第五讲 数据关联重点
数据透析表的数据连接与连接技巧
数据透析表的数据连接与连接技巧数据连接是在数据透析表中非常重要的一项任务，它能够将不同数据集或表格中的相关数据连接在一起，帮助我们更好地进行数据分析和洞察。
本文将重点探讨数据连接的概念、常用的连接方法以及连接技巧，帮助读者更好地应用数据连接于数据透析表。
1. 数据连接的概念数据连接是指将不同数据源中的数据根据其共同字段进行关联，形成一个完整的数据集。
常见的数据源包括数据库、Excel表格、CSV文件等。
通过连接，我们可以将不同表格中的数据关联在一起，以便进行更细致、全面的数据分析。
2. 数据连接的类型在数据透析表中，常用的数据连接类型有三种：内连接、左连接和右连接。
具体说明如下：- 内连接（Inner Join）：内连接会根据两个数据集中相同字段的匹配情况，将符合条件的数据连接在一起。
内连接只会返回两个数据集中都存在的匹配行，其他不匹配的行将被忽略。
内连接常用于筛选出两个数据集中共同的数据行，用以进行交叉分析或关联分析。
- 左连接（Left Join）：左连接会保留左表中所有的行，同时将右表中符合条件的数据连接在一起。
如果右表中对应行不存在，则连接结果将显示为NULL值。
左连接常用于保留某个数据集的完整数据，同时关联其他数据集的部分数据。
- 右连接（Right Join）：右连接与左连接相反，它会保留右表中所有的行，同时将左表中符合条件的数据连接在一起。
如果左表中对应行不存在，则连接结果将显示为NULL值。
右连接常用于保留某个数据集的完整数据，同时关联其他数据集的部分数据。
3. 数据连接的技巧在进行数据连接时，有一些技巧可以帮助我们更好地处理数据，提高连接的效果和准确性。
以下是一些常用的数据连接技巧：- 使用唯一标识符：确保在进行数据连接时使用的字段能够唯一标识每条记录。
比如，使用客户ID作为连接字段，而不是使用客户姓名等可能重复的字段。
- 数据清洗与预处理：在进行数据连接之前，对数据进行清洗和预处理是很重要的一步。
数据关联方法
(k )
b
ei
i (k)
ei
mk
i 1, 2,..., mk
b ei
j 1
0(k)
b
mk
b ei
j 1
关联概率的计算
非参数模型
i (k)
ei
mk
i 1, 2,..., mk
b ei
j 1
0(k)
b
mk
b ei
Vk
j 1
1
b @ | 2 S(k) |2
(1 PDPG )
数据关联方法简介
最邻近数据关联（NNDA）
预测位置 Y
航迹i O
Z3 Z2 Z1
X
残差：
eij (k) Z j (k) Zˆi (k | k 1)
统计距离：
di2j eij (k)Sij 1(k)eiTj (k)
似然函数：
edi2j / 2
gij
M
2 2 Sij
概率数据关联（PDA）
Y
(k
)
(1 PD PG ) PD
mk j 1
exp
1 2
viT
(k
)
Si1
(k
)vi
(k )
i 1,..., mk
0 (k)
1
| 2 S(k) |2
| 2 S(k) |1/2 (1 PD PG ) / PD
(1 PD PG ) PD
mk j 1
exp
1 2
viT (k)Si1(k)vi
1 11 12 L
jt
1 M
21
M
22 L
ML
1
mk 1
mk 2
数据分析之关联分析
一，关联分析定义关联分析，就是从大规模数据中，发现对象之间隐含关系与规律的过程，也称为关联规则学习。
例如：购物篮分析，最早是为了发现超市销售数据库中不同的商品之间的关联关系。
用于寻找数据集中各项之间的关联关系。
根据所挖掘的关联关系，可以从一个属性的信息来推断另一个属性的信息。
当置信度达到某一阈值时，可以认为规则成立。
常用的关联分析算法二，关联规则概念1.项与项集项，指我们分析数据中的一个对象；项集，就是若干项的项构成的集合，如集合{牛奶、麦片、糖}是一个3项集2.支持度某项集在数据集中出现的概率。
即项集在记录中出现的次数，除以数据集中所有记录的数量。
支持度体现的是某项集的频繁程度，只有某项集的支持度达到一定程度，我们才有研究该项集的必要。
support(A)=count(A)/count(dataset)=P(A)3.置信度项集A发生，则项集B发生的概率。
关联规则{A->B}中，A与B同时出现的次数，除以A出现的次数。
置信度体现的是关联规则的可靠程度，如果关联规则{A->B}的置信度较高，则说明当A发生时，B有很大概率也会发生，这样就可能会带来研究价值。
4.提升度关联规则{A->B}中，提升度是指{A->B}的置信度，除以B的支持度提升度体现的是组合（应用关联规则）相对不组合(不应用关联规则)的比值，如果提升度大于1，则说明应用该关联规则是有价值的。
如果提升度小于1，说明应用该关联规则起到了负面影响。
因此，我们应该尽可能让关联规则的提升度大于1，提升度越大，则应用关联规则的效果越好。
（注：如果两个事件相互独立，P(AB)=p(A)*P(B),提升度为1）.5.频繁项集如果项集I的支持度满足预定义的最小支持度阈值，则I是频繁项集。
通常情况下，我们只会对频繁出现的项集进行研究。
如果一个频繁项集含有K个元素，我们称之为频繁K项集。
6.最小支持度用户或专家定义的衡量支持度的一个阈值，表示项集在统计意义上的最低重要性。
5-3-2数据的关联分析课件-高中信息技术粤教版必修1
食物组合
数目
[牛奶、面包、尿布] 2
[牛奶、面包、啤酒] 1
[牛奶、尿布、啤酒] 2
[面包、尿布、啤酒] 2
原始数据集：
[面包，牛奶], [面包，尿布，啤酒，鸡蛋] [牛奶，尿布，啤酒，可乐] [面包，牛奶，尿布，啤酒] [面包，牛奶，尿布，可乐]
根据算法， 生成候选项集C3
一、关联分析
4.案例分析
[牛奶、面包、尿布] [牛奶、面包、啤酒] [牛奶、尿布、啤酒] [面包、尿布、啤酒]
根据算法， 生成候选项集C3
一、关联分析
4.案例分析
候选项集C3
食物组合
[牛奶、面包、尿布] [牛奶、面包、啤酒] [牛奶、尿布、啤酒]
扫描数据库，统计 候选项集C3食物 组合出现的次数
[面包、尿布、啤酒]
候选项集C3
扫描数据库，统计每 种食物出现的次数
候选项集C1 食物 数目
牛奶 4 面包 4 尿布 4 啤酒 3 鸡蛋 1 可乐 2
一、关联分析
4.案例分析
候选项集C1 食物 数目
牛奶 4 面包 4 尿布 4 啤酒 3 鸡蛋 1 可乐 2
频繁项集L1
支持度大于2的频繁项集L1
食物 数目
牛奶 4
面包 4
尿布 ，啤酒，鸡蛋] [牛奶，尿布，啤酒，可乐] [面包，牛奶，尿布，啤酒] [面包，牛奶，尿布，可乐]
候选项集C2 食物组合 数目
[牛奶、面包] 3 [牛奶、尿布] 3 [牛奶、啤酒] 2 [面包、尿布] 3 [面包、啤酒] 2 [尿布、啤酒] 3
一、关联分析
4.案例分析
啤酒 3
食物组合
牛奶、面包
牛奶、尿布 牛奶、啤酒 面包、尿布
分析表格的数据与关联性
折线图：适用 于展示数据随 时间变化的趋
势
饼图：适用于 表示各部分在 整体中所占的
比例
散点图：适用 于展示两个变 量之间的关系
数据展示技巧
使用图表展示数据：柱状图、折线图、饼图等 突出关键数据：使用颜色、大小、形状等方式突出关键数据点 添加数据标签：在图表上添加数据标签，方便观众理解数据含义 避免数据过载：不要在一张图表上展示过多数据，以免造成观众视觉疲劳
商业决策支持
供应链优化：利用数据关联性分析， 优化供应商、库存和物流等方面的 管理，降低成本并提高效率。
添加标题
添加标题
添加标题
添加标题
市场预测：通过分析历史销售数据 和其他相关数据之间的关联性，预 测未来的销售趋势和市场变化。
风险管理：通过分析不同数据源之 间的关联性，发现潜在的风险点， 及时采取措施进行风险控制和防范。
行业数据分析
金融行业：通过数据关联性分析，识别欺诈行为和风险点，提高风控能力。 电商行业：利用关联性分析，推荐相关商品和个性化服务，提高用户购买率和满意度。 物流行业：通过数据关联性分析，优化运输路线和配送方案，提高物流效率和客户满意度。 医疗行业：通过数据关联性分析，辅助疾病诊断和治疗方案制定，提高医疗质量和效率。
纵向关联性分析
定义：根据时 间序列数据， 分析数据之间 的趋势和周期
性变化。
目的：了解数 据随时间变化 的规律和趋势， 预测未来的走
势。
方法：采用回 归分析、时间 序列分析等方 法，探究数据 之间的关联性
和趋势。
应用场景：适 用于金融、经 济、社会等领 域的时间序列
数据分析。
交叉关联性分析
定义：指两个或多个变量之间存在的相互作用关系，这种关系可以通过数据交叉关联 分析来发现。
大数据分析师如何进行数据分析的关联分析
大数据分析师如何进行数据分析的关联分析大数据时代的到来，给企业和机构带来了前所未有的机遇和挑战。
数据分析作为大数据时代的核心能力，被广泛应用于各个领域。
关联分析作为数据分析的重要方法之一，旨在发现数据中不同项目之间的相互关系。
在这篇文章中，将介绍大数据分析师如何进行数据分析的关联分析。
1.数据准备在进行关联分析之前，首先需要准备好所需要的数据。
数据分析师可以从不同的数据源获取数据，包括数据库、数据仓库、文本文件等。
在选择数据源时，需要考虑数据的完整性和准确性，以保证分析的可靠性。
同时，对于大数据来说，往往需要进行数据清洗和预处理，以提高后续分析的效果。
2.理解业务需求在进行关联分析之前，大数据分析师需要和业务人员进行充分的沟通，了解他们的需求和关注点。
通过与业务人员的合作，可以更好地理解业务领域的特点和问题。
同时，也需要明确分析的目标，例如发现销售中的潜在关联产品或了解用户购买习惯等。
3.选择适当的关联分析方法关联分析有多种方法，包括关联规则、关联图、关联网络等。
在选择关联分析方法时，需要根据数据的特点和业务需求进行评估和选择。
例如，如果数据是离散的，可以选择关联规则；如果数据具有空间或网络结构，可以选择关联图或关联网络等。
4.数据挖掘和模型建立在进行关联分析之前，需要进行数据挖掘和模型建立的工作。
这包括对数据进行特征提取和选择、数据变换和归一化等。
通过这些工作，可以将数据转化为适合关联分析的形式，并减少数据中的噪声和冗余。
5.关联规则挖掘关联规则挖掘是关联分析的核心步骤之一。
在这一步骤中，大数据分析师通过挖掘数据中的频繁项集和关联规则，发现不同项目之间的关联关系。
在关联规则挖掘中，常用的算法包括Apriori算法和FP-growth算法。
6.关联规则评估和选择在进行关联规则挖掘后，需要对挖掘结果进行评估和选择。
评估可以从多个角度进行，包括支持度、置信度、提升度等指标。
通过这些指标的评估，可以确定哪些关联规则是有意义和可靠的。
05第五讲_数据关联
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1）矩形关联门
如果由传感器送来的观测i与已经建立的航迹j满足 下式，则该观测就可以与该航迹关联：
~ ~ | Zij,l || Z j ,l Zi ,l | KG,l r
ˆ 是前一 l∈M，M是关联门维数，Zj,l是当前观测， Z i ,l ~ 采样周期的预测值， Z ij ,l 是残差σr是残差的标准偏 差，KG,l 是门限常数。常数KG,l 取决于观测密度、 检测概率和状态矢量的维数。
24
5.2 数据关联过程
数据关联的主要内容： ①将传感器送来的点迹进行门限过滤，利用先验 知识过滤掉门限外不希望的点迹； 需要过滤的数据： 其它目标形成的真点迹和噪声、干扰形成的假点 迹，限制那些不可能的观测－航迹对形成。
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②该关联门的输出形成有效点迹－航迹对，并形 成关联矩阵； 度量各个点迹与该航迹接近的程度。 ③将最接近预测位置的点迹按赋值策略将它们分 别赋予相对应的航迹。
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数据关联的定义
1）把来自一个或多个传感器的观测或点迹Zi 与j个已知或已经确认的事件归并到一起，使它们分 别属于j个事件的集合，即保证每个事件集合所包含 的观测以较大的概率或接近于1的概率均来自同一个 实体。 2）对没有归并到j个事件中的点迹，其中可能 包括新的来自目标的点迹或由噪声或杂波剩余产生 的点迹，测量可能涉及到不同的坐标系，在不同的时间观 察不同的源，即在时间上不同步，并且可能有不 同的空间分辨率； 关联处理必须建立每个测量与大量的可能数据集 合的关系，每个数据集合表示一个说明该观测源 的假设，它们可能是下列几种可能之一：
4
(1)对已检测到的每一个目标都有一个集合，当 前一个单一目标测量与其中之一有同一个源； (2)新目标集合，表示该目标是真实的，并且以 前没有该目标的测量； (3)虚警集合，该测量不真实，可能是由噪声、 干扰等产生，在一定条件下可将它们消除。
关联数据概念、技术及应用展望
关联数据概念、技术及应用展望随着大数据时代的到来，关联数据在各个领域的应用越来越广泛。
本文将深入探讨关联数据的基本概念、技术及其应用领域，并展望未来的发展趋势。
关联数据是指通过特定方式将不同类型的数据源关联在一起，从而形成一个相互依赖、相互连接的数据体系。
关联数据具有多种类型，如结构化数据、半结构化数据和非结构化数据等，这些数据通过特定格式进行关联，如三元组、RDF等。
关联数据的关联方式可以是手动创建，也可以通过数据预处理自动生成。
关联数据的重要性在于其能够将不同类型的数据源进行整合，提高数据的使用价值和效率。
同时，关联数据还可以有效解决数据的语义异构问题，实现不同数据源之间的互操作。
关联数据技术的核心包括传统关系数据库、键值存储和数据流处理等。
传统关系数据库通过表结构将数据进行组织，具有较好的完整性和一致性。
但是，随着数据量的增长，关系数据库的扩展性和查询效率可能会受到影响。
键值存储则是一种基于键值对的数据存储方式，具有简单的数据模型和高效的查询性能。
然而，键值存储的数据结构较为单一，对于复杂查询的支持有限。
数据流处理技术则针对实时数据进行处理，具有高效的数据处理能力和实时性。
然而，数据流处理技术对于数据的一致性和精确性可能有一定的挑战。
关联数据在各个领域都有广泛的应用，以下是一些典型的案例：大数据分析：关联数据可以用于整合和分析大规模的数据，帮助企业进行业务决策和优化。
例如，通过对客户行为、购买历史等数据进行关联和分析，可以深入了解客户的兴趣和需求，为企业提供精准的产品推荐和营销策略。
数据挖掘：关联数据挖掘是一种高效的数据挖掘技术，通过对大量数据的关联规则进行挖掘，可以发现隐藏在数据中的有价值的信息。
例如，通过关联商品销售数据和用户行为数据，可以发现商品之间的关联关系和用户的购买偏好。
机器学习：关联数据可以用于机器学习算法的训练和优化。
例如，将机器学习算法应用于关联数据分析，可以实现更精准的分类和预测，提高机器学习模型的效果和可靠性。
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第五讲 数据关联技术
智能信息处理技术
5.1 基本思路
当单传感器提供动态目标的时间采样信息或多传 感器提供同一目标的独立测量时，需要融合多组 测量数据，导出目标位置或运动状态信息。 在导出目标位置或运动状态的过程中，包含两类 基本处理，即状态估计和数据关联技术。
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智能信息处理技术
软判定可导致多个假设，当通过附加数据使不确 定性减小时，多假设可以合并为一个单一的假设 或服从以后的硬判定。
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智能信息处理技术
数据关联的主要形式
1)点迹与点迹关联，形成航迹或进行航迹初始化。 航迹的形成是通过对来自不同采样周期的点迹 的处理，按照给定的准则实现对航迹检测。
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智能信息处理技术
4)根据Sij和门限 ，确定哪一个观测Zj(t1)与 确定航迹关联； 5)确定关联之后，把该观测分配给实体航迹，利 用位置估计技术更新实体的估计位置。
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智能信息处理技术
数据关联的步骤
1）把来自一个或多个传感器的观测或点迹Zi 与j个已知或已经确认的事件归并到一起，使它们分 别属于j个事件的集合，即保证每个事件集合所包含 的观测以较大的概率或接近于1的概率均来自同一个 实体。 2）对没有归并到j个事件中的点迹，其中可能 包括新的来自目标的点迹或由噪声或杂波剩余产生 的点迹，保留到下个时刻继续处理。
智能信息处理技术
关联的基本思路
1）建立观测Zi与实体Aj的关联矩阵
关联矩阵中每个观测－实体对(Zi，Aj)包含关联 度量Sij，是Zi与Aj接近程度的度量或称相似性度量， 把观测Zi与实体Aj按内在规律联系起来，称作几何向 量距离：
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S ij ( Z i A j )
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数据关联的目的
建立单一的传感器测量与以前其它测量数据的关 系； 确定它们是否有一个公共源。
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测量可能涉及到不同的坐标系，在不同的时间观 察不同的源，即在时间上不同步，并且可能有不 同的空间分辨率； 关联处理必须建立每个测量与大量的可能数据集 合的关系，每个数据集合表示一个说明该观测源 的假设，它们可能是下列几种可能之一：
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2)对每个观测一实体对(Zi，Aj)，将几何向量距离 与先验门限 进行比较，确定Zi能否与实体Aj进 行关联。 如果 S ij ，则用判定逻辑将观测Zi分配给实 体Aj，没有被关联的观测，用追加逻辑确定另一 个假设的正确性，如是新实体或虚警等。
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数据关联的实现
关联通过一个m维的判定处理来实现，对观测与 预测的目标状态间的空间或属性关系进行量化， 以确定m个假设中哪一个能最佳地描述该观测。
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判定的类型及性质
关联判定分为两类：硬判定和软判定
硬判定：指将一个观测赋给惟一的一个集合； 软判定：允许将一个观测赋给多个集合，但它们 具有一个不确定值。
例：稳定目标观测与观测(点迹与点迹)关联
设A1，A2是两个 已知实体的位置 的估计值，测量 误差、噪声和人 为干扰等产生的 误差由误差椭圆 来表示。不考虑 两个实体的可能机动。设获得两个实体的三个观测 位置Z1，Z2，Z3，讨论三个观测位置与两个已知 实体位置进行关联的问题。
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(1)对已检测到的每一个目标都有一个集合，当 前一个单一目标测量与其中之一有同一个源； (2)新目标集合，表示该目标是真实的，并且以 前没有该目标的测量； (3)虚警集合，该测量不真实，可能是由噪声、 干扰等产生，在一定条件下可将它们消除。
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Zi(i=1、2、3)与Aj (j=1、2)关联有三种可能： (1)观测Zi与实体A1关联； (2)观测Zi与实体A2关联； (3)观测Zi与实体Aj均不关联，是由新的实体、 干扰或杂波剩余产生的观测。 不考虑虚警影响，假定实体是稳定的。关联的 基本思路如下：
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目的：对已有航迹进行保持或对状态进行更新。 方法： ① 判断各传感器送来的点迹，哪些是数据库中 已有航迹的延续点迹，哪些是新航迹的起始点迹， 哪些是由杂波或干扰产生的假点迹。 ② 根据给定准则，把延续点迹与数据库中已有 航迹连起来，使航迹得到延续，并用当前测量值取 代预测值，实现状态更新。
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点迹与航迹关联过程中，那些没有与数据库中 的航迹关联的点迹，有的是新目标的新点迹。 与对应目标的延续点迹关联后，实现对一个新 航迹初始化，也属于点迹与点迹关联。 点迹与点迹的关联和融合，一般用在集中式网 络结构中。
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2)点迹与航迹关联
3) 最后进行观测与实体的融合处理，改善 实体的位置与身份估计精度。
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例：运动目标的观测／点迹与航迹关联
假设实体A、 B均以匀速进行直 线运动，在t0时刻 位于“+” 位置。 首先根据实体的运 动方程将它们均外 推到任一时刻t1的 位置，假定给出三个观测位置。接下来的问题就是 确定哪些观测与已知实体航迹进行关联。预测位置 等不确定性与上例相同。
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③ 经若干周期后，没有连上的点迹，有一些是 由杂波剩余或干扰产生的假点迹，由于没有后续点 迹，变成孤立点迹，也按一定的准则被剔除。 主要应用： 集中式结构
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关联处理
1)把实体A和B在时刻t0的位置均外推到新的观 测时间t1，即 A(t0) → A(t1) B(t0) → B(t1)
2)给出新的观测集合Zj(t1)，j=1,2,3；
3)计算观测Zj(t1)与各已知实体在时间t1 的估 计位置之间的关联度量Sij形成关联矩阵；