400-888-5228

CDMP認(rèn)證是目前全球認(rèn)可的數(shù)據(jù)管理方面專(zhuān)業(yè)認(rèn)證證書(shū)。它評(píng)估個(gè)人在數(shù)據(jù)管理領(lǐng)域的知識(shí)和技能，包括數(shù)據(jù)治理、數(shù)據(jù)質(zhì)量、數(shù)據(jù)架構(gòu)、數(shù)據(jù)安全等方面的能力。獲得CDMP認(rèn)證可以證明持證人具備專(zhuān)業(yè)的數(shù)據(jù)管理知識(shí)和能力。

  • 中文名CDMP數(shù)據(jù)管理專(zhuān)家認(rèn)證
  • 英文名Certified Data Management Professional
  • 英文簡(jiǎn)稱(chēng)CDMP
  • 頒證機(jī)構(gòu)DAMA（數(shù)據(jù)管理國(guó)際協(xié)會(huì)）
  • 證書(shū)類(lèi)別數(shù)據(jù)管理，數(shù)據(jù)治理，數(shù)據(jù)架構(gòu)
  • 同類(lèi)認(rèn)證CDGA

2月17日晚的消息，據(jù)燈塔專(zhuān)業(yè)版全球票房榜顯示，截至2月17日，影片《哪吒之魔童鬧海》全球票房（含預(yù)售）突破16.71億美元，超過(guò)《侏羅紀(jì)世界》進(jìn)入全球影史票房榜前9名！

《哪吒2》票房數(shù)據(jù)是怎么“算”出來(lái)的？ 數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理的關(guān)鍵技術(shù)和步驟（入門(mén)指南） -- 第1張

小艾老師記得前幾天看消息還說(shuō)是前40呢，這上升速度也太快了吧，馬上挺進(jìn)全球影史票房“前9”啦？！不得不說(shuō)，這部電影確實(shí)好看，能有這樣的成績(jī)也是實(shí)至名歸。

不過(guò)今天，小艾老師想和大家聊的不是電影本身，而是一個(gè)大家可能都曾有過(guò)的疑問(wèn)：電影票房的數(shù)據(jù)，究竟是如何算出來(lái)的？這當(dāng)中可蘊(yùn)含著一些復(fù)雜的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)與處理過(guò)程，今天，咱們就來(lái)聊聊這個(gè)話題。

01?票房數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)的復(fù)雜性：從“原始數(shù)據(jù)”到“可信結(jié)果”

票房數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)涉及多源異構(gòu)數(shù)據(jù)整合，例如：

  • 實(shí)時(shí)售票數(shù)據(jù)：來(lái)自影院終端系統(tǒng)、票務(wù)平臺(tái)（如貓眼、淘票票等）實(shí)時(shí)交易記錄；
  • 觀眾行為數(shù)據(jù)：社交媒體討論熱度、觀影評(píng)價(jià)、上座率等；
  • 外部環(huán)境數(shù)據(jù)：排片時(shí)段、節(jié)假日效應(yīng)、競(jìng)品電影表現(xiàn)等。
  • ……

這些數(shù)據(jù)往往存在以下問(wèn)題：

  1. 冗余與重復(fù)：同一場(chǎng)次可能被多個(gè)系統(tǒng)重復(fù)記錄；
  2. 格式不一致：不同平臺(tái)的時(shí)間戳、貨幣單位（如人民幣與美元）不統(tǒng)一；
  3. 噪聲干擾：惡意刷票、退票等異常數(shù)據(jù)需剔除。
  4. ……

《哪吒2》票房數(shù)據(jù)是怎么“算”出來(lái)的？ 數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理的關(guān)鍵技術(shù)和步驟（入門(mén)指南） -- 第3張

如果不對(duì)這些問(wèn)題進(jìn)行處理，直接進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，可能會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)不準(zhǔn)確，從而影響對(duì)影片市場(chǎng)表現(xiàn)的判斷。

02?什么是數(shù)據(jù)清洗與數(shù)據(jù)預(yù)處理？

《哪吒2》票房數(shù)據(jù)是怎么“算”出來(lái)的？ 數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理的關(guān)鍵技術(shù)和步驟（入門(mén)指南） -- 第5張

1、目標(biāo)

  • 數(shù)據(jù)清洗：主要目標(biāo)是解決數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性、完整性和一致性問(wèn)題。通過(guò)識(shí)別和處理數(shù)據(jù)中的錯(cuò)誤、缺失、重復(fù)和異常值等，使數(shù)據(jù)更加準(zhǔn)確和可靠。
  • 數(shù)據(jù)預(yù)處理：目標(biāo)是將清洗后的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為適合特定分析或建模算法的形式。它包括數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換、標(biāo)準(zhǔn)化、歸一化、特征選擇、特征提取等操作，以提高數(shù)據(jù)的可用性和分析效果。

2、處理內(nèi)容

  • 數(shù)據(jù)清洗：
    • 缺失值處理：識(shí)別缺失值并采取刪除、插補(bǔ)等方法進(jìn)行處理。
    • 異常值處理：識(shí)別異常值并根據(jù)情況進(jìn)行修正、刪除或單獨(dú)處理。
    • 重復(fù)值處理：識(shí)別并刪除重復(fù)的數(shù)據(jù)記錄。
    • 錯(cuò)誤數(shù)據(jù)處理：修正或刪除數(shù)據(jù)中的錯(cuò)誤信息。
    • 數(shù)據(jù)偏差處理：處理數(shù)據(jù)分布的偏差問(wèn)題，如類(lèi)別不平衡等。
    • ……
  • 數(shù)據(jù)預(yù)處理：
    • 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換：將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為適合分析的格式，如將文本數(shù)據(jù)進(jìn)行編碼、將日期數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為標(biāo)準(zhǔn)格式等。
    • 特征選擇：選擇與分析目標(biāo)_相關(guān)的特征，減少數(shù)據(jù)維度，提高模型的可解釋性和性能。
    • 特征提取：從原始數(shù)據(jù)中提取新的特征，如通過(guò)文本分詞、計(jì)算統(tǒng)計(jì)指標(biāo)等。
    • 數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化/歸一化：對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化或歸一化處理，消除不同特征量級(jí)的影響，使數(shù)據(jù)在同一量級(jí)上進(jìn)行比較。
    • 數(shù)據(jù)編碼：將分類(lèi)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為數(shù)值形式，如獨(dú)熱編碼、標(biāo)簽編碼等。
    • ……

3、處理順序

  • 數(shù)據(jù)清洗：通常在數(shù)據(jù)預(yù)處理之前進(jìn)行。只有先清洗數(shù)據(jù)，解決數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和完整性問(wèn)題，才能為后續(xù)的預(yù)處理提供可靠的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。
  • 數(shù)據(jù)預(yù)處理：在數(shù)據(jù)清洗之后進(jìn)行。預(yù)處理是對(duì)清洗后的數(shù)據(jù)進(jìn)行進(jìn)一步的轉(zhuǎn)換和處理，使其更適合特定的分析或建模任務(wù)。

電影票房數(shù)據(jù)的處理是一個(gè)很復(fù)雜的過(guò)程，清洗和預(yù)處理又涉及到票務(wù)平臺(tái)的多源數(shù)據(jù)的整合、標(biāo)準(zhǔn)化和準(zhǔn)確性檢查。

《哪吒2》票房數(shù)據(jù)是怎么“算”出來(lái)的？ 數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理的關(guān)鍵技術(shù)和步驟（入門(mén)指南） -- 第7張

03?數(shù)據(jù)清洗：為票房數(shù)據(jù)“去偽存真”

以《哪吒2魔童鬧?！窞槔覀兿葋?lái)看票房數(shù)據(jù)的收集。票房數(shù)據(jù)不僅來(lái)自于傳統(tǒng)影院，還包括線上平臺(tái)、不同地區(qū)、不同時(shí)間段的售票情況。這些數(shù)據(jù)來(lái)源多樣，因此我們需要確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性與完整性。

《哪吒2》票房數(shù)據(jù)是怎么“算”出來(lái)的？ 數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理的關(guān)鍵技術(shù)和步驟（入門(mén)指南） -- 第9張

1.數(shù)據(jù)來(lái)源多樣，去重是關(guān)鍵

首先，票房數(shù)據(jù)往往會(huì)從多個(gè)渠道匯總，像各大電影票務(wù)平臺(tái)、影院銷(xiāo)售、社交媒體等，可能會(huì)產(chǎn)生重復(fù)數(shù)據(jù)。例如，電影票在不同平臺(tái)上售出，可能會(huì)被重復(fù)計(jì)入。數(shù)據(jù)清洗的首要任務(wù)就是去重。去重的過(guò)程需要通過(guò)對(duì)比不同渠道的記錄，找出相同的票務(wù)信息，確保每一筆票房收入只被計(jì)算一次。通過(guò)數(shù)據(jù)去重，我們能確保統(tǒng)計(jì)結(jié)果的準(zhǔn)確性。

2.缺失值處理

票房數(shù)據(jù)中可能存在某些場(chǎng)次的票房數(shù)據(jù)缺失，例如某家影院因設(shè)備故障未能及時(shí)上傳數(shù)據(jù)。對(duì)于這種情況，可以通過(guò)以下方法處理：

  • 刪除：如果缺失值比例較小，可以直接刪除含有缺失值的記錄。
  • 插補(bǔ)：如果缺失值比例較大，可以使用均值、中位數(shù)或眾數(shù)等統(tǒng)計(jì)量進(jìn)行插補(bǔ)。例如，如果某場(chǎng)次的票房數(shù)據(jù)缺失，可以使用同一天其他場(chǎng)次的平均票房數(shù)據(jù)進(jìn)行填充。

《哪吒2》票房數(shù)據(jù)是怎么“算”出來(lái)的？ 數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理的關(guān)鍵技術(shù)和步驟（入門(mén)指南） -- 第11張

3.異常值處理

票房數(shù)據(jù)中可能存在異常值，例如某場(chǎng)次的票房數(shù)據(jù)異常高或低。這些異常值可能是由于數(shù)據(jù)錄入錯(cuò)誤或特殊情況（如包場(chǎng)）導(dǎo)致的。對(duì)于異常值，可以根據(jù)具體情況采取以下措施：

  • 修正或刪除：數(shù)據(jù)本身的錯(cuò)誤―—需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行修正，或者直接丟棄
  • 單獨(dú)處理：數(shù)據(jù)是正確的―—需要根據(jù)業(yè)務(wù)需求進(jìn)行處理。如果目標(biāo)是發(fā)現(xiàn)異常情況，異常值需要保留下來(lái)，甚至需要特別關(guān)照。如果目標(biāo)跟異常值沒(méi)有關(guān)系,可以對(duì)這些異常值做一些修正。

4.關(guān)聯(lián)性數(shù)據(jù)清洗

當(dāng)數(shù)據(jù)記錄有多個(gè)來(lái)源時(shí)，需要進(jìn)行關(guān)聯(lián)性驗(yàn)證，如果在數(shù)據(jù)分析過(guò)程中發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)之間互相矛盾，需要將關(guān)聯(lián)性的相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行調(diào)整或去除，通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)的分析檢測(cè)，從而使得數(shù)據(jù)保持一致。

5.數(shù)據(jù)偏差的處理

電影票房數(shù)據(jù)可能存在偏差，例如某些類(lèi)型的電影票房數(shù)據(jù)明顯高于其他類(lèi)型，或者某些地區(qū)的票房數(shù)據(jù)明顯高于其他地區(qū)。這種偏差可能是由于市場(chǎng)偏好、地域差異等因素導(dǎo)致的。處理數(shù)據(jù)偏差的方法有：

  • 數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化：對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，消除不同特征量級(jí)的影響。例如，將票房數(shù)據(jù)、觀影人次等數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化，使其在同一量級(jí)上進(jìn)行比較。
  • 補(bǔ)充數(shù)據(jù)：對(duì)于數(shù)據(jù)較少的類(lèi)別或地區(qū)，可以通過(guò)數(shù)據(jù)合成或復(fù)制的方式增加樣本數(shù)量。例如，如果某類(lèi)型的電影數(shù)據(jù)較少，可以使用現(xiàn)有數(shù)據(jù)進(jìn)行合成，生成更多的樣本數(shù)據(jù)。

04?數(shù)據(jù)預(yù)處理：為數(shù)據(jù)分析“鋪路搭橋”

數(shù)據(jù)預(yù)處理是清洗之后的重要步驟。數(shù)據(jù)預(yù)處理主要涉及以下幾個(gè)方面：

《哪吒2》票房數(shù)據(jù)是怎么“算”出來(lái)的？ 數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理的關(guān)鍵技術(shù)和步驟（入門(mén)指南） -- 第13張

  1. 數(shù)據(jù)集成
    • 將分散的票房數(shù)據(jù)（如影院直報(bào)、第三方平臺(tái)）整合至統(tǒng)一數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，并通過(guò)ETL（抽取-轉(zhuǎn)換-加載）流程實(shí)現(xiàn)結(jié)構(gòu)化存儲(chǔ)。
  2. 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換
    • 格式統(tǒng)一：將不同來(lái)源的日期格式（如“2025-02-17”與“17/02/2025”）轉(zhuǎn)換為統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)；
    • 單位換算：海外票房需按實(shí)時(shí)匯率轉(zhuǎn)換為人民幣，并保留轉(zhuǎn)換記錄以支持審計(jì)。
  3. 數(shù)據(jù)整合與歸一化
    • 數(shù)據(jù)整合：目的是將來(lái)自不同來(lái)源的數(shù)據(jù)合并為一個(gè)統(tǒng)一的數(shù)據(jù)集，去除冗余信息，同時(shí)保持?jǐn)?shù)據(jù)的一致性。
    • 歸一化處理：在數(shù)據(jù)整合后，還需要進(jìn)行歸一化處理。不同來(lái)源的數(shù)據(jù)可能包含不同的度量標(biāo)準(zhǔn)，因此需要將它們轉(zhuǎn)換到統(tǒng)一維度上，以便進(jìn)行有效比較。
  4. 特征工程
    • 特征選擇與構(gòu)建：選擇與分析目標(biāo)_相關(guān)的特征，減少數(shù)據(jù)維度，提高模型的可解釋性和性能。
    • 衍生指標(biāo)：構(gòu)建衍生指標(biāo)，輔助分析和決策，例如：
      • 票房預(yù)測(cè)模型：基于歷史票房趨勢(shì)、觀眾畫(huà)像（如年齡、地域分布）預(yù)測(cè)單日收益；
      • 口碑傳播指數(shù)：結(jié)合社交媒體情感分析（如豆瓣評(píng)分、微博話題熱度）評(píng)估影片長(zhǎng)期潛力。

_后，小艾老師幫大家總結(jié)一下數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理的6個(gè)問(wèn)題。

《哪吒2》票房數(shù)據(jù)是怎么“算”出來(lái)的？ 數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理的關(guān)鍵技術(shù)和步驟（入門(mén)指南） -- 第15張

好了，今天的分享就到這里。下面是小艾老師的廣告時(shí)間。

小艾老師一直認(rèn)為，撇開(kāi)數(shù)據(jù)質(zhì)量去談數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)和分析就是在“耍流氓”。因?yàn)槿绻麛?shù)據(jù)從一開(kāi)始就存在問(wèn)題，那無(wú)論后續(xù)如何精細(xì)分析與處理，_終的結(jié)果都會(huì)失去意義。

DAMA-DMBOK框架中的數(shù)據(jù)清洗與預(yù)處理

DAMA-DMBOK（數(shù)據(jù)管理知識(shí)體指南）是國(guó)際上數(shù)據(jù)管理的一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)框架，它為數(shù)據(jù)管理提供了詳細(xì)的指導(dǎo)。根據(jù)DAMA-DMBOK框架，數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理涉及多個(gè)方面，具體如下：

  • 數(shù)據(jù)質(zhì)量管理：DAMA-DMBOK強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)質(zhì)量管理的重要性，包括數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性、完整性、一致性、及時(shí)性和可訪問(wèn)性。在票房數(shù)據(jù)的管理中，我們需要確保數(shù)據(jù)源的可靠性，避免錯(cuò)誤的數(shù)據(jù)輸入。
  • 數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化：DAMA-DMBOK框架中明確指出，數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化是數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理的關(guān)鍵一步。通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)化，可以將來(lái)自不同平臺(tái)的數(shù)據(jù)統(tǒng)一格式，減少格式差異對(duì)分析帶來(lái)的困擾。
  • 數(shù)據(jù)整合：數(shù)據(jù)整合是數(shù)據(jù)預(yù)處理的重要步驟。DAMA-DMBOK中提到，整合來(lái)自多個(gè)源的數(shù)據(jù)時(shí)，必須注意去除冗余并確保數(shù)據(jù)一致性。
  • 數(shù)據(jù)生命周期管理：DAMA-DMBOK還強(qiáng)調(diào)了數(shù)據(jù)生命周期的管理。在票房數(shù)據(jù)的分析過(guò)程中，數(shù)據(jù)的清洗與預(yù)處理只是其中的一部分，整個(gè)數(shù)據(jù)的生命周期還包括數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、使用、備份和刪除等。

《哪吒2》票房數(shù)據(jù)是怎么“算”出來(lái)的？ 數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理的關(guān)鍵技術(shù)和步驟（入門(mén)指南） -- 第17張

CDMP在線題庫(kù)·免費(fèi)刷·免費(fèi)學(xué)
章節(jié)練習(xí)
教材順序 章章練習(xí) 夯實(shí)基礎(chǔ)
高頻考點(diǎn)
重點(diǎn)難點(diǎn) 高效學(xué)習(xí) 背誦記憶
仿真?？?/dt>
全真模擬 綜合模擬 鞏固知識(shí)
免費(fèi)試聽(tīng)
精選課件 跟著老師一起學(xué)
錯(cuò)題本
查漏補(bǔ)缺 反復(fù)學(xué) 反復(fù)練

微信掃碼進(jìn)入小程序

發(fā)表回復(fù)

您的電子郵箱地址不會(huì)被公開(kāi)。 必填項(xiàng)已用*標(biāo)注

  • 2025-3-04 20:00
    AI賦能數(shù)據(jù)管理：從數(shù)據(jù)孤島到智能協(xié)同的突破
  • 2025-3-05 20:00
    3C行業(yè)的項(xiàng)目管理應(yīng)用
  • 2025-3-06 20:00
    項(xiàng)目頻頻受阻？問(wèn)題出在溝通！掌握與干系人高效溝通的方法
  • 2025-3-11 20:00
    從能力視角看流程：建立可視化的組織流程框架
  • 2025-3-12 20:00
    2025年職場(chǎng)6大賽道：找到你的賽道，跑出你的“加速度”
  • 2025-3-13 20:00
    擁抱AI，擁抱未來(lái)——DeepSeek實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)分享
  • 2025-3-18 20:00
    商業(yè)分析×跨境電商：如何用數(shù)據(jù)思維打造職業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力？
  • 2025-3-20 20:00
    AI賦能企業(yè)架構(gòu)：TOGAF架構(gòu)框架下的智能化轉(zhuǎn)型
  • 2025-3-25 20:00
    一個(gè)產(chǎn)品的由生到死
  • 2025-3-26 20:00
    AI賦能ITIL4：打造未來(lái)服務(wù)管理的新標(biāo)準(zhǔn)
  • 2025-3-27 20:00
    從PMP到PMO：全面解析P3O認(rèn)證，項(xiàng)目管理進(jìn)階必知
  • 更多直播講座
    小艾老師還在安排中…
查看全部 >

掃碼一鍵預(yù)約全部

查看更多 > 查看更多 >

數(shù)字化轉(zhuǎn)型8大核心認(rèn)證

  1. PMP項(xiàng)目管理認(rèn)證

    教 考 題 聽(tīng)     艾威最近一期班： 針對(duì)2025年06月考試

  2. CBAP業(yè)務(wù)分析認(rèn)證

    教 考 題 聽(tīng)     艾威最近一期班·開(kāi)課時(shí)間： 2025-03-29

  3. CBPP流程管理認(rèn)證

    教 考 聽(tīng)     艾威最近一期班·開(kāi)課時(shí)間： 2025-03-15

  4. ITIL4 IT管理認(rèn)證

    教 考 題 聽(tīng)     艾威最近一期班·開(kāi)課時(shí)間： 2025-03-29

  5. TOGAF企業(yè)架構(gòu)認(rèn)證

    教 考 聽(tīng)     艾威最近一期班·開(kāi)課時(shí)間： 2025-03-22

  6. CDMP數(shù)據(jù)管理認(rèn)證

    教 考 聽(tīng)     艾威最近一期班·開(kāi)課時(shí)間： 2025-05-24

  7. CISA信息安全審計(jì)師認(rèn)證

    教 考 聽(tīng)     艾威最近一期班·開(kāi)課時(shí)間： 2025-06-07

  8. CISSP信息安全專(zhuān)家認(rèn)證

    教 考 聽(tīng)     艾威最近一期班·開(kāi)課時(shí)間： 2025-05-11
近期課程安排