数据的采集课件粤教版信息技术必修一

12024-02-01数据的采集课件粤教版信息技术必修一1目录contents数据采集基本概念与意义传统数据采集方法与工具网络爬虫技术在数据采集中应用数据库技术在数据采集中作用体现数据分析与可视化展示方法论述数据采集项目实践案例分享301数据采集基本概念与意义定义数据采集是指利用一种装置，从系统外部采集数据并输入到系统内部的一个接口，它将数据从数据源中抽取出来，转换成为适合在系统中进一步处理或分析的形式。作用数据采集是数据处理和分析的前提，能够为决策提供数据支持，有助于发现问题、解决问题，优化流程，提高效率。数据采集定义及作用数据来源多种多样，包括传感器、日志文件、数据库、网络爬虫、调查问卷等。根据数据性质不同，可以划分为结构化数据（如数据库表）、半结构化数据（如XML、JSON）、非结构化数据（如文本、图像、音频、视频）等。数据来源与类型划分类型来源采集过程中注意事项确保采集到的数据真实、准确，避免数据失真或错误。确保采集到的数据全面、完整，不遗漏重要信息。在采集过程中要注意保护数据的安全，防止数据泄露或被篡改。对于某些实时性要求较高的数据，要确保采集的及时性。数据准确性数据完整性数据安全性数据时效性物联网领域电商领域金融领域社交媒体领域实际应用场景举例通过传感器采集各种环境参数，如温度、湿度、光照等，用于智能家居、智能农业等场景。通过数据库采集股票交易数据、宏观经济数据等，用于量化交易、风险评估等。通过网络爬虫采集竞争对手的价格、销量等信息，用于价格监测、市场分析等。通过API接口采集社交媒体上的用户行为数据、舆情信息等，用于用户画像、舆情分析等。302传统数据采集方法与工具明确调查目的和内容，问卷问题要简洁明了，避免引导性问题和歧义，保护被调查者隐私。设计原则确定调查对象和样本量，设计问卷并预调查，修改完善后正式发放，规定回收时间和方式，最后进行数据整理和分析。实施步骤问卷调查法设计原则及实施步骤能够直接获取现场数据，了解实际情况，避免被调查者主观干扰。优点缺点应用场景观察结果受观察者主观因素影响，可能存在偏差，同时观察过程需要耗费较多时间和精力。适用于研究对象无法或不愿意直接表达意见的情况，如消费者行为研究、交通流量观测等。030201观察法优缺点分析及应用场景选择访谈技巧建立良好的沟通关系，使用开放式问题引导被访谈者自由表达，注意倾听和回应，避免打断对方发言。策略部署明确访谈目的和对象，制定详细的访谈提纲，选择合适的访谈时间和地点，做好访谈记录和整理工作。访谈技巧与策略部署纸质问卷观察记录表访谈记录本录音机/录像机传统工具使用介绍01020304设计印刷问卷，通过人工发放和回收的方式进行数据收集。制定观察指标和记录表格，现场观察并记录相关数据。准备专门的访谈记录本，记录被访谈者的发言内容和关键信息。在访谈或观察过程中使用录音机或录像机记录现场情况，方便后续整理和分析。303网络爬虫技术在数据采集中应用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。网络爬虫原理根据实现方式和用途，网络爬虫可分为通用爬虫、聚焦爬虫、增量式爬虫等。爬虫分类网络爬虫原理简介及分类概述Scrapy是一个快速、高层次的网络爬虫框架，支持多种类型的数据抓取和处理。Scrapy框架BeautifulSoup是一个Python库，用于解析HTML和XML文档，提取其中的数据。BeautifulSoup库Selenium是一个自动化测试工具，可以模拟用户操作浏览器，适用于动态网页数据的抓取。Selenium工具从功能、性能、易用性等方面对以上爬虫框架进行比较分析。对比分析常见爬虫框架比较分析爬虫策略制定和优化方法论述爬虫策略制定根据目标网站的结构和反爬虫机制，制定合适的爬虫策略，如设置合理的爬取频率、使用代理IP等。爬虫优化方法针对爬虫过程中遇到的问题，如数据抓取不全、速度慢等，采用相应的优化方法，如多线程/异步爬取、分布式爬虫等。在进行数据采集时，必须遵守相关法律法规，如《计算机信息网络国际联网安全保护管理办法》等，尊重网站所有者的权益。法律法规遵守在数据采集过程中，应注意保护用户隐私和数据安全，不得窃取或滥用他人数据，遵守伦理道德规范。同时，对于敏感或涉及个人隐私的数据，应采取脱敏或加密处理等措施进行保护。伦理道德问题法律法规遵守和伦理道德问题探讨304数据库技术在数据采集中作用体现包括数据库、数据库管理系统、应用系统和用户等部分。数据库系统组成常见的有集中式架构、分布式架构、云数据库架构等。数据库架构类型包括关系型数据库和非关系型数据库，如SQL和NoSQL数据库。数据库模型数据库系统架构简介结构化查询语言（StructuredQueryLanguage）是用于管理关系型数据库的标准语言。SQL语言概述包括查询、插入、更新、删除等。SQL基本操作如子查询、连接查询、聚合函数等。SQL高级功能SQL语言基础回顾

数据库连接池技术原理剖析数据库连接池概念预先建立多个数据库连接并存放在连接池中，需要时从连接池中获取连接，使用完毕后放回连接池，避免频繁创建和关闭连接。数据库连接池优点提高系统性能、减少资源浪费、增强系统稳定性等。数据库连接池实现原理包括连接池的建立、管理、分配和释放等机制。数据备份策略定期备份重要数据，以防数据丢失或损坏。备份方式包括全量备份、增量备份、差异备份等。数据存储策略根据数据类型、访问频率等因素，选择合适的存储介质和存储方式，如SSD、HDD、云存储等。数据恢复策略在数据丢失或损坏时，能够及时恢复数据，保障系统正常运行。恢复方式包括从备份中恢复、使用日志文件恢复等。数据存储、备份和恢复策略部署305数据分析与可视化展示方法论述根据分析目的，确定数据来源，采用合适的方式进行数据收集。数据收集对收集到的数据进行预处理，包括去除重复数据、处理缺失值、异常值等。数据清洗运用统计分析方法对数据进行分析，提取有价值的信息。数据分析将分析结果通过图表等方式进行可视化展示，便于理解和交流。数据可视化数据分析基本流程梳理通过计算均值、中位数、众数、方差等指标，对数据进行初步描述。描述性统计推论性统计相关性分析回归分析通过抽样调查等方式，对总体进行推断，包括假设检验、方差分析等。研究变量之间的相关关系，包括线性相关、非线性相关等。通过建立回归模型，研究自变量和因变量之间的因果关系。常见统计分析方法回顾柱状图适用于展示分类数据之间的对比关系。折线图适用于展示时间序列数据的变化趋势。散点图适用于展示两个变量之间的相关关系。饼图适用于展示数据的占比关系，但需注意避免使用过多导致信息混乱。可视化图表类型选择依据ABCD报表生成和分享功能实现报表生成根据分析结果，选择合适的图表类型和布局方式，生成报表。报表分享将生成的报表通过邮件、云存储等方式进行分享，便于团队成员之间的协作和交流。报表美化对报表进行颜色、字体、排版等方面的美化处理，提高可读性和易读性。报表自动化通过设置定时任务等方式，实现报表的自动化生成和分享，提高工作效率。306数据采集项目实践案例分享项目背景随着信息技术的快速发展，数据采集已成为企业决策、科学研究等领域的重要基础。本次项目旨在通过实践，提升学生数据采集、处理和分析的能力。目标设定明确项目目标，包括掌握数据采集的基本方法、了解数据采集的流程和规范、学会使用数据采集工具等。项目背景简介及目标设定团队组建和分工协作模式确立根据项目需求，组建具备不同技能和背景的学生团队，包括数据分析、编程、设计等人员。团队组建制定详细的分工计划，明确各成员的职责和任务，建立有效的沟通机制和协作流程，确保项目顺利进行。分工协作模式VS制定项目时间表和里程碑计划，合理分配时间和资源，确保项目按时完成。同时，建立进度监控机制，及时发现和解决进度延误问题。质量控制制定数据采集的质量标准和验收流程，对数据进行严格的质量控制和筛选，确保数据的准确性和可靠性。同时，建立问题反馈和处理机制，对采集过程中出现的问题及时进行处理和调整。进度管理进度管理和质量控制策略部署经验总结01在项目完成后，对项