数据处理技术整理.ppt
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《数据的处理》课件
《数据的处理》PPT课件
通过本PPT课件，我们将深入探讨数据的处理，包括重要性、步骤、工具技术、 案例分析以及职业发展等内容，让你全面了解数据处理的价值和未来趋势。
什么是数据处理？
数据处理是指收集、整理和分析数据以获取有意义信息的过程。它包括清洗、 分析、可视化数据，并应用数据挖掘与机器学习技术，用于决策支持和业务 优化。
可视化和报告
将数据可视化呈现，制作报告以传达数据洞察。
数据清洗与预处理
1 数据清洗
去除重复数据和异常值， 处理缺失数据。
2 数据预处理
包括数据标准化、特征选 择、降维等操作。
3 数据规范化
将数据转换为标准格式， 确保数据的一致性和可比 性。
数据分析与建模
数据分析
运用统计学和机器学习算法解析 和挖掘数据的潜在信息。
机器学习
通过算法和模型使计算机自动学 习和改进，实现预测和优化。
数据建模
构建数学模型来描述和预测现实 世界中的数据。
数据可视化与报告
1
选择图表类型
根据数据类型和分析目的选状、标签等元素提升可视化效果。
3
制作报告
将数据可视化呈现，并撰写简洁明了的解读报告。
数据挖掘与机器学习
Tableau、Power BI等，用于创建令人印象深刻的数据可视化。
数据挖掘和机器学习是数据处理中的关键技术。通过挖掘数据中的模式和关 联，以及构建机器学习模型，可以发现隐藏在数据中的有价值信息。
数据处理的工具和技术
1 数据处理软件
如Python、R、SQL等，提供丰富的数据处理函数和工具。
2 大数据技术
Hadoop、Spark等技术，用于处理和分析大规模数据。
3 数据可视化工具
通过本PPT课件，我们将深入探讨数据的处理，包括重要性、步骤、工具技术、 案例分析以及职业发展等内容，让你全面了解数据处理的价值和未来趋势。
什么是数据处理？
数据处理是指收集、整理和分析数据以获取有意义信息的过程。它包括清洗、 分析、可视化数据，并应用数据挖掘与机器学习技术，用于决策支持和业务 优化。
可视化和报告
将数据可视化呈现，制作报告以传达数据洞察。
数据清洗与预处理
1 数据清洗
去除重复数据和异常值， 处理缺失数据。
2 数据预处理
包括数据标准化、特征选 择、降维等操作。
3 数据规范化
将数据转换为标准格式， 确保数据的一致性和可比 性。
数据分析与建模
数据分析
运用统计学和机器学习算法解析 和挖掘数据的潜在信息。
机器学习
通过算法和模型使计算机自动学 习和改进，实现预测和优化。
数据建模
构建数学模型来描述和预测现实 世界中的数据。
数据可视化与报告
1
选择图表类型
根据数据类型和分析目的选状、标签等元素提升可视化效果。
3
制作报告
将数据可视化呈现，并撰写简洁明了的解读报告。
数据挖掘与机器学习
Tableau、Power BI等，用于创建令人印象深刻的数据可视化。
数据挖掘和机器学习是数据处理中的关键技术。通过挖掘数据中的模式和关 联，以及构建机器学习模型，可以发现隐藏在数据中的有价值信息。
数据处理的工具和技术
1 数据处理软件
如Python、R、SQL等，提供丰富的数据处理函数和工具。
2 大数据技术
Hadoop、Spark等技术，用于处理和分析大规模数据。
3 数据可视化工具
大数据的处理和分析课件
金融服务
大数据可以用于风险评估、投 资决策和讹诈检测等方面，提 高金融服务的效率和安全性。
政府管理
大数据可以帮助政府机构更好 地了解社会问题和政策效果， 提高管理和决策的效率和准确
性。
02
CATALOGUE
大数据处理技术
数据采集与清洗
数据采集
使用爬虫技术、API接口、传感器等 手段获取数据。
数据清洗
大数据挑战与未来发展
数据隐私与安全挑战
数据泄露风险
大数据的集中存储和传输增加了 数据泄露的风险，对个人隐私和
企业机密构成威胁。
信息安全问题
大数据的共享和交换过程中，信 息安全问题成为关键挑战，需要
加强数据加密和访问控制。
法律法规限制
各国对数据隐私和安全的法律法 规限制不同，企业在跨国经营时
需要遵守相关法律法规。
大数据技术发展趋势
实时处理与流计算
随着物联网、社交媒体等应用的普及，实时处理和流计算成为大 数据技术的重要发展趋势。
人工智能与机器学习
人工智能和机器学习技术在大数据处理和分析中的应用日益广泛， 能够提高数据处理和分析的效率和准确性。
云为大数据提供了更加高效、灵活和可靠的 处理和分析能力。
供应链优化
通过分析供应链数据，优 化库存管理、物流运输等 环节，降低成本，提高效 率。
医疗健康应用案例
个性化治疗方案
基于患者的基因组、生活 习惯等数据，为患者提供 个性化的治疗方案。
疾病预测与预防
通过分析历史病例和流行 病学数据，预测疾病的产 生和传播趋势，为预防措 施提供根据。
医疗资源优化
通过分析医疗资源的使用 情况，优化医疗资源的配 置和管理，提高医疗效率 和质量。
数据处理与统计PPT课件
将数据以图形或图像的形式展现 出来，使得数据更加直观、易于 理解，有助于发现数据中的规律 和趋势。
常见可视化工具
Excel、Tableau、Power BI、 D3.js等，这些工具提供了丰富的 图表类型和交互功能，方便用户 进行数据可视化呈现。
常见图表类型及其适用场景
柱状图
适用于比较不同类别数据的大 小和差异，如销售额、人口数
推论性统计分析
利用SPSS进行t检验、方差分析、回 归分析等推论性统计方法，探究变量 之间的关系。
统计图表制作
运用SPSS绘制直方图、散点图、箱 线图等统计图表，直观展示数据分布 和规律。
05
大数据处理技术探讨
大数据定义及特点
大数据定义
大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据 集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的 海量、高增长率和多样化的信息资产。
案例：Hadoop在大数据处理中应用
Hadoop概述
Hadoop在大数据处理 中应用
Hadoop生态系统
Hadoop是一个由Apache基金会所 开发的分布式系统基础架构，用户可 以在不了解分布式底层细节的情况下 ，开发分布式程序，充分利用集群的 威力进行高速运算和存储。
Hadoop可以处理大数据中的各种问 题，包括超大数据集（大到超过一台 独立的物理计算机的存储容量）的存 储，以及跨集群节点并行处理数据。 Hadoop通过分布式存储和计算技术 ，可以高效地处理大数据，并提供高 可用性、可扩展性和容错性。
数据采集
根据需求从各种数据源中收集 数据，包括数据库、文件、网 络等。
数据整合
将不同来源的数据进行整合， 形成一个统一的数据集，方便 后续分析。
常见可视化工具
Excel、Tableau、Power BI、 D3.js等，这些工具提供了丰富的 图表类型和交互功能，方便用户 进行数据可视化呈现。
常见图表类型及其适用场景
柱状图
适用于比较不同类别数据的大 小和差异，如销售额、人口数
推论性统计分析
利用SPSS进行t检验、方差分析、回 归分析等推论性统计方法，探究变量 之间的关系。
统计图表制作
运用SPSS绘制直方图、散点图、箱 线图等统计图表，直观展示数据分布 和规律。
05
大数据处理技术探讨
大数据定义及特点
大数据定义
大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据 集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的 海量、高增长率和多样化的信息资产。
案例：Hadoop在大数据处理中应用
Hadoop概述
Hadoop在大数据处理 中应用
Hadoop生态系统
Hadoop是一个由Apache基金会所 开发的分布式系统基础架构，用户可 以在不了解分布式底层细节的情况下 ，开发分布式程序，充分利用集群的 威力进行高速运算和存储。
Hadoop可以处理大数据中的各种问 题，包括超大数据集（大到超过一台 独立的物理计算机的存储容量）的存 储，以及跨集群节点并行处理数据。 Hadoop通过分布式存储和计算技术 ，可以高效地处理大数据，并提供高 可用性、可扩展性和容错性。
数据采集
根据需求从各种数据源中收集 数据，包括数据库、文件、网 络等。
数据整合
将不同来源的数据进行整合， 形成一个统一的数据集，方便 后续分析。
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
《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。
大数据处理_文本数据处理课件(共20张PPT)(浙教版高中信息技术必修一)
建模（庞大训练数据集） 标签云
情感分析
项目学习1：中文分词jieba
案例1：文本数据处理的过程
把句子中所有可以成词的词语都扫描出来 试图将句子最精确的分开，适合文本分析
项目学习2：词频统计
程序实现
词频统计核心代码
数据可视化
教材143页
1.什么是数据可视化？ 数据可视化是将数据以图形图像等形式表示，直接呈现数
编程语言： (用于统计分析,图形表示和报告的编程语言和软件环境)
可视化工具库： (D3 是最流行的可视化库之一，可以创建实时交互网页) (用纯JavaScript编写的一个图表库) (为浏览器和移动设备定制，用于在web上可视化数据)
大数据典型应用p151-152
智能交通整合了物联网、大数化的作用？ （1）快捷观察与追踪数据 （2）实时分析数据 （3）增强数据的解释力和吸引力
可视化的基本方法
1.有关时间趋势的可视化 随时间推移而变化的数据
可视化的基本方法 2.有关比例的可视化 一系列总和为1的比例数据
浙江各科目选考人数
6.6 12.4
6.8
10.1 15.3
出租车轨迹可视化分析
项目学习3：文本数据分析——生成标签云
浙大附中.txt（UTF8格式）
校标.png（模板图片） 生成结果并分析（提取关键信息）
p135
#[0,10]区间内返回1000个均匀分布的样本
p137
文本数据源 分词 特征提取 数据分析 结果呈现
将一个内容序列切分成 一个一个单独的词
获取文本中最重要的 字、词或短语
（1）基于词典的分词方法(jieba)
（2）基于统计的分词方法
字、词、短语作为特征项 选取合适的工具或算法抽
2024版大数据时代的数据治理ppt课件
2023REPORTING 大数据时代的数据治理ppt课件•数据治理概述•大数据时代下的数据挑战•数据治理的关键技术•数据治理的实施步骤•数据治理的实践案例•数据治理的未来展望目录20232023REPORTINGPART01数据治理概述数据治理的定义与重要性定义数据治理是一种组织范围内的数据管理策略，旨在确保数据质量、安全性和有效利用，以满足组织战略和业务目标。
重要性随着大数据时代的到来，数据已成为企业核心竞争力的重要组成部分。
数据治理能够确保数据的准确性、一致性和可靠性，提高数据价值，降低数据风险，从而为企业创造更多商业机会。
以数据管理为主，关注数据存储、备份和恢复等基础设施层面的问题。
初级阶段数据管理逐渐演变为数据治理，关注数据的全生命周期管理，包括数据质量、安全、隐私等方面。
发展阶段数据治理成为企业战略层面的重要议题，与业务战略紧密结合，实现数据驱动的企业决策和优化。
成熟阶段确保数据质量保障数据安全促进数据利用遵守法规要求通过建立数据质量标准和检测机制，确保数据的准确性、完整性、一致性和及时性。
通过合理的数据共享和交换机制，推动数据在组织内部的充分利用，提高数据价值。
制定和执行数据安全策略，防止数据泄露、篡改和损坏，确保数据的机密性、完整性和可用性。
确保数据处理活动符合相关法律法规和行业标准的要求，降低合规风险。
2023REPORTINGPART02大数据时代下的数据挑战随着互联网、物联网等技术的普及，数据产生速度呈指数级增长，给数据存储和处理带来巨大压力。
数据产生速度加快数据存储成本上升数据管理难度增加大规模数据的存储需要庞大的存储空间，导致存储成本不断攀升。
海量数据的管理和维护变得异常复杂，需要高效的数据管理技术和工具。
030201数据量的爆炸式增长03数据语义丰富数据的含义和背景信息千差万别，需要深入挖掘和理解数据的内在含义。
01结构化数据与非结构化数据并存除了传统的结构化数据外，非结构化数据如文本、图片、视频等日益增多，给数据处理和分析带来挑战。
《数据处理》课件
148 148 150~154：150 151
143 147 147 149 149 153 154
155~159：155 155 156 158
158 158 159 160~164：160 160 162 162 165~169：165 165 165 166 168 169以上：170 172 174
某服装厂按身高每5cm一段来确定服装的型号， 完成下表。
淘气所在班学生身高分段情况统计表
身高段 140 140~ 145~ 150~ 155~ 160~ 165~ 169 /cm 以下 144 149 154 159 164 169 以上
人数
分段整理数据：
140以下：133 138 140~144：141 143 145~149：145 146
《数据处理》
下面是淘气所在班学生的身高情况。（单位：cm） 整理表中的数据，并与同伴交流。
把这些数据按从小到大的顺序排列。
最低
最高
133 138 141 143 143 145 146 147 147 148 148 149
149 150 151 153 154 155 155 156 158 158 158 159
2.分段整理
身高 140- 145- 150- 155- 160- 165144 149 154 159 164 169
男生 4 女生 1 总数 5
665
3
5
975
0
0
15 13 10 3
5
3.
男生和女生的身高统计图
1
制
0
成
8
统
计
6
图
4
女生 男生
2
0
140-144 145-149
143 147 147 149 149 153 154
155~159：155 155 156 158
158 158 159 160~164：160 160 162 162 165~169：165 165 165 166 168 169以上：170 172 174
某服装厂按身高每5cm一段来确定服装的型号， 完成下表。
淘气所在班学生身高分段情况统计表
身高段 140 140~ 145~ 150~ 155~ 160~ 165~ 169 /cm 以下 144 149 154 159 164 169 以上
人数
分段整理数据：
140以下：133 138 140~144：141 143 145~149：145 146
《数据处理》
下面是淘气所在班学生的身高情况。（单位：cm） 整理表中的数据，并与同伴交流。
把这些数据按从小到大的顺序排列。
最低
最高
133 138 141 143 143 145 146 147 147 148 148 149
149 150 151 153 154 155 155 156 158 158 158 159
2.分段整理
身高 140- 145- 150- 155- 160- 165144 149 154 159 164 169
男生 4 女生 1 总数 5
665
3
5
975
0
0
15 13 10 3
5
3.
男生和女生的身高统计图
1
制
0
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8
统
计
6
图
4
女生 男生
2
0
140-144 145-149
定稿数据处理技术规范.ppt
29
海区级调查机构-数据处理流程
海区级调查机构
接收国家级审核意见
登录
海洋经济调查数据采集处理系统
驳 回 ，并 将 审 核 意 见 反馈至省级调查机构
审核省级上报数据
否 是否全部通过审核
是
数据上报
存入
批量报送
上报数据库
国家级调查机构
30
省级调查机构--数据处理任务
1.负责组织本省内非沿海地级市海洋及相关产业调查表 数据的录入及复录。 2.负责本级已录入海洋及相关产业调查数据的审核。 3.负责审核本省内各沿海地级调查机构上报的海洋及相 关产业调查数据。 4.负责将本省的海洋及相关产业调查数据上报至上级调 查机构。 5.负责接收海区级调查机构的驳回意见，并作出相应处 理。 6.负责对本省海洋及相关产业调查数据进展汇总。
13
3. 录入数据审核 沿海县、地市和省三级调查机构可依据审核规那
么，利用调查数据采集处理系统中的功能，辅助完成 对本级录入数据的审核工作。包括有效性检查、去重 审核、必要性审核、确认性审核和分专业详审。
14
可利用系统内置的审核规那么，对不符合审核规那么或重 复的数据，系统将自动给出提示信息，完成有效性检查和 去重审核。
第一次全国海洋经济调查表
本套表本县〔市、区〕共______册第______册 本册共有： 调查单位数：_______个
负责人姓名＿＿＿＿＿＿＿＿ 联系人姓名＿＿＿＿＿＿＿＿ 联系人 ＿＿＿＿＿＿＿＿ 装册日期： 年 月 日
8
第一次全国海洋经济调查表册清单〔示意图〕
第一次全国海洋经济调查表装册清单
________省〔自治区、直辖市〕_________市 _________县〔市、区〕
专家会审可邀请相关领域或行业的专家以会议形式， 利用调查数据采集处理系统中的数据、汇总数据以及 其他相关数据资料等，进展综合性审核。
海区级调查机构-数据处理流程
海区级调查机构
接收国家级审核意见
登录
海洋经济调查数据采集处理系统
驳 回 ，并 将 审 核 意 见 反馈至省级调查机构
审核省级上报数据
否 是否全部通过审核
是
数据上报
存入
批量报送
上报数据库
国家级调查机构
30
省级调查机构--数据处理任务
1.负责组织本省内非沿海地级市海洋及相关产业调查表 数据的录入及复录。 2.负责本级已录入海洋及相关产业调查数据的审核。 3.负责审核本省内各沿海地级调查机构上报的海洋及相 关产业调查数据。 4.负责将本省的海洋及相关产业调查数据上报至上级调 查机构。 5.负责接收海区级调查机构的驳回意见，并作出相应处 理。 6.负责对本省海洋及相关产业调查数据进展汇总。
13
3. 录入数据审核 沿海县、地市和省三级调查机构可依据审核规那
么，利用调查数据采集处理系统中的功能，辅助完成 对本级录入数据的审核工作。包括有效性检查、去重 审核、必要性审核、确认性审核和分专业详审。
14
可利用系统内置的审核规那么，对不符合审核规那么或重 复的数据，系统将自动给出提示信息，完成有效性检查和 去重审核。
第一次全国海洋经济调查表
本套表本县〔市、区〕共______册第______册 本册共有： 调查单位数：_______个
负责人姓名＿＿＿＿＿＿＿＿ 联系人姓名＿＿＿＿＿＿＿＿ 联系人 ＿＿＿＿＿＿＿＿ 装册日期： 年 月 日
8
第一次全国海洋经济调查表册清单〔示意图〕
第一次全国海洋经济调查表装册清单
________省〔自治区、直辖市〕_________市 _________县〔市、区〕
专家会审可邀请相关领域或行业的专家以会议形式， 利用调查数据采集处理系统中的数据、汇总数据以及 其他相关数据资料等，进展综合性审核。
统计数据的整理及其显示(ppt-107页)(共106张PPT)全篇
2、统计分组的原则
穷尽原则
互斥原则
注意：统计分组是对总体认识深化的手段，它是一切统计研究的基 础，应用于统计工作的全过程，是统计研究的基本方法。
⑴ 类型分组
揭露社会经济现象的类型，反映各类型的特点。
例
单位：亿元
类 型 1999年 2000年 2001年 2002年
农业 14 106.2 13 873.6 14 462.8 14 931.5
审核
对第二手数据： 完整性： 准确性： 适用性：数据的来源、口径以及
有关背景资料； 时效性：尽可能使用最新的数据。
（2）数据筛选
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。
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；
例如：企业按人数分组
499及以下
500 ～ 999
1000 ～ 2999 3000及以上
工人按工资分组
600 ～ 700 700 ～ 800 800 ～ 1200
1200 ～ 1500
适用条件： 它适用于变量值变化范围较大、不同变量值个数
较多的离散型变量及连续型变量的场合。
注意：连续型变量的数值不能一一列举，故
例如：按以五分制计分的成绩对全班100名学生进行分组，宜单 变量数列；按以百分制计分的成绩对全班100名学生进行分组 ，宜组距式数列；
1. 定类数据的排序
▪ 字母型数据，排序有升序降序之分，但习惯
上用升序
▪ 汉字型数据，可按汉字的首位拼音字母排列
，也可按笔画排序，其中也有笔画多少的升 序降序之分
2. 定距和定比数据的排序
递递增增排排序序：后设可一表组示数为据：为X(1X)1<，X(X2)2<，……<X，(NX) N， 递减排序可表示为：X(1)>X(2)>…>X(N)
穷尽原则
互斥原则
注意：统计分组是对总体认识深化的手段，它是一切统计研究的基 础，应用于统计工作的全过程，是统计研究的基本方法。
⑴ 类型分组
揭露社会经济现象的类型，反映各类型的特点。
例
单位：亿元
类 型 1999年 2000年 2001年 2002年
农业 14 106.2 13 873.6 14 462.8 14 931.5
审核
对第二手数据： 完整性： 准确性： 适用性：数据的来源、口径以及
有关背景资料； 时效性：尽可能使用最新的数据。
（2）数据筛选
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。
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；
例如：企业按人数分组
499及以下
500 ～ 999
1000 ～ 2999 3000及以上
工人按工资分组
600 ～ 700 700 ～ 800 800 ～ 1200
1200 ～ 1500
适用条件： 它适用于变量值变化范围较大、不同变量值个数
较多的离散型变量及连续型变量的场合。
注意：连续型变量的数值不能一一列举，故
例如：按以五分制计分的成绩对全班100名学生进行分组，宜单 变量数列；按以百分制计分的成绩对全班100名学生进行分组 ，宜组距式数列；
1. 定类数据的排序
▪ 字母型数据，排序有升序降序之分，但习惯
上用升序
▪ 汉字型数据，可按汉字的首位拼音字母排列
，也可按笔画排序，其中也有笔画多少的升 序降序之分
2. 定距和定比数据的排序
递递增增排排序序：后设可一表组示数为据：为X(1X)1<，X(X2)2<，……<X，(NX) N， 递减排序可表示为：X(1)>X(2)>…>X(N)
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
《数据处理技术规范》课件
数据处理技术在各行业的融合应用
金融行业
医疗行业
利用数据处理技术实现金融风控、智能投 顾、反欺诈等业务，提高金融行业的智能 化水平。
通过数据处理技术实现医疗影像分析、病 历数据管理、精准医疗等应用，提高医疗 服务的效率和质量。
交通行业
能源行业
利用数据处理技术实现智能交通管理、交 通流量监测、智能出行等应用，提高交通 运行效率和安全性。
定义
数据处理技术是指利用计算机软 硬件对数据进行采集、存储、传 输、整合、分析和呈现的过程。
重要性
数据处理技术是现代社会信息化 的基础，对于企业、政府和个人 的决策、管理、创新等方面具有 重要意义。
数据处理技术的发展历程
电子数据处理阶段
机械处理阶段
使用机械设备如打卡机等对数据 进行批量处理，提高了处理效率 。
数据质量与完整性
在处理数据时，要确保数据的准确性 和完整性，避免因数据质量问题影响 结果的可靠性。
安全与隐私保护
在数据处理过程中，要重视数据的安 全和隐私保护，采取必要的安全措施 和隐私保护措施。
实时监控与调整
在实施过程中，要实时监控数据处理 的过程和结果，发现问题及时调整和 处理。
实施后的评估与改进
制定实施计划
制定详细的实施计划，包括时 间安排、人员分工、任务分配 等，确保各项工作按照计划进 行。
培训与宣传
对相关人员进行数据处理技术 规范的培训和宣传，提高其对
规范的理解和执行能力。
实施过程中的关键要素与注意事项
技术选型
根据数据处理需求和目标，选择合适 的技术和工具，确保数据处理的高效 性和准确性。
确。
数据处理方法选择
根据数据处理需求，选择合适的数 据处理方法和技术，如统计分析、 机器学习等。
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第十一章 数据处理技术
算术平均值（x） xi 37.45 37.20 37.50 37.30 37.25 37.34%
n
5
极差（R） xmax xmin 37.50 37.20 0.30%
各次测定的偏差（%）分别是：d1 0.11；d 2 0.14；d3 0.04；d 4 0.16；
d5 0.09。
平均偏差（d） d i 0.11 0.14 0.04 0.16 0.09 0.（1 %）
n
5
标准偏差（S）
n
di2
i 1
（0.11）2 （0.14）2 （0.04）2 （0.16）2 （0.09）2 0.1（3 %）
n 1
5 1
相对标准偏差（CV） S 100% 0.13 100% 0.35%
第十一章 数据处理技术
第十一章 数据处理技术
第一节 误差 第二节 有效数字
第十一章 数据处理技术
第一节 误 差
掌握误差中相关概念及计 算方法，重点掌握平均偏 差、相对平均偏差、标准 偏差的概念及计算方法；
难点：平均偏差、相对平 均偏差、标准偏差的概念及 计算方法。
第十一章 数据处理技术
一、误差产生的原因
解： 绝对误差＝X T 8.30 8.34 0.04
相对误差（RE或E%） E 100% 0.04 100% 0.48%
T
8.34
第十一章 数据处理技术
n
算术平均值（x） x1 x2 xn i1 xi
n
n
绝对误差（E） x T xi
n
相对误差（RE） E 100% x T 100%
x
37.34
第十一章 数据处理技术
三、准确度与精密度的关系
精密度是保证准确度的先决条件， 只有精密度好，才能得到好的准确 度；
提高精密度不一定能保证高的准确 度，须进行系统误差的校正，才能 得到高的准确度。
系统误差的校正
采用标准方法与标准样品进行对照实验； 对仪器校正以减小仪器的系统误差； 采用纯度高的试剂或进行空白试验，校
正试剂误差； 严格训练与提高操作人员的技术业务水
平，以减少操作误差等。
第十一章 数据处理技术
二）偶然误差
也称随机误差，由某些难以控制、无 法避免的偶然因素造成的，其大小与 正负值都是不固定的。如操作中温度、 湿度、灰尘等的影响都会引起分析数 值的波动。
T
T
式中x n次测定结果的算术平均值；
xi 第i次测定的结果； n 测定次数；
T 真实值（标准值或标准样品值等）。
多次测量结果用算术平均值计算准确度
第十一章 数据处理技术
二、精密度
精密度是指在相同条件下，n次重
复测定结果彼此相符合的程度。精 密度的好坏常用偏差表示，偏差小 说明精密度好。
第十一章 数据处理技术
二）平均偏差与相对平均偏差
例2：用凯氏定氮法测定鸡浓缩料中粗蛋白含 量，5次测定结果如下：55.51％, 55.50％, 55.46％, 55.49％, 55.51％，求5次测量值 的平均值，平均偏差及x 相对平均偏差。
算术平均值（x） xi 55.51 55.50 55.46 55.49 55.51 55.49
第十一章 数据处理技术
偶然误差的特点
（1）在一定的条件下，在有限次数测 量值中，其误差的绝对值不会超过一定 界限； （2）同样大小的正负值的偶然误差， 几乎有相等的出现机率，小误差出现的 机率大，大误差出现的机率。
第十一章 数据处理技术
偶然误差的校正
为了减少偶然误差，应该重复多次 平行实验并取结果的平均值。在消 除了系统误差的条件下，多次测量 结果的平均值可能更接近真实值。
i 1
n 1
n
di2
i 1
n 1
n
di2
i 1
f
相对标准偏差（CV） S 100% x
总体标准偏差（）
n
（xi x）2
i 1
n
第十一章 数据处理技术
四）平均值的标准偏差
平均值的标准偏差（ S x）
S n
式中：S—标准偏差 n—测定次数
第十一章 数据处理技术
例3：分析蛋糕中淀粉的含量得到如下 数 据 （ ％ ） 。 37.45 ， 37.20 ， 37.50 ， 37.30，37.25。计算此结果的算术平均 值、极差、平均偏差、标准偏差（变异 系数）、相对标准偏差与平均值的标准 偏差。
一）绝对偏差与相对偏差
绝对偏差（d） x x
相对偏差（d%） d 100% x x 100%
x
x
式中d - -单次测定结果的绝对偏差；
x - -单次测定结果；
x - -n次测定结果的算术平均值；
d% - -单次测定结果的相对偏差。
第十一章 数据处理技术
二）平均偏差与相对平均偏差
平均偏差（d） d1 d 2 d3 d n d） d i xi x （0.02 0.01 0.03 0.00 0.02） 0.016
n
n
5
相对平均偏差（d %） d i 100% 0.016 100% 0.028%
nx
55.49
第十一章 数据处理技术
三）标准偏差与相对标准偏差
标准偏差（S）
n
（xi x）2
系统误差 偶然误差
第十一章 数据处理技术
一）系统误差
又称可测误差，是由化验操作过程中某 种固定原因造成的。具有单向性，即正 负、大小都有一定的规律性，当重复进 行化验分析时会重复出现。
第十一章 数据处理技术
系统误差产生的原因
（1）方法误差 （2）仪器误差 （3）试剂误差 （4）操作误差
第十一章 数据处理技术
n
n
相对平均偏差（d %） d 100% d i 100%
xi
nx
式中d 平均偏差；
n 测定次数；
x 单次测定结果；
d i 第i次测定值与平均值的绝对偏差，d i xi x ；
d i n次测定的绝对偏差之和， d i x1 x x2 x xn x 。
第十一章 数据处理技术
第十一章 数据处理技术
二、误差的表示方法
准确度 精密度 准确度和精密度的关系
第十一章 数据处理技术
一、准确度
绝对误差（E）＝测得值（X）－真实值（T）
表示测得值与真实值之间相符合的程度。误差越 小，准确度越高；误差越大，准确度越低。
第十一章 数据处理技术
一、准确度
例1：对氢氧化钠溶液的浓度进行测定， 第1次测定值为8.30％，已知真实值为 8.34％，求该次测定的绝对误差和相对 误差？