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数据基础知识课件

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目录

壹

数据基础知识概述

陆

数据科学与应用

贰

数据收集方法

叁

数据存储与管理

肆

数据分析技术

伍

数据可视化工具

数据基础知识概述

壹

数据定义与分类

数据是信息的载体，可以是数字、文字、图像等，用于记录和传达信息。

数据的定义

结构化数据易于存储和查询，如数据库中的表格；非结构化数据则包括文本、图片等，处理更复杂。

结构化数据与非结构化数据

定量数据涉及可测量的数值，如身高、温度；定性数据则是描述性质的，如颜色、品牌。

定量数据与定性数据

时间序列数据是按时间顺序排列的观测值，常用于分析趋势和模式，如股票价格历史记录。

时间序列数据

01

02

03

04

数据的重要性

数据与日常生活

数据驱动决策

在商业和科研领域，数据是制定策略和决策的关键依据，如亚马逊利用用户数据优化推荐系统。

数据在日常生活中无处不在，例如天气预报通过分析气象数据来预测天气变化。

数据与社会进步

数据的积累和分析推动了社会进步，例如人口普查数据帮助政府制定更有效的社会政策。

数据处理流程

数据收集

数据收集是处理流程的第一步，涉及从各种来源获取原始数据，如调查问卷、传感器等。

数据清洗

数据清洗旨在去除错误、重复或不完整的数据，确保数据质量，为分析提供准确的基础。

数据转换

数据转换包括将数据从一种格式转换为另一种格式，或进行归一化、编码等操作，以便于处理。

数据可视化

数据可视化通过图表、图形等形式直观展示数据，帮助人们更容易理解和解释数据集。

数据分析

数据分析是使用统计和逻辑技术来探索、解释和呈现数据，以发现有用信息和模式。

数据收集方法

贰

问卷调查

根据研究目的设计问卷的结构，包括问题类型、顺序和逻辑流程，确保问卷的系统性和有效性。

设计问卷结构

01

确定目标人群，选择合适的样本群体进行调查，以获取具有代表性的数据。

选择合适的调查对象

02

利用在线问卷工具如SurveyMonkey或GoogleForms，可以快速收集和分析数据，提高效率。

在线问卷平台

03

在无法使用电子设备的场合，通过纸质问卷进行数据收集，确保覆盖更广泛的受众。

纸质问卷分发

04

实验观测

在控制环境下，使用精密仪器对特定变量进行测量，如温度、压力等，以获取准确数据。

实验室测量

利用卫星或飞机搭载的传感器，从远距离收集地表信息，广泛应用于气象、地理等领域。

遥感技术

在自然环境中直接观察和记录现象，如野生动植物的活动，以收集第一手数据。

实地调查

数据抓取技术

网络爬虫是自动化抓取网页数据的程序，如有哪些信誉好的足球投注网站引擎使用爬虫索引网页内容。

网络爬虫

01

02

通过应用程序接口(API)获取数据，例如社交媒体平台允许开发者通过API提取用户数据。

API数据提取

03

屏幕抓取技术可以捕捉屏幕上的信息并转换为结构化数据，常用于自动化报告生成。

屏幕抓取

数据存储与管理

叁

数据库基础

DBMS是用于创建、管理和操作数据库的软件，它允许用户通过SQL等查询语言与数据库交互。

数据库管理系统(DBMS)

非关系型数据库（NoSQL）适用于大规模数据集的灵活存储，如MongoDB和Cassandra。

非关系型数据库概念

关系型数据库使用表格形式存储数据，通过行和列的组织方式来管理信息，如MySQL和Oracle。

关系型数据库模型

数据备份与恢复

定期备份数据可以防止意外丢失，例如，企业通常每天或每周进行数据备份以确保业务连续性。

定期备份的重要性

01

制定合适的备份策略至关重要，例如，采用全备份、增量备份或差异备份等不同备份方法。

备份策略的制定

02

灾难恢复计划确保在数据丢失或系统故障时能迅速恢复，例如，银行和医院都有详尽的灾难恢复计划。

灾难恢复计划

03

数据恢复过程需要迅速且准确，例如，当硬盘故障时，使用备份数据恢复系统至故障前的状态。

数据恢复过程

04

数据安全与隐私

使用SSL/TLS等加密协议保护数据传输过程中的安全，防止数据被截获或篡改。

加密技术的应用

实施严格的访问控制，确保只有授权用户才能访问敏感数据，减少数据泄露风险。

访问控制策略

对敏感信息进行脱敏处理，如隐藏或替换个人身份信息，以保护个人隐私。

数据脱敏处理

定期进行安全审计，监控数据访问和操作日志，及时发现并应对潜在的安全威胁。

安全审计与监控

数据分析技术

肆

描述性统计分析

通过平均数、中位数和众数等指标来描述数据集的中心位置，如公司员工平均薪资。

数据集中趋势的度量

01

使用方差、标准差和极差等统计量来衡量数据分布的分散程度，例如股票价格波动分析。

数据离散程度的度量

02

通过偏度和峰度等概念来描述数据分布的形状，如学生考试成绩的分布情况。

数据分布形态的描述

03

预测性分析方法

时间序列分析通过观察过去