删除法，若数据集中某行记录或某一列特征的数据缺失比率大于指定阅值时，可以认为该行数据或该列特征为无效数据或无效特征，直接删除含缺失数据的记录即可。作者：名字太长显得比较长来源：CSDN
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可视化（Visualization）是利用计算机图形学和图像处理技术，将数据转换成图形或图像在屏幕上显示出来，并进行交互处理的理论、方法和技术。它涉及到计算机图形学、图像处理、计算机视觉、 [1] 计算机辅助设计等多个领域，成为研究数据表示、数据处理、决策分析等一系列问题的综合技术。目前正在飞速发...
基于统计学变量的填充法，这类方法需要根据特征的类型和分布情况决定采用哪种统计学变量进行填充。例如：特征是离散型的，可以直接通过众数对缺失值进行填充；特征是连续数值型并且数据分布比较均匀，可以采用平均数对缺失值进行填充，用全局变量或是属性的平均值来代替所有缺失数据；特征是连续数值型但分布倾斜，可以采用...
可视化技术最早运用于计算机科学中，并形成了可视化技术的一个重要分支——科学计算可视化(Visualization in Scientific Computing)。科学计算可视化能够把科学数据，包括测量获得的数值、图像或是计算中涉及、产生的数字信息变为直观的、以图形图像信息表示的、随时间和空间变化的...
这类方法主要是通过随机插值、拉格朗日插值、多项式插值等方法对缺失的变量值进行填充。例如：多项式插值法是通过构建多项式来拟合现有的数据，使得所有的样本数据都符合该多项式的分布，需要获取某个样本的缺失值时，通过求解该多项式来获得。作者：名字太长显得比较长来源：CSDN
（1）大多使用大白纸记录（或A1幅面的大白纸，或称海报纸，或专用的56cm×85cm白板纸，注意，是用于白板的“白板-纸”，不是印刷行业专用的“白色-板纸”，后者因为是板纸，厚度惊人、重量不菲，使用不便）。（2）视不同情形，会结合使用报事贴（post-it，或称“便利贴”），尤其是需要将讨论内容移动...
这类方法是利用有监督的模型或者无监督的模型来实现缺失值的填充。例如：K近邻填充是利用聚类的方式来获得某个缺失样本邻近的若干个样本点，通过对这些样本点计算均值或加权平均来进行缺失值填充。作者：名字太长显得比较长来源：CSDN
在统计学领域，有些学者将数据分析划分为描述性数据分析、探索性数据分析以及验证性数据分析。描述性数据分析属于初级数据分析，常见的分析方法有对比分析法、平均分析法、交叉分析法等；而探索性数据分析以及验证性数据分析属于高级数据分析，常见的分析方法有相关分析、因子分析、回归分析等，探索性数据分析侧重于在数据...
这类方法是在数据集中寻找与缺失样本最相似的样本点，并利用该最相似样本的变量值对缺失数据进行填充。问题关键是不同的问题可能会选用不同的标准来对相似进行判定，以及如何制定这个判定标准。该方法概念上很简单，且利用了数据间的关系来进行空值估计，但缺点在于难以定义相似标准，主观因素较多。作者：名字太长显得比较...
描述性分析是社会调查统计分析的第一个步骤，对调查所得的大量数据资料进行初步的整理和归纳，以找出这些资料的内在规律——集中趋势和分散趋势。主要借助各种数据所表示的统计量，如均数、百分比等，进行单因素分析。描述统计分析的指标通常如下：1.描述数据的集中趋势：众数，中位数2.面熟数据的离散趋势：最大最小值...
这类方法是用预测模型来预测每一个缺失数据。用已有数据作为训练样本来建立预测模型，预测缺失数据。该方法最大限度地利用已知的相关数据，是比较流行的缺失数据处理技术。作者：名字太长显得比较长来源：CSDN
探索性分析是对变量进行深入和详尽的描述性统计分析，它在一般描述性统计指标的基础上，增加关于数据其他特征的文字与图形描述，分析结果更加细致与全面，有助于对数据做进一步分析。探索性分析，能够生成关于所有个案、或不同分组个案的综合统计量及图形；可以进行数据筛选工作，例如检测异常值、极端值、数据缺口等；还可...
针对时序数据可采用数据重采样方法，将时间序列从一个频率转换至另一个频率的过程，它主要有两种实现方式，分别是降采样和升采样，降采样指将高频率的数据转换为低频率，升采样则与其恰好相反，将低频率数据转换到高频率。对于一些高密度传感器，会在毫秒级别产生海量时序数据，因此对此类大量数据进行采样，将数据压缩到秒...
数据分析过程主要包括6个既相对独立又互有联系的阶段。它们是：明确分析目的和内容、数据收集、数据处理、数据分析、数据展现、报告撰写等6步，且这六个步骤是相互衔接，不可缺少的。
数据分布模型可以通过估计概率分布的参数来创建。如果一个对象不能很好地同该模型拟合，即如果它很可能不服从该分布，则它是一个异常。3σ-法则假设一组检测数据只含有随机误差，对原始数据进行计算处理得到标准差，然后按一定的概率确定一个区间，认为误差超过这个区间的就属于异常值。(μ−3σ,μ+3σ)区间内的概...
数据收集是按照一定的数据分析框架，收集与项目相关数据的过程。数据收集为数据分析提供资料和依据。数据收集的类型包括一手数据和二手数据。一手数据是指能直接获得的数据，如公司内部数据库；二手数据是指需要加工整理后获得的数据，如公开出版物中的数据。收集资料的来源主要有数据库、公开出版物、互联网、市场调查等。...
基于密度的异常检测有一个先决条件，即正常的数据点呈现“物以类聚”的聚合形态，正常数据出现在密集的邻域周围，而异常点偏离较远。对于这种场景，我们可以计算得分来评估最近的数据点集，这种得分可以使用Eucledian距离或其它的距离计算方法，具体情况需要根据数据类型来定：类别型或是数字型。对象的密度估计(...
数据集内的筛选与排序在填充数据集之后，通常会发现使用表中的不同记录子集或以不同顺序查看数据很有用。可以通过对数据集内的数据进行筛选和排序来实现这一点。若要简化此过程，可以创建数据视图，数据视图提供可合并筛选器和排序条件的对象，可用作数据绑定的源。改用内置的数据集功能来筛选和排序。有两个选择：（1）数...
1.数据库每个公司都有自己的业务数据库，包含从公司成立以来产生的相关业务数据。这个业务数据库就是一个庞大的数据资源，需要有效地利用起来。2.公开出版物可用于收集数据的公开出版物包括《中国统计年鉴》《中国社会统计年鉴》《中国人口统计年鉴》《世界经济年鉴》《世界发展报告》等统计年鉴或报告。3.互联网随着...
通常，类似的数据点往往属于相似的组或簇，由它们与局部簇心的距离决定。正常数据距离簇中心的距离要进，而异常数据要远离簇的中心点。聚类属于无监督学习领域中最受欢迎的算法之一，关于聚类异常检测可分为两步：①利用聚类算法聚类;②计算各个样本点的异常程度：每个点的异常程度等于到最近类中心点的距离。方法一：丢弃...