数据采集概述课件.pptxVIP

  1. 1、本文档共28页,可阅读全部内容。
  2. 2、有哪些信誉好的足球投注网站(book118)网站文档一经付费(服务费),不意味着购买了该文档的版权,仅供个人/单位学习、研究之用,不得用于商业用途,未经授权,严禁复制、发行、汇编、翻译或者网络传播等,侵权必究。
  3. 3、本站所有内容均由合作方或网友上传,本站不对文档的完整性、权威性及其观点立场正确性做任何保证或承诺!文档内容仅供研究参考,付费前请自行鉴别。如您付费,意味着您自己接受本站规则且自行承担风险,本站不退款、不进行额外附加服务;查看《如何避免下载的几个坑》。如果您已付费下载过本站文档,您可以点击 这里二次下载
  4. 4、如文档侵犯商业秘密、侵犯著作权、侵犯人身权等,请点击“版权申诉”(推荐),也可以打举报电话:400-050-0827(电话支持时间:9:00-18:30)。
  5. 5、该文档为VIP文档,如果想要下载,成为VIP会员后,下载免费。
  6. 6、成为VIP后,下载本文档将扣除1次下载权益。下载后,不支持退款、换文档。如有疑问请联系我们
  7. 7、成为VIP后,您将拥有八大权益,权益包括:VIP文档下载权益、阅读免打扰、文档格式转换、高级专利检索、专属身份标志、高级客服、多端互通、版权登记。
  8. 8、VIP文档为合作方或网友上传,每下载1次, 网站将根据用户上传文档的质量评分、类型等,对文档贡献者给予高额补贴、流量扶持。如果你也想贡献VIP文档。上传文档
查看更多

$number{01}数据采集概述课件

目录数据采集基本概念与意义数据采集技术与方法数据清洗与预处理数据存储与管理策略数据安全与隐私保护问题探讨实践案例分析与经验分享

01数据采集基本概念与意义

数据采集是指从各种来源和媒介中收集、整理、提取有用信息的过程。数据采集定义为数据分析提供原始数据,帮助企业了解市场、客户、竞争对手等,为决策提供支持。数据采集作用数据采集定义及作用

企业内部数据、公开数据、第三方数据等。结构化数据(如数据库中的数据)、非结构化数据(如文本、图片、音频、视频等)。数据来源与类型数据类型数据来源

发展现状数据采集行业已经形成了较为完整的产业链,包括数据采集工具、数据清洗、数据存储等环节。发展趋势随着大数据和人工智能技术的不断发展,数据采集将更加智能化、自动化,同时数据安全和隐私保护将成为重要关注点。行业发展现状与趋势

02数据采集技术与方法

123传统数据采集技术观察法研究者直接观察并记录研究对象的行为、活动等信息。适用于行为研究、心理学等领域。问卷调查通过设计问卷,收集受访者的意见、态度、行为等信息。适用于社会科学、市场研究等领域。实地访谈研究者与被研究者面对面交流,收集口头资料。常用于定性研究,如人类学、社会学等。

技术实现原理与流程爬虫类型网络爬虫技术Python等编程语言提供了丰富的库和工具,如BeautifulSoup、Scrapy等,可用于实现网络爬虫。网络爬虫通过模拟浏览器行为,自动抓取网页数据。流程包括发送请求、获取响应、解析数据、存储数据等步骤。根据爬取策略不同,可分为通用爬虫、聚焦爬虫等。通用爬虫抓取全网数据,而聚焦爬虫针对特定主题或网站进行爬取。

API概念API(ApplicationProgrammingInterface,应用程序编程接口)是一种定义应用程序间如何交互的协议。通过API,应用程序可以调用其他应用程序提供的功能或服务。API类型常见的API类型包括RESTfulAPI、SOAPAPI等。RESTfulAPI基于HTTP协议,使用简单的请求方法(如GET、POST)进行数据交互;SOAPAPI则基于XML格式进行数据交换。技术实现大多数编程语言都支持API调用,如Python的requests库、Java的HttpClient等。调用API通常需要获取API密钥或令牌,并在请求中携带相应的认证信息。API接口调用

物联网概念物联网(InternetofThings,IoT)是指通过信息传感设备(如RFID、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器等)按约定的协议对物品进行智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络。传感器类型物联网中使用的传感器类型繁多,包括温度传感器、湿度传感器、压力传感器、加速度传感器等。这些传感器可以实时监测和收集各种环境参数和设备状态信息。技术实现物联网传感器技术通常涉及硬件和软件的集成开发。硬件方面需要设计和制造传感器节点,软件方面则需要开发用于数据采集、处理和分析的应用程序或平台。同时还需要考虑数据传输的安全性和隐私保护问题。物联网传感器技术

03数据清洗与预处理

目的缺失值处理重复值处理格式转换数据清洗目的和方法通过数据去重,保留唯一记录。统一数据格式,方便后续处理和分析。去除重复、无效、错误或不完整的数据,提高数据质量,为后续数据分析提供准确可靠的基础。删除、填充或插值等方法处理缺失数据。

数据转换将数据从原始形式转换为适合分析的形式,如文本转换为数值、分类变量转换为虚拟变量等。标准化处理消除数据间的量纲差异,使数据具有可比性。常见的方法有最小-最大标准化、Z-score标准化等。数据转换和标准化处理

通过统计方法(如箱线图、3σ原则等)或机器学习算法识别异常数据。异常值检测根据异常值的性质和影响程度,选择删除、替换或保留异常值。在处理异常值时,需要注意避免引入新的偏误或影响数据的代表性。异常值处理异常值检测和处理

04数据存储与管理策略

关系型数据库采用表格形式存储数据,适用于结构化数据的存储和管理。结构化数据存储通过ACID事务特性保证数据的完整性和一致性。数据完整性保障利用SQL语言进行数据查询和操作,支持复杂的数据分析和处理。高效查询性能关系型数据库存储

03灵活的数据模型采用键值对、文档、列式等不同的数据模型,满足多样化的数据存储需求。01非结构化/半结构化数据存储非关系型数据库适用于非结构化或半结构化数据的存储,如文档、图片、视频等。02高可扩展性非关系型数据库支持分布式部署,可轻松应对大数据量和高并发的场景。非关系型数据库存储

多租户支持弹性扩展数据备份与恢复云存储服务选择云存储服务提供数据备份和恢复功能,确保数据的安全性和可靠性。支持多租户使用,实现数据隔离和安全性保障。根据业务需求弹性扩展存储空间,降低

文档评论(0)

微传科技 + 关注
官方认证
文档贡献者

该用户很懒,什么也没介绍

认证主体唐山市微传科技有限公司
IP属地河北
统一社会信用代码/组织机构代码
91130281MA0DTHX11W

1亿VIP精品文档

相关文档