《数据采集与预处理》教学教案—11用OpenRefine进行数据预处理.pdf
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大数据采集与预处理.pptx
大数据采集与预处理日期:
目录CATALOGUE02.数据采集方法04.工具与框架应用05.实践案例分析01.技术概述03.预处理关键技术06.趋势与挑战
技术概述01
数据采集概念与意义数据采集定义从各种数据源中收集、提取和整合数据的过程。数据采集意义数据采集挑战为数据分析、机器学习等提供丰富、准确的数据基础，帮助企业和组织更好地了解市场、客户和内部运营情况。数据多样性、数据质量、数据安全和隐私保护等问题。123
预处理核心流程步骤预处理核心流程步骤数据清洗数据变换数据集成数据归约包括数据去重、缺失值处理、异常值处理、数据类型转换等，以提高数据质量和准确性。将来自不同来源的数据进行合并，解
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《大数据技术基础》教案 第5课 数据采集与预处理(一).pdf
课题数据采集与预处理（一）
课时2课时（90min）
知识技能目标：
（1）了解数据的主要来源和常用的数据采集方法。
（2）了解常用的日志采集系统和ETL工具。
（3）了解分布式发布与订阅消息系统Kafka。
教学目标（4）了解网络爬虫的概念、原理、分类及应用。
思政育人目标：
感受我国在运用大数据保障和改善民生方面的改革创新举措，如重要产品追溯体系
建设、农业农村数据采集体系建设等，不断拓宽知识视野，提升专业能力和社会责任感，
立志让大数据在强化民生服务、弥补民生短板上发挥更大作用。
教学重点：常用的日志采集系统和ETL工具。
教学重难点
教学难点：使用网络爬虫工具对网络数据进行采集。
教学
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地质数据的采集与预处理.ppt
* THE END * * * * * * * 华氏度(Fahrenhite) 和摄氏度(Centigrade)都是用来计量温度的单位。包括我国在内的世界上很多国家都使用摄氏度，美国和其他一些英语国家使用华氏度而较少使用摄氏度。 摄氏温度（℃）和华氏温度（F）之间的换算关系为： F=9/5℃+32, 或 ℃=5/9(F-32) * * * * * * * * （1）三维地质数据类型的多样性和获取的艰难性[15]。地质数据类型多样，既有规则的，也有根据尺度不同的点、线、面数据综合解释得到的不规则体数据，这在当前地学数据处理解释向综合化、集成化方向发展阶段尤其如此。地质数据类型主要有重
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数据采集与预处理技术应用.docx
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数据采集与预处理技术应用
一、数据采集技术概述
(1)数据采集技术作为大数据分析的基础，在当今信息化时代扮演着至关重要的角色。随着互联网、物联网、移动互联网等技术的飞速发展，数据采集的途径和手段日益丰富，数据采集技术也在不断创新和演进。据统计，全球每天产生的数据量已经超过2.5EB，其中80%的数据是在过去两年内产生的。数据采集技术已经渗透到各行各业，如金融、医疗、教育、交通等领域，为这些行业提供了丰富的数据资源，助力企业实现智能化、数字化转型。
(2)数据采集技术主要包括结构化数据采集、非结构化数据采集和半结构化数据采集。结构化数据采集主要针对数据库、关系型数据等，如SQL、
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2025年数据采集与预处理技术应用.docx
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1-
2025年数据采集与预处理技术应用
一、数据采集技术概述
1.数据采集的定义和重要性
数据采集是指从各种数据源中收集、提取和存储信息的过程。在当今信息爆炸的时代，数据采集已成为各行各业不可或缺的一环。它涉及到从互联网、企业内部系统、传感器、数据库等多个渠道收集数据，旨在获取有价值的信息，为决策提供支持。数据采集的过程不仅包括数据的获取，还包括数据的验证、清洗和存储等环节，确保所采集的数据准确可靠。
数据采集的重要性体现在多个方面。首先，数据采集是大数据分析的基础。在数据驱动的时代，通过采集大量数据，企业可以更好地了解市场需求、用户行为和业务趋势，从而制定出更精准的战略决策。其次
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章使用pandas进行数据预处理.pdf
堆叠合并数据
1.横向表堆叠
➢横向堆叠，即将两个表在X轴向拼接在一起，可以使用concat函数完成，concat函数的基本语法如下。
pandas.concat(objs,axis=0,join=outer,join_axes=None,ignore_index=False,keys=None,
levels=None,names=None,verify_integrity=False,copy=True)
➢常用参数如下所示。
参数名称说明
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python数据分析基础教程教案 （第8章 用pandas 进行数据预处理）.doc
《Python数据分析基础教程》
教
案
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课程基本信息
课程名称
Python数据分析基础教程
授课班级
授课课题名
用pandas进行数据预处理—
数据清洗
计划课时
4课时
授课时间
第周第课时
课型
教学做一体化
教学目标
了解数据清洗作用。
掌握重复值的处理方法。
掌握缺失值的处理方法。
掌握异常值的处理方法。
教学重点
重复值的处理方法。
缺失值的处理方法
教学难点
异常值的处理方法
教法与学法
教法：案例教学法；
学法:探究学习、小组合作学习。
教学过程
【任务引入】
分组讨论
在数据分析前，为什么要进行数据清洗？数据清洗作用是什么？
【新课讲授】
任务一：重复值的处理
-
python数据分析基础教程（第2版）教案 （第8章）用pandas 进行数据预处理.doc
《Python数据分析基础教程（第2版）》
教
案
《Python数据分析基础教程（第2版）》人民邮电出版社 作者：郑丹青
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课程基本信息
课程名称
Python数据分析基础教程
授课班级
授课课题名
用pandas进行数据预处理—
数据清洗
计划课时
4课时
授课时间
第周第课时
课型
教学做一体化
教学目标
了解数据清洗作用。
掌握重复值的处理方法。
掌握缺失值的处理方法。
掌握异常值的处理方法。
教学重点
重复值的处理方法。
缺失值的处理方法
教学难点
异常值的处理方法
教法与学法
教法：案例教学法；
学法:探究学习、小组合作学习。
教学过程
【任务引入】
分组讨论
在数据分析
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第4章 Pandas数据预处理 教案.docx
打造基于产教融合的就业育人综合服务平台
打造基于产教融合的就业育人综合服务平台
泰迪智能科技官网：/联系方式：4006840020
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第4章pandas数据预处理
教案
课程名称：Python数据分析与实战
课程类别：必修
适用专业：大数据技术类相关专业
总学时：64学时（其中理论28学时，实验36学时）
总学分：4.0学分
本章学时：7学时
材料清单
《Python数据分析与实战（微课版）》教材。
配套PPT。
数据。
代码。
引导性提问。
探究性问题。
拓展性问题。
教学目标与基本要求
教学目标
以实际数据为例子，介绍数据分析的数据预处理过
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《项目九 第2课时-了解机器学习中的数据采集与预处理》精品教案.pptx
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沪教版必修一
一、新课导入二、机器学习三、机器学习的一般过程目录
一、新课导入
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。
制造业◆预见性维护或状态监测◆保证金预估◆客户购买倾向◆需求预测◆流程优化◆远程信息处理保健与生命科学◆根据病人实时数据作出预警及诊断◆疾病鉴定和风险分级◆病人分流优化◆主动健康管理◆医疗保健提供者情绪分析零售业◆预测库存计划◆商品推荐◆上行销售和跨渠道营销◆市场细分与市场定
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数据采集与处理 项目三 数据预处理认知.pptx
项目三数据预处理认知
任务1认知数据整理
任务导入请对上述数据进行整理，并说出某电商平台60个店铺销售方面有哪些数据特征。
—、数据整理的概念和意义（一）数据整理的概念数据整理：是指根据数据采集与处理的目的和任务，对数据采集、观察、实验等研究活动中所采集到的资料进行检验、归类编码和数字编码，使之条理化、系统化，从而以集中、简明的方式反映所研究数据采集对象特征的工作过程。
—、数据整理的概念和意义为什么要进行数据整理？数据采集所取得的原始资料或二手资料是反映数据采集对象各个单位的资料，这些资料往往是不系统的、分散的，可能有一定的局限性，因此，必须进行相应的整理。例如，从某网店平台上采集到的购买者
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Python数据分析与应用（第3版）（微课版）项目4 电商产品销售数据预处理——使用pandas进行数据预处理 教案.docx
项目4电商产品销售数据预处理——使用pandas进行数据预处理教案
课程名称：Python数据分析与应用
课程类别：必修
适用专业：大数据技术类相关专业
总学时：64学时（其中理论28学时，实验36学时）
总学分：4.0学分
本章学时：7学时
材料清单
《Python数据分析与应用（第3版）（微课版）》教材。
配套PPT。
数据。
代码。
引导性提问。
探究性问题。
拓展性问题。
教学目标与基本要求
教学目标
以实际数据为例子，介绍数据分析的数据预处理过程，即数据合并、数据清洗、数据标准化和数据转换。数据合并介绍将多个数据源中的数据合并存放到一个数据存储的过程。数据清洗主要介绍对重复数据、缺失
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专业选修课程《数据采集与预处理》 课程教学大纲.docx
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《数据采集与预处理》课程教学大纲
一、课程简介
课程中文名
数据采集与预处理
课程英文名
Datacollectionandpreprocessing
双语授课
□是?否
课程代码课程学分
4
总学时数
64（含实践32）
课程类别
□通识教育课程
□公共基础课程
?专业教育课程
□综合实践课程
□教师教育课程
课程性质
□必修
?选修
□其他
课程形态
□线上
?线下
□线上线下混合式
□社会实践
□虚拟仿真实验教学
考核方式
□闭卷□开卷□课程论文?课程作品□汇报展示?报告
?课堂表现□阶段性测试?平时作业□其他（可多选）
开课学院
大数据与智能工程
开课
系(教研室
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样品的采集与预处理.ppt
又称色谱分离、色层分析、层析、层离法。色层分析——使多种组分混合物在不同的载体上进行分离。六、色层分离法1906年，俄国植物学家茨威特分离植物叶绿体中色素而得名，玻璃管中装CaCO3,石油醚溶解植物叶绿体倒入管内，再用石油醚做淋洗剂，结果，柱子中被分成几个不同颜色的谱带。两相物质：固定相流动相样品要制备成液体或气体。按固定相材料及使用形式分类柱色谱——固定相装在色谱柱中纸色谱——层析滤纸为支持剂，滤纸上结合水为固定相。薄层色谱（TLC）——将固定相粉末制成薄层。气相色谱（GC）——流动相为气体。液相色谱（HPLC）——流动相为液体。第二章食品样品的采集与处理食品分析程序进行一般为：样品的采集制
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第2章样品的采集与预处理.ppt
第二章 食品样品的采集与处理 ; 一、 样品的采集 ;正确采样的原则;检样;三、采样的一般方法
第一种采集方法是随机抽样。均衡地、不加选择地从全部产品的各个部分取样。但随机≠随意。
随机——要保证所有物料各个部分被抽
到的可能性均等。
;
第二种采集方法是代表性抽样：
可按不同生产日期
也可在流水线上按一定的时间间隔抽样
按分析的目的取样
; 如：粘稠不好混匀的液体，从包装内上、中、下分别取样。
蔬菜的营养成分（全菜）要从茎、枝、叶分别取，粉碎后，混匀。
测鱼头部分的成分就只取鱼头。