⼤数据预处理有哪些技术及⽅法呢?
1. ⽬前常见的数据预处理技术
连忙的近义词1)数据清理
数据清理例程就是通过填写缺失值、光滑噪声数据、识别或者删除离点,并且解决不⼀致性来进⾏“清理数据”。
2)数据集成
数据集成过程将来⾃多个数据源的数据集成到⼀起。
3)数据规约
数据规约是为了得到数据集的简化表⽰。数据规约包括维规约和数值规约。
4)数据变换
通过变换使⽤规范化、数据离散化和概念分层等⽅法,使得数据的挖掘可以在多个抽象层⾯上进⾏。数据变换操作是提升数据挖掘效果的附加预处理过程。
挨打了不够轻伤怎么赔偿2. 数据清理⽅法
1)缺失值
对于缺失值的处理,⼀般是能补的就想办法把它补上,实在补不上的就丢弃处理。
通常的处理⽅法有:忽略元组、⼈⼯填写缺失值、使⽤⼀个全局变量填充缺失值、使⽤属性的中⼼度量填充缺失值、使⽤与给定元组属同⼀类的所有样本的属性均值或中位数、使⽤最可能的值填充缺失值。
魔兽秘技2)噪声数据
噪声是被测量变量的随机误差或⽅差。去除噪声、使数据“光滑”的技术有分箱、回归、离点分析等。
3)数据清理过程
这个环节主要包括数据预处理、清理⽅法、校验清理⽅法、执⾏清理⼯具及数据归档。
工作年限证明范本数据清理的原理是通过分析“⽆效数据”产⽣的原因和存在形式,利⽤现有的技术⼿段和⽅法去清理,将“⽆效数据”转化为满⾜数据质量或应⽤要求的数据,从⽽提⾼数据集的数据质量。
常⽤的⼯具有Excel、Access、SPSS Modeler、SAS、SPSS Statistics等。
4)模型构建数据统计分析
数据统计为模型构建提供基础,只有通过数据统计分析探索到了数据中隐藏的规律,深度学习才有意义,⼈⼯智能才有可能。
数据统计⼜包括数据分析与结果分析,基本的分析⽅法有:对⽐分析法、分组分析法、交叉分析法、因素分析法、结构分析法、漏⽃图分析法、矩阵关联分析法、综合评价分析法等。
诗意的网名⾼级的分析⽅法有:主成分分析法、因⼦分析法、对应分析法、相关分析法、回归分析法、聚类分析法、判别分析法、时间序列等。这些类别并不是独⼀使⽤的,往往是混合使⽤的,然后再通过进⼀步的分析对⽐从中挑选某些组合模型。
笔记本电脑怎么连wifi5)数据可视化
数据可视化,就是通过⼀些可视化图形或者报表形式进⾏展⽰,增强对分析结果的理解。再针对结果进⾏进⼀步的数据再分析,使得整个业务环节形成闭环。只有闭环的数据才能真正发挥出深度学习的效⽤。
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