Advertisement

第一章 数据采集与预处理简介.pptx

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:None


简介:
本章介绍数据科学中的基础环节——数据采集与预处理。涵盖数据收集方法、清洗技巧及特征工程等关键步骤,旨在提高数据分析质量和效率。 第1章 数据采集与预处理概述 本章节主要介绍数据科学项目中的关键步骤之一:数据的收集和初步整理工作。这部分内容包括了如何有效地获取所需的数据资源,并对其进行清洗、转换等操作,以便后续分析使用。通过合理的数据预处理策略可以大大提高数据分析的质量和效率,为模型训练提供坚实的基础。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • .pptx
    优质
    本章介绍数据科学中的基础环节——数据采集与预处理。涵盖数据收集方法、清洗技巧及特征工程等关键步骤,旨在提高数据分析质量和效率。 第1章 数据采集与预处理概述 本章节主要介绍数据科学项目中的关键步骤之一:数据的收集和初步整理工作。这部分内容包括了如何有效地获取所需的数据资源,并对其进行清洗、转换等操作,以便后续分析使用。通过合理的数据预处理策略可以大大提高数据分析的质量和效率,为模型训练提供坚实的基础。
  • :云计算.pptx
    优质
    本章介绍云计算的基本概念、服务模式(如IaaS、PaaS、SaaS)、部署模型及关键技术,旨在帮助读者快速了解和掌握云计算的基础知识。 教师:XXX 日期:XXX ### 第一章 云计算概述 **第1页** - **什么是云计算** - 概念、定义与特征 - 架构模型(IaaS, PaaS, SaaS) - **发展趋势** - 发展趋势及应用案例 - 当前人才缺口分析 **如何学习云计算** 作为未来云计算领域的专业人才,可以从以下几个方面入手: 1. 掌握基础知识; 2. 实践操作经验积累; 3. 深入了解行业动态。 --- ### 02 #### **云计算的起源** - 在日常生活中,当你使用诸如公共邮箱、相册或搜索引擎等服务时, 你实际上已经是在利用云计算的技术了。 **发展背景** 1. 需求推动:互联网及移动互联网的大规模普及带来了对存储和计算能力的巨大需求。 2. 技术进步:数据中心部署技术的进步、虚拟化与自动化技术的发展,分布式计算与并行处理以及网格计算的成熟都为云计算提供了坚实的基础。 3. 商业模式创新:宽带技术和桌面应用向基于浏览器的应用转变也促进了云服务市场的繁荣。 --- **第1章-云计算概述全文共47页,当前为第2页** ### 03 #### **技术背景** 随着互联网、移动互联网的迅速发展,企业和个人对于高效能及利润最大化的需求日益增加。同时,数据中心部署技术和虚拟化等关键技术的进步使得大规模商业应用成为可能。 此外,宽带网络的发展也为云计算提供了良好的基础设施支持,并推动了从传统桌面应用程序向基于Web的服务转变的趋势。 --- **第1章-云计算概述全文共47页,当前为第3页** ### 04 #### **框架模型** 介绍IaaS(基础架构即服务)、PaaS(平台即服务)和SaaS(软件即服务),并说明其在实际应用中的不同特点及优势。
  • 技术原应用——:大
    优质
    本章为《大数据技术原理与应用》开篇之作,系统阐述了大数据的基本概念、特性及其重要性,并简述了大数据的发展历程和未来趋势。 第一章 大数据概述 1.1 大数据时代 1.1.1 第三次信息化浪潮 以下是历次信息化浪潮的简要介绍: | 信息化浪潮 | 发生时间 | 标志 | 解决的问题 | 代表企业 | |------------|----------|------------|--------------------|----------------------------------| | 第一次 | 1980年前后 | 个人计算机 | 信息处理 | Intel、AMD、IBM、苹果、微软、联想等 | | 第二次 | 1995年前后 | 互联网 | 信息传输 | 雅虎、谷歌、阿里巴巴、百度等 | | 第三次 | 2010年前后 | 物联网和大数据 | 信息爆炸 | 谷歌、IBM、亚马逊、阿里云等 | 在信息技术迅速发展的背景下,大数据已经成为推动社会进步的关键力量之一。从第一章的《大数据概述》中可以看出,大数据技术的发展与三次信息化浪潮紧密相关,并且这些浪潮分别对应了不同的技术革新和企业崛起。 第一次信息化浪潮以个人计算机的普及为标志,极大地提高了信息处理的能力,这使得Intel、AMD、IBM等公司迅速发展起来;第二次浪潮则由互联网的兴起主导,解决了信息传输的问题,从而推动了雅虎、谷歌、阿里巴巴等公司的快速成长。第三次信息化浪潮,则以物联网和大数据技术为代表,不仅解决了海量数据产生的问题,并预示着新一轮的技术革新与企业竞争。 随着信息技术在存储能力、处理速度以及网络带宽方面的显著提升,我们进入了第三次信息化的高潮阶段。例如,在存储方面,闪存技术的进步大大增加了数据容量并提高了可靠性;而在计算性能上,CPU的不断进化使得大数据处理的速度得到了极大的提高。与此同时,宽带互联网的发展也极大地促进了大数据在各个领域的流动和应用。 从传统运营系统到用户生成内容再到现代感知系统的演变过程中,数据量呈现爆炸式增长的趋势。这种趋势不仅体现在“4V”特征(即大规模、多样性、高速度以及低价值密度)上,还深刻地影响了科研方法的革新,并推动了基于数据分析决策模式的发展。 随着大数据技术在金融、汽车制造和电信等行业的广泛应用,社会各领域也在深度融合中不断进步。同时,在教育方面也带来了重要的变革,促进了相关专业的教学与研究体系改革。云计算作为基础设施则为这些应用提供了强大的支持,它不仅能够提供可扩展的计算资源,还实现了IT资产的有效利用。 大数据技术的发展离不开物联网的支持,两者结合使得物理世界和数字世界的界限逐渐模糊化。通过构建一个覆盖全社会的大数据生态系统,我们步入了一个全新的智能化与数字化时代。这一时代的到来不仅是技术革新所带来的结果,更是企业战略调整及社会运作模式转变的具体体现。 面对这样的新时代背景,我们需要积极学习并掌握大数据的技术原理,并不断深化其应用范围以适应快速变化的社会需求。
  • 节:SLAM备知识.pptx
    优质
    本节内容涵盖Simultaneous Localization and Mapping (SLAM)技术的基本概念及其预备知识,旨在为初学者搭建理解SLAM理论和实践的基础框架。 第一讲:SLAM概述与预备知识 内容包括: - SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)简介 - 同时定位与地图构建的数学基础知识 - 与计算机视觉相关的SLAM知识 - 工程实践中的应用 ### SLAM是什么? 自主运动涉及两个基本问题:我在什么地方?——即定位;周围环境是什么样子?——即建图。这两者相互关联,准确的定位依赖于精确的地图信息,而精准的地图又需要基于正确的定位来构建。因此,SLAM是内外兼修的过程:一方面注重自我了解(定位),另一方面则关注对外部世界的认知(建图)。
  • 有关地震的文
    优质
    本文探讨了地震数据处理的方法和技术,涵盖了从原始数据收集到数据分析和解释的全过程。提供实用技巧及最新研究进展,旨在提高地震监测与预测的准确性。 这段文字主要讨论地震信号的处理技术,包括频谱分析、信号性质以及信号处理领域的最新进展。
  • 清洗.pptx
    优质
    本PPT探讨了数据清洗和预处理的重要性及方法,包括缺失值处理、异常值检测、重复记录移除等技术,旨在提升数据分析的质量与效率。 数据清洗和数据预处理.pptx 数据清洗和数据预处理.pptx 数据清洗和数据预处理.pptx 数据清洗和数据预处理.pptx 数据清洗和数据预处理.pptx 数据清洗和数据预处理.pptx 数据清洗和数据预处理.pptx 数据清洗和数据预处理.pptx 数据清洗和数据预处理.pptx 数据清洗和数据预处理.pptx 数据清洗和数据预处理.pptx
  • EDA技术.ppt
    优质
    本章介绍EDA(电子设计自动化)技术的基础概念、发展历程及其在现代集成电路设计中的重要作用,并概述其主要工具和应用领域。 EDA(电子设计自动化)技术是指利用计算机及自动工具进行电子系统的设计、开发与验证的技术。其发展历程分为三个阶段:早期的电子CAD时期、CAE(计算机辅助工程设计)阶段以及现在的ESDA(电子系统设计自动化)阶段。 在最初的电子CAD时代,EDA主要用于处理布图和布线等重复性高且繁琐的任务,如Tango布局软件的应用。到了CAE阶段,EDA工具开始解决电路设计前的功能检测问题,并逐渐实现了初步的设计描述、综合优化及验证功能。 进入ESDA时期后,EDA技术已能完成复杂系统的设计描述、综合与验证工作,并具备了较强的抽象能力,支持使用VHDL和Verilog HDL等硬件描述语言进行高性能的合成工具操作。 广义上讲,EDA涵盖半导体工艺设计自动化、可编程器件设计自动化的范畴;狭义定义则指运用大规模可编程逻辑元件作为载体,通过计算机及开发软件完成从软件到硬件系统的转换。具体而言,包括了逻辑编译、简化和分割、综合优化与仿真等环节。 相比传统自下而上的手工设计方法,EDA采用的是自上而下的设计理念,能够更高效地应对复杂系统的设计挑战,并显著提升设计效率和质量。在这一过程中,每个模块都可以逐层描述并验证其功能,确保最终的实现符合系统的性能要求。
  • 分析中的代码
    优质
    本文章主要介绍在数据分析领域中如何有效地进行数据采集及预处理工作,通过具体的代码示例讲解常用的数据清洗、转换和特征选择方法。 数据采集与预处理分析代码涉及从各种来源收集原始数据,并对其进行清洗、转换和格式化,以便用于进一步的数据分析或机器学习模型训练。这一过程包括识别并移除无效值、填补缺失数据以及将不同格式的输入标准化等步骤。通过有效的数据预处理,可以提高后续数据分析的质量与准确性。
  • PowerPoint演示文稿
    优质
    本章PowerPoint演示文稿聚焦于数据预处理技术,涵盖数据清洗、集成、变换及减少等关键步骤,旨在提升数据分析与挖掘的质量和效率。 数据是对事实、概念或指令的表达形式,可以由人工或自动化装置进行处理。当这些数据经过解释并赋予一定意义后便转化为信息。数据处理包括对数据的采集、存储、检索、加工、变换和传输等环节。其基本目标是从大量且可能杂乱无章的数据中提炼出具有价值和意义的信息供特定人员使用。 数据处理是系统工程与自动控制的重要组成部分,贯穿于社会生产和生活的各个领域,并极大地影响了人类社会的发展进程。