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《创建数据集》ppt课件$number{01}目录•数据集概述•数据集的创建过程•数据集的管理与维护•数据集的应用场景•常见的数据集创建工具•案例分析与实践01数据集概述数据集的定义总结词数据集是按照一定结构组织起来的、具有内在关联性的数据的集合详细描述数据集是一个有组织的数据库,它包含了多个数据元素,这些元素之间存在着一定的关联性和结构数据集通常具有明确的定义和规范,以便于数据的存储、检索和使用数据集的组成总结词数据集主要由数据记录和数据字段组成详细描述数据记录是数据集中的每一行数据,表示一个实体或对象的具体信息数据字段则是数据记录中的各个组成部分,用于描述实体的属性和特征每个数据字段都有自己的名称和数据类型,例如文本、数字、日期等数据集的分类•总结词数据集可以根据不同的标准进行分类,如结构化数据、非结构化数据、关系型数据和非关系型数据等•详细描述根据数据的结构化程度,可以将数据集分为结构化数据集和非结构化数据集结构化数据集是指具有明确的结构和格式的数据,如表格、数据库等;非结构化数据集则没有固定的结构和格式,如文本、图像、音频和视频等此外,根据数据的组织形式,还可以将数据集分为关系型数据集和非关系型数据集关系型数据集采用关系型数据库的形式进行组织和管理,如MySQL、Oracle等;非关系型数据集则采用其他方式进行组织和管理,如键值存储、文档存储和列式存储等02数据集的创建过程数据收集明确数据收集目标选择数据源制定数据收集计划在开始收集数据之前,根据目标和应用场景,制定详细的数据收集计需要明确数据集的目标选择合适的数据源,如划,包括数据采集频率、和应用场景,以便有针数据库、API、社交媒采集时间、采集方式等对性地收集相关数据体平台等数据清洗对收集到的数据进行初步的质量检查,包括数检查数据质量据的完整性、准确性和一致性根据实际情况,选择合适的策略处理缺失值,处理缺失值如填充缺失值、删除含有缺失值的记录等识别并处理异常值,以避免对数据分析产生负处理异常值面影响数据转换数据格式转换将数据从一种格式转换为另一种格式,以满足后续分析的需要数据归一化将数据进行归一化处理,以消除不同特征之间的量纲和数量级差特征工程异通过变换或组合原始特征,生成新的特征,以提高数据集的表示特征选择和降维能力选择对目标变量有重要影响的特征,降低数据集的维度,提高计算效率和模型性能数据整合合并多个数据集数据去重和整合将来自不同来源的数据集进行合并,去除重复数据,并将不同来源的数据形成一个完整的数据集进行整合,形成一个统一的数据视图数据排序和分组数据存储和管理选择合适的数据存储和管理方式,以对数据进行排序和分组,以便更好地便高效地存储和使用数据组织和理解数据03数据集的管理与维护数据集的存储存储介质选择根据数据集的大小和访问频率,选择合适的存储介质,如硬盘、SSD、SAN等1存储架构设计2设计合理的存储架构,如RAID、分布式存储等,以提高数据集的可靠性和性能3数据压缩与归档采用数据压缩和归档技术,以减少存储空间占用和提高数据集的访问速度数据集的备份与恢复备份策略制定根据数据集的重要性和访问频率,制定合理的备份策略,如全量备份、增量备份等备份介质管理选择可靠的备份介质,如磁带、云存储等,并定期对备份数据进行验证和恢复测试数据恢复流程建立完善的数据恢复流程,以便在数据丢失或损坏时能够快速恢复数据集数据集的安全与隐私保护访问控制与权限管理数据备份与容灾实施严格的访问控制和权限管理,确建立完善的数据备份和容灾机制,以保只有授权人员能够访问数据集应对自然灾害、人为破坏等意外事件数据加密与脱敏采用数据加密和脱敏技术,以保护数据集的安全和隐私04数据集的应用场景数据分析数据探索通过数据分析,了解数据的分布、数据可视化特征和关系,发现数据中的异常值和潜在规律,为后续的数据处理和通过创建图表、图形和图像,将分析提供依据数据以直观的方式呈现,帮助用户更好地理解数据和发现数据中的模式和趋势数据预测基于历史数据和现有数据,通过数据分析方法,预测未来的趋势和结果,为决策提供支持数据挖掘关联规则挖掘分类与聚类异常检测从大量数据中挖掘出项集之间的通过数据挖掘技术,将相似的对从大量数据中发现异常值或离群关联规则,帮助企业了解客户购象归为同一组,同时将不相似对点,为企业提供风险预警和防范买行为和商品之间的关系象归为不同组,用于市场细分、措施客户分群等场景机器学习010203监督学习无监督学习强化学习通过已有的标记数据来训在没有标记数据的情况下,通过与环境的交互来不断练模型,使模型能够根据通过聚类、关联规则挖掘优化模型的表现,使模型输入的特征预测输出结果等方式发现数据的内在结能够根据环境反馈来调整构和规律自身的行为05常见的数据集创建工具Python pandas库数据清洗数据合并与重塑数据转换pandas提供了强大的使用pandas的merge、通过map、replace和数据清洗功能,可以方concat和pivot等函数,apply等方法,可以将便地处理缺失值和异常可以轻松实现数据的合数据转换成所需的格式值并和重塑或类型R语言0102数据导入与导出数据筛选与选择R语言提供了多种数据导入和导出函数,如使用subset和which等函数,可以方便地筛选read.csv、write.csv和read.sql等出所需的数据子集0304数据聚合与分组数据转换与重塑R语言中的transform和reshape函数可以实现使用aggregate和by等函数,可以对数据进行数据的转换和重塑聚合和分组操作SQL数据库查询语言数据查询与筛选数据连接与合并SQL提供了SELECT语句,可以方便使用JOIN操作,可以将多个表中的地查询和筛选数据库中的数据数据进行连接和合并数据排序与分组数据插入、更新与删除使用ORDER BY和GROUP BY子句,使用INSERT、UPDATE和DELETE语可以对数据进行排序和分组句,可以实现对数据库中数据的插入、更新和删除操作06案例分析与实践案例一电商网站用户行为数据集的创建电商网站用户行为数据集的总结词创建过程收集电商网站的用户访问日数据来源志、订单数据、商品信息等去除重复、无效数据,处理数据清洗缺失值和异常值,确保数据质量将原始数据转换为结构化表数据转换格形式,便于后续分析和建模对用户行为数据进行标签化数据标签化处理,如购买行为、浏览行为等案例二社交媒体情感分析数据集的创建总结词数据来源社交媒体情感分析数据集的创建抓取社交媒体平台上的用户评论过程和发言,获取文本数据数据预处理情感标注去除无关字符、停用词,进行分采用机器学习或人工标注的方式,词和词干提取等对文本数据进行情感极性标注案例三股票市场数据集的创建总结词股票市场数据集的创建过程THANKS。