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数据的收集与整理单元复习

2024-02-01

目录

数据收集基本概念与方法

数据整理原则与步骤

统计图表在数据展示中应用

数据库技术在数据存储和管理中应用

数据安全和隐私保护问题探讨

复习总结与展望未来发展趋势

01

数据收集基本概念与方法

指根据研究目的和任务,有计划、有组织地获取所需信息的过程。

数据收集定义

为决策提供科学依据,支持政策制定和业务发展,推动社会进步。

数据收集重要性

通过设计问卷,向受访者收集意见、看法和数据。

通过与受访者面对面交流,获取详细、深入的信息。

直接观察研究对象的行为、现象和环境,记录相关数据。

通过控制实验条件,观察实验对象的变化,收集实验数据。

问卷调查法

访谈法

观察法

实验法

目的明确、问题清晰、选项合理、避免引导性。

问卷设计原则

问卷实施技巧

数据分析方法

选择合适的调查对象、控制样本数量和质量、保证数据真实性和有效性。

根据研究目的和问题类型,选择合适的统计方法进行分析。

03

02

01

网络爬虫定义

网络爬虫应用

网络爬虫优势

网络爬虫注意事项

01

02

03

04

一种自动化抓取网页信息的程序或脚本。

在有哪些信誉好的足球投注网站引擎、数据挖掘、舆情监测等领域广泛应用。

提高数据收集效率、扩大数据来源、降低人工成本。

遵守法律法规、尊重网站权益、避免过度抓取造成服务器负担。

02

数据整理原则与步骤

提高数据质量,使数据更规范、更易于分析。

确保数据分析结果的准确性和可靠性,为后续的数据挖掘和机器学习提供高质量的数据基础。

意义

目的

去除重复数据、处理缺失值和异常值、纠正数据错误等。

数据清洗

数据类型转换、数据编码、数据分箱、特征选择等。

数据预处理

Excel、Pythonpandas库等。

常用工具

缺失值处理

根据数据缺失情况和业务背景,选择合适的处理方法,如删除缺失数据、填充缺失值(均值、中位数、众数等)。

异常值处理

识别异常值,分析异常原因,根据实际情况进行处理,如删除异常值、修正异常值或保留异常值并进行分析。

数据标准化

将数据按比例缩放,使之落入一个小的特定区间,如[0,1]或[-1,1],常用的方法有最小-最大标准化和Z-score标准化。

数据变换

对数变换、幂变换、Box-Cox变换等,用于改变数据的分布形态,使其更接近正态分布。

标准化意义

消除不同特征之间的量纲差异,提高模型的收敛速度和精度。

03

统计图表在数据展示中应用

柱状图

折线图

饼图

散点图

用于比较不同类别数据之间的差异,直观易懂。

显示各类别数据在总体中的占比,易于理解比例关系。

展示数据随时间或其他因素的变化趋势,便于观察规律。

展示两个变量之间的关系,判断是否存在相关性。

根据数据类型和目的选择图表类型,确保图表能够准确传达信息。

柱状图适用于比较不同类别数据;折线图适用于展示数据变化趋势;饼图适用于展示数据占比;散点图适用于展示变量间关系。

考虑图表的可读性和易理解性,避免使用过于复杂或难以理解的图表。

01

02

04

在Excel中输入数据,并选择适当的图表类型。

对图表进行格式设置,包括调整颜色、字体、大小等,以提高图表的可读性。

添加图表标题、坐标轴标签等元素,使图表更加易于理解。

学习使用Excel的高级功能,如数据透视表等,以制作更加复杂的图表。

03

选择适当的颜色和字体,确保图表清晰易读。

避免使用过多的图表元素,以免干扰读者对数据的理解。

利用图表标题、坐标轴标签等元素,对图表进行必要的解释和说明。

学习借鉴优秀的图表设计案例,提高自己的图表制作水平。

01

02

03

04

04

数据库技术在数据存储和管理中应用

关系型数据库定义

基于关系模型的数据库,通过二维表格形式组织和存储数据。

数据表、行、列概念

数据表是存储数据的基本单位,由行和列组成,行表示记录,列表示字段。

主键、外键约束

主键用于唯一标识表中的记录,外键用于建立表与表之间的联系。

包括需求分析、概念设计、逻辑设计、物理设计等阶段,确保数据库的完整性、安全性和性能。

数据库设计原则

通过消除数据冗余和依赖关系,将数据库分解为多个相互关联的表,提高数据的一致性和可维护性。

规范化处理方法

包括第一范式、第二范式、第三范式等,用于指导数据库规范化处理。

范式理论

通过将数据分散到多个数据库服务器上,提高数据处理的并发性和可扩展性。

分布式数据库技术

数据备份与恢复策略

数据压缩与加密技术

索引优化技术

定期备份数据,并制定详细的恢复计划,确保在数据丢失或损坏时能够及时恢复。

采用数据压缩技术减少存储空间占用,采用加密技术保护数据安全。

通过建立合理的索引结构,提高数据查询速度和效率。

05

数据安全和隐私保护问题探讨

数据泄露风险

包括黑客攻击、内部人员泄露、系统漏洞等。

防范措施

加强网络安全

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