《數(shù)據(jù)獲取與處》課件

《數(shù)據(jù)獲取與處理》ppt課件目錄CONTENTS數(shù)據(jù)獲取數(shù)據(jù)處理數(shù)據(jù)可視化數(shù)據(jù)應(yīng)用數(shù)據(jù)安全與隱私保護01數(shù)據(jù)獲取政府機構(gòu)、公共數(shù)據(jù)庫、行業(yè)協(xié)會等提供的公開數(shù)據(jù)。公開數(shù)據(jù)源市場調(diào)研公司、數(shù)據(jù)提供商等提供的商業(yè)數(shù)據(jù)。商業(yè)數(shù)據(jù)源通過爬蟲等技術(shù)從互聯(lián)網(wǎng)上抓取的數(shù)據(jù)。網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)源通過社交媒體平臺獲取的用戶生成內(nèi)容。社交媒體數(shù)據(jù)源數(shù)據(jù)來源手動采集利用編程和自動化工具從數(shù)據(jù)源中自動提取數(shù)據(jù)。自動化采集API采集網(wǎng)絡(luò)爬蟲采集01020403利用爬蟲技術(shù)從網(wǎng)頁上抓取數(shù)據(jù)。通過人工方式從數(shù)據(jù)源中提取數(shù)據(jù)。通過調(diào)用數(shù)據(jù)提供方的API接口獲取數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)采集方法使用傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫（如MySQL、Oracle等）存儲結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。關(guān)系型數(shù)據(jù)庫非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫云存儲數(shù)據(jù)倉庫使用NoSQL數(shù)據(jù)庫（如MongoDB、Cassandra等）存儲非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。將數(shù)據(jù)存儲在云服務(wù)提供商的存儲設(shè)施中（如AWSS3、阿里云OSS等）。將大量數(shù)據(jù)進行整合，形成一個中心化的數(shù)據(jù)存儲設(shè)施，便于分析和查詢。數(shù)據(jù)存儲02數(shù)據(jù)處理詳細描述如何處理數(shù)據(jù)中的缺失值，如使用均值填充、中位數(shù)填充或插值等方法。缺失值處理介紹如何檢測并處理異常值，如基于統(tǒng)計方法、基于距離的算法等。異常值檢測說明如何對數(shù)據(jù)進行標準化處理，以消除量綱和單位的影響。數(shù)據(jù)標準化描述如何去除數(shù)據(jù)中的重復(fù)記錄，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量。數(shù)據(jù)去重數(shù)據(jù)清洗介紹如何將數(shù)據(jù)從一種類型轉(zhuǎn)換為另一種類型，如將分類變量轉(zhuǎn)換為虛擬變量。數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換說明如何將連續(xù)變量離散化，以便于分類或決策樹算法的使用。數(shù)據(jù)離散化介紹如何通過特征選擇、特征構(gòu)造等方法對數(shù)據(jù)進行轉(zhuǎn)換，以提高模型的性能。特征工程描述如何使用主成分分析、線性判別分析等方法降低數(shù)據(jù)的維度。數(shù)據(jù)降維數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換簡單聚合介紹如何使用求和、平均、最大值、最小值等聚合函數(shù)對數(shù)據(jù)進行聚合。分組聚合說明如何根據(jù)特定屬性對數(shù)據(jù)進行分組聚合，如使用分組平均、分組求和等。時間序列聚合介紹如何對時間序列數(shù)據(jù)進行聚合，如移動平均、累計和等。多維聚合描述如何使用多維分析方法對數(shù)據(jù)進行聚合，如使用OLAP、多維數(shù)據(jù)模型等。數(shù)據(jù)聚合03數(shù)據(jù)可視化圖表類型折線圖散點圖用于展示數(shù)據(jù)隨時間變化的趨勢。用于展示兩個變量之間的關(guān)系。柱狀圖餅圖熱力圖用于比較不同類別之間的數(shù)據(jù)。用于表示各部分在整體中所占的比例。通過顏色的深淺表示數(shù)據(jù)的大小?？梢暬ぞ逿ableau可視化分析工具，易于操作和定制。PowerBI功能強大的商業(yè)智能工具，支持多種圖表類型和數(shù)據(jù)源。Excel適用于簡單的數(shù)據(jù)分析和可視化。D3.js適用于制作交互式數(shù)據(jù)可視化，需要一定的編程基礎(chǔ)。Python的可視化庫如Matplotlib、Seaborn等，適用于數(shù)據(jù)科學(xué)和機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域?？山换バ匀绻m用，提供交互功能，使用戶能夠深入探索數(shù)據(jù)。引導(dǎo)視線通過箭頭、線條等元素引導(dǎo)觀眾的視線，強調(diào)關(guān)鍵點。層次感分明合理安排圖表元素的層級關(guān)系，突出重點。簡潔明了避免過多的圖表元素和顏色，突出核心信息。對比度適中確保圖表中的數(shù)據(jù)點易于區(qū)分?？梢暬O(shè)計原則04數(shù)據(jù)應(yīng)用數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)分析的定義數(shù)據(jù)分析是指運用適當?shù)慕y(tǒng)計方法對大量數(shù)據(jù)進行處理、解釋和推斷，以揭示其內(nèi)在規(guī)律和聯(lián)系的過程。數(shù)據(jù)分析的步驟包括數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)探索、數(shù)據(jù)建模和結(jié)果解讀等。數(shù)據(jù)分析的常用工具Excel、Python、R等。數(shù)據(jù)分析的應(yīng)用領(lǐng)域商業(yè)決策、市場研究、科學(xué)研究等。數(shù)據(jù)挖掘是指從大量數(shù)據(jù)中通過算法搜索隱藏于其中信息的過程。數(shù)據(jù)挖掘的定義金融欺詐檢測、客戶細分、推薦系統(tǒng)等。數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用領(lǐng)域分類、聚類、關(guān)聯(lián)規(guī)則等。數(shù)據(jù)挖掘的常用算法數(shù)據(jù)質(zhì)量、算法選擇、隱私保護等。數(shù)據(jù)挖掘的挑戰(zhàn)01030204數(shù)據(jù)挖掘數(shù)據(jù)預(yù)測的常用方法時間序列分析、回歸分析、機器學(xué)習(xí)等。數(shù)據(jù)預(yù)測的挑戰(zhàn)模型選擇與驗證、數(shù)據(jù)時效性、不確定性等。數(shù)據(jù)預(yù)測的應(yīng)用領(lǐng)域股票市場預(yù)測、氣候變化預(yù)測、銷售預(yù)測等。數(shù)據(jù)預(yù)測的定義數(shù)據(jù)預(yù)測是指基于歷史數(shù)據(jù)和其他相關(guān)信息，通過建立數(shù)學(xué)模型來預(yù)測未來的趨勢或結(jié)果。數(shù)據(jù)預(yù)測05數(shù)據(jù)安全與隱私保護非對稱加密使用不同的密鑰進行加密和解密，常見的算法有RSA、ECC等。哈希加密將數(shù)據(jù)通過哈希函數(shù)轉(zhuǎn)換成固定長度的哈希值，常見的算法有SHA-256、MD5等。對稱加密使用相同的密鑰進行加密和解密，常見的算法有AES、DES等。數(shù)據(jù)加密03強制訪問控制（MAC）系統(tǒng)強制執(zhí)行訪問控制策略，用戶無法自主選擇。01基于角色的訪問控制（RBAC）根據(jù)用戶角色來限制訪問權(quán)限，角色具有不同的權(quán)限級別。02基于屬性的訪問控制（ABAC）根據(jù)用戶屬性（如身份、職位等）來限制訪問權(quán)限。訪問控制匿名化通過隱藏或修改數(shù)據(jù)中的敏感信息，