《数据探查与预处理》课件.pptVIP

***********数据探查的目标和内容识别数据质量问题数据完整性、一致性、准确性和有效性等问题，例如缺失值、重复值和异常值。发现数据模式和趋势分析数据的分布、关联性和趋势，例如数据集中程度、变量之间的关系和数据的变化规律。理解数据特征了解数据的类型、范围、分布和关系，为后续的模型构建和分析提供基础。验证假设通过数据分析验证假设，例如产品销售趋势、用户行为模式和市场竞争情况。数据探查的方法可视化分析使用图表和图形来呈现数据模式，直观地识别数据趋势、离群值和关系。统计分析利用统计指标和假设检验来描述数据特征，发现数据之间的关系。机器学习利用机器学习算法来挖掘数据中的隐藏模式和关系，例如分类、聚类和回归。异常值处理的重要性1影响模型精度异常值会扭曲数据的分布，影响模型的训练和预测结果。2降低模型泛化能力异常值会导致模型过度拟合训练数据，在实际应用中表现不佳。3干扰数据分析异常值会误导数据分析结论，导致错误的判断和决策。异常值的定义和识别11.定义异常值是指与数据集中的大多数数据点显著不同的数据点，它们通常是由于错误或随机偏差造成的。22.识别方法常见识别方法包括箱线图、Z得分、标准差等，用于识别数据集中偏离正常范围的样本。33.识别目的识别异常值有助于发现数据错误、排除错误数据、提高数据质量，从而提升模型的准确性和可靠性。删除异常值的方法删除异常值最直接的方法，删除异常值，但可能导致数据丢失，影响模型的准确性。替换异常值用均值、中位数或其他方法替换异常值，需考虑异常值的影响。转换异常值例如使用对数变换，将异常值缩放到较小范围。缺失值处理的重要性数据完整性缺失值会导致数据不完整，影响数据分析结果的准确性。模型性能缺失值会影响模型训练和预测，降低模型的性能和可靠性。数据可视化缺失值会影响数据可视化效果，导致结论偏差。缺失值的类型和原因缺失值的类型缺失值可以分为完全缺失和部分缺失两种类型。完全缺失是指某个属性的所有值都缺失，部分缺失是指某个属性的一部分值缺失。缺失值的原因缺失值产生的原因很多，例如数据录入错误、数据采集设备故障、数据丢失等。此外，一些属性本身可能就存在缺失值，例如用户的性别、年龄等。缺失值处理的常见方法删除法直接删除包含缺失值的样本或特征，适合缺失值比例较小的情况。均值/众数/中位数填充用相应特征的均值、众数或中位数填充缺失值，简单易行，但会降低数据方差。插值法使用插值算法，根据已有数据预测缺失值，例如线性插值、多项式插值等。模型预测使用机器学习模型，根据其他特征预测缺失值，更精准但需要更多计算资源。特征工程的概念和意义数据转化特征工程将原始数据转换为更适合机器学习模型的形式，提高模型的预测准确性和性能。提取信息从原始数据中提取更多有用的信息，例如特征组合或交叉特征，为模型提供更多参考。提升效率特征工程可以简化数据处理流程，提高模型训练速度和效率。模型效果特征工程是提高模型泛化能力和解决过拟合问题的重要手段。特征选择的重要性降低模型复杂度特征选择可以剔除无关或冗余特征，简化模型结构，降低过拟合风险。提高模型效率使用更少的特征可以减少模型训练时间和预测时间，提高模型效率和性能。提升模型可解释性选择重要的特征可以帮助我们理解数据和模型，提高模型的可解释性和透明度。改善模型泛化能力选择合适的特征可以提高模型在不同数据集上的泛化能力，避免过拟合。特征选择的常见方法过滤法根据特征本身的属性进行选择，例如方差、相关性等，简单高效。包裹法将特征选择作为优化问题，通过不断尝试不同特征组合来找到最优子集，适用于高维数据。嵌入法将特征选择集成到模型训练过程中，根据特征的重要性进行选择，例如正则化、决策树等。相关性分析概念相关性分析是研究两个或多个变量之间线性关系的一种统计方法，可以衡量变量之间相互影响的程度。目的通过相关性分析，可以了解变量之间的联系，并为后续的模型建立和特征选择提供依据。方法常用的相关性分析方法包括皮尔逊相关系数、斯皮尔曼秩相关系数等。应用相关性分析广泛应用于数据挖掘、机器学习等领域，例如预测用户行为、评估产品性能等。主成分分析1降维减少特征数量，提高模型效率2信息保留保留原始数据中的大部分信息3数据理解揭示数据背后的隐藏关系主成分分析(PCA)是一种常用的降维技术，通过将高维数据转换为低维数据，同时保留原始数据中的大部分信息。PCA的主要目标是将数据投影到一个新的坐标系，以最大程度地减少数据方差，从而提取数据中的关键信息。方差膨胀因子方差膨胀因子（VIF）是用来衡量