数据与数据处理课件

数据与数据处理本课件旨在介绍数据与数据处理的基本概念，涵盖数据定义、分类、采集、处理、分析和应用等方面，为学习者提供数据处理的系统性知识和技能数据的定义和属性定义属性数据是指对客观事物属性的符号化表示，是对客观世界信息的记数据具有以下重要属性真实性、完整性、准确性、一致性、时录和描述，是进行数据处理和分析的基础效性、可访问性、可理解性数据的分类结构化数据半结构化数据具有明确的格式和结构，例如数具有一定的结构，但结构不固定，据库中的数据，可以方便地存储、例如、文件，需要解XML JSON检索和分析析才能使用非结构化数据没有固定的格式和结构，例如文本、图像、音频、视频，需要特殊处理才能分析数据的采集方式手动采集传感器采集通过人工方式收集数据，例如问卷调使用传感器收集数据，例如温度传感查、现场记录器、压力传感器网络数据采集数据库采集从网络中收集数据，例如网站数据、从数据库中提取数据，例如企业内部社交媒体数据数据库数据的格式转换CSV JSONXML逗号分隔值，简单易用，但格式不灵活对象表示法，易于解析，适可扩展标记语言，结构清晰，适合存储复JavaScript合存储结构化数据杂数据数据的清洗与预处理缺失值处理1异常值检测2数据规范化3数据压缩与编码4数据离散化5数据的规范化01最小最大规范化规范化-Z-score将数据映射到区间将数据转换为标准正态分布[0,1]2按列最大值规范化将数据除以该列的最大值，使数据处于区间[0,1]缺失值处理删除记录1删除包含缺失值的记录，适用于缺失值比例较低的场景填充缺失值2用平均值、中位数、众数或其他方法填充缺失值，适用于缺失值比例较高或需要保留所有记录的场景插值法3使用插值方法估计缺失值，适用于时间序列或空间数据异常值检测规则箱线图聚类分析3σ如果数据点距离平均值超过个标准差，通过箱线图观察数据分布，识别异常值将数据聚类，识别与其他数据点相距较远3则认为是异常值的异常值数据压缩与编码无损压缩1压缩后不会丢失任何信息，例如、ZIP RAR有损压缩2压缩后会丢失部分信息，但可以大幅减少数据量，例如、JPG MP3编码3将数据转换为更紧凑的表示形式，例如码、码ASCII Unicode数据离散化等宽离散化等频离散化12将数据范围分成等宽的区间将数据范围分成包含相同数量数据的区间聚类离散化3根据数据之间的距离进行聚类，将每个聚类作为一个区间数据抽样简单随机抽样分层抽样系统抽样每个数据点都有相同的被选中的概率将数据分成不同的层，从每层中随机抽取数从数据中按固定间隔选择数据点据特征工程概述特征工程是将原始数据转换为更有效的特征，以提高机器学习模型的性能，包括特征选择、特征创造和特征提取特征选择方法过滤法包裹法嵌入法根据特征的统计信息进行选择，例如方使用模型评估特征子集的性能，例如递在模型训练过程中选择特征，例如正则差、互信息归特征消除化、决策树特征创造方法组合特征1将多个特征组合成新的特征交互特征2将两个或多个特征进行交互，例如乘积、比率特征转换3对特征进行变换，例如对数变换、平方根变换数据可视化基础数据可视化是将数据转化为图形或图表，以更直观、易于理解的方式展示数据信息数据可视化图形类型数据可视化的准则清晰度准确性美观性图形应清晰易懂，避免使用过于复杂或难图形应准确地反映数据信息，避免人为扭图形应美观大方，吸引用户注意力，并能以理解的图形曲或误导有效地传达信息数据分析概述数据分析是指从数据中提取有价值的信息，为决策提供依据，包括数据收集、数据预处理、数据分析和结果解释等步骤回归分析回归分析是一种用于分析变量之间关系的统计方法，可以预测一个变量的值，根据其他变量的值分类分析分类分析是一种用于将数据分成不同类别的方法，可以预测一个数据点属于哪个类别聚类分析聚类分析是一种用于将数据分成不同组的方法，使组内数据相似，组间数据不同时间序列分析时间序列分析是一种用于分析随时间变化的数据的方法，可以预测未来数据的值关联规则挖掘关联规则挖掘是一种用于发现数据集中不同项目之间关联关系的方法，可以帮助发现商品之间的关联关系异常检测分析异常检测分析是一种用于识别数据集中与其他数据点不同的异常数据的方法，可以帮助识别欺诈行为或系统故障推荐系统分析推荐系统分析是一种用于根据用户的历史行为或偏好，为用户推荐商品或内容的方法，可以帮助提升用户体验监督学习监督学习是一种机器学习方法，使用标记数据训练模型，例如分类、回归非监督学习非监督学习是一种机器学习方法，使用未标记数据训练模型，例如聚类、降维强化学习强化学习是一种机器学习方法，使用奖励机制训练模型，例如游戏、机器人控制深度学习深度学习是一种机器学习方法，使用多层神经网络训练模型，例如图像识别、自然语言处理数据处理的伦理与隐私问题数据处理过程中，需要关注伦理问题和隐私保护，例如数据安全、数据歧视、数据滥用。