建模无标签数据如何处理

Ⅰ 大数据建模过程中的数据处理

数据是建模的基础，也是研究事物发展规律的材料。数据本身的可信度和处理的方式将直接决定模型的天花板在何处。一个太过杂乱的数据，无论用多么精炼的模型都无法解决数据的本质问题，也就造成了模型的效果不理想的效果。这也是我们目前所要攻克的壁垒。但是，目前我们市场对的数据或者科研的数据并不是完全杂乱无章的，基本都是有规律可循的，因此，用模型算法去进行科学的分析，可以主观情绪对决策的影响。所以数据是非常重要的一部分。那么，接下来我们就详细说一下数据的处理与分析。

当看到数据的时候，首要做的并不是进行清洗或者特征工程，而是要观察数据所呈现的基本状态，以及进行数据与任务的匹配，这就需要我们之前所提到的业务常识与数据敏感度的能力了，只有通过完整的数据分析，才能够更为精准的做符合需求的特征工程工作。数据的基本特征分析主要从以下几个方面进行：

1. 确定类型 ：数据集的类型包括文本，音频，视频，图像，数值等多种形式交织而成，但是传入模型中的都是以数值形式呈现的，所以确定数据的类型，才可以确定用什么方法进行量化处理。

2. 验证可靠度 ：由于数据的收集的方式不尽相同，数据来源的途径多种多样。所以数据的可信度判断也显得尤为重要。而数据可靠性校验的方法非常多。例如：根据收集途径判断，如果调查问卷也可根据问卷设计的可靠度进行判断，当然转化为数值后也可辅助一些模型进行精细校验等。采用何种方式，取决于获取数据的方式，数据类型以及项目的需求。

3. 样本定义 ：需要确定样本对应的每一个特征属性的内容是什么。例如：样本的容量，样本的具体内容，样本所包含的基本信息等。

4. 任务匹配： 在任务分析中我们把项目拆分成了小的子问题，这些问题有分类，回归，关联关系等。也就是每个问题的所达成的目标是不一样的，那么我们要从数据集中筛选出符合子问题的数据，也就是选好解决问题的原料，很多情况下是靠你的数据敏感度和业务常识进行判断的。

5. 数据集的划分： 由于模型搭建完成之后有一个训练与验证评估的过程，而目前最为简单的一种验证手段就是就是交叉验证，因此我们需要将数据集拆分成训练集和测试集，这一步仅仅确定训练集和测试集的比例关系，例如：70%的数据用于训练，30%的数据用于测试。

数据的清洗是一件非常繁琐且耗费时间的事情，基本可以占到一个工程的30%到50%的时间。并且数据的清洗很难有规律可循，基本上依托于你对数据的基本分析与数据敏感度。当然，当你看的数据够多，数据的清洗的经验也就越多，会为你今后哦搭建模型提供很多遍历，我们这里提供一些常见的清洗的点。

清洗异常数据样本需要考虑到方方面面，通常情况下我们从以下方面：

1.处理格式或者内容错误：

首先，观察时间，日期，数值等是否出现格式不一致，进行修改整理；其次，注意开头，或者中间部分是否存在异常值；最后，看字段和内容是否一致。例如，姓名的内容是男，女。

2. 逻辑错误清洗：

去重：通常我们收集的数据集中有一些数据是重复的，重复的数据会直接影响我们模型的结果，因此需要进行去重操作；

去除或者替换不合理的值：例如年龄突然某一个值是-1，这就属于不合理值，可用正常值进行替换或者去除；

修改矛盾内容:例如身份证号是91年的，年龄35岁，显然不合理，进行修改或者删除。

3. 去除不要的数据： 根据业务需求和业务常识去掉不需要的字段

4. 关联性错误验证： 由于数据来源是多个途径，所以存在一个id，进行不同的数据收集，可通过，id或者姓名进行匹配合并。

该问题主要出现在分类模型中，由于正例与负例之间样本数量差别较大，造成分类结果样本量比较少的类别会大部分分错。因此需要进行数据不平衡处理。常用的处理方法有：向上采样、向下采样、数据权重复制、异常点检测等。

Ⅱ 如何进行数据建模

如何进行数据建模
正确完成建模

在过去的几十年里，数据建模的努力通常集中在关系数据建模或可扩展标记语言(XML)的建模上。只要数据存储在关系数据库中，关系数据建模就会很好，但除此之外，它很少会有其他的用途。而且XML也不能被可靠地称为建模语言。XML是序列化数据的规范--即定义了如何将数据写入文件。XML为构造数据的序列化提供了一种格式，但它不是一个真正的模型。

我所说的“模型”指的是以数学为基础的形式规范。实际上，这意味着是可以使用形式化方法进行验证的东西。通俗地说，这意味着我们可以用数学运算来证明它是正确的，并且我们可以使验证过程自动化。而在XML模式中捕获数据不符合此定义下的模型。但可以肯定的是，我们可以使用软件来验证该XML格式是否良好，是否符合一些XML模式的文档。但这还不足以真正地对数据进行建模。

无论是计算机还是人，如果不同时理解数据的语法(结构)和语义(含义)，就无法理解数据。XML可以捕获语法，但它不能天生捕获语义。语义可以用XML格式编写，但是这些语义必须首先在一些更正式的建模方案中被捕获。换句话说，企业需要一个正式的本体。这种建模方案大多基于形式逻辑，通常是公共逻辑或描述逻辑。

迄今为止，最常用的语义建模语言是基于描述逻辑的网络本体语言(OWL)。这意味着我们不仅可以正式验证模型及其包含的数据，还可以通过对数据的推理来推断新的事实，并且我们可以证明这些推断的正确性。因为OWL是本体建模的事实上的标准，所以我将把剩下的内容限制在OWL上。

但是等等!所有这些都不意味着你需要将你的数据存储为OWL。在你过于担心如何将存储格式强加给不情愿的开发人员之前，先听我说完。

Ⅲ 数据处理的基本流程

数据处理的基本流程一般包括以下几个步骤：

1、数据收集：从数据源中获取数据，可能是通过传感器、网络、文件导入等方式。

2、数据清洗：对数据进行初高亩步处理，包括去重、缺失值填充、异常值处理等。

3、预处理：对数据进行进一步处理，例如特征选择、数据变换（如标准化、正则化）、降维等，以提高数据质量和模型训练效果。

4、模型训练：选择合适的机器学习算法，并使用已处理好的数据集来训练模型。

5、模型评估：对训练好的模型进行评估，包括在测试集上的精确度、召回率、F1值等指标，并进行模型调整。

3、数据归约：数据归约是指通过将大量数据聚合成更少的数据来减少数据量。这个过程可以通戚键森过将数据聚合成最小、最大、平均或中位数来实现。

4、数据标准化：数据标准化是指通过将所有数据转换为相同的度量单位和数据范围，使数据具有可比性和可操作性。这个过程可能包括将数据缩放到特定的范围内、标准化相似度得分等。

5、数据分析：数据分析是指使用统计和机器学习技术，对数据进行建模、预测和推断。这个过程可能包括选取合适的模型、验证模型并进行预测，以便从数据中获得深层次的认识和洞察。

综上所述，数据处理方法因其目的不同而各异，我们需要选择合适的方法，根据具体情况制定相应的数据处理策略，以达到最佳处理结果。