数据分析师

您的位置:首页 > 技术干货 > 如何使用R语言解决可恶的脏数据

如何使用R语言解决可恶的脏数据

收藏

来源: CDA数据分析师 | 发布时间:2017-04-21 07:18:46

如何使用R语言解决可恶的脏数据

数据分析过程中最头疼的应该是如何应付脏数据,脏数据的存在将会对后期的建模、挖掘等工作造成严重的错误,所以必须谨慎的处理那些脏数据。
脏数据的存在形式主要有如下几种情况:
1)缺失值
2)异常值
3)数据的不一致性
下面就跟大家侃侃如何处理这些脏数据。
一、缺失值
缺失值,顾名思义就是一种数据的遗漏,根据CRM中常见的缺失值做一个汇总:
1)会员信息缺失,如身份证号、手机号、性别、年龄等
2)消费数据缺失,如消费次数、消费金额、客单价,卡余等
3)产品信息缺失,如批次、价格、折扣、所属类别等

根据实际的业务需求不同,可以对缺失值采用不同的处理办法,如需要给会员推送短信,而某些会员恰好手机号不存在,可以考虑剔除;如性别不知道,可以使用众数替代;如年龄未知,可以考虑用均值替换。当然还有其他处理缺失值的办法,如多重插补法。下面以一个简单的例子,来说明缺失值的处理。

#模拟一批含缺失值的数据集

set.seed(1234)
Tel <- 13812341000:13812341999
Sex <- sample(c('F','M'), size = 1000, replace = T, prob = c(0.4,0.6))
Age <- round(runif(n = 1000, min = 18, max = 60))
Freq <- round(runif(n = 1000, min = 1, max = 368))
Amount <- rnorm(n = 1000, mean = 134, sd = 10)
ATV <- runif(n = 1000, min = 23, max = 138)
df <- data.table(Tel = Tel, Sex = Sex, Age = Age, Freq = Freq, Amount= Amount, ATV = ATV)

上面的数据框是一个不含有任何缺失值的数据集,现在我想随机产生100个缺失值,具体操作如下:
查看原始数据集的概要

summary(df)

随机参数某行某列的下标

set.seed(1234)

i <- sample(1:6, size = 100, replace = T)

j <- sample(1:1000, size = 100)
将下标组合成矩阵

index <- as.matrix(data.frame(j,i))
将原始数据框转换为矩阵

df <- as.matrix(df)

将随机参数的行列赋值为NA

df[index] <- NA
重新将矩阵转换为数据框

df2 <- as.data.frame(df)
变换变量类型

df2$Age <- as.integer(df2$Age)

df2$Freq <- as.integer(df2$Freq)

df2$Amount <- as.numeric(df2$Amount)

df2$ATV <- as.numeric(df2$ATV)
再一次查看赋予缺失值后的数据框概要

summary(df2)

很明显这里已经随机产生100个缺失值了,下面看看这100个缺失值的分布情况。我们使用VIM包中的aggr()函数绘制缺失值的分布情况:

library(VIM)

aggr(df2, prop = FALSE, numbers = TRUE)

图中显示:Tel变量有21个缺失,Sex变量有28个缺失,Age变量有6个缺失,Freq变量有20个缺失,Amount变量有13个缺失,ATV有12个缺失。

为了演示,下面对Tel变量缺失的观测进行剔除;对Sex变量的缺失值用众数替换;Age变量用平均值替换;Freq变量、Amount变量和ATV变量用多重插补法填充。
剔除Tel变量的缺失观测

df3 <- df2[is.na(df2$Tel)==FALSE,]
分别用众数和均值替换性别和年龄
性别的众数

Sex_mode <- names(which.max(table(df3$Sex)))
年龄的均值

Age_mean <- mean(df3$Age, na.rm = TRUE)

library(tidyr)

df3 <- replace_na(df3,replace = list(Sex = Sex_mode, Age = Age_mean))

summary(df3)

这个时候,Tel变量、Sex变量和Age变量已不存在缺失值,下面对Freq变量、Amount变量和ATV变量使用多重插补法。

可通过mice包实现多重插补法,该包可以对数值型数据和因子型数据进行插补。

对于数值型数据,默认使用随机回归添补法(pmm);对二元因子数据,默认使用Logistic回归添补法(logreg);对多元因子数据,默认使用分类回归添补法(polyreg)。

其他插补法,可通过?mice查看相关文档。

library(mice)
对缺失值部分,进行5次的多重插补,这里默认使用随机回归添补法(pmm)

imp <- mice(data = df3, m = 5)
查看一下插补的结果

imp$imp
计算5重插补值的均值

Freq_imp <- apply(imp$imp$Freq,1,mean)

Amount_imp <- apply(imp$imp$Amount,1,mean)

ATV_imp <- apply(imp$imp$ATV,1,mean)
并用该均值替换原来的缺失值

df3$Freq[is.na(df3$Freq)] <- Freq_imp

df3$Amount[is.na(df3$Amount)] <- Amount_imp

df3$ATV[is.na(df3$ATV)] <- ATV_imp
再次查看填补完缺失值后的数据集和原始数据集概况

summary(df3)

summary(df2)

通过不同的方法将缺失值数据进行处理,从上图可知,通过填补后,数据的概概览情况基本与原始数据相近,说明填补过程中,基本保持了数据的总体特征。
二、异常值

异常值也是非常痛恨的一类脏数据,异常值往往会拉高或拉低数据的整体情况,为克服异常值的影响,我们需要对异常值进行处理。首先,我们需要识别出哪些值是异常值或离群点,其次如何处理这些异常值。下面仍然以案例的形式,给大家讲讲异常值的处理:

1、识别异常值

一般通过绘制盒形图来查看哪些点是离群点,而离群点的判断标准是四分位数与四分位距为基础。

即离群点超过上四分位数的1.5倍四分位距或低于下四分位数的1.5倍四分位距。

例子:
随机产生一组数据

set.seed(1234)

value <- c(rnorm(100, mean = 10, sd = 3), runif(20, min = 0.01, max
= 30), rf(30, df1 = 5, df2 = 20))
绘制箱线图,并用红色的方块标注出异常值

library(ggplot2)

ggplot(data = NULL, mapping = aes(x ='', y = value)) + geom_boxplot(outlier.colour = 'red', outlier.shape = 15, width = 1.2)

图中可知,有一部分数据落在上四分位数的1.5倍四分位距之上,即异常值,下面通过编程,将异常值找出来:
计算下四分位数、上四分位数和四分位距

QL <- quantile(value, probs = 0.25)

QU <- quantile(value, probs = 0.75)

QU_QL <- QU-QL

QL;QU;QU_QL

2、找出异常点
which(value > QU + 1.5*QU_QL)
value[which(value > QU + 1.5*QU_QL)]

结果显示,分别是第104、106、110、114、116、118和120这6个点。下面就要处理这些离群点,一般有两种方法,即剔除或替补。剔除很简单,但有时剔除也会给后面的分析带来错误的结果,接下来就讲讲替补。
用离异常点最近的点替换
test01 <- value
out_imp01 <- max(test01[which(test01 <= QU + 1.5*QU_QL)])
test01[which(test01 > QU + 1.5*QU_QL)] <- out_imp01
用上四分位数的1.5倍四分位距或下四分位数的1.5倍四分位距替换
test02 <- value
out_imp02 <- QU + 1.5*QU_QL
test02[which(test02 > QU + 1.5*QU_QL)] <- out_imp02
对比替换前后的数据概览
summary(value)
summary(test01)
summary(test02)

三、数据的不一致性
数据的不一致性一般是由于不同的数据源导致,如有些数据源的数据单位是斤,而有些数据源的数据单位为公斤;如有些数据源的数据单位是米,而有些数据源的数据单位为厘米;如两个数据源的数据没有同时更新等。对于这种不一致性可以通过数据变换轻松得到一致的数据,只有数据源的数据一致了,才可以进行统计分析或数据挖掘。由于这类问题的处理比较简单,这里就不累述具体的处理办法了。
即使只是凡世中一颗小小的尘埃,命运也要由自己主宰,像向日葵般,迎向阳光、勇敢盛开


数据分析师 R语言

  CDA大数据分析圈是国内第一个汇聚大数据全面资源、数据人必备的APP。CDA整合了近千个大数据相关专业网站及媒体来源,汇聚了数百场国内大数据活动与会议,数千名名技术大牛、行业领袖,以及总结了最系统的优质学习课程资源。在这里,你可每天接触到最新行业资讯、前沿技术干货等信息;你可参与CDA俱乐部活动、各类大型会议,亲身与大牛接触,获得实务经验。你也可在专业课堂上与国内顶尖讲师进行交流切磋,最有效规划自身大数据职业发展。
  CDA大数据分析圈是数据人的家园,圈子里,资源流通,共享智慧,合作发展。CDA以“创新、开放、分享”的理念,期待你的加入!

分享到:

CDA数据分析师周边