データ クリーニング方法には次のものが含まれます。 1. ボックス化方法。特定のルールに従って処理対象のデータをボックスに入れ、データ内の各ボックスの実際のパフォーマンスに基づいて各ボックス内のデータをテストします。状況に続いて、データを処理するメソッドが続きます。 2. 回帰法では、関数データを使用して画像を描画し、画像を平滑化します。 3. クラスタリング手法。
このチュートリアルの動作環境: Windows 7 システム、Dell G3 コンピューター。
今日、科学技術は空前の発展を遂げており、そのため多くの科学技術が大きく進歩しています。ここ数年だけでも、ビッグデータ、モノのインターネット、クラウドコンピューティング、人工知能など、多くの用語が登場しました。その中で、ビッグデータが最も普及しています。これは、多くの業界が膨大な量の生データを蓄積しているためです。データ分析を通じて、企業の意思決定に役立つデータを取得でき、ビッグデータ技術は従来のデータよりも優れている可能性があります。分析技術です。
しかし、ビッグデータとデータ分析は切り離せませんし、データ分析もデータと切り離すことはできません。膨大なデータの中には、必要なデータもあれば、そうでないデータもたくさんあります。必要ありません。世の中に完全に純粋なものがないのと同じように、データにも不純物が存在するため、データの信頼性を確保するためにデータをクリーンアップする必要があります。
一般に、データにはノイズが含まれていますが、そのノイズはどのように除去されるのでしょうか?この記事では、データクリーニングの方法を紹介します。
一般に、データをクリーニングするには、ビニング法、クラスタリング法、回帰法の 3 つの方法があります。これら 3 つの方法にはそれぞれ独自の利点があり、総合的な方法でノイズを除去できます。
ビニング手法はよく使われる手法で、処理が必要なデータを一定のルールに従ってボックスに入れ、各ボックスをテストするいわゆるビニング手法です。データを収集し、データ内の各ボックスの実際の状況に応じてデータを処理する方法を採用します。これを見て、多くの友人はそれを少ししか理解していませんが、それをボックスに分割する方法は知りません。箱に分けるにはどうすればいいでしょうか？各ボックスに同じ数のレコードが含まれるように、レコードの行数に応じてビニングできます。
または、各ボックスの間隔範囲に定数を設定して、間隔の範囲に従ってビンを分割することもできます。実際、ビニングの間隔をカスタマイズすることもできます。 3 つの方法はすべて可能です。ボックスの数を分割した後、各ボックスの平均値と中央値を求めるか、極値を使用して折れ線グラフを描画します。一般に、折れ線グラフの幅が大きいほど、滑らかさがより明確になります。
回帰手法では、関数データを使用して画像を描画し、画像を平滑化します。回帰手法には 2 種類あり、1 つは単線形回帰、もう 1 つは多重線形回帰です。単線形回帰は、一方の属性をもう一方の属性から予測できる、2 つの属性間の最適な直線を見つけることです。多重線形回帰は、ノイズを除去できるように、データを多次元曲面に適合させるための多くの属性を見つけることです。
クラスタリング手法のワークフローは比較的単純ですが、操作は実に複雑です。いわゆるクラスタリング手法は、抽象オブジェクトを異なるセットにグループ化し、予期せぬ孤立したオブジェクトを収集することです。これらの孤立した点はノイズです。このようにして、ノイズを直接見つけて除去することができます。
データ クリーニングの方法、特にビニング方法、回帰方法、クラスタリング方法を 1 つずつ紹介しました。それぞれの方法には独自の利点があり、データ クリーニング作業をスムーズに進めることもできます。したがって、これらの方法をマスターすると、その後のデータ分析作業に役立ちます。
さらに関連する知識については、FAQ 列をご覧ください。
以上がデータのクリーニング方法には次のようなものがあります。の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。