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数据技术应用概论


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数据技术应用概论
  • 书号：9787030557582
    作者：肖红叶,杨贵军,尚翔
  • 外文书名：
  • 装帧：平装
    开本：16
  • 页数：250
    字数：391000
    语种：zh-Hans
  • 出版社：科学出版社
    出版时间：2022-06-01
  • 所属分类：0714 统计学
  • 定价： ￥48.00元
    售价： ￥37.92元
  • 图书介质:
    纸质书

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本教材基于数据技术概念的提出，建立由数据生成、数据组织管理与数据信息汲取三个模块构成的数据技术应用全流程体系框架。通过对计算机信息系统、抽样技术与数据库系统等基础技术原理的概念化解读，以及对网络爬虫与文本数据生成、SQL语言、数据预处理、回归模型、Logistic建模、关联规则、决策树分类规则、K-平均聚类、神经网络、支持向量机，集成学习、数据可视化等一系列代表性经典应用技术的提出意义、基本概念与操作规则的分层讲授逻辑构建，并通过技术应用综合系统示例，为非计算机和非统计专业的各领域人员的数据素质培养提供一个学习平台。其中，代表性经典技术的分层讲授逻辑，可满足读者自主选择学习内容的要求。
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    第1章　绪论　1
    1.1　数据素质培养意义　1
    1.2　数据技术　4
    1.3　数据技术应用体系框架　9
    主要参考文献　13
    第一篇　数据生成
    第2章　计算机信息系统　17
    2.1　计算机信息系统的构成　17
    2.2　计算机信息系统的技术路线　24
    主要参考文献　29
    第3章　抽样技术　30
    3.1　抽样调查　30
    3.2　网络调查和电话调查　35
    3.3　抽样学习　37
    3.4　抽样技术的相关概念　39
    主要参考文献　42
    第4章　网络爬虫与文本数据生成　43
    4.1　网络爬虫概述　43
    4.2　网络爬虫技术操作　48
    4.3　文本数据生成　51
    主要参考文献　56
    第二篇　数据组织管理
    第5章　数据库技术　59
    5.1　数据库技术概述　59
    5.2　数据库系统开发　62
    5.3　关系数据库　66
    5.4　数据仓库　68
    主要参考文献　70
    第6章　SQL语言　71
    6.1　SQL概述　71
    6.2　SQL关系定义　72
    6.3　SQL查询基本结构　75
    6.4　数据库修改　82
    6.5　视图　84
    主要参考文献　85
    第7章　数据预处理技术　86
    7.1　数据清理　87
    7.2　数据集成　90
    7.3　数据归约　92
    7.4　数据变换　92
    7.5　数据离散化和概念分层　94
    主要参考文献　95
    第三篇　数据信息汲取
    第8章　回归模型　99
    8.1　回归模型的基础知识　99
    8.2　最小二乘法　104
    8.3　其他常用回归模型　106
    主要参考文献　108
    第9章　Logistic建模技术　109
    9.1　Logistic建模技术的基础知识　109
    9.2　梯度上升算法　114
    9.3　其他常用的Logistic模型　119
    主要参考文献　121
    第10章　关联规则挖掘　122
    10.1　关联规则挖掘的基础知识　122
    10.2　Apriori算法　126
    10.3　其他常用关联规则挖掘算法　130
    主要参考文献　131
    第11章　决策树分类规则　132
    11.1　决策树分类规则的基础知识　132
    11.2　ID3算法　136
    11.3　其他常用的决策树分类规则算法　138
    主要参考文献　140
    第12章　K-平均聚类　142
    12.1　K-平均聚类的基础知识　142
    12.2　基于划分的K-平均聚类算法　150
    12.3　其他常用的聚类算法　152
    主要参考文献　155
    第13章　神经网络　156
    13.1　神经网络的基础知识　156
    13.2　BP算法　165
    13.3　其他常用的神经网络算法　177
    主要参考文献　181
    第14章　支持向量机　182
    14.1　支持向量机的基础知识　182
    14.2　支持向量机的SMO算法　189
    14.3　其他常用的支持向量机算法　198
    主要参考文献　200
    第15章　集成学习算法　201
    15.1　集成学习算法的基础知识　201
    15.2　随机森林算法　206
    15.3　其他常用的集成学习算法　214
    主要参考文献　216
    第16章　数据可视化　217
    16.1　数据可视化的基础知识　217
    16.2　可视化设计基础　223
    16.3　数据可视化工具　228
    主要参考文献　229
    第四篇　示例
    第17章　系统示例　233
    17.1　数据生成　233
    17.2　数据组织管理　235
    17.3　数据信息汲取　239
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