《数据采集与预处理》教学教案—02认识数据预处理技术
《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。
《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。
第二章 数据采集与预处理 (教案与习题)
2 of 42
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：
《3.2.1数据采集》教学设计教学反思-2023-2024学年高中信息技术人教版必修1
《数据采集》教学设计方案（第一课时）一、教学目标1. 知识与技能：理解数据采集的概念，掌握数据采集的基本方法。
2. 过程与方法：通过实际操作，掌握使用数据采集器设备的过程和方法。
3. 情感态度与价值观：培养对数据采集的兴趣，增强数据意识。
二、教学重难点1. 教学重点：实际操作使用数据采集器，进行数据采集。
2. 教学难点：在复杂环境中进行数据采集，解决数据采集过程中的问题。
三、教学准备1. 准备数据采集器设备及配套软件。
2. 准备实验或实地考察场景，以便进行数据采集实验。
3. 预先设计好数据采集表格或问卷，以便学生进行实际操作。
4. 准备教学PPT，用于辅助教学。
5. 提醒学生注意安全，遵守实验规则。
四、教学过程：（一）导入新课1. 展示生活中的数据采集实例，如天气预报、运动比赛计分、商场购物小票等，让学生感受数据采集在日常生活中的重要性。
2. 引出本节课的主题——数据采集，并简要介绍数据采集的基本概念和步骤。
（二）任务驱动，实践操作1. 任务一：使用智能手机进行数据采集（1）选择一款具有传感器功能的智能手机，介绍其传感器的基本原理和使用方法。
（2）指导学生使用智能手机进行简单的数据采集任务，如测量室内温度、湿度等。
（3）讨论并总结数据采集过程中可能遇到的问题及解决方法。
2. 任务二：使用计算机设备进行数据采集（1）介绍常见的计算机数据采集设备，如传感器、数据采集卡等，并简要说明其工作原理和使用方法。
（2）指导学生使用计算机设备进行数据采集任务，如测量电压、电流等。
（3）讨论并总结使用计算机设备进行数据采集的优缺点。
3. 任务三：数据预处理（1）介绍数据预处理的基本概念和步骤，如数据清洗、数据转换等。
（2）引导学生对采集到的数据进行初步处理，如去除异常值、转换数据类型等。
（3）讨论并总结数据预处理的重要性及注意事项。
4. 任务四：数据展示与分享（1）介绍常见的图表类型及其特点，如柱状图、折线图、饼图等。
第2章 数据采集集成与预处理技术
第2章 数据采集集成与预处理技术
大连海事大学 陈燕教授
本章提纲
2.1 数据采集的对象 2.2 数据集成技术与方法
2.3 数据预处理技术与方法
2.4
基于样本数据划分的通用数据挖掘模型系统
2.5 中间件技术
2.6 小结
辽宁省物流航运管理系统工程重点实验室
2.1 数据采集的对象
1.时序数据 随着计算机技术和大容量存储技术的发展以及多种数据 获取技术的广泛应用，人们在日常事务处理和科学研究 中积累了大量数据。
统计 管理
货量 预测
。。。
耗油 预测
系统集成环境 GPS、GIS车辆监控系统 MIS管理信息系统 高层管理系统
数 据 存 储 环 境
基 础 数 据 层
基础空间数据库
运输业务数据库
高层管理模型库
城市 地图 信息
辽宁省物流航运管理系统工程重点实验室
GPS 车辆 定位 信息
客户 信息
合同 信息
车辆 信息
需求 信息
辽宁省物流航运管理系统工程重点实验室
2.4 基于样本数据划分的通用数据挖掘模型系统
基于样本数据划分的通用数据挖掘模型系统如图所示
分类约简算 法 样本数 据分类 完备的 DW 逻辑空间库 构造 强项集生成算 法 有意义逻辑 库特征提取 析取 范化 数据 仓库 不完备 的DW 不完备的逻 辑空间库的 构造 逻辑库的有价 值特征值提取 降维 逻辑库的特征子 空间形成 满足某一确定可信度 支持度的子空间 规则形成算法及表 示法 规则（模式）生成
将样本数据分为三类： 完备的样本数据的数据挖掘模型 不完备的样本数据的数据挖掘模型 混合类型数据的数据挖掘模型
辽宁省物流航运管理系统工程重点实验室
数据的收集与处理教案
数据的收集与处理教案一、教学目标1. 知识与技能：让学生了解数据的收集与处理的意义和重要性。
学会使用调查、实验等方法收集数据。
学会使用图表、统计量等方法对数据进行处理和分析。
2. 过程与方法：培养学生运用数据收集、处理和分析的能力。
培养学生合作、探究和解决问题的能力。
3. 情感态度与价值观：培养学生对数据和统计学科的兴趣和好奇心。
培养学生尊重数据、理性分析的态度。
二、教学内容1. 数据的收集方法：调查法：问卷调查、访谈调查等。
实验法：实验设计、数据记录等。
2. 数据的整理方法：分类法：将数据按照一定的标准进行分类。
排序法：将数据按照大小、顺序等进行排序。
3. 数据的处理方法：图表法：条形图、折线图、饼图等。
统计量法：平均数、中位数、众数等。
三、教学重点与难点1. 教学重点：数据的收集方法。
数据的整理方法。
数据的处理方法。
2. 教学难点：数据处理方法的灵活运用。
统计量的计算和解读。
四、教学准备1. 教师准备：教学PPT、教案、教材等。
调查问卷、实验器材等。
2. 学生准备：预习教材相关内容。
准备好笔记本和文具。
五、教学过程1. 导入新课：通过生活中的实例引入数据的收集与处理的主题。
引导学生思考数据的重要性和作用。
2. 教学新课：讲解数据的收集方法：调查法和实验法。
讲解数据的整理方法：分类法和排序法。
讲解数据的处理方法：图表法和统计量法。
3. 课堂练习：安排学生进行课堂练习，巩固所学知识。
引导学生运用数据收集、处理和分析的方法解决问题。
4. 课堂小结：对本节课的内容进行总结，突出重点和难点。
引导学生思考数据收集与处理在实际生活中的应用。
5. 作业布置：根据本节课的内容，布置适量的作业，巩固所学知识。
鼓励学生进行拓展学习，培养学生的学习兴趣。
六、教学拓展1. 数据的收集与处理在实际生活中的应用：统计分析：销售数据分析、市场调查等。
科学研究：实验数据处理、科研调查等。
社会生活：民意调查、健康状况统计等。
2. 引导学生关注数据收集与处理的伦理问题：数据的真实性、准确性和可靠性。
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。
计算机控制系统-4-数据采集与处理技术 (2)
+Vs -Vs VIN OFFSET CH LF398 IN OUT IN +
V EE Vcc V DD REF OFF DB11 BIF OUT P0.7 REF IN AD574 VIN STS 12/8 DG AG DB 0 CE R/C A0 CS P 0.0 RD WR A0 P2.7 P2.6 A1 A2
3）、平均值滤波法一般适用于具有周期性干扰噪声的信号， 但对偶然出现的脉冲干扰信号，滤波效果尚不理想。
中位值滤波法
中位值滤波法的原理是对被测参数连续采样m 次(m≥3)且是奇数，并按大小顺序排列；再取中间 值作为本次采样的有效数据。
特点: 中位值滤波法对脉冲干扰信号等偶然因素引发 的干扰有良好的滤波效果。如对温度、液位等变化 缓慢的被测参数采用此法会收到良好的滤波效果； 对流量、速度等快速变化的参数一般不宜采用中位 值滤波法。
4.2.3 模拟量数据采集的预处理方法
包括：有效性检查与数字滤波技术
1、有效性检查
检查被测量是否 在信号标准的上 下限值范围内。
2、 数字滤波技术
所谓数字滤波，就是通过一定的计算或判断程序减少干 扰在有用信号中的比重。故实质上它是一种程序滤波。 与模拟滤波器相比，有以下几个优点:
(1)数字滤波是用程序实现的，不需要增加硬设备，所以可靠性高，稳定 性好。 (2)数字滤波可以对频率很低(如0.01HZ)的信号实现滤波，克服了模拟滤 波器的缺陷。 (3)数字滤波器可以根据信号的不同，采用不同的滤波方法或滤波参数， 具有灵活、方便、功能强的特点。
采样数据明显存在被干扰现象（彩色数据）。
对1、2、3次采样中位值滤波后值：24
对4、5、6次采样中位值滤波后值：27
对7、8、9次采样中位值滤波后值：25
项目九第二课时了解机器学习中的数据采集与预处理教案--高中信息技术沪科版必修1(1)
项目九了解手写数字识别——体验人工智能第二课时了解机器学习中的数据采集与预处理■教材分析“了解机器学习中的数据采集与预处理”这一小节，让学生通过了解手写数字识别的核心技术——机器学习，感受人工智能技术。
机器学习是人工智能的核心研究领域之一，它研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构，从而不断改善自身的性能。
机器学习是一门研究学习算法的学问，它利用已有的数据来建立模型，再用模型去解决未知的问题。
机器学习的一般过程为：用采集到的数据进行训练，以建立一个模型，再对模型进行验证和评估，然后投入应用。
■教学目标1、知识和技能（1）了解“机器学习”概念。
（2）了解机器学习的一般过程。
2、过程与方法让学生通过了解手写数字识别的核心技术———机器学习，感受人工智能技术。
学生通过了解机器学习的含义、应用及作用，了解机器学习的一般过程。
3、情感态度与价值观（1）了解手写数字识别的核心技术———机器学习，感受人工智能技术。
学生通过了解人工智能和机器学习的含义、应用及作用，提升对人工智能技术作用的认识，发展信息社会责任；（2）通过学生通过使用Ｐｙｔｈｏｎ及其第三方工具进行手写数字识别学习过程的体验，在完成项目的过程中了解人工智能解决问题的思想方法，促进计算思维的形成与发展。
■教学重点：了解机器学习的概念。
■教学难点：机器学习的一般过程。
■教学准备多媒体教室。
■教学过程：一、新课导入教师播放机器人与机器人对话和机器人与人对话的视频。
提出问题：“机器人为什么有很多简单话都听不董？”以此引出机器学习的概念及一般过程。
二、机器学习机器学习是人工智能的核心研究领域之一，它研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构，从而不断改善自身的性能。
人类学习的机理，一般认为是通过积累并利用经验来构造或修改对于所经历事物的判断。
机器学习正是从人类学习中受到启发：机器要学会某一个概念，可以通过从数据中获取一些规则性的东西，来形成一个可用于判断未知事物的模型。
《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。
数据采集与预处理教学大纲
《数据采集与预处理》课程标准课程名称：数据采集与预处理课程代码：课程类型：专业核心课程学 分：4 计划学时：64 实践课时比例：50%主要授课方式：理实一体化考核方式：上机操作适用专业：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。
大数据教案数据采集与预处理技术讲解
大数据教案数据采集与预处理技术讲解一、引言随着信息时代的到来，大数据技术成为了各行各业中不可忽视的部分。
而在大数据处理过程中，数据采集与预处理技术则是至关重要的一环。
本文将对大数据教案中的数据采集与预处理技术进行讲解。
二、数据采集技术1. 传统数据采集技术传统的数据采集技术主要包括人工方式、采集软件和自动化采集系统。
人工方式则需人工进行数据输入和整理，效率低下且容易出错。
采集软件通过模拟人工操作，自动从目标网站或应用程序中采集数据，但对于复杂网站结构和动态页面的采集还存在困难。
自动化采集系统结合了人工和自动化的方式，能够实现对于复杂网站的采集，但对于非结构化数据的采集效果有限。
2. 增量采集技术增量采集技术是指对于已采集数据的更新部分进行采集，避免了对整个数据源的重复采集，提高了采集效率。
在实际应用中，可以通过一些标志字段或时间戳来确定数据的新旧程度，从而实现增量采集。
这种技术在大数据教案中尤为重要，能够保证教案数据的及时更新与完整性。
三、数据预处理技术1. 数据清洗数据清洗是指对采集得到的原始数据进行去噪、去重、填充缺失值等操作，从而提高数据的质量。
数据清洗过程中需要根据实际需求进行处理，保留有效数据，剔除无效数据，并处理异常值。
数据清洗的好坏直接影响到后续数据分析和挖掘的结果。
2. 数据集成数据集成是将多个不同来源、不同格式的数据进行整合，形成一个一致且符合要求的数据集。
在大数据教案中，数据来源可能包括教师录入数据、学生自主填写数据等，需要将这些数据进行合并，并消除冗余信息。
3. 数据转换数据转换是将数据从一种结构转换为另一种结构，以适应后续分析或挖掘任务的需求。
常见的数据转换操作包括格式转换、归一化、聚合等。
4. 数据规约数据规约是通过对数据进行抽样或者压缩，减少数据的存储空间和计算复杂度，同时保持数据之间的关系。
在大数据教案中，可以通过随机抽样等方法来规约数据，以便更高效地进行后续分析。
数据采集与大数据预处理技术
# 数据采集与大数据预处理技术## 引言在大数据时代，数据采集和预处理是实现数据分析和应用的关键步骤。
数据采集涉及从各种来源收集数据，而大数据预处理则包括对数据进行清洗、转换和集成等操作。
有效的数据采集和预处理可以提高数据质量和可用性，为后续的数据分析和挖掘奠定基础。
本文将探讨数据采集与大数据预处理技术的重要性，并介绍一些相关的方法和工具。
## 1. 数据采集的重要性数据采集是获取原始数据的过程，涉及从各种来源（如传感器、社交媒体、日志文件等）收集数据。
数据采集的重要性主要体现在以下几个方面：-数据驱动决策：数据采集提供了实时、准确的数据，帮助决策者做出基于事实的决策。
-发现隐藏模式：通过采集多源数据，可以发现数据之间的关联和隐藏的模式，为业务创新和优化提供支持。
-实时监测和预警：数据采集可以实时监测业务状况，及早发现问题并采取相应的措施。
-数据驱动的应用：采集的数据可用于训练机器学习模型、推荐系统等数据驱动的应用。
## 2. 数据采集的方法和工具数据采集可以使用多种方法和工具，根据数据来源和需求的不同选择合适的方式。
以下是一些常见的数据采集方法和工具：-网络爬虫：使用网络爬虫可以从互联网上抓取网页内容，并提取所需的数据。
常用的网络爬虫工具包括Scrapy和Beautiful Soup等。
-传感器和设备：通过传感器和设备收集数据是物联网应用的重要手段。
传感器可以采集环境、生产过程等各种数据。
- API接口：许多服务商和平台提供API接口，允许开发者通过编程方式获取数据。
这些API 可以是社交媒体、天气预报、金融市场等各种类型。
-日志文件：对于服务器和应用程序来说，日志文件是重要的数据源。
日志文件中记录了系统运行时的各种信息，如错误日志、访问日志等。
## 3. 大数据预处理的重要性大数据预处理是在进行数据分析和挖掘之前对原始数据进行清洗、转换和集成等操作。
大数据预处理的重要性主要体现在以下几个方面：-数据质量保证：大数据通常具有高速、多样和复杂的特点，其中包含大量的噪声、异常值和缺失数据。
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数据采集与预处理教案
干信息。
二.任务实施
1．Pig系统环境的搭建
（1）下载Pig 官方网站下载pig-0.17.0-src.tar.gz，并解压到/usr/local 目录，解压操作如图1-16所示。
图1-16 解压Pig文件到相应目录
解压完成后进入/usr/local，将文件“pig-0.17.0-src”重命名为“pig”，以方便后续使用，如图1-17所示。
（2）配置环境变量
环境变量配置完成并保存后，执行“source ～/.bashrc”命令，使配置的环境变量生效。
（3）验证Pig是否安装成功
2．Kettle系统环境的搭建
（1）下载Kettle 在官方网站下载pdi-ce-7.0.0.0-25.zip，并解压到/usr/local目录
解压完成后进入/usr/local，将文件“data-integration”重命名为“kettle”，以方便后续使用
（2）配置环境变量
打开命令行窗口，输入“sudo vim ～/.bashrc”，配置环境变量环境变量配置完成并保存后，执行“Source ～/.bashrc”命令，使配置的环境变量生效。
（3）验证Kettle是否安装成功
打开命令行窗口，切换到/usr/local/kettle路径，执行“./spoon.sh”命令。