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数据采集、清洗及数据库连接+JMP和Excel在数据分析中的应用

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简介：
本课程聚焦于数据采集与清理技巧，并教授如何使用JMP和Excel进行高效的数据分析。通过实际操作，学员将掌握从数据整理到结果呈现的全过程，为决策提供有力支持。 一、数据采集 二、原始数据的获取 2.1 使用JMP软件从数据库获取数据 2.2 使用EXCEL从数据库获取数据 2.3 将多个数据文件合并到一个表中 三、数据清洗 3.1 选择子集 3.2 字段（列名）重命名 3.3 删除重复值 3.4 缺失值处理 3.5 一致化处理 3.6 数据堆叠 3.7 异常值的判断与处理

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  • 数据采集、清洗及数据库连接+JMP和Excel在数据分析中的应用
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    本课程聚焦于数据采集与清理技巧，并教授如何使用JMP和Excel进行高效的数据分析。通过实际操作，学员将掌握从数据整理到结果呈现的全过程，为决策提供有力支持。 一、数据采集 二、原始数据的获取 2.1 使用JMP软件从数据库获取数据 2.2 使用EXCEL从数据库获取数据 2.3 将多个数据文件合并到一个表中 三、数据清洗 3.1 选择子集 3.2 字段（列名）重命名 3.3 删除重复值 3.4 缺失值处理 3.5 一致化处理 3.6 数据堆叠 3.7 异常值的判断与处理
     
  • 数据分组方法在数据清洗中的应用
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    本研究探讨了数据分组方法在提高数据清洗效率和质量方面的应用，通过合理分组可以有效识别并处理异常值及缺失值问题。 数据分组方法 通过特定字段对数据集进行分组，并运用相应的函数来获取结果是常见的数据分析操作。 使用`groupby()` 方法可以创建一个 `GroupBy` 对象，语法为：`df.groupby(by=)`。 可以在 `GroupBy` 对象上应用各种描述性统计方法，例如： - count() 计算数量 - mean() 求平均值 - median() 计算中位数 - max() 找到最大值 - min() 查找最小值 导入所需的库： ```python import pandas as pd import numpy as np ``` 获取当前工作目录： ```python os.getcwd() ``` 更改工作目录（假设路径为：D:\Jupyter\notebook\Python数据清洗实战\data清洗之数据统计）: ```python os.chdir(D:\\Jupyter\\notebook\\Python数据清洗实战\\data清洗之数据统计) ```
     
  • 数据离散化在数据清洗中的应用
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    简介：本文探讨了数据离散化的概念及其在数据预处理阶段——特别是数据清洗过程中的重要性与实际应用。通过将连续型变量转换为分类数据，可以有效提升机器学习模型的表现，并简化数据分析流程。 数据离散化是将连续的数据值转换为有限数量的区间或“箱”的过程。常用的分箱方法包括等频分箱（确保每个箱子包含相同数量的数据点）和等宽分箱（确保每个箱子具有相同的数值范围）。这两种方法通常使用Pandas库中的`pd.cut()`或者`pd.qcut()`函数来实现。 - `pandas.cut(x, bins, right=True, labels=None)`： - 参数说明：`x`: 需要进行离散化的数据；`bins`: 离散化后的箱数，也可以是定义的区间范围；`labels`: 对每个箱子指定标签（可选）；`right`: 是否包含区间的右端点。 - `os.getcwd()` 和 `os.chdir(D:\\Jupyter\\notebook\\Python数据清洗实战\\数据)`：这些代码用于获取和改变当前工作目录。例如，可以使用它们来切换到存放数据文件的特定路径中进行操作。 注意，在实际应用过程中，请确保安装了pandas库，并且根据具体需求调整参数设置以优化数据分析效果。
     
  • 利用 Kettle 在 Excel 中进行大数据的数据清洗
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    本教程介绍如何使用Kettle工具在Excel环境中执行复杂的大数据清洗任务，包括数据转换、去重及格式化等操作。 在进行大数据Excel数据清洗时，可以利用Kettle工具并结合JavaScript来实现更复杂的数据处理任务。这种方法有助于提高数据质量，并最终将清洗后的数据导入到Excel中。
     
  • 数据预处理中的数据清洗在大数据中的应用
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    本研究探讨了数据预处理中数据清洗技术在大数据环境下的重要性及其应用，旨在提升数据分析质量和效率。 现实世界中的数据往往存在缺失、包含噪声或不一致的情况。数据清洗过程主要包括处理遗漏值、去除噪声以及解决数据不一致性问题。本节将介绍主要的数据清理方法。 在分析商场销售记录时，可能会发现一些顾客的收入属性为空。对于这些空缺的数据项，可以采用以下几种策略进行填补： 1. 忽略该条记录：如果一条记录中的某个或某些字段缺失，并且这条信息对分类任务而言是不可或缺的话，则可以选择忽略整条记录。然而这种方法并不总是有效，特别是在各属性的遗漏值比例差异显著的情况下。 2. 手动填充空缺数据：通过人工方式补全这些空白项虽然可以提高准确性，但同时也非常耗时费力，并且对于包含大量缺失信息的大规模数据库来说尤其不切实际。 3. 使用默认或统计方法填补空缺值：这通常涉及利用已有的完整记录来估算并补充那些缺少的数据点。例如可以通过计算平均数、中位数或其他统计数据来进行填充，或者采用基于模型的方法预测可能的数值范围内的合理替代选项。
     
  • 数据预处理与数据清洗-Pandas在缺失值清洗中的应用
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    本课程介绍如何使用Pandas进行高效的数据预处理和清洗工作，重点讲解Pandas库在处理缺失值方面的强大功能及应用场景。 使用pandas进行数据清洗时，处理缺失值是一个关键步骤。可以通过多种方法来识别并填充或删除这些缺失的数据点，以确保后续分析的准确性和有效性。常用的技术包括使用`dropna()`函数移除含有空值的行或列，以及利用`fillna()`函数用特定数值填补空缺数据。此外，还可以应用更复杂的策略如插值法（interpolation）来估计并填充缺失的数据点。
     
  • MapReduce在招聘数据清洗中应用的实例分析
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    本文通过具体案例探讨了MapReduce技术在招聘网站数据清洗中的应用，深入分析其优势与挑战。 MapReduce综合应用案例——招聘数据清洗 在处理大规模招聘数据时，使用MapReduce框架可以高效地进行数据清洗工作。通过将任务分解为多个独立的映射（map）和归约（reduce）操作，能够有效提升数据处理的速度与效率。 例如，在招聘网站上收集到大量求职者信息后，可以通过编写特定的MapReduce程序来去除重复记录、纠正格式错误以及填补缺失值等步骤。这样不仅提高了后续分析工作的准确性，还能大大缩短整个项目周期。
     
  • 使用VBA在Excel中连接Oracle数据库
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    本教程介绍如何利用VBA编程技术，在Excel环境中实现与Oracle数据库的数据交互和管理，适合需要自动化数据处理的专业人士学习。 使用Excel通过VBA连接Oracle数据库查询数据可以实现一键自动快速生成所需的多个标准报表，从而大大提高工作效率并节省大量时间。
     
  • Python AQI数据分析与预测——所需库、数据集及数据清洗-附件资源
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    本项目利用Python进行AQI（空气质量指数）的数据分析和预测。涵盖所需库介绍、数据集说明以及详细的数据清洗步骤，助力环保研究与应用开发。 Python 空气质量AQI数据分析与预测----用到的库，数据集以及数据清洗。该项目包括了空气质量指数的数据分析和未来趋势的预测，并详细介绍了所需使用的各种Python库、相关数据集及必要的数据预处理步骤。
     
  • abalone数据集在UCI数据集中的应用分析
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    本文对UCI数据库中的abalone数据集进行了深入分析和研究，探讨了其在不同应用场景下的价值与潜力。 该数据集是UCI数据集中的鲍鱼数据集，在机器学习分类任务中有很大的应用价值。