《数据处理课程设计》课件.pptVIP

数据处理课程设计;课程概述;课程目标;课程安排;评分标准;第一部分：数据处理基础;什么是数据处理？;数据处理的重要性;数据处理的基本步骤;数据类型概述;结构化数据vs非结构化数据;数据质量问题;第二部分：数据采集;数据源类型;数据采集方法;网络爬虫简介;API数据获取;数据采集实践：案例分析;数据采集的法律和道德问题;第三部分：数据清洗;数据清洗的重要性;常见的数据质量问题;缺失值处理;异常值处理;重复数据处理;数据标准化和规范化;数据清洗工具介绍;第四部分：数据转换;数据转换的目的;数据格式转换;数据结构转换;特征工程简介;数据离散化;数据归一化;第五部分：数据分析基础;描述性统计分析;相关性分析;回归分析简介;分类分析简介;聚类分析简介;时间序列分析简介;第六部分：数据可视化;数据可视化的重要性;常用图表类型;数据可视化工具介绍;可视化设计原则;交互式可视化;数据可视化案例分析;第七部分：大数据处理技术;大数据概述;Hadoop生态系统;ApacheSpark简介;分布式存储系统;分布式计算框架;流式数据处理;第八部分：课程设计实践;项目选题指导;数据处理流程设计;常见问题和解决方案;总结与展望