数据处理与计算：方法、应用及案例研究

# 数据处理与计算
## 数据定义与特征
### 数据的类型
#### 定量数据
#### 定性数据
### 数据的收集方法
#### 问卷调查
#### 实地观察
#### Internet数据抓取
## 信息定义与特征
### 信息的传递
#### 数据转化
#### 信息的丰富性
### 信息的质量
#### 准确性
#### 及时性
## 知识定义与特征
### 知识的分类
#### 显性知识
#### 隐性知识
### 知识的获取
#### 经验积累
#### 理论学习
## 数据、信息、知识关系
### 数据到信息的转化
### 信息到知识的转化
### 知识的应用
## 计算方式
### 人工计算
#### 优势
#### 劣势
### 借助电子表格软件计算
#### 常用软件
##### Microsoft Excel
##### Google Sheets
#### 功能
##### 数据处理
##### 图表生成
### 编程计算
#### 常用编程语言
##### Python
##### R
#### 库与框架
##### Pandas
##### NumPy
## 数据处理
### 数据采集方法
#### 传感器数据
#### 公开数据集
### 数据分析方法
#### 描述性分析
#### 预测性分析
#### 统计分析
### 数据可视化
#### 可视化工具
##### Tableau
##### Matplotlib
#### 可视化类型
##### 条形图
##### 折线图
##### 散点图
## 项目实践
### 气象生活指数研究
#### 数据来源
#### 研究方法
#### 结果分析
### “鸡兔同笼”问题解决
#### 问题描述
#### 解决思路
#### 结果与讨论