數據清洗(數據清洗的方法是什么)

數據清洗方法包括:1、分箱法,將需要處理的數據根據一定的規則放進箱子里,然后進行測試每一個箱子里的數據,并根據數據中的各個箱子的實際情況進行采取方法處理數據。2、回歸法,利用了函數的數據進行繪制圖像,然后對圖像進行光滑處理。3、聚類法。

本教程操作環境:windows7系統、Dell G3電腦。

現如今,科技得到了空前發展,正是由于這個原因,很多科學技術得到大幅度的進步。就在最近的幾年里,出現了很多的名詞,比如大數據、物聯網、云計算、人工智能等。其中大數據的熱度是最高的,這是因為現在很多的行業積累了龐大的原始數據,通過數據分析可以得到對企業的決策有幫助的數據,而大數據技術能夠比傳統的數據分析技術更優秀。

但是,大數據離不開數據分析,數據分析離不開數據,海量的數據中有很多是我們我們需要的數據,也有很多我們不需要的數據。正如世界上沒有完全純凈的東西,數據也會存在雜質,這就需要我們對數據進行清洗才能保證數據的可靠性。

一般來說,數據中是存在噪音的,那么噪音是怎么清洗的呢?我們就在這篇文章中給大家介紹一下數據清洗的方法。

通常來說,清洗數據有三個方法,分別是分箱法、聚類法、回歸法。這三種方法各有各的優勢,能夠對噪音全方位的清理。

• 分箱法是一個經常使用到方法,所謂的分箱法,就是將需要處理的數據根據一定的規則放進箱子里,然后進行測試每一個箱子里的數據,并根據數據中的各個箱子的實際情況進行采取方法處理數據?？吹竭@里很多朋友只是稍微明白了,但是并不知道怎么分箱。如何分箱呢?我們可以按照記錄的行數進行分箱,使得每箱有一個相同的記錄數。

  或者我們把每個箱的區間范圍設置一個常數,這樣我們就能夠根據區間的范圍進行分箱。其實我們也可以自定義區間進行分箱。這三種方式都是可以的。分好箱號,我們可以求每一個箱的平均值,中位數、或者使用極值來繪制折線圖,一般來說,折線圖的寬度越大,光滑程度也就越明顯。

• 回歸法就是利用了函數的數據進行繪制圖像,然后對圖像進行光滑處理?；貧w法有兩種,一種是單線性回歸,一種是多線性回歸。單線性回歸就是找出兩個屬性的最佳直線,能夠從一個屬性預測另一個屬性。多線性回歸就是找到很多個屬性,從而將數據擬合到一個多維面,這樣就能夠消除噪聲。

• 聚類法的工作流程是比較簡單的,但是操作起來確實復雜的,所謂聚類法就是將抽象的對象進行集合分組,成為不同的集合,找到在集合意外的孤點,這些孤點就是噪聲。這樣就能夠直接發現噪點,然后進行清除即可。

關于數據清洗的方法我們給大家一一介紹了,具體就是分箱法、回歸法、聚類法。每個方法都有著自己獨特的優點,這也使得數據清洗工作能夠順利地進行。所以說,掌握了這些方法,有助于我們后面的數據分析工作。