- 粤教版高二信息技术选择性必修3数据管理与分析
- 第一章 数据管理与分析应用概述
- 项目范例 中学生膳食和运动习惯的数据管理与分析调查
- 1.1 数据管理与分析技术
- 1.1.1 数据管理技术与方法
- 1.1.2 数据分析技术与方法
- 1.2 数据管理与分析的重要性及应用价值
- 1.2.1 数据管理与分析的重要性
- 1.2.2 数据管理与分析的应用价值
- 第二章 需求分析与数据建模
- 项目范例 中学生体质健康数据管理系统的需求分析与数据建模
- 2.1 项目需求分析与解决方案
- 2.1.1 项目需求分析
- 2.1.2 项目解决方案
- 2.2 数据的采集与分类
- 2.2.1 数据采集的途径
- 2.2.2 数据的分类
- 2.3 建立关系数据模型
- 2.3.1 概念模型与E-R方法
- 2.3.2 从概念模型到关系数据模型的转换
- 第三章 数据管理
- 项目范例 中学生体质健康数据管理系统的数据管理
- 3.1 关系数据库的建立
- 3.1.1 创建数据库和数据表
- 3.1.2 修改表的结构
- 3.1.3 建立表之间的联系
- 3.1.4 数据库事务的处理
- 3.2 数据的查询
- 3.2.1 数据库基本的查询方法
- 3.2.2 使用结构化查询语言SQL查询数据
- 3.3 数据的备份与恢复
- 3.3.1 数据丢失的风险及原因
- 3.3.2 常见的数据备份与恢复方法
- 第四章 数据分析
- 项目范例 中学生体质健康数据管理系统的数据分析
- 4.1 数据分析概述
- 4.1.1 数据分析的方法
- 4.1.2 数据分析的工具
- 4.1.3 数据导入
- 4.1.4 数据导出
- 4.2 数据处理
- 4.2.1 数据清洗
- 4.2.2 数据的合并
- 4.2.3 数据的计算
- 4.2.4 数据分组
- 4.3 描述性分析
- 4.3.1 基本统计
- 4.3.2 平均值分析法
- 4.3.3 分组分析法
- 4.3.4 对比分析法
- 4.3.5 交叉分析法
- 4.3.6 相关分析
- 4.3.7 常用的数据分析方法对比
- 4.4 数据的可视化表达
- 4.4.1 常用图形的绘制
- 4.4.2 数据可视化实例1——回归分析
- 4.4.3 数据可视化实例2——聚类分析
- 第五章 数据管理与分析的发展趋势
- 项目范例 体验电子商务数据的管理与分析新技术应用
- 5.1 数据管理与分析的新发展
- 5.1.1 数据的多样性与应用场景
- 5.1.2 数据管理技术新进展
- 5.1.3 数据分析技术新进展
- 5.2 数据挖掘与大数据的意义
- 5.2.1 数据挖掘的意义
- 5.2.2 大数据的意义
