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如何做數據清洗

發布時間:2024-02-09 09:55:35

㈠ 數據清洗方法的闡述

數據清洗方法

對於數據值缺失的處理,通常使用的方法有下面幾種:

1、刪除缺失值

當樣本數很多的時候,並且出現缺失值的樣本在整個的樣本的比例相對較小,這種情況下,我們可以使用最簡單有效的方法處理缺失值的情況。那就是將出現有缺失值的樣本直接丟棄。這是一種很常用的策略。

2、均值填補法

根據缺失值的屬性相關系數最大的那個屬性把數據分成幾個組,然後分別計算每個組的均值,把這些均值放入到缺失的數值裡面就可以了。

3、熱卡填補法

對於一個包含缺失值的變數,熱卡填充法的做法是:在資料庫中找到一個與它最相似的對象,然後用這個相似對象的值來進行填充。不同的問題可能會選用不同的標准來對相似進行判定。最常見的是使用相關系數矩陣來確定哪個變數(如變數Y)與缺失值所在變數(如變數X)最相關。然後把所有變數按Y的取值大小進行排序。那麼變數X的缺失值就可以用排在缺失值前的那個個案的數據來代替了。

還有類似於最近距離決定填補法、回歸填補法、多重填補方法、K-最近鄰法、有序最近鄰法、基於貝葉斯的方法等。

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