数据库系统概论
四个基本概念
数据：数据库中存储的基本对象，描述一个事物的符号记录，数据和其语义不可分开说
数据库（DB）：是长期储存在计算机内、有组织的、可共享的大量数据的集合。
数据库管理系统：一个管理数据的软件
主要功能：
数据定义功能：
（1）提供数据定义语言(DDL)：创建表（CREATE），修改表（ALTER），删除表（DROP）；
（2）定义数据库中的数据对象
操纵功能：
提供数据操纵语言(DML，即增删改查的操作)，实现对数据库的基本操作 (查询、插入、删除和修改)
事务管理和运行管理：
数据库由DBMS统一管理和控制保证数据的安全，完整性、多用户对数据的并发使用、发生故障后的系统恢复
建立和维护功能：（1）数据库初始数据装载转换；（2）数据库转储；（3）介质故障恢复；（4）数据库的重组织；（5）性能监视分析等
数据库系统：由数据库、数据库管理系统应用程序和数据库管理员（DBA）等组成的存储、管理、处理和维护数据的系统。
课程适合哪些人群学习
课程大纲
前导基础
数据分析入门
1、数据分析入门
2、数据分析的意义
3、数据分析的流程控制
4、数据分析的思路与方法
1、数据分析入门
2、数据分析的意义
3、数据分析的流程控制
4、数据分析的思路与方法
逻辑为先—XMIND
1、xmind简介与基本使用
2、学习方法课堂案例
3、滴答拼车实战演练
4、其他思维导图介绍
1、xmind简介与基本使用
2、学习方法课堂案例
3、滴答拼车实战演练
4、其他思维导图介绍
专业展现—PPT
1、专业展现——PPT
2、基本简介
3、几个不得不说的真相
4、经验分享
5、实战动画
1、专业展现——PPT
2、基本简介
3、几个不得不说的真相
4、经验分享
5、实战动画
数据分析工具安装与环璄配置
1、Excel工具的安装、配置与环璄测试
2、Power BI工具的安装、配置与环璄测试
3、Tableau工具的安装、配置与环璄测试
4、MySQL数据库的安装、配置与环璄测试
5、SPSS数据挖掘工具安装、配置与环璄测试
6、SAS数据挖掘工具安装、配置与环璄测试
7、Python开发工具的安装、配置与开发环璄测试
1、Excel工具的安装、配置与环璄测试
2、Power BI工具的安装、配置与环璄测试
3、Tableau工具的安装、配置与环璄测试
4、MySQL数据库的安装、配置与环璄测试
5、SPSS数据挖掘工具安装、配置与环璄测试
6、SAS数据挖掘工具安装、配置与环璄测试
7、Python开发工具的安装、配置与开发环璄测试
Linux基础应用之大数据必知必会
1、虚拟机的安装配置
2、虚拟机网络配置
3、安装Linux
4、利用SSH连结Linux
5、Linux基础命令
6、Linux系统管理
1、虚拟机的安装配置
2、虚拟机网络配置
3、安装Linux
4、利用SSH连结Linux
5、Linux基础命令
6、Linux系统管理
数据分析的Python语言基础
1、python课程的目的
2、使用JupyterLab
3、python数据类型
4、元组、列表、字典
5、python分支结构
6、python字符串处理+随机函数
7、pthon循环结构
8、python面向过程函数操作
9、python面向对象
1、python课程的目的
2、使用JupyterLab
3、python数据类型
4、元组、列表、字典
5、python分支结构
6、python字符串处理+随机函数
7、pthon循环结构
8、python面向过程函数操作
9、python面向对象
问题定义与数据获取
数据分析项目流程
1、问题界定
2、问题拆分
3、指标确定
4、数据收集
5、报告方案
6、趋势预测
7、数据分析
8、趋势预测
9、报告方案
1、问题界定
2、问题拆分
3、指标确定
4、数据收集
5、报告方案
6、趋势预测
7、数据分析
8、趋势预测
9、报告方案
问题的定义
1、边界：明确问题的边界
2、逻辑：确定业务的关键指标和逻辑
3、定性分析与定量分析
1、边界：明确问题的边界
2、逻辑：确定业务的关键指标和逻辑
3、定性分析与定量分析
分析问题的模型
1、5W2H
2、SWORT
3、4P管理模型
4、CATWOE
5、STAR原则、波士顿5力模型
1、5W2H
2、SWORT
3、4P管理模型
4、CATWOE
5、STAR原则、波士顿5力模型
数据清洗与处理
1、数据科学过程 2、数据清洗定义
3、数据清洗任务 4、数据清洗流程
5、数据清洗环境 6、数据清洗实例说明
7、数据标准化 8、数据格式与编码
9、数据清洗常用工具 10、数据清洗基本技术方法
11、数据抽取 12、数据转换与加载
1、数据科学过程 2、数据清洗定义
3、数据清洗任务 4、数据清洗流程
5、数据清洗环境 6、数据清洗实例说明
7、数据标准化 8、数据格式与编码
9、数据清洗常用工具 10、数据清洗基本技术方法
11、数据抽取 12、数据转换与加载
内部数据的获取
1、产品数据 2、用户数据
3、行为数据 4、订单数据
外部公开数据
1、开放网站 2、政务公开数据
3、数据科学竞赛 4、数据交易平台
5、行业报告 6、指数平台
1、产品数据 2、用户数据
3、行为数据 4、订单数据
外部公开数据
1、开放网站 2、政务公开数据
3、数据科学竞赛 4、数据交易平台
5、行业报告 6、指数平台
基于业务的模型
1、用户画像
2、 销售影响因素
3、市场变化因素
4、AARRR流量模型
5、金定塔思考方法
Web网站数据抓取
1、财经数据抓取 2、投资数据抓取
3、房产数据抓取 4、舆情数据抓取
5、娱乐数据抓取 6、新媒体数据抓取
数据查询与提取 SQL基础操作
1、建库 2、建表
3、建约束 4、创建索引
5、添加、删除、修改数据 。。。。。。。
1、用户画像
2、 销售影响因素
3、市场变化因素
4、AARRR流量模型
5、金定塔思考方法
Web网站数据抓取
1、财经数据抓取 2、投资数据抓取
3、房产数据抓取 4、舆情数据抓取
5、娱乐数据抓取 6、新媒体数据抓取
数据查询与提取 SQL基础操作
1、建库 2、建表
3、建约束 4、创建索引
5、添加、删除、修改数据 。。。。。。。
数据模型
两类数据模型
概念模型：**次抽象，用于数据库设计
逻辑模型和物理模型：第二次抽象
1）逻辑模型主要包括网状模型、层次模型、关系模型、面向对象模型等，按计算机系统的观点对数据建模，用于DBMS实现
2）物理模型是对数据**底层的抽象，描述数据在系统内部的表示方式和存取方法，在磁盘或磁带上的存储方式和存取方法
