数据采集与处理实验讲义

《数据采集与处理 》PPT课件
contents
目录
• 数据采集 • 数据处理 • 数据应用 • 数据安全 • 案例分析
01
数据采集
数据来源
用户生成内容
例如社交媒体上的帖子、评论，博客文章等。
企业数据库
如销售数据、库存数据、客户数据等。
政府机构发布的数据
如人口普查数据、经济统计数据等。
公开的APIs
数据格式化
将数据转换为统一、规范化的格式，便于后续处 理和分析。
数据转换
数据类型转换
特征工程
将数据从一种类型转换为另一种类型，如 将文本转换为数字或将日期转换为统一格 式。
通过变换或组合原始特征，生成新的特征 ，以丰富数据的表达力。
数据归一化
数据降维
将数据缩放到特定范围，如[0,1]或[-1,1]， 以提高算法的收敛速度和模型的稳定性。
电商数据采集主要包括用户行为数据、交 易数据、商品信息等，通过数据清洗、整 合、分析等处理方式，可以挖掘出用户偏 好、购买力、市场趋势等信息，为电商企 业提供精准营销、个性化推荐、库存管理 等方面的决策支持。
金融数据采集与处理
总结词
金融数据采集与处理是金融机构进行风险控制、投资决策、 客户关系管理的重要依据，通过对股票、债券、期货等金融 市场数据的采集和处理，可以获取市场动态和预测未来走势 。
许多企业和组织提供API接口，可以获取其数据。
数据采集方法
网络爬虫
用于从网站上抓取数据。
数据库查询
直接从数据库中查询数据。
API调用
通过API接口获取数据。
传感器数据采集
用于采集物理世界的数据。
数据采集工具
Python（如Scrapy、BeautifulSoup）：用于网络爬 虫。

By Chloris Miao on 4/11/2009 11
生产流水线的起源
A revoluntionary manufacturing process made it possible for anyone to own a car. Henry Ford, the man who put the world on wheels. 一种革命性的制造程序使几乎每个人都能拥有一辆小汽车。亨利福特给世界装上了轮子。 When it comes to singling out those who have made a difference in all our lives, you cannot overlook Henry Ford. A historian a century from now might well conclude that it was Henry Ford who most influenced all manufacturing. Everywhere, even to this day, by introducing a new way to make cars – one, strange to say, that originated in slaughter-houses. 如果要挑选出那些对我们所有人的生活都产生过影响的人物来，就不能忽略亨利 福特 亨利福特 亨利 福特。从现在起100年后的一位历史学家很可 能会得出这样的结论：对各个地方一切制造业产生影响最大的是福特，甚至直到今天依然如此，因为他开始采用了一种新的制 造汽车的方法——奇怪的是这种方法起源于屠宰场。 Back in the early 1900s, slaughterhouses used what could have been called a “dis-assembly line.” That is. The carcass of a slain steer or a pig was moved past various meat-cutters, each of whom cut off only a certain portion. Ford reversed this process to see if it would speed up production of a part of an automobile engine called a magneto. Rather than have each worker completely assemble a magneto, one of its elements was placed on a conveyer, and each worker, as it passed, added another component to it. The same one each time. Professor David Hounshell, of The University of Delaware , an expert on industrial development tells what happened: 在本世纪初，屠宰场所使用的可以称为“拆卸线”，即将一头宰好的牛体或猪体从很多切肉工人面前移动经过，每一个切肉工 人只割下特定的某个部分。福特将这一过程颠倒过来，试试是否会加速汽车上一个叫做磁石发电机的部件的生产。不让每个工 人组装一台完整的磁石发电机，而是将发电机的一个部件放在传送带上，在它经过时，每个工人都给它添装上一个部件，每次 都装配同样的一个部件。特拉华大学教授戴维亨谢尔是工业发展专家，他谈起当时的情况： “The previous day, workers carrying out the entire process had averaged one assembly every 20 minutes. But on that day, on the line, the assembly team averaged one every 13 minutes and 10 seconds per person.” “前一天，完成整个组装过程的工人，平均每人每20分钟组装一台磁石发电机。可是那一天，在这条装配线上的装配组，每人平 均每13分10秒钟就组装一台。” By Chloris Miao on 4/11/2009 12

板c13
图3
Y地图 = X面板 * a2 + Y面板 * b2 + 这六个参数。
c2
3.3.2坐标变换的地理意义
(4)实现多图幅拼接或不同比例尺间地图的匹配
当需求对多幅地图进展数字化时，假设在多幅地 图之间或在不同比例尺之间建立了一个一致的坐 标系，并在每一幅地图都输入一定数量的控制点 及相应的地理坐标，那么经由控制点拟合的坐标 变换公式，将一切图幅的数字化仪平面坐标转换 为所建立的坐标系中的坐标，使得图幅拼接或不 同比例尺间地图的匹配成为能够。
由数字化设备读取的坐标值直接依 赖于该设备的坐标系统及其设置， 并不代表实践地理坐标，因此有必 要建立坐标转换公式，在数字化过 程中将设备坐标转换为实践地理坐 标。
3.3.2 坐标变换的地理意义
(3)控制数据采集的精度
由控制点建立的坐标转换公式实践 上是一组回归方程，经过在图面上均 匀选取适当数目的控制点，并准确输 入控制点的实践地理坐标，可以提高 回归方程的拟和精度，进一步控制数 字化的精度。
控制点〔tic〕概念
地图上具有控制地图图幅准确度的 一些点，也称地理控制点〔同名点〕， 通常这些点都具有准确的实地坐标或可 以准确定位的，如图幅图廓点、公路网 格点、丈量点、道路交叉口等
2.3.2 地图扫描数字化
1、扫描仪数字化思想 经过扫描将地图转换为栅格数据，然后采用栅 格数据矢量化的技术追踪出线和面，采用方式 识别技术识别出点和注记，并根据地图内容和 地图符号的关系自动给矢量数据赋以属性值。 2、主要方法 自动矢量化 交互式矢量化 ：采用人机交互方式
➢ 空间数据编辑内容 ➢ 数据不完好、反复 ➢ 空间数据位置不正确 ➢ 空间数据比例尺不准确 ➢ 空间数据变形 ➢ 几何和属性衔接有误 ➢ 属性数据不完好

二、数据采集系统基本功能
5、能够定时或随时以表格或图形形式 打印采集数据。 6、具有实时时钟 。 7、系统在运行过程中，可随时接受由 键盘输入的命令，以达到随时选择采集、 显示、打印的目的。
第一节
数据采集系统的 基本功能和一般结构
一、数据采集系统组成原理
二、数据采集系统基本功能 三、数据采集系统的一般结构 四、数据采集系统的三种工作方式
二、标度变换 三、非线性补偿 四、查表法 五、上下限检查
本科课程：
计算机控制系统
二、标度变换 在微型计算机控制系统中，检测的物理 参数都有着不同的量纲和数值 ，由A／D转 换后得到的都是只能表示其大小的二进制代 码。 为了便于显示、打印及报警，必须把这些数 字量转换成它所代表的实际值，即工程量， 这就是所谓的标度变换 。 标度变换的方法有：线性变换法、公式转换 法、多项式插值法和查表法等等。
一、数字滤波 2、算术平均滤波 压力、流量等周期变化的参数进行平滑 加工效果较好，而对消除脉冲干扰效果 不理想，所以它不适合脉冲干扰比较严 重的场合。对于n值的选择， 通常流量取12次， 压力取4次。
一、数字滤波 3、限幅滤波 考虑到被测参数在两次采样时间间隔内， 一般最大变化的增量 x 总在一定的范围内， 如果两次采样的实际增量 xn xn1 x 则认为是正常的，否则认为是干扰造成的， 则用上次的采样 xn1 代替本次采样值 xn
一、数字滤波 5、一阶滞后滤波 一阶滞后滤波又称为一阶惯性滤波，它相 当于RC低通滤波器。 假设滤波器的输入电压为 Ui(t) ， 输出为Uo(t) ，则们之间存在下列关系 ：
duo (t ) RC u o (t ) u i (t ) dt
一、数字滤波 5、一阶滞后滤波 采用两点式数值微分公式，可得：

数据脱敏技术
01
静态数据脱敏
对敏感数据进行处理，使其在数 据仓库或数据湖中不再包含真实 的敏感信息。
02
动态数据脱敏
03
数据去标识化
在数据传输和使用过程中，对敏 感数据进行实时脱敏处理，确保 数据的安全性。
将个人数据从原始数据集中移除 或更改，使其无法识别特定个体 的身份。Байду номын сангаас
THANK YOU
关联规则挖掘
关联规则
发现数据集中项之间的有趣关系，生成关联规则。
关联规则挖掘算法
常见关联规则挖掘算法包括Apriori、FP-Growth等。
序列模式挖掘
序列模式
发现数据集中项之间的有序关系。
序列模式挖掘算法
常见序列模式挖掘算法包括GSP、SPADE等。
05
大数据处理与云计算
大数据处理技术
01
02
Microsoft Azure：微软的云服务平台，提供IaaS、 PaaS和SaaS服务。
03
Google Cloud Platform (GCP)：谷歌的云服务平 台，提供基础设施和应用服务。
大数据与云计算的结合应用
实时数据处理
利用云计算的弹性可扩展性，处理大规模实 时数据流。
数据安全保障
云计算的安全机制可以保护大数据免受未经 授权的访问和泄露。
《数据采集与处理》PPT课件
• 数据采集概述 • 数据预处理 • 数据存储与数据库 • 数据挖掘与分析 • 大数据处理与云计算 • 数据安全与隐私保护
01
数据采集概述
数据采集的定义
定义
数据采集是指从各种来源获取、识别 、转换和存储原始数据的过程，以便 进行后续的数据处理和分析。

这种方法的优点是可以提高精度，但插值点的选 取比较麻烦。
2. 工程量标度变换
一般A/D转换后得到的数字量，不一定具有原来 物理量的量纲。必须把它变换成带有量纲的数值后 才能运算，显示或打印输出，这种转换就是标度变 换。
1）线性参数的标度变换 前提条件是被测参数值与A/D转换结果为线性 关系。 线性标度变换的公式为
1. 线性化处理程序设计
1）计算法
计算法就是在已测参数的基础上，利用各种 运算程序计算出需要的参数。用计算法处理数据 一般可按以下步骤进行： a. 根据物理和工程实际求出被测参数的数学表达 式； b. 根据要求的精度，确定A/D转换器的位数，并 设计出相应的硬件电路； c. 根据被测参数的数学表达式，进行相应的数据 处理。
N为采样次数；
N
y Ci xi
i 1
xi为第i次采样值； y为N次采样值的滤波输出值； Ci为加权系数, 对Ci选取要求：
N
Ci 1
i1
（2）中位值滤波
中位值滤波的原理是对被测参数连续采样N 次（N取奇数），并按大小顺序排列，再取中间 值作为本次采样的有效数据。中位值滤波能有效 地滤除由于偶然因素引起采样值波动的脉冲干扰， 对变化缓慢的被测参数有良好的滤波效果。
x m ix n j(j 1 , N 2 ) x max
然后对剩下的N-2个采样值求算术平均值
y
பைடு நூலகம்
1 N 2
N 2
xj
j1
五、输入输出数据字长的处理
1. 输入位数大于输出位数 当输入器件精度比输出器件精度高时，如采 用10位A/D转换器采样，而把处理后的10位二进 制数通过8位D/A转换器输出，就会出现输入位数 大于输出位数的情况。

1.3集散型数据采集系统
集散型数据采集系统的主要特点
（1）系统的适应能力强。 （2）系统的可靠性高。 （3）系统的实时响应性好。 （4）对系统硬性的要求不高。
1.4 一般计算机数据采集与处理系统的组成
一、数据采集系统采集过程如下： 1.待检测对象的模拟量通过传感器和变送器， 2.经A/D转换进入计算机； 3.待检测的开关量则经光电隔离后进入计算机， 4.计算机对各信号进行巡回检测、处理后，进行
•采样/保持器— 保持模拟信号电压。
•接口电路 — 将数字信号进行整形电 平调整。
1.2.1 微型计算机数据采集系统
数据采集系统工作时，各个器件必须 按照以下过程顺序执行：
（1）模拟多路开关开始切换。 （2）程控放大器放大倍数开始切换。 （3）采样/保持器开始保持。 （4）A/D转换器开始转换和A/D转
AI、DI 通道
… 测量
…
AO、DO 通道
… 执行器
…
AI、DI 通道
…
测量 …
AI、DI 通道
… 测量
…
对象
AO、DO 通道 …
执行器 …
AI、DI 通道 …
测量
…
集散式控制系统（DCS)和现场总线控制系统（FCS）
1.4.1 计算机数据采集与处理系统的分类
2、按照设计方法的不同分类:
(1)以单片机为核心的计算机测控系统 以单片机为核心的计算机测控系统的突出优点是结构
数据采集站与上位机之间通常采用异步 串行传送数据。数据通信通常采用主从 方式，由上位机确定与哪一个数据采集 站进行数据传送。
1.2.2集散控制系统
微型计算机数据采集系统特点
①结构简单，易实现 ②对环境要求不高 ③系统成本低 ④集散型的基本单元 ⑤模板齐全，易组成系统

认识数据分析的定义、作用 和基本原理。
数据分析的方法和流程
了解常用的数据分析方法和 流程，以及如何为决策提供 有力支持。
常用数据分析工具和技 术
介绍统计分析、机器学习和 数据可视化等常用的数据分 析工具和技术。
实例分析
以某电商平台为例介绍数 据采集和处理的流程
通过实际案例演示数据采集和处 理的全过程。
使用Python进行数据分析 示例
展示使用Python进行数据分析的 示例和实用技巧。
数据可视化实战
展示如何利用数据可视化工具创 建精美的图表和图形。
总结
数据采集和处理的重要 性和必要性
总结数据采集和处理在决策 和业务中的不可或缺的作用。
数据分析的应用前景和 未来发展
展望数据分析在各个行业中 的应用前景和未来发展趋势。
探索网络爬虫、数据库读取和文 件导入等多种数据采集方法。
数据处理
1
数据清洗的概念和重要性
了解数据清洗在数据处理中的作用和必要性。
2
数据清洗的基本步骤
深入了解缺失值处理、异常值处理和重复值处理等关键步骤。
3
数据转换的方法和技巧
掌握数据规范化、数据聚合和数据透视表等数据转换技术。
数据分析
数据分析的基本概念
《数据采集与处》PPT课件
# 数据采集与处理 ## 概述 - 数据采集和处理的重要性 - 数据采集的种类及其特点 - 数据处理的流程和方法
数据采集
数据源的分类
了解不同类型的数据源对数据采 集的影响和优势。
数据采集的基本流程
从确定需求到数据采集和存储， 确保数据的准确性和完整性。
数据采集方法的介绍
数据处理的挑战与解决 方法
探讨数据处理过程中可能遇 到的挑战，并提供解决方法 和最佳实践。