数据采集与预处理技术PPT
数据采集与预处理是数据科学中的关键步骤，对于后续的数据分析、建模和预测至关重要。以下是关于数据采集与预处理技术的概述。数据采集数据采集是从各种数据源中获取...
数据采集与预处理是数据科学中的关键步骤，对于后续的数据分析、建模和预测至关重要。以下是关于数据采集与预处理技术的概述。数据采集数据采集是从各种数据源中获取数据的过程，这些数据源包括数据库、文件、网络、传感器等等。数据采集通常分为以下几种方式：查询提取通过编写SQL等查询语句，从数据库中提取所需的数据爬虫获取通过编程语言如Python的爬虫库，从网站或API中抓取数据公开数据源访问政府、组织或企业公开的数据平台，下载相关数据传感器数据通过传感器设备获取实时数据在采集数据时，需要注意以下几点：数据质量确保数据的准确性、完整性和一致性数据隐私在采集个人或敏感信息时，要遵守相关法律法规，保护个人隐私数据实时性根据应用需求，选择合适的数据采集频率和时效性数据预处理数据预处理是提高数据质量、降低模型复杂度和提高模型准确性的重要步骤。预处理包括以下几种技术：清洗去除重复、无效或错误的数据，填充缺失值，平滑异常值转换将数据从一种格式或结构转换为另一种，例如从CSV文件转换为Excel文件归一化将数据缩放到一个特定范围，通常是[0,1]或[-1,1]，以消除量纲对模型的影响标准化将数据按比例缩放，使之落入一个小的特定区间，例如[-1,1]，通常是每个特征减去其均值，再除以标准差特征选择从数据中选取与预测目标最相关的特征，以减少模型的复杂度和提高预测精度编码对于分类变量或类别数据，需要进行编码处理，例如独热编码（one-hot encoding）和标签编码（label encoding）离散化将连续变量转换为离散变量，有助于处理不连续的属性，例如年龄段（如20岁以下，20-30岁等）插值和外推对于缺失的数据，可以通过插值（interpolation）或外推（extrapolation）方法进行估计异常值处理对于异常值，可以通过箱线图、3σ原则等方法进行识别和处理缺失值处理对于缺失的数据，可以通过均值、中位数、众数等方式进行填充，也可以使用插值方法进行估计总之，数据采集与预处理是数据科学中的重要环节，对于提高数据质量、降低模型复杂度和提高模型准确性具有至关重要的作用。在实际应用中，需要根据具体的数据来源和应用需求，选择合适的数据采集和预处理方法。
