《数据预处理技术》课程介绍一、课程基本介绍1. 课程名称数据预处理技术Data Preprocessing Technology2. 课程性质《数据预处理技术》是一门面向计算机、信息技术、大数据、人工智能等相关专业开设的专业基础课程。本课程主要研究如何利用 Python 编程技术对来源复杂、格式多样、质量参差不齐的数据进行加工处理使其转化为适用于数据分析、数据挖掘和机器学习的数据资源。课程以 Python 语言为基础以实际数据处理任务为导向通过理论讲解、代码实践和综合项目训练使学生掌握数据预处理的基本思想、方法和工程实践能力。课程强调“理论学习 工具应用 项目实践”的融合通过案例驱动方式培养学生解决真实数据问题的能力。二、课程定位与作用在大数据时代企业和科研机构每天都会产生大量数据。然而现实中的原始数据通常存在数据缺失数据重复数据格式不统一数据异常数据噪声数据规模过大数据结构复杂等问题无法直接用于分析和建模。因此在数据分析、机器学习和人工智能应用流程中数据预处理是不可缺少的重要环节。本课程承担着连接Python程序设计 → 数据预处理 → 数据分析 → 机器学习/人工智能这一学习链条的重要作用。根据教学大纲本课程的核心任务是通过数据清洗、数据集成、数据变换、数据规约等技术将原始数据转换为可直接使用的高质量数据为后续课程学习提供基础。课程定位如下项目内容面向专业计算机、大数据、人工智能相关专业课程性质专业基础课学分3学分学时48学时前导课程Python程序设计后续课程Python数据分析、机器学习、自然语言处理三、课程教学理念本课程采用“理实一体化”的教学理念。即理论知识学习 编程实践训练 企业案例应用三者结合。课程设计突出以能力培养为核心不只要求学生理解数据预处理概念更要求能够利用 Python 工具解决实际数据问题。以项目案例为驱动通过真实案例例如用户行为分析文本数据分析数据清洗任务培养学生的数据处理能力。以工具应用为重点重点学习NumPyPandasMatplotlibScikit-learnJiebaWordCloud等 Python 数据处理工具。教学大纲指出本课程采用 Jupyter Notebook 作为主要开发工具通过案例教学帮助学生掌握数据处理流程和技能。四、课程教学目标通过本课程学习学生能够达到以下目标。一知识目标学生能够1. 理解数据预处理基本概念包括什么是数据预处理为什么需要数据预处理数据质量问题数据处理流程2. 掌握数据处理基本方法包括数据获取数据存储数据清洗数据集成数据变换数据规约3. 理解 Python 数据处理工具掌握NumPyPandasScikit-learn等工具的基本使用。二能力目标学生能够1. 完成数据读取与管理例如CSV 文件读取Excel 数据读取数据库数据读取网络数据获取2. 完成数据质量处理能够处理缺失值重复值异常值格式错误3. 完成数据转换包括数据标准化数据离散化特征构造数据编码4. 完成综合数据处理项目能够针对真实数据完成数据分析 → 数据处理 → 数据建模前准备完整流程。五、课程知识体系设计本课程共分为八个教学模块。总体结构Python基础 ↓ 数据获取 ↓ 数据清洗 ↓ 数据集成 ↓ 数据变换 ↓ 数据规约 ↓ 综合项目实践 ↓ 人工智能数据准备课程共48学时具体章节安排如下章节内容学时第一章初识Python数据预处理6第二章数据获取与存储5第三章数据清洗6第四章数据集成6第五章数据变换8第六章数据规约4第七章家用热水器用户行为分析实战6第八章中华古诗词文本分析实战7六、章节教学内容详细介绍第一章 初识Python数据预处理6学时教学目标学生了解数据预处理概念数据质量问题数据处理流程Python开发环境掌握Anaconda环境配置Jupyter Notebook使用数据处理工具安装主要内容1. 数据预处理基础介绍数据生命周期数据分析流程数据预处理作用2. 常见数据问题例如原始数据姓名年龄成绩张三2090李四null85王五2090存在缺失重复异常3. Python数据工具环境学习AnacondaJupyter NotebookNumPyPandas第二章 数据获取与存储5学时教学目标掌握数据来源数据读取数据存储主要内容数据来源包括文件数据网络数据数据库数据常见格式例如CSVExcelJSONTXT网络数据获取学习网络爬虫基本原理数据采集流程数据库存储包括MySQL数据读取数据写入第三章 数据清洗6学时数据清洗是数据预处理中最重要的环节之一。主要解决“数据是否正确”的问题。教学重点包括缺失值处理重复值处理异常值处理时间格式处理典型技术缺失值处理方法删除填充插值Pythondata.fillna()data.dropna()data.interpolate()异常值检测方法3σ原则箱型图第四章 数据集成6学时目标将多个来源的数据合并成为统一数据集。学习merge()join()concat()combine()等方法。应用例如用户信息表用户编号 姓名 001 张三订单表用户编号 金额 001 500通过数据集成形成用户编号 姓名 金额 001 张三 500第五章 数据变换8学时本章是课程重点。学习数据规范化数据离散化特征构造数据聚合数据重塑主要方法标准化例如Min-MaxZ-score数据分组学习groupby()agg()数据透视学习pivot()melt()第六章 数据规约4学时目标降低数据规模提高处理效率。主要包括属性规约减少字段数量。数值规约减少数据量。PCA降维利用主成分分析降低维度。第七章 综合实践家用热水器用户行为分析6学时这是企业案例实践。学生完成数据探索数据质量分析数据清洗数据变换特征构造模型建立模型评价课程要求学生掌握数据处理流程数据分析方法BP神经网络基础第八章 综合实践中华古诗词文本分析7学时主要面向自然语言处理方向。学习中文分词Jieba工具关键词提取去停用词词云生成最终实现古诗文本 ↓ 分词 ↓ 关键词提取 ↓ 词频统计 ↓ 词云展示七、教学环境要求课程实践环境操作系统Windows 10开发工具Anaconda3Jupyter Notebook八、教学方法采用1. 理论讲授讲解数据处理思想算法原理方法特点2. 案例教学通过真实项目学习。3. 上机实践学生完成Python代码编写数据处理实验项目任务课程采用“课堂授课 上机实践”的方式其中课堂强调知识理解上机强调程序实现。九、课程考核方式课程采用考试方式。成绩组成项目比例平时成绩50%期末考试50%其中平时成绩作业 30%实验和上机 20%十、课程学习成果完成本课程后学生能够✅ 理解数据预处理完整流程✅ 熟练使用 Python 数据处理工具✅ 能够清洗真实业务数据✅ 能够完成数据整合与转换✅ 能够为机器学习模型准备数据✅ 具备初步的数据工程实践能力
《数据预处理技术》课程介绍一、课程基本介绍1. 课程名称数据预处理技术Data Preprocessing Technology2. 课程性质《数据预处理技术》是一门面向计算机、信息技术、大数据、人工智能等相关专业开设的专业基础课程。本课程主要研究如何利用 Python 编程技术对来源复杂、格式多样、质量参差不齐的数据进行加工处理使其转化为适用于数据分析、数据挖掘和机器学习的数据资源。课程以 Python 语言为基础以实际数据处理任务为导向通过理论讲解、代码实践和综合项目训练使学生掌握数据预处理的基本思想、方法和工程实践能力。课程强调“理论学习 工具应用 项目实践”的融合通过案例驱动方式培养学生解决真实数据问题的能力。二、课程定位与作用在大数据时代企业和科研机构每天都会产生大量数据。然而现实中的原始数据通常存在数据缺失数据重复数据格式不统一数据异常数据噪声数据规模过大数据结构复杂等问题无法直接用于分析和建模。因此在数据分析、机器学习和人工智能应用流程中数据预处理是不可缺少的重要环节。本课程承担着连接Python程序设计 → 数据预处理 → 数据分析 → 机器学习/人工智能这一学习链条的重要作用。根据教学大纲本课程的核心任务是通过数据清洗、数据集成、数据变换、数据规约等技术将原始数据转换为可直接使用的高质量数据为后续课程学习提供基础。课程定位如下项目内容面向专业计算机、大数据、人工智能相关专业课程性质专业基础课学分3学分学时48学时前导课程Python程序设计后续课程Python数据分析、机器学习、自然语言处理三、课程教学理念本课程采用“理实一体化”的教学理念。即理论知识学习 编程实践训练 企业案例应用三者结合。课程设计突出以能力培养为核心不只要求学生理解数据预处理概念更要求能够利用 Python 工具解决实际数据问题。以项目案例为驱动通过真实案例例如用户行为分析文本数据分析数据清洗任务培养学生的数据处理能力。以工具应用为重点重点学习NumPyPandasMatplotlibScikit-learnJiebaWordCloud等 Python 数据处理工具。教学大纲指出本课程采用 Jupyter Notebook 作为主要开发工具通过案例教学帮助学生掌握数据处理流程和技能。四、课程教学目标通过本课程学习学生能够达到以下目标。一知识目标学生能够1. 理解数据预处理基本概念包括什么是数据预处理为什么需要数据预处理数据质量问题数据处理流程2. 掌握数据处理基本方法包括数据获取数据存储数据清洗数据集成数据变换数据规约3. 理解 Python 数据处理工具掌握NumPyPandasScikit-learn等工具的基本使用。二能力目标学生能够1. 完成数据读取与管理例如CSV 文件读取Excel 数据读取数据库数据读取网络数据获取2. 完成数据质量处理能够处理缺失值重复值异常值格式错误3. 完成数据转换包括数据标准化数据离散化特征构造数据编码4. 完成综合数据处理项目能够针对真实数据完成数据分析 → 数据处理 → 数据建模前准备完整流程。五、课程知识体系设计本课程共分为八个教学模块。总体结构Python基础 ↓ 数据获取 ↓ 数据清洗 ↓ 数据集成 ↓ 数据变换 ↓ 数据规约 ↓ 综合项目实践 ↓ 人工智能数据准备课程共48学时具体章节安排如下章节内容学时第一章初识Python数据预处理6第二章数据获取与存储5第三章数据清洗6第四章数据集成6第五章数据变换8第六章数据规约4第七章家用热水器用户行为分析实战6第八章中华古诗词文本分析实战7六、章节教学内容详细介绍第一章 初识Python数据预处理6学时教学目标学生了解数据预处理概念数据质量问题数据处理流程Python开发环境掌握Anaconda环境配置Jupyter Notebook使用数据处理工具安装主要内容1. 数据预处理基础介绍数据生命周期数据分析流程数据预处理作用2. 常见数据问题例如原始数据姓名年龄成绩张三2090李四null85王五2090存在缺失重复异常3. Python数据工具环境学习AnacondaJupyter NotebookNumPyPandas第二章 数据获取与存储5学时教学目标掌握数据来源数据读取数据存储主要内容数据来源包括文件数据网络数据数据库数据常见格式例如CSVExcelJSONTXT网络数据获取学习网络爬虫基本原理数据采集流程数据库存储包括MySQL数据读取数据写入第三章 数据清洗6学时数据清洗是数据预处理中最重要的环节之一。主要解决“数据是否正确”的问题。教学重点包括缺失值处理重复值处理异常值处理时间格式处理典型技术缺失值处理方法删除填充插值Pythondata.fillna()data.dropna()data.interpolate()异常值检测方法3σ原则箱型图第四章 数据集成6学时目标将多个来源的数据合并成为统一数据集。学习merge()join()concat()combine()等方法。应用例如用户信息表用户编号 姓名 001 张三订单表用户编号 金额 001 500通过数据集成形成用户编号 姓名 金额 001 张三 500第五章 数据变换8学时本章是课程重点。学习数据规范化数据离散化特征构造数据聚合数据重塑主要方法标准化例如Min-MaxZ-score数据分组学习groupby()agg()数据透视学习pivot()melt()第六章 数据规约4学时目标降低数据规模提高处理效率。主要包括属性规约减少字段数量。数值规约减少数据量。PCA降维利用主成分分析降低维度。第七章 综合实践家用热水器用户行为分析6学时这是企业案例实践。学生完成数据探索数据质量分析数据清洗数据变换特征构造模型建立模型评价课程要求学生掌握数据处理流程数据分析方法BP神经网络基础第八章 综合实践中华古诗词文本分析7学时主要面向自然语言处理方向。学习中文分词Jieba工具关键词提取去停用词词云生成最终实现古诗文本 ↓ 分词 ↓ 关键词提取 ↓ 词频统计 ↓ 词云展示七、教学环境要求课程实践环境操作系统Windows 10开发工具Anaconda3Jupyter Notebook八、教学方法采用1. 理论讲授讲解数据处理思想算法原理方法特点2. 案例教学通过真实项目学习。3. 上机实践学生完成Python代码编写数据处理实验项目任务课程采用“课堂授课 上机实践”的方式其中课堂强调知识理解上机强调程序实现。九、课程考核方式课程采用考试方式。成绩组成项目比例平时成绩50%期末考试50%其中平时成绩作业 30%实验和上机 20%十、课程学习成果完成本课程后学生能够✅ 理解数据预处理完整流程✅ 熟练使用 Python 数据处理工具✅ 能够清洗真实业务数据✅ 能够完成数据整合与转换✅ 能够为机器学习模型准备数据✅ 具备初步的数据工程实践能力
