数据与数据处理课件.ppt

数据处理的伦理与隐私问题数据处理过程中，需要关注伦理问题和隐私保护，例如数据安全、数据歧视、数据滥用。**********************数据与数据处理本课件旨在介绍数据与数据处理的基本概念，涵盖数据定义、分类、采集、处理、分析和应用等方面，为学习者提供数据处理的系统性知识和技能。数据的定义和属性定义数据是指对客观事物属性的符号化表示，是对客观世界信息的记录和描述，是进行数据处理和分析的基础。属性数据具有以下重要属性：真实性、完整性、准确性、一致性、时效性、可访问性、可理解性。数据的分类结构化数据具有明确的格式和结构，例如数据库中的数据，可以方便地存储、检索和分析。半结构化数据具有一定的结构，但结构不固定，例如XML、JSON文件，需要解析才能使用。非结构化数据没有固定的格式和结构，例如文本、图像、音频、视频，需要特殊处理才能分析。数据的采集方式手动采集通过人工方式收集数据，例如问卷调查、现场记录。传感器采集使用传感器收集数据，例如温度传感器、压力传感器。网络数据采集从网络中收集数据，例如网站数据、社交媒体数据。数据库采集从数据库中提取数据，例如企业内部数据库。数据的格式转换CSV逗号分隔值，简单易用，但格式不灵活。JSONJavaScript对象表示法，易于解析，适合存储结构化数据。XML可扩展标记语言，结构清晰，适合存储复杂数据。数据的清洗与预处理1缺失值处理2异常值检测3数据规范化4数据压缩与编码5数据离散化数据的规范化0最小-最大规范化将数据映射到[0,1]区间。1Z-score规范化将数据转换为标准正态分布。2按列最大值规范化将数据除以该列的最大值，使数据处于[0,1]区间。缺失值处理1删除记录删除包含缺失值的记录，适用于缺失值比例较低的场景。2填充缺失值用平均值、中位数、众数或其他方法填充缺失值，适用于缺失值比例较高或需要保留所有记录的场景。3插值法使用插值方法估计缺失值，适用于时间序列或空间数据。异常值检测3σ规则如果数据点距离平均值超过3个标准差，则认为是异常值。箱线图通过箱线图观察数据分布，识别异常值。聚类分析将数据聚类，识别与其他数据点相距较远的异常值。数据压缩与编码1无损压缩压缩后不会丢失任何信息，例如ZIP、RAR。2有损压缩压缩后会丢失部分信息，但可以大幅减少数据量，例如JPG、MP3。3编码将数据转换为更紧凑的表示形式，例如ASCII码、Unicode码。数据离散化1等宽离散化将数据范围分成等宽的区间。2等频离散化将数据范围分成包含相同数量数据的区间。3聚类离散化根据数据之间的距离进行聚类，将每个聚类作为一个区间。数据抽样简单随机抽样每个数据点都有相同的被选中的概率。分层抽样将数据分成不同的层，从每层中随机抽取数据。系统抽样从数据中按固定间隔选择数据点。特征工程概述特征工程是将原始数据转换为更有效的特征，以提高机器学习模型的性能，包括特征选择、特征创造和特征提取。特征选择方法过滤法根据特征的统计信息进行选择，例如方差、互信息。包裹法使用模型评估特征子集的性能，例如递归特征消除。嵌入法在模型训练过程中选择特征，例如正则化、决策树。特征创造方法1组合特征将多个特征组合成新的特征。2交互特征将两个或多个特征进行交互，例如乘积、比率。3特征转换对特征进行变换，例如对数变换、平方根变换。数据可视化基础数据可视化是将数据转化为图形或图表，以更直观、易于理解的方式展示数据信息。数据可视化图形类型数据可视化的准则清晰度图形应清晰易懂，避免使用过于复杂或难以理解的图形。准确性图形应准确地反映数据信息，避免人为扭曲或误导。美观性图形应美观大方，吸引用户注意力，并能有效地传达信息。数据分析概述数据分析是指从数据中提取有价值的信息，为决策提供依据，包括数据收集、数据预处理、数据分析和结果解释等步骤。回归分析回归分析是一种用于分析变量之间关系的统计方法，可以预测一个变量的值，根据其他变量的值。分类分析分类分析是一种用于将数据分成不同类别的方法，可以预测一个数据点属于哪个类别。聚类分析聚类分析是一种用于将数据分成不同组的方法，使组内数据相似，组间数据不同。时间序列分析时间序列分析是一种用于分析随时间变化的数据的方法，可以预测未来数据的值。关联规则挖掘关联规则挖掘是一种用于发现数据集中不同项目之间关联关系的方法，可以帮助发现商品之间的关联关系。异常检测分析异常检测分析是