Hadoop框架 11

195916.3.2Spark框架 11

82736.3.3Flink框架 11

12751第七章云计算与数据分析 11

274457.1云计算概述 11

307367.1.1云计算的基本概念 12

241357.1.2云计算的关键技术 12

75457.2云计算在数据分析中的应用 12

4617.2.1数据存储与处理 12

186267.2.2数据分析工具与平台 12

192057.2.3数据安全与隐私保护 12

261237.3数据分析云服务提供商 13

312247.3.1国际知名云服务提供商 13

286417.3.2国内云服务提供商 13

5899第八章互联网行业数据分析案例 13

279208.1电商行业数据分析 13

56038.2金融行业数据分析 14

129168.3医疗行业数据分析 14

4245第九章数据分析与人工智能 15

122649.1人工智能概述 15

259199.2人工智能在数据分析中的应用 15

25539.2.1数据挖掘与知识发觉 15

44749.2.2预测分析 15

36109.2.3优化算法 15

169649.2.4自然语言处理 15

157049.3数据分析与人工智能的未来 15

1108第十章数据治理与合规 16

1892310.1数据治理概述 16

818210.2数据治理框架与策略 16

155810.3数据合规与法律法规 17

第一章数据分析基础

1.1数据的收集与整理

在互联网时代，数据分析已成为企业竞争和决策的关键环节。而数据的收集与整理则是数据分析的基础工作，其质量直接影响到分析结果的准确性和有效性。

1.1.1数据来源

数据收集的第一步是确定数据来源。数据来源主要包括以下几种：

（1）结构化数据：如数据库、电子表格等；

（2）半结构化数据：如XML、HTML等；

（3）非结构化数据：如文本、图片、视频等；

（4）实时数据：如传感器、日志等。

1.1.2数据收集方法

数据收集方法包括：

（1）爬虫