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《数据采集与处理》课件PPT•数据采集概述•数据预处理•数据存储与数据库•数据挖掘与分析•大数据处理与云计算•数据安全与隐私保护01数据采集概述数据采集的定义定义数据采集是指从各种来源获取、识别、转换和存储原始数据的过程,以便进行后续的数据处理和分析描述数据采集是整个数据处理流程的起点,其质量直接影响到后续分析的准确性和有效性数据采集的重要性基础性数据采集是整个数据处理和分析的基础,没有准确和全面的数据,就无法进行有效的分析和决策关键性对于许多行业和领域,如金融、医疗、科研等,数据采集的准确性和实时性都至关重要数据采集的方法与技术传统方法问卷调查、实地观察、实验室测试等现代技术网络爬虫、传感器技术、大数据技术等比较传统方法准确度高但效率低,现代技术效率高但需注意数据质量和合法性问题02数据预处理数据清洗缺失值处理数据去重对于缺失的数据,可以采用填去除重复的记录,确保数据集充缺失值、删除含有缺失值的的唯一性记录或插值等方法进行处理异常值检测数据格式化通过统计方法、可视化方法或将数据转换成统一格式,便于基于模型的方法检测异常值,后续处理和分析并进行处理数据转换特征工程特征归一化通过特征选择、特征构造、特征转换将特征值缩放到统一范围,如[0,1]或等方法对原始特征进行处理,以便更[-1,1],以提高模型的收敛速度和稳好地满足模型需求定性特征编码数据离散化将非数值型特征转换为数值型特征,将连续型特征转换为离散型特征,便如独热编码、标签编码等于分类和决策树等模型的使用数据规整化数据标准化数据归一化数据插值数据重采样将特征值缩放到标准差将特征值缩放到[0,1]范对缺失值或异常值进行根据需求对数据进行重为
1、均值为0的范围内,围内,使得每个特征的插补,如线性插值、多新采样,如上采样、下使得各特征具有相同的取值具有相同的比例项式插值等采样等权重数据可视化散点图直方图用于展示两个连续变量的关系用于展示连续变量的分布情况条形图饼图用于展示分类变量的分布情况用于展示分类变量的占比情况03数据存储与数据库关系型数据库定义关系关系型数据库是建立在关系模型基础上的数据库,表格与表格之间通过某种关系相互关联,这种关使用二维表格来存储数据系称为外键A BC D特点SQL语言数据以表格的形式存储,每个表格包含一系列的关系型数据库使用结构化查询语言(SQL)来管记录,每条记录是一系列字段的集合理数据NoSQL数据库定义特点NoSQL数据库是指非关系型的数据库NoSQL数据库不使用固定的表格结构,允许开发者根据需要灵活地定义数据结构类型适用场景常见的NoSQL数据库包括键值存储、列存NoSQL数据库适用于大数据、高并发、灵储、文档存储和图形存储等活的数据结构等场景数据库设计与优化概念设计物理设计根据需求分析结果,设计出概根据逻辑模型,选择合适的数念模型,如ER图等据库管理系统,设计出物理模型,如索引、分区等需求分析逻辑设计性能优化在开始设计数据库之前,需要将概念模型转化为逻辑模型,根据实际运行情况,对数据库对业务需求进行深入分析,明如关系模型等进行性能优化,如调整索引、确数据模型和数据关系优化查询语句等04数据挖掘与分析分类与预测分类基于已知数据集,通过建立分类模型对未知类别数据进行分类常见分类算法包括决策树、朴素贝叶斯、支持向量机等预测利用已知数据和时间序列数据,通过建立预测模型对未来数据进行预测常见预测算法包括线性回归、时间序列分析等聚类分析相似性度量通过计算数据点之间的相似性,将相似度高的数据点归为一类常见的相似性度量方法有欧氏距离、余弦相似度等聚类算法常见的聚类算法包括K-means、层次聚类、DBSCAN等关联规则挖掘关联规则发现数据集中项之间的有趣关系,生成关联规则关联规则挖掘算法常见关联规则挖掘算法包括Apriori、FP-Growth等序列模式挖掘序列模式发现数据集中项之间的有序关系序列模式挖掘算法常见序列模式挖掘算法包括GSP、SPADE等05大数据处理与云计算大数据处理技术0102数据清洗数据集成去除重复、无效或错误的数据,确将不同来源的数据进行整合,形成保数据质量统一的数据视图数据存储数据挖掘采用分布式存储系统,如Hadoop,利用算法和模型,从大量数据中提以高效存储海量数据取有价值的信息和知识0304云计算平台介绍01Amazon WebServices AWS提供计算、存储、数据库等云服务02Microsoft Azure微软的云服务平台,提供IaaS、PaaS和SaaS服务03Google CloudPlatform GCP谷歌的云服务平台,提供基础设施和应用服务大数据与云计算的结合应用实时数据处理数据安全保障利用云计算的弹性可扩展性,处理大规模实云计算的安全机制可以保护大数据免受未经时数据流授权的访问和泄露机器学习和人工智能业务决策支持利用云计算资源进行大规模机器学习和人工基于大数据分析的结果,为企业提供决策支智能训练持和业务优化建议06数据安全与隐私保护数据加密技术加密算法采用高级加密算法,如AES、RSA等,对数据进行加密,确保数据在传输和存储过程中的安全性加密方式根据数据类型和安全需求,选择对称加密或非对称加密方式,确保加密效果和效率密钥管理建立密钥管理系统,对密钥进行安全存储、备份和更新,防止密钥泄露和被盗取访问控制与权限管理身份认证权限管理审计跟踪采用多因素认证方式,如用户名根据用户角色和职责,设置不同对用户访问和操作进行记录和跟密码、动态令牌、生物识别等,的访问权限和操作权限,防止未踪,及时发现和处理安全事件,确保用户身份的真实性和可信度经授权的访问和操作确保数据的安全性数据脱敏技术010203静态数据脱敏动态数据脱敏数据去标识化对敏感数据进行处理,使其在数在数据传输和使用过程中,对敏将个人数据从原始数据集中移除据仓库或数据湖中不再包含真实感数据进行实时脱敏处理,确保或更改,使其无法识别特定个体的敏感信息数据的安全性的身份THANK YOU。