《基础数据》课件.pptVIP

********************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。