数据清洗技术有哪些

发布网友发布时间：2022-04-24 03:03

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懂视网时间：2023-01-14 02:00

1、通常来说，清洗数据有三个方法，分别是分箱法、聚类法、回归法。这三种方法各有各的优势，能够对噪音全方位的清理。

2、分箱法是一个经常使用到方法，所谓的分箱法，就是将需要处理的数据根据一定的规则放进箱子里，然后进行测试每一个箱子里的数据，并根据数据中的各个箱子的实际情况进行采取方法处理数据。

3、回归法和分箱法同样经典。回归法就是利用了函数的数据进行绘制图像，然后对图像进行光滑处理。回归法有两种，一种是单线性回归，一种是多线性回归。单线性回归就是找出两个属性的最佳直线，能够从一个属性预测另一个属性。多线性回归就是找到很多个属性，从而将数据拟合到一个多维面，这样就能够消除噪声。

4、聚类法的工作流程是比较简单的，但是操作起来确实复杂的，所谓聚类法就是将抽象的对象进行集合分组，成为不同的集合，找到在集合意外的孤点，这些孤点就是噪声。这样就能够直接发现噪点，然后进行清除即可。

热心网友时间：2024-07-13 00:26

数据清洗是指在数据集中发现不准确、不完整或不合理数据，并对这些数据进行修补或移除以提高数据质量的过程。而通常来说，数据清洗框架由5个步骤构成，第一就是定义错误类型，第二就是搜索并标识错误实例，第三就是改正错误，第四就是文档记录错误实例和错误类型，第五就是修改数据录入程序以减少未来的错误。

清洗数据有三个方法，分别是分箱法、聚类法、回归法。这三种方法各有各的优势，能够对噪音全方位的清理。分箱法是一个经常使用到方法，所谓的分箱法，就是将需要处理的数据根据一定的规则放进箱子里，然后进行测试每一个箱子里的数据，并根据数据中的各个箱子的实际情况进行采取方法处理数据。

怎么分箱，我们可以按照记录的行数进行分箱，使得每箱有一个相同的记录数。或者我们把每个箱的区间范围设置一个常数，这样我们就能够根据区间的范围进行分箱。其实我们也可以自定义区间进行分箱。这三种方式都是可以的。分好箱号，我们可以求每一个箱的平均值，中位数、或者使用极值来绘制折线图，一般来说，折线图的宽度越大，光滑程度也就越明显。