《数据的选取与操作》课件

《数据的选取与操作》ppt课件数据选取数据操作数据可视化数据应用数据安全目录CONTENTS01数据选取相关性原则完整性原则准确性原则时效性原则选取原则01020304选取的数据应与主题或研究问题高度相关，避免无关数据的干扰。确保数据的覆盖面广，能够全面反映研究对象的特点和趋势。数据来源必须可靠，数据记录和处理应准确无误。选取的数据应具有时效性，能够反映最新的情况或趋势。选取方法从总体中随机选取一部分数据进行研究，适用于大样本情况。按照一定的间隔或顺序从总体中选取数据，适用于有序或具有周期性特点的数据。按照某些特征将总体分成不同的层，然后从各层中随机抽取数据。根据研究目的和要求，有针对性地选取特定的数据。随机抽样系统抽样分层抽样目标抽样在选取数据前，首先要明确研究的目标和问题，确定所需的数据类型和范围。明确研究目的和问题查找和收集相关的数据来源，包括调查、统计、文献等。收集数据来源根据选取原则和方法，对收集到的数据进行筛选，去除不相关、不准确、不完整或过时的数据。筛选数据对筛选后的数据进行整理，包括分类、编码、格式转换等，以便进行后续分析。整理数据选取步骤02数据操作去除重复或冗余的数据，确保数据集的准确性。数据去重异常值处理缺失值处理数据格式化识别并处理异常值，如超过合理范围或不符合逻辑的数据。根据实际情况，选择合适的策略处理缺失数据，如填充缺失值或删除含有缺失值的记录。将数据转换为统一格式，便于后续处理和分析。数据清洗将数据从一种类型转换为另一种类型，如将文本转换为数字或日期。数据类型转换将数据缩放到特定范围，如将数据缩放至0-1之间。数据标准化对数据进行汇总或聚合，如求和、平均值、中位数等。数据聚合调整数据的结构或形状，如进行数据的重塑、透视或转置。数据重塑数据转换将多个数据集合并为一个数据集，可能需要处理重复或冲突的数据。数据合并根据特定规则将不同数据集中的相关数据进行关联。数据关联根据特定条件筛选出需要的数据，排除不相关的数据。数据筛选根据一定顺序对数据进行排序，便于查看和分析。数据排序数据整合03数据可视化柱状图用于展示数据随时间或其他变量的变化趋势。折线图饼图散点图01020403用于展示两个变量之间的关系和分布。用于比较不同类别之间的数据，便于展示数据之间的差异。用于展示各部分在整体中所占的比例。图表类型Excel适用于简单的数据分析和可视化，内置多种图表类型。PowerBI功能强大的商业智能工具，支持数据可视化、分析和可视化分享。Tableau可视化分析工具，易于操作，支持多种数据源连接和可视化。D3.js基于JavaScript的可视化库，适用于制作交互式数据可视化。可视化工具ABCD可视化技巧明确目的在开始可视化之前，明确数据可视化的目的和受众，以便选择合适的图表类型和设计风格。色彩搭配合理使用色彩搭配，突出重点和层次感，提高视觉效果。简洁明了避免过多的图表元素和复杂的设计，保持简洁明了，突出核心信息。交互设计如果条件允许，可以尝试使用交互式图表，提高用户参与度和信息获取效率。04数据应用通过数据收集、整理、筛选和可视化，深入挖掘数据背后的规律和趋势，为决策提供依据。数据分析数据分析工具数据分析方法使用Excel、Python、R等工具进行数据分析，提高数据处理效率和准确性。掌握描述性统计、推断性统计和数据可视化等方法，以全面、客观地呈现数据信息。030201数据分析基于历史数据和算法模型，预测未来的趋势和结果，为决策提供前瞻性支持。数据预测利用回归分析、时间序列分析、机器学习等模型进行数据预测，提高预测准确性和可靠性。预测模型对预测结果进行误差分析、置信区间估计和模型优化，确保预测结果的实用性和可靠性。预测结果评估数据预测将数据分析结果转化为具体行动方案，为组织战略和业务运营提供支持。数据决策利用决策支持系统（DSS）进行多方案比较、风险评估和效果预测，提高决策的科学性和准确性。决策支持系统对决策实施过程进行跟踪和监控，及时调整方案以适应变化，确保决策目标的实现。决策实施与跟踪数据决策05数据安全

数据加密对称加密加密和解密使用同一密钥，常见的算法有AES、DES等。非对称加密加密和解密使用不同的密钥，常见的算法有RSA、DSA等。哈希加密通过哈希函数将数据转换为固定长度的字符串，常见的算法有SHA-256、MD5等。增量备份只备份自上次备份以来发生变化的文件，恢复时间长但占用空间小。全量备份备份整个数据集，恢复时间短但占用空间大。差异备份备份自上次全量备份以来发生变化的文件，恢复时间介于全量备份和增量备份之间。数据备份通过