《属性数据操作与分析》课件

课程学习目标掌握属性数据的基本概念、类型和特征深入理解数据质量的重要性及常见的质量问题12掌握数据清洗、转换、降维等数据预处理技术了解数据集成、数据分析和可视化方法3熟悉数据挖掘的基本概念和常用技术5什么是属性数据属性数据是指描述事物属性的数据，通常以表格形式呈现它包含多个属性，每个属性都代表一个特征或变量，用来描述事物或对象的具体信息例如，描述学生信息的表格中，姓名、年龄、性别、成绩等都是属性数据属性数据的类型和特征数值型数据字符型数据布尔型数据日期时间数据可以进行数学运算的数据类由字符组成的字符串，例如表示真或假两种状态的数表示日期和时间的类型，例型，例如年龄、身高、体重姓名、地址、电话号码等据，通常用和来表示例如102023-10-26等数值型数据又可以分为字符型数据不能进行数学运如，性别可以表示为男性为10:00:00连续型数据和离散型数据算，女性为10连续型数据可以在某个范围内取任意值，例如身高可以是米、米等，离

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701.71散型数据只能取有限个值，例如成绩可以是分、9085分等属性数据的基本组成属性数据的基本组成部分包括•数据表存放所有数据的表格，每个表包含多个属性•属性代表事物特征的变量，每个属性包含多个值•记录表示一个事物或对象的全部属性值，通常对应数据表中的一行•值属性在记录中所取的值，通常对应数据表中的一个单元格数据质量概述数据质量是指数据的准确性、完整性、一致性、及时性、有效性、可信度等方面的综合评价高质量的数据可以提高数据分析的准确性和可靠性，而低质量的数据会影响数据分析的结论，甚至导致错误的决策数据质量的重要性高质量的数据在数据分析中至关重要，它可以•提高数据分析的准确性和可靠性•避免错误的决策和损失•增强数据的可信度和可重复性提高数据分析的效率•常见数据质量问题常见的数据质量问题包括•缺失值数据中缺少某些属性的值•异常值数据中出现明显错误或不合理的数值•重复数据数据集中存在相同的记录•数据格式不一致数据集中不同记录使用不同的格式•数据不完整数据集中缺少一些重要的属性数据清洗的概念数据清洗是指对数据进行清理和处理，以提高数据质量的过程它包括识别和纠正数据中的错误、缺失值、异常值、重复数据等问题，为后续的数据分析和挖掘提供高质量的数据基础数据清洗的步骤数据识别确定需要清洗的数据集和需要处理的问题1数据检测使用各种方法检测数据中的错误、缺失值、异常值等问题2数据纠正对检测到的问题进行修复和处理，例如填充缺失值、删除3异常值、合并重复数据等数据验证验证数据清洗后的质量，确保数据符合要求4缺失值处理方法删除法填充法忽略法将包含缺失值的记录直接删除，适用于使用某种方法填充缺失值，例如使用均在分析过程中忽略缺失值，适用于缺失缺失值比例较小或缺失值对分析影响不值、中位数、众数、插值等方法填充缺值对分析影响不大或无法准确填充的情大的情况失值况异常值检测技术原则箱线图聚类分析3σ假设数据符合正态分布，超过平均值倍箱线图可以直观地显示数据的分布情将数据分成不同的组，根据不同组的特3标准差的数值被认为是异常值况，并识别离群点征识别异常值重复数据的处理重复数据的处理方法包括•删除重复记录直接删除重复记录，适用于重复记录比例较小或重复记录对分析影响不大的情况•合并重复记录将重复记录合并为一条记录，适用于重复记录存在部分差异，但可以合并为一条记录的情况数据格式标准化数据格式标准化是指将数据转换为统一的格式，例如将日期格式转换为格式，将数字格式转换为统一的小数点表示方式等数据格YYYY-MM-DD式标准化可以提高数据处理和分析的效率，避免因格式不一致而导致的错误数据一致性检查数据一致性检查是指检查数据集中不同属性或不同记录之间是否存在矛盾或冲突例如，检查姓名和身份证号码是否一致，检查商品价格是否一致等数据一致性检查可以确保数据准确性和完整性，避免因数据不一致而导致的错误分析数据验证方法数据类型验证范围验证模式验证检查数据类型是否符合预期，例如检查检查数据值是否在合理的范围内，例如检查数据值是否符合特定的模式，例如年龄是否为数值型数据，性别是否为布检查年龄是否在岁之间，成绩是检查电话号码是否符合特定的格式0-150尔型数据等否在分之间等0-100数据转换技术数据转换是指将数据从一种形式转换为另一种形式，例如将文本数据转换为数值数据，将离散数据转换为连续数据等数据转换可以提高数据分析的效率，并使数据更适合特定的分析方法数据规范化方法最小最大规范化规范化规范化-Z-score Decimalscaling将数据线性映射到之间，适用于特将数据转换为标准正态分布，适用于特将数据乘以一个因子，使数据范围缩小0-1征值有明显上下界的情况征值分布不均匀的情况到一个合理的范围内，适用于特征值范围较大的情况数据离散化处理数据离散化是指将连续型数据转换为离散型数据，例如将年龄分组为儿童、青少年、成年、老年等数据离散化可以简化数据分析，并提高某些算法的效率数据编码技术独热编码标签编码哈希编码将离散型数据转换为多个二进制变量，将离散型数据转换为数值型数据，每个使用哈希函数将数据映射到一个有限的每个变量表示一个类别，适用于处理分类别对应一个数字，适用于处理有序变范围，适用于处理高维离散数据类变量量数据降维概念数据降维是指减少数据特征的数量，同时保留数据的关键信息降维可以提高数据分析的效率，减少模型训练时间，并提高模型的泛化能力主成分分析（）PCA主成分分析是一种常用的降维方法，它将原始数据进行线性变换，得到一组新的变量，称为主成分主成分是原始变量的线性组合，且每个主成分代表原始数据中的最大方差通过选择保留方差最大的几个主成分，可以实现数据降维，同时尽可能保留数据的关键信息因子分析方法因子分析是一种降维方法，它将多个变量的方差解释为少数几个共同因子的作用因子分析通常用于研究多个变量之间的相互关系，并用少数几个因子来解释数据的变异性因子分析是一种探索性数据分析方法，可以帮助我们发现隐藏的结构和关系数据采样技术数据采样是指从数据集中选择一部分数据进行分析采样可以降低数据分析的时间和成本，同时也可以提高分析的效率和准确性分层抽样方法分层抽样是指将数据集分成不同的层级，然后从每个层级中随机抽取样本这种方法可以确保样本的代表性，并提高样本的准确性系统抽样技术系统抽样是指按照一定的间隔从数据集中选择样本这种方法简单易行，适用于数据集比较大，且数据分布比较均匀的情况随机抽样方法随机抽样是指从数据集中随机选择样本这种方法可以确保样本的随机性，并减少样本偏差数据集成概述数据集成是指将来自多个数据源的数据整合到一起，形成一个统一的数据集数据集成可以提高数据分析的效率和准确性，并使数据更易于理解和使用数据合并技术数据合并是指将多个数据表根据共同的属性进行合并，形成一个新的数据表数据合并可以将多个数据源的信息整合到一起，使数据更完整和易于分析数据关联分析数据关联分析是指发现数据集中不同属性之间存在的关联关系关联分析可以帮助我们发现数据的隐藏模式，并利用这些模式进行预测和决策相关性分析方法皮尔逊相关系数斯皮尔曼秩相关系数衡量线性相关程度的指标，取值范围在到之间，正值表示衡量单调相关程度的指标，适用于非线性关系，取值范围在-11-1正相关，负值表示负相关，表示不相关到之间01描述性统计分析描述性统计分析是指对数据的基本特征进行描述，例如数据的集中趋势、离散趋势、分布形态等描述性统计分析可以帮助我们了解数据的整体情况，并为后续的分析和挖掘提供基础集中趋势度量平均值中位数众数数据的平均值，适用于数值型数据将数据按从小到大排序后，位于中间位数据集中出现次数最多的值，适用于数置的值，适用于数值型数据，不受异常值型数据和类别型数据值影响离散趋势度量方差标准差四分位距度量数据分散程度的指标，数值越大，方差的平方根，单位与数据一致，更容第三四分位数与第一四分位数之差，不数据越分散易理解和比较受异常值影响分布形态分析直方图箱线图直方图可以直观地显示数据的频率分布情况箱线图可以显示数据的中心位置、离散程度、偏态和异常值等信息数据可视化基础数据可视化是指将数据转化为图形或图表，以直观地展示数据的特点和趋势数据可视化可以帮助我们更好地理解数据，并发现数据的隐藏模式柱状图与条形图柱状图和条形图用于比较不同类别数据的数值大小，柱状图通常用于横轴表示类别，纵轴表示数值，而条形图通常用于纵轴表示类别，横轴表示数值饼图与环形图饼图和环形图用于显示不同类别数据的比例关系饼图将整个圆分成多个扇形，每个扇形代表一个类别，扇形的大小与该类别占总体的比例成正比环形图类似于饼图，但中间有一个空心圆折线图与面积图折线图用于展示数据随时间或其他变量的变化趋势折线图使用线段连接数据点，形成一条曲线面积图类似于折线图，但它将折线图下的区域填充颜色，以更直观地显示数据的变化趋势散点图与气泡图散点图用于展示两个变量之间的关系散点图使用点来表示数据，每个点代表一个数据样本，点的横坐标和纵坐标分别表示两个变量的值气泡图类似于散点图，但它使用圆圈大小来表示第三个变量的值箱线图应用箱线图可以显示数据的中心位置、离散程度、偏态和异常值等信息，适用于比较多个数据集的分布情况热力图使用热力图使用颜色梯度来表示数据的数值大小，适用于展示数据分布情况，例如展示不同区域的人口密度、温度分布等地理信息可视化地理信息可视化是指将地理信息数据转化为图形或图表，以直观地展示地理空间数据的特点和趋势地理信息可视化可以帮助我们更好地理解地理空间数据，并进行空间分析和决策交互式可视化交互式可视化是指用户可以与图表进行交互，例如放大缩小、移动、旋转、筛选等操作，以便更深入地探索数据交互式可视化可以提高数据的可理解性，并帮助用户发现数据的隐藏模式属性选择方法属性选择是指从原始数据集中选择一组最具代表性的属性，用于构建数据模型属性选择可以提高模型的效率和准确性，并简化模型的复杂性特征工程基础特征工程是指将原始数据转化为更适合机器学习算法的特征的过程特征工程可以提高模型的性能，并使模型更容易理解和解释特征提取技术特征提取是指从原始数据中提取新的特征，这些新特征可以更好地反映数据的本质特征特征提取技术包括主成分分析、因子分析、独立成分分析等特征选择策略过滤式特征选择包裹式特征选择嵌入式特征选择根据特征本身的性质进行选择，例如根使用模型的性能作为评价指标，选择最将特征选择作为模型的一部分，在训练据方差、相关性等指标进行选择优的特征组合过程中同时进行特征选择数据分类技术数据分类是指将数据分成不同的类别，以便进行预测和决策数据分类技术包括决策树、支持向量机、神经网络等聚类分析方法聚类分析是指将数据分成不同的组，使同一组中的数据彼此相似，不同组中的数据彼此不同聚类分析可以帮助我们发现数据的隐藏结构和模式，并进行数据挖掘和分析回归分析基础回归分析是指研究一个或多个自变量与因变量之间的关系回归分析可以帮助我们预测因变量的值，并解释自变量对因变量的影响时间序列分析时间序列分析是指分析随时间变化的数据，例如股票价格、销售数据、气温等时间序列分析可以帮助我们了解数据的历史变化趋势，并预测未来的发展趋势预测模型构建预测模型是指根据历史数据建立一个模型，用来预测未来的事件或趋势预测模型可以帮助我们进行决策，并提高预测的准确性模型评估方法准确率精确率召回率F1-score预测正确的样本数量占总样预测为正样本的样本中，实实际为正样本的样本中，预精确率和召回率的调和平均本数量的比例际为正样本的样本数量占预测为正样本的样本数量占实数，综合考虑了精确率和召测为正样本的样本数量的比际为正样本的样本数量的比回率例例数据挖掘案例数据挖掘是指从数据中提取有价值的信息和知识的过程数据挖掘可以帮助我们发现数据的隐藏模式，并进行预测、决策和分析实际应用场景属性数据操作与分析在实际应用中具有广泛的应用场景，例如•市场营销进行客户细分、市场分析、目标客户定位等•金融领域进行风险控制、欺诈检测、投资分析等•医疗保健进行疾病诊断、药物研发、患者预后分析等•制造业进行生产优化、质量控制、预测性维护等•电子商务进行用户行为分析、产品推荐、个性化服务等常见工具介绍常见的属性数据操作与分析工具包括•强大的数据分析和机器学习库，例如、、等Python NumPyPandas Scikit-learn•语言统计分析和图形可视化工具，拥有丰富的统计分析包R•数据表格处理和分析工具，可以进行基本的统计分析和数据可视化Excel•数据库查询语言，用于管理和查询数据库中的数据SQL数据处理Python是数据分析和机器学习领域的常用语言，它拥有丰富的库和工具，可Python以进行数据读取、清洗、转换、分析、可视化等操作语言易于学Python习，并具有强大的扩展性，适合进行各种数据分析任务语言数据分析R语言是一种专门用于统计分析和图形可视化的语言，它拥有丰富的统计分析包，可以进行各种数据分析任务，例如回归分析、聚类R分析、时间序列分析等语言的优势在于其强大的统计分析能力和丰富的图形可视化功能R数据分析Excel是常用的数据表格处理和分析工具，可以进行基本的统计分析、数据可Excel视化、数据排序、筛选等操作操作简单易懂，界面友好，适合进行简Excel单的数据分析和数据管理。