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数据采集和处理

2024-02-01

数据采集概述

数据预处理技术

数据存储与管理策略

数据分析方法及应用场景举例

数据质量保证措施

数据安全保护策略

目录

CONTENT

数据采集概述

01

数据采集是指从各种来源获取所需信息，并将其转换成计算机可处理的格式的过程。

数据采集的目的是为了获取原始数据，为后续的数据分析、挖掘和应用提供基础。

目的

定义

数据来源包括企业内部数据、外部公开数据、第三方数据等。

来源

根据数据类型和格式，数据可分为结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。

分类

方法

数据采集方法包括网络爬虫、API接口调用、传感器采集等。

技术

数据采集技术涉及数据抽取、数据清洗、数据转换等。

合法性

准确性

完整性

安全性

01

02

03

04

在采集数据时应遵守相关法律法规，尊重数据所有者的权益。

确保采集到的数据真实、准确，避免数据失真和误导。

尽可能采集全面、完整的数据，以便后续分析和应用。

在数据采集过程中要注意数据安全和隐私保护，防止数据泄露和滥用。

数据预处理技术

02

数据清洗

通过识别并纠正数据文件中的错误，包括检查数据一致性，处理无效值和缺失值等，以确保数据的质量和准确性。

数据去重

在处理大量数据时，可能会出现重复数据的情况，需要通过数据去重技术，如使用唯一标识符或相似度算法，来识别和删除重复记录。

删除缺失值

当数据中的缺失值较少时，可以直接删除含有缺失值的记录，但这种方法可能会损失一些重要信息。

填充缺失值

根据数据的分布和特性，选择合适的填充方法，如使用均值、中位数、众数或基于模型的预测值来填充缺失值。

通过统计方法、可视化工具或机器学习算法来识别数据中的异常值，如离群点、极端值等。

异常值检测

根据异常值的性质和数据分布，选择合适的修正方法，如使用上下限截断、中位数替代或基于模型的修正等。

异常值修正

通过数学变换将数据转换成更适合分析和建模的形式，如对数变换、幂变换、Box-Cox变换等。

数据变换

将数据缩放到一个统一的尺度上，以消除不同特征之间的量纲差异，常用的归一化方法包括最小-最大归一化、Z-score归一化等。

数据归一化

数据存储与管理策略

03

关系型数据库（RDBMS）概述

基于关系模型的数据库系统，使用表格形式组织数据，支持SQL查询语言。

常见的关系型数据库

MySQL、Oracle、SQLServer、PostgreSQL等。

存储特点

数据结构化，数据完整性、一致性较高；支持事务处理和复杂的SQL查询。

适用场景

需要高效、稳定、安全地存储和管理结构化数据的场景。

非关系型数据库（NoSQL）概述

不遵循关系模型的数据库系统，数据结构灵活多样，支持海量数据存储和高并发读写。

MongoDB、Redis、Cassandra、HBase等。

数据结构灵活，可扩展性强；支持分布式存储和水平扩展；读写性能高。

需要处理大量非结构化数据、半结构化数据或需要高并发读写的场景。

常见的非关系型数据库

存储特点

适用场景

CSV格式

以逗号分隔的纯文本文件，简单易用，但不适合存储复杂数据结构，读写性能一般。

常见文件存储格式

CSV、JSON、XML、Parquet等。

JSON格式

轻量级的数据交换格式，易于阅读和编写，支持复杂数据结构，但在大数据量下读写性能较差。

Parquet格式

列式存储格式，支持高效压缩和编码，适合大规模数据处理场景，但读写需要特定工具支持。

XML格式

可扩展标记语言，具有良好的可读性和可扩展性，但解析复杂且性能较低。

数据备份策略

灾难恢复计划

数据恢复流程

备份工具与技术

定期全量备份与增量备份相结合，确保数据安全性和可恢复性。

在数据丢失或损坏时，根据备份策略进行数据恢复操作，包括从备份文件中恢复数据和从日志文件中恢复数据。

使用专业的备份工具和技术，如mysqldump、rsync、快照技术等，确保备份的完整性和一致性。

制定灾难恢复计划，包括应急响应流程、数据恢复流程、系统恢复流程等，以应对自然灾害、人为破坏等突发事件。

数据分析方法及应用场景举例

04

推论性统计

在统计学中，推论统计是涉及到从样本数据推论总体特征的方法，主要包括参数估计和假设检验。

描述性统计

通过图表或数学方法，对数据资料进行整理、分析，并对数据的分布状态、数字特征和随机变量之间关系进行估计和描述。

方差分析

用于两个及两个以上样本均数差别的显著性检验，通过分析研究不同来源的变异对总变异的贡献大小，从而确定可控因素对研究结果影响力的大小。

分类算法

通过训练数据集，自动学习分类规则，然后将这些规则应用于新数据集进行分类预测。

回归算法

确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法，运用十分广泛。

聚类算法

将数据集划分为若干个通常是不相交的子