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  • 几种常见的转换数据类型的方法

    千次阅读 2018-08-15 12:19:01
    后台各种数据强转: Convert. 前台数据转int : parseInt()

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    前台数据转int : parseInt()

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  • 常用数据清洗方法大盘点

    万次阅读 多人点赞 2018-08-22 17:03:30
    所谓的数据清洗,也就是ETL处理,包含抽取Extract、转换Transform、加载load这三大法宝。在大数据挖掘过程中,面对的至少是G级别的数据量,包括用户基本数据、行为数据、交易数据、资金流数据以及第三方的数据等等。...

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    数据清洗是将重复、多余的数据筛选清除,将缺失的数据补充完整,将错误的数据纠正或者删除,最后整理成为我们可以进一步加工、使用的数据。

    所谓的数据清洗,也就是ETL处理,包含抽取Extract、转换Transform、加载load这三大法宝。在大数据挖掘过程中,面对的至少是G级别的数据量,包括用户基本数据、行为数据、交易数据、资金流数据以及第三方的数据等等。选择正确的方式来清洗特征数据极为重要,除了让你能够事半功倍,还至少能够保证在方案上是可行的。

    数据清洗的一般步骤:分析数据、缺失值处理、异常值处理、去重处理、噪音数据处理。在大数据生态圈,有很多来源的数据ETL工具,但是对于公司内部来说,稳定性、安全性和成本都是必须考虑的。


    对于数据值缺失的处理,通常使用的方法有下面几种:

    1、删除缺失值

    当样本数很多的时候,并且出现缺失值的样本在整个的样本的比例相对较小,这种情况下,我们可以使用最简单有效的方法处理缺失值的情况。那就是将出现有缺失值的样本直接丢弃。这是一种很常用的策略。

    2、均值填补法

    根据缺失值的属性相关系数最大的那个属性把数据分成几个组,然后分别计算每个组的均值,把这些均值放入到缺失的数值里面就可以了。

    3、热卡填补法

    对于一个包含缺失值的变量,热卡填充法的做法是:在数据库中找到一个与它最相似的对象,然后用这个相似对象的值来进行填充。不同的问题可能会选用不同的标准来对相似进行判定。最常见的是使用相关系数矩阵来确定哪个变量(如变量Y)与缺失值所在变量(如变量X)最相关。然后把所有变量按Y的取值大小进行排序。那么变量X的缺失值就可以用排在缺失值前的那个个案的数据来代替了。

    还有类似于最近距离决定填补法、回归填补法、多重填补方法、K-最近邻法、有序最近邻法、基于贝叶斯的方法等。


    异常值通常被称为“离群点”,对于异常值的处理,通常使用的方法有下面几种:

    1、简单的统计分析

    拿到数据后可以对数据进行一个简单的描述性统计分析,譬如最大最小值可以用来判断这个变量的取值是否超过了合理的范围,如客户的年龄为-20岁或200岁,显然是不合常理的,为异常值。

    2、3∂原则

    如果数据服从正态分布,在3∂原则下,异常值为一组测定值中与平均值的偏差超过3倍标准差的值。如果数据服从正态分布,距离平均值3∂之外的值出现的概率为P(|x-u| > 3∂) <= 0.003,属于极个别的小概率事件。如果数据不服从正态分布,也可以用远离平均值的多少倍标准差来描述。

    3、箱型图分析

    箱型图提供了识别异常值的一个标准:如果一个值小于QL01.5IQR或大于OU-1.5IQR的值,则被称为异常值。QL为下四分位数,表示全部观察值中有四分之一的数据取值比它小;QU为上四分位数,表示全部观察值中有四分之一的数据取值比它大;IQR为四分位数间距,是上四分位数QU与下四分位数QL的差值,包含了全部观察值的一半。箱型图判断异常值的方法以四分位数和四分位距为基础,四分位数具有鲁棒性:25%的数据可以变得任意远并且不会干扰四分位数,所以异常值不能对这个标准施加影响。因此箱型图识别异常值比较客观,在识别异常值时有一定的优越性。

    4、基于模型检测

    首先建立一个数据模型,异常是那些同模型不能完美拟合的对象;如果模型是簇的集合,则异常是不显著属于任何簇的对象;在使用回归模型时,异常是相对远离预测值的对象

    优缺点:1.有坚实的统计学理论基础,当存在充分的数据和所用的检验类型的知识时,这些检验可能非常有效;2.对于多元数据,可用的选择少一些,并且对于高维数据,这些检测可能性很差。

    5、基于距离

    通常可以在对象之间定义邻近性度量,异常对象是那些远离其他对象的对象

    优缺点:1.简单;2.缺点:基于邻近度的方法需要O(m2)时间,大数据集不适用;3.该方法对参数的选择也是敏感的;4.不能处理具有不同密度区域的数据集,因为它使用全局阈值,不能考虑这种密度的变化。

    6、基于密度

    当一个点的局部密度显著低于它的大部分近邻时才将其分类为离群点。适合非均匀分布的数据。

    优缺点:1.给出了对象是离群点的定量度量,并且即使数据具有不同的区域也能够很好的处理;2.与基于距离的方法一样,这些方法必然具有O(m2)的时间复杂度。对于低维数据使用特定的数据结构可以达到O(mlogm);3.参数选择困难。虽然算法通过观察不同的k值,取得最大离群点得分来处理该问题,但是,仍然需要选择这些值的上下界。

    7、基于聚类:

    基于聚类的离群点:一个对象是基于聚类的离群点,如果该对象不强属于任何簇。离群点对初始聚类的影响:如果通过聚类检测离群点,则由于离群点影响聚类,存在一个问题:结构是否有效。为了处理该问题,可以使用如下方法:对象聚类,删除离群点,对象再次聚类(这个不能保证产生最优结果)。

    优缺点:1.基于线性和接近线性复杂度(k均值)的聚类技术来发现离群点可能是高度有效的;2.簇的定义通常是离群点的补,因此可能同时发现簇和离群点;3.产生的离群点集和它们的得分可能非常依赖所用的簇的个数和数据中离群点的存在性;4.聚类算法产生的簇的质量对该算法产生的离群点的质量影响非常大。


    噪音,是被测量变量的随机误差或方差。对于噪音的处理,通常有下面的两种方法:

    1、分箱法

    分箱方法通过考察数据的“近邻”(即,周围的值)来光滑有序数据值。这些有序的值被分布到一些“桶”或箱中。由于分箱方法考察近邻的值,因此它进行局部光滑。

    用箱均值光滑:箱中每一个值被箱中的平均值替换。

    用箱中位数平滑:箱中的每一个值被箱中的中位数替换。

    用箱边界平滑:箱中的最大和最小值同样被视为边界。箱中的每一个值被最近的边界值替换。

    一般而言,宽度越大,光滑效果越明显。箱也可以是等宽的,其中每个箱值的区间范围是个常量。分箱也可以作为一种离散化技术使用.

    2、回归法

    可以用一个函数拟合数据来光滑数据。线性回归涉及找出拟合两个属性(或变量)的“最佳”直线,使得一个属性能够预测另一个。多线性回归是线性回归的扩展,它涉及多于两个属性,并且数据拟合到一个多维面。使用回归,找出适合数据的数学方程式,能够帮助消除噪声。



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    内容介绍

    在日常的数据分析工作中,经常需要把数据变量转换成模型需要的样子,比如我们经常遇见的数据都是标签化、文字化等内容,需要将这些数据转换成计算机看得懂的内容,就是需要进行标签变量的转换。

    不管是离散数据还是连续数据,在某些特定的环境下可能都需要进行类别的转换处理。

    变量转换

    将离散数据和连续数据转换为标志变量。

    • 离散数据: 分类数据是指非数字数据,其数据属性只能归于特定类别。例如,性别上的男性和女性是分类数据。分类数据中的值没有明显的高,低,大,小和逻辑划分,例如等级,顺序,排序,好坏等,但用于区分具有相同或相同属性的两个或多个属性等效值。

    • 连续数据: 连续数据只能归因于特定排序类别中的非数字数据。例如,用户的价值分为高,中和低,教育程度分为博士,研究生和学士。这些都是连续数据。在顺序数据中,存在明显的排序规则和逻辑划分。

    变量转换方法

    分类数据和连续数据需要参与模型计算,并且通常会转换为数值数据。当然,某些算法允许这些数据直接参与计算,例如分类算法中的决策树和关联规则。将非数字数据转换为数字数据的最佳方法是将所有类别或有序变量的范围从一列

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      1 CAD数据与ArcGIS数据介绍

      地图数据来源多种多样,大多数使用的是计算机辅助设计软件(CAD)制作的数据,CAD软件制图自动化程度高,操作简单,容易编辑,出图美观,且易于进行二次开发,因此CAD格式地图数据转换为其他GIS软件能支持的格式是在工作中经常用到的操作。ArcGIS作为GIS领域内常用软件,具有强大的数据分析、数据管理等功能,且能建立功能强大的本地数据库。本文以CAD数据到GIS数据转换为出发点,介绍由CAD数据到ArcGIS软件支持读取和编辑的矢量数据格式的转换方式。

      2 数据转换前的准备工作

      CAD与ArcGIS在数据结构上存在较大的差异,CAD数据类型较为丰富,支持简单点、线、面、多义线、椭圆、块、文字等多种数据类型,而转换到ArcGIS中,只转换为点、线、面、注记等类型,这使得CAD图形数据不能很好的满足ArcGIS的要求,如:CAD中的Text数据类型,直接转换后只转换为ArcGIS中的Point,因此在做数据转换前,需要对源数据进行预处理。

      (1)重命名CAD文件,如果转换前后数据命名规则有差异,最好重命名数据,保证在做完数据格式转换后,仍能清晰区分图层内容。

      (2)筛选转换内容。如果只需将CAD文件的部分图层或只对图层中的一部分内容感兴趣,只要选择需要转换格式的图层,将它们复制到一个新的CAD文件中,留作转换备用。

      (3)删除多余要素。采用擦除工具将所有多余要素删除,如:标题、边界、图例等,只留下需要进行转换的几何要素即可。

      (4)CAD图层内容提取。数据转换前,确保所有要素都只存在于一个属于它们的图层中,擦除所有不属于本层的要素,或者将其复制到一个新的图层中。

      (5)检查CAD数据坐标系统。大多数CAD数据的坐标系都采用GIS系统中能够识别的坐标系统,确定CAD的坐标系统有利于GIS坐标系统的确定级转换后坐标系统的处理。

      为减少数据格式转换后大量的后续数据处理工作,数据转换前的工作非常必要,能够使转换后的问题尽量减少,不会出现重大错误,又能保证数据转换的精度。

      3 CAD 到GIS数据转换方法

      ArcGIS软件的ArcToolbox工具箱中有2个数据格式转换工具,分别是Conversion Tools 和Data Interoperability tools,其中,Conversion Tools有直接转换为 Geodatabase格式的工具(Feature class to featureclass),采用该工具进行格式转换时,原始数据只能是要素类(Feature class),

      

      

      也可以在要素类上直接单击右键,选择Export 转换,这种方法比较简单,能够直接调用工具箱中的Feature class to feature class 工具,只需要注意当转换出的数据为Geodatabase格式时,数据的输出目标位置为数据库;当转出的数据位shapefile格式时,数据输出的目标位置为文件夹。

      

      以上方法在地图图形元素不多时,可以采用。但是当DWG文件内元素个数过多时,如果无法再ArcGIS中显示,不能直接做转换,建议采用Data interoperability tools中的Quick Import工具先将CAD数据转换成Geodatabase格式,再经过处理后转换为需要的shapefile格式。

      

      4 转换后处理

      (1)拓扑重建

      CAD数据转换为GIS数据后,经常会出现要素变形或数据冗余问题,为确保数据正确性,必须保证地物点的正确性、线要素连接完整、面要素封闭等拓扑规则。

      点图层经常会出现重复点、悬挂点或伪节点等,如果有重复点,可在开启编辑的状态下采用“删除”操作。并为点要素设置合适的符号化样式。

      线图层出现比较多的是连通性问题,可对同一图层的同一条线采用select操作查询到,在开启编辑的状态下调用(merge)方法实现线的融合。

      多边形要素主要检查公共边是否重复及多边形的封闭性,可对面图层构建拓扑,利用数据库的拓扑规则进行检查并修改。

      在将多个图层(点、线、面)合并为一个图层时,可采用ArcToolbox工具箱中的Append工具进行操作。另外,可调用Data management tools——Features——Feature to polygon做线转面操作,利用Features工具集下的工具做其他几何类型间的转换。

      

      (2)赋属性值

      CAD数据没有属性信息,而ArcGIS数据的属性表是其数据的重要组成部分,为了完善数据,数据格式转换后,可手动为Geodatabase数据或shapefile数据添加新字段,赋予属性值,但数据量比较大时,输入属性值耗费大量的人力,可调用工具箱中的Spatial Join工具将一个要素类图层的属性按照空间位置关系自动关联到与其相关的另一个图层上,实现属性值的自动批量追加,极大的提高了工作效率。

      

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