數(shù)據(jù)處理與清洗實(shí)用教程

匯報(bào)人：XX2024-01-10數(shù)據(jù)處理與清洗實(shí)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(yīng)用案例分析：實(shí)際項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)分享01數(shù)據(jù)處理與清洗概述指對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)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(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行檢查、糾正、刪除重復(fù)項(xiàng)、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(guò)數(shù)據(jù)清洗，可以消除數(shù)據(jù)中的錯(cuò)誤、異常值和重復(fù)項(xiàng)，提高數(shù)據(jù)的準(zhǔn)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(zhǔn)確地分析業(yè)務(wù)問(wèn)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(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)，發(fā)現(xiàn)隱藏在數(shù)據(jù)中的有價(jià)值信息。促進(jìn)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(yīng)用場(chǎng)景商業(yè)智能分析在BI分析中，需要對(duì)大量數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和清洗，以提取有用的信息并生成報(bào)表。數(shù)據(jù)挖掘與機(jī)器學(xué)習(xí)在進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘或機(jī)器學(xué)習(xí)建模前，需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理和清洗，以保證模型的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。數(shù)據(jù)庫(kù)管理在數(shù)據(jù)庫(kù)管理中，需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行定期清洗和維護(hù)，以確保數(shù)據(jù)庫(kù)的性能和數(shù)據(jù)質(zhì)量。02數(shù)據(jù)收集與整理政府、學(xué)術(shù)機(jī)構(gòu)和企業(yè)會(huì)發(fā)布各類(lèi)公開(kāi)數(shù)據(jù)集，如UCI機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)、Kaggle等。公開(kāi)數(shù)據(jù)集網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)API接口合作與購(gòu)買(mǎi)通過(guò)編寫(xiě)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(yīng)用提供API接口，允許開(kāi)發(fā)者以編程方式獲取數(shù)據(jù)。與相關(guān)機(jī)構(gòu)或企業(yè)合作，購(gòu)買(mǎi)所需數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)來(lái)源及獲取方式數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換與標(biāo)準(zhǔn)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?？梢允褂胮andas等庫(kù)進(jìn)行轉(zhuǎn)換。數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化將數(shù)據(jù)按照一定比例進(jìn)行縮放，使之落入一個(gè)特定區(qū)間，如最小-最大標(biāo)準(zhǔn)化、Z-score標(biāo)準(zhǔn)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(dǎo)致數(shù)據(jù)失真。插值法利用已知點(diǎn)建立合適的插值函數(shù)f(x)，未知值由對(duì)應(yīng)點(diǎn)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(dāng)?shù)奶畛浞绞?。?duì)于正態(tài)分布數(shù)據(jù)，均值填充較為合適；對(duì)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(bǔ)法（MICE）基于pmm，norm等方法的插補(bǔ)，通過(guò)構(gòu)建包含缺失數(shù)據(jù)變量的模型來(lái)估計(jì)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(guò)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(biāo)記為重復(fù)值。根據(jù)業(yè)務(wù)需求和數(shù)據(jù)特點(diǎn)，選擇刪除完全重復(fù)的記錄或僅保留某條重復(fù)記錄，確保數(shù)據(jù)集中無(wú)重復(fù)值。重復(fù)值識(shí)別與刪除重復(fù)值刪除重復(fù)值識(shí)別利用統(tǒng)計(jì)方法（如標(biāo)準(zhǔn)差、四分位數(shù)等）或機(jī)器學(xué)習(xí)算法（如聚類(lèi)、分類(lèi)等）識(shí)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(diǎn)。異常值檢測(cè)根據(jù)異常值的性質(zhì)和業(yè)務(wù)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(yù)測(cè)值填充等。異常值處理異常值檢測(cè)與處理將文本數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為統(tǒng)一的格式，如小寫(xiě)、去除標(biāo)點(diǎn)符號(hào)、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(wú)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(jìn)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(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)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(guò)濾式特征選擇01通過(guò)統(tǒng)計(jì)指標(biāo)（如卡方檢驗(yàn)、信息增益等）對(duì)每個(gè)特征進(jìn)行評(píng)分，選擇評(píng)分高的特征。這種方法簡(jiǎn)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(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，通過(guò)不斷增減特征來(lái)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(jì)算復(fù)雜度較高。嵌入式特征選擇03在模型訓(xùn)練過(guò)程中同時(shí)進(jìn)行特征選擇，如使用L1正則化（Lasso回歸）或決策樹(shù)的剪枝等。這種方法結(jié)合了過(guò)濾式和包裹式的優(yōu)點(diǎn)，能夠在訓(xùn)練過(guò)程中自動(dòng)進(jìn)行特征選擇。特征選擇方法及應(yīng)用主成分分析（PCA）通過(guò)線性變換將原始數(shù)據(jù)變換為一組各維度線性無(wú)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(lái)表示這些變化。線性判別分析（LDA）是一種監(jiān)督學(xué)習(xí)的降維技術(shù)，通過(guò)投影將數(shù)據(jù)點(diǎn)映射到低維空間，同時(shí)盡量保持同類(lèi)數(shù)據(jù)點(diǎn)接近、異類(lèi)數(shù)據(jù)點(diǎn)遠(yuǎn)離。LDA的原理是利用類(lèi)別信息來(lái)指導(dǎo)降維過(guò)程，使得降維后的數(shù)據(jù)更易于分類(lèi)。流形學(xué)習(xí)是一類(lèi)借鑒了拓?fù)淞餍胃拍畹慕稻S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(jiàn)的流形學(xué)習(xí)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?jǐn)?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(shí)現(xiàn)特征轉(zhuǎn)換方法標(biāo)準(zhǔn)化/歸一化：將數(shù)據(jù)按比例縮放，使之落入一個(gè)小的特定區(qū)間，便于不同單位或量級(jí)的指標(biāo)能夠進(jìn)行比較和加權(quán)。標(biāo)準(zhǔn)化是依照特征矩陣的列處理數(shù)據(jù)，其通過(guò)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(diǎn)乘運(yùn)算或其他核函數(shù)計(jì)算相似性時(shí)，擁有統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)，也就是說(shuō)都轉(zhuǎn)化為“單位向量”。獨(dú)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(lái)對(duì)N個(gè)狀態(tài)進(jìn)行編碼，每個(gè)狀態(tài)都有其獨(dú)立的寄存器位，并且在任意時(shí)候，只有其中一位有效。獨(dú)熱編碼常用于處理類(lèi)別型數(shù)據(jù)，可以將類(lèi)別型數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為機(jī)器學(xué)習(xí)算法易于利用的格式。特征交叉（FeatureCross）：通過(guò)將兩個(gè)或多個(gè)輸入特征進(jìn)行交叉組合來(lái)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(jiàn)的特征交叉方法包括多項(xiàng)式交叉、自動(dòng)交叉等。05數(shù)據(jù)可視化在數(shù)據(jù)處理中應(yīng)用ABCDMatplotlibPython編程語(yǔ)言中的標(biāo)準(zhǔn)繪圖庫(kù)，可繪制各種靜態(tài)、動(dòng)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(kù)，支持多種圖表類(lèi)型，并可與JupyterNotebook等工具無(wú)縫集成。Tableau功能強(qiáng)大的數(shù)據(jù)可視化工具，提供了豐富的可視化選項(xiàng)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(jí)數(shù)據(jù)可視化庫(kù)，提供了大量?jī)?nèi)置樣式和繪圖函數(shù)，易于創(chuàng)建復(fù)雜和有吸引力的圖表。常用可視化工具介紹通過(guò)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(guò)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(jì)圖通過(guò)箱體、須線和異常點(diǎn)展示數(shù)據(jù)的分布情況，可直觀識(shí)別數(shù)據(jù)的中心趨勢(shì)、離散程度和異常值。箱線圖數(shù)據(jù)分布可視化方法散點(diǎn)圖通過(guò)點(diǎn)的位置表示兩個(gè)變量之間的關(guān)系，適用于展示兩個(gè)連續(xù)變量之間的線性或非線性關(guān)系。熱力圖通過(guò)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(guò)節(jié)點(diǎn)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(fù)雜網(wǎng)絡(luò)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(shí)際項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)分享ABCD案例一：電商用戶行為分析項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)分享數(shù)據(jù)收集通過(guò)日志文件、Web埋點(diǎn)等方式收集用戶行為數(shù)據(jù)，包括瀏覽、點(diǎn)擊、購(gòu)買(mǎi)等行為。特征提取提取用戶行為特征，如瀏覽時(shí)長(zhǎng)、購(gòu)買(mǎi)頻率、購(gòu)買(mǎi)偏好等。數(shù)據(jù)清洗去除重復(fù)數(shù)據(jù)、處理缺失值和異常值，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化和歸一化處理。模型構(gòu)建利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法構(gòu)建用戶行為分析模型，對(duì)用戶進(jìn)行分類(lèi)和預(yù)測(cè)。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(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行去重、缺失值處理、異常值檢測(cè)等預(yù)處理操作。數(shù)據(jù)清洗提取與金融風(fēng)控相關(guān)的特征，如用戶信用評(píng)分、交易頻率、交易金額等。特征工程利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法構(gòu)建金融風(fēng)控模型，對(duì)用戶的信用風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評(píng)估和預(yù)測(cè)。模型構(gòu)建案例二：金融風(fēng)控模型構(gòu)建項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)分享案例三：醫(yī)療健康領(lǐng)域數(shù)據(jù)挖掘項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)分享數(shù)