資源簡介

多類型數據融合 數據多樣性
結構化數據
分布式數據庫 1. 新發展
數據類型 半結構化數據
Web數據庫 新技術
非結構化數據
非結構化數據庫
五、數據管理與分析的發展趨勢
人工管理階段（1950s前）
關聯規則
數據挖掘應用 文件系統階段（1950s-1960s）
分類與聚類
2. 數據挖掘與大數據 數據管理技術發展歷程 數據庫系統階段（1960s后）
發展歷程（萌芽/成熟/應用期） 1. 數據管理與分析技術
新一代數據庫（面向對象、時態、實時等）
應用領域（金融/醫療/城市管理等） 大數據意義
大數據管理技術
社會影響（決策/創新/產業變革）
人工管理
描述性分析 文件系統管理
探索性分析 分析類型 數據管理方法 數據庫系統管理
一、數據管理與分析應用概述
驗證性分析 1. 數據分析概述 新一代數據庫管理
Python/Pandas 大數據管理
常用工具
Excel/SPSS 提高數據標準化
重復數據處理 重要性 增強數據系統性
缺失值處理 數據清洗 優化數據準確性
2. 重要性及應用價值
噪聲數據處理 預測性價值（氣象/工業/商業預測）
2. 數據處理
合并 應用價值 挖掘性價值（數據挖掘技術）
計算 數據操作 分析性價值（現狀/原因/發展分析）
分組 選修3 數據管理與分析
平均數/中位數/眾數 四、數據分析 業務需求收集
基本統計 知識匯總 需求分析步驟
標準差/方差 功能需求確定
1. 項目需求分析與解決方案
對比分析法 3. 描述性分析 現狀分析與診斷
分組分析法 解決方案設計 系統規劃與設計
分析方法
交叉分析法 技術方案與實施保障
相關分析法 文檔分析
餅圖/柱狀圖 面談
采集途徑
直方圖/散點圖 圖表類型 實地調查
折線圖/箱形圖 問卷調查
4. 數據的可視化表達
回歸分析 二、需求分析與數據建模 結構化數據
高級分析 2. 數據的采集與分類
聚類分析 數據分類 半結構化數據
非結構化數據
創建數據庫與表
識別與成因分析
修改表結構 1. 關系數據庫的建立 噪聲數據處理
處理方法（分箱/回歸/聚類）
建立表間聯系（外鍵） 實體
選擇查詢
E-R模型 屬性
投影查詢
基本查詢方法 聯系（1