数据清洗的方法包括那些

常用知识 (19) 2个月前

本教程操作环境:windows7系统、Dell G3电脑。

现如今,科技得到了空前发展,正是由于这个原因,很多科学技术得到大幅度的进步。就在最近的几年里,出现了很多的名词,比如大数据、物联网、云计算、人工智能等。其中大数据的热度是最高的,这是因为现在很多的行业积累了庞大的原始数据,通过数据分析可以得到对企业的决策有帮助的数据,而大数据技术能够比传统的数据分析技术更优秀。

但是,大数据离不开数据分析,数据分析离不开数据,海量的数据中有很多是我们我们需要的数据,也有很多我们不需要的数据。正如世界上没有完全纯净的东西,数据也会存在杂质,这就需要我们对数据进行清洗才能保证数据的可靠性。

一般来说,数据中是存在噪音的,那么噪音是怎么清洗的呢?我们就在这篇文章中给大家介绍一下数据清洗的方法。

通常来说,清洗数据有三个方法,分别是分箱法、聚类法、回归法。这三种方法各有各的优势,能够对噪音全方位的清理。

  • 分箱法是一个经常使用到方法,所谓的分箱法,就是将需要处理的数据根据一定的规则放进箱子里,然后进行测试每一个箱子里的数据,并根据数据中的各个箱子的实际情况进行采取方法处理数据。看到这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?我们可以按照记录的行数进行分箱,使得每箱有一个相同的记录数。

    或者我们把每个箱的区间范围设置一个常数,这样我们就能够根据区间的范围进行分箱。其实我们也可以自定义区间进行分箱。这三种方式都是可以的。分好箱号,我们可以求每一个箱的平均值,中位数、或者使用极值来绘制折线图,一般来说,折线图的宽度越大,光滑程度也就越明显。

  • 回归法就是利用了函数的数据进行绘制图像,然后对图像进行光滑处理。回归法有两种,一种是单线性回归,一种是多线性回归。单线性回归就是找出两个属性的最佳直线,能够从一个属性预测另一个属性。多线性回归就是找到很多个属性,从而将数据拟合到一个多维面,这样就能够消除噪声。

  • 聚类法的工作流程是比较简单的,但是操作起来确实复杂的,所谓聚类法就是将抽象的对象进行集合分组,成为不同的集合,找到在集合意外的孤点,这些孤点就是噪声。这样就能够直接发现噪点,然后进行清除即可。

关于数据清洗的方法我们给大家一一介绍了,具体就是分箱法、回归法、聚类法。每个方法都有着自己独特的优点,这也使得数据清洗工作能够顺利地进行。所以说,掌握了这些方法,有助于我们后面的数据分析工作。

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