《数据的导入与处理》课件

导处课《数据的入与理》PPT件课程概述课标习1程目2学内容掌握数据导入的基本方法和常涵盖数据导入的各种数据源类用工具，熟悉数据处理的核心型，数据清洗、转换、合并等流程，能够独立完成简单的数核心技术，以及数据处理的伦据分析任务理考量预期成果处数据理的重要性时战驱动优势关键大数据代的挑数据决策的提高工作效率的随着数据量的爆炸式增长，传统的数据处通过对数据的深入分析，可以发现隐藏的掌握数据处理技能，可以自动化重复性工理方法已无法满足需求，高效的数据处理模式和趋势，从而为决策提供科学依据，作，提高工作效率，并更好地应对各种数能力成为企业竞争的关键降低风险据挑战处览数据理流程概数据收集从各种渠道获取原始数据，包括数据库、文件、API、网页等导数据入将原始数据导入到数据处理工具中，如Excel、Python、R等数据清理去除重复值、处理缺失值、纠正错误数据等，确保数据质量转换数据将数据转换为适合分析的格式，如数据类型转换、单位转换等数据分析利用统计方法、机器学习算法等对数据进行分析，挖掘有价值的信息绍常用工具介Excel PythonR SQL强大的电子表格软件，适合处理通用编程语言，拥有丰富的数据统计分析专用语言，拥有强大的数据库查询语言，用于从数据库小型数据，易于上手，功能丰富处理库，如Pandas、NumPy统计分析和绘图能力，适合进行中提取数据，进行数据过滤、排等，适合处理中大型数据数据挖掘和建模序、聚合等操作导础数据入基数据导入是数据处理的第一步，也是至关重要的一步正确的数据导入方法可以保证数据的准确性和完整性，为后续的数据处理和分析奠定基础本节将介绍数据导入的基础知识，包括数据源类型、文件格式、常用工具等，帮助你快速入门数据导入类数据源型结构结构结构化数据非化数据半化数据具有固定格式和明确定义的字段，通常存没有固定格式，难以直接用于分析，如文介于结构化数据和非结构化数据之间，具储在数据库或电子表格中，如CSV、本、图像、音频、视频等有一定的结构，但格式不如结构化数据严Excel、SQL等格，如JSON、XML等简文件格式介CSV逗号分隔值文件，以纯文本形式存储表格数据，简单易用，通用性强Excel微软电子表格文件，可以存储各种类型的数据，并提供强大的数据处理和分析功能JSONJavaScript对象表示法，一种轻量级的数据交换格式，易于阅读和编写，常用于Web APIXML可扩展标记语言，一种用于标记电子文档使其具有结构性的标记语言，常用于配置文件和数据交换导CSV文件入结构CSV文件1以逗号分隔字段，以换行符分隔记录，第一行通常为标题行导使用Excel入CSV2打开Excel，选择“数据”选项卡，点击“从文本/CSV”，选择CSV文件，设置分隔符和编码导使用Python入CSV3使用Pandas库的read_csv函数，可以方便地将CSV文件导入到DataFrame中导Excel文件入结构Excel文件包含多个工作表，每个工作表由行和列组成，可以存储各种类型的数据导使用Python入Excel使用Pandas库的read_excel函数，可以方便地将Excel文件导入到DataFrame中导使用R入Excel使用readxl包的read_excel函数，可以方便地将Excel文件导入到R数据框中导JSON文件入导使用Python入JSON2使用json库的load函数，可以将JSON文件加载到Python字典或列表中结构JSON文件1由键值对组成，可以嵌套，支持多种数据类型，如字符串、数字、布尔值、列表、对象等导使用R入JSON使用jsonlite包的fromJSON函数，可3以将JSON文件加载到R数据框中导XML文件入结构XML文件1使用标签来标记数据，可以嵌套，具有良好的扩展性和可读性导使用Python入XML2使用xml.etree.ElementTree库，可以解析XML文件，提取数据导使用R入XML3使用XML包的xmlParse函数，可以解析XML文件，提取数据库导数据入础连库执查询SQL基接数据行SQL掌握SQL的基本语法，使用相应的数据库驱动编写SQL查询语句，从包括SELECT、FROM、程序，建立与数据库的数据库中提取数据，并WHERE、GROUP BY、连接将结果导入到数据处理ORDER BY等工具中导API数据入API基本概念1应用程序编程接口，允许不同的应用程序之间进行交互RESTful API2一种常用的API设计风格，基于HTTP协议，使用标准的HTTP方法进行数据交互请使用Python求API数据3使用requests库，可以方便地发送HTTP请求，获取API返回的JSON数据页网数据抓取础HTML基掌握HTML的基本结构和常用标签，了解网页的组织方式使用Beautiful Soup一个Python库，用于解析HTML和XML文档，方便提取网页中的数据页伦问题网抓取理尊重网站的robots.txt协议，避免过度抓取，保护网站的正常运行导术大数据入技导Spark数据入一个快速的通用集群计算系统，可以从2Hadoop HDFS、Amazon S3等数据源导入数据态统Hadoop生系1一个分布式计算框架，用于存储和处理大规模数据处分布式数据理将数据处理任务分配到多个节点上并行执3行，提高数据处理效率导项数据入注意事隐护1数据安全2私保保护数据免受未经授权的访问、尊重用户的隐私权，遵守相关使用、泄露、破坏或丢失的法律法规，如GDPR、CCPA等规3法律合性遵守与数据相关的法律法规，如数据保护法、消费者权益保护法等导错误处入理见导错误常入1文件格式错误、编码错误、数据类型错误、缺失值错误等错误诊断方法2查看错误日志、调试代码、检查数据源等解决策略3修改数据源、调整导入参数、编写错误处理代码等实时导数据流入处流式理概念1对实时数据流进行持续的处理，而不是等待数据全部到达后再进行处理简Apache Kafka介2一个高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，常用于实时数据流的收集和传输实时处数据理案例3金融交易监控、网络安全分析、物联网数据分析等导优数据入效率化处导压缩术并行理增量入技将数据导入任务分配到只导入新增或修改的数对数据进行压缩，减少多个线程或进程上并行据，避免重复导入全部数据传输量，提高导入执行，提高导入速度数据速度处础数据理基数据处理是数据分析的核心环节，其质量直接影响分析结果的准确性和可靠性本节将深入探讨数据处理的基础知识，包括数据清理、数据转换、特征工程等，为你构建坚实的数据处理能力数据清理概述为么标1什需要数据清理2数据清理的目原始数据通常包含错误、缺失、提高数据质量，使其满足分析重复等问题，影响分析结果的需求，为后续的数据分析奠定准确性基础骤3数据清理的步包括识别错误数据、处理缺失值、去除重复数据、数据标准化等处值理缺失识别值值删还缺失填充缺失的方法除是保留？使用isnull或isna函数，可以识别可以使用均值、中位数、众数、常数等填如果缺失值较少，可以删除包含缺失值的DataFrame中的缺失值充缺失值，也可以使用插值方法填充缺失记录；如果缺失值较多，则应考虑填充缺值失值或使用其他方法处理处复理重数据识别复记录重使用duplicated函数，可以识别DataFrame中的重复记录删复除重数据使用drop_duplicates函数，可以删除DataFrame中的重复记录保留策略可以选择保留第一条重复记录或最后一条重复记录，也可以删除所有重复记录标数据准化见标常准化方法2包括最小-最大缩放、Z-score标准化等为么标什需要准化1不同特征的量纲不同，会影响机器学习算法的性能，需要进行标准化处理标响准化的影可以提高机器学习算法的性能，加快收敛3速度转换数据类转换数据型1将数据转换为适合分析的类型，如将字符串转换为数字单转换位2将数据转换为统一的单位，如将米转换为厘米编码转换3将数据转换为统一的编码，如将UTF-8转换为GBK值处异常理识别值异常1通过统计方法或图形化方法识别异常值统计方法2使用箱线图、Z-score等方法识别异常值图形化方法3使用散点图、直方图等方法识别异常值数据合并连项垂直合并（追加）水平合并（接）合并注意事将两个或多个DataFrame按行合并，要求将两个或多个DataFrame按列合并，要求注意处理重复列名、缺失值等问题列名相同至少有一个共同的列数据分割按条件分割1根据某个或多个条件，将DataFrame分割成多个子集随机分割2将DataFrame随机分割成多个子集，常用于训练集和测试集的划分时间序列分割3将时间序列数据按时间顺序分割成多个子集，常用于时间序列预测数据重塑宽长格式vs格式宽格式每个变量占据一列，长格式每个变量占据一行视数据透将数据从长格式转换为宽格式，常用于数据汇总和分析数据融合将多个数据源的数据合并成一个数据集，常用于数据集成特征工程特征提取2从原始数据中提取新的特征，如文本特征、图像特征等选择特征1选择对模型有用的特征，去除冗余特征和无关特征创特征建根据业务需求，创建新的特征，如组合特3征、派生特征等处文本数据理词词1分2停用去除将文本分割成一个个独立的词去除文本中常见的无意义词语，常用于中文文本处理语，如“的”、“是”等词频统计3统计文本中每个词语出现的频率，常用于文本挖掘时间处日期数据理转换日期格式1将日期时间数据转换为统一的格式，如YYYY-MM-DD时间序列操作2进行时间序列分析，如计算时间差、提取时间特征等时处区理3处理不同时区的时间数据，确保数据的一致性类处分数据理编码方法1将分类数据转换为数值数据，以便机器学习算法处理编码One-hot2将每个分类值转换为一个二进制向量，常用于处理类别较多的分类数据标签编码3将每个分类值转换为一个整数，常用于处理类别较少的分类数据值处数数据理运四舍五入截断数学算将数值数据四舍五入到将数值数据截断到指定进行各种数学运算，如指定的精度的精度加减乘除、指数、对数等字符串操作字符串拆分1将字符串拆分成多个子字符串，常用于提取字符串中的信息连字符串接2将多个字符串连接成一个字符串，常用于拼接字符串则达正表式3使用正则表达式进行字符串匹配和替换，功能强大，灵活方便数据聚合组分聚合将数据按某个或多个列进行分组，然后对每个组进行聚合操作，如求和、求平均值等滚动聚合对时间序列数据进行滚动聚合，如计算滚动平均值、滚动标准差等义自定聚合函数根据业务需求，自定义聚合函数，实现更灵活的聚合操作样数据采层样分采2按类别或层级抽取样本，保证每个类别或层级的样本比例与原始数据一致样随机采1从数据集中随机抽取一部分样本，常用于减少数据量，提高计算效率统样系采按固定的间隔抽取样本，常用于时间序列3数据采样数据平衡过样样1采2欠采增加少数类样本的数量，如减少多数类样本的数量SMOTE技术术3SMOTE技合成少数类样本，解决类别不平衡问题缩数据放缩最小-最大放1将数据缩放到0到1之间标Z-score准化2将数据缩放到均值为0，标准差为1对变换数3对数据进行对数变换，减少数据的偏度离数据散化宽离等散化1将数据分成宽度相等的几个区间频离等散化2将数据分成包含相同数量样本的几个区间类离聚散化3使用聚类算法将数据分成几个簇数据平滑动移平均指数平滑核平滑计算时间序列数据的移动平均值，消除噪声对时间序列数据进行指数平滑，预测未来值使用核函数对数据进行平滑处理，消除噪声补齐数据时间值序列插1使用插值方法填充时间序列数据中的缺失值，如线性插值、样条插值等补多重插2生成多个完整的数据集，然后对每个数据集进行分析，最后合并分析结果补KNN插3使用K近邻算法填充缺失值，根据K个最近邻的属性值来估计缺失值数据匿名化数据脱敏将敏感数据替换为非敏感数据，如将姓名替换为***k-匿名性确保每个记录至少与k-1个其他记录无法区分隐差分私在数据中添加噪声，保护个人隐私级处术高数据理技随着数据处理需求的日益复杂，涌现出许多高级数据处理技术，如机器学习、深度学习、大规模数据处理等本节将介绍这些高级技术在数据处理中的应用，为你打开更广阔的数据处理视野习处应机器学在数据理中的用动检测值预测1自异常2缺失使用机器学习算法自动识别异使用机器学习算法预测缺失值，常值，如使用Isolation Forest、如使用K近邻、决策树等算法One-Class SVM等算法动选择3自特征使用机器学习算法自动选择对模型有用的特征，如使用SelectKBest、RFE等算法习预处深度学数据理图强像数据增1通过旋转、翻转、缩放等方式增加图像数据，提高模型的泛化能力文本数据嵌入2将文本数据转换为向量表示，如Word2Vec、GloVe等序列数据填充3对序列数据进行填充，使其长度一致，方便模型处理规处大模数据理计分布式算框架1使用分布式计算框架处理大规模数据，如Hadoop、Spark等MapReduce原理2了解MapReduce的原理，掌握其在数据处理中的应用处Spark数据理3使用Spark进行数据处理，提高数据处理效率处动数据理自化处线数据理流水Apache Luigi框架Airflow将数据处理的各个步骤一个Python库，用于构组织成一个流水线，自一个开源的任务调度平建复杂的数据处理流水动化数据处理流程台，用于管理和调度数线据处理流水线质数据量控制质数据量度量1使用各种指标度量数据质量，如完整性、准确性、一致性等数据profiling2分析数据的特征，如数据类型、缺失值、重复值等续监持数据控3持续监控数据质量，及时发现和解决数据质量问题数据版本控制为么什需要版本控制方便追踪数据的修改历史，方便回滚到之前的版本，方便多人协作应Git在数据版本控制中的用使用Git管理数据文件，如CSV、Excel等DVC DataVersion Control一个专门用于数据版本控制的工具，可以管理大型数据文件和机器学习模型处计数据理中的并行算进处多程理2使用多进程并行处理数据，避免GIL锁带来的性能瓶颈线处多程理1使用多线程并行处理数据，提高数据处理效率GPU加速使用GPU加速数据处理，如使用CUDA、3OpenCL等处数据理的云端解决方案处务1AWS数据理服2Azure数据工厂提供各种数据处理服务，如一个云端数据集成服务，用于Amazon S

3、Amazon EMR、构建数据处理流水线Amazon Redshift等3Google CloudDataflow一个云端数据处理服务，用于构建实时和批处理数据流水线处伦虑数据理的理考见数据偏1注意数据中可能存在的偏见，避免算法歧视隐护私保2尊重用户的隐私权，遵守相关的法律法规公平性和透明度3确保数据处理的公平性和透明度，避免损害用户的利益实时处数据理处处流理vs批理1流处理实时处理数据，批处理批量处理数据简Apache Flink介2一个开源的流处理框架，用于构建实时数据处理应用实时处数据理案例3金融交易监控、网络安全分析、物联网数据分析等总结实与最佳践回顾本课程的主要内容，总结数据处理的最佳实践，帮助你更好地应用数据处理技术解决实际问题掌握数据处理流程、常用工具、高级技术和伦理考虑，为你的数据分析之路保驾护航处顾数据理流程回导入从各种数据源导入数据清理清洗数据，去除错误、缺失、重复等问题转换转换数据，使其适合分析分析分析数据，挖掘有价值的信息导出将分析结果导出到各种格式处实数据理最佳践复错误处优文档化可重性理性能化编写清晰的文档，记录数据处确保数据处理流程具有可重复编写健壮的错误处理代码，及优化数据处理代码，提高数据理的各个步骤和方法性，方便他人使用和验证时发现和解决数据处理中的问处理效率题趋势未来处应AutoML在数据理中的用1使用AutoML自动完成数据处理的各个步骤，提高数据处理效率联习邦学2在不共享原始数据的情况下，进行数据处理和模型训练，保护用户隐私边缘计处算数据理3在边缘设备上进行数据处理，减少数据传输量，提高数据处理效率结语资与源推荐恭喜你完成了本课程的学习！希望你能够将所学知识应用到实际工作中，解决各种数据处理问题为了帮助你进一步学习，我们推荐以下资源Pandas官方文档、Scikit-learn官方文档、DataCamp在线课程等祝你在数据分析的道路上越走越远！。