數據規約分別解決數據中的哪些問題

Ⅰ 數據分析能夠解決哪些日常問題

如下：

1、可以解決成本與利潤的問題，提高效率。

2、可以解決合理與公平的問題，數據說話。

3、可以解決目標與獎金的問題，合理安排。

目的：

數據分析的目的是把隱藏在一大批看來雜亂無章的數據中的信息集中和提煉出來，從而找出所研究對象的內在規律。在實際應用中，數據分析可幫助人們做出判斷，以便採取適當行動。數據分析是有組織有目的地收集數據、分析數據，使之成為信息的過程。這一過程是質量管理體系的支持過程。

在產品的整個壽命周期，包括從市場調研到售後服務和最終處置的各個過程都需要適當運用數據分析過程，以提升有效性。例如設計人員在開始一個新的設計以前，要通過廣泛的設計調查，分析所得數據以判定設計方向，因此數據分析在工業設計中具有極其重要的地位。

Ⅱ 大數據預處理包含哪些

一、數據清理

並不一定的數據全是有使用價值的，一些數據並不是大家所關注的內容，一些乃至是徹底不正確的影響項。因而要對數據過濾、去噪，進而獲取出合理的數據。

數據清理關鍵包括忽略值解決(缺乏很感興趣的屬性)、雜訊數據解決(數據中存有著不正確、或偏移期待值的數據)、不一致數據解決。

忽略數據能用全局性變數定義、屬性平均值、將會值填充或是立即忽視該數據等方式;雜訊數據能用分箱 (對初始數據開展排序，隨後對每一組內的數據開展平滑處理)、聚類演算法、電子計算機人工服務定期檢查重歸等方式 除去雜訊。

二、數據集成與轉換

數據集成就是指把好幾個數據源中的數據融合並儲存到一個一致的資料庫文件。這一全過程中必須主要處理三個難題：模式匹配、數據冗餘、數據值沖突檢測與解決。

因為來源於好幾個數據結合的數據在取名上存有差別，因而等額的的實體線常具備不一樣的名字。數據集成中最後一個關鍵難題就是數據值矛盾難題，具體表現為來源於不一樣的統一實體線具備不一樣的數據值。

三、數據規約

數據規約關鍵包含：數據方集聚、維規約、數據縮小、標值規約和定義層次等。

倘若依據業務流程要求，從資料庫房中獲得了剖析所必須的數據，這一數據集將會十分巨大，而在大量數據上開展數據剖析和數據發掘的成本費又非常高。應用數據規約技術性則能夠 完成數據集的規約表明，促使數據集縮小的另外依然趨於維持原數據的一致性。在規約後的數據集在開展發掘，仍然可以獲得與應用原數據集幾近同樣的剖析結果。

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Ⅲ 在數據清洗過程中主要進行怎樣哪兩類處理

輸入數據後需要對數據進行預處理，只有處理得當的數據才能進到數據挖掘的步驟。而處理數據包括對數據數量和質量的處理。我按照少—多—亂來整理。

1 對缺失的數據有添補或刪除相關行列方法，具體步驟自己判斷(如果數據量本來就很少還堅持刪除不就作死了是吧)
★添補:常用拉格朗日插值或牛頓插值法，也蠻好理解，屬於數理基礎知識。(pandas庫里自帶拉格朗日插值函數，而且這個好處是還可以在插值前對數據進行異常值檢測，如果異常那麼該數據就也被視為需要進行插值的對象)
★刪除:這個也好理解，就是對結果分析沒有直接影響的數據刪刪刪愛少少不去管。

2 異常值
這個是否剔除需要視情況而定
★像問題1中視為缺失值重新插值
★刪除含有異常值的記錄(可能會造成樣本量不足，改變原有分布)
★平均值修正(用前後兩個觀測值平均值)
綜上，還是方案一靠譜。
人生苦短，學好python

3 數據量太多，有三種方法:集成，規約，變換
(1)數據是分散的時，這個就是指要從多個分散的數據倉庫中抽取數據，此時可能會造成冗餘的情況。此時要做的是【數據集成】。
數據集成有兩方面內容:
①冗餘屬性識別②矛盾實體識別
屬性:
對於冗餘屬性個人理解是具有相關性的屬性分別從不同的倉庫中被調出整合到新表中，而新表中由於屬性太多造成冗餘，這時可以靠相關性分析來分析屬性a和屬性b的相關系數，來度量一個屬性在多大程度上蘊含另一個屬性。(這個用python的pandas庫里corr()函數也可以實現)，檢測出了再將其刪除。
實體:(這個是要靠自己甄別源表，所以源倉庫里的實體含義要清楚)
a，同名異義——改名字
b，異名同義——刪一個
c，單位不統一—換

(2)數據規約
又包括兩方面
屬性規約和數量規約
①屬性規約:就是減少屬性個數或合並舊屬性成一個新屬性，可以特徵子集選擇(刪除不需要作挖掘的屬性)，主成分分析(通過對方差的決定性大小分析並降維)，決策樹歸納，向前/向後刪除。
具體的如果不了解可以找個實例試一下。

②數量規約:通過選擇替代的，較小的數據來減少數據量，包括有參數和無參數。
有參數:建模，並且只需存放模型的參數，例如一些回歸模型，用參數來評估數據。
無參數:需要存放實際數據，用圖表存放並顯示數據，例如用直方圖時可把步長設置一定的區間，來衡量區間內的頻數，也起到了規約的目的。還有一些聚類(用簇來替換實際數據)。還有抽樣(聚類抽樣，分層抽樣)

Ⅳ 有哪些數據預處理的方法

數據清理(data cleaning) 的主要思想是通過填補缺失值、光滑雜訊數據，平滑或刪除離群點，並解決數據的不一致性來“清理“數據。如果用戶認為數據時臟亂的，他們不太會相信基於這些數據的挖掘結果，即輸出的結果是不可靠的。

2、數據集成

數據分析任務多半涉及數據集成。數據集成將多個數據源中的數據結合成、存放在一個一致的數據存儲，如數據倉庫中。這些源可能包括多個資料庫、數據方或一般文件。

3、數據規約

數據歸約技術可以用來得到數據集的歸約表示，它小得多，但仍接近地保持原數據的完整性。 這樣，在歸約後的數據集上挖掘將更有效，並產生相同(或幾乎相同)的分析結果。

4、數據變換

數據變換包括對數據進行規范化，離散化，稀疏化處理，達到適用於挖掘的目的。

Ⅳ 大數據可以解決的問題有哪些

第一，對大數據的處理分析正成為新一代信息技術融合應用的結點。移動互聯網、物聯網、社交網路、數字家庭、電子商務等是新一代信息技術的應用形態，這些應用不斷產生大數據。雲計算為這些海量、多樣化的大數據提供存儲和運算平台。通過對不同來源數據的管理、處理、分析與優化，將結果反饋到上述應用中，將創造出巨大的經濟和社會價值。大數據具有催生社會變革的能量。但釋放這種能量，需要嚴謹的數據治理、富有洞見的數據分析和激發管理創新的環境(Ramayya Krishnan,卡內基·梅隆大學海因茲學院院長)。
第二，大數據是信息產業持續高速增長的新引擎。面向大數據市場的新技術、新產品、新服務、新業態會不斷涌現。在硬體與集成設備領域，大數據將對晶元、存儲產業產生重要影響，還將催生一體化數據存儲處理伺服器、內存計算等市場。在軟體與服務領域，大數據將引發數據快速處理分析、數據挖掘技術和軟體產品的發展。
第三，大數據利用將成為提高核心競爭力的關鍵因素。各行各業的決策正在從「業務驅動」 轉變「數據驅動」。對大數據的分析可以使零售商實時掌握市場動態並迅速做出應對；可以為商家制定更加精準有效的營銷策略提供決策支持；可以幫助企業為消費者提供更加及時和個性化的服務；在醫療領域，可提高診斷准確性和葯物有效性；在公共事業領域，大數據也開始發揮促進經濟發展、維護社會穩定等方面的重要作用。
第四，大數據時代科學研究的方法手段將發生重大改變。例如，抽樣調查是社會科學的基本研究方法。在大數據時代，可通過實時監測、跟蹤研究對象在互聯網上產生的海量行為數據，進行挖掘分析，揭示出規律性的東西，提出研究結論和對策。

Ⅵ 【數據分析】-006-數據預處理-數據規約

在大數據集上進行復雜的數據分析和挖掘需要很長的時間，數據規約產生更小但保持原 數
據完整性的新數據集。在規約後的數據集上進行分析和挖掘將更有效率。

屬性規約通過屬性合並來創建新屬性維數，或者直接通過刪除不相關的屬性（維）來減少數據維數，從而提高數據挖掘的效率、降低計算成本。屬性規約的目標是尋找出最小的屬性子集並確保新數據子集的概率分布盡可能地接近原來數據集的概率分布。

逐步向前選擇、逐步向後刪除和決策樹歸納是屬於直接刪除不相關屬性（維）方法。主成分分析是一種用於連續屬性的數據降維方法，它構造了原始數據的一個正交變換，新空間的基底去除了原始空間基底下數據的相關性，只需使用少數新變數就能夠解釋原始數據中的大部分變異。在應用中，通常是選出比原始變數個數少，能解釋大部分數據中的變數的幾個新變數，即所謂主成分，來代替原始變數進行建模。

1)設原始變數 的 n 次觀測數據矩陣為：

2）將數據矩陣按列進行中心標准化。為了方便，將標准化後的數據矩陣仍然記為X。
3）求相關系數矩陣 的定義為：

其中，
4）求&的特徵方程 的特徵根 。
5）確定主成分個數 根據實際問題確定，一般取80%。
6）計算m個相應單位特徵向量：

7）計算主成分：

在 Python 中,主成分分析的函數位於 Scikit-Leam 下：
sklearn.decomposition.PCA（n_components = None, = True, whiten = False）
參數說明：

原始數據從8維被降維到了3維，關系式由公式確定，同時這3維數據佔了原始數據95%以上的信息。

數值規約指通過選擇替代的、較小的數據來減少數據量，包括有參數方法和無參數方法兩類。
有參數方法是使用一個模型來評估數據，只需存放參數，而不需要存放實際數據，例如回歸（線
性回歸和多元回歸）和對數線性模型（近似離散屬性集中的多維概率分布）。無參數方法就需要
存放實際數據，例如直方圖、聚類、抽樣（采樣）。

用於數據規約時，抽樣最常用來估計聚集査詢的結果。在指定的誤差范圍內，可以確定 (使用中心極限定理)估計一個給定的函數所需的樣本大小。通常樣本的大小 s 相對於 N 非常 小。而通過簡單地增加樣本大小，這樣的集合可以進一步求精。