데이터 정리 방법에는 다음이 포함됩니다.

데이터 정리 방법에는 다음이 포함됩니다. 1. 박싱 방법, 특정 규칙에 따라 처리할 데이터를 상자에 넣은 다음 각 상자의 데이터를 테스트하고 데이터에 있는 각 상자의 실제 상황에 따라 방법을 취합니다. 데이터를 처리합니다. 2. 회귀 방법은 함수 데이터를 사용하여 이미지를 그린 다음 이미지를 매끄럽게 만듭니다. 3. 클러스터링 방법.

이 튜토리얼의 운영 환경: Windows 7 시스템, Dell G3 컴퓨터.

요즘 과학기술은 전례 없는 발전을 이루었습니다. 이로 인해 많은 과학기술이 상당한 발전을 이루었습니다. 불과 몇 년 사이 빅데이터, 사물인터넷, 클라우드컴퓨팅, 인공지능 등 많은 용어가 등장했다. 그중에서도 빅데이터가 가장 인기가 높다. 이는 많은 산업에서 막대한 양의 원시 데이터가 축적되어 있기 때문이다. 데이터 분석을 통해 기업의 의사결정에 도움이 되는 데이터를 얻을 수 있고, 빅데이터 기술은 기존 데이터보다 우수할 수 있다. 분석 기술.

하지만 빅데이터는 데이터 분석과 분리될 수 없고, 데이터 분석도 데이터와 분리될 수 없습니다. 대용량 데이터에는 필요한 데이터도 많지만, 필요하지 않은 데이터도 많습니다. 세상에 완전히 순수한 것은 없듯이 데이터에도 불순물이 있을 수 있으므로 데이터의 신뢰성을 보장하려면 데이터를 정리해야 합니다.

일반적으로 데이터에 노이즈가 있는데 노이즈는 어떻게 제거하나요? 이번 글에서는 데이터 정리 방법을 소개하겠습니다.

일반적으로 데이터를 정리하는 방법에는 비닝 방법, 클러스터링 방법, 회귀 방법의 세 가지 방법이 있습니다. 이 세 가지 방법은 각각 고유한 장점이 있으며 전반적인 방법으로 소음을 제거할 수 있습니다.

• 비닝 방식은 자주 사용되는 방식으로, 소위 비닝 방식은 처리해야 할 데이터를 특정 규칙에 따라 상자에 넣은 다음 각 상자에서 데이터를 테스트하고, 각 상자의 실제 상황을 사용하여 데이터를 처리합니다. 이것을 보고 많은 친구들은 조금밖에 이해하지 못하지만 상자로 나누는 방법을 모릅니다. 상자로 나누는 방법은 무엇입니까? 각 상자에 동일한 수의 레코드가 있도록 레코드 행 수에 따라 비닝할 수 있습니다.

  또는 각 bin의 간격 범위에 대한 상수를 설정하여 간격 범위에 따라 bin을 나눌 수 있습니다. 실제로 비닝 간격을 사용자 정의할 수도 있습니다. 세 가지 방법 모두 가능합니다. 상자 번호를 나눈 후 각 상자의 평균과 중앙값을 구하거나 극단값을 사용하여 꺾은선형 차트를 그릴 수 있습니다. 일반적으로 꺾은선형 차트의 너비가 클수록 매끄러움이 더 분명해집니다.

• 회귀 방법은 함수의 데이터를 사용하여 이미지를 그린 다음 이미지를 매끄럽게 만듭니다. 회귀 방법에는 두 가지 유형이 있는데, 하나는 단일 선형 회귀이고 다른 하나는 다중 선형 회귀입니다. 단일 선형 회귀는 한 속성을 다른 속성에서 예측할 수 있는 두 속성 사이의 최상의 직선을 찾는 것입니다. 다중선형 회귀는 데이터를 다차원 표면에 맞추기 위해 많은 속성을 찾아 노이즈를 제거하는 것입니다.

• 클러스터링 방법의 작업 흐름은 상대적으로 간단하지만 실제로는 작동하기가 복잡합니다. 소위 클러스터링 방법은 추상 개체를 여러 집합으로 그룹화하고 집합에서 예상치 못한 고아 지점을 찾는 것입니다. 소음. 이런 방법으로 노이즈를 직접 찾아 제거할 수 있습니다.

데이터 클리닝 방법, 구체적으로는 비닝(binning) 방법, 회귀(regression) 방법, 클러스터링(clustering) 방법을 하나씩 소개해 드렸습니다. 각 방법에는 고유한 장점이 있어 데이터 정리 작업을 원활하게 진행할 수 있습니다. 따라서 이러한 방법을 익히는 것은 후속 데이터 분석 작업에 도움이 될 것입니다.

더 많은 관련 지식을 알고 싶다면 FAQ 칼럼을 방문해주세요!

위 내용은 데이터 정리 방법에는 다음이 포함됩니다.의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!