大数据处理缺失值的原因

接下来为大家讲解大数据处理缺失值，以及大数据处理缺失值的原因涉及的相关信息，愿对你有所帮助。

简述信息一览：

• 1、数据处理的三种方法
• 2、八种缺失值处理方法总有一种适合你
• 3、缺失值估计的方法有哪些?
• 4、机器学习和数据挖掘中缺失值应采取何种填充方式?

数据处理的三种方法

1、数据处理的三种方法分别是数据趋势分析、数据对***析与数据细分分析。根据处理设备的结构方式、工作方式，以及数据的时间空间分布方式的不同，数据处理有不同的方式。数据处理（dataprocessing），是对数据的***集、存储、检索、加工、变换和传输。

2、列表法：是将实验所获得的数据用表格的形式进行排列的数据处理方法。列表法的作用有两种：一是记录实验数据，二是能显示出物理量间的对应关系。图示法：是用图象来表示物理规律的一种实验数据处理方法。一般来讲，一个物理规律可以用三种方式来表述：文字表述、解析函数关系表述、图象表示。

3、数据处理的三种方法是：数据清洗、数据转换、数据分析。数据清洗 数据清洗是指对原始数据进行筛选、过滤和修正，以使其符合分析的要求。原始数据中可能存在着错误、缺失、重复、异常值等问题，这些问题都会影响数据的质量和分析的结果。因此，数据清洗是数据分析的第一步，也是最关键的一步。

4、列表法是一种将实验数据以表格形式排列的数据处理方法。它的两个主要作用是记录实验数据和清晰展示物理量之间的对应关系。 图示法是通过图像来表现物理规律的实验数据处理方法。物理规律通常可以通过文字描述、解析函数关系描述以及图象展示这三种方式来描述。

5、数据处理中的三种重要方法：归一化、标准化和正则化，各有其特定目标和应用。归一化，通常用于将数据映射到（0，1）范围内，便于处理和提高不同数据指标的可比性。常见的方法有线性转换，如min-max归一化，公式为y=（x-min）/（max-min）。

八种缺失值处理方法总有一种适合你

1、特殊值填充。将缺失值视为特殊属性，使用特定值（如“unknown”）填充。这种方法保留了缺失数据的特性，但可能引入额外信息。 平均值填充。使用样本特征的平均值填充缺失值。适用于数据分布相对均匀的情况，但可能削弱异常值的识别。 热卡填充。寻找与缺失样本最相似的对象，用其值填充。

2、个案剔除法（Listwise Deletion）这是处理缺失数据的一种常见且简单的方法，许多统计软件如SPSS和SAS都将其作为默认处理方式。此方法的步骤是直接删除包含缺失值的完整案例。

3、均值替换法是一种简便、快速的处理方法，对变量均值估计无影响，但假设数据完全随机缺失，可能改变变量方差和标准差。 热卡填充法（Hotdecking）热卡填充法在数据库中寻找与缺失值最相似的值来填充缺失。常见的是使用相关系数矩阵确定哪个变量与缺失值所在变量最相关，然后根据这个变量的取值填充缺失值。

4、均值插补。数据的属性分为定距型和非定距型。如果缺失值是定距型的，就以该属性存在值的平均值来插补缺失的值；如果缺失值是非定距型的，就根据统计学中的众数原理，用该属性的众数（即出现频率最高的值）来补齐缺失的值。（2）利用同类均值插补。

5、首先，最简单直接的处理方法是删除含有缺失值的记录。这种方法在缺失值数量相对较少，且对整体数据分布影响不大的情况下是可行的。例如，在进行问卷调查分析时，如果只有少数几个受访者的年龄信息缺失，删除这些记录可能不会对结果造成显著影响。

6、对于完全随机缺失（MCAR）和条件随机缺失（MAR）的数据，最常见的处理方法是删除包含缺失值的样本，这通常会导致样本量减少。另一种方法是80%法则，即当非缺失样本低于总样本量的80%时，建议删除该样本。结合80%法则后，样本数量可以保持在合理范围。

缺失值估计的方法有哪些?

1、二，估计方法： 均值法（Mean-substitution）①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。②缺点：改变了数据的分布，还有就是有的优化问题会对方差优化，这样会让对方差优化问题变得不准确。

2、删除法：如果缺失的数据不是很多，可以考虑直接删除含有缺失值的样本。这种方法简单易行，但可能会导致样本量减少，从而影响模型的准确性。对缺失值进行估计。常用的插补方法有均值插补、中位数插补、众数插补等。这些方法简单易行，但可能会引入误差。

3、“估计”方法选择如图所示的几个。2 “模式”：“按照缺失值模式分组的表格个案”：以表格形式列出每个变量各种缺失方式的缺失例数。“按照缺失值模式对变量排序”：缺失率太小的缺失方式不予显示，系统默认1%。“变量”：规定用何变量标记观察单位观察单位及对结果排序。

4、估算 估算方法包括使用变量的样本均值、中位数或众数来代替无效值和缺失值。这种方法操作简单，但可能未能充分利用数据中的信息，导致误差较大。另一种方法是通过变量间的相关分析或逻辑推论，根据调查对象对其他问题的答案来估计缺失值。例如，可以根据家庭收入推算某产品拥有的可能性。

机器学习和数据挖掘中缺失值应***取何种填充方式?

在机器学习和数据挖掘中，处理缺失值是特征工程中关键步骤之一。选择合适的填充方式对模型性能至关重要。本文通过一个简单的实验，探讨了三种常见的特征工程方式在实际应用中的表现。首先，实验使用乳腺癌数据集，通过k近邻（k=5）算法进行分类。

在特征工程阶段，我们生成新字段，如根据家庭成员数量生成家庭规模，并判断是否独行，以及根据年龄和舱位等级生成乘积字段。对于 Embarked 字段，我们填充缺失值，将文本类型转换为数值型。Fare 字段处理中，我们使用中位数填充缺失值，并进行分箱操作，将票价转换为数值型。

缺失值处理通常***用均值、中位数或哑变量填充。离群点处理使用箱线图或MAD统计方法。噪声处理通过分箱、平均数、中位数或边界值平滑数据，或通过回归模型预测。数据集成将数据源整合，减少数据冗余。维度规约通过属性子集选择或单变量重要性分析筛选相关属性。数据变换包括离散化和稀疏化处理，提高数据适用性。

应用场景：填充模型广泛应用于各种领域，如数据挖掘、机器学习、统计分析等。在数据分析的预处理阶段，填充缺失数据是一个非常重要的步骤，填充模型的准确性和效率直接影响到后续分析的可靠性。此外，在推荐系统、预测模型等领域，填充模型也发挥着重要的作用。

处理特征时，应注意将字符特征转换为数值型特征，可以使用one-hot编码或正则表达式提取数值。时间型特征可以简化为年月信息，或进一步细分时间区域。处理缺失值可以有多种方法，包括丢弃列、用中位数或众数填充，甚至使用随机森林预测缺失值。

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