《工学预处理》课件.pptx

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1、工学预处理ppt课件REPORTING目 录工学预处理概述工学预处理技术工学预处理应用场景工学预处理工具与平台工学预处理案例分析工学预处理未来展望PART 01工学预处理概述REPORTING定义：工学预处理是指在工程实施前，对工程相关的数据、信息、资料等进行收集、整理、筛选、加工和组织的过程，旨在为后续的工程设计和施工提供准确、完整、一致和可靠的基础数据和信息。数据量大：涉及多个领域和专业的数据，需要进行大规模的收集和整理。复杂性高：数据来源多样，格式不一，需要进行复杂的筛选、加工和组织。实时性强：随着工程进度的推进，数据和信息需要不断更新和调整。质量要求高：预处理结果的质量直接影响到工程设

2、计和施工的质量和效率。0102030405定义与特点通过数据清洗、格式转换等技术手段，消除数据中的冗余、错误和不一致性，提高数据的准确性和可靠性。提高数据质量通过数据筛选、分类和组织等手段，优化数据处理流程，提高数据处理效率。优化数据处理流程为后续的工程设计和施工提供准确、完整、一致和可靠的基础数据和信息，支持工程决策和实施。提供基础数据支持通过减少重复工作和错误，降低工程设计和施工的成本。降低成本预处理的重要性数据存储将处理后的数据存储在适当的数据库或数据仓库中，以便后续查询和使用。数据组织对数据进行分类、排序和整理，形成有序的数据结构。数据转换将不同格式和来源的数据进行转换和整合。数据收集

3、根据工程需求，收集相关数据和信息。数据清洗对数据进行清洗和去重，消除冗余和不一致性。预处理的流程PART 02工学预处理技术REPORTING数据清洗是预处理过程中最基础也是最重要的一步，主要是对数据进行校验和修正，确保数据的质量和准确性。数据清洗主要包括缺失值处理、异常值检测与处理、重复值检测与处理等。缺失值处理可以采用填充缺失值的方法，如使用均值、中位数、众数等统计量进行填充，也可以采用插值、回归等方法预测填充。异常值检测可以采用基于统计的方法、基于距离的方法、基于密度的等方法，处理方式通常为删除或替换异常值。重复值检测可以采用排序后比较、哈希表比较等方法，处理方式通常为删除或合并重复值。

4、数据清洗数据转换是将数据从一种形式或格式转换为另一种形式或格式的过程，以便于后续的数据分析和挖掘。数据转换主要包括特征工程、数据类型转换、特征离散化等。特征工程是通过数学变换、特征选择、特征组合等方式对原始特征进行处理，以得到更好的特征集合。数据类型转换是将数据从一种数据类型转换为另一种数据类型，如将分类变量转换为虚拟变量、将日期字符串转换为日期类型等。特征离散化是将连续型特征转换为离散型特征，以便于分类和聚类算法的使用。0102030405数据转换数据合并是指将来自不同数据源的数据进行合并，形成一个完整的数据集。数据去重是指在数据集成过程中去除重复的数据记录，以保证数据的唯一性。数据匹配是指

5、将不同数据源中的相同实体进行匹配，以便于将不同数据源中的数据进行关联和整合。数据集成是将来自不同数据源的数据进行整合和合并的过程，以便于进行统一的数据分析和挖掘。数据集成主要包括数据匹配、数据去重、数据合并等。数据集成数据归约是指通过降维技术将高维度的数据转换为低维度的表示，以减少数据的复杂性和计算成本。数据归约主要包括主成分分析、线性判别分析、多维缩放等。主成分分析是通过将原始特征组合成一组新的特征，这组新特征即为主成分，以最大程度地保留原始数据的方差。线性判别分析是一种有监督的降维方法，通过将原始特征映射到低维空间，使得同一类别的样本尽可能接近，不同类别的样本尽可能远离。多维缩放是一种无监

6、督的降维方法，通过将高维空间中的点投影到低维空间中，同时保持同类样本之间的距离不变。0102030405数据归约数据离散化是指将连续型数值型数据转换为离散型数据的过程，以便于进行分类和聚类等算法的使用。数据离散化主要包括分箱、卡方分箱、决策树分箱等方法。分箱是指将连续型数值型数据按照一定的规则划分为若干个区间，每个区间内的数据被赋予相同的值，以便于进行分类和聚类等算法的使用。卡方分箱是一种基于卡方检验的分箱方法，通过计算不同区间内数据的卡方值来确定最佳的分箱点。决策树分箱是指通过构建决策树来自动确定最佳的分箱点，以便于提高分类和聚类的准确率。0102030405数据离散化PART 03工学预处

7、理应用场景REPORTING金融领域金融领域是工学预处理技术的重要应用领域之一，涉及风险管理、客户画像、反欺诈等多个方面。总结词通过工学预处理技术，金融领域可以实现更精准的风险评估和预警，提高风控能力；同时，对客户的行为和偏好进行深入挖掘，构建更准确的客户画像，为个性化服务和精准营销提供支持；此外，工学预处理技术还可以应用于反欺诈场景，识别和预防潜在的欺诈行为，保障金融交易的安全。详细描述医疗领域通过工学预处理技术可以提升诊断准确性和医疗服务质量。总结词工学预处理技术可以对医疗影像进行预处理和分析，辅助医生更准确地诊断病情；同时，对电子病历等医疗数据进行预处理，提取关键信息，有助于医生快速了解

8、患者病情和制定治疗方案；此外，工学预处理技术还可以应用于远程医疗、健康管理等领域，提高医疗服务效率和质量。详细描述医疗领域总结词电商领域利用工学预处理技术实现个性化推荐、用户画像和智能客服等功能。详细描述工学预处理技术可以对用户行为和偏好进行深入分析，为个性化推荐提供支持，提高转化率和用户满意度；同时，对用户画像进行预处理，有助于更好地理解用户需求和市场趋势；此外，工学预处理技术还可以应用于智能客服领域，自动回答用户问题和提供解决方案，提升用户体验和服务效率。电商领域VS物流领域通过工学预处理技术实现智能调度、路径优化和物流数据分析等功能。详细描述工学预处理技术可以对物流数据进行预处理和分析，

9、为智能调度和路径优化提供支持，降低运输成本和提高效率；同时，对物流过程进行实时监控和异常检测，保障货物安全和运输质量；此外，工学预处理技术还可以应用于物流数据分析领域，为物流企业和电商企业提供决策支持。总结词物流领域PART 04工学预处理工具与平台REPORTING总结词强大的数据处理工具详细描述Pandas提供了丰富的函数和方法，可以灵活地处理各种数据类型，包括数值计算、字符串处理、日期时间等。详细描述Pandas是Python中用于数据处理和分析的强大库，提供了数据帧（DataFrame）这一核心数据结构，支持各种数据操作，如筛选、排序、聚合等。总结词高效的数据处理性能总结词灵活的数据处

10、理能力详细描述Pandas内部实现了高效的数据结构和算法，使得数据处理速度较快，特别适合处理大规模数据。Python pandas库总结词详细描述总结词详细描述总结词详细描述分布式数据处理能力Spark是一个基于Hadoop的分布式计算框架，能够高效地处理大规模数据，支持多种编程语言，包括Scala、Python和Java。实时数据处理能力Spark除了传统的批处理模式外，还支持流处理和实时计算，可以快速地处理不断更新的数据流。丰富的数据处理功能Spark除了基本的分布式计算外，还提供了机器学习、图计算等多种数据处理功能，可以满足各种数据处理需求。Spark数据处理平台详细描述Hive是一个基

11、于Hadoop的数据仓库工具，提供了完整的SQL查询功能和数据仓库管理功能，方便用户进行数据分析和挖掘。详细描述Hive使用Hadoop作为底层存储，支持分布式存储和计算，能够高效地存储和查询大规模数据。详细描述Hive具有良好的扩展性，可以方便地添加新的数据源和计算模块，支持多种数据格式和存储方式。总结词数据仓库管理功能总结词高效的数据存储性能总结词良好的扩展性010203040506Hive数据仓库PART 05工学预处理案例分析REPORTING总结词数据清洗是预处理中非常重要的步骤，尤其在金融领域，数据清洗的准确性和效率直接影响到后续的数据分析和决策。详细描述金融数据清洗主要是为了去除

12、重复、错误或不完整的数据，确保数据的准确性和一致性。清洗过程中需要识别和纠正数据中的异常值、缺失值和格式问题，以确保数据质量。同时，还需要根据业务规则对数据进行转换和规范化，以满足后续分析的需求。案例一：金融数据清洗电商用户行为数据转换是预处理中的重要环节，通过对用户行为数据的转换和处理，可以更好地理解用户需求和偏好，优化产品和服务。电商用户行为数据转换主要包括数据整合、分类和聚合等步骤。需要将用户在平台上的浏览、搜索、购买等行为数据进行整合，并根据业务需求进行分类和标签化。同时，还需要对用户行为数据进行聚合和分析，以挖掘用户的购买习惯和偏好，为精准营销和个性化推荐提供支持。总结词详细描述案例

13、二：电商用户行为数据转换总结词医疗影像数据的集成与离散化是医学影像分析的重要预处理步骤，通过对影像数据的处理，可以更好地辅助医生进行疾病诊断和治疗方案制定。要点一要点二详细描述医疗影像数据的集成主要是将不同来源的影像数据整合到一个统一的格式和标准下，方便后续的处理和分析。离散化则是将连续的影像数据转换为离散的像素或区域，以便于计算机进行识别和分类。通过这些预处理步骤，可以提取出更多的有用信息，为医学影像分析提供支持。案例三：医疗影像数据的集成与离散化PART 06工学预处理未来展望REPORTING自动化数据筛选利用机器学习算法对大量数据进行筛选，快速识别有效数据。智能化分析通过深度学习技术对

14、数据进行多维度分析，挖掘数据背后的规律和趋势。预测性建模利用人工智能技术构建预测模型，对未来趋势进行预测，为决策提供支持。人工智能在工学预处理中的应用数据处理效率提升大数据技术的快速发展使得数据处理速度大幅提升，提高了预处理的效率。数据质量改善通过数据清洗和去重等技术，改善数据质量，为后续分析提供更准确的基础。数据分析维度拓展大数据技术能够处理海量数据，提供更丰富的维度和角度进行分析。大数据处理技术的发展对工学预处理的影响030201随着数据量增长，如何高效、准确地处理数据成为工学预处理面临的重要挑战。新技术的不断涌现为工学预处理提供了更多可能性，如人工智能、大数据等技术的发展为工学预处理带来了新的机遇。工学预处理技术的挑战与机遇机遇挑战THANKS感谢观看REPORTING