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《数据采集与处理》PPT课件

数据采集概述

数据预处理

数据存储与数据库

数据挖掘与分析

大数据处理与云计算

数据安全与隐私保护

01

数据采集概述

基础性

数据采集是整个数据处理和分析的基础，没有准确和全面的数据，就无法进行有效的分析和决策。

关键性

对于许多行业和领域，如金融、医疗、科研等，数据采集的准确性和实时性都至关重要。

问卷调查、实地观察、实验室测试等。

传统方法

网络爬虫、传感器技术、大数据技术等。

现代技术

传统方法准确度高但效率低，现代技术效率高但需注意数据质量和合法性问题。

比较

02

数据预处理

对于缺失的数据，可以采用填充缺失值、删除含有缺失值的记录或插值等方法进行处理。

缺失值处理

通过统计方法、可视化方法或基于模型的方法检测异常值，并进行处理。

异常值检测

去除重复的记录，确保数据集的唯一性。

数据去重

将数据转换成统一格式，便于后续处理和分析。

数据格式化

通过特征选择、特征构造、特征转换等方法对原始特征进行处理，以便更好地满足模型需求。

特征工程

特征归一化

特征编码

数据离散化

将特征值缩放到统一范围，如[0,1]或[-1,1]，以提高模型的收敛速度和稳定性。

将非数值型特征转换为数值型特征，如独热编码、标签编码等。

将连续型特征转换为离散型特征，便于分类和决策树等模型的使用。

03

数据存储与数据库

A

B

C

D

NoSQL数据库是指非关系型的数据库。

定义

NoSQL数据库不使用固定的表格结构，允许开发者根据需要灵活地定义数据结构。

特点

常见的NoSQL数据库包括键值存储、列存储、文档存储和图形存储等。

类型

NoSQL数据库适用于大数据、高并发、灵活的数据结构等场景。

适用场景

性能优化

根据实际运行情况，对数据库进行性能优化，如调整索引、优化查询语句等。

物理设计

根据逻辑模型，选择合适的数据库管理系统，设计出物理模型，如索引、分区等。

逻辑设计

将概念模型转化为逻辑模型，如关系模型等。

需求分析

在开始设计数据库之前，需要对业务需求进行深入分析，明确数据模型和数据关系。

概念设计

根据需求分析结果，设计出概念模型，如ER图等。

04

数据挖掘与分析

基于已知数据集，通过建立分类模型对未知类别数据进行分类。常见分类算法包括决策树、朴素贝叶斯、支持向量机等。

利用已知数据和时间序列数据，通过建立预测模型对未来数据进行预测。常见预测算法包括线性回归、时间序列分析等。

预测

分类

相似性度量

通过计算数据点之间的相似性，将相似度高的数据点归为一类。常见的相似性度量方法有欧氏距离、余弦相似度等。

聚类算法

常见的聚类算法包括K-means、层次聚类、DBSCAN等。

关联规则

发现数据集中项之间的有趣关系，生成关联规则。

关联规则挖掘算法

常见关联规则挖掘算法包括Apriori、FP-Growth等。

发现数据集中项之间的有序关系。

序列模式

常见序列模式挖掘算法包括GSP、SPADE等。

序列模式挖掘算法

05

大数据处理与云计算

数据清洗

将不同来源的数据进行整合，形成统一的数据视图。

数据集成

数据存储

数据挖掘

01

02

04

03

利用算法和模型，从大量数据中提取有价值的信息和知识。

去除重复、无效或错误的数据，确保数据质量。

采用分布式存储系统，如Hadoop，以高效存储海量数据。

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实时数据处理

利用云计算的弹性可扩展性，处理大规模实时数据流。

数据安全保障

云计算的安全机制可以保护大数据免受未经授权的访问和泄露。

机器学习和人工智能

利用云计算资源进行大规模机器学习和人工智能训练。

业务决策支持

基于大数据分析的结果，为企业提供决策支持和业务优化建议。

06

数据安全与隐私保护

加密算法

采用高级加密算法，如AES、RSA等，对数据进行加密，确保数据在传输和存储过程中的安全性。

身份认证

采用多因素认证方式，如用户名密码、动态令牌、生物识别等，确保用户身份的真实性和可信度。

权限管理

根据用户角色和职责，设置不同的访问权限和操作权限，防止未经授权的访问和操作。

审计跟踪

对用户访问和操作进行记录和跟踪，及时发现和处理安全事件，确保数据的安全性。

静态数据脱敏

对敏感数据进行处理，使其在数据仓库或数据湖中不再包含真实的敏感信息。

动态数据脱敏

在数据传输和使用过程中，对敏感数据进行实时脱敏处理，确保数据的安全性。

数据去标识化

将个人数据从原始数据集中移除或更改，使其无法识别特定个体的身份。

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02

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THANKYOU