目录-1.2 数据集的典型应用场景 1.1 数据集的基本概念与类型 1.3 数据集处理的基本流程-1761013243631.pptxVIP

目录项目实训学生成绩数据的读取与初步处理实训1.2数据集的典型应用场景1.1数据集的基本概念与类型1.3数据集处理的基本流程

学生能够理解数据集的定义、结构与组成要素，掌握样本、特征、标签等基本术语。能够区分结构化、半结构化和非结构化数据的特点及其存储形式。学生能够了解数据集在不同行业中的实际应用场景，掌握典型开源数据集的来源与使用方式。了解数据集使用过程中的常见技术挑战与数据问题。学习目标学生能够掌握数据集处理的完整流程环节，包括采集、清洗、转换、存储、分析和可视化。理解每个环节的核心任务与所涉及的基本技术

1.2数据集的典型应用场景

4011.2.1数据集在典型行业中的应用数据集能做什么数据集是企业决策和智能系统运行的关键支撑。通过对历史数据的归纳分析，可以发现规律、预测趋势、优化资源配置。?使用数据集的领域帮助决策：如精准营销、疾病诊断、风险评估提升效率：如交通调度优化、库存预测、个性化推荐支持智能：作为机器学习、深度学习的“燃料”

5011.2.1数据集在典型行业中的应用行业应用场景数据类型举例金融信贷审批、欺诈检测、风险控制客户信用记录、交易明细、评分模型医疗疾病预测、病例分类、药物筛选医学图像、电子病历、诊断文本电商推荐系统、客户画像、退货分析用户行为日志、订单、商品信息交通路况预测、路线优化、公共交通调度GPS定位、交通流量、传感器数据典型行业场景据使用流程（以电商为例）1.采集用户点击、浏览、购买行为数据2.清洗缺失字段、剔除异常值3.构建用户特征（如偏好品类、消费能力）4.利用推荐算法生成个性化推荐列表5.实现首页“猜你喜欢”功能，提升转化率

6011.2.2常见开源数据集介绍什么是开源数据集指的是研究机构、企业或社区公开发布、允许免费使用的数据集合，广泛用于教学、实验、算法测试等场景。为什么使用开源数据集可重复、可公开验证实验结果降低项目初期数据准备成本有利于学习主流问题建模方式

7011.2.2常见开源数据集介绍主流开源数据集平台平台网址简介Kaggle最大数据科学竞赛平台，含大量实际项目数据UCI教学经典数据集集合，适合入门和算法测试OpenML标准化任务和数据格式，支持自动建模实验数据中国中国国家数据网，包含人口、经济等官方统计数据获取并使用数据（以Kaggle为例）1.注册账户，进入Kaggle官网2.有哪些信誉好的足球投注网站关键词，如“salesdata”或“customerchurn”3.下载CSV文件或使用其提供的API直接拉取数据4.用pandas进行读取与分析（详见1.2.4）

8011.2.3数据使用中可能面临的挑战实际处理中常见问题挑战类型说明挑战类型数据规模庞大文件可能超出内存限制，处理慢，无法一次性加载数据规模庞大格式不一致不同来源的数据字段名称不同、日期格式混乱、编码不同格式不一致数据质量问题缺失值、重复值、异常值、逻辑错误数据质量问题原因分析1.数据采集来自多系统或不规范的用户录入2.网络爬虫、日志数据缺乏格式验证3.缺少预处理机制或清洗流程不健全解决方案1.大规模处理：使用chunksize或Dask分批加载2.格式标准化：统一字段名、日期格式，转码处理3.质量提升：使用pandas的.dropna()、.fillna()、.duplicated()等方法清洗数据

9011.2.4结合实际案例，使用pandas读取并处理电商订单数据示例数据说明假设我们有一个名为orders.csv的电商订单数据，包含字段如下：order_id,customer_id,order_date,product,price,quantity1001,C001,2024-05-01,手机,2000,11002,C002,2024-05-02,耳机,300,21003,C003,,键盘,150,11004,C004,2024-05-03,鼠标,50,1005,C005,2024-05-03,耳机,300,21006,C006,2024-05-03,,400,1完整操作流程（1）文件准备?数据文件：orders.csv?代码文件：orders_cleaning_demo.py

10011.2.4结合实际案例，使用pandas读取并处理电商订单数据（2）Python代码#文件名：orders_cleaning_demo.py#功能：使用pandas读取电商订单数据，并进行缺失值处理、字段标准化与新增计算列importpandasaspd#第一步：读取数据文件df=pd.read_csv(orders.csv)#第二步：查看原始数据结构与缺失情况print(原始数据预览：)print(df.head())print(\n缺失情况统