题目标题

常用的数据清洗方法有哪些?

参考解析

数据清洗是将重复、多余的数据筛选清除,将缺失的数据补充完整,将错误的数据纠正或者删除,最后整理成为我们可以进一步加工、使用的数据。
对于数据值缺失的处理,通常使用的方法有下面几种:
1、删除缺失值
当样本数很多的时候,并且出现缺失值的样本在整个的样本的比例相对较小,这种情况下,我们可以使用最简单有效的方法处理缺失值的情况。那就是将出现有缺失值的样本直接丢弃。这是一种很常用的策略。
2、均值填补法
根据缺失值的属性相关系数最大的那个属性把数据分成几个组,然后分别计算每个组的均值,把这些均值放入到缺失的数值里面就可以了。
3、热卡填补法
对于一个包含缺失值的变量,热卡填充法的做法是:在数据库中找到一个与它最相似的对象,然后用这个相似对象的值来进行填充。不同的问题可能会选用不同的标准来对相似进行判定。最常见的是使用相关系数矩阵来确定哪个变量(如变量Y)与缺失值所在变量(如变量X)最相关。然后把所有变量按Y的取值大小进行排序。那么变量X的缺失值就可以用排在缺失值前的那个个案的数据来代替了。
还有类似于最近距离决定填补法、回归填补法、多重填补方法、K-最近邻法、有序最近邻法、基于贝叶斯的方法等。