《基础数据》课件

基础数据数据分析的基础，理解数据类型和结构课程概述数据基础数据管理介绍数据的基础知识，包括数据的定义、特征、类型、存储形式等讲解如何有效地管理数据，包括数据采集、清洗、整合、分类、建模、存储、备份和恢复等数据应用数据安全探讨数据在现实生活中的应用场景，包括数据分析、数据挖掘、机强调数据安全和隐私的重要性，并介绍相关的数据安全措施和法律器学习、人工智能等法规数据的定义和特征数据是指对客观事物的符号化表示，数据具有结构性，指数据之间存在一描述客观事物属性和特征定的联系和组织形式数据本身没有意义，需要经过解释和数据具有价值，能够帮助人们理解事分析才能转化为有用的信息物，做出决策，解决问题数据类型分类数值型数据文本型数据时间日期型数据逻辑型数据表示数量和度量，可进行数学以字符形式表示，用于记录和表示特定时间点或时间段，用表示真假状态，用于判断和决运算描述于记录事件发生时间策数值型数据数值型数据分类12用数字表示的数据，例如年龄、身高、体重分为离散型和连续型两种，离散型数据只能取有限个值，连续型数据可以取无限个值特点应用34可以进行数学运算，例如加减乘除，便于统计分析和建模广泛应用于各种领域，如金融、医疗、科学研究等整型整型数据示例例如，

1、

2、

3、-

1、-

2、-3都是整型数据整型数据可以用于表示各种数量，例如年龄、人口、商品数量等整型数据整型数据表示整数，没有小数部分在计算机中，整型数据使用固定长度的位来存储浮点型定义示例用途浮点型数据用于表示带有小数部分的数字例如，

3.14159是一个浮点数浮点数广泛应用于科学计算、工程、金融等领域在计算机中，它可能存储为

3.14159e+00计算机使用科学计数法来存储浮点数它们可以表示精确的测量值、物理量、财务数据等文本型数据字符串字符字符串由一系列字符组成，例如单词、句子、字符是文本的基本组成单位，例如字母、数字段落、符号文本型数据字符序列长度可变数据处理字符串由字符组成，可以包含字母、数字、字符串长度可以从一个字符到多个字符不等字符串可以进行各种处理，包括比较、截取符号等，根据实际需要而定、合并等字符型数据字符型数据存储方式字符型数据表示单个字符例如字符型数据通常使用ASCII码或，字母A，数字1，符号!Unicode码进行存储，每个字符占用一个字节或多个字节应用场景字符型数据广泛应用于文本处理、字符串操作、字符识别等领域时间日期型数据日期和时间格式多样包含日期和时间信息的数据，例不同的系统和数据库采用不同的如出生日期、交易时间日期时间格式，例如YYYY-MM-DD时间戳数据分析时间戳是记录某个事件发生的时时间日期型数据可用于时间序列间，通常用秒或毫秒来表示分析、趋势预测等应用逻辑型数据真或假二进制表示逻辑型数据表示真或假，通常用在计算机中，逻辑型数据通常用“真”和“假”来表示1表示真，用0表示假条件判断逻辑型数据用于条件判断，例如，判断一个数是否大于100，或者判断一个字符串是否为空数据存储形式表格树图表格数据存储是一种常见的数树形数据结构以层次化的方式图数据结构以节点和边的方式据存储方式数据以行和列的存储数据，数据之间存在着父存储数据，节点表示实体，边形式组织，每行代表一个数据节点和子节点的关系这种结表示实体之间的关系这种结记录，每列代表一个数据字段构适用于需要表示层次关系的构适用于需要表示复杂关系的这种结构化的数据格式易于数据，例如文件系统、组织结数据，例如社交网络、交通网管理和查询，便于数据分析和构络处理数据存储形式表格-表格表格是最常见的数据库数据存储形式它由行和列组成，可以轻松组织和管理数据优点•结构清晰•易于理解和操作•方便数据查询和分析应用场景关系型数据库、电子表格软件等都使用表格存储数据树层次结构节点和边树状结构是一种非线性数据结构树由节点和边组成，节点表示数，用于表示层次关系据，边表示节点之间的关系根节点子节点和父节点树只有一个根节点，它没有父节每个节点可以有零个或多个子节点，是树的起点点，只有一个父节点图节点和边社交网络图知识图谱图数据模型由节点和边组成，节点表示实体社交网络图可以用来分析社交网络中的用户知识图谱是一种语义网络，用来表示实体和，边表示实体之间的关系和关系，例如朋友关系、关注关系等概念之间的关系，可以用来进行知识推理和问答数据库基本概念数据模型数据模式数据完整性数据安全性数据模型定义数据库中数据的数据模式描述数据库的结构和数据完整性是指数据的一致性数据安全性是指保护数据库免组织方式和结构，例如关系模约束，包括数据类型、主键、、正确性和可靠性，确保数据受未经授权访问、修改或破坏型、层次模型等外键等准确无误数据系统组成数据源1数据源是数据系统的起点，可包括各种来源，例如传感器、数据库、日志文件等数据采集2数据采集是指从数据源收集数据并将其转化为可处理的格式的过程数据存储3数据存储是指将采集到的数据安全可靠地存储在数据仓库或数据库中数据处理4数据处理包括数据清洗、转换、整合等操作，为后续分析和应用做准备数据分析5数据分析是指对处理后的数据进行挖掘、探索和建模，以发现规律和洞察力数据应用6数据应用是指将分析结果应用到业务决策、产品优化和创新等领域数据采集数据源识别1明确数据来源和类型数据采集方法2选择合适的采集工具和技术数据清洗3处理不完整、重复和错误数据数据格式转换4统一数据格式，便于存储和分析数据存储5将采集到的数据保存到数据库或文件系统数据采集是数据分析的第一步，也是至关重要的环节通过识别数据源、选择合适的采集方法、处理数据质量问题、统一数据格式，并最终存储数据，才能为后续的分析和建模提供可靠的数据基础数据采集手工输入-键盘输入扫描仪输入这是最常用的手工输入方式用扫描仪可以将纸质文档或图片转户可以通过键盘直接输入数据到换为电子数据，方便存储和处理系统中例如，在电子表格软件中，用户可以直接输入数值、文本或日期手写输入使用手写板或触控屏，用户可以将手写信息转换为电子数据自动采集传感器网络连接数据清洗传感器将现实世界的物理量转采集设备通过网络与数据处理采集到的原始数据通常需要进化为可识别的信号，例如温度系统连接，传输采集到的数据行清洗，去除异常值和错误数传感器、压力传感器等据，确保数据质量数据清洗识别并处理缺失值缺失值是数据清洗中常见的挑战，影响数据分析的准确性•删除记录•填充缺失值•替换缺失值处理异常值异常值是指与其他数据点明显不符的值，可能导致分析偏差•剔除异常值•替换异常值•调整异常值数据转换和规范化确保数据一致性和可比性，例如统一日期格式、单位和编码•数据类型转换•数据标准化•数据重编码重复值处理识别并删除重复数据，提高数据质量•识别重复记录•合并重复记录•删除重复记录缺失值处理删除方法替换方法

1.

2.12直接删除包含缺失值的记录，适用于缺失值比例较小的数据使用平均值、中位数或众数等统计量来替换缺失值，适用于集数值型数据模型预测插值方法

3.

4.34使用机器学习模型预测缺失值，适用于存在复杂关系的数据使用插值算法根据已知数据点估计缺失值，适用于时间序列集数据异常值处理识别异常值处理方法影响分析异常值是指数据集中与其他值明显不同的值•删除异常值异常值可能影响数据分析结果，因此需要进识别异常值需要利用统计方法或可视化技行处理以保证分析的准确性•替换异常值术•保留异常值数据整合数据源整合1合并来自不同来源的数据数据格式整合2统一数据格式，便于分析数据质量整合3确保数据一致性和准确性数据整合是将来自不同来源的数据合并成一个统一数据集的过程它涉及数据源整合、数据格式整合和数据质量整合等关键步骤这些步骤确保了数据的一致性和完整性，为后续的数据分析和建模奠定了基础数据源整合数据源统一整合不同来源的数据，建立统一的数据模型数据连接建立数据源之间的连接，实现数据交换和共享数据转换将不同数据源的数据转换为统一格式，便于分析处理数据格式整合数据转换数据清洗将不同数据源的数据转换为统一对数据进行清理，去除错误、重的格式，以便于数据分析和处理复或缺失的数据，确保数据的完整性和一致性数据标准化数据规范化将数据转换为统一的标准，例如将数据按照特定的规则进行规范统一日期格式、时间格式、编码，例如统一数据类型、数据长度规则等等数据分类结构化数据结构化数据指的是以表格形式存储的，具有明确定义的数据，通常用于关系型数据库.半结构化数据半结构化数据具有一定的结构，但没有像结构化数据那样严格的格式，例如XML或JSON文件.非结构化数据非结构化数据没有固定的格式或结构，通常用于文本、音频、视频和图像等内容.结构化数据表格形式关系型数据库易于分析结构化数据以表格形式组织，具有明确的列关系型数据库是存储结构化数据的典型例子结构化数据易于查询、分析和处理，为数据和行，例如MySQL和SQL Server挖掘和决策提供基础非结构化数据特点复杂且多样化，难以直接分析需要特殊工具和技术处理包含大量信息，潜力巨大定义没有预定义的格式或结构文本、图像、音频、视频等数据建模概念模型1描述业务需求和数据关系逻辑模型2定义数据结构和关系物理模型3实现数据库物理结构数据建模将数据需求转化为数据库结构数据建模过程分为三个阶段，概念模型、逻辑模型和物理模型概念模型概念模型关键元素描述数据的抽象结构，独立于具实体、属性、关系，定义数据之体实现，用图表和文字描述数据间的联系和约束之间的关系主要用途常用工具了解数据结构，用于沟通和理解实体关系图（ERD）、统一建模数据之间的关系语言（UML）等逻辑模型数据结构数据约束描述数据之间的关系，包括实体定义数据值的合法范围和数据之、属性和联系间的关联规则数据操作数据库设计定义对数据的增、删、改、查等基于逻辑模型进行数据库设计，操作确保数据完整性和一致性物理模型数据库设计具体实现12反映数据库的物理结构和存储定义数据存储细节、文件组织方式和索引等性能优化实施步骤34根据硬件和软件环境，优化数将逻辑模型转化为实际可实现据存储和访问性能的物理数据库数据存储文件存储1文件存储是一种简单直接的存储方式它将数据以文件形式保存在存储设备上，例如硬盘或云存储数据库存储2数据库存储是更为结构化和组织化的存储方式它将数据存储在关系数据库中，提供更高级的功能，例如数据查询、更新和管理其他存储形式3除了文件存储和数据库存储，还有其他一些存储形式，例如NoSQL数据库、分布式文件系统等，它们适用于特定场景和需求文件存储优势劣势文件存储结构简单，易于管理文件存储缺乏数据组织和管理功能，难以实现数据关联和查询文件存储成本较低，适合大规模数据存储文件存储安全性较低，容易受到数据丢失和损坏的影响数据库存储服务器存储云存储本地磁盘存储大型数据库通常存储在专用服务器上这些云平台提供数据库即服务DBaaS，将数较小的数据库可以存储在本地计算机的硬盘服务器配置强大的硬件和软件以处理大量数据库存储和管理委托给云供应商上，这是一种简单且经济高效的选择据和用户请求数据备份和恢复数据备份是保护数据安全的关键措施，定期备份数据可以防止数据丢失或损坏数据备份1定期备份数据，例如每日、每周或每月备份策略2制定备份策略，确定备份类型、频率和存储位置备份验证3定期验证备份数据的完整性和可用性数据恢复4当数据丢失时，使用备份数据进行恢复数据安全和隐私数据加密隐私保护访问控制加密技术可保护敏感信息，防止未经授权的遵循隐私政策，确保个人信息的合法、安全设定访问权限，限制对数据的访问，防止未访问使用经授权的修改数据质量管理数据质量标准数据质量控制数据质量改进定义明确的数据质量指标，例建立数据质量监控机制，实时制定数据质量改进计划，并持如准确性、完整性、一致性、监测数据质量指标续优化数据质量时效性和有效性采用数据质量工具和技术，识通过数据治理和数据清洗，提根据指标评估数据质量，并设别和处理数据质量问题高数据质量定目标值数据价值应用商业智能个性化服务数据分析和挖掘有助于企业更好通过分析用户数据，企业可以提地了解市场趋势、客户行为和竞供更精准、个性化的服务，提高争对手，从而制定更有效的商业用户满意度和忠诚度策略风险管理科研探索数据分析可以帮助企业识别潜在数据分析在科学研究中发挥着越的风险，并及时采取措施进行预来越重要的作用，帮助科学家们防和控制，降低风险损失发现新的规律，推动科学进步结论与展望基础数据是所有数据分析和应用的基础数据质量是数据分析和应用的关键要素数据管理技术不断发展，为数据分析和应用提供了更强大的工具。