項(xiàng)目三

金融數(shù)據(jù)預(yù)處理金融數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用編纂組目錄01認(rèn)識(shí)數(shù)據(jù)預(yù)處理02數(shù)據(jù)預(yù)處理基本步驟的概念03數(shù)據(jù)預(yù)處理基本操作與任務(wù)項(xiàng)目背景——認(rèn)識(shí)數(shù)據(jù)預(yù)處理01實(shí)戰(zhàn)案例分析分析案例中Connotate如何幫助商業(yè)銀行收集和分析客戶反饋數(shù)據(jù)，理解自動(dòng)化數(shù)據(jù)處理的優(yōu)勢(shì)。通過案例理解數(shù)據(jù)預(yù)處理對(duì)提升決策質(zhì)量、優(yōu)化產(chǎn)品服務(wù)的重要性。Connotate應(yīng)用決策優(yōu)化一、數(shù)據(jù)預(yù)處理數(shù)據(jù)清洗數(shù)據(jù)一致性驗(yàn)證異常值檢測(cè)缺失值管理識(shí)別并處理不正確、不完整數(shù)據(jù)，刪除、替換異常值，確保數(shù)據(jù)準(zhǔn)確、完整。檢查并處理缺失數(shù)據(jù)，通過插值、平均值填充等方式保證數(shù)據(jù)連續(xù)性。檢查特殊值，對(duì)異常值進(jìn)行修正或刪除，維持?jǐn)?shù)據(jù)穩(wěn)定性。檢查重復(fù)、不一致信息，統(tǒng)一列名，校正格式，確保數(shù)據(jù)一致性。二、數(shù)據(jù)預(yù)處理的類型對(duì)數(shù)據(jù)排序并檢測(cè)重復(fù)項(xiàng)，刪除冗余同時(shí)備份，確保原始數(shù)據(jù)完整性。重復(fù)數(shù)據(jù)的預(yù)處理處理不完整數(shù)據(jù)，依據(jù)字段重要性和缺失比例制定策略，重要字段缺失則分析填充，刪除前先備份。不完整數(shù)據(jù)的預(yù)處理數(shù)據(jù)預(yù)處理校正格式，主要針對(duì)人工搜集或用戶填寫的不合規(guī)信息，涉及時(shí)間、日期、數(shù)值格式及異常字符。數(shù)據(jù)格式的預(yù)處理二、數(shù)據(jù)預(yù)處理的類型錯(cuò)誤數(shù)據(jù)預(yù)處理包括統(tǒng)計(jì)分析識(shí)別錯(cuò)誤值、應(yīng)用規(guī)則庫(kù)檢測(cè)錯(cuò)誤和使用外部數(shù)據(jù)檢驗(yàn)糾正。錯(cuò)誤數(shù)據(jù)的預(yù)處理在多源數(shù)據(jù)收集后，需通過關(guān)聯(lián)性驗(yàn)證確保數(shù)據(jù)一致性。若發(fā)現(xiàn)矛盾，需調(diào)整或刪除數(shù)據(jù)。關(guān)聯(lián)性數(shù)據(jù)的預(yù)處理三、數(shù)據(jù)預(yù)處理的步驟即去除數(shù)據(jù)中的空值、重復(fù)值，規(guī)范數(shù)據(jù)格式，基礎(chǔ)邏輯檢驗(yàn)，以保障數(shù)據(jù)的合規(guī)。缺失值的處理。對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行排序，便于理解數(shù)據(jù)分布，如范圍、最大值、最小值。排序后可進(jìn)行分組，將相似特征的數(shù)據(jù)分組，利于分析。數(shù)據(jù)的排序和分組。數(shù)據(jù)篩選是過濾大量數(shù)據(jù)，突出重要信息；數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換是改變數(shù)據(jù)格式或結(jié)構(gòu)；數(shù)據(jù)集成是整合不同數(shù)據(jù)源，常需數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)共享和有效管理。數(shù)據(jù)的篩選、轉(zhuǎn)換和集成。數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化是整合數(shù)據(jù)成統(tǒng)一整體的過程，包括管理制度、評(píng)價(jià)體系、技術(shù)工具和數(shù)據(jù)元的標(biāo)準(zhǔn)化，旨在提升效率、確保數(shù)據(jù)質(zhì)量、增強(qiáng)信息安全性及提高服務(wù)質(zhì)量和企業(yè)效益。數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化。四、數(shù)據(jù)預(yù)處理的意義數(shù)據(jù)預(yù)處理是避免企業(yè)在忙于處理錯(cuò)誤，更正錯(cuò)誤的數(shù)據(jù)或進(jìn)行故障排除時(shí)增加的成本的最佳解決方案。避免代價(jià)高昂的錯(cuò)誤數(shù)據(jù)分析師通過整合多渠道客戶數(shù)據(jù)，助力企業(yè)發(fā)現(xiàn)營(yíng)銷機(jī)遇和創(chuàng)新目標(biāo)受眾策略?？绮煌览斫鈹?shù)據(jù)精確而及時(shí)的數(shù)據(jù)可以幫助企業(yè)進(jìn)行高效分析，從而提高決策和實(shí)施的效率，加快市場(chǎng)反應(yīng)速度。改善決策過程四、數(shù)據(jù)預(yù)處理的意義01提高員工生產(chǎn)力建立完善數(shù)據(jù)庫(kù)，提升員工效率，實(shí)現(xiàn)客戶資源規(guī)劃優(yōu)化，從而增加收益。02保持敏銳的市場(chǎng)嗅覺保持高質(zhì)量業(yè)務(wù)關(guān)鍵信息的企業(yè)能夠根據(jù)不斷變化的環(huán)境快速調(diào)整其業(yè)務(wù)，從而在市場(chǎng)中獲得顯著的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。知識(shí)要點(diǎn)——數(shù)據(jù)預(yù)處理基本步驟的概念02一、缺失值的處理缺失值是指數(shù)據(jù)中未完全給出的值，按缺失機(jī)制可分為隨機(jī)缺失、完全隨機(jī)缺失、非隨機(jī)缺失等類別。缺失值的概念和分類數(shù)據(jù)缺失值可能源于信息獲取滯后、人為遺漏、設(shè)備故障、成本過高、屬性不存在或?qū)崟r(shí)性需求。數(shù)據(jù)缺失值產(chǎn)生的原因二、數(shù)據(jù)的排序和分組數(shù)據(jù)排序是按一定順序排列數(shù)據(jù)的過程，便于瀏覽、確定數(shù)據(jù)范圍和異常值，有助于分析理解。數(shù)據(jù)的排序01數(shù)據(jù)的分組02數(shù)據(jù)分組是按特定特征將數(shù)據(jù)劃分為不同組別，如地區(qū)或工作崗位，以凸顯各特征間的差異。三、數(shù)據(jù)的篩選、轉(zhuǎn)換和集成數(shù)據(jù)篩選是通過設(shè)定條件過濾大量數(shù)據(jù)，找到感興趣或重要的信息，是數(shù)據(jù)預(yù)處理的關(guān)鍵操作。數(shù)據(jù)篩選1數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換是將數(shù)據(jù)在不同格式或結(jié)構(gòu)間轉(zhuǎn)換，常見于數(shù)據(jù)集成、遷移和分析，以適應(yīng)不同需求和系統(tǒng)。數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換2數(shù)據(jù)集成是整合多個(gè)獨(dú)立數(shù)據(jù)源的過程，旨在消除信息孤島，實(shí)現(xiàn)企業(yè)內(nèi)部及外部信息的共享和融合，以支持決策制定與業(yè)務(wù)創(chuàng)新。數(shù)據(jù)集成3四、數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化是將不同量綱或量級(jí)的指標(biāo)轉(zhuǎn)換到同一尺度，便于比較和加權(quán)分析，避免數(shù)值差異導(dǎo)致的偏頗。數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化的內(nèi)涵01數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化特點(diǎn)是復(fù)雜性、長(zhǎng)期性、科學(xué)性、緊迫性和體系性，涉及多方面內(nèi)容，需要持久科學(xué)推進(jìn)。數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化的特點(diǎn)02數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化是數(shù)據(jù)治理的基礎(chǔ)，能促進(jìn)管理規(guī)范化和應(yīng)用精準(zhǔn)化，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)高效流動(dòng)與開發(fā)利用。數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化的價(jià)值03項(xiàng)目任務(wù)——數(shù)據(jù)預(yù)處理基本操作與任務(wù)03一、數(shù)據(jù)預(yù)處理基本操作數(shù)據(jù)缺失處理包括刪除、插補(bǔ)和模型方法，如均值插補(bǔ)、KNN插值、EM算法等，處理方式需根據(jù)缺失數(shù)據(jù)的類別和原因選擇。數(shù)據(jù)缺失的處理數(shù)據(jù)排序能按文本、數(shù)字、時(shí)間、顏色升序或降序調(diào)整，自定義排序可滿足特殊需求，如按"優(yōu)、良、差"排序。數(shù)據(jù)分組則按數(shù)值或非數(shù)值特征進(jìn)行劃分，如按班級(jí)或成績(jī)分組。數(shù)據(jù)的排序和分組一、數(shù)據(jù)預(yù)處理基本操作數(shù)據(jù)篩選涉及提取特定信息，自動(dòng)篩選和高級(jí)篩選是常用方法；數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換包括發(fā)現(xiàn)和執(zhí)行轉(zhuǎn)換，確保數(shù)據(jù)一致；數(shù)據(jù)集成通過ETL工具、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)等合并不同源的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)的篩選、轉(zhuǎn)換和集成數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化是數(shù)據(jù)分析前的重要步驟，包括數(shù)據(jù)同趨化和無量綱化，常用方法有min-max標(biāo)準(zhǔn)化、Z-score標(biāo)準(zhǔn)化等。數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化二、操作案例：對(duì)各省年度數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理國(guó)家統(tǒng)計(jì)局發(fā)布地區(qū)GDP數(shù)據(jù)，2022年按省份分組，共分為5組，最大值在廣東省，最小值在西藏自治區(qū)。數(shù)據(jù)的分組01國(guó)家統(tǒng)計(jì)局?jǐn)?shù)據(jù)顯示，2022年各省常住人口進(jìn)行Excel排序和篩選，通過自定義條件（3000-5000萬人）篩選出9個(gè)省份，實(shí)現(xiàn)人口總數(shù)的可視化管理。數(shù)據(jù)的