FIT5196 Seminar Week 6
本页目录· 62 条
- 本周在课程中的位置
- Data Wrangling 流程回顾
- 什么是数据结构化(Data Structuring)
- 核心定义
- 为什么这一步重要
- 可以这样理解
- 数据结构的整体分类
- 课程里的分类逻辑
- 进一步理解
- 原始数据类型(Primitive Data Types)
- 四类基础类型
- 这一类为什么重要
- 选对类型很重要
- 非原始数据类型(Non-Primitive Data Types)
- 常见类型与用途
- 可以这样理解
- 复杂数据结构(Complex Data Structures)
- 复杂数据结构例子
- 图(Graphs)
- 核心概念
- 图能表示什么
- 三种常见图
- 图示真正想表达的重点
- 树(Trees)
- 核心概念
- 课件提到的常见树结构
- 二叉树(Binary Trees)
- 定义
- 二叉树的几种常见形态
- 为什么这些定义要区分
- 二叉搜索树(Binary Search Trees, BST)
- 核心规则
- 图示转写:BST 为什么适合查找
- BST 的典型应用
- BST 的优点
- BST 的局限
- 基本操作
- 插入(Insertion)
- 搜索(Searching)
- 删除(Deletion)
- 遍历(Traversal)
- B 树(B-Tree)
- 它和 BST 的关系
- 图示转写:B 树怎么查
- 哈希表(Hash Tables)
- 核心概念
- 三个关键部件
- 可以这样理解
- 冲突(Collision)为什么是重点
- 哈希表的典型应用
- 优点
- 局限
- 堆(Heaps)
- 核心概念
- 两类堆
- 它解决什么问题
- 典型应用
- 常见操作
- 堆排序(Heap Sort)的图示转写
- 为什么它常被用来排序
- 复习时容易混淆的点
- Summary
Chatgpt 说
梦回408
本周在课程中的位置
Data Wrangling 流程回顾
- 数据整理(Data Wrangling)是把原始数据变成可直接分析格式的过程。
- 整体流程可以概括为:
- 数据发现(Data Discovery)
- 数据收集(Data Collection)
- 数据清洗(Data Cleaning)
- 数据预处理(Data Pre-processing)
- 数据转换(Data Transformation)
- 数据增强(Data Enrichment)
- 数据存储(Data Storing)
- 数据验证(Data Validation)
- 前几周主要关注的是:
- 数据发现:先弄清楚数据在哪里、有哪些来源。
- 数据收集:再把数据系统地拿回来。
- 本周进入的是数据结构化(Data Structuring):
- 它位于“收集之后、清洗/转换/分析之前”;