Zu den Datenbereinigungsmethoden gehören diese

Zu den Datenbereinigungsmethoden gehören: 1. Boxing-Methode: Legen Sie die zu verarbeitenden Daten nach bestimmten Regeln in Boxen ab, testen Sie dann die Daten in jeder Box und verwenden Sie Methoden, die auf der tatsächlichen Situation jeder Box in den Daten basieren. 2. Die Regressionsmethode verwendet die Funktionsdaten zum Zeichnen des Bildes und glättet das Bild anschließend. 3. Clustering-Methode.

Die Betriebsumgebung dieses Tutorials: Windows 7-System, Dell G3-Computer.

Heutzutage haben Wissenschaft und Technologie eine beispiellose Entwicklung erreicht. Aus diesem Grund haben viele Wissenschaften und Technologien erhebliche Fortschritte gemacht. Gerade in den letzten Jahren sind viele Begriffe aufgetaucht, wie zum Beispiel Big Data, Internet der Dinge, Cloud Computing, künstliche Intelligenz usw. Unter ihnen ist Big Data am beliebtesten, da viele Branchen große Mengen an Rohdaten gesammelt haben. Durch Datenanalyse können Daten gewonnen werden, die für Unternehmensentscheidungen hilfreich sind, und Big-Data-Technologie kann besser sein als herkömmliche Daten Analysetechnik.

Big Data kann jedoch nicht von der Datenanalyse getrennt werden, und die Datenanalyse kann nicht von den Daten getrennt werden. Es gibt viele Daten, die wir in den Massendaten benötigen, und es gibt auch viele Daten, die wir nicht benötigen. So wie nichts auf der Welt völlig rein ist, gibt es auch in den Daten Unreinheiten, weshalb wir die Daten bereinigen müssen, um die Zuverlässigkeit der Daten sicherzustellen.

Im Allgemeinen gibt es Rauschen in den Daten. Wie wird das Rauschen also bereinigt? In diesem Artikel stellen wir Ihnen die Methode der Datenbereinigung vor.

Im Allgemeinen gibt es drei Methoden zum Bereinigen von Daten: Binning-Methode, Clustering-Methode und Regressionsmethode. Jede dieser drei Methoden hat ihre eigenen Vorteile und kann den Lärm umfassend beseitigen.

• Die Binning-Methode ist eine häufig verwendete Methode. Die sogenannte Binning-Methode besteht darin, die zu verarbeitenden Daten nach bestimmten Regeln in Kästchen zu packen und dann die Daten in jedem Kästchen zu testen Zur Verarbeitung der Daten wird die tatsächliche Situation jeder Box verwendet. Viele Freunde verstehen es nur ein wenig, wissen aber nicht, wie man es in Kästchen aufteilt. Wie teilt man es in Kisten auf? Wir können eine Klassifizierung nach der Anzahl der Datensatzzeilen vornehmen, sodass jedes Feld die gleiche Anzahl an Datensätzen enthält.

  Oder wir können eine Konstante für den Intervallbereich jedes Bins festlegen, sodass wir die Bins entsprechend dem Intervallbereich unterteilen können. Tatsächlich können wir das Intervall für das Binning auch anpassen. Alle drei Methoden sind möglich. Nach der Division der Kästchenzahlen können wir den Durchschnitt und den Median jedes Kästchens ermitteln oder Extremwerte verwenden, um ein Liniendiagramm zu zeichnen. Im Allgemeinen gilt: Je größer die Breite des Liniendiagramms, desto offensichtlicher ist die Glätte.

• Die Regressionsmethode verwendet die Daten der Funktion, um das Bild zu zeichnen, und glättet dann das Bild. Es gibt zwei Arten von Regressionsmethoden: die einfache lineare Regression und die multilineare Regression. Bei der einfachen linearen Regression geht es darum, die beste gerade Linie zwischen zwei Attributen zu finden, die ein Attribut anhand des anderen vorhersagen kann. Bei der multilinearen Regression geht es darum, viele Attribute zu finden, um die Daten an eine mehrdimensionale Oberfläche anzupassen, sodass Rauschen beseitigt werden kann.

• Der Workflow der Clustering-Methode ist relativ einfach, aber in der Tat kompliziert zu bedienen. Die sogenannte Clustering-Methode besteht darin, abstrakte Objekte in verschiedenen Mengen zu gruppieren und unerwartete verwaiste Punkte in der Menge zu finden Lärm. Auf diese Weise können Sie das Geräusch direkt finden und anschließend entfernen.

Wir haben Ihnen nacheinander die Methoden der Datenbereinigung vorgestellt, insbesondere die Binning-Methode, die Regressionsmethode und die Clustering-Methode. Jede Methode hat ihre eigenen einzigartigen Vorteile, die auch einen reibungslosen Ablauf der Datenbereinigung ermöglichen. Daher wird uns die Beherrschung dieser Methoden bei späteren Datenanalysearbeiten helfen.

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