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數(shù)據(jù)分析中數(shù)據(jù)清洗對象有哪些？
2018-12-07
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在數(shù)據(jù)分析中數(shù)據(jù)分析獲取是一個非常重要的事情，為了保證數(shù)據(jù)分析出一個很好的結(jié)果，需要一個干凈的數(shù)據(jù)，干凈的數(shù)據(jù)能夠提高數(shù)據(jù)分析的效率，所以，數(shù)據(jù)清洗是一個很重要的工作，通過數(shù)據(jù)的清洗，就能夠統(tǒng)一數(shù)據(jù)的格式，這樣才能夠減少數(shù)據(jù)分析中存在的眾多問題，從而提高數(shù)據(jù)的分析的效率。一般來說，清洗數(shù)據(jù)的對象就是缺失值、重復(fù)值、異常值等。


首先給大家說明一下什么是缺失值，所謂缺失值就是數(shù)據(jù)中由于缺少信息導(dǎo)致數(shù)據(jù)的分組、缺失被稱為缺失值，存在缺失值的數(shù)據(jù)中由于某個或者某些數(shù)據(jù)不是完整的，對數(shù)據(jù)分析有一定的影響。所以，我們需要對缺失值進行清理，那么缺失值怎么清理呢？對于樣本較大的缺失值，我們可以直接刪除，如果樣本較小，我們不能夠直接刪除，因為小的樣本可能會影響到最終的分析結(jié)果。對于小的樣本，我們只能通過估算進行清理。



其次給大家說一下什么是異常值，這里說的異常值就是指一組測試值中宇平均數(shù)的偏差超過了兩倍標準差的測定值。而與平均值的偏差超過三倍標準差的測定值則被稱為高度異常值。對于異常值來說，我們一般不作處理，當然，這前提條件就是算法對異常值不夠敏感。如果算法對異常值敏感了怎么處理異常值呢？那么我們就需要用平均值進行替代，或者視為異常值去處理，這樣可以降低數(shù)據(jù)異常值的出現(xiàn)。


然后給大家說一下什么是重復(fù)值，所謂重復(fù)值，顧名思義，就是重復(fù)的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)中存在相同的數(shù)據(jù)就是重復(fù)數(shù)據(jù)，重復(fù)數(shù)據(jù)一般有兩種情況，第一種就是數(shù)據(jù)值完全相同的多條數(shù)據(jù)記錄。另一種就是數(shù)據(jù)主體相同但匹配到的唯一屬性值不同。這兩種情況復(fù)合其中的一種就是重復(fù)數(shù)據(jù)。那么怎么去除重復(fù)數(shù)據(jù)呢？一般來說，重復(fù)數(shù)據(jù)的處理方式只有去重和去除兩種方式，去重就是第一種情況的解決方法，去除就是第二種情況的解決方法。


上面就是關(guān)于數(shù)據(jù)清洗工作要去除的對象有哪些的內(nèi)容了。一般來說，數(shù)據(jù)清理的工作就是去除數(shù)據(jù)中的異常值、缺失值以及重復(fù)值，這些無用的數(shù)據(jù)大家在清理數(shù)據(jù)的時候一定要注意，只有這樣才能夠做好數(shù)據(jù)分析。最后提醒大家的是，大家在清理數(shù)據(jù)之前一定要保存好自己的原始數(shù)據(jù)，希望這篇文章能夠給大家?guī)韼椭?

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