第 1 章   数据技术概述   1

导读   1

学习目标   1

重点与难点  2

知识导图  2

1.1    数据技术简介  2

1.2    数据获取技术简介   16

1.3    数据分析技术简介  20

1.4    数据可视化技术简介  23

本章小结  26

即测即练  26

复习思考题  27

第 2 章   数据获取技术  29

导读  29

学习目标  29

重点与难点   30

知识导图   30

2.1    引言   30

2.2    数据源识别与评估   32

2.3    网络爬虫技术   35

2.4    数据获取中的隐私与安全问题   91

本章小结   95

即测即练   95

复习思考题   95

第 3 章   数据分析技术  97

导读   97

学习目标   97

重点与难点   98

知识导图   98

3.1    数据分析的介绍   98

3.2    数据预处理   101

3.3    数据分析方法   134

3.4    实际应用示例   155

本章小结   181

即测即练   181

复习思考题   181

第 4 章   数据可视化技术   183

导读   183

学习目标   183

重点与难点   184

知识导图   184

4.1    数据可视化的基本概念   184

4.2    数据可视化设计的基本原则   188

4.3    常见的数据可视化工具和技术   192

4.4    使用 Python 库进行数据可视化   226

本章小结  258

即测即练  258

复习思考题  258

第 5 章   数据技术应用案例   260

导读  260

学习目标  260

重点与难点  261

知识导图  261

5.1    职业人群体检数据分析  261

5.2    红酒数据分析  268

5.3    其他案例  280

本章小结  291

即测即练  291

复习思考题  291