人教中图版（2019） 3.1.2数据处理的过程 课件（27张PPT）.pptxVIP

BY?YUSHENBY?YUSHEN数据处理的过程讲授人：ZB时间：2024.09

目录数据处理概述01数据收集02数据预处理03数据存储04数据分析05数据应用06

BY?YUSHENBY?YUSHENPART?数据处理概述01

数据的概念数据是未经处理的原始事实或数字

可以是结构化或非结构化的信息

包括文本、图片、视频、数值等格式处理的含义对数据进行采集、存储、转换和解析

通过算法和逻辑操作提取有用信息

为决策提供依据或为其他应用提供数据数据处理的范围包括数据清洗、数据集成、数据变换、数据存储

涉及数据的筛选、整理、计算和分析

覆盖数据的全生命周期管理数据处理定义

在科学研究中的应用提高研究的准确性和效率

促进新发现和理论的发展

支持多学科的数据分析需求支持市场分析和预测

优化商业策略和运营管理

提高决策的速度和准确性在商业决策中的作用促进政府决策的科学性

提高社会服务和管理效率

加强社会治安和公共安全在社会管理中的价值数据处理的重要性

人工记录和计算

简单机械设备的辅助

有限的数据存储和检索手段早期数据处理方式电子计算机的出现和应用

数据库管理系统的发展

数据处理软件和工具的普及计算机时代的数据处理处理海量数据的能力提升

高性能计算和分布式存储技术

深度学习和人工智能的应用大数据时代的数据处理数据处理的发展历程

BY?YUSHENBY?YUSHENPART?数据收集02

结构化数据源如数据库中的表格数据

电子表格中的数据

CSV文件中的数据非结构化数据源文本文件和文档

图片和视频

社交媒体上的数据实时数据源传感器收集的数据

即时消息和聊天数据

流式数据处理中的数据数据源

通过网络爬虫从网站上抓取数据

通过第三方服务购买数据

利用公共API获取数据通过问卷调查直接获取数据

使用数据输入表格直接输入数据

直接从传感器读取数据使用脚本自动从多个来源收集数据

利用机器学习模型从非结构化数据中提取信息

通过自动化软件执行定期数据收集任务直接收集法自动化收集技术间接收集法数据收集方法

数据库管理系统如MySQL,?PostgreSQL等用于管理结构化数据的系统

使用SQL查询语言进行数据收集

支持数据存储和检索数据采集软件如ETL工具（例如Informatica,?Talend）

用于数据的抽取、转换和加载

支持复杂的数据处理流程数据爬虫工具如Scrapy,?BeautifulSoup等用于网络数据爬取的工具

可以自定义爬取规则和策略

适用于非结构化数据的收集数据收集工具

BY?YUSHENBY?YUSHENPART?数据预处理03

数据清洗的必要性提高数据分析的准确性

避免误导性结论

提升模型训练效果数据清洗工具Python的Pandas库

R语言的dplyr包

SQL数据清洗功能数据清洗的方法空值处理

异常值检测与处理

重复数据删除数据清洗

文本到数字

日期格式标准化

CSV到数据库格式转换数据格式转换字符串转为日期类型

整数转为浮点数

布尔类型转换数据类型转换最小-?最大标准化

Z分数标准化

对数转换数据标准化数据转换

合并不同来源的数据

统一数据格式和类型

创建统一的数据视图数据整合的概念数据抽取

数据清洗

数据加载数据整合的步骤数据质量参差不齐

数据源异构性

数据隐私和安全问题数据整合的挑战数据整合

BY?YUSHENBY?YUSHENPART?数据存储04

关系型数据库支持SQL查询语言

采用表格模型存储数据

确保数据的完整性和一致性非关系型数据库采用非结构化或半结构化数据存储

支持大数据和实时Web应用

高性能和高可扩展性分布式存储系统数据分布式存储在不同节点上

提高数据存储的可靠性和容错性

支持大规模数据集的高效访问010203数据存储技术

010203数据备份防止数据丢失或损坏

支持数据的快速恢复

可以是本地或远程备份数据安全加密存储保护数据隐私

实施访问控制限制数据访问

定期进行安全审计和风险评估数据冗余提高数据的可用性

减少数据访问的延迟

需要合理配置以避免资源浪费数据存储策略

确保数据只被授权用户访问

实施用户身份验证和授权

使用防火墙和加密技术增强安全性数据访问控制定期检查数据完整性

更新过时或错误的数据

确保数据维护不影响系统运行数据维护与更新长期存储不再频繁访问的数据

减少当前系统的工作负载

便于数据的历史追踪和分析数据归档数据管理

BY?YUSHENBY?YUSHENPART?数据分析05

描述性分析描述数据的基本特征，如均值、中位数、标准差等

对数据进行总结和展示，便于理解数据分布和趋势

帮助用户快速把握数据概况，为后续分析打下基础探索性分析发现数据中的模式、异常和关联

使用可视化工具辅助探索数据内在结构

为模型建立提供假设和方向预测性分析数据分析技术

统计分析方法应用统计学原理对数据进行量化分析