数据导入与预处理应用 第4章 数据清理
第四章数据处理与应用课件浙教版高中信息技术必修
▪SUM( ) ▪ AVERAGE( )
▪ MIN( ) ▪MAX( )
求和 求平均值 求最小值 求最大值
▪COUNTIFห้องสมุดไป่ตู้ ) 指定区域中符合条件的单元格计数
▪SUMIF( )
指定范围中符合条件的值求和
▪AVERAGEIF( )
指定条件求平均值函数
▪Rank( )
大小排序
例：=sum(A2:A16)
数据缺失
逻辑错误
数据异常
数据重复
格式不一
1、字母代表列、数字代表 行
2、单元格书写方式：列在 前，行在后。例如:A25 3、单元格区域书写方式。 A2：A11，A2：E5
数据计算——公式
公式的格式： = 表达式
其中表达式有运算符号，常量，单元格地址，
=A2+B2
函数以及括号组成。
例如：
=B4+100 =(A1+B1)/2 =B4*A4
If函数
格式：=if（条件判断，“结果为真的返回值”，“结果 为假的返回值”） Eg：=if（成绩>90，“优秀”， “合格”）
课堂练习
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课堂练习
(1)通过观察上表，获得一等奖的判断条件是：_成__绩__>__=_90分 (2)物理老师通过电子表格软件的“IF函数”快速得到了学生的 等级，那么“赵杰” 同学所获得“等级”单元格的函数编辑栏 内的函数应该=I是F(:C_8_>__=_9_0_,_“一等奖” ,“二等奖”) (3)物理老师想把表中数据复制到新建数据表中进行编辑，但不 想连同D列中的函数粘贴到新表，比较恰当的方式是: ________ (A.在B新表中手动输入;B、选择性粘贴为数值C、选择性粘贴为图 片)
PowerBI中的数据预处理和清洗技巧
PowerBI中的数据预处理和清洗技巧在Power BI中，数据预处理和清洗是构建准确、可靠报表和可视化的重要步骤。
本文将介绍一些Power BI中的数据预处理和清洗技巧，帮助您更好地处理数据并提高报表的质量。
一、数据导入与获取在Power BI中，您可以从各种来源导入或获取数据，如Excel、SQL Server、Web等。
在导入数据之前，您可以先查看数据源的结构和内容，确保数据质量和完整性。
二、数据清理与转换1. 去除重复值：重复值可能会对数据分析和报表产生干扰，您可以使用Power BI的"去除重复值"功能，轻松地去除数据中的重复值。
2. 缺失值处理：当数据中存在缺失值时，可以选择删除包含缺失值的行或列，或者使用其他方法进行填充。
在Power BI中，您可以使用"删除行"或"删除列"功能来删除缺失值，或者使用"填充"功能来填充缺失值。
3. 格式转换：有时候，数据导入后可能存在格式不一致的情况。
Power BI提供了一系列的格式转换功能，可以将数据转换成所需的格式，如将字符串转换成日期格式、将文本转换成数字等。
4. 列拆分与合并：有时候，您可能需要将一个列拆分成多个列，或者将多个列合并成一个列。
Power BI提供了"拆分列"和"合并列"功能，可以满足您的需求。
5. 数据类型调整：Power BI会自动识别导入的数据类型，但有时候会出现识别错误的情况。
您可以使用"更改数据类型"功能，将数据类型调整为正确的类型。
6. 数据筛选与排序：Power BI提供了数据筛选和排序功能，可以根据自己的需求对数据进行筛选和排序操作。
三、数据转换与计算1. 列计算：在Power BI中，您可以通过使用DAX（数据分析表达式）语言来进行复杂的列计算。
您可以创建新的列，并使用DAX表达式进行计算，如求和、平均值、计数等。
Excel数据清理与处理教程
Excel数据清理与处理教程第一章：数据清理概述在日常工作中，我们经常需要处理大量的数据，但是这些数据常常存在一些问题，例如格式不统一、数据丢失、重复项等。
这些问题会影响到数据的准确性和可用性。
因此，对数据进行清理和处理是非常重要的。
本教程将为您介绍如何使用Excel进行数据清理和处理，帮助您提高工作效率。
第二章：数据导入与导出首先，我们需要将需要清理和处理的数据导入到Excel中。
Excel支持多种数据格式的导入，如文本文件、数据库查询结果等。
您可以通过选择“数据”选项卡中的“从其他源”命令来导入数据。
在导入数据之后，还可以选择将清理和处理结果导出为不同的格式，如Excel文件、文本文件等。
选择“文件”选项卡中的“另存为”命令，即可完成导出操作。
第三章：数据格式规范化在数据清理过程中，经常会遇到数据格式不统一的情况。
例如，日期格式、货币格式、百分比格式等。
在这种情况下，我们可以使用Excel中的格式化命令对数据进行规范化处理。
选择需要操作的数据区域，然后在“开始”选项卡中的“数字”命令组中选择相应的格式选项即可。
第四章：数据去重与合并数据中的重复项常常会影响到数据的分析和统计结果。
因此，在数据清理过程中，我们需要对重复项进行处理。
Excel提供了多种去重方式，如删除重复行、标记重复行等。
选择需要操作的数据区域，然后在“数据”选项卡中的“数据工具”命令组中选择相应的去重选项即可。
同时，有时候我们需要将多个数据源的数据进行合并。
Excel 中的“复制”和“粘贴”命令可以帮助我们实现这一目标。
选择需要操作的数据区域，然后使用“复制”命令将数据复制到目标位置，最后使用“粘贴”命令将数据合并到一起。
第五章：数据筛选与排序数据筛选是数据处理中常用的技术之一。
通过筛选功能，我们可以根据特定条件对数据进行过滤，只选择符合条件的数据显示在工作表中。
选择需要筛选的数据区域，然后在“数据”选项卡中的“排序和筛选”命令组中选择相应的筛选命令即可。
人工智能医疗影像诊断系统操作手册
人工智能医疗影像诊断系统操作手册第一章概述 (4)1.1 产品介绍 (4)1.2 功能特点 (4)1.2.1 影像识别与诊断 (4)1.2.2 诊断结果可视化 (4)1.2.3 诊断效率提升 (4)1.2.4 诊断准确性提高 (4)1.2.5 个性化诊断建议 (4)1.2.6 数据安全与隐私保护 (4)1.2.7 易用性与兼容性 (4)第二章系统安装与配置 (5)2.1 安装环境 (5)2.2 安装步骤 (5)2.3 配置参数 (5)第三章用户注册与登录 (6)3.1 用户注册 (6)3.1.1 注册流程 (6)3.1.2 验证邮箱和手机号码 (6)3.2 用户登录 (6)3.2.1 登录流程 (6)3.2.2 忘记密码 (6)3.3 用户权限管理 (7)3.3.1 权限分类 (7)3.3.2 权限分配 (7)3.3.3 权限变更 (7)第四章影像数据导入与预处理 (7)4.1 数据导入 (7)4.1.1 数据来源 (7)4.1.2 数据导入方式 (7)4.1.3 数据导入注意事项 (8)4.2 数据预处理 (8)4.2.1 预处理目的 (8)4.2.2 预处理内容 (8)4.2.3 预处理操作步骤 (8)4.3 数据格式转换 (8)4.3.1 转换目的 (8)4.3.2 转换内容 (9)4.3.3 转换操作步骤 (9)第五章影像诊断操作流程 (9)5.1 影像 (9)5.1.1 启动系统：打开人工智能医疗影像诊断系统，保证系统已连接至稳定的网络环境。
5.1.2 选择方式：系统提供多种方式，包括本地文件、远程服务器和PACS系统连接。
根据实际需求，选择合适的方式。
(9)5.1.3 影像：按照系统提示，待诊断的医学影像文件。
过程中，请注意文件格式和大小限制。
(9)5.1.4 影像预览：完成后，系统将自动显示影像预览。
确认影像清晰、完整后，进入下一步操作。
(9)5.2 影像诊断 (9)5.2.1 选择诊断任务：在系统界面，选择对应的诊断任务，如肺结节、骨折等。
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
数据清理与处理软件OpenRefine详解
数据清理与处理软件OpenRefine详解第一章：介绍OpenRefineOpenRefine是一款开源的数据清理与处理软件，旨在帮助用户高效地处理大规模数据集。
它最初由Google开发，并以Google Refine的名字发布，后来由社区接手并更名为OpenRefine。
OpenRefine支持各种数据类型，包括结构化数据（如表格、电子表格）和非结构化数据（如文本文件、日志）。
第二章：OpenRefine的特点与优势1. 数据导入与导出：OpenRefine支持导入多种数据格式，如CSV、Excel、XML等，并可以将处理后的数据导出成多种格式，方便与其他分析工具（如R、Python）进行集成。
2. 数据转换与清洗：OpenRefine提供了强大的数据转换与清洗功能，可以通过内置的函数库，实现数据格式转换、字符串替换、合并拆分等操作，大大提高数据质量。
3. 数据去重与聚类：OpenRefine可以自动检测并去重重复数据，并进行数据聚类，方便用户进行分析与处理。
4. 数据可视化：OpenRefine提供了多种数据可视化方式，包括矩形树图、散点图、直方图等，帮助用户更好地理解数据分布和关联性。
第三章：OpenRefine的基本操作与界面介绍1. 数据导入：通过点击界面上的“导入数据”按钮，选择要导入的文件或URL，OpenRefine会自动识别文件格式并导入数据。
2. 数据筛选与排序：通过使用筛选功能，用户可以根据特定条件对数据进行筛选，并使用排序功能对数据进行排序。
3. 数据转换与清洗：用户可以使用OpenRefine提供的函数库对数据进行转换与清洗。
例如，用户可以使用split函数将一个包含多个值的单元格拆分成多个列。
4. 数据聚类：通过点击界面上的“聚类”按钮，OpenRefine会自动将相似的数据聚类在一起，方便用户进行进一步的分析与处理。
5. 数据可视化：用户可以在OpenRefine中选择不同的可视化方式，通过图表展示数据的分布和关联性。
数据导入与预处理技术复习
数据导⼊与预处理技术复习数据导⼊与预处理技术复习笔记本⽂由本⼈学习过程中总结，难免有纰漏，欢迎交流学习第1章为什么需要数据处理本章内容将涵盖以下⼏个⽅⾯：为什么需要数据处理关于数据科学的六个简单处理步骤，包括数据清洗；与数据预处理相关的参考建议对数据清洗有帮助的⼯具⼀个关于如何将数据清洗融⼊整个数据科学过程的⼊门实例在数据分析、挖掘、机器学习或者是可视化之前，做好相关的数据预处理⼯作意义重⼤。
这个数据预处理的过程不是⼀成不变的，是⼀个迭代的过程，在实际的⼯作中，需要不⽌⼀次的执⾏数据预处理。
所采⽤的数据挖掘或分析⽅法会影响清洗⽅式的选取。
数据预处理包含了分析所需要的各种处理数据的任务：如交换⽂件的格式、字符编码的修改、数据提取的细节等。
数据导⼊、数据存储和数据清洗是数据预处理中密切相关的技术。
搜集原始数据->存储->数据清洗->存储->增量搜集数据->合并存储数据->数据挖掘（⼤数据、⼈⼯智能）->数据可视化；有三种处理⽅案可以选择：什么都不处理：忽略这些错误数据，直接开始构建线形图。
如果直接数据可视化,这样的结果是，有⽤的数据被掩盖了。
修正数据：算出错误消息的正确数据，采⽤修订后的数据集来可视化。
扔掉错误数据：放弃错误数据。
为了在选项⼆和三之间做个选择，计算错误数据实际上这些只占到了数据量的百分之⼀。
因此，选择选项三，扔掉这些数据。
利⽤Google的Spreadsheets能在初始数据中缺少⽇期的情况下，在x轴⾃动进⾏零值数据补齐，创建线性图或者条状图。
在以上的数据集中，需要补齐的零值就是所缺失的数据。
1.6 ⼩结从以上的实例看出，数据预处理占了整个过程的80%的⼯作量；数据预处理是数据科学过程的关键部分，不仅涉及对技术问题的理解，还需要做出相应的价值判断；第⼆章数据预处理为什么对数据进⾏预处理描述性数据汇总数据清理数据集成和变换数据归约离散化和概念分层⽣成脏数据不完整缺少数据值；缺乏某些重要属性；仅包含汇总数据；e.g., occupation=""有噪声包含错误或者孤⽴点e.g. Salary = -10数据不⼀致e.g., 在编码或者命名上存在差异e.g., 过去的等级： “1,2,3”, 现在的等级： “A, B, C”e.g., 重复记录间的不⼀致性e.g., Age=“42” Birthday=“03/07/1997”不完整数据的成因数据收集的时候就缺乏合适的值数据收集时和数据分析时的不同考虑因素⼈为/硬件/软件问题噪声数据（不正确的值）的成因数据收集⼯具的问题数据输⼊时的⼈为/计算机错误数据传输中产⽣的错误数据不⼀致性的成因不同的数据源违反了函数依赖性数据预处理为什么是重要的？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依赖⾼质量的数据e.g. 重复值或者空缺值将会产⽣不正确的或者令⼈误导的统计数据仓库需要对⾼质量的数据进⾏⼀致地集成数据预处理将是构建数据仓库或者进⾏数据挖掘的⼯作中占⼯作量最⼤的⼀个步骤数据质量的多维度量⼀个⼴为认可的多维度量观点：精确度完整度⼀致性合乎时机可信度附加价值可解释性跟数据本⾝的含义相关的内在的、上下⽂的、表象的以及可访问性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离散化数据归约的⼀部分，通过概念分层和数据的离散化来规约数据，对数字型数据特别重要基本统计类描述的图形显⽰常⽤的显⽰数据汇总和分布的⽅法：直⽅图、分位数图、q-q图、散布图和局部回归曲线直⽅图：⼀种单变量图形表⽰⽅法将数据分布划分成不相交的⼦集或桶，通常每个桶宽度⼀致并⽤⼀个矩形表⽰，其⾼度表⽰桶中数据在给定数据中出现的计数或频率数据清理任务填写空缺的值识别离群点和平滑噪声数据纠正不⼀致的数据解决数据集成造成的冗余空缺值数据并不总是完整的例如：数据库表中，很多条记录的对应字段没有相应值，⽐如销售表中的顾客收⼊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，有些数据应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如何处理空缺值忽略元组：当类标号缺少时通常这么做（假定挖掘任务设计分类或描述），当每个属性缺少值的百分⽐变化很⼤时，它的效果⾮常差。
大数据与应用课程设计
大数据与应用课程设计一、课程目标知识目标：1. 学生能理解大数据的基本概念，掌握数据采集、存储、处理和分析的基本方法。
2. 学生能结合实际案例，了解大数据在不同行业中的应用和价值。
3. 学生掌握数据可视化工具的使用，能将数据分析结果以图表等形式直观展示。
技能目标：1. 学生具备运用编程语言（如Python）进行数据处理和分析的能力。
2. 学生能运用大数据技术解决实际问题，具备一定的数据挖掘和预测能力。
3. 学生能够运用数据可视化工具，有效地展示数据分析结果。
情感态度价值观目标：1. 学生培养对数据的敏感性和好奇心，愿意主动探索数据背后的规律和故事。
2. 学生意识到数据安全与隐私保护的重要性，树立正确的数据道德观念。
3. 学生通过课程学习，认识到大数据技术在国家战略和社会发展中的重要作用，增强国家使命感和责任感。
课程性质分析：本课程为高中信息技术课程，旨在帮助学生了解大数据的基本概念和应用，培养学生的数据处理和分析能力。
学生特点分析：高中学生具有一定的信息技术基础，思维活跃，对新事物充满好奇。
在此基础上，课程设计应注重理论与实践相结合，激发学生的兴趣和参与度。
教学要求：1. 教学内容与实际案例相结合，提高课程的实用性和趣味性。
2. 注重培养学生的动手操作能力和团队协作能力。
3. 教学过程中，关注学生的个体差异，提供个性化指导和支持。
二、教学内容1. 大数据基本概念：数据、大数据、数据类型等。
教材章节：第一章 大数据概述2. 数据采集与存储：数据源、数据采集方法、数据存储技术等。
教材章节：第二章 数据的采集与存储3. 数据处理与分析：数据清洗、数据预处理、数据分析方法等。
教材章节：第三章 数据处理与分析技术4. 数据挖掘与预测：分类、聚类、关联规则挖掘、预测模型等。
教材章节：第四章 数据挖掘与预测技术5. 数据可视化：数据可视化基本概念、常见可视化工具、图表制作方法等。
教材章节：第五章 数据可视化6. 大数据应用案例：互联网、金融、医疗、智慧城市等行业应用案例。
如何使用Excel进行数据表格处理和分析
如何使用Excel进行数据表格处理和分析1. 数据导入与清理在开始使用Excel进行数据表格处理和分析之前，第一步是将数据导入Excel中。
Excel支持多种数据导入方式，包括从文本文件、数据库和其他Excel文件导入。
导入数据后，需要进行数据清理，包括删除不需要的列、行，处理缺失值和异常值等。
2. 数据整理与转换在数据清理之后，需要对数据进行整理和转换，以便后续的分析。
Excel提供了丰富的数据整理和转换功能，如合并单元格、拆分列、提取数据、数据排序和筛选等。
这些功能可以帮助用户将数据整理成更加规整和易于分析的形式。
3. 数据透视表的使用数据透视表是Excel中用于数据分析的重要工具之一。
通过数据透视表可以对大量数据进行快速分析和汇总。
用户只需选择需要分析的数据源、设置行、列和值，Excel就可以根据用户的要求自动生成透视表。
用户还可以根据需要对透视表进行进一步的分析和定制。
4. 数据可视化和图表分析除了数据透视表外，Excel还提供了多种图表功能，用户可以将数据通过图表展示出来，以便更直观地观察数据之间的关系和趋势。
Excel支持常见的图表类型，如柱状图、折线图、饼图等，并提供了丰富的定制选项，用户可以根据需要对图表进行样式、颜色和标签等方面的调整。
5. 公式与函数的应用Excel的公式和函数是数据处理和分析中非常重要的一部分。
通过使用各种Excel函数，用户可以进行数据计算、统计和筛选等操作。
常用的函数包括SUM、AVERAGE、VLOOKUP、IF等，用户可以根据具体需求来选择和运用适当的函数。
另外，用户还可以自定义函数，以满足特定的需求。
6. 数据分析工具的使用为了满足更复杂的数据分析需求，Excel提供了一些高级的数据分析工具，如数据透视图、条件格式、数据表单和数据查询等。
这些工具可以帮助用户更深入地挖掘数据的价值，发现数据中的规律和趋势。
7. 数据报告和批处理在数据分析完成之后，用户可以使用Excel生成数据报告，以便更好地向他人展示分析结果和结论。
第4章数据预处理
第4章数据预处理4数据预处理数据⽂件建⽴好之后，还需要对数据进⾏必要的预处理，因为不同的统计分析⽅法对数据结构的要求不同。
SPSS提供了强⼤的数据预处理能⼒——主菜单【转换】，可从变量和个案⾓度对数据进⾏全⾯的处理。
4.1变量的转换与运算4.1.1可视离散化离散化（Binning）的意思是把两个或多个连续值放在⼀个类⾥⾯，对所有连续值进⾏分组。
可视离散化指的是给⼀个度量变量创建⼀个它的分类变量（creating a categorical variable from a scale variable）。
具体操作是：1)打开Samples⽂件中的“demo.sav”数据⽂件，给度量变量income创建⼀个它的分类变量inccat2，inccat2序号变量分组为4类—低于$25，$25—$49，$50—$74，$75以上。
2)单击【转换】→【可视离散化】，出现“可视化封装”对话框，选择要离散的变量，单击继续。
3)设置“⽣成分割点”，分类数=分割点数量+14)点击“⽣成标签”，表格如图所⽰数据视图窗⼝的最后⼀列为income的分类变量inccat2。
4.1.2根据已存在的变量建⽴新变量（变量的计算）有时候，⼀个或两个连续变量都不符合正态分布，但通过它或他们计算（转换）出来的新的变量可能就接近正态分布。
计算新变量（computing new variables）的具体操作是：1)打开数据⽂件“demo.sav”，⽂件中有受试者“现在的年龄”和“已参加⼯作的年数”这两个变量，但却没有他们“开始⼯作的年龄”这个变量，以简单地计算现存的两个变量的差，把这两变量的差值作为⼀个新的变量为例。
营业收⼊-利润总额，营运成本2)单击【转换】→【计算变量】，在打开的“计算变量”对话框中设定“⽬标变量”，在“⽬标变量”对话框中输⼊⽬标变量的名称，单击“类型与标签”按钮，在弹出的“计算变量：类型和标签”对话框中设置新⽣成变量的变量类型与标签。
Python大数据分析课程设计
Python大数据分析课程设计一、课程目标知识目标：1. 让学生掌握Python基本的数据结构，如列表、字典、集合的运用，以及基本的数据处理库Pandas的使用。
2. 使学生理解大数据分析的基本概念，掌握数据清洗、数据预处理、数据分析的基本方法。
3. 帮助学生了解常见的数据可视化工具，如Matplotlib和Seaborn，并能够运用这些工具对数据进行可视化展示。
技能目标：1. 培养学生运用Python进行数据处理和分析的能力，能够独立完成数据清洗、预处理和可视化任务。
2. 提高学生运用Python编程解决问题的能力，包括编写函数、调试程序等。
3. 培养学生运用大数据分析的方法解决实际问题的能力，例如在商业决策、社会研究等领域。
情感态度价值观目标：1. 培养学生对数据分析的兴趣，激发他们主动探索数据背后的规律和关联性。
2. 培养学生具备良好的团队协作精神，能够与他人共同完成数据分析项目。
3. 增强学生的数据安全意识，让他们明白保护数据隐私的重要性。
课程性质：本课程为实践性较强的课程，旨在通过项目驱动的教学方式，让学生在实际操作中掌握Python大数据分析的方法。
学生特点：考虑到学生所在年级的知识深度，本课程将结合学生的认知水平和兴趣，采用由浅入深的教学策略。
教学要求：教师在教学过程中应注重理论与实践相结合，关注学生的学习进度，及时调整教学方法和节奏，确保学生能够达到课程目标。
同时，注重培养学生的主动学习能力，提高他们的创新思维和解决问题的能力。
通过课程学习，使学生能够将所学知识应用于实际项目，实现具体的学习成果。
二、教学内容1. Python基础数据结构：列表、字典、集合的创建与操作，重点讲解Pandas 库中的DataFrame和Series对象的使用。
教材章节：第1章 Python基础2. 数据导入与清洗：读取不同格式的数据文件，如CSV、Excel等，对数据进行缺失值处理、重复值处理和异常值检测。
第四章数据预处理 ppt课件
✓发现两个相关的变量之间的变化模式，利用回归分析方 法所获得的拟合函数，帮助平滑数据及除去噪声。
y
Y1 Y1’
y=x+1
X1
x
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3. 不一致数据的处理？
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不一致数据
处理不一致数据的方式： 人工更正 利用知识工程工具：如，如果知道属性间的函数依赖 关系，可以据此查找违反函数依赖的值。 数据字典：在将不同操作性数据库中的数据进行集成 时，也会带来数据的不一致。如：一个给定的属性在不 同的数据库中可能具有不同的名字，如姓名在一个数据 库中为Bill，在另一个数据库中可能为B。对此，可根据 数据字典中提供的信息，消除不一致。
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数据预处理的重要性
4）噪声数据：数据中存在着错误或异常（偏离期望值） ❖ 如：血压和身高为0就是明显的错误 ❖ 噪声数据的产生原因：
➢数据采集设备有问题； ➢在数据录入过程发生人为或计算机错误； ➢数据传输过程中出现错误； ➢由于命名规则或数据代码不同而引起的不一致。
11
数据预处理的常见方法
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1. 数据集成？
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37
如何处理噪声数据
2）聚类（Clustering）：
✓相似或相邻近的数据聚合在一起形成各个聚类集合，而那些 位于聚类集合之外的数据对象，被视为孤立点。
✓特点：直接形成簇并对簇进行描述，不需要任何先验知识。
通过聚类分 析查找孤立 点，消除噪 声
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如何处理噪声数据
3）计算机和人工检查结合
✓计算机检测可疑数据，然后对它们进行人工判断
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练习：
已知客户收入属性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 要求：分别用等深分箱方法(箱深为4）、等宽分箱方法 （宽度为1000）对其进行平滑，以对数据中的噪声进行 处理。
《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。
数据导入与预处理应用 第1章 数据预处理总述
噪声处理
分箱：通过考察数据的近邻来光滑有序数据值。
举例：8、24、15、41、6、10、18、67、25等9个数。 排序：6、8、10、15、18、24、25、41、67。 分箱： 箱1： 6、8、10 箱2： 15、18、24 箱3： 25、41、67
所在专业 M01 M02 M03 M15
表 3-2 专业信息表
专业号
专业名称
专业班级数
负责人
M01
计算机科学于技术
2
刘莉莉
M02
软件工程
3
朱晓波
M03
信息安全
2
李瑶
M04
通信工程
4
陈杨勇
M05
物联网
3
罗莉
10
数据质量因素
数据的相关性是指数据与特定的应用和领域有关。
相关性
数据相关性的应用场景：
构造预测模型时，需要采集与模型相关的数据
第一章：数据预处理总述
1
大数据项目开发流程
数据 采集
数据 预处理
数据 存储
数据 分析挖掘
数据 可视化
2
目录
01
数据预处理背景
02
数据预处理目的
03
数据预处理的流程
04
数据预处理的工具
3
01
数据预处理背景
--数据的各种质量
4
数据质量问题
相关性 准确性
时效性
完整性
可信性 一致性 可解释性
15
目的
提升数据质量，符合数据
挖掘的需求，保证数据挖 掘的正确性和有效性
16
数据预处理流程
03
• 数据清理
• 数据集成 • 数据规约
数据分析软件用户手册
数据分析软件用户手册第一章引言 (2)1.1 产品概述 (2)1.2 功能简介 (2)第二章安装与启动 (3)2.1 安装指南 (3)2.1.1 安装包 (3)2.1.2 安装步骤 (3)2.1.3 验证安装 (3)2.2 启动程序 (4)2.2.1 启动方式 (4)2.2.2 启动界面 (4)2.2.3 主界面 (4)第三章用户界面 (4)3.1 主界面布局 (4)3.2 功能区划分 (4)3.3 菜单栏操作 (5)第四章数据导入与导出 (5)4.1 数据导入 (5)4.1.1 使用数据库管理工具导入 (5)4.1.2 使用命令行工具导入 (6)4.1.3 使用程序代码导入 (6)4.2 数据导出 (7)4.2.1 使用数据库管理工具导出 (7)4.2.2 使用命令行工具导出 (8)4.2.3 使用程序代码导出 (8)第五章数据清洗与处理 (9)5.1 数据清洗 (9)5.2 数据转换 (9)5.3 数据整合 (9)第六章数据可视化 (10)6.1 图表类型 (10)6.2 图表配置 (10)6.3 图表导出 (11)第七章数据分析 (11)7.1 描述性分析 (11)7.2 相关性分析 (12)7.3 聚类分析 (12)第八章模型构建与预测 (12)8.1 模型选择 (12)8.2 模型训练 (13)8.3 模型评估 (13)第九章报告与分享 (14)9.1 报告 (14)9.2 报告模板 (14)9.3 报告分享 (15)第十章系统设置与优化 (15)10.1 参数设置 (15)10.2 系统优化 (16)10.3 常见问题解答 (16)第十一章帮助与支持 (17)11.1 帮助文档 (17)11.1.1 文档内容 (17)11.1.2 文档更新 (17)11.2 客户服务 (18)11.2.1 咨询服务 (18)11.2.3 售后服务 (18)11.3 社区交流 (18)11.3.1 用户论坛 (18)11.3.2 社区活动 (18)11.3.3 社群运营 (18)第十二章更新与升级 (18)12.1 版本更新 (18)12.2 升级指南 (19)12.3 历史版本 (19)第一章引言在当今快速发展的科技时代，各类产品层出不穷，不断满足人们日益增长的需求。
数据导入与预处理期末习题
第一章一、单项选择题1、数据集成的方法有（D ）A、联邦数据库B、中间件集成。
C、数据复制D、以上都是2、以下说法错误的是（B ）A、数据预处理的主要流程为数据清理、数据集成、数据变换与数据归约.B、数据清理、数据集成、数据变换、数据归约这些步骤在数据预处理活动中必须顺序使用。
C、冗余数据的删除既是一种数据清理形式，也是一种数据归约。
D、整个预处理过程要尽量人机结合，尤其要注重和客户以及专家多交流。
3、处理噪声的方法一般有（D）A、分箱B、回归。
C、聚类D、以上都是4、数据集成的过程中需要处理的问题有（D）A、实体识别B、冗余与相关性分析。
C、数据冲突和检测D、以上都是5、影响数据质量问题的因素有哪些（D）A、准确性、完整性、一致性B、相关性、时效性C、可信性、可解释性D、以上都是6、数据归约的方法有（D）A、维归约B、数量归约C、数据压缩D、以上都是7、以下说法错误的是（C）A、主成分分析、属性子集选择为维归约方法.B、直方图、聚类、抽样和数据立方体聚集为数量归约方法。
C、用于规约的时间可以超过或抵消在规约后的数据上挖掘节省的时间。
D、数据归约的目的用于帮助从原有庞大数据集中获得一个精简的数据集合，并使这一精简数据集保持原有数据集的完整性，这样在精简数据集上进行数据挖掘显然效率更高，并且挖掘出来的结果与使用原有数据集所获得结果是基本相同。
8、下列方法不是数据变换的有（B）A、光滑B、抽样C、规范化D、属性构造二、填空题、在下表中，用同类样本属性的中心度量方法填充空缺值，空缺值应为9000 。
2、假定属性income的最小与最大值分别为25000和3000，根据最小—最大规范化方法将income 10000映射到[0,1]范围内，值为0.318。
3、数列为[3,5,10,15,10,13],使用z-score方法映射后为[ -1.650, -1.178, 0, 1.178, 0, 0.707 ] （注，均值为10，标准差为：4.243）4.一组排序后的数据：5,8,11,19,22,24,27,36,92，划分为等频的箱：箱1：5,8,11；箱2：19,22,24；箱3：27,36,92，要求：箱1用平均值，箱2用中位值，箱3用箱边界三种方法来光滑噪声数据，求光滑噪声后的数据为：8,8,8,22,22,22,27,27,92第二章一、填空1.Kettle是一个Java 程序2.转换是ETL解决方案中最主要的部分，它负责处理抽取、转换、加载各阶段对数据行的各种操作3.转换里的步骤通过跳来连接4.跳定义了一个单向通道，允许数据从一个步骤向另一个步骤流动5.在Kettle里，数据的单位是行，数据流就是数据行从一个步骤到另一个步骤的移动6.数据流的另一个同义词就是记录流。
数据分析与解读实用手册
数据分析与解读实用手册第1章数据分析基础 (3)1.1 数据分析概述 (3)1.2 数据分析流程 (4)1.3 数据分析工具与技能 (4)第2章数据采集与清洗 (5)2.1 数据采集方法 (5)2.1.1 网络爬虫 (5)2.1.2 数据接口 (5)2.1.3 问卷调查 (5)2.1.4 数据挖掘 (5)2.2 数据清洗原则 (5)2.2.1 完整性原则 (5)2.2.2 准确性原则 (5)2.2.3 一致性原则 (5)2.2.4 时效性原则 (5)2.3 数据质量评估 (6)2.3.1 数据完整性 (6)2.3.2 数据准确性 (6)2.3.3 数据一致性 (6)2.3.4 数据时效性 (6)2.3.5 数据可靠性 (6)第3章数据存储与管理 (6)3.1 数据存储方式 (6)3.1.1 本地存储 (6)3.1.2 网络存储 (6)3.1.3 云存储 (6)3.2 数据库基础 (7)3.2.1 数据库类型 (7)3.2.2 数据库设计 (7)3.2.3 数据库管理 (7)3.3 数据仓库与数据湖 (7)3.3.1 数据仓库 (7)3.3.2 数据湖 (7)第4章数据预处理 (8)4.1 数据集成与融合 (8)4.1.1 数据集成 (8)4.1.2 数据融合 (8)4.2 数据规范化与标准化 (9)4.2.1 数据规范化 (9)4.2.2 数据标准化 (9)4.3 数据降维与特征选择 (9)4.3.2 特征选择 (9)第5章数据可视化与摸索性分析 (10)5.1 数据可视化基础 (10)5.1.1 数据可视化目的 (10)5.1.2 数据可视化原则 (10)5.1.3 数据可视化工具 (10)5.2 常见数据可视化图表 (10)5.2.1 条形图 (10)5.2.2 折线图 (10)5.2.3 饼图 (10)5.2.4 散点图 (10)5.2.5 热力图 (11)5.2.6 地图 (11)5.3 摸索性数据分析方法 (11)5.3.1 数据描述性统计 (11)5.3.2 数据分布分析 (11)5.3.3 变量关系分析 (11)5.3.4 异常值分析 (11)5.3.5 数据分群分析 (11)5.3.6 时间序列分析 (11)第6章统计分析方法与应用 (11)6.1 描述性统计分析 (11)6.2 假设检验与置信区间 (12)6.3 方差分析与回归分析 (12)6.3.1 方差分析 (12)6.3.2 回归分析 (12)第7章机器学习算法与应用 (12)7.1 机器学习概述 (12)7.2 监督学习算法 (12)7.2.1 线性回归 (12)7.2.2 逻辑回归 (13)7.2.3 决策树 (13)7.2.4 随机森林 (13)7.2.5 支持向量机 (13)7.3 无监督学习算法 (13)7.3.1 聚类分析 (13)7.3.2 主成分分析 (13)7.3.3 自编码器 (13)7.3.4 稀疏性学习 (13)第8章深度学习技术与应用 (14)8.1 深度学习基础 (14)8.1.1 深度学习发展历程 (14)8.1.2 神经网络基本结构 (14)8.1.4 损失函数与优化算法 (14)8.1.5 深度学习的训练策略 (14)8.2 卷积神经网络 (14)8.2.1 卷积神经网络基础结构 (14)8.2.2 卷积层与池化层 (14)8.2.3 全连接层与softmax层 (14)8.2.4 常见的卷积神经网络模型 (14)8.2.5 卷积神经网络在图像识别中的应用 (14)8.3 循环神经网络 (14)8.3.1 循环神经网络基础结构 (14)8.3.2 长短时记忆网络（LSTM） (14)8.3.3 门控循环单元（GRU） (14)8.3.4 双向循环神经网络 (14)8.3.5 循环神经网络在自然语言处理中的应用 (15)第9章数据分析案例解析 (15)9.1 金融领域案例分析 (15)9.2 电商领域案例分析 (15)9.3 医疗领域案例分析 (16)第10章数据分析实践与优化 (16)10.1 数据分析项目的实施与评估 (16)10.1.1 项目实施流程 (16)10.1.2 项目评估指标 (16)10.1.3 项目优化策略 (17)10.2 数据分析团队协作与沟通 (17)10.2.1 团队协作模式 (17)10.2.2 沟通技巧与方法 (17)10.2.3 团队协作工具与平台 (17)10.3 数据分析优化策略与方法 (17)10.3.1 数据预处理优化 (17)10.3.2 特征工程优化 (17)10.3.3 模型调优与评估 (17)第1章数据分析基础1.1 数据分析概述数据分析，简而言之，是对数据进行系统化处理和分析的过程，旨在揭示数据背后的信息、趋势和模式。
《数据导入与预处理应用》课程理论教学大纲
《数据导入与预处理应用》课程教学大纲一、课程基本情况课程代码：1390课程名称：数据导入与预处理应用/Data Import and Preprocessing课程类别：专业必修课学分：3总学时：48理论学时：30实验/实践学时：18适用专业：数据科学与大数据技术适用对象：本科先修课程：Python程序设计、Linux基础、数据库原理与应用教学环境：多媒体教室二、课程简介《数据导入与预处理应用》是数据科学与大数据技术专业的一门专业基础必修课。
本课程详细介绍了如何利用Kettle的各种组件完成数据预处理中的数据抽取、数据清洗、数据集成、数据转换工作。
同时通过一系列案例的讲解和实验的操作演练，使得学生熟练掌握常用的Kettle组件，利用这些组件独立完成数据预处理工作，并具备性能调优、简单方案设计的能力。
数据导入与预处理是大数据项目处理流程中前端的一个环节。
通过数据预处理，可以为后续的数据挖掘工作提供一个高质量，高抽象度的数据集，提高数据挖掘的效率。
通过该课程的学习，使学生具备有数据预处理方案设计与实施的能力。
三、课程教学目标四、教学内容第一章数据预处理概述1.主要内容：简要介绍数据预处理的背景与目的；数据预处理的流程，数据清理、数据集成、数据变换、数据规约，数据预处理的注意事项，以及数据预处理工具的介绍。
2.基本要求：了解数据预处理的背景与目的；了解数据预处理的流程，理解数据清理、数据集成、数据变换、数据规约的含义与作用，了解数据预处理的注意事项，以及数据预处理工具。
3.重点：数据预处理的背景与目的；数据预处理的流程；数据清理、数据集成、数据变换、数据规约的作用及特点。
4.难点：数据清理、数据集成、数据变换、数据规约的作用及特点。
5.教学方式方法：采用“线上+线下”混合式教学方法，课前在线视频学习，课堂上教师组织引导针对重难点问题开展多种形式的交流、讨论、互动等方式方法解决问题。
本单元从介绍数据预处理的背景与目的；引入数据预处理的流程，介绍了数据清理、数据集成、数据变换、数据规约，同时介绍了数据预处理的注意事项，以及数据预处理工具。
数据采集与分析实践案例分享
数据采集与分析实践案例分享第1章数据采集概述 (3)1.1 数据采集的意义与挑战 (3)1.2 数据采集的主要方法与技术 (4)1.3 数据采集的基本流程 (4)第2章数据源选择与处理 (5)2.1 数据源的筛选标准 (5)2.1.1 相关性：数据源需与研究主题具有较强的相关性，以保证所采集的数据能够为研究提供有力支持。
(5)2.1.2 准确性：数据源应具有较高的准确性，避免因数据错误导致分析结果失真。
(5)2.1.3 完整性：数据源应涵盖研究主题所需的各种信息，以保证数据分析的全面性。
52.1.4 时效性：数据源需具备一定的时效性，保证所采集的数据能够反映当前的研究现状。
(5)2.1.5 可获取性：数据源应易于获取，以保证数据采集的顺利进行。
(5)2.1.6 合法性：数据源需符合法律法规及道德规范，保证数据采集的合法性。
(5)2.2 数据源的处理与清洗 (5)2.2.1 数据整合：将来自不同数据源的数据进行整合，形成统一的数据集。
(5)2.2.2 数据清洗：去除数据中的错误、重复和无关信息，提高数据质量。
(6)2.2.3 数据转换：将原始数据转换为适用于分析的数据格式，如数值化、分类编码等。
(6)2.2.4 数据规范：统一数据单位、格式和标准，以便于后续分析。
(6)2.2.5 数据脱敏：对涉及个人隐私的数据进行脱敏处理，保证数据安全。
(6)2.3 数据质量评估与优化 (6)2.3.1 数据质量检查：检查数据完整性、准确性、一致性等方面，发觉并纠正数据问题。
(6)2.3.2 数据质量指标：构建数据质量指标体系，对数据质量进行量化评估。
(6)2.3.3 数据质量改进：针对评估结果，采取相应措施改进数据质量，如数据清洗、数据补全等。
(6)2.3.4 数据质量监控：建立数据质量监控机制，持续关注数据质量变化，保证数据分析的可靠性。
(6)第3章数据存储与管理 (6)3.1 数据存储技术概述 (6)3.1.1 磁盘存储 (6)3.1.2 云存储 (6)3.1.3 分布式存储 (7)3.2 数据库的选择与使用 (7)3.2.1 关系型数据库 (7)3.2.2 非关系型数据库 (7)3.2.3 新兴数据库技术 (7)3.3 数据仓库与数据湖 (7)3.3.1 数据仓库 (7)3.3.2 数据湖 (7)第4章数据预处理 (8)4.1 数据预处理的重要性 (8)4.2 数据清洗与数据转换 (8)4.2.1 数据清洗 (8)4.2.2 数据转换 (8)4.3 数据集成与数据规约 (8)4.3.1 数据集成 (8)4.3.2 数据规约 (9)第5章数据分析方法与模型 (9)5.1 数据分析方法概述 (9)5.2 统计分析方法与应用 (9)5.2.1 描述性统计分析 (9)5.2.2 假设检验与推断统计分析 (9)5.2.3 相关分析与回归分析 (10)5.3 机器学习算法与模型 (10)5.3.1 监督学习算法 (10)5.3.2 无监督学习算法 (10)5.3.3 深度学习算法 (10)5.3.4 强化学习算法 (10)第6章数据可视化与报告 (10)6.1 数据可视化原则与技巧 (10)6.1.1 数据可视化原则 (10)6.1.2 数据可视化技巧 (11)6.2 常见数据可视化工具介绍 (11)6.2.1 Tableau (11)6.2.2 Power BI (11)6.2.3 Python数据可视化库 (11)6.2.4 Excel (11)6.3 数据报告撰写与呈现 (12)6.3.1 数据报告结构 (12)6.3.2 数据报告撰写技巧 (12)第7章实践案例一：电商平台用户行为分析 (12)7.1 案例背景与目标 (12)7.2 数据采集与预处理 (12)7.2.1 数据采集 (12)7.2.2 数据预处理 (13)7.3 数据分析及可视化 (13)7.3.1 描述性分析 (13)7.3.2 关联分析 (13)7.3.3 聚类分析 (13)7.3.4 可视化展示 (13)7.4 结果解读与建议 (13)7.4.1 结果解读 (13)7.4.2 建议 (13)第8章实践案例二：金融风险控制与信用评估 (14)8.1 案例背景与目标 (14)8.2 数据采集与预处理 (14)8.3 数据建模与分析 (14)8.4 结果应用与优化 (14)第9章实践案例三：医疗健康数据分析 (15)9.1 案例背景与目标 (15)9.2 数据采集与预处理 (15)9.2.1 数据来源 (15)9.2.2 数据采集 (15)9.2.3 数据预处理 (15)9.3 数据挖掘与分析 (15)9.3.1 数据挖掘方法 (15)9.3.2 数据分析过程 (15)9.4 结果展示与应用 (16)9.4.1 结果展示 (16)9.4.2 应用 (16)第10章数据采集与分析实践总结与展望 (16)10.1 实践过程中的经验与教训 (16)10.1.1 经验总结 (16)10.1.2 教训反思 (16)10.2 数据采集与分析的发展趋势 (17)10.2.1 采集手段多样化 (17)10.2.2 数据分析智能化 (17)10.2.3 大数据处理技术不断发展 (17)10.2.4 数据可视化技术日益成熟 (17)10.3 未来数据应用的挑战与机遇 (17)10.3.1 挑战 (17)10.3.2 机遇 (17)第1章数据采集概述1.1 数据采集的意义与挑战数据采集作为数据分析与挖掘的第一步，其重要性不言而喻。
大数据采集与预处理
01 统一管理公司各部门数据
跨部门数据集成
02 不同部门间数据共享
跨系统数据集成
03 整合不同系统的数据
总结
数据集成是大数据处理中至关重要的环节，通 过合理的集成和处理，可以使数据更好地为业 务决策服务。但在实践中会面临诸多挑战，需 要系统性的解决方案来应对
●04
第4章 数据转换
传感器数据采集 获取实时环境数据
API接口调用 通过API获取数据
大数据预处理步骤
数据清洗
处理缺失值 去除重复数据 处理异常值
数据集成
整合不同数据源 处理数据冗余
数据转换 数据格式转换 数据标准化
数据规约 数据压缩 数据聚集
大数据预处理工具
Apache Nifi
01 数据流管道工具
Talend
02 集成开发环境工具
数据一致性检查
数据格式统一
统一数据格式以保证数 据一致性
数据验证
验证数据准确性和完 整性
数据去重
去除重复数据以消除冗 余
数据清洗工具
在数据清洗过程中，使用适当的工具能够提高 效率和精度。常用的数据清洗工具包括 OpenRefine、Trifacta和DataWrangler。这 些工具可以帮助清洗大规模数据集，提升数据 质量。
大数据采集 与预处理
汇报人： 时间：2024年X月
●01
第1章 大数据采集与预处理简 介
大数据概述
大数据是指规模大、类型多样、处理速度快的 数据集合。在各行业广泛应用，如金融、医疗、 电商等。大数据采集与预处理是大数据分析的 第一步，至关重要。
大数据采集方法
网络爬虫 抓取网页数据
数据库抽取 从数据库中提取数据
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缺失 错误
数据质 量差
不一 致
不合 规
不完 整
重复
无效 4
数据清理做些什么？ 数据清理，就是试图检测和去除数据集中的噪声数据和无关数据， 处理遗漏数据，去除空白数据域和知识背景下的白噪声，解决数据 的一致性、唯一性问题，从而达到提高数据质量的目的。
．．．
11
4.1.1 常用的数据清洗步骤介绍
校验目录下目前有四个步骤，其中数据校验（Data validator） 步骤将在4.1.5数据校验部分有详细介绍
脚本目录下目前有九个步骤，其中JavaScript代码、正则表达 式验证、公式、用户自定义Java表达式和UDJC这五步骤将在 本章最后一节4.3中有介绍
15
4.1.2 字符串清洗
示例：区号和城市对照表
ID 0
1 2
CODE 10 0755 0023
3
021a
CITY BJ-BeiJing SZ-ShenZhen CQ-CHONGQING SH-shanghai
ID字段有些无效的空白字符，可以使用字符串操作步骤的Trim type进行清洗 CODE也就是区号字段里有无效的字母，并且有些区号前没有0，接合使用字符串操作和字符串 替换两个步骤清洗 CITY字段里大小写不统一，并且可能并不需要前面两个字母的缩写，接合使用字符串操作和字符 串剪切两个步骤清洗
16
4.1.2 字符串清洗
设计思路：
第一步，输入。使用“输入自定义常量数据（Data Grid）“步骤作为输入 第二步，使用字符串操作步骤做初步清理。达到以下目标：
1. 清除ID字段的前后空白字符 2. 提取CODE字段的数字 3. 转换CITY字段全部为大写 第三步，使用字符串替换步骤清理CODE字段。使CODE字段 全部以一个数字0开始 第四步，使用字符串剪切步骤清理CITY字段。使CITY字段只 包括城市名拼音 第五步，输出。使Excel输出最终结果
13
4.1.2 字符串清洗
字符串替换（Replace in string）
• 对字符串做查找替换 • 由于该步骤支持正则表达式，所以它的真正功能远比字面上的强大
14
4.1.2 字符串清洗
字符串操作（String operations）
• 字符串首尾空白字符去除：Trim type • 大小写：Lower/Upper、InitCap • 填充字符设置：Padding、Pad char、Pad Length • 数字移除/提取：Digits • 删除特殊字符：Remove Special character
• 该步骤可以对字段进行选择、删除、重命名等操作，还可以更改字段的数据类型等元数据 • 将在4.1.3字段清洗部分详细介绍
去除重复记录（Unique rows） 去除重复记录(哈希值)（Unique rows(HashSet)
• 通过给定字段清除重复数据 • 将在 4.2 数据排重部分详细介绍
字符串替换（Replace in string） 字符串操作（String operations） 字符串剪切（Strings cut）
• 字符串替换和字符串剪切功能相对单一，但由于字符串替换支持正则表达式，所以 真正的功能远比字面上表达的强大许多 • 字符串操作提供了字符串的常规操作，功能丰富 • 这三个步骤将在4.1.2字符串清洗部分讲解
5
பைடு நூலகம்
01
4.1 数据清洗 概述
4.1 数据清洗概述
4.1.1 常用的数据清洗步骤介绍 4.1.2 字符串清洗 4.1.3 字段清洗 4.1.4 使用参照表清洗数据 4.1.5 数据校验
4.1.1 常用的数据清洗步骤介绍
Kettle 没有单一的清洗步骤清洗工作，需要结合多个步骤来完成。
数据的清洗工作从抽取数据就开始了！ e.g. “表输入（Table input）”步骤
数据导入与预处理应用-第四章 数据清理
目录
01
4.1 数据清 洗概述
4.2 数据排 重
02
03
4.3 使用脚 本组件进行 数据清理
数据的重要
• 数据分析、数据挖掘、机器学习、人工智能等技术都以数据为依托 • 利用这些数据及技术可以很准确地发现趋势，预测未来
数据挖掘
机器学习
数据分析
数据
人工智能
3
为什么要数据清理？
10
4.1.1 常用的数据清洗步骤介绍
拆分字段（Split Fields） 合并字段（Concat Fields） 拆分字段成多行（Split filed to rows）
• 这三个步骤主要是通过分隔符来拆分、合并字段 • 将在4.1.3字段清洗部分详细介绍
字段选择（Select values）
其他目录下还有很多清洗步骤，比如查询目录下的模糊匹配 （Fuzzy match）步骤，将在4.2数据排重中会详细介绍
12
4.1.2 字符串清洗
主要介绍转换目录下的三个字符串清洗步骤： 字符串剪切（Strings cut）
• 对字符串做剪切的功能 • 该步骤需要在The fields to cut版面添加需要剪切的字符串字段（In stream field），输出字段（Out stream field），以及剪切的位置（Cut from, Cut to） • 当设置输出字段时，所剪切的子字符串将放在设置的输出字段中，否则，将覆盖 输入字段
SELECT student_id,score FROM student_info ORDER BY score DESC
注意： 难维护，当SQL语句太过复杂时，后期的维护会非常困难。 无法审计，数据进入Kettle已经做过清洗，Kettle无法提供审计功能。
4.1.1 常用的数据清洗步骤介绍 常用转换步骤所在目录
转换目录
脚本目录 校验目录 其它目录
9
4.1.1 常用的数据清洗步骤介绍
转换目录下的常用清洗步骤：
计算器（Calculator）
• 功能丰富，在7.1版本已有90多项功能，并且随着版本更新，功能还会不断增加 • 提供预定义的函数来处理输入字段，性能很高 • 在4.1.4 使用参照表清洗数据 部分做介绍