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数据采集与分析实践案例分享

TOC\o1-2\h\u17317第1章数据采集概述 3

327141.1数据采集的意义与挑战 3

274011.2数据采集的主要方法与技术 4

179711.3数据采集的基本流程 4

10806第2章数据源选择与处理 5

310052.1数据源的筛选标准 5

187602.1.1相关性：数据源需与研究主题具有较强的相关性，以保证所采集的数据能够为研究提供有力支持。 5

228052.1.2准确性：数据源应具有较高的准确性，避免因数据错误导致分析结果失真。 5

173992.1.3完整性：数据源应涵盖研究主题所需的各种信息，以保证数据分析的全面性。 5

89342.1.4时效性：数据源需具备一定的时效性，保证所采集的数据能够反映当前的研究现状。 5

71772.1.5可获取性：数据源应易于获取，以保证数据采集的顺利进行。 5

206722.1.6合法性：数据源需符合法律法规及道德规范，保证数据采集的合法性。 5

277512.2数据源的处理与清洗 5

239292.2.1数据整合：将来自不同数据源的数据进行整合，形成统一的数据集。 5

107182.2.2数据清洗：去除数据中的错误、重复和无关信息，提高数据质量。 6

252962.2.3数据转换：将原始数据转换为适用于分析的数据格式，如数值化、分类编码等。 6

99302.2.4数据规范：统一数据单位、格式和标准，以便于后续分析。 6

294072.2.5数据脱敏：对涉及个人隐私的数据进行脱敏处理，保证数据安全。 6

228492.3数据质量评估与优化 6

200092.3.1数据质量检查：检查数据完整性、准确性、一致性等方面，发觉并纠正数据问题。 6

80582.3.2数据质量指标：构建数据质量指标体系，对数据质量进行量化评估。 6

253042.3.3数据质量改进：针对评估结果，采取相应措施改进数据质量，如数据清洗、数据补全等。 6

236822.3.4数据质量监控：建立数据质量监控机制，持续关注数据质量变化，保证数据分析的可靠性。 6

10022第3章数据存储与管理 6

223983.1数据存储技术概述 6

123163.1.1磁盘存储 6

230443.1.2云存储 6

120203.1.3分布式存储 7

118693.2数据库的选择与使用 7

48383.2.1关系型数据库 7

257693.2.2非关系型数据库 7

149043.2.3新兴数据库技术 7

159243.3数据仓库与数据湖 7

134913.3.1数据仓库 7

226673.3.2数据湖 7

27384第4章数据预处理 8

158794.1数据预处理的重要性 8

228554.2数据清洗与数据转换 8

286534.2.1数据清洗 8

168244.2.2数据转换 8

241494.3数据集成与数据规约 8

63864.3.1数据集成 8

93294.3.2数据规约 9

18915第5章数据分析方法与模型 9

214875.1数据分析方法概述 9

41135.2统计分析方法与应用 9

124275.2.1描述性统计分析 9

259655.2.2假设检验与推断统计分析 9

12905.2.3相关分析与回归分析 10

101995.3机器学习算法与模型 10

177175.3.1监督学习算法 10

316715.3.2无监督学习算法 10

32185.3.3深度学习算法 10

236305.3.4强化学习算法 10

18404第6章数据可视化与报告 10

40196.1数据可视化原则与技巧 10

19856.1.1数据可视化原则 10

91126.1.2数据可视化技巧 11

114516.2常见数据可视化工具介绍 11

3286.2.1Tableau 11

250736.2.2PowerBI 11

231636.2.3Python数据可视化库 11

166396.2.4Excel 11

322486.3数据报告撰写与呈现 12

47826.3.1数据报告结构 12

230696.3.2数据报告撰写技巧 12

31180第7章实践案例一：电商平