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文檔簡介

專題04數(shù)據(jù)處理與應(yīng)用

【學(xué)習目標】

令理解數(shù)據(jù)處理的重要性:使學(xué)生能夠理解數(shù)據(jù)在現(xiàn)代信息社會中的應(yīng)用價值,

以及準確處理數(shù)據(jù)對于數(shù)據(jù)分析結(jié)果的影響。

令掌握基本的數(shù)據(jù)整理技巧:教授學(xué)生如何識別和處理數(shù)據(jù)缺失、重復(fù)、異常、

邏輯錯誤和格式不一致等問題,確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可用性。

令熟悉常用數(shù)據(jù)處理工具:介紹Excel等常用數(shù)據(jù)處理軟件的基本操作,包括

公式的應(yīng)用、單元格引用、算術(shù)及文本運算符的使用,以及函數(shù)的應(yīng)用等。

【思維導(dǎo)圖】

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【知識梳理】

知識點一:數(shù)據(jù)整理

1.常見的數(shù)據(jù)問題及其處理方法:

(1)數(shù)據(jù)缺失:數(shù)據(jù)集中普遍存在的問題,一般可能是數(shù)據(jù)丟失或數(shù)據(jù)本身不

完整

處理方法:忽略或采用平均值、中間值或概率統(tǒng)計值填充。

(2)數(shù)據(jù)重復(fù):在多數(shù)據(jù)源合并時經(jīng)常出現(xiàn),導(dǎo)致資源冗余和浪費。

處理方法:進一步審核的基礎(chǔ)上進行合并或刪除。

(3)異常數(shù)據(jù):數(shù)據(jù)集中的某些數(shù)據(jù)不符合一般規(guī)律,例:健康系統(tǒng)顯示體溫

到達50攝氏度。

處理方法:這些有可能是要去掉的噪聲,也有可能是含有重要信息的數(shù)據(jù)對象。

(4)邏輯錯誤:屬性與實際不符,違背業(yè)務(wù)規(guī)則或邏輯,例:某人的生日為13

月40日

處理方法:對應(yīng)的字段需要設(shè)置取值范圍判斷。

(5)格式不一致:多出現(xiàn)在數(shù)據(jù)來源多樣的系統(tǒng)中

處理方法:將不同格式的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成統(tǒng)一格式后再進行處理。

2.常用的數(shù)據(jù)處理和統(tǒng)計分析工具有Excel、SPSS、SAS、MATLAB等軟件,

也可以通過R、Python、Java等計算機語言編程進行數(shù)據(jù)處理。

3.常見的圖表類型有:柱形圖、折線圖、餅圖、雷達圖、散點圖、氣泡圖等。

知識點二:大數(shù)據(jù)處理

L大數(shù)據(jù)處理的基本思想:"分治思想",即將一個復(fù)雜的問題拆分成兩個或多

個相同或相似的子問題,找到求這幾個問題的解法之后,再找出合適的方法把它

們組合成求整個問題的解法。

2.大數(shù)據(jù)處理的數(shù)據(jù)類型:

(1)靜態(tài)數(shù)據(jù):在處理時已經(jīng)收集完成、在計算時不會發(fā)生改變的數(shù)據(jù)

處理方法:批處理

(2)流數(shù)據(jù):不間斷地、持續(xù)地到達的實時數(shù)據(jù)。流數(shù)據(jù)的價值會隨著時間的

流逝降低。

處理方法:流計算或?qū)崟r分析計算

(3)圖數(shù)據(jù):現(xiàn)實世界中以圖形式展現(xiàn)的數(shù)據(jù)。如社交網(wǎng)絡(luò)、道路交通等

處理方法:圖計算

3批處理

Hadoop是一個可運行于大規(guī)模計算機集群上的分布式系統(tǒng)基礎(chǔ)架構(gòu),適用于

靜態(tài)數(shù)據(jù)的批量計算。Hadoop計算平臺主要包括Common公共庫、分布式文

件系統(tǒng)HDFS、分布式數(shù)據(jù)庫HBase、分布式并行計算模型MapReduce等多

個模塊。

(1)分布式文件系統(tǒng)(HDFS):將大規(guī)模海量數(shù)據(jù)以文件的形式、用多個副

本保存在不同的存A儲節(jié)點中,并用分布式系統(tǒng)管理。HDFS是一個高度容錯性

的文件系統(tǒng),云盤、網(wǎng)盤的底層一般采用HDFS實現(xiàn)。

(2)分布式數(shù)據(jù)庫(HBase):HBase建立在HDFS提供的底層存儲基礎(chǔ)上,

采用基于列的存儲方式,主要存儲韭結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù),具有良好的橫向

擴展能力。

(3)分布式并行計算模型(MapReduce):MapReduce是一種分布式并行

編程模型,能夠進行大規(guī)模的并行計算。其核心處理思想是將任務(wù)分解并分發(fā)到

多個節(jié)點上進行并行處理,最后匯總輸出。

4.流計算

流計算主要用于處理流數(shù)據(jù),如大型購物網(wǎng)絡(luò)的廣告推薦、社交網(wǎng)絡(luò)的個性化推

薦等。處理流數(shù)據(jù)的軟件主要有TwitterStorm,Heron,Yahoo!S4等。Storm

和S4是目前較為流行的開源分布式實時計算系統(tǒng)。

5.圖計算

現(xiàn)實世界中的很多數(shù)據(jù)以圖的形式呈現(xiàn),或者是需要轉(zhuǎn)換為圖后才能分析。目前

圖處理的軟件主要分為兩類:圖數(shù)據(jù)庫和并行圖處理系統(tǒng)。

知識點三:編程處理數(shù)據(jù)

1.利用pandas模塊處理數(shù)據(jù)

2.利用matplotlib模塊繪圖

3.利用pathon分析數(shù)據(jù)實踐

知識點四:編程處理數(shù)據(jù)

L文本數(shù)據(jù)處理主要應(yīng)用在搜索引擎、情報分析、自動摘要、自動校對、論文查

重、文本分類、

垃圾郵件過濾、機器翻譯、自動應(yīng)答等方面。

2.典型的文本處理過程主要包括分詞、特征提取、數(shù)據(jù)分析、結(jié)果呈現(xiàn)等。

3.中文分詞方法

(1)基于詞典的分詞方法用詞典中的詞語進行比對。案例:Python中的jieba

(2)基于統(tǒng)計的分詞方法:根據(jù)上下文相鄰字出現(xiàn)的頻率統(tǒng)計。

(3)基于規(guī)則的分詞方法:根據(jù)現(xiàn)有資料和規(guī)律學(xué)習實現(xiàn)分詞。

4.特征提取方法

(1)根據(jù)專家知識挑選有價值的特征。(約等于人工分析)

(2)用數(shù)學(xué)建模的方法構(gòu)造評估函數(shù)自動選取特征。(目前大多采用)

5.結(jié)果呈現(xiàn)方式:

(1)標簽云:用文字大小形式表現(xiàn)詞語的重要性

(2)文本情感分析:根據(jù)分析顆粒度可以分為詞語級、語句級、整篇文章級三

類。

知識點五:數(shù)據(jù)可視化

1,數(shù)據(jù)可視化是將數(shù)據(jù)以圖形、圖像等形式表示、直接呈現(xiàn)數(shù)據(jù)中蘊含信息的

處理過程。

2,可視化的作用:快速觀察與追蹤數(shù)據(jù)、實時分析數(shù)據(jù)、增強數(shù)據(jù)的解釋力和

吸引力等。

3.可視化的基本方法

(1)有關(guān)時間趨勢的可視化:展示隨時間的推移而變化的數(shù)據(jù),可采用柱形圖、

折線圖等。

(2)有關(guān)比例的可視化:展示各部分的大小及其占總體比例關(guān)系的數(shù)據(jù),可以

采用餅圖、環(huán)形圖(也稱面包圈圖)等。

(3)有關(guān)關(guān)系的可視化:探究具有關(guān)聯(lián)性數(shù)據(jù)的分布關(guān)系,可以使用散點圖、

氣泡圖等。

(4)有關(guān)差異的可視化:包含多種變量的對象與同類之間的差異和聯(lián)系,可以

采用雷達圖。

(5)有關(guān)空間關(guān)系的可視化:地理數(shù)據(jù)或者基于地理數(shù)據(jù)的分析結(jié)果可以運用

不同顏色或圖表

直接在地圖上進行展示。

知識點六:大數(shù)據(jù)的典型應(yīng)用

L大數(shù)據(jù)應(yīng)用領(lǐng)域:隨著大數(shù)據(jù)在各行業(yè)的應(yīng)用,數(shù)據(jù)成為核心資產(chǎn)。目前,大

數(shù)據(jù)廣泛應(yīng)用于著

金融、交通、環(huán)境、醫(yī)療、能源、農(nóng)業(yè)等領(lǐng)域,極大地促進了各行業(yè)的發(fā)展。

2.大數(shù)據(jù)在電子商務(wù)方面的應(yīng)用;精準營銷基于用戶購買行為挖掘用戶偏好;倉

儲管理實現(xiàn)商品

自動補貨;供應(yīng)鏈管理實現(xiàn)最優(yōu)配送路徑;智能網(wǎng)站分析用戶后向用戶智能推薦

商品。

【題型精講】

例L

在數(shù)據(jù)處理與應(yīng)用中,數(shù)據(jù)整理的目的是什么?

A.提高數(shù)據(jù)存儲量

B.檢測和修正錯漏的數(shù)據(jù)、整合數(shù)據(jù)資源、規(guī)整數(shù)據(jù)格式、提高數(shù)據(jù)質(zhì)量

C.加快數(shù)據(jù)處理速度

D.擴大數(shù)據(jù)來源

【答案】B

【講解】數(shù)據(jù)整理的目的是為了確保數(shù)據(jù)的準確性和可用性具體包括以下幾點:

檢測和修正錯漏的數(shù)據(jù):在數(shù)據(jù)收集過程中,可能會出現(xiàn)輸入錯誤、遺漏或其他

形式的誤差,數(shù)據(jù)整理有助于發(fā)現(xiàn)并修正這些錯誤,提高數(shù)據(jù)的準確性。

整合數(shù)據(jù)資源:當數(shù)據(jù)來自不同的來源時,數(shù)據(jù)整理可以幫助合并這些數(shù)據(jù),確

保數(shù)據(jù)的一致性和完整性,便于后續(xù)分析。

規(guī)整數(shù)據(jù)格式:不同來源的數(shù)據(jù)可能有不同的格式,數(shù)據(jù)整理可以將這些數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)

換為統(tǒng)一的格式,便于處理和分析。

提高數(shù)據(jù)質(zhì)量:通過上述步驟,數(shù)據(jù)整理最終可以提高數(shù)據(jù)的整體質(zhì)量,為后續(xù)

的數(shù)據(jù)分析和決策提供堅實的基礎(chǔ)。

在Excel軟件中,如何進行數(shù)據(jù)的計算?

A.使用文本連接運算符

B.使用算術(shù)運算符如人、*、/等

C.使用函數(shù)如SUM、AVERAGE等

D.所有以上都包括

【答案】D

【講解】在Excel軟件中進行數(shù)據(jù)計算,可以使用多種方法,包括但不限于:

使用算術(shù)運算符:Excel支持使用常見的算術(shù)運算符進行基本的數(shù)學(xué)運算,如加

(+)、減(-)、乘(*)、除(/)以及乘方(人)等。

使用函數(shù):Excel提供了大量的內(nèi)置函數(shù),如SUM用于求和、AVERAGE用于計

算平均值、MIN和MAX用于查找最小值和最大值等,這些函數(shù)可以進行更復(fù)雜

的數(shù)學(xué)和統(tǒng)計計算。

使用文本連接運算符"&":雖然主要用于文本處理,但運算符也可以用來組

合文本字符串,有時在處理包含數(shù)字的文本數(shù)據(jù)時會用到。

【強化訓(xùn)練】

L大數(shù)據(jù)處理的分治思想主要解決什么問題?

A.數(shù)據(jù)存儲空間不足

B.網(wǎng)絡(luò)傳輸帶寬瓶頸

C.計算資源分配不均

D.機器故障和網(wǎng)絡(luò)故障風險

2.在智能交通系統(tǒng)中,哪個子系統(tǒng)負責實時向交通參與者提供道路交通等信息?

A.交通信息服務(wù)系統(tǒng)

B.交通管理系統(tǒng)

C.電子收費系統(tǒng)

D.公共交通系統(tǒng)

3.Python編程在數(shù)據(jù)處理中的應(yīng)用示例是什么?

A.wordcount={"word":"word","frequency":"1"}

B.forwordinopen(filename,T).read():wordcount[word]+=1

C.wordcount[word]=1000M+wordcount[word]

D.wordcount={};wordcount[word]+=filename[word]

4.Tableau工具主要用于什么類型的可視化分析?

A.實時數(shù)據(jù)分析

B.靜態(tài)數(shù)據(jù)批處理計算

C.流

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