数据采集与清洗

数据采集与清洗汇报人：XX2024-02-04数据采集概述数据清洗基本概念网络爬虫在数据采集中应用文本数据清洗技巧与实践数值型数据清洗方法探讨结构化数据存储与管理方案contents目录01数据采集概述数据采集是指从各种来源获取所需数据的过程，包括数据的识别、获取、传输、存储等环节。数据采集是数据分析和数据挖掘的前提，只有采集到准确、完整的数据，才能进行后续的数据处理和应用。数据采集定义与重要性数据采集重要性数据采集定义数据来源及分类数据来源数据来源广泛，包括企业内部数据、外部公开数据、第三方数据等。数据分类根据数据类型和格式，数据可分为结构化数据、半结构化数据和非结构化数据；根据数据来源，数据可分为一手数据和二手数据。采集方法数据采集方法包括网络爬虫、API接口调用、数据库查询、日志文件解析等。采集工具数据采集工具包括八爪鱼采集器、火车头采集器、后羿采集器等，这些工具可以帮助用户快速、高效地完成数据采集任务。采集方法与工具介绍数据质量问题包括数据缺失、数据重复、数据错误等，解决方案包括数据清洗、数据去重、数据校验等。数据采集效率问题包括采集速度慢、采集失败等，解决方案包括优化采集策略、提高采集速度、增加采集并发数等。数据安全问题包括数据泄露、数据篡改等，解决方案包括加强数据加密、设置访问权限、定期备份数据等。常见问题及解决方案02数据清洗基本概念数据清洗是对数据进行预处理的过程，旨在检测和纠正数据中的错误、异常、重复等问题，提高数据的质量和准确性。定义确保数据的完整性、一致性、准确性和可用性，为数据分析、数据挖掘和机器学习等后续处理提供可靠的数据基础。目的数据清洗定义与目的数据记录中某些字段的值缺失或未填写。缺失值重复值异常值格式错误数据集中存在多条完全相同或部分相同的记录。数据记录中某些字段的值明显偏离正常范围，可能是由于输入错误、测量误差等原因造成。数据记录中某些字段的格式不符合要求，如日期格式错误、文本中包含非法字符等。常见数据质量问题数据收集->数据预处理->数据清洗->数据质量评估->数据存储。流程包括手动清洗和自动清洗两种方式。手动清洗适用于数据量较小、问题较简单的情况；自动清洗则适用于数据量大、问题复杂的情况，可以借助编程语言和清洗工具实现。方法数据清洗流程与方法完整性准确性一致性可用性清洗后数据评估标准清洗后的数据应包含所有必要的字段和信息，无缺失值。清洗后的数据应遵循统一的标准和规范，保持数据的一致性。清洗后的数据应准确反映实际情况，无错误和异常值。清洗后的数据应易于使用和分析，满足后续处理的需求。03网络爬虫在数据采集中应用网络爬虫原理网络爬虫是一种自动化程序，通过模拟浏览器行为，从互联网上抓取并下载网页数据。它按照一定规则遍历网页链接，提取所需信息并存储到本地或数据库中。网络爬虫分类根据实现方式和应用场景不同，网络爬虫可分为通用爬虫、聚焦爬虫、增量式爬虫、深层网络爬虫等。通用爬虫适用于大规模数据采集，聚焦爬虫针对特定主题或领域进行数据采集，增量式爬虫只采集新产生或发生变化的数据，深层网络爬虫则用于抓取隐藏在表单、API接口等后的数据。网络爬虫原理及分类Scrapy01Scrapy是一个用Python编写的快速、高层次的网络爬虫框架，支持多种类型的数据抽取和处理。它提供了丰富的中间件接口和扩展机制，方便用户定制和扩展功能。BeautifulSoup02BeautifulSoup是一个Python库，用于解析HTML和XML文档。它提供了简单易用的API，可用于提取网页中的数据，并支持多种解析器和编码方式。Selenium03Selenium是一个自动化测试工具，可用于模拟用户操作浏览器进行数据采集。它支持多种浏览器和操作系统，并提供了丰富的API和插件机制，方便用户进行定制和扩展。常见网络爬虫框架介绍爬虫策略选择在选择爬虫策略时，需要考虑目标网站结构、数据量、反爬虫机制等因素。常见的爬虫策略包括深度优先遍历、广度优先遍历、最佳优先遍历等。爬虫优化为了提高爬虫效率和稳定性，可以采取多种优化措施。例如，设置合理的请求头、使用代理IP池、限制请求频率、使用分布式爬虫等。爬虫策略选择与优化VS为了防止恶意爬虫对网站造成影响，许多网站采取了各种反爬虫机制，如限制IP访问频率、设置验证码、使用动态加载技术等。应对策略为了绕过反爬虫机制，可以采取多种策略。例如，模拟用户行为、使用代理IP池、破解验证码、抓取动态加载数据等。此外，还需要注意遵守网站的使用协议和法律法规，避免对网站造成不必要的干扰和损害。常见反爬虫机制反爬虫机制应对策略04文本数据清洗技巧与实践例如网址、特殊符号、广告等。去除无关字符将连续文本切分为独立的词汇单元。文本分词去除对文本意义贡献不大的常用词，如“的”、“是”等。停用词过滤将词汇还原为其基本形式，便于后续处理。词干提取和词形还原文本预处理操作利用正则表达式匹配文本中的特定模式，如日期、电话号码等。匹配特定模式通过正则表达式对匹配到的模式进行替换或删除。替换和删除操作从复杂文本中提取出关键信息，如从HTML中提取文本内容。提取关键信息正则表达式在文本清洗中应用123将文本表示为词频向量，计算向量间的余弦相似度等。基于词袋模型的相似度计算利用词向量、知识图谱等技术计算文本间的语义相似度。基于语义的相似度计算利用深度学习模型学习文本的表示，并计算相似度。基于深度学习的相似度计算文本相似度计算方法情感分析在文本清洗中应用识别情感倾向对文本进行情感分析，识别其情感倾向，如积极、消极等。过滤情感词汇根据情感分析结果，过滤掉文本中的情感词汇，只保留客观信息。情感词典构建针对特定领域构建情感词典，提高情感分析的准确性。情感分析在数据清洗中的应用案例如在产品评论中识别出用户的情感倾向，帮助企业了解用户需求和改进产品。05数值型数据清洗方法探讨适用于缺失数据较少且对整体数据影响不大的情况。删除含有缺失值的行或列根据数据分布情况和业务需求，选择合适的统计量进行填充。均值、中位数或众数填充利用已知数据点估算缺失值，如线性插值、多项式插值等。插值法利用机器学习等预测模型对缺失值进行预测并填充。预测模型填充缺失值处理技巧异常值检测与处理方法如利用箱线图、Z-score等方法检测异常值。如K-means、DBSCAN等聚类算法，将远离其他数据点的值视为异常值。局部异常因子（LOF）算法等，通过比较数据点周围密度来识别异常值。根据业务需求和数据特点，选择删除、替换为特定值或保留异常值等方法。统计量检测基于距离的检测基于密度的检测异常值处理完全重复记录识别利用数据表主键或所有字段进行比对，找出完全相同的记录。部分字段重复识别根据业务需求，选择特定字段进行比对，找出部分字段相同的记录。重复值消除策略根据业务需求和数据特点，选择删除重复记录、保留唯一记录或合并重复记录等方法。重复值识别和消除策略归一化将数据缩放到[0,1]或[-1,1]区间内，便于处理一些对数值范围敏感的算法。特征缩放针对特定算法，如K-means等，对数据进行适当的特征缩放以提高算法性能。离散化将连续型数据转换为离散型数据，如分段、分箱等，便于处理一些对离散值更友好的算法。标准化将数据转换为均值为0、标准差为1的分布，消除量纲影响，便于不同特征间比较。数值型特征转换技巧06结构化数据存储与管理方案关系型数据库（RDBMS）概述介绍关系型数据库的基本概念、特点和使用场景。详细阐述数据表的设计原则、规范化的重要性和实现方法。介绍SQL语言的基础知识，包括数据查询、插入、更新和删除等操作。讲解如何通过索引、查询优化等技巧提高关系型数据库的性能。数据表设计与规范化SQL语言与数据操作性能优化与索引设计关系型数据库存储方案非关系型数据库存储方案非关系型数据库（NoSQL）概述介绍非关系型数据库的产生背景、主要类型和特点。文档存储与MongoDB详细讲解文档存储的概念、MongoDB的特点和使用方法。键值存储与Redis介绍键值存储的原理、Redis的特点和应用场景。列式存储与HBase阐述列式存储的优势、HBase的设计理念和使用技巧。数据仓库（DW）概述介绍数据仓库的基本概念、架构和组成部分。ETL过程与数据集成详细讲解ETL（抽取、转换、加载）过程的实现方法和数据集成的重要性。OLAP与多维数据分析介绍OLAP（联机分析处理）的基本概念、多维数据分析的方法和工具。数据挖掘与预测分析阐述数据挖掘的原理、预测分析的方法和应用