数据预处理ppt-课件PPT(精)
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数据的预处理
一、数据审核
直接数据： 1. 完整性审核
检查应调查的单位或个体是否有遗漏 所有的调查项目或指标是否填写齐全
2. 准确性审核
检查调查内容是否符合实际，数据是否有错误 检查方法有逻辑检查和计算检查
间接数据： 1. 适用性审核
弄清楚数据的来源、数据的口径以及有关的背景材料 确定数据是否符合自己分析研究的需要
的数据；适合于高层次数据的整理和显示方法并不适合于 低层次的数据
➢ 由低到高依次是：定类数据、定序数据、定距数据、定比数据
1-6
！
2. 时效性审核
尽可能使用最新的数据 确认是否有必要做进一步的加工整理
1-2
！
二、数据筛选
1.当数据中的错误不能予以纠正，或者有些 数据不符合调查的要求而又无法弥补时， 需要对数据进行筛选 2.数据筛选的内容
▪将某些不符合要求的数据或有明显错误的数
据予以剔除
▪将符合某种特定条件的数据筛选出来
1-3
！
三、数据排序
1. 按一定顺序将数据排列，以发现一些明 显的特征或趋势，找到解决问题的线索
2. 排序有助于发现数据中的特殊数值，以 便对数据检查纠错
3. 排序可寻找一组数据的最大或最小数， 并为分组提供依据4ຫໍສະໝຸດ 排序可借助于计算机完成1-4
！
四、数据的缺失与填补
缺失值：数据采集过程中，发生的错误、空值、 超范围或不合要求的值，统称为缺失值。
缺失值的处理方法：
删除法 填补法（均值法、回归法、最大似然法、迭代收敛法等）
1-5
！
总论：数据的整理
◈不同类型的数据，所采取的处理方式和方法是 不同的。
对（品质数据）主要是作（分类）整理
➢ 品质数据包括：定类数据、定序数据
直接数据： 1. 完整性审核
检查应调查的单位或个体是否有遗漏 所有的调查项目或指标是否填写齐全
2. 准确性审核
检查调查内容是否符合实际，数据是否有错误 检查方法有逻辑检查和计算检查
间接数据： 1. 适用性审核
弄清楚数据的来源、数据的口径以及有关的背景材料 确定数据是否符合自己分析研究的需要
的数据；适合于高层次数据的整理和显示方法并不适合于 低层次的数据
➢ 由低到高依次是：定类数据、定序数据、定距数据、定比数据
1-6
！
2. 时效性审核
尽可能使用最新的数据 确认是否有必要做进一步的加工整理
1-2
！
二、数据筛选
1.当数据中的错误不能予以纠正，或者有些 数据不符合调查的要求而又无法弥补时， 需要对数据进行筛选 2.数据筛选的内容
▪将某些不符合要求的数据或有明显错误的数
据予以剔除
▪将符合某种特定条件的数据筛选出来
1-3
！
三、数据排序
1. 按一定顺序将数据排列，以发现一些明 显的特征或趋势，找到解决问题的线索
2. 排序有助于发现数据中的特殊数值，以 便对数据检查纠错
3. 排序可寻找一组数据的最大或最小数， 并为分组提供依据4ຫໍສະໝຸດ 排序可借助于计算机完成1-4
！
四、数据的缺失与填补
缺失值：数据采集过程中，发生的错误、空值、 超范围或不合要求的值，统称为缺失值。
缺失值的处理方法：
删除法 填补法（均值法、回归法、最大似然法、迭代收敛法等）
1-5
！
总论：数据的整理
◈不同类型的数据，所采取的处理方式和方法是 不同的。
对（品质数据）主要是作（分类）整理
➢ 品质数据包括：定类数据、定序数据
薛薇《SSS统计分析方法及应用》三数据预处理精品PPT课件
来），也可以是变量或算术表达式。参数可以是 多个，需要用逗号分开。
SPSS函数有算术函数、统计函数、与分布相关的 函数、查找函数、字符函数、缺失值函数，以及 其它函数等（见课本：p41）
操作： 【转换】→【计算变量】 在【目标变量】输入存放计算结果的变量名 在【如果个案满足条件则包括】选项中输入条件表
（5）通过过滤变量选取样本（ Use filter variable ）， 即依据过滤变量的取值进行样本选取。要求指定一 个变量作为过滤变量，变量值为非0或非系统缺失 值的个案将被选中。这种方法通常用于排除包含系 统缺失值的个案。
说明：
（1）完成数据选取后，以后的SPSS分析操作仅 针对那些被选中的个案直到用户再次改变数据的选 取为止。
二、选取的基本方式 （1）选取全部数据（All cases） （2）按指定条件选取（ If condition is satisfied ） SPSS要求用户以条件表达式给出数据选取
的条件，SPSS将自动对数据编辑窗口中的所有 个案进行条件判断。那些满足条件的个案，即 条件判断为真的个案将被自动选取出来，而那 些条件判断为假的个案则不被选中。
组成的式子。 其中关系运算符： > (大于)、 <(小于)、=(等于)、 ~=(不等于)、>=(大
于等于)、<=(小于等于)。 举例：nl>35、sr<=700。
2、复合条件表达式 又称逻辑表达式，由逻辑运算符、括号和简单条件
表达式组成。 逻辑运算符：&(AND) 并且、│ (OR) 或者、~(NOT)
3、数据排序后，原有数据的排序次序必然被打乱。
操作例子：职工住房状况调查 要求：分析本市户口和外地户口家庭的住房面积情
况。 方法： 采用多重排序，主排序变量为本市户口，【数据】
SPSS函数有算术函数、统计函数、与分布相关的 函数、查找函数、字符函数、缺失值函数，以及 其它函数等（见课本：p41）
操作： 【转换】→【计算变量】 在【目标变量】输入存放计算结果的变量名 在【如果个案满足条件则包括】选项中输入条件表
（5）通过过滤变量选取样本（ Use filter variable ）， 即依据过滤变量的取值进行样本选取。要求指定一 个变量作为过滤变量，变量值为非0或非系统缺失 值的个案将被选中。这种方法通常用于排除包含系 统缺失值的个案。
说明：
（1）完成数据选取后，以后的SPSS分析操作仅 针对那些被选中的个案直到用户再次改变数据的选 取为止。
二、选取的基本方式 （1）选取全部数据（All cases） （2）按指定条件选取（ If condition is satisfied ） SPSS要求用户以条件表达式给出数据选取
的条件，SPSS将自动对数据编辑窗口中的所有 个案进行条件判断。那些满足条件的个案，即 条件判断为真的个案将被自动选取出来，而那 些条件判断为假的个案则不被选中。
组成的式子。 其中关系运算符： > (大于)、 <(小于)、=(等于)、 ~=(不等于)、>=(大
于等于)、<=(小于等于)。 举例：nl>35、sr<=700。
2、复合条件表达式 又称逻辑表达式，由逻辑运算符、括号和简单条件
表达式组成。 逻辑运算符：&(AND) 并且、│ (OR) 或者、~(NOT)
3、数据排序后，原有数据的排序次序必然被打乱。
操作例子：职工住房状况调查 要求：分析本市户口和外地户口家庭的住房面积情
况。 方法： 采用多重排序，主排序变量为本市户口，【数据】
《审计数据预处理》课件
数据预处理的目标
提高数据质量
通过数据清洗和转换，去除异 常值和错误数据，提高数据的
准确性和可靠性。
数据整合
通过数据分类和编码，将不同 来源和格式的数据整合到一个 统一的数据集中，便于后续的 数据分析。
数据标准化
通过数据归一化，将不同尺度 的数据转化为同一尺度，便于 比较和分析。
提高审计效率
通过数据预处理，减少后续数 据分析中的复杂性和工作量，
01
备份策略
根据数据的重要性和业务需求制 定合适的备份策略，包括全量备 份、增量备份和差异备份等。
03
备份频率
根据业务需求和数据重要性确定 备份频率，确保数据及时得到备
份。
02
备份介质
选择可靠的备份介质，如磁带、 硬盘或云存储等，确保数据可长
期保存。
04
恢复流程
制定详细的恢复流程和预案，确 保在数据发生故障或丢失时能够
异常值处理
统计方法
通过统计检验（如Z分数、IQR 等）识别异常值。
专家判断
结合领域知识和经验，人工判 断异常值。
总结词
识别和处理的异常值的方法
机器学习方法
利用机器学习算法（如孤立森 林、K-means聚类等）识别异 常值。
自动化处理
利用自动化工具或软件直接处 理异常值。
重复数据处理
总结词 处理重复数据的方法
在数据集成的阶段，需要对数据进行清洗 ，去除重复、错误或不完整的数据，确保 数据的准确性和一致性。
数据映射
数据验证
将不同来源的数据字段进行映射，确保数 据在整合后能够正确地对应到审计需求上 。
通过数据验证确保所有集成在一起的数据 是有效的，并且符合审计的要求和标准。
大数据的处理和分析ppt课件
• 大数据的分析
– 关键技术概述、PageRank初步
3
大数据的魅力
• 数据挖掘
– 数据挖掘的定义 1. 从数据中提取出隐含的过去未知的有价值的潜
在信息 2. 从大量数据或者数据库中提取有用信息的科学
– 相关概念：知识发现 1. 数据挖掘是知识发现过程中的一步 2. 粗略看：数据预处理数据挖掘数据后处理 预处理: 将未加工输入数据转换为适合处理的形式 后处理: 如可视化, 便于从不同视角探查挖掘结4果
经关联分析，可发现顾客经常同时购买的商品：尿布牛5 奶
大数据的魅力
• 大数据
– 大数据，或称海量数据，指所涉及的数据量规模 巨大到无法通过人工，在合理时间内达到截取、 管理、处理、并整理成为人类所能解读的信息
– 在总数据量相同的情况下，与个别分析独立的小 型数据集相比，将各个小型数据集合并后进行分 析可得出许多额外的信息和数据关系性，可用来 察觉商业趋势、避免疾病扩散、打击犯罪、测定 实时交通路况或判定研究质量等
大数据时代的精髓在于人们分析信息时的 三个转变，这些转变将改变人们决策的制定 和对表象的理解
14
大数据时代的思维变革
• 变革一 — 更多: 不是随机样本, 而是全体数据
1. 随机抽样：用最少的数据获得最多的信息 – 过去由于获取和分析全体数据的困难，抽样调查
是一种常用统计分析方法。它根据随机原则从总 体中抽取部分实际数据进行调查，并运用概率估 计方法，根据样本数据推算总体相应的数量指标
通过统计性的搜索、比较、聚类、分析和归纳， 寻找事件（或数据）之间的相关性 – 一般来说，统计学无法检验逻辑上的因果关系 – 也许正因为统计方法不致力于寻找真正的原因, 才 促进数据挖掘和大数据技术在商业领域广泛应用
– 关键技术概述、PageRank初步
3
大数据的魅力
• 数据挖掘
– 数据挖掘的定义 1. 从数据中提取出隐含的过去未知的有价值的潜
在信息 2. 从大量数据或者数据库中提取有用信息的科学
– 相关概念：知识发现 1. 数据挖掘是知识发现过程中的一步 2. 粗略看：数据预处理数据挖掘数据后处理 预处理: 将未加工输入数据转换为适合处理的形式 后处理: 如可视化, 便于从不同视角探查挖掘结4果
经关联分析，可发现顾客经常同时购买的商品：尿布牛5 奶
大数据的魅力
• 大数据
– 大数据，或称海量数据，指所涉及的数据量规模 巨大到无法通过人工，在合理时间内达到截取、 管理、处理、并整理成为人类所能解读的信息
– 在总数据量相同的情况下，与个别分析独立的小 型数据集相比，将各个小型数据集合并后进行分 析可得出许多额外的信息和数据关系性，可用来 察觉商业趋势、避免疾病扩散、打击犯罪、测定 实时交通路况或判定研究质量等
大数据时代的精髓在于人们分析信息时的 三个转变，这些转变将改变人们决策的制定 和对表象的理解
14
大数据时代的思维变革
• 变革一 — 更多: 不是随机样本, 而是全体数据
1. 随机抽样：用最少的数据获得最多的信息 – 过去由于获取和分析全体数据的困难，抽样调查
是一种常用统计分析方法。它根据随机原则从总 体中抽取部分实际数据进行调查，并运用概率估 计方法，根据样本数据推算总体相应的数量指标
通过统计性的搜索、比较、聚类、分析和归纳， 寻找事件（或数据）之间的相关性 – 一般来说，统计学无法检验逻辑上的因果关系 – 也许正因为统计方法不致力于寻找真正的原因, 才 促进数据挖掘和大数据技术在商业领域广泛应用
《预处理技术》课件
提高数据质量： 通过清洗、转换、 集成等操作，提 高数据的准确性、 完整性和一致性
提高数据分析效 率：预处理技术 可以减少数据分 析过程中的重复 工作，提高数据 分析的效率
支持决策制定： 预处理技术可以 帮助企业更好地 理解和利用数据， 支持决策制定
提高数据安全性： 预处理技术可以 保护数据隐私， 防止数据泄露和 滥用
数据可视化：将数据转换为易 于理解的图表和图形，便于分 析和决策
Part Three
数据预处理
数据清洗
目的：提高数据 质量，去除噪声 和异常值
方法：包括缺失 值处理、异常值 处理、重复值处 理等
工具：可以使用 Python的 Pandas库进行数 据清洗
应用：数据清洗 在数据分析、机 器学习等领域具 有广泛应用
特征变换
特征提取：从原始数据中提取出有用的特征 特征选择：选择对模型性能影响最大的特征 特征缩放：将特征缩放到相同的范围，避免特征之间的差异过大 特征编码：将类别特征转换为数值特征，便于模型处理
特征降维
目的：降低特征维度，提高模型效 率
应用场景：图像识别、语音识别、 自然语言处理等领域
添加标题
添加标题
模型融合：将多个 模型融合以提高预 测精度
模型更新：根据新 的数据对模型进行 更新和优化
Part Six
结果预处理
结果展示与解释
结果展示：将预处理后的数据以图表、图形等形式展示出来 解释：对展示的结果进行解释，包括数据的含义、数据的变化趋势等 结论：根据展示的结果得出结论，如数据的变化趋势、数据的异常情况等 建议：根据结论提出建议，如改进措施、下一步研究方向等
数ห้องสมุดไป่ตู้清洗：去除异常值、 缺失值等
《数据处理方法》课件
热力图
通过颜色的深浅表示数据的大 小。
数据分布与关联分析
数据正态分布
检验数据是否符合正态 分布，了解数据的稳定
性。
数据相关性分析
分析两个或多个变量之 间是否存在关联关系。
数据聚类分析
将数据按照相似性进行 分类，用于市场细分、
客户分群等。
数据主成分分析
通过降维技术，将多个 变量转化为少数几个综 合变量，用于简化数据
数据重复值处理
01
02
03
识别方法
通过比较不同特征的相似 度或使用重复值检测算法 识别重复值。
处理策略
根据数据的重要性和重复 率，选择合适的处理方式 ，如删除重复值、保留一 个重复值或合并重复值。
常用方法
使用唯一索引、主键等约 束删除重复值；使用合并 查询或数据整合工具合并 重复值。
数据格式化与标准化
结构。
2023
PART 04
数据分析方法
REPORTING
统计分析方法
描述性统计
对数据进行整理、归纳和总结 ，计算出数据的均值、中位数
、众数等统计指标。
推断性统计
基于样本数据推断总体特征， 如参数估计、假设检验等。
回归分析
研究自变量与因变量之间的关 系，预测因变量的取值。
方差分析
比较不同组数据的变异程度， 确定哪个因素对数据的影响最
大。
机器学习方法
分类算法
将数据分成不同的类别，如决策树、朴素贝 叶斯、支持向量机等。
关联规则挖掘
发现数据之间的关联关系，如购物篮分析。
聚类算法
将相似的数据点聚集在一起，如K-means、 层次聚类等。
特征选择
从原始特征中选择最重要的特征，提高模型 的预测精度和泛化能力。
数据原理 第5章 数据预处理
©
第五章
数据预处理:11
5.1.1.3清洗脏数据
❖ 异构数据源数据库中的数据并不都是正确的，常常 不可避免地存在着不完整、不一致、不精确和重复 的数据，这些数据统称为“脏数据”。脏数据能使 挖掘过程陷入混乱，导致不可靠的输出。
©
第五章
数据预处理:12
清洗脏数据可采用下面的方式：
手工实现方式 用专门编写的应用程序 采用概率统计学原理查找数值异常的记录 对重复记录的检测与删除
第五章
数据预处理:24
©
5.1.4.4 概念分层
❖ 概念分层通过收集并用较高层的概念替换较低层的 概念来定义数值属性的一个离散化。
❖ 概念分层可以用来归约数据，通过这种概化尽管细 节丢失了，但概化后的数据更有意义、更容易理解， 并且所需的空间比原数据少。
❖ 对于数值属性，由于数据的可能取值范围的多样性 和数据值的更新频繁，说明概念分层是困难的。
©
第五章
数据预处理:40
❖ 第二，算法简单。对于给定的决策表，预处理过程所使用的 算法可以是分辨矩阵或逐个属性、逐条规则进行检验，算法 简单，易于计算机的实现，方便挖掘系统的自动操作；
❖ 第三，可以有效地去除冗余的属性或属性的值。
©
第五章
数据预处理:34
5.2.2复共线性数据的预处理方法
❖ 常规方法进行函数发现时一般要作出一个假设：数 据满足统计不相关。而传统的函数发现算法中，常 常忽略对数据是否满足该假设的检验。若数据不满 足统计不相关的假设（也称数据变量之间存在复共 线性），在这种情况下，函数发现算法挖掘出来的 函数关系表达式可能会存在系统误差，该表达式将 不是我们要发现的理想函数。
©
第五章
数据预处理:32
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
处理数据ppt课件
人工智能在数据处理中的应用
自动化数据标注
01
利用人工智能技术，实现自动化数据标注，提高数据处理效率
。
数据挖掘与预测分析
02
通过人工智能算法，挖掘数据内在规律，进行预测分析，为企
业决策提供支持。
智能推荐系统
03
基于用户行为数据，利用人工智能技术实现智能推荐，提高用
户满意度。
数据安全与隐私保护
数据加密技术
采用先进的加密技术，保护数据安全，防止数据泄露和被攻击。
隐私保护机制
建立完善的隐私保护机制，保护用户隐私范数据处理行为，保障数据安全与 隐私权益。
THANKS
感谢观看
详细描述
收集股票市场的历史数据，包括股价、成交 量、财务指标等，运用统计分析、机器学习 和时间序列分析等方法，对数据进行处理和 分析。通过建立预测模型，对未来股票价格 走势进行预测，为投资者提供投资建议和风 险评估。同时，还可以帮助企业制定战略规 划和投资决策。
06
数据处理的未来发展
大数据处理技术
VS
详细描述
对电商平台的销售数据进行收集、清洗和 整合，运用统计学和数据分析方法，对销 售量、销售额、客户行为等指标进行深入 分析，挖掘潜在的商机和优化方向。同时 ，通过数据可视化技术，将分析结果以图 表、报告等形式呈现，帮助企业制定营销 策略和决策。
社交媒体数据情感分析
总结词
利用自然语言处理和情感分析技术，对社交媒体上的文本数据进行处理和分析，评估用户情感和意见 。
图表类型选择
01
02
03
04
柱状图
用于比较不同类别之间的数据 ，便于显示差异和趋势。
折线图
用于展示时间序列数据的变化 趋势，便于观察数据随时间的
《数据预处理》课件
缺失数据处理
删除含有缺失值的记录
这种方法简单直接，但可能导致数据 丢失，影响分析的准确性。
填充缺失值
使用插值算法预测缺失值
如线性插值、多项式插值等，这种方 法更精确，但需要具备一定的数学基 础。
使用固定值、平均值、中位数等填充 缺失值，保持数据的完整性。
异常值处理
统计学方法
基于数据的分布特性，如Z分数、 IQR等。
pandas提供了DataFrame和Series两种数 据结构，可以方便地存储和处理表格型数 据。
数据清洗
数据合并与分组
pandas提供了许多数据清洗功能，如缺失 值处理、重复值处理、数据类型转换等。
pandas提供了merge、concat等函数，可 以实现数据的横向和纵向合并，同时支持 数据的分组聚合操作。
数据预处理的流程
01
02
03
04
数据清洗
去除重复、错误或不完整的数 据，对缺失值进行填充或删除
。
数据转换
将数据转换为适合分析和挖掘 的格式或类型，如将分类数据
转换为数值型数据。
数据整合
将多个数据源进行整合，形成 一个统一、完整的数据集。
数据规约
对数据进行规约和降维处理， 减少数据的维度和计算量。
02 数据清洗
THANKS FOR WATCHING
感谢您的观看
简介
matplotlib是一个Python绘图库 ，可以方便地绘制各种图表，包 括散点图、折线图、条形图等。
数据可视化
在进行数据预处理时，可以通过 matplotlib将数据进行可视化，帮 助我们更好地理解数据的分布和特 征。
数据探索
通过绘制图表，可以发现数据中的 异常值和离群点，有助于进一步的 数据清洗和处理。