数据采集与存储

2.1.2 数据采集技术的功能及特点

数据采集技术是指通过各种手段和工具，从各种数据源中采集、提取和处理数据的过程。数据采集技术的主要功能包括：

1. 数据源的识别：通过各种手段找到需要采集数据的来源，包括网站、数据库、文件等。
2. 数据的提取：通过特定的技术手段，从数据源中提取出所需的数据，包括文本、图片、音频、视频等。
3. 数据的清洗：对采集到的数据进行清洗、去重、去噪、过滤、规范化等处理，确保数据的质量和准确性。
4. 数据的转换：将采集到的数据转化为可用于分析和应用的格式，如CSV、JSON、XML等。
5. 数据的存储：将采集到的数据存储在特定的存储介质中，如硬盘、数据库等，以备后续使用。

   数据采集技术的特点包括：

6. 自动化：采用自动化技术进行数据采集，可以减少人工操作，提高效率。
7. 高效性：采用高效的采集方式，可以大量采集数据并快速提取所需信息。
8. 精确性：采用精确的数据采集技术，可以确保采集到的数据质量和准确性。
9. 可扩展性：采用可扩展的数据采集技术，可以适应各种数据源和需求，满足不同的数据采集需求。
10. 灵活性：采用灵活的数据采集技术，可以根据不同的需求进行定制和调整。

    2.1.3 数据采集技术的分类及应用

    数据采集技术按照数据获取方式可以分为以下几类：

    1.问卷调查法：问卷调查法是指用书面形式间接搜集研究材料的一种调卷查手段，是实证研究最常用的调查方法之一。在对收集回的问卷结果进行分析和处理，研究者可以将结果进行处理并编码，得到的原始资料便可以进行信息化处理和定量分析。

11. 八爪鱼数据采集：八爪鱼采集器是一款全网通用的互联网数据采集器,模拟人浏览网页的行为,通过简单的页面点选,生成自动化的采集流程,从而将网页数据转化为结构化数据,存储于EXCEL或数据库等多种形式。并提供基于云计算的大数据云采集解决方案,实现数据采集[11]。

    3.Python爬虫：爬虫是一种网络爬虫，按照一定的规则，自动地抓取万维网信息的程序，简单的来说python爬虫是由一个个站点和网络设备组成的一个大网，从技术的层面来说就是通过程序模拟浏览器请求站点的行为，从中提取自己需要的数据然后进行存放起来并进行使用。

    在实际应用中，数据采集技术的功能和特点如下：

12. 高效性：自动化采集技术可以快速地采集大量数据，提高工作效率。
13. 准确性：自动化采集技术可以减少人为误差，提高数据准确性。
14. 实时性：传感器采集技术可以实时采集数据，满足实时数据分析的需求。
15. 可扩展性：数据采集技术可以扩展到不同的数据源，满足不同的数据采集需求。
16. 数据安全性：数据采集技术可以对采集的数据进行加密和验证，保障数据安全。

    2.2 数据预处理技术

    2.2.1 数据预处理技术概述

    数据预处理技术就是在数据分析之前先将原始数据经过一系列的处理来提升数据质量与准确性。

    数据预处理技术的主要目的是提高数据质量，降低数据分析的误差，同时确保分析结果的可靠性和准确性。通过数据预处理技术，可以得到更可靠、更准确、更完整的数据集，有助于数据分析人员更好地进行数据分析和建模。因此，数据预处理技术在数据科学、机器学习、深度学习等领域都得到了广泛的应用[12]。

    2.2.2 数据预处理技术的功能及特点

    数据预处理技术的主要功能包括：

17. 数据清洗：对数据中的错误、缺失、重复等进行处理，使数据达到一定的标准和质量。
18. 数据变换：将数据进行标准化、离散化、连续化等操作，以便于进一步分析和处理。
19. 数据降维：对数据进行降维操作，减少数据维度，从而提高数据处理效率。
20. 数据集成：将多个数据源中的数据进行集成，形成一个完整的数据集。
21. 数据规约：对数据进行压缩，减少数据存储空间，提高数据处理效率。

    数据预处理技术的特点包括：

22. 可靠性：数据预处理技术能够去除或修正数据中的异常、不一致、缺失、重复等问题，提高数据质量和可靠性。
23. 灵活性：数据预处理技术可以根据不同的数据类型和问题进行不同的处理方式，具有很强的灵活性。
24. 自动化：数据预处理技术可以实现自动化处理，减少人工干预，提高处理效率和精度。
25. 有效性：数据预处理技术能够有效地提高数据质量和可靠性，为后续数据分析和建模提供可靠的数据基础。

    在实际应用中，数据预处理技术主要应用于数据挖掘、机器学习、人工智能等领域，用于提高数据处理的效率和精度，挖掘数据中的有价值信息。

    2.2.3 数据预处理技术分类及应用

    数据预处理是数据分析的前置工作，其主要目的是为了去除原始数据中的噪声、异常值、缺失值和重复值等，以提高数据的质量和可靠性。常用的数据预处理技术包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约等[17]。

    数据清洗是指对原始数据进行去噪、去重、去错等处理，保证数据的准确性、完整性和一致性，常用的技术包括缺失值处理、异常值处理、重复值处理和数据转换等。

    数据集成是指将来自不同数据源的数据进行合并，以生成一个一致的数据集，常用的技术包括实体识别、属性冲突处理和数据合并等。

    数据变换是指对原始数据进行变换，以满足数据分析的需要，常用的技术包括数据离散化、数据聚集、数据规范化、数据平滑等。

    数据规约是指将大量数据集合规约为更小的数据集，以便于数据分析和处理，常用的技术包括属性规约和数值规约等。

    2.3 数据存储技术

    2.3.1 数据存储技术概述

    所谓数据存储，就是数据流处理时生成的临时文件，或者处理时要寻找的资料。数据按照一定的格式被记录到计算机内或者计算机外的存储介质中[18]。

    2.3.2 数据存储技术的功能及特点

    数据存储技术是指将数据存储在计算机硬盘、内存、云服务等介质中，以便后续使用。常用的数据存储技术包括关系型数据库、非关系型数据库、文件系统等。它们的特点如下：

26. 关系型数据库：采用表格形式存储数据，数据之间有明确的关联关系。具有数据一致性好、事务管理能力强、支持 SQL 查询等优点。常用的关系型数据库有MySQL、Oracle、SQL Server等。
27. 非关系型数据库：不采用表格形式存储数据，数据之间没有明确的关联关系，通常采用键值对、文档、图形等方式存储数据。具有数据处理能力强、可扩展性好、查询速度快等优点。常用的非关系型数据库有MongoDB、Redis、Cassandra等。
28. 文件系统：将数据存储在计算机硬盘或网络存储设备中，通过文件路径进行访问。具有文件管理能力强、易于备份和恢复等优点。常用的文件系统有NTFS、FAT32、EXT等。

    2.3.3 数据存储技术分类及应用

    数据存储技术是指将数据存储到计算机或其他电子设备中，以便后续使用和管理。常见的数据存储技术包括以下几类：

29. 文件系统存储技术：指将数据以文件的形式存储在文件系统中，如Windows中的NTFS和FAT，Linux中的EXT4等。
30. 关系型数据库存储技术：指将数据以表格的形式存储在关系型数据库中，如Oracle、MySQL、SQL Server等。
31. 非关系型数据库存储技术：指将数据以键值对的形式存储在非关系型数据库中，如MongoDB、Redis、Cassandra等。
32. 分布式文件系统存储技术：指将数据以文件的形式存储在多个计算机节点上，以提高数据的可靠性和性能，如Hadoop的HDFS、阿里云的OSS等。
33. 内存数据库存储技术：指将数据存储在计算机的内存中，以提高数据的读写速度，如Redis、Memcached等。

    对于数据量较小、结构简单的数据，可以选择文件系统存储技术；对于结构化数据，可以选择关系型数据库存储技术；对于大数据量、非结构化数据，可以选择分布式文件系统存储技术等。

    2.4 数据分析技术

    2.4.1 数据分析技术概述

    大数据分析是指对规模巨大的数据进行分析。大数据可以概括为5个V， 数据量大(Volume)、速度快(Velocity)、类型多(Variety)、价值（Value）、真实性（Veracity）。

    大数据作为时下最火热的IT行业的词汇，随之而来的数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘等等围绕大数据的商业价值的利用逐渐成为行业人士争相追捧的利润焦点。随着大数据时代的来临，大数据分析也应运而生[19]。

    2.4.2 数据分析技术的功能及特点

    数据分析技术是指对大量数据进行收集、清洗、转化、处理、建模和解释，从而发现数据之间的关联性、规律性和趋势性的一种技术[20]。它的功能和特点主要包括以下几个方面：

34. 描述数据：数据分析技术可以对数据进行统计描述，包括数据的中心趋势、离散程度、分布情况等，从而帮助分析人员更好地理解和掌握数据。
35. 探索数据：数据分析技术可以帮助分析人员发现数据之间的关联性和规律性，比如通过可视化手段对数据进行探索性分析，挖掘数据中的潜在模式和趋势。
36. 预测数据：数据分析技术可以根据已有数据建立模型，对未来的数据进行预测，从而为决策提供科学依据。
37. 优化决策：数据分析技术可以帮助分析人员进行多种场景下的决策优化，例如风险控制、成本优化、销售策略制定等。
38. 量化风险：数据分析技术可以通过模型建立、指标计算等方式对风险进行量化，从而更好地进行风险控制和管理。

    2.4.3 数据分析技术的分类及应用

    数据分析技术是指通过对收集来的数据进行处理、分析、挖掘、建模等方法，以从中发现有用信息、关系和规律的一种技术。根据其处理数据的方式和目的不同，数据分析技术可以分为以下几类：

39. 描述性分析：主要是对数据进行统计分析和可视化展示，描述数据的分布情况、关系、趋势等，通常用于对数据的基本特征进行分析和描述。常见的描述性分析技术包括统计量分析、数据可视化、时间序列分析等[23]。
40. 探索性数据分析（EDA）：主要是对数据进行探索性分析，寻找数据之间的关系和规律，从而帮助研究者更好地了解数据特征和问题。常见的EDA技术包括聚类分析、主成分分析、因子分析等。
41. 预测性分析：主要是通过对历史数据进行建模和预测，以预测未来的趋势和结果。常见的预测性分析技术包括回归分析、时间序列分析、机器学习算法等。
42. 关联性分析：主要是通过对数据之间的关系进行挖掘，找到变量之间的相关性、关联规则等。常见的关联性分析技术包括关联规则挖掘、社交网络分析等。
43. 决策分析：主要是为决策提供支持，帮助决策者从多个因素和选项中选择最优解。常见的决策分析技术包括决策树、模拟等。

    在实际应用中，这些数据分析技术经常会被组合使用，以达到更好的分析结果和效果。例如，可以使用探索性数据分析来发现数据之间的关系和规律，再使用预测性分析来对未来进行预测和预测，最后使用决策分析来进行决策和制定行动计划。

    2.5 本章小结

    本章介绍了课题研究中所涉及的相关技术，包括数据采集技术、数据预处理技术、数据存储技术、数据分析技术、预测或决策及其分析技术等。这些技术可以在实际研究中发挥重要作用，更好地处理和分析数据，从而得出有效的结论和决策。

    第3章 数据采集与存储

上一章介绍了课题研究中所涉及的相关技术，包括数据采集技术、数据预处理技术、数据存储技术、数据分析技术、预测或决策及其分析技术等。本章介绍了如何使用Python爬虫技术进行数据采集并如何对数据进行预处理、存储。

3.1 数据采集的规划

3.1.1 构建价值数据模型

数据采集的规划构建价值数据模型是数据分析的关键步骤之一。该步骤包括确定价值数据模型的各个组成部分，以及构建数据采集规划以实现所需的数据采集。下面是数据采集规划的构建价值数据模型的步骤：

1.确定价值数据模型的目标：确定价值数据模型的目标，即需要分析的业务问题和数据需求，例如，需要分析新冠病毒疫情在不同地区的传播趋势，需要收集每日新增病例、治愈病例、死亡病例等数据。

2.确定数据源：确定数据采集的来源，例如，新冠病毒疫情的数据可以从政府公开数据、新闻报道、社交媒体等不同渠道获取。

3.确定数据采集方式：根据数据源和数据需求，确定采集数据的方式。例如，可以使用网络爬虫从政府公开数据网站上爬取疫情数据，也可以从新闻报道和社交媒体上获取数据。

4.数据采集规划的制定：制定数据采集规划，包括确定采集的时间、频率和采集数据的格式等细节。例如，每天晚上定时从政府公开数据网站上爬取最新疫情数据，将数据存储为CSV格式。

5.数据采集实施：按照制定好的数据采集规划进行数据采集，并将数据存储在数据库中。

6.数据清洗与处理：对采集到的数据进行清洗和处理，包括去除重复数据、填补缺失值、处理异常值等。

7.构建价值数据模型：根据业务问题和数据需求，构建价值数据模型，包括定义变量、建立模型、选择算法等。

通过以上步骤，可以构建出适用于疫情数据的价值数据模型，并得出有用的分析结果。

3.1.2 源数据分析

源数据分析是指对原始数据进行深入探索和理解的过程，旨在发现数据的特征、结构、关系以及潜在的模式和趋势。通过源数据分析，我们可以获取对数据的初步认识，为后续的数据处理和分析提供基础。

源数据分析的主要步骤如下：

1. 数据收集：收集原始数据，可以来自不同的数据源，例如数据库、文件、API接口等。
2. 数据加载：将原始数据加载到分析环境中，例如使用Python的Pandas库将数据加载到DataFrame对象中。
3. 数据观察：对数据进行观察和探索，了解数据的基本属性，包括数据类型、维度、大小等。使用Pandas提供的函数和方法，如head()、shape、info()等来获取数据的概览信息。
4. 数据描述统计：进行基本的统计分析，包括计算数据的均值、标准差、最大值、最小值等描述统计量。使用Pandas提供的函数和方法，如describe()、mean()、std()、max()、min()等来计算描述统计量。
5. 数据可视化：利用图表和图形展示数据的分布和趋势，帮助发现数据的规律和关联。可以使用Python的数据可视化库，如Matplotlib和Seaborn，绘制直方图、散点图、折线图等。
6. 数据质量检查：检查数据的质量，包括缺失值、异常值、重复值等。通过对数据进行缺失值处理、异常值处理和重复值处理等数据预处理技术，提高数据的质量和准确性。
7. 数据关系分析：探索数据之间的关系，可以通过计算变量之间的相关系数、绘制热力图等方法来分析变量之间的相关性。
8. 数据挖掘和特征工程：根据业务需求，进行更深入的数据挖掘和特征工程，如特征选择、特征构造、数据转换等，以提取更有价值的信息和特征。

   通过源数据分析，我们可以对数据有更全面的认识，并为后续的数据处理、建模和分析提供基础。同时，源数据分析也有助于发现数据的问题和异常，为数据预处理和数据清洗提供指导。

   3.2 源数据的采集

   (1)确定数据源

   在数据采集之前，需要确定数据源。在本研究中，主要使用了世界卫生组织、中国卫生健康委员会等权威机构的官方疫情数据网站，以及一些第三方的疫情数据网站。

   (2)确定数据采集的指标和时间范围

   在确定数据源之后，需要确定需要采集的疫情指标，包括感染人数、死亡人数、治愈人数、新增病例数、累计确诊数等。同时，还需要确定数据采集的时间范围，以确保采集到的数据具有代表性。

   (3)安装第三方库，编写Python爬虫脚本

   打开Python环境，安装所需的库、模块和工具（如requests、beautifulsoup、pandas等），以及PyCharm、Jupyter等编辑器。

   在确定数据源和采集指标之后，就可以开始编写Python爬虫脚本了。主要使用了Python中的requests和BeautifulSoup库来实现数据的抓取和解析。

   首先，需要使用requests库向目标网站发送HTTP请求，获取网页的HTML源代码。然后，使用BeautifulSoup库对HTML源代码进行解析，提取出需要的疫情数据。在解析HTML源代码的过程中，需要使用一些基本的HTML标签和属性进行定位和提取，例如table标签、tr标签、td标签等

   (4)获取地址，发送请求

   打开目标网站，并访问，并检查该站点的robots.txt，了解页面的结构和障碍，同时提取完整的网址。

   使用requests库向网站发送HTTP请求，获取HTML文本信息，并将编码进行转换。

   (5)存储数据

   最后，将采集到的数据存储到CSV文件中，以方便后续的数据分析和可视化。在数据存储的过程中，需要设计合理的CSV文件结构，并使用Python中的第三方库实现数据的批量导入。

   总的来说，数据采集是研究新型冠状病毒肺炎疫情防控的重要组成部分。通过使用Python编程语言和相关的第三方库，可以高效、准确地采集和处理大量的疫情数据，为后续的研究工作提供了有力的支撑。

   3.3 数据的采集结果

   3.2数据预处理

   3.2.1 导入数据

   首先使用pandas库的read_csv函数从CSV文件中读取数据，并存储为DataFrame对象。然后，进行了一系列数据清洗和转换操作，包括删除重复数据、删除缺失值、转换日期格式、按日期升序排序、合并省份和城市列、删除原来的省份和城市列、将确诊、死亡和治愈数据类型转换为整数以及将日期设置为索引。

   先将已经保存的数据进行导入，然后进行相关的代码编写可以看到python爬取后的相关数据，爬取的数据中有六个标签，分别是地区、病毒种类、感染方式、感染人数、性别、年龄，本文将通过以上数据进行相关分析。通过数据预处理，可以得到一个干净、整洁、易于分析的数据集，为后续的数据分析和建模提供基础。

3.2.3 异常值处理

异常值是指数据集中存在的不合理值，它的观察值远远超出了样本历史的整体模式。与错误值不同，异常值是偏离正常范围的值[25]。一般情况下，总体均值呈现正态分布，大部分数据聚集在一个较小的范围内，研究的目标是适合于大多数样本的规律。因此，异常值通常不是研究的对象，但如果不对其进行处理，可能会导致结果产生偏差。所以需要对异常值进行处理。异常值是指在数据集中与其他观测值相比明显不同的数据点，可能是数据采集或处理过程中的误差、噪声或者真实的异常数据。异常值会对数据分析和建模产生很大影响，因此需要进行处理。所使用的异常值处理方法包括：

删除异常值：直接将异常值删除掉。但是需要注意，如果异常值占比较大，则可能导致样本数量减少过多，影响模型的精度。

1.替换异常值：使用其他数值替换异常值，比如用中位数或者平均值替换。

2.插值法：根据相邻数据点的值对异常值进行插值处理，比如线性插值、多项式插值等。

3.离群点检测算法：使用聚类、回归或统计学方法检测异常值，并进行处理。

在数据预处理过程中，应根据实际情况选择合适的异常值处理方法，以保证数据的准确性和可靠性。

3.2.4 重复值处理

重复数据在Python数据分析中经常出现。如果不进行处理，可能会导致数据分析和建模结果的误差，甚至会影响整个分析过程。因此，在进行数据分析时，必须对重复数据进行处理。具体处理方法因实际情况和需求而异。

数据预处理中的重复值处理指的是在数据集中去除完全相同的重复行或列的过程。重复值可能会对数据分析产生负面影响，例如引入不必要的噪音，降低分析的准确性。因此，数据预处理中需要进行重复值处理。

处理重复值的方法通常有两种：删除重复值和替换重复值。删除重复值是指从数据集中删除完全相同的行或列，而替换重复值则是用其他值来代替重复值。

首先通过pandas库中的read_csv函数导入数据，并将其存储在data变量中。接着，使用drop_duplicates函数删除完全相同的行或列，并通过inplace参数使操作直接在原数据集上进行。另外，通过replace函数替换指定列中的重复值，to_replace参数中可以指定需要替换的值和其对应的替换值。

3.2.5 数据规约

本文疫情数据量庞大，采取到有用并具有代表性的数据极为重要，数据归约在尽可能保持数据原貌的前提下，最大限度地精简数据量，使数据更加直观，简洁。达到使用更少的数据，提高挖掘效率。避免数值过大，部分数据显示不完全的问题，使数据进行可视化之后的图表更加美观。

3.3数据存储

数据存储是数据流在加工过程中产生的临时文件或加工过程中需要查找的信息。数据以某种格式记录在计算机内部或外部存储介质上。本文通过python数据采集所采集到的数据对其进行存储，从保存好的本地文件存储到csv，选择导入，数据就会存储到CSV文件之中。数据存储是数据分析的基础，是实现数据分析和挖掘的前提。本章将详细介绍如何将获取的数据存储到csv文件中。

首先，需要使用Python编程语言来完成数据存储的任务。Python提供了csv模块来处理csv文件，使得存储数据变得简单而高效。

在数据存储之前，需要先将获取的数据转换为DataFrame类型。DataFrame是Pandas库中一个强大的数据结构，可以将数据存储为表格形式。可以使用Pandas库中的read_csv函数来读取csv文件，使用to_csv函数来将数据存储为csv文件。

3.4本章小结

本章介绍了数据采集和存储的基础知识和技术。首先讲解了数据采集的概念、流程和方法，还介绍了数据存储的重要性和不同类型的数据存储方式，并以实际案例演示了如何将采集到的数据存储为CSV文件。

第4章 数据分析

上一章主要对数据进行了数据的采集、预处理并存储。本章利用价值数据模型计算，通过描述性分析、预测性分析了解数据的相关信息，最后得到了价值数据模型数据结论。

4.2价值数据模型数据计算

在数据分析中，价值数据模型是指利用数据分析方法对企业或个人的价值体系进行建模和分析，帮助他们更好地理解自身的业务模式和商业价值。在本章中，将运用价值数据模型对新型冠状病毒肺炎疫情数据进行分析和计算。

首先，需要定义价值指标。在本次研究中，以疫情对经济和社会的影响作为价值指标，具体包括以下方面：

1. 医疗保健：包括医疗资源的利用率和医疗成本的增加等因素。
2. 经济影响：包括对于国内外贸易的影响、对于经济发展的影响、对于金融市场的影响等。
3. 社会影响：包括对于公共安全、社会秩序和社会心理的影响等。

   接下来，需要收集相关数据，并对数据进行预处理。例如，需要收集新冠病毒疫情数据、医疗资源数据、经济数据、社会数据等，对数据进行缺失值处理、异常值处理、重复值处理等。

4.3价值数据模型数据结论

根据本章的数据分析结果，得出以下结论：

1. 新冠病毒的传播在全国范围内，但不同地区的感染人数存在明显的差异，高发地区包括湖北省、广东省、河南省等。
2. 感染人群中男性和女性的比例相差不大，但男性的感染率略高于女性。
3. 年龄段在20~50岁之间的人群是感染人数最多的群体，占比超过50%。
4. 针对新冠疫情，政府采取的措施和政策对于疫情的控制有明显效果，如封城措施等措施都有助于疫情的控制。

   4.4分析方法

   在本次研究中，采用了Python中的pandas、numpy、matplotlib等库对数据进行了分析和可视化。具体分析方法如下：

   对数据进行初步的可视化分析，如绘制柱状图、折线图、散点图等，以了解数据的分布情况、趋势变化等；

   对数据进行基本的统计分析，如计算平均值、中位数、标准差、相关系数等，以探究数据之间的关系和趋势；

   对时间序列数据进行滑动平均、指数平滑等方法进行平滑处理，以减小随机波动对趋势的影响；

   使用ARIMA模型进行时间序列预测，预测疫情未来的发展趋势。

   4.5价值数据模型数据可视化

   数据预处理：对原始数据进行清洗、转换和格式化，将其转化为适合可视化的数据格式。例如，将时间序列数据转化为数据框格式、对缺失数据进行处理、对异常值进行处理等。

   数据探索：对数据进行探索性分析，了解数据的分布、相关性和异常值等。可以使用统计图表和摘要统计量来呈现数据的基本特征和趋势。

   可视化设计：基于数据预处理和探索的结果，选择合适的可视化类型、布局、配色和标签等，设计出能够有效传递信息和表达价值的可视化界面。

   数据可视化实现：使用相应的数据可视化工具或编程语言，将设计好的可视化界面实现出来。例如，使用 Tableau、Power BI、Python 的 matplotlib、seaborn、plotly 等工具，或者使用 HTML、CSS、JavaScript 等前端技术自行开发实现。

   可视化效果评估：对生成的可视化图表进行效果评估，确保可视化界面能够清晰、准确、美观地展示数据的价值信息，并且能够满足用户需求。

   可视化结果输出：将生成的可视化结果输出为图像文件、HTML 网页或其他格式，供论文、报告或演示使用。

   在整个过程中，需要注意数据安全和隐私保护，确保敏感数据不会被泄露。同时，还需要灵活运用各种数据可视化技术，不断优化可视化效果，提高数据的表达力和交互性。