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《数据思维》樊敏_电子科技大学.扫描版[PDF]

内容简介：

大数据浪潮汹涌来袭，对数据的收集、整理和分析离不开数据思维。《数据思维》从计算机中数据的表示、数据的组织、数据的管理以及数据挖掘等多方面详细系统地介绍了计算机领域信息数字化方法、数据结构理论、数据库、数据仓库、数据挖掘等相关技术，循序渐进地全面地阐述了数据思维的内涵，着力于培养系统的数据思维，有助于理解大数据技术，进而为大数据管理提供新的解决思路，进行大数据分析。

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目  录：

第一章 认识数据

1.1 数的起源与发展

1.1.1 自然数

1.1.2 分数

1.1.3 负数

1.1.4 其他数

1.2 计数制

1.2.1 常用的计数制

1.2.2 数制之间的转换

1.3 计算机中的数据

1.3.1 数值型数据

1.3.2 字符型数据

1.3.3 声音数据

1.3.4 图形图像数据

第二章 数据的组织

2.1 数据结构概述

2.1.1 数据逻辑结构

2.1.2 数据存储结构

2.2 线性表

2.2.1 线性表的定义

2.2.2 线性表的顺序存储结构及运算

2.2.3 线性表的链式存储结构及运算

2.2.4 栈

2.2.5 队列

2.3 串

2.3.1 串的定义

2.3.2 串的存储结构

2.4 数组

2.4.1 数组的定义

2.4.2 数组的顺序存储结构

2.5 广义表

2.5.1 广义表的定义

2.5.2 广义表的存储结构

2.6 树型结构

2.6.1 树的概念

2.6.2 二叉树

2.7 图形结构

2.7.1 图的概念

2.7.2 图的存储结构

2.7.3 图的遍历

第三章 数据管理

3.1 数据管理概述

3.1.1 数据管理技术的发展

3.1.2 第一、二代数据库系统

3.2 数据库系统

3.2.1 数据库系统的基本概念

3.2.2 数据库系统的内部结构体系

3.3 数据模型

3.3.1 数据模型的类型

3.3.2 E-R模型

3.3.3 关系模型

3.4 关系模式的规范化

3.4.1 关系模式

3.4.2 范式

3.5 数据类型与运算

3.5.1 数据类型

3.5.2 运算符

3.6 结构化查询语言

3.6.1 SQL的概念

3.6.2 数据定义

3.6.3 数据操纵

3.6.4 数据查询

3.6.5 视图定义、删除、更新

3.7 数据库设计与管理

3.7.1 数据库设计方法

3.7.2 需求分析

3.7.3 概念设计

3.7.4 逻辑设计

3.7.5 物理设计

3.7.6 数据库管理

3.8 新一代数据库系统

3.8.1第三代数据库系统

3.8.2 数据库技术的发展趋势

第四章 数据集成

4.1 数据仓库的概述

4.1.1 面向主题性

4.1.2 数据的集成性

4.1.3 数据的不可更新性

4.1.4 数据的时变性

4.1.5 支持决策性

4.1.6 数据仓库的体系结构

4.1.7 数据仓库的数据组织

4.2 数据库系统与数据仓库

4.2.1 操作数据库系统与数据仓库的比较

4.2.2 数据仓库的优势

4.3 数据仓库基本概念

4.3.1 元数据

4.3.2 粒度

4.3.3 分割

4.4 数据预处理

4.4.1 数据质量问题

4.4.2 数据预处理的主要任务

4.4.3 数据清理

4.4.4 数据集成

4.4.5 数据归约

4.4.6 数据变换

4.5 数据仓库模型

4.5.1 多维数据模型

4.5.2 星型模型

4.5.3 雪花模型

4.6 OLAP

4.6.1 定义

4.6.2 特性

4.6.3 OLAP的典型操作

4.7 数据仓库系统的设计

4.7.1 数据仓库系统设计方法

4.7.2 数据仓库的设计

第五章 数据挖掘

5.1 数据挖掘概述

5.1.1 数据挖掘的产生背景

5.1.2 数据挖掘的定义

5.1.3 数据挖掘的分类

5.1.4 数据挖据的过程

5.2 数据挖掘的方法

5.2.1 关联知识挖掘方法

5.2.2 类知识挖掘

5.2.3 预测型知识挖掘

5.2.4 特异型知识挖掘

5.3 不同存储形式的数据挖掘

5.4 数据挖掘的应用

第六章 大数据

6.1 大数据概述

6.1.1 大数据产生的背景

6.1.2 大数据概念

6.1.3 大数据的发展阶段

6.1.4 大数据发展的作用

6.2 大数据的关键技术

6.2.1 大数据的采集和预处理

6.2.2 大数据存储技术

6.2.3 大数据分析技术

6.2.4 大数据与云计算

6.3 大数据产业的应用

6.3.1 大数据产业

6.3.2 大数据在典型领域中的应用

6.3.3 智慧城市

6.4 问题与挑战

6.5 大数据时代的要求

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数据

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摘要：《数据思维》是樊敏教授于2017年出版的一本计算机类教材，本书主要介绍了数据思维的概念、原理和应用，对于培养学生的数据思维能力具有重要意义。本文将从四个方面对《数据思维》进行详细的阐述，分别是数据思维的定义与特点、数据思维的培养方法、数据思维的应用领域以及数据思维的未来发展趋势。

1、数据思维的定义与特点

数据思维是指通过对数据进行分析、挖掘和利用，从而获得新的见解、洞察力和决策能力的思维方式。数据思维具有三个特点：全面性、实证性和创新性。全面性体现在数据思维能够从全局的角度分析问题，实证性体现在数据思维是基于实际数据的分析和推理，创新性体现在数据思维能够从数据中发现新的问题和解决方案。

数据思维对于计算机类学生的培养具有重要意义。首先，数据思维能够培养学生的信息收集和处理能力，提高学生处理信息的效率和准确性。其次，数据思维能够培养学生的问题解决能力，帮助他们通过数据分析和挖掘找到问题的本质和解决方法。最后，数据思维能够培养学生的创新意识和创新能力，激发他们在数据中发现新的见解和创造性思维。

2、数据思维的培养方法

为了培养学生的数据思维能力，可以采取多种方法。首先，可以通过课堂教学引导学生进行数据分析和挖掘的实践，培养他们的数据处理能力。其次，可以组织学生参与数据竞赛和项目实践，提高他们的问题解决和创新能力。此外，还可以通过开设相关课程和培训，提供专业的知识和技能，帮助学生系统地学习和掌握数据思维的理论和实践。

数据思维的培养方法需要结合具体的学科和专业来进行，可以根据学生的兴趣和特长选择适合的方法。同时，学生也需要不断进行自我学习和实践，提升自己的数据思维能力。

3、数据思维的应用领域

数据思维的应用领域广泛，涵盖了各个行业和领域。首先，在商业领域，数据思维可以帮助企业进行市场分析和预测，优化产品和服务，提高经营效益。其次，在科学研究领域，数据思维可以帮助科学家发现新的规律和模式，推动科学研究的进展。此外，在社会管理、医疗健康、城市规划等领域，数据思维也发挥着重要的作用。

随着信息技术的发展，数据思维的应用将越来越广泛。未来，人工智能、大数据分析、云计算等新技术将进一步推动数据思维的应用和发展。

4、数据思维的未来发展趋势

数据思维的未来发展趋势主要有三个方面。首先，数据思维将更加重视数据的质量和可信度，提高数据分析和决策的准确性和可靠性。其次，数据思维将更加注重数据的可视化和交互性，提高数据分析和挖掘的效率和用户体验。最后，数据思维将与其他学科和技术相结合，形成更加综合和创新的思维方式。

总结：

《数据思维》是一本重要的计算机类教材，它介绍了数据思维的概念、原理和应用。数据思维具有全面性、实证性和创新性的特点，对于学生的培养具有重要意义。通过多种方法，可以培养学生的数据思维能力，应用领域广泛，未来发展趋势也非常明朗。学习和掌握数据思维，将对学生的个人发展和职业发展产生积极的影响。

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