第1章 数据处理概述
第一章数据库基础知识
实例
有三个关系R、S和T如下图，注：关系中的B C D 代表的字段名
B A B
C D 0 K1 1 N1
B
C
D
F
A N
3
0 2
H2
K1 X1
B A
C 0
D K1
请问有关系R和S通过运算得到的关系T，则所使用的运算为 A并 B 自然连接 C 差 D 交
思考：如果R和S 进行并运算，那么分别得到的关系T是如何组成？ 思考：如果上题进行差运算，那么有两种情况 （1）R和S进行差运算 （2）S和R进行运算 两种情况得到的结果是不同的。
问题：下面两个表是否可以使用并、差、交 运算
专门的关系运算
1、选择：从表中找出满足给定条件的元组（记录）的操作称为选择，选择的结果是一 个新的关系（表）。选择的条件以逻辑表达式的形式给出，使逻辑表达式的值为真的元 组（记录）将被选出组成一个新的关系。 例如：打开“学生.mdb”access数据库文档。在查询使用设计查询器，在设计查询器 中添加” HYA13“表。使用用查询，查找出性别为”男“的记录信息。 在显示表中将HYA13表添加到设计器中后，关闭显示表窗口。 双击HYA13表中的*号（代表添加所有字段并显示） 鼠标移动在字段行第二个单元格，后双击HYA13表中的性别（作为查询条件）在条 件栏中输入”男”，把显示的 去掉。因为*号已经代表显示表中的所有字段了。
13题考点：“关键字”=主关键字
10题考点：如何进行多表联系。这里的
指的是跟S和C表建立联系的外关键字
12题解题重点：题目中提到的主键，指的是表的主关键字。而表中可以作为 主关键字的字段必须是唯一的。唯一对唯一
二、关系（表）运算
关系之间的运算前提：进行运算的两个表必须具有相同的关系模式（表的字段结构要相同） 1、并：是指由属于这两个表的元组（记录）组成的集合，从而组成一个新的关系（表） 2、差：是由一个表中去掉在另一个表中也有的元组（记录），而组成一个新的关系（表） 3、交：结果是由两个表中的共同元组（记录），组成一个新的关系
自动检测技术概述第1章自动检测技术的基本概念和数据处理
图1-1 糖化过程温度控制系统方框图
1.1.2 自动检测系统的基本组成
1 传感器（信号的获得）
直接感受规定的被测量并按照一定规律转换成可 用输出信号的器件或装置，通常由敏感元件和传 感元件组成。
敏感元件是指传感器中直接感受被测量的部分， 传感元件是指能将敏感元件的输出转换为电信号 的部分。
图1-3 传感器图用图形符号图 图1-4 电容式压力传感器的图用图形符号
1.2 测量方法
按测量手续分类：直接测量、间接测量、联立测 量；
按测量方式分类：偏差式测量、零位式测量、微 差式测量；
按敏感元件是否与被测介质接触分类：接触式测 量、非接触式测量；
按被测量变化快慢分类：静态测量、动态测量；
自动检测技术概述 第1章 自动检测技术的 基 测量方法 1.3 传感器的一般特性 1.4 测量误差与数据处理
1.1 自动检测技术概述
1.1.1 自动检测技术在自动化专业中的地位
与作用
测量：以确定量值为目的的一组操作。
检验：分辨出被测参数的量值是否归属某一范 围带，从而判别被测参数是否合格、现象是否 存在等。
间接测量：首先对与被测物理量有确定函数关系 的几个量进行测量，将测量值代入函数关系式， 经过计算得到测量所需的结果。
优势：间接测量可以实现难以直接测量的被测量 的测量。
缺点：相对于直接测量，间接测量过程手续较多， 所需时间较长，有时可以得到较高的测量精度。 间接测量多用于实验室测量，工程测量中亦有应 用。
优点：反应快、精度高。
1.2.3 接触式测量、非接触式测量
接触检测：指在测量过程中敏感元件与被测介质 产生实际物理上的接触。
非接触检测：指利用物理、化学及声、光学的原 理，使被测对象与敏感元件之间不发生物理上的 直接接触而对被测量进行检测的方法。
实验设计与数据处理-第1章 绪论资料
• 我的方法比作者好吗？ • 作者的方法确实能验证假设吗？ • 实验的自变量、因变量和控制变量各是什么？ • 使用作者的被试、仪器或材料和程序，我对实验结果的 预测是什么？
26
第一章 2018-03-07
如何阅读研究报告？
• 结果
• 作者的结果意外吗？ • 我如何解释这些结果？ • 从我对结果的解释中，能得出的启发和应用是什么？
• 讨论
• 谁的解释能更好地说明数据，是我的还是作者的？ • 对于结果的启发和应用方面，谁的讨论更有说服力，我 的还是作者的?
27
第一章 2018-03-07
• 2. 请先阅读论文内容，然后填写下表。
• 2018-2-27
一、选择问题
• 问题的特点及评价
• 特点
• 可检验性 • 可行性 • 揭示变量之间的关系
Experiment Design and Data Process
实验设计与数据处理
李哲林 博士
华南理工大学 设计学院 gzwoods@
参考资料
• 【1】徐云升，等，实验数据处理与科技绘图，华南理 工大学出版社，2010； • 【2】张明，等，实验心理学，高等教育出版社，2009 • 【3】周爱保，实验心理学，清华大学出版社，2016 • 【4】刘振学，等，实验设计与数据处理，化学工业出 版社，2005； • 【5】刘文卿，实验设计，清华大学出版社，2005； • 【6】张良均，等，Matlab数据分析与挖掘实战，机械 工业出版社，2015；
实验设计的四原则
• 1.随机化原则：每个处理一概率均等原则随机选择实验单元
• 例如：20只猴子分2组测试识字，每组随机选10只猴子。
• 2.重复原则：通过一定数量的重复实验，该处理的真实效应
浙教版八年级上册信息科技全册教案教学设计
浙教版八年级上册信息科技全册教案教学设计一、教学内容1. 第1章：信息技术基础第1节：信息与信息技术第2节：计算机与网络2. 第2章：数据处理第1节：数据处理概述第2节：Excel的基本操作3. 第3章：程序设计第1节：算法与程序设计第2节：Scratch编程二、教学目标1. 理解信息与信息技术的概念，掌握计算机与网络的基本应用。
2. 学会使用Excel进行数据处理，提高数据处理能力。
3. 掌握算法与程序设计的基本思想，学会使用Scratch进行编程。
三、教学难点与重点1. 教学难点：Excel数据处理、Scratch编程。
2. 教学重点：信息与信息技术概念、计算机与网络应用、数据处理、算法与程序设计。
四、教具与学具准备1. 计算机、投影仪、网络环境。
2. Excel软件、Scratch软件。
3. 教学课件、随堂练习题。
五、教学过程1. 导入：通过实际案例引入信息技术的应用，激发学生学习兴趣。
实践情景：讨论生活中常见的信息技术应用，如购物、学习、娱乐等。
2. 新课内容讲解：1）第1章：信息与信息技术、计算机与网络。
2）第2章：数据处理概述、Excel基本操作。
3）第3章：算法与程序设计、Scratch编程。
3. 例题讲解：1）Excel数据处理：求班级学绩的平均分、最高分、最低分等。
2）Scratch编程：编写一个简单的动画。
4. 随堂练习：1）针对新课内容，设计相关练习题，巩固所学知识。
2）小组合作完成练习题，提高团队协作能力。
六、板书设计1. 第1章：信息技术基础信息与信息技术计算机与网络2. 第2章：数据处理数据处理概述Excel的基本操作3. 第3章：程序设计算法与程序设计Scratch编程七、作业设计1. 作业题目：1）利用Excel制作一份班级学绩统计表，包括总分、平均分、排名等。
2）使用Scratch编写一个简单的游戏。
2. 答案：1）班级学绩统计表答案。
2）简单游戏的示例代码。
八、课后反思及拓展延伸2. 拓展延伸：1）深入学习Excel高级功能，如数据透视表、图表等。
第1章 数字图像处理概述
第1章 数字图像处理概述
3
人眼所见
第1章 数字图像处理概述
4
照片
第1章 数字图像处理概述
5
电视电影
第1章 数字图像处理概述
6
（2）图像的表达
图像表示 2-D数组 f (x, y)
x ， y：2-D空间XY中坐标点的位置 f：代表图像在(x, y)的性质F 的数值 f，x，y 的值可以是任意实数
23
空间分辨率和幅度分辨率
数字图像
f (0, 0) f (1, 0) f ( x, y ) = M f ( N − 1, 0) f (0,1) f (1,1) L L f (0, M − 1) f (1, M − 1) M f ( N − 1, M − 1)
数字图像是对连续场景的近似
为达到较好的近似，需要多少个采样和灰度级 呢？ 理论上，M N G越大，近似越好
但图像的数据量随M N G的增加而迅速增 加，故采样和灰度级数也不能太大
第1章 数字图像处理概述
25
图象质量与采样和量化
图像空间分辨率变化所产生的效果
第1章 数字图像处理概述
26
512*512
第1章 数字图像处理概述
34
64级 级
第1章 数字图像处理概述
35
16级 级
第1章 数字图像处理概述
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8级 级
第1章 数字图像处理概述
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4级 级
第1章 数字图像处理概述
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2级 级
第1章 数字图像处理概述
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空间和幅度分辨率同时变化所产生的效果
第1章 数字图像处理概述
40
大数据预处理技术 第1章 数据预处理概述
25000
24
噪声处理 噪声是被测量的变量的随机误差或偏差。 孤立点：不符合数据模型的数据。
噪声处理的目的：降低对数据分析和结果的影响
引起噪声数据的原因：
• 数据收集工具的问题 • 数据输入错误 • 数据传输错误 • 技术的限制 • 命名规则不一致
噪声处理的方法： 分箱法 回归 聚类
25
13
02
数据预处理目的
--提升数据质量
14
数据预处理的目的
数据 采集
数据 预处理
数据 存储
数据 分析挖掘
数据 可视化
重要性：数据预处理是数据挖掘中必不可少的关键一步， 更是进行数据挖掘前的准备工作。
目的：达到改进数据的质量，提高数据挖掘过程的准确率和效率。 • 保证数据挖掘的正确性和有效性。 • 通过对数据格式和内容的调整，使得数据更符合挖掘的需要。
一致性 记录规范不一致
9
数据质量因素
在数据库中是指在不同地方存储和使用的同一数据应 当是等价的，表示数据有相等的值和相同的含义
一致性 数据冗余时数据内容不一致
学号 95001 95002 95003 95004
姓名 张晓云 刘一天 邓茹 王小刚
表 3-1 学生信息表 性别 女 男 女 男
年龄 18 19 18 20
李木
2
0006
王权
1
收入 8000 12000 11000 20000 NULL 25000
缺失值处理方法：
• 忽略元组 • 人工填写 • 属性的中心度量来填充 • 使用于给定元组同一类的所有样本平均值 • 使用最可能的值
21
缺失值处理
客户信息表
客户编号 客户名称 ...... 风险等级
大数据教程01第一章 大数据概述
数据量很大，超大的数据量决定了需要考虑的数据价值和潜在
（Volume） 信息；同时也决定了计算的规模。
多样
多样指大数据数据类型的多样性，大数据包含着半结构化、非结构化的
（Variety） 数据。
价值
海量的大数据中，真正有价值的数据可能很少，因此从整体来看，大数
（Value） 据的价值密度低。
Master 是 Namenode ， Slave 是 Datanode ， HDFS 集 群 由 一 个 名 称 节 点 （Namenode）和一定数量的数据节点（Datanode）组成。其中 Namenode控 制客户端对数据的访问和负责管理文件系统命名空间，是一个负责管理文件 系统命名空间和客户端访问文件的中央服务器。Datanode通常用于管理连接 到节点的存储，即管理正在运行的节点上的数据存储。在内部，Datanode节 点包含有一个或多个块（blocks）并将数据存储在其中，HDFS是使用Java语 言构建的;任何支持Java的机器都可以运行NameNode或DataNode。
第一章 大数据基础
1.1 大数据发展背景概述 1.2 大数据相关概念及特点 1.3 大数据应用过程 1.4 大数据技术 1.5 大数据应用行业 1.6 大数据的挑战和机遇
1.3 大数据应用过程
1.3.1 数据采集 1.3.2 预处理 1.3.3 数据存储管理 1.3.4 数据挖掘分析
1.3.1 数据采集
2.集群（Clustering） 指将多台计算机或者服务器通过物理上以及软件上的部署，使其像 一台计算机一样被使用。集群强调的是扩展。
3.分布式（Distribute） 指是将任务或者数据切分到不同的服务器进行计算或者存储，分布 式强调的是切分。
第1章 数据分析概述后习题
第1章习题一、填空题1.的目的在于将隐藏在一大批看似杂乱无章的数据信息集中提炼出来有用的数据。
2.中包含了conda、Python在内的超过180个科学包及其依赖项。
3.Jupyter Notebook是一个支持代码、数学方程、可视化和Markdown的Web应用程序。
二、判断题1.数据分析是一个有目的地收集和整合数据的过程。
（）2.Python是一门胶水语言，可以轻松地操作其它语言编写的库。
（）3.如果要卸载指定环境中的包，则直接使用remove命令移除即可。
（）三、选择题1.下列选项中，用于搭接数据仓库和保证数据质量的是（）。
A.数据收集B.数据处理C.数据分析D.数据展现2.关于Anaconda的说法中，下列描述错误的是（）。
A.Anaconda是一个可以对包和环境进行统一管理的发行版本。
B.Anaconda包含了conda、Python在内的超过180个科学包及其依赖项C.Anaconda是完全开源的、付费的D.Anaconda避免了单独安装包时需要配置或兼容等各种问题3.关于Anaconda的组件中，可以编辑文档且展示数据分析过程的是（）。
A.Anaconda NavigatorB.Anaconda PromptC.SpyderD.Jupyter Notebook4.下面列出的数据分析库中，用于绘制数组的2D图形的是（）。
A.NumPyB.PandasC.MatplotlibD.NLTK四、简答题1.什么是数据分析？2.请简述数据分析的基本过程。
3.Python做数据分析有哪些优势？第2章习题一、填空题1.在NumPy中，可以使用数组对象________执行一些科学计算。
2.如果ndarray.ndim执行的结果为2，则表示创建的是_____维数组。
3.NumPy的数据类型是由一个类型名和元素________的数字组成。
4.如果两个数组的大小（ndarray.shape）不同，则它们进行算术运算时会出现________机制。
高中信息技术必修课件第一章数据与信息知识点梳理
高中信息技术必修课件第一章数据与信息知识点梳理一、知识概述数据与信息①基本定义：数据，简单来说，就是一组记录的数值、文字、图片等材料；而信息，则是从这些数据中提炼、加工出来的，具有明确意义的、我们能够理解的内容。
②重要程度：这可是信息技术的基础啊，搞不懂数据与信息的差异，后面的学习可就难了。
③前置知识：你得知道电脑是干嘛用的，基本操作得会吧。
④应用价值：比如网购时，你得看商品的数据，了解价格、尺寸这些，然后通过这些数据形成购买决策，这就是信息在处理中的应用。
二、知识体系①知识图谱：在信息技术课里，数据与信息就像是地基，后面好多东西都得靠它俩支撑。
②关联知识：和数据处理、信息管理系统这些都有关。
③重难点分析：重点是要区分数据和信息的区别，难点是理解信息是如何从数据中提取出来的。
④考点分析：考试里肯定会考定义啊，还有怎么用实例说明两者的不同。
三、详细讲解你说你分不清数据和信息？别急，听我慢慢说。
数据就像是原材料，还没加工，比如一串数字“123456”；而把这些数字组合起来，说这是某人的电话号码，那它就变成了信息。
①概念辨析：数据是客观的，冷冰冰的；信息经过加工，有温度和意义。
②特征分析：数据是原始的，可能没啥价值；信息是处理过的数据，有价值。
③分类说明：数据可以是文本、数字、图片等；信息嘛，可以是新闻、消息、指示等。
④应用范围：数据广泛应用于各行各业，用于分析和决策；信息则是我们日常交流和决策的依据。
四、典型例题例题一：请区分下面的例子哪些是数据，哪些是信息。
题目内容：身份证号码“”解题思路：判断它是不是直接给出就是有意义的还是没加工过的。
详细解析：“”这一串数字，没说明它代表什么，就是数据；如果你说这是某人的身份证号码，那就成了信息。
相关变式：其他常见的标识符，比如车牌号、账号等，也可以这样区分。
例题二：请从一组销售数据中提炼出有价值的信息。
例题三：描述一个实际场景中，如何从原始数据转换为有用信息的过程。
第1章 数据库概述
第1章数据库概述数据库技术是数据管理的技术，是计算机应用从科学计算进入数据处理的一个划时代的转折。
近年来数据库技术发展迅速，各种应用领域对数据管理的需求越来越多，各种信息系统都离不开数据库的支持。
因此，数据库已成为信息社会的重要基础设施。
数据库技术是一门综合性的软件技术，是使用计算机进行各种信息管理的必备知识。
数据库技术所研究的问题就是如何科学地组织和存储数据，如何高效地获取和处理数据，是当代计算机科学的重要组成部分。
本章主要介绍数据库技术的基本概述，包括数据库的发展历史、概念描述以及体系结构介绍，是数据库知识中最基本的部分。
1.1 数据库系统基本概述数据库系统应用示例1.航空售票系统（最早使用数据库技术）●包括信息：座位预定信息：座位分配、座位确认、餐饮选择航班信息：航班号、飞机型号、机组号、起飞地、目的地、起飞时间、到达时间、飞行状态等机票信息：票价、折扣、有无等●主要功能：查询在某一段时间内从某个指定城市到另个指定城市的航班、是否有可以选择的座位、是否有其他飞机型号、飞机票价、是否折扣等信息更新乘客登记航班、分配座位、选择餐饮等●任何时候都有许多航空售票代理商访问这些数据、避免卖同一座位。
●通过这些数据，可以统计出经常坐某一航班的乘客信息，并为这些乘客提供优惠●系统特点：数据庞大，人工不能提供及时、准确服务2.超市管理系统●包括信息：商品信息：品名、规格、产地、类别、单位、单价等供应商信息：供应商名、地址、联系人、住址、电话等销售信息：商品、数量、单价、金额、销售日期、收款人、折扣等收款人信息：姓名、小组、性别、年龄、电话、地址、身份证等●主要功能：查询：某类商品信息、供应商信息、某类商品销售情况、畅销商品、商品销售金额等更新：登记商品信息、供应商信息等●对存储有上万种商品的超市，每天有数百万销售记录，信息统计量大、人工操作不准确3.图书管理系统●包括信息：图书信息：书号、书名、作者姓名、出版日期、类型、页数、价格、出版商名称等作者信息：姓名、身份证号、性别、出生日期、学历、住址、电话等出版社信息：名称、地址、社长、成立日期等读者信息：姓名、借书号、书名、借书日期、借书数量等1.1.1 数据库技术的发展历史从数据管理的角度看，数据库技术到目前共经历了人工管理阶段、文件系统阶段和数据库系统阶段。
数据预处理课程设计目的
数据预处理课程设计目的一、课程目标知识目标：1. 学生能理解数据预处理的基本概念、意义和常见方法。
2. 学生能掌握数据清洗、数据整合、数据转换等预处理技术。
3. 学生能了解数据预处理在实际数据处理中的应用。
技能目标：1. 学生能运用数据预处理技术对原始数据进行清洗、整合和转换。
2. 学生能运用编程工具（如Python）实现数据预处理过程。
3. 学生能通过实践操作，掌握数据预处理中的关键步骤和技巧。
情感态度价值观目标：1. 学生对数据预处理产生兴趣，认识到其重要性，培养数据分析思维。
2. 学生在数据处理过程中，形成严谨、细致的工作态度。
3. 学生通过小组合作，培养团队协作精神，学会与他人共同解决问题。
课程性质与教学要求：本课程为高年级数据科学与大数据技术相关专业的必修课。
结合学生特点，课程注重理论与实践相结合，强调实际操作能力的培养。
教学过程中，教师需引导学生主动参与，鼓励学生提问、讨论，提高学生的主动学习能力。
课程目标分解：1. 知识目标：通过讲解、案例分析、课后阅读等方式，使学生掌握数据预处理的基本知识。
2. 技能目标：通过课堂演示、上机实践、课后作业等环节，提高学生的数据预处理操作能力。
3. 情感态度价值观目标：通过小组讨论、项目实践、成果分享等形式，激发学生的学习兴趣，培养其团队协作能力和严谨的工作态度。
二、教学内容1. 数据预处理概述：介绍数据预处理的基本概念、意义和作用，引导学生了解数据预处理在整个数据分析流程中的重要性。
教材章节：第一章 数据预处理概述2. 数据清洗：讲解数据清洗的原理和方法，包括缺失值处理、异常值处理、重复值处理等。
教材章节：第二章 数据清洗3. 数据整合：介绍数据整合的常见方法，如数据合并、数据融合等，以及在实际应用中的注意事项。
教材章节：第三章 数据整合4. 数据转换：讲解数据转换的技巧，包括数据规范化、数据离散化、特征编码等。
教材章节：第四章 数据转换5. 数据预处理实践：结合实际案例，演示数据预处理的全过程，指导学生运用编程工具（如Python）进行操作。
大学数据分析课程设计
大学数据分析课程设计一、课程目标知识目标：1. 理解数据分析的基本概念、原理和方法；2. 掌握运用数据分析工具（如Excel、R语言等）进行数据整理、可视化及简单统计分析；3. 了解数据分析在各领域的应用场景。
技能目标：1. 能够独立运用数据分析工具进行数据清洗、整理和可视化；2. 能够运用基本的统计分析方法对数据进行描述性分析和推断性分析；3. 能够根据实际需求设计合理的数据分析方案，并对分析结果进行解释。
情感态度价值观目标：1. 培养学生对数据分析的兴趣，激发其主动探索数据背后的规律；2. 培养学生的批判性思维，使其能够客观、理性地看待数据分析结果；3. 培养学生的团队协作意识，提高沟通与表达能力。
课程性质：本课程为大学数据分析基础课程，旨在使学生掌握数据分析的基本知识和技能，培养其实践操作能力。
学生特点：学生具备一定的数学基础，熟悉计算机操作，对数据分析有一定兴趣，但可能缺乏实际应用经验。
教学要求：结合学生特点，注重理论与实践相结合，通过实际案例分析、小组讨论等形式，提高学生的数据分析能力和实际操作技能。
同时，注重培养学生的批判性思维和团队协作能力。
在教学过程中，将课程目标分解为具体的学习成果，以便进行教学设计和评估。
二、教学内容1. 数据分析基本概念：数据类型、数据来源、数据质量；2. 数据整理与清洗：数据导入、数据筛选、缺失值处理、数据转换；3. 数据可视化：图表类型、图表设计原则、常用数据可视化工具；4. 描述性统计分析：集中趋势、离散程度、分布形状；5. 推断性统计分析：假设检验、置信区间、回归分析；6. 数据分析应用案例：金融、营销、医疗等领域的实际案例；7. 数据分析工具：Excel、R语言、Python等。
教学内容安排与进度：第1周：数据分析基本概念、数据整理与清洗；第2周：数据可视化、描述性统计分析；第3周：推断性统计分析；第4周：数据分析应用案例、数据分析工具介绍；第5周：综合实训。
Access基础与应用教程 第1章 数据库基础概述
（2）外模式 外模式也称子模式或用户模式。它是数
据库用户所见到和使用的局部数据逻辑结构 的描述，是数据库用户的数据视图，是与某 一应用有关的数据的逻辑表示。
一个概念模式可以有若干个外模式，每个用户 只关心与他有关的外模式，这样不仅可以屏蔽大量 无关信息而且有利于数据库中数据的保密和保护。 对外模式的描述， DBMS一般都提供有相应的外模 式定义语言（外模式DDL）来定义外模式。
数据库管理系统（DataBase Management System，简称 DBMS）是数据库系统的核心软 件，其主要任务是支持用户对数据库的基本操 作，对数据库的建立、运行和维护进行统一管 理、统一控制。
注意：用户不能直接接触数据库，而只能 通过DBMS 来操作数据库。
整理课件
2．数据库管理系统的功能
第 1 章
数据库及其应用是计算机 科学中一个重要的分枝。 数据库技术应用非常快、 非常广泛，现在，许多单 位的正常业务开展都离不 开数据库。
整理课件
第1章 数据库基础概述
本章主要内容
1.1 数据管理发展概况
1.2 数据库系统简述
1.3 数据模型
1.4 关系数据库
1.5 关系运算
1.6 数据库设计简述
整理课件
（2）概念模式到内模式的映射 概念模式到内模式的映射（即概念模式
／内模式映射）定义了数据全局逻辑结构 与物理存储结构之间的对应关系。
当数据库的存储结构改变时（例如换了 另一个磁盘来存储该数据库），由数据库 管理员对概念模式／内模式映射作相应改 变，可以使概念模式保持不变，从而保证 了数据的物理独立性。
整理课件
2、数据库系统的特点
（1） 数据低冗余、共享性高。 （2）有统一的数据控制功能。包括数据的安 全性控制 、数据的完整性控制、并发控制 、 数据备份、数据恢复等。 （3） 数据独立性高。数据的独立性包括逻 辑独立性和物理独立性。
商务数据分析与应用 第1章 商务数据分析与应用概述
1
访问、下载来源以及搜索词
2
自主投放追踪
3 实时流量分析
三、商务数据分析方法 2 商务数据分析方法
2
用户分群
1
根据用户维度分
2
根据用户行为组合分
三、商务数据分析方法 2 商务数据分析方法
3
多维分解
操作系统
Windows7 Windows10
Mac OS X Linux
A的来源与采集 4 商务数据清洗方法
2
重复数据的清洗
在完成重复数据的查找后，即可删除重复数据。删除重复数据主要有以下三种方法。
通过菜单操作删除重复项
单击“数据”选项卡下的“删除重复项”按钮，将显示有多少重复值被删 除，有多少唯一值被保留。
通过排序删除重复项
在利用COUNTIF函数对重复数据进行识别的基础上， 对重复项标记列进行降序排列，删除数值大于1的项。
0产选4品择生电命商周文站期案内的广诉告求方式 04
3
三以“场”为搜维索度场的景场景运营分析
05
页调面整流产量品推广策略
05
一、商务数据的涵义 3 商务数据的作用
01 商品关联挖掘营销
02
社会网络营销
03
地理营销
04 用户行为分析营销
05
个性化推荐营销
Contents 目录
1 商务数据的涵义 2 商务数据的来源与采集 3 商务数据分析方法
Contents 目录
1 商务数据的涵义 2 商务数据的来源与采集 3 商务数据分析方法
一、商务数据的涵义
1
商务数据的基本概念
2
商务数据的应用领域
Python数据分析与可视化-习题答案(全)
第1章数据分析概述第1章测试一、选择题：1.D2.B3.B4.C5.D二、填空题：1.import2.pycharm第2章 Python基础2.1 Python基本操作巩固训练通过input函数输入一个四位数，输出这个四位数的千位、百位、十位和个位。
参考代码如下：n = int(input("请输入一个四位数："))qw = n//1000bw = n//100%10sw = n//10%10gw = n%10print("千位为：%d\n百位为：%d\n十位为：%d\n各位为：%d\n"%(qw,bw,sw,gw))2.2 Python选择结构巩固训练某市出租车的收费标准是：3公里以下，收起步费10元，超过3公里不超过10公里（远程标准），每公里2.1元，超过10公里，每公里3.2元，若行程为11.5公里，则收费是多少元？（收费结果保留小数点1位）参考代码如下：distance = float(input("请输入距离= "))if distance <= 3:price = 10elif distance <= 10:price = 10 + 2.1*(distance-3)else:price = 10 + 2.1*(10-3) + 3.2*(distance-10)print("距离= %.1f公里,收费= %.1f元"%(distance,price))2.3 Python循环语句巩固训练利用双层嵌套for循环，输出九九乘法表。
参考代码如下：for i in range(1,10):for j in range(1,10):if j<=i: #输出正三角形状print("%d*%d=%d"%(i,j,i*j),end='\t') #一行内容之间用空格隔开print() #每输出一行，输出一个换行符2.4 Python列表操作巩固训练新建一个客户名单列表["张杨","徐天","王飞","李明","潘悦"]，并命名为name_list，利用for循环语句逐一输出客户"王飞"之前的名单。
大数据处理中的数据清洗技术
大数据处理中的数据清洗技术第一章：大数据处理概述在当今信息时代，数据量快速增长，而大部分数据都是非结构化的数据，如邮件、文档、图像、视频、音频等。
这些数据的产生速度极快，使得传统的数据处理方法已无法满足当前的需求，因而出现了大数据处理技术。
大数据处理技术主要包含数据采集、数据清洗、数据存储、数据分析等等方面，其中，数据清洗技术是至关重要的一项技术。
第二章：数据清洗技术概述数据清洗也称为数据预处理，是数据分析过程中的重要环节。
数据清洗是指对非结构化或杂乱无章的数据进行筛选、过滤、整合、纠错、转换等处理，从而使得数据能够更好地为后续分析和处理所用。
数据清洗技术在大数据处理中扮演着至关重要的角色，对数据的质量和准确性的提高至关重要。
第三章：常见的数据清洗技术1.基础数据处理基础数据处理是数据清洗的第一步，其目的是将原始数据转换为机器识别的格式，去掉多余的空格、标点符号，以及一些无意义的符号。
数据清洗过程中，还需要处理一些复杂的数据类型，比如日期、时间、编码等等，以保证其准确性。
2.加入缺失值数据清洗过程中，一定会遇到缺失数据的情况，因此加入缺失值便成为了一个必要步骤。
有时候还需要加上默认值和时间戳来帮助后续的分析工作。
同时还需对缺失值的比例作出判断，在缺失数据较多的情况下，需要对数据的质量做出重新评估。
3.异常值处理数据中常常会存在一些异常数据，这些数据会影响到分析结果的正确性。
因此需要通过分类分析、异常分析等方法来检测和清洗掉异常数据。
常用的异常值处理方法有3σ原则、箱型图等。
4.重复值清除重复值是指数据集合中的某几行或几列数据都是完全相同的情况。
在数据分析过程中，出现重复值会对结果造成偏差。
因此需要对重复值进行清除，以保证数据的清洗准确性。
第四章：数据清洗技术的价值数据清洗技术是大数据处理过程中的重要架构组成部分，具有以下价值：1.提升数据质量和准确性数据清洗技术可以在大数据处理过程中清洗掉那些无关的、不准确的数据，并加强数据的质量和准确性，从而保证数据分析的可靠性和准确性。
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1.3.2 文件系统阶段
逻辑文件 顺序文件组织
存取方法
逻辑文件
直接存取文件组织
存取方法
图1-3文件系统的数据组织
1.3.2 文件系统阶段
文件系统的缺点
数据冗余度大 数据和程序缺乏独立性 数据间联系弱
1.3.3 数据库系统阶段
数据库系统管理的特点
数据高度结构化 数据的共享度高，冗余度小，易扩充 数据独立性高 数据库管理系统
1.3.3 数据库系统阶段
应用程序1
应用程序2
数据库 管理系统
数据库
应用程序n
图1-5 数据库系统阶段程序与数据的联系
数据处理三阶段的比较
人工管理阶段 背 景 应用背景 硬件背景 软件背景 处理方式 特 点 数据的管理者 数据面向的对象 数据的共享程度 数据的独立性 数据的结构化 数据控制能力 科学计算 无直接存取存储设备 没有操作系统 批处理 用户（程序员） 某一应用程序 无共享，冗余度极大 不独立，完全依赖于程序 无结构 应用程序自己控制 文件系统阶段 科学计算、管理 磁盘、磁鼓 有文件系统 联机实时处理、批处理 文件系统 某一应用 共享性差，冗余度大 独立性差 记录内有结构、整体无结构 应用程序自己控制 数据库系统阶段 大规模管理 大容量磁盘 有数据库管理系统 联机实时处理、分布处理、 批处理 数据库管理系统 现实世界 共享性高，冗余度小 具有高度的物理独立性和一 定的逻辑独立性 整体结构化，用数据模型描 述 由数据库管理系统提供数据 安全性、完整性、并发控制 和恢复能力
1.2 数据处理
1.2.2 数据处理的方法及过程
数据的收集 数据的转换 数据的组织 数据的输入 数据的处理 数据的输出 数据的存储
1.2 数据处理
1.2.3 数据处理要解决的问题
首先，把收集到的各种原始数据经过分类整理和格式转换变 换成为易于观察、分析，并且可以进行进一步处理的有规律 的数据。 其次，把大量的具体数据经过加工变为可以反映某种事物本 质的、比较精炼的数据。只有这种数据才能够对人类的决策 和行动产生影响，因而这也是数据处理的关键。 第三，要把已有的数据进行储存，以备今后继续使用。
1.2 数据处理
1.2.4 数据处理与数据管理 所谓数据处理就是从已有数据出发，经 过适当加工处理得到新的所需要的数据 的过程。 数据管理是指对数据进行分类、组织、 编码、存储、检索和维护的管理活动总 称。
1.3 数据处理技术的发展
习题
1. 何谓数据？何谓信息？请举例说明。 2. 信息和数据有何区别及联系？
3. 数据处理经历了哪些阶段？各有什么特
点？ 4. 数据库管理技术有什么突出优点？ 5. 简要说明你对数据逻辑结构、数据物理 结构的理解。
1.2 数据处理
1.2.1 数据为什么需要处理 为了从获得的大量数据中找出对我们有价值的信息 加以利用，在对具体的数据进行收集、汇总之后， 需要通过必要的手段对某些数据按照某种规律进行 转化和必要的计算，使其更能反映事物的本质特征， 最后再通过对这些数据的分析就可以得出有用的数 据。这种通过对具体数据的收集、转化、汇总、分 析、计算等处理过程，将大量的表面数据进行简化， 从中提炼出能够反映事物本质和内在联系的有价值 的数据的过程就是数据处理过程。
第1章数据处理概述
1.1信息与数据
1.1.1什么是信息
信息是人们的头脑中对现实世界各种事物的 抽象反映，它是反映客观世界里各种事务特 征和变化的知识。 例如：一年中天气的阴晴雨雪的总数，火车 开行的车次、车速，空间卫星的运行轨迹及 环绕周期等，都可以称作信息。
1.1信息与数据
1.1.2什么是数据 数据（Data，又称资料）是对客观事物 的性质、状态以及相互关系等进行记载 的物理符号或是这些物理符号的组合。 它是可识别的、抽象的符号。 这些符号 不仅指数字，而且包括字符、文字、图 形等等 。
1.3.1 人工管理阶段
人工管理阶段，数据管理的特点是 ：
数据不保存在机器中。 没有软件系统对数据进行管理。 只有程序的概念，没有文件的概念。 数据是面向应用的。
1.3.1 人工管理阶段
应用程序1 数据组1
应用程序2
数据组2
应用程序n
数据组n
图1-1 人工管理阶段程序与数据的联系
1.3.2 文件系统阶段