粤教版(2019)选修3 数据管理与分析知识汇总(思维导图PDF)

多类型数据融合 数据多样性 结构化数据 分布式数据库 1. 新发展 数据类型 半结构化数据 Web数据库 新技术 非结构化数据 非结构化数据库 五、数据管理与分析的发展趋势 人工管理阶段（1950s前） 关联规则 数据挖掘应用 文件系统阶段（1950s-1960s） 分类与聚类 2. 数据挖掘与大数据 数据管理技术发展历程 数据库系统阶段（1960s后） 发展历程（萌芽/成熟/应用期） 1. 数据管理与分析技术 新一代数据库（面向对象、时态、实时等） 应用领域（金融/医疗/城市管理等） 大数据意义 大数据管理技术 社会影响（决策/创新/产业变革） 人工管理 描述性分析 文件系统管理 探索性分析 分析类型 数据管理方法 数据库系统管理 一、数据管理与分析应用概述 验证性分析 1. 数据分析概述 新一代数据库管理 Python/Pandas 大数据管理 常用工具 Excel/SPSS 提高数据标准化 重复数据处理 重要性 增强数据系统性 缺失值处理 数据清洗 优化数据准确性 2. 重要性及应用价值 噪声数据处理 预测性价值（气象/工业/商业预测） 2. 数据处理 合并 应用价值 挖掘性价值（数据挖掘技术） 计算 数据操作 分析性价值（现状/原因/发展分析） 分组 选修3 数据管理与分析 平均数/中位数/众数 四、数据分析 业务需求收集 基本统计 知识汇总 需求分析步骤 标准差/方差 功能需求确定 1. 项目需求分析与解决方案 对比分析法 3. 描述性分析 现状分析与诊断 分组分析法 解决方案设计 系统规划与设计 分析方法 交叉分析法 技术方案与实施保障 相关分析法 文档分析 饼图/柱状图 面谈 采集途径 直方图/散点图 图表类型 实地调查 折线图/箱形图 问卷调查 4. 数据的可视化表达 回归分析 二、需求分析与数据建模 结构化数据 高级分析 2. 数据的采集与分类 聚类分析 数据分类 半结构化数据 非结构化数据 创建数据库与表 识别与成因分析 修改表结构 1. 关系数据库的建立 噪声数据处理 处理方法（分箱/回归/聚类） 建立表间联系（外键） 实体 选择查询 E-R模型 属性 投影查询 基本查询方法 联系（11/1:n/m:n）3. 建立关系数据模型 排序查询 实体转换为二维表 统计查询 2. 数据的查询 三、数据管理 关系模型转换 联系转换为关联表 SELECT语句 SQL语言基础 多表连接查询 完全备份 增量备份 备份类型 差异备份 3. 数据的备份与恢复 数据库还原操作 恢复方法