33、青少年社交数据聚类分析：从数据处理到营销应用

青少年社交数据聚类分析：从数据处理到营销应用

1. 数据缺失问题及处理

在进行数据分析时，我们遇到了严重的数据缺失问题。如果不解决这些缺失值，后续的分析将无法顺利进行。

1.1 虚拟编码处理分类数据缺失值

对于分类数据（如性别）的缺失值，常见的处理方法是排除包含缺失值的记录。但这种方法存在问题，即使缺失值比例不高，也可能会排除大量数据。例如，假设数据中性别和年龄存在缺失值，且缺失这两个变量的人群不同，排除这些缺失值可能会导致 26%的数据被排除。

另一种解决方案是将缺失值视为一个单独的类别。以性别为例，除了“女性”和“男性”，我们可以添加一个“未知性别”类别，然后使用虚拟编码：

teens$female <- ifelse(teens$gender == "F" &
                           !is.na(teens$gender), 1, 0)
teens$no_gender <- ifelse(is.na(teens$gender), 1, 0)

为了验证编码是否正确，我们可以通过以下代码比较虚拟变量和原始性别变量：

table(teens$gender, useNA = "ifany")
table(teens$female, useNA = "ifany")
table(teens$no_gender, useNA = "ifany")

1.2 插补法处理数值数据缺失值