大数据基础思维导图

关于大数据基础思维导图的思维导图，包含了从数据到大数据、大数据与数学经济、数据库基础 、数据采集基础、数据可视化基础等内容，适用于课前预习、考试复习。

大数据初识

• 从数据到大数据
  • 数据、信息与知识
  • 信息技术的发展历程
    • 7个阶段：语言、文字、印刷术、无线电、电视、计算机和互联网、智能互联网
  • 大数据
  • 大数据的特征
    • 大量性、多样性、高速性、价值性
  • 大数据思维
    • 全样而非抽样、效率而非精确、相关而非因果的思维方式
  • 大数据技术面临的挑战
  • 大数据关键技术分类
    • 数据采集、数据预处理、数据储存、数据管理、数据统计分析、数据挖掘、数据可视化的技术
• 大数据与数学经济
  • 数字经济的催生
    • 大数据是信息技术发展的必然产物
  • 数字经济的基本特征
    • 快捷性、高渗透性、自我膨胀性、边际收益递增性、外部经济性、可持续性、直接性
  • 数字经济的建设方向
    • 加强关键核心技术攻关、加快新型基础设施建设、推动数字经济和实体经济融合发展、推进重点领域数字产业发展、规范数字经济发展、完善数字经济治理体系、积极参与数字经济国际合作
• 数据库基础
  • 数据管理的3个阶段
    • 人工管理阶段、文件管理阶段、数据库管理阶段
  • 数据库管理的发展史
    • 层次数据库和网状数据库管理系统
      • 层次模型、网状模型、概念模型
    • 关系数据库管理系统
      • 表必须符合①信息原则，即每个单元只能存储一条数据。②列有唯一的名称，存储在列下的数据必须具有相同的数据类型，列没有顺序。③每行数据是唯一的，行没有顺序。④实体完整性原则，即主键不能为空。⑤引用参照完整性原则，即外键的值必须来自主表主键列的值或者为空。
    • 数据仓库管理系统
    • 大数据管理系统
      • 大数据的核心是Hadoop
  • 数据库设计
    • 概念结构设计环节
    • 逻辑结构设计环节
    • 物理结构设计环节
    • 数据库的实施环节
    • 数据库的运行和维护环节
    • 分析需求环节
  • SQL的基本概念
  • SQL语句的基本书写与命名规则
  • SQL翻译环境构建
• 数据采集基础
  • 数据源
    • 物理数据、系统日志、业务系统数据、开放数据、其他平台数据、
  • 数据采集的方法
    • 感知设备采集法、系统日志采集法、数据库采集法、网络数据采集法、外包或众包
  • 数据类型的划分
    • 结构化数据、非结构化数据、半结构化数据
  • Python编译环境构建
• 数据可视化基础
  • 数据可视化的概念
  • 数据可视化的重要作用
    • 观测与跟踪数据、分析数据、辅助理解数据、增强数据吸引力
  • 常见的数据可视化工具
    • Excel、Power BI、Tableau、Python中的Matplotlip库