数据采集与分析技术(第2版) 第1章
数据采集与分析实践操作指南
数据采集与分析实践操作指南第1章数据采集准备 (3)1.1 数据采集需求分析 (3)1.2 数据源选择与评估 (4)1.3 数据采集工具与技术的选择 (4)1.4 数据采集方案设计 (4)第2章数据采集方法 (5)2.1 手动数据采集 (5)2.2 网络爬虫与自动化采集 (5)2.3 数据挖掘与挖掘技术 (6)2.4 数据清洗与预处理 (6)第3章数据存储与管理 (6)3.1 数据存储方案设计 (6)3.1.1 确定数据存储需求 (6)3.1.2 选择合适的数据存储技术 (7)3.1.3 数据存储架构设计 (7)3.2 关系型数据库与SQL (7)3.2.1 关系型数据库概述 (7)3.2.2 SQL操作 (7)3.3 非关系型数据库与NoSQL (8)3.3.1 非关系型数据库概述 (8)3.3.2 常见非关系型数据库 (8)3.4 数据仓库与数据湖 (8)3.4.1 数据仓库 (8)3.4.2 数据湖 (8)第4章数据分析方法 (9)4.1 描述性统计分析 (9)4.1.1 频数分析与频率分布 (9)4.1.2 集中趋势分析 (9)4.1.3 离散程度分析 (9)4.1.4 分布形状分析 (9)4.2 摸索性数据分析 (9)4.2.1 异常值分析 (9)4.2.2 关联分析 (9)4.2.3 数据可视化 (9)4.3 假设检验与统计推断 (9)4.3.1 单样本t检验 (9)4.3.2 双样本t检验 (9)4.3.3 方差分析（ANOVA） (10)4.3.4 非参数检验 (10)4.4 预测分析模型 (10)4.4.1 线性回归模型 (10)4.4.2 逻辑回归模型 (10)4.4.3 时间序列模型 (10)4.4.4 机器学习算法 (10)第5章数据可视化与展示 (10)5.1 数据可视化原则与技巧 (10)5.1.1 保证准确性 (10)5.1.2 简洁明了 (10)5.1.3 一致性 (10)5.1.4 对比与区分 (10)5.1.5 适当的视觉辅助 (10)5.1.6 关注细节 (11)5.2 常用数据可视化工具 (11)5.2.1 Excel (11)5.2.2 Tableau (11)5.2.3 Power BI (11)5.2.4 Python数据可视化库（如matplotlib、seaborn等） (11)5.2.5 JavaScript数据可视化库（如D（3）js、ECharts等） (11)5.3 图表类型与适用场景 (11)5.3.1 条形图 (11)5.3.2 饼图 (11)5.3.3 折线图 (11)5.3.4 散点图 (12)5.3.5 热力图 (12)5.3.6 地图 (12)5.4 数据报告与故事讲述 (12)5.4.1 确定目标 (12)5.4.2 结构清晰 (12)5.4.3 结合图表与文字 (12)5.4.4 适当的故事讲述 (12)5.4.5 突出重点 (12)5.4.6 适时更新 (12)第6章机器学习算法与应用 (12)6.1 机器学习概述与分类 (12)6.2 监督学习算法与应用 (12)6.3 无监督学习算法与应用 (13)6.4 强化学习与推荐系统 (13)第7章深度学习技术 (13)7.1 深度学习基础概念 (13)7.1.1 神经网络的发展历程 (13)7.1.2 深度学习的基本结构 (14)7.1.3 深度学习框架介绍 (14)7.2 卷积神经网络与图像识别 (14)7.2.1 卷积神经网络基础 (14)7.2.2 经典卷积神经网络结构 (14)7.2.3 图像识别任务中的应用 (14)7.3 循环神经网络与自然语言处理 (14)7.3.1 循环神经网络基础 (14)7.3.2 自然语言处理任务中的应用 (15)7.3.3 注意力机制与Transformer (15)7.4 对抗网络与图像 (15)7.4.1 对抗网络基础 (15)7.4.2 对抗网络的变体 (15)7.4.3 图像应用 (15)第8章大数据处理技术 (15)8.1 分布式计算框架 (15)8.1.1 框架概述 (15)8.1.2 Hadoop框架 (15)8.1.3 Spark框架 (16)8.2 分布式存储系统 (16)8.2.1 存储系统概述 (16)8.2.2 HDFS存储系统 (16)8.2.3 Alluxio存储系统 (16)8.3 流式数据处理 (16)8.3.1 流式处理概述 (16)8.3.2 Kafka流式处理 (16)8.3.3 Flink流式处理 (16)8.4 大数据挖掘与优化 (17)8.4.1 挖掘技术概述 (17)8.4.2 优化策略 (17)第9章数据安全与隐私保护 (17)9.1 数据安全策略与法律法规 (17)9.2 数据加密与安全存储 (17)9.3 数据脱敏与隐私保护 (17)9.4 用户行为追踪与数据分析伦理 (18)第10章实践案例与总结 (18)10.1 数据采集与分析实践案例 (18)10.2 数据分析项目实施与管理 (18)10.3 数据分析团队建设与人才培养 (18)10.4 数据采集与分析实践总结与展望 (19)第1章数据采集准备1.1 数据采集需求分析数据采集需求的明确是整个数据采集过程的首要步骤。
数据采集与分析技术(第2版)课件：计算机数据采集与分析技术概述
计算机数据采集与分析技术概述
1. 3 数据采集与分析系统的主要性能指标
数据采集系统的性能要求与具体应用目的和应用环境有 密切关系，对应不同的应用情况往往有不同的要求。下面是 比较常用的几个指标及其含义。
计算机数据采集与分析技术概述
1. 系统分辨率 系统分辨率是指数据采集系统可以分辨的输入信号的最 小变化量。通常可以使用如下几种方法表示系统分辨率: ·使用系统所采用的 A / D 转换器的位数来表示系统分 辨率。 ·使用最低有效位值(LSB )占系统满度值的百分比来表 示系统分辨率。 ·使用系统可分辨的实际电压数值来表示系统分辨率。 ·使用满度值的百分数来表示系统分辨率。 表 1.1 给出了满度值为 10V 时数据采集系统的分辨率。
计算机数据采集与分析技术概述
(2)软件在数据采集系统中的作用越来越大，增加了系 统设计的灵活性和功能。
(3)数据采集与数据处理相互结合得日益紧密，形成数 据采集与处理相互融合的系统，可实现从数据采集、处理到 控制的全部工作。
(4)速度快，数据采集过程一般都具有“实时”特性。 对于通用数据采集系统一般希望有尽可能高的速度，以满足 更多的应用环境。
计算机数据采集与分析技术概述
数据采集与分析技术所涉及的学科和理论比较多。数据 采集主要涉及的学科有测试与仪器科学、信息与通信科学和 计算机科学。其中测试与仪器科学侧重于信息的获取，信息 与通信科学侧重于信息的传输，计算机科学侧重于信息的分 析处理。
计算机数据采集与分析技术概述
1. 1. 1 信息和信号 有关信息(Information )至今还没有一个统一的确切定义，
计算机数据采集与分析技术概述
计算机数据采集与分析技术概述
2. 系统精度 系统精度是指当系统工作在额定采集速率下，整个数据 采集系统所能达到的转换精度。A / D 转换器的精度是系统 精度的极限值。实际上，系统精度往往达不到 A / D 转换器 的精度。因为系统精度取决于系统的各个环节(子系统)的精 度，如前置放大器、滤波器、模拟多路开关等，只有当这些 子系统的精度都明显优于 A / D 转换器精度时，系统精度才 能达到 A / D 转换器的精度。这里还应注意系统精度与系统 分辨率的区别。系统精度是系统的实际输出值与理论输出值 之差，它是系统各种误差的总和，通常表示为满度值的百分 数。
数据采集技术课后答案及程序
// P6SEL |= 0x02; // 设置P6.1为12位ADC模拟输入A1
ADC12CTL0 = ADC12ON + SHT0_15 + MSC; // 打开ADC模块，设置ADC12MEM0-ADC12MEM7对应8个
AD通道的采样保持时间（1024个ADC12CLK周期）
// 关闭（不使用）内部基准电压发生器(REFON位=0)
ADC12CTL1 = SHP + CONSEQ_2; // 使用采样定时器，设置成单通道多次转换模式，使用
ADC12MEM0寄存器（CSTARADD=0）
ADC12IE = 0x01; // 使能ADC中断（ADC12MCTL0所设定的转换通道允许中断）
// ADC12MCTL0 = SREF_0 + INCH_0;
unsigned char DigTab[8] = {0x01, 0x02, 0x04, 0x08, 0x10,
0x20, 0x40, 0x80};
// 位数据，从高位到低位
// 初始化ADC12函数
void Init_ADC(void)
{
P6SEL |= 0x01; // 设置P6.0为12位ADC模拟输入A0
// 参考电压:V+=AVcc,V-=AVss,ADC通道:A0
// ADC12MCTL0 = SREF_0 + INCH_1;
// 参考电压:V+=AVcc,V-=AVss,ADC通道:A1
ADC12CTL0 |= ENC;
// 允许ADC12转换
ADC12CTL0 |= ADC12SC;
// 开始转换
Digit_High; P4OUT = ~DigTab[i]; Digit_Low;
《大数据技术原理与应用》第二版-第一章大数据概述
《⼤数据技术原理与应⽤》第⼆版-第⼀章⼤数据概述
数据量⼤
数据类型繁多
处理速度快
价值密度低
研究变化经历了从实验到理论到计算再到数据
思维的变化
1. 全样⽽⾮抽样
2. 效率⽽⾮精准
3. 相关⽽⾮因果
1. 批处理计算，主要针对于⼤规模的数据批量处理。
MapReduce⽤于⼤规模的数据集（1TB）的并⾏运算。
Spark是⼀个针对超⼤数据集合低延时的集群分布式计算系
统，⽐MapReduce快许多。
2. 流计算，流数据或数据流是指在时间分布和数量上⽆限的⼀系列动态数据集合，必须采⽤实时计算⽅式给出秒级响应。
商业级平台：Streams、StreamBase；第⼆类
是开源的计算平台，Storm、Yahoo、S4、Spark Streaming
3. 图计算。
Pregel是实现并⾏图处理系统，主要⽤于图遍历、最短路径、PageRank计算，还有其他Giraph、GraphX、PowerGraph、GoldenOrb、Hama
4. 查询分析计算，需要提供实时或准实时的响应，⾕歌的Dremel、Impala、Hive、Cassandra
1. 云计算包括三种典型的服务模式，IaaS（基础设施服务即计算资源和存储）、PaaS（平台即服务）、SaaS（软件即服务）
2. 公有云、私有云、混合云
3. 云计算关键技术：包括虚拟技术、分布式存储、分布式计算、多租户。
4. 物联⽹是物物相连的互联⽹的延伸，他利⽤局部⽹络或者互联⽹等通信技术把传感器、控制器、机器、⼈员和物通过新的⽅式连接在⼀起，形成了⼈与物、物与物相
连，实现信息化和远程管理控制。
《数据挖掘与知识发现(第2版)》第1章绪论
(25-12)
数据结构与类型
170
高度（cm）
160
185 高度（cm）
(a) 连续的定量特性
服装
12 34
小学 中学 大学 研究生教育
(b) 基于编码的顺序特性
外衣
衬衫 鞋类
夹克 滑雪衫
布鞋 旅游鞋
(c) 树型结构
社会服务 政府雇员 个体职业 (d) 无定性特征
数据挖掘与知识发现(第2版)
(25-13)
数据挖掘与知识发现(第2版)
(25-10)
数据与系统的特征
KDD和数据挖掘可以应用在很多领域，KDD系统及其面临 的数据具有一些公共特征和问题：
•海量数据集。 •数据利用非常不足。 •在开发KDD系统时，领域专家对该领域的熟悉程度 至关重要。 •最终用户专门知识缺乏。
数据挖掘与知识发现(第2版)
(25-11)
数据挖掘与知识发现(第2版)
(25-23)
KDD系统与应用
• DMW是一个用在信用卡欺诈分析方面的数据挖掘工具，支持反 向传播神经网络算法，并能以自动和人工的模式操作。
• Decision Series为描述和预测分析提供了集成算法集和知识 挖掘环境。
• Intelligent Miner是IBM开发的包括人工智能、机器学习、 语言分析和知识发现领域成果在内的复杂软件解决方案。
数据结构与类型
•数据库中的数据
–数字实体:数字、向量、二维矩阵或多维数组等。 –符号实体:用来描述定性的量（如黑暗、明亮等）。 –概念实体:描述某些概念等级时就会面对复合数据类型。
•KDD观点的数据
–更关注对象间的等级差异 –信息颗粒化(Granularity) –数据分布
第1章 数据分析与数据挖掘-数据分析与数据挖掘(第2版)-喻梅-清华大学出版社
1.2 分析与挖掘的数据类型
25
5. 图和网状数据
图1-4 网页链接关系
1.2 分析与挖掘的数据类型
26
6. 其他类型的数据
➢ 与时间相关的序列数据：不同时刻的气温、股票市场的历史交易数据 ➢ 数据流数据：监控中的视频数据 ➢ 多媒体数据：视频、音频、文本和图像数据
Chapter 1.3
数据分析与数据挖掘的方法
1.3 数据分析与数据挖掘的方法
28
1. 频繁模式
➢ 频繁模式：数据中频繁出现的模式 ➢ 频繁项集：频繁在事务数据集中一起出现的商品集合
例如：在超市的销售中哪些商品会频繁地一起被购买? ➢ 关联与相关性
例如：典型的关联规则 尿不湿 啤酒
1.3 数据分析与数据挖掘的方法
29
2. 分类与回归
➢ 分类与标签预测是找出描述和区分数据类或概念的模型或函数，以便能够 使用模型预测类标号未知的对象的类标号
1.2 分析与挖掘的数据类型
15
1. 数据库数据
➢ 数据库系统（DataBase System，DBS）由一组内部相关的数据（称作 数据库）和用于管理这些数据的程序组成，通过软件程序对数据进行高 效的存储和管理。
1.2 分析与挖掘的数据类型
1. 数据库数据
表1-2 商品销售记录
商品编号
100001 100002 100003
➢ 分类预测类别（离散的、无序的）标号，回归建立连续值函数模型，也就 是用来预测缺失的或难以获得的数值数据值。
➢ 典型方法：决策树， 朴素贝叶斯分类，支持向量机，神经网络， 规则分 类器， 基于模式的分类，逻辑回归 …
➢ 数据分析可以将数据变成信息，而数据挖掘将信息变成知识，如果需要 从数据中发现知识，往往需要数据分析和数据挖掘相互配合，共同完成 任务。
数据分析技术(第2版) 使用SQL和Excel工具
1.1.1 什么是大数据？
在过去的时间里，大数据的定义几经变化。在 19 世纪，最初发明统计学时，研究者 只处理几十或几百条数据。这看起来并不多，但如果是使用铅笔和纸张来完成，并通过使 用计算尺手动做除法，那就是很多的数据了。
2 数据分析技术(第 2 版)——使用 SQL 和 Excel 工具
接在 SQL 中创建(详见第 11 章“SQL 中的数据挖掘”)——这可能会使多数读者感到惊讶。 任何分析的重要一步，就是为建模构建可用格式的数据——客户签名。
最后一章由分析转到讨论性能。该章是对在不同表之间做查询的良好性能主题的综述。 本章介绍用来做数据分析和数据挖掘的 SQL。不可否认，该介绍严重偏向于查询数据， 而非建立和管理数据。从三个不同的方面介绍 SQL，有些方面可能会与不同的读者产生强 烈的共鸣。第一个方面是介绍数据的结构，着重强调实体关系型图表。第二个方面是使用 数据流处理数据，这也是多数关系型数据库引擎中的“底层实现”。第三方面是后续章节的 主要思路，介绍 SQL 自身的语法。尽管通过关系和实体详细地描述了数据，并以数据流进 行处理，但最终目的是在 SQL 中实现数据转换并通过 Excel 展示结果。
产品编号：064477-01
1第 章
数据挖掘者眼中的 SQL
数据收集一直都在发生。每一件事务、每一次网页浏览、每一次支付以及更多其他信 息都正在以原始数据的形式存储于数据库及相关的类似存储中。计算能力和存储的性价比 已经越来越高，今天的智能手机甚至比往年的超级电脑更强大，这已经是一种趋势。数据 库不再是数据排序的平台；在将数据转换为关于客户、产品、业务实践相关的有用信息时， 数据库是强大的数据转换引擎。
数据采集与分析技术(第2版)课件：数据采集系统常用电路
数据采集系统常用电路
为了进一步说明 AD585 的应用，我们给出 AD585 与 12 位采样芯片 AD578K 的连接电路图，如图 6.11 所示，其 中 AD578K 的 27 脚作为 10V 范围输入脚与 AD585 的输出 脚相连。 AD578K 的 21 脚为采样变换启动命令脚，由高跳 低时启动采样。 AD578K 的 20 脚为结束采样信号端，在采 样期间保持高电平，驱动 AD585 的 12 脚( HOLD )保持信号。
数据采集系统常用电路
假若保持命令与 A / D 的转换命令同时发出，那么当输 入信号变化缓慢到在孔径时间T P 内输入信号的变化量小于 A / D 转换的分辨力时，采集系统不需要采样/保持器。即当 允许输入信号最大变化率(d V / d t )max 与采样/保持器的孔径 时间 T P 的乘积量小于 A/ D 转换器所能分辨的最小电压( 2- n ×V F ，其中 V F 是 A / D 转换的满度值)时，也就是
6. 1. 2 CD4051 CD4051 是常用的由场效应管组成的单端 8 通路模拟开
关，它的原理图如图 6. 3 所示。它有 3 根二进制的控制输入 端 A 、 B和 C以及1根禁止输入端 INH (高电平禁止)。片上 有二进制译码器，可由 A 、 B 和 C 共 3 个二进制信号在 8 个通路中选择 1 个。当 INH 为高电平时，无论 A 、 B 和 C 为何值， 8 个通路都不通。
多路转换设计中最令人关心的电气元件是开关器件，一 般常用的是机电开关和固体多路开关。机电开关有干簧继电 器、湿式水银继电器等。机电开关在通断指标方面具有近似 理想的电气特性，但是速度和体积等方面则不够理想。另外， 在簧片和连线间还存在有热电势。固体多路开关有双极型晶 体管、场效应管，目前集成电路中多用 CMOS 结构， CMOS 集成电路开关体积小、速度快、导通电阻较低。
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不过信息的概念早被人们所理解和接受。早在 1948 年，维 纳( NorbertWiener )在其著作《控制论——动物与机器中的 通信与控制问题》中就指出:“信息既不是物质，也不是能量， 信息就是信息”，即提出了“信息”是存在于客观世界的第 三要素的著名论断。另一美国学者山农( ClaudeElwood Shannon )第一次系统地给出了信息的定量描述，成功地用 数学公式把物质、能量和信息之间的相互作用和依存关系统 一起来。
第 1 章 计算机数据采集与 分析技术概述
1.1 数据采集与分析的基本概念 1.2 计算机数据采集系统的组成 1.3 数据采集与分析系统的主要性能指标
1. 1 数据采集与分析的基本概念
信息技术主要包括信息获取、传输、处理、存储(记录)、显 示和应用等。信息技术的三大支柱是信息获取技术、通信技术和 计算机技术，常被称为 3C (即 Collection 、 Communication 和 Computer )技术。其中信息获取技术是信息技术的基础和前提， 而数据采集技术是信息获取的主要手段和方法，数据分析和处理 是计算机技术的主要目标。因此数据采集与分析技术是信息技术 的重要组成部分。数据采集与分析技术是以传感器技术、测试技 术、电子技术和计算机技术等为基础的一门综合应用技术。
信息被认为是客观物质世界的灵魂，因为信息反映了事 物的运动状态和运动方式。这里所说的“事物”是广义的事 物，既包括客观物质世界中的事物，也包括主观精神世界中 的现象;“运动”泛指一切意义上的变化，包括物理的、化学 的、生物的、思维的和社会的运动;“运动状态”是指事物的 运动在空间上所表现的性状和态势;“运动方式”则是指事物 的运动在时间上所表现的过程和规律。从这个广义的信息概 念出发，引入不同的约束条件，就可以得到不同的具体的定 义。例如信息可以具体为消息、情报和知识等。
1. 1. 2 数据采集 数据采集( DataAcquisition )就是将要获取的信息通过传
感器转换为信号，并经过信号调理、采样、量化、编码和传 输等步骤，最后送到计算机系统中进行处理、分析、存储和 显示。
数据采集系统是计算机与外部世界联系的桥梁，是获取 信息的重要途径。数据采集技术是信息科学的重要组成部分， 已广泛应用于国民经济和国防建设的各个领域，并且随着科 学技术的发展，尤其是计算机技术的发展与普及，数据采集 技术将有广阔的发展前景。
(5)随着微电子技术的发展，电路集成度的提高，数据 采集系统的体积越来越小，可靠性越来越高，甚至出现了单 片数据采集系统。
(6)数据通信总线在数据采集系统中的应用越来越广泛， 总线技术对数据采集系统结构的发展起着重要作用。
1. 1. 3 系统 系统(System )是指由若干相互作用和相互采集系统随着新型传感技术、微电子技术和计算机 技术的发展而得到迅速发展。因为目前数据采集系统一般都 使用计算机进行控制，所以又叫做计算机数据采集系统。
计算机数据采集系统包括硬件和软件两大部分，其中硬 件部分又可分为模拟部分和数字部分。计算机数据采集系统 的硬件基本组成如图 1.1 所示。
数据采集系统追求的主要目标有两个，一是精度，二是 速度。对任何量值的测试都要有一定的精确度要求，否则将 失去采集的意义;提高数据采集的速度不仅仅可以提高工作 效率，更主要的是扩大数据采集系统的适用范围，便于实现 动态测试。
现代数据采集系统具有如下几个特点： (1)现代数据采集系统一般都内含有计算机系统，使得 数据采集的质量和效率等大为提高，同时显著地节省了硬件 资源。
(2)软件在数据采集系统中的作用越来越大，增加了系 统设计的灵活性和功能。
(3)数据采集与数据处理相互结合得日益紧密，形成数 据采集与处理相互融合的系统，可实现从数据采集、处理到 控制的全部工作。
(4)速度快，数据采集过程一般都具有“实时”特性。 对于通用数据采集系统一般希望有尽可能高的速度，以满足 更多的应用环境。
数据采集与分析技术所涉及的学科和理论比较多。数据 采集主要涉及的学科有测试与仪器科学、信息与通信科学和 计算机科学。其中测试与仪器科学侧重于信息的获取，信息 与通信科学侧重于信息的传输，计算机科学侧重于信息的分 析处理。
1. 1. 1 信息和信号 有关信息(Information )至今还没有一个统一的确切定义，
信息本身不是物质，不具有能量，而信号(Signal )是传 输信息的载体，也就是说，信息寓于信号之中。信号是含有 能量的物质，具有可观测性。在数据采集系统中，把想要获 取的信息转换为信号，直接采集处理的是信号，而不是信息。
信号与信息不能混为一谈。信号只是信息的某种形式。 实际的信息中往往包含着多种信息成分，其中不关心的成分 统称为噪声或冗余信息。在一个具体的数据采集系统里面， 可能要花费很多代价来设法去除各种噪声，从而获得满意的 所要求的信息。
图 1.1 计算机数据采集系统的硬件基本组成
从图 1.1 可以看出，计算机数据采集系统一般由传感器、 前置放大器、滤波器、多路模拟开关、采样/保持器(S / H )、 模/数转换器( A / D )和计算机系统组成。
1. 传感器 传感器的作用是把非电的物理量(如速度、温度、压力 等)转变成模拟电量(如电压、电流、电阻或频率)。例如，使 用热电偶或热电阻可以获得随着温度变化而变化的电压，转 速传感器可以把转速转换为电脉冲等。通常把传感器输出到 A / D 转换器输出的这一段信号通道称为模拟通道。