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《工学预处理》ppt课件REPORTING目录•工学预处理概述•工学预处理技术•工学预处理应用场景•工学预处理工具与平台•工学预处理案例分析•工学预处理未来展望PART01工学预处理概述REPORTING定义与特点0102030405定义工学预处理是指数据量大涉及多个领复杂性高数据来源多实时性强随着工程进质量要求高预处理结在工程实施前,对工程域和专业的数据,需要样,格式不一,需要进度的推进,数据和信息果的质量直接影响到工相关的数据、信息、资进行大规模的收集和整行复杂的筛选、加工和需要不断更新和调整程设计和施工的质量和料等进行收集、整理、理组织效率筛选、加工和组织的过程,旨在为后续的工程设计和施工提供准确、完整、一致和可靠的基础数据和信息预处理的重要性提高数据质量优化数据处理流程提供基础数据支持降低成本通过数据清洗、格式转换等通过数据筛选、分类和组织为后续的工程设计和施工提通过减少重复工作和错误,技术手段,消除数据中的冗等手段,优化数据处理流程,供准确、完整、一致和可靠降低工程设计和施工的成本余、错误和不一致性,提高提高数据处理效率的基础数据和信息,支持工数据的准确性和可靠性程决策和实施预处理的流程数据清洗数据组织对数据进行清洗和去重,消除对数据进行分类、排序和整理,冗余和不一致性形成有序的数据结构数据收集数据转换数据存储根据工程需求,收集相关数据将不同格式和来源的数据进行将处理后的数据存储在适当的和信息转换和整合数据库或数据仓库中,以便后续查询和使用PART02工学预处理技术REPORTING数据清洗数据清洗是预处理过数据清洗主要包括缺缺失值处理可以采用异常值检测可以采用重复值检测可以采用程中最基础也是最重失值处理、异常值检填充缺失值的方法,基于统计的方法、基排序后比较、哈希表要的一步,主要是对测与处理、重复值检如使用均值、中位数、于距离的方法、基于比较等方法,处理方数据进行校验和修正,测与处理等众数等统计量进行填密度的等方法,处理式通常为删除或合并确保数据的质量和准充,也可以采用插值、方式通常为删除或替重复值确性回归等方法预测填充换异常值数据转换0102030405数据转换是将数据从一数据转换主要包括特征特征工程是通过数学变数据类型转换是将数据特征离散化是将连续型种形式或格式转换为另工程、数据类型转换、换、特征选择、特征组从一种数据类型转换为特征转换为离散型特征,一种形式或格式的过程,特征离散化等合等方式对原始特征进另一种数据类型,如将以便于分类和聚类算法以便于后续的数据分析行处理,以得到更好的分类变量转换为虚拟变的使用和挖掘特征集合量、将日期字符串转换为日期类型等数据集成数据集成主要包括数据匹配、数数据去重是指在数据集成过程中据去重、数据合并等去除重复的数据记录,以保证数据的唯一性数据集成是将来自不同数据源的数据匹配是指将不同数据源中的数据合并是指将来自不同数据源数据进行整合和合并的过程,以相同实体进行匹配,以便于将不的数据进行合并,形成一个完整便于进行统一的数据分析和挖掘同数据源中的数据进行关联和整的数据集合数据归约0102030405数据归约是指通过降维数据归约主要包括主成主成分分析是通过将原线性判别分析是一种有多维缩放是一种无监督技术将高维度的数据转分分析、线性判别分析、始特征组合成一组新的监督的降维方法,通过的降维方法,通过将高换为低维度的表示,以多维缩放等特征,这组新特征即为将原始特征映射到低维维空间中的点投影到低减少数据的复杂性和计主成分,以最大程度地空间,使得同一类别的维空间中,同时保持同算成本保留原始数据的方差样本尽可能接近,不同类样本之间的距离不变类别的样本尽可能远离数据离散化0102030405数据离散化是指将连续数据离散化主要包括分分箱是指将连续型数值卡方分箱是一种基于卡决策树分箱是指通过构型数值型数据转换为离箱、卡方分箱、决策树型数据按照一定的规则方检验的分箱方法,通建决策树来自动确定最散型数据的过程,以便分箱等方法划分为若干个区间,每过计算不同区间内数据佳的分箱点,以便于提于进行分类和聚类等算个区间内的数据被赋予的卡方值来确定最佳的高分类和聚类的准确率法的使用相同的值,以便于进行分箱点分类和聚类等算法的使用PART03工学预处理应用场景REPORTING金融领域总结词金融领域是工学预处理技术的重要应用领域之一,涉及风险管理、客户画像、反欺诈等多个方面详细描述通过工学预处理技术,金融领域可以实现更精准的风险评估和预警,提高风控能力;同时,对客户的行为和偏好进行深入挖掘,构建更准确的客户画像,为个性化服务和精准营销提供支持;此外,工学预处理技术还可以应用于反欺诈场景,识别和预防潜在的欺诈行为,保障金融交易的安全医疗领域总结词医疗领域通过工学预处理技术可以提升诊断准确性和医疗服务质量详细描述工学预处理技术可以对医疗影像进行预处理和分析,辅助医生更准确地诊断病情;同时,对电子病历等医疗数据进行预处理,提取关键信息,有助于医生快速了解患者病情和制定治疗方案;此外,工学预处理技术还可以应用于远程医疗、健康管理等领域,提高医疗服务效率和质量电商领域总结词详细描述电商领域利用工学预处理技术实现个性化推工学预处理技术可以对用户行为和偏好进行荐、用户画像和智能客服等功能深入分析,为个性化推荐提供支持,提高转化率和用户满意度;同时,对用户画像进行预处理,有助于更好地理解用户需求和市场趋势;此外,工学预处理技术还可以应用于智能客服领域,自动回答用户问题和提供解决方案,提升用户体验和服务效率物流领域总结词详细描述物流领域通过工学预处理技术实现智能工学预处理技术可以对物流数据进行预处调度、路径优化和物流数据分析等功能理和分析,为智能调度和路径优化提供支VS持,降低运输成本和提高效率;同时,对物流过程进行实时监控和异常检测,保障货物安全和运输质量;此外,工学预处理技术还可以应用于物流数据分析领域,为物流企业和电商企业提供决策支持PART04工学预处理工具与平台REPORTINGPython pandas库总结词详细描述强大的数据处理工具Pandas提供了丰富的函数和方法,可以灵活地处理各种数据类型,包括数值计算、字符串处理、日期时间等详细描述总结词Pandas是Python中用于数据处理和分析的强大库,提高效的数据处理性能供了数据帧(DataFrame)这一核心数据结构,支持各种数据操作,如筛选、排序、聚合等总结词详细描述灵活的数据处理能力Pandas内部实现了高效的数据结构和算法,使得数据处理速度较快,特别适合处理大规模数据Spark数据处理平台总结词详细描述分布式数据处理能力Spark除了传统的批处理模式外,还支持流处理和实时计算,可以快速地处理不断更新的数据流详细描述总结词Spark是一个基于Hadoop的分布式计算框架,能够高效丰富的数据处理功能地处理大规模数据,支持多种编程语言,包括Scala、Python和Java总结词详细描述实时数据处理能力Spark除了基本的分布式计算外,还提供了机器学习、图计算等多种数据处理功能,可以满足各种数据处理需求Hive数据仓库详细描述总结词Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具,数据仓库管理功能0102提供了完整的SQL查询功能和数据仓库管理功能,方便用户进行数据分析和挖掘总结词详细描述高效的数据存储性能0304Hive使用Hadoop作为底层存储,支持分布式存储和计算,能够高效地存储和查询大规模数据总结词详细描述良好的扩展性0506Hive具有良好的扩展性,可以方便地添加新的数据源和计算模块,支持多种数据格式和存储方式PART05工学预处理案例分析REPORTING案例一金融数据清洗总结词数据清洗是预处理中非常重要的步骤,尤其在金融领域,数据清洗的准确性和效率直接影响到后续的数据分析和决策详细描述金融数据清洗主要是为了去除重复、错误或不完整的数据,确保数据的准确性和一致性清洗过程中需要识别和纠正数据中的异常值、缺失值和格式问题,以确保数据质量同时,还需要根据业务规则对数据进行转换和规范化,以满足后续分析的需求案例二电商用户行为数据转换总结词详细描述电商用户行为数据转换是预处理中的重要环电商用户行为数据转换主要包括数据整合、节,通过对用户行为数据的转换和处理,可分类和聚合等步骤需要将用户在平台上的以更好地理解用户需求和偏好,优化产品和浏览、搜索、购买等行为数据进行整合,并服务根据业务需求进行分类和标签化同时,还需要对用户行为数据进行聚合和分析,以挖掘用户的购买习惯和偏好,为精准营销和个性化推荐提供支持案例三医疗影像数据的集成与离散化要点一要点二总结词详细描述医疗影像数据的集成与离散化是医学影像分析的重要预处医疗影像数据的集成主要是将不同来源的影像数据整合到理步骤,通过对影像数据的处理,可以更好地辅助医生进一个统一的格式和标准下,方便后续的处理和分析离散行疾病诊断和治疗方案制定化则是将连续的影像数据转换为离散的像素或区域,以便于计算机进行识别和分类通过这些预处理步骤,可以提取出更多的有用信息,为医学影像分析提供支持PART06工学预处理未来展望REPORTING人工智能在工学预处理中的应用自动化数据筛选利用机器学习算法对大量数据进行筛选,快速识别有效数据智能化分析通过深度学习技术对数据进行多维度分析,挖掘数据背后的规律和趋势预测性建模利用人工智能技术构建预测模型,对未来趋势进行预测,为决策提供支持大数据处理技术的发展对工学预处理的影响010203数据处理效率提升数据质量改善数据分析维度拓展大数据技术的快速发展使得数据通过数据清洗和去重等技术,改大数据技术能够处理海量数据,处理速度大幅提升,提高了预处善数据质量,为后续分析提供更提供更丰富的维度和角度进行分理的效率准确的基础析工学预处理技术的挑战与机遇挑战随着数据量增长,如何高效、准确地处理数据成为工学预处理面临的重要挑战机遇新技术的不断涌现为工学预处理提供了更多可能性,如人工智能、大数据等技术的发展为工学预处理带来了新的机遇THANKS感谢观看REPORTING。