统计学数据预处理概要
数据预处理方法和内容
数据预处理方法和内容摘要：一、数据预处理的重要性二、数据预处理的方法1.数据清洗2.数据转换3.数据规范化三、数据预处理的内容1.缺失值处理2.异常值处理3.数据类型转换4.数据归一化四、实际应用案例分析五、总结与展望正文：数据预处理是数据分析过程中至关重要的一个环节，它直接影响到后续数据分析的结果和质量。
数据预处理主要包括数据清洗、数据转换和数据规范化等方法。
一、数据预处理的重要性数据预处理的重要性体现在以下几个方面：1.提高数据质量：通过对原始数据进行清洗、转换和规范化等操作，可以消除数据中的错误和异常，提高数据的准确性和可靠性。
2.方便后续分析：经过预处理的数据更容易进行统计分析和建模，从而提高数据分析的效果。
3.提高模型预测精度：数据预处理可以消除数据中的噪声和异常值，降低模型的过拟合风险，提高预测精度。
二、数据预处理的方法1.数据清洗：数据清洗是指对数据中的错误、缺失、异常等进行处理的过程。
主要包括删除重复记录、填补缺失值、处理异常值等。
2.数据转换：数据转换是指将原始数据转换为适合分析的数据形式。
主要包括数据类型转换、数据结构调整等。
3.数据规范化：数据规范化是指将数据按照一定的标准进行归一化处理，使数据具有可比性和一致性。
主要包括数据归一化和标准化等。
三、数据预处理的内容1.缺失值处理：缺失值处理是数据预处理中的一个重要环节。
常用的方法有：均值填充、中位数填充、众数填充、线性插值、三次样条插值等。
2.异常值处理：异常值处理是为了消除数据中的异常点，常用的方法有：箱线图法、z分数法、3σ法则等。
3.数据类型转换：数据类型转换是将数据从一种类型转换为另一种类型。
例如，将字符串转换为数字、将日期转换为数值等。
4.数据归一化：数据归一化是将数据缩放到一个统一的区间范围内。
常用的方法有：最大最小归一化、z分数归一化、分位数归一化等。
四、实际应用案例分析以房价预测为例，首先对原始数据进行缺失值处理、异常值处理和数据类型转换，然后对数据进行归一化处理，最后进行建模分析和预测。
简述数据预处理的概念及预处理流程方法。
简述数据预处理的概念及预处理流程方法。
：
数据预处理是指在数据挖掘之前，对原始数据进行必要的清理、集成、转换、离散、归约、特征选择和提取等一系列处理工作，以达到挖掘算法进行知识获取研究所要求的最低规范和标准。
数据预处理的流程方法主要包括：
1.数据清洗：这个阶段主要是对原始数据中的异常值、缺失值等进行处理，以保证数
据的准确性和完整性。
具体方法包括填充异常值、插补缺失值等。
2.数据集成：这个阶段主要是将多个数据源的数据进行整合，形成一个统一的数据集。
在整合过程中需要解决数据之间的匹配、转换、冗余等问题。
3.数据变换：这个阶段主要是对数据进行标准化、归一化、特征选择、降维等方法，
使得数据满足模型的需求，提高建模效果。
4.特征提取：这个阶段主要是从原始数据中提取出有用的特征，这些特征能够更好地
反映数据的规律和模式。
常用的特征提取方法有主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）等。
5.数据规约：对于高维的数据，需要进行数据压缩，例如主成分分析（PCA）等技术
来达到数据规约的目的。
统计学数据预处理
• 统计判别法：给定一个置信概率，并确定一个置信 限，凡超过此限的误差，就认为它不属于随机误差 范围，将其视为异常数据剔除
• 能用物理判别法判定异常数据有时不易做到，此时 只能用统计判别法
• 作者采用直线相关分析
0.3140, P 0.05
• 结论：血液中胰岛素与血糖两者含量之间无 直线相关
SPSS实现
• 本例为小样本，单击Analyze，后单击 Descriptive statistics选择 [ Explore]主对话 框中，再单击[Plots…]选项→进入[ Explore： Plots ]对话框：在Boxplots项下点选 ⊙Dependents Together，在Descriptive项 下勾选Stem-and-leaf，其余各项可以不要 勾选和点选；单击[Continue]返回[Explore]对 话框，单击OK, SPSS 运行、输出结果
则
p( x u 3 ) 0.003
• 根据上式对于大于μ+3σ或小于μ-3σ的实验
数据作为异常数据，予以剔除。
• 剔除后，对余下的各测量值重新计算偏差 和标准偏差，并继续审查，直到各个偏差 均小于3σ为止。
• 无需查表，使用简便
对某一长度L测量10次，其数据如下：
次数 1
2
3
4
5
6
7
8
9 10
（一）个案剔除法(Listwise Deletion)
• 最常见、最简单的处理缺失数据的方法，也是很多 统计软件（如SPSS）默认的缺失值处理方法。
• 如果缺失值所占比例比较小，这一方法十分有效。 至于具体多大的缺失比例算是“小”比例，专家们 意见也存在较大的差距。有学者认为应在5%以下， 也有学者认为20%以下即可。
统计学统计数据预处理
统计学统计数据预处理
统计学是一门研究如何收集、整理、分析和解释数据的学科。
而在进行统计数据预处理时，我们需要对原始数据进行清洗和转换，以确保数据的准确性和可用性。
数据清洗是预处理的必要步骤之一。
在这个过程中，我们需要检查数据是否存在缺失值、异常值或重复值。
对于缺失值，我们可以选择删除或填充，具体取决于数据的重要性和缺失值的数量。
对于异常值，我们可以根据数据的分布特征和常识判断是否需要删除或进行修正。
重复值可以简单地删除，以避免对结果产生重复影响。
数据转换是为了改变数据的形式或表示，以便更好地满足分析的需求。
常见的数据转换包括标准化、归一化、离散化等。
标准化可以将数据转换为均值为0、标准差为1的标准正态分布，以便比较不同变量之间的差异。
归一化可以将数据转换为0到1之间的范围，使得不同变量具有可比性。
离散化可以将连续变量转换为离散变量，以便进行分类或分组分析。
数据预处理还包括特征选择和特征构造。
特征选择是从原始数据中选择最相关或最具代表性的特征，以减少数据维度和提高模型的效果。
特征构造是根据已有特征创建新的特征，以提取更多的信息或改进模型的性能。
这些步骤可以根据具体问题和数据的特点进行选择和调整。
总结起来，统计数据预处理是为了清洗、转换和优化原始数据，以便更好地支持后续的统计分析和建模工作。
通过合理的预处理，我们可以提高数据的质量和可信度，从而得到更准确、可靠的分析结果。
统计数据的预处理
一、数据审核
1. 审核资料的完整性。 2. 审核资料的及时性。 3. 审核资料的准确性。
审核资料准确性通常用的检查方法
逻辑检查 计算检查
二、数据筛选
1. 将某些不符合要求的数据或有 明显错误的数据予以剔除。
2. 将符合某种特定条件的数据筛 选出来，对不符合特定条件的数 据予以剔除。
举例说明用Excel进行数据筛选的方法
统计学
三、数据排序
1. 对于分类的数据：若是字母型数据列相同；若是汉字型数据， 排序方式很多，如按汉字的首位拼音字母 排列，或按笔划排序。 2. 对数值型数据的排序只有递增和递减两 种。排序后的数据也成为顺序统计量。
举例说明用Excel进行数据排序的方法
统计学中的数据预处理方法
统计学中的数据预处理方法数据预处理是统计学中的重要环节，它涉及到对原始数据进行整理、筛选、清洗和转换，以便进行进一步的分析和建模。
本文将介绍几种常见的数据预处理方法，包括缺失值处理、异常值检测与处理、数据变换和标准化。
1. 缺失值处理缺失值是指在数据采集过程中因为种种原因而缺失的观测值。
处理缺失值的方法可以分为删除、插补和不处理三种。
删除是指直接将含有缺失值的样本删除，但这可能会导致样本量减小，从而影响后续的分析结果。
插补是指通过一些方法估计缺失值，如均值、中位数、回归模型等。
而不处理则是指将缺失值作为一个独立的分类进行分析。
2. 异常值检测与处理异常值是指与其他观测值明显不同的数值，可能是由于测量误差、数据录入错误或者实际存在的特殊情况引起的。
检测异常值的方法可以通过统计学方法、专家经验或者模型判断。
常见的处理方法包括删除异常值或者进行替换，替换可以使用均值、中位数或者插值等。
3. 数据变换数据变换是指通过数学函数将原始数据转换为符合分析假设的形式。
常见的数据变换方法包括对数变换、幂次变换和差分变换。
对数变换可以将右偏分布转化为近似正态分布，幂次变换则可对数值进行幂次转化以调整数据的分布形态。
差分变换则是对时间序列数据进行一阶或高阶差分，以消除趋势和周期性。
4. 标准化标准化是指通过对数据进行线性变换，使其具有零均值和单位方差。
标准化可以使得不同变量之间具有可比性，避免因为变量的量纲差异而对分析结果产生影响。
常见的标准化方法包括Z-score标准化和区间缩放法。
综上所述，数据预处理在统计学中占据着重要的地位。
缺失值处理、异常值检测与处理、数据变换和标准化方法可以帮助统计学家处理不完整、不准确或者不适用的数据，从而提高数据的质量和分析的准确性。
在实际应用中，根据数据的特点和研究目的，选择适当的数据预处理方法至关重要，以确保后续分析的可靠性和有效性。
（字数：492）。
统计方法2 数据的预处理
统计方法2 数据的预处理第一节数据预处理的目的和内容我们面临的统计工作是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但有潜在的有用信息和知识的过程。
随着信息与计算技术的发展,我们所要处理的数据来源非常广泛,容量非常巨大(海量数据)。
海量的原始数据中存在着大量杂乱的、重复的、不完整的数据，严重影响到统计方法的执行效率，甚至可能导致结果的偏差。
为此，在进行统计计算之前，必须对收集到的原始数据进行预处理，以改进数据的质量，提高数据挖掘过程的效率、精度和性能。
数据预处理主要包括数据清理、数据集成、数据变换与数据归约等技术。
1．数据清理要去除源数据集中的噪声数据和无关数据，处理遗漏数据和清洗脏数据、空缺值，识别删除孤立点等。
1）噪声是一个测量变量中的随机错误或偏差，包括错误的值或偏离期望的孤立点值。
2）空缺值的处理最常用的方法是使用最可能的值填充空缺值，如用一个全局常量替换空缺值、使用属性的平均值填充空缺值或将所有元组按某些属性分类，然后用同一类中属性的平均值填充空缺值。
3）清洗脏数据数据并不都是正确的，常常不可避免地存在着不完整、不一致、不精确和重复的数据，这些数据统称为“脏数据”。
脏数据能使挖掘过程陷入混乱，导致不可靠的输出。
2．数据集成集成多个数据库、数据立方体或文件3．数据变换数据变换主要是找到数据的特征表示，用维数变换或转换方法减少有效变量的数目或找到数据的不变式，包括规格化、变换和投影等操作。
规格化是指将元组集按规格化条件进行合并，如属性值量纲的归一化处理，标准化等。
4．数据归约得到数据集的压缩表示，它小得多，但可以得到相同或相近的结果第二节利用Matlab进行数据预处理1．Cftool在matlab 曲线拟合工具箱中提供的一元数据的分析工具Cftoolcftool(xdata,ydata)cftool(xdata,ydata,w) %w是拟合的权重利用cftool可以进行平滑处理，进行拟合（线性和非线性的），数据筛选，及拟合后的插值，外推，差分，积分等后处理工作。
统计学中的数据预处理方法分析
统计学中的数据预处理方法分析数据预处理是数据分析的一个重要环节，其目的是通过对数据进行处理，使其更加适合用于后续分析。
在统计学中，数据预处理方法同样十分重要。
本文将分析数据预处理在统计学中的应用，以及常用的数据预处理方法。
一、数据预处理在统计学中的应用数据预处理在统计学中的应用范围非常广泛，尤其是在大数据时代，更显得不可或缺。
统计学家们通过对数据进行筛选、清洗、变换等操作，使得数据更加干净、准确、有意义。
例如，在进行回归分析时，常常会出现数据不完整、有缺失值等现象。
这时候需要通过数据预处理方法来填补缺失值、剔除异常值、处理离散变量等，以及保证数据的稳定性和可靠性。
此外，在进行聚类分析、分类分析时，数据预处理也起到非常重要的作用。
二、常用的数据预处理方法1. 数据清洗数据清洗是对数据进行初步处理的步骤，其目的是用较为准确的数据代替原有数据中的错误信息。
清洗的具体步骤可能包括：检查数据格式、检查数据引用、处理不完整数据、处理重复数据等。
例如，在进行数据分析时，可能会出现脏数据、重复数据等情况。
此时就需要通过数据清洗方法来剔除无用数据、处理重复数据，以及保证数据的准确性和准确性。
2. 缺失值填补在大量数据分析中，可能会出现数据缺失情况。
缺失值填补是通过分析数据集中孤立的点和异常值，从而采取方案对数据进行分析的一种方法。
例如，在进行回归分析时，可能会出现数据缺失情况。
此时需要通过数据预处理方法来填补缺失值，从而保证数据的准确性和可靠性。
3. 数据变换数据变换是对数据进行转换的一种操作，其目的是使得数据具备更好的特征表达，以及更好的使用分析工具的条件。
常见的变换方法包括：标准化、离散化、对数转换、归一化等。
例如，在进行聚类分析时，可能会出现数据高度不均匀的情况。
此时就需要通过数据变换方法来对数据进行标准化、离散化等操作，从而更加便于分析。
4. 数据降维数据降维是通过对数据进行特征分析，将高维数据转化为低维数据的一种方法。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
3. 16cm
3 3.16 3 9.48cm
L10 Li L
20 .33 11 .34
8.99 3 9.48
20.33 不能用拉依达 准则剔除
对某一长度L测量10次，其数据如下：
次数 L(cm) 1 10.35 2 10.38 3 10.3 4 5 6 7 8 9 10 11 10.37
10.32 10.35 10.33 10.37 10.31 10.34 20.33
试用拉依达准则剔除坏值。
解：
2 ( L L 3 9.03cm
L10 Li L
20.33 11.25
9.08 3 9.03
Zc系数表
n 3 4 5 6 7 8 9 10 Zc 1.38 1.54 1.65 1.73 1.80 1.86 1.92 1.96 n 11 12 13 14 15 16 18 20 Zc 2.00 2.03 2.07 2.10 2.13 2.15 2.20 2.24 n 25 30 40 50 100 Zc 2.33 2.39 2.49 2.58 2.80
统计判别法
• • • • • • 拉依达准则 肖维勒准则 格拉布斯准则 狄克逊准则 t检验（罗马诺夫斯基准则） 极差法
统计判断对异常数据的区分
• 异常数据有两种情况： • 1. 异常值不属于该总体，抽样抽错了，从另 外一个总体抽出一个(一些)数据，其值与总 体平均值相差较大； • 2. 异常值虽属于该总体，但可能是该总体固 有随机变异性的极端表现，比如说超过3σ的 数据，出现的概率很小。
3.01cm
20.33 用拉依达准则 剔除
• 对于服从正态分布的测量结果，其偏差出现 在±3σ附近的概率已经很小，如果测量次数 不多，偏差超过±3σ几乎不可能，因而，用 拉依达判据剔除疏失误差时，往往有些疏失 误差剔除不掉。 • 另外，仅仅根据少量的测量值来计算σ，这 本身就存在不小的误差。 • 因此拉依达准则不能检验样本量较小的情况。 （显著性水平为0.1时，n必须大于10）
对某一长度L测量10次，其数据如下：
次数 1 2 10.38 3 10.3 4 10.32 5 10.35 6 10.33 7 10.37 8 10.31 9 10.34 10 20.33
L(cm) 10.35
试用拉依达准则剔除坏值。
解：
2 (L L ) i i 1
10
10 1
统计判别法之二：肖维勒准则
• 肖维勒准则又称为等概率原则，以正态分布为前 提, 假设多次重复测量所得n个测量值中, 某个测量 值的残余误差|vi|= Xn - X >Zcσ,则剔除此数据。 • 实用中Zc<3, 所以在一定程度上弥补了3σ准则的不 足，另外考虑了测量次数的因素，在一定程度上 比拉依达准则更合理。 • Zc是一个与测量次数相关的系数，可以查表获取。 • 肖维勒准则可用于n<10时粗大误差的判定。
统计数据的预 处理
数据预处理
• 把混在原始数据中的“异常数据”排除、把 真正有用的“信息”提取出来，有助于推断 统计得出正确分析结论。 1 ：异常数据取舍 2 ：未检出值和/或缺失值估算 • 采用异常数据进行推断统计得到的结论误导 带给科研与统计控制判断出错的隐患不可小 视。
异常数据
• 单个异常值：是指单个样本观测数据组内隐 含的个别异常数据。同义词有：可疑值、异 常值、极端值、端值、离群值、逸出值、奇 异值、超限值、粗值… • 异常均数：三个以上（k≥3）样本多均数要 作统计分析比较时，无疑也要检查其中是否 隐含可疑均数。
• 剔出第6对数据 前后的Pearson 相关系数，前者 是0.314，后者 是-0.936，显示 有相关性！
Correlations 胰岛素xa 1 6 -.936** .006 6 血 糖xb -.936** .006 6 1 6
胰岛 素xa 血 糖xb
Pearson Correlation Sig. (2-tailed) N Pearson Correlation Sig. (2-tailed) N
**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).
异常数据的判别法
• 物理判别法：根据人们对客观事物已有的认识，判 别由于外界干扰、人为误差等原因造成实测数据偏 离正常结果，在实验过程中随时判断，随时剔除 • 统计判别法：给定一个置信概率，并确定一个置信 限，凡超过此限的误差，就认为它不属于随机误差 范围，将其视为异常数据剔除 • 能用物理判别法判定异常数据有时不易做到，此时 只能用统计判别法
• 研究者对7例糖尿病患者给某种药物后，测量 其血中胰岛素(/ml,X1)和血糖(mg%,X2)
患者编号 1 2 17 170 3 18 194 4 12 213 5 15 214 6 121 238 7 10 249 胰岛素（X1 ） 24 血 糖（X2 ） 142
• 作者采用直线相关分析
0.3140 , P 0.05
• 结论：血液中胰岛素与血糖两者含量之间无 直线相关
Correlations 胰岛 素x1 血 糖x2 Pearson Correlation Sig. (2-tailed) N Pearson Correlation Sig. (2-tailed) N 胰岛素x1 1 7 .314 .493 7 血 糖x2 .314 .493 7 1 7
• 犯错误1：将本来属于该总体的、出现的概 率小的、第二种情况的异常值判断出来舍去， 就会犯错误。----去真 • 犯错误2：不属于该总体但数值又和该总体 平均值接近的数据被抽样抽出来，统计检验 方法判断不出它是异常值，就会犯另外一种 错误。----存伪
统计判别法之一：拉依达准则
• 如果实验数据的总体x是服从正态分布的， 则 p( x u 3 ) 0.003 • 根据上式对于大于μ+3σ或小于μ-3σ的实验 数据作为异常数据，予以剔除。 • 剔除后，对余下的各测量值重新计算偏差 和标准偏差，并继续审查，直到各个偏差 均小于3σ为止。 • 无需查表，使用简便