资源简介

(共27张PPT)
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
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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
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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
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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
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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
可以是本地或远程备份
数据安全
加密存储保护数据隐私
实施访问控制限制数据访问
定期进行安全审计和风险评估
数据冗余
提高数据的可用性
减少数据访问的延迟
需要合理配置以避免资源浪费
数据存储策略
确保数据只被授权用户访问
实施用户身份验证和授权
使用防火墙和加密技术增强安全性
数据访问控制
定期检查数据完整性
更新过时或错误的数据
确保数据维护不影响系统运行
数据维护与更新
长期存储不再频繁访问的数据
减少当前系统的工作负载
便于数据的历史追踪和分析
数据归档
数据管理
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PART
数据分析
05
描述性分析
描述数据的基本特征，如均值、中位数、标准差等
对数据进行总结和展示，便于理解数据分布和趋势
帮助用户快速把握数据概况，为后续分析打下基础
探索性分析
发现数据中的模式、异常和关联
使用可视化工具辅助探索数据内在结构
为模型建立提供假设和方向
预测性分析
数据分析技术
统计分析方法
应用统计学原理对数据进行量化分析
包括假设检验、方差分析、相关分析等
帮助识别数据间的统计关系
机器学习方法
使用算法从数据中学习模式和洞察
包括监督学习、无监督学习和强化学习
自动化模型构建和决策过程
数据挖掘技术
从大量数据中提取有价值信息的过程
应用聚类、分类、关联规则等方法
帮助发现数据中的隐含知识
01
02
03
数据分析方法
将数据以图形形式直观展示，易于理解
辅助决策制定和问题解决
传递复杂信息的有效手段
01
数据可视化的作用
使用如Tableau、Power BI等专业工具
编程语言如Python、R中的可视化库
Web可视化库如D3.js、ECharts等
02
数据可视化工具
确保图表清晰、准确传达信息
选择合适的图表类型展示数据
遵循美学原则，使图表更具吸引力
03
数据可视化设计原则
数据可视化
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PART
数据应用
06
数据驱动的决策
利用数据分析预测市场趋势
基于数据统计制定政策
通过数据监控实时调整决策
决策效果评估
采用A/B测试评估决策效果
利用关键绩效指标(KPI)衡量决策成效
通过成本效益分析评价决策价值
决策模型构建
设计数学模型模拟决策过程
利用机器学习算法构建预测模型
综合多源数据构建综合评估模型
决策支持
业务流程优化
分析流程瓶颈并制定改进措施
利用自动化工具提高流程效率
基于数据反馈持续优化业务流程
资源配置优化
通过数据分析实现资源合理分配
利用优化算法提升资源利用率
监控资源使用情况，及时调整配置
用户服务优化
分析用户行为数据改进服务方案
定制化服务满足用户个性化需求
基于用户反馈调整服务策略
01
02
03
业务优化
利用数据挖掘发现新的商业机会
基于数据分析开发新产品或服务
通过数据监测推动业务模式创新
数据驱动的创新
利用数据挖掘技术提取有价值信息
基于数据关联分析发现新知识
将知识应用于实际业务场景
知识发现与应用
分析市场数据探索潜在业务模式
利用数据分析预测业务发展趋势
基于数据实验验证新业务模式的可行性
新业务模式探索
创新研究
BY YUSHEN
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谢谢大家
讲授人：ZB
时间：2024.09

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