《基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)處理》課件

基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)處理課程目標(biāo)掌握數(shù)據(jù)處理的基礎(chǔ)知識(shí)和技能學(xué)習(xí)常用數(shù)據(jù)處理方法和工具提升數(shù)據(jù)處理的效率和質(zhì)量數(shù)據(jù)類型概述數(shù)值型例如：整數(shù)、浮點(diǎn)數(shù)分類型例如：性別、顏色文本型例如：姓名、地址時(shí)間型例如：日期、時(shí)間數(shù)據(jù)清洗的重要性提高數(shù)據(jù)質(zhì)量確保數(shù)據(jù)準(zhǔn)確、完整、一致提升分析結(jié)果避免錯(cuò)誤的結(jié)論和決策提高效率減少數(shù)據(jù)處理的時(shí)間和成本缺失值處理方法1刪除記錄直接刪除含有缺失值的記錄2插值法使用平均值、中位數(shù)等方法填充缺失值3模型預(yù)測(cè)利用機(jī)器學(xué)習(xí)模型預(yù)測(cè)缺失值異常值檢測(cè)與修正箱線圖識(shí)別超出正常范圍的異常值Z-score計(jì)算數(shù)據(jù)點(diǎn)與平均值的距離修正方法刪除、替換或調(diào)整異常值數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化技術(shù)1數(shù)據(jù)范圍一致使數(shù)據(jù)處于同一范圍2提升模型效率避免某些特征過度影響結(jié)果3標(biāo)準(zhǔn)化方法例如：Z-score、Min-Max分類數(shù)據(jù)編碼方法1獨(dú)熱編碼將每個(gè)類別轉(zhuǎn)換為一個(gè)二進(jìn)制向量2標(biāo)簽編碼將每個(gè)類別映射到一個(gè)整數(shù)3啞變量編碼創(chuàng)建多個(gè)二進(jìn)制變量表示每個(gè)類別時(shí)間序列數(shù)據(jù)處理1趨勢(shì)識(shí)別數(shù)據(jù)的長期變化趨勢(shì)2季節(jié)性分析數(shù)據(jù)隨時(shí)間周期的變化3隨機(jī)性識(shí)別數(shù)據(jù)中的隨機(jī)波動(dòng)地理空間數(shù)據(jù)處理1數(shù)據(jù)采集2數(shù)據(jù)清洗3空間分析4數(shù)據(jù)可視化文本數(shù)據(jù)規(guī)范化去除標(biāo)點(diǎn)符號(hào)例如：句號(hào)、逗號(hào)、問號(hào)統(tǒng)一大小寫將所有文本轉(zhuǎn)換為大寫或小寫分詞將文本分割成詞語去除停用詞例如：的、地、得數(shù)據(jù)采集與采樣數(shù)據(jù)源例如：數(shù)據(jù)庫、API、文件采集方法例如：爬蟲、數(shù)據(jù)庫查詢、文件讀取采樣方法例如：隨機(jī)采樣、分層采樣數(shù)據(jù)預(yù)處理工具介紹Pandas用于數(shù)據(jù)分析和處理的Python庫R統(tǒng)計(jì)分析和數(shù)據(jù)可視化的語言和環(huán)境SQL用于管理和查詢關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的語言數(shù)據(jù)清洗的實(shí)例演示去除重復(fù)數(shù)據(jù)使用Pandas的drop_duplicates()函數(shù)處理缺失值使用Pandas的fillna()函數(shù)統(tǒng)一數(shù)據(jù)格式使用Pandas的astype()函數(shù)缺失值處理的案例分析場景預(yù)測(cè)用戶購買意愿問題用戶年齡存在缺失值解決方案使用年齡中位數(shù)填充缺失值異常值處理的最佳實(shí)踐1識(shí)別異常值使用箱線圖或Z-score2分析異常原因可能是數(shù)據(jù)錯(cuò)誤或真實(shí)異常3選擇處理方法刪除、替換或調(diào)整異常值數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化的應(yīng)用場景1機(jī)器學(xué)習(xí)模型例如：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)2數(shù)據(jù)可視化使數(shù)據(jù)更易于理解和比較3數(shù)據(jù)分析避免某些特征過度影響結(jié)果分類數(shù)據(jù)編碼的技巧選擇合適的編碼方法根據(jù)數(shù)據(jù)特征和模型需求避免信息丟失確保編碼過程不丟失重要信息提高模型性能選擇最適合模型的編碼方法時(shí)間序列數(shù)據(jù)可視化1折線圖展示數(shù)據(jù)隨時(shí)間變化的趨勢(shì)2柱狀圖展示數(shù)據(jù)在不同時(shí)間段的分布3熱力圖展示數(shù)據(jù)在不同時(shí)間和地點(diǎn)的分布地理空間數(shù)據(jù)分析方法1空間插值2緩沖區(qū)分析3疊加分析4空間聚類文本數(shù)據(jù)處理的挑戰(zhàn)數(shù)據(jù)量大文本數(shù)據(jù)通常具有很大的規(guī)模噪聲數(shù)據(jù)文本數(shù)據(jù)可能包含錯(cuò)誤、拼寫錯(cuò)誤等語義復(fù)雜文本數(shù)據(jù)包含豐富的語義信息數(shù)據(jù)采集的技術(shù)選型爬蟲技術(shù)用于從網(wǎng)站獲取數(shù)據(jù)API接口用于從其他系統(tǒng)獲取數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)庫查詢用于從數(shù)據(jù)庫獲取數(shù)據(jù)文件讀取用于從文件獲取數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)采樣的方法論隨機(jī)采樣每個(gè)樣本被選中的概率相等分層采樣將總體分成不同的層，然后從每層中隨機(jī)抽取樣本聚類采樣將總體分成不同的聚類，然后從每個(gè)聚類中隨機(jī)抽取樣本數(shù)據(jù)預(yù)處理工具的對(duì)比Pandas高效的數(shù)據(jù)分析和處理R強(qiáng)大的統(tǒng)計(jì)分析和可視化能力SQL管理和查詢關(guān)系型數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)清洗的關(guān)鍵因素1數(shù)據(jù)質(zhì)量確保數(shù)據(jù)準(zhǔn)確、完整、一致2數(shù)據(jù)規(guī)模處理大量數(shù)據(jù)需要高效的工具3數(shù)據(jù)類型不同的數(shù)據(jù)類型需要不同的清洗方法缺失值處理的注意事項(xiàng)1分析缺失原因了解缺失值產(chǎn)生的原因2選擇合適方法根據(jù)數(shù)據(jù)特點(diǎn)和目標(biāo)選擇處理方法3評(píng)估處理效果評(píng)估處理方法對(duì)數(shù)據(jù)的影響異常值檢測(cè)的局限性1數(shù)據(jù)分布異常值檢測(cè)方法依賴于數(shù)據(jù)分布2樣本數(shù)量樣本數(shù)量不足可能導(dǎo)致誤判3主觀判斷異常值的判定存在主觀因素?cái)?shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化的局限性數(shù)據(jù)分布標(biāo)準(zhǔn)化方法適用于特定數(shù)據(jù)分布信息丟失標(biāo)準(zhǔn)化過程可能丟失部分信息模型影響標(biāo)準(zhǔn)化可能影響模型性能分類數(shù)據(jù)編碼的局限性1維度膨脹獨(dú)熱編碼會(huì)導(dǎo)致維度增加2信息丟失標(biāo)簽編碼可能丟失類別信息3模型影響不同的編碼方法可能影響模型性能時(shí)空數(shù)據(jù)處理的最新進(jìn)展1深度學(xué)習(xí)模型2時(shí)空數(shù)據(jù)庫3云計(jì)算平臺(tái)4大數(shù)據(jù)處理技術(shù)文本數(shù)據(jù)處理的前景展望自然語言處理提