《數據的選取與操作》課件

《數據的選取與操作》ppt課件數據選取數據操作數據可視化數據應用數據安全目錄CONTENTS01數據選取相關性原則完整性原則準確性原則時效性原則選取原則01020304選取的數據應與主題或研究問題高度相關，避免無關數據的干擾。確保數據的覆蓋面廣，能夠全面反映研究對象的特點和趨勢。數據來源必須可靠，數據記錄和處理應準確無誤。選取的數據應具有時效性，能夠反映最新的情況或趨勢。選取方法從總體中隨機選取一部分數據進行研究，適用于大樣本情況。按照一定的間隔或順序從總體中選取數據，適用于有序或具有周期性特點的數據。按照某些特征將總體分成不同的層，然后從各層中隨機抽取數據。根據研究目的和要求，有針對性地選取特定的數據。隨機抽樣系統(tǒng)抽樣分層抽樣目標抽樣在選取數據前，首先要明確研究的目標和問題，確定所需的數據類型和范圍。明確研究目的和問題查找和收集相關的數據來源，包括調查、統(tǒng)計、文獻等。收集數據來源根據選取原則和方法，對收集到的數據進行篩選，去除不相關、不準確、不完整或過時的數據。篩選數據對篩選后的數據進行整理，包括分類、編碼、格式轉換等，以便進行后續(xù)分析。整理數據選取步驟02數據操作去除重復或冗余的數據，確保數據集的準確性。數據去重異常值處理缺失值處理數據格式化識別并處理異常值，如超過合理范圍或不符合邏輯的數據。根據實際情況，選擇合適的策略處理缺失數據，如填充缺失值或刪除含有缺失值的記錄。將數據轉換為統(tǒng)一格式，便于后續(xù)處理和分析。數據清洗將數據從一種類型轉換為另一種類型，如將文本轉換為數字或日期。數據類型轉換將數據縮放到特定范圍，如將數據縮放至0-1之間。數據標準化對數據進行匯總或聚合，如求和、平均值、中位數等。數據聚合調整數據的結構或形狀，如進行數據的重塑、透視或轉置。數據重塑數據轉換將多個數據集合并為一個數據集，可能需要處理重復或沖突的數據。數據合并根據特定規(guī)則將不同數據集中的相關數據進行關聯(lián)。數據關聯(lián)根據特定條件篩選出需要的數據，排除不相關的數據。數據篩選根據一定順序對數據進行排序，便于查看和分析。數據排序數據整合03數據可視化柱狀圖用于展示數據隨時間或其他變量的變化趨勢。折線圖餅圖散點圖01020403用于展示兩個變量之間的關系和分布。用于比較不同類別之間的數據，便于展示數據之間的差異。用于展示各部分在整體中所占的比例。圖表類型Excel適用于簡單的數據分析和可視化，內置多種圖表類型。PowerBI功能強大的商業(yè)智能工具，支持數據可視化、分析和可視化分享。Tableau可視化分析工具，易于操作，支持多種數據源連接和可視化。D3.js基于JavaScript的可視化庫，適用于制作交互式數據可視化?？梢暬ぞ逜BCD可視化技巧明確目的在開始可視化之前，明確數據可視化的目的和受眾，以便選擇合適的圖表類型和設計風格。色彩搭配合理使用色彩搭配，突出重點和層次感，提高視覺效果。簡潔明了避免過多的圖表元素和復雜的設計，保持簡潔明了，突出核心信息。交互設計如果條件允許，可以嘗試使用交互式圖表，提高用戶參與度和信息獲取效率。04數據應用通過數據收集、整理、篩選和可視化，深入挖掘數據背后的規(guī)律和趨勢，為決策提供依據。數據分析數據分析工具數據分析方法使用Excel、Python、R等工具進行數據分析，提高數據處理效率和準確性。掌握描述性統(tǒng)計、推斷性統(tǒng)計和數據可視化等方法，以全面、客觀地呈現數據信息。030201數據分析基于歷史數據和算法模型，預測未來的趨勢和結果，為決策提供前瞻性支持。數據預測利用回歸分析、時間序列分析、機器學習等模型進行數據預測，提高預測準確性和可靠性。預測模型對預測結果進行誤差分析、置信區(qū)間估計和模型優(yōu)化，確保預測結果的實用性和可靠性。預測結果評估數據預測將數據分析結果轉化為具體行動方案，為組織戰(zhàn)略和業(yè)務運營提供支持。數據決策利用決策支持系統(tǒng)（DSS）進行多方案比較、風險評估和效果預測，提高決策的科學性和準確性。決策支持系統(tǒng)對決策實施過程進行跟蹤和監(jiān)控，及時調整方案以適應變化，確保決策目標的實現。決策實施與跟蹤數據決策05數據安全

數據加密對稱加密加密和解密使用同一密鑰，常見的算法有AES、DES等。非對稱加密加密和解密使用不同的密鑰，常見的算法有RSA、DSA等。哈希加密通過哈希函數將數據轉換為固定長度的字符串，常見的算法有SHA-256、MD5等。增量備份只備份自上次備份以來發(fā)生變化的文件，恢復時間長但占用空間小。全量備份備份整個數據集，恢復時間短但占用空間大。差異備份備份自上次全量備份以來發(fā)生變化的文件，恢復時間介于全量備份和增量備份之間。數據備份通過