数据收集整理思维导图

# 《数据收集整理思维导图》

## 一、数据收集

### 1. 数据源识别

*   **1.1 内部数据源**
    *   1.1.1 数据库
        *   SQL数据库 (MySQL, PostgreSQL, Oracle, SQL Server)
        *   NoSQL数据库 (MongoDB, Cassandra, Redis)
    *   1.1.2 文件
        *   CSV
        *   Excel
        *   JSON
        *   XML
        *   文本文件 (.txt)
    *   1.1.3 日志文件
        *   服务器日志
        *   应用程序日志
        *   安全日志
    *   1.1.4 CRM/ERP系统
        *   销售数据
        *   客户数据
        *   运营数据
    *   1.1.5 内部报告
        *   财务报告
        *   市场报告
        *   运营报告
*   **1.2 外部数据源**
    *   1.2.1 公开数据集
        *   政府网站 (data.gov)
        *   学术机构
        *   开源项目
    *   1.2.2 API
        *   社交媒体API (Twitter API, Facebook Graph API)
        *   天气API
        *   地图API (Google Maps API)
        *   电子商务API (Amazon API)
    *   1.2.3 网络爬虫
        *   网页抓取
        *   数据抽取
    *   1.2.4 市场调研
        *   问卷调查
        *   访谈
        *   焦点小组
    *   1.2.5 第三方数据供应商
        *   数据聚合商
        *   市场研究公司

### 2. 数据收集方法

*   **2.1 自动化收集**
    *   2.1.1 ETL工具
        *   Informatica PowerCenter
        *   Talend
        *   Apache Kafka
        *   Apache NiFi
    *   2.1.2 脚本编程
        *   Python (requests, Beautiful Soup, Scrapy)
        *   R
    *   2.1.3 API集成
        *   使用API客户端库
        *   OAuth认证
        *   数据格式转换 (JSON to CSV, XML to JSON)
    *   2.1.4 日志收集工具
        *   Fluentd
        *   Logstash
        *   Splunk
*   **2.2 手动收集**
    *   2.2.1 数据录入
        *   表单
        *   人工输入
    *   2.2.2 文件上传
        *   批量上传
        *   版本控制
    *   2.2.3 问卷调查
        *   纸质问卷
        *   在线问卷 (SurveyMonkey, Google Forms)

### 3. 数据收集注意事项

*   **3.1 数据合规性**
    *   GDPR
    *   CCPA
    *   数据隐私政策
*   **3.2 数据安全**
    *   数据加密
    *   访问控制
    *   数据备份
*   **3.3 数据质量**
    *   数据验证
    *   数据清洗
    *   数据一致性

## 二、数据整理

### 1. 数据清洗

*   **1.1 处理缺失值**
    *   删除缺失值
    *   填充缺失值
        *   均值
        *   中位数
        *   众数
        *   特定值
        *   插值法
*   **1.2 处理重复值**
    *   删除重复行
    *   合并重复行
*   **1.3 处理异常值**
    *   删除异常值
    *   替换异常值
    *   分箱处理
*   **1.4 数据格式转换**
    *   日期格式转换
    *   字符串格式转换
    *   数值类型转换
*   **1.5 数据标准化/归一化**
    *   Min-Max Scaling
    *   Z-Score Standardization
*   **1.6 处理不一致性**
    *   地址标准化
    *   单位统一

### 2. 数据转换

*   **2.1 数据聚合**
    *   求和
    *   平均值
    *   最大值
    *   最小值
    *   计数
    *   分组统计
*   **2.2 数据拆分**
    *   拆分字符串
    *   拆分日期
*   **2.3 数据合并**
    *   Join (Inner Join, Left Join, Right Join, Full Outer Join)
    *   Concatenate
*   **2.4 数据透视**
    *   行转列
    *   列转行
*   **2.5 数据编码**
    *   One-Hot Encoding
    *   Label Encoding

### 3. 数据验证

*   **3.1 完整性验证**
    *   所有必须字段都有值
*   **3.2 唯一性验证**
    *   主键唯一
*   **3.3 范围验证**
    *   数值在合理范围内
*   **3.4 格式验证**
    *   符合预定义的格式
*   **3.5 一致性验证**
    *   相关字段之间的一致性

### 4. 数据整理工具

*   **4.1 编程语言**
    *   Python (Pandas, NumPy)
    *   R
    *   SQL
*   **4.2 数据处理软件**
    *   Excel
    *   Google Sheets
    *   OpenRefine
*   **4.3 ETL工具**
    *   同 2.1.1

## 三、数据存储

### 1. 数据仓库

*   星型模型
*   雪花模型
*   数据集市

### 2. 数据湖

*   存储各种格式的原始数据
*   高可扩展性
*   低成本

### 3. 数据库

*   关系型数据库
*   非关系型数据库

### 4. 文件系统

*   HDFS
*   云存储 (Amazon S3, Azure Blob Storage, Google Cloud Storage)

## 四、数据管理

### 1. 元数据管理

*   数据字典
*   数据血缘
*   数据质量监控

### 2. 数据治理

*   数据标准
*   数据安全策略
*   数据访问控制

### 3. 数据生命周期管理

*   数据创建
*   数据存储
*   数据使用
*   数据归档
*   数据销毁

### 4. 版本控制

*   Git
*   数据版本管理工具

## 五、数据收集整理流程示例

1.  **需求分析:** 确定需要收集的数据类型和目标。
2.  **数据源识别:**  确定内部和外部数据源。
3.  **数据收集:** 使用自动化或手动方法收集数据。
4.  **数据存储:** 将数据存储到合适的位置。
5.  **数据清洗:** 清理数据以去除错误和不一致性。
6.  **数据转换:** 将数据转换为所需的格式。
7.  **数据验证:** 验证数据的质量和完整性。
8.  **数据分析与应用:** 使用整理后的数据进行分析和决策。
9.  **持续监控与改进:** 持续监控数据质量并改进数据收集整理流程。

《数据收集整理思维导图》

一、数据收集

1. 数据源识别

1.1 内部数据源
- 1.1.1 数据库
  - SQL数据库 (MySQL, PostgreSQL, Oracle, SQL Server)
  - NoSQL数据库 (MongoDB, Cassandra, Redis)
- 1.1.2 文件
  - CSV
  - Excel
  - JSON
  - XML
  - 文本文件 (.txt)
- 1.1.3 日志文件
  - 服务器日志
  - 应用程序日志
  - 安全日志
- 1.1.4 CRM/ERP系统
  - 销售数据
  - 客户数据
  - 运营数据
- 1.1.5 内部报告
  - 财务报告
  - 市场报告
  - 运营报告
1.2 外部数据源
- 1.2.1 公开数据集
  - 政府网站 (data.gov)
  - 学术机构
  - 开源项目
- 1.2.2 API
  - 社交媒体API (Twitter API, Facebook Graph API)
  - 天气API
  - 地图API (Google Maps API)
  - 电子商务API (Amazon API)
- 1.2.3 网络爬虫
  - 网页抓取
  - 数据抽取
- 1.2.4 市场调研
  - 问卷调查
  - 访谈
  - 焦点小组
- 1.2.5 第三方数据供应商
  - 数据聚合商
  - 市场研究公司

2. 数据收集方法

2.1 自动化收集
- 2.1.1 ETL工具
  - Informatica PowerCenter
  - Talend
  - Apache Kafka
  - Apache NiFi
- 2.1.2 脚本编程
  - Python (requests, Beautiful Soup, Scrapy)
  - R
- 2.1.3 API集成
  - 使用API客户端库
  - OAuth认证
  - 数据格式转换 (JSON to CSV, XML to JSON)
- 2.1.4 日志收集工具
  - Fluentd
  - Logstash
  - Splunk
2.2 手动收集
- 2.2.1 数据录入
  - 表单
  - 人工输入
- 2.2.2 文件上传
  - 批量上传
  - 版本控制
- 2.2.3 问卷调查
  - 纸质问卷
  - 在线问卷 (SurveyMonkey, Google Forms)

3. 数据收集注意事项

3.1 数据合规性
- GDPR
- CCPA
- 数据隐私政策
3.2 数据安全
- 数据加密
- 访问控制
- 数据备份
3.3 数据质量
- 数据验证
- 数据清洗
- 数据一致性

二、数据整理

1. 数据清洗

1.1 处理缺失值
- 删除缺失值
- 填充缺失值
  - 均值
  - 中位数
  - 众数
  - 特定值
  - 插值法
1.2 处理重复值
- 删除重复行
- 合并重复行
1.3 处理异常值
- 删除异常值
- 替换异常值
- 分箱处理
1.4 数据格式转换
- 日期格式转换
- 字符串格式转换
- 数值类型转换
1.5 数据标准化/归一化
- Min-Max Scaling
- Z-Score Standardization
1.6 处理不一致性
- 地址标准化
- 单位统一

2. 数据转换

2.1 数据聚合
- 求和
- 平均值
- 最大值
- 最小值
- 计数
- 分组统计
2.2 数据拆分
- 拆分字符串
- 拆分日期
2.3 数据合并
- Join (Inner Join, Left Join, Right Join, Full Outer Join)
- Concatenate
2.4 数据透视
- 行转列
- 列转行
2.5 数据编码
- One-Hot Encoding
- Label Encoding

3. 数据验证

3.1 完整性验证
- 所有必须字段都有值
3.2 唯一性验证
- 主键唯一
3.3 范围验证
- 数值在合理范围内
3.4 格式验证
- 符合预定义的格式
3.5 一致性验证
- 相关字段之间的一致性

4. 数据整理工具

4.1 编程语言
- Python (Pandas, NumPy)
- R
- SQL
4.2 数据处理软件
- Excel
- Google Sheets
- OpenRefine
4.3 ETL工具
- 同 2.1.1

三、数据存储

1. 数据仓库

星型模型
雪花模型
数据集市

2. 数据湖

存储各种格式的原始数据
高可扩展性
低成本

3. 数据库

关系型数据库
非关系型数据库

4. 文件系统

HDFS
云存储 (Amazon S3, Azure Blob Storage, Google Cloud Storage)

四、数据管理

1. 元数据管理

数据字典
数据血缘
数据质量监控

2. 数据治理

数据标准
数据安全策略
数据访问控制

3. 数据生命周期管理

数据创建
数据存储
数据使用
数据归档
数据销毁

4. 版本控制

Git
数据版本管理工具

五、数据收集整理流程示例

需求分析: 确定需要收集的数据类型和目标。
数据源识别: 确定内部和外部数据源。
数据收集: 使用自动化或手动方法收集数据。
数据存储: 将数据存储到合适的位置。
数据清洗: 清理数据以去除错误和不一致性。
数据转换: 将数据转换为所需的格式。
数据验证: 验证数据的质量和完整性。
数据分析与应用: 使用整理后的数据进行分析和决策。
持续监控与改进: 持续监控数据质量并改进数据收集整理流程。

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