数据预处理的方法有哪些（数据预处理的方法有哪些聚集）

计算机是怎样处理数据的？

①数据采集：采集所需的信息。

②数据转换：把信息转换成机器能够接收的形式。

③数据分组：指定编码，按有关信息进行有效的分组。

④数据组织：整理数据或用某些方法安排数据，以便进行处理。

⑤数据计算：进行各种算术和逻辑运算，以便得到进一步的信息。

⑥数据存储：将原始数据或计算的结果保存起来，供以后使用。

⑦数据检索：按用户的要求找出有用的信息。

⑧数据排序：把数据按一定要求排成次序。

数据预处理的方法有哪些（数据预处理的方法有哪些聚集）

计算机处理数据的流程为：

数据预处理的方法有哪些（数据预处理的方法有哪些聚集）

1、提取阶段：由输入设备把原始数据或信息输入给计算机存储器存起来。

2、解码阶段：根据CPU的指令集架构（ISA）定义将数值解译为指令

3、执行阶段：再由控制器把需要处理或计算的数据调入运算器。

4、最终阶段：由输出设备把最后运算结果输出。

二进制代码：由两个基本字符'0'、'1'组成的代码。其中，码元："一位"二进制代码。码字：N个码元可以组成的不同组合，任意一个组合称一个码字。二进制是由1和0两个数字组成的。它可以表示两种状态，即开和关。这种状态可以由电位的高低来实现。计算机是由各种电子元器件组成的。其中有一种重要的元件就是半导体即我们熟悉的二极管、三极管等。半导体可以通过它的开关状态来传递和处理信息。如果用其它的进制必将使计算机的制造和信息的处理更为复杂。所以输入电脑的任何信息最终都要转化为二进制。目前通用的是码。最基本的单位为

数字信号预处理软件处理方法主要包括？

1.数字滤波
& 数字滤波实质上是一种程序滤波，与模拟滤波相比具有如下优点：①不需要额外的硬件设备，不存在阻抗匹配问题，可以使多个输入通道共用一套数字滤波程序，从而降低了仪器的硬件成本。②可以对频率很低或很高的信号实现滤波。③可以根据信号的不同而采用不同的滤波方法或滤波参数，灵活、方便、功能强 .
& 1）.中值滤波
& 中值滤波方法对缓慢变化的信号中由于偶然因素引起的脉冲干扰具有良好的滤除效果。其原理是，对信号连续进行n次采样，然后对采样值排序，并取序列中位值作为采样有效值。程序算法就是通用的排序算法。采样次数n一般取为大于3的奇数。当n＞5时排序过程比较复杂，可采用“冒泡”算法。
& 2）.算术平均滤波
& 算术平均滤波方法的原理是，对信号连续进行n次采样，以其算术平均值作为有效采样值。该方法对压力、流量等具有周期脉动特点的信号具有良好的滤波效果。采样次数n越大，滤波效果越好，但灵敏度也越低，为便于运算处理，常取n = 4、8、16。
& 3）.滑动平均滤波
& 在中值滤波和算术平均滤波方法中，每获得一个有效的采样数据必须进行n次采样，当采样速度较慢或信号变化较快时，系统的实时性往往得不到保证。采用滑动平均滤波的方法可以避免这一缺点。该方法采用循环队列作为采样数据存储器，队列长度固定为n，每进行一次新的采样，把采样数据放入队尾，扔掉原来队首的一个数据。这样，在队列中始终有n个最新的数据。对这n个最新数据求取平均值，作为此次采样的有效值。这种方法每采样一次，便可得到一个有效采样值，因而速度快，实时性好，对周期性干扰具有良好的抑制作用。& 4） .低通滤波
& 当被测信号缓慢变化时，可采用数字低通滤波的方法去除干扰。数字低通滤波器是用软件算法来模拟硬件低通滤波的功能。
一阶RC低通滤波器的微分方程为

& 式中 τ = RC是电路的时间常数。用X替代ui，Y替代uo，将微分方程转换成差分方程，得

整理后得

& 式中 △t——采样周期；X（n）——本次采样值；Y（n）和）——本次和上次的滤波器输出值。取α= △t /（τ+ △t ），则上 式可改写成

& 式中 α——滤波平滑系数，通常取α?1。
& 由上式可见，滤波器的本次输出值主要取决于其上次输出值，本次采样值对滤波器输出仅有较小的修正作用，因此该滤波器算法相当于一个具有较大惯性的一阶惯性环节，模拟了低通滤波器的功能，其截止频率为

& 如取α = 1/32， △t = 0.5s，即每秒采样2次，则fc ≈ 0.01Hz，可用于频率相当低的信号的滤波。

数据处理的方法？

1. 列表法 列表法是将实验所获得的数据用表格的形式进行排列的数据处 理方法。

2. 图示法 图示法就是用图象来表示物理规律的一种实验数据处理方法。

3. 图解法 图解法是在图示法的根底上,利用已经作好的图线,定量地求出 待测量或某些参数或经验公式的方法。

Excel处理数据的三种方法？

情景一：简单不定长

简单不定长混合文本的特征：

1.不含英文及其他字符。

2.数字统一位于文本最左侧、最右侧或中间固定起始位置。

解决思路：数字初始位置固定，可以直接用LEFT、 或MID提取，无需确认起始位置。唯一需要计算的参数就是文本长度。这里由于混合文本不含单字节字符(英文字符或半角符号)，我们可以使用来确定数字长度。其中，LEN计算总字符数，LENB计算总字节数，由于1个汉字=1个字符=2个字节，1个单字节字符=1个字符=1个字节，于是我们可以用2*来计算数字的长度，从而完成提取。

情景二：特定符号引导

特殊符号引导混合文本的特征：

1.数字位置不固定。

2.数字长度也不固定。

3.数字有特殊字符引导，且可能存在其他单字节字符。

解决思路：该情景虽然可以通过FIND函数锁定特殊符号的初始位置，但却因为其他单字节字符的存在，导致情景一中用2*确认长度的方法无法使用，情景一公式在情景二中宣告失败。

情景三：含半角符两侧不定长

含半角符两侧不定长混合文本的特征：

1.数字位置在文本两侧。

2.数字长度不固定。

3.混合文本中含英文字母、半角符号等单字节字符。

解决思路：该情景虽然可以通过L函数从两侧提取数字，但同样因存在其他单字节字符，无法使用2*确认数字长度。同时，因为无固定引导符号，使用长空格的设想也就此落空。

一、数据处理的方法：

分类（拆分）、排序、筛选、汇总（合并）、图表化

二、在中，对数据进行处理的手段（工具）非常丰富，主要有：

①基础操作（即手工处理，包括分列、排序、筛选等）、

②函数公式（包括数组公式）、

③分组、

④分类汇总、

⑤合并计算、

数据预处理的方法有哪些（数据预处理的方法有哪些聚集）

⑥数据透视表、

⑦⑧编程技术（VBA及其它）

定量分析方法中数据处理方法有哪些？

定性研究：主要手段：深度访谈、座谈会、日记、观察。可用性测试、启发式走查等等定量研究：对相关数据进行量化处理、检验和分析从而获得有意义的结论，主要手段：问卷调查、A/B测试、行为数据分析、眼动分析等等

定性研究步骤：1、准备 确定被访对象（准备甄别用户的） 设计访谈提纲（少问产品、开放式提问） 2、介绍 自我介绍、获取录音和拍照的准许 鼓励用户按日常的模式工作 3、访谈

5个关键点

需要确保所有预期任务都被涵盖

要学会倾听、观察。并及时追问讨论，获得具体解释和细节

记得做详细的笔记以便事后分析

尽量不要用计算机做记录，会显得不够专注

不要强求用户完成任务而要自己找出原因

注意事项

不要过度引导用户，注意表达方式

用户说的不一定是真的

访谈中需要记录的内容

用户的基本信息

用户的使用习惯

用户的关键任务

他们试图做什么？怎么做？为什么这么做？

在完成任务中遇到的困难，原因

使用的工具的有点和缺点

用户有什么期望和关键原话

4、总结 5、可以采用5why的询问方法，多问为什么？ 定量研究步骤1、沟通准备

调研目标是什么？

想要验证什么？当前有哪些信息？缺少哪些信息？

这些信息会如何帮助决策？

问卷将会通过什么方式投放？

投放对象是谁？

预计投放多少？回收多少份？

2、设计问卷

确定结构

设计问题

设计选项

编排顺序（先筛选用户、先简后难、兴趣优先、先封闭后开放、敏感问题放后）

3、发布回收 4、分析总结

结构化数据处理流程？

一、数据收集

在数据收集过程中，数据源会影响大数据质量的真实性、完整性数据收集、一致性、准确性和安全性。对于Web数据，多采用网络爬虫方式进行收集，这需要对爬虫软件进行时间设置以保障收集到的数据时效性质量。比如可以利用易海聚采集软件的增值API设置，灵活控制采集任务的启动和停止。

二、数据预处理

大数据采集过程中通常有一个或多个数据源，这些数据源包括同构或异构的数据库、文件系统、服务接口等，易受到噪声数据、数据值缺失、数据冲突等影响，因此需首先对收集到的大数据集合进行预处理，以保证大数据分析与预测结果的准确性与价值性。

大数据的预处理环节主要包括数据清理、数据集成、数据归约与数据转换等内容，可以大大提高大数据的总体质量，是大数据过程质量的体现。 数据清理技术包括对数据的不一致检测、噪声数据的识别、数据过滤与修正等方面，有利于提高大数据的一致性、准确性、真实性和可用性等方面的质量;

数据集成则是将多个数据源的数据进行集成，从而形成集中、统一的数据库、数据立方体等，这一过程有利于提高大数据的完整性、一致性、安全性和可用性等方面质量;

数据归约是在不损害分析结果准确性的前提下降低数据集规模，使之简化，包括维归约、数据归约、数据抽样等技术，这一过程有利于提高大数据的价值密度，即提高大数据存储的价值性。

数据转换处理包括基于规则或元数据的转换、基于模型与学习的转换等技术，可通过转换实现数据统一，这一过程有利于提高大数据的一致性和可用性。

总之，数据预处理环节有利于提高大数据的一致性、准确性、真实性、可用性、完整性、安全性和价值性等方面质量，而大数据预处理中的相关技术是影响大数据过程质量的关键因素

三、数据处理与分析

1、数据处理

大数据的分布式处理技术与存储形式、业务数据类型等相关，针对大数据处理的主要计算模型有分布式计算框架、分布式内存计算系统、分布式流计算系统等。是一个批处理的分布式计算框架，可对海量数据进行并行分析与处理，它适合对各种结构化、非结构化数据的处理。分布式内存计算系统可有效减少数据读写和移动的开销，提高大数据处理性能。分布式流计算系统则是对数据流进行实时处理，以保障大数据的时效性和价值性。

总之，无论哪种大数据分布式处理与计算系统，都有利于提高大数据的价值性、可用性、时效性和准确性。大数据的类型和存储形式决定了其所采用的数据处理系统，而数据处理系统的性能与优劣直接影响大数据质量的价值性、可用性、时效性和准确性。因此在进行大数据处理时，要根据大数据类型选择合适的存储形式和数据处理系统，以实现大数据质量的最优化。

2、数据分析

大数据分析技术主要包括已有数据的分布式统计分析技术和未知数据的分布式挖掘、深度学习技术。分布式统计分析可由数据处理技术完成，分布式挖掘和深度学习技术则在大数据分析阶段完成，包括聚类与分类、关联分析、深度学习等，可挖掘大数据集合中的数据关联性，形成对事物的描述模式或属性规则，可通过构建机器学习模型和海量训练数据提升数据分析与预测的准确性。

数据分析是大数据处理与应用的关键环节，它决定了大数据集合的价值性和可用性，以及分析预测结果的准确性。在数据分析环节，应根据大数据应用情境与决策需求，选择合适的数据分析技术，提高大数据分析结果的可用性、价值性和准确性质量。

四、数据可视化与应用环节

数据可视化是指将大数据分析与预测结果以计算机图形或图像的直观方式显示给用户的过程，并可与用户进行交互式处理。数据可视化技术有利于发现大量业务数据中隐含的规律性信息，以支持管理决策。数据可视化环节可大大提高大数据分析结果的直观性， 便于用户理解与使用，故数据可视化是影响大数据可用性和易于理解性质量的关键因素。

大数据应用是指将经过分析处理后挖掘得到的大数据结果应用于管理决策、战略规划等的过程，它是对大数据分析结果的检验与验证，大数据应用过程直接体现了大数据分析处理结果的价值性和可用性。大数据应用对大数据的分析处理具有引导作用。

在大数据收集、处理等一系列操作之前，通过对应用情境的充分调研、对管理决策需求信息的深入分析，可明确大数据处理与分析的目标，从而为大数据收集、存储、处理、分析等过程提供明确的方向，并保障大数据分析结果的可用性、价值性和用户需求的满足。

数据清洗主要包括哪两个处理？

1. 互联网大数据处理技术包含哪些?

第一部分为互联网大数据的概述；

第二部分为互联网大数据的获取与存储，包括了静态或动态WEB页面内容获取技术、结构化或非结构化数据的存储、常见的开源系统等；

第二部分为处理与分析技术，包括了文本数据预处理、数据内容的语义分析技术、文本内容分类技术、聚类分析、大数据中的隐私保护、大数据可视化等内容；

第三部分为综合应用