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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