Les méthodes de nettoyage des données incluent celles

Les méthodes de nettoyage des données comprennent : 1. Méthode de boxe, placer les données à traiter dans des cases selon certaines règles, puis tester les données dans chaque case, et en fonction des performances réelles de chaque case dans les données. La situation est suivie par les méthodes de traitement des données. 2. La méthode de régression utilise les données de fonction pour dessiner l'image, puis lisse l'image. 3. Méthode de clustering.

L'environnement d'exploitation de ce tutoriel : système Windows 7, ordinateur Dell G3.

Aujourd’hui, la science et la technologie ont atteint un développement sans précédent. C’est pour cette raison que de nombreuses sciences et technologies ont réalisé des progrès substantiels. Au cours des dernières années, de nombreux termes sont apparus, tels que big data, Internet des objets, cloud computing, intelligence artificielle, etc. Parmi eux, le Big Data est le plus populaire. En effet, de nombreux secteurs ont accumulé d'énormes quantités de données brutes. Grâce à l'analyse des données, des données utiles à la prise de décision des entreprises peuvent être obtenues et la technologie du Big Data peut être meilleure que les données traditionnelles. technologie d'analyse.

Cependant, le Big Data ne peut pas être séparé de l'analyse des données, et l'analyse des données ne peut pas être séparée des données. Il y a beaucoup de données dont nous avons besoin dans les données massives, et il y a aussi beaucoup de données dont nous n'avons pas besoin. Je n’en ai pas besoin. Tout comme rien au monde n’est complètement pur, il y aura également des impuretés dans les données, ce qui nous oblige à nettoyer les données pour garantir leur fiabilité.

De manière générale, il y a du bruit dans les données, alors comment le bruit est-il nettoyé ? Dans cet article, nous allons vous présenter la méthode de nettoyage des données.

De manière générale, il existe trois méthodes de nettoyage des données, à savoir la méthode de regroupement, la méthode de clustering et la méthode de régression. Chacune de ces trois méthodes présente ses propres avantages et peut éliminer le bruit de manière globale.

• La méthode de binning est une méthode fréquemment utilisée. La méthode dite de binning consiste à placer les données qui doivent être traitées dans des cases selon certaines règles, puis à tester chaque case. données et adopter des méthodes pour traiter les données en fonction de la situation réelle de chaque case dans les données. En voyant cela, de nombreux amis ne le comprennent qu'un peu, mais ne savent pas comment le diviser en cases. Comment le diviser en cases ? Nous pouvons regrouper en fonction du nombre de lignes d'enregistrements afin que chaque boîte contienne le même nombre d'enregistrements.

  Ou nous pouvons définir une constante pour la plage d'intervalle de chaque bac, afin de pouvoir diviser les bacs en fonction de la plage de l'intervalle. En fait, nous pouvons également personnaliser l’intervalle de regroupement. Les trois méthodes sont possibles. Après avoir divisé les numéros des cases, nous pouvons trouver la moyenne et la médiane de chaque case, ou utiliser des valeurs extrêmes pour dessiner un graphique linéaire. De manière générale, plus la largeur du graphique linéaire est grande, plus la douceur est évidente.

• La méthode de régression utilise les données de la fonction pour dessiner l'image, puis lisse l'image. Il existe deux types de méthodes de régression, l’une est la régression linéaire simple et l’autre la régression multilinéaire. La régression linéaire simple consiste à trouver la meilleure ligne droite entre deux attributs, ce qui permet de prédire un attribut de l'autre. La régression multilinéaire consiste à trouver de nombreux attributs pour adapter les données à une surface multidimensionnelle, afin que le bruit puisse être éliminé.

• Le flux de travail de la méthode de clustering est relativement simple, mais l'opération est en effet compliquée. La méthode dite de clustering consiste à regrouper des objets abstraits en différents ensembles et à trouver la collecte inattendue isolée. points, ces points isolés sont du bruit. De cette façon, vous pouvez directement trouver le bruit puis le supprimer.

Nous vous avons présenté une par une les méthodes de nettoyage des données, notamment la méthode de binning, la méthode de régression et la méthode de clustering. Chaque méthode présente ses propres avantages, ce qui permet également au travail de nettoyage des données de se dérouler sans problème. Par conséquent, la maîtrise de ces méthodes nous aidera dans les travaux ultérieurs d’analyse des données.

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