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如何做好數(shù)據(jù)預(yù)處理（一）
2019-04-10
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數(shù)據(jù)分析中，需要先挖掘數(shù)據(jù)，然后對數(shù)據(jù)進行處理，而數(shù)據(jù)預(yù)處理的字面意思就是對于數(shù)據(jù)的預(yù)先處理，而數(shù)據(jù)預(yù)處理的作用是為了提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量以及使用數(shù)據(jù)分析軟件，對于數(shù)據(jù)的預(yù)處理的具體步驟就是數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)變換、數(shù)據(jù)規(guī)范等工作，數(shù)據(jù)預(yù)處理是數(shù)據(jù)分析工作很重要的組成部分，所以大家一定要重視這個工作。


首先說一下數(shù)據(jù)清洗就是清理臟數(shù)據(jù)以及凈化數(shù)據(jù)的環(huán)境，說到這里大家可能不知道什么是臟數(shù)據(jù)，一般來說，臟數(shù)據(jù)就是數(shù)據(jù)分析中數(shù)據(jù)存在亂碼，無意義的字符，以及含有噪音的數(shù)據(jù)。臟數(shù)據(jù)具體表現(xiàn)在形式上和內(nèi)容上的臟。就目前而言，臟數(shù)據(jù)在形式上就是缺失值和特殊符號，形式上的臟數(shù)據(jù)有缺失值、帶有特殊符號的數(shù)據(jù)，內(nèi)容上的臟數(shù)據(jù)上有異常值。


那么什么是缺失值呢？缺失值包括缺失值的識別和缺失值的處理。一般來說缺失值處理方法有刪除、替換和插補。先來說說刪除法吧。刪除法根據(jù)刪除的不同角度又可以分為刪除觀測樣本和變量，刪除觀測樣本，這就相當(dāng)于減少樣本量來換取信息的完整度，但當(dāng)變量有較大缺失并且對研究目標(biāo)影響不大時，可以直接刪除。接著說一下替換法，所謂替換法就是將缺失值進行替換，根據(jù)變量的不同又有不同的替換規(guī)則，缺失值的所在變量是數(shù)值型用該變量下其他數(shù)的均值來替換缺失值；變量為非數(shù)值變量時則用該變量下其他觀測值的中位數(shù)或眾數(shù)替換。最后說說插補法，插補法分為回歸插補和多重插補；回歸插補指的是將插補的變量轉(zhuǎn)變成替換法，然后根據(jù)替換法進行替換即可。


剛剛說到的缺失值，其實異常值也是需要處理的，那么什么是異常值呢？異常值跟缺失值一樣，包括異常值的識別和異常值的處理。對于異常值的處理我們一般使用單變量散點圖或箱形圖來處理，在圖形中，把遠離正常范圍的點當(dāng)作異常值。異常值的的處理有刪除含有異常值的觀測、當(dāng)作缺失值、平均值修正、不處理。在進行異常值處理時要先復(fù)習(xí)異常值出現(xiàn)的可能原因，再判斷異常值是否應(yīng)該舍棄。


大家在進行清洗數(shù)據(jù)的時候需要注意缺失數(shù)據(jù)的填補以及對異常數(shù)值的修正，這樣才能夠做好數(shù)據(jù)分析工作，由于篇幅的關(guān)系，如何做好數(shù)據(jù)預(yù)處理工作就給大家介紹到這里了，希望這篇文章能夠給大家?guī)韼椭?

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