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数据处理与分析技术操作手册

TOC\o1-2\h\u3977第一章数据准备与预处理 3

305021.1数据收集 3

284681.2数据清洗 4

187021.3数据整合 4

187861.4数据标准化 4

25326第二章数据存储与管理 5

148872.1数据库选择与设计 5

119222.2数据导入与导出 5

291802.3数据安全与备份 6

227662.4数据恢复与迁移 6

5882第三章数据可视化 6

125093.1可视化工具介绍 6

84663.1.1Tableau 7

105043.1.2PowerBI 7

43143.1.3Python可视化库 7

322433.2数据可视化设计原则 7

76553.2.1简洁性原则 7

188153.2.2可读性原则 7

83953.2.3直观性原则 7

223673.3常见图表制作方法 7

241103.3.1柱状图 7

272173.3.2折线图 8

173163.3.3饼图 8

246123.4交互式数据展示 8

276873.4.1数据筛选 8

211913.4.2数据排序 8

126353.4.3数据缩放 8

17823.4.4数据联动 8

30732第四章统计分析方法 9

156904.1描述性统计分析 9

65314.2假设检验与推断 9

247464.3相关性分析 9

63154.4时间序列分析 10

9592第五章数据挖掘技术 10

23235.1数据挖掘方法概述 10

17725.1.1统计方法 10

325965.1.2机器学习方法 10

154795.1.3数据库方法 10

239135.2聚类分析 10

202725.2.1常见聚类算法 11

89495.2.2聚类分析步骤 11

306015.3关联规则挖掘 11

267675.3.1频繁项集挖掘 11

281395.3.2关联规则 11

98605.4分类与预测模型 11

278735.4.1常见分类算法 11

109405.4.2常见预测模型 12

230425.4.3模型评估与选择 12

32413第六章机器学习算法 12

293666.1机器学习算法概述 12

176946.1.1定义及发展历程 12

11546.1.2分类 12

67656.2监督学习算法 12

134616.2.1基本原理 12

25186.2.2常见算法 12

144836.2.3算法评估与选择 13

50706.3无监督学习算法 13

130516.3.1基本原理 13

197816.3.2常见算法 13

142476.3.3算法评估与选择 13

109316.4强化学习算法 13

248676.4.1基本原理 13

236866.4.2常见算法 13

261036.4.3算法评估与选择 13

4039第七章数据挖掘与机器学习应用 14

217897.1推荐系统 14

156757.1.1概述 14

69607.1.2推荐系统分类 14

169777.1.3推荐算法原理及实现 14

159047.2文本挖掘 14

67977.2.1概述 14

274977.2.2文本挖掘任务 14

13717.2.3文本挖掘算法及应用 14

54097.3图像识别 15

8787.3.1概述 15

318337.3.2图像识别技术 15

123077.3.3图像识别算法及应用 15

152687.4语音识别 15

240977.4.1概述 15

150477.4.2语音识别技术 15

239217.4.3语音识别算法及应用 15

31955第八章数据安全与隐私保护 16

135658.1数据安全策略 16

10898.1.1概述 16

161548.1.2数据安全策略的主要内容 16

94218.2数据加密技术 16

164948.2.1概述 16

64178.2.2常见数据加密算法 16

60218.3数据脱敏与脱密