數(shù)據(jù)處理與清洗實用教程

匯報人：XX2024-01-10數(shù)據(jù)處理與清洗實用教程目錄數(shù)據(jù)處理與清洗概述數(shù)據(jù)收集與整理數(shù)據(jù)清洗技術(shù)與方法特征選擇與降維技術(shù)數(shù)據(jù)可視化在數(shù)據(jù)處理中應用案例分析：實際項目經(jīng)驗分享01數(shù)據(jù)處理與清洗概述指對數(shù)據(jù)進行采集、整理、加工、分析等一系列操作，以便更好地利用數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)處理是數(shù)據(jù)處理的重要環(huán)節(jié)，指對數(shù)據(jù)進行檢查、糾正、刪除重復項、填充缺失值等操作，以提高數(shù)據(jù)質(zhì)量。數(shù)據(jù)清洗數(shù)據(jù)處理與清洗定義通過數(shù)據(jù)清洗，可以消除數(shù)據(jù)中的錯誤、異常值和重復項，提高數(shù)據(jù)的準確性和一致性。提高數(shù)據(jù)質(zhì)量高質(zhì)量的數(shù)據(jù)有助于更準確地分析業(yè)務問題，為決策提供更可靠的依據(jù)。提升數(shù)據(jù)分析效果清洗后的數(shù)據(jù)更易于進行數(shù)據(jù)挖掘和機器學習，發(fā)現(xiàn)隱藏在數(shù)據(jù)中的有價值信息。促進數(shù)據(jù)挖掘數(shù)據(jù)處理與清洗重要性

數(shù)據(jù)處理與清洗應用場景商業(yè)智能分析在BI分析中，需要對大量數(shù)據(jù)進行處理和清洗，以提取有用的信息并生成報表。數(shù)據(jù)挖掘與機器學習在進行數(shù)據(jù)挖掘或機器學習建模前，需要對數(shù)據(jù)進行預處理和清洗，以保證模型的準確性和穩(wěn)定性。數(shù)據(jù)庫管理在數(shù)據(jù)庫管理中，需要對數(shù)據(jù)進行定期清洗和維護，以確保數(shù)據(jù)庫的性能和數(shù)據(jù)質(zhì)量。02數(shù)據(jù)收集與整理政府、學術(shù)機構(gòu)和企業(yè)會發(fā)布各類公開數(shù)據(jù)集，如UCI機器學習庫、Kaggle等。公開數(shù)據(jù)集網(wǎng)絡爬蟲API接口合作與購買通過編寫程序模擬瀏覽器行為，從網(wǎng)站上抓取數(shù)據(jù)。需要注意合法性和網(wǎng)站使用條款。許多網(wǎng)站和應用提供API接口，允許開發(fā)者以編程方式獲取數(shù)據(jù)。與相關(guān)機構(gòu)或企業(yè)合作，購買所需數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)來源及獲取方式數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換與標準化數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換將數(shù)據(jù)從一種格式轉(zhuǎn)換為另一種格式，如CSV、Excel、JSON、XML等。可以使用pandas等庫進行轉(zhuǎn)換。數(shù)據(jù)標準化將數(shù)據(jù)按照一定比例進行縮放，使之落入一個特定區(qū)間，如最小-最大標準化、Z-score標準化等。這有助于消除量綱影響和變量自身變異大小和數(shù)值大小的影響。數(shù)據(jù)缺失值處理刪除缺失值適用于缺失比例較小的情況，否則可能導致數(shù)據(jù)失真。插值法利用已知點建立合適的插值函數(shù)f(x)，未知值由對應點x求出的函數(shù)值f(x)近似代替。均值/中位數(shù)/眾數(shù)填充根據(jù)數(shù)據(jù)分布選擇適當?shù)奶畛浞绞?。對于正態(tài)分布數(shù)據(jù)，均值填充較為合適；對于偏態(tài)分布數(shù)據(jù)，中位數(shù)或眾數(shù)填充可能更合適。多重插補法（MICE）基于pmm，norm等方法的插補，通過構(gòu)建包含缺失數(shù)據(jù)變量的模型來估計缺失值，適用于大數(shù)據(jù)集。03數(shù)據(jù)清洗技術(shù)與方法通過比較數(shù)據(jù)集中的各條記錄，找出完全相同的記錄或某些關(guān)鍵字段相同的記錄，標記為重復值。根據(jù)業(yè)務需求和數(shù)據(jù)特點，選擇刪除完全重復的記錄或僅保留某條重復記錄，確保數(shù)據(jù)集中無重復值。重復值識別與刪除重復值刪除重復值識別利用統(tǒng)計方法（如標準差、四分位數(shù)等）或機器學習算法（如聚類、分類等）識別數(shù)據(jù)集中的異常值，即與大多數(shù)數(shù)據(jù)顯著不同的數(shù)據(jù)點。異常值檢測根據(jù)異常值的性質(zhì)和業(yè)務需求，選擇合適的處理方法，如刪除、替換為平均值或中位數(shù)、或使用模型預測值填充等。異常值處理異常值檢測與處理將文本數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為統(tǒng)一的格式，如小寫、去除標點符號、空格等，以便后續(xù)處理。文本格式統(tǒng)一去除文本中的常用詞或無關(guān)緊要的詞，如“的”、“是”等，以減少文本噪音。停用詞去除將文本數(shù)據(jù)按照一定規(guī)則切分成單詞或詞組，以便進行后續(xù)的文本分析和處理。分詞處理將文本數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為數(shù)值型數(shù)據(jù)，如詞袋模型、TF-IDF等，以便進行機器學習和數(shù)據(jù)挖掘。文本轉(zhuǎn)換文本數(shù)據(jù)清洗技巧04特征選擇與降維技術(shù)過濾式特征選擇01通過統(tǒng)計指標（如卡方檢驗、信息增益等）對每個特征進行評分，選擇評分高的特征。這種方法簡單快速，但可能忽略特征之間的相互作用。包裹式特征選擇02使用模型性能作為特征選擇的評價標準，通過不斷增減特征來尋找最優(yōu)特征子集。這種方法考慮了特征之間的相互作用，但計算復雜度較高。嵌入式特征選擇03在模型訓練過程中同時進行特征選擇，如使用L1正則化（Lasso回歸）或決策樹的剪枝等。這種方法結(jié)合了過濾式和包裹式的優(yōu)點，能夠在訓練過程中自動進行特征選擇。特征選擇方法及應用主成分分析（PCA）通過線性變換將原始數(shù)據(jù)變換為一組各維度線性無關(guān)的表示，可用于提取數(shù)據(jù)的主要特征分量，常用于高維數(shù)據(jù)的降維。PCA的原理是找到數(shù)據(jù)中的主要變化方向（即主成分），并用較少的維度來表示這些變化。線性判別分析（LDA）是一種監(jiān)督學習的降維技術(shù)，通過投影將數(shù)據(jù)點映射到低維空間，同時盡量保持同類數(shù)據(jù)點接近、異類數(shù)據(jù)點遠離。LDA的原理是利用類別信息來指導降維過程，使得降維后的數(shù)據(jù)更易于分類。流形學習是一類借鑒了拓撲流形概念的降維方法，主要思想是將高維的數(shù)據(jù)映射到低維的流形上。常見的流形學習方法包括等距映射（Isomap）、局部線性嵌入（LLE）等。這些方法試圖保持數(shù)據(jù)在局部的幾何性質(zhì)，從而發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的內(nèi)在結(jié)構(gòu)。降維技術(shù)原理及實現(xiàn)特征轉(zhuǎn)換方法標準化/歸一化：將數(shù)據(jù)按比例縮放，使之落入一個小的特定區(qū)間，便于不同單位或量級的指標能夠進行比較和加權(quán)。標準化是依照特征矩陣的列處理數(shù)據(jù)，其通過求z-score的方法，將樣本的特征值轉(zhuǎn)換到同一量綱下。歸一化是依照特征矩陣的行處理數(shù)據(jù)，其目的在于樣本向量在點乘運算或其他核函數(shù)計算相似性時，擁有統(tǒng)一的標準，也就是說都轉(zhuǎn)化為“單位向量”。獨熱編碼（One-HotEncoding）：又稱一位有效編碼，其方法是使用N位狀態(tài)寄存器來對N個狀態(tài)進行編碼，每個狀態(tài)都有其獨立的寄存器位，并且在任意時候，只有其中一位有效。獨熱編碼常用于處理類別型數(shù)據(jù)，可以將類別型數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為機器學習算法易于利用的格式。特征交叉（FeatureCross）：通過將兩個或多個輸入特征進行交叉組合來生成新的特征。這種方法可以幫助模型捕捉到輸入特征之間的交互作用，從而提高模型的性能。常見的特征交叉方法包括多項式交叉、自動交叉等。05數(shù)據(jù)可視化在數(shù)據(jù)處理中應用ABCDMatplotlibPython編程語言中的標準繪圖庫，可繪制各種靜態(tài)、動態(tài)、交互式的可視化圖表。Plotly用于創(chuàng)建交互式圖表的Python庫，支持多種圖表類型，并可與JupyterNotebook等工具無縫集成。Tableau功能強大的數(shù)據(jù)可視化工具，提供了豐富的可視化選項和交互功能，適用于快速分析和探索大量數(shù)據(jù)。Seaborn基于Matplotlib的高級數(shù)據(jù)可視化庫，提供了大量內(nèi)置樣式和繪圖函數(shù)，易于創(chuàng)建復雜和有吸引力的圖表。常用可視化工具介紹通過矩形條的高度表示數(shù)據(jù)分布情況，適用于展示連續(xù)變量的分布。直方圖通過平滑的曲線展示數(shù)據(jù)分布情況，可更好地反映數(shù)據(jù)的分布形狀。核密度估計圖通過箱體、須線和異常點展示數(shù)據(jù)的分布情況，可直觀識別數(shù)據(jù)的中心趨勢、離散程度和異常值。箱線圖數(shù)據(jù)分布可視化方法散點圖通過點的位置表示兩個變量之間的關(guān)系，適用于展示兩個連續(xù)變量之間的線性或非線性關(guān)系。熱力圖通過顏色的深淺表示數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)程度，適用于展示大量數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性。關(guān)系圖通過節(jié)點和邊的關(guān)系表示數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)，適用于展示復雜網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)和數(shù)據(jù)之間的層次關(guān)系。數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)可視化方法06案例分析：實際項目經(jīng)驗分享ABCD案例一：電商用戶行為分析項目經(jīng)驗分享數(shù)據(jù)收集通過日志文件、Web埋點等方式收集用戶行為數(shù)據(jù)，包括瀏覽、點擊、購買等行為。特征提取提取用戶行為特征，如瀏覽時長、購買頻率、購買偏好等。數(shù)據(jù)清洗去除重復數(shù)據(jù)、處理缺失值和異常值，對數(shù)據(jù)進行標準化和歸一化處理。模型構(gòu)建利用機器學習算法構(gòu)建用戶行為分析模型，對用戶進行分類和預測。收集用戶基本信息、交易記錄、信貸記錄等數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)收集對數(shù)據(jù)進行去重、缺失值處理、異常值檢測等預處理操作。數(shù)據(jù)清洗提取與金融風控相關(guān)的特征，如用戶信用評分、交易頻率、交易金額等。特征工程利用機器學習算法構(gòu)建金融風控模型，對用戶的信用風險進行評估和預測。模型構(gòu)建案例二：金融風控模型構(gòu)建項目經(jīng)驗分享案例三：醫(yī)療健康領域數(shù)據(jù)挖掘項目經(jīng)驗分享數(shù)