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课件网) BY YUSHEN BY YUSHEN 数据处理的过程 讲授人：ZB 时间：2024.09 目录 数据处理概述 01 数据收集 02 数据预处理 03 数据存储 04 数据分析 05 数据应用 06 BY YUSHEN BY YUSHEN PART 数据处理概述 01 数据的概念 数据是未经处理的原始事实或数字 可以是结构化或非结构化的信息 包括文本、图片、视频、数值等格式 处理的含义 对数据进行采集、存储、转换和解析 通过算法和逻辑操作提取有用信息 为决策提供依据或为其他应用提供数据 数据处理的范围 包括数据清洗、数据集成、数据变换、数据存储 涉及数据的筛选、整理、计算和分析 覆盖数据的全生命周期管理 数据处理定义 在科学研究中的应用 提高研究的准确性和效率 促进新发现和理论的发展 支持多学科的数据分析需求 支持市场分析和预测 优化商业策略和运营管理 提高决策的速度和准确性 在商业决策中的作用 促进政府决策的科学性 提高社会服务和管理效率 加强社会治安和公共安全 在社会管理中的价值 数据处理的重要性 人工记录和计算 简单机械设备的辅助 有限的数据存储和检索手段 早期数据处理方式 电子计算机的出现和应用 数据库管理系统的发展 数据处理软件和工具的普及 计算机时代的数据处理 处理海量数据的能力提升 高性能计算和分布式存储技术 深度学习和人工智能的应用 大数据时代的数据处理 数据处理的发展历程 BY YUSHEN BY YUSHEN PART 数据收集 02 结构化数据源 如数据库中的表格数据 电子表格中的数据 CSV文件中的数据 非结构化数据源 文本文件和文档 图片和视频 社交媒体上的数据 实时数据源 传感器收集的数据 即时消息和聊天数据 流式数据处理中的数据 数据源 通过网络爬虫从网站上抓取数据 通过第三方服务购买数据 利用公共API获取数据 通过问卷调查直接获取数据 使用数据输入表格直接输入数据 直接从传感器读取数据 使用脚本自动从多个来源收集数据 利用机器学习模型从非结构化数据中提取信息 通过自动化软件执行定期数据收集任务 直接收集法 自动化收集技术 间接收集法 数据收集方法 数据库管理系统 如MySQL, PostgreSQL等用于管理结构化数据的系统 使用SQL查询语言进行数据收集 支持数据存储和检索 数据采集软件 如ETL工具（例如Informatica, Talend） 用于数据的抽取、转换和加载 支持复杂的数据处理流程 数据爬虫工具 如Scrapy, BeautifulSoup等用于网络数据爬取的工具 可以自定义爬取规则和策略 适用于非结构化数据的收集 数据收集工具 BY YUSHEN BY YUSHEN PART 数据预处理 03 数据清洗的必要性 提高数据分析的准确性 避免误导性结论 提升模型训练效果 数据清洗工具 Python的Pandas库 R语言的dplyr包 SQL数据清洗功能 数据清洗的方法 空值处理 异常值检测与处理 重复数据删除 数据清洗 文本到数字 日期格式标准化 CSV到数据库格式转换 数据格式转换 字符串转为日期类型 整数转为浮点数 布尔类型转换 数据类型转换 最小- 最大标准化 Z分数标准化 对数转换 数据标准化 数据转换 合并不同来源的数据 统一数据格式和类型 创建统一的数据视图 数据整合的概念 数据抽取 数据清洗 数据加载 数据整合的步骤 数据质量参差不齐 数据源异构性 数据隐私和安全问题 数据整合的挑战 数据整合 BY YUSHEN BY YUSHEN PART 数据存储 04 关系型数据库 支持SQL查询语言 采用表格模型存储数据 确保数据的完整性和一致性 非关系型数据库 采用非结构化或半结构化数据存储 支持大数据和实时Web应用 高性能和高可扩展性 分布式存储系统 数据分布式存储在不同节点上 提高数据存储的可靠性和容错性 支持大规模数据集的高效访问 01 02 03 数据存储技术 01 02 03 数据备份 防止数据丢失或损坏 支持数据的快速恢复 可 ... ...
