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数据预处理ETL
数据预处理ETL 数据的质量直接决定数据分析结果的好坏，真实的数据可能由于记录失败、数据损坏等原因产生缺失值，或由于噪声、人工录入错误产生的异常点。这会使得后续的数据分析非常困难，分析结果不可靠；数据预处理的目的就是改善数据质量，提升分析可靠性。 数据预处理的主要过程有数据数据变异性的度量 - 极差、IQR、方差和标准偏差
variability被称作变异性或者可变性，它描述了数据点彼此之间以及距分布中心的距离。 可变性有时也称为扩散或者分散。因为它告诉你点是倾向于聚集在中心周围还是更广泛地分散。 低变异性是理想的，因为这意味着可以根据样本数据更好地预测有关总体的信息。高可变性意味着值的一致性较[数学建模] 数据预处理
在进行数据处理之前，往往需要对数据中一些不完美的地方进行预处理，使得我们能够更好地进行数据的分析计算。 缺失值 一、删除 如果某一项缺失数据过多，剩余的记录可能难以再反映出真实的情况，可以考虑删除该项。 二、均值、众数插补 对于一些对个体精度要求不高的数据，可以考虑将二、描述统计(descriptive statistics)
描述统计 如何收集数据 通过图表形式对数据进行加工处理和可视化 通过概括与分析得出反映客观现象的规律性数量特征 数据的可靠性(reliable)和有效性(valid) 可靠性：多次测量得到的数据是否一致 有效性：实际测量对象=希望测量对象 一个分类变量的特征和可视化 频率表 性别Python数据分析工具
一、Python数据分析工具 二、数据探索 一、 对数据的质量分析 异常值的分析： 简单的统计量分析：查看最大最小值是否在合理范围 2.3δ原则，在正态分布下异常值被定义为一组定值与平均值的距离超过3倍的标准差。 3.箱形图分析： 异常值被定义为小于QL-1.5IQR 或大于QR+1.5IQR QL是所有Python 异常值处理 箱线图、3σ原则 （机器学习）
文章目录 查看数据异常值1、箱线图下四分位数Q1：中位数Q2：上四分位数Q3：四分位距IQR：下限：上限 2、3σ原则3、代码测试3.1 导库3.2 创建数据3.3 箱线图3.4 3σ原则 查看数据异常值 1、箱线图 下四分位数Q1： 数据的1/4位置，Qi所在位置=i（n+1）/4，其中i=1，2，3。n表示序列中包含的项商务与经济统计第三章 数值方法
变异程度变量：即离散程度的度量 1 : 极差：最简单的变异程度度量 极差=最大值-最小值 2 : 四分位数 间距 第三四分位数Q3与第一四分位数Q的差值，也就是说，四分位数间距是中 间50%数据的极差。 IQR=Q3-Q1 3 ：方差 方差=∑(观测值-平均值)2/N 4:数据分析 第五篇：离群点检测
离群点（outlier）是指和其他观测点偏离非常大的数据点，离群点是异常的数据点，但是不一定是错误的数据点。确定离群点对于数据分析会带来不利的影响，比如，增大错误方差、影响预测和影响正态性。 从散点图上可以直观地看到离群点，离群点是孤立的一个数据点；从分布上来看，离群点远离数据集中其python – 如何使用IQR的pandas过滤器？
是否有一种内置的方法可以通过IQR对列进行过滤(即Q1-1.5IQR和Q3 1.5IQR之间的值)？ 另外,建议大熊猫中任何其他可能的广义过滤都将受到重视.解决方法:据我所知,最简洁的符号似乎是由查询方法带来的. # Some test data np.random.seed(33454) df = ( # A standard distribution