数据导入与预处理应用 第4章 数据清理
第四章数据处理与应用课件浙教版高中信息技术必修
▪SUM( ) ▪ AVERAGE( )
▪ MIN( ) ▪MAX( )
求和 求平均值 求最小值 求最大值
▪COUNTIFห้องสมุดไป่ตู้ ) 指定区域中符合条件的单元格计数
▪SUMIF( )
指定范围中符合条件的值求和
▪AVERAGEIF( )
指定条件求平均值函数
▪Rank( )
大小排序
例：=sum(A2:A16)
数据缺失
逻辑错误
数据异常
数据重复
格式不一
1、字母代表列、数字代表 行
2、单元格书写方式：列在 前，行在后。例如:A25 3、单元格区域书写方式。 A2：A11，A2：E5
数据计算——公式
公式的格式： = 表达式
其中表达式有运算符号，常量，单元格地址，
=A2+B2
函数以及括号组成。
例如：
=B4+100 =(A1+B1)/2 =B4*A4
If函数
格式：=if（条件判断，“结果为真的返回值”，“结果 为假的返回值”） Eg：=if（成绩>90，“优秀”， “合格”）
课堂练习
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课堂练习
(1)通过观察上表，获得一等奖的判断条件是：_成__绩__>__=_90分 (2)物理老师通过电子表格软件的“IF函数”快速得到了学生的 等级，那么“赵杰” 同学所获得“等级”单元格的函数编辑栏 内的函数应该=I是F(:C_8_>__=_9_0_,_“一等奖” ,“二等奖”) (3)物理老师想把表中数据复制到新建数据表中进行编辑，但不 想连同D列中的函数粘贴到新表，比较恰当的方式是: ________ (A.在B新表中手动输入;B、选择性粘贴为数值C、选择性粘贴为图 片)
PowerBI中的数据预处理和清洗技巧
PowerBI中的数据预处理和清洗技巧在Power BI中，数据预处理和清洗是构建准确、可靠报表和可视化的重要步骤。
本文将介绍一些Power BI中的数据预处理和清洗技巧，帮助您更好地处理数据并提高报表的质量。
一、数据导入与获取在Power BI中，您可以从各种来源导入或获取数据，如Excel、SQL Server、Web等。
在导入数据之前，您可以先查看数据源的结构和内容，确保数据质量和完整性。
二、数据清理与转换1. 去除重复值：重复值可能会对数据分析和报表产生干扰，您可以使用Power BI的"去除重复值"功能，轻松地去除数据中的重复值。
2. 缺失值处理：当数据中存在缺失值时，可以选择删除包含缺失值的行或列，或者使用其他方法进行填充。
在Power BI中，您可以使用"删除行"或"删除列"功能来删除缺失值，或者使用"填充"功能来填充缺失值。
3. 格式转换：有时候，数据导入后可能存在格式不一致的情况。
Power BI提供了一系列的格式转换功能，可以将数据转换成所需的格式，如将字符串转换成日期格式、将文本转换成数字等。
4. 列拆分与合并：有时候，您可能需要将一个列拆分成多个列，或者将多个列合并成一个列。
Power BI提供了"拆分列"和"合并列"功能，可以满足您的需求。
5. 数据类型调整：Power BI会自动识别导入的数据类型，但有时候会出现识别错误的情况。
您可以使用"更改数据类型"功能，将数据类型调整为正确的类型。
6. 数据筛选与排序：Power BI提供了数据筛选和排序功能，可以根据自己的需求对数据进行筛选和排序操作。
三、数据转换与计算1. 列计算：在Power BI中，您可以通过使用DAX（数据分析表达式）语言来进行复杂的列计算。
您可以创建新的列，并使用DAX表达式进行计算，如求和、平均值、计数等。
Excel数据清理与处理教程
Excel数据清理与处理教程第一章：数据清理概述在日常工作中，我们经常需要处理大量的数据，但是这些数据常常存在一些问题，例如格式不统一、数据丢失、重复项等。
这些问题会影响到数据的准确性和可用性。
因此，对数据进行清理和处理是非常重要的。
本教程将为您介绍如何使用Excel进行数据清理和处理，帮助您提高工作效率。
第二章：数据导入与导出首先，我们需要将需要清理和处理的数据导入到Excel中。
Excel支持多种数据格式的导入，如文本文件、数据库查询结果等。
您可以通过选择“数据”选项卡中的“从其他源”命令来导入数据。
在导入数据之后，还可以选择将清理和处理结果导出为不同的格式，如Excel文件、文本文件等。
选择“文件”选项卡中的“另存为”命令，即可完成导出操作。
第三章：数据格式规范化在数据清理过程中，经常会遇到数据格式不统一的情况。
例如，日期格式、货币格式、百分比格式等。
在这种情况下，我们可以使用Excel中的格式化命令对数据进行规范化处理。
选择需要操作的数据区域，然后在“开始”选项卡中的“数字”命令组中选择相应的格式选项即可。
第四章：数据去重与合并数据中的重复项常常会影响到数据的分析和统计结果。
因此，在数据清理过程中，我们需要对重复项进行处理。
Excel提供了多种去重方式，如删除重复行、标记重复行等。
选择需要操作的数据区域，然后在“数据”选项卡中的“数据工具”命令组中选择相应的去重选项即可。
同时，有时候我们需要将多个数据源的数据进行合并。
Excel 中的“复制”和“粘贴”命令可以帮助我们实现这一目标。
选择需要操作的数据区域，然后使用“复制”命令将数据复制到目标位置，最后使用“粘贴”命令将数据合并到一起。
第五章：数据筛选与排序数据筛选是数据处理中常用的技术之一。
通过筛选功能，我们可以根据特定条件对数据进行过滤，只选择符合条件的数据显示在工作表中。
选择需要筛选的数据区域，然后在“数据”选项卡中的“排序和筛选”命令组中选择相应的筛选命令即可。
人工智能医疗影像诊断系统操作手册
人工智能医疗影像诊断系统操作手册第一章概述 (4)1.1 产品介绍 (4)1.2 功能特点 (4)1.2.1 影像识别与诊断 (4)1.2.2 诊断结果可视化 (4)1.2.3 诊断效率提升 (4)1.2.4 诊断准确性提高 (4)1.2.5 个性化诊断建议 (4)1.2.6 数据安全与隐私保护 (4)1.2.7 易用性与兼容性 (4)第二章系统安装与配置 (5)2.1 安装环境 (5)2.2 安装步骤 (5)2.3 配置参数 (5)第三章用户注册与登录 (6)3.1 用户注册 (6)3.1.1 注册流程 (6)3.1.2 验证邮箱和手机号码 (6)3.2 用户登录 (6)3.2.1 登录流程 (6)3.2.2 忘记密码 (6)3.3 用户权限管理 (7)3.3.1 权限分类 (7)3.3.2 权限分配 (7)3.3.3 权限变更 (7)第四章影像数据导入与预处理 (7)4.1 数据导入 (7)4.1.1 数据来源 (7)4.1.2 数据导入方式 (7)4.1.3 数据导入注意事项 (8)4.2 数据预处理 (8)4.2.1 预处理目的 (8)4.2.2 预处理内容 (8)4.2.3 预处理操作步骤 (8)4.3 数据格式转换 (8)4.3.1 转换目的 (8)4.3.2 转换内容 (9)4.3.3 转换操作步骤 (9)第五章影像诊断操作流程 (9)5.1 影像 (9)5.1.1 启动系统：打开人工智能医疗影像诊断系统，保证系统已连接至稳定的网络环境。
5.1.2 选择方式：系统提供多种方式，包括本地文件、远程服务器和PACS系统连接。
根据实际需求，选择合适的方式。
(9)5.1.3 影像：按照系统提示，待诊断的医学影像文件。
过程中，请注意文件格式和大小限制。
(9)5.1.4 影像预览：完成后，系统将自动显示影像预览。
确认影像清晰、完整后，进入下一步操作。
(9)5.2 影像诊断 (9)5.2.1 选择诊断任务：在系统界面，选择对应的诊断任务，如肺结节、骨折等。
数据清洗和预处理
总结
定义与内容 数据清洗与预处理的基 本概念和包括的内容
工具与案例分析
常用的数据清洗与预 处理工具和实际案例 分析
步骤与方法
数据清洗与预处理的具 体步骤和常用方法
展望
未来数据清洗与预处理将会迎来更多的发展 机遇。随着大数据和人工智能的快速发展， 数据清洗与预处理的技术也将不断创新，为 数据分析提供更多可能性。
为什么需要数据清洗与预处理
提高数据质量
减少错误数据对分析的影响 提高数据的准确性
增加数据可靠性
确保数据的完整性 减少数据分析中的误差
优化数据分析过程
提高数据处理效率 减少数据处理时间
支持模型建立
确保模型的可信度 提高模型的准确性
数据清洗与预处理的重要性
确保数据的准确性
01
提高数据分析的效果
02
降低数据分析错误率
Python中的Scikit-learn库
01 强大的机器学习库，包含异常值处理模块
R语言中的Outliers包
02 专门用于检测和处理异常值的包
Excel的条件格式化功能
03 利用条件格式化可快速识别异常值
总结
异常值处理在数据清洗和预处理中起着至关 重要的作用，通过有效的方法和工具，可以 准确识别和处理异常值，提高数据分析的准 确性和可靠性。
如何检测重复值
使用工具或编程语言检 查数据集中的重复记录
重复值处理方法
删除重复值
从数据集中删除重复的 记录
合并重复值
合并相同的记录为一 条数据
标记重复值
标记数据集中的重复记 录
重复值处理工具
Python中的Pandas库
提供数据处理和分析功 能
Excel的数据删除功能 可用于删除重复值
数据清理与处理软件OpenRefine详解
数据清理与处理软件OpenRefine详解第一章：介绍OpenRefineOpenRefine是一款开源的数据清理与处理软件，旨在帮助用户高效地处理大规模数据集。
它最初由Google开发，并以Google Refine的名字发布，后来由社区接手并更名为OpenRefine。
OpenRefine支持各种数据类型，包括结构化数据（如表格、电子表格）和非结构化数据（如文本文件、日志）。
第二章：OpenRefine的特点与优势1. 数据导入与导出：OpenRefine支持导入多种数据格式，如CSV、Excel、XML等，并可以将处理后的数据导出成多种格式，方便与其他分析工具（如R、Python）进行集成。
2. 数据转换与清洗：OpenRefine提供了强大的数据转换与清洗功能，可以通过内置的函数库，实现数据格式转换、字符串替换、合并拆分等操作，大大提高数据质量。
3. 数据去重与聚类：OpenRefine可以自动检测并去重重复数据，并进行数据聚类，方便用户进行分析与处理。
4. 数据可视化：OpenRefine提供了多种数据可视化方式，包括矩形树图、散点图、直方图等，帮助用户更好地理解数据分布和关联性。
第三章：OpenRefine的基本操作与界面介绍1. 数据导入：通过点击界面上的“导入数据”按钮，选择要导入的文件或URL，OpenRefine会自动识别文件格式并导入数据。
2. 数据筛选与排序：通过使用筛选功能，用户可以根据特定条件对数据进行筛选，并使用排序功能对数据进行排序。
3. 数据转换与清洗：用户可以使用OpenRefine提供的函数库对数据进行转换与清洗。
例如，用户可以使用split函数将一个包含多个值的单元格拆分成多个列。
4. 数据聚类：通过点击界面上的“聚类”按钮，OpenRefine会自动将相似的数据聚类在一起，方便用户进行进一步的分析与处理。
5. 数据可视化：用户可以在OpenRefine中选择不同的可视化方式，通过图表展示数据的分布和关联性。
数据导入与预处理技术复习
数据导⼊与预处理技术复习数据导⼊与预处理技术复习笔记本⽂由本⼈学习过程中总结，难免有纰漏，欢迎交流学习第1章为什么需要数据处理本章内容将涵盖以下⼏个⽅⾯：为什么需要数据处理关于数据科学的六个简单处理步骤，包括数据清洗；与数据预处理相关的参考建议对数据清洗有帮助的⼯具⼀个关于如何将数据清洗融⼊整个数据科学过程的⼊门实例在数据分析、挖掘、机器学习或者是可视化之前，做好相关的数据预处理⼯作意义重⼤。
这个数据预处理的过程不是⼀成不变的，是⼀个迭代的过程，在实际的⼯作中，需要不⽌⼀次的执⾏数据预处理。
所采⽤的数据挖掘或分析⽅法会影响清洗⽅式的选取。
数据预处理包含了分析所需要的各种处理数据的任务：如交换⽂件的格式、字符编码的修改、数据提取的细节等。
数据导⼊、数据存储和数据清洗是数据预处理中密切相关的技术。
搜集原始数据->存储->数据清洗->存储->增量搜集数据->合并存储数据->数据挖掘（⼤数据、⼈⼯智能）->数据可视化；有三种处理⽅案可以选择：什么都不处理：忽略这些错误数据，直接开始构建线形图。
如果直接数据可视化,这样的结果是，有⽤的数据被掩盖了。
修正数据：算出错误消息的正确数据，采⽤修订后的数据集来可视化。
扔掉错误数据：放弃错误数据。
为了在选项⼆和三之间做个选择，计算错误数据实际上这些只占到了数据量的百分之⼀。
因此，选择选项三，扔掉这些数据。
利⽤Google的Spreadsheets能在初始数据中缺少⽇期的情况下，在x轴⾃动进⾏零值数据补齐，创建线性图或者条状图。
在以上的数据集中，需要补齐的零值就是所缺失的数据。
1.6 ⼩结从以上的实例看出，数据预处理占了整个过程的80%的⼯作量；数据预处理是数据科学过程的关键部分，不仅涉及对技术问题的理解，还需要做出相应的价值判断；第⼆章数据预处理为什么对数据进⾏预处理描述性数据汇总数据清理数据集成和变换数据归约离散化和概念分层⽣成脏数据不完整缺少数据值；缺乏某些重要属性；仅包含汇总数据；e.g., occupation=""有噪声包含错误或者孤⽴点e.g. Salary = -10数据不⼀致e.g., 在编码或者命名上存在差异e.g., 过去的等级： “1,2,3”, 现在的等级： “A, B, C”e.g., 重复记录间的不⼀致性e.g., Age=“42” Birthday=“03/07/1997”不完整数据的成因数据收集的时候就缺乏合适的值数据收集时和数据分析时的不同考虑因素⼈为/硬件/软件问题噪声数据（不正确的值）的成因数据收集⼯具的问题数据输⼊时的⼈为/计算机错误数据传输中产⽣的错误数据不⼀致性的成因不同的数据源违反了函数依赖性数据预处理为什么是重要的？没有⾼质量的数据，就没有⾼质量的挖掘结果⾼质量的决策必须依赖⾼质量的数据e.g. 重复值或者空缺值将会产⽣不正确的或者令⼈误导的统计数据仓库需要对⾼质量的数据进⾏⼀致地集成数据预处理将是构建数据仓库或者进⾏数据挖掘的⼯作中占⼯作量最⼤的⼀个步骤数据质量的多维度量⼀个⼴为认可的多维度量观点：精确度完整度⼀致性合乎时机可信度附加价值可解释性跟数据本⾝的含义相关的内在的、上下⽂的、表象的以及可访问性数据预处理的主要任务数据清理填写空缺的值，平滑噪声数据，识别、删除孤⽴点，解决不⼀致性数据集成集成多个数据库、数据⽴⽅体或⽂件数据变换规范化和聚集数据归约得到数据集的压缩表⽰，它⼩得多，但可以得到相同或相近的结果数据离散化数据归约的⼀部分，通过概念分层和数据的离散化来规约数据，对数字型数据特别重要基本统计类描述的图形显⽰常⽤的显⽰数据汇总和分布的⽅法：直⽅图、分位数图、q-q图、散布图和局部回归曲线直⽅图：⼀种单变量图形表⽰⽅法将数据分布划分成不相交的⼦集或桶，通常每个桶宽度⼀致并⽤⼀个矩形表⽰，其⾼度表⽰桶中数据在给定数据中出现的计数或频率数据清理任务填写空缺的值识别离群点和平滑噪声数据纠正不⼀致的数据解决数据集成造成的冗余空缺值数据并不总是完整的例如：数据库表中，很多条记录的对应字段没有相应值，⽐如销售表中的顾客收⼊引起空缺值的原因设备异常与其他已有数据不⼀致⽽被删除因为误解⽽没有被输⼊的数据在输⼊时，有些数据应为得不到重视⽽没有被输⼊对数据的改变没有进⾏⽇志记载空缺值要经过推断⽽补上如何处理空缺值忽略元组：当类标号缺少时通常这么做（假定挖掘任务设计分类或描述），当每个属性缺少值的百分⽐变化很⼤时，它的效果⾮常差。
大数据与应用课程设计
大数据与应用课程设计一、课程目标知识目标：1. 学生能理解大数据的基本概念，掌握数据采集、存储、处理和分析的基本方法。
2. 学生能结合实际案例，了解大数据在不同行业中的应用和价值。
3. 学生掌握数据可视化工具的使用，能将数据分析结果以图表等形式直观展示。
技能目标：1. 学生具备运用编程语言（如Python）进行数据处理和分析的能力。
2. 学生能运用大数据技术解决实际问题，具备一定的数据挖掘和预测能力。
3. 学生能够运用数据可视化工具，有效地展示数据分析结果。
情感态度价值观目标：1. 学生培养对数据的敏感性和好奇心，愿意主动探索数据背后的规律和故事。
2. 学生意识到数据安全与隐私保护的重要性，树立正确的数据道德观念。
3. 学生通过课程学习，认识到大数据技术在国家战略和社会发展中的重要作用，增强国家使命感和责任感。
课程性质分析：本课程为高中信息技术课程，旨在帮助学生了解大数据的基本概念和应用，培养学生的数据处理和分析能力。
学生特点分析：高中学生具有一定的信息技术基础，思维活跃，对新事物充满好奇。
在此基础上，课程设计应注重理论与实践相结合，激发学生的兴趣和参与度。
教学要求：1. 教学内容与实际案例相结合，提高课程的实用性和趣味性。
2. 注重培养学生的动手操作能力和团队协作能力。
3. 教学过程中，关注学生的个体差异，提供个性化指导和支持。
二、教学内容1. 大数据基本概念：数据、大数据、数据类型等。
教材章节：第一章 大数据概述2. 数据采集与存储：数据源、数据采集方法、数据存储技术等。
教材章节：第二章 数据的采集与存储3. 数据处理与分析：数据清洗、数据预处理、数据分析方法等。
教材章节：第三章 数据处理与分析技术4. 数据挖掘与预测：分类、聚类、关联规则挖掘、预测模型等。
教材章节：第四章 数据挖掘与预测技术5. 数据可视化：数据可视化基本概念、常见可视化工具、图表制作方法等。
教材章节：第五章 数据可视化6. 大数据应用案例：互联网、金融、医疗、智慧城市等行业应用案例。
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缺失 错误
数据质 量差
不一 致
不合 规
不完 整
重复
无效 4
数据清理做些什么？ 数据清理，就是试图检测和去除数据集中的噪声数据和无关数据， 处理遗漏数据，去除空白数据域和知识背景下的白噪声，解决数据 的一致性、唯一性问题，从而达到提高数据质量的目的。
．．．
11
4.1.1 常用的数据清洗步骤介绍
校验目录下目前有四个步骤，其中数据校验（Data validator） 步骤将在4.1.5数据校验部分有详细介绍
脚本目录下目前有九个步骤，其中JavaScript代码、正则表达 式验证、公式、用户自定义Java表达式和UDJC这五步骤将在 本章最后一节4.3中有介绍
15
4.1.2 字符串清洗
示例：区号和城市对照表
ID 0
1 2
CODE 10 0755 0023
3
021a
CITY BJ-BeiJing SZ-ShenZhen CQ-CHONGQING SH-shanghai
ID字段有些无效的空白字符，可以使用字符串操作步骤的Trim type进行清洗 CODE也就是区号字段里有无效的字母，并且有些区号前没有0，接合使用字符串操作和字符串 替换两个步骤清洗 CITY字段里大小写不统一，并且可能并不需要前面两个字母的缩写，接合使用字符串操作和字符 串剪切两个步骤清洗
16
4.1.2 字符串清洗
设计思路：
第一步，输入。使用“输入自定义常量数据（Data Grid）“步骤作为输入 第二步，使用字符串操作步骤做初步清理。达到以下目标：
1. 清除ID字段的前后空白字符 2. 提取CODE字段的数字 3. 转换CITY字段全部为大写 第三步，使用字符串替换步骤清理CODE字段。使CODE字段 全部以一个数字0开始 第四步，使用字符串剪切步骤清理CITY字段。使CITY字段只 包括城市名拼音 第五步，输出。使Excel输出最终结果
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4.1.2 字符串清洗
字符串替换（Replace in string）
• 对字符串做查找替换 • 由于该步骤支持正则表达式，所以它的真正功能远比字面上的强大
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4.1.2 字符串清洗
字符串操作（String operations）
• 字符串首尾空白字符去除：Trim type • 大小写：Lower/Upper、InitCap • 填充字符设置：Padding、Pad char、Pad Length • 数字移除/提取：Digits • 删除特殊字符：Remove Special character
• 该步骤可以对字段进行选择、删除、重命名等操作，还可以更改字段的数据类型等元数据 • 将在4.1.3字段清洗部分详细介绍
去除重复记录（Unique rows） 去除重复记录(哈希值)（Unique rows(HashSet)
• 通过给定字段清除重复数据 • 将在 4.2 数据排重部分详细介绍
字符串替换（Replace in string） 字符串操作（String operations） 字符串剪切（Strings cut）
• 字符串替换和字符串剪切功能相对单一，但由于字符串替换支持正则表达式，所以 真正的功能远比字面上表达的强大许多 • 字符串操作提供了字符串的常规操作，功能丰富 • 这三个步骤将在4.1.2字符串清洗部分讲解
5
பைடு நூலகம்
01
4.1 数据清洗 概述
4.1 数据清洗概述
4.1.1 常用的数据清洗步骤介绍 4.1.2 字符串清洗 4.1.3 字段清洗 4.1.4 使用参照表清洗数据 4.1.5 数据校验
4.1.1 常用的数据清洗步骤介绍
Kettle 没有单一的清洗步骤清洗工作，需要结合多个步骤来完成。
数据的清洗工作从抽取数据就开始了！ e.g. “表输入（Table input）”步骤
数据导入与预处理应用-第四章 数据清理
目录
01
4.1 数据清 洗概述
4.2 数据排 重
02
03
4.3 使用脚 本组件进行 数据清理
数据的重要
• 数据分析、数据挖掘、机器学习、人工智能等技术都以数据为依托 • 利用这些数据及技术可以很准确地发现趋势，预测未来
数据挖掘
机器学习
数据分析
数据
人工智能
3
为什么要数据清理？
10
4.1.1 常用的数据清洗步骤介绍
拆分字段（Split Fields） 合并字段（Concat Fields） 拆分字段成多行（Split filed to rows）
• 这三个步骤主要是通过分隔符来拆分、合并字段 • 将在4.1.3字段清洗部分详细介绍
字段选择（Select values）
其他目录下还有很多清洗步骤，比如查询目录下的模糊匹配 （Fuzzy match）步骤，将在4.2数据排重中会详细介绍
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4.1.2 字符串清洗
主要介绍转换目录下的三个字符串清洗步骤： 字符串剪切（Strings cut）
• 对字符串做剪切的功能 • 该步骤需要在The fields to cut版面添加需要剪切的字符串字段（In stream field），输出字段（Out stream field），以及剪切的位置（Cut from, Cut to） • 当设置输出字段时，所剪切的子字符串将放在设置的输出字段中，否则，将覆盖 输入字段
SELECT student_id,score FROM student_info ORDER BY score DESC
注意： 难维护，当SQL语句太过复杂时，后期的维护会非常困难。 无法审计，数据进入Kettle已经做过清洗，Kettle无法提供审计功能。
4.1.1 常用的数据清洗步骤介绍 常用转换步骤所在目录
转换目录
脚本目录 校验目录 其它目录
9
4.1.1 常用的数据清洗步骤介绍
转换目录下的常用清洗步骤：
计算器（Calculator）
• 功能丰富，在7.1版本已有90多项功能，并且随着版本更新，功能还会不断增加 • 提供预定义的函数来处理输入字段，性能很高 • 在4.1.4 使用参照表清洗数据 部分做介绍