数据清洗——为数据挖掘、数据处理做准备

最新推荐文章于 2021-07-20 22:26:15 发布

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本文探讨了个人在数据处理领域的职业发展规划，强调了转存及后期应用的重要性，并引用了一篇参考博客作为指导。

自己打算向数据处理方向发展，转存，后期用

参考博客：https://blog.youkuaiyun.com/qq_33742470/article/details/78433639

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数据分析——数据清洗

qq_40647378的博客

07-15

774

数据分析前的准备工作包括：首先是要明确问题以及分析的方向，其次数据的收集，然后是数据的清洗，最后是数据的分析工作。整个过程最错综复杂的就是数据清洗工作，本次尝试着把之前遇到的数据清洗的一些步骤和方法做一个总结，并且随着以后的工作和学习不断完善。 1、数据预处理当我们导入一份数据后，我们需要对数据的大概有个了解。利用描述性统计可以很方便的对数据有个大致的了解，数据包括数值类型和非数值类型（一般是Object），通过对count max min mean std 等以及唯一值出现次数最多的（top）,频率

数据清洗，数据分析，数据挖掘的区别

Sanfenpai6的博客

06-09

1999

数据清洗：是指对原始数据进行预处理，包括去重、去噪、填充缺失值、处理异常值等操作，以提高数据的质量和可用性，保证分析和挖掘的可靠性。数据清洗是数据处理的基本步骤，也是数据分析和数据挖掘的前提。数据分析：是指利用统计学和数据科学技术对数据进行分析和解释，以发现数据中的规律、趋势和关系，从而提供决策支持和业务洞察。数据分析通常使用描述性统计学、推断性统计学、数据可视化等方法，可以对特定的问题进行分析。

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数据分析5数据清洗与准备

我的心曾悲伤7次

03-26

373

pandas使用浮点值NaN(not a number)来表示缺失值。称NaN为容易检测到的标识值： ①过滤缺失值可以使用pandas.isnull和布尔值索引手动地过滤缺失值，但dropna在过滤缺失值时是非常有用的。在series上使用dropna,它会返回Series中所有的非空数据及其索引值。 ...

数据挖掘-数据预处理-数据清洗

技术何

11-30

898

数据挖掘-数据预处理

数据挖掘概念与技术（韩家伟）阅读笔记3--数据清理

weixin_30496751的博客

11-01

181

1.数据清理清理什么。缺失值，噪声，纠正数据的不一致 2.清理噪声的方法 a.分箱。对象是有序的数据。可以用箱的均值，中位数，箱边界光滑（箱中的每一个值都被据它最近的边界值代替）。 b.回归。用一个函数拟合数据进行光滑。 c.聚类。 3.数据清理作为一个过程 a.偏差检测（第一步检测。主要解决不一致的问题）。 ...

精选资源

数据挖掘：数据清洗——异常值处理

01-20

总结来说，数据挖掘中的异常值处理是一个涉及统计学、机器学习和数据预处理的重要任务。通过有效的离群点检测，我们可以提高数据分析的准确性，揭示隐藏的模式，从而更好地理解数据背后的业务或现象。

精选资源

数据挖掘：数据清洗——数据不平衡处理

01-06

数据挖掘：数据清洗——数据不平衡处理一、什么是数据不平衡？不平衡数据集指的是数据集各个类别的样本数目相差巨大，也叫数据倾斜。以二分类问题为例，即正类的样本数量远大于负类的样本数量。严格地讲，任何...

西电数据挖掘作业——医院数据处理

03-13

在“西电数据挖掘作业——医院数据处理”项目中，我们主要探讨了如何利用Python3进行数据清洗、预处理和分析，特别是在医疗领域的应用。这个项目涵盖了数据挖掘的基础流程，包括数据获取、数据理解、数据清洗、特征...

数据探索的方法

weixin_30457465的博客

09-05

1103

介绍数据探索是没有捷径可言的，如果你想凭借机器学习方法来解决所有的数据问题，请相信我你一定会失败的。在很多时候我们的工作内容是在试图提高模型的准确率，在这种情况下，数据探索技术可能会给你带来意想不到的结果。这篇文章主要是介绍数据分析的潜在技术，为了更好的理解某些复杂的概念，本文将穿插一些小例子，最终目的是培养我们在动手建模之前，知道如何对数据进行探索和分析。目录 1.数据探索和准备...

数据挖掘中常用的数据清洗方法

热门推荐

jiazericky的博客

05-15

5万+

在数据挖掘过程中，数据清洗主要根据探索性分析后得到的一些结论入手，然后主要对四类异常数据进行处理；分别是缺失值(missing value)，异常值(离群点),去重处理(Duplicate Data)以及噪音数据的处理。 1. 探索性分析探索性分析部分，对于整个数据来讲是获得对数据一个初步的认识以及对先验知识的一个探索分析过程，在我做相关数据挖掘的过程中，主要是利用python相关的科学计算库进行...

常用的数据清洗方法

lrjnumber的博客

07-20

1万+

常用的数据清洗方法常用的数据清洗方法在数据处理过程中，一般都需要进行数据的清洗工作，如数据集是否存在重复、是否存在缺失、数据是否具有完整性和一致性、数据中是否存在异常值等。当发现数据中存在如上可能的问题时，都需要有针对性地处理，本节将重点介绍如何识别和处理重复观测、缺失值和异常值。（1）重复观测处理重复观测，顾名思义是指观测行存在重复的现象，重复观测的存在会影响数据分析和挖掘结果的准确性，所以在数据分析和建模之前需要进行观测的重复性检验，如果存在重复观测，还需要进行重复项的删除。（2）缺失

大数据分析数据清洗的价值和意义

yuuEva的博客

09-29

5704

　　在这个由物联网(IoT)，社交媒体，边缘计算以及越来越多的计算能力(如量子计算)支持的数字时代，数据可能是任何企业最有价值的资产之一。正确(或不正确)的数据管理将对企业的成功产生巨大影响。换句话说，它可以成败一个企业。　　这就是原因，为了利用这些巨大的数据，无论大小，企业都在使用机器学习和深度学习等技术，以便他们可以建立有用的客户群，增加销售量并提高品牌忠诚度。　　但是在大多数情况下，由于具有许多收集源和各种格式(结构化和非结构化)，数据可能是不准确，不一致和冗余的。　　通过向机...

数据仓库ETL工具箱——清洗和规范化（一）

will001449的博客

07-26

1242

在ETL系统中，数据的抽取和加载只是改变了数据的格式和数据的位置，而真正改变数据价值的恰恰是清洗和规范化的步骤，这对于数据能否用于预期目标起了决定性的作用。清洗和规范化包含三个重要的可提交内容：数据评估报告错误事件事实表审计维关于数据评估报告主要针对的是数据质量，数据质量应该保证数据的精确性，精确的数据意味着：正确的：数据的值正确明确的：数据值的描述清晰一致的：固定标识，相同值的描述方式相同完整的：数据值不为空，数据总数完整设计目标数据质量子系统为了完成初始化的目标需要支

数据挖掘——数据采集和数据清洗

zkinglin's blog

04-12

9864

数据采集和数据清洗一、数据清洗1.数据去重（一）相关知识1> pandas读取csv文件-read_csv()2> pandas的去重函数-drop_duplicates()（二）本关任务（三）参考代码2.处理空值（一）相关知识1> DataFrame中空值的表示2> 查找空值及计算空值的个数3> 处理空值-fillna（二）本关任务（三）参考代码一、数据清洗 1.数据去重（一）相关知识 1> pandas读取csv文件-read_csv()

数据清洗

两三点Water

02-27

8153

目录特征编码序号编码独热编码二进制编码离散化缺失值填补异常值处理 IQR Z-score DBSCAN 孤立森林归一化标准化补充参考博客这里我们不说图片数据，图片数据的处理有专门的CV方向，我们就来说说文本数据或者“数字数据”。对于文本数据，显然计算机没办法处理，比如说“星期一”，计算机看不懂，怎么办？答：可以变成数字。注：其...

数据挖掘之数据准备

Star-Technology

09-06

2098

原始数据的表述两种常见的数据类型：数值型和分类型数值型值包括实型变量和整数变量，比如年龄、速度或长度，数值型特征有两个重要的属性：其值有顺序关系和距离关系分类型变量只有两个值：相等或不等，再建立一种等同关系，比如眼睛颜色、性别等 2.基于变量值的变量分类，根据它是连续型变量还是离散型变量连续型变量也成为定量型或度量型变量，可以使用间隔尺度或比例尺度来衡量，这两种尺度都允许在理论上无

数据清洗的基本思路分享(都是个人见解,欢迎补充)

marck_pen的博客

08-09

5975

首先抛出一个问题: 爬取到数据到数据库之后，怎么进行数据清洗和进行去重上传的 =============================解答一下============================= 数据清洗: 数据清洗概念就是去从,检查数据一致性，处理无效值和缺失值等)删除重复信息、纠正存在的错误. 可以利用pandas模块(最常用的清洗模块)和正则或者numpy模块(机器学习),...

海量信息处理与预测——数据挖掘电子书详解

在数据挖掘过程中，数据处理是一个关键的步骤，它包括数据的收集、存储、清洗、转换等。数据挖掘往往需要处理海量的信息，因此对数据的存储和管理要求非常高。数据库管理系统（DBMS）和数据仓库技术在这种背景下显得...