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2023REPORTING数据处理重点2023•数据处理概述•数据清洗目录•数据探索性分析•数据转换与整合CATALOGUE•数据挖掘与机器学习•数据安全与隐私保护2023REPORTINGPART01数据处理概述数据处理的定义数据分析通过统计、数学和机器学习方法,对大量数据进行分析,以提取有意义的信息和知识数据挖掘从大量数据中自动发现模式、关联、趋势和异常的过程数据清洗对原始数据进行预处理,包括缺失值处理、异常值检测与处理、数据类型转换等数据处理的重要性提高决策质量优化运营效率提升客户满意度通过数据分析,企业可以更好地数据处理可以帮助企业发现运营通过数据挖掘和分析,企业可以理解客户需求和市场趋势,从而中的瓶颈和问题,从而改进流程更好地了解客户需求,提供更个做出更明智的决策和提高效率性化的服务和产品数据处理的流程数据收集根据业务需求和目标,收集相关数据数据清洗对数据进行预处理,包括缺失值处理、异常值检测与处理、数据类型转换等数据分析运用统计分析、机器学习等方法对数据进行深入分析数据可视化将分析结果以图表、报告等形式呈现,便于理解和解释2023REPORTINGPART02数据清洗数据缺失处理缺失值检测首先需要检测数据中的缺失值,可以通过统计方法或可视化工具进行填充缺失值根据实际情况选择合适的填充方法,如使用均值、中位数、众数、插值等方法填充缺失值删除缺失值如果缺失值较多或无法有效填充,可以考虑删除含有缺失值的行或列异常值处理异常值检测判断异常值通过统计方法、可视化工具或专业软件检测异根据业务逻辑和数据分布情况,判断异常值是常值否合理,并决定是否需要处理处理异常值根据实际情况选择合适的处理方法,如删除异常值、用均值或中位数替换异常值等重复数据处理重复数据检测通过比较行之间的相似度或使用哈希等方法检测重复数据判断重复数据根据业务逻辑和数据特征,判断重复数据的合理性,并决定是否需要处理处理重复数据根据实际情况选择合适的处理方法,如删除重复数据、合并重复数据或保留最新数据等数据格式化数据类型转换将数据转换为统一的数据类型,如将字符串转换为数字或日期格式数据标准化将数据缩放到一定范围,如将数据归一化到0-1之间或进行Z分数标准化数据编码对分类数据进行编码,如使用独热编码或标签编码等2023REPORTINGPART03数据探索性分析描述性统计总结词描述性统计是数据分析的基础,它提供了数据的初步印象和特征详细描述通过计算均值、中位数、众数、标准差等统计量,描述数据的集中趋势和离散程度数据可视化总结词数据可视化是展示数据的重要手段,有助于直观地理解数据详细描述利用图表、图像等形式展示数据,如柱状图、折线图、饼图等,帮助人们快速识别数据的模式和趋势数据分布分析总结词数据分布分析是了解数据分布特征的关键步骤,有助于发现异常值和识别潜在问题详细描述通过直方图、箱线图等工具分析数据的分布情况,如偏态、峰态等,以判断数据是否符合预期或是否存在异常值2023REPORTINGPART04数据转换与整合数据标准化010203标准化是一种常用的数据处理方通过标准化,可以将特征值缩放常用的标准化方法包括最小-最法,用于消除不同特征之间的量到特定的范围,如[0,1]或[-1,1],大缩放和Z-score标准化纲和单位差异,将数据转换到一以便更好地进行比较和计算个统一的尺度上数据归一化01数据归一化是将数据转换到[0,1]范围内的一种方法,通常用于处理概率分布或频率数据02通过归一化,可以消除不同特征之间的比例差异,使得每个特征在分析中具有相同的权重03归一化可以通过简单的除法运算实现,即将特征值除以该特征的最大值数据整合与合并数据合并是将多个数据集合数据整合是将来自不同数据并成一个更大的数据集的过源的数据进行合并和统一的程,以便进行更全面的分析过程和建模1合并数据时需要注意避免重复记录和重复特征的问题,确保数据的唯一性和准确性在整合过程中,需要解决不同数据源之间的格式、编码和语义差异,确保数据的准确性和一致性2023REPORTINGPART05数据挖掘与机器学习分类算法决策树分类通过构建决策树对数据进行分类,适用于具有明确分类目标的场景朴素贝叶斯分类支持向量机分类基于概率论的分类方法,适用于特征之间独通过找到能够将不同分类的数据点最大化分立的情况隔的决策边界来实现分类聚类算法K-means聚类将数据点划分为K个集群,通过迭代方式不断优1化集群中心层次聚类根据数据点之间的距离进行聚类,形成层次结构2DBSCAN聚类基于密度的聚类方法,能够发现任意形状的集群3关联规则挖掘频繁项集挖掘找出数据集中频繁出现的项集,用于发现潜在的关联规则关联规则评分提升度分析通过置信度和支持度等指标对关联规则进行评估关联规则对于预测目标变量的提升程度,评分,以确定规则的可靠性和实用性以确定规则的实际价值2023REPORTINGPART06数据安全与隐私保护数据加密技术非对称加密使用不同的密钥进行加密和解密,公钥用于加密,私钥用于解密,常见的算法有RSA、ECC等对称加密使用相同的密钥进行加混合加密密和解密,常见的算法有AES、DES等结合对称加密和非对称加密的优点,以提高加密效率和安全性数据匿名化处理泛化差分隐私k-匿名将敏感数据替换为更一般的信息,例通过添加噪声来保护敏感数据,使得确保数据中的每个个体在数据集中至如将具体日期替换为年份或月份攻击者无法推断出具体的数据值少与k-1个其他个体具有相同的属性,以防止被识别访问控制与权限管理基于角色的访问控制(RBAC)01根据角色分配权限,不同的角色具有不同的访问和操作权限强制访问控制(MAC)02由系统强制执行访问控制策略,即使用户具有权限也无法访问某些数据属性基础访问控制(ABAC)03基于实体的属性和环境条件来决定是否授予访问权限2023REPORTINGTHANKS感谢观看。