《数据采集与预处理》教学教案—02认识数据预处理技术
《数据采集与预处理》教学教案—10用Pandas进行数据预处理
数据采集与预处理教案
1．创建数据文件
创建pandas_info.py文件，并将其导入Pandas库
2．读取数据文件
图4-6所示为使用Pandas的read_csv()方法读取CSV格式的文件，其中，delimiter参数指定了数据文件的分隔符，encoding参数指定了数据文件的编码，names参数指定了数据的列索引。
图4-6 读取数据文件
3．对数据进行去重及去空处理
如图4-7所示，Pandas的drop_duplicates()方法用于去除数据中的重复项，reset_index()方法用于还原索引为默认的整型索引（使用此方法的原因是，前面的去重或去空会清洗掉一些数据，但数据的索引仍然被保留着，导致那一行数据为空，会影响清洗操作），drop()方法用于删除数据中名为index的一列（axis=1为列，默认为行），dropna()方法用于去除数据中含有任意空数据的一行数据。
图4-7 对数据进行去重及去空处理
4．分割、替换数据文件
由于“总里程”列的数据表述格式不清晰，因此对其做分割、替换操作。
5．保存清洗后的数据。
《数据采集与预处理》教学教案—11用OpenRefine进行数据预处理
数据采集与预处理教案通过API获取外部数据，增强电子表格中的内容。
二、任务实施；（1）在OpenRefine目录中使用“./refine”命令启动OpenRefine服务，如图4-8所示。
图4-8 启动OpenRefine服务（2）进入其Web操作界面，单击“浏览…”按钮，选择bus_info.csv 文件，单击“打开”按钮，再单击“下一步”按钮，导入数据。
（3）进入一个新界面，在该界面中可以发现上传的CSV文件，如果文件出现乱码，则可以设置字符编码，应选择支持中文的编码，这里选择“GBK”编码，单击界面右上角的“新建项目”按钮。
（4）进入北京公交线路信息显示界面，在其“运行时间”列中有一些多余的信息，可将这些多余信息删除，以使数据更加简洁和直观，如图4-9所示。
图4-9 删除多余信息（5）在“运行时间”下拉列表中选择“编辑单元格”中的“转换...”选项，启动转换功能。
（6）弹出“自定义文本转换于列运行时间”对话框，在“表达式”文本框中编写表达式，去除列中“运行时间:”多余信息，编写结束后，根据“预览”选项卡中的结果判断表达式编写是否正确。
清洗结果满意后单击“确定”按钮，完成自定义文本转换操作。
（7）界面上方弹出一个黄色通知框，通知相关操作导致改变的单元格数，再次进行确认操作。
在界面左边的“撤销/重做”选项卡中会显示刚刚的操作记录，如果不想进行相关操作，则可以单击界面左侧对应操作的上一步操作链接，以恢复操作。
同理，可以对其余几列执行类似操作。
（8）操作记录及结果如图4-45所示。
（9）下面将“公司”列中的“服务热线”信息抽取出来并使其独立成列。
在“公司”下拉列表中选择“编辑列”中的“由此列派生新列...”选项。
（10）弹出“基于当前列添加列公司”对话框，设置“新列名称”和数据抽取的表达式。
（11）操作结束后，需要将预处理后的数据导出为文件。
在界面右上。
第二章 数据采集与预处理 (教案与习题)
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2.1大数据采集架构
第二章 数据采集与预处理
2.1.2 常用大数据采集工具
数据采集最传统的方式是企业自己的生产系统产生的数据，除上述生产系统中的数据外， 企业的信息系统还充斥着大量的用户行为数据、日志式的活动数据、事件信息等，越来越 多的企业通过架设日志采集系统来保存这些数据，希望通过这些数据获取其商业或社会价 值。
$sudo apt-get update
Apache Kafka需要Java运行环境，这里使用apt-get命令安装default-jre包，然后安装Java运行环境：
$sudo apt-get install default-jre
通过下面的命令测试一下Java运行环境是否安装成功，并查看Java的版本信息：
《3.2.1数据采集》教学设计教学反思-2023-2024学年高中信息技术人教版必修1
《数据采集》教学设计方案（第一课时）一、教学目标1. 知识与技能：理解数据采集的概念，掌握数据采集的基本方法。
2. 过程与方法：通过实际操作，掌握使用数据采集器设备的过程和方法。
3. 情感态度与价值观：培养对数据采集的兴趣，增强数据意识。
二、教学重难点1. 教学重点：实际操作使用数据采集器，进行数据采集。
2. 教学难点：在复杂环境中进行数据采集，解决数据采集过程中的问题。
三、教学准备1. 准备数据采集器设备及配套软件。
2. 准备实验或实地考察场景，以便进行数据采集实验。
3. 预先设计好数据采集表格或问卷，以便学生进行实际操作。
4. 准备教学PPT，用于辅助教学。
5. 提醒学生注意安全，遵守实验规则。
四、教学过程：（一）导入新课1. 展示生活中的数据采集实例，如天气预报、运动比赛计分、商场购物小票等，让学生感受数据采集在日常生活中的重要性。
2. 引出本节课的主题——数据采集，并简要介绍数据采集的基本概念和步骤。
（二）任务驱动，实践操作1. 任务一：使用智能手机进行数据采集（1）选择一款具有传感器功能的智能手机，介绍其传感器的基本原理和使用方法。
（2）指导学生使用智能手机进行简单的数据采集任务，如测量室内温度、湿度等。
（3）讨论并总结数据采集过程中可能遇到的问题及解决方法。
2. 任务二：使用计算机设备进行数据采集（1）介绍常见的计算机数据采集设备，如传感器、数据采集卡等，并简要说明其工作原理和使用方法。
（2）指导学生使用计算机设备进行数据采集任务，如测量电压、电流等。
（3）讨论并总结使用计算机设备进行数据采集的优缺点。
3. 任务三：数据预处理（1）介绍数据预处理的基本概念和步骤，如数据清洗、数据转换等。
（2）引导学生对采集到的数据进行初步处理，如去除异常值、转换数据类型等。
（3）讨论并总结数据预处理的重要性及注意事项。
4. 任务四：数据展示与分享（1）介绍常见的图表类型及其特点，如柱状图、折线图、饼图等。
第2章 数据采集集成与预处理技术
第2章 数据采集集成与预处理技术
大连海事大学 陈燕教授
本章提纲
2.1 数据采集的对象 2.2 数据集成技术与方法
2.3 数据预处理技术与方法
2.4
基于样本数据划分的通用数据挖掘模型系统
2.5 中间件技术
2.6 小结
辽宁省物流航运管理系统工程重点实验室
2.1 数据采集的对象
1.时序数据 随着计算机技术和大容量存储技术的发展以及多种数据 获取技术的广泛应用，人们在日常事务处理和科学研究 中积累了大量数据。
统计 管理
货量 预测
。。。
耗油 预测
系统集成环境 GPS、GIS车辆监控系统 MIS管理信息系统 高层管理系统
数 据 存 储 环 境
基 础 数 据 层
基础空间数据库
运输业务数据库
高层管理模型库
城市 地图 信息
辽宁省物流航运管理系统工程重点实验室
GPS 车辆 定位 信息
客户 信息
合同 信息
车辆 信息
需求 信息
辽宁省物流航运管理系统工程重点实验室
2.4 基于样本数据划分的通用数据挖掘模型系统
基于样本数据划分的通用数据挖掘模型系统如图所示
分类约简算 法 样本数 据分类 完备的 DW 逻辑空间库 构造 强项集生成算 法 有意义逻辑 库特征提取 析取 范化 数据 仓库 不完备 的DW 不完备的逻 辑空间库的 构造 逻辑库的有价 值特征值提取 降维 逻辑库的特征子 空间形成 满足某一确定可信度 支持度的子空间 规则形成算法及表 示法 规则（模式）生成
将样本数据分为三类： 完备的样本数据的数据挖掘模型 不完备的样本数据的数据挖掘模型 混合类型数据的数据挖掘模型
辽宁省物流航运管理系统工程重点实验室
数据的收集与处理教案
数据的收集与处理教案一、教学目标1. 知识与技能：让学生了解数据的收集与处理的意义和重要性。
学会使用调查、实验等方法收集数据。
学会使用图表、统计量等方法对数据进行处理和分析。
2. 过程与方法：培养学生运用数据收集、处理和分析的能力。
培养学生合作、探究和解决问题的能力。
3. 情感态度与价值观：培养学生对数据和统计学科的兴趣和好奇心。
培养学生尊重数据、理性分析的态度。
二、教学内容1. 数据的收集方法：调查法：问卷调查、访谈调查等。
实验法：实验设计、数据记录等。
2. 数据的整理方法：分类法：将数据按照一定的标准进行分类。
排序法：将数据按照大小、顺序等进行排序。
3. 数据的处理方法：图表法：条形图、折线图、饼图等。
统计量法：平均数、中位数、众数等。
三、教学重点与难点1. 教学重点：数据的收集方法。
数据的整理方法。
数据的处理方法。
2. 教学难点：数据处理方法的灵活运用。
统计量的计算和解读。
四、教学准备1. 教师准备：教学PPT、教案、教材等。
调查问卷、实验器材等。
2. 学生准备：预习教材相关内容。
准备好笔记本和文具。
五、教学过程1. 导入新课：通过生活中的实例引入数据的收集与处理的主题。
引导学生思考数据的重要性和作用。
2. 教学新课：讲解数据的收集方法：调查法和实验法。
讲解数据的整理方法：分类法和排序法。
讲解数据的处理方法：图表法和统计量法。
3. 课堂练习：安排学生进行课堂练习，巩固所学知识。
引导学生运用数据收集、处理和分析的方法解决问题。
4. 课堂小结：对本节课的内容进行总结，突出重点和难点。
引导学生思考数据收集与处理在实际生活中的应用。
5. 作业布置：根据本节课的内容，布置适量的作业，巩固所学知识。
鼓励学生进行拓展学习，培养学生的学习兴趣。
六、教学拓展1. 数据的收集与处理在实际生活中的应用：统计分析：销售数据分析、市场调查等。
科学研究：实验数据处理、科研调查等。
社会生活：民意调查、健康状况统计等。
2. 引导学生关注数据收集与处理的伦理问题：数据的真实性、准确性和可靠性。
数据采集和数据预处理
数据采集和数据预处理3.2.1 数据采集数据采集功能主要用于实现对DSM分析研究中所需的电力供需、相关政策法规等原始数据、信息的多种途径采集。
数据采集为使用者提供定时数据采集、随机采集、终端主动上报数据等多种数据采集模式，支持手工输入、电子表格自动导入等多种导入方式，且能够对所采集的数据进行维护，包括添加、修改、删除等，并能进行自动定期备份。
在需求侧管理专业化采集中，`采集的数据根据结构特点，可以分为结构化数据和非结构化数据，其中，结构化数据包括生产报表、经营报表等具有关系特征的数据；非结构化数据，主要包括互联网网页（ HTML）、格式文档（ Word、PDF）、文本文件（Text）等文字性资料。
这些数据目前可以通过关系数据库和专用的数据挖掘软件进行挖掘采集。
特别是非结构化数据，如DSM相关的经济动态、政策法规、行业动态、企业动态等信息对DSM分析研究十分重要，综合运用定点采集、元搜索、主题搜索等搜索技术，对互联网和企业内网等数据源中符合要求的信息资料进行搜集，保证有价值信息发现和提供的及时性和有效性。
DSM信息数据采集系统中数据采集类型如图２所示。
在数据采集模块中，针对不同的数据源，设计针对性的采集模块，分别进行采集工作，主要有网络信息采集模块、关系数据库信息采集模块、文件系统资源采集模块和其他信息源数据的采集模块。
（1）网络信息采集模块。
网络信息采集模块的主要功能是实时监控和采集目标网站的内容，对采集到的信息进行过滤和自动分类处理，对目标网站的信息进行实时监控，并把最新的网页及时采集到本地，形成目标站点网页的全部信息集合，完整记录每个网页的详细信息，包括网页名称、大小、日期、标题、文字内容及网页中的图片和表格信息等。
（2）关系数据库采集模块。
该模块可以实现搜索引擎数据库与关系型数据库（包括Oracle、Sybase、DB2、SQL Server、MySQL等）之间的数据迁移、数据共享以及两者之间的双向数据迁移。
计算机控制系统-4-数据采集与处理技术 (2)
+Vs -Vs VIN OFFSET CH LF398 IN OUT IN +
V EE Vcc V DD REF OFF DB11 BIF OUT P0.7 REF IN AD574 VIN STS 12/8 DG AG DB 0 CE R/C A0 CS P 0.0 RD WR A0 P2.7 P2.6 A1 A2
3）、平均值滤波法一般适用于具有周期性干扰噪声的信号， 但对偶然出现的脉冲干扰信号，滤波效果尚不理想。
中位值滤波法
中位值滤波法的原理是对被测参数连续采样m 次(m≥3)且是奇数，并按大小顺序排列；再取中间 值作为本次采样的有效数据。
特点: 中位值滤波法对脉冲干扰信号等偶然因素引发 的干扰有良好的滤波效果。如对温度、液位等变化 缓慢的被测参数采用此法会收到良好的滤波效果； 对流量、速度等快速变化的参数一般不宜采用中位 值滤波法。
4.2.3 模拟量数据采集的预处理方法
包括：有效性检查与数字滤波技术
1、有效性检查
检查被测量是否 在信号标准的上 下限值范围内。
2、 数字滤波技术
所谓数字滤波，就是通过一定的计算或判断程序减少干 扰在有用信号中的比重。故实质上它是一种程序滤波。 与模拟滤波器相比，有以下几个优点:
(1)数字滤波是用程序实现的，不需要增加硬设备，所以可靠性高，稳定 性好。 (2)数字滤波可以对频率很低(如0.01HZ)的信号实现滤波，克服了模拟滤 波器的缺陷。 (3)数字滤波器可以根据信号的不同，采用不同的滤波方法或滤波参数， 具有灵活、方便、功能强的特点。
采样数据明显存在被干扰现象（彩色数据）。
对1、2、3次采样中位值滤波后值：24
对4、5、6次采样中位值滤波后值：27
对7、8、9次采样中位值滤波后值：25
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数据采集与预处理教案
干信息。
二.任务实施
1．Pig系统环境的搭建
（1）下载Pig 官方网站下载pig-0.17.0-src.tar.gz，并解压到/usr/local 目录，解压操作如图1-16所示。
图1-16 解压Pig文件到相应目录
解压完成后进入/usr/local，将文件“pig-0.17.0-src”重命名为“pig”，以方便后续使用，如图1-17所示。
（2）配置环境变量
环境变量配置完成并保存后，执行“source ～/.bashrc”命令，使配置的环境变量生效。
（3）验证Pig是否安装成功
2．Kettle系统环境的搭建
（1）下载Kettle 在官方网站下载pdi-ce-7.0.0.0-25.zip，并解压到/usr/local目录
解压完成后进入/usr/local，将文件“data-integration”重命名为“kettle”，以方便后续使用
（2）配置环境变量
打开命令行窗口，输入“sudo vim ～/.bashrc”，配置环境变量环境变量配置完成并保存后，执行“Source ～/.bashrc”命令，使配置的环境变量生效。
（3）验证Kettle是否安装成功
打开命令行窗口，切换到/usr/local/kettle路径，执行“./spoon.sh”命令。