《数据的数字特征》课件

数据的数字特征数数关键们识别数趋势据特征是理解和分析据的要素，它可以帮助我据的模式、和异常课程目标数据本质数据处理数据应用数质习数储数领应场理解据的定义、性和分类学据的表示、存和管理方法探索据在不同域中的用景数时数库术数养数掌握据在信息化代的重要作用熟悉据技和据分析工具培据分析和决策能力什么是数据数观数图据是描述客事物的符号，可以是字、文字、像、声音等数单础识来据是信息的基本位，是信息处理的基，也是知的源数据的属性数据类型数据质量数据维度数据粒度数数别数质数数维数数数详细据类型是指据所属的类据量是指据的准确性、据度是指据的不同角度据粒度是指据的程度数时时维数，例如值型、文本型、日期完整性、一致性、及性等指或特征，例如间度、空间，例如粗粒度据概括性强，标维别维细数详细型等度、类度等粒度据更数据分类数值型数据类别型数据数数称连续数进数别数称数值型据，又型据，可行学运类型据，又离散型据，代表不同的类别算时间序列数据文本数据时数时顺数数数记录数间序列据是按间序排列的值型据文本据指以文本形式的据，包括文字语、言数据的基本形式数字文本数数数数组字是据最基本的形式之一，文本据由字母、字和符号数用于表示量或大小成，用于表达信息或意义图像音频图数过来频数记录传像据通像素点表示，用音据声音波形，用于现觉乐于捕捉和呈视信息递声音和音数字化数据的特点精确性可复制性数数数传数数数轻传字化据可以用精确的值表示，避免了统据中的模糊性字化据可以松复制和播，便于共享和备份可处理性可存储性数数过计进计数数数储字化据可以通算机行快速处理，支持各种算和分析字化据可以以字形式存在各种媒介中，便于长期保存数字化数据的优势高效处理易于存储和管理便捷共享分析能力增强数数数数储节数数轻给数数预测字据可快速高效地处理，字据易于存，省空间字据可松共享不同用字据可用于分析和，节过计轻协进传为提高工作效率，省人力物力，可通云算等方式松管户，便于作，促信息播决策提供更准确的依据理数字化数据的缺点数据安全风险数据偏见问题数导盗损誉损训练数导结据泄露可能致个人信息被用，造成经济失和声害据可能存在偏差，致模型输出果不公正或不准确习训练数较例如，在机器学模型中，如果据集中女性的比例低，络击数数损问题胁数对预测结网攻、据丢失和据坏等也可能威据安全模型可能女性的果不准确数字数据的表示方式数值型文本型数数测数值型据表示可量的量，例文本型据表示文字信息，例如如身高、体重、温度等姓名、地址、描述等布尔型日期型数数时布尔型据表示真或假，例如是日期型据表示日期和间信息议时否已婚、是否成功等，例如生日、会间等数值型数据数值型数据数值型数据

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22.进数为数连续可以行学运算，例如加减可以分离散型据和型数乘除等据数值型数据数值型数据

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44.来数通常用表示量、大小、长常见类型包括整型、浮点型、数度等值日期型等名义型数据类别标签数别没顺关名义型据表示类，有序系无顺序别颜例如，性、血型、色等统计分析频数计进可以使用、比例等统方法行分析有序型数据等级顺序离散值数级顺数连续有序型据具有等序，例如，“非常好有序型据通常包含离散值，而非值评级”，“好”，“一般”，“差”，“非常差例如，分系统中的等是离散的，而不是连续”的定序刻度应用场景数数数应问调满有序型据通常使用定序刻度，表示据的有序型据广泛用于卷查、客户意对顺级评产评级场相序，但无法确定不同等之间的精确度估、品等景差异数据的存储与管理数据库管理系统数库数软组储检维数据管理系统（DBMS）是用于管理据的件系统DBMS可以帮助织、存、索和护据数据组织数组对数储检关数组数库数仓库据的织方式据存、索和管理至重要常见据织方式包括据、文件系统和据数据安全数储数数访问数难据安全是存与管理据的重要方面据安全措施包括控制、据加密、备份和灾恢复数据库基础数据存储数据结构

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22.数库储数数数库关树结组数检据用于存和管理据，提供集中式据管理据使用表格、系、等构织据，便于索和分析数据访问数据完整性

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44.数库标许语数库数数据提供准化接口，允用户使用SQL等言查询和操据确保据的一致性、准确性和可靠性，防止据丢失数损作据或坏关系型数据库结构化数据数据管理系统关系模型关数库来储数关数库数库关数库关来数系型据使用表格存和管理据，系型据需要使用据管理系统系型据使用系模型表示据之间数进创维过键现关据以行和列的形式排列，每个表格代表一DBMS行操作，提供建、护和查询的联系，通外实不同表格之间的联数库个实体据的工具数据库NoSQL非关系型数据库数据类型数库传结键储档数库数库NoSQL据不使用统的行和列表格包括值存、文据、列式据们数应图数库构它提供了灵活的据模型，以适和据等各种用例数库关数库NoSQL据通常比系型据更适合数库结数访问NoSQL据通常更适合于处理非构化处理大量据和高并发，并提供更高结数扩或半构化据，以及需要高可展性和的灵活性应可用性的用程序大数据技术数据存储数据处理数据分析数据可视化数数习习图盘将杂处理海量据，需要高效的存大据处理框架，如Hadoop和利用机器学、深度学等技使用表和仪表，复的储计术数数转为观系统，例如分布式文件系统Spark，提供并行算能力，加，从海量据中提取洞察和据化易于理解的直形储数预测和云存服务速据分析式数据挖掘隐藏信息预测趋势数数过历数数据挖掘可以从大量据中提取通分析史据，据挖掘可这预测来趋势为出有价值的模式和信息，些模以未的和行，例如难觉产销式和信息通常是肉眼以察的品量变化、客户流失率等市场分析风险控制数数识别据挖掘可以帮助企业更好地了据挖掘可以潜在的风险，场营销诈为解市需求，制定有效的策例如欺行、信用风险等，帮产开计损略和品发划助企业降低失数据标准统一数据格式消除数据冗余保障数据安全来数数数数数确保不同源的据以一致的格式表示，方确保据完整性，避免重复或冲突的据存制定据安全策略，保护据不被泄露或篡数数质数便据整合和分析在，提高据量改，确保据安全可靠数据安全数据加密访问控制术来数访问数权权使用加密技保护据的机密性，防止控制用户据的限，限制未经授权访问访问未经授的的访问访问常用的加密算法包括AES、DES和RSA实施控制策略，例如基于角色的访问等控制（RBAC）或基于属性的控制（ABAC）数据隐私数据保护法律法规数隐权对进许区数隐据私是个人自身信息多国家和地都制定了据权规数行控制和管理的利，包括收集私保护法律法，例如《通用数、使用、共享和删除据据保护条例》GDPR和《加州消费隐者私法》CCPA道德规范数隐仅责规应隐据私保护不是法律任，也是道德范尊重用户私，并采取数措施保护其据安全数据治理数据质量数据安全

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22.数数数还数据治理旨在确保据的准确据治理包括保护据的机性、完整性和一致性，并建立密性、完整性和可用性，并制来数质数有效的机制管理据量定据安全策略数据隐私数据合规

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44.数还数隐数数据治理包括遵守据私据治理需要确保据管理和规数访问关规法，确保据的使用和使用符合相法律法和行业规标符合法律和道德范准数据伦理数据隐私公平与公正透明与问责数伦问题数应应数过应开据理的核心之一是个人信息保护据分析和用避免歧视和偏见据收集、分析和使用程公透明数问责数伦规确保据使用公平公正，不造成社会不公建立机制，确保据使用符合理范隐数规尊重个人私，确保据使用合数据可视化数将数转换为觉图们数据可视化是据视形，以帮助人更好地理解据过们识别数趋势现通可视化，人可以快速据模式、和异常值，从而更容易地发有用的见解和洞察力数据分析工具数据清洗和准备统计分析软件数转换数数质进计计检验归据清洗工具有助于清理和据，以确保据的量和一致性用于行统分析，如描述性统、假设、回分析等数据可视化工具机器学习和人工智能将数转为图图观数预测习现数用于据化表、地和其他可视化形式，以更直地展示提供据建模、分析和机器学算法，以发据中的模式和数趋势据数据决策数据驱动决策数据决策的优势数结进观基于据分析的果行决策，提升决策的准确性和科学性减少决策中的主性，降低决策风险数结预测来趋势利用据分析果，未，制定更有效的策略提高决策效率，加快决策速度数据智能机器学习人工智能习数习术赋计机器学算法可以从据中学模式人工智能技能够予算机模仿人这进预测认问题现，并根据些模式行和决策类知和解决的能力，实更复杂应的智能用数据分析自动化数数内规数许据分析可以揭示据的在律，据智能可以自动化多任务，例如们数数数数帮助我更好地理解据并做出更明据收集、据清理和据分析，提智的决策高效率数据应用实例数应疗据分析和可视化在各行各业都有广泛用，例如电子商务、金融、医、制造业等数驱满现续据动决策，帮助企业提高效率，降低成本，提升客户意度，实可持发展课程总结数据分析与决策数数进释预测为据分析是利用据行探索、解和，决策提供依据数据可视化数将数转为图图传据可视化据化表和形，使其更易于理解和播数据治理数数质规数据治理确保据量、安全和合，提高据价值课绍数础识数储应过习对数本程介了据分析的基知，包括据特征、分类、存、管理、分析和用希望通学，大家能数问题据分析有更深入的理解，并在实际工作中运用据分析方法解决思考与讨论课结让们讨论程束，我一起思考和！内让哪些容你印象深刻？觉应场你得有哪些用景值得探索？对数你据有何期待？。