数据赋能（198）——开发：数据应用——技术方法、主要工具
技术方法
数据应用的技术方法主要包括以下几种：
- 数据采集技术：
- 网络爬虫技术：通过模拟人的行为在网上抓取数据，能够获取互联网上的大量数据，并按照一定的规则和筛选条件进行筛选和提取。
- 传感器技术：通过各种传感器设备采集物理量、电子信号等数据，常见于物联网和工业监控等领域，可以实时采集和传输数据。
- 数据库技术：通过数据库软件实现数据的集中存储和管理，方便数据的查询和筛选。
- 数据清洗技术：
- 数据去重：通过去除重复数据，减少冗余信息，保持数据的准确性和一致性。
- 缺失值填充：对于数据中存在缺失值的情况，可以采用插值法、均值填充、相似度填充等方法来填充缺失值，使得数据完整。
- 数据格式转换：将数据转换成统一的格式，包括数据类型转换、日期格式转换等，以便后续的分析和处理。
- 数据分析技术：
- 统计分析：通过统计学的方法对数据进行概括、分析和解释，如均值、方差、回归分析等。
- 机器学习：通过建立模型和算法，实现对数据的预测和分类。机器学习可以通过历史数据来提取规律，从而预测未来的趋势。
- 数据挖掘：从大量数据中提取隐含的、未知的、有潜在价值的信息或知识的过程。它通常涉及到更复杂的算法和技术，以发现数据中的非线性关系和模式。
- 数据可视化：
- 将数据以图形、图像或动画的形式表示出来，以便更直观地理解和分析数据。通过数据可视化，用户可以更容易地发现数据中的模式、异常和趋势。
- 数据存储与管理：
- 海量数据储存管理领域的技术，包括储存容量的扩充与储存技术，如NoSQL数据库应用与Hadoop云端运算技术等。
- 实时信息传递：
- 物联网装置有不同的标识特性，这些标识接口与网络平台的沟通与连结，有些需要及时响应，如5G物联网络的端到端延迟要求为1ms；
- 有些则需要确保信息不遗漏，如消息队列（Message Queue）的信息交换技术。
主要工具
数据应用主要工具如下：
- Excel生态工具（如Excel、VBA、Power Query、Power Pivot等）
- 数据仓库和数据挖掘工具（如Hadoop、Spark等）
- 数据可视化工具（如Tableau、Power BI等）以
- 各种业务智能（BI）工具等。