4.3 数据分析与探索_第1页
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文档简介

4.3数据分析与探索数

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索概述本节从数据预探索、数据预处理、数据存储和数据分析4个方面阐述数据处理分析的基本步骤和方法。数据获取1数据初探2数据预处理3数据存储4数据分析51.数据属性属性又称：维度数学特征机器学习变量统计属性类别型属性用于区分不同数据对象的符号或名称序数型属性数值型属性属性值之间具有顺序关系使用定量方法表达属性值数

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索2.

数据初探主要任务：进行数据质量分析和特征分析检查数据中的“脏数据”分析数据的本质、描述数据的形态特征解释数据的相关性数

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索2.

数据初探—数据特征分析目的：形成对数据基本的了解数

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索3.数据预处理现实世界采集的数据有噪声、不完整、不一致数据预处理提高数据分析的质量，降低实际分析所属的时间数

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索3.数据预处理数

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索1.

数据清理(1)缺失值策略删除错误数据缺失数据填补3.数据预处理数

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索（2）噪声值噪声值是被测量变量的随机误差或方差通常有效但不准确策略回归分析离群点分析3.数据预处理数

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索（3）不一致数据策略手工修改数据集成时解决不一致问题数据输入时的录入错误同一属性在不同数据库中取名不规范导致数

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索4.数据存储数据存储整个数据分析及可视化过程的基础海量数据存储一般选择数据仓库数

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索5.数据分析1.统计分析指对数据进行整理归类并进行解释的过程按功能标准统计分析统计描述统计判断对资料的数量特征及其分布规律进行测定和描述用概率方法判断数据之间是否存在某种关系数

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索5.数据分析2.探索性数据分析主要应用于数据的初步分析传统统计方法先假定一个模型，并用其进行预测比较抽象和深奥，专家使用VS探索性数据分析从原始数据出发，处理方式灵活简单直观，易于普及5.数据分析数

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索3.

数据挖掘指从数据中发现知识的过程对象：大规模的高维数据与传统数据分析的本质区别：数据挖掘是在没有明确假设的前提下去挖掘信息和发现知识数据分析数

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索3.

数据挖掘常见功能：预测、聚类分析、关联分析和异常分析

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