《数据获取与处》课件

《数据获取与处理》ppt课件目录CONTENTS数据获取数据处理数据可视化数据应用数据安全与隐私保护01数据获取政府机构、公共数据库、行业协会等提供的公开数据。公开数据源市场调研公司、数据提供商等提供的商业数据。商业数据源通过爬虫等技术从互联网上抓取的数据。网络数据源通过社交媒体平台获取的用户生成内容。社交媒体数据源数据来源手动采集利用编程和自动化工具从数据源中自动提取数据。自动化采集API采集网络爬虫采集01020403利用爬虫技术从网页上抓取数据。通过人工方式从数据源中提取数据。通过调用数据提供方的API接口获取数据。数据采集方法使用传统的关系型数据库（如MySQL、Oracle等）存储结构化数据。关系型数据库非关系型数据库云存储数据仓库使用NoSQL数据库（如MongoDB、Cassandra等）存储非结构化数据。将数据存储在云服务提供商的存储设施中（如AWSS3、阿里云OSS等）。将大量数据进行整合，形成一个中心化的数据存储设施，便于分析和查询。数据存储02数据处理详细描述如何处理数据中的缺失值，如使用均值填充、中位数填充或插值等方法。缺失值处理介绍如何检测并处理异常值，如基于统计方法、基于距离的算法等。异常值检测说明如何对数据进行标准化处理，以消除量纲和单位的影响。数据标准化描述如何去除数据中的重复记录，提高数据质量。数据去重数据清洗介绍如何将数据从一种类型转换为另一种类型，如将分类变量转换为虚拟变量。数据类型转换说明如何将连续变量离散化，以便于分类或决策树算法的使用。数据离散化介绍如何通过特征选择、特征构造等方法对数据进行转换，以提高模型的性能。特征工程描述如何使用主成分分析、线性判别分析等方法降低数据的维度。数据降维数据转换简单聚合介绍如何使用求和、平均、最大值、最小值等聚合函数对数据进行聚合。分组聚合说明如何根据特定属性对数据进行分组聚合，如使用分组平均、分组求和等。时间序列聚合介绍如何对时间序列数据进行聚合，如移动平均、累计和等。多维聚合描述如何使用多维分析方法对数据进行聚合，如使用OLAP、多维数据模型等。数据聚合03数据可视化图表类型折线图散点图用于展示数据随时间变化的趋势。用于展示两个变量之间的关系。柱状图饼图热力图用于比较不同类别之间的数据。用于表示各部分在整体中所占的比例。通过颜色的深浅表示数据的大小。可视化工具Tableau可视化分析工具，易于操作和定制。PowerBI功能强大的商业智能工具，支持多种图表类型和数据源。Excel适用于简单的数据分析和可视化。D3.js适用于制作交互式数据可视化，需要一定的编程基础。Python的可视化库如Matplotlib、Seaborn等，适用于数据科学和机器学习领域。可交互性如果适用，提供交互功能，使用户能够深入探索数据。引导视线通过箭头、线条等元素引导观众的视线，强调关键点。层次感分明合理安排图表元素的层级关系，突出重点。简洁明了避免过多的图表元素和颜色，突出核心信息。对比度适中确保图表中的数据点易于区分。可视化设计原则04数据应用数据分析数据分析的定义数据分析是指运用适当的统计方法对大量数据进行处理、解释和推断，以揭示其内在规律和联系的过程。数据分析的步骤包括数据收集、数据清洗、数据探索、数据建模和结果解读等。数据分析的常用工具Excel、Python、R等。数据分析的应用领域商业决策、市场研究、科学研究等。数据挖掘是指从大量数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘的定义金融欺诈检测、客户细分、推荐系统等。数据挖掘的应用领域分类、聚类、关联规则等。数据挖掘的常用算法数据质量、算法选择、隐私保护等。数据挖掘的挑战01030204数据挖掘数据预测的常用方法时间序列分析、回归分析、机器学习等。数据预测的挑战模型选择与验证、数据时效性、不确定性等。数据预测的应用领域股票市场预测、气候变化预测、销售预测等。数据预测的定义数据预测是指基于历史数据和其他相关信息，通过建立数学模型来预测未来的趋势或结果。数据预测05数据安全与隐私保护非对称加密使用不同的密钥进行加密和解密，常见的算法有RSA、ECC等。哈希加密将数据通过哈希函数转换成固定长度的哈希值，常见的算法有SHA-256、MD5等。对称加密使用相同的密钥进行加密和解密，常见的算法有AES、DES等。数据加密03强制访问控制（MAC）系统强制执行访问控制策略，用户无法自主选择。01基于角色的访问控制（RBAC）根据用户角色来限制访问权限，角色具有不同的权限级别。02基于属性的访问控制（ABAC）根据用户属性（如身份、职位等）来限制访问权限。访问控制匿名化通过隐藏或修改数据中的敏感信息，