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数据科学与数据分析作业指导书

TOC\o1-2\h\u19579第一章绪论 2

30301.1数据科学概述 2

1761.2数据分析基本概念 3

3983第二章数据采集与预处理 3

184602.1数据来源及采集方法 3

98952.2数据清洗与整理 4

29152.3数据预处理技术 4

20811第三章数据可视化 5

9383.1可视化工具介绍 5

325023.1.1Tableau 5

147933.1.2PowerBI 5

59803.1.3Python可视化库 5

225163.2数据可视化方法 5

163573.2.1描述性可视化 5

107073.2.2摸索性可视化 5

271323.2.3解释性可视化 6

179433.3可视化案例分析 6

227043.3.1电商平台销售数据分析 6

302313.3.2社交媒体用户行为分析 6

1213.3.3城市交通数据分析 6

21244第四章统计分析与概率论 6

312724.1描述性统计分析 6

34474.2假设检验与推断 7

190124.3概率论基本概念 7

15394第五章机器学习基础 8

21485.1机器学习概述 8

117735.2监督学习与无监督学习 8

36535.3机器学习算法介绍 8

27038第六章数据挖掘技术 9

216836.1数据挖掘概述 9

18026.2关联规则挖掘 9

52346.3聚类分析 10

167366.4分类与预测 10

13268第七章数据仓库与大数据技术 10

180967.1数据仓库概述 10

34887.1.1定义与作用 10

163117.1.2发展历程 11

175147.1.3数据仓库与传统数据库的区别 11

57247.2数据仓库设计 11

116737.2.1设计原则 11

310007.2.2设计流程 11

311467.2.3常见设计方法 11

191287.3大数据技术框架 11

111187.3.1Hadoop框架 11

269077.3.2Spark框架 11

159597.3.3Flink框架 12

191517.3.4Storm框架 12

71837.3.5数据仓库与大数据技术的融合 12

12998第八章数据安全与隐私保护 12

173928.1数据安全概述 12

292998.2数据加密技术 12

233208.2.1对称加密 12

138388.2.2非对称加密 12

210328.2.3混合加密 12

296598.3隐私保护方法 13

301908.3.1数据脱敏 13

78358.3.2差分隐私 13

109028.3.3隐私预算管理 13

318898.3.4联邦学习 13

19723第九章数据分析与业务决策 13

204289.1数据分析在企业中的应用 13

216789.2数据驱动决策 14

85889.3数据分析项目实践 14

24470第十章未来发展与职业规划 15

2098710.1数据科学发展趋势 15

2609610.2数据分析师职业规划 15

2216810.3数据科学人才培养 15

第一章绪论

1.1数据科学概述

信息技术的飞速发展，大数据时代已经来临，数据科学作为一门新兴的交叉学科，逐渐成为学术界和产业界的研究热点。数据科学旨在运用数学、统计学、计算机科学等方法，从海量数据中提取有价值的信息，为决策者提供科学依据。

数据科学的核心内容包括以下几个方面：

（1）数据采集与预处理：从各种数据源获取原始数据，并对数据进行清洗、转换、整合等预处理工作，为后续分析提供基础。

（2）数据存储与管理：针对海量数据，研究有效的存储和管理方法，保证数据的完整性和可访问性。

（3）数据挖掘与知识发觉：运用统计学、机器学习等方法，从数据中挖掘出有价值的信息和规律。

（4）数据可视化与展示：将数据分析结果以图形、表格等形式直观展示，便于用户理解和使用。

（5）应用领域研究：将数据科学的方法和技术应用于各个领域，如金融、医疗、教育、交通等，为行业发展提供支持。

1.2数据分析基本概念

数据分析是数据科学的重要组成部分，旨在通过对数