数据管理与数据挖掘基础手册（数据）.docVIP

数据管理与数据挖掘基础手册（数据）

TOC\o1-2\h\u27800第一章数据管理基础 3

130361.1数据管理概述 3

15111.2数据库系统简介 4

241291.3数据模型与数据结构 4

224651.4数据库设计与管理 4

16452第二章数据采集与清洗 5

127092.1数据采集方法 5

79222.2数据清洗流程 5

31172.3数据质量评估 6

309202.4数据预处理技巧 6

23299第三章数据存储与管理 6

116183.1数据存储技术 6

142103.1.1磁性存储 7

41173.1.2光学存储 7

290443.1.3半导体存储 7

236193.2数据仓库与数据湖 7

159983.2.1数据仓库 7

3883.2.2数据湖 7

179843.3数据备份与恢复 8

117313.3.1数据备份 8

307763.3.2数据恢复 8

282533.4数据安全管理 8

168653.4.1访问控制 8

173263.4.2数据加密 8

119453.4.3安全审计 9

11335第四章数据挖掘概述 9

22214.1数据挖掘的定义与任务 9

2304.2数据挖掘流程 9

21544.3数据挖掘方法 10

61474.4数据挖掘应用领域 10

21174第五章数据预处理与特征工程 10

46935.1数据预处理方法 10

163195.1.1数据清洗 10

905.1.2数据集成 11

314715.1.3数据转换 11

207865.1.4数据归一化 11

191575.2特征工程概念 11

157005.3特征选择与特征提取 12

24485.3.1特征选择 12

132835.3.2特征提取 12

228565.4特征降维技术 12

18347第六章数据挖掘算法 12

158036.1分类算法 13

166586.1.1决策树算法 13

191766.1.2支持向量机算法 13

257276.1.3朴素贝叶斯算法 13

231356.1.4K最近邻算法 13

145956.2聚类算法 13

9576.2.1K均值算法 13

146676.2.2层次聚类算法 13

149416.2.3密度聚类算法 14

269176.3关联规则挖掘 14

167136.3.1频繁项集挖掘 14

235766.3.2关联规则 14

286496.3.3关联规则优化 14

240396.4序列模式挖掘 14

217726.4.1序列模式 14

132976.4.2序列模式评估 14

294916.4.3序列模式优化 14

26316第七章数据挖掘工具与应用 14

267027.1数据挖掘工具介绍 14

157667.2数据挖掘工具操作 15

92877.3数据挖掘应用案例 16

83867.4数据挖掘项目实施 16

11544第八章数据可视化与结果分析 16

21658.1数据可视化方法 16

92668.1.1柱状图 17

314088.1.2饼图 17

83248.1.3折线图 17

327258.1.4散点图 17

187918.1.5箱线图 17

169508.2可视化工具与技巧 17

215898.2.1Excel 17

131538.2.2Tableau 17

141378.2.3Python 17

258998.2.4技巧 17

65498.3结果分析方法 18

167778.3.1描述性分析 18

149198.3.2摸索性分析 18

321788.3.3假设检验 18

276998.4结果解释与报告撰写 18

290178.4.1结果解释 18

161518.4.2报告撰写 18

4279第九章数据挖掘与人工智能 18

133059.1机器学习概述 18

265629.1.1基本概念 19

4939.1.2发展历程 19

103119.1.3主要任务 19

221009.2人工智能在