《数据采集与处理教程》课件

《数据采集与处理教程》欢迎来到《数据采集与处理教程》！本课程旨在系统地介绍数据采集与处理的各个环节，从数据采集的方法、网络爬虫的实现，到数据清洗、预处理、特征工程，再到数据分析与挖掘，以及最终的数据可视化，帮助您掌握数据科学的核心技能通过本课程的学习，您将能够独立完成数据相关的项目，为您的职业发展打下坚实的基础课程概述数据采集与处理的重要性数据驱动决策提升业务效率在当今信息化时代，数据已成为企业决策的重要依据通过对数据数据采集与处理可以帮助企业优化业务流程，提高运营效率例如，的有效采集与处理，企业能够更准确地了解市场动态、用户需求，通过分析销售数据，企业可以调整库存管理策略，减少库存积压，从而做出更明智的决策，提高竞争力降低运营成本数据科学基础回顾数据类型数据结构12理解不同类型的数据，如数值掌握常见的数据结构，如列表、型、类别型、文本型等，是进字典、数组、DataFrame等，行数据处理的前提不同的数能够更有效地组织和管理数据，据类型需要采用不同的处理方提高数据处理的效率法常用算法3了解数据科学中常用的算法，如分类、回归、聚类等，能够更好地解决实际问题，并为后续的数据分析与挖掘奠定基础统计学在数据处理中的作用描述性统计通过计算均值、中位数、标准差等统计量，了解数据的基本特征，为后续的分析提供参考推断性统计利用样本数据推断总体特征，例如，通过假设检验判断两个总体的均值是否存在显著差异回归分析建立变量之间的关系模型，例如，通过线性回归分析预测房价与房屋面积之间的关系编程基础回顾Python基础语法常用库函数与模块回顾的基本语法，熟悉中常用的数掌握中函数与模Python PythonPython包括变量、数据类型、据科学库，如NumPy、块的使用，能够更好地运算符、控制流等，为Pandas、Matplotlib等，组织代码，提高代码的后续的数据处理打下基能够更高效地进行数据可重用性与可维护性础处理与分析数据采集方法概览网络爬虫接口API通过编写程序自动抓取互联网上的数据，适用于公开的网页数通过调用数据提供方提供的API接口获取数据，适用于需要授权的据数据数据库传感器从数据库中读取数据，适用于企业内部存储的数据通过传感器采集数据，适用于物理环境中的数据，如温度、湿度等网络爬虫原理与实践发送请求获取响应124存储数据解析内容3网络爬虫是一种自动抓取互联网信息的程序或脚本其基本原理包括发送请求、获取服务器响应、解析内容、存储数据等步骤HTTP HTML通过实践，可以掌握网络爬虫的核心技术，为数据采集提供有效的手段使用库进行网页抓取Requests安装发送请求处理响应Requests GET使用pip安装Requests库使用Requests库发送GET请求获取网页内获取响应状态码、内容等信息容pip installrequests response.status_code,response=requests.geturl response.text库是中常用的请求库，可以方便地发送各种请求，获取网页内容掌握库的使用，能够更高效地进行Requests PythonHTTP HTTPRequests网页抓取网页结构分析与HTML CSS1HTML2CSS（超文本标记语言）是网（层叠样式表）是网页的皮HTML CSS页的骨架，用于定义网页的结肤，用于定义网页的样式与布构与内容局开发者工具3使用浏览器的开发者工具分析网页的结构与样式，为后续的数HTML CSS据解析提供依据理解与是进行网页抓取的前提通过分析网页结构，可以找到目标数HTML CSS据的位置，并使用相应的解析方法提取数据与解析网页XPath BeautifulSoupXPath BeautifulSoup是一种在文档中查找信息的语言，也可以用于解析是一个库，用于解析和文档它提XPath XMLBeautifulSoup PythonHTML XMLHTML文档通过XPath表达式，可以定位到网页中的特定元素供了一种简单的方式来遍历文档树，提取数据与是常用的网页解析工具根据网页的结构特点，选择合适的解析工具，能够更有效地提取数据XPathBeautifulSoup动态网页数据抓取SeleniumSelenium是一个自动化测试工具，可以模拟用户在浏览器中的操Selenium作，例如，点击按钮、填写表单等动态网页对于使用动态生成的网页，传统的爬虫方法可能无法获JavaScript取数据使用可以模拟浏览器行为，获取动态生成的数Selenium据实践通过，可以抓取需要登录或进行复杂交互才能获取的数Selenium据，为数据采集提供更全面的解决方案数据接口调用APIAPI JSON（应用程序编程接口）是不同（对象表示法）API JSONJavaScript应用程序之间进行交互的接口通是一种轻量级的数据交换格式，常过调用，可以获取数据提供方用于的数据传输API API提供的结构化数据Requests使用库发送请求，调用接口，获取格式的数据，并Requests HTTPAPI JSON进行解析与处理调用接口是一种高效的数据采集方式通过，可以获取结构化数据，减少API API数据清洗与预处理的工作量数据库连接与数据存储数据库选择连接数据库124断开连接数据写入3根据数据的特点与需求，选择合适的数据库，例如，、等使用相应的库连接数据库，将采集到的数据写入数据库中，并MySQL MongoDB及时断开连接，释放资源数据清洗与预处理概述数据清洗数据预处理数据清洗是指处理数据中的错误、缺失、重复等问题，提高数据的数据预处理是指将数据转换成适合数据分析与挖掘的格式，例如，质量数据类型转换、标准化、归一化等数据清洗与预处理是数据分析与挖掘的重要环节高质量的数据能够提高分析结果的准确性与可靠性缺失值处理方法删除填充12删除包含缺失值的记录或字段，适用于缺失值比例较小的情况使用均值、中位数、众数等统计量填充缺失值，适用于数值型数据插值模型预测34使用插值方法填充缺失值，例如，线性插值、多项式插值等，适使用机器学习模型预测缺失值，例如，使用回归模型预测数值型用于时间序列数据缺失值，使用分类模型预测类别型缺失值选择合适的缺失值处理方法，需要根据数据的特点与缺失值的比例进行综合考虑异常值检测与处理异常值检测使用统计方法或机器学习模型检测异常值，例如，使用箱线图、、等Z-score IsolationForest异常值处理将异常值视为错误数据进行删除，或使用均值、中位数等统计量进行替换，或使用特殊值进行标记分析根据业务场景，分析异常值产生的原因，并采取相应的处理措施异常值是指明显偏离其他数据的数值，可能会对数据分析结果产生不良影响检测并处理异常值，可以提高数据分析的准确性数据类型转换与标准化数据类型转换将数据转换为适合数据分析与挖掘的类型，例如，将字符串转换为数值型、将日期转换为时间戳等标准化将数据缩放到相同的范围，消除量纲的影响，例如，标准化、Z-score Min-标准化等Max数据类型转换与标准化是数据预处理的重要步骤不同的算法对数据的类型与范围有不同的要求，需要根据算法的特点进行相应的处理数据去重与一致性检查一致性检查21数据去重数据校验3删除重复的记录，保证数据的唯一性检查数据的一致性，例如，检查同一记录中不同字段的取值是否矛盾，检查不同数据来源的数据是否一致对不一致的数据进行校验，并进行必要的修正文本数据预处理分词分词中文分词将文本数据分割成一个个独立的词语，为后续的文本分析提供基础中文分词与英文分词有所不同，需要考虑中文的语言特点，例如，常用的分词工具包括jieba、nltk等词语的组合方式、歧义等分词是文本数据预处理的首要步骤合理的分词能够提高文本分析的准确性文本数据预处理词性标注词性词性标注12词性是指词语的语法属性，例为文本中的每个词语标注词性，如，名词、动词、形容词等有助于理解文本的语义，为后续的文本分析提供更丰富的信息应用3词性标注常用于信息抽取、文本分类等任务词性标注是文本数据预处理的重要环节通过词性标注，可以更好地理解文本的语义，提高文本分析的准确性文本数据预处理停用词过滤停用词停用词过滤自定义停用词停用词是指在文本中频繁出现，但对文本从文本中删除停用词，减少文本的维度，根据具体的应用场景，自定义停用词列分析没有太大意义的词语，例如，“的”、提高文本分析的效率表，提高停用词过滤的准确性是、在等“”“”停用词过滤是文本数据预处理的常用方法通过停用词过滤，可以减少文本的维度，提高文本分析的效率特征工程概述特征特征是指用于描述数据的属性，例如，房屋的面积、卧室数量等特征工程特征工程是指从原始数据中提取、转换、选择有用的特征，为机器学习模型提供更好的输入特征工程是机器学习的核心环节好的特征能够显著提高模型的性能数值型特征处理归一化21标准化离散化3对数值型特征进行标准化、归一化、离散化等处理，使其更适合机器学习模型的需求类别型特征处理独热编码标签编码将类别型特征转换为数值型特征，适用于类别数量较少的情况将类别型特征转换为数值型特征，适用于类别数量较多的情况类别型特征不能直接用于机器学习模型，需要进行相应的编码处理文本特征提取词袋模型词袋模型构建词汇表12词袋模型是一种将文本表示为统计文本中所有词语的出现频词语集合的模型，不考虑词语率，构建词汇表的顺序向量化3将文本表示为词汇表中每个词语的出现频率的向量词袋模型是一种简单有效的文本特征提取方法虽然忽略了词语的顺序，但在很多情况下仍然能够取得不错的效果文本特征提取TF-IDFTF（词频）是指词语在文本中出现的频率TFIDF（逆文档频率）是指词语在所有文本中出现的频率的倒数IDFTF-IDF是指词频与逆文档频率的乘积，用于衡量词语在文本中的TF-IDF重要程度是一种常用的文本特征提取方法与词袋模型相比，考虑了词语在TF-IDF TF-IDF所有文本中的重要程度，能够更好地反映词语的语义信息文本特征提取Word2Vec训练Word2VecWord2Vec是一种将词语表示为向使用大量的文本数据训练量的模型，能够反映词语之间的语Word2Vec模型，学习词语的向量义关系表示应用将文本表示为词语向量的平均值或加权平均值，用于文本分类、文本相似度计算等任务是一种先进的文本特征提取方法与词袋模型和相比，Word2Vec TF-IDF能够更好地反映词语之间的语义关系Word2Vec数据转换与降维降维21数据转换模型简化3数据转换是指将数据转换为更适合分析的格式，例如，将非线性数据转换为线性数据降维是指减少数据的维度，降低计算复杂度，提高模型性能主成分分析（）原理PCA计算步骤PCAPCA（主成分分析）是一种常用的降维方法，通过将数据投影到方计算数据的协方差矩阵，求解协方差矩阵的特征值与特征向量，选差最大的几个方向上，提取主要特征择特征值最大的几个特征向量，将数据投影到这些特征向量上是一种无监督的降维方法，不需要标签信息能够有效地降低数据的维度，提高计算效率PCA PCA主成分分析（）应用PCA图像压缩特征提取数据可视化123使用对图像进行降维，减少图像使用从数据中提取主要特征，用使用将高维数据降维到二维或三PCA PCAPCA的存储空间于机器学习模型的输入维，用于数据可视化在图像处理、特征提取、数据可视化等领域有着广泛的应用PCA线性判别分析（）LDALDA（线性判别分析）是一种常用的降维方法，通过将数据投影LDA到类间距离最大、类内距离最小的方向上，提取判别特征监督学习是一种监督学习方法，需要标签信息LDA分类常用于分类任务LDA与相比，考虑了数据的类别信息，能够更好地提取判别特征LDA PCALDA特征选择方法过滤法包装法使用统计指标或机器学习模型评估将特征选择看作一个搜索问题，使特征的重要性，选择重要性较高的用机器学习模型评估特征子集的性特征，例如，方差选择法、相关系能，选择性能最好的特征子集，例数法等如，递归特征消除法等嵌入法将特征选择融入到机器学习模型的训练过程中，例如，正则化等L1特征选择是指从所有特征中选择一部分有用的特征，减少特征的数量，降低计算复杂度，提高模型性能数据集成方法连接21合并整合3数据集成是指将来自不同数据源的数据合并到一个统一的数据集中，为数据分析提供更全面的信息常用的数据集成方法包括合并、连接、整合等数据变换方法平滑聚集对数据进行平滑处理，消除噪声，例如，移动平均法等将数据按照一定的规则进行聚集，例如，将每天的销售额按照月份进行聚集数据变换是指将数据转换为更适合分析的格式，例如，将非线性数据转换为线性数据数据可视化工具介绍Matplotlib中常用的数据可视化库，可以绘制各种静态图表PythonSeaborn基于的高级数据可视化库，提供了更美观的图表样式MatplotlibPlotly中常用的交互式数据可视化库，可以创建交互式图表PythonTableau商业数据可视化工具，提供了强大的数据分析与可视化功能数据可视化是指将数据以图表的形式呈现出来，帮助人们更好地理解数据常用的数据可视化工具包括、、、等Matplotlib SeabornPlotly Tableau基础Matplotlib安装折线图124柱状图散点图3学习的基本用法，包括安装、绘制折线图、散点图、柱状图等Matplotlib高级可视化Seaborn安装高级图表安装库学习使用绘制高级图表，例如，热力图、箱线图、小提琴Seaborn Seaborn图等pip installseaborn提供了更美观的图表样式，能够更有效地呈现数据Seaborn交互式可视化Plotly安装安装库Plotlypip installplotly交互式图表学习使用创建交互式图表，例如，交互式散点图、交互式柱Plotly状图等在线分享将交互式图表发布到的在线平台，方便与他人分享Plotly提供了强大的交互式可视化功能，能够更好地探索数据Plotly探索性数据分析（）案例EDA数据导入统计分析导入数据集，了解数据的基本信息进行统计分析，了解数据的分布情况可视化提出假设进行可视化分析，发现数据中的模式与趋势根据数据分析的结果，提出假设，为后续的建模与验证提供依据探索性数据分析是指对数据进行初步的分析，了解数据的基本特征，发现数据中的模式与趋势，为后续的建模与验证提供依据数据报告生成数据分析21报告模板报告生成3学习如何使用生成数据报告，包括报告模板的设计、数据分析的实现、报告的生成等可以使用等库生成格式的报告Python reportlabPDF数据挖掘算法介绍分类回归聚类将数据划分到不同的类别中，例如，垃圾预测数值型数据，例如，房价预测、销售将数据划分到不同的簇中，使得同一簇内邮件识别、图像识别等额预测等的数据相似度较高，不同簇之间的数据相似度较低，例如，用户分群、商品推荐等数据挖掘是指从大量数据中发现有用的模式与知识常用的数据挖掘算法包括分类、回归、聚类等线性回归模型线性关系最小二乘法12假设数据之间存在线性关系使用最小二乘法估计模型参数评估指标3使用均方误差、方等指标评估模型性能R线性回归模型是一种常用的回归模型虽然假设数据之间存在线性关系，但在很多情况下仍然能够取得不错的效果逻辑回归模型分类问题逻辑回归模型是一种常用的分类模型，适用于二分类问题函数Sigmoid使用函数将线性回归模型的输出映射到到之间Sigmoid01评估指标使用准确率、精确率、召回率、值等指标评估模型性能F1逻辑回归模型虽然名为回归模型，但实际上是一种分类模型逻辑回归模型简单易用，解释性强，在很多分类问题中都有着广泛的应用决策树模型树结构特征选择决策树模型是一种基于树结构的分通过特征选择算法选择最优的划分类与回归模型特征模型剪枝通过模型剪枝防止过拟合决策树模型简单易懂，可解释性强，能够处理数值型与类别型特征，在很多分类与回归问题中都有着广泛的应用支持向量机（）模型SVM核函数21间隔最大化支持向量3支持向量机模型是一种常用的分类与回归模型，通过寻找间隔最大的超平面将数据划分到不同的类别中支持向量机模型使用了核函数将数据映射到高维空间，能够处理非线性问题聚类分析K-Means值迭代评估指标KK-Means是一种常用的聚类算法，需要指通过迭代的方式将数据划分到不同的簇中，使用轮廓系数、Calinski-Harabasz指数等定聚类的数量K使得同一簇内的数据相似度较高，不同簇指标评估聚类效果之间的数据相似度较低算法简单易用，计算效率高，在很多聚类问题中都有着广泛的应用K-Means时间序列分析基础时间序列平稳性12时间序列是指按照时间顺序排列的数据时间序列的平稳性是指时间序列的统计特征不随时间变化分解预测34将时间序列分解为趋势、季节性、周期性、随机性等成分使用ARIMA等模型预测时间序列的未来值时间序列分析是一种常用的数据分析方法，用于分析时间序列数据的模式与趋势，并预测时间序列的未来值常用数据处理库Pandas安装Pandas是中常用的数据处安装库Pandas PythonPandas理库，提供了、Series DataFrame等数据结构，以及各种数据操作方pip installpandas法高效能够高效地处理大规模数据，是数据科学中不可或缺的工具Pandas数据结构Pandas Series创建索引Series是一种一维的带标签的数组，类似可以使用列表、字典等方式创建可以使用标签或位置索引访问中的Series SeriesSeries于Python中的列表或字典元素是中最基本的数据结构之一掌握的使用，能够更方便地进行数据处理Series PandasSeries数据结构Pandas DataFrame创建索引DataFrame是一种二维的带标签的表格型可以使用列表、字典、数组等方式可以使用标签或位置索引访问DataFrame NumPyDataFrame数据结构，类似于SQL中的表或Excel中的创建DataFrame中的元素工作表是中最常用的数据结构之一掌握的使用，能够更方便地进行数据处理DataFrame Pandas DataFrame数据操作索引Pandas标签索引位置索引12使用标签索引访问使用位置索引访问DataFrame DataFrame中的元素中的元素布尔索引3使用布尔索引访问中的元素DataFrame提供了多种索引方式，能够灵活地访问中的元素Pandas DataFrame数据操作过滤Pandas条件使用条件表达式过滤中的元素DataFrame多个条件可以使用多个条件表达式过滤中的元素DataFrame逻辑运算符可以使用逻辑运算符组合多个条件表达式提供了强大的过滤功能，能够方便地筛选出满足特定条件的数据Pandas数据操作分组Pandasgroupby使用方法将按照指定的列进行分组groupby DataFrame聚合函数可以使用聚合函数对分组后的数据进行统计分析，例如，、、sum mean等count提供了强大的分组功能，能够方便地对数据进行分组统计分析Pandas数据操作聚合Pandasmean2sum1count35min4max提供了多种聚合函数，能够方便地对数据进行统计分析，例如，求和、求平均值、计数、求最大值、求最小值等Pandas数据操作合并Pandasmerge concat使用方法将两个按照指定的列进行合并使用方法将两个按照指定的方向进行拼接merge DataFrameconcat DataFrame提供了多种合并功能，能够方便地将多个合并到一个中PandasDataFrameDataFrame数据采集案例分析电商数据采集内容采集方法12采集电商平台上的商品信息、使用网络爬虫或API接口采集数用户信息、评论信息等据分析3分析商品的热销程度、用户的购买偏好、评论的情感倾向等通过采集电商数据，可以了解市场动态、用户需求，为电商平台的运营与决策提供依据数据处理案例分析用户行为分析数据来源点击流数据、用户注册信息、订单信息等APP处理数据清洗、数据转换、数据聚合等分析用户行为路径、用户留存率、用户转化率等通过分析用户行为数据，可以了解用户的行为模式、用户偏好，为产品优化与用户运营提供依据项目实战房价预测数据采集采集房价数据，包括房屋面积、卧室数量、地理位置等特征工程提取有用的特征，例如，房屋面积、卧室数量、地理位置等模型训练使用线性回归模型或决策树模型训练房价预测模型模型评估使用均方误差、方等指标评估模型性能R通过房价预测项目，可以掌握数据采集、特征工程、模型训练、模型评估等数据科学的核心技能项目实战电影推荐系统数据采集特征工程124推荐模型训练3通过电影推荐系统项目，可以掌握推荐系统的基本原理与实现方法，为后续的推荐系统开发打下基础课程总结与展望本课程系统地介绍了数据采集与处理的各个环节，从数据采集的方法、网络爬虫的实现，到数据清洗、预处理、特征工程，再到数据分析与挖掘，以及最终的数据可视化，帮助您掌握数据科学的核心技能希望通过本课程的学习，您能够独立完成数据相关的项目，为您的职业发展打下坚实的基础未来，数据科学将会在更多的领域发挥重要作用，希望您能够继续学习与探索，成为一名优秀的数据科学家。