技术基础篇数据处理(第三讲)
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第三讲数据预处理
例如：许多元组在某些属性上没有记录值， 比如销售数据中的客户收入
导致缺失数据的原因
设备出错
和其他记录数据不一致，进而被删除了
由于误解导致数据没有录入 在录入的时候某些数据可能被认为是不重要的
缺失数据可能需要被推知
10
第10页，共69页。
如何处理缺失数据
忽略该元组: 通常类标志缺失时 (假设在分类任务中）
第三讲数据预处理
第1页，共69页。
数据预处理（Data Preprocessing）
为什么要预处理数据?
数据清理
数据集成与转换
数据简约(归约) 离散化与概念分层生成
用SSIS对数据进行ETL操作
2
第2页，共69页。
为什么进行数据预处理?
现实世界中的数据是“脏”的
不完整: 缺少属性值, 缺少某些属性, 或者仅包含聚集类数据
数据归约策略
数据立方体聚集（Data cube aggregation）
维数约简（Dimensionality reduction） 数值压缩（Numerosity reduction）
离散化和概念分层生成（Discretization and concept hierarchy generation）
首先将数据排序并将其分割到一些相等深度的“桶”
（bucket or bin）中
然后可根据桶均值，桶中间值，桶边界值等进行平滑
14
第14页，共69页。
Binning Method
Sorted data: 4,8,15,21,21,24,25,28,34 Partition into (equidepth) bins: Bin1: 4,8,15 Bin2:21,21,24
导致缺失数据的原因
设备出错
和其他记录数据不一致，进而被删除了
由于误解导致数据没有录入 在录入的时候某些数据可能被认为是不重要的
缺失数据可能需要被推知
10
第10页，共69页。
如何处理缺失数据
忽略该元组: 通常类标志缺失时 (假设在分类任务中）
第三讲数据预处理
第1页，共69页。
数据预处理（Data Preprocessing）
为什么要预处理数据?
数据清理
数据集成与转换
数据简约(归约) 离散化与概念分层生成
用SSIS对数据进行ETL操作
2
第2页，共69页。
为什么进行数据预处理?
现实世界中的数据是“脏”的
不完整: 缺少属性值, 缺少某些属性, 或者仅包含聚集类数据
数据归约策略
数据立方体聚集（Data cube aggregation）
维数约简（Dimensionality reduction） 数值压缩（Numerosity reduction）
离散化和概念分层生成（Discretization and concept hierarchy generation）
首先将数据排序并将其分割到一些相等深度的“桶”
（bucket or bin）中
然后可根据桶均值，桶中间值，桶边界值等进行平滑
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第14页，共69页。
Binning Method
Sorted data: 4,8,15,21,21,24,25,28,34 Partition into (equidepth) bins: Bin1: 4,8,15 Bin2:21,21,24
第三讲 亚线性算法例析
• 假设所有边的权重都是1或者2，最小生成 树的权重
=#N1+#N2 (#Ni: 最小生成树中权重至少为i的边的 数量)
=n-1+#N2 (最小生成树有n-1条边) =n-1+权重为1边构成的导出子图的联通分量数-1
最小生成树和连通分量的关系
• 一般的情况
– Gi: G中包含所有权重小于i的边的子图
������−1 ������=1
������������ − ������������
≤
������
⟺ 我们有几个减少计数器的步骤？
整个结构的权重(计数器的和)记作������′
整个数据流的权重(全部元素的数量)是������
每一个计数器降低的步骤减少������个计数，但是并未计入 输入元素的此次出现，即������ + 1 次未计入的元素出现.
⇒
最多有������−������′
������+1
– 运行时间和n无关
估计连通分量的方法：核心思想
• C:联通分量的个数
• 对于每个结点u, nu: u所在连通分量的结点数
•
对于每个连通分量：
������∈������
1 ������������
=
1
，
• 故:
������∈������
1 ������������
=
������
• 通过估计抽样顶点的nu来估计这个和
2/，因此0
<
1 ������������
−
1 ������������
<
1 ������������
=
������ 2
• 在这种情况下，对C的估计
=#N1+#N2 (#Ni: 最小生成树中权重至少为i的边的 数量)
=n-1+#N2 (最小生成树有n-1条边) =n-1+权重为1边构成的导出子图的联通分量数-1
最小生成树和连通分量的关系
• 一般的情况
– Gi: G中包含所有权重小于i的边的子图
������−1 ������=1
������������ − ������������
≤
������
⟺ 我们有几个减少计数器的步骤？
整个结构的权重(计数器的和)记作������′
整个数据流的权重(全部元素的数量)是������
每一个计数器降低的步骤减少������个计数，但是并未计入 输入元素的此次出现，即������ + 1 次未计入的元素出现.
⇒
最多有������−������′
������+1
– 运行时间和n无关
估计连通分量的方法：核心思想
• C:联通分量的个数
• 对于每个结点u, nu: u所在连通分量的结点数
•
对于每个连通分量：
������∈������
1 ������������
=
1
，
• 故:
������∈������
1 ������������
=
������
• 通过估计抽样顶点的nu来估计这个和
2/，因此0
<
1 ������������
−
1 ������������
<
1 ������������
=
������ 2
• 在这种情况下，对C的估计
最新第三讲-DPS应用(1、DPS基本操作)教学讲义ppt课件
每张工作表最大为255列×65535行。在此范围内， 工作表的大小可设定。点击工具栏里的设置工作表规 格按钮 ，DPS会根据当前工作表大小给出一个工 作表大小的缺省值，其缺省行数值约为当前工作表行 数加30。也可重新输入工作表行列数，以调整工作 表大小。
第一章 DPS基本操作
三、DPS基本操作
▪ (1) 鼠标操作法：先选中A1单元格，移动鼠标到右下角，当鼠标形 状变为黑实心“十”字形后(“添充柄”)，拖动鼠标到A2单元格，则 A1数据就复制到A2了。
▪ (2) 菜单操作法：选中A1单元格，选工具栏的“复制”钮，然后选中 A2单元格，再选工具栏中的“粘贴”钮。
▪ (3) 键盘命令操作法：直接选中A2单元格，键盘输入“=A1”命令， 则复制即告完成。
▪ 用上下左右光标键，Tab键或鼠标选中单元格，然后输入数据。 ▪ DPS中的数据分3类：数值型，字符型，日期型。DPS可自动判断数
据属于什么类型。 ▪ 日期型数据输入格式为“月/日/年”、“月-日-年”或“时：分：秒” 。数字型数据由数字与小数点构成。要注意的是，数据统计分 析要求是数值型的，数值型数据字体显示是蓝色的，而字符型 数据是黑色的。
如果选“另存为”，可将当前工作簿存为一个新的文件。
(4)文件打印：“文件”菜单 → “打印”，可打印当前工作表文
件。打印前，可选择“文件”菜单中的“页面设置”和“打印预 览”选项，进行打印前的页面设置操作和打印效果的预览。
第一章 DPS基本操作
三、DPS基本操作
3．数据的输入
(1) 手动输入数据
6．打印预览及打印
先将待打印的数据选中，然后点击工具栏里的打印预览 按钮。在预览界面的顶部有一行工具按钮，其中最左边 的是打印按钮。点打印按钮，会显示打印操作界面。
第一章 DPS基本操作
三、DPS基本操作
▪ (1) 鼠标操作法：先选中A1单元格，移动鼠标到右下角，当鼠标形 状变为黑实心“十”字形后(“添充柄”)，拖动鼠标到A2单元格，则 A1数据就复制到A2了。
▪ (2) 菜单操作法：选中A1单元格，选工具栏的“复制”钮，然后选中 A2单元格，再选工具栏中的“粘贴”钮。
▪ (3) 键盘命令操作法：直接选中A2单元格，键盘输入“=A1”命令， 则复制即告完成。
▪ 用上下左右光标键，Tab键或鼠标选中单元格，然后输入数据。 ▪ DPS中的数据分3类：数值型，字符型，日期型。DPS可自动判断数
据属于什么类型。 ▪ 日期型数据输入格式为“月/日/年”、“月-日-年”或“时：分：秒” 。数字型数据由数字与小数点构成。要注意的是，数据统计分 析要求是数值型的，数值型数据字体显示是蓝色的，而字符型 数据是黑色的。
如果选“另存为”，可将当前工作簿存为一个新的文件。
(4)文件打印：“文件”菜单 → “打印”，可打印当前工作表文
件。打印前，可选择“文件”菜单中的“页面设置”和“打印预 览”选项，进行打印前的页面设置操作和打印效果的预览。
第一章 DPS基本操作
三、DPS基本操作
3．数据的输入
(1) 手动输入数据
6．打印预览及打印
先将待打印的数据选中，然后点击工具栏里的打印预览 按钮。在预览界面的顶部有一行工具按钮，其中最左边 的是打印按钮。点打印按钮，会显示打印操作界面。
3误差和分析数据的处理第三讲
结果的准确度也将无法提高。
例2 测定某试样中SiO2质量分数得s=0.05%。若测定的精密度保持不变，
当P=0.95时，欲使置信区间的置信限
tP, f
s x
0.0，5%问至少应对
试样平行测定多少次？
解：由
x
tP, f
s x
x tP, f
s 可知： n
tP, f
ห้องสมุดไป่ตู้
s x
tP, f
当 f=5-1=4，P=0.95时，查t值表可知：t0.95,2=2.78
x tP, f
s 0.2005 2.78 0.0003 0.2005 0.0004
n
5
通过以上计算可知，当P一定时，置信区间的大小与tP,f、S、 n均有关，而且tP,f与S实际也都受n的影响，即n值越大，置信区间 越小。但只增加平行测定次数，而忽略测定数据的精密度，测定
分布，这就给少量测定数据的统计处理带来了困难。
此时若用S代替σ从而对μ作出估计必然会引起偏离，而且测定次 数越少，偏离就越大。如果采用另一新统计量tP,f取代u(仅与P有关)， 上述偏离即可得到修正。
t分布 t分布是英国统计学家兼化学家戈塞特在1908年提出的，因当时
他采用Student为笔名，故将该方法称为t分布法。t值的定义是：
x
tP,
f
s x
x tP, f
s n
所以，定量分析结果必须由平行测定次数n，平行
测定结果的平均值 x及测定结果的精密度S共同来表达。
二、可疑测定值的取舍
平行测定的数据中，有时会出现一二个与其结果相差较大的测 定值，称为可疑值或异常值。对于为数不多的测定数据，可疑值的 取舍往往对平均值和精密度造成相当显著的影响。
例2 测定某试样中SiO2质量分数得s=0.05%。若测定的精密度保持不变，
当P=0.95时，欲使置信区间的置信限
tP, f
s x
0.0，5%问至少应对
试样平行测定多少次？
解：由
x
tP, f
s x
x tP, f
s 可知： n
tP, f
ห้องสมุดไป่ตู้
s x
tP, f
当 f=5-1=4，P=0.95时，查t值表可知：t0.95,2=2.78
x tP, f
s 0.2005 2.78 0.0003 0.2005 0.0004
n
5
通过以上计算可知，当P一定时，置信区间的大小与tP,f、S、 n均有关，而且tP,f与S实际也都受n的影响，即n值越大，置信区间 越小。但只增加平行测定次数，而忽略测定数据的精密度，测定
分布，这就给少量测定数据的统计处理带来了困难。
此时若用S代替σ从而对μ作出估计必然会引起偏离，而且测定次 数越少，偏离就越大。如果采用另一新统计量tP,f取代u(仅与P有关)， 上述偏离即可得到修正。
t分布 t分布是英国统计学家兼化学家戈塞特在1908年提出的，因当时
他采用Student为笔名，故将该方法称为t分布法。t值的定义是：
x
tP,
f
s x
x tP, f
s n
所以，定量分析结果必须由平行测定次数n，平行
测定结果的平均值 x及测定结果的精密度S共同来表达。
二、可疑测定值的取舍
平行测定的数据中，有时会出现一二个与其结果相差较大的测 定值，称为可疑值或异常值。对于为数不多的测定数据，可疑值的 取舍往往对平均值和精密度造成相当显著的影响。
第三讲 数据处理与预测技术
• • • • 一 收集、整理历史资料，编制时间序列 二 绘制散点图，确定预测模型的 基本类型 三 建立数学模型，求出模型参数 四 利用预测模型进行预测
趋势外推
• 数学模型的种类
• • • • • • • • • • 线性函数 二次函数 多项式函数 幂函数 指数函数 双曲线 对数函数 修正指数曲线 龚柏兹曲线 皮尔曲线
数学模型
• • • • • • • 按照人口数和消费水准两个基本因素来推算市场需求量的公式： 按照人口数和消费水准两个基本因素来推算市场需求量的公式： s=j×g × j 表示人数（户数） g表示人均消费水平 表 s 示市场需求预测值 如果人口数处于静态，消费水准是动态，则公式为： 如果人口数处于静态，消费水准是动态，则公式为： s=j×[g×(1+x1)n] × × X1表示消费水准年成长率 ; n 表示期数 如果商品不是每人都需要的，应现调查需求者的比重（f）：
第三讲 数据采集及预测技术
本章要点
• • • • •
1.了解数据预处理方法 2.了解定性预测的基本方法。 3.把握马尔科夫链预测市场占有率的基本原理和步骤 4.掌握回归分析进行收入预测的方法及程序 5.掌握时间序列分解模型的基本步骤
1 数据采集案例分析
• 某数码摄像机生产厂家准备投资生产一种 新型的数码相机，为了了解现有数码相机 的生产者状况，该厂决定对本地区几个主 要的品牌进行一次调查。为此，调查人员 以问卷方式展开调查，借助于计算机对数 据进行了基本处理，并在数据统计基础上 进行了初步的市场内竞争者分析，本案例 介绍了改项目问卷设计、数据录入、数据 整理及数据分析的过程。
德尔菲法的一般工作程序如下：
• （1）确定调查目的，拟订调查提纲。首先必须确定目标， 拟订出要求专家回答问题的详细提纲，并同时向专家提供 有关背景材料，包括预测目的、期限、调查表填写方法及 其它希望要求等说明。 • （2）选择一批熟悉本问题的专家，一般至少为20人左右， 包括理论和实践等各方面专家。 • （3）以通信方式向各位选定专家发出调查表，征询意见。 • （4）对返回的意见进行归纳综合、定量统计分析后再寄 给有关专家，如此往复，经过三、四轮意见比较集中后进 行数据处理与综合得出结果。每一轮时间约7到10天，总 共约一个月左右即可得到大致结果，时间过短因专家很忙 难于反馈，时间过长则外界干扰因素增多，影响结果的客 观性。 •
趋势外推
• 数学模型的种类
• • • • • • • • • • 线性函数 二次函数 多项式函数 幂函数 指数函数 双曲线 对数函数 修正指数曲线 龚柏兹曲线 皮尔曲线
数学模型
• • • • • • • 按照人口数和消费水准两个基本因素来推算市场需求量的公式： 按照人口数和消费水准两个基本因素来推算市场需求量的公式： s=j×g × j 表示人数（户数） g表示人均消费水平 表 s 示市场需求预测值 如果人口数处于静态，消费水准是动态，则公式为： 如果人口数处于静态，消费水准是动态，则公式为： s=j×[g×(1+x1)n] × × X1表示消费水准年成长率 ; n 表示期数 如果商品不是每人都需要的，应现调查需求者的比重（f）：
第三讲 数据采集及预测技术
本章要点
• • • • •
1.了解数据预处理方法 2.了解定性预测的基本方法。 3.把握马尔科夫链预测市场占有率的基本原理和步骤 4.掌握回归分析进行收入预测的方法及程序 5.掌握时间序列分解模型的基本步骤
1 数据采集案例分析
• 某数码摄像机生产厂家准备投资生产一种 新型的数码相机，为了了解现有数码相机 的生产者状况，该厂决定对本地区几个主 要的品牌进行一次调查。为此，调查人员 以问卷方式展开调查，借助于计算机对数 据进行了基本处理，并在数据统计基础上 进行了初步的市场内竞争者分析，本案例 介绍了改项目问卷设计、数据录入、数据 整理及数据分析的过程。
德尔菲法的一般工作程序如下：
• （1）确定调查目的，拟订调查提纲。首先必须确定目标， 拟订出要求专家回答问题的详细提纲，并同时向专家提供 有关背景材料，包括预测目的、期限、调查表填写方法及 其它希望要求等说明。 • （2）选择一批熟悉本问题的专家，一般至少为20人左右， 包括理论和实践等各方面专家。 • （3）以通信方式向各位选定专家发出调查表，征询意见。 • （4）对返回的意见进行归纳综合、定量统计分析后再寄 给有关专家，如此往复，经过三、四轮意见比较集中后进 行数据处理与综合得出结果。每一轮时间约7到10天，总 共约一个月左右即可得到大致结果，时间过短因专家很忙 难于反馈，时间过长则外界干扰因素增多，影响结果的客 观性。 •
第三讲 DPS应用(1、DPS基本操作)
第一章 DPS基本操作
三、DPS基本操作
2．文件基本操作
(1)新建文件：“文件”菜单→“新建”，可创建一个新的DPS
数据文件。
(2)打开文件：“文件”菜单→“打开”，可打开一个已经存在的
数据文件。它可以是DPS的数据文件，也可是文本文件或 Excel数据文件。
(3)保存文件：“文件”菜单→“保存”，可保存当前数据文件。
一、DPS基本操作
（三）DPS基本操作
数据块 分析结果
公式块
第一章 DPS基本操作
三、DPS基本操作
11．DPS函数应用
数据计算有以下两种方式：一是输入等号，二是用鼠标点 击屏幕上部第一行工具栏的按钮fx。然后系统在工作表上 部显示公式输入计算表达式。
计算表达式中可包含 + - * / ^ 及 ( ) 6种运算符及系统提 供的各种数学、统计及金融计算函数，如三角函数、概率 函数等。
删除公式：删除公式而保留公式计算结果。右击→“快捷菜
单”中“删除公式”。 这对用公式复制方法生成数据后，只 保留数值特别有用。 全部删除：选定区域里的所有内容都删掉。 整行整列删除：选定要删除的行或列，工具栏里的行删除按 钮 或列删除按钮 。
第一章 DPS基本操作
三、DPS基本操作
5．当前工作表规格定义
三、DPS基本操作
10．数据统计分析及其建模基本步骤
（2）数学模型分析的基本步骤
▪ 例如，测定的某种肉鸡在良好生长过程的数据资料，按下图 方式编辑、定义数据块，块中的第1列数据为测定时间(周)， 为自变量，第2列数据是体重(kg)，为因变量。若对这两列数 据建立Logistic模型，只需令c1=K，c2=a，c3=b，并在编 辑器中写入如下公式，再拖动鼠标定义公式块。 x2=c1/(1+exp(c2+c3*x1))， 式中x1和x2表示数据块中第1、2列数据，c1，c2，c3表示 模型的待求参数。
第3讲：SPSS数据的预处理
3.3.3数据选取的应用举例
利用“职工数据.sav”，对全部样本中的70%的数据进行分 析（采用随机选取中的近似选取方法进行抽样） 操作： 第一步：【数据（data）】 【选择个案（select cases）】
选择随机个案样本 （random sample of cases）
未被选中
3.4 计数
3.4.3 计数的应用举例
利用“住房状况调查.sav”,分析被调查家庭中有多少比例 的家庭对目前的住房满意且近几年不准备购买住房。 从调查数据来看，对目前住房是否满意的调查结果存放在 “住房满意”变量中，取值为“1”表示满意；今后三年是否 准备买房的调查结果存放在“未来三年”变量中，取值为 “1”表示不准备购买住房。 操作步骤：【转换（transform）】 【计数（count）】
表示该家庭对目 前住房满意且不 计划买房
3.5 分类汇总
3.5.1 分类汇总的目的 分类汇总是按照某分类按照某分类进行分类汇总计算。SPSS实 现分类汇总涉及两个主要方面： 1.按照哪个变量进行分类。 2. 对哪个变量进行汇总，并指定对汇总变量计算哪些统计量。 注： 分类汇总中的分类变量可以是多个，此时的分类汇总称为多重 分类汇总。在多重分类汇总中，第一个指定的分类变量为主分类变 量，其他依次为第二、第三分类变量，它们决定了分类汇总的先后 次序。
变量计算（案例）
在文件“职工数据.sav”中，依据职称级别计算实发工资，计 算规则是：实发工资等于基本工资减去失业保险，之后，依据 职称1～4等级分别将以上计算结果上浮5%，3%，2%，1%。 操作：【转换（Transform）】 【计算变量（Compute）】
在【数字表达式 （Numeric Expression）】中 给出SPSS的算术 表达式（可以手工 输入，也可以通过 函数下拉菜单输入）
第三讲 DPS应用(4、数学模型模拟分析)
一、非线性回归模型
一元非线性回归模型
实例：
先输入数据：行为样本， 列为变量；定义数据块时 要注意一元非线性回归只 允许定义2 列数据：第一 列为自变量，第二列为因 变量。
以测定的某种肉鸡在良好 生长条件下生长过程数据， 建立Logistic 生长方程为 例。
定义数据块(图阴影区)。
一、非线性回归模型
如果拟合效果不好，可选用其它的曲线类型，或 更改参数的初始值后重新拟合，并从中选择一个 较优的模型。
一、非线性回归模型
非线性回归分析
（1）普通非线性模型 例：研究“岱字棉”自播种至齐苗(以80%出苗
为准)期的天数(Y)和日平均土温(X，℃)的关系，
经试验得到数据后欲建非线性经验模型(莫惠栋 984)。 根据有效积温模型，描述自播种至齐苗期 天数和日平均土温相互关系最直观的回归方程的 数学表达形式为：
分析结果可以作出如下解释：
二、数学模型模拟与优化 第1 阶段，灵敏度大于1，这时的边际产量大于平均效应产量，且平均产量
效应是增加的，当肥料投入量达到10 个单位时，平均效应产量达到最高点。
该点的x 值约为10。
第2 阶段，灵敏度小于1 但仍大于0，目标函数在该阶段的终点达到最大值，
而边际效应值下降到0。这时的投入x 约为14。
第3 阶段，灵敏度小于0，目标函数趋于下降，平均效应虽为正值，但边际 效应为负。
二、数学模型模拟与优化
模型优化
所谓数学模型优化，就是寻求在什么条件下，模型的 目标函数达到最大(或最小)，即求函数的极值问题。
生产实践中的所谓优化问题，只要经验模型的目标函 数有明显的表达式，一般可用微分法、变分法、最大 (最小)值原理等方法求解，叫做间接寻优。如果目标 函数表达式过于复杂甚至根本没有明显的表达式，则 用数值方法或“试验最优化”等直接方法求解，叫做 直接寻优。
最新3-第三讲(数据预处理)课件PPT
用箱平均值平滑： 箱1：9，9，9 箱2：22，22，22 箱3：29，29，29
用箱边界平滑（以左边界为例）： 箱1：4，4，15 箱2：21，21，24 箱3：25，25，34
聚类
通过聚类分析检测离群点，消除噪声
聚类将类似的值聚成簇。直观的，落在簇集合之外的值 被视为离群点，往往就是噪声点
3-第三讲(数据预处理)
主要内容
为什么要预处理数据？ 数据清理 数据集成和变换 数据归约
数据预处理的主要任务
数据清理
填写空缺的值，平滑噪声数据，识别、删除孤立点，解决不 一致性
数据集成
集成多个数据库、数据立方体或文件
数据变换
规范化和聚集
数据归约
通过一些技术（概念分层上卷等）得到数据集的压缩表示， 它小得多，但可以得到相同或相近的结果
数据归约
数据归约可以用来得到数据集的归约表示，它小得多，但可 以产生相同的（或几乎相同的）分析结果
数据归约策略
数据立方体聚集（根据不同维度对数据进行往上汇总） 维归约（检测删除基本不相关的冗余的属性、维） 数据压缩（使用编码机制压缩数据集，应用于多媒体技术） 数值归约（用替代的较小数据替换或估计数据集，如参数模
回归
y
Y1 Y1’
y=x+1
X1
x
回归去噪一般是将Y1调整到Y1’，不是删除数据集成和Biblioteka 据变换数据集成（三个方面）
数据集成：
将多个数据源中的数据整合到一个一致的存储中
模式集成：
整合不同数据源中的元数据（描述数据的数据） 实体识别问题：匹配整合来自不同数据源的现实世
界中相同的实体，比如：A.cust-id=B.customer_no
检测并解决数据值的冲突
用箱边界平滑（以左边界为例）： 箱1：4，4，15 箱2：21，21，24 箱3：25，25，34
聚类
通过聚类分析检测离群点，消除噪声
聚类将类似的值聚成簇。直观的，落在簇集合之外的值 被视为离群点，往往就是噪声点
3-第三讲(数据预处理)
主要内容
为什么要预处理数据？ 数据清理 数据集成和变换 数据归约
数据预处理的主要任务
数据清理
填写空缺的值，平滑噪声数据，识别、删除孤立点，解决不 一致性
数据集成
集成多个数据库、数据立方体或文件
数据变换
规范化和聚集
数据归约
通过一些技术（概念分层上卷等）得到数据集的压缩表示， 它小得多，但可以得到相同或相近的结果
数据归约
数据归约可以用来得到数据集的归约表示，它小得多，但可 以产生相同的（或几乎相同的）分析结果
数据归约策略
数据立方体聚集（根据不同维度对数据进行往上汇总） 维归约（检测删除基本不相关的冗余的属性、维） 数据压缩（使用编码机制压缩数据集，应用于多媒体技术） 数值归约（用替代的较小数据替换或估计数据集，如参数模
回归
y
Y1 Y1’
y=x+1
X1
x
回归去噪一般是将Y1调整到Y1’，不是删除数据集成和Biblioteka 据变换数据集成（三个方面）
数据集成：
将多个数据源中的数据整合到一个一致的存储中
模式集成：
整合不同数据源中的元数据（描述数据的数据） 实体识别问题：匹配整合来自不同数据源的现实世
界中相同的实体，比如：A.cust-id=B.customer_no
检测并解决数据值的冲突
计算机硬件技术基础-计算机的运算基础
求98+45。
[98]补 = 0 1100010 +[45]补 = 0 0101101 1 0001111 = [-113]补 Cin=0，Cout=1，OF= Cin⊕Cout=1，有溢出，结果错误。
溢出与进位
进位是指运算结果的最高位向更高位产生
的进位。
进位与溢出是两个不同性质的概念。 溢出是针对有符号数而言的，对于无符号
码制之间的关系
ASCII码一般在计算机的输入输出设备中使用，
二进制码和BCD码则在运算、处理过程中使用。
计算机在解决实际问题时，常常需要在几种机器
码之间进行转换。
（2）汉字编码
在计算机中，通常用两个字节表示一个汉字。为了与
西文字符的编码相区别，把表示一个汉字的两个字节 的最高一个二进制位设定为1，与ASCII码相区别。 这 种 汉 字 编 码 方 案 的 编 码 集 最 多 编 码 数 量 为 128*128个，称为汉字机内码。
[+4]反
[-4]反
= 0 0000100
= 1 1111011
n位反码表示数值的范围是：
-（2n-1-1）--- +（2n-1-1） 数0的反码有两种不同形式 [+0]反 =0 0000000 [-0]反 =1 1111111
反码还原为真值：[X]原 = [[X]反]反
（2）带符号数机器数的表示方法（续）
n-1-1）
n位原码表示数值的范围是：
n-1-1）---
数0的原码有两种不同形式
[+0]原=0 0000000
[-0]原 =1 0000000
原码表示简单,真值转换方便，减法不方便。
（2）带符号数机器数的表示方法（续）
office系列办公软件培训课件
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正文区右 边界
首行 缩进
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左缩进
纸张高度
左边距
段落格式化 段落缩进、对齐
方式、间距等
右边距
字符格式化 文字的字体、 字号及字形等
页脚
1.23
下边距
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字符格式化
(1) 字体、字号及字形
中文字体有宋体、仿宋、黑体、楷体、隶书等二十多种 字形包括常规、倾斜、加粗、加粗倾斜四种
1.4
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Word 2003的启动与退出（一）
启动Word 2003的方法：
1. 从开始菜单启动。
2. 使用文档启动Word 2003
双击一个Word文档的文件名即可启动 Word。
3．双击桌面上的Word 2003快捷方式
双击桌面上的Word 2003的快捷方式 图标，就可以启动Word 2003了。
创建表格（一）
1．利用“插入表格”按钮
1.41
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创建表格（二）
2．利用“插入表格”命令
选择“表格”菜单中的 “插入表格”命令，出 现“插入表格”对话框。
3．创建自由表格
1.42
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在表格中输入
1．在表格中插入图形
2．嵌套表格
1.2
© 2009
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本章内容
初识Word 2003
输入和编辑文档 文档的排版 表格 图形处理 样式和模板
1.3
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武汉大学计算机基础第三讲计算机系统组成精品PPT课件
打印机：种类有针式打印机（如EPSON LQ1600K）、喷 墨打印机、激光打印机（如HP6L），越来越趋于智能化。
6、常用硬件设备简介：
主板：通常是固定在机箱内的一块电路板，其上装有CPU 芯片、存储器芯片、控制芯片、ROM BIOS芯片、高速数据 缓冲芯片等，此外还有连接软驱、硬盘、键盘、鼠标器的 I/O接口插座以及供插入接口卡的I/O扩展槽等组件。
主机 外设
外存设备 输入设备 网络设备
三、微机及常用硬件简介
晶
42,000,000
体
管
3,500,000
数
目
2,300 32 年
4004
奔腾 P4
摩尔定律
100M
晶 体 10M 管 数
1M
2000年的 微处50理0 器
Pentium
25
100K
8486
10
8386
8286
10K
8088
1
8080
硬盘片 读写磁头
硬盘片是由涂有磁性材料的铝合金构成。
读写硬盘时，磁性圆盘高速旋转产生的托力使 磁头悬浮在盘面上而不接触盘面。
硬盘容量视具体类型而定
柱面
磁道
扇区
硬盘的磁道、 扇区、柱面
光盘
用于计算机系统的光盘有三种类型：只读型光盘（ CDROM ）、一次写入型光盘（WROM:Write Once Read Many Dick ）、可擦型光盘（Erasable Optical Dick）。光盘只能在 光盘驱动器上使用。
结构：
扇区 0道 N道
硬盘
1968年IBM公司提出了温砌斯特技术，其技 术以硬盘盘片和驱动器密封在一起为特色，今天， 温盘几乎成了硬盘的同义词。
6、常用硬件设备简介：
主板：通常是固定在机箱内的一块电路板，其上装有CPU 芯片、存储器芯片、控制芯片、ROM BIOS芯片、高速数据 缓冲芯片等，此外还有连接软驱、硬盘、键盘、鼠标器的 I/O接口插座以及供插入接口卡的I/O扩展槽等组件。
主机 外设
外存设备 输入设备 网络设备
三、微机及常用硬件简介
晶
42,000,000
体
管
3,500,000
数
目
2,300 32 年
4004
奔腾 P4
摩尔定律
100M
晶 体 10M 管 数
1M
2000年的 微处50理0 器
Pentium
25
100K
8486
10
8386
8286
10K
8088
1
8080
硬盘片 读写磁头
硬盘片是由涂有磁性材料的铝合金构成。
读写硬盘时，磁性圆盘高速旋转产生的托力使 磁头悬浮在盘面上而不接触盘面。
硬盘容量视具体类型而定
柱面
磁道
扇区
硬盘的磁道、 扇区、柱面
光盘
用于计算机系统的光盘有三种类型：只读型光盘（ CDROM ）、一次写入型光盘（WROM:Write Once Read Many Dick ）、可擦型光盘（Erasable Optical Dick）。光盘只能在 光盘驱动器上使用。
结构：
扇区 0道 N道
硬盘
1968年IBM公司提出了温砌斯特技术，其技 术以硬盘盘片和驱动器密封在一起为特色，今天， 温盘几乎成了硬盘的同义词。
第三讲：视频和数据
• Kbps：首先要了解的是，ps指的是/s，即 每秒。Kbps指的是网络速度，也就是每秒 钟传送多少个千位的信息（K表示千位，Kb
表示的是多少千个位），为了在直观上显
得网络的传输速度较快，一般公司都使用 kb（千位）来表示，如果是KBps，则表示 每秒传送多少千字节。1KBps=8Kbps。 ADSL上网时的网速是512Kbps，如果转换 成字节，就是512/8=64KBps（即64千字节 每秒）。
• 在计算机实现互联互通以后，计算机网络上存有 的信息和文档越来越多。用户在使用计算机的时 候，发现信息和文档的交换较为困难，无法用便 利和统一的方式来发布、交换和获取其他计算机 上的数据、信息和文档。因此，实现计算机信息 无缝交换的万维网概念出现。目前全世界的计算 机用户都可以依赖万维网的技术非常方便地进行 浏览网页、交换文件等，同时，网景、雅虎、谷 歌等企业依赖万维网的技术创造了巨量的财富。
视广播在播映电影时需要一些复杂的转换手续（参考 Telecine转换）。要达成最基本的视觉暂留效果大约需要 10fps的速度。
• 扫描传送
视频可以用逐行扫描或隔行扫描来传送，交错扫
描是早年广播技术不发达，带宽甚低时用来改善 画质的方法(其技术细节请参见其主条目）。 NTSC，PAL 与SECAM 皆为交错扫描格式。在视 频分辨率的简写当中经常以i来代表交错扫描。例 如PAL格式的分辨率经常被写为576i50，其中576 代表垂直扫描线数量，i代表隔行扫描，50代表每 秒50个field（一半的画面扫描线）。
• 3D视频的分辨率以voxel(volume picture element，中文译为“体素”)来表示。例如 一个512×512×512体素的分辨率，用于 简单的3D视频，可以被包括部分PDA在内 的电脑设备播放。
第三讲-方差分析与多重比较-
差异显著标*，极显著标**
B 字母标记法
先将各平均数按大小顺序排列，在最大 的均值行上标a(或A）
差异显著性
xi
α =0.05
α =0.01
1# 1.10
a
A
4# 0.88
b
AB
3# 0.77
b
BC
2# 0.57
c
C
上述结果说明：1#厂工艺比其它三个厂 都好；4#厂工艺比2#厂好，但与3#厂无显著 差别；3#厂也比2#厂明显好， 即2#厂比其它 厂都差。
x3 为0.77
样品厂号 xi
1#
1.10
xi-x3
LSD 0.05
0.33 ＞ 0.187
拒绝
4#
0.88
0.11 ＜ 0.187
接受
2#
0.57 ∣-0.2∣ ＞ 0.187
拒绝
结论:1#厂的工艺比3#厂明显的好, 4#厂的工艺与3#厂无差别, 2#厂的工艺比3#厂明显的差。
例1中，如果需要进行两两间的相互比 较，就要用到最小显著极差法。 1）Q测定：
SSe i1 j((1xxij(ixj ij(xx)i2xjx)i )2x2 )2 k
nS(ex2i=SxS)e2 /[k
(n-1)]
i i11 jji11 ij11 j1
i 1
4. 计算F值及F测验
F= St2 / Se2
处理间方差与处理内方差的比值即为F值
一、什么叫方差分析？
• 方差分析即用方差作为统计量对试验结果 进行统计分析。
作用：检验多个总体均值是否相等
• 在前面讲了两个样本平均数差异 显著性检验，所用的一般为t检验。 • t检验可判断两组数据平均数的差 异显著性。
第三讲 数据处理
第三讲数据处理1.围着一张圆桌给3名男生，6名女生安排座位，座位没有编号。
如果两名男生之间恰有两名女生，共有种安排座位的方法。
14402.一椭圆形地块，打算分、、、四个区域栽种观赏植物，要求同一区域种同一种植物，相邻的两块种不同的植物，现有四种不同的植物可供选择，那么有种栽种方案。
843.甲、乙两人玩猜数字游戏，先由甲心中任想一个数字，记为，再由乙猜一个数字，记为，若、满足，则称甲、乙两人“心有灵犀”，若、可以从0、1、2、3中任意取值，则两人“心有灵犀”的概率为。
4.已知点、、、、、是边长为1的正六边形的顶点，连结任意两点均可得到一条线段，在连结两点所得的所有线段中任取一条线段，取到长度为的线段的概率为。
5.有一组互不相等的全等三角形，他们的边长均为整数，每个三角形有两条边的长分别为5和7.①请写出其中一个三角形的第三条边的长；②设组中最多有个三角形，求的值；③当这组三角形个数最多时，从中任取一个，求该三角形周长为偶数的概率。
6.八年级一班40人分成、、三个数字小组，某次数学考试，、两个小组的平均分是94分，、两组的平均分是91分，组的平均分是92.7分，若全班的平均分是92.3分，则组有人，组有人。
7.某校给学生提供苹果、香蕉和梨三种水果，用作课间加餐，每个人至少选择一种，可以多选。
某班30名学生的调查结果如下：a)没选苹果的学生中，选香蕉的人数是选梨的人数的2倍；b)三种水果都选的学生有7人；c)在恰好选了两种水果的学生中，选择香蕉和梨的组合的人数比选其他组合的人数之和多3人；d)在只选一种水果的学生中，恰好有一半选了苹果。
那么，只选了一种水果的学生有人。
16作业1.下图是4×3的长方形网格，由相同的小正方形构成，将其中8个小正方形涂上灰色，要求每行每列都有涂色的小正方形，经旋转后，两种涂色的网格相同视为相同的凃法，那么有种不同类型的涂色方式。
2352.在一个口袋中有4个完全相同个小球，把他们分别标号1、2、3、4，小明先随机地摸出一个小球不放回，小强再随机地摸出一个小球。
第三讲 后处理专题
©Dassault Systèmes, 2008后处理专题第3讲※Introduction to Python and Scripting in AbaqusL3.2©Dassault Systèmes, 2008概要•Abaqus 输出数据库•自动后处理任务•外部数据的后处理•实例•习题Abaqus输出数据库©Dassault Systèmes, 2008L3.4 Abaqus输出数据库•输出数据库对象模型中的一部分: 模型数据和结果数据场数据历史数据Introduction to Python and Scripting in Abaqus©Dassault Systèmes, 2008Abaqus输出数据库•打开输出数据库from odbAccess import *odb = session.openOdb(r'd:\smith\data\axle.odb')•分析步对象•Abaqus分析包含一个或多个分析步•每个分析步对应一个分析类型•访问分析步crushStep = odb.steps['Crush']•框架对象(Frame object)•每个分析步包含一系列框架，框架将每个增量步的结果输出到数据库中。
•在频率提取分析和特征值屈曲分析中，每个特征模态都单独保存为一个框架。
Introduction to Python and Scripting in Abaqus©Dassault Systèmes, 2008L3.6 Abaqus输出数据库•访问crushStep分析步的最后一个框架crushFrame = crushStep.frames[-1]•场变量输出对象•场变量输出对象包含一系列场变量值（例如，所有单元每个积分点的应力张量）•每个场变量值包含许多信息，例如：elementLabel, nodeLabel, position, face,integrationPoint, sectionPoint, type, data, magnitude,mises, tresca, press, inv3, maxPrincipal, midPrincipal,etc.Introduction to Python and Scripting in Abaqus©Dassault Systèmes, 2008Introduction to Python and Scripting in Abaqus©Dassault Systèmes, 2008•场变量输出（应力）stress = crushFrame.fieldOutputs['S']•输出应力结果stress = odb.steps['Crush'].frames[-1].fieldOutputs['S']•将输出数据库文件中Crush 分析步最后一个框架的场变量S 赋予变量stress 。
相关主题
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文件 记录 字段
900811刘汉云 2000-9-4 900206李卓宇 2002-7-2 910810张昕阳 2001-8-2 900811刘汉云 2000-9-4 刘汉云 （名字字段）
职员文件
包含：职员编号、姓名、 聘用日期
字节
位
01001010
0，1
（字母J的ASCII码）
2.文件的组织方式
完全由计算机系统进 行处理
三、数据处理的基本内容
1.数据收集（数据采集） （1）定义：数据收集就是按照用户的需要和系 统的要求收集必要的原始数据 （2）收集方式 人工收集 联机方式收集
由人通过一定的中间环节获得数据（如档案文件、 将某种计算机装置、测试装置等直接与电子数据 帐册、票据凭证等） 。 处理系统相联接，将所需数据直接送入计算机处 要对数据的来源和数据本身的准确性充分了解，以 比较：人工方式及时性差，出错率高； 保证引用资料的准确性。 理系统，由计算机直接处理。
② 数据处理结果的输出
常以报告、文件图表等形式输出 给各用户，并传送到各部门。
4.数据存储
数据存储：是对原始待加工的数据及已加工 的各种信息的储存 涉及的两个问题
① 物理存储：将数据存储在适当的介质上
② 逻辑组织：按数据逻辑内在联系和使用方式，
把数据组成合理的结构
5.数据管理
数据管理就是对数据的更新和维护，也就 是指对原文件中的记录或数据项进行修改、 插入（增加）、删除及数据存储的调整，数 据正确性的检查和安全性的保证等。
两级映射可保证三种模式之间的相互独立性
模式与子模式之间的映射
把概念数据库与用户级数据库联系起来
模式与内模式之间的映射
把概念数据库与物理数据库联系起来
三、数据模型
模型：对现实世界事物特征的模拟和抽象就
是这个事物的模型。 计算机不能直接处理现实世界中的具体 事物，所以必须先把具体事物转换为抽象的 模型，然后再将其转换为计算机可以处理的 数据，从而以模拟的方式实现对现实世界事 物的处理。
随机组织
指文件中各个记录与其在存储介质上的存放位置之
间毫无关系的组织方式。 用一种算法将记录的键值转换为一个近乎随机的数， 根据这个确定记录在存储器上的位置。 只要确定了某个记录的存储地址（记录键），就可 以直接对其进行存取，不必考虑与其他记录之间的 顺序关系。 只能存储在磁盘等随机存储设备上，不能存储在磁 带等顺序存储设备上。 可用于联机处理的场合，实现快速地对数据进行随 机存取及查询；不适用于文件中大部分记录都需要 处理的情况。 随机组织文件简称为随机文件。
由(位、字节、)字段、记录、文件、数据库(、数 据仓库)组成 位（Bit）:是计算机中最小的数据单位，其值为 0或1，是一个二进位，表示一个导通或未通的 电（光）路。 字节（Byte）:是由若干位组成的，代表一个字 符。字符是信息的最基本构架。
字段（Field，也称数据项）。 ★多个字符组成一个词或者一个完整的数字（如人 名或年龄） ★字段是数据的最小单位，它不能再分成有意义的 单位 记录（Record）:由与某个特殊对象或活动有
数据库系统
由数据、硬件、软件和用户四部分组成; 用户可通过数据库管理系统对数据进行添加、修
改、删除、检索、存储、统计等多种操作。
数据库应用系统 数据库管理系统 操作系统 硬件
用户 数据库管理员
二、数据库系统的结构
美国国家标准学会（ANSI）于1975年规定了
数据库按三级体系结构组织的标准，也就是 有名的SPARC分级结构（standard planning and requirement committee)。 三级结构以内层（内模式）、中间层（模式） 和外层（外模式）三个层次描述数据库。
链表组织文件简称链表文件。
第七章 数据库技术
教学目的及要求 熟悉数据库系统的结构，实体、属性和联 系，数据库设计的四个阶段； 了解一定的数据库开发技术
第七章 数据库技术
一、数据库系统的产生
1.人工处理阶段(50S中期以前） 没有软件支持，程序员直接管理数据。 数据保存在处理程序中或随程序执行人机交 互地输入，数据处理后将结果输出，最后数 据和程序占据的内存空间被一起释放。 只有程序文件的概念，数据的组织方式由程 序自行设计和安排。 问题：编程效率低，程序依赖数据，不灵活， 容易出错。
数据处理
所谓数据处理，就是把来自科学研究、生产实践和社会经 济活动等领域中的原始数据用一定的设备和一定的手段按一 定的使用要求加工成另一种形式的数据，以便获得对人们决 策有价值的信息的过程。
数据处理
二、数据处理的发展阶段
1.手工处理
2.机械设备处理 3.计算机系统处理
由卡片、制表设备等 进行处理 由算盘、计算尺、手 摇计算机等进行处理
人工管理方式
应用程序 A 文件A
应用程序 B
文件B
应用程序 C
文件C
2.文件管理阶段(50S后期）
程序与数据具有设备独立性，可长期保存在外
存储器上，构成程序文件和数据文件。 数据不属于某个特定的程序，允许重复使用。 数据文件的结构仍取决于特定的应用，程序与 数据间的依赖关系并未根本改变。 缺点：数据冗余，数据文件间缺乏联系，修改 时容易导致数据的不一致性；数据文件面向应 用，当数据结构改变时，程序维护便成为系统 的主要矛盾。
顺序组织 指文件中各记录根据关键字（值）以升序或 降序的形式存放在存储介质上的组织形式。
是经过整理的串行文件。 数据记录的逻辑顺序和物理顺序是一致的。 其存取只能以顺序方式进行，不能任意对某
个记录进行直接存取。 适用于拥有大量记录，且变化不频繁的文件； 也适用于成批数据顺序存取的场合。 可存储在顺序介质和随机存取介质上。 顺序组织文件简称顺序文件。
倒排文件 是对每个辅关键字都设立一个索引，每种关 键字值对应一个索引项，将具有相同关键字 值记录地址都保存在相应的索引项中的组织 方式。 倒排组织中，记录有多个键值，根据这些键 值来确定一个记录。 可以把倒排组织文件视为“多键值索引文 件”。 倒排组织文件简称倒排文件
链表组织 是记录之间互相用指针连接的组织方式。 指针是特殊的数据项，指出另一记录在存 储器上的位置，同时也反映了数据记录之 间的联系，它不代表任何属性。 一组记录可提供几组指针，形成不同的逻 辑文件，存取记录十分方便。
具有高度的物理独立性和 逻辑独立性 整体结构化，用数据模型 描述 由数据库管理系统提供数 据安全性、完整性、并发 控制和恢复能力
数据库系统
数据库系统：数据库与数据库管理系统
的有机结合; 1.数据库：逻辑上相关的记录和文件的集合。 2.数据库管理系统：是一组计算机程序，控制 并组织用户的数据库的生成、维护和使用。
索引组织 是把文件中识别各个记录的关键字集中在一 起组成一个目录文件（即索引表）的组织方 式。 由索引表（简称索引）与主文件两个部分组 成。 适用于批处理及联机处理。 优点是既可用于顺序操作，也可用于随机操 作 缺点是当文件量较大时，目录文件增多，所 占存储空间增大。 索引组织文件简称索引文件
文件管理方式
文件A2 程序A 文件A1 程序B 文件管 理系统
文件C
程序C
文件B
3.数据库阶段(60S后期）
数据库技术的出现标志着数据资源管理进入
数据库阶段。数据库系统的出现，使数据管 理进入了一个新阶段。 由于使用数据库管理系统来专门管理数据， 实现了数据与程序的真正独立性，并且最大 限度地降低了数据的冗余度。 充分实现数据在不同应用中的共享，且能并 发地使用数据，对数据的安全保密和完整性 也有了保证措施。
数据模型
模型应满足以下要求：
真实地反映现实世界； 易被人理解； 便于在计算机上实现；
数据模型：是用来描述数据及数据间关系的一组概 念，数据描述包括两个方面： ⑴ 数据的基本结构、数 据间的联系和数据的约束等静态属性； ⑵ 数据上的操 作之类的动态属性。 数据模型分为三级： ⑴概念数据模型：是面向用户、面向现实世界的数 据模型，与DBMS无关，它描述一个组织的概念化结 构，如实体关系模型。 ⑵逻辑数据模型：是用户从数据库中看到的数据模 型，与所选用的DBMS相关，也称数据库模型。常见 的有:层次模型、网状模型、关系模型。 ⑶物理数据模型：反映数据存储结构的模型，不仅 与DBMS有关，而且还与操作系统有关。具体描述数 据如何组织、如何存储在物理介质上。
联机方式快速、准确，但投资较大。 联机方式是数据采集的发展方向
2.数据加工处理
（1）数据的转换和录入 数据转换：也叫数据的预处理，是将采集到的原 始数据通过一定手段转换成适合于计算机处理的 形式，使数据代码化。 原始数据的分类： 数值型数据：由数字字符组成，可直接进行数据 录入 ② 文字信息或特定符号：必须预先经过“编码”处 理才能录入 数据录入方法： ①传统手工方法；②源数据自 动化方法。
数据库的三级结构
数据库管理系统中的模式
物理模式：也称内模式，描述数据的物理存储形 式，直接与操作系统或硬件相联系。 逻辑模式：也称模式，数据库数据的完整表示， 是所有用户的公共数据视图。模式仅仅涉及数据 类型的描述，不涉及具体的数据值。
用户模式：也称子模式或叫外模式，针对每一个 用户或应用，又由模式导出若干个子模式。子模 式是直接面向用户的，用户能够看见并使用的是 逻辑结构的局部数据描述。每一个子模式都是模 式的一个子集；也可以看作是模式的一个窗口。 一个数据库系统可以有多个子模式。
关的所有字段组成。 文件（File）
★同一类型的所有记录组成一个文件 ★文件就是与某个特定主题相关的数据记录的集合。
数据库（Database）:逻辑相关文件的集合。 数据仓库(Datawarehouse):由多个数据库中