统计学数据预处理讲解学习
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。
数据预处理的步骤
数据预处理的步骤1. 数据清洗（Data Cleaning）：数据清洗是指去除数据集中不相关、不准确、重复或错误的数据。
数据清洗的过程包括以下几个方面：-去除重复数据：检查数据集中是否有完全相同的记录，并去除重复的数据。
-处理缺失值：检查数据集中是否存在缺失值，并根据实际情况进行处理。
可以选择删除缺失值过多的记录、使用平均值或中位数填充缺失值，或使用插值法进行填充等。
-处理异常值：检查数据集中是否存在异常值，并根据实际情况进行处理。
可以选择删除异常值、替换异常值为缺失值，或使用插值法进行处理等。
2. 缺失值处理（Missing values processing）：缺失值处理是指对数据集中的缺失值进行填充或删除的处理过程。
常用的缺失值处理方法包括以下几种：-删除缺失值：直接删除包含缺失值的记录。
当缺失值占比较大时，可以选择删除包含缺失值的记录。
-均值、中位数填充：用特征的均值或中位数来填充缺失值。
-插值法：根据数据的分布进行插值估计，例如使用线性插值、多项式插值或样条插值法等。
-使用特殊值填充：可以将缺失值替换为特殊的数值，例如0或-13. 异常值处理（Outlier processing）：异常值处理是指对数据集中的异常值进行处理的过程。
常用的异常值处理方法包括以下几种：-删除异常值：直接删除包含异常值的记录。
-替换异常值：将异常值替换为缺失值（NaN）或一些特定的数值。
-离群值检测和修正：通过离群值检测方法（如3σ原则、箱线图等）来判断异常值，并根据实际情况进行修正。
-数据变换：对含有异常值的特征进行变换，例如取对数、平方根等。
4. 特征选择（Feature Selection）：特征选择是指从原始数据集中选择最相关的特征。
常用的特征选择方法包括以下几种：- 过滤法（Filter）：通过评估特征与目标变量之间的相关性，选择与目标变量相关性较高的特征。
- 包装法（Wrapper）：使用特定的学习算法进行特征子集，并通过交叉验证等方法评估特征子集的性能。
数据的预处理方法
数据的预处理方法数据的预处理是指在进行数据分析或建立模型之前，对原始数据进行清洗、转换和集成等一系列操作的过程。
数据的预处理对于保证数据质量、提高模型性能以及得到准确的分析结果非常重要。
下面将详细介绍数据的预处理方法。
1. 数据清洗：数据清洗是数据预处理的第一步，主要包括处理数据中的缺失值、异常值和重复值。
- 处理缺失值：可以采用三种方法来处理缺失值，包括删除含有缺失值的样本、删除含有过多缺失值的特征以及用合适的方法填充缺失值。
填充缺失值的方法包括用平均值、中位数、众数或者是前后数据进行插值等。
- 处理异常值：异常值的处理可以采用删除或者替换的方法。
删除异常值的方法是删除超过一定范围的数据，例如3倍标准差之外的值，或者是根据专业知识定义异常值的范围。
替换异常值的方法包括用平均值、中位数或者是插值等。
- 处理重复值：重复值的处理可以采用删除的方法，即删除重复的数据。
2. 数据转换：数据转换是对数据进行标准化和转换的过程，主要包括对数据进行缩放、离散化和编码等。
- 数据缩放：数据缩放的目的是将不同单位和量纲的数据转换到一个相同的尺度上，以消除量纲对模型的影响。
常见的数据缩放方法有标准化和归一化。
标准化将数据按照均值为0，方差为1的方式进行缩放，而归一化将数据映射到0和1之间。
- 数据离散化：数据离散化是将连续型数据转化为离散型数据的过程。
离散化的方法包括等宽离散化和等频离散化。
等宽离散化将数据按照相同的宽度进行划分，而等频离散化将数据按照相同的频率进行划分。
- 数据编码：数据编码是将非数值型数据转化为数值型数据的过程。
常见的数据编码方法有独热编码和标签编码。
独热编码将每个类别编码成一个向量，其中只有一个元素为1，而其他元素为0，而标签编码将每个类别编码成一个整数。
3. 数据集成：数据集成是将多个数据源的数据集成为一个一致的数据集的过程。
数据集成主要包括数据清洗、数据转换和数据匹配等。
- 数据清洗：数据集成的第一步是对数据进行清洗，包括处理缺失值、异常值和重复值等。
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）。
统计学-第3章 数据的图表展示 学习指导
第3章（数据的图表展示）学习指导(一)数据的预处理数据预处理包括审核、筛选和排序。
1．对不同渠道取得的数据在审核内容和方法上有所不同。
直接调查取得的原始数据从完整性和准确性上去审核。
二手数据除审核其完整性和准确性外，还要审核其适用性和时效性。
2．数据的筛选包括两个方面：一是剔除错误数据；二是剔除不符合特定条件的数据。
3．数据排序是按一定的顺序将数据进行排列，以便发现数据的特征和趋势。
(二)品质数据的整理与显示品质数据的整理是对数据进行分类，计算出每一类别的频数、频率或比例、比率，并用图形进行显示。
(三)数值型数据的整理与显示品质数据的整理与显示方法都适用于数据型数据的整理与显示，但数据型数据还有一些特定的方法，而且这些方法不适用于品质数据。
(四)统计表统计表是用于显示统计数据的基本工具，由表头、行标题、列标题、数字资料以及表外附注组成。
概念练习一）单项选择题1、统计整理阶段最关键的问题是( )。
A、对调查资料的审核；B、统计分组；C、统计汇总；D、编制统计表。
2、统计分组的关键在于( )。
A、分组标志的正确选择；B、按品质标志分组；C、运用多个标志进行分组，形成一个分组体系；D、分组形式的选择。
3、某管理局对其所属企业的生产计划完成百分比采用如下分组，请指出哪项是正确的( )。
A、80-89％B、80％以下90-99％80．1-90％100-109％90．1-100％110％以上100．1-110％C、90％以下D、85％以下90-100％85-95％100-110％95-105％110％以上105-115％4、在进行组距式分组时，凡遇到某单位的标志值刚好等于相邻两组上下限的数值时，一般是( )。
A、将此值归人上限所在组；B、将此值归人下限所在组；C、将此值归人上限所在组或下限所在组均D、另行分组。
5、划分离散变量的组限时，相邻两组的组限( )。
A、必须是间断的；B、必须是重叠的；C、即可以是间断的，也可以是重叠的；D、应当是相近的。
第四章数据预处理 ppt课件
✓发现两个相关的变量之间的变化模式，利用回归分析方 法所获得的拟合函数，帮助平滑数据及除去噪声。
y
Y1 Y1’
y=x+1
X1
x
39
3. 不一致数据的处理？
41
不一致数据
处理不一致数据的方式： 人工更正 利用知识工程工具：如，如果知道属性间的函数依赖 关系，可以据此查找违反函数依赖的值。 数据字典：在将不同操作性数据库中的数据进行集成 时，也会带来数据的不一致。如：一个给定的属性在不 同的数据库中可能具有不同的名字，如姓名在一个数据 库中为Bill，在另一个数据库中可能为B。对此，可根据 数据字典中提供的信息，消除不一致。
10
数据预处理的重要性
4）噪声数据：数据中存在着错误或异常（偏离期望值） ❖ 如：血压和身高为0就是明显的错误 ❖ 噪声数据的产生原因：
➢数据采集设备有问题； ➢在数据录入过程发生人为或计算机错误； ➢数据传输过程中出现错误； ➢由于命名规则或数据代码不同而引起的不一致。
11
数据预处理的常见方法
43
1. 数据集成？
44
37
如何处理噪声数据
2）聚类（Clustering）：
✓相似或相邻近的数据聚合在一起形成各个聚类集合，而那些 位于聚类集合之外的数据对象，被视为孤立点。
✓特点：直接形成簇并对簇进行描述，不需要任何先验知识。
通过聚类分 析查找孤立 点，消除噪 声
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如何处理噪声数据
3）计算机和人工检查结合
✓计算机检测可疑数据，然后对它们进行人工判断
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练习：
已知客户收入属性income排序后的值（人民币元）： 800，1000，1200，1500，1500，1800，2000， 2300，2500，2800，3000，3500，4000，4500， 4800，5000 要求：分别用等深分箱方法(箱深为4）、等宽分箱方法 （宽度为1000）对其进行平滑，以对数据中的噪声进行 处理。
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。
详细的数据预处理方法
详细的数据预处理方法为什么数据处理很重要？熟悉数据挖掘和机器学习的小伙伴们都知道，数据处理相关的工作时间占据了整个项目的70%以上。
数据的质量，直接决定了模型的预测和泛化能力的好坏。
它涉及很多因素，包括：准确性、完整性、一致性、时效性、可信性和解释性。
而在真实数据中，我们拿到的数据可能包含了大量的缺失值，可能包含大量的噪音，也可能因为人工录入错误导致有异常点存在，非常不利于算法模型的训练。
数据清洗的结果是对各种脏数据进行对应方式的处理，得到标准的、干净的、连续的数据，提供给数据统计、数据挖掘等使用。
有哪些数据预处理的方法？数据预处理的主要步骤分为：数据清理、数据集成、数据规约和数据变换。
本文将从这四个方面详细的介绍具体的方法。
如果在一个项目中，你在这几个方面的数据处理做的都很不错，对于之后的建模具有极大的帮助，并且能快速达到一个还不错的结果。
数据清理数据清理(data cleaning) 的主要思想是通过填补缺失值、光滑噪声数据，平滑或删除离群点，并解决数据的不一致性来“清理“数据。
如果用户认为数据时脏乱的，他们不太会相信基于这些数据的挖掘结果，即输出的结果是不可靠的。
1、缺失值的处理由于现实世界中，获取信息和数据的过程中，会存在各类的原因导致数据丢失和空缺。
针对这些缺失值的处理方法，主要是基于变量的分布特性和变量的重要性（信息量和预测能力）采用不同的方法。
主要分为以下几种：•删除变量：若变量的缺失率较高（大于80%），覆盖率较低，且重要性较低，可以直接将变量删除。
•定值填充：工程中常见用-9999进行替代•统计量填充：若缺失率较低（小于95%）且重要性较低，则根据数据分布的情况进行填充。
对于数据符合均匀分布，用该变量的均值填补缺失，对于数据存在倾斜分布的情况，采用中位数进行填补。
•插值法填充：包括随机插值，多重差补法，热平台插补，拉格朗日插值，牛顿插值等•模型填充：使用回归、贝叶斯、随机森林、决策树等模型对缺失数据进行预测。
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试用拉依达准则剔除坏值。
解：
11
(Li L)2
i1
3.01cm
111
3 3 .0 3 1 9 .0c3 m
L10Li L
20.33用拉依达准则
2.3 0 3 1.2 15 剔除
9 .0 8 3 9 .03
• 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。
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。
患者编号 1 2 3 4 5 6 7 胰岛素（X1 ） 24 17 18 12 15 121 10 血 糖（X2 ） 142 170 194 213 214 238 249
• 作者采用直线相关分析
0.31,P 40 0.05
• 结论：血液中胰岛素与血糖两者含量之间无 直线相关
Cor re lat ions
统计学数据预处理
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。
• 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)
Correlations
胰 岛 素 xa 血 糖 xb
胰 岛 Pears on Correlation 1
-.936**
素 xa Sig. (2-tailed)
.006
N
6
6
血
Pears on Correlation -.936**
1
糖 xb Sig. (2-tailed)
.006
N
6
6
**.Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).
• 某个测量值的残余误差|vi|= Xn-X > Tσ，则判断此 值中含有粗大误差, 应予剔除。
• T值与重复测量次数n和置信概率α均有关，因此 格拉布斯准则是比较好的判定准则。
• 格拉布斯准则理论较严密，概率意义明确，可用 于严格要求的场合,当n=20-100时，判别效果较 好。
• 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。
Zc系数表
n Zc
n
3 1.38 11
4 1.54 12
5 1.65 13
6 1.73 14
则
p(xu3)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
L(cm) 10.35 10.38 10.3 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：
10
(Li L)2
i1
3.16cm
101
3 3 .1 3 6 9 .4 c8 m
L10Li L
20.33不能用拉依达
2.3 0 3 1.3 14 准则剔除
8 .9 9 3 9 .48
对某一长度L测量10次，其数据如下：
次数 1
2
3
4
56
78
9 10 11
L(cm) 10.35 10.38 10.3 10.32 10.35 10.33 10.37 10.31 10.34 20.33 10.37
• 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）
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。
• 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，
胰 岛 素 x1血 糖 x2
胰 岛 Pearson Cor relation1
.31 4
素 x1 Sig. (2-tailed)
.49 3
N
7
7
血 Pearson Cor relat.i3o1n4
1
糖 x2 Sig. (2-tailed) .493
N
7
7
• 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！
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
7 1.80 15
8 1.86 16
9 1.92 18
10 1.96 20
Zc
n
Zc
2.00 25 2.33
2.03 30 2.39
2.07 40 2.49
2.10 50 2.58
2.13 100 2.80
2.15
2.20
2.24
统计判别法之三：格拉布斯准则
• 格拉布斯准则是在未知总体标准差情况下，对正 态样本或接近正态样本异常值的一种判别方法。