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内容大纲
智能化时代背景下,教育重心已由“知识十能力”偏移到“能力十认知”,本书以智能化时代下人类必备的数字素养和能力——“数据分析”为媒介,帮助读者构建“问题逻辑认知模式”,并在AI陪伴下提升读者解决问题和创新的能力。全书要完成两个任务:一是描述性数据分析案例——数据分析师岗位情况分析;二是综合数据分析案例——气候变化对生物多样性的影响分析。每个案例都通过5个环节去分析问题:①提出要解决的问题;②探索问题本质;③学习解决问题的方法;④对问题进行求解;⑤对求解情况进行评价和反思。使读者始终浸润在为解决问题而进行学习和探索的氛围中。读者不仅围绕解决一个一个问题而开展学习,而且不断收获数据分析最基本的知识和方法之鱼(知识),还掌握了获得“授人以鱼不如授人以渔”中“渔”的能力,更重要的是构建起问题逻辑认知模式(认知思维)。读者在“能力十认知”方面的训练和形成的思维模式,为智能化时代中的创新做好准备,打下基础。
本书适合高等学校文理科各专业特别是学科融合专业学生,在学习数据分析的同时,培养创新和解决问题的能力,也适合有此类需求的读者学习。读者需要具备最基术的Python编程能力。 -
作者介绍
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目录
第1章 目标与任务
1.1 数据时代与当代社会
1.1.1 从“互联网+”迈向“数据要素×”
1.1.2 数据与数据驱动
1.1.3 数据分析的应用场景
1.2 数据分析的主要步骤及方法
1.2.1 数据分析的主要步骤
1.2.2 数据分析的主要方法
1.3 利用AI工具辅助数据分析的学习与应用
1.3.1 使用AI工具示例
1.3.2 关于AI的思考
1.4 新文科与数据分析
1.4.1 新技术催生新文科
1.4.2 计算思维与数据思维
1.4.3 适合新文科的数据分析工具——Python
1.4.4 Python的编程环境
1.5 问题逻辑认知模式及基于问题逻辑认知模式的成果导向教育
1.5.1 人脑及人的认知过程
1.5.2 “知识逻辑认知模式”与“问题逻辑认知模式”
1.5.3 基于问题逻辑认知模式的成果导向教育
1.6 本书的使命
1.7 动手做一做
第2章 数据分析师岗位情况分析——提出问题、明确分析目的
2.1 Excitation——提出问题
2.1.1 背景
2.1.2 AI助学
2.1.3 提出问题
2.2 Exploration——探索问题本质
2.2.1 探索问题本质——找准靶心
2.2.2 AI助学
2.2.3 关于数据来源
2.2.4 明确目标要完成的任务
2.3 Enhancement——拓展求解问题必备的知识和能力
2.3.1 如何获取外部数据
2.3.2 如何正确地定义问题
2.3.3 如何明确具体需求
2.3.4 如何合理地分解问题
2.3.5 如何抓住关键的问题
2.4 Execution——实际动手解决问题
2.4.1 获取分析数据
2.4.2 正确定义问题
2.4.3 明确具体需求
2.4.4 合理地分解问题
2.4.5 抓住关键的问题
2.5 Evaluation——评价与反思
2.6 动手做一做
第3章 数据分析师岗位情况分析——数据预处理
3.1 Excitation——提出问题
3.2 Exploration——探索问题本质
3.2.1 AI助学
3.2.2 探索问题本质——找准靶心
3.3 Enhancement——拓展求解问题必备的知识和能力
3.3.1 选择数据预处理工具
3.3.2 Pandas基础
3.3.3 用Pandas进行数据清洗
3.3.4 用Pandas进行数据筛选
3.3.5 用Pandas进行数据转换
3.4 Execution——实际动手解决问题
3.4.1 读入数据集文件
3.4.2 数据清洗和特征选择
3.4.3 数据转换
3.4.4 将数据预处理结果保存到文件
3.4.5 数据预处理的完整代码
3.5 Evaluation——评价与反思
3.6 动手做一做
第4章 数据分析师岗位情况分析——描述性数据分析与数据可视化
4.1 Excitation——提出问题
4.2 Exploration——探索问题本质
4.3 Enhancement——拓展求解问题必备的知识和能力
4.3.1 AI助学
4.3.2 使用Pandas查看基本统计信息
4.3.3 数据可视化基本方法
4.4 Execution——实际动手解决问题
4.4.1 了解数据集的基本统计信息
4.4.2 数据可视化分析
4.5 Evaluation——评价与反思
4.6 动手做一做
第5章 气候变化对生物多样性的影响分析——明确分析目的、采集分析数据
5.1 Excitation——提出问题
5.2 Exploration——探寻问题本质
5.3 Enhancement——拓展求解问题必备的知识和能力
5.3.1 AI助学
5.3.2 如何撰写数据说明文档
5.4 Execution——实际动手解决问题
5.4.1 正确定义问题
5.4.2 获取分析数据
5.4.3 明确具体需求
5.4.4 合理地分解问题
5.4.5 抓住关键的问题
5.5 Evaluation——评价与反思
5.6 动手做一做
第6章 气候变化对生物多样性的影响分析——提高数据质量、预处理数据
6.1 Excitation——提出问题
6.1.1 查看年度地表温度变化数据
6.1.2 查看世界月度二氧化碳浓度变化数据
6.1.3 查看平均海平面高度变化数据
6.1.4 查看濒危物种数量变化数据
6.2 Exploration——探寻问题本质
6.2.1 数据预处理与特征工程
6.2.2 对数据预处理任务进行梳理
6.2.3 数据表的合并
6.3 Enhancement——拓展求解问题必备的知识和能力
6.3.1 使用Pandas进行数据转换
6.3.2 使用Pandas进行特征提取
6.3.3 使用Pandas进行特征转换
6.3.4 使用Pandas进行数据表合并
6.4 Execution——实际动手解决问题
6.4.1 年度地表温度变化数据预处理
6.4.2 世界大气二氧化碳浓度数据处理
6.4.3 平均海平面高度变化数据处理
6.4.4 濒危物种数量变化数据处理
6.4.5 数据合并
6.5 Evaluation——评价与反思
6.5.1 评价
6.5.2 反思
6.6 动手做一做
第7章 气候变化对生物多样性的影响分析——探索数据相关性与分布情况
7.1 Excitation——提出问题
7.2 Exploration——探寻问题本质
7.2.1 AI助学
7.2.2 探索问题本质
7.3 Enhancement——拓展求解问题必备的知识和能力
7.3.1 AI助学——特征相关性分析
7.3.2 进行相关性分析的方法
7.3.3 数据可视化变量间的相关性
7.3.4 利用聚类方法观察数据的分布
7.4 Execution——实际动手解决问题
7.4.1 探查数据结构与基本的统计信息
7.4.2 探索数据的相关性
7.4.3 探索数据的变化趋势
7.4.4 探索数据的分布情况
7.5 Evaluation——评价与反思
7.6 动手做一做
第8章 气候变化对生物多样性的影响分析——预测性分析
8.1 Excitation提出问题
8.2 Exploration——探寻问题本质
8.3 Enhancement——拓展求解问题必备的知识和能力
8.3.1 AI助学了解常用的机器学习模型
8.3.2 基本概念和术语
8.3.3 构建机器学习模型的基本步骤
8.3.4 使用Python对数据集进行划分
8.3.5 常用评价模型的指标
8.3.6 常用的几种机器学习模型建模
8.3.7 寻找最佳模型参数
8.3.8 模型预测效果可视化
8.3.9 度量特征的重要性
8.4 Execution——实际动手解决问题
8.4.1 模型选择
8.4.2 使用最佳模型进行预测
8.4.3 特征重要性度量
8.4.4 构建随机森林预测模型
8.4.5 随机森林模型预测效果可视化
8.5 Evaluation——评价与反思
8.6 动手做一做
第9章 气候变化对生物多样性的影响分析——指导性分析
9.1 Excitation——提出问题
9.2 Exploration——探寻问题本质
9.3 Enhancement——拓展求解问题必备的知识和能力
9.3.1 AI助学——了解常用的时间序列预测模型
9.3.2 ARIMA模型基本原理
9.3.3 ARIMA模型建模步骤
9.3.4 使用Python实现ARIMA模型的构建
9.4 Execution——实际动手解决问题
9.4.1 分析数据的采集
9.4.2 相关性分析
9.4.3 构建ARIMA模型预测未来二氧化碳的排放趋势
9.5 Evaluation——评价与反思
9.6 动手做一做
第10章 气候变化对生物多样性的影响分析——撰写数据分析报告
10.1 Excitation——提出问题
10.2 Exploration——探寻问题本质
10.3 Enhancement——拓展求解问题必备的知识和能力
10.3.1 AI助学——数据分析报告的基本结构
10.3.2 AI助学——生成数据分析报告的封面图片
10.4 Execution——实际动手解决问题
10.4.1 封面与目录
10.4.2 前言
10.4.3 数据收集和描述
10.4.4 数据分析结果
10.4.5 结论与建议
10.5 Evaluation——评价与反思
10.6 动手做一做
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