《资料的处理》课件.pptVIP

*******************资料的处理资料的处理是数据分析的核心步骤。整理、清洗、转换数据是获得有价值信息的必要步骤。课程背景和目标数据的重要性在信息时代，数据已成为重要的资源。有效地处理和分析数据可以帮助我们更好地理解世界，做出更明智的决策。数据处理的应用数据处理应用广泛，包括商业分析、市场研究、科学研究、医疗保健和金融领域。课程目标本课程旨在培养学生对数据处理的理解和技能，帮助他们掌握基本的数据处理方法和工具。数据的种类和格式结构化数据结构化数据是指可以存储在关系型数据库中的数据。它们具有明确的结构，例如表格形式。常见的结构化数据类型包括数字、日期、时间、字符串等。非结构化数据非结构化数据是指没有固定格式的数据，例如文本、图像、音频、视频等。它们难以用传统的数据库管理系统进行存储和分析。数据收集的方法数据收集是数据分析的第一步，也是至关重要的一步，它决定了后续分析的质量和可靠性。1数据来源内部数据库、外部公开数据、网络爬虫、问卷调查、访谈、实验2数据收集方式手动收集、自动收集、API调用、数据抓取、数据共享3数据质量控制数据准确性、完整性、一致性、时效性、相关性数据清洗和预处理1数据清洗移除错误数据。2数据转换数据类型转换。3数据整合合并多个数据集。4特征工程创建新特征。数据清洗和预处理是数据分析流程中至关重要的环节，它能提高数据质量，确保分析结果的准确性。缺失值处理缺失值的类型完全随机缺失随机缺失非随机缺失删除方法删除包含缺失值的记录，适用于缺失值比例较小的情况。填充方法均值/中位数/众数填充固定值填充预测模型填充异常值检测和处理1识别离群点异常值通常是数据集中与大多数其他数据点有显著差异的值。2原因分析了解异常值的原因很重要，以便确定是否应将其删除或修正。3处理方法常见的处理方法包括删除、替换或变换异常值。4影响评估处理异常值后，要评估其对数据分析结果的影响。数据标准化和归一化标准化将数据缩放到特定范围内，通常是0到1或-1到1。常见方法包括Z-score标准化，将数据转换为均值为0、标准差为1的分布。归一化将数据缩放到特定范围内，通常是0到1。常见方法包括Min-Max归一化，将数据缩放到最小值为0、最大值为1的范围内。选择方法根据数据特征和分析目的选择合适的标准化或归一化方法。例如，Z-score标准化适用于数据分布接近正态分布的情况。数据探索性分析1数据概览了解数据基本特征，例如数据类型、数量、缺失值情况等。2变量分析分析每个变量的分布情况，包括均值、方差、偏度、峰度等。3关系分析探索不同变量之间的关系，例如相关性、协方差、散点图等。相关性分析正相关当两个变量同时增加或减少时，它们之间存在正相关性。负相关当一个变量增加而另一个变量减少时，它们之间存在负相关性。无相关性如果两个变量之间没有明显的线性关系，则它们之间没有相关性。聚类分析将数据分成不同的组将具有相似特征的数据点分组，以发现数据中的隐藏模式。距离度量使用距离度量来衡量数据点之间的相似性。各种算法常见的聚类算法包括K-Means、层次聚类和密度聚类。回归分析线性回归线性回归分析是统计学中常用的方法之一。它用于研究一个或多个自变量与因变量之间的线性关系。通常用于预测因变量的值。逻辑回归逻辑回归用于预测二元因变量的结果。它用于研究一个或多个自变量对二元因变量的影响。通常用于分类问题。分类分析11.识别模式将数据分组并识别不同类别之间的模式或趋势。22.预测类别根据已知数据预测新的数据点所属的类别。33.决策支持帮助人们在面对各种选择时做出明智的决策。44.广泛应用广泛应用于金融、医疗、营销、零售等领域。时间序列分析趋势分析识别数据随时间变化的趋势，例如线性增长或季节性波动。季节性分析发现数据中重复出现的周期性模式，例如月度或年度变化。预测未来利用历史数据建立模型，预测未来时间点的趋势和模式。异常检测识别数据中与预期趋势或模式不符的异常点。文本分析文本挖掘从非结构化文本中提取有价值的信息。情感分析识别文本中的情绪和态度。主题建模发现文本集合中的主题。命名实体识别识别文本中的命名实体，如人名和地点。图像分析特征提取识别和提取图像的关键特征，例如颜色、纹理、形状等。图像分类将图像归类到不同的类别，例如人脸识别、物体检测等。图像分割将图像分成不同的区域，例如前景和背景，物体和物体之间的边界。图像识别