大數(shù)據采集與預處理重點基礎知識點

大數(shù)據采集與預處理重點基礎知識點一、大數(shù)據采集概述1.大數(shù)據采集的定義a.大數(shù)據采集是指從各種數(shù)據源中獲取數(shù)據的過程。b.數(shù)據源包括互聯(lián)網、企業(yè)內部系統(tǒng)、傳感器等。c.采集的數(shù)據類型包括結構化數(shù)據、半結構化數(shù)據和非結構化數(shù)據。d.采集目的是為了后續(xù)的數(shù)據分析和處理。2.大數(shù)據采集的方法a.網絡爬蟲：通過模擬瀏覽器行為，從互聯(lián)網上獲取數(shù)據。b.數(shù)據接口：通過API接口獲取企業(yè)內部系統(tǒng)或第三方平臺的數(shù)據。c.傳感器采集：通過傳感器設備獲取實時數(shù)據。d.手動采集：通過人工方式收集數(shù)據。3.大數(shù)據采集的挑戰(zhàn)a.數(shù)據量龐大：需要高效的數(shù)據采集工具和技術。b.數(shù)據多樣性：需要處理不同類型的數(shù)據。c.數(shù)據質量：需要保證采集到的數(shù)據準確性和完整性。d.數(shù)據隱私：需要遵守相關法律法規(guī)，保護個人隱私。二、大數(shù)據預處理方法1.數(shù)據清洗a.去除重復數(shù)據：識別并刪除重復的數(shù)據記錄。b.填充缺失值：對缺失的數(shù)據進行填充或刪除。c.異常值處理：識別并處理異常數(shù)據。d.數(shù)據轉換：將數(shù)據轉換為適合分析的形式。2.數(shù)據集成a.數(shù)據合并：將來自不同數(shù)據源的數(shù)據進行合并。b.數(shù)據轉換：將不同格式的數(shù)據轉換為統(tǒng)一的格式。c.數(shù)據映射：將不同數(shù)據源中的相同字段進行映射。d.數(shù)據去重：識別并刪除重復的數(shù)據記錄。3.數(shù)據變換a.數(shù)據歸一化：將數(shù)據縮放到一個固定的范圍。b.數(shù)據標準化：將數(shù)據轉換為具有相同均值的分布。c.數(shù)據離散化：將連續(xù)數(shù)據轉換為離散數(shù)據。d.數(shù)據編碼：將文本數(shù)據轉換為數(shù)值數(shù)據。三、大數(shù)據預處理工具與技術1.數(shù)據清洗工具a.Python：使用Pandas、NumPy等庫進行數(shù)據清洗。b.R語言：使用dplyr、tidyr等包進行數(shù)據清洗。c.Excel：使用數(shù)據透視表、條件格式等功能進行數(shù)據清洗。d.數(shù)據清洗平臺：如Talend、Informatica等。2.數(shù)據集成工具a.ETL工具：如Talend、Informatica、Pentaho等。b.數(shù)據庫：如MySQL、Oracle、SQLServer等。c.云計算平臺：如AWS、Azure、阿里云等。d.數(shù)據倉庫：如Hadoop、Spark等。3.數(shù)據變換工具a.Python：使用scikitlearn、TensorFlow等庫進行數(shù)據變換。b.R語言：使用caret、mlr等包進行數(shù)據變換。c.Excel：使用數(shù)據透視表、條件格式等功能進行數(shù)據變換。d.數(shù)據分析平臺：如Tableau、PowerBI等。1.《大數(shù)據技術原理與應用》，張宇翔，電子工業(yè)出版社，201