《数据采集与预处理》教学教案—02认识数据预处理技术

数据采集与预处理教案
1．创建数据文件
创建pandas_info.py文件，并将其导入Pandas库
2．读取数据文件
图4-6所示为使用Pandas的read_csv()方法读取CSV格式的文件，其中，delimiter参数指定了数据文件的分隔符，encoding参数指定了数据文件的编码，names参数指定了数据的列索引。

图4-6 读取数据文件
3．对数据进行去重及去空处理
如图4-7所示，Pandas的drop_duplicates()方法用于去除数据中的重复项，reset_index()方法用于还原索引为默认的整型索引（使用此方法的原因是，前面的去重或去空会清洗掉一些数据，但数据的索引仍然被保留着，导致那一行数据为空，会影响清洗操作），drop()方法用于删除数据中名为index的一列（axis=1为列，默认为行），dropna()方法用于去除数据中含有任意空数据的一行数据。

图4-7 对数据进行去重及去空处理
4．分割、替换数据文件
由于“总里程”列的数据表述格式不清晰，因此对其做分割、替换操作。

5．保存清洗后的数据。

数据采集与预处理教案通过API获取外部数据，增强电子表格中的内容。

二、任务实施；（1）在OpenRefine目录中使用“./refine”命令启动OpenRefine服务，如图4-8所示。

图4-8 启动OpenRefine服务（2）进入其Web操作界面，单击“浏览…”按钮，选择bus_info.csv 文件，单击“打开”按钮，再单击“下一步”按钮，导入数据。

（3）进入一个新界面，在该界面中可以发现上传的CSV文件，如果文件出现乱码，则可以设置字符编码，应选择支持中文的编码，这里选择“GBK”编码，单击界面右上角的“新建项目”按钮。

（4）进入北京公交线路信息显示界面，在其“运行时间”列中有一些多余的信息，可将这些多余信息删除，以使数据更加简洁和直观，如图4-9所示。

图4-9 删除多余信息（5）在“运行时间”下拉列表中选择“编辑单元格”中的“转换...”选项，启动转换功能。

（6）弹出“自定义文本转换于列运行时间”对话框，在“表达式”文本框中编写表达式，去除列中“运行时间:”多余信息，编写结束后，根据“预览”选项卡中的结果判断表达式编写是否正确。

清洗结果满意后单击“确定”按钮，完成自定义文本转换操作。

（7）界面上方弹出一个黄色通知框，通知相关操作导致改变的单元格数，再次进行确认操作。

在界面左边的“撤销/重做”选项卡中会显示刚刚的操作记录，如果不想进行相关操作，则可以单击界面左侧对应操作的上一步操作链接，以恢复操作。

同理，可以对其余几列执行类似操作。

（8）操作记录及结果如图4-45所示。

（9）下面将“公司”列中的“服务热线”信息抽取出来并使其独立成列。

在“公司”下拉列表中选择“编辑列”中的“由此列派生新列...”选项。

（10）弹出“基于当前列添加列公司”对话框，设置“新列名称”和数据抽取的表达式。

（11）操作结束后，需要将预处理后的数据导出为文件。

在界面右上。

《数据采集》教学设计方案（第一课时）一、教学目标1. 知识与技能：理解数据采集的概念，掌握数据采集的基本方法。

2. 过程与方法：通过实际操作，掌握使用数据采集器设备的过程和方法。

3. 情感态度与价值观：培养对数据采集的兴趣，增强数据意识。

二、教学重难点1. 教学重点：实际操作使用数据采集器，进行数据采集。

2. 教学难点：在复杂环境中进行数据采集，解决数据采集过程中的问题。

三、教学准备1. 准备数据采集器设备及配套软件。

2. 准备实验或实地考察场景，以便进行数据采集实验。

3. 预先设计好数据采集表格或问卷，以便学生进行实际操作。

4. 准备教学PPT，用于辅助教学。

5. 提醒学生注意安全，遵守实验规则。

四、教学过程：（一）导入新课1. 展示生活中的数据采集实例，如天气预报、运动比赛计分、商场购物小票等，让学生感受数据采集在日常生活中的重要性。

2. 引出本节课的主题——数据采集，并简要介绍数据采集的基本概念和步骤。

（二）任务驱动，实践操作1. 任务一：使用智能手机进行数据采集（1）选择一款具有传感器功能的智能手机，介绍其传感器的基本原理和使用方法。

（2）指导学生使用智能手机进行简单的数据采集任务，如测量室内温度、湿度等。

（3）讨论并总结数据采集过程中可能遇到的问题及解决方法。

2. 任务二：使用计算机设备进行数据采集（1）介绍常见的计算机数据采集设备，如传感器、数据采集卡等，并简要说明其工作原理和使用方法。

（2）指导学生使用计算机设备进行数据采集任务，如测量电压、电流等。

（3）讨论并总结使用计算机设备进行数据采集的优缺点。

3. 任务三：数据预处理（1）介绍数据预处理的基本概念和步骤，如数据清洗、数据转换等。

（2）引导学生对采集到的数据进行初步处理，如去除异常值、转换数据类型等。

（3）讨论并总结数据预处理的重要性及注意事项。

4. 任务四：数据展示与分享（1）介绍常见的图表类型及其特点，如柱状图、折线图、饼图等。

数据的收集与处理教案一、教学目标1. 知识与技能：让学生了解数据的收集与处理的意义和重要性。

学会使用调查、实验等方法收集数据。

学会使用图表、统计量等方法对数据进行处理和分析。

2. 过程与方法：培养学生运用数据收集、处理和分析的能力。

培养学生合作、探究和解决问题的能力。

3. 情感态度与价值观：培养学生对数据和统计学科的兴趣和好奇心。

培养学生尊重数据、理性分析的态度。

二、教学内容1. 数据的收集方法：调查法：问卷调查、访谈调查等。

实验法：实验设计、数据记录等。

2. 数据的整理方法：分类法：将数据按照一定的标准进行分类。

排序法：将数据按照大小、顺序等进行排序。

3. 数据的处理方法：图表法：条形图、折线图、饼图等。

统计量法：平均数、中位数、众数等。

三、教学重点与难点1. 教学重点：数据的收集方法。

数据的整理方法。

数据的处理方法。

2. 教学难点：数据处理方法的灵活运用。

统计量的计算和解读。

四、教学准备1. 教师准备：教学PPT、教案、教材等。

调查问卷、实验器材等。

2. 学生准备：预习教材相关内容。

准备好笔记本和文具。

五、教学过程1. 导入新课：通过生活中的实例引入数据的收集与处理的主题。

引导学生思考数据的重要性和作用。

2. 教学新课：讲解数据的收集方法：调查法和实验法。

讲解数据的整理方法：分类法和排序法。

讲解数据的处理方法：图表法和统计量法。

3. 课堂练习：安排学生进行课堂练习，巩固所学知识。

引导学生运用数据收集、处理和分析的方法解决问题。

4. 课堂小结：对本节课的内容进行总结，突出重点和难点。

引导学生思考数据收集与处理在实际生活中的应用。

5. 作业布置：根据本节课的内容，布置适量的作业，巩固所学知识。

鼓励学生进行拓展学习，培养学生的学习兴趣。

六、教学拓展1. 数据的收集与处理在实际生活中的应用：统计分析：销售数据分析、市场调查等。

科学研究：实验数据处理、科研调查等。

社会生活：民意调查、健康状况统计等。

2. 引导学生关注数据收集与处理的伦理问题：数据的真实性、准确性和可靠性。

数据采集和数据预处理3.2.1 数据采集数据采集功能主要用于实现对DSM分析研究中所需的电力供需、相关政策法规等原始数据、信息的多种途径采集。

数据采集为使用者提供定时数据采集、随机采集、终端主动上报数据等多种数据采集模式，支持手工输入、电子表格自动导入等多种导入方式，且能够对所采集的数据进行维护，包括添加、修改、删除等，并能进行自动定期备份。

在需求侧管理专业化采集中，`采集的数据根据结构特点，可以分为结构化数据和非结构化数据，其中，结构化数据包括生产报表、经营报表等具有关系特征的数据；非结构化数据，主要包括互联网网页（ HTML）、格式文档（ Word、PDF）、文本文件（Text）等文字性资料。

这些数据目前可以通过关系数据库和专用的数据挖掘软件进行挖掘采集。

特别是非结构化数据，如DSM相关的经济动态、政策法规、行业动态、企业动态等信息对DSM分析研究十分重要，综合运用定点采集、元搜索、主题搜索等搜索技术，对互联网和企业内网等数据源中符合要求的信息资料进行搜集，保证有价值信息发现和提供的及时性和有效性。

DSM信息数据采集系统中数据采集类型如图２所示。

在数据采集模块中，针对不同的数据源，设计针对性的采集模块，分别进行采集工作，主要有网络信息采集模块、关系数据库信息采集模块、文件系统资源采集模块和其他信息源数据的采集模块。

（1）网络信息采集模块。

网络信息采集模块的主要功能是实时监控和采集目标网站的内容，对采集到的信息进行过滤和自动分类处理，对目标网站的信息进行实时监控，并把最新的网页及时采集到本地，形成目标站点网页的全部信息集合，完整记录每个网页的详细信息，包括网页名称、大小、日期、标题、文字内容及网页中的图片和表格信息等。

（2）关系数据库采集模块。

该模块可以实现搜索引擎数据库与关系型数据库（包括Oracle、Sybase、DB2、SQL Server、MySQL等）之间的数据迁移、数据共享以及两者之间的双向数据迁移。

项目九了解手写数字识别——体验人工智能第二课时了解机器学习中的数据采集与预处理■教材分析“了解机器学习中的数据采集与预处理”这一小节，让学生通过了解手写数字识别的核心技术——机器学习，感受人工智能技术。

机器学习是人工智能的核心研究领域之一，它研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构，从而不断改善自身的性能。

机器学习是一门研究学习算法的学问，它利用已有的数据来建立模型，再用模型去解决未知的问题。

机器学习的一般过程为：用采集到的数据进行训练，以建立一个模型，再对模型进行验证和评估，然后投入应用。

■教学目标1、知识和技能（1）了解“机器学习”概念。

（2）了解机器学习的一般过程。

2、过程与方法让学生通过了解手写数字识别的核心技术———机器学习，感受人工智能技术。

学生通过了解机器学习的含义、应用及作用，了解机器学习的一般过程。

3、情感态度与价值观（1）了解手写数字识别的核心技术———机器学习，感受人工智能技术。

学生通过了解人工智能和机器学习的含义、应用及作用，提升对人工智能技术作用的认识，发展信息社会责任；（2）通过学生通过使用Ｐｙｔｈｏｎ及其第三方工具进行手写数字识别学习过程的体验，在完成项目的过程中了解人工智能解决问题的思想方法，促进计算思维的形成与发展。

■教学重点：了解机器学习的概念。

■教学难点：机器学习的一般过程。

■教学准备多媒体教室。

■教学过程：一、新课导入教师播放机器人与机器人对话和机器人与人对话的视频。

提出问题：“机器人为什么有很多简单话都听不董？”以此引出机器学习的概念及一般过程。

二、机器学习机器学习是人工智能的核心研究领域之一，它研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构，从而不断改善自身的性能。

人类学习的机理，一般认为是通过积累并利用经验来构造或修改对于所经历事物的判断。

机器学习正是从人类学习中受到启发：机器要学会某一个概念，可以通过从数据中获取一些规则性的东西，来形成一个可用于判断未知事物的模型。

《数据采集与预处理》教学教案（全）第一章：数据采集与预处理简介1.1 数据采集的概念与方法1.2 数据预处理的概念与必要性1.3 数据采集与预处理的意义和应用领域1.4 教学目标与内容安排第二章：数据采集技术2.1 数据采集概述2.2 常见数据采集技术及其原理2.3 数据采集设备的选用与维护2.4 教学目标与内容安排第三章：数据预处理技术3.1 数据清洗3.2 数据转换3.3 数据归一化与标准化3.4 数据降维与特征选择3.5 教学目标与内容安排第四章：数据预处理工具与方法4.1 Python数据处理库Pandas简介4.2 Pandas基本操作与应用实例4.3 NumPy与SciPy库在数据预处理中的应用4.4 Matplotlib与Seaborn库在数据可视化中的应用4.5 教学目标与内容安排第五章：案例分析与实践5.1 案例一：学绩数据分析5.2 案例二：电商用户行为数据分析5.3 案例三：股票市场数据分析5.4 案例四：社交网络数据分析5.5 教学目标与内容安排第六章：数据采集与预处理的最佳实践6.1 数据采集与预处理流程设计6.2 数据质量评估与改进策略6.3 数据安全与隐私保护6.4 教学目标与内容安排第七章：文本数据采集与预处理7.1 文本数据采集方法7.2 文本数据预处理技术7.3 文本数据清洗与分词7.4 教学目标与内容安排第八章：图像数据采集与预处理8.1 图像数据采集方法8.2 图像数据预处理技术8.3 图像数据增强与降维8.4 教学目标与内容安排第九章：音频数据采集与预处理9.1 音频数据采集方法9.2 音频数据预处理技术9.3 音频特征提取与分析9.4 教学目标与内容安排第十章：数据采集与预处理在实际应用中的挑战与趋势10.1 实时数据采集与预处理技术10.2 大数据采集与预处理技术10.3 机器学习与深度学习在数据预处理中的应用10.4 教学目标与内容安排第十一章：数据采集与预处理在科学研究中的应用11.1 科学研究中的数据采集与预处理流程11.2 实验数据采集与预处理的特殊考虑11.3 案例研究：生物信息学中的数据采集与预处理11.4 教学目标与内容安排第十二章：数据采集与预处理在商业分析中的应用12.1 商业智能与数据采集预处理12.2 市场研究与数据采集预处理12.3 客户关系管理中的数据采集与预处理12.4 教学目标与内容安排第十三章：数据采集与预处理在社会科学研究中的应用13.1 社会科学研究中的数据采集特点13.2 问卷调查与数据采集预处理13.3 社交媒体数据采集与预处理13.4 教学目标与内容安排第十四章：数据采集与预处理的高级技术14.1 分布式数据采集与预处理14.2 流式数据采集与预处理14.3 云平台在数据采集与预处理中的应用14.4 教学目标与内容安排第十五章：数据采集与预处理的未来发展15.1 数据采集与预处理技术的发展趋势15.2 在数据采集与预处理中的应用15.3 数据采集与预处理的教育与职业发展15.4 教学目标与内容安排重点和难点解析本文主要介绍了《数据采集与预处理》的教学教案，内容涵盖了数据采集与预处理的基本概念、方法和技术，以及在科学研究、商业分析和社交媒体等领域的应用。