第3章 数据采集与清洗（大数据技术与应用）.ppt

数据采集与清洗是大数据技术与应用中至关重要的环节，它涉及从各种数据源中收集信息，并对数据进行必要的预处理，以便于后续的数据分析和挖掘。本章节将对数据采集的历史、方法、工具以及应用进行详细阐述。 数据采集拥有悠久的历史，其起源可以追溯到远古时期的结绳记事，而在19世纪末，霍尔曼·霍尔瑞斯发明的电动读卡机极大提高了数据处理的效率。人工采集方法历史悠久，普查是最古老的一种方式，具有两千多年的历史。抽样调查方法则在19世纪末被提出，并在后续几十年中得到完善，成为一种经济有效的数据采集方法。随着时代的发展，数据采集的重要性日益凸显，例如罗斯福总统在1930年代开展的数据收集计划，为社会保障法的实施提供了数据支持。进入21世纪，数据采集进一步发展，印度建立的身份识别系统就是一个典型的例子。 在应用层面，数据采集在各行各业都有广泛的应用。在旅游行业，通过收集信息优化出行策略；在电子商务领域，通过分析商品信息构建比价系统；在银行和金融领域，通过个人交易数据进行征信和贷款评级；而在舆情分析领域，数据采集则有助于了解公众意见和情绪。 大数据采集不仅限于传统方式，还可以通过网络爬虫等方式实现。网络爬虫主要针对网站内容进行自动化数据收集，包括新闻、社交、购物等网站的数据，以及一些API提供的流型数据。 数据采集的方法多种多样，包括系统日志采集、网络数据采集和数据库采集。系统日志采集主要是收集业务日志数据供后续分析使用，而网络数据采集依赖于互联网搜索引擎技术，针对性地抓取和归类数据。数据库采集则是将实时产生的数据直接写入数据库中，便于处理和分析。 在数据采集工具方面，目前常用的开源日志采集平台有Fluentd、Logstash、Chukwa、Scribe以及Splunk Forwarder。数据库方面，常见的有MySQL、Oracle、Redis、MongoDB等。这些工具在不同的采集场景中扮演着重要的角色。 数据清洗是数据采集过程中的重要环节，涉及去除重复数据、纠正错误、填补缺失值等操作。清洗的目的是保证数据质量，使数据更加准确、一致、完整，为后续的数据分析和决策提供更可靠的依据。数据清洗的方法包括识别异常值、处理缺失数据、合并或拆分数据等。 数据采集与清洗是大数据技术的基础，是确保数据质量的关键步骤。随着数据采集技术的不断进步和应用领域的不断拓展，数据采集与清洗技术将继续在大数据时代发挥其不可替代的作用。