第3章 数据预处理
第三章 SSS数据的预处理
第三章SPSS数据的预处理为什么查进行预处理在数据文件建立之后，通常还需要对分析的数据进行必要的预加工处理，这是数据分析过程中必不可少的一个关键步骤。
数据的预加工处理服务于数据分析和建模，主要包括以下几个问题：数据的排序变量计算数据选取计数分类汇总数据分组数据预处理的其他功能：转置、加权、数据拆分、缺失值处理、数据排秩、定义变量集。
3.1 数据的排序3.1.1数据排序的作用3.1.2 数据排序的基本操作将观测量按照统计分析的具体要求进行合理的分类整理是数据文件整理的重要工作。
仍以文件“研究生．sav”来说明，观测量分类整理的基本操作步骤如下：(1)执行Data→Sort Cases (观测量分类) 命令，打开Sort Cases对话框。
(2)从源变量列表框中选择一个或几个分类变量，单击中间的箭头按钮将它们移入Sort by框中，不妨称移入该框的变量为By变量。
选择By变量的意义是将按这个变量对观测量进行分类整理。
如果选择了几个By变量，从上至下依次称为第一By变量、第二By变量等。
分类整理将按每一个By变量层叠分类整理。
例如，选择了两个分类变量，sex为第一By变量，score为第二By变量，在sex的每一个分类中观测值将按score分类。
(3)在Sort Order栏中选择一种排序方式。
如对某分类变量选择Ascending (升序)，则在Sort by框里该变量名之后用连线连接Ascending；如选择Descending (降序)，该变量名连接Descending。
各分类变量的排序方式可以不同。
(4)以上选择确定后，单击OK，返回数据窗口，分类排序结果显示于数据窗口内。
此外，对字符串变量按分类次序大写字母将优先于小写的同一字母。
在我们引用的数本来有一个Order (序号) 变量，它的值为自然数顺序。
按照某些By变量分类后，要将文件恢复成原来的顺序，可以再用Order作为By变量执行观测量分类即可。
第3章 SPSS数据的预处理(上机1)
第三章第三章spssspss数据的预处理数据的预处理上机上机11上机作业上机作业2利用前面所做居民储蓄调查数据的数据将其按常住地升序收入水平升序存款金额降序进行多重排序
第三章 SPSS数据的预处理 （上机1）
上机作业
1、实践SPSS数据的排序、计算与选取。 2、利用前面所做“居民储蓄调查数据”的数据， 将其按常住地(升序)、收入水平(升序)、存款金额 (降序)进行多重排序 。 3、利用前面所做“居民储蓄调查数据”的数据， 采用SPSS数据筛选功能将数据分成两份文件。其 中，第一份数据文件为存储常住地“沿海或中心 繁华城市”且本次存款金额在1000~5000元之间 的调查数据；第二份数据文件是按照简单随机抽 样所选取的70%的样本数据。 4、利用前面所做“学生成绩”合并数据，计算 每个学生课程的平均分和标准差同时计算男生 和女生各科成绩的平均分。
大数据导论-思维、技术与应用 第3章 大数据预处理
大数据预处理整体架构
数据 资产
统一的数据视图
数据
传统清洗工具
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
分布式并处理模式
清洗 （DataWrangler、InfoSphere QualityStage） （内存计算Spark、批处理MapReduce、流计算Storm）
数据 储存
结构化数据 电子表格和传统的关系型数据库：甲骨文 （Oracle RDBMS)、阿里（RDS)、人大金仓等
Bin的划分方法一般有两种，一种是等高方法，即每个Bin中的元素的个
数相等；另一种是等宽方法，即每个Bin的取值间距（左右边界之差）
相同。
b in 中个 数
b in中个 数
等高bin
属性 值
等宽bin
属性 值
噪声数据处理
例如：
排序后价格：4,8,15,21,21,24,25,28,34
划分为等高度bin： —Bin1：4,8,15 —Bin2：21,21,24 —Bin3：25,28,34
Sqoop和 DataX
数据迁移
非结构化数据 凌潮（云谷）、华为（FusionInsight）、
IBM(BigInsights)、EMC（Pivotal）等
在线（API）
离线
数据
来源
数据采集
数据交换 （贵阳大数据交易所， .）
大数据预处理整体架构
结构化数据可以存储在传统的关系型数据库中 非结构化数据可以存储在新型的分布式存储中 半结构化数据可以存储在新型的分布式NoSQL数据库中
大数据预处理整体架构
结构化数据和非结构化数据之间的数据可以按照数据处理的需求进行迁 移。 比如：为了进行快速并行处理，需要将传统关系型数据库中的结构化数 据导入到分布式存储中，可以利用Sqoop等工具，先将关系型数据库的 表结构导入分布式数据库（Hive），然后再向分布式数据库的表中导入 结构化数据。
薛薇-《SPSS统计分析方法及应用》第三章--数据预处理
（3）随机抽样（ Random sample of cases ），即对 数据编辑窗口中的所有个案进行随机筛选，包括如 下两种方式：
第一，近似抽样（Approximately） 近似抽样要求用户给出一个百分比数值，SPSS
将按照这个比例自动从数据编辑窗口中随机抽取相 应百分比数目的个案。
注：由于SPSS在样本抽样方面的技术特点，抽 取出的个案总数不一定恰好精确地等于用户指定的 百分比数目，会有小的偏差，因而称为近似抽样。
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Байду номын сангаас出来，而那 些条件判断为假的个案则不被选中。
变量排序。
数据计算的目的：数据的转换处理是在原有数据的基础上，计算产 生一些含有更丰富信息的新数据。例如根据职工的基本工资、失业 保险、奖金等数据，计算实际月收入，这些新变量具有更直观更有 效的特点。
SPSS变量计算是在原有数据的基础上，根据用户给出的SPSS算术 表达式以及函数，对所有个案或满足条件的部分个案，计算产生一 系列新变量。（1）变量计算是针对所有个案（或指定的部分个案） 的，每个个案都有自己的计算结果。（2）变量计算的结果应保存 到一个指定变量中，该变量的数据类型应与计算结果的数据类型相 一致。
（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。
大数据导论 第3章 数据获取与处理
赖于高质量的数据；数据仓库需要对高质量的数据进行一致地集成）； 3. 原始数据中存在的问题：不完整，缺少属性值或仅仅包含聚集数据；
含噪声，包含错误或存在偏离期望的离群值；不一致，用于商品分类的 部门编码存在差异。
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1. 数据存在的问题
1. 数据收集工具可能错误，数据记录中很多人为的或计算 机导致的的错误。
3.1大数据获取手段
目录
获取手段
爬虫技术
基本流程
爬虫策略
1. 数据获取手段
1. 通过传感器自动采集 2. 数据交易平台购买 3.利用网络爬虫爬取网页上的数据
3
2. 爬虫技术概念
从功能上来讲，爬虫一般分为数据采集，处理，储存三个部分。传统爬虫从一个或若干初始网页的 URL开始，获得初始网页上的URL，在抓取网页的过程中，不断从当前页面上抽取新的URL放入队列,直 到满足系统的一定停止条件。聚焦爬虫的工作流程较为复杂，需要根据一定的网页分析算法过滤与主题 无关的链接，保留有用的链接并将其放入等待抓取的URL队列。
主要是用来存储网页中下载下来的数据记录的容器，并提供生成索引的目标源。中大型的数据库产品 有：Oracle、Sql Server等。
7
3.网络爬虫的基本工作流程
（1）首先选取一部分精心挑选的种子URL； （2）将这些URL放入待抓取URL队列； （3）从待抓取URL队列中取出待抓取在URL，解析DNS， 并且得到主机的ip，并将URL对应的网页下载下来，存储进 已下载网页库中。此外，将这些URL放进已抓取URL队列。 （4）分析已抓取URL队列中的URL，分析其中的其他URL， 并且将URL放入待抓取URL队列，从而进入下一个循环。
统计学统计数据预处理
统计学统计数据预处理
统计学是一门研究如何收集、整理、分析和解释数据的学科。
而在进行统计数据预处理时，我们需要对原始数据进行清洗和转换，以确保数据的准确性和可用性。
数据清洗是预处理的必要步骤之一。
在这个过程中，我们需要检查数据是否存在缺失值、异常值或重复值。
对于缺失值，我们可以选择删除或填充，具体取决于数据的重要性和缺失值的数量。
对于异常值，我们可以根据数据的分布特征和常识判断是否需要删除或进行修正。
重复值可以简单地删除，以避免对结果产生重复影响。
数据转换是为了改变数据的形式或表示，以便更好地满足分析的需求。
常见的数据转换包括标准化、归一化、离散化等。
标准化可以将数据转换为均值为0、标准差为1的标准正态分布，以便比较不同变量之间的差异。
归一化可以将数据转换为0到1之间的范围，使得不同变量具有可比性。
离散化可以将连续变量转换为离散变量，以便进行分类或分组分析。
数据预处理还包括特征选择和特征构造。
特征选择是从原始数据中选择最相关或最具代表性的特征，以减少数据维度和提高模型的效果。
特征构造是根据已有特征创建新的特征，以提取更多的信息或改进模型的性能。
这些步骤可以根据具体问题和数据的特点进行选择和调整。
总结起来，统计数据预处理是为了清洗、转换和优化原始数据，以便更好地支持后续的统计分析和建模工作。
通过合理的预处理，我们可以提高数据的质量和可信度，从而得到更准确、可靠的分析结果。
第3章 数据预处理
14
如何处理空缺值？
1）忽略元组： •若一条记录中有属性值被遗漏了，则将该记录排除在数据挖掘之外 •但是，当某类属性的空缺值所占百分比很大时，直接忽略元组会使挖掘 性能变得非常差
2）忽略属性列： •若某个属性的缺失值太多，则在整个数据集中可以忽略该属性
3.2 数据清理
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如何处理空缺值？
3）人工填写空缺值： • 工作量大，可行性低
,求在距离阈值d大于等于4，非邻点样本的阈值部分p大于等于3时的噪声数据。
首先，求数据集的欧几里得距离，使用 d=(x 1x2)2 (y 1y2)2+ (z1z2)2 ，计算结果如表所示。
表 数据集S的距离表
4.583
5.196 1.414
6.164 3.606 2.236
3.742 3.317 3.606 4.690
• 缺失值的处理； • 噪声数据； • 不一致数据。
3.2 数据清理
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– 引起空缺值的原因 • 设备异常 • 与其他已有数据不一致而被删除 • 因为误解而没有被输入的数据 • 在输入时，有些数据因为得不到重视而没有被输入 • 对数据的改变没有进行日志记载
– 空缺值要经过推断而补上
3.2 数据清理
− 数据质量要求
准确性； 完整性； 一致性； 时效性； 可信性； 可解释性。
− 数据预处理的任务
数据清理（清洗） 去掉数据中的噪声，纠正不一致。
数据集成 将多个数据源合并成一致的数据存储，构成一个完整的数据集，如数据仓库。
数据归约（消减） 通过聚集、删除冗余属性或聚类等方法来压缩数据。
4）使用属性的中心度量值填充空缺值： • 如一条属于a类的记录在A属性上存在缺失值，那么可以用该属性上 属于a类全部记录的平均值来代替该缺失值。 • 如面对顾客一次来超市时最常消费的钱数这一字段，可以按照顾客的 年龄这一字段进行分类，使用处于相同年龄段的顾客的平均消费的钱 数来填充缺失值。
第3章_预处理与程序结构
2010-2011-2 C++程序设计
7
编译预处理
3.1.1文件包含
#include
使用说明：
一个#include命令只能指定一个被包含文件，若有多个文件要包含， 则需要用多个#include命令。 文件包含允许嵌套，即在一个被包含文件中又可以包含另一个文件。 文件包含命令通常包含的文件是头文件，即后缀是.h的文件，也可 以包含其他的源文件，例如，可包含.c文件。 使用文件包含命令可使多个源文件合并成一个源程序后进行编译。
2010-2011-2 C++程序设计
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编译预处理
3.1.3宏定义
无参数的宏定义
格式：
#define 宏名 字符串
举例：
#define PI 3.14
说明：
宏定义一般写在程序的开头。 宏名的命名规则同变量名，一般习惯用大写字母，以便与变量区别， 但也允许用小写字母。宏名的前后应有空格，以便准确地辨认宏名。 宏定义必须写在函数之外，宏名的有效范围是从宏定义开始到本源 程序文件结束，或遇到预处理命令#undef时止。
2010-2011-2 C++程序设计
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编译预处理
3.1.3宏定义
无参数的宏定义
说明：
例3.2使用不带参数的宏定义 宏定义允许嵌套。 #include <iostream.h> #define PI 3.14159265 宏代换只是指定字符串替换宏名的简单替换，不做任何语法检查。 例#define WIDTH 80 void#define main() LENGTH WIDTH+40 //嵌套定义 如有错误，只能在编译已被宏展开后的源程序时发现。 { var=LENGTH*2; 宏定义是专门用于预处理命令的一个专用名词，只作字符替换，不 double r,l,s,v; 宏展开： var= 80+40 *2; 分配内存空间。 cout<<"Input radius:"; cin>>r; l=2*PI*r; //被替换为：l=2*3.14159265*r; s=PI*r*r; //被替换为：s=3.14159265*r*r; v=4.0/3.0*PI*r*r*r; //被替换为：v=4.0/3.0*3.14159265*r*r*r; cout<<"I="<<l<<"\n"<<"s="<<s<<"\n"<<"v="<<v<<endl; }
SPSS数据的预处理
Part 1：第三章 数据预处理
1.变量级别的数据管理 2.文件级别的数据管理(一) 3.文件级别的数据管理(二)
学习要求
学习要求
掌握变量计算、 分组合并等变量 级别的数据管理 方法
掌握记录排序、 数据汇总、数据 合并等文件级别 的数据管理方法
数据预处理的主要内容
数据预处理
❖（nl<=35）and not (zc<3)
❖ 优先级
3.3 变量计算——P51
❖ 函数：可以看做是功能体；我们告诉已知，函数给出结果 ❖ Mean函数：功能 计算平均数 ❖ Mean（语文，数学，英语） ❖ 常见函数
算数函数 统计函数：均值（mean），标准差(Sd)，方差
(Variance) 与分布相关的函数 查找函数 字符函数 日期函数 缺失值函数 其他函数
…
3.3变量计算
❖ 对数据的转换处理 ❖ 针对每个个案，都有自己的结果 ❖ 算述表达式：由常量、变量、算数运算符、圆括
号和函数组成的式子。
工资*0.1 Mean(数学，语文，英语)-60
3.3 变量计算
❖ 条件表达式：由关系运算符、逻辑运算符、变量、 常量、算术表达式等组成；
❖其结果为真（1） 或者 假（0） ❖ 关系运算符： ❖ 逻辑运算符：与（且）&；或|；非~
1.在数据“概率论成绩”中生成新变量“评价”，当 成绩小于60分时为“不合格”， 60～70分之间时为“合格”， 70～80分时为“中等”， 80～90分时为“良好”， 90分以上时为“优秀”。
3.1 排序
变量的排序是指根据变量值的大小按升序或降序进行排 列，在数据 →排序个案/变量中实现
变量排序主对话框
数据挖掘概念与技术第三章精品PPT课件
假设调查了1500个人，按性别分成男和女。每个
人投票是否喜欢阅读小说。这样，就有了两个属 性：gender和preferred_reading.观察到的每个 可能的联合事件的次数在表3.1中。圆括号中的表 示事件的期望次数，按照公式3.2计算出来的。
可以注意到，每一行中，期望次数的总和必须和这一 行的观察次数的总和相等；每一列中，期望次数的和 等于这一列的观察次数的和。 利用公式3.1，计算卡方值为：
如果rAB =0,则A和B相互独立，它们之间没有任 何关系。如果值<0,则A和B负相关，表示一个属性的 值随着另一个值的降低而增大。
散点图可以用来可视化属性之间的关联关系。
注意：关联并不表示因果。即如果A和B相关， 但并不意味着A导致B或者B导致A。
例如，在分析一个人口统计数据库时，我们发 现表示医院数目的属性和盗车数目相关。但这并不表 示一个属性导致了另外一个。两个属性实际上都是因 为人口数这第三个属性导致的。
第三章 数据预处理
3.1 数据预处理 3.2 数据清理 3.3 数据集成 3.4 数据规约 3.5 数据变换与数据离散化 3.6小结
3.3.1 为什么要对数据预处理
低质量的数据将导致低质量的挖掘结果
准确性
完整性
高质量数据
一致性 时效性
Байду номын сангаас
可信性
可解释性
3.1.2 数据处理的主要任务
考虑下表，这是一个观察到的5次AllElectronics和 Hightech公式的股票价格。如果股票是被同一个公 司的趋势影响，那么它们的价格是否一起涨落呢？
3）离群点分析：通过如聚类来检测利群点。
3.2.3 数据清理作为一个过程
✓ 数据清理的第一步是偏差检测。导致偏差的因素很多，认为输入错误、 有意错误、数据退化（过时数据）、编码不一致、设备错误、系统错 误。
大数据 第3章 数据采集与预处理
图3-1 Scribe架构
（1）Scribe Agent Scribe Agent实际上是一个Thrift Client，也是向Scribe发 送数据的唯一方法。Scribe内部定义了一个Thrift接口，用户使用 该接口将数据发送给不同的对象。Scribe Agent发送的每条数据记 录包含一个种类（Category）和一个信息（Massage）。
大数据导论
第3章 数据采集与预处理
本章主要内容如下。 （1）大数据的来源。 （2）数据的采集方法。 （3）数据预处理流程。
3.1 大数据的来源
1．信息管理系统 企业内部使用的信息管理系统，包括办公自动化系统、业务 管理系统等。 信息管理系统主要通过用户输入和系统二次加工的方式产生 数据，其产生的数据大多数为结构化数据，通常存储在数据库中。
由于Flume提供了大量内置 的Source、Channel和Sink类型， 而不同类型的Source、Channel 和Sink可以自由组合。因此，多 个Agent可以基于用户设置的配 置文件，灵活地组合进行协同工 作，如图3-4所示。
图3-4 多Agent协同工作
Flume支持设置Sink的容错和负载均衡技术（见图3-5），这 样可以保证在一个Agent失效的情况下，整个系统仍能正常收集数 据，同时也不会因为Agent处于超负荷的工作状态，影响整个系统 的运行效率。
图3-2 Chukwa架构
（1）适配器（Chukwa Adapter） 适配器是直接采集数据的接口和工具。每种类型的数据对应一个 Adapter，目前包括的数据类型有命令行输出、log文件和httpSender等。 同时用户也可以自己实现一个Adapter来满足需求。 （2）代理（Chukwa Agent） Agent给Adapter提供各种服务，包括启动和关闭Adapter，将Adapter 收集的数据通过HTTP传递给Collector，并定期记录Adapter状态，以便 Adapter出现故障后能迅速恢复。一个Agent可以管理多个Adapter。
数据预处理的几种方法
数据预处理1、归一化归一化是为了把数变为（0，1）之间的小数，主要是为了数据处理方便提出来的，把数据映射到0-1之间，更加快捷快速。
其次，把有量纲表达式变为无量纲表达式，归一化是一种简化计算的方式，即将有量纲的表达式经过表换，化为无量纲的表达式，成为纯量。
归一化算法有：2、标准化数据的标准化是将数据按比例缩放，使之落入一个小的特定区间。
由于信用指标体系的各个指标度量单位是不同的，为了能够将指标参与评价计算，需要对指标进行规范化处理，通过函数变换将其数值映射到某个数值区间。
标准化算法有：z-score标准化的平均值的标准差优点：当X的最大值和最小值未知，或者孤立点左右了最大-最小规范化，该方法效率很高最小-最大规范化（线性变换）对数Logistic模式新数据=1/（1+e^(-原数据)）z-score标准化1：import numpy as npfrom sklearn import preprocessingdata = np.array([[3, -1.5, 2, -5.4],[0,4,-0.3,2.1],[1,3.3,-1.9,-4.3]])# 对数据集进行规范化 z-score# print(f"{np.mean(data,axis=0)}")# print(f"{np.std(data,axis=0)}")data_standardized = preprocessing.scale(data)print(f"mean={data_standardized.mean(axis=0)}")print(f"std={np.std(data_standardized,axis=0)}")print(data_standardized)mean=[ 5.55111512e-17-1.11022302e-16-7.40148683e-17-7.40148683e-17]std=[1.1.1.1.][[ 1.33630621-1.40451644 1.29110641-0.86687558][-1.069044970.84543708-0.14577008 1.40111286][-0.267261240.55907936-1.14533633-0.53423728]]z-score标准化2：import numpy as npfrom sklearn.preprocessing import StandardScalerX = np.array([[ 1., -1., 2.],[ 2., 0., 0.],[ 0., 1., -1.]])scaler = StandardScaler().fit(X)print scaler.mean_print scaler.std_print scaler.transform(X)[ 1.0.0.33333333][ 0.816496580.81649658 1.24721913][[ 0.-1.22474487 1.33630621][ 1.224744870.-0.26726124][-1.22474487 1.22474487-1.06904497]]最大最小标准化：import numpy as npfrom sklearn import preprocessingdata=np.array([[3, -1.5, 2, -5.4],[0, 4,-0.3,2.1],[1, 3.3, -1.9, -4.3]]) # 原始数据矩阵 shape=(3,4)data_scaler=preprocessing.MinMaxScaler(feature_range=(0,1)) # 缩放到（0,1）之间data_scaled=data_scaler.fit_transform(data)print('scaled matrix: *********************************')print(data_scaled)scaled matrix: *********************************[[1.0. 1.0. ][0. 1.0.410256411. ][0.333333330.872727270.0.14666667]]公式原理：3、正则化正则化的过程是将每个样本缩放到单位范数（每个样本的范数为1），如果后面要使用如二次型（点积）或者其它核方法计算两个样本之间的相似性这个方法会很有用。
第3章 数据基础-SDU
处理 过程
数据质量
数据质量：数据质量高 -> 对目标用途的符合度高
精确性（Accuracy）
完整性（Completeness）
一致性（Consistency）
适时性（Timeliness）
可信性（Believability）
可解释性（Interpretability）
数据可视化质量
数据墨水比（data-ink ratio）：
关系模型
表（关系）
列（属性）
行（记录）
约束
键：主键，外键等
索引
“When people use the word database, fundamentally what they say is that the data should be selfdescribing and it should have a schema. That’s really all the word database means.” （当使用数据库这个词时，人们强调的是数据需要能够自 描述，并且拥有模式。这就是“数据库”的含义。）
organization’s operational databases.
（概括地讲，数据仓库指与企业功能数据库分离维护的数据 贮藏系统。）
--H. Jiawei and M. Kamber, “Data Mining: Concepts and Techniques”, 3rd ed., 2011.
图结构存储– Neo4j:一个嵌入在Python中的图数据库模块，让Python可以通过图数据库的API
操作本地文件以存储图结构的数据(类似于很多支持SQLite的类库)。
键-值存储– Redis（内存数据库-（in-memory database）
先进制造技术第2版复习思考题答案
第1章制造业与先进制造技术1.1简述制造、制造系统与制造业概念。
制造：利用合适的工具，采用有效的工艺方法，将原材料转变产品并投放市场的过程。
狭义制造：将原材料转变为成品的加工和装配的生产过程。
广义制造：包含产品设计、加工装配、生产管理、市场营销等整个产品生命周期的全过程。
制造系统：为实现制造目的所构建的物理型系统，包括制造过程、硬件、软件和相关人员等组成部分。
制造业：是将制造资源转化为可供人们使用和消费产品的行业，是所有与制造有关的生产和服务型企业群体的总称。
1.2制造业在国民经济中的地位和作用如何？制造业地位：制造业是一个国家经济发展的支柱，是国民经济收入的重要来源，不仅为现代工业社会提供物质基础，也为信息与知识社会提供先进装备和技术平台。
制造业作用：1)提高人们物质消费水平；2)实现经济稳定增长的物质保证；3)担当国际商品贸易的重要角色；4)是加强农业基础、支持服务业更快发展的物质保障和重要条件；5)是加快信息产业发展的物质基础；6)是劳动力就业的重要平台；7)是加快发展科学技术和教育事业的重要物质支撑；8)是实现军事现代化和保障国家基本安全的基本保证。
1.3简述制造技术发展历程。
在生产方式方面：经历了从单件/小批量生产--大批量生产--多品种小批量定制生产过程；在制造技术方面：经历了机械化--单机自动化--刚性自动化--柔性自动化--综合自动化过程；在资源配置方面: 经历了劳动密集型--设备密集型--技术密集型过程。
1.4试分析我国机械制造业的发展和面临的挑战。
我国机械制造业的发展：目前我国机械制造业产值超过了德国、日本和美国，跃居为世界第一，成为全球第一的机械制造大国。
我国机械制造业面临如下方面的挑战：1）西方发达工业国家回归实体经济；2）国外跨国集团公司技术优势；3）国内生产要素成本提高。
4）当前我国制造业面临工业发达国高技术和发展中国家低成本优势的双向挤压。
1.5先进制造技术在怎样背景下推出的，其内涵与特点如何？先进制造技术提出背景：1）社会经济背景：主题化、个性化和多样化社会消费需求；全球市场形成，加剧商品市场竞争。
第3章 大数据采集及预处理——大数据导论课件PPT
(2) Broker Broker采取了多种不同的策略来提高对数据处 理的效率。
(3) Consumer consumer的作用是将日志信息加载到中央存储系 统上。
第三章 大数据采集及预处理
03
3.1 大数据采集
Scribe
Scribe为日志收集提供了一种容 错且可扩展的方案。Scribe可以 从不同数据源，不同机器上收 集日志，然后将它们存入一个 中央存储系统，便于进一步处 理。当采用HDFS作为中央系统 时，可以进一步使用Hadoop进 行处理数据，于是就有了 Scribe+HDFS+MapReduce方案。
Kafka
Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，它可以处理大规模的 网站中的所有动作流数据。具有高稳定性、高吞吐量、支持通过Kafka服 务器和消费机集群来分区消息和支持Hadoop并行数据加载的特性。
3.1 大数据采集
第三章 大数据采集及预处理
01
Chukwa
主要的部件为： 1. Agents ：负责采集最原始的数据,并发送给 collectors 2. Adaptor ：直接采集数据的接口和工具,一个 agent 可以管
是Cloudera提供的一个可靠性和可用性都非常高的日志系统，采用分布
数据预处理总结
数据预处理总结
一、数据清洗
数据清洗是数据预处理的重要步骤，其主要目的是去除数据中的噪声、无关信息以及错误数据，以确保数据的质量和准确性。
数据清洗的过程包括：数据去重、数据格式转换、缺失值处理、异常值检测等。
二、特征选择
特征选择是从原始特征中选取出与目标变量最相关的特征，以降低数据的维度和提高模型的性能。
特征选择的方法包括：过滤法、包装法、嵌入式法等。
三、缺失值处理
缺失值处理是数据预处理的常见问题，对于缺失的数据，可以采用填充缺失值的方法，如使用均值、中位数、众数等填充，或者使用插值、回归等方法预测填充。
四、异常值检测
异常值是指与大多数数据明显不同的数据点，它们可能会对模型的性能产生负面影响。
异常值检测的方法包括：基于统计的方法、基于距离的方法、基于密度的方等。
五、特征缩放
特征缩放是指将特征的取值范围调整到一个共同的范围内，如[0,1]或[-1,1]。
特征缩放的方法包括：最小-最大缩放、Z-score标准化、对数变换等。
六、数据规范化
数据规范化的目的是将数据的取值范围限制在一个小的区间内，以提高模型的收敛速度和稳定性。
数据规范化的方法包括：Min-Max规范化、小数定标规范化等。
七、编码转换
编码转换是指将分类变量转换为机器学习算法可以处理的格式。
常见的编码转换方法包括：独热编码、标签编码等。
第三章-SPSS数据的预处理[002]
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3.3.2 数据选取的基本操作
（1）选择菜单Data—Select cases （2）根据分析需要选择数据选取方法 （3）Unselected cases are指定对未选中
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3.3.1 数据选取的基本方式
（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。
第三章 SPSS数据的预处理
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为什么要进行数据的预处理
▪ 在数据文件建立之后，通常还需要对分析 的数据进行必要的预加工处理，这是数据 分析过程中必不可少的一个关键步骤。
▪ 数据的预加工处理服务于数据分析和建模， 主要包括以下几个问题：
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预处理的内容
➢ 数据的排序 ➢ 变量计算 ➢ 数据选取 ➢ 计数 ➢ 分类汇总 ➢ 数据分组 ➢ 数据预处理的其他功能：转置、加权、
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（1）简单条件表达式 由关系运算符、常量、变量以及算术表达式
等组成的式子。其中关系运算符包括>、<、 ＝、～＝（不等于）、>＝、<＝。（nl<35）
（2）复合条件表达式 又称逻辑表达式，是由逻辑运算符号、圆括
号和简单条件表达式等组成的式子。其中，逻 辑运算符号包括&或AND（并且）、|或OR （或者）、～或NOT（非）。NOT的运算优先 级最高，其次是AND，最低是OR。可以通过 圆括号改变运算的优先级。（nl<=35）and not （zc<3）
SPSS第三章
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3.6 数据分组
► 3.6.1 数据分组的目的
▪ 对定距型数据进行整理和粗略把握其分布的工具； ▪ 数据分组就是按照统计研究的需要，将数据按照某种标准重新
划分为不同组别， ▪ 在分组的基础上进行频数分析，可以把握数据的分布，另外还
能实现数据的离散化处理；
均值，可以计算其他统计量； ►结果存放单选项选择汇总结果的存储方式，三种
方式供选择； ►Name & Label按钮可以指定新文件变量名和标
签； ►希望保存每一组个案数目，可选 Save…复选框；
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需要注意的问题和举例
►分类汇总中分类变量可以是多个，就对应多重分 类汇总；
►对于多重分类汇总，指定分类变量的顺序是非常 重要的，第一个分类变量是主分类变量，依次类 推；
►适宜原来的变量已经没有保存的必要的情 形；
►Transform->Record->Into Same Variable,对应将结果覆盖原来的变量存储；
►在对话框中，将分组变量放入Numeric Variable 框中；
►单击Old and New Values定义区间值
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Old Value Value System missing System or user missing Range though Lowest though Though highest
► 举例 ► 计算是针对每个个案进行的，每个个案都
有计算结果。
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3.2.3 SPSS的条件表达式
►对不同组的个案进行不同的计算，例如，按照职 称加工资，或者按照收入征缴个人税等等；
►SPSS中的条件表达式就是用来完成这个功能；
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3.1 数据的排序
有些过程运行以前，需要对数据按照变量值大小进行排序
(Sort)，如数据文件的拆分和合并等。在数据编辑器中输入原 数据文件以后，执行以下操作，可实现对数据进行排序。在 SPSS文件中，排序有两种，一种是直接改变样本顺序（Sort Cases），一种是给出排序的顺序号码（rank case）。 【例3-1】打开1995年世界各国人口经济资料（World95.sav） 文件，以第一种方法进行排序。在主菜单中单击Data菜单选项， 打开该菜单条；单击Sort Cases选项，打开Sort Cases对话框 （如图3.1所示）。从对话框左边窗口选择一变量（如人口密 度density），将该变量名送到Sort by窗口中。这就可将所选 变量，根据变量值的大小对原文件进行排序。选择了density变 量作为Sort by变量，意味着将根据density变量中数据的大小， 对“World95”文件中的数据进行排序。 在Sort Order方框中，有两种排序选择方式。Ascending和 Descending分别表示将根据所选变量按从小到大，或从大到 小的顺序对原数据中的各样本进行排序，这里选择后者。
第3章 数据预处理
本章提要 数据正式处理之前，常需将数据进行预 先处理。比如对数据进行选择、加权、合 并等，以便提高效率、对数据进行有针对 性的处理。本章介绍了数据的主要预处理 过程，具体包括数据的排序、转置、拆分、 合并、选择、加权和转换。
数学神题： ABCD * 9 DCBA 问：ABCD=?
3.3.1 根据逻辑关系表达式选择数据
【例3-2】研究人口大国的社会经济状态。打开SPSS软件自带文件
“World95”，选择人口数大于5000万以上的国家。注意，人口数据原 基本单位为千，而不是万。用逻辑关系表达式选择数据执行以下操作： （1）单击图3.2中的Data菜单项，打开下拉式菜单。 （2）在菜单中单击Select Cases选项，打开对话框，进入图3.6对话 框，窗口左为变量列表。列表右边为两个方框，Select方框中提供了5 个单选按钮，用于确定数据的选择方式，缺省方式为选择全部样本。 Unselected Cases Are框提供了2个单选按钮用于控制输出显示。 （3）单击If condition is satisfied单选按钮，If按钮变为可用，单击该 按钮，打开If对话框(图3.7)，图左方是已有变量表，右上方是逻辑关系 表达式输入区间，中间是小键盘，右下方是函数表达式。在lf对话框中， 单击左边列表框中选定的变量名，单击向右箭头键，可将该变量名移到 右侧列表框中。数字、数学运算符、关系运算符等可以通过键盘输入， 也可以通过鼠标单击对话框中间小键盘上的按钮来输入。如果关系表达 式中有函数，建议从小键盘右边的Function列表框中进行选择，然后单 击上方的向上小箭头“▲”，函数名显示到表达式窗口中，然后输入参 数。直接计算时，若任一数据缺失则会导致整个样本无法计算。
3.3 数据的选择
SPSS是对变量的所有样本进行处理，而实际上有 时仅研究部分样本，为节பைடு நூலகம்大量的时间，将从大量 的原始数据中，选择所需要研究的某些样本，是个 案样本选择（Select Case）。具体是依次打开Data 和Select case按钮，弹出4种数据选择的方法（图 3.6）使用最多的是第二种。 （1）根据逻辑关系表达式有目的地挑选数据(If condition is satisfied) （2）无目的地随机选取数据(Random sample of cases) （3）按日期、时间或样本编号，在给定范围内 选择数据(Based on time or case range) （4）用变量过滤器选取数据(Use filter variable)
3.3.3 在给定范围内选取数据
这里的“范围”可以是日期的范围、时间的范围 （对于时间序列数据）或个案的范围。但实际上大 多是指个例样本范畴，具体步骤如下： 1）-2)同前。 3）在Select Cases对话框中选择Based on time or case range单选钮。Range变为可用，单击该按钮， 显示对话框如图3.10所示。 4）在First窗口中输入起始样本个案号，在Last Case窗口中输入最终个案号。例如，First窗口中输 入2，Last Case窗口中输入23。 5）选择以后，原数据文件中只保留个案号为2至23 的个案，其余样本个案均被滤掉。
还有一种数据排序的方法是产生一个新变量，给出原数据的
序号，而并不打乱原变量的顺序，这种方法往往比前一种方法 更为常用有效，这种方法见图3.2中Transform下的Rank Cases 对话框（图3.3）。在Variables 对话框中输入主要排序变量，排序的方向由Assign Rank而确 定，By后表示按照…变量进行分组排序，Ties是对同值排序时 的处理方法，若打开对话框，可取几个序号平均（Mean）， 最小序号（Low）、最大序号（High），或仅用一个序号 （Sequential ranks to unique values）作为同值序号。 若进一步打开Rank Types对话框（图3.4）可得秩次编码方法 的选择，Rank是新变量值即秩——排序号，新变量名为原变量 名前加r；Fractional rank新变量值为秩除以所有合法值的观察 个案数之和；Fractional rank as %是在上述基础上再乘以100； Ntile是分段排序，如果后面输入为5，则低于20%的观察量被 赋值为1、位于20-40%的观察量被赋值为2……、高于80%的 观察量被赋值为5；Sum of case weights新变量值等于各观察 量权重之和；Savage score新变量值是依据指数分布所得原始 分数，新变量名为原变量名前加s。这里用得较多得是Rank、 Ntile、Fractional rank as %等。
小键盘中有以下几类符号：数字和小数点包括0-9十个数字和小 数点；数学运算符，关系运算符，逻辑运算符包括逻辑与（＆）、 逻辑或（|）和逻辑非（~）。其他符号和工具等。逻辑运算的基 本格式为“A（逻辑运算符）B”,运算的结果如下： A & B表示A与B运算，如果A和B均为真，则上面表达式的结果为 真。如果A和B中至少有一个为假，则表达式为假。 A | B表示A或B运算，如果A和B中至少有一个为真，则上面表达 式为真。只有当A、B均为假时，结果才为假。 A ~ B表示A非B运算，当A为真时，表达式“~=A”的结果为假， 当A为假时，表达式的结果为真。 本例中，在关系表达式窗口中输入“populatn>50000”，表示选 择人口大于5000万人的国家数据。 （4）单击“Continue”按钮，回到上一对话框，单击“OK”按钮， 进行数据选择。对未选中的样本处理方法有两种（图3.8）： Filtered表示可恢复的数据过滤，Deleted表示内存中不可恢复的 数据筛选，仅能从硬盘上重新取出原来的数据（注意在这种模式 下千万不要存盘，以免原始数据的丢失）。
3.3.2随机选取数据
有时因为数据太多，如某地普查3000-8000万样本，进行试运行
时没有必要全部运算，常用随机选取数据的方法，作为正式运算 前的试算，正式运算则取全部数据。具体步骤如下： 1）、2）与前面相同： 3）在图3.6中的Select Cases对话框中，选择Random sample of cases单选按钮，单击Samples按钮，打开Random Sample对 话框如图3.9。 4）在Random Sample对话框中，有两种方式来确定随机样本 的大小。第一种是从总样本中抽取一定比例的数据样本，第二种 是指定从本数据文件中前A个样本中抽取B个样本。第一种方式为 缺省方式。第二个选择要求在两个窗口中分别输入数字，如从前 面100个数据中抽取30个数据，后面的数据必须大于或等于前面 数据，如图3.9所示。 图3.9 从前100个原始数据中随机地抽取30个数据的选择框 5）单击“Continue”按钮，回到上一级对话框，单击“OK”按钮， 进行计算。
【例3-4】某地区21岁人口的调查资料如下，问无业、已婚 人数占总人数的比例分别是多少？
3.2 数据的转置
数据转置(Transpose)，如矩阵转置，将行列互换，使原来 的行变量变成列变量，同时将列变量转变为行变量。有些新 学员输入时将调查样本按列输入，使行变成变量，列变成样 本。这就需要进行转置，否则无法进行统计及运算。 数据转置的具体方法是单击图3.2主菜单下 Data→Transpose↙，打开图3.5对话框。在左边窗口中选择 并单击那些拟转置变量的变量名，再单击右箭头键，把选定 的变量移到Variable窗口中。单击“OK”按钮，会弹出一对 话框提示“只选择了所有变量中的一部分，实施转置以后， 未被选择的变量在新的文件中将会丢失”。这时可单击“确 定”按钮，继续操作。 原文件中的行变成了新文件中的列，原文件中的列变成了新 文件中的行。原文件中的变量成为新文件中的样本(Case)， 原文件中的样本变成了新文件中的变量。实施转置后，原数 据文件中用户指定的缺失值被转换为系统缺失值，原字符串 变量则被转换为缺失值。
3.4.1概述
在SPSS软件中，加权常用于以下两种情况：减少输 入数量，进行复权。 1）对变量的值进行加权是一种通过改变变量的值来 修正样本或数据的方法。 【例3-3】有140位同学的5分制学习成绩，求平均成 绩、成绩的标准差。先输入140个同学中文成绩，如 输入35（5+12+18）个3；65（20+22+23）个4；40 （20+12+8）个5，再输入英文成绩，输入5个3；12 个4；18个5；20个3；22个4；23个5，……，这样需 要输入420个数据，效率太低。因此，常常可以直接 输入分组资料（9组资料），具体是将各组人数或频 数F作为权重，仅输入中文成绩、英文成绩和相应的 频数。这样可大幅度节省输入工作量（9/140）。