数据分析方法及模型
数据科学中的统计模型与分析方法总结
数据科学中的统计模型与分析方法总结在数据科学领域，统计模型和分析方法是重要的工具，用于处理和分析数据以获取有意义的洞察。
统计模型是用来描述和解释数据背后的概率关系的数学模型，而统计分析方法则是用来对模型进行推断和预测的技术。
在数据科学中，我们经常使用的统计模型和分析方法有很多，下面我将对其中几个常用的进行总结。
首先，线性回归模型是最基础也是最常用的统计模型之一。
线性回归模型用来描述两个变量之间的线性关系。
它假设因变量和自变量之间存在一个线性的关系，并使用最小二乘法来估计回归系数。
线性回归模型可用于预测和解释变量之间的关系，例如预测房价与房屋面积之间的关系。
其次，逻辑回归模型是一种广义线性模型，用于建立二分类问题的预测模型。
逻辑回归模型假设自变量与因变量之间的关系是一个S形曲线，即是一个概率关系。
逻辑回归模型通常用来解决分类问题，例如判断患者是否患有某种疾病。
此外，决策树是一种非参数的分类与回归方法，它能够从数据中学习出一系列的规则来进行预测。
决策树的优势在于它可以处理离散和连续的特征变量，并且易于解释。
决策树模型可用于推断规则、风险评估、客户细分等应用场景。
除了上述的模型，聚类分析是另一种常用的统计分析方法。
聚类分析是一种无监督学习方法，用来将一组数据分成若干个类别，使得同一类别内的数据相似度较高，不同类别之间的数据相似度较低。
聚类分析可以帮助我们发现数据中的隐藏模式和结构，从而进行进一步的分析和预测。
此外，主成分分析（PCA）是一种常用的降维技术，它将原始高维数据映射到低维空间，从而减少数据的维度。
主成分分析基于一组无关的变量，并通过计算主成分来捕捉原始变量之间的变差信息。
主成分分析可以用于数据压缩、可视化以及特征选择等领域。
此外还有，时间序列分析是对一系列定期观测的数据进行建模和分析的技术，这些观测数据按照时间顺序排列。
时间序列分析可以帮助我们了解数据随着时间的变化趋势、季节性和周期性等。
常用的时间序列模型包括自回归移动平均模型（ARIMA）和季节性自回归移动平均模型（SARIMA）等。
数据分析中的数据模型和方法
数据分析中的数据模型和方法在数据分析领域，数据模型和方法是非常重要的概念和工具。
数据模型是一种描述现实世界问题的方式，而数据分析方法则是应用这些数据模型来解决问题的技术。
本文将介绍数据分析中常用的数据模型和方法，并探讨它们在实际应用中的作用和优缺点。
一、数据模型数据模型是对现实世界中事物关系的抽象描述，它可以帮助我们理解和组织复杂的数据。
在数据分析中，常用的数据模型包括关系型模型、层次模型、网络模型和对象模型等。
1. 关系型模型关系型模型是最常用的数据模型之一，它使用表格的形式来表示数据。
表格中的每一行代表一个数据记录，而列则代表数据的属性。
通过在不同表格中建立关系，可以实现数据之间的连接和查询。
关系型模型的优点是结构清晰、易于理解和使用，但对于大规模数据的处理效率相对较低。
2. 层次模型层次模型是一种树形结构的数据模型，它通过将数据组织成层次关系来表示。
层次模型中的每个数据记录都有一个明确的父节点和零个或多个子节点。
层次模型适用于描述具有明确层次结构的数据，例如组织结构、分类体系等。
3. 网络模型网络模型是一种图形结构的数据模型，它通过节点和链接来表示数据之间的关系。
网络模型中的数据可以有多个父节点和多个子节点，这使得它更灵活地描述了数据之间的复杂关系。
网络模型适用于描述具有多对多关系的数据，例如学生和课程之间的选课关系。
4. 对象模型对象模型是一种以对象为中心的数据模型，它通过对数据进行封装、继承和多态等操作来描述数据之间的关系。
对象模型适用于面向对象编程语言和系统，它可以更加直观地表示现实世界中的问题。
二、数据分析方法数据模型只是解决问题的基础，而数据分析方法则是具体应用数据模型来解决问题的步骤和技术。
常用的数据分析方法包括统计分析、数据挖掘、机器学习和人工智能等。
1. 统计分析统计分析是数据分析中最常用的方法之一，它通过收集、整理和分析数据来揭示数据中存在的规律和趋势。
统计分析可以帮助我们理解数据的分布、相关性和差异等。
十大数据分析模型详解
十大数据分析模型详解数据分析模型是指用于处理和分析数据的一种工具或方法。
下面将详细介绍十大数据分析模型：1.线性回归模型：线性回归模型是一种用于预测数值型数据的常见模型。
它基于变量之间的线性关系建立模型，然后通过拟合这个模型来进行预测。
2.逻辑回归模型：逻辑回归模型与线性回归模型类似，但应用于分类问题。
它通过将线性模型映射到一个S形曲线来进行分类预测。
3.决策树模型：决策树模型是一种基于树结构的分类与回归方法。
它将数据集划分为一系列的决策节点，每个节点代表一个特征变量，根据特征变量的取值选择下一个节点。
4.随机森林模型：随机森林模型是一种集成学习的方法，通过建立多个决策树模型来进行分类与回归分析。
它通过特征的随机选择和取样来增加模型的多样性和准确性。
5.支持向量机模型：支持向量机模型是一种用于分类和回归分析的模型。
其核心思想是通过找到一个最优的分割超平面，使不同类别的数据点之间的间隔最大化。
6.主成分分析：主成分分析是一种常用的数据降维方法，用于减少特征维度和提取最重要的信息。
它通过找到一组新的变量，称为主成分，这些主成分是原始数据中变量的线性组合。
7.聚类分析：聚类分析是一种无监督学习方法，用于对数据进行分类和分组。
它通过度量样本之间的相似性，将相似的样本归到同一类别或簇中。
8.关联规则挖掘：关联规则挖掘是一种挖掘数据集中的频繁项集和关联规则的方法。
它用于发现数据集中的频繁项集，并根据频繁项集生成关联规则。
9.神经网络模型：神经网络模型是一种模拟人脑神经网络结构和功能的机器学习模型。
它通过建立多层的神经元网络来进行预测和分类。
10.贝叶斯网络模型：贝叶斯网络模型是一种基于概率模型的图论模型，用于表示变量之间的条件依赖关系。
它通过计算变量之间的概率关系来进行推理和预测。
以上是十大数据分析模型的详细介绍。
这些模型在实际应用中具有不同的优势和适用范围，可以根据具体的问题和数据情况选择合适的模型进行分析和预测。
数据分析方法与结构方程模型
数据分析方法与结构方程模型数据分析方法与结构方程模型⒈简介数据分析是一种通过收集、处理和解释数据来获取洞察和支持决策的方法。
结构方程模型（Structural Equation Modeling，SEM）是一种常用的数据分析方法，用于探究变量之间的潜在关系和影响。
⒉数据收集⑴数据来源描述数据来源的渠道和途径，例如调查问卷、实验数据、社交媒体数据等。
⑵变量定义与测量指明研究中涉及的各个变量，并提供相应的定义和测量方法。
可以包括自报告问卷、客观观测、次级数据等。
⒊数据预处理⑴数据清洗对收集到的原始数据进行处理，包括去除异常值、缺失值处理、数据转换等。
⑵数据转换对变量进行标准化、变换或编码，以满足分析的要求。
⑶数据分割根据需求，将数据集划分为训练集和测试集，用于模型构建和验证。
⒋结构方程模型构建⑴模型理论基础简要介绍结构方程模型的基本原理和背景知识，包括路径图、潜变量、指标等概念。
⑵模型设定根据研究目的和理论基础，确定结构方程模型的变量和关系。
⑶模型检验使用适应度指标（如χ²检验、RMSEA、CFI等）对构建的模型进行检验和修正。
⒌结果分析与解释⑴模型参数估计描述结构方程模型中各个参数的估计结果，并进行统计显著性检验。
⑵模型拟合度分析对模型的拟合度进行评估和解释，包括适应性指标的解释、因果关系的解释等。
⑶结果可视化使用图表等方式呈现模型结果，以便更好地理解和传达研究结果。
⒍结论与讨论⑴结果总结对研究结果进行简要总结，指出核心发现和结论。
⑵结果解释与讨论进一步解释和讨论研究结果，与相关理论和前人研究进行对比和印证。
⑶限制与展望对研究的限制进行说明，并提出未来进一步的研究方向和改进方法。
⒎附件提供相关的附件，如原始数据、问题清单、模型代码等，以便读者深入了解研究内容。
⒏法律名词及注释根据文档需要，列出可能涉及的法律名词，并提供相应的注释和解释。
数据分析中的模型建立和预测方法
数据分析中的模型建立和预测方法数据分析是现代社会中不可或缺的一项技术。
通过对数据的收集、整理和分析，我们可以从中发现规律、预测趋势，并做出相应的决策。
在数据分析的过程中，模型建立和预测方法起着至关重要的作用。
模型建立是数据分析的第一步。
它是根据已有的数据，通过建立数学模型来描述数据之间的关系。
模型可以是线性的，也可以是非线性的。
线性模型假设数据之间的关系是线性的，而非线性模型则认为数据之间的关系是复杂的。
在模型建立的过程中，我们需要选择合适的模型类型，并进行参数估计。
参数估计的目标是找到最能拟合数据的模型参数，以使模型能够准确地描述数据之间的关系。
在模型建立完成后，我们可以使用该模型进行预测。
预测是数据分析中的核心任务之一。
通过已有的数据和建立好的模型，我们可以预测未来的趋势和结果。
预测方法有很多种，其中常用的方法包括时间序列分析、回归分析和机器学习等。
时间序列分析是一种常用的预测方法。
它假设数据之间存在时间上的依赖关系，即未来的数据与过去的数据有一定的联系。
时间序列分析可以用来预测未来的数值型数据，如销售额、股票价格等。
在时间序列分析中，我们可以使用平滑方法、移动平均法和指数平滑法等来预测未来的数值。
回归分析是另一种常用的预测方法。
它通过建立一个线性或非线性的回归模型，来描述自变量与因变量之间的关系。
回归分析可以用来预测因变量的数值，也可以用来分析自变量对因变量的影响程度。
在回归分析中，我们需要选择合适的自变量和因变量，并进行模型的拟合和预测。
机器学习是一种基于数据的预测方法。
它通过训练模型来学习数据之间的关系，并使用学习到的模型来进行预测。
机器学习可以分为监督学习和无监督学习两种。
在监督学习中，我们需要提供已知的输入和输出数据，让机器学习算法学习这些数据之间的关系。
在无监督学习中，我们只提供输入数据，让机器学习算法自己发现数据之间的关系。
机器学习可以用来解决分类问题、回归问题和聚类问题等。
除了以上提到的方法，数据分析中还有很多其他的模型建立和预测方法。
数据评价方法和模型
数据评价方法主要包括以下几种：
1. 数据质量评估：通过检查数据的完整性、准确性、一致性、新鲜度等方面，确保数据的质量。
2. 数据分布分析：通过绘制数据分布图和分布统计表，了解数据的分布情况，为后续的数据分析和模型训练提供基础。
3. 数据清洗：对不符合要求的数据进行清洗，如去除重复、异常、缺失等数据，以保证数据的可用性。
4. 数据验证：对数据进行校验，如数值范围、逻辑关系等，以确保数据的准确性。
5. 数据相关性分析：分析数据之间的关联性，为后续的模型训练提供依据。
模型评估方法主要包括以下几种：
1. 准确率（Accuracy）：模型预测的正样本数与真实正样本数之比。
2. 召回率（Recall）：模型预测中为正的样本中真正为正的样本占所有真正为正的样本的比例。
3. F1得分（F1 Score）：是一种综合了准确率和召回率的评估标准，考虑了模型对样本分类的准确程度和模型对于不同类别样本的区分能力。
4.AUC（Area Under the Curve）：ROC曲线下的面积，表示模型对于所有可能的分类阈值，区分正负样本的能力。
5. 过拟合/欠拟合评估：通过交叉验证等方式，评估模型在有
噪声的数据集上的泛化能力。
6. 特征重要性评估：通过分析特征在模型中的重要性，了解哪些特征对模型的影响更大，从而优化模型。
常用的机器学习模型包括逻辑回归、决策树、神经网络、支持向量机等。
根据数据的特征和问题，选择合适的模型和方法可以提高模型的准确性和泛化能力。
在进行模型评估时，应该结合实际情况和指标，对模型的表现进行全面的评估和分析。
数据分析方法与结构方程模型
数据分析方法与结构方程模型数据分析是指通过收集、处理和解释数据来提取有用信息的过程。
数据分析方法包括描述性统计分析、推断统计分析和预测统计分析等。
结构方程模型是一种多变量统计分析方法，可用于研究多个变量之间的关系。
描述性统计分析一般用于对数据进行描述和总结。
常用的方法包括中心趋势（如均值和中位数）和离散程度（如标准差和范围）。
描述性统计分析主要关注数据的分布，用于描述数据的集中和离散程度。
推断统计分析则是基于样本数据对总体进行推断。
常用的方法包括假设检验和置信区间估计。
假设检验可以用于检验两个或多个总体之间是否存在差异或关联。
置信区间估计可以用于对总体参数的置信区间进行估计。
预测统计分析是基于历史数据对未来事件进行预测或决策。
常用的方法包括回归分析和时间序列分析。
回归分析可以用于建立变量之间的关系模型，并进行预测。
时间序列分析则是基于时间的变化趋势对未来事件进行预测。
结构方程模型（SEM）是一种多变量统计分析方法，可用于研究多个变量之间的关系模型。
SEM可以用于检验理论模型的拟合度、变量间的因果关系以及模型参数的估计。
它结合了因子分析和路径分析的优点，并可以同时考虑观察变量和构念变量。
SEM的模型可以包括测量模型和结构模型。
测量模型用于评估构念的测量准确性，包括内部一致性、信度和效度等。
结构模型则用于评估变量之间的因果关系。
SEM的应用广泛，可以用于社会科学、经济学、教育学等领域。
它可以帮助研究者理解变量之间的关系，验证理论模型，进行预测和决策。
总之，数据分析方法和结构方程模型是统计学中常用的两种分析方法。
数据分析方法用于描述、推断和预测数据，帮助我们理解数据的特征和关系。
结构方程模型是一种多变量统计分析方法，可用于研究多个变量之间的关系，并帮助研究者验证理论模型和进行预测和决策。
数据分析的统计方法与模型
数据分析的统计方法与模型数据分析是指通过统计方法和模型对收集到的数据进行处理和解读，以获得有关数据集的洞察和信息。
统计方法和模型在数据分析中起着至关重要的作用，它们帮助我们揭示数据背后的规律和趋势，并支持我们做出准确的预测和决策。
本文将介绍数据分析常用的统计方法和模型，并探讨它们的应用场景和局限性。
一、描述统计方法描述统计方法是数据分析的基础，它通过对数据的总结和概括，帮助我们了解数据的基本特征和分布。
描述统计方法主要包括以下几种：1. 中心趋势测度中心趋势测度用于揭示数据的中心位置，常见的测度指标包括均值、中位数和众数。
均值是所有数据值的平均数，可以反映数据的集中程度；中位数是将数据按大小排列后位于中间的数值，可以减少极端值的影响；众数是数据中出现次数最多的数值，可以反映数据的集中情况。
2. 离散程度测度离散程度测度用于衡量数据的分散程度，常见的测度指标包括范围、方差和标准差。
范围是数据的最大值和最小值之间的差异，可以反映数据的全局变化情况；方差是每个数据点与均值之间的差异的平方和的平均值，可以度量数据的离散程度；标准差是方差的平方根，方便对数据的离散程度进行比较。
3. 分布特征分析分布特征分析通过绘制直方图、箱线图等图表，帮助我们了解数据的分布情况和异常值。
直方图可以显示数据的频率分布，帮助我们观察数据是否呈现正态分布或偏态分布；箱线图可以展示数据的四分位数、中位数和离群值等信息，帮助我们发现异常值和离群点。
二、推断统计方法推断统计方法是在样本数据的基础上，通过对总体参数的估计和假设检验，从样本数据中推断总体的特征和相关关系。
推断统计方法主要包括以下几种：1. 参数估计参数估计是通过样本数据估计总体参数的方法，常见的参数估计方法有最大似然估计和最小二乘估计。
最大似然估计是在已知样本观测值的前提下，通过寻找最大化似然函数的参数值，得到总体参数的估计值；最小二乘估计是通过最小化观测值与预测值之间的误差平方和，得到总体参数的估计值。
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属性概念分层的自动生成
连续属性概念分层的自动生成 3）对在V上的每个划分v1（<v）、v2（≥v），计算在此划分下S的 信息增益
G ( S , v) E ( S ) E ( S , v)
4）选择使S的信息增益最大的划分作为最佳划分，记为V1（<T）、 V2（≥T）（T是使S的信息增益最大的v） 5）递归地应用步骤1）～4）于V1、V2及S1、S2上，直至满足一定 的结束条件，例如，最大信息增益小于某个阈值 属性A的取值区间V作为其概念层次树的根，形成最高层 第一次划分区间V1、V2是根的两个子结点，形成次高层 递归地应用步骤1）～4）就可以得到各层结点
|c|：S中属于目标类c的记录数
|S|：S中的记录数
2）对A在V上取的每个v，用v划分V为v1（<v）、v2（≥v），划分S 为S1，S2，计算在此划分下S的熵
| S1 | | S2 | E ( S , v) E ( S1 ) E (S 2 ) |S| |S|
E(S1)、E(S2)分别为S1、S2的熵
3
数据清理
数据清理用于消除噪声、数据不一致及数据不完整 噪声可以通过平滑、识别孤立点等方法进行消除
每个箱中的 数据个数或 取值区间相 等
分箱技术：将数据排序，根据等深或等宽分布规则将数据分布 到不同箱中，将同一箱中的数据用用该箱中数据的平均值或中 值、边界值替换（平均值平滑、中值平滑、边界平滑）
设某属性的值为18，12，3，9，7，6，15，21，16，采用分箱技术平滑数据 消除噪声。分布规则为等深、深度为3，平滑规则为平均值平滑 首先，将属性的值排序为3, 6, 7, 9, 12, 15, 16, 18, 21 箱1：3, 6, 7 箱1：5.3, 5.3, 5.3
采用最小-最大规格化方法将[－100，100]中的66规格化到区间[0，1]
v' 66 (100) (1 0) 0 0.83 100 (100)
7
数据变换
零-均值规格化： 对均值为 A 、方差为的数值属性A
v'
v A
将A的值v规格化为值v’
A
设某属性的平均值、标准差分别为80、25，采用零-均值规格化66
数据不一致可以通过元数据消除（描述数据的数据）
5
数据集成
数据集成是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（如数据仓库）中 这些数据源可能包括多个数据库、数据立方体或一般文件 在数据集成时，需要消除冗余——能够由另外的属性‚导出‛、 命名的不进行检测
14
属性概念分层的自动生成
连续属性概念分层的自动生成 设‚气温‛属性是目标属性，取值区间为[－100,100]
属性值及记录数如表所示
划分区间[－100,100]
E ([100,100]) (
属性值 －3 记录数 6
6 9
18 36
22 28
26 21
6 6 9 9 36 36 28 28 21 21 log 2 log 2 log 2 log 2 log 2 ) 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100 ( 0.2435 0.3127 0.5306 0.5142 0.4728) 2.0378
t4
t5 t6 t7
i1，i2，i4
i 1， i 3 i 2， i 3 i 1， i 3
support(A B) P(A B) s
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基本概念
关联分析
关联规则A B的的臵信度：在事务集合D中，包含A的事务同 时也包含B的百分比，记为 confidence(A B) P(B | A) c 强规则：同时满足最小支持度阈值（min_sup）和最小臵信度阈 值（min_conf）的规则 项集：项的集合 k-项集Ik：包含k个项的项集 { i1i2}是2项集
66 80 v' 0.56 25 小数定标规格化 ：
数值属性A的最大绝对值为max|A|A，j为满足 10 j 1的最小整数 v v' j 将A的值v规格化为值v’ 10 A的最大绝对值为120，j为3
规格化 [－100，100]中的66
max| A|
66 v' 3 0.066 10
数据规约
云南省
气温表
玉溪地区 昆明市 曲靖地区 宣威市
地名 玉溪市 气温 18 18 17 16 15 14
玉溪市
通海县
五华区
安宁市
曲靖市
通海县 五华区
-40+~40 + -40+~0 -40 ~-20 -40+~-30 -30~-20
+ +
安宁市
0~40
曲靖市 宣威市
20~40
+
-20~0 -20~-10 -10~0 0~10
8
数据规约
数据归约技术可以用来得到数据集的归约表示，它小得多，但仍 接近于保持原数据集的完整性
在归约后的数据集上分析将更有效，并产生相同（或几乎相同） 的分析结果 归约方法主要有：属性归约 、记录归约 属性规约：删除不相关的或冗余的属性减小数据集，目标是找出 最小属性集， 使得数据在其上的概率分布尽可能地接近在原属性 集上的概率分布
Ik的支持计数（出现频率 sup_count(Ik) ） ：事务集合T中，包含 某k-项集Ik的事务数 项集Ik满足最小支持度min_sup：项集Ik的出现频率大于或等于T 中事务总数与min_sup的乘积 sup_count(Ik)≥n×min_sup
20 频繁k-项集：满足最小支持度的Ik T中的频繁k-项集集合记为L k
[－100,22)
[22,100]
16
分析技术及模型 ——关联分析
17
关联分析
用于发现大量数据中项集之间有趣的关联关系或相关关系
牛奶、面包 谷类 牛奶、面包 糖、鸡蛋 牛奶、面包 黄油 糖、鸡蛋 哪些商品频繁 地被顾客同时 购买？
关联关系用关联规则表示 牛奶 面包 （支持度=2%，臵信度=60%）
介绍离散属性与连续属性自动生成概念分层的方法 离散属性概念分层的自动生成
概念层次树中高层的概念个数一般少于低层的概念个数
首先统计各个概念的不同值个数，个数最少的概念在最高层，依 次类推，然后根据结构的从属关系，确定各层的概念及从属关系
地址 国家 中国 中国 中国 中国 中国 省 云南省 云南省 四川省 贵州省 云南省 市 昆明市 大理市 成都市 贵阳市 玉溪市
国家
中国
省
四川省
云南省
贵州省
市
成都市
昆明市
大理市 玉溪市 曲靖市
贵阳市
中国
云南省
曲靖市
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属性概念分层的自动生成
连续属性概念分层的自动生成 连续属性可以通过离散化递归地自动生成概念分层
离散化可以基于熵完成，主要步骤：
1）计算关系表r中在属性A的取值区间V上的记录集合S的熵
E ( S ) |c| |c| log2 |S| |S|
阈值控制面向属性归纳过程，每个属性都有概念层次树及阈值 首先根据属性A的概念层次树，将关系表中A的属性值转换为最低 层的相应概念（叶概念），统计关系表中A的不同叶概念个数 如果A的不同叶概念个数大于A的属性阈值，再根据A的概念层次 树，将关系表中A的叶概念转换为上一层的相应概念 如此重复，直至关系表中A的不同概念个数小于等于A的属性阈值； 10 最后合并相同记录，并统计重复记录数目
0~20 10~20 20~30
30~40+
面向属性归纳后气温表
属性阈值均为4
地名 玉溪地区 昆明市 曲靖地区
气温 10~20 10~20 10~20 2 2 2
count
记录由6个归约为3个
count的值表示重复记录数目
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属性概念分层的自动生成
概念分层一般由系统用户、领域专家提供，但非常耗时、乏味
G([－100, 100], 18)= 2.0378－1.464=0.5738 G([－100, 100], 22)= 2.0378－1.0741=0.9637 G([－100, 100], 26)= 2.0378－1.3323=0.7055
V2=[22, 100](≥T=22)
[－100,100]
E([100,100], 26) 79 21 E([100, 26]) E([26,100]) 1.3323 100 100
G([－100, 100], －3)=2.0378－2.0378=0
最佳划分： V1=[－100, 22) (<T=22)
G([－100, 100], 6)= 2.0378－1.7465=0.2913
E([100,100], 3)
E([100,100],6)
0 100 E([100, 3]) E([3,100]) 2.0378 100 100
15
6 94 E([100,6]) E([6,100]) 1.7465 100 100
属性概念分层的自动生成
连续属性概念分层的自动生成 划分区间[－100,100]
分析技术及模型
数据预处理 关联分析技术 聚类分析技术 分类分析技术 异常分析技术 贝叶斯网 影响图
1
分析技术及模型 ——数据预处理
2
数据预处理
各种数据分析技术的对象是数据源中的数据 数据源中的数据可能不完整（如某些属性的值不确定或空缺）、 含噪声和不一致（如同一个属性在不同表中的名称不同） 、量 纲不同 如果直接在这些未经处理的数据上进行分析，结果不一定准确， 效率也可能较低 需要使用清理、集成、变换、归约等预处理方法改善数据质量， 从而提高数据分析的效率与质量 主要介绍数据清理、集成、变换、规约等预处理技术