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liting李

數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化和歸一化是一個(gè)意思嗎

兩者是一個(gè)意思數(shù)據(jù)處理之標(biāo)準(zhǔn)化/歸一化，形式上是變化表達(dá)，本質(zhì)上是為了比較認(rèn)識(shí)。數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化是將數(shù)據(jù)按比例縮放，使之落入一個(gè)小的特定區(qū)間。由于信用指標(biāo)體系的各個(gè)指標(biāo)度量單位是不同的，為了能夠?qū)⒅笜?biāo)參與評(píng)價(jià)計(jì)算，需要對(duì)指標(biāo)進(jìn)行規(guī)范化處理，通過函數(shù)變換將其數(shù)值映射到某個(gè)數(shù)值區(qū)間。

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liting李

什么是歸一化

一種是把數(shù)變?yōu)椋?，1）之間的小數(shù)，一種是把有量綱表達(dá)式變?yōu)闊o量綱表達(dá)式。主要是為了數(shù)據(jù)處理方便提出來的，把數(shù)據(jù)映射到0～1范圍之內(nèi)處理，更加便捷快速，應(yīng)該歸到數(shù)字信號(hào)處理范疇之內(nèi)。

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田齊齊

聚類分析得到的聚類質(zhì)量沒有超過0.5，如何對(duì)模型進(jìn)行調(diào)優(yōu)？

1.填補(bǔ)缺失值2.異常值處理2.篩選更合理的x

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田齊齊

時(shí)間序列確定性模型

確定性模型包括：平滑法、趨勢分析法、季節(jié)分解法。? 非季節(jié)性簡單：適用于無趨勢，且無季節(jié)性； Holt（霍特）線性趨勢：適用于有趨勢，且無季節(jié)性； Brown（布朗）線性趨勢：適用于有趨勢，且無季節(jié)性；阻尼趨勢：適用于逐漸消失的趨勢，且無季節(jié)性； ? 季節(jié)性簡單季節(jié)性：適用于無趨勢，且季節(jié)性變化為常數(shù)； Winters（溫特）可加性：適用于有趨勢，且季節(jié)性變化為常數(shù)； W

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liting李

長期模型是什么

長期模型是確定性模型，確定性模型還包括：平滑法、趨勢分析法、季節(jié)分解法。

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liting李

spss中加減乘除是如何計(jì)算的

spss中加減乘除是通過計(jì)算變量來實(shí)現(xiàn)的，在轉(zhuǎn)換選項(xiàng)卡下-計(jì)算變量-直接在數(shù)學(xué)表達(dá)式中直接做計(jì)算的

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田齊齊

spss可視化分箱橫軸是表示什么？

橫坐標(biāo)代表的是此列數(shù)據(jù)從左到右的排序，不代表實(shí)際的業(yè)務(wù)意義，可以清晰的看出原始數(shù)據(jù)的聚集和組的情況。

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田齊齊

可視化分箱排秩間隔多遠(yuǎn)排一次？

這是重復(fù)值的多少?zèng)Q定的，就像排名為1的值有三個(gè)，下一個(gè)排名就為第4，距離就遠(yuǎn)。而具體要分幾組，是業(yè)務(wù)環(huán)境和需求決定的，比如客戶劃分，客戶流失越嚴(yán)重應(yīng)該分的更細(xì)。

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田齊齊

spss變量視圖中寬度代表什么？

spss變量視圖中寬度代表本列數(shù)據(jù)中可以放的字符數(shù)。

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田齊齊

SPSS怎樣對(duì)一列數(shù)據(jù)便捷的進(jìn)行縮尾處理？

可以先對(duì)此列進(jìn)行升序或降序排序選出要進(jìn)行替換的值，進(jìn)行替換設(shè)置重命名為一個(gè)新變量，設(shè)置新值和舊值把大于41.71的值替換成41.71 把其他所有值復(fù)制舊值這樣我們就手動(dòng)構(gòu)建出一列進(jìn)行了縮尾處理的數(shù)據(jù)啦。

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趙娜0418

回歸法處理異常值是按照什么處理的？

回歸法處理異常值，是按照線性回歸來處理的！

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趙娜0418

Excel里缺失值在spss里會(huì)自動(dòng)填補(bǔ)嗎？

不會(huì)，一般Excel中的缺失值在SPSS中也不會(huì)自動(dòng)填補(bǔ)，缺失值一般都需要自己進(jìn)行處理填補(bǔ)。

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趙娜0418

在SPSS中數(shù)值型一般換成什么單位比較好？

用統(tǒng)計(jì)單位的話，一般會(huì)使用標(biāo)準(zhǔn)差

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趙娜0418

怎么判斷數(shù)據(jù)是非線性關(guān)系？

一般都是畫散點(diǎn)圖，根據(jù)三點(diǎn)圖來確定他們之間的變化趨勢

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趙娜0418

工具變量解決的是什么問題？

工具變量解決的是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)存在系統(tǒng)性偏差，就是缺X的這種場景。

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趙娜0418

怎么清理數(shù)據(jù) 清除異常值？

1.刪除含有異常值的記錄2.將異常值視為缺失值，交給缺失值處理方法來處理3.用平均值來修正4.不處理需要強(qiáng)調(diào)的是，如何判定和處理異常值，需要結(jié)合實(shí)際。

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趙娜0418

模型預(yù)測未來的話，這個(gè)預(yù)測時(shí)效性是多久呢？

視情況而定，例如在電商行業(yè)中大模型通常六個(gè)月運(yùn)行一次，通常認(rèn)為用戶六個(gè)月行為不會(huì)變化，小模型一般一個(gè)月一次，所以預(yù)測時(shí)效性一般根據(jù)公司的財(cái)力、優(yōu)惠活動(dòng)、項(xiàng)目等因素綜合判斷。

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趙娜0418

為什么訓(xùn)練集的R^比驗(yàn)證集的R^小會(huì)過擬合？

訓(xùn)練集是用來擬合模型的，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以深入的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)本身的特征，如果給它足夠的時(shí)間，足夠的迭代次數(shù)，他可以把這組數(shù)據(jù)的局部信息全部學(xué)到，而數(shù)據(jù)中是存在誤差的，如果他錯(cuò)將誤差也學(xué)習(xí)到了，那么他的預(yù)測率會(huì)下降，很容易過擬合。

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趙娜0418

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的規(guī)則是什么？

規(guī)則一：訓(xùn)練集必須大于50%；規(guī)則二：測試集的比例大于驗(yàn)證集的比例。

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趙娜0418

訓(xùn)練集和測試集的區(qū)別？

把數(shù)據(jù)分為訓(xùn)練集和測試集。訓(xùn)練數(shù)據(jù)用來擬合出一個(gè)模型（x和y的復(fù)雜的關(guān)系），這個(gè)模型從訓(xùn)練數(shù)據(jù)中學(xué)到了規(guī)則和經(jīng)驗(yàn)，有一些指標(biāo)來判定x和y的擬合關(guān)系擬合的通常會(huì)比較好。然后我們用建立好的這個(gè)模型，根據(jù)測試集的x對(duì)其y進(jìn)行預(yù)測，也根據(jù)擬合指標(biāo)判定這個(gè)模型對(duì)測試集的擬合程度。

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