《數(shù)據(jù)收集》課件

2024-02-02《數(shù)據(jù)收集》課件目錄數(shù)據(jù)收集基本概念與意義數(shù)據(jù)收集方法與技術(shù)數(shù)據(jù)預(yù)處理與清洗技術(shù)數(shù)據(jù)存儲與管理方案設(shè)計數(shù)據(jù)可視化展示技巧數(shù)據(jù)安全保護(hù)與合規(guī)性問題探討01數(shù)據(jù)收集基本概念與意義數(shù)據(jù)收集是指根據(jù)研究目的和任務(wù)，有計劃、有組織地獲取所需數(shù)據(jù)的過程。定義數(shù)據(jù)收集是數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘等后續(xù)工作的基礎(chǔ)，對于決策支持、科學(xué)研究等領(lǐng)域具有重要意義。作用數(shù)據(jù)收集定義及作用包括結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（如數(shù)據(jù)庫表、Excel表格等）和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（如文本、圖像、音頻等）。包括企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)（如業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)、客戶數(shù)據(jù)等）和外部數(shù)據(jù)（如公開數(shù)據(jù)集、第三方數(shù)據(jù)等）。數(shù)據(jù)類型與來源數(shù)據(jù)來源數(shù)據(jù)類型完整性準(zhǔn)確性一致性及時性數(shù)據(jù)質(zhì)量評價標(biāo)準(zhǔn)01020304數(shù)據(jù)是否完整，是否存在缺失值。數(shù)據(jù)是否準(zhǔn)確，是否存在錯誤或異常值。數(shù)據(jù)在不同來源或不同時間點(diǎn)上是否保持一致。數(shù)據(jù)是否及時更新，能否反映當(dāng)前實際情況。電商行業(yè)金融行業(yè)醫(yī)療行業(yè)物流行業(yè)行業(yè)應(yīng)用案例分析通過收集用戶瀏覽、購買等行為數(shù)據(jù)，分析用戶需求和購物習(xí)慣，優(yōu)化商品推薦和營銷策略。通過收集患者病歷、診斷等數(shù)據(jù)，分析疾病發(fā)病規(guī)律和治療效果，提高醫(yī)療質(zhì)量和效率。通過收集客戶信用、交易等數(shù)據(jù)，評估客戶信用風(fēng)險和投資偏好，為風(fēng)險控制和個性化投資提供支持。通過收集運(yùn)輸、倉儲等數(shù)據(jù)，優(yōu)化物流路徑和配送計劃，提高物流效率和降低成本。02數(shù)據(jù)收集方法與技術(shù)傳統(tǒng)數(shù)據(jù)收集方法設(shè)計問卷，通過線上線下方式收集目標(biāo)群體意見和看法。與目標(biāo)群體面對面交流，獲取一手?jǐn)?shù)據(jù)。通過直接觀察目標(biāo)對象行為、環(huán)境等收集數(shù)據(jù)。控制實驗條件，觀察實驗對象變化，收集實驗數(shù)據(jù)。問卷調(diào)查實地訪談觀察法實驗法模擬瀏覽器行為，自動抓取網(wǎng)頁數(shù)據(jù)。網(wǎng)絡(luò)爬蟲原理數(shù)據(jù)抓取流程網(wǎng)絡(luò)爬蟲應(yīng)用注意事項發(fā)送請求、接收響應(yīng)、解析內(nèi)容、存儲數(shù)據(jù)。搜索引擎、價格監(jiān)測、輿情分析等。遵守法律法規(guī)，尊重網(wǎng)站robots協(xié)議。網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)原理及應(yīng)用應(yīng)用程序間通信的標(biāo)準(zhǔn)化協(xié)議。API接口概念HTTP/HTTPS請求，傳遞參數(shù)獲取數(shù)據(jù)。API接口調(diào)用方式Postman、curl、requests等。數(shù)據(jù)抓取工具社交媒體、電商平臺、金融數(shù)據(jù)等。實際應(yīng)用場景API接口調(diào)用與數(shù)據(jù)抓取溫度傳感器、濕度傳感器、壓力傳感器等。物聯(lián)網(wǎng)傳感器種類有線/無線傳輸，實時/定時采集。數(shù)據(jù)采集方式數(shù)據(jù)清洗、格式轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)庫存儲等。數(shù)據(jù)處理與存儲智能家居、環(huán)境監(jiān)測、工業(yè)控制等。物聯(lián)網(wǎng)傳感器應(yīng)用物聯(lián)網(wǎng)傳感器數(shù)據(jù)采集03數(shù)據(jù)預(yù)處理與清洗技術(shù)數(shù)據(jù)收集從各種來源獲取原始數(shù)據(jù)，包括數(shù)據(jù)庫、文件、網(wǎng)絡(luò)等。數(shù)據(jù)清洗對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗，去除重復(fù)、錯誤、不完整等不符合要求的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成適合進(jìn)行后續(xù)分析或挖掘的格式，如標(biāo)準(zhǔn)化、歸一化等。數(shù)據(jù)集成將多個數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)進(jìn)行整合，形成一個完整的數(shù)據(jù)集。數(shù)據(jù)預(yù)處理流程概述刪除缺失值對于缺失值較多的數(shù)據(jù)，可以直接刪除含有缺失值的記錄。填充缺失值根據(jù)數(shù)據(jù)的分布情況，采用均值、中位數(shù)、眾數(shù)等統(tǒng)計量進(jìn)行填充。插值法利用已知數(shù)據(jù)點(diǎn)，通過插值函數(shù)預(yù)測缺失值。機(jī)器學(xué)習(xí)算法利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法對缺失值進(jìn)行預(yù)測和填充。缺失值處理策略統(tǒng)計分析法利用統(tǒng)計學(xué)原理，如3σ原則、箱線圖等，對異常值進(jìn)行檢測和剔除。聚類分析法通過聚類算法將數(shù)據(jù)分為若干簇，將孤立點(diǎn)或離群點(diǎn)視為異常值。機(jī)器學(xué)習(xí)法利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法訓(xùn)練模型，對異常值進(jìn)行識別和剔除?？梢暬椒ㄍㄟ^繪制圖表、圖像等可視化手段，人工觀察并識別異常值。異常值檢測與剔除方法部分重復(fù)記錄識別僅比較記錄的部分關(guān)鍵字段，相同的記錄視為重復(fù)記錄。通過編寫程序代碼，實現(xiàn)自定義的去重邏輯和算法。編程實現(xiàn)去重比較記錄的所有字段，完全相同的記錄視為重復(fù)記錄。完全重復(fù)記錄識別利用數(shù)據(jù)庫或數(shù)據(jù)處理工具提供的數(shù)據(jù)去重功能，對重復(fù)記錄進(jìn)行刪除或合并。數(shù)據(jù)去重方法重復(fù)記錄識別和刪除04數(shù)據(jù)存儲與管理方案設(shè)計ABCD關(guān)系型數(shù)據(jù)庫介紹關(guān)系型數(shù)據(jù)庫是基于關(guān)系模型的數(shù)據(jù)庫，以行和列的形式存儲數(shù)據(jù)，并支持SQL語言進(jìn)行查詢和操作。索引優(yōu)化為提高查詢效率，對常用查詢字段建立索引，并定期進(jìn)行優(yōu)化和維護(hù)。事務(wù)處理確保數(shù)據(jù)的完整性和一致性，通過事務(wù)處理機(jī)制實現(xiàn)多個操作的原子性、一致性、隔離性和持久性。數(shù)據(jù)表設(shè)計根據(jù)業(yè)務(wù)需求，設(shè)計合理的數(shù)據(jù)表結(jié)構(gòu)，包括字段名稱、數(shù)據(jù)類型、約束條件等。關(guān)系型數(shù)據(jù)庫存儲方案非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫存儲方案非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫介紹非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫是基于非關(guān)系模型的數(shù)據(jù)庫，以鍵值對、文檔、列存儲等形式存儲數(shù)據(jù)，并支持靈活的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和擴(kuò)展性。數(shù)據(jù)模型選擇根據(jù)業(yè)務(wù)需求，選擇合適的非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)模型，如鍵值對、文檔、列存儲等。分片與復(fù)制為實現(xiàn)數(shù)據(jù)的分布式存儲和高可用性，采用分片技術(shù)將數(shù)據(jù)分散存儲在多個節(jié)點(diǎn)上，并通過復(fù)制技術(shù)實現(xiàn)數(shù)據(jù)的備份和恢復(fù)。性能優(yōu)化針對非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的特點(diǎn)，采用合理的讀寫策略、緩存技術(shù)和并發(fā)控制機(jī)制等優(yōu)化措施，提高系統(tǒng)的性能和穩(wěn)定性。云存儲服務(wù)是一種基于云計算技術(shù)的數(shù)據(jù)存儲服務(wù)，提供可擴(kuò)展、高可用、安全可靠的在線存儲服務(wù)。云存儲服務(wù)介紹根據(jù)業(yè)務(wù)需求和數(shù)據(jù)量大小，選擇合適的云存儲服務(wù)提供商和服務(wù)類型，如對象存儲、文件存儲、共享訪問等。服務(wù)選擇云存儲服務(wù)具有彈性擴(kuò)展、按需付費(fèi)、全球分布、數(shù)據(jù)備份等優(yōu)勢，可滿足不同場景下的數(shù)據(jù)存儲需求。優(yōu)勢分析云存儲服務(wù)選擇及優(yōu)勢

數(shù)據(jù)備份與恢復(fù)策略備份策略制定合理的數(shù)據(jù)備份策略，包括備份周期、備份方式、備份數(shù)據(jù)存儲位置等，確保數(shù)據(jù)的可靠性和完整性。恢復(fù)策略制定完善的數(shù)據(jù)恢復(fù)策略，包括恢復(fù)流程、恢復(fù)方式、恢復(fù)時間等，確保在數(shù)據(jù)丟失或損壞時能夠及時恢復(fù)數(shù)據(jù)。災(zāi)難恢復(fù)計劃針對可能發(fā)生的自然災(zāi)害、人為破壞等極端情況，制定災(zāi)難恢復(fù)計劃，確保在極端情況下能夠迅速恢復(fù)業(yè)務(wù)和數(shù)據(jù)。05數(shù)據(jù)可視化展示技巧ABCD常用圖表類型及其適用場景柱狀圖適用于展示分類數(shù)據(jù)之間的對比關(guān)系。餅圖適用于展示數(shù)據(jù)的占比關(guān)系，但需注意避免使用過多餅圖導(dǎo)致信息表達(dá)不清。折線圖適用于展示數(shù)據(jù)隨時間或其他連續(xù)變量的變化趨勢。散點(diǎn)圖適用于展示兩個變量之間的關(guān)系，可以用于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的分布和趨勢。數(shù)據(jù)可視化工具推薦ExcelD3.jsTableauPowerBI簡單易用的數(shù)據(jù)可視化工具，適合初學(xué)者和日常數(shù)據(jù)報表制作。功能強(qiáng)大的數(shù)據(jù)可視化軟件，支持多種數(shù)據(jù)源和圖表類型，適合企業(yè)級數(shù)據(jù)分析和可視化需求。微軟推出的數(shù)據(jù)可視化工具，與Excel相似但功能更加豐富，適合需要進(jìn)行復(fù)雜數(shù)據(jù)分析和可視化展示的用戶。一款強(qiáng)大的JavaScript庫，可以制作高度自定義的數(shù)據(jù)可視化圖表，適合有編程基礎(chǔ)的用戶。遵循數(shù)據(jù)可視化原則如一致性、對比性、清晰性等原則，使報表更加易于理解和傳達(dá)信息。避免信息過載在報表中不要展示過多無關(guān)的信息，以免干擾受眾對重點(diǎn)信息的理解和判斷。突出重點(diǎn)信息通過調(diào)整顏色、大小、位置等方式突出報表中的重點(diǎn)信息，引導(dǎo)受眾關(guān)注重要內(nèi)容。明確報表目的和受眾在設(shè)計報表前需要明確報表的目的和受眾，以便選擇合適的圖表類型和展示方式。報表設(shè)計原則和注意事項交互式圖表制作方法選擇合適的交互式圖表類型優(yōu)化用戶體驗添加交互元素實現(xiàn)數(shù)據(jù)動態(tài)更新如交互式柱狀圖、交互式折線圖等，根據(jù)數(shù)據(jù)特點(diǎn)選擇合適的圖表類型進(jìn)行展示?？紤]用戶的使用習(xí)慣和需求，對交互式圖表進(jìn)行細(xì)節(jié)優(yōu)化，提高用戶體驗和滿意度。如按鈕、下拉菜單、滑塊等，使用戶可以通過交互操作來篩選數(shù)據(jù)、切換視圖等。通過編寫代碼或使用相關(guān)工具實現(xiàn)數(shù)據(jù)的動態(tài)更新和圖表的實時響應(yīng)。06數(shù)據(jù)安全保護(hù)與合規(guī)性問題探討法律法規(guī)對個人信息保護(hù)要求明確個人信息保護(hù)范圍設(shè)立監(jiān)管機(jī)構(gòu)并明確職責(zé)規(guī)定信息處理原則強(qiáng)化信息主體權(quán)利包括姓名、身份證號、聯(lián)系方式等敏感信息。對數(shù)據(jù)處理活動進(jìn)行監(jiān)督管理，保障數(shù)據(jù)安全。合法、正當(dāng)、必要原則，明確處理目的、方式和范圍。包括知情權(quán)、同意權(quán)、訪問權(quán)、更正權(quán)、刪除權(quán)等。采用相同密鑰進(jìn)行加密和解密，保證數(shù)據(jù)傳輸安全。對稱加密技術(shù)結(jié)合對稱加密和非對稱加密技術(shù)，實現(xiàn)更高效的數(shù)據(jù)傳輸安全保護(hù)?；旌霞用芗夹g(shù)采用公鑰和私鑰進(jìn)行加密和解密，提高數(shù)據(jù)傳輸安全性。非對稱加密技術(shù)根據(jù)數(shù)據(jù)傳輸需求和安全要求，選擇合適的加密協(xié)議和算法。加密協(xié)議和算法選擇01030204加密技術(shù)在數(shù)據(jù)傳輸中應(yīng)用權(quán)限審計和監(jiān)控對用戶訪問行為進(jìn)行審計和監(jiān)控，及時發(fā)現(xiàn)和處理違規(guī)行為?；诮巧脑L問控制根據(jù)用戶角色分配訪問權(quán)限，實現(xiàn)細(xì)粒度的權(quán)限管理。基于屬性的訪問控制根據(jù)用戶、資源、環(huán)境等屬性進(jìn)行訪問控制，提高靈活性。強(qiáng)制訪問控制對系統(tǒng)資源進(jìn)行