《数据搜集与下》课件

数据搜集与整理数据是宝贵的资源，可以帮助企业做出更好的决策。搜集和整理数据是数据分析的第一步，也是最基础的一步。这一步对于后续的分析和应用至关重要。by数据搜集的重要性发现新机会数据搜集能发现新趋势和商业机会，为企业决策提供依据。优化决策基于数据分析做出更明智的决策，提高效率，降低风险。提升竞争力掌握市场动态和用户需求，制定有效策略，提高竞争力。数据搜集的方法问卷调查通过设计问卷，收集目标人群的意见和想法，了解市场需求，进行数据分析。实地观察通过实地考察和观察，收集第一手数据，对事物有更直观的了解，弥补问卷调查的不足。网页爬虫自动抓取互联网公开数据，快速高效地获取大量信息，适用于市场分析、舆情监测等场景。接口API调用通过调用第三方平台提供的接口，获取特定数据，如天气数据、交通数据等，用于数据分析和应用开发。线上搜集数据获取便捷通过网络获取数据，避免人工采集耗费的时间和精力，提升效率。数据范围广阔网络数据来源多样化，可以获得难以获取的线下数据，扩大数据搜集范围。数据更新实时网络数据更新频繁，可以获取最新的数据信息，确保数据时效性。网页爬虫自动化数据采集网页爬虫可以自动抓取网页内容，例如文本、图片、视频和链接。它是获取大量网页数据的有效工具，但需要遵守网站的使用条款和规则。数据结构化处理网页爬虫获取的数据通常以非结构化的形式存在，需要进行预处理和清洗，将其转换为可分析的结构化数据。这涉及数据清洗、规范化和转换等步骤。接口API调用数据获取便捷直接调用接口，无需下载网页内容，节省时间和资源。数据格式灵活接口通常提供标准格式数据，如JSON或XML，易于解析和处理。自动化采集使用脚本或程序自动调用接口，实现批量数据采集，提高效率。实时数据更新接口可以提供最新的数据，确保数据时效性，满足实时分析需求。线下搜集问卷调查设计结构合理、内容清晰的问卷。通过面对面或电话访问收集数据。实地观察直接观察目标群体或事件，记录观察结果。需要专业的观察方法和记录工具。问卷调查收集数据问卷调查是一种常见且有效的数据收集方法，可以收集用户意见、态度和行为信息。问题设计问卷设计需要精心考虑，确保问题清晰、易懂，并能有效收集到所需信息。样本选择选择合适的样本群体，可以保证问卷调查结果的代表性和有效性。数据分析收集到的问卷数据需要进行统计分析，得出结论并提供相关洞察。线下搜集-实地观察观察人群行为直接观察人们在特定环境下的互动和行为，获取真实的用户体验数据。了解产品陈列观察商品的摆放方式、颜色搭配、价格标签等，了解消费者在购买决策过程中的行为。体验服务流程通过亲身体验，获取关于服务质量、效率和顾客满意度的第一手资料。数据搜集注意事项数据来源可靠性数据来源的可靠性至关重要。需要确保数据来自可信的机构或平台，并经过验证。数据格式多样性不同数据来源的格式可能不一致，需要进行统一处理才能进行分析。数据获取合法性在搜集数据时，需要遵守相关法律法规，并获得必要的授权。数据来源可靠性数据来源辨别确认数据的来源是否可靠，数据是否来自权威机构，是否经过严格的审查和验证。数据时间一致性确保收集到的数据时间一致，避免不同时间段的数据混杂，影响分析结果。数据验证对数据进行必要的验证，例如交叉验证、逻辑验证等，确保数据真实性和准确性。数据格式多样性结构化数据表格形式，行和列清晰，每个单元格对应唯一值，如CSV、Excel文件。半结构化数据拥有特定结构，但格式灵活，如JSON、XML文件，可包含嵌套元素和属性。非结构化数据缺乏明确结构，如文本、图像、音频和视频，需要特殊处理才能提取信息。数据获取合法性隐私保护收集个人信息时，应遵守相关法律法规。例如，GDPR、CCPA等。获得用户同意，明示数据用途。版权限制收集受版权保护的数据时，需获得授权。例如，使用他人图片、音频、视频等内容，需征得版权所有者的同意。数据预处理步骤1数据清洗去除数据集中无用或重复的记录，例如空白值或重复项，确保数据的完整性和准确性。2数据转换将数据转换为统一的格式和类型，例如将文本数据转换为数值数据，使数据更易于分析和处理。3数据规范化对不同尺度的数据进行统一处理，例如将数据缩放到0-1之间，方便比较和分析。数据清洗数据清洗的重要性数据清洗有助于去除数据中的错误、重复项和缺失值，提高数据质量和准确性。数据清洗的步骤数据检测数据转换数据填充数据规范化数据清洗的工具许多数据清洗工具可用于自动化数据清洗过程，例如Python的Pandas库、SQL的数据清洗函数等。数据转换11.数据类型转换将不同类型的数据转化为统一格式，例如将文本数据转换为数值型数据。22.数据单位转换将不同单位的数据转换为统一单位，例如将米转换为厘米。33.数据编码转换将不同编码的数据转换为统一编码，例如将UTF-8编码转换为GBK编码。44.数据格式转换将不同格式的数据转换为统一格式，例如将CSV数据转换为Excel数据。数据规范化统一标准数据规范化是指将不同来源、不同格式的数据统一到相同的标准下。数据一致性例如，将日期格式统一为YYYY-MM-DD或将货币单位统一为美元。数据可比性规范化后的数据可以进行有效的比较和分析，避免因格式差异导致的误差。缺失数据处理缺失数据原因数据采集过程中，各种因素导致数据缺失。例如，数据输入错误、设备故障、数据丢失等。处理方法根据数据特点和缺失模式选择合适方法，如删除法、插补法等，确保数据完整性。影响因素缺失数据处理方法会影响后续分析结果，需谨慎选择，避免引入偏差或误差。删除法数据缺失当数据集中存在大量缺失值时，删除法可以有效简化数据集，减少处理复杂度。数据质量如果删除后的数据量仍然足够大，且删除的数据不影响分析结果，则删除法是合理的处理方法。删除策略可以选择删除整行或整列，具体策略取决于数据结构和缺失值分布。插补法11.平均值插补使用缺失值所在列的平均值来填充缺失值。22.中位数插补使用缺失值所在列的中位数来填充缺失值。33.最近邻插补使用与缺失值所在行最相似的行的值来填充缺失值。44.线性插补使用缺失值前后两个值的线性组合来填充缺失值。平均值/中位数法此方法适用于数值型数据。用缺失数据所在列的平均值或中位数来填充缺失值。如果数据分布较为集中，平均值填充比较合适。如果数据分布存在偏态，中位数填充更准确。异常值处理1数据可视化识别使用直方图、箱线图等可视化方法2z-score计算每个数据点与平均值的标准差倍数3IQR法计算数据点的四分位距范围异常值是指明显偏离数据集中的其他数据点的数据值。识别和处理异常值是数据预处理的重要步骤。异常值处理散点图识别散点图可以直观地显示数据分布，异常值通常会远离其他数据点。箱线图识别箱线图显示数据分布的五数概括，异常值位于箱线图的边缘或超出范围。直方图识别直方图显示数据频率分布，异常值通常位于直方图的边缘或峰值之外。异常值处理-z-score数据分布z-score衡量数据点距离平均值的标准差倍数。图表分析数据点远离平均值，超过一定阈值，可判断为异常值。计算公式z-score通过计算数据点与平均值的差值除以标准差来获得。IQR法计算IQRIQR表示四分位距，是数据集中第三四分位数（Q3）与第一四分位数（Q1）的差值。计算IQR可以帮助识别异常值，IQR值越大，数据分布越分散。判定异常值根据IQR和Q1、Q3计算上下界限，落在界限之外的数值被视为异常值。下界限=Q1-1.5*IQR，上界限=Q3+1.5*IQR。数据合并技巧数据合并是数据整理过程中重要的步骤，能够将多个数据源整合到一起，形成更全面的数据集。正确的数据合并方法可以提高数据分析效率，挖掘更多有价值的信息。1纵向合并追加数据记录2横向合并扩展数据列3连接方式根据共同字段进行连接纵向合并用于将具有相同结构的数据集追加到一起，扩展数据记录数量。横向合并用于将具有相同记录数量的多个数据集合并，扩展数据列数量。连接方式则根据数据集中共同的字段进行匹配，实现数据集的融合。纵向合并数据添加纵向合并用于将两个或多个数据集在行方向上进行合并，并将它们组合成一个更大的数据集。相同列名合并的数据集必须具有相同的列名，以便将数据正确地添加到一起。无重复行确保合并后的数据集不包含重复的行，以防止数据冗余。横向合并合并列将多个数据集的相同行合并成一个新数据集。例如，将不同年份的销售数据合并到一个表中。连接条件通过指定连接条件，将两个数据集的相同列进行匹配，并合并成一个新的数据集。连接方式选择11.内连接仅保留两个表中都存在的记录。22.左外连接保留左表所有记录，右表匹配到的记录。33.右外连接保留右表所有记录，左表匹配到的记录。44.全连接保留两个表的所有记录，并进行匹配。数据分组与排序分组依据选择选择合适的分组依据，例如性别、年龄、地区等。分组聚合函数使用平均值、总和、计数等函数，汇总分组后的数据。排序算法选择选择合适的排序算法，例如冒泡排序、快速排序等，对数据进行排序。分组依据选择地理位置分组根据城市、省份、国家等地理信息对数据进行分组，方便分析地区差异。时间分组根据日期、月份、季度等时间信息对数据进行分组，分析数据随时间变化趋势。用户属性分组根据用户的年龄、性别、收入等属性进行分组，了解不同用户群体的特点。产品类别分组根据产品类型、价格、品牌等信息对数据进行分组，分析不同产品类别。分组聚合函数求和计算分组内所有数值的总和。平均值计算分组内所有数值的平均值。计数统计分组内数据的数量。最大值找到分组内所有数值中的最大值。排序算法选择冒泡排序简单易懂，适用于小规模数据，但效率较低。插入排序效率略高于冒泡排序，适用于部分有序数据，但对于大量数据效率较低。快速排序效率较高，适用于大部分数据，但对于已经排序的数据效率较低。归并排序稳定性高，适用于大规模数据，但空间复杂度较高。数据透视技巧1数据透视表多维数据展示，快速分析2数据透视图图形化展示，直观洞察3交叉分析应用探寻变量关联，发现趋势数据透视是指从多个角度观察和分析数据，提取关键信息，发现数据背后的规律和趋势。数据透视技巧能够帮助我们更高效地处理和理解数据，并从中获得有价值的洞察。数据透视表数据汇总数据透视表可以将数据按照不同的维度进行汇总，方便分析和解读。交叉分析可以将不同维度的数据进行交叉分析，发现数据之间的关联和趋势。数据筛选可以根据需要对数据进行筛选，仅显示符合条件的数据。交互式操作可以根据需要调整透视表的设计和布局，以更好地展示数据。数据透视图直观呈现数据数据透视图通过图形化界面将数据以视觉化的方式展示，方便用户快速了解数据概况和趋势。交互式分析用户可以根据需要调整透视图的维度和指标，进行数据筛选、分组、排序等操作，深入挖掘数据背后的信息。交叉分析应用发现关联交叉分析可以发现不同变量之间的关联关系，例如，产品类别与销售额之间的关联。挖掘趋势通过交叉分析，可以挖掘数据中的趋势，例如，不同年龄段消费者对产品的偏好变化趋势。优化策略基于交叉分析结果，可以制定更精准的营销策略，例如，针对特定用户群体进行精准广告投放。预测未来交叉分析可以帮助预测未来数据，例如，预测未来一段时间内某产品的销量趋势。数据筛选与切片1条件筛选根据特定条件选择数据2数据切片提取数据子集3多维筛选根据多个维度筛选数据数据筛选与切片，是数据分析中重要的预处理步骤。条件筛选有助于聚焦特定数据，数据切片则可以提取感兴趣的数据子集，多维筛选可以实现更精准的数据分析。条件筛选逻辑运算使用“AND”、“OR”、“NOT”等逻辑运算符，将多个条件组合起来筛选数据。例如，筛选年龄大于18岁且性别为男性的用户。范围筛选根据数值范围进行筛选，例如筛选价格在100元到200元之间的商品。可以使用“大于”、“小于”、“等于”等比较运算符。数据切片提取关键信息数据切片可以提取特定条件下数据的子集，帮助用户更深入地了解数据趋势和模式。交互式探索通过拖动、缩放和筛选切片，用户可以动态调整数据视图，发现隐藏在原始数据中的洞察。多维筛选组合筛选条件可以使用多个维度进行筛选，例如，按时间、地区、类别等同时进行筛选，以缩小数据范围。数据可视化筛选后的数据可以进行可视化展示，帮助用户更好地理解数据趋势和模式。交互式筛选用户可以通过拖动滑块、选择下拉菜单等方式交互式地筛选数据，更加灵活便捷。数据可视化1直观呈现将复杂数据转化为易于理解的图形，揭示数据背后的趋势和模式。2深度洞察通过可视化图表，发现隐藏在数据中的关键信息，辅助决策和分析。3增强说服力用生动形象的可视化图表，将分析结果更清晰地传达给受众，增强说服力。图表类型选择条形图适合比较不同类别数据的大小，例如不同地区的销售额。折线图适合显示数据随时间变化的趋势，例如网站流量变化。饼图适合展示数据占比，例如不同产品销售额占总销售额的比例。散点图适合展示两个变量之间的关系，例如身高和体重之间的关