《数据采集与预处理》教学教案—11用OpenRefine进行数据预处理
第二章 数据采集与预处理 (教案与习题)
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2.1大数据采集架构
第二章 数据采集与预处理
2.1.2 常用大数据采集工具
数据采集最传统的方式是企业自己的生产系统产生的数据，除上述生产系统中的数据外， 企业的信息系统还充斥着大量的用户行为数据、日志式的活动数据、事件信息等，越来越 多的企业通过架设日志采集系统来保存这些数据，希望通过这些数据获取其商业或社会价 值。
$sudo apt-get update
Apache Kafka需要Java运行环境，这里使用apt-get命令安装default-jre包，然后安装Java运行环境：
$sudo apt-get install default-jre
通过下面的命令测试一下Java运行环境是否安装成功，并查看Java的版本信息：
数据采集-数据预处理实践
在控制台上打印关系的内容。
（2）过滤 ① FILTER FILTER 运算符用于根据条件从关系中选择所需的元组。下面给出了 FILTER 语法如图所示:
grunt> Relation2_name = FILTER Relation1_name BY (condition);
知识目标
了解大数据预处理工具的使用方法。
02
任务4.1： 用Pig进行数据预处理
任务描述
（1）学习Pig的相关基础知识。 （2）使用Pig实现“北京公交线路信息”数据的预处理。
任务目标
（1）熟悉Pig的相关基础知识； （2）使用Pig完成“北京公交线路信息”数据的预处理。
知识准备
1. Pig中主要的操作如下： 在本地文件系统中，创建一个包含数据的输入文件 student_data.txt ， 如下所示，并使用 put 命令将文件从本地文件系统移动到HDFS上。
如：使用以下模式存储数据。
column id
名字
姓氏
电话号码
城市
datatype in chararray t
chararray
chararray
chararray
注意: Load语句会简单地将数据加载到Pig的指定的关系中。
(2) STORE：保存relation到文件系统或者其他存储 Store语法格式。
现在将关系存储在HDFS目录“/pig_Output/"中，代码如下：
grunt> STORE student INTO ' hdfs://localhost:9000/pig_Output/ ' USING PigStorage (',');
Python数据预处理教学设计-Python数据清洗工具OpenRefine教学设计
《Python数据预处理》教学设计课程名称：Python数据预处理授课年级：202x年级授课学期：第2学期教师姓名：某某老师202x年11月课题名称第7章数据清理工具——OpenRefine 计划学时6课时教学引入“工欲善其事，必先利其器”，除了使用pandas库清理数据之外，还可以使用OpenRefine工具清理数据。
它是一款免费开源、清理数据的强大工具，其目的是帮助用户在使用数据之前完成清理操作，并通过浏览器运行界面直观地展现对数据的相关操作，对于编程能力薄弱的用户而言是一个不错选择。
本章将针对数据清理工具——OpenRefine的基本操作和进阶操作进行介绍。
教学目标●使学生了解OpenRefine工具的特点●使学生掌握OpenRefine的下载与安装●使学生掌握OpenRefine的基本操作●使学生掌握OpenRefine的进阶操作教学重点●数据排序●数据归类●重复检测●数据填充●文本过滤●数据转换教学难点●数据归类●重复检测●文本过滤教学方式课堂教学以PPT讲授为主，并结合多媒体进行教学教学过程第一课时（OpenRefine介绍、OpenRefine的下载与安装、基本配置、创建项目）一、创设情景，导入新课教师通过提问学生，引出数据清理工具。
教师提问学生问题，例如问题是：除了使用代码清理数据之外，能否使用可视化工具清理数据？教师进行解答：除了使用代码清理数据之外，还可以使用可视化清理工具对数据进行清理，如清理工具OpenRefine。
二、新课讲解知识点1-OpenRefine介绍教师通过PPT讲解OpenRefine。
（1）OpenRefine最初叫作Freebase，由一家名为Metaweb Technologies的公司进行研发，Metaweb Technologies于2010年7月被谷歌收购，并将研发的该项产品更名为Google Refine，2012年10月Google Refine由谷歌以OpenRefine 为名进行开源。
《数据采集与预处理》教学教案—12用Flume Interceptor对日志信息进行数据预处理
数据采集与预处理教案Regex过滤拦截器监听HTTP请求1.提取header、body并转换为事件；2.将body的内容和Regex匹配，匹配的事件直接丢弃。
模拟HTTP请求HTTP请求Source Channel SinkloggerConsole打印不匹配的内容syslogtcp memory图4-13 Regex过滤拦截器的工作原理5．搜索并替换拦截器搜索并替换拦截器用于将Events中的正则匹配到的内容做相应的替换。
搜索并替换拦截器的工作原理如图4-53所示。
搜索并替换拦截器监听HTTP请求1.提取header、body并转换为事件；2.将body的内容和Regex匹配，匹配的事件直接替换。
模拟HTTP请求HTTP请求将事件写入到HDFS中netcat memory hdfsSource Channel SinkHDFS图4-14 搜索并替换拦截器的工作原理二、任务实施：通过执行“start-all.sh”命令启动Hadoop，并在Flume安装目录的conf 目录中创建并编写配置文件。
1．设置时间戳拦截器将当前时间戳（毫秒）加入到Events Header中，key为timestamp，值为当前时间戳。
时间戳拦截器配置文件为mytime.conf。
在设置好环境变量的情况下，进入Flume目录，执行Flume命令。
Flume终端启动成功。
此时，打开另一个终端，通过使用“curl”命令向50000端口发送请求信息，使Flume获取生成时间戳的日志信息。
在HDFS中查看生成的日志文件。
2．设置主机名拦截器将运行Flume Agent的主机名或IP地址加入到Events Header中，key 为host（也可自定义）。
创建并编辑配置文件myhost.conf。
在设置好配置文件的情况下，进入Flume目录，执行Flume命令。
Flume终端启动成功。
此时，打开另一个终端，通过使用“curl”命令向50000端口发送请求信息，如图4-15所示。
《数据采集与数据处理》课程教学大纲(本科)
数据采集与数据处理Data acquisition and process课程代码：04410041学分：2学时：课堂教学学时：28 实验学时：4先修课程：高等数学、大学物理、电工学、电子技术、微机原理、BASIC语言等课程。
适用专业：能源与动力工程教材：数据采集与处理技术（上册）.马明建.西安交通大学出版社，第三版一、课程性质与课程目标（一）课程性质本课程是信息科学的一个重要分支，是以传感器、信号的测量与处理、微型计算机等先进技术为基础而形成的一门综合应用技术，其实用型很强。
作为获取信息的工具，数据采集在国民经济的各个领域，有着非常重要的地位。
掌握本课程中对于信号的测量（数据获取）、处理、控制及管理的相关知识以及处理实际问题的能力，有利于学生毕业后从事能源动力工程和相关领域的研发制造工作中实现测、控、管自动化与一体化。
对培养从事动力机械产品开发、科学研究、工程设计、生产管理和质量检验的高级专业人才有着必不可少的贡献。
（二）课程目标课程目标1：知识目标（1）掌握信号的采样问题、采样定理的定义、采样定理的实际应用、频率混淆原因及解决措施。
（2）掌握模/数和数/模的转换过程、典型模/数和数/模转换器的工作原理；量化过程、误差、编码。
（3）掌握数据采集系统的组成、系统的抗干扰措施。
（4）了解典型A/D、D/A和双8225接口板的使用。
（5）了解模拟量采集程序和数字量采集程序的编程方法。
课程目标2：能力目标在讲授采样基本原理的基础上，着重讲授数据采集在工程上应用的知识，以进一步培养和提高学生运用本课程讲授的知识解决热能与动力工程专业数据采集与处理中实际问题的能力注：工程类专业通识课程的课程目标应覆盖相应的工程教育认证毕业要求通用标准；二、课程内容与教学要求第一章绪论（一）课程内容1.数据采集的意义和任务；2.数据采集系统的基本功能；3.数据采集系统的结构形式；4数据处理的类型和任务。
（二）教学要求1.了解数据采集的发展史，数据采集的应用领域及其意义；2.了解数据采集系统的基本功能；3.重点掌握微型计算机数据采集系统及集散型数据采集系统的结构；4.掌握数据处理的类型和任务。
《大数据技术基础》教案 第5课 数据采集与预处理(一)
课题数据采集与预处理（一）课时2课时（90 min）教学目标知识技能目标：（1）了解数据的主要来源和常用的数据采集方法。
（2）了解常用的日志采集系统和ETL工具。
（3）了解分布式发布与订阅消息系统Kafka。
（4）了解网络爬虫的概念、原理、分类及应用。
思政育人目标：感受我国在运用大数据保障和改善民生方面的改革创新举措，如重要产品追溯体系建设、农业农村数据采集体系建设等，不断拓宽知识视野，提升专业能力和社会责任感，立志让大数据在强化民生服务、弥补民生短板上发挥更大作用。
教学重难点教学重点：常用的日志采集系统和ETL工具。
教学难点：使用网络爬虫工具对网络数据进行采集。
教学方法案例分析法、问答法、讨论法、讲授法教学用具电脑、投影仪、多媒体课件、教材教学设计第1节课：考勤（2 min）→案例导入（10 min）→传授新知（23 min）→课堂讨论（10 min）第2节课：问题导入（5 min）→传授新知（20 min）→合作学习（15 min）→课堂小结（3 min）→作业布置（2 min）教学过程主要教学内容及步骤设计意图第一节课考勤（2 min）⏹【教师】使用APP⏹【学生】按照老师要求签到培养学生的组织纪律性，掌握学生的出勤情况案例导入（10 min）⏹【教师】讲述“公交驾驶员生命体征数据采集”案例，并提出以下问题：除了对公交驾驶员的生命体征进行数据采集外，你还知道哪些对社会有益的数据采集？⏹【学生】聆听、思考、举手回答通过案例导入的方法，引导学生主动思考，激发学生的学习兴趣传授新知（23 min）⏹【教师】通过学生的回答引入要讲的知识，介绍数据的的主要来源和常用的数据采集方式通过教师的讲解和演示，互动以一、数据的主要来源✈【教师】通过多媒体展示数据的来源教学内容日常生活中方方面面的数据都是大数据的来源，可大致分为内部数据和外部数据。
其中，内部数据来源于企业（或机构）的内部，由内部运作经营而产生；外部数据则来源于企业（或机构）的外部，如通过交换、购买等方式获取的数据等。
《数据采集与预处理》教学教案(全)
《数据采集与预处理》教学教案（全）第一章：数据采集与预处理简介1.1 数据采集的概念与方法1.2 数据预处理的概念与必要性1.3 数据采集与预处理的意义和应用领域1.4 教学目标与内容安排第二章：数据采集技术2.1 数据采集概述2.2 常见数据采集技术及其原理2.3 数据采集设备的选用与维护2.4 教学目标与内容安排第三章：数据预处理技术3.1 数据清洗3.2 数据转换3.3 数据归一化与标准化3.4 数据降维与特征选择3.5 教学目标与内容安排第四章：数据预处理工具与方法4.1 Python数据处理库Pandas简介4.2 Pandas基本操作与应用实例4.3 NumPy与SciPy库在数据预处理中的应用4.4 Matplotlib与Seaborn库在数据可视化中的应用4.5 教学目标与内容安排第五章：案例分析与实践5.1 案例一：学绩数据分析5.2 案例二：电商用户行为数据分析5.3 案例三：股票市场数据分析5.4 案例四：社交网络数据分析5.5 教学目标与内容安排第六章：数据采集与预处理的最佳实践6.1 数据采集与预处理流程设计6.2 数据质量评估与改进策略6.3 数据安全与隐私保护6.4 教学目标与内容安排第七章：文本数据采集与预处理7.1 文本数据采集方法7.2 文本数据预处理技术7.3 文本数据清洗与分词7.4 教学目标与内容安排第八章：图像数据采集与预处理8.1 图像数据采集方法8.2 图像数据预处理技术8.3 图像数据增强与降维8.4 教学目标与内容安排第九章：音频数据采集与预处理9.1 音频数据采集方法9.2 音频数据预处理技术9.3 音频特征提取与分析9.4 教学目标与内容安排第十章：数据采集与预处理在实际应用中的挑战与趋势10.1 实时数据采集与预处理技术10.2 大数据采集与预处理技术10.3 机器学习与深度学习在数据预处理中的应用10.4 教学目标与内容安排第十一章：数据采集与预处理在科学研究中的应用11.1 科学研究中的数据采集与预处理流程11.2 实验数据采集与预处理的特殊考虑11.3 案例研究：生物信息学中的数据采集与预处理11.4 教学目标与内容安排第十二章：数据采集与预处理在商业分析中的应用12.1 商业智能与数据采集预处理12.2 市场研究与数据采集预处理12.3 客户关系管理中的数据采集与预处理12.4 教学目标与内容安排第十三章：数据采集与预处理在社会科学研究中的应用13.1 社会科学研究中的数据采集特点13.2 问卷调查与数据采集预处理13.3 社交媒体数据采集与预处理13.4 教学目标与内容安排第十四章：数据采集与预处理的高级技术14.1 分布式数据采集与预处理14.2 流式数据采集与预处理14.3 云平台在数据采集与预处理中的应用14.4 教学目标与内容安排第十五章：数据采集与预处理的未来发展15.1 数据采集与预处理技术的发展趋势15.2 在数据采集与预处理中的应用15.3 数据采集与预处理的教育与职业发展15.4 教学目标与内容安排重点和难点解析本文主要介绍了《数据采集与预处理》的教学教案，内容涵盖了数据采集与预处理的基本概念、方法和技术，以及在科学研究、商业分析和社交媒体等领域的应用。
数据采集第一章 数据采集与预处理准备
①数据采样。数据采样技术分为加权采样、随机采样和分层采样三类，其目的 是从数据集中采集部分样本进行处理。
加权采样：其思想是通过对总体中的各个样本设置不同的数值系数(即权重)， 使样本呈现希望的相对重要性程度。
随机采样：其是最常用的方法。许多算法在初始化时计算数据的随机样本，随 机样本可以利用事先准备好的己排序的随机数表来得到。但是，有时为了得到更高 的性能，希望能够随时取得随机的样本，通过使用随机函数可以实现这个目的。
②网络数据采集方法：对非结构化数据的采集 网络数据采集是指通过网络爬虫或网站公开API等方式从网站上
获取数据信息，该方法可以将非结构化数据从网页中抽取出来，将其 存储为统一的本地数据文件，并以结构化的方式存储。它支持图片、 音频、视频等文件或附件的采集，附件与正文可以自动关联。
除了网络中包含的内容之外，对于网络流量的采集可以使用DPI 或DFI等带宽管理技术进行处理。 ③其他数据采集方法
媒体、系统引擎等，主要用于构造虚拟的信息空间，为广大用户提供 信息服务和社交服务。系统的组织结构是开放式的，大部分数据是半 结构化或无结构的。数据的产生者主要是在线用户。 （3）物理信息系统
物理信息系统是指关于各种物理对象和物理过程的信息系统，如 实时监控、实时检测，主要用于生产调度、过程控制、现场指挥、环 境保护等。系统的组织结构上是封闭的，数据由各种嵌入式传感设备 产生，可以是关于物理、化学、生物等性质和状态的基本测量值，也 可以是关于行为和状态的音频、视频等多媒体数据。
数据挖掘的对象是从现实世界采集到的大量的各种各样的数据。 由于现实生产和实际生活以及科学研究的多样性、不确定性、复杂 性等,导致采集到的原始数据比较散乱,它们是不符合挖掘算法进行知 识获取研究所要求的规范和标准的,主要具有以下特征。
《数据采集与预处理》教学教案—09用Kettle进行数据预处理
数据采集与预处理教案图4-4 查看f文件从图4-4可以看出f文件引用了conf.d与mysql.conf.d两个目录中的文件。
（2）编辑conf.d目录中的f文件。
（3）修改mysql.conf.d目录中的f文件，在[mysqld]中添加“character-set-server=utf8”。
（4）进入MySQL数据库，执行“show variables like'%char%';”命令，查看数据库字符集。
2．创建数据表进入student数据库，创建bus_info数据表，用于存储执行数据清洗操作后的数据。
3．创建Transformations（1）进入/usr/local/kettle目录，执行“./spoon.sh”命令，启动Kettle。
（2）新建Transformations。
首先，新建一个Transformations（双击Transformations图标即可）。
其次，选择“Design”选项卡，先后将“Input”节点中的“Text file input”、“Transform”节点中的“Unique rows”、“Utility”节点中的“If field value is null”及“Output”节点中的“Table output”拖动到工作区中。
最后，按住“Shift”键，拖动“Text file input”图标到“Unique rows”图标，进行连线，以此操作实现各个环节间的连线，如图4-16所示。
（3）设置“Text file input”。
双击“Text file input”图标，进入“Text file input”设置界面，如图4-17所示。
在“Text file input”界面中单击“Browse…”按钮，设置目录为“公交线路数据”所在目录，并选中要清洗的资源文件“bus_info.csv”，单击“确定”按钮。
在“Text file input”界面中单击“Add”按钮，导入资源文件，如图4-18所示。
数据采集与预处理-课程标准-教学大纲
《数据采集与预处理》课程标准1. 概述1.1课程的性质本课程是大数据技术与应用专业、云计算技术与应用专业、软件技术专业的专业核心课程，是校企融合系列化课程，该课程教学内容以任务驱动为主线，围绕企业级应用进行项目任务设计。
1.2课程设计理念本课程遵循应用型本科和高等职业教育规律，以大数据技术与应用实际工作岗位需求为导向选取课程内容，完成了数据采集和预处理平台搭建、网络爬虫实践、日志数据采集实践和数据预处理实践等完整的数据采集与预处理应用案例，课程目标是培养学生具备“大数据分析”应用项目所需数据采集与预处理的综合职业能力；坚持开放性设计原则，吸收企业专家参与，构建以“工作任务”为载体的“项目化”课程结构；课程教学实施教、学、做一体，坚持理论为实践服务的教学原则，通过模拟企业大数据采集与预处理应用业务进行组织，锻炼学生的实践操作能力。
1.3课程开发思路通过岗位技能的项目化以及大数据采集与预处理任务的序列化，对内容体系结构进行了适当调整与重构，以适应教学课程安排。
以项目案例及其任务实现为驱动，凭借翔实的操作步骤和准确的说明，帮助学生迅速掌握大数据采集与预处理的相关知识与技能，并且充分考虑学习操作时可能发生的问题，并提供了详细的解决方案，突出岗位技能训练。
2.课程目标本课程的培养目标是使学生以大数据分析岗位需求为依托，以实际工作任务为导向，理清大数据采集与预处理中常用工具的作用及应用，培养学生大数据采集与预处理的实际操作技能。
2.1知识目标本课程本书以任务驱动为主线，围绕企业级应用进行项目任务设计，完成了数据采集和预处理平台搭建、网络爬虫实践、日志数据采集实践和数据预处理实践等完整的数据采集与预处理应用案例，要求学生系统掌握scrapy、Flume、pig、kettle、Pandas、openrefine和urllib、selenium基本库和BeautifulSoup解析库等的相关技术知识，熟悉企业典型应用案例，熟悉数据采集与预处理的常用与典型操作。
数据采集课程设计
数据采集课程设计一、课程目标知识目标：1. 学生能理解数据采集的基本概念，掌握数据采集的方法和步骤。
2. 学生能掌握使用常见的数据采集工具和软件，如问卷星、Excel等。
3. 学生了解数据采集在实际生活中的应用，并能结合所学知识分析实际问题。
技能目标：1. 学生能独立设计简单的数据采集问卷，并有效地收集、整理数据。
2. 学生能运用数据分析方法，对采集到的数据进行分析，得出初步结论。
3. 学生能通过小组合作，共同完成数据采集项目，提高团队协作能力。
情感态度价值观目标：1. 学生培养对数据采集的兴趣，认识到数据采集在科学研究和社会发展中的重要性。
2. 学生在学习过程中，培养严谨、客观、细致的科学态度，增强数据安全意识。
3. 学生通过数据采集实践活动，学会尊重事实，提高问题解决能力和创新意识。
本课程针对五年级学生设计，结合学生年龄特点和认知水平，注重培养数据采集的基本技能和实际应用能力。
课程以实践操作为主，引导学生通过小组合作，提高团队协作能力，培养学生严谨的科学态度和问题解决能力。
通过本课程的学习，学生将能够掌握数据采集的基本方法，为后续学习数据分析打下坚实基础。
二、教学内容1. 数据采集的基本概念与意义- 数据采集的定义与作用- 数据采集在实际生活中的应用案例2. 数据采集方法与工具- 问卷调查法的运用与设计- Excel在数据采集与整理中的应用- 网络调查工具的使用，如问卷星等3. 数据采集的步骤与注意事项- 数据采集的准备工作- 数据采集的具体步骤- 数据采集过程中应注意的问题，如数据准确性、完整性等4. 数据采集实践- 设计简单的数据采集问卷- 数据采集的实施与监控- 数据整理与分析5. 数据采集案例分析- 分析典型案例，了解数据采集在各个领域的作用- 结合实际案例，讲解数据采集过程中可能遇到的问题及解决方法教学内容依据课程目标，结合课本第五章“数据的收集与整理”相关内容，按照由浅入深、循序渐进的原则进行组织。
数据采集与预处理-课程标准-教学大纲
《数据采集与预处理》课程标准1. 概述1.1课程的性质本课程是大数据技术与应用专业、云计算技术与应用专业、软件技术专业的专业核心课程，是校企融合系列化课程，该课程教学内容以任务驱动为主线，围绕企业级应用进行项目任务设计。
1.2课程设计理念本课程遵循应用型本科和高等职业教育规律，以大数据技术与应用实际工作岗位需求为导向选取课程内容，完成了数据采集和预处理平台搭建、网络爬虫实践、日志数据采集实践和数据预处理实践等完整的数据采集与预处理应用案例，课程目标是培养学生具备“大数据分析”应用项目所需数据采集与预处理的综合职业能力；坚持开放性设计原则，吸收企业专家参与，构建以“工作任务”为载体的“项目化”课程结构；课程教学实施教、学、做一体，坚持理论为实践服务的教学原则，通过模拟企业大数据采集与预处理应用业务进行组织，锻炼学生的实践操作能力。
1.3课程开发思路通过岗位技能的项目化以及大数据采集与预处理任务的序列化，对内容体系结构进行了适当调整与重构，以适应教学课程安排。
以项目案例及其任务实现为驱动，凭借翔实的操作步骤和准确的说明，帮助学生迅速掌握大数据采集与预处理的相关知识与技能，并且充分考虑学习操作时可能发生的问题，并提供了详细的解决方案，突出岗位技能训练。
2.课程目标本课程的培养目标是使学生以大数据分析岗位需求为依托，以实际工作任务为导向，理清大数据采集与预处理中常用工具的作用及应用，培养学生大数据采集与预处理的实际操作技能。
2.1知识目标本课程本书以任务驱动为主线，围绕企业级应用进行项目任务设计，完成了数据采集和预处理平台搭建、网络爬虫实践、日志数据采集实践和数据预处理实践等完整的数据采集与预处理应用案例，要求学生系统掌握scrapy、Flume、pig、kettle、Pandas、openrefine和urllib、selenium基本库和BeautifulSoup解析库等的相关技术知识，熟悉企业典型应用案例，熟悉数据采集与预处理的常用与典型操作。
OpenRefine使用教程
OpenRefine使⽤教程⼀、openrefine简介⽆论是现今的⼤数据还是企业内部的⼩数据，都存在⼀些普遍的问题，如数据格式不对需要转换，⼀个单元格内包含多个含义的内容，包含重复项等等，虽然我们也可以使⽤excel解决，但是excel天⽣有诸多限制，⽐如其为直接对数据进⾏操作，容易导致误操作；数据量⼤会处理缓慢；透视表功能太过简单；⽆法进⾏⾼级的数据分类分析。
⽽OpenRefine很好的解决了以上问题。
数据清洗Data Cleaning：是尝试通过移除空的数据⾏或重复的数据⾏、过滤数据⾏、聚集或转换数据值、分开多值单元等，以半⾃动化的⽅式修复错误数据的过程。
数据清洗是⼀个反复的过程，不可能在⼏天内完成，只有不断的发现问题，解决问题。
对于是否过滤，是否修正⼀般要求客户确认。
IDTs：Interactive Data Transformation tools，交互数据转换⼯具，它可以对⼤数据进⾏快速、廉价的操作，使⽤单个的集成接⼝。
OpenRefine就是这样的IDT⼯具，可以观察和操纵数据的⼯具。
它类似于传统Excel的表格处理软件，但是⼯作⽅式更像是数据库，以列和字段的⽅式⼯作，⽽不是以单元格的⽅式⼯作。
这意味着OpenRefine不仅适合对新的⾏数据进⾏编码，⽽且功能还极为强⼤。
⼆、下载及安装三、初识openrefine1.创建⼀个新项⽬以下是部分OpenRefine⽀持的⽂件格式：●csv、tsv及其他*sv●xls/xlsx、cdf、ods●JSON●XML●⾏⽂本格式（⽐如log⽂件）如果你需要打开其他格式⽂件，你可以通过OpenRefine扩展功能打开。
创建OpenRefine项⽬⼗分简单，只需要三步：选择⽂件、预览数据内容、确认创建。
让我们通过点击“创建项⽬”标签页、选择数据集、点击下⼀步来创建新项⽬。
2.操纵列列是OpenRefine中的基本元素：其是具有同⼀属性的成千上万的值的集合，可以按照很多⽅法查看处理。
数据采集与预处理课程设计
数据采集与预处理课程设计课程简介：数据采集与预处理是一门针对数据科学和机器学习领域的课程，旨在教授学生如何有效地获取、整理和预处理数据以进行后续分析和建模。
课程将介绍数据采集的方法和工具，并重点关注数据预处理的重要性和技术。
课程目标：1. 理解数据采集和预处理在数据科学和机器学习中的重要性。
2. 掌握各种数据采集的方法和技术。
3. 学会使用常见的数据采集工具和编程语言进行数据获取。
4. 熟悉数据预处理的常用技术和方法。
5. 学会处理数据中的噪声、缺失值、异常值和重复数据等问题。
6. 能够选择合适的数据预处理技术以提高数据质量和可用性。
7. 理解数据采集和预处理对后续数据分析和建模的影响。
课程大纲：1. 数据采集导论-数据采集的定义和重要性-数据采集的方法和来源-数据采集的伦理和隐私问题2. 数据采集工具和技术-网络爬虫和数据抓取- API接口和数据获取-数据库查询和数据提取-传感器数据采集和物联网技术3. 数据质量和数据清洗-数据质量评估指标-数据清洗的基本原则和方法-噪声、缺失值、异常值和重复数据处理4. 数据集成和数据转换-数据集成的概念和方法-数据转换和规范化技术-特征选择和降维技术5. 数据标准化和归一化-数据标准化的方法和技巧-数据归一化的常用方法-离群值检测和处理6. 数据预处理工具和编程-常用数据预处理工具和软件-数据预处理编程库和语言7. 实践案例和项目-基于真实数据的实践案例-学生团队项目，包括数据采集和预处理课程设计考虑：-结合理论和实践，通过案例和项目实践帮助学生理解和应用数据采集和预处理技术。
-引导学生进行实际数据采集和预处理的操作，提高他们的实践能力。
-强调数据质量和数据可靠性的重要性。
-提供丰富的资源和工具支持，包括数据集、数据采集工具和预处理软件，以便学生进行实践和实验。
-强调数据伦理和隐私保护的原则，引导学生遵守相关法规和道德规范。
-鼓励学生进行团队合作和交流，分享经验和解决问题。
数据采集和数据预处理
数据采集和数据预处理3.2.1 数据采集数据采集功能主要用于实现对DSM分析研究中所需的电力供需、相关政策法规等原始数据、信息的多种途径采集。
数据采集为使用者提供定时数据采集、随机采集、终端主动上报数据等多种数据采集模式，支持手工输入、电子表格自动导入等多种导入方式，且能够对所采集的数据进行维护，包括添加、修改、删除等，并能进行自动定期备份。
在需求侧管理专业化采集中，`采集的数据根据结构特点，可以分为结构化数据和非结构化数据，其中，结构化数据包括生产报表、经营报表等具有关系特征的数据；非结构化数据，主要包括互联网网页（ HTML）、格式文档（ Word、PDF）、文本文件（Text）等文字性资料。
这些数据目前可以通过关系数据库和专用的数据挖掘软件进行挖掘采集。
特别是非结构化数据，如DSM相关的经济动态、政策法规、行业动态、企业动态等信息对DSM分析研究十分重要，综合运用定点采集、元搜索、主题搜索等搜索技术，对互联网和企业内网等数据源中符合要求的信息资料进行搜集，保证有价值信息发现和提供的及时性和有效性。
DSM信息数据采集系统中数据采集类型如图２所示。
在数据采集模块中，针对不同的数据源，设计针对性的采集模块，分别进行采集工作，主要有网络信息采集模块、关系数据库信息采集模块、文件系统资源采集模块和其他信息源数据的采集模块。
（1）网络信息采集模块。
网络信息采集模块的主要功能是实时监控和采集目标网站的内容，对采集到的信息进行过滤和自动分类处理，对目标网站的信息进行实时监控，并把最新的网页及时采集到本地，形成目标站点网页的全部信息集合，完整记录每个网页的详细信息，包括网页名称、大小、日期、标题、文字内容及网页中的图片和表格信息等。
（2）关系数据库采集模块。
该模块可以实现搜索引擎数据库与关系型数据库（包括Oracle、Sybase、DB2、SQL Server、MySQL等）之间的数据迁移、数据共享以及两者之间的双向数据迁移。
《数据采集与预处理》教学教案—11用OpenRefine进行数据预处理
数据采集与预处理教案通过API获取外部数据，增强电子表格中的内容。
二、任务实施；（1）在OpenRefine目录中使用“./refine”命令启动OpenRefine服务，如图4-8所示。
图4-8 启动OpenRefine服务（2）进入其Web操作界面，单击“浏览…”按钮，选择bus_info.csv 文件，单击“打开”按钮，再单击“下一步”按钮，导入数据。
（3）进入一个新界面，在该界面中可以发现上传的CSV文件，如果文件出现乱码，则可以设置字符编码，应选择支持中文的编码，这里选择“GBK”编码，单击界面右上角的“新建项目”按钮。
（4）进入北京公交线路信息显示界面，在其“运行时间”列中有一些多余的信息，可将这些多余信息删除，以使数据更加简洁和直观，如图4-9所示。
图4-9 删除多余信息（5）在“运行时间”下拉列表中选择“编辑单元格”中的“转换...”选项，启动转换功能。
（6）弹出“自定义文本转换于列运行时间”对话框，在“表达式”文本框中编写表达式，去除列中“运行时间:”多余信息，编写结束后，根据“预览”选项卡中的结果判断表达式编写是否正确。
清洗结果满意后单击“确定”按钮，完成自定义文本转换操作。
（7）界面上方弹出一个黄色通知框，通知相关操作导致改变的单元格数，再次进行确认操作。
在界面左边的“撤销/重做”选项卡中会显示刚刚的操作记录，如果不想进行相关操作，则可以单击界面左侧对应操作的上一步操作链接，以恢复操作。
同理，可以对其余几列执行类似操作。
（8）操作记录及结果如图4-45所示。
（9）下面将“公司”列中的“服务热线”信息抽取出来并使其独立成列。
在“公司”下拉列表中选择“编辑列”中的“由此列派生新列...”选项。
（10）弹出“基于当前列添加列公司”对话框，设置“新列名称”和数据抽取的表达式。
（11）操作结束后，需要将预处理后的数据导出为文件。
在界面右上。
《数据采集与预处理》教学教案—10用Pandas进行数据预处理
数据采集与预处理教案
1．创建数据文件
创建pandas_info.py文件，并将其导入Pandas库
2．读取数据文件
图4-6所示为使用Pandas的read_csv()方法读取CSV格式的文件，其中，delimiter参数指定了数据文件的分隔符，encoding参数指定了数据文件的编码，names参数指定了数据的列索引。
图4-6 读取数据文件
3．对数据进行去重及去空处理
如图4-7所示，Pandas的drop_duplicates()方法用于去除数据中的重复项，reset_index()方法用于还原索引为默认的整型索引（使用此方法的原因是，前面的去重或去空会清洗掉一些数据，但数据的索引仍然被保留着，导致那一行数据为空，会影响清洗操作），drop()方法用于删除数据中名为index的一列（axis=1为列，默认为行），dropna()方法用于去除数据中含有任意空数据的一行数据。
图4-7 对数据进行去重及去空处理
4．分割、替换数据文件
由于“总里程”列的数据表述格式不清晰，因此对其做分割、替换操作。
5．保存清洗后的数据。
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数据采集与预处理教案
通过API获取外部数据，增强电子表格中的内容。
二、任务实施；
（1）在OpenRefine目录中使用“./refine”命令启动OpenRefine服务，如图4-8所示。
图4-8 启动OpenRefine服务
（2）进入其Web操作界面，单击“浏览…”按钮，选择bus_info.csv 文件，单击“打开”按钮，再单击“下一步”按钮，导入数据。
（3）进入一个新界面，在该界面中可以发现上传的CSV文件，如果文件出现乱码，则可以设置字符编码，应选择支持中文的编码，这里选择“GBK”编码，单击界面右上角的“新建项目”按钮。
（4）进入北京公交线路信息显示界面，在其“运行时间”列中有一些多余的信息，可将这些多余信息删除，以使数据更加简洁和直观，如图4-9所示。
图4-9 删除多余信息
（5）在“运行时间”下拉列表中选择“编辑单元格”中的“转换...”选项，启动转换功能。
（6）弹出“自定义文本转换于列运行时间”对话框，在“表达式”文本框中编写表达式，去除列中“运行时间:”多余信息，编写结束后，根据“预览”选项卡中的结果判断表达式编写是否正确。
清洗结果满意后单击“确定”按钮，完成自定义文本转换操作。
（7）界面上方弹出一个黄色通知框，通知相关操作导致改变的单元格数，再次进行确认操作。
在界面左边的“撤销/重做”选项卡中会显示刚刚的操作记录，如果不想进行相关操作，则可以单击界面左侧对应操作的上一步操作链接，以恢复操作。
同理，可以对其余几列执行类似操作。
（8）操作记录及结果如图4-45所示。
（9）下面将“公司”列中的“服务热线”信息抽取出来并使其独立成列。
在“公司”下拉列表中选择“编辑列”中的“由此列派生新列...”选项。
（10）弹出“基于当前列添加列公司”对话框，设置“新列名称”和数据抽取的表达式。
（11）操作结束后，需要将预处理后的数据导出为文件。
在界面右上。