数据分析入门第二课：数据采集、预处理和特征工程简介-刘淇

第二课于2021年3月15日举行，主题为数据分析入门第一部分。讲座由刘淇主讲，内容主要涵盖数据采集、数据预处理和特征工程。 数据采集是数据分析的第一步，获得数据的方式多种多样。在数据采集过程中，可以通过测量、网页获取、数据库监控和传统媒体数据采集等方式获取所需的数据。其中，网页获取可以通过网络爬虫来实现，批量数据获取时也需要进行数据筛选，以确保获得符合需求的数据。 数据检索是数据采集中最简单、最灵活的方式之一。通过学会使用搜索引擎，如百度和Google，可以方便地检索到所需的数据。百度主要适合于搜索中文信息，而Google则更适合搜索英文信息。此外，2018年9月，Google还推出了Google Dataset Search（Google数据集搜索）工具，可用于搜索和发现各种数据集。 数据预处理是数据分析过程中至关重要的一步，它包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约等过程。数据清洗旨在处理缺失值、异常值和重复值等数据问题，确保数据质量符合标准。数据集成将来自不同来源的数据整合在一起，以便进行综合分析。数据变换通过对数据进行归一化、聚合和离散化等操作，使得数据更易于分析。数据规约则是通过抽样或数据压缩等方法减少数据集的大小，提高数据处理的效率。 特征工程是在数据分析中非常重要的环节，它涉及到数据特征的选择、构建和转换。特征对于数据分析的结果具有重要影响，好的特征可以提高模型的准确性和稳定性。特征工程包括对原始数据进行特征选择，提取出与目标变量相关性较高的特征；构建新特征，如添加交互项或多项式特征；以及对特征进行转换，如对数变换、归一化或标准化。 通过数据分析实践，我们可以更好地理解数据科学的基本概念和方法。数据采集、数据预处理和特征工程是数据分析的三个核心环节，它们共同构成了数据科学的基石。掌握这些基本技能，可以帮助我们更好地理解和利用数据，从而做出更准确、可靠的决策。这对于各个领域的专业人士来说，都是至关重要的能力。