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  • 数据清洗方法

    2018-09-09 21:50:32
    作者:网易云 ... 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...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...

    作者:网易云
    链接:https://www.zhihu.com/question/22077960/answer/473720583

    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。利益相关:网易猛犸大数据平台作为一站式的应用开发和数据管理平台,通过大数据开发套件,将数据开发、任务运维、自助分析、数据管理、项目管理等工作通过工作流的方式有效的串联起来,提供敏捷易用的用户操作界面,降低了大数据分析的使用门槛,显著的提高了数据开发工程师和数据分析师的工作效率。猛犸大数据平台在电商、音乐、云课堂学习、企业工业制造等领域已广泛应用,基于持续的需求驱动,通过多行业的业务验证,同时丰富全面的组件,提供完善的平台能力,满足不同类型的业务需求。在对数据的分析处理过程中,数据的安全重要性不言而喻。猛犸平台底层使用Kerberos认证,实现了数据的安全性和隔离性。除了认证系统,利用Ranger实现了细粒度的权限控制,保证了各个租户只能查看授权访问的表、库和字段。不仅如此,平台还提供审计功能,通过对用户平台行为进行记录、分析和汇报,用来帮助对事故追根溯源,提高了平台的安全性。点击可免费试用

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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。...

    本文来自网易云社区


    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。



    网易猛犸大数据平台作为一站式的应用开发和数据管理平台,通过大数据开发套件,将数据开发、任务运维、自助分析、数据管理、项目管理等工作通过工作流的方式有效的串联起来,提供敏捷易用的用户操作界面,降低了大数据分析的使用门槛,显著的提高了数据开发工程师和数据分析师的工作效率。猛犸大数据平台在电商、音乐、云课堂学习、企业工业制造等领域已广泛应用,基于持续的需求驱动,通过多行业的业务验证,同时丰富全面的组件,提供完善的平台能力,满足不同类型的业务需求。



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  • 数据清洗从名字上也看的出就是把“脏”的“洗掉”,指发现并纠正数据文件中可识别的错误的最后一道程序,包括检查数据一致性,处理无效值和缺失值等。因为数据仓库中的数据是面向某一主题的数据的集合,这些数据从多...
    先对其进行介绍:
       数据清洗(Data cleaning)– 对数据进行重新审查和校验的过程,目的在于删除重复信息、纠正存在的错误,并提供数据一致性。[1]  
    数据清洗从名字上也看的出就是把“脏”的“洗掉”,指发现并纠正数据文件中可识别的错误的最后一道程序,包括检查数据一致性,处理无效值和缺失值等。因为 数据仓库中的数据是面向某一主题的数据的集合,这些数据从多个业务系统中抽取而来而且包含历史数据,这样就避免不了有的数据是错误数据、有的数据相互之间有冲突,这些错误的或有冲突的数据显然是我们不想要的,称为“ 脏数据”。我们要按照一定的规则把“脏数据”“洗掉”,这就是数据清洗。而数据清洗的任务是过滤那些不符合要求的数据,将过滤的结果交给业务主管部门,确认是否过滤掉还是由业务单位修正之后再进行抽取。不符合要求的数据主要是有不完整的数据、错误的数据、重复的数据三大类。数据清洗是与问卷审核不同,录入后的数据清理一般是由 计算机而不是人工完成

    残缺数据

    这一类数据主要是一些应该有的信息缺失,如 供应商的名称、 分公司的名称、客户的区域信息缺失、业务系统中主表与明细表不能匹配等。对于这一类数据过滤出来,按缺失的内容分别写入不同Excel文件向客户提交,要求在规定的时间内补全。补全后才写入 数据仓库

    错误数据

    这一类错误产生的原因是业务系统不够健全,在接收输入后没有进行判断直接写入 后台数据库造成的,比如数值数据输成全角数字 字符、字符串数据后面有一个回车操作、日期格式不正确、日期越界等。这一类数据也要分类,对于类似于 全角字符、数据前后有不可见字符的问题,只能通过写 SQL语句的方式找出来,然后要求客户在业务系统修正之后抽取。日期格式不正确的或者是日期越界的这一类错误会导致ETL运行失败,这一类错误需要去业务 系统数据库SQL的方式挑出来,交给业务主管部门要求限期修正,修正之后再抽取。

    重复数据

    对于这一类数据——特别是维表中会出现这种情况——将重复数据记录的所有字段导出来,让客户确认并整理。
    数据清洗是一个反复的过程,不可能在几天内完成,只有不断的发现问题,解决问题。对于是否过滤,是否修正一般要求客户确认,对于过滤掉的数据,写入 Excel文件或者将过滤数据写入数据表,在ETL开发的初期可以每天向业务单位发送过滤数据的邮件,促使他们尽快地修正错误,同时也可以做为将来验证数据的依据。数据清洗需要注意的是不要将有用的数据过滤掉,对于每个过滤规则认真进行验证,并要用户确认。
     
    ---------------
    数据质量及数据清洗方法
     

    本文主要讨论实例层数据质量问题

    • 数据质量评价(12个维度)

    1)数据规范(Data specification):对数据标准、 数据模型、业务规则、元数据和参考数据进行有关存在性、完整性、质量及归档的测量标准; 
          2)数据完整性准则(Data integrity fundamentals):对数据进行有关存在性、有效性、结构、内容及其他基本数据特征的测量标准; 
          3)重复(Duplication):对存在于系统内或系统间的特定字段、记录或数据集意外重复的测量标准; 
          4)准确性(Accuracy):对数据内容正确性进行测量的标准; 
          5)一致性和同步(Consistency and synchronization):对各种不同的数据仓库、应用和系统中所存储或使用的信息等价程度的测量,以及使数据等价处理流程的测量标准; 
          6)及时性和可用性(Timeliness and availability):在预期时段内数据对特定应用的及时程度和可用程度的测量标准; 
          7)易用性和可维护性(Ease of use and maintainability):对数据可被访问和使用的程度,以及数据能被更新、维护和管理程度的测量标准; 
          8)数据覆盖(Data coverage):相对于数据总体或全体相关对象数据的可用性和全面性的测量标准; 
          9)表达质量(Presentation quality);如何进行有效信息表达以及如何从用户中收集信息的测量标准; 
          10)可理解性、相关性和可信度(Perception,relevance and trust):数据质量的可理解性和数据质量中执行度的测量标准,以及对业务所需数据的重要性、实用性及相关性的测量标准; 
          11)数据衰变(Data decay):对数据负面变化率的测量标准; 
          12)效用性(Transactability):数据产生期望业务交易或结果程度的测量标准。
          在评估项目数据质量过程中,需先选取几个合适的数据质量维度,再针对每个所选维度,制定评估方案,选择合适的评估手段进行测量,最后合并和分析所有质量评估结果。

    • 清洗方法

           1)缺失数据处理

    2)相似重复对象检测

    3)异常数据处理

    4)逻辑错误检测

    5)不一致数据

     

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  • 数据挖掘中常用的数据清洗方法

    万次阅读 多人点赞 2016-06-29 14:08:09
    对于数据挖掘来说,80%的工作都花在数据准备上面,而数据准备,80%的时间又花在数据清洗上,而数据清洗的工作,80%又花在选择若干种适当高效的方法上。用不同方法清洗的数据,对后续挖掘的分析工作会带来重大影响。

    对于数据挖掘来说,80%的工作都花在数据准备上面,而数据准备,80%的时间又花在数据清洗上,而数据清洗的工作,80%又花在选择若干种适当高效的方法上。用不同方法清洗的数据,对后续挖掘的分析工作会带来重大影响。

    1、数值化
    由于原始数据往往存在各种不同格式的数据形式,比如如果你要处理的数据是数值型,但是原始数据也许有字符型或者其他,那就要对其进行标准化操作。处理的方式可以很简单也可以很复杂,我采取过的一个方法是:对字符串取值,按照ANSI码值求和得到字符串的值,如果值太大,可以取一个适当的质数对其求模,本质上就是映射到一个区间了。然后就得到数值型的数据了。

    2、标准化 normalization
    由于原始数据各个维度之间的数值往往相差很大,比如一个维度的最小值是0.01,另一个维度最小值却是1000,那么也许在数据分析的时候,计算相关性或者方差啥的指标,后者会掩盖了前者的作用。因此有必要对整体数据进行归一化工作,也就是将它们都映射到一个指定的数值区间,这样就不会对后续的数据分析产生重大影响。我采取过的一个做法是:min-max标准化。

    3、降维
    由于原始数据往往含有很多维度,也就是咱们所说的列数。比如对于银行数据,它往往就含有几十个指标。这些维度之间往往不是独立的,也就是说也许其中之间若干的维度之间存在关联,也许有他就可以没有我,因此咱们可以使用数据的相关性分析来降低数据维度。我使用过的一个方法是:主成分分析法。

    4、完整性:

    解决思路:数据缺失,那么补上就好了。
    补数据有什么方法?

    - 通过其他信息补全,例如使用身份证件号码推算性别、籍贯、出生日期、年龄等
    - 通过前后数据补全,例如时间序列缺数据了,可以使用前后的均值,缺的多了,可以使用平滑等处理,记得Matlab还是什么工具可以自动补全
    
    - 实在补不全的,虽然很可惜,但也必须要剔除。但是不要删掉,没准以后可以用得上
    
    - 解决数据的唯一性问题
    

    解题思路:去除重复记录,只保留一条。
    去重的方法有:

    - 按主键去重,用sql或者excel“去除重复记录”即可,
    - 按规则去重,编写一系列的规则,对重复情况复杂的数据进行去重。例如不同渠道来的客户数据,可以通过相同的关键信息进行匹配,合并去重。
    
    - 解决数据的权威性问题
    

    解题思路:用最权威的那个渠道的数据
    方法:
    对不同渠道设定权威级别,例如:在家里,首先得相信媳妇说的。。。

    - 解决数据的合法性问题
    

    解题思路:设定判定规则

    - 设定强制合法规则,凡是不在此规则范围内的,强制设为最大值,或者判为无效,剔除
    
    - 字段类型合法规则:日期字段格式为“2010-10-10”
    - 字段内容合法规则:性别 in (男、女、未知);出生日期<=今天
    
    • 设定警告规则,凡是不在此规则范围内的,进行警告,然后人工处理

      - 警告规则:年龄》110
      
    • 离群值人工特殊处理,使用分箱、聚类、回归、等方式发现离群值

      • 解决数据的一致性问题

    解题思路:建立数据体系,包含但不限于:

    - 指标体系(度量)
    - 维度(分组、统计口径)
    - 单位
    - 频度
    - 数据
    
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  • 数据清洗方法 解决缺失值方法:使用平均值、最大值、最小值或更为复杂的概率估计代替缺失的值; 去重:相等的记录合并为一条记录(即合并/清除); 解决错误值:用统计分析的方法识别可能的错误值或异常值,如偏差...
  • 数据挖掘中的数据清洗方法大全

    千次阅读 2017-10-21 23:47:26
    在数据挖掘领域,经常会遇到的情况是挖掘...所以对于数据挖掘工程师来说,掌握必要的数据清洗方法是很有必要的!    接下来本文就依次讲解如何处理 数据值缺失 和 数据值异常 两种情况的处理。1. 缺失值的处理 如下
  • 人脸数据清洗方法+代码汇总

    千次阅读 2019-01-27 17:21:42
     这里对目前为止接触到的人脸数据集的清洗进行一个汇总。  此文中把人脸数据集分为三种类型(本分类仅在此文中有效): 1. 野数据集  这里的野数据集指的是从互联网上爬取出的原始人脸数据集,它的特点是:脏、乱...
  • 数据清洗 Chapter07 | 简单的数据缺失处理方法

    千次阅读 多人点赞 2020-07-13 10:09:55
    希望这篇数据清洗的文章对您有所帮助!如果您有想学习的知识或建议,可以给作者留言~ Chapter07 | 简单的数据缺失处理方法一、删除法 一、删除法 把数据看作是一个NxD的二维矩阵,N代表数据记录的数量,D代表属性...
  • 数据清洗

    千次阅读 2019-12-11 18:02:33
    数据清洗的概念 数据清洗的流程 字段选择 数据质量报告 数据清洗主要工作 数据清洗的概念 数据清洗主要是针对数据中的错误值、异常值、缺失值进行处理的过程,以及删除那些取值很多的类别型字段,或者取值一致性...
  • 数据清洗 Chapter01 | 数据清洗概况

    千次阅读 多人点赞 2020-04-17 09:33:43
    不登高山,不知天之高也;不临深溪,不知地之厚也。...Chapter01 | 数据清洗概况一、什么是数据1、数据的类型2、表格数据3、属性类别二、数据清洗1、什么是数据清洗2、为什么要进行数据清洗3、数据存在的问题三、数据...
  • 数据清洗方法有哪些?

    千次阅读 2016-08-25 17:35:46
    我所理解的数据清洗,无非是这么几个过程:标准化、归一化、降维。 ========= 1、标准化(数值化) 由于原始数据往往存在各种不同格式的数据形式,比如如果你要处理的数据是数值型,但是原始数据也许有字符型或者...
  • Pandas 数据清洗常见方法 01 读取数据 df=pd.read_csv('文件名称') 02 查看数据特征 df.info() 03 查看数据量 df.shape 04 查看各数字类型的统计量 df.describe() 05 去除重复值 df.drop_duplicates(inplace=...
  • 解决数据从两个角度上看,数据清洗一是为了解决数据质量问题,二是让数据更适合做挖掘。不同的目的下分不同的情况,也都有相应的解决方式和方法。在此简略描述一下,若有错误,请指出,不胜感激! 解决数据质量问题...
  • 在这个教程中,我们将利用Python的Pandas和Numpy包来进行数据清洗。主要内容如下:删除DataFrame中的不必要columns改变DataFrame的index使用.str()方法来清洗columns使用DataFrame.applymap()函数按元素的清洗整个...
  • 数据清洗是一项复杂且繁琐的工作,同时也是整个数据分析过程中最为重要的环节。 在python中空值被显示为NaN。首先,我们要构造一个包含NaN的DataFrame对象。 >>> import numpy as np >>> import pandas as pd >>> ...
  • 在数据挖掘过程中,数据清洗主要根据探索性分析后得到的一些结论入手,然后主要对四类异常数据进行处理;分别是缺失值(missing value),异常值(离群点),去重处理(Duplicate Data)以及噪音数据的处理。   1. 探索...
  • 【数据分析】5大SQL数据清洗方法

    千次阅读 2020-10-26 11:00:00
    但真正的原始表是混乱且包含了很多无用的冗余特征,所以能够根据原始数据清洗出相对干净的特征表就很重要。 前两天在Towards Data Science上看到一篇文章,讲的是用Pandas做数据清洗,作者将常用的清洗逻辑封装成了...
  • python3常用的数据清洗方法

    万次阅读 多人点赞 2018-08-16 15:58:27
    #对于连续型数据,看偏度,一般大于0.75的数值做一个log转化,使之尽量符合正态分布,因为很多模型的假设数据是服从正态分布的 skewed_feats = data [cont_col].apply ( lambda x : ( x . dropna () ).skew ()...
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空空如也

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数据清洗的方法包括