第9章數(shù)據(jù)處理全過程案例[]目錄[]CONTENTS

01客戶評論情感分析

02智能貨柜商品檢測

03工件瑕疵圖像分割

01客戶評論情感分析數(shù)據(jù)處理的全過程主要包含三個(gè)關(guān)鍵階段：數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)清洗以及數(shù)據(jù)標(biāo)注。截至目前，我們已深入探討并掌握了每個(gè)階段的核心概念與常用工具。為了幫助大家構(gòu)建起整個(gè)數(shù)據(jù)處理全過程的整體思路，并提升解決實(shí)際問題的能力，本章節(jié)將通過三個(gè)具體案例來展示數(shù)據(jù)處理的全過程。我們將處理數(shù)據(jù)并將其輸入到機(jī)器學(xué)習(xí)算法模型中，通過評估模型的表現(xiàn)來檢驗(yàn)數(shù)據(jù)處理的質(zhì)量，并反思其中可能存在的不足之處。這一過程將形成一個(gè)持續(xù)迭代的閉環(huán)，從而不斷提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量，為構(gòu)建更為智能、精確的機(jī)器學(xué)習(xí)模型奠定堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。本章節(jié)所選用的三個(gè)案例分別是：“客戶評論情感分析”、“智能貨柜商品檢測”和“工件瑕疵圖像分割”。通過本章節(jié)的學(xué)習(xí)，讀者將能夠：更深刻地理解數(shù)據(jù)處理全過程的概念與流程。更熟練地運(yùn)用工具完成數(shù)據(jù)處理的各項(xiàng)任務(wù)。更自覺地重視數(shù)據(jù)質(zhì)量的提升。需要注意的是，數(shù)據(jù)處理的三個(gè)階段在整個(gè)數(shù)據(jù)生命周期中是循環(huán)往復(fù)的，并非一次性完成的任務(wù)。在某些情況下，可能需要重新采集數(shù)據(jù)；在另一些情況下，則可能需要再次進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗或重新標(biāo)注。所有這些舉措的目標(biāo)都是為了提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量。當(dāng)然，在實(shí)際操作中，還需要根據(jù)具體情況妥善權(quán)衡數(shù)據(jù)質(zhì)量與成本效益之間的關(guān)系。

01客戶評論情感分析9.1客戶評論情感分析【任務(wù)描述】

小王是一名數(shù)據(jù)分析師，他所在的電商公司計(jì)劃對某平臺上的熱銷商品進(jìn)行用戶評論分析，以了解產(chǎn)品的優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)，進(jìn)一步優(yōu)化產(chǎn)品設(shè)計(jì)和服務(wù)流程。為此，小王準(zhǔn)備先以一款彩色無線噴墨打印機(jī)為例，進(jìn)行分析積累經(jīng)驗(yàn)。這款打印機(jī)具備簡約的外觀設(shè)計(jì)，能與多種設(shè)備輕松連接，還可微信遠(yuǎn)程打印，深受消費(fèi)者的喜愛。小王希望通過此任務(wù)的實(shí)施，達(dá)成以下目標(biāo)：了解用戶滿意度：通過分析用戶的評論，了解消費(fèi)者對該產(chǎn)品的整體滿意度。識別產(chǎn)品優(yōu)勢：找出用戶普遍認(rèn)可的產(chǎn)品優(yōu)勢。發(fā)現(xiàn)改進(jìn)點(diǎn)：識別用戶反饋中的負(fù)面意見，找出需要改進(jìn)的地方。優(yōu)化市場營銷策略：根據(jù)用戶反饋調(diào)整營銷策略，提高轉(zhuǎn)化率。

01客戶評論情感分析【任務(wù)實(shí)施】9.1.1數(shù)據(jù)采集

在本教材的數(shù)據(jù)采集模塊，我們已經(jīng)了解到數(shù)據(jù)采集是數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘和決策支持的基礎(chǔ)。準(zhǔn)確、全面的數(shù)據(jù)采集能夠?yàn)槠髽I(yè)提供有價(jià)值的信息和洞察，幫助企業(yè)更好地了解市場需求、優(yōu)化產(chǎn)品設(shè)計(jì)和營銷策略、提高生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量。小王作為一名數(shù)據(jù)分析師，為完成京東平臺上某款彩色無線噴墨打印機(jī)的用戶評論分析，他準(zhǔn)備先使用爬蟲技術(shù)從京東商品頁面抓取該款打印機(jī)的用戶評論。1.商品頁面請求URL2.User-Agent3.利用Python爬取商品評論內(nèi)容

01客戶評論情感分析9.1.2數(shù)據(jù)清洗

在本教材的數(shù)據(jù)清洗模塊，我們已經(jīng)認(rèn)識到，從互聯(lián)網(wǎng)上爬取到的評論文本通常需要進(jìn)行一系列的文本清洗工作，以提高文本的質(zhì)量和后續(xù)分析的準(zhǔn)確性。通過觀察在9.1.1小節(jié)爬取到的評論內(nèi)容，本節(jié)采取以下步驟實(shí)施清洗任務(wù)，代碼見實(shí)例9-2所示。1.文本清洗步驟（1）去HTML標(biāo)簽：使用正則表達(dá)式或?qū)ｉT的庫（如Python中的BeautifulSoup或lxml）來移除文本中的HTML標(biāo)簽。（2）去除中英文、數(shù)字和常用標(biāo)點(diǎn)符號以外的字符：使用正則表達(dá)式或字符串處理函數(shù)去除文本中除中英文、數(shù)字和常用標(biāo)點(diǎn)符號外的字符，如圖標(biāo)??、“@#$%^&*()_+-=[]{}|;':",.<>/?”，以及“?????????”等。（3）去除特殊字符：利用正則表達(dá)式去除空格和一些特殊字符，如“^”。2.文本清洗代碼

01客戶評論情感分析9.1.3數(shù)據(jù)標(biāo)注

數(shù)據(jù)清洗完后，就可以對數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)注了。本節(jié)利用Doccano標(biāo)注清洗后的評論數(shù)據(jù)，其中，0代表負(fù)向評論，1代表中立評論，2代表正向評論。

【實(shí)例9-3】利用Doccano對實(shí)例9-2清洗后的評論文本進(jìn)行標(biāo)注。1.導(dǎo)入數(shù)據(jù)2.建立標(biāo)簽3.開始標(biāo)注4.導(dǎo)出標(biāo)注文件

01客戶評論情感分析9.1.4文本情感分類模型訓(xùn)練

【實(shí)例9-4】利用Sklearn.svm模型對實(shí)例9-3標(biāo)注過的評論文本進(jìn)行訓(xùn)練。1.導(dǎo)入Python模塊2.對評論文本數(shù)據(jù)分詞3.劃分訓(xùn)練集和測試集4.生成句子向量5.訓(xùn)練SVM模型6.模型預(yù)測

01客戶評論情感分析【任務(wù)總結(jié)】

客戶評論的情感分析是一種自然語言處理（NLP）技術(shù)，旨在確定文本中表達(dá)的情感傾向。這種技術(shù)廣泛應(yīng)用于電子商務(wù)、社交媒體監(jiān)控、市場研究等多個(gè)領(lǐng)域，幫助企業(yè)了解顧客對其產(chǎn)品或服務(wù)的感受。小王作為一名數(shù)據(jù)分析師，通過自己不懈的努力，先后完成了指定商品的客戶評論數(shù)據(jù)的采集、清洗和標(biāo)注三個(gè)任務(wù)，并用標(biāo)注好的數(shù)據(jù)集訓(xùn)練了一個(gè)客戶評論情感分析模型，用以分析了解消費(fèi)者對指定商品的整體滿意度，較好地完成了公司交辦的工作。但在任務(wù)實(shí)施過程中，小王對模型的性能還不是十分滿意，他認(rèn)為以下兩點(diǎn)還有待改進(jìn)：一是數(shù)據(jù)集中三種情感傾向的評論數(shù)量不均衡，應(yīng)多采集一些負(fù)面和中性的評論數(shù)據(jù)；二是模型單一，應(yīng)多訓(xùn)練幾種不同的算法，找出最優(yōu)模型。

02智能貨柜商品檢測9.2智能貨柜商品檢測【任務(wù)描述】

小李是一名人工智能技術(shù)應(yīng)用專業(yè)畢業(yè)的學(xué)生，在一家大型零售連鎖公司工作。公司為優(yōu)化管理、降低成本、提高顧客購物體驗(yàn)，計(jì)劃開發(fā)一套新的智能零售貨柜系統(tǒng)，該系統(tǒng)需能自動(dòng)實(shí)時(shí)檢測貨柜內(nèi)的商品種類和數(shù)量。小李認(rèn)為用自己所學(xué)的專業(yè)知識，可以實(shí)現(xiàn)這個(gè)需求，便主動(dòng)承擔(dān)起系統(tǒng)中計(jì)算機(jī)視覺檢測模塊的開發(fā)任務(wù)。他希望通過此任務(wù)的實(shí)施，達(dá)成以下目標(biāo)：提高檢測準(zhǔn)確率：利用計(jì)算機(jī)視覺的圖像識別能力，確保每個(gè)商品被準(zhǔn)確無誤地檢測并記錄。提升檢測效率：優(yōu)化系統(tǒng)的檢測速度，減少延遲。減少誤報(bào)漏報(bào)：通過算法優(yōu)化，減少因環(huán)境（如光纖變換、物體遮擋等）干擾導(dǎo)致的誤報(bào)和漏報(bào)。

02智能貨柜商品檢測【任務(wù)實(shí)施】9.2.1數(shù)據(jù)采集

智能貨柜是一種結(jié)合了人工智能和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的零售解決方案。它可在無人值守的情況下通過用戶自主選擇商品并完成支付，提供了便捷的購物體驗(yàn)，如圖9-18所示。智能貨柜零售系統(tǒng)中的圖像采集是實(shí)現(xiàn)自動(dòng)結(jié)算和商品管理的重要環(huán)節(jié)。通過圖像采集，系統(tǒng)可以實(shí)時(shí)監(jiān)控貨柜內(nèi)的商品狀態(tài)，包括商品的數(shù)量、種類、位置等信息。

02智能貨柜商品檢測1.圖像采集設(shè)備（1）攝像頭：智能貨柜通常會(huì)在貨柜的兩側(cè)或每一層頂部安裝攝像頭，這些攝像頭負(fù)責(zé)實(shí)時(shí)采集貨柜內(nèi)的視頻流或圖像，如圖9-19所示。（2）高分辨率：為了確保圖像識別的準(zhǔn)確性，攝像頭需要具備高分辨率，以便能夠清晰地捕捉到商品的細(xì)節(jié)。（3）廣角鏡頭：為了覆蓋貨柜內(nèi)的所有商品，攝像頭通常會(huì)采用廣角鏡頭，以減少盲區(qū)。（4）夜視功能：對于需要24小時(shí)營業(yè)的智能貨柜，攝像頭還應(yīng)具備夜視功能，以確保在光線不足的情況下也能清晰拍攝。2.圖像采集方式（1）實(shí)時(shí)采集：攝像頭會(huì)實(shí)時(shí)采集貨柜內(nèi)的視頻流，當(dāng)用戶打開貨柜門并取走商品時(shí)，攝像頭會(huì)記錄下這一過程。（2）靜態(tài)拍攝：智能貨柜也會(huì)采用靜態(tài)拍攝的方式，即在用戶取貨前后分別拍攝貨柜內(nèi)的商品圖片，通過對比兩張圖片來確定被取走的商品，如圖9-20所示。

【實(shí)例9-5】利用OpenCV采集和預(yù)處理智能貨柜的圖像。

02智能貨柜商品檢測9.2.2數(shù)據(jù)清洗在本書第6章，我們已經(jīng)學(xué)習(xí)了圖像數(shù)據(jù)清洗的一般方法，在本案例中，數(shù)據(jù)清洗除使用這些常用方法外，重點(diǎn)是針對魚眼圖像進(jìn)行矯正和數(shù)據(jù)增強(qiáng)操作，以提高計(jì)算機(jī)視覺模塊的檢測識別性能。傳統(tǒng)的魚眼圖像檢測是先將魚眼圖像矯正為可視化的圖像后，再進(jìn)行圖像檢測，即“先矯正后檢測”；本案例采取先直接在原始魚眼圖像上進(jìn)行檢測，再通過坐標(biāo)矯正聚類算法對檢測結(jié)果進(jìn)行校正，即“先檢測后校正”。后者不僅在檢測識別精度上較前者有顯著提高，而且能減少因?qū)Ⅳ~眼圖像矯正為可視化圖像帶來的時(shí)間和計(jì)算成本上的消耗。1.魚眼圖像矯正（1）生成可視化的矯正圖像：一般來說，魚眼圖像畸變矯正（如經(jīng)緯度法）是通過對魚眼圖像中的所有像素坐標(biāo)進(jìn)行校準(zhǔn)，并同時(shí)填充它們的RGB值，來生成可視化的矯正圖像。但是，這兩個(gè)操作不僅會(huì)在時(shí)間和計(jì)算上造成相當(dāng)大的成本，而且可能會(huì)留下新的畸變殘留，如圖9-22所示。（2）不生成可視化的矯正圖像：鑒于生成可視化矯正圖像的不利因素，本案例采用了一種新方法，如圖9-22所示。它在利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型檢測魚眼圖像的基礎(chǔ)上，只矯正魚眼圖像上物體檢測框（boundingbox）的中心坐標(biāo)，再對矯正后的中心點(diǎn)的橫坐標(biāo)進(jìn)行聚類。它不生成可視化的矯正圖像，既減少了時(shí)間和計(jì)算上的成本，也避免了產(chǎn)生新的畸變。

02智能貨柜商品檢測2.數(shù)據(jù)增強(qiáng)

數(shù)據(jù)增強(qiáng)是提高模型性能的有效途徑，且方法較多，在實(shí)踐中，要根據(jù)具體情況選擇合適的方法。例如，在本案例中存在如下問題：貨柜內(nèi)外的光線變化會(huì)降低圖片清晰度、鏡頭成像時(shí)長會(huì)造成圖片色溫和亮度變化、不同高度商品臨近擺放會(huì)造成商品有效識別區(qū)的陰影遮擋、圖片檢測框區(qū)域的高度相似會(huì)導(dǎo)致模型“認(rèn)敵為友”。為減少這幾種現(xiàn)象對分類精度的影響，可以選擇色彩抖動(dòng)（colorjitter）、隨機(jī)遮擋（randomerasing）和圖像混疊（mixup）等數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法。（1）色彩抖動(dòng)

色彩抖動(dòng)是指對圖像的顏色通道（如亮度、對比度、飽和度和色調(diào)）進(jìn)行隨機(jī)變換，使得模型能夠更好地適應(yīng)不同的光照條件和顏色變化，如圖9-24（c）所示。（2）隨機(jī)遮擋

隨機(jī)遮擋是在圖像上隨機(jī)選擇一塊區(qū)域并用特定顏色（如均值像素值）填充，以模擬遮擋效果，提高模型的魯棒性，如圖9-24（d）。（3）圖像混疊

圖片混疊是一種數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)，通過線性組合兩張圖像及其對應(yīng)的標(biāo)簽，生成新的圖像和標(biāo)簽，從而增強(qiáng)模型的泛化能力，如圖9-24（e）所示。

02智能貨柜商品檢測9.2.3數(shù)據(jù)標(biāo)注

數(shù)據(jù)標(biāo)注雖然耗時(shí)費(fèi)力、成本較高，但對于提高模型的性能仍是大有裨益的。本節(jié)使用8.2節(jié)介紹的圖像標(biāo)注工具M(jìn)akeSense實(shí)施標(biāo)注任務(wù)。

【實(shí)例9-8】利用MakeSense對智能貨柜數(shù)據(jù)集進(jìn)行標(biāo)注。1.導(dǎo)入數(shù)據(jù)集2.添加標(biāo)簽3.開始標(biāo)注4.保存標(biāo)注文件5.查看標(biāo)注文件

02智能貨柜商品檢測9.2.4圖像檢測模型訓(xùn)練 YOLOv5是一個(gè)非常流行的實(shí)時(shí)對象檢測系統(tǒng)，它基于PyTorch框架構(gòu)建，因其易于使用和強(qiáng)大的性能而廣受歡迎。下面介紹如何使用YOLOv5訓(xùn)練智能貨柜數(shù)據(jù)集?！緦?shí)例9-9】使用YOLOv5m模型對智能貨柜數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練、檢測。1.準(zhǔn)備環(huán)境2.準(zhǔn)備數(shù)據(jù)集3.訓(xùn)練模型4.性能測試5.模型檢測

02智能貨柜商品檢測【任務(wù)總結(jié)】

智能貨柜商品圖像檢測是現(xiàn)代零售業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的重要組成部分，旨在通過計(jì)算機(jī)視覺和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)自動(dòng)識別和跟蹤貨柜內(nèi)商品的狀態(tài)、種類、數(shù)量及位置，從而優(yōu)化庫存管理、提升顧客購物體驗(yàn)。小李通過自己的努力，用所學(xué)的專業(yè)知識，出色完成了這個(gè)智能貨柜商品圖像檢測的任務(wù)。在任務(wù)實(shí)施過程中，小李雖然遇到了一些挑戰(zhàn)，例如，貨柜內(nèi)部即周圍光照條件的變化，會(huì)影響圖像質(zhì)量；商品間的遮擋和重疊會(huì)增加檢測難度；智能貨柜需快速響應(yīng)顧客操作等等。但他通過對數(shù)據(jù)集采取針對性的數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)，順利解決了這些難點(diǎn)。展望未來，他計(jì)劃結(jié)合RFID、重量傳感器等其他技術(shù)，形成多模態(tài)信息融合，進(jìn)一步提升系統(tǒng)的可靠性和準(zhǔn)確性。

03工件瑕疵圖像分割9.3工件瑕疵圖像分割【任務(wù)描述】為提升產(chǎn)品質(zhì)量控制水平、降低次品率并加速生產(chǎn)流程，某金屬件制造公司決定開發(fā)一套先進(jìn)的工件瑕疵圖像檢測系統(tǒng)。該系統(tǒng)旨在自動(dòng)檢測生產(chǎn)線上的工件表面是否存在瑕疵，如劃痕、裂紋、色差等。小張作為一名人工智能技術(shù)應(yīng)用專業(yè)畢業(yè)的工程師，憑借其在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的深厚積累，主動(dòng)請纓承擔(dān)起了該系統(tǒng)的核心——圖像檢測算法的研發(fā)與優(yōu)化工作。他希望通過該項(xiàng)目的實(shí)施，達(dá)成以下關(guān)鍵目標(biāo)：提高瑕疵檢測精度：利用先進(jìn)的圖像處理和機(jī)器學(xué)習(xí)算法，精確識別并分類工件表面的各種瑕疵類型，避免漏檢，提升產(chǎn)品質(zhì)量。加快檢測速度：優(yōu)化圖像處理流程與算法效率，減少計(jì)算時(shí)間，實(shí)現(xiàn)高速實(shí)時(shí)檢測，以匹配或超越生產(chǎn)線的速度，避免成為生產(chǎn)瓶頸。降低誤報(bào)率：通過深入研究光照條件、工件材質(zhì)、紋理特性等因素對圖像檢測的影響，開發(fā)魯棒性強(qiáng)的算法，減少因環(huán)境因素導(dǎo)致的誤報(bào)，提高檢測結(jié)果的可靠性。

03工件瑕疵圖像分割【任務(wù)實(shí)施】9.3.1數(shù)據(jù)采集

金屬件在工業(yè)生產(chǎn)中十分常見，隨著生產(chǎn)技術(shù)和規(guī)模的飛速發(fā)展，品質(zhì)要求也越來越高，工業(yè)生產(chǎn)中經(jīng)常需要對金屬件的成品或半成品進(jìn)行質(zhì)量檢驗(yàn)，剔除不合格品。傳統(tǒng)工業(yè)生產(chǎn)中的瑕疵檢測一般是通過人眼觀察人腦判斷，如圖9-46a)所示，不僅耗時(shí)費(fèi)力，且難以保證一致性。目前常用的檢驗(yàn)方法則是先通過傳感器在線采集產(chǎn)品的圖像，再經(jīng)過計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)分析判斷是否有瑕疵，如圖9-45b)所示?！緦?shí)例9-10】利用MVS采集工件圖像。1.打開MVS軟件激活相機(jī)2.采集工件圖像3.保存圖像

03工件瑕疵圖像分割9.3.2數(shù)據(jù)清洗

在本案例的瑕疵檢測過程中，面臨的主要問題有兩個(gè)：一是部分瑕疵偏小。小尺寸的瑕疵在圖像中具有低信噪比，難以實(shí)現(xiàn)精確檢測；二是瑕疵部位、形狀多樣化。數(shù)據(jù)集中瑕疵樣本有限，難以覆蓋所有可能的瑕疵。因此，為了有助于這兩個(gè)問題的解決，本案例的數(shù)據(jù)清洗在使用第6章圖像清洗常用方法的基礎(chǔ)上，主要聚焦于利用數(shù)據(jù)增強(qiáng)增加瑕疵樣本數(shù)量，和使用AIGC技術(shù)生成新瑕疵。1.數(shù)據(jù)增強(qiáng)

數(shù)據(jù)增強(qiáng)有很多種方法。在9.2節(jié)介紹了色彩抖動(dòng)、隨機(jī)遮擋和圖像混疊等。本節(jié)實(shí)例9-10介紹旋轉(zhuǎn)、翻轉(zhuǎn)、加噪和亮度調(diào)整。除此之外，數(shù)據(jù)增強(qiáng)還可通過合成的方法實(shí)現(xiàn)，見實(shí)例9-11。2.AIGC生成新瑕疵樣本

所謂AIGC（ArtificialIntelligenceGeneratedContent,AIGC），是指使用人工智能技術(shù)生成的內(nèi)容，包括文本、圖像、音頻和視頻等。它包括多種技術(shù)，通常涉及到深度學(xué)習(xí)模型，如生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GANs）、變分自編碼器（VAEs）和其他機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)。本節(jié)利用條件變分自編碼器CVAE（ConditionalVariationalAutoencoder）生成新瑕疵樣本。

03工件瑕疵圖像分割9.3.3數(shù)據(jù)標(biāo)注在第8.2節(jié)和9.2節(jié)，我們了解了圖像標(biāo)注的常用方法，并學(xué)習(xí)了利用MakeSense完成圖像檢測任務(wù)的標(biāo)注。但瑕疵檢測不僅要檢測到瑕疵，更要精確定位瑕疵大小，實(shí)現(xiàn)像素級的分割。在本節(jié)，我們繼續(xù)學(xué)習(xí)利用LabelStudio完成圖像分割任務(wù)的標(biāo)注?！緦?shí)例9-13】利用LabelStudio對工件瑕疵數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)注。1.安裝LabelStudioLabelStudio是一款開源的數(shù)據(jù)標(biāo)注工具，它允許用戶通過直觀簡潔的界面來對音頻、文本、圖像、視頻和時(shí)間序列等多種類型的數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)注，并能導(dǎo)出多種模型所需格式。此工具適用于原始數(shù)據(jù)處理或增強(qiáng)現(xiàn)有訓(xùn)練數(shù)據(jù)，以獲得更精確的機(jī)器學(xué)習(xí)模型。LabelStudio有多種安裝方式，這里介紹基于虛擬環(huán)境的安裝過程。2.建立項(xiàng)目3.導(dǎo)入數(shù)據(jù)4.建立標(biāo)簽5.開始標(biāo)注6.導(dǎo)出標(biāo)注數(shù)據(jù)7.查看標(biāo)注

03工件瑕疵圖像分割9.3.4圖像分割模型訓(xùn)練在工業(yè)場景中，產(chǎn)品外觀瑕疵檢測是質(zhì)量監(jiān)控管理中一個(gè)常見任務(wù)，它