数据收集整理作业

数据收集整理作业汇报人：2023-12-25数据收集数据整理数据存储数据可视化数据应用目录数据收集01数据来源从数据库中获取结构化数据，如关系型数据库、非关系型数据库等。通过调用第三方API接口获取数据。通过网络爬虫技术从网站、论坛等平台抓取数据。通过设计调查问卷，收集目标群体的数据。数据库API接口网络爬虫调查问卷主动采集被动采集定时采集实时采集数据采集方法01020304主动向目标数据源发送请求，获取数据。在数据源发生变动时，自动捕获并收集数据。按照预设的时间间隔，定时采集数据。实时监听数据源的变化，一旦有变动立即采集。如Scrapy、BeautifulSoup等，用于从网站上抓取数据。数据爬虫工具如MySQLWorkbench、pgAdmin等，用于管理和操作数据库。数据库管理工具如Postman、Hitchhiker等，用于调用和管理API接口。API管理工具如Pandas、OpenRefine等，用于清洗和整理数据。数据清洗工具数据收集工具数据整理02检查数据中的缺失值，并根据实际情况选择填充、删除或保留。缺失值处理通过统计方法或可视化手段识别异常值，并进行处理。异常值识别数据清洗将数据从一种类型转换为另一种类型，例如将字符串转换为数字。数据类型转换将数据缩放到特定范围，如[0,1]或[-1,1]，以方便后续分析。数据标准化数据转换根据需要，对数据进行升序或降序排列。根据特定标准对数据进行分组，以便进行进一步的分析和汇总。数据组织数据分组数据排序数据存储03使用表格形式存储数据，支持复杂查询和数据完整性约束。关系型数据库不依赖固定的数据结构，支持灵活的数据存储和查询方式。非关系型数据库将数据分散存储在多个节点上，提高数据存储和查询的扩展性。分布式数据库将数据按列存储，便于进行数据分析与处理。列式存储数据库数据库类型将数据集中存储在中心节点上，便于管理和维护。集中式存储分散式存储云存储将数据分散存储在多个节点上，提高数据的安全性和可用性。通过云计算技术将数据存储在云端，实现数据共享和远程访问。030201数据存储方式对存储的数据进行加密处理，防止数据泄露和未经授权的访问。数据加密访问控制数据备份与恢复安全审计设置严格的访问控制策略，限制对数据的访问权限。定期备份数据，并制定相应的恢复计划，确保数据安全。对数据存储系统进行安全审计，及时发现和修复潜在的安全隐患。数据存储安全数据可视化04用于比较不同类别之间的数据，便于观察各组之间的差异。柱状图用于展示数据随时间变化的趋势，适用于观察数据的变化和预测未来趋势。折线图用于表示各部分在整体中所占的比例，便于比较不同部分的大小。饼图用于展示两个变量之间的关系，通过观察散点的分布和趋势，可以推断变量之间的关联。散点图图表类型Excel常用的电子表格软件，提供丰富的图表类型和数据可视化功能。PowerBI商业智能工具，支持数据可视化、数据分析和数据交互等功能。Tableau专业的数据可视化工具，提供强大的数据可视化功能和交互式分析。D3.js基于JavaScript的数据可视化库，适用于Web开发人员制作动态、交互式的图表。可视化工具明确目的在可视化之前，要明确数据可视化的目的，确保图表能够准确传达所需的信息。简洁明了避免在图表中添加过多的元素和信息，保持图表的简洁明了，突出重点。对比鲜明在展示数据时，要确保各组数据之间有足够的对比度，便于观察和比较。易于理解确保图表设计清晰易懂，避免使用过于复杂或难以理解的图表设计。可视化原则数据应用05通过统计指标，如均值、中位数、众数、标准差等，描述数据的分布特征和集中趋势。描述性分析利用样本数据推断总体特征，如参数估计、假设检验等。推断性分析发现数据之间的关联规则和相关性，如关联分析、聚类分析等。关联性分析数据分析通过分类算法，预测数据的未来趋势和类别。分类与预测将数据按照相似性进行分组，发现数据的内在结构。聚类分析发现数据之间的有趣关系和模式。关联规则挖掘数据挖掘

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