《数据技术》课件.pptVIP

*****************课程目标和内容简介目标本课程旨在帮助学生掌握数据整理的基本概念和方法。学习如何使用工具和技术有效地处理数据。内容课程涵盖了数据整理的各个方面，从数据收集和清洗到数据分析和可视化。包括Excel、PowerQuery和PowerBI等工具的应用。数据整理的意义1提高数据质量数据整理可以帮助我们消除数据中的错误、重复和缺失，从而提高数据的准确性和可靠性。2增强数据可读性通过对数据进行整理和格式化，我们可以更容易地理解和分析数据，从而获得有价值的见解。3促进数据分析数据整理为数据分析提供了基础，使我们能够更有效地进行数据挖掘、预测建模和决策制定。数据整理的基本概念数据清洗清理不完整、不一致或错误的数据。包括缺失值处理、异常值处理、重复值处理等。数据转换将数据从一种格式转换为另一种格式，例如将文本数据转换为数值数据，或将日期格式转换为标准格式。数据分析对整理后的数据进行分析，以发现数据中的趋势、模式和关系。数据整理的流程1数据收集从不同来源获取数据2数据清洗处理错误和缺失值3数据转换将数据转换成一致的格式4数据分析提取数据中的有价值信息数据整理是一个循序渐进的过程，需要仔细地执行每个步骤。每个步骤都有其特定的目标和方法，确保数据的质量和完整性。最终目标是将原始数据转换为可用于分析和决策的信息。收集和获取数据的方法数据库许多数据存储在关系型数据库中，可以使用SQL查询语言获取数据。API使用API接口，可以从网站或应用程序获取实时数据。网页抓取可以使用网页抓取工具从网站获取数据，但需遵守网站使用条款。文件上传用户可以上传本地文件，例如CSV或Excel文件。数据的清洗和规范化数据清洗数据清洗是数据整理的重要步骤，用于去除数据中的错误、重复、缺失、不一致等问题，确保数据的质量和完整性。数据规范化数据规范化是将数据转化为统一的格式和标准，例如统一日期格式、数值范围、字符编码等，方便数据处理和分析。清洗方法常用的数据清洗方法包括缺失值处理、异常值处理、重复值处理、数据类型转换等，具体方法的选择取决于数据的特点和需求。规范化方法常用的数据规范化方法包括数据标准化、数据归一化、数据分箱等，可以根据实际情况选择不同的方法。数据的去重和缺失值处理数据去重数据去重是指从数据集中删除重复记录的过程。数据去重可以帮助提高数据质量，并确保数据分析结果的准确性。例如，在一个客户数据集中，可能会存在多个重复的客户记录。去重操作可以识别并删除这些重复记录，从而确保每个客户只对应一个记录。缺失值处理缺失值是指数据集中缺少的数值或信息。缺失值处理是指对缺失值进行填充或删除的过程。缺失值处理的方法有很多，例如：使用平均值、中位数或众数进行填充，删除包含缺失值的记录，或使用机器学习模型预测缺失值。数据的类型转换和格式化日期格式日期格式需要统一,例如：YYYY-MM-DD。货币格式货币格式需要统一,例如：￥100.00。文本格式文本格式需要统一,例如：使用统一的编码格式。数值格式数值格式需要统一,例如：小数点后保留几位小数。数据的分类和分组数据分类根据数据特征进行分类，例如数值型、字符型、日期型等。数据分组将数据划分成不同的组别，例如按年龄、性别、地域等进行分组。分类和分组的意义方便数据分析、统计和可视化，更好地理解数据背后的规律。数据的汇总和统计数据汇总和统计是数据整理中不可或缺的一部分，可以帮助我们从大量数据中提取有意义的信息，并将其转化为可理解的格式。通过汇总和统计，我们可以更清晰地了解数据的分布情况，识别数据中的趋势和模式，并发现隐藏在数据背后的规律。100%汇总对数据进行聚合，例如计算总和、平均值、最大值和最小值等1000统计对数据进行分析，例如计算频率、标准差、方差和相关性等数据透视表的使用1数据汇总数据透视表提供交互式数据汇总，快速计算和分析数据。2灵活分析可根据需要调整行、列和值字段，深入挖掘数据趋势。3图表展现可将数据透视表结果转换为图表，直观展示数据趋势和关系。4筛选和排序支持多种筛选和排序功能，精准定位所需数据。数据可视化技术图表类型数据可视化技术使用图表呈现数据，例如柱状图、折线图、饼图和散点图。可视化工具数据可视化工具可以帮助用户创建交互式图表，例如Tableau、PowerBI和GoogleDataStudio。数据分析数据可视化可以帮助识别趋势、模式和异常值，从而帮助用户进行数据分析和决策。常见的数据可视化图表数据可视