《數(shù)據(jù)搜集與下》課件

數(shù)據(jù)搜集與整理數(shù)據(jù)是寶貴的資源，可以幫助企業(yè)做出更好的決策。搜集和整理數(shù)據(jù)是數(shù)據(jù)分析的第一步，也是最基礎(chǔ)的一步。這一步對于后續(xù)的分析和應(yīng)用至關(guān)重要。by數(shù)據(jù)搜集的重要性發(fā)現(xiàn)新機(jī)會(huì)數(shù)據(jù)搜集能發(fā)現(xiàn)新趨勢和商業(yè)機(jī)會(huì)，為企業(yè)決策提供依據(jù)。優(yōu)化決策基于數(shù)據(jù)分析做出更明智的決策，提高效率，降低風(fēng)險(xiǎn)。提升競爭力掌握市場動(dòng)態(tài)和用戶需求，制定有效策略，提高競爭力。數(shù)據(jù)搜集的方法問卷調(diào)查通過設(shè)計(jì)問卷，收集目標(biāo)人群的意見和想法，了解市場需求，進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。實(shí)地觀察通過實(shí)地考察和觀察，收集第一手?jǐn)?shù)據(jù)，對事物有更直觀的了解，彌補(bǔ)問卷調(diào)查的不足。網(wǎng)頁爬蟲自動(dòng)抓取互聯(lián)網(wǎng)公開數(shù)據(jù)，快速高效地獲取大量信息，適用于市場分析、輿情監(jiān)測等場景。接口API調(diào)用通過調(diào)用第三方平臺(tái)提供的接口，獲取特定數(shù)據(jù)，如天氣數(shù)據(jù)、交通數(shù)據(jù)等，用于數(shù)據(jù)分析和應(yīng)用開發(fā)。線上搜集數(shù)據(jù)獲取便捷通過網(wǎng)絡(luò)獲取數(shù)據(jù)，避免人工采集耗費(fèi)的時(shí)間和精力，提升效率。數(shù)據(jù)范圍廣闊網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)來源多樣化，可以獲得難以獲取的線下數(shù)據(jù)，擴(kuò)大數(shù)據(jù)搜集范圍。數(shù)據(jù)更新實(shí)時(shí)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)更新頻繁，可以獲取最新的數(shù)據(jù)信息，確保數(shù)據(jù)時(shí)效性。網(wǎng)頁爬蟲自動(dòng)化數(shù)據(jù)采集網(wǎng)頁爬蟲可以自動(dòng)抓取網(wǎng)頁內(nèi)容，例如文本、圖片、視頻和鏈接。它是獲取大量網(wǎng)頁數(shù)據(jù)的有效工具，但需要遵守網(wǎng)站的使用條款和規(guī)則。數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化處理網(wǎng)頁爬蟲獲取的數(shù)據(jù)通常以非結(jié)構(gòu)化的形式存在，需要進(jìn)行預(yù)處理和清洗，將其轉(zhuǎn)換為可分析的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。這涉及數(shù)據(jù)清洗、規(guī)范化和轉(zhuǎn)換等步驟。接口API調(diào)用數(shù)據(jù)獲取便捷直接調(diào)用接口，無需下載網(wǎng)頁內(nèi)容，節(jié)省時(shí)間和資源。數(shù)據(jù)格式靈活接口通常提供標(biāo)準(zhǔn)格式數(shù)據(jù)，如JSON或XML，易于解析和處理。自動(dòng)化采集使用腳本或程序自動(dòng)調(diào)用接口，實(shí)現(xiàn)批量數(shù)據(jù)采集，提高效率。實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)更新接口可以提供最新的數(shù)據(jù)，確保數(shù)據(jù)時(shí)效性，滿足實(shí)時(shí)分析需求。線下搜集問卷調(diào)查設(shè)計(jì)結(jié)構(gòu)合理、內(nèi)容清晰的問卷。通過面對面或電話訪問收集數(shù)據(jù)。實(shí)地觀察直接觀察目標(biāo)群體或事件，記錄觀察結(jié)果。需要專業(yè)的觀察方法和記錄工具。問卷調(diào)查收集數(shù)據(jù)問卷調(diào)查是一種常見且有效的數(shù)據(jù)收集方法，可以收集用戶意見、態(tài)度和行為信息。問題設(shè)計(jì)問卷設(shè)計(jì)需要精心考慮，確保問題清晰、易懂，并能有效收集到所需信息。樣本選擇選擇合適的樣本群體，可以保證問卷調(diào)查結(jié)果的代表性和有效性。數(shù)據(jù)分析收集到的問卷數(shù)據(jù)需要進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，得出結(jié)論并提供相關(guān)洞察。線下搜集-實(shí)地觀察觀察人群行為直接觀察人們在特定環(huán)境下的互動(dòng)和行為，獲取真實(shí)的用戶體驗(yàn)數(shù)據(jù)。了解產(chǎn)品陳列觀察商品的擺放方式、顏色搭配、價(jià)格標(biāo)簽等，了解消費(fèi)者在購買決策過程中的行為。體驗(yàn)服務(wù)流程通過親身體驗(yàn)，獲取關(guān)于服務(wù)質(zhì)量、效率和顧客滿意度的第一手資料。數(shù)據(jù)搜集注意事項(xiàng)數(shù)據(jù)來源可靠性數(shù)據(jù)來源的可靠性至關(guān)重要。需要確保數(shù)據(jù)來自可信的機(jī)構(gòu)或平臺(tái)，并經(jīng)過驗(yàn)證。數(shù)據(jù)格式多樣性不同數(shù)據(jù)來源的格式可能不一致，需要進(jìn)行統(tǒng)一處理才能進(jìn)行分析。數(shù)據(jù)獲取合法性在搜集數(shù)據(jù)時(shí)，需要遵守相關(guān)法律法規(guī)，并獲得必要的授權(quán)。數(shù)據(jù)來源可靠性數(shù)據(jù)來源辨別確認(rèn)數(shù)據(jù)的來源是否可靠，數(shù)據(jù)是否來自權(quán)威機(jī)構(gòu)，是否經(jīng)過嚴(yán)格的審查和驗(yàn)證。數(shù)據(jù)時(shí)間一致性確保收集到的數(shù)據(jù)時(shí)間一致，避免不同時(shí)間段的數(shù)據(jù)混雜，影響分析結(jié)果。數(shù)據(jù)驗(yàn)證對數(shù)據(jù)進(jìn)行必要的驗(yàn)證，例如交叉驗(yàn)證、邏輯驗(yàn)證等，確保數(shù)據(jù)真實(shí)性和準(zhǔn)確性。數(shù)據(jù)格式多樣性結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)表格形式，行和列清晰，每個(gè)單元格對應(yīng)唯一值，如CSV、Excel文件。半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)擁有特定結(jié)構(gòu)，但格式靈活，如JSON、XML文件，可包含嵌套元素和屬性。非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)缺乏明確結(jié)構(gòu)，如文本、圖像、音頻和視頻，需要特殊處理才能提取信息。數(shù)據(jù)獲取合法性隱私保護(hù)收集個(gè)人信息時(shí)，應(yīng)遵守相關(guān)法律法規(guī)。例如，GDPR、CCPA等。獲得用戶同意，明示數(shù)據(jù)用途。版權(quán)限制收集受版權(quán)保護(hù)的數(shù)據(jù)時(shí)，需獲得授權(quán)。例如，使用他人圖片、音頻、視頻等內(nèi)容，需征得版權(quán)所有者的同意。數(shù)據(jù)預(yù)處理步驟1數(shù)據(jù)清洗去除數(shù)據(jù)集中無用或重復(fù)的記錄，例如空白值或重復(fù)項(xiàng)，確保數(shù)據(jù)的完整性和準(zhǔn)確性。2數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為統(tǒng)一的格式和類型，例如將文本數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為數(shù)值數(shù)據(jù)，使數(shù)據(jù)更易于分析和處理。3數(shù)據(jù)規(guī)范化對不同尺度的數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)一處理，例如將數(shù)據(jù)縮放到0-1之間，方便比較和分析。數(shù)據(jù)清洗數(shù)據(jù)清洗的重要性數(shù)據(jù)清洗有助于去除數(shù)據(jù)中的錯(cuò)誤、重復(fù)項(xiàng)和缺失值，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量和準(zhǔn)確性。數(shù)據(jù)清洗的步驟數(shù)據(jù)檢測數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)填充數(shù)據(jù)規(guī)范化數(shù)據(jù)清洗的工具許多數(shù)據(jù)清洗工具可用于自動(dòng)化數(shù)據(jù)清洗過程，例如Python的Pandas庫、SQL的數(shù)據(jù)清洗函數(shù)等。數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換11.數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換將不同類型的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為統(tǒng)一格式，例如將文本數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為數(shù)值型數(shù)據(jù)。22.數(shù)據(jù)單位轉(zhuǎn)換將不同單位的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為統(tǒng)一單位，例如將米轉(zhuǎn)換為厘米。33.數(shù)據(jù)編碼轉(zhuǎn)換將不同編碼的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為統(tǒng)一編碼，例如將UTF-8編碼轉(zhuǎn)換為GBK編碼。44.數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換將不同格式的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為統(tǒng)一格式，例如將CSV數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為Excel數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)規(guī)范化統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)規(guī)范化是指將不同來源、不同格式的數(shù)據(jù)統(tǒng)一到相同的標(biāo)準(zhǔn)下。數(shù)據(jù)一致性例如，將日期格式統(tǒng)一為YYYY-MM-DD或?qū)⒇泿艈挝唤y(tǒng)一為美元。數(shù)據(jù)可比性規(guī)范化后的數(shù)據(jù)可以進(jìn)行有效的比較和分析，避免因格式差異導(dǎo)致的誤差。缺失數(shù)據(jù)處理缺失數(shù)據(jù)原因數(shù)據(jù)采集過程中，各種因素導(dǎo)致數(shù)據(jù)缺失。例如，數(shù)據(jù)輸入錯(cuò)誤、設(shè)備故障、數(shù)據(jù)丟失等。處理方法根據(jù)數(shù)據(jù)特點(diǎn)和缺失模式選擇合適方法，如刪除法、插補(bǔ)法等，確保數(shù)據(jù)完整性。影響因素缺失數(shù)據(jù)處理方法會(huì)影響后續(xù)分析結(jié)果，需謹(jǐn)慎選擇，避免引入偏差或誤差。刪除法數(shù)據(jù)缺失當(dāng)數(shù)據(jù)集中存在大量缺失值時(shí)，刪除法可以有效簡化數(shù)據(jù)集，減少處理復(fù)雜度。數(shù)據(jù)質(zhì)量如果刪除后的數(shù)據(jù)量仍然足夠大，且刪除的數(shù)據(jù)不影響分析結(jié)果，則刪除法是合理的處理方法。刪除策略可以選擇刪除整行或整列，具體策略取決于數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和缺失值分布。插補(bǔ)法11.平均值插補(bǔ)使用缺失值所在列的平均值來填充缺失值。22.中位數(shù)插補(bǔ)使用缺失值所在列的中位數(shù)來填充缺失值。33.最近鄰插補(bǔ)使用與缺失值所在行最相似的行的值來填充缺失值。44.線性插補(bǔ)使用缺失值前后兩個(gè)值的線性組合來填充缺失值。平均值/中位數(shù)法此方法適用于數(shù)值型數(shù)據(jù)。用缺失數(shù)據(jù)所在列的平均值或中位數(shù)來填充缺失值。如果數(shù)據(jù)分布較為集中，平均值填充比較合適。如果數(shù)據(jù)分布存在偏態(tài)，中位數(shù)填充更準(zhǔn)確。異常值處理1數(shù)據(jù)可視化識(shí)別使用直方圖、箱線圖等可視化方法2z-score計(jì)算每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)與平均值的標(biāo)準(zhǔn)差倍數(shù)3IQR法計(jì)算數(shù)據(jù)點(diǎn)的四分位距范圍異常值是指明顯偏離數(shù)據(jù)集中的其他數(shù)據(jù)點(diǎn)的數(shù)據(jù)值。識(shí)別和處理異常值是數(shù)據(jù)預(yù)處理的重要步驟。異常值處理散點(diǎn)圖識(shí)別散點(diǎn)圖可以直觀地顯示數(shù)據(jù)分布，異常值通常會(huì)遠(yuǎn)離其他數(shù)據(jù)點(diǎn)。箱線圖識(shí)別箱線圖顯示數(shù)據(jù)分布的五數(shù)概括，異常值位于箱線圖的邊緣或超出范圍。直方圖識(shí)別直方圖顯示數(shù)據(jù)頻率分布，異常值通常位于直方圖的邊緣或峰值之外。異常值處理-z-score數(shù)據(jù)分布z-score衡量數(shù)據(jù)點(diǎn)距離平均值的標(biāo)準(zhǔn)差倍數(shù)。圖表分析數(shù)據(jù)點(diǎn)遠(yuǎn)離平均值，超過一定閾值，可判斷為異常值。計(jì)算公式z-score通過計(jì)算數(shù)據(jù)點(diǎn)與平均值的差值除以標(biāo)準(zhǔn)差來獲得。IQR法計(jì)算IQRIQR表示四分位距，是數(shù)據(jù)集中第三四分位數(shù)（Q3）與第一四分位數(shù)（Q1）的差值。計(jì)算IQR可以幫助識(shí)別異常值，IQR值越大，數(shù)據(jù)分布越分散。判定異常值根據(jù)IQR和Q1、Q3計(jì)算上下界限，落在界限之外的數(shù)值被視為異常值。下界限=Q1-1.5*IQR，上界限=Q3+1.5*IQR。數(shù)據(jù)合并技巧數(shù)據(jù)合并是數(shù)據(jù)整理過程中重要的步驟，能夠?qū)⒍鄠€(gè)數(shù)據(jù)源整合到一起，形成更全面的數(shù)據(jù)集。正確的數(shù)據(jù)合并方法可以提高數(shù)據(jù)分析效率，挖掘更多有價(jià)值的信息。1縱向合并追加數(shù)據(jù)記錄2橫向合并擴(kuò)展數(shù)據(jù)列3連接方式根據(jù)共同字段進(jìn)行連接縱向合并用于將具有相同結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)集追加到一起，擴(kuò)展數(shù)據(jù)記錄數(shù)量。橫向合并用于將具有相同記錄數(shù)量的多個(gè)數(shù)據(jù)集合并，擴(kuò)展數(shù)據(jù)列數(shù)量。連接方式則根據(jù)數(shù)據(jù)集中共同的字段進(jìn)行匹配，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)集的融合?？v向合并數(shù)據(jù)添加縱向合并用于將兩個(gè)或多個(gè)數(shù)據(jù)集在行方向上進(jìn)行合并，并將它們組合成一個(gè)更大的數(shù)據(jù)集。相同列名合并的數(shù)據(jù)集必須具有相同的列名，以便將數(shù)據(jù)正確地添加到一起。無重復(fù)行確保合并后的數(shù)據(jù)集不包含重復(fù)的行，以防止數(shù)據(jù)冗余。橫向合并合并列將多個(gè)數(shù)據(jù)集的相同行合并成一個(gè)新數(shù)據(jù)集。例如，將不同年份的銷售數(shù)據(jù)合并到一個(gè)表中。連接條件通過指定連接條件，將兩個(gè)數(shù)據(jù)集的相同列進(jìn)行匹配，并合并成一個(gè)新的數(shù)據(jù)集。連接方式選擇11.內(nèi)連接僅保留兩個(gè)表中都存在的記錄。22.左外連接保留左表所有記錄，右表匹配到的記錄。33.右外連接保留右表所有記錄，左表匹配到的記錄。44.全連接保留兩個(gè)表的所有記錄，并進(jìn)行匹配。數(shù)據(jù)分組與排序分組依據(jù)選擇選擇合適的分組依據(jù)，例如性別、年齡、地區(qū)等。分組聚合函數(shù)使用平均值、總和、計(jì)數(shù)等函數(shù)，匯總分組后的數(shù)據(jù)。排序算法選擇選擇合適的排序算法，例如冒泡排序、快速排序等，對數(shù)據(jù)進(jìn)行排序。分組依據(jù)選擇地理位置分組根據(jù)城市、省份、國家等地理信息對數(shù)據(jù)進(jìn)行分組，方便分析地區(qū)差異。時(shí)間分組根據(jù)日期、月份、季度等時(shí)間信息對數(shù)據(jù)進(jìn)行分組，分析數(shù)據(jù)隨時(shí)間變化趨勢。用戶屬性分組根據(jù)用戶的年齡、性別、收入等屬性進(jìn)行分組，了解不同用戶群體的特點(diǎn)。產(chǎn)品類別分組根據(jù)產(chǎn)品類型、價(jià)格、品牌等信息對數(shù)據(jù)進(jìn)行分組，分析不同產(chǎn)品類別。分組聚合函數(shù)求和計(jì)算分組內(nèi)所有數(shù)值的總和。平均值計(jì)算分組內(nèi)所有數(shù)值的平均值。計(jì)數(shù)統(tǒng)計(jì)分組內(nèi)數(shù)據(jù)的數(shù)量。最大值找到分組內(nèi)所有數(shù)值中的最大值。排序算法選擇冒泡排序簡單易懂，適用于小規(guī)模數(shù)據(jù)，但效率較低。插入排序效率略高于冒泡排序，適用于部分有序數(shù)據(jù)，但對于大量數(shù)據(jù)效率較低?？焖倥判蛐瘦^高，適用于大部分?jǐn)?shù)據(jù)，但對于已經(jīng)排序的數(shù)據(jù)效率較低。歸并排序穩(wěn)定性高，適用于大規(guī)模數(shù)據(jù)，但空間復(fù)雜度較高。數(shù)據(jù)透視技巧1數(shù)據(jù)透視表多維數(shù)據(jù)展示，快速分析2數(shù)據(jù)透視圖圖形化展示，直觀洞察3交叉分析應(yīng)用探尋變量關(guān)聯(lián)，發(fā)現(xiàn)趨勢數(shù)據(jù)透視是指從多個(gè)角度觀察和分析數(shù)據(jù)，提取關(guān)鍵信息，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)背后的規(guī)律和趨勢。數(shù)據(jù)透視技巧能夠幫助我們更高效地處理和理解數(shù)據(jù)，并從中獲得有價(jià)值的洞察。數(shù)據(jù)透視表數(shù)據(jù)匯總數(shù)據(jù)透視表可以將數(shù)據(jù)按照不同的維度進(jìn)行匯總，方便分析和解讀。交叉分析可以將不同維度的數(shù)據(jù)進(jìn)行交叉分析，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)和趨勢。數(shù)據(jù)篩選可以根據(jù)需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選，僅顯示符合條件的數(shù)據(jù)。交互式操作可以根據(jù)需要調(diào)整透視表的設(shè)計(jì)和布局，以更好地展示數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)透視圖直觀呈現(xiàn)數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)透視圖通過圖形化界面將數(shù)據(jù)以視覺化的方式展示，方便用戶快速了解數(shù)據(jù)概況和趨勢。交互式分析用戶可以根據(jù)需要調(diào)整透視圖的維度和指標(biāo)，進(jìn)行數(shù)據(jù)篩選、分組、排序等操作，深入挖掘數(shù)據(jù)背后的信息。交叉分析應(yīng)用發(fā)現(xiàn)關(guān)聯(lián)交叉分析可以發(fā)現(xiàn)不同變量之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，例如，產(chǎn)品類別與銷售額之間的關(guān)聯(lián)。挖掘趨勢通過交叉分析，可以挖掘數(shù)據(jù)中的趨勢，例如，不同年齡段消費(fèi)者對產(chǎn)品的偏好變化趨勢。優(yōu)化策略基于交叉分析結(jié)果，可以制定更精準(zhǔn)的營銷策略，例如，針對特定用戶群體進(jìn)行精準(zhǔn)廣告投放。預(yù)測未來交叉分析可以幫助預(yù)測未來數(shù)據(jù)，例如，預(yù)測未來一段時(shí)間內(nèi)某產(chǎn)品的銷量趨勢。數(shù)據(jù)篩選與切片1條件篩選根據(jù)特定條件選擇數(shù)據(jù)2數(shù)據(jù)切片提取數(shù)據(jù)子集3多維篩選根據(jù)多個(gè)維度篩選數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)篩選與切片，是數(shù)據(jù)分析中重要的預(yù)處理步驟。條件篩選有助于聚焦特定數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)切片則可以提取感興趣的數(shù)據(jù)子集，多維篩選可以實(shí)現(xiàn)更精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)分析。條件篩選邏輯運(yùn)算使用“AND”、“OR”、“NOT”等邏輯運(yùn)算符，將多個(gè)條件組合起來篩選數(shù)據(jù)。例如，篩選年齡大于18歲且性別為男性的用戶。范圍篩選根據(jù)數(shù)值范圍進(jìn)行篩選，例如篩選價(jià)格在100元到200元之間的商品。可以使用“大于”、“小于”、“等于”等比較運(yùn)算符。數(shù)據(jù)切片提取關(guān)鍵信息數(shù)據(jù)切片可以提取特定條件下數(shù)據(jù)的子集，幫助用戶更深入地了解數(shù)據(jù)趨勢和模式。交互式探索通過拖動(dòng)、縮放和篩選切片，用戶可以動(dòng)態(tài)調(diào)整數(shù)據(jù)視圖，發(fā)現(xiàn)隱藏在原始數(shù)據(jù)中的洞察。多維篩選組合篩選條件可以使用多個(gè)維度進(jìn)行篩選，例如，按時(shí)間、地區(qū)、類別等同時(shí)進(jìn)行篩選，以縮小數(shù)據(jù)范圍。數(shù)據(jù)可視化篩選后的數(shù)據(jù)可以進(jìn)行可視化展示，幫助用戶更好地理解數(shù)據(jù)趨勢和模式。交互式篩選用戶可以通過拖動(dòng)滑塊、選擇下拉菜單等方式交互式地篩選數(shù)據(jù)，更加靈活便捷。數(shù)據(jù)可視化1直觀呈現(xiàn)將復(fù)雜數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為易于理解的圖形，揭示數(shù)據(jù)背后的趨勢和模式。2深度洞察通過可視化圖表，發(fā)現(xiàn)隱藏在數(shù)據(jù)中的關(guān)鍵信息，輔助決策和分析。3增強(qiáng)說服力用生動(dòng)形象的可視化圖表，將分析結(jié)果更清晰地傳達(dá)給受眾，增強(qiáng)說服力。圖表類型選擇條形圖適合比較不同類別數(shù)據(jù)的大小，例如不同地區(qū)的銷售額。折線圖適合顯示數(shù)據(jù)隨時(shí)間變化的趨勢，例如網(wǎng)站流量變化。餅圖適合展示數(shù)據(jù)占比，例如不同產(chǎn)品銷售額占總銷售額的比例。散點(diǎn)圖適合展示兩個(gè)變量之間的關(guān)系，例如身高和體重之間的關(guān)