数据仓库项目要完成的工作 典型的情况下，数据仓库项目包含有三个方面的工作： 系统架构：包括了所有与项目有关的技术平台，如软件硬件的安装、网络环境的安装、数据存储和发布平台和数据仓库管理平台构建 数据建设：包括获取数据、数据映射、数据衍生、数据传送、数据集成等多个方面 数据应用：包括收集业务需求、数据模型设计、数据结果分发等

数据采集处理过程(ETL)概述 数据采集处理在数据采集和数据仓库平台上运行，由数据采集工具进行管理，同时实施数据质量修补工作。 数据采集过程也叫做ETL（Extract－Transform－Load），通常包括获取数据、抽取、检验、转换、合并和加载几个过程。

随着大数据时代的到来，数据分析和机器学习已经成为许多领域不可或缺的一部分。而在这些领域中，数据集是进行训练和测试的重要资源。为了方便数据分析和机器学习项目的开发，已经有许多公开的数据集资源可以供大家免费使用。 在这些公开的数据集资源中，Kaggle、UCI机器学习存储库、Google 数据集搜索、AWS 公开数据集、数据集之家、数据堂、数据派等资源提供了大量涵盖不同领域和不同规模的数据集，涉及到的领域包括但不限于自然语言处理、计算机视觉、社交网络分析、金融、医疗等。 这些数据集的使用可以帮助数据科学家和机器学习从业者更好地进行训练和测试，提高模型的准确性和鲁棒性。同时，这些数据集也可以为初学者提供一些实践的机会，帮助他们掌握数据分析和机器学习的相关技能。 因此，数据科学领域资源汇总：数据集搜索平台+机器学习+公开数据集+为数据分析和机器学习项目提供免费数据资源的主题非常适合用于数据科学和机器学习的毕业设计，让学生们有机会深入研究和使用这些公开数据集资源，探索数据分析和机器学习的更多可能性。

资源包括： 1、App设计源文件（.mlapp） 2、App可执行为文件（.exe） App功能： 1、可以选择要发送的图片并显示图片内容； 2、可以设置UART发送的波特率：9600bps、57600bps、115200bps； 3、可以选择COM口； 4、可以设置数据发送间隔（单位：秒）； 5、具有发送开关； 6、实时显示当前发送的数据所在的行列索引号； 7、图片导入时显示显示图片规格，格式为 ：长度 X 高度； 8、图片发送时首先发送16位帧头：0x5A4B； 9、可以读取设备写回的帧头并显示在界面； 10、数据发送时按像素数据的R、G、B分量依次发送； 11、界面显示一个指示灯，指示发送状态： 灰色：待机/停止发送 绿色：正在发送 蓝色：发送完成 12、只发送真彩图，如果发现图片是灰度图，则需要弹出错误警示。

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本PPT共有9 章，基础阐述数据可视化的基础理论和概念，从人的感知和认知出发，介绍数据模型和可视化基础;介绍带有空间坐标或时间信息的数据的可视化方法，此类数据通过设备在真实物理空间中采集得到或由科学计算模拟产生;描述非结构化和非几何的抽象数据的可视化，这些数据既存在于真实物理空间，又是社会空间和网络信息空间的基本表达形式;介绍面向各类数据的可视化在实际应用中共同需要的方法、技术和工具，例如交互和可视化评测方法，以及在具体领域的可视化和应用系统。本PPT从研究者的角度，介绍数据可视化的定义、方法、效用和工具，既可作为初学者的领路手册，也可用于可视化研究和可视化工具使用的参考指南。

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前言I1 范围 12 规范性引用文件13 术语和定义14 资源分类模型24.1 类目 24.2 亚目 24.3 细目 3前言T/CHIA 17-2020《健康医