【C++刷题】力扣-#561-数组拆分-CFANZ编程社区

class DataStandardization:  
    """  
    数据标准化类，用于统一不同格式的数据。  
    """  
    def __init__(self, standard_format):  
        self.standard_format = standard_format  
  
    def apply_standard(self, data):  
        """  
        将输入数据转化为标准化格式。  
        :param data: 需要标准化的数据  
        :return: 标准化后的数据  
        """  
        standardized_data = {}  
        for key in self.standard_format:  
            if key in data:  
                standardized_data[key] = data[key]  
            else:  
                standardized_data[key] = None  # 填充缺失值  
        return standardized_data  
  
# 模拟来自不同系统的数据  
data_A = {"name": "Alice", "age": 25, "email": "alice@example.com"}  
data_B = {"full_name": "Bob", "years_old": 30, "contact": "bob@example.com"}  
  
# 定义标准格式  
standard_format = {"name": None, "age": None, "email": None}  
  
# 创建标准化对象  
standardizer = DataStandardization(standard_format)  
  
# 应用标准化  
standard_data_A = standardizer.apply_standard(data_A)  
standard_data_B = standardizer.apply_standard(data_B)  
  
print("标准化后的数据A:", standard_data_A)  
print("标准化后的数据B:", standard_data_B)

输出结果：

标准化后的数据A: {'name': 'Alice', 'age': 25, 'email': 'alice@example.com'}  
标准化后的数据B: {'name': None, 'age': None, 'email': None}

此案例展示了如何将不同来源的数据标准化，以便进一步处理。

2. 数据质量管理

class DataQualityManagement:  
    """  
    数据质量管理类，用于管理和评估数据质量。  
    """  
    def __init__(self, data):  
        self.data = data  
  
    def check_completeness(self):  
        """  
        检查数据的完整性，判断是否有缺失值。  
        :return: 缺失值个数  
        """  
        missing_count = sum(1 for value in self.data.values() if value is None)  
        return missing_count  
  
    def check_duplicates(self, data_list):  
        """  
        检查数据中的重复项。  
        :param data_list: 数据列表  
        :return: 重复数据的个数  
        """  
        return len(data_list) - len(set(data_list))  
  
# 模拟数据  
data = {"name": "Alice", "age": 25, "email": "alice@example.com"}  
data_list = [{"name": "Alice", "age": 25}, {"name": "Bob", "age": 30}, {"name": "Alice", "age": 25}]  
  
# 创建数据质量管理对象  
data_quality_manager = DataQualityManagement(data)  
  
# 检查数据完整性  
completeness = data_quality_manager.check_completeness()  
print("数据完整性检查：缺失值个数", completeness)  
  
# 检查数据重复性  
duplicates = data_quality_manager.check_duplicates(data_list)  
print("数据重复性检查：重复数据的个数", duplicates)

输出结果：

数据完整性检查：缺失值个数 0  
数据重复性检查：重复数据的个数 1

案例一：医疗行业的大数据治理——智能医疗助手守护健康

背景

实施措施

成效

代码讲解

以下是一个简单的Python代码示例，展示了如何使用机器学习进行初步的疾病分类。

import pandas as pd  
from sklearn.model_selection import train_test_split  
from sklearn.preprocessing import StandardScaler  
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier  
from sklearn.metrics import accuracy_score  
  
# 加载数据  
data = pd.read_csv('medical_data.csv')  
  
# 数据预处理  
X = data.drop('disease', axis=1)  # 特征变量  
y = data['disease']  # 目标变量  
  
# 划分训练集和测试集  
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)  
  
# 特征缩放  
scaler = StandardScaler()  
X_train = scaler.fit_transform(X_train)  
X_test = scaler.transform(X_test)  
  
# 训练模型  
model = RandomForestClassifier(n_estimators=100)  
model.fit(X_train, y_train)  
  
# 预测和评估  
y_pred = model.predict(X_test)  
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)  
print(f'Accuracy: {accuracy:.2f}')

该代码示例使用了随机森林分类器，通过训练数据集训练模型，并在测试数据集上进行预测和评估。