热线电话：13121318867

登录
首页大数据时代如何处理缺失值和异常值？
如何处理缺失值和异常值？
2023-06-15
收藏

缺失值和异常值是数据处理中常见的问题，因为它们会对分析结果产生负面影响。在本文中，我们将讨论如何处理这些问题。

一、缺失值的处理

缺失值是指数据集中的某些值缺失或未记录，造成了在特定属性上的数据不完整，这种情况在数据采集过程中经常出现。处理缺失值主要有以下几种方法：

  1. 删除缺失值：如果缺失值较少且对整个数据集的分析没有太大影响，则可以直接删除缺失值所在的行或列。

  2. 填充缺失值：需要对缺失值进行填充，以保持数据集的完整性。常用的填充方法包括平均值填充、中位数填充、众数填充等。

  3. 插值法填充缺失值：插值法是根据已知的数据点来推测缺失的数据点的一种方法。主要包括线性插值法、拉格朗日插值法、样条插值法等。

二、异常值的处理

异常值是指数据集中的某些值明显偏离其它值，可能由于测量误差、录入错误等原因导致。处理异常值的方法包括：

  1. 删除异常值：如果异常值对整个数据集的分析影响较大，且是由于人为错误导致的，则可以直接将其删除。

  2. 替换异常值：如果异常值不是由于人为错误导致的，则需要使用替换方法。常用的替换方法包括平均值替换、中位数替换、众数替换等。

三、综合处理

在实际应用中，缺失值和异常值通常同时存在。因此，我们需要针对具体情况进行综合处理，主要有以下几种方法：

  1. 删除异常值并填充缺失值：首先删除明显异常的数据点，然后使用填充方法来填充缺失值。

  2. 填充异常值并填充缺失值：如果异常值影响数据集分析结果较小，则可以尝试通过填充方法来替换异常值。

  3. 使用模型预测缺失值和异常值：可以根据已知数据建立模型，然后使用该模型来预测缺失值和异常值。

总之，处理缺失值和异常值是数据处理的重要步骤。正确的处理方法可以提高数据分析的准确性和可信度，从而使得我们能够更好地理解数据集的特征和规律，做出正确的决策。

推荐学习书籍
《CDA一级教材》适合CDA一级考生备考，也适合业务及数据分析岗位的从业者提升自我。完整电子版已上线CDA网校，累计已有10万+在读~

免费加入阅读：https://edu.cda.cn/goods/show/3151?targetId=5147&preview=0


CDA数据分析师考试相关入口一览（建议收藏）：

▷ 想报名CDA认证考试，点击>>>   “CDA报名” 了解CDA考试详情；

▷ 想学习CDA考试教材，点击>>> “CDA教材” 了解CDA考试详情；

▷ 想加入CDA考试题库，点击>>> “CDA题库” 了解CDA考试详情；

▷ 想了解CDA考试含金量，点击>>> “CDA含金量” 了解CDA考试详情；

缺失值 异常值 数据处理 数据分析 特征 数据采集

数据分析咨询请扫描二维码

若不方便扫码，搜微信号：CDAshujufenxi

上一篇如何处理大量的新闻数据？
下一篇如何处理缺失值或异常值？
数据分析师考试动态
CDA报考指南
数据分析学习
数据分析师资讯
更多

CDA教育闭环

常见问题

关于我们

CDA数据分析师公众号

  • CDA数据分析师公众号

CDA考试中心小程序

  • CDA考试中心服务号

CDA数据分析师App下载

  • CDA数据分析师App下载
Copyright © 2015-2021, www.cda.cn All Rights Reserved. CDA数据分析师(北京国富如荷网络科技有限公司) 版权所有 京ICP备11001960号-9 京公网安备 11010802034615号 经营许可证编号：京B2-20210330
联系电话：13321103290 (微信同号)

OK
客服在线
立即咨询
客服在线
立即咨询