《数据处理与滤波》课件

《数据处理与滤波》ppt课件•数据处理概述•数据滤波技术目录•数据预处理技术•数据后处理技术•数据处理工具与库•数据处理与滤波案例分析01数据处理概述数据处理的概念数据处理是对数据进行收集、整数据处理的目标是提取有用的信数据处理技术随着计算机技术的理、存储、检索、加工、传输和息，为决策提供支持发展而不断进步，广泛应用于各利用等一系列活动的总称个领域数据处理的流程数据清洗数据转换去除重复、缺失、异常的数据，保证数据质将数据从一种格式或结构转换为另一种格式量或结构，便于分析数据聚合数据可视化对数据进行汇总、计算，得到更有价值的信将处理后的数据以图表、图像等形式呈现，息便于理解和分析数据处理的应用场景商业智能数据分析通过对大量业务数据进行处理和分析，对各种类型的数据进行深入挖掘，发帮助企业做出更好的商业决策现数据背后的规律和趋势数据挖掘人工智能通过处理大量数据，发现数据中的模数据处理是人工智能应用的基础，为式和关联关系机器学习、深度学习等算法提供数据支持02数据滤波技术滤波的概念滤波从受到噪声污染的信号中提取有用信息的过程1滤波的原理利用信号和噪声在频域或时域上的不同特性，通2过一定的方法抑制噪声，增强信号滤波的分类按照处理方式可分为线性滤波和非线性滤波；按3照处理对象可分为频域滤波和时域滤波常见的滤波算法均值滤波中值滤波对信号的每个采样点取平均值，以减小随将信号的每个采样点取其邻域内的中值，机噪声的影响以消除异常值的影响傅里叶变换滤波小波变换滤波将信号从时域变换到频域，对频域上的信利用小波变换的特性对信号进行多尺度分号进行处理，再反变换到时域析，对不同尺度上的信号进行不同的处理滤波效果评估信噪比（SNR）信号与噪声的功率之比，用于衡量滤波器抑制噪声的能力均方误差（MSE）原始信号与滤波后信号的均方差，用于衡量滤波器对信号的保真度峰值信噪比（PSNR）原始信号与滤波后信号的峰值之比，用于衡量滤波器对图像或视频质量的保持程度03数据预处理技术数据清洗缺失值处理数据格式转换对于缺失的数据，可以采用填充缺失值的方法，将数据转换为统一格式，便于后续处理和分析如使用中位数、平均数或插值法等A BC D异常值检测数据去重通过统计方法或基于距离的算法检测异常值，并去除重复记录，确保数据集的唯一性决定是否进行剔除或处理数据集成0102数据匹配数据冗余识别根据关键字段将多个数据源进行匹识别并删除重复或冗余的数据字段配，合并成一个数据集数据转换数据完整性检查将不同数据源的数据转换为统一格确保数据在集成过程中没有丢失或式损坏0304数据归一化最小-最大归一化将数据转换到[0,1]范围内Z-score归一化将数据转换为标准正态分布按比例缩放根据某一特定字段的最大或最小值进行归一化对数变换适用于偏斜的数据分布，使其接近正态分布数据变换离散化特征工程将连续变量转换为离散变量，便于分类或决策树算通过组合、变换或选择特法的使用征来提高模型的性能平滑技术重采样技术如上采样、下采样或过采减少噪声或异常值对数据样，以满足数据集的平衡的影响性需求04数据后处理技术分类结果评估分类精度评估分类器对训练集和测试集的分类准确率，计算混淆矩阵，分析各类别的分类效果分类报告生成分类报告，展示分类结果、分类器性能指标以及分类器适用场景聚类结果评估聚类效果评估聚类结果可视化通过轮廓系数、Calinski-Harabasz指数将聚类结果进行可视化展示，如绘制聚类等指标评估聚类效果，判断聚类结果的热图、散点图等，便于理解聚类结果优劣VS异常值检测Z-score方法孤立森林方法根据数据点的Z-score值判断是否为异常值，利用孤立森林算法检测异常值，根据异常值Z-score值超过一定阈值的点被视为异常值在孤立森林中的距离判断是否为异常值05数据处理工具与库Python数据处理库Pandas提供数据结构和数据分析工具，包括数据清洗、数据转换和可视化等功能NumPy提供高性能的多维数组对象和工具，支持高级数学函数和操作Matplotlib用于绘制各种静态、动态、交互式的图表和图形SciPy提供科学计算所需的各种算法和数学函数，包括线性代数、统计计算和信号处理等R数据处理库ggplot2Base R用于绘制各种高质量的统计图形和图表R语言的核心功能，包括数据操作、数据清洗和可视化等1tidyverse一系列用于数据处理和分析dplyr的R包集合，基于dplyr和ggplot2等包提供数据操作和转换的函数，简化数据处理过程SQL数据处理SQL查询语言数据库管理系统用于从数据库中检索、插入、更新和删除数如MySQL、Oracle、SQL Server等，提供据数据存储、管理和查询功能数据仓库数据挖掘工具用于存储和管理大量数据的系统，支持高级基于SQL查询和数据库管理系统，提供数据数据分析功能挖掘和分析功能06数据处理与滤波案例分析时间序列数据处理案例时间序列数据概述时间序列数据处理时间序列数据案例方法时间序列数据是指在时间维度上对时间序列数据进行清洗、去噪、以股票价格为例，通过分析历史连续采集的一系列数据，如股票特征提取等处理，以提取有用的股票数据，可以预测未来股票价价格、气温变化等信息格的走势图像数据处理案例图像数据概述01图像数据是指以像素为基本单位组成的二维数据，如照片、视频等图像数据处理方法02对图像数据进行灰度化、边缘检测、特征提取等处理，以提取有用的信息图像数据案例03以人脸识别为例，通过分析人脸图像数据，可以实现人脸检测和识别大数据处理案例大数据概述大数据是指数据量巨大、结构复杂、处理难度高的数据集合大数据处理方法采用分布式计算、流处理等技术对大数据进行高效处理大数据案例以社交网络分析为例，通过对社交网络中的用户行为数据进行处理和分析，可以挖掘用户兴趣和社交关系谢谢观看。