数据预处理与清理数据ppt课件
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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
数据清洗和预处理
总结
定义与内容 数据清洗与预处理的基 本概念和包括的内容
工具与案例分析
常用的数据清洗与预 处理工具和实际案例 分析
步骤与方法
数据清洗与预处理的具 体步骤和常用方法
展望
未来数据清洗与预处理将会迎来更多的发展 机遇。随着大数据和人工智能的快速发展， 数据清洗与预处理的技术也将不断创新，为 数据分析提供更多可能性。
为什么需要数据清洗与预处理
提高数据质量
减少错误数据对分析的影响 提高数据的准确性
增加数据可靠性
确保数据的完整性 减少数据分析中的误差
优化数据分析过程
提高数据处理效率 减少数据处理时间
支持模型建立
确保模型的可信度 提高模型的准确性
数据清洗与预处理的重要性
确保数据的准确性
01
提高数据分析的效果
02
降低数据分析错误率
Python中的Scikit-learn库
01 强大的机器学习库，包含异常值处理模块
R语言中的Outliers包
02 专门用于检测和处理异常值的包
Excel的条件格式化功能
03 利用条件格式化可快速识别异常值
总结
异常值处理在数据清洗和预处理中起着至关 重要的作用，通过有效的方法和工具，可以 准确识别和处理异常值，提高数据分析的准 确性和可靠性。
如何检测重复值
使用工具或编程语言检 查数据集中的重复记录
重复值处理方法
删除重复值
从数据集中删除重复的 记录
合并重复值
合并相同的记录为一 条数据
标记重复值
标记数据集中的重复记 录
重复值处理工具
Python中的Pandas库
提供数据处理和分析功 能
Excel的数据删除功能 可用于删除重复值
《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。
《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。
数据的整理ppt课件
组距＝( 最大值 - 最小值）÷ 组数 3. 根据分组整理成频数分布表
组距分组
（几个概念）
• 1. 下 限：一个组的最小值 • 2. 上 限：一个组的最大值 • 3. 组 距：上限与下限之差 • 4. 组中值：下限与上限之间的中点值
组中值＝ 下限值+上限值 2
等距分组表
（上下组限重叠）
表3-5 某车间50名工人日加工零件数分组表
加
☺ ☺☺ ☺☺☺
定序数据频数分布表
（实例 ）
【 例 3.2】 在 一 项 城市住房问题的 研究中，研究人 员在甲乙两个城 市各抽样调查300 户，其中的一个 问题是：“您对 您家庭目前的住 房状况是否满意 ？
1．非常不满 意；2．不满意； 3．一般；4．满 意；5．非常满意 。
表3-2 甲城市家庭对住房状况评价的频数分布
其他广告 2
招生招聘广告 10
广 房地产广告
16
告 类 金融广告 9
型 服务广告
51
112
商品广告
0
40
80 人数（人）120
图3-1 某城市居民关注不同类型广告的人数分布
定类数据的图示—圆形图
（圆形图的制作）
1. 也称饼图，是用圆形及园内扇形的面积来表示数 值大小的图形
2. 主要用于表示总体中各组成部分所占的比例，对 于研究结构性问题十分有用
2. 定距和定比数据的排序
– 递增排增序排后序可：表设示一为组：数X据(1)为<XX(21)<，…X<2，X(N…) ，XN，递 – 递减排序可表示为：X(1)>X(2)>…>X(N)
第二节 品质数据的整理与显示
一. 定类数据的整理与显示 二. 定序数据的整理与显示
组距分组
（几个概念）
• 1. 下 限：一个组的最小值 • 2. 上 限：一个组的最大值 • 3. 组 距：上限与下限之差 • 4. 组中值：下限与上限之间的中点值
组中值＝ 下限值+上限值 2
等距分组表
（上下组限重叠）
表3-5 某车间50名工人日加工零件数分组表
加
☺ ☺☺ ☺☺☺
定序数据频数分布表
（实例 ）
【 例 3.2】 在 一 项 城市住房问题的 研究中，研究人 员在甲乙两个城 市各抽样调查300 户，其中的一个 问题是：“您对 您家庭目前的住 房状况是否满意 ？
1．非常不满 意；2．不满意； 3．一般；4．满 意；5．非常满意 。
表3-2 甲城市家庭对住房状况评价的频数分布
其他广告 2
招生招聘广告 10
广 房地产广告
16
告 类 金融广告 9
型 服务广告
51
112
商品广告
0
40
80 人数（人）120
图3-1 某城市居民关注不同类型广告的人数分布
定类数据的图示—圆形图
（圆形图的制作）
1. 也称饼图，是用圆形及园内扇形的面积来表示数 值大小的图形
2. 主要用于表示总体中各组成部分所占的比例，对 于研究结构性问题十分有用
2. 定距和定比数据的排序
– 递增排增序排后序可：表设示一为组：数X据(1)为<XX(21)<，…X<2，X(N…) ，XN，递 – 递减排序可表示为：X(1)>X(2)>…>X(N)
第二节 品质数据的整理与显示
一. 定类数据的整理与显示 二. 定序数据的整理与显示
大学课程《统计学原理》PPT课件：第四章 统计整理
(四)统计表的种类
1.简单表 2.简单分组表 3.复合分组表 (五)统计表的设计
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
第五节 统计表和统计图
二、统计图
(一)统计图概述
统计图是利用点、线、面、体等绘制成几 何图形,以表示各种数量之间的关系及其 变动情况的工具,是表现统计数字大小和 变动的各种图形的总称。
其中有条形统计图、扇形统计图、折线统 计图和象形图等。
(二)统计图的类型
1.条形统计图 2.扇形图
第一节 数据的预处理
三、数据排序
排序是按一定顺序将数据进行排列,以 便研究者通过浏览数据发现一些明显 的特征或趋势。对于定类数据,如果是 字母型数据,排序有升序与降序之分,习 惯上使用升序;如果是汉字型数据,排序 既可按汉字的首位拼音字母排列,也可 按笔画排序。定距数据和定比数据的 排序只有两种,即递增或递减。
第四章 统计整理
目录
1 数据的预处理 2 统计整理概述 3 统计分组 4 次数分布 5 统计表和统计图
第一节 数据的预处理
一、数据的审核
数据的审核就是检查数据中是否有错误。
对数据进行审核,主要是为了保证数据的 质量,对于通过直接调查取得的原始数据, 主要从完整性和准确性两个方面去审核。
对于第二手资料,除审核数据的完整性和 准确性外,还应审核数据的适应性和时效 性。第二手数据往往来自网络、报刊或 杂志等,来源广、信息杂。
第五,编制统计表,以简明扼要地表达社会 经济现象在数量方面的联系。
第六,统计资料的保管与积累。
第三节 统计分组
一、统计分组
统计分组就是根据统计研究的需要,将 统计总体按照一定的标志区分为若干个 不同类型或性质的组成部分的一种统计 方法。
统计分组有两方面的含义:一方面,对总 体而言,“分”即将总体区分为性质相异 的若干部分;另一方面,对个体而言,“合” 即将性质相同的个体组合起来,总体的 这些组成部分称为“组”。
1.简单表 2.简单分组表 3.复合分组表 (五)统计表的设计
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
第五节 统计表和统计图
二、统计图
(一)统计图概述
统计图是利用点、线、面、体等绘制成几 何图形,以表示各种数量之间的关系及其 变动情况的工具,是表现统计数字大小和 变动的各种图形的总称。
其中有条形统计图、扇形统计图、折线统 计图和象形图等。
(二)统计图的类型
1.条形统计图 2.扇形图
第一节 数据的预处理
三、数据排序
排序是按一定顺序将数据进行排列,以 便研究者通过浏览数据发现一些明显 的特征或趋势。对于定类数据,如果是 字母型数据,排序有升序与降序之分,习 惯上使用升序;如果是汉字型数据,排序 既可按汉字的首位拼音字母排列,也可 按笔画排序。定距数据和定比数据的 排序只有两种,即递增或递减。
第四章 统计整理
目录
1 数据的预处理 2 统计整理概述 3 统计分组 4 次数分布 5 统计表和统计图
第一节 数据的预处理
一、数据的审核
数据的审核就是检查数据中是否有错误。
对数据进行审核,主要是为了保证数据的 质量,对于通过直接调查取得的原始数据, 主要从完整性和准确性两个方面去审核。
对于第二手资料,除审核数据的完整性和 准确性外,还应审核数据的适应性和时效 性。第二手数据往往来自网络、报刊或 杂志等,来源广、信息杂。
第五,编制统计表,以简明扼要地表达社会 经济现象在数量方面的联系。
第六,统计资料的保管与积累。
第三节 统计分组
一、统计分组
统计分组就是根据统计研究的需要,将 统计总体按照一定的标志区分为若干个 不同类型或性质的组成部分的一种统计 方法。
统计分组有两方面的含义:一方面,对总 体而言,“分”即将总体区分为性质相异 的若干部分;另一方面,对个体而言,“合” 即将性质相同的个体组合起来,总体的 这些组成部分称为“组”。
《数据清洗技术》课件
《数据清洗技术》PPT课 件
通过本课件，我们将深入探讨数据清洗的重要性、步骤、技术、工具以及各 种数据类型的清洗方法。让我们一起来了解数据世界的美妙！
什么是数据清洗？
数据清洗是指处理和修复数据集中的错误、不一致以及缺失值的过程。它是数据分析中必不可少的一步，确保 数据的准确性和可信度。
数据清洗的重要性
1 删除异常值
删除与大多数数据明显不同的异常值。
2 修正异常值
通过更合理的值替换异常值。
3 离群值检测
使用统计方法或机器学习算法检测离群值。
1 数据准确性
2 决策依据
清洗数据可以消除错误和 不一致，提高数据准确性。
清洗后的数据可被用于决 策制定及业务分析。
3 模型建立
清洗后的数据有助于构建 准确、可靠的预测模型。
数据清洗的步骤
1
数据收集和输入
收集原始数据并转化为可用的数据格式。
数据预处理
2
处理缺失值、异常值以及重复数据。
3
数据探索和可视化
通和归一化
将数据转化为统一的比例和范围。
数据转换
转换数据格式以适应分析需求。
异常值处理
识别和处理与其他数据明显不同的异常值。
数据筛选和过滤
根据特定条件筛选出所需的数据。
数据清洗的工具
1 开源工具
例如Python的pandas和OpenRefine。
2 商业工具
例如SAS Data Quality和IBM InfoSphere DataStage。
3 可视化工具
例如Tableau和Power BI。
缺失值的处理方法
1 删除缺失值
删除包含缺失值的行或列。
2 插值填充
通过本课件，我们将深入探讨数据清洗的重要性、步骤、技术、工具以及各 种数据类型的清洗方法。让我们一起来了解数据世界的美妙！
什么是数据清洗？
数据清洗是指处理和修复数据集中的错误、不一致以及缺失值的过程。它是数据分析中必不可少的一步，确保 数据的准确性和可信度。
数据清洗的重要性
1 删除异常值
删除与大多数数据明显不同的异常值。
2 修正异常值
通过更合理的值替换异常值。
3 离群值检测
使用统计方法或机器学习算法检测离群值。
1 数据准确性
2 决策依据
清洗数据可以消除错误和 不一致，提高数据准确性。
清洗后的数据可被用于决 策制定及业务分析。
3 模型建立
清洗后的数据有助于构建 准确、可靠的预测模型。
数据清洗的步骤
1
数据收集和输入
收集原始数据并转化为可用的数据格式。
数据预处理
2
处理缺失值、异常值以及重复数据。
3
数据探索和可视化
通和归一化
将数据转化为统一的比例和范围。
数据转换
转换数据格式以适应分析需求。
异常值处理
识别和处理与其他数据明显不同的异常值。
数据筛选和过滤
根据特定条件筛选出所需的数据。
数据清洗的工具
1 开源工具
例如Python的pandas和OpenRefine。
2 商业工具
例如SAS Data Quality和IBM InfoSphere DataStage。
3 可视化工具
例如Tableau和Power BI。
缺失值的处理方法
1 删除缺失值
删除包含缺失值的行或列。
2 插值填充
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
三、数据清洗和数据预处理
噪声数据的处理——分箱
◦ 最小熵 ◦ 使在各区间分组内的记录具有最小的熵。
◦ 信息是信号、符号或消息所表示的内容，用以消除对客观事物认识的不确 定性
◦ 信息量的直观定义：信息量的大小取决于信息内容消除人们认识的“不确 定程度”，所消除的不确定程度越大，则所包含的信息量就越大。
熵——信息的度量（利用概率来度量）
10
◦ 使用属性的平均值填充空缺数值 ◦ 简单方便、挖掘结果容易产生不精确的结果
◦ 使用与给定元组同一个类别的所有样本的平均值 ◦ 分类非常重要，尤其是分类指标的选择
◦ 使用最有可能的值予以填充 ◦ 利用回归、基于推导的使用贝叶斯形式化的方法的工具 或者判定树归纳确定 ◦ 利用属性之间的关系进行推断，保持了属性之间的联系
◦ 缺失数据通常需要经过合理的推断予以添加
9
缺失数据的处理方法
◦ 忽略该记录（元组）
◦ 通常在进行分类、描述、聚类等挖掘，但是元组缺失类标识时 ◦ 该种方法通常不是最佳的，尤其是缺失数据比例比较大的时候
◦ 手工填入空缺的值
◦ 枯燥、费时，可操作性差，不推荐使用
◦ 使用一个全局的常量填充空缺数值
◦ 给定一个固定的属性值如：未知、不祥、 Unknown 、 Null等 ◦ 简单，但是没有意义
◦ 分箱的方法：分箱前对记录集按目标属性值的大小进行排序。
◦ 等深分箱法 ◦ 等宽分箱法 ◦ 用户自定义区间 ◦ 最小熵
◦ 例：客户收入属性income排序后的值（人民币元）：800 1000 1200 1500 1500 1800 2000 2300 2500 2800 3000 3500 4000 4500 4800 5000
◦ 进一步处理：
◦ 通过填补遗漏数据、消除异常数据、平滑噪声数据，以及纠正不一致的数据,去掉 数据中的噪音、填充空值、丢失值和处理不一致数据
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
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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
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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
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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
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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。
大数据预处理技术之数据清理介绍课件
数据合并与集成
1
数据合并：将 多个数据源的 数据整合到一 个数据集中
2
数据集成：将 多个数据集的 数据整合到一 个数据集中
3
4
数据清理：对 数据进行清洗、 去重、异常值 处理等操作
数据合并与集 成的方法： SQL、Python、 R等编程语言， 以及ETL工具等。
数据清理的实践案例
案例背景
01
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提高数据合规性：符合数据保护法规 要求，降低法律风险
数据清理的目标
提高数据质量：去 除错误、缺失、重 复等数据，提高数 据的准确性和完整 性
提高数据分析效率： 通过清理数据，减 少数据分析过程中 的错误和重复计算， 提高数据分析的效 率
提高数据挖掘效果： 通过清理数据，提 高数据挖掘的准确 性和预测效果
03
数据转换：将数据转换为适 合分析的格式，如将文本数 据转换为数值数据
05
数据验证：检查数据是否符 合预期，确保数据质量
02
数据清洗：去除重复数据、 缺失值、异常值等，保证数 据的准确性和完整性
04
数据集成：将多个数据源的 数据整合在一起，形成完整 的数据集
06
数据存储：将清理后的数据 存储到合适的存储系统中， 以便后续分析使用
提高数据安全：通 过清理数据，保护 敏感数据，防止数 据泄露和滥用
数据清理的方法
缺失值处理
缺失值识别： 通过统计分 析或数据可 视化方法识 别缺失值
缺失值填充： 使用均值、 中位数、众 数等统计方 法填充缺失 值
缺失值插补： 使用回归、 决策树等机 器学习方法 预测缺失值
缺失值删除： 直接删除包 含缺失值的 记录或变量
某电商公司需要清理大量用户数据，
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数据采集设备的错误 数据录入问题 数据传输问题 部分技术的限制 数据转换中的不一致 重复的记录 不完整的数据 不一致的数据
数据清理中所需要处理的其它问题
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噪音数据的处理
分箱（Binning）的方法 聚类方法
检测并消除异常点
对不符合回归的数据进行平滑处理 由计算机检测可疑的点，然后由用户确认
分箱（Binning） 方法举例
对数据进行排序: 4, 8, 9, 15, 21, 21, 24, 25, 26, 28, 29, 34 对数据进行分割(相同深度) :
- Bin 1: 4, 8, 9, 15
- Bin 2: 21, 21, 24, 25
- Bin 3: 26, 28, 29, 34
平滑处理: 从数据中消除噪音数据 聚集操作: 对数据进行综合，类似于Data Cube的构
建
数据概化：构建概念层次 数据规范化: 将数据集中到一个较小的范围之中
最大-最小规范化 z-score（零－均值）规范化
小数范围规范化（0–1规范化）
属性构造
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最大-最小规范化
字符表示：优、良、及格、不及格
概念不清
最近交易额：前一个小时、昨天、本周、本月？
聚集冲突：根源在于表结构的设计
16
冗余数据的处理
从多个数据源中抽取不同的数据，容易导致数据的冗余
不同的属性在不同的数据源中是不同的命名方式
有些属性可以从其它属性中导出， 例如：销售额＝单价×销售量
有些冗余可以通过相关分析检测到
规范化、聚集等
在可能获得相同或相似结果的前提下，对数据容量进行有效的缩减 对于一个特定连续属性，尤其是连续数字属性，可以把属性值划分 6 成若干区间，以区间值来代替实际数据值，以减少属性值的个数.
数据归约
数据离散化
数据预处理的形式
数据清理
数据集成
数据转换
数据归约
7
缺失数据的处理方法
使用属性的平均值填充空缺数值
噪音数据（采集数据的设备、数据录入人员、数据传输）
不一致性（数据结构的设计人员、数据录入人员）
数据值的不一致性
3
数据挖掘的数据源可能是多个互相独立的数据源
关系数据库 多维数据库（Data Cube） 文件、文档数据库
数据转换
为了数据挖掘的方便
海量数据的处理
数据归约（在获得相同或者相似结果的前提下）
将多个数据源中的数据结合起来存放在一个一致的数据存储中 数据源包括：多个数据库、多维数据库和一般的文件 数据集成也是数据仓库建设中的一个重要问题
数据集成的内容
模式集成
利用数据库和数据仓库的元数据信息 主要工作是识别现实世界中的实体定义
冗余数据的处理 检测和解决数值冲突
对于现实世界中的同一实体，来自于不同数据源的属性值可能不同 主要原因：不同的数据表示、度量单位、编码方式以及语义的不同
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z-score（零－均值）规范化
15
模式集成
数据类型冲突
数据标签冲突：解决同名异义、异名同义
Βιβλιοθήκη 性别：string(Male、Female)、Char（M、F）、Interger（0、1） 日期：Date、DateTime、String 学生成绩、分数 学生成绩
度量单位冲突
百分制：100 ~ 0 五分制： A 、B、C、D、E
数据预处理与清 理数据
1 为什么需要数据预处理? 2 数据清洗 3 数据集成与转换 4 数据归约
5 数据离散化
2
1 为什么需要数据预处理 ?
在现实社会中，存在着大量的“脏”数据
不完整性（数据结构的设计人员、数据采集设备和数据录入人员）
缺少感兴趣的属性 感兴趣的属性缺少部分属性值 仅仅包含聚合数据，没有详细数据 数据中包含错误的信息 存在着部分偏离期望值的孤立点 数据结构的不一致性 Label的不一致性
对原始数据进行线性变换
new _ max , new _ min
A A
保持了原始数据值之间的关系 当有新的输入，落在原数据区之外，该方法将面 临“越界”错误
v min A max A min A
受到孤立点的影响可能会比较大 v ' ( new _ max A new _ min A ) new _ min A
线性回归
人机结合共同检测
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分箱方法
基本思想：
通过考察相邻数据的值，来平滑存储数据的值
基本步骤
首先，对数据进行排序，并分配到具有相同宽度 /深度的不同的“箱子”中。 其次，通过箱子的平均值（Means）、中值 （Median）、或者边界值等来进行平滑处理。
2018/10/22
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r A ,B ( A A ) ( B B ) ( n 1 ) A B
其中：n是元组的个数， A 和 分别是 A和B的平均值， B BA和B的标准差 和 分别是 A
元组级的“重复”，也是数据冗余的一个重要方面 减少冗余数据，可以大大提高数据挖掘的性能
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数据转换
4
没有高质量的数据，就没有高质量的挖掘结果
高质量的决策必须基于高质量的数据基础上 数据仓库是在高质量数据上的集成
5
数据预处理的主要任务
数据清理
填入缺失数据 平滑噪音数据 确认和去除孤立点 解决不一致性 多个数据库、Data Cube和文件系统的集成
数据集成
数据转换
简单方便、挖掘结果容易产生不精确的结果
使用与给定元组同一个类别的所有样本的平均值
分类非常重要，尤其是分类指标的选择
使用最有可能的值予以填充
利用回归、基于推导的使用贝叶斯形式化的方法的工具或 者判定树归纳确定 利用属性之间的关系进行推断，保持了属性之间的联系
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噪音数据
噪音数据:一个度量（指标）变量中的随机错误或者偏差 主要原因
根据bin中的平均值进行离散化:
- Bin 1: 9, 9, 9, 9 - Bin 2: 23, 23, 23, 23 - Bin 3: 29, 29, 29, 29
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基于聚类分析的平滑处理
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通过线性回归的平滑处理
y
Y1
Y1’
y=x+1
X1
x
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数据集成
数据集成的概念