概括起來,統計資料預處理的過程包括資料審查、資料清理、資料轉換和資料驗證四大步驟。
(一)資料審查
該步驟檢查資料的數量(記錄數)是否滿足分析的最低要求,字段值的內容是否與調查要求一致,是否全面;還包括利用描述性統計分析,檢查各個欄位的字段型別、字段值的最大值、最小值、平均數、中位數等,記錄個數、缺失值或空值個數等。
(二)資料清理
該步驟針對資料審查過程中發現的明顯錯誤值、缺失值、異常值、可疑資料,選用適當的方法進行「清理」,使「髒」資料變為「乾淨」資料,有利於後續的統計分析得出可靠的結論。當然,資料清理還包括對重覆記錄進行刪除。
(三)資料轉換
資料分析強調分析物件的可比性,但不同字段值由於計量單位等不同,往往造成資料不可比;對一些統計指標進行綜合評價時,如果統計指標的性質、計量單位不同,也容易引起評價結果出現較大誤差,再加上分析過程中的其他一些要求,需要在分析前對資料進行變換,包括無量綱化處理、線性變換、彙總和聚集、適度概化、規範化以及屬性構造等。
(四)資料驗證
該步驟的目的是初步評估和判斷資料是否滿足統計分析的需要,決定是否需要增加或減少資料量。利用簡單的線性模型,以及散點圖、直方圖、折線圖等圖形進行探索性分析,利用相關分析、一致性檢驗等方法對資料的準確性進行驗證,確保不把錯誤和偏差的資料帶入到資料分析中去。
上述四個步驟是乙個逐步深入、由表及裡的過程。先是從表面上查詢容易發現的問題(如資料記錄個數、最大值、最小值、缺失值或空值個數等),接著對發現的問題進行處理,即資料清理,再就是提高資料的可比性,對資料進行一些變換,使資料形式上滿足分析的需要;最後則是進一步檢測資料內容是否滿足分析需要,診斷資料的真實性及資料之間的協調性等,確保優質的資料進入分析階段。
情感分析資料預處理過程
訓練資料預處理 import numpy as np from sklearn.utils import shuffle import osimport matplotlib.pyplot as plt hotel feedbacks dir hotel feedbacks sentiment al...
USB host處理過程
在usbh core.c中有乙個函式usbh process 這個函式很重要，main 函式每迴圈一次，它就執行一次，它處理所有usb核心狀態的變化，typedef enum host state 根據這個當前狀態 phost gstate 處於以上哪個狀態的不同，做出不同的處理過程。其中最重要的要...
Hadoop map reduce處理過程
1 在hadoop中，每個mapreduce任務都被初始化為乙個job。每個job又可以分成兩個階段 map階段和reduce階段 map函式接受乙個形式的輸入，然後同樣產生乙個形式的中間輸出，hadoop會負責將所有具有相同結果中間key值的value集合到一起傳給reduce函式，reduce函...