数据分析缺失值与异常值常见处理方法

数据分析缺失值与异常值常见处理方法

在数据分析中常常会遇到数据残缺不全或异常的情况，下面介绍几种常见的处理方法

丢弃

这种效率最高，操作最简单，但是丢弃数据会损失部分信息。主要适用于，丢弃缺失大量数据的行或列，或者丢弃大量数据项中极少的数据缺失项

补全

顾名思义即使用科学的方法补全数据，这种方法对后续的建模大有好处

1. 统计法
   使用均值，加权均值，众数等统计量进行补全
2. 模型法
   基于现有数据使用神经网络等算法预测缺失值

真值转换法

当缺失值或异常值为属性时，把缺失值或异常值当做一种属性值。