《数据获取与处》课件

《数据获取与处理》ppt课件目录CONTENTS•数据获取•数据处理•数据可视化•数据应用•数据安全与隐私保护01数据获取数据来源公开数据源网络数据源政府机构、公共数据库、行业通过爬虫等技术从互联网上抓协会等提供的公开数据取的数据商业数据源社交媒体数据源市场调研公司、数据提供商等通过社交媒体平台获取的用户提供的商业数据生成内容数据采集方法0102手动采集自动化采集通过人工方式从数据源中提取数据利用编程和自动化工具从数据源中自动提取数据API采集网络爬虫采集通过调用数据提供方的API接口获取利用爬虫技术从网页上抓取数据数据0304数据存储关系型数据库非关系型数据库使用传统的关系型数据库（如使用NoSQL数据库（如MongoDB、MySQL、Oracle等）存储结构化数Cassandra等）存储非结构化数据据云存储数据仓库将数据存储在云服务提供商的存储设将大量数据进行整合，形成一个中心施中（如AWS S

3、阿里云OSS等）化的数据存储设施，便于分析和查询02数据处理数据清洗缺失值处理异常值检测详细描述如何处理数据中的缺失值，如使用介绍如何检测并处理异常值，如基于统计方均值填充、中位数填充或插值等方法法、基于距离的算法等数据标准化数据去重说明如何对数据进行标准化处理，以消除量描述如何去除数据中的重复记录，提高数据纲和单位的影响质量数据转换数据类型转换数据离散化介绍如何将数据从一种类型转换为另一种说明如何将连续变量离散化，以便于分类类型，如将分类变量转换为虚拟变量或决策树算法的使用特征工程数据降维介绍如何通过特征选择、特征构造等方法描述如何使用主成分分析、线性判别分析对数据进行转换，以提高模型的性能等方法降低数据的维度数据聚合简单聚合介绍如何使用求和、平均、最大值、最小值等聚合函数对数据进行聚合分组聚合说明如何根据特定属性对数据进行分组聚合，如使用分组平均、分组求和等时间序列聚合介绍如何对时间序列数据进行聚合，如移动平均、累计和等多维聚合描述如何使用多维分析方法对数据进行聚合，如使用OLAP、多维数据模型等03数据可视化图表类型折线图散点图用于展示数据随时用于展示两个变量间变化的趋势之间的关系柱状图饼图热力图用于比较不同类别用于表示各部分在通过颜色的深浅表之间的数据整体中所占的比例示数据的大小可视化工具Tableau可视化分析工具，易于操作和定Power BID

3.js制功能强大的商业智能工具，支持适用于制作交互式数据可视化，多种图表类型和数据源需要一定的编程基础Excel Python的可视化库如Matplotlib、Seaborn等，适适用于简单的数据分析和可视化用于数据科学和机器学习领域可视化设计原则对比度适中引导视线确保图表中的数据点易于区分通过箭头、线条等元素引导观众的视线，强调关键点简洁明了层次感分明可交互性避免过多的图表元素和颜色，合理安排图表元素的层级关系，如果适用，提供交互功能，使突出核心信息突出重点用户能够深入探索数据04数据应用数据分析数据分析的定义数据分析是指运用适当的统计方法对大量数据进行处理、解释和推断，以揭示其内在规律和联系的过程数据分析的步骤包括数据收集、数据清洗、数据探索、数据建模和结果解读等数据分析的常用工具Excel、Python、R等数据分析的应用领域商业决策、市场研究、科学研究等数据挖掘0103数据挖掘的定义数据挖掘的应用领域数据挖掘是指从大量数据中通过金融欺诈检测、客户细分、推荐算法搜索隐藏于其中信息的过程系统等0204数据挖掘的常用算法数据挖掘的挑战分类、聚类、关联规则等数据质量、算法选择、隐私保护等数据预测数据预测的常用方法时间序列分析、回归分析、机器学习等数据预测的定义数据预测是指基于历史数据和其他相关信息，通过建立数学模型来预测未来的数据预测的挑战趋势或结果模型选择与验证、数据时效性、不确定性等数据预测的应用领域股票市场预测、气候变化预测、销售预测等05数据安全与隐私保护数据加密对称加密使用相同的密钥进行加密和解密，常见的算法有AES、DES等非对称加密使用不同的密钥进行加密和解密，常见的算法有RSA、ECC等哈希加密将数据通过哈希函数转换成固定长度的哈希值，常见的算法有SHA-

256、MD5等访问控制基于角色的访问控制（RBAC）01根据用户角色来限制访问权限，角色具有不同的权限级别基于属性的访问控制（ABAC）02根据用户属性（如身份、职位等）来限制访问权限强制访问控制（MAC）03系统强制执行访问控制策略，用户无法自主选择隐私保护技术匿名化通过隐藏或修改数据中的敏感信息，保护用户隐私差分隐私在数据分析中添加噪声，保护个体隐私安全多方计算多个参与方共同计算某个函数，但无法获得其他参与方的数据THANKSTHANK YOUFOR YOURWATCHING。