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liting李

數(shù)據(jù)標準化和歸一化是一個意思嗎

兩者是一個意思數(shù)據(jù)處理之標準化/歸一化，形式上是變化表達，本質(zhì)上是為了比較認識。數(shù)據(jù)的標準化是將數(shù)據(jù)按比例縮放，使之落入一個小的特定區(qū)間。由于信用指標體系的各個指標度量單位是不同的，為了能夠?qū)⒅笜藚⑴c評價計算，需要對指標進行規(guī)范化處理，通過函數(shù)變換將其數(shù)值映射到某個數(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式變?yōu)闊o量綱表達式。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，應該歸到數(shù)字信號處理范疇之內(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，如何對模型進行調(diào)優(yōu)？

1.填補缺失值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算的

spss中加減乘除是通過計算變量來實現(xiàn)的，在轉(zhuǎn)換選項卡下-計算變量-直接在數(shù)學表達式中直接做計算的

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田齊齊

spss可視化分箱橫軸是表示什么？

橫坐標代表的是此列數(shù)據(jù)從左到右的排序，不代表實際的業(yè)務意義，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排一次？

這是重復值的多少決定的，就像排名為1的值有三個，下一個排名就為第4，距離就遠。而具體要分幾組，是業(yè)務環(huán)境和需求決定的，比如客戶劃分，客戶流失越嚴重應該分的更細。

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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怎樣對一列數(shù)據(jù)便捷的進行縮尾處理？

可以先對此列進行升序或降序排序選出要進行替換的值，進行替換設置重命名為一個新變量，設置新值和舊值把大于41.71的值替換成41.71 把其他所有值復制舊值這樣我們就手動構建出一列進行了縮尾處理的數(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里會自動填補嗎？

不會，一般Excel中的缺失值在SPSS中也不會自動填補，缺失值一般都需要自己進行處理填補。

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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)計單位的話，一般會使用標準差

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趙娜0418

怎么判斷數(shù)據(jù)是非線性關系？

一般都是畫散點圖，根據(jù)三點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.不處理需要強調(diào)的是，如何判定和處理異常值，需要結合實際。

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趙娜0418

模型預測未來的話，這個預測時效性是多久呢？

視情況而定，例如在電商行業(yè)中大模型通常六個月運行一次，通常認為用戶六個月行為不會變化，小模型一般一個月一次，所以預測時效性一般根據(jù)公司的財力、優(yōu)惠活動、項目等因素綜合判斷。

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趙娜0418

為什么訓練集的R^比驗證集的R^小會過擬合？

訓練集是用來擬合模型的，神經(jīng)網(wǎng)絡可以深入的學習數(shù)據(jù)本身的特征，如果給它足夠的時間，足夠的迭代次數(shù)，他可以把這組數(shù)據(jù)的局部信息全部學到，而數(shù)據(jù)中是存在誤差的，如果他錯將誤差也學習到了，那么他的預測率會下降，很容易過擬合。

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趙娜0418

神經(jīng)網(wǎng)絡的規(guī)則是什么？

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

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趙娜0418

訓練集和測試集的區(qū)別？

把數(shù)據(jù)分為訓練集和測試集。訓練數(shù)據(jù)用來擬合出一個模型（x和y的復雜的關系），這個模型從訓練數(shù)據(jù)中學到了規(guī)則和經(jīng)驗，有一些指標來判定x和y的擬合關系擬合的通常會比較好。然后我們用建立好的這個模型，根據(jù)測試集的x對其y進行預測，也根據(jù)擬合指標判定這個模型對測試集的擬合程度。

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