《基础数据》课件

基础数据数据分析的基础，理解数据类型和结构。课程概述数据基础介绍数据的基础知识，包括数据的定义、特征、类型、存储形式等。数据管理讲解如何有效地管理数据，包括数据采集、清洗、整合、分类、建模、存储、备份和恢复等。数据应用探讨数据在现实生活中的应用场景，包括数据分析、数据挖掘、机器学习、人工智能等。数据安全强调数据安全和隐私的重要性，并介绍相关的数据安全措施和法律法规。数据的定义和特征数据是指对客观事物的符号化表示，描述客观事物属性和特征。数据具有结构性，指数据之间存在一定的联系和组织形式。数据本身没有意义，需要经过解释和分析才能转化为有用的信息。数据具有价值，能够帮助人们理解事物，做出决策，解决问题。数据类型分类数值型数据表示数量和度量，可进行数学运算。文本型数据以字符形式表示，用于记录和描述。时间日期型数据表示特定时间点或时间段，用于记录事件发生时间。逻辑型数据表示真假状态，用于判断和决策。数值型数据1数值型数据用数字表示的数据，例如年龄、身高、体重。2分类分为离散型和连续型两种，离散型数据只能取有限个值，连续型数据可以取无限个值。3特点可以进行数学运算，例如加减乘除，便于统计分析和建模。4应用广泛应用于各种领域，如金融、医疗、科学研究等。整型整型数据整型数据表示整数，没有小数部分。在计算机中，整型数据使用固定长度的位来存储。整型数据示例例如，1、2、3、-1、-2、-3都是整型数据。整型数据可以用于表示各种数量，例如年龄、人口、商品数量等。浮点型定义浮点型数据用于表示带有小数部分的数字。计算机使用科学计数法来存储浮点数。示例例如，3.14159是一个浮点数。在计算机中，它可能存储为3.14159e+00。用途浮点数广泛应用于科学计算、工程、金融等领域。它们可以表示精确的测量值、物理量、财务数据等。文本型数据字符串字符串由一系列字符组成，例如单词、句子、段落。字符字符是文本的基本组成单位，例如字母、数字、符号。文本型数据字符序列字符串由字符组成，可以包含字母、数字、符号等。长度可变字符串长度可以从一个字符到多个字符不等，根据实际需要而定。数据处理字符串可以进行各种处理，包括比较、截取、合并等。字符型数据字符型数据字符型数据表示单个字符。例如，字母'A'，数字'1'，符号'!'。存储方式字符型数据通常使用ASCII码或Unicode码进行存储，每个字符占用一个字节或多个字节。应用场景字符型数据广泛应用于文本处理、字符串操作、字符识别等领域。时间日期型数据日期和时间包含日期和时间信息的数据，例如出生日期、交易时间。格式多样不同的系统和数据库采用不同的日期时间格式，例如YYYY-MM-DD。时间戳时间戳是记录某个事件发生的时间，通常用秒或毫秒来表示。数据分析时间日期型数据可用于时间序列分析、趋势预测等应用。逻辑型数据真或假逻辑型数据表示真或假，通常用“真”和“假”来表示。二进制表示在计算机中，逻辑型数据通常用1表示真，用0表示假。条件判断逻辑型数据用于条件判断，例如，判断一个数是否大于100，或者判断一个字符串是否为空。数据存储形式表格表格数据存储是一种常见的数据存储方式。数据以行和列的形式组织，每行代表一个数据记录，每列代表一个数据字段。这种结构化的数据格式易于管理和查询，便于数据分析和处理。树树形数据结构以层次化的方式存储数据，数据之间存在着父节点和子节点的关系。这种结构适用于需要表示层次关系的数据，例如文件系统、组织结构。图图数据结构以节点和边的方式存储数据，节点表示实体，边表示实体之间的关系。这种结构适用于需要表示复杂关系的数据，例如社交网络、交通网络。数据存储形式-表格表格表格是最常见的数据库数据存储形式。它由行和列组成，可以轻松组织和管理数据。优点结构清晰易于理解和操作方便数据查询和分析应用场景关系型数据库、电子表格软件等都使用表格存储数据。树层次结构树状结构是一种非线性数据结构，用于表示层次关系。节点和边树由节点和边组成，节点表示数据，边表示节点之间的关系。根节点树只有一个根节点，它没有父节点，是树的起点。子节点和父节点每个节点可以有零个或多个子节点，只有一个父节点。图节点和边图数据模型由节点和边组成，节点表示实体，边表示实体之间的关系。社交网络图社交网络图可以用来分析社交网络中的用户和关系，例如朋友关系、关注关系等。知识图谱知识图谱是一种语义网络，用来表示实体和概念之间的关系，可以用来进行知识推理和问答。数据库基本概念数据模型数据模型定义数据库中数据的组织方式和结构，例如关系模型、层次模型等。数据模式数据模式描述数据库的结构和约束，包括数据类型、主键、外键等。数据完整性数据完整性是指数据的一致性、正确性和可靠性，确保数据准确无误。数据安全性数据安全性是指保护数据库免受未经授权访问、修改或破坏。数据系统组成1数据源数据源是数据系统的起点，可包括各种来源，例如传感器、数据库、日志文件等。2数据采集数据采集是指从数据源收集数据并将其转化为可处理的格式的过程。3数据存储数据存储是指将采集到的数据安全可靠地存储在数据仓库或数据库中。4数据处理数据处理包括数据清洗、转换、整合等操作，为后续分析和应用做准备。5数据分析数据分析是指对处理后的数据进行挖掘、探索和建模，以发现规律和洞察力。6数据应用数据应用是指将分析结果应用到业务决策、产品优化和创新等领域。数据采集1数据源识别明确数据来源和类型。2数据采集方法选择合适的采集工具和技术。3数据清洗处理不完整、重复和错误数据。4数据格式转换统一数据格式，便于存储和分析。5数据存储将采集到的数据保存到数据库或文件系统。数据采集是数据分析的第一步，也是至关重要的环节。通过识别数据源、选择合适的采集方法、处理数据质量问题、统一数据格式，并最终存储数据，才能为后续的分析和建模提供可靠的数据基础。数据采集-手工输入键盘输入这是最常用的手工输入方式。用户可以通过键盘直接输入数据到系统中。例如，在电子表格软件中，用户可以直接输入数值、文本或日期。扫描仪输入扫描仪可以将纸质文档或图片转换为电子数据，方便存储和处理。手写输入使用手写板或触控屏，用户可以将手写信息转换为电子数据。自动采集传感器传感器将现实世界的物理量转化为可识别的信号，例如温度传感器、压力传感器等。网络连接采集设备通过网络与数据处理系统连接，传输采集到的数据。数据清洗采集到的原始数据通常需要进行清洗，去除异常值和错误数据，确保数据质量。数据清洗识别并处理缺失值缺失值是数据清洗中常见的挑战，影响数据分析的准确性。删除记录填充缺失值替换缺失值处理异常值异常值是指与其他数据点明显不符的值，可能导致分析偏差。剔除异常值替换异常值调整异常值数据转换和规范化确保数据一致性和可比性，例如统一日期格式、单位和编码。数据类型转换数据标准化数据重编码重复值处理识别并删除重复数据，提高数据质量。识别重复记录合并重复记录删除重复记录缺失值处理11.删除方法直接删除包含缺失值的记录，适用于缺失值比例较小的数据集。22.替换方法使用平均值、中位数或众数等统计量来替换缺失值，适用于数值型数据。33.模型预测使用机器学习模型预测缺失值，适用于存在复杂关系的数据集。44.插值方法使用插值算法根据已知数据点估计缺失值，适用于时间序列数据。异常值处理识别异常值异常值是指数据集中与其他值明显不同的值。识别异常值需要利用统计方法或可视化技术。处理方法删除异常值替换异常值保留异常值影响分析异常值可能影响数据分析结果，因此需要进行处理以保证分析的准确性。数据整合1数据源整合合并来自不同来源的数据。2数据格式整合统一数据格式，便于分析。3数据质量整合确保数据一致性和准确性。数据整合是将来自不同来源的数据合并成一个统一数据集的过程。它涉及数据源整合、数据格式整合和数据质量整合等关键步骤。这些步骤确保了数据的一致性和完整性，为后续的数据分析和建模奠定了基础。数据源整合数据源统一整合不同来源的数据，建立统一的数据模型。数据连接建立数据源之间的连接，实现数据交换和共享。数据转换将不同数据源的数据转换为统一格式，便于分析处理。数据格式整合数据转换将不同数据源的数据转换为统一的格式，以便于数据分析和处理。数据清洗对数据进行清理，去除错误、重复或缺失的数据，确保数据的完整性和一致性。数据标准化将数据转换为统一的标准，例如统一日期格式、时间格式、编码规则等。数据规范化将数据按照特定的规则进行规范，例如统一数据类型、数据长度等。数据分类结构化数据结构化数据指的是以表格形式存储的，具有明确定义的数据，通常用于关系型数据库.半结构化数据半结构化数据具有一定的结构，但没有像结构化数据那样严格的格式，例如XML或JSON文件.非结构化数据非结构化数据没有固定的格式或结构，通常用于文本、音频、视频和图像等内容.结构化数据表格形式结构化数据以表格形式组织，具有明确的列和行。关系型数据库关系型数据库是存储结构化数据的典型例子，例如MySQL和SQLServer。易于分析结构化数据易于查询、分析和处理，为数据挖掘和决策提供基础。非结构化数据定义没有预定义的格式或结构。文本、图像、音频、视频等。特点复杂且多样化，难以直接分析。需要特殊工具和技术处理。包含大量信息，潜力巨大。数据建模1概念模型描述业务需求和数据关系2逻辑模型定义数据结构和关系3物理模型实现数据库物理结构数据建模将数据需求转化为数据库结构。数据建模过程分为三个阶段，概念模型、逻辑模型和物理模型。概念模型概念模型描述数据的抽象结构，独立于具体实现，用图表和文字描述数据之间的关系。关键元素实体、属性、关系，定义数据之间的联系和约束。主要用途了解数据结构，用于沟通和理解数据之间的关系。常用工具实体关系图（ERD）、统一建模语言（UML）等。逻辑模型数据结构描述数据之间的关系，包括实体、属性和联系。数据约束定义数据值的合法范围和数据之间的关联规则。数据操作定义对数据的增、删、改、查等操作。数据库设计基于逻辑模型进行数据库设计，确保数据完整性和一致性。物理模型1数据库设计反映数据库的物理结构和存储方式2具体实现定义数据存储细节、文件组织和索引等3性能优化根据硬件和软件环境，优化数据存储和访问性能4实施步骤将逻辑模型转化为实际可实现的物理数据库数据存储1文件存储文件存储是一种简单直接的存储方式。它将数据以文件形式保存在存储设备上，例如硬盘或云存储。2数据库存储数据库存储是更为结构化和组织化的存储方式。它将数据存储在关系数据库中，提供更高级的功能，例如数据查询、更新和管理。3其他存储形式除了文件存储和数据库存储，还有其他一些存储形式，例如NoSQL数据库、分布式文件系统等，它们适用于特定场景和需求。文件存储优势文件存储结构简单，易于管理。文件存储成本较低，适合大规模数据存储。劣势文件存储缺乏数据组织和管理功能，难以实现数据关联和查询。文件存储安全性较低，容易受到数据丢失和损坏的影响。数据库存储服务器存储大型数据库通常存储在专用服务器上。这些服务器配置强大的硬件和软件以处理大量数据和用户请求。云存储云平台提供数据库即服务(DBaaS)，将数据库存储和管理委托给云供应商。本地磁盘存储较小的数据库可以存储在本地计算机的硬盘上，这是一种简单且经济高效的选择。数据备份和恢复数据备份是保护数据安全的关键措施，定期备份数据可以防止数据丢失或损坏。1数据备份定期备份数据，例如每日、每周或每月。2备份策略制定备份策略，确定备份类型、频率和存储位置。3备份验证定期验证备份数据的完整性和可用性。4数据恢复当数据丢失时，使用备份数据进行恢复。数据安全和隐私数据加密加密技术可保护敏感信息，防止未经授权的访问。隐私保护遵循隐私政策，确保个人信息的合法、安全使用。访问控制设定访问权限，限制对数据的访问，防止未经授权的修改。数据质量管理数据质量标准定义明确的数据质量指标，例如准确性、完整性、一致性、时效性和有效性。根据指标评估数据质量，并设定目标值。数据质量控制建立数据质量监控机制，实时监测数据质量指标。采用数据质量工具和技术，识别和处理数据质量问题。数据质量改进制定数据质量改进计划，并持续优化数据质量。通过数据治理