信息系统与数据分析作业指导书.docVIP

信息系统与数据分析作业指导书

TOC\o1-2\h\u23462第一章引言 3

83891.1信息系统概述 4

129671.2数据分析简介 4

161741.3作业目标与要求 4

24896第二章数据采集与预处理 5

147282.1数据采集方法 5

299302.2数据清洗与整理 5

140822.3数据预处理技巧 6

4402第三章数据存储与管理 6

270513.1数据库系统概述 6

45643.2数据库设计与管理 7

42423.3数据库安全与维护 7

19163第四章数据分析工具与技术 7

255714.1Excel数据分析 7

160814.1.1Excel概述 7

7424.1.2数据整理与清洗 7

90134.1.3数据分析函数与工具 8

315064.1.4数据可视化 8

35354.2Python数据分析 8

308594.2.1Python概述 8

147624.2.2数据处理库 8

296404.2.3数据可视化库 8

22204.2.4数据分析案例 8

33824.3R语言数据分析 8

202654.3.1R语言概述 8

38504.3.2数据处理与清洗 9

84264.3.3数据分析函数与模型 9

37554.3.4数据可视化 9

213684.3.5R报告 9

12883第五章数据可视化 9

183465.1数据可视化概述 9

12455.2常用数据可视化工具 9

237565.2.1Excel 9

206975.2.2Tableau 9

168565.2.3PowerBI 10

13675.2.4Python可视化库 10

157675.3数据可视化最佳实践 10

312495.3.1确定可视化目标 10

32355.3.2选择合适的图表类型 10

219785.3.3保持简洁明了 10

114255.3.4注重图表美观性 10

126615.3.5增加交互性 10

261605.3.6注重数据安全与隐私 10

87765.3.7持续优化与迭代 10

13146第六章统计分析方法 11

295736.1描述性统计分析 11

201116.1.1频数与频率 11

188806.1.2中心趋势 11

221276.1.3离散程度 11

30846.2假设检验与推断 11

53586.2.1建立假设 11

18036.2.2选择检验方法 11

114196.2.3计算检验统计量 11

86126.2.4判断假设 12

176766.3相关性与回归分析 12

307756.3.1相关性分析 12

224646.3.2回归分析 12

67806.3.2.1一元线性回归 12

22896.3.2.2多元线性回归 12

18817第七章机器学习与数据挖掘 12

51747.1机器学习概述 12

159617.1.1机器学习的定义 12

212137.1.2机器学习的发展历程 13

19137.1.3机器学习的分类 13

210907.2数据挖掘方法 13

148117.2.1数据挖掘的定义 13

254707.2.2常见数据挖掘方法 13

236487.3机器学习应用案例 13

37237.3.1图像识别 13

263707.3.2自然语言处理 14

1017.3.3金融风控 14

155737.3.4医疗诊断 14

232747.3.5智能推荐 14

32496第八章数据分析报告撰写 14

283478.1报告撰写规范 14

183538.1.1报告内容规范 14

204808.1.2报告格式规范 14

63858.1.3报告语言规范 15

15848.2报告结构设计 15

238558.2.1封面 15

223178.2.2摘要 15

68408.2.3引言 15

287258.2.4数据来源与处理 15

126248.2.5分析方法与过程 15

8938.2.6结果展示 15

322368.2.7结论与建议 15