《數(shù)據(jù)探查與預(yù)處理》課件_第1頁
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《數(shù)據(jù)探查與預(yù)處理》PPT課件通過本課程講解數(shù)據(jù)探查和預(yù)處理的重要性，掌握數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的關(guān)鍵概念和技巧，以實際案例提升解決問題的能力。什么是數(shù)據(jù)探查和預(yù)處理？了解數(shù)據(jù)探查和預(yù)處理的定義和范圍，以及在數(shù)據(jù)分析中的重要性和應(yīng)用領(lǐng)域。數(shù)據(jù)探查和預(yù)處理的意義探索數(shù)據(jù)的目的，包括發(fā)現(xiàn)趨勢、異常和模式，以及預(yù)處理數(shù)據(jù)的作用，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量和分析結(jié)果的可靠性。數(shù)據(jù)預(yù)處理流程的步驟數(shù)據(jù)清洗處理缺失值和異常值。數(shù)據(jù)變換轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)類型和尺度。數(shù)據(jù)歸一化統(tǒng)一不同指標(biāo)的量綱。特征選擇選擇對目標(biāo)變量有顯著影響的特征。針對缺失值的處理方法1刪除刪除包含缺失值的樣本或特征。2填充用均值、中位數(shù)或其他方法填充缺失值。3插值根據(jù)已有數(shù)據(jù)推測缺失值。數(shù)據(jù)去重的方法和步驟1查重目的發(fā)現(xiàn)和刪除重復(fù)的數(shù)據(jù)。2方法選擇根據(jù)數(shù)據(jù)集大小和復(fù)雜性選擇適合的去重方法。3去重步驟識別重復(fù)數(shù)據(jù)、比較和刪除重復(fù)項。特征選擇的方法和步驟過濾法根據(jù)統(tǒng)計指標(biāo)篩選特征。包裝法通過訓(xùn)練模型評估特征的重要性。嵌入法在模型訓(xùn)練過程中選擇最佳特征?；窘y(tǒng)計量概念和意義1均值表示數(shù)據(jù)的集中趨勢。2標(biāo)準差反映數(shù)據(jù)的離散程度。3中位數(shù)描述數(shù)據(jù)的中間位置。數(shù)據(jù)分析中使用的工具和軟件Python強大的編程語言和數(shù)據(jù)分析庫。R專為數(shù)據(jù)分析

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