《数据收集》课件

2024-02-02《数据收集》课件目录数据收集基本概念与意义数据收集方法与技术数据预处理与清洗技术数据存储与管理方案设计数据可视化展示技巧数据安全保护与合规性问题探讨01数据收集基本概念与意义数据收集是指根据研究目的和任务，有计划、有组织地获取所需数据的过程。定义数据收集是数据分析、数据挖掘等后续工作的基础，对于决策支持、科学研究等领域具有重要意义。作用数据收集定义及作用包括结构化数据（如数据库表、Excel表格等）和非结构化数据（如文本、图像、音频等）。包括企业内部数据（如业务数据、客户数据等）和外部数据（如公开数据集、第三方数据等）。数据类型与来源数据来源数据类型完整性准确性一致性及时性数据质量评价标准01020304数据是否完整，是否存在缺失值。数据是否准确，是否存在错误或异常值。数据在不同来源或不同时间点上是否保持一致。数据是否及时更新，能否反映当前实际情况。电商行业金融行业医疗行业物流行业行业应用案例分析通过收集用户浏览、购买等行为数据，分析用户需求和购物习惯，优化商品推荐和营销策略。通过收集患者病历、诊断等数据，分析疾病发病规律和治疗效果，提高医疗质量和效率。通过收集客户信用、交易等数据，评估客户信用风险和投资偏好，为风险控制和个性化投资提供支持。通过收集运输、仓储等数据，优化物流路径和配送计划，提高物流效率和降低成本。02数据收集方法与技术传统数据收集方法设计问卷，通过线上线下方式收集目标群体意见和看法。与目标群体面对面交流，获取一手数据。通过直接观察目标对象行为、环境等收集数据。控制实验条件，观察实验对象变化，收集实验数据。问卷调查实地访谈观察法实验法模拟浏览器行为，自动抓取网页数据。网络爬虫原理数据抓取流程网络爬虫应用注意事项发送请求、接收响应、解析内容、存储数据。搜索引擎、价格监测、舆情分析等。遵守法律法规，尊重网站robots协议。网络爬虫技术原理及应用应用程序间通信的标准化协议。API接口概念HTTP/HTTPS请求，传递参数获取数据。API接口调用方式Postman、curl、requests等。数据抓取工具社交媒体、电商平台、金融数据等。实际应用场景API接口调用与数据抓取温度传感器、湿度传感器、压力传感器等。物联网传感器种类有线/无线传输，实时/定时采集。数据采集方式数据清洗、格式转换、数据库存储等。数据处理与存储智能家居、环境监测、工业控制等。物联网传感器应用物联网传感器数据采集03数据预处理与清洗技术数据收集从各种来源获取原始数据，包括数据库、文件、网络等。数据清洗对原始数据进行清洗，去除重复、错误、不完整等不符合要求的数据。数据转换将数据转换成适合进行后续分析或挖掘的格式，如标准化、归一化等。数据集成将多个数据源的数据进行整合，形成一个完整的数据集。数据预处理流程概述删除缺失值对于缺失值较多的数据，可以直接删除含有缺失值的记录。填充缺失值根据数据的分布情况，采用均值、中位数、众数等统计量进行填充。插值法利用已知数据点，通过插值函数预测缺失值。机器学习算法利用机器学习算法对缺失值进行预测和填充。缺失值处理策略统计分析法利用统计学原理，如3σ原则、箱线图等，对异常值进行检测和剔除。聚类分析法通过聚类算法将数据分为若干簇，将孤立点或离群点视为异常值。机器学习法利用机器学习算法训练模型，对异常值进行识别和剔除。可视化方法通过绘制图表、图像等可视化手段，人工观察并识别异常值。异常值检测与剔除方法部分重复记录识别仅比较记录的部分关键字段，相同的记录视为重复记录。通过编写程序代码，实现自定义的去重逻辑和算法。编程实现去重比较记录的所有字段，完全相同的记录视为重复记录。完全重复记录识别利用数据库或数据处理工具提供的数据去重功能，对重复记录进行删除或合并。数据去重方法重复记录识别和删除04数据存储与管理方案设计ABCD关系型数据库介绍关系型数据库是基于关系模型的数据库，以行和列的形式存储数据，并支持SQL语言进行查询和操作。索引优化为提高查询效率，对常用查询字段建立索引，并定期进行优化和维护。事务处理确保数据的完整性和一致性，通过事务处理机制实现多个操作的原子性、一致性、隔离性和持久性。数据表设计根据业务需求，设计合理的数据表结构，包括字段名称、数据类型、约束条件等。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介绍非关系型数据库是基于非关系模型的数据库，以键值对、文档、列存储等形式存储数据，并支持灵活的数据结构和扩展性。数据模型选择根据业务需求，选择合适的非关系型数据库数据模型，如键值对、文档、列存储等。分片与复制为实现数据的分布式存储和高可用性，采用分片技术将数据分散存储在多个节点上，并通过复制技术实现数据的备份和恢复。性能优化针对非关系型数据库的特点，采用合理的读写策略、缓存技术和并发控制机制等优化措施，提高系统的性能和稳定性。云存储服务是一种基于云计算技术的数据存储服务，提供可扩展、高可用、安全可靠的在线存储服务。云存储服务介绍根据业务需求和数据量大小，选择合适的云存储服务提供商和服务类型，如对象存储、文件存储、共享访问等。服务选择云存储服务具有弹性扩展、按需付费、全球分布、数据备份等优势，可满足不同场景下的数据存储需求。优势分析云存储服务选择及优势

数据备份与恢复策略备份策略制定合理的数据备份策略，包括备份周期、备份方式、备份数据存储位置等，确保数据的可靠性和完整性。恢复策略制定完善的数据恢复策略，包括恢复流程、恢复方式、恢复时间等，确保在数据丢失或损坏时能够及时恢复数据。灾难恢复计划针对可能发生的自然灾害、人为破坏等极端情况，制定灾难恢复计划，确保在极端情况下能够迅速恢复业务和数据。05数据可视化展示技巧ABCD常用图表类型及其适用场景柱状图适用于展示分类数据之间的对比关系。饼图适用于展示数据的占比关系，但需注意避免使用过多饼图导致信息表达不清。折线图适用于展示数据随时间或其他连续变量的变化趋势。散点图适用于展示两个变量之间的关系，可以用于发现数据的分布和趋势。数据可视化工具推荐ExcelD3.jsTableauPowerBI简单易用的数据可视化工具，适合初学者和日常数据报表制作。功能强大的数据可视化软件，支持多种数据源和图表类型，适合企业级数据分析和可视化需求。微软推出的数据可视化工具，与Excel相似但功能更加丰富，适合需要进行复杂数据分析和可视化展示的用户。一款强大的JavaScript库，可以制作高度自定义的数据可视化图表，适合有编程基础的用户。遵循数据可视化原则如一致性、对比性、清晰性等原则，使报表更加易于理解和传达信息。避免信息过载在报表中不要展示过多无关的信息，以免干扰受众对重点信息的理解和判断。突出重点信息通过调整颜色、大小、位置等方式突出报表中的重点信息，引导受众关注重要内容。明确报表目的和受众在设计报表前需要明确报表的目的和受众，以便选择合适的图表类型和展示方式。报表设计原则和注意事项交互式图表制作方法选择合适的交互式图表类型优化用户体验添加交互元素实现数据动态更新如交互式柱状图、交互式折线图等，根据数据特点选择合适的图表类型进行展示。考虑用户的使用习惯和需求，对交互式图表进行细节优化，提高用户体验和满意度。如按钮、下拉菜单、滑块等，使用户可以通过交互操作来筛选数据、切换视图等。通过编写代码或使用相关工具实现数据的动态更新和图表的实时响应。06数据安全保护与合规性问题探讨法律法规对个人信息保护要求明确个人信息保护范围设立监管机构并明确职责规定信息处理原则强化信息主体权利包括姓名、身份证号、联系方式等敏感信息。对数据处理活动进行监督管理，保障数据安全。合法、正当、必要原则，明确处理目的、方式和范围。包括知情权、同意权、访问权、更正权、删除权等。采用相同密钥进行加密和解密，保证数据传输安全。对称加密技术结合对称加密和非对称加密技术，实现更高效的数据传输安全保护。混合加密技术采用公钥和私钥进行加密和解密，提高数据传输安全性。非对称加密技术根据数据传输需求和安全要求，选择合适的加密协议和算法。加密协议和算法选择01030204加密技术在数据传输中应用权限审计和监控对用户访问行为进行审计和监控，及时发现和处理违规行为。基于角色的访问控制根据用户角色分配访问权限，实现细粒度的权限管理。基于属性的访问控制根据用户、资源、环境等属性进行访问控制，提高灵活性。强制访问控制对系统资源进行