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2024-02-02《数据收集》课件

目录数据收集基本概念与意义数据收集方法与技术数据预处理与清洗技术数据存储与管理方案设计数据可视化展示技巧数据安全保护与合规性问题探讨

01数据收集基本概念与意义

数据收集是指根据研究目的和任务，有计划、有组织地获取所需数据的过程。定义数据收集是数据分析、数据挖掘等后续工作的基础，对于决策支持、科学研究等领域具有重要意义。作用数据收集定义及作用

包括结构化数据（如数据库表、Excel表格等）和非结构化数据（如文本、图像、音频等）。包括企业内部数据（如业务数据、客户数据等）和外部数据（如公开数据集、第三方数据等）。数据类型与来源数据来源数据类型

完整性准确性一致性及时性数据质量评价标据是否完整，是否存在缺失值。数据是否准确，是否存在错误或异常值。数据在不同来源或不同时间点上是否保持一致。数据是否及时更新，能否反映当前实际情况。

电商行业金融行业医疗行业物流行业行业应用案例分析通过收集用户浏览、购买等行为数据，分析用户需求和购物习惯，优化商品推荐和营销策略。通过收集患者病历、诊断等数据，分析疾病发病规律和治疗效果，提高医疗质量和效率。通过收集客户信用、交易等数据，评估客户信用风险和投资偏好，为风险控制和个性化投资提供支持。通过收集运输、仓储等数据，优化物流路径和配送计划，提高物流效率和降低成本。

02数据收集方法与技术

传统数据收集方法设计问卷，通过线上线下方式收集目标群体意见和看法。与目标群体面对面交流，获取一手数据。通过直接观察目标对象行为、环境等收集数据。控制实验条件，观察实验对象变化，收集实验数据。问卷调查实地访谈观察法实验法

模拟浏览器行为，自动抓取网页数据。网络爬虫原理数据抓取流程网络爬虫应用注意事项发送请求、接收响应、解析内容、存储数据。有哪些信誉好的足球投注网站引擎、价格监测、舆情分析等。遵守法律法规，尊重网站robots协议。网络爬虫技术原理及应用

应用程序间通信的标准化协议。API接口概念HTTP/HTTPS请求，传递参数获取数据。API接口调用方式Postman、curl、requests等。数据抓取工具社交媒体、电商平台、金融数据等。实际应用场景API接口调用与数据抓取

温度传感器、湿度传感器、压力传感器等。物联网传感器种类有线/无线传输，实时/定时采集。数据采集方式数据清洗、格式转换、数据库存储等。数据处理与存储智能家居、环境监测、工业控制等。物联网传感器应用物联网传感器数据采集

03数据预处理与清洗技术

数据收集从各种来源获取原始数据，包括数据库、文件、网络等。数据清洗对原始数据进行清洗，去除重复、错误、不完整等不符合要求的数据。数据转换将数据转换成适合进行后续分析或挖掘的格式，如标准化、归一化等。数据集成将多个数据源的数据进行整合，形成一个完整的数据集。数据预处理流程概述

删除缺失值对于缺失值较多的数据，可以直接删除含有缺失值的记录。填充缺失值根据数据的分布情况，采用均值、中位数、众数等统计量进行填充。插值法利用已知数据点，通过插值函数预测缺失值。机器学习算法利用机器学习算法对缺失值进行预测和填充。缺失值处理策略

统计分析法利用统计学原理，如3σ原则、箱线图等，对异常值进行检测和剔除。聚类分析法通过聚类算法将数据分为若干簇，将孤立点或离群点视为异常值。机器学习法利用机器学习算法训练模型，对异常值进行识别和剔除。可视化方法通过绘制图表、图像等可视化手段，人工观察并识别异常值。异常值检测与剔除方法

部分重复记录识别仅比较记录的部分关键字段，相同的记录视为重复记录。通过编写程序代码，实现自定义的去重逻辑和算法。编程实现去重比较记录的所有字段，完全相同的记录视为重复记录。完全重复记录识别利用数据库或数据处理工具提供的数据去重功能，对重复记录进行删除或合并。数据去重方法重复记录识别和删除

04数据存储与管理方案设计

ABCD关系型数据库介绍关系型数据库是基于关系模型的数据库，以行和列的形式存储数据，并支持SQL语言进行查询和操作。索引优化为提高查询效率，对常用查询字段建立索引，并定期进行优化和维护。事务处理确保数据的完整性和一致性，通过事务处理机制实现多个操作的原子性、一致性、隔离性和持久性。数据表设计根据业务需求，设计合理的数据表结构，包括字段名称、数据类型、约束条件等。关系型数据库存储方案

非关系型数据库存储方案非关系型数据库介绍非关系型数据库是基于非关系模型的数据库，以键值对、文档、列存储等形式存储数据，并支持灵活的数据结构和扩展性。数据模型选择根据业务需求，选择合适的非关系型数据库数据模型，如键值对、文档、列存储等。分片与复制为实现数据的分布式存储和高可用性，采用分片技术将数据分散存储在多个节点上，并通过复制技术实现数据的备份和恢复。性能优化针对非关系型数据库的特点，