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数据科学与大数据技术作业指导书

TOC\o1-2\h\u7721第一章数据科学概述 3

163241.1数据科学的定义与范畴 3

89391.2数据科学的发展历程 3

10291.3数据科学的应用领域 3

22970第二章数据采集与预处理 4

254692.1数据采集方法 4

9582.1.1网络爬虫采集 4

40442.1.2数据接口采集 4

299222.1.3物联网设备采集 4

314422.1.4调查问卷与在线调查 5

57882.2数据清洗与预处理 5

48292.2.1数据清洗 5

260962.2.2数据预处理 5

125812.3数据整合与转换 5

282702.3.1数据整合 5

218342.3.2数据转换 6

4670第三章数据可视化 6

239923.1数据可视化概述 6

121543.2数据可视化工具 6

112813.3数据可视化方法与应用 7

300523.3.1数据可视化方法 7

240853.3.2数据可视化应用 7

4152第四章数据存储与管理 7

180794.1数据存储技术 7

186044.2数据库管理系统 8

285894.3分布式数据存储 8

23648第五章数据挖掘技术 9

300985.1数据挖掘概述 9

160705.2数据挖掘方法 9

196475.2.1统计方法 9

118485.2.2机器学习方法 9

201635.2.3关联规则挖掘方法 9

101735.2.4演化算法 9

42195.3数据挖掘应用 9

211015.3.1金融领域 9

211245.3.2医疗领域 10

43945.3.3零售领域 10

98325.3.4互联网领域 10

23835.3.5智能交通领域 10

30246第六章机器学习 10

139926.1机器学习概述 10

186916.2机器学习方法 11

70436.2.1监督学习方法 11

142716.2.2无监督学习方法 11

221516.2.3强化学习方法 11

214176.3机器学习应用 12

29699第七章深度学习 12

79777.1深度学习概述 12

160697.2深度学习模型 12

275747.3深度学习应用 13

13512第八章数据分析与决策 13

205588.1数据分析概述 13

97858.1.1数据分析的定义 13

176478.1.2数据分析的目的 14

311318.1.3数据分析的方法 14

47718.2数据分析方法 14

97468.2.1描述性分析 14

13098.2.2摸索性分析 14

156568.2.3因果分析 15

291718.2.4预测分析 15

264968.2.5优化分析 15

28118.3数据决策应用 15

52048.3.1金融风险控制 15

236468.3.2供应链优化 15

229618.3.3人力资源规划 15

72508.3.4市场营销策略 15

13264第九章大数据技术 16

249939.1大数据概述 16

10239.1.1大数据的定义与发展 16

162279.1.2大数据的特征 16

296789.1.3大数据的挑战 16

306169.2大数据处理技术 16

185369.2.1分布式存储技术 16

172859.2.2数据清洗与预处理技术 16

181009.2.3数据挖掘与分析技术 16

266259.3大数据应用 17

108149.3.1金融领域 17

156319.3.2医疗领域 17

215529.3.3智能制造领域 17

193309.3.4城市管理领域 17

279359.3.5教育领域 17

30840第十章数据安全与隐私 17

1255410.1数据安全概述 17

1380610.2数据加密技术 18

823210.3数据隐私保护 18

第一章数据科学概述

1.1数据科学的定义与范畴

数据科学，作为一门跨学科领域，融合了统计学、计算机科学、信息