数据分析平台操作指南.docVIP

数据分析平台操作指南

TOC\o1-2\h\u22508第一章数据导入与预处理 3

13061.1数据导入操作 3

267671.1.1数据源识别 3

106571.1.2数据连接建立 3

242701.1.3数据导入方法 3

261241.1.4数据导入验证 4

276961.2数据清洗与转换 4

55331.2.1数据清洗 4

305881.2.2数据转换 4

169891.3数据质量检查 4

121441.3.1数据完整性检查 4

249651.3.2数据准确性检查 4

307321.3.3数据一致性检查 4

9240第二章数据存储与管理 5

120932.1数据存储策略 5

13762.1.1存储介质选择 5

276382.1.2数据存储结构 5

200042.1.3数据存储优化 5

130482.2数据备份与恢复 5

150652.2.1备份策略 5

140282.2.2备份方法 5

92482.2.3恢复策略 6

94192.3数据安全与权限设置 6

174742.3.1数据加密 6

202612.3.2权限设置 6

18834第三章数据摸索与可视化 6

174693.1数据摸索方法 6

94343.1.1描述性统计分析 6

96913.1.2数据分布摸索 6

154253.1.3数据关系摸索 7

263713.1.4数据异常值检测 7

118513.2数据可视化工具 7

34463.2.1传统图表工具 7

281273.2.2高级可视化工具 7

153853.2.3Python可视化库 7

19113.3可视化结果分析 7

137993.3.1数据分布分析 7

84273.3.2数据关系分析 7

176823.3.3异常值分析 8

42123.3.4趋势分析 8

42183.3.5比较分析 8

3286第四章数据分析模型 8

311494.1常见数据分析模型 8

183894.2模型选择与评估 8

122944.3模型优化与调整 9

3429第五章数据挖掘技术 9

188565.1数据挖掘基本概念 9

54205.2常见数据挖掘算法 10

310785.3数据挖掘应用实例 10

24918第六章机器学习与深度学习 11

288896.1机器学习概述 11

73736.1.1定义与分类 11

143816.1.2监督学习 11

154306.1.3无监督学习 11

208586.1.4半监督学习 11

2126.1.5强化学习 11

275426.2深度学习基础 11

122426.2.1定义与特点 11

186296.2.2神经网络基本结构 12

131616.2.3常见深度学习模型 12

245066.3机器学习与深度学习应用 12

122856.3.1机器学习应用 12

127376.3.2深度学习应用 12

15938第七章数据分析与报告撰写 12

263747.1分析报告结构 13

140337.2报告撰写技巧 13

26517.3报告展示与交流 14

9066第八章数据分析平台管理与维护 14

184118.1平台监控与功能优化 14

192748.1.1监控体系概述 14

283448.1.2硬件资源监控 14

151698.1.3系统功能监控 14

130158.1.4数据库监控 14

285278.1.5应用服务监控 15

242668.1.6功能优化策略 15

132538.2平台故障排查与修复 15

216058.2.1故障分类 15

147868.2.2故障排查流程 15

5458.2.3故障修复工具与技巧 15

53918.3平台升级与更新 15

224818.3.1升级与更新策略 15

76428.3.2升级与更新操作 16

240688.3.3升级与更新注意事项 16

28448第九章数据分析团队协作 16

280789.1团队成员角色与职责 16

103199.1.1数据分析师 16

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