数据预处理分析共49页
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。
数据的预处理
直接数据： 1. 完整性审核
检查应调查的单位或个体是否有遗漏 所有的调查项目或指标是否填写齐全
2. 准确性审核
检查调查内容是否符合实际，数据是否有错误 检查方法有逻辑检查和计算检查
间接数据： 1. 适用性审核
弄清楚数据的来源、数据的口径以及有关的背景材料 确定数据是否符合自己分析研究的需要
的数据；适合于高层次数据的整理和显示方法并不适合于 低层次的数据
➢ 由低到高依次是：定类数据、定序数据、定距数据、定比数据
1-6
！
2. 时效性审核
尽可能使用最新的数据 确认是否有必要做进一步的加工整理
1-2
！
二、数据筛选
1.当数据中的错误不能予以纠正，或者有些 数据不符合调查的要求而又无法弥补时， 需要对数据进行筛选 2.数据筛选的内容
▪将某些不符合要求的数据或有明显错误的数
据予以剔除
▪将符合某种特定条件的数据筛选出来
1-3
！
三、数据排序
1. 按一定顺序将数据排列，以发现一些明 显的特征或趋势，找到解决问题的线索
2. 排序有助于发现数据中的特殊数值，以 便对数据检查纠错
3. 排序可寻找一组数据的最大或最小数， 并为分组提供依据4ຫໍສະໝຸດ 排序可借助于计算机完成1-4
！
四、数据的缺失与填补
缺失值：数据采集过程中，发生的错误、空值、 超范围或不合要求的值，统称为缺失值。
缺失值的处理方法：
删除法 填补法（均值法、回归法、最大似然法、迭代收敛法等）
1-5
！
总论：数据的整理
◈不同类型的数据，所采取的处理方式和方法是 不同的。
对（品质数据）主要是作（分类）整理
➢ 品质数据包括：定类数据、定序数据
数据预处理方法
数据预处理方法数据预处理是数据分析的重要步骤，它包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约等过程。
在进行数据分析之前，我们需要对原始数据进行预处理，以确保数据的质量和准确性。
本文将介绍数据预处理的方法和步骤，帮助读者更好地理解和应用数据预处理技术。
1. 数据清洗。
数据清洗是数据预处理的第一步，其目的是检测和纠正数据集中的错误、不完整或不准确的部分。
常见的数据清洗方法包括去除重复值、处理缺失值、处理异常值和处理不一致的数据等。
去除重复值可以通过对数据集进行去重操作来实现，而处理缺失值可以采用删除、插补或使用默认值等方法。
处理异常值可以通过统计分析或专业领域知识来识别和处理，处理不一致的数据则需要进行数据转换和统一格式等操作。
2. 数据集成。
数据集成是将多个数据源中的数据合并成一个一致的数据集的过程。
在数据集成过程中，需要解决数据冗余和一致性等问题。
常见的数据集成方法包括数据合并、数据连接和数据聚合等。
数据合并是将两个或多个数据集按照某个共同的属性进行合并，数据连接是基于某个共同的属性将两个数据集进行连接，数据聚合是将多个数据集中的数据进行聚合运算，如求和、计数、平均值等。
3. 数据变换。
数据变换是将原始数据转换成适合建模的形式的过程。
常见的数据变换方法包括数据标准化、数据离散化、数据变换和数据规范化等。
数据标准化是将数据按照一定的比例进行缩放，以便于模型的收敛和计算。
数据离散化是将连续型数据转换成离散型数据，以便于进行分类和聚类分析。
数据变换是对原始数据进行函数变换，以便于发现数据的隐藏规律。
数据规范化是将数据按照一定的规范进行转换，以便于不同数据之间的比较和分析。
4. 数据规约。
数据规约是通过压缩数据集的大小，以减少数据存储和分析的开销。
常见的数据规约方法包括属性规约和数值规约。
属性规约是通过选择重要的属性来减少数据集的维度，以便于降低数据的复杂度和提高数据分析的效率。
数值规约是通过对数据进行聚合运算，以减少数据集的大小和复杂度，同时保持数据的统计特性。
数据预处理
o z-score规范化：属性A的值基于A的平均值和标准差规范化，计算
v'
vA
A
o小数定标规范化：通过移动属性A的小数点位置进行规范化，计算
v'
v 10 j
数据预处理
属性构造：由给定的属性构造和添加新的属性，以帮助 提高精度和对高维数据结构的理解。例如，我们可能根 据属性height和width添加属性area。通过组合属性， 属性构造可以发现关于数据属性间联系的丢失信息，这 对知识发现是有用的。
能地接近使用所有属性的原分布。 5. 优点：减少了出现在发现模式上的属性的数目，使得
模式更易于理解。
数据预处理
属性子集选择方法包括以下技术：
1) 逐步向前选择：由空属性集开始，每次都选择原属性集中最好 的属性，将其添加到集合中。
2) 逐步向后删除：由整个属性集开始，在每一步，删除掉尚在属 性集中的最坏属性。
问题2：冗余 一个属性若能由另一个表导出，它便是冗余的。例如年薪。属性或 维命名的不一致也可能导致数据集中的冗余。
解决方法：可利用相关分析的方法检测冗余。 除了检测属性间的冗余外，“重复”也当在元组级进行检测。 所谓重复是指对于同一数据，存在两个或多个相同的元组。
数据预处理
问题3：数据值冲突的检测和处理
2. 用于一些具体的web挖掘中的方法
3.
使用预处理：数据净化、用户识别、会话识别、
帧
4.
等
页面识别、路径补缺、事务识别
5.
结构预处理：站点拓扑
6.
内容预处理：页面信息抽取、信息主观兴趣特
征定
数据预处理
I. 一般的预处理方法
II. 数据清理 原因：现实世界的数据一般是脏的、不完整和不一致的。 功能：填充空缺值、识别孤立点、消除噪声、纠正数据 不一致。 具体实现：
数据预处理（完整步骤）
数据预处理（完整步骤）原⽂：/5009.html⼀：为什么要预处理数据？（1）现实世界的数据是肮脏的（不完整，含噪声，不⼀致）（2）没有⾼质量的数据，就没有⾼质量的挖掘结果（⾼质量的决策必须依赖于⾼质量的数据；数据仓库需要对⾼质量的数据进⾏⼀致地集成）（3）原始数据中存在的问题：不⼀致 —— 数据内含出现不⼀致情况重复不完整 —— 感兴趣的属性没有含噪声 —— 数据中存在着错误、或异常（偏离期望值）的数据⾼维度⼆：数据预处理的⽅法（1）数据清洗 —— 去噪声和⽆关数据（2）数据集成 —— 将多个数据源中的数据结合起来存放在⼀个⼀致的数据存储中（3）数据变换 —— 把原始数据转换成为适合数据挖掘的形式（4）数据规约 —— 主要⽅法包括：数据⽴⽅体聚集，维度归约，数据压缩，数值归约，离散化和概念分层等。
（5）图说事实三：数据选取参考原则（1）尽可能富余属性名和属性值明确的含义（2）统⼀多数据源的属性编码（3）去除唯⼀属性（4）去除重复属性（5）去除可忽略字段（6）合理选择关联字段（7）进⼀步处理：通过填补遗漏数据、消除异常数据、平滑噪声数据，以及纠正不⼀致数据，去掉数据中的噪⾳、填充空值、丢失值和处理不⼀致数据四：⽤图说话，（我还是习惯⽤统计图说话）数据清洗的路⼦：刚拿到的数据 —-> 和数据提供者讨论咨询 —–> 数据分析（借助可视化⼯具）发现脏数据 —->清洗脏数据（借助MATLAB 或者Java/C++语⾔） —–>再次统计分析（Excel的data analysis不错的，最⼤⼩值，中位数，众数，平均值，⽅差等等，以及散点图） —–> 再次发现脏数据或者与实验⽆关的数据（去除） —–>最后实验分析 —-> 社会实例验证 —->结束。
⼀数据清理试图填充缺失值，光滑噪声并识别离群点，并纠正数据中的不⼀致。
1）处理缺失值⽅法：a.忽略元祖，挖掘任务涉及分类任务中如果缺少类标号时通常这样做b.⼈⼯填写缺失值，量⼤时⾏不通c.使⽤⼀个全局常量填充缺失值，简单但不可靠d.使⽤属性的均值填充缺失值e.使⽤与给定元组属同⼀类的所有样本的属性均值f.使⽤最有可能的值填充缺失值，可以⽤回归，使⽤贝叶斯形式化的基于推理的⼯具或决策树归纳确定，是流⾏的做法。
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。
数据预处理
数据预处理在现代的科研和实际工作中,各行各业都需要对采集到的各种各样的数据进行处理;如何从这些海量的数据之中发现更深层次、更重要的信息,使之能够描述数据的整体特征,可以预测发展趋势,从而生成决策;这就需要进行数据挖掘;在数据挖掘的过程中如果只着眼于数据挖掘算法的探讨,而忽视了对数据预处理的研究,在一定程度上往往会失去数据挖掘的某些重要意义;因为实际系统中的数据一般都具有不完整性、冗余性和模糊性,很少能直接满足数据挖掘算法的要求;另外,海量的数据中无意义的成分很多,严重影响了数据挖掘算法的执行效率,而且由于其中的噪音干扰还会造成挖掘结果的偏差;因此,对不理想的原始数据进行有效的预处理,已经成为数据挖掘系统实现过程中的关键问题;数据挖掘与知识发现过程中的第一个步骤就是数据预处理;统计发现：在整个数据挖掘过程中,数据预处理要花费60%左右的时间,而后的挖掘工作仅占总工作量的10%左右;对数据进行预处理,不但可以节约大量的空间和时间,而且得到的挖掘结果能更好地起到决策和预测作用;目前数据预处理的常用步骤包括数据清理、数据集成和数据变换、数据归约;1数据清理数据清理data cleaning是数据准备过程中最花费时间、最乏味的,但也是最重要的一步;该步骤可以有效地减少学习过程中可能出现相互矛盾的情况;数据清洗的目的不只是要消除错误、冗余和数据噪音;其目的是要将按不同的、不兼容的规则所得的各种数据集一致起来;数据清理处理过程通常包括填补遗漏的数据值,平滑有噪声数据、识别或除去异常值,以及解决不一致问题;空缺值处理处理空缺值主要有以下几种方法：①删除该记录;除非无法填补遗漏数据,一般不要轻易删除属性值缺失的记录;②手工填补;工作量大,可操作性差;③采用默认值、平均值或者同类别平均值填补;这种方法有可能对数据挖掘产生误导;④使用最可能的值填充空缺值,比如通过回归分析、贝叶斯方法或决策树推断该记录特定属性的最可能取值;目前最常用的方法是使用最可能的值填充空缺值;这类方法依靠现有的数据信息来推测空缺值,使空缺值有更大的机会保持与其他属性之间的联系;如果空缺值很多,这些方法可能误导挖掘结果;噪声数据处理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;可以用以下的数据平滑技术来平滑噪声数据,识别、删除孤立点;①分箱：将存储的值分布到一些箱中,用箱中的数据值来局部平滑存储数据的值;具体可以采用按箱平均值平滑、按箱中值平滑和按箱边界平滑；②回归：可以找到恰当的回归函数来平滑数据;线性回归要找出适合两个变量的“最佳”直线,使得一个变量能预测另一个;多线性回归涉及多个变量,数据要适合一个多维面；③计算机检查和人工检查结合：可以通过计算机将被判定数据与已知的正常值比较,将差异程度大于某个阈值的模式输出到一个表中,然后人工审核表中的模式,识别出孤立点；④聚类：将类似的值组织成群或“聚类”,落在聚类集合之外的值被视为孤立点;孤立点模式可能是垃圾数据,也可能是提供信息的重要数据;垃圾模式将从数据库中予以清除;不一致数据处理通过数据与外部的关联手工处理,比如与原稿校对,或者采用软件工具来发现违反约束条件的数据;2数据集成与变换数据集成data integration就是将来至多个数据源的数据合并到一起,形成一致的数据存储,如将不同数据库中的数据集成入一个数据仓库中存储;之后,有时还需要进行数据清理以便消除可能存在的数据冗余;数据变换data transformation主要是将数据转换成适合于挖掘的形式,如将属性数据按比例缩放,使之落入一个比较小的特定区间;这一点对那些基于距离的挖掘算法尤为重要;包括平滑处理、聚集处理、数据泛化处理、规格化、属性构造; 数据集成数据集成需要解决的问题包括：①模式集成;主要是实体识别,即如何将不同信息源中的实体相互匹配;通常借助于数据库或数据仓库的元数据定义来帮助模式集成;在集成时应尽量选择占物理空间较小的数据,以节省系统存储开销;②冗余问题;若一个属性可以从其它属性推演出来,那么它就是冗余属性;数据集成往往导致数据冗余,如同一属性多次出现、同一属性命名不一致等;利用数理统计中的相关性分析方法可以检测数值属性是否相关正关联、负关联或者相互独立;除检查属性冗余之外,还要检测元组记录是否冗余;③数据冲突检测以及语义整合;现实世界中的同一实体,由于表示方式、度量单位以及编码的不同,导致不同数据源的属性值可能有差异;数据语义上的模糊性、歧义性是数据集成的难点,比如：同名异义、异名同义等,目前还没有很好的自动解决办法;数据变换数据转换就是将数据转换成适合数据挖掘的形式;通过寻找数据的特征表示,用维变换方式减少有效变量的数目或找到数据的不变式;数据变换主要涉及如下内容：①光滑：去掉数据中的噪声;这种技术包括分箱、回归和聚类等;②聚集：对数据进行汇总或聚集;例如,可以聚集日销售数据,计算月和年销售量;通常,这一步用来为多粒度数据分析构造数据立方体;③数据泛化：使用概念分层,用高层概念替换低层或“原始”数据;例如,分类的属性,如街道,可以泛化为较高层的概念,如城市或国家;类似地,数值属性如年龄,可以映射到较高层概念如青年、中年和老年;④规范化：将属性数据按比例缩放,使之落入一个小的特定区间,如~或~;⑤属性构造或特征构造：可以构造新的属性并添加到属性集中,以帮助挖掘过程;3数据归约数据归约data reduction在不影响挖掘结果的前提下,通过数值聚集、删除冗余特性的办法压缩数据,提高挖掘模式的质量,降低时间复杂度;数据归约技术可以用来得到数据集的归约表示,它接近于保持原数据的完整性,但数据量比原数据小得多;与非归约数据相比,在归约的数据上进行挖掘,所需的时间和内存资源更少,挖掘将更有效,并产生相同或几乎相同的分析结果; 下面介绍几种数据归约的方法;维归约通过删除不相关的属性或维减少数据量;不仅压缩了数据集,还减少了出现在发现模式上的属性数目;通常采用属性子集选择方法找出最小属性集,使得数据类的概率分布尽可能地接近使用所有属性的原分布;属性子集选择的启发式方法技术有：①逐步向前选择：由空属性集开始,将原属性集中“最好的”属性逐步填加到该集合中；②逐步向后删除：由整个属性集开始,每一步删除当前属性集中的“最坏”属性；③向前选择和向后删除的结合：每一步选择“最好的”属性,删除“最坏的”属性；④判定树归纳：使用信息增益度量建立分类判定树,树中的属性形成归约后的属性子集;数据压缩应用数据编码或变换,得到原数据的归约或压缩表示;数据压缩分为无损压缩和有损压缩;比较流行和有效的有损数据压缩方法是小波变换和主要成分分析;小波变换对于稀疏或倾斜数据以及具有有序属性的数据有很好的压缩结果;主要成分分析计算花费低,可以用于有序或无序的属性,并且可以处理稀疏或倾斜数据; 数值归约数值归约通过选择替代的、较小的数据表示形式来减少数据量;数值归约技术可以是有参的,也可以是无参的;有参方法是使用一个模型来评估数据,只需存放参数,而不需要存放实际数据;有参的数值归约技术有以下2种：①回归：线性回归和多元回归；②对数线性模型：近似离散属性集中的多维概率分布;无参的数值归约技术有3种：①直方图：采用分箱技术来近似数据分布,是一种流行的数值归约形式;其中V-最优和MaxDiff直方图是最精确和最实用的；②聚类：聚类是将数据元组视为对象,它将对象划分为群或聚类,使得在一个聚类中的对象“类似”,而与其他聚类中的对象“不类似”,在数据归约时用数据的聚类代替实际数据；③选样：用数据的较小随机样本表示大的数据集,如简单选样、聚类选样和分层选样等;概念分层概念分层通过收集并用较高层的概念替换较低层的概念来定义数值属性的一个离散化;概念分层可以用来归约数据,通过这种概化尽管细节丢失了,但概化后的数据更有意义、更容易理解,并且所需的空间比原数据少;对于数值属性,由于数据的可能取值范围的多样性和数据值的更新频繁,说明概念分层是困难的;数值属性的概念分层可以根据数据的分布分析自动地构造,如用分箱、直方图分析、聚类分析、基于熵的离散化和自然划分分段等技术生成数值概念分层;分类数据本身是离散数据,一个分类属性具有有限个不同值,值之间无序;一种方法是由用户专家在模式级显示地说明属性的部分序或全序,从而获得概念的分层；另一种方法是只说明属性集,但不说明它们的偏序,由系统根据每个属性不同值的个数产生属性序,自动构造有意义的概念分层;4结语在数据预处理的实际应用过程中,上述步骤有时并不是完全分开的;另外,应针对具体所要研究的问题通过详细分析后再进行预处理方法的选择,整个预处理过程要尽量人机结合,尤其要注重和客户以及专家多交流;预处理后,若挖掘结果显示和实际差异较大,在排除源数据的问题后则有必要需要考虑数据的二次预处理,以修正初次数据预处理中引入的误差或方法的不当,若二次挖掘结果仍然异常则需要另行斟酌;目前该模式已成功应用于水文数据的预处理,并达到了较好的预测效果;另外,对于动态数据,即数据流问题,它和普通数据的预处理有何区别以及如何更好地进行预处理,有待于以后加强研究;。
数据的预处理方法
数据的预处理方法1.1数据预处理概述1.1.1数据预处理的目的由于人的错误、测量设备的限制或数据收集过程的漏洞等都可能导致各种问题，从而导致数据的值乃至整个数据对象都可能会丢失。
因此，为了高质量的数据挖掘结果，必须进行数据预处理。
数据预处理的目的是为信息处理过程提供干净、准确、简洁的数据，从而提高数据质量、信息处理率和准确性，使数据挖掘的过程更加有效，更加容易，同时也提高挖掘结果的质量。
数据预处理的对象主要是清理其中的噪声数据、空缺数据和不一致数据。
常用的数据预处理技术主要包括：数据清洗、相关分析和数据变换等。
1.1.2数据预处理的基本流程从对不同的源数据进行预处理的功能来分，数据预处理主要包括数据清理、数据集成、数据变换、数据归约等4个基本的功能。
在实际的数据预处理过程中，这4中功能不一定都用得到，而且他们的使用也没有先后顺序，某种预处理可能先后要多次进行。
1.2异常值检测及处理1.2.1基于图形的异常值检测比较常见并且直观表达异常值的图形是箱形图。
箱形图可以用来观察数据整体的分布情况，利用中位数、25/%分位数、75/%分位数、上边界、下边界等统计量来来描述数据的整体分布情况。
通过计算这些统计量，生成一个箱体图，箱体包含了大部分的正常数据，而在箱体上边界和下边界之外的，就是异常值，如下图1。
其中上下边界的计算公式如下：上边界= 上四分位数+（上四分位数-下四分位数）*1.5，下边界=下四分位数-（上四分位数-下四分位数）*1.5图1 箱形图此外，也有有基于分布的方法。
在上、下α分位点之外的值认为是异常值（如图2）。
图2 正态分布图1.2.2基于业务经验的异常值检测除了通过图形采用直观方法检测异常值以外，有时还可以结合相关业务知识判断某个或某些值是否异常。
比如某些污染物检测值已经超过了仪器检测的上限，或者一些指标值已经超出了可能的范围。
对于这些异常情况，并不需要借助大量样本构造图形，而只需要单个的数据本身就可以判断其是否异常。
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36、“不可能”这个字(法语是一个字 )，只 在愚人 的字典 中找得 到。--拿 破仑。 37、不要生气要争气，不要看破要突 破，不 要嫉妒 要欣赏 ，不要 托延要 积极， 不要心 动要行 动。 38、勤奋，机会，乐观是成功的三要 素。(注 意：传 统观念 认为勤 奋和机 会是成 功的要 素，但 是经过 统计学 和成功 人士的 分析得 出，乐 观是成 功的第 三要素 。
39、没有不老的誓言，没有不变的承 诺，踏 上旅途 ，义无 反顾。 40、对时间的价值没有没有深切认识的人， 决不会 坚韧勤 勉。
谢谢！
36、自己的鞋子，自己知道紧在哪里。——西班牙
37、我们唯一不会改正的缺点是软弱。——拉罗什福科
xiexie! 38、我这个人走得很慢，但是我从不后退。——亚伯拉罕·林肯
39、勿问成功的秘诀为何，且尽全力做你应该做的事吧。——美华纳
40、学而不思则罔，思而不学则殆。——孔子