数据抽取与概述课件

数据抽取与概述欢迎来到数据抽取与概述的课程在本课程中，我们将深入探讨如何从各种数据源提取有价值的信息，并对这些信息进行概述和总结数据抽取是数据分析和挖掘的基础，而数据概述则是理解数据、发现规律的关键通过本课程的学习，您将掌握数据处理的核心技能，为未来的数据分析工作奠定坚实的基础课程大纲本课程内容丰富，涵盖数据抽取的各个方面我们将首先介绍数据抽取的目的与意义，以及常见的应用场景然后，我们将详细讲解数据抽取的流程、数据获取的方式，以及网页抓取的原理、工具与技术在数据预处理方面，我们将学习如何进行数据清洗、缺失值处理、异常值检测与处理、数据标准化和数据编码此外，我们还将深入探讨数据挖掘中的数据概述，包括数据类型和属性、数据分布与可视化、数据相关性分析和数据探索性分析最后，我们将学习特征选择与降维的方法，以及如何针对不同的数据类型（如监督学习、回归、分类、聚类、时间序列、文本、图结构、多源异构数据）进行特征提取和概述数据抽取基础•数据清洗与预处理•数据挖掘中的数据概述•各类数据的特征提取•数据抽取的目的与意义目的意义数据抽取的首要目的是从各种数据源中获取所需的数据，这些数据抽取的意义在于它能够帮助我们更好地理解数据，发现数数据可能存储在数据库、网页、文本文件或其他形式的数据存据中的规律和趋势通过对抽取的数据进行分析，我们可以为储中通过数据抽取，我们可以将分散的数据整合到一个统一决策提供支持，优化业务流程，发现新的商业机会数据抽取的平台，为后续的数据分析和挖掘提供基础是数据驱动决策的基础数据抽取的常见场景电商数据分析金融风险管理社交媒体分析123从电商平台抽取商品信息、用户行为从银行、证券、保险等金融机构抽取从社交媒体平台抽取用户发帖、评论、数据、订单数据等，用于分析用户偏交易数据、客户信息、信用数据等，点赞等数据，用于舆情分析、品牌声好、商品销售情况、营销活动效果等用于评估信用风险、反欺诈、市场风誉管理、用户画像等险管理等数据抽取的流程数据源识别确定需要抽取的数据来自哪些数据源，例如数据库、网页、文本文件等数据抽取使用相应的数据抽取工具和技术，从数据源中提取所需的数据数据清洗对抽取的数据进行清洗和预处理，例如去除重复数据、处理缺失值、转换数据格式等数据存储将清洗后的数据存储到目标数据库或数据仓库中，以备后续分析使用数据获取的方式数据库查询网页抓取调用API通过语句从关系型数据库中获取数据使用爬虫技术从网页上抓取数据通过接口获取数据，例如社交媒体、SQL APIAPI天气等API网页抓取的原理网页抓取，也称为网络爬虫或网络蜘蛛，是一种自动浏览互联网并提取信息的程序它的基本原理是模拟浏览器行为，向服务器发送请求，获取服务Web HTTP器返回的页面，然后解析页面，提取所需的数据HTML HTML网页抓取的关键步骤包括发送请求、接收响应、解析页面、HTTP HTTPHTML提取数据、存储数据为了避免被网站封禁，爬虫需要遵守协议，并robots.txt采取反爬措施，例如设置、使用代理、控制抓取频率等User-Agent IP网页抓取的工具与技术Python是网页抓取最常用的编程语言，拥有丰富的第三方库，例如、Python Requests、等BeautifulSoup ScrapyScrapy是一个强大的爬虫框架，可以快速构建和部署爬虫项目Scrapy PythonBeautifulSoup是一个和解析库，可以方便地从网页中提取数据BeautifulSoup HTMLXMLSelenium是一个自动化测试工具，可以模拟浏览器行为，用于抓取动态网页Selenium网页结构分析与信息提取网页结构分析信息提取在进行网页抓取之前，需要对网页结构进行分析，了解目标数信息提取是指从页面中提取所需的数据常用的提取方HTML据在页面中的位置常用的分析方法包括查看网页源代法包括使用、选择器、正则表达式等是一HTML XPath CSS XPath码、使用开发者工具等通过分析网页结构，可以确定提取数种路径语言，可以用于在文档中定位元素选择XML XMLCSS据的或选择器器是一种用于选择元素的模式正则表达式是一种用于XPathCSSHTML匹配字符串的模式数据清洗与预处理数据清洗与预处理是数据分析和挖掘的重要步骤，其目的是提高数据的质量，使其更适合后续的分析和挖掘数据清洗包括去除重复数据、处理缺失值、纠正错误数据等数据预处理包括数据转换、数据标准化、数据编码等数据清洗与预处理的质量直接影响到数据分析和挖掘的结果如果数据质量差，那么即使使用最先进的算法，也无法得到准确的结果因此，在进行数据分析和挖掘之前，必须对数据进行清洗和预处理缺失值处理填充缺失值2使用均值、中位数、众数等统计量填充缺失值删除缺失值1如果缺失值的比例较小，可以直接删除包含缺失值的记录使用模型预测3使用机器学习模型预测缺失值缺失值是数据中常见的现象，处理缺失值的方法有很多种选择哪种方法取决于缺失值的比例、缺失值的类型以及数据的特点异常值检测与处理箱线图1通过箱线图识别异常值散点图2通过散点图识别异常值统计方法3使用统计方法，例如原则，识别异常值3σ异常值是指与其他数据显著不同的值异常值可能是错误数据，也可能是真实数据，但会对数据分析和挖掘产生影响因此，需要对异常值进行检测和处理数据标准化标准化标准化Z-Score Min-Max将数据转换为均值为，标准差为的标准正态分布将数据缩放到区间01[0,1]数据标准化是指将数据缩放到一个特定的范围，例如区间或标准正态分布数据标准化可以消除数据量纲的影响，提高数据分[0,1]析和挖掘的效率和准确性数据编码编码方式描述独热编码将类别变量转换为多个二元变量标签编码将类别变量转换为整数数据编码是指将类别变量转换为数值变量常用的编码方式包括独热编码和标签编码独热编码将类别变量转换为多个二元变量，例如将颜色变“”量转换为颜色红、颜色绿、颜色蓝等变量标签编码将类别变“_”“_”“_”量转换为整数，例如将颜色变量转换为、、等“”012数据挖掘中的数据概述数据类型数据属性12数值型、类别型、文本型、均值、中位数、标准差、最时间型等小值、最大值等数据分布3正态分布、偏态分布、均匀分布等数据概述是指对数据进行初步的分析和描述，了解数据的基本情况数据概述包括数据类型、数据属性、数据分布等数据概述是数据挖掘的重要步骤，可以帮助我们更好地理解数据，选择合适的算法数据类型和属性数据类型数据属性数据类型是指数据的种类，例如数值型、类别型、文本型、时数据属性是指数据的特征，例如均值、中位数、标准差、最小间型等数值型数据可以进行数值运算，例如加减乘除类别值、最大值等均值是数据的平均值，中位数是数据的中间值，型数据表示事物的类别，例如颜色、性别等文本型数据表示标准差是数据的离散程度，最小值是数据的最小值，最大值是文本信息，例如文章、评论等时间型数据表示时间信息，例数据的最大值数据属性可以帮助我们了解数据的基本情况如日期、时间戳等数据分布与可视化直方图散点图箱线图展示数据的分布情况展示两个变量之间的关系展示数据的分布情况和异常值数据分布是指数据在各个取值上的分布情况常用的数据可视化方法包括直方图、散点图、箱线图等直方图可以展示数据的分布情况，散点图可以展示两个变量之间的关系，箱线图可以展示数据的分布情况和异常值数据相关性分析线性相关1非线性相关2无相关3数据相关性分析是指分析两个或多个变量之间的关系常用的相关性分析方法包括皮尔逊相关系数、斯皮尔曼相关系数、肯德尔相关系数等皮尔逊相关系数用于衡量两个变量之间的线性相关关系，斯皮尔曼相关系数和肯德尔相关系数用于衡量两个变量之间的非线性相关关系数据探索性分析数据可视化1通过数据可视化了解数据的基本情况统计分析2通过统计分析了解数据的特征假设检验3通过假设检验验证数据的规律数据探索性分析是指对数据进行初步的分析，了解数据的基本情况和规律常用的数据探索性分析方法包括数据可视化、统计分析、假设检验等数据探索性分析可以帮助我们更好地理解数据，为后续的数据分析和挖掘提供基础特征选择与降维特征选择降维选择对模型有用的特征将高维数据转换为低维数据特征选择是指选择对模型有用的特征，去除冗余和无关的特征降维是指将高维数据转换为低维数据，减少数据的维度，提高模型的效率和准确性常用的特征选择方法包括过滤法、包装法、嵌入法等常用的降维方法包括主成分分析、线性判别分析等监督学习任务的数据概述模型选择21特征工程模型评估3监督学习是指从带有标签的数据中学习模型监督学习任务的数据概述包括特征工程、模型选择、模型评估等特征工程是指将原始数据转换为模型可以使用的特征模型选择是指选择合适的模型模型评估是指评估模型的性能回归任务的数据特征特征描述线性关系自变量和因变量之间存在线性关系残差正态性残差服从正态分布回归任务是指预测数值型目标变量的任务回归任务的数据特征包括线性关系、残差正态性等线性关系是指自变量和因变量之间存在线性关系残差正态性是指残差服从正态分布分类任务的数据特征类别平衡特征区分度各个类别的样本数量是否平衡特征是否能够区分不同的类别分类任务是指预测类别型目标变量的任务分类任务的数据特征包括类别平衡、特征区分度等类别平衡是指各个类别的样本数量是否平衡特征区分度是指特征是否能够区分不同的类别聚类任务的数据特征距离度量簇的形状选择合适的距离度量方法簇的形状是否适合聚类算法聚类任务是指将数据划分为不同的簇的任务聚类任务的数据特征包括距离度量、簇的形状等距离度量是指选择合适的距离度量方法簇的形状是指簇的形状是否适合聚类算法时间序列数据的特征⏳趋势性季节性周期性时间序列数据是指按照时间顺序排列的数据时间序列数据的特征包括趋势性、季节性、周期性等趋势性是指数据随着时间的推移呈现出的上升或下降的趋势季节性是指数据在一年内的周期性变化周期性是指数据在更长的时间内的周期性变化文本数据的特征词频TF-IDF12词向量3文本数据是指由文本组成的数文本数据的特征包括词频、、词向TF-IDF量等词频是指单词在文本中出现的频率是一种用于评估单词在TF-IDF文本中的重要性的指标词向量是一种将单词映射到向量空间的方法图结构数据的特征节点度中心性社区结构图结构数据是指由节点和边组成的数据图结构数据的特征包括节点度、中心性、社区结构等节点度是指节点的连接数中心性是指节点在图中的重要性社区结构是指图中存在的子图多源异构数据的特征模式匹配21数据集成数据转换3多源异构数据是指来自不同数据源，具有不同结构和格式的数据多源异构数据的特征包括数据集成、模式匹配、数据转换等数据集成是指将来自不同数据源的数据整合到一个统一的平台模式匹配是指将来自不同数据源的数据模式进行匹配数据转换是指将来自不同数据源的数据格式进行转换数据的质量评估完整性1准确性2一致性3数据质量评估是指评估数据的质量数据质量的维度包括完整性、准确性、一致性等完整性是指数据是否完整准确性是指数据是否准确一致性是指数据是否一致数据治理的重要性提高数据质量提高决策质量数据治理是指对数据进行管理和控制，以确保数据质量数据治理的重要性在于提高数据质量，提高决策质量数据治理可以帮助我们更好地利用数据，为决策提供支持数据质量维度完整性准确性一致性数据质量维度包括完整性、准确性、一致性、时效性、可访问性等完整性是指数据是否完整准确性是指数据是否准确一致性是指数据是否一致时效性是指数据是否及时可访问性是指数据是否容易访问数据质量检查方法数据清洗规则数据剖析数据质量报告数据质量检查方法包括数据清洗规则、数据剖析、数据质量报告等数据清洗规则是指用于清洗数据的规则数据剖析是指对数据进行分析，了解数据的质量数据质量报告是指用于报告数据质量的报告数据质量改进策略数据标准化数据清洗数据校验数据质量改进策略包括数据标准化、数据清洗、数据校验等数据标准化是指将数据转换为统一的格式数据清洗是指去除错误和冗余的数据数据校验是指验证数据的正确性数据可视化的目的与意义目的意义数据可视化的目的是将数据以图形化的形式展示出来，帮助人数据可视化的意义在于它可以帮助人们发现数据中的规律和趋们更好地理解数据势，为决策提供支持数据可视化的类型柱状图折线图饼图数据可视化的类型包括柱状图、折线图、饼图、散点图、地图等柱状图用于展示不同类别的数据的比较折线图用于展示数据随着时间的变化趋势饼图用于展示不同类别的数据的占比散点图用于展示两个变量之间的关系地图用于展示数据在地理空间上的分布数据可视化的基本元素坐标轴1数据点2图例3数据可视化的基本元素包括坐标轴、数据点、图例、标题、标签等坐标轴用于表示数据的范围数据点用于表示数据的取值图例用于说明不同颜色或形状的数据点的含义标题用于描述图表的内容标签用于描述坐标轴的含义数据可视化的设计原则简洁性准确性12易读性3数据可视化的设计原则包括简洁性、准确性、易读性、美观性等简洁性是指图表应该简洁明了，避免冗余的信息准确性是指图表应该准确地表达数据易读性是指图表应该容易理解美观性是指图表应该美观大方常见数据可视化图表柱状图折线图饼图散点图常见的数据可视化图表包括柱状图、折线图、饼图、散点图、地图、雷达图、热力图等每种图表都有其适用的场景选择合适的图表可以更好地展示数据数据可视化的工具Excel Tableau Python数据可视化的工具包括、、、等是一种常用的电子表格软件，可以用于创建简单的数据可视化图表Excel TableauPython RExcel是一种专业的数据可视化软件，可以用于创建复杂的数据可视化图表和是编程语言，可以用于创建自定义的数据可视TableauPythonR化图表交互式数据可视化动态图表数据钻取联动分析交互式数据可视化是指用户可以与图表进行交互，例如缩放、过滤、排序等交互式数据可视化可以帮助用户更深入地了解数据常见的交互式数据可视化方法包括动态图表、数据钻取、联动分析等数据可视化案例分析销售数据分析用户行为分析使用柱状图展示不同产品的销售额，使用折线图展示销售额随使用热力图展示用户在网页上的点击行为，使用漏斗图展示用着时间的变化趋势户的转化流程通过数据可视化案例分析，可以学习如何将数据可视化应用于实际问题例如，可以使用数据可视化进行销售数据分析、用户行为分析、风险评估等数据概述的总结了解数据基本情况1发现数据规律2为数据分析提供基础3数据概述是指对数据进行初步的分析和描述，了解数据的基本情况和规律数据概述是数据分析和挖掘的重要步骤，可以帮助我们更好地理解数据，选择合适的算法课程小结与展望在本课程中，我们学习了数据抽取与概述的基本概念、流程、工具和技术我们还学习了如何对不同类型的数据进行特征提取和概述，以及如何评估数据质量和改进数据质量通过本课程的学习，您已经掌握了数据处理的核心技能，为未来的数据分析工作奠定了坚实的基础未来，随着数据量的不断增长和数据类型的不断丰富，数据抽取与概述的重要性将越来越突出希望您能够将所学知识应用于实际工作中，不断提升自己的数据分析能力，为社会做出更大的贡献。