第二章：数据预处理2
数据分布偏移问题的解决方案研究
数据分布偏移问题的解决方案研究第一章：引言1.1 背景介绍在当今数码时代，数据量的快速增长已成为一个共识，为各领域带来了宝贵的机遇和挑战。
然而，伴随着数据的快速增长，我们面临的一个主要问题就是数据分布偏移。
数据分布偏移是指在不同时间或不同数据源上数据分布发生变化的现象。
这可能导致许多数据分析和机器学习应用的性能下降，因为训练集和测试集之间的分布差异会导致无法准确预测实际情况。
1.2 问题的重要性数据分布偏移问题的解决对于各个领域都至关重要。
在金融领域，数据分布的改变可能会导致某种投资策略的失效。
在医疗领域，数据分布的改变可能会导致某种疾病的诊断错误。
在工业生产中，数据分布的改变可能会导致生产线的故障。
因此，解决数据分布偏移问题对于提高决策的准确性和效率具有重要意义。
1.3 解决方案的目标和方法本文旨在研究数据分布偏移问题，并提出一些解决方案，以帮助各个领域应对这一问题。
我们将从以下几个方面对数据分布偏移问题展开研究：- 数据预处理方法：通过对数据进行预处理，使得训练集和测试集之间的分布差异最小化。
- 动态学习方法：通过适应不同时间和数据源的数据分布，实现模型的自适应能力。
- 迁移学习方法：通过利用已有的知识和模型，帮助新领域的数据分布偏移问题。
- 集成学习方法：通过集成多个模型或算法，提高数据分布偏移问题的解决能力。
- 具体领域的解决方案：针对不同领域的数据分布偏移问题，提出具体的解决方案，如金融领域、医疗领域、工业生产等。
第二章：数据预处理方法2.1 特征选择特征选择是一种常用的数据预处理方法，可以通过选择最相关的特征来减少数据的维度。
通过减少特征的数量和选择与目标变量最相关的特征，可以减少数据分布差异的影响。
2.2 数据标准化数据标准化是将数据按照一定的规则转换成具有特定区间范围的数据。
通过将数据标准化到相同的范围内，可以减少不同特征之间的分布差异对模型的影响。
2.3 样本平衡样本不平衡是指在数据集中某个类别的样本数量远远少于其他类别的样本数量。
第二章 数据采集与预处理 (教案与习题)
2 of 42
2.1大数据采集架构
第二章 数据采集与预处理
2.1.2 常用大数据采集工具
数据采集最传统的方式是企业自己的生产系统产生的数据，除上述生产系统中的数据外， 企业的信息系统还充斥着大量的用户行为数据、日志式的活动数据、事件信息等，越来越 多的企业通过架设日志采集系统来保存这些数据，希望通过这些数据获取其商业或社会价 值。
$sudo apt-get update
Apache Kafka需要Java运行环境，这里使用apt-get命令安装default-jre包，然后安装Java运行环境：
$sudo apt-get install default-jre
通过下面的命令测试一下Java运行环境是否安装成功，并查看Java的版本信息：
学习使用SPSS进行数据挖掘
学习使用SPSS进行数据挖掘第一章 SPSS简介SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一种常用的统计分析软件，由IBM公司开发。
它提供了强大的数据分析和数据挖掘功能，被广泛应用于社会科学研究、商业决策分析等领域。
SPSS具备使用简便、功能强大、结果可靠等特点，成为数据挖掘工作者的首选工具。
第二章数据预处理在进行数据挖掘之前，首先需要对原始数据进行预处理。
数据预处理包括数据清洗、数据集成、数据转换和数据规约等步骤。
数据清洗是指通过识别和纠正数据中的错误、缺失、异常、重复等问题，确保数据质量的过程。
数据集成是将来自不同数据源的数据合并成一个一致的数据集的过程。
数据转换是将原始数据转换成适用于数据挖掘算法的形式，包括数值化、正规化、离散化等处理。
数据规约是对数据集进行降维处理，去除冗余信息，以提高数据挖掘效率。
第三章数据探索数据探索是通过可视化和统计分析等手段，对数据的特征和内在关系进行探索和发现。
在SPSS中，可以使用图表、频数分析、描述性统计等工具进行数据探索。
例如，可以通过绘制直方图、散点图等图表，观察数据的分布和趋势。
频数分析可以统计各类别的频数和频率，帮助理解数据的分布情况。
描述性统计可以计算各变量的均值、方差、标准差等统计指标，揭示数据的集中趋势和离散程度。
第四章数据挖掘算法SPSS提供了多种数据挖掘算法，如聚类分析、分类分析、关联规则等。
这些算法可以从不同角度解析数据，挖掘数据背后的隐藏信息。
聚类分析是将相似对象划分到同一类簇的过程，帮助识别数据中的类别。
分类分析是建立预测模型，根据已有特征对新数据进行分类。
关联规则分析是挖掘数据中的关联关系，发现项之间的频繁组合。
第五章模型评估与优化在使用SPSS进行数据挖掘时，需要对构建的模型进行评估和优化。
模型评估是通过一系列评估指标，对模型的精确度、鲁棒性、稳定性等进行评估。
常用评估指标包括准确率、召回率、F值、ROC曲线等。
Microsoft Word - 第二章 数据预处理
由于数据库系统所获数据量的迅速膨胀（已达 或 数量级），从而导致了现实世界数据库中常常包含许多含有噪声、不完整（ ）、甚至是不一致（ ）的数据。
显然对数据挖掘所涉及的数据对象必须进行预处理。
那么如何对数据进行预处理以改善数据质量,并最终达到完善最终的数据挖掘结果之目的呢？数据预处理主要包括:数据清洗（ ）、数据集成（ ）、数据转换（ ）和数据消减（ ）。
本章将介绍这四种数据预处理的基本处理方法。
数据预处理是数据挖掘（知识发现）过程中的一个重要步骤，尤其是在对包含有噪声、不完整，甚至是不一致数据进行数据挖掘时，更需要进行数据的预处理，以提高数据挖掘对象的质量，并最终达到提高数据挖掘所获模式知识质量的目的。
例如：对于一个负责进行公司销售数据分析的商场主管，他会仔细检查公司数据库或数据仓库内容，精心挑选与挖掘任务相关数据对象的描述特征或数据仓库的维度（ ），这包括：商品类型、价格、销售量等,但这时他或许会发现有数据库中有几条记录的一些特征值没有被记录下来；甚至数据库中的数据记录还存在着一些错误、不寻常（ ）、甚至是不一致情况,对于这样的数据对象进行数据挖掘,显然就首先必须进行数据的预处理,然后才能进行正式的数据挖掘工作。
所谓噪声数据是指数据中存在着错误、或异常（偏离期望值）的数据；不完整（ ）数据是指感兴趣的属性没有值；而不一致数据则是指数据内涵出现不一致情况（如：作为关键字的同一部门编码出现不同值）。
而数据清洗是指消除数据中所存在的噪声以及纠正其不一致的错误；数据集成则是指将来自多个数据源的数据合并到一起构成一个完整的数据集；数据转换是指将一种格式的数据转换为另一种格式的数据；最后数据消减是指通过删除冗余特征或聚类消除多余数据。
不完整、有噪声和不一致对大规模现实世界的数据库来讲是非常普遍的情况。
不完整数据的产生有以下几个原因：（ ）有些属性的内容有时没有，如：参与销售事务数据中的顾客信息；（ ）有些数据当时被认为是不必要的；（ ）由于误解或检测设备失灵导致相关数据没有记录下来；（ ）与其它记录内容不一致而被删除；（ ）历史记录或对数据的修改被忽略了。
第二章数据预处理-几何校正
6 像元的灰度确定有哪些方法
1. 所做的工作：
① 变换后的图像空间的各像元亮度值的计算。
2. 方法：
① 邻近点插值法（Nearest Neighbor) ② 双线性插值法 ③ 三次卷积插值法 ④ 双三次样条插值法
1．近邻点插值法
距离实际位置最近的像元的灰度值作为输出图像像元的灰 度值。
在待求点的四邻像素中，将距离这点最近的相邻像素灰度 赋给该待求点。公式为：
f (i 1, j 2)
f (i, j 2)
f (i 1, j 2)
f (i 2, j 2)
该算法计算量最大，但内插效果最好，精度最高。
7 输出纠正数字影像
1. 把经过逐个像元的几何位置变换和灰度 重采样得到的输出影像数据按照需要的 格式写入纠正后的影像文件。
2. 当n=2时，畸变关系式如下，包含12个未知数，至少需 要6个已知点来建立关系式，解求未知数。
x a00 a10x a01y a20x2 a11xy a02 y2
y b00 b10x b01y b20x2 b11xy b02 y2
模型系数的确定：
1. 数量应当超过多项式系数的个数，最少 为(n+1)*(n+2)/2个。
该方法要比最近邻元法复杂，计算量大。但没有灰 度不连续性的缺点，结果令人满意。
它具有低通滤波性质，使高频分量受损，图像轮廓 有一定模糊。
3．三次卷积法
该方法利用三次多项式S(x)来逼近理论上的最佳插值 函数sin(x)/x。其数学表达式为：
1 2 | x |2 | x |3 0 | x | 1
S(x)
4
8
|
x
|
5
|
x
|2
数据导入与预处理技术复习
数据导⼊与预处理技术复习数据导⼊与预处理技术复习笔记本⽂由本⼈学习过程中总结，难免有纰漏，欢迎交流学习第1章为什么需要数据处理本章内容将涵盖以下⼏个⽅⾯：为什么需要数据处理关于数据科学的六个简单处理步骤，包括数据清洗；与数据预处理相关的参考建议对数据清洗有帮助的⼯具⼀个关于如何将数据清洗融⼊整个数据科学过程的⼊门实例在数据分析、挖掘、机器学习或者是可视化之前，做好相关的数据预处理⼯作意义重⼤。
这个数据预处理的过程不是⼀成不变的，是⼀个迭代的过程，在实际的⼯作中，需要不⽌⼀次的执⾏数据预处理。
所采⽤的数据挖掘或分析⽅法会影响清洗⽅式的选取。
数据预处理包含了分析所需要的各种处理数据的任务：如交换⽂件的格式、字符编码的修改、数据提取的细节等。
数据导⼊、数据存储和数据清洗是数据预处理中密切相关的技术。
搜集原始数据->存储->数据清洗->存储->增量搜集数据->合并存储数据->数据挖掘（⼤数据、⼈⼯智能）->数据可视化；有三种处理⽅案可以选择：什么都不处理：忽略这些错误数据，直接开始构建线形图。
如果直接数据可视化,这样的结果是，有⽤的数据被掩盖了。
修正数据：算出错误消息的正确数据，采⽤修订后的数据集来可视化。
扔掉错误数据：放弃错误数据。
为了在选项⼆和三之间做个选择，计算错误数据实际上这些只占到了数据量的百分之⼀。
因此，选择选项三，扔掉这些数据。
利⽤Google的Spreadsheets能在初始数据中缺少⽇期的情况下，在x轴⾃动进⾏零值数据补齐，创建线性图或者条状图。
在以上的数据集中，需要补齐的零值就是所缺失的数据。
1.6 ⼩结从以上的实例看出，数据预处理占了整个过程的80%的⼯作量；数据预处理是数据科学过程的关键部分，不仅涉及对技术问题的理解，还需要做出相应的价值判断；第⼆章数据预处理为什么对数据进⾏预处理描述性数据汇总数据清理数据集成和变换数据归约离散化和概念分层⽣成脏数据不完整缺少数据值；缺乏某些重要属性；仅包含汇总数据；e.g., occupation=""有噪声包含错误或者孤⽴点e.g. Salary = -10数据不⼀致e.g., 在编码或者命名上存在差异e.g., 过去的等级： “1,2,3”, 现在的等级： “A, B, C”e.g., 重复记录间的不⼀致性e.g., Age=“42” Birthday=“03/07/1997”不完整数据的成因数据收集的时候就缺乏合适的值数据收集时和数据分析时的不同考虑因素⼈为/硬件/软件问题噪声数据（不正确的值）的成因数据收集⼯具的问题数据输⼊时的⼈为/计算机错误数据传输中产⽣的错误数据不⼀致性的成因不同的数据源违反了函数依赖性数据预处理为什么是重要的？没有⾼质量的数据，就没有⾼质量的挖掘结果⾼质量的决策必须依赖⾼质量的数据e.g. 重复值或者空缺值将会产⽣不正确的或者令⼈误导的统计数据仓库需要对⾼质量的数据进⾏⼀致地集成数据预处理将是构建数据仓库或者进⾏数据挖掘的⼯作中占⼯作量最⼤的⼀个步骤数据质量的多维度量⼀个⼴为认可的多维度量观点：精确度完整度⼀致性合乎时机可信度附加价值可解释性跟数据本⾝的含义相关的内在的、上下⽂的、表象的以及可访问性数据预处理的主要任务数据清理填写空缺的值，平滑噪声数据，识别、删除孤⽴点，解决不⼀致性数据集成集成多个数据库、数据⽴⽅体或⽂件数据变换规范化和聚集数据归约得到数据集的压缩表⽰，它⼩得多，但可以得到相同或相近的结果数据离散化数据归约的⼀部分，通过概念分层和数据的离散化来规约数据，对数字型数据特别重要基本统计类描述的图形显⽰常⽤的显⽰数据汇总和分布的⽅法：直⽅图、分位数图、q-q图、散布图和局部回归曲线直⽅图：⼀种单变量图形表⽰⽅法将数据分布划分成不相交的⼦集或桶，通常每个桶宽度⼀致并⽤⼀个矩形表⽰，其⾼度表⽰桶中数据在给定数据中出现的计数或频率数据清理任务填写空缺的值识别离群点和平滑噪声数据纠正不⼀致的数据解决数据集成造成的冗余空缺值数据并不总是完整的例如：数据库表中，很多条记录的对应字段没有相应值，⽐如销售表中的顾客收⼊引起空缺值的原因设备异常与其他已有数据不⼀致⽽被删除因为误解⽽没有被输⼊的数据在输⼊时，有些数据应为得不到重视⽽没有被输⼊对数据的改变没有进⾏⽇志记载空缺值要经过推断⽽补上如何处理空缺值忽略元组：当类标号缺少时通常这么做（假定挖掘任务设计分类或描述），当每个属性缺少值的百分⽐变化很⼤时，它的效果⾮常差。
研究生开题报告工科
研究生开题报告工科一、选题背景与研究意义随着互联网技术的快速发展，大数据时代已经到来，数据的产生速度大大加快，对于企业而言，如何高效地处理海量数据已经成为了一个必须解决的问题。
因此，数据挖掘在企业数据处理中起着至关重要的作用。
数据挖掘作为一种数据分析的方法，在数据处理和数据分析领域拥有广泛的应用。
基于此，本文拟以某高科技公司的大数据处理需求为背景，研究如何在海量数据下进行机器学习，提高数据挖掘的准确度和效率。
二、研究内容1.数据预处理通过对数据的清洗、删减、缩减、转化等预处理操作将数据变为适合机器处理的格式，以达到减少出错率和提高模型效率的目的。
2.特征选择与提取在海量数据中，需要选择出最有代表性的数据，在数据分析中，这个过程被称为特征选择，目的是去掉冗余数据，降低维数，以提高处理速度和准确性。
同时，对于特征不足的情况，需要通过比较和选取提取算法，将潜在的数据特征提取出来。
3.机器学习算法选择与实现根据处理数据的类型、处理效率、处理结果的性能等因素，选择合适的机器学习算法，并实现算法以获得更好的处理效果。
4.模型评估与优化通过对算法的反复迭代和试验，不断优化算法，让模型的预测准确率不断提高。
同时也对模型进行评估，确定模型的精度和预测结果的可靠性。
三、研究方法在研究中，将采用大量的数据集以及相关的机器学习算法，对数据进行预处理、特征选择和提取、机器学习算法实现、模型评估与优化等处理。
同时，在运用算法的过程中，也会采用调参、交叉验证等方法来进行模型优化。
四、研究意义本文的研究可以为企业在海量数据下的处理提供有效的解决方案，因此对于企业的发展具有重要的意义。
同时，研究机器学习算法的实现以及模型优化的方法，可以为数据挖掘科学家提供更为完善的研究思路和方法。
最后，理论的探究和实践的检验，对学术界和工业界都有一定的参考价值。
五、论文结构第一章：绪论1.选题背景与研究意义2.研究内容3.研究方法4.研究意义5.论文结构第二章：数据预处理1.数据的抽样2.数据的清洗3.数据的过滤4.数据的转化第三章：特征选择与提取1.特征选择的方法2.特征实现3.特征提取算法的选择第四章：机器学习算法的选择与实现1.机器学习算法选择2.机器学习算法的实现第五章：模型评估与优化1.模型评估2.模型优化第六章：实验及数据分析1.数据准备2.实验方案及数据处理3.实验结果及分析第七章：结论与展望1.研究结论2.研究展望参考文献致谢以上是本研究生开题报告的全部内容。
第2章 数据预处理-作业
第二章 数据预处理2-1【解】（1）三倍标准差法（拉依达准则）： 计算的相关数据列于表2-1(a)中。
018.515151==∑=i i x x ，5509.0142496.41-1512===∑n e S i ，则3S = 1.6528，从表2-1(a)中数据可知：对任意x i ，都有S e 3i <，故无异常数据。
（2）肖文奈特准则：当 n =15时，0333.021==n α，9833.02-1=α，查表得：A z =2.127，172.1=⨯S A Z ，将表2-1(a)中的i e 与1.172比较，其中172.1418.17>=e ，则数据3.60应剔除。
将剩余的14个数据重新计算，计算结果列于表2-1(b)中。
当n =14时，119.514141==∑=i ixx ，0154.0130953.21-1412===∑n eS i，0357.021==n α，9821.02-1=α，查表得：A z =2.100，843.0=⨯S A Z ，将表2-1(b)中的i e 与0.843比较，其中843.0891.09>=e ，则数据6.01应剔除。
将剩余的13个数据重新计算，计算结果列于表2-1(c)中。
当n =13时， 5.05131311==∑=i ix x ，0.3216211.24091-3112===∑n e S i ，8503.021==nα，表2-1(a)表2-1(b)0898.02-1=α，查表得：A z =2.070，666.0=⨯S A Z ，将表2-1(c)中的i e 与0.666比较，对任意x i ，都有S A e ⨯<z i ，则剩余的13个数据都符合本方法的要求，属于正常数据。
综上，3.60和6.01为异常数据。
（3）格拉布斯准则：将测量数据按由小到大的顺序排列，并算出g i 列于表2-1(d)中。
其中018.5=x ，5509.0=S ，Se g i i =。
数据处理分析课后答案
化工数据分析与处理（课后作业）第一章误差原理与概率分布1、某催化剂车间用一台包装机包装硅铝小球催化剂，额定标准为每包净重25公斤，设根据长期积累的统计资料，知道包装机称得的包重服从正态分布，又其标准差为σ＝0.75公斤，某次开工后，为检验包装机的工作是否正常，随机抽取9包催化剂复核其净重分别为：解：先做原假设 假设H 0：μ＝μ0构造统计量：Z ＝nx /σμ--～N(0,1)-x ＝∑x i /n=25.45σ＝0.75 μ＝μ0＝25 得：Z ＝1.8查表得：Φ ( 1.8 ) = 0.9641给出适当的α ，取α＝0.05，1- α = 0.95 < 0.9641 落在大概率解范围内接受H 0则 μ＝μ0 ，即包装机目前工作正常。
均值的0.95置信区间。
解：因为P ＝1-α＝0.95 所以α＝1-0.95＝0.05σ不知，所以只能用t 分布 即用S 代替σ S 2=1)(--∑-n x x i ＝0.048515789 S=0.220263-x =3.21令T ＝nS x /μ--～t(n-1,2α)则有：P(-At ＜T ＜At)=1-α=1-0.05 n-1=20-1=192α=0.025 查表得：At （19，0.025）=2.0930估计区间为：P(-x －At(n-1, 2α)*n S ＜μ＜-x +At(n-1, 2α)*nS＝0.95所以：3.21-2.0930*200.220263＜μ＜3.21+2.0930*200.220263即：3.21-0.100425＜μ＜3.21+0.100425所以：3.109575＜μ＜3.3104253、某厂化验室用A,B 两种方法测定该厂冷却水中的含氯量（ppm ），每天取样一次，下面是七天的记录：试问：这两种方法测量的结果有无显著的差异？一般可取显著水平α＝0.01. 解：因为是用两种方法来测同一个溶液，故把所测氯含量为母体。
检验假设H0：μ1＝μ2的问题。
(高级版)机器学习全套教程
(高级版)机器学习全套教程机器研究是现在最热门的领域之一，它让机器能够通过研究、探索来实现人工智能的目标。
如果你想在机器研究领域深入研究，那么这份全套教程就是为你准备的。
第一章：机器研究基础在这一章节中，我们将介绍机器研究的基础知识，包括机器研究的基本原理、常用算法和应用场景等。
第二章：数据分析与数据预处理机器研究需要大量数据来训练模型。
在这一章节中，我们将介绍如何对数据进行分析和预处理，以便更好地应用机器研究算法。
第三章：监督研究与非监督研究在这一章节中，我们将深入研究机器研究的两种主要类型：监督研究和非监督研究。
我们将分别介绍这两种类型的算法，并且提供大量的代码实例。
第四章：神经网络神经网络是机器研究中最重要的技术之一。
在这一章节中，我们将介绍神经网络的基本结构和原理。
此外，我们还将介绍如何使用Python和TensorFlow等工具来构建和训练神经网络。
第五章：深度研究深度研究是机器研究中最前沿的技术之一。
在这一章节中，我们将深入探讨深度研究的原理和应用。
此外，我们还将提供大量的代码实例，以帮助你更好地理解深度研究的实现过程。
第六章：自然语言处理自然语言处理是机器研究的一个重要应用领域。
在这一章节中，我们将介绍如何使用机器研究算法来处理自然语言。
我们将涵盖从预处理到算法选择再到应用的整个过程。
第七章：机器研究平台机器研究平台可以帮助企业快速部署和管理机器研究模型。
在这一章节中，我们将介绍几个流行的机器研究平台，并演示如何使用它们来构建机器研究应用。
结束语这份机器学习全套教程覆盖了机器学习的基础知识和前沿技术，是机器学习学习者的必备指南。
希望这份教程能帮助你更好地入门和掌握机器学习领域的知识。
数据挖掘概念与技术课后答案第二版
数据挖掘概念与技术课后答案第二版第一章：数据挖掘概论1.什么是数据挖掘？数据挖掘是一种通过从大量数据中发现隐藏模式、关系和知识的方法。
它将统计学、机器学习和数据库技术结合起来，用于分析海量的数据，并从中提取出有用的信息。
2.数据挖掘的主要任务有哪些？数据挖掘的主要任务包括分类、回归、聚类、关联规则挖掘和异常检测等。
3.数据挖掘的流程有哪些步骤？数据挖掘的典型流程包括问题定义、数据收集、数据预处理、特征选择、模型构建、模型评估和模型应用等步骤。
4.数据挖掘的应用领域有哪些？数据挖掘的应用领域非常广泛，包括市场营销、金融分析、生物医学、社交网络分析等。
5.数据挖掘的风险和挑战有哪些？数据挖掘的风险和挑战包括隐私保护、数据质量、误差纠正、过拟合和模型解释等。
第二章：数据预处理1.数据预处理的主要任务有哪些？数据预处理的主要任务包括数据清洗、数据集成、数据转换和数据规约等。
2.数据清洗的方法有哪些？数据清洗的方法包括缺失值填补、噪声数据过滤、异常值检测和重复数据处理等。
3.数据集成的方法有哪些？数据集成的方法包括实体识别、属性冲突解决和数据转换等。
4.数据转换的方法有哪些？数据转换的方法包括属性构造、属性选择、规范化和离散化等。
5.数据规约的方法有哪些？数据规约的方法包括维度规约和数值规约等。
第三章：特征选择与数据降维1.什么是特征选择？特征选择是从原始特征集中选择出最具有代表性和区分性的特征子集的过程。
2.特征选择的方法有哪些？特征选择的方法包括过滤式特征选择、包裹式特征选择和嵌入式特征选择等。
3.什么是数据降维？数据降维是将高维数据映射到低维空间的过程，同时保留原始数据的主要信息。
4.数据降维的方法有哪些？数据降维的方法包括主成分分析、线性判别分析和非负矩阵分解等。
5.特征选择和数据降维的目的是什么？特征选择和数据降维的目的是减少数据维度、提高模型训练效果、降低计算复杂度和防止过拟合等。
第四章：分类与预测1.什么是分类？分类是通过训练数据集建立一个分类模型，并将未知数据对象分配到其中的某个类别的过程。
数据处理分析课后答案
化工数据分析与处理（课后作业）第一章 误差原理与概率分布1、某催化剂车间用一台包装机包装硅铝小球催化剂，额定标准为每包净重25公斤，设根据长期积累的统计资料，知道包装机称得的包重服从正态分布，又其标准差为σ＝0.75公斤，某次开工后，为检验包装机的工作是否正常，随机抽取9包催化剂复核其净重分别为：试问包装机目前的工作状况如何？ 解：先做原假设 假设H 0：μ＝μ0构造统计量：Z ＝nx /σμ--～N(0,1)-x ＝∑x i /n=25.45σ＝0.75μ＝μ0＝25 得：Z ＝1.8查表得：Φ ( 1.8 ) = 0.9641给出适当的α ，取α＝0.05，1- α = 0.95 < 0.9641 落在大概率解范围内接受H 0则 μ＝μ0 ，即包装机目前工作正常。
气总平均值的0.95置信区间。
解：因为P ＝1-α＝0.95 所以α＝1-0.95＝0.05σ不知，所以只能用t 分布 即用S 代替σ S 2=1)(--∑-n x x i ＝0.048515789 S=0.220263-x =3.21令T ＝nS x /μ--～t(n-1,2α)则有：P(-At ＜T ＜At)=1-α=1-0.05n-1=20-1=192α=0.025 查表得：At （19，0.025）=2.0930估计区间为：P(-x －At(n-1, 2α)*n S ＜μ＜-x +At(n-1, 2α)*nS ＝0.95所以：3.21-2.0930*200.220263＜μ＜3.21+2.0930*200.220263即：3.21-0.100425＜μ＜3.21+0.100425所以：3.109575＜μ＜3.3104253、某厂化验室用A,B 两种方法测定该厂冷却水中的含氯量（ppm ），每天取样一次，下面是试问：这两种方法测量的结果有无显著的差异？一般可取显著水平α＝0.01. 解：因为是用两种方法来测同一个溶液，故把所测氯含量为母体。
地震数据处理第二章：预处理及真振幅恢复
j 2f
设补偿前数据为x(t)，补偿后为y(t)，即
y(t) x(t) * h(t, )
第三节 振幅平衡
浅层能量、深层能量弱，给显示带来困难，动平衡就 是为解决这类问题而提出的。
一、道内动平衡
设待平衡记录道长度为N个样点，将其分为K个时 窗，每时窗为2M+1个样点，则每时窗的平均振幅为：
A j
第二节 真振幅恢复 一、波前扩散能量补偿 二、地层吸收能量补偿
第一节 预处理
一、数据解编 （1）野外数据格式：
① SEG-D ② 时序 （2）解编：将时序变为道序
（3）解编后数据格式：SEG—Y 地震资料数字处理输入/输出均为SEG-Y
SEG_Y 格式： 卷头(4字节/字,共100字）:
40行说名信息
2 卷内道序号 (字节5 ~ 8)
3 FFID & ILN (字节9 ~12)
4 道号
(字节13~16)
5 震源点号
(字节17~20)
6 CMP号 & XLN (字节21~24)
7 CMP集内道号 (字节25~28)
8 道识别码： (字节29~30) 1=地震数据；2=死道；3=空道 4 =爆炸信号；5 井口道；~
1
M
|
2M 1 mM
a jm
|
权系数：
w j
1 Aj
均衡处理： aj a j •w j
二、道间均衡
地震记录上反射能量随炮检距增大而衰减，也可能因 激发及接收条件的差异，使道与道之间的能量不均衡。 在共中心点叠加时，因能量不均衡会影响叠加效果，故 而进行道间均衡。
Q 2 E 2
A2 0
2
1
E
A2 0
数据分析软件的基本操作流程
数据分析软件的基本操作流程引言：数据分析软件已经成为现代工作中不可或缺的工具之一，它提供了一种有效且可重复的方式来处理和分析大量的数据。
本文将介绍数据分析软件的基本操作流程，并逐步引导读者了解其专业性强的内容。
流程包括：数据导入与清洗、数据预处理、数据可视化、建立模型与分析、结果解读与报告。
第一章：数据导入与清洗数据导入是数据分析的第一步，它涉及从不同的数据源中获取数据。
常见的数据源包括数据库、电子表格和文本文件等。
数据清洗是指对数据进行预处理和修正，以去除噪声、缺失值和异常值。
在数据导入过程中，数据分析软件通常提供了多种文件格式的读取和导入选项，并可通过设置参数和规则进行数据清洗。
第二章：数据预处理数据预处理是数据分析的重要环节，它主要包括数据选择、转换和归一化等步骤。
数据选择是指根据具体需求从原始数据中选择感兴趣的变量和样本。
数据转换是对数据进行数值、符号或空间转换，以提高数据的可比性和易解释性。
数据归一化是将不同尺度的数据转化为统一的标准，以消除量纲带来的影响。
在数据预处理过程中，数据分析软件提供了多种数据筛选、转换和标准化的功能，并可以通过图形界面或编程语言来实现。
第三章：数据可视化数据可视化是将处理后的数据以图形、表格或其他可视化方式展示出来，以提供直观的数据呈现和分析。
数据可视化既可以帮助发现数据之间的关系和趋势，又可以支持对数据的解释和交流。
数据分析软件提供了丰富的绘图和图表功能，可以根据需要选择合适的图形类型，并进行图形的调整和美化。
同时，数据分析软件还支持动态和交互式的可视化，使用户可以更深入地了解数据。
第四章：建立模型与分析建立模型是数据分析的核心任务之一，它涉及选择合适的统计模型、算法和方法，并进行模型的应用和评估。
数据分析软件提供了各种建模工具和算法库，同时还提供了对模型进行参数设置、输出和评估的功能。
分析过程涉及数据统计描述、探索性数据分析、假设检验和回归分析等技术和方法。
科学研究中数据的处理与应用
科学研究中数据的处理与应用第一章数据在科学研究中的重要性数据在科学研究中起着至关重要的作用，无论是在基础研究还是应用研究中都需要大量的数据。
数据可以帮助科学家们分析问题，解决难题，推动科学的发展。
因此，数据的处理和应用就格外重要。
第二章数据处理的步骤1. 数据收集：科学家们需要搜集大量的数据，这是进行研究的关键，数据的来源有样本、实验、调查和文献等途径。
2. 数据预处理：为了避免数据错误或者噪音的影响，需要对数据进行过滤和清洗，这样可以提高数据的质量和可靠性。
3. 数据转化：如果还需要进一步分析数据的话，有时候需要对数据进行转化处理，例如对数据进行归一化或者对数处理等。
4. 数据分析：此时，科学家们拥有了已经预处理后的高质量数据，可以进行各种分析，例如聚类，分类，回归，以及可视化等。
5. 结果评估与优化：通过数据分析，科学家们得到结果后需要进行结果的评估和后续的优化，以便获得更为精准和有用的数据。
第三章数据应用的方式1. 数据挖掘：科学家们可以通过数据挖掘的方式去挖掘数据间的深层关系和模式，以为应用和决策提供有力的支持。
2. 数据可视化：科学家们经常把处理的数据进行可视化成为直观的图表，以简化结果的表达和更好地传达结果。
3. 统计分析：科学家们通过随机采样等方式对大数据采样，采用统计学原理对各种数据进行分析来得出一定的结论。
4. 机器学习：机器学习已经成为数据应用的重要组成部分，它利用全量数据建立模型，实现智能的推荐。
第四章数据研究的应用领域1. 医疗卫生：数据在医疗卫生领域的应用十分广泛，从疾病诊断到药物开发，数据几乎贯穿整个医学领域。
2. 人工智能：人工智能技术的应用涉及到各种领域，AI需要大量的数据来训练和优化算法，从而实现更加人性化的体验。
3. 金融领域：经济金融中的数据分析帮助机构和个人进行理财，也对全球投资项目的决策产生了深远的影响。
4. 制造业：数据分析已经被广泛应用于制造业领域，例如通过分析销售数据来预测市场需求，以及利用数据分析提高工业生产效率和质量等等。
数据挖掘算法实战教程
数据挖掘算法实战教程第一章：数据挖掘概述数据挖掘是一种通过自动或半自动的过程，从大量数据中揭示出隐藏的模式、关系和规律的技术。
它是在大数据时代迅速发展起来的一门学科。
数据挖掘的目标是通过对数据的探索和分析，发现其中潜在的有价值的信息，用于决策支持、市场营销、风险评估等领域。
第二章：数据预处理数据预处理是数据挖掘的第一步，也是最重要的步骤之一。
在实际应用中，原始数据通常存在缺失值、异常值、噪声等问题，需要进行清洗和转换，以便更好地支持后续的数据挖掘算法。
数据预处理包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约等过程。
第三章：关联规则挖掘关联规则挖掘是数据挖掘的常用算法之一，它用于发现数据集中的频繁项集和关联规则。
频繁项集是指在数据集中经常出现的项集，而关联规则则是表示项集之间的统计关系。
关联规则挖掘在市场篮子分析、销售推荐、广告推荐等领域有广泛的应用。
第四章：分类算法分类算法是数据挖掘中常用的一种技术，它通过对已知类别的数据进行学习，然后对未知类别的数据进行分类。
常见的分类算法包括决策树、朴素贝叶斯、支持向量机等。
分类算法在垃圾邮件过滤、信用评估、医学诊断等领域有广泛的应用。
第五章：聚类算法聚类算法是一种无监督学习的方法，它通过将相似的对象归为一类，将不相似的对象分离开来。
聚类算法可以对数据进行自动分组，发现数据中的隐藏模式。
常见的聚类算法包括K均值聚类、层次聚类、DBSCAN等。
聚类算法在市场细分、社交网络分析、图像分割等领域有广泛的应用。
第六章：预测模型预测模型是一种数据挖掘算法，它可以根据历史数据和已知规律来进行未来事件的预测。
常见的预测模型包括线性回归、逻辑回归、神经网络等。
预测模型在金融风险预测、股票走势预测、天气预报等领域有广泛的应用。
第七章：评估与验证在应用数据挖掘算法时，评估和验证是非常重要的步骤，用于判断算法的性能和可靠性。
常用的评估指标包括准确率、召回率、F1值等，在验证过程中通常采用交叉验证、留出法等方法。
大数据预处理技术 第2章 Kettle工具的初步使用
转换的基本概念
转换的基本概念
步骤是转换里的基本组成部分。它是一个图形化的组件，可以通过配置步骤 的参数，使得它完成相应的功能。例子显示了两个步骤，分别为“表输入”和 “Microsoft Excel 输出”。配置“表输入”步骤的参数，可以使得这个步骤从指 定的数据库中读取指定关系表的数据；配置“Microsoft Excel 输出” 步骤的参 数，可以使得这个步骤向指定的路径创建一个Excel表格，并写入数据。当这两 个步骤用跳（箭头连接线）连接起来的时候，“表输入”步骤读取的数据，通 过跳，传输给了“Microsoft Excel 输出”步骤。最终，“Microsoft Excel 输出” 步骤把“表输入”所读取的数据，写入到Excel表格中。这个跳，对“表输入” 而言，是个输出跳；对“Microsoft Excel 输出”而言，是个输入跳。
都中止了，整个转换就中止了
程序角度
功能角度
转 换
转换有明确的起点步骤和终点步骤。例子中显示的转换起点就是“表输入” 步骤（因为这个步骤生成数据行）。终点就是“Microsoft Excel 输出” 步 骤（因为这个步骤将数据写到文件，而且后面不再有其他节点）
转换的基本概念
String 字符类型数据
转换的基本概念
每个步骤都会读、写 数据行（唯一例外是 “生成记录”步骤, 该步骤只写数据）
大多数的步骤都可以 有多个输出跳。一个 步骤的数据发送可以 被设置为轮流发送和
复制发送。
步骤需要有一个唯一 性的名字
步骤的关 键特性
除了具备有上面这些 共性功能，每个步骤 都有明显的功能区别， 这可以通过步骤类型
基于深度学习的机器翻译算法
基于深度学习的机器翻译算法第一章：引言机器翻译已经成为了翻译领域的一种重要的技术。
相比传统的翻译方式，机器翻译可以大大减少人力成本并提高翻译速度。
传统的机器翻译算法基本上都是基于人工规则，但这种方法存在很多局限性。
比如，需要花费大量的时间和人力成本去编写和调节这些规则。
此外，这种方法还存在句子歧义和解读不当等问题。
因此，近年来，越来越多的研究者开始使用深度学习算法来构建机器翻译系统。
本文将详细介绍基于深度学习的机器翻译算法的原理和实现方法。
本文将从数据预处理、模型选择、模型训练和评估等方面分别进行介绍。
第二章：数据预处理机器翻译模型的性能直接取决于数据的质量和数量。
因此，在建立机器翻译模型之前，数据预处理是十分重要的一步。
数据预处理包括数据收集、数据清理、数据切分和标记等过程。
数据收集：数据收集是机器翻译系统的第一步。
通常，我们可以使用公共数据集如WMT、IWSLT、TED、GNJ等作为训练数据集。
这些数据集已经标记好了，包含了多种语言之间的翻译数据。
在实际应用中，我们可以利用机器爬虫从互联网上爬取相关翻译数据，以增加训练数据集的多样性。
数据清理：数据清理旨在将数据集中的噪声数据和错误数据清理掉。
比如，有些数据比较老，不太适用于当前的网络环境，有一些词语的依赖性和语法规则已经发生变化。
这时候需要进行数据清理。
常用的方法是去掉重复数据、过滤掉不低于某个长度的句子、过滤标点符号等。
数据切分：因为深度学习模型需要较大的数据集进行训练，所以需要将整个数据集划分成训练集、验证集和测试集。
一般训练集占所有数据的70％，验证集占15％，测试集占15％。
保证了机器翻译模型的泛化能力的同时，还可以提高机器翻译模型的可靠性和鲁棒性。
标记：标记是将原始语句分词、标点、词性等的处理。
分词之后，需要对每个词汇进行标号，以便于后续的特征提取和模型训练。
比如，英语的标点符号与中文的不同，应该根据不同语言的语法规则进行标注，以此增加翻译的准确率。
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中间四分位数极差(IQR)： IQR = Q3 – Q1
孤立点：通常我们认为：挑出落在至少高于第三个 四分位数或低于第一个四分位数 1.5×IQR处的值
2.0 认识数据 –
数据基本统计描述
2.0 认识数据 –
数据基本统计描述
2.0 认识数据 –
例子
数据基本统计描述
60th Percentile I = (60/100)*51 =30.6 30.6 不是整数，选择整数31，故数值为 66.1 33th Percentile I =(33/100)*51=16.83 16.83 不是整数，选择整数17，故数值为 63.6 Q1:13th—62.9 ; Lower Fence = Q1 - 1.5(IQR) Q3: 38th—67.2 Upper Fence = Q3 + 1.5(IQR) Q3-Q1=4.3 (62.9-1.5*4.3, 67.2+1.5*4.3)=(56.45,73.65) The OUTLIER is 52.7
2.0 认识数据 –
数据基本统计描述
五数概括: min, Q1, Median, Q3, max
盒图：数据分布的一种直观表示
方差和标准差
方差s2：n个观测之x1,x2...xn的方差是
n n n 1 1 1 2 2 2 s2 ( x x ) [ x ( x ) i i i ] n 1 i 1 n 1 i 1 n i 1
x
5 i 1
i
x
2
30.8 31.26
51
2
31.7 31.26 30.1 31.26 31.6 31.26 32.1 31.26 4
2 2 2
2.572 0.643 4 s2 0.643 0.8019
2.0 认识数据 –
• 可用众数、中位数、均值表示
2.0 认识数据 –
数据对象与属性类型
离散属性：具有有限个或无限可数个值 连续属性：如果属性不是离散的，则它是连续的， 用实数表示
2.0 认识数据 –
获得数据的总体印象 识别数据的典型特征 凸显噪声或离群点
数据基本统计描述
动机：为了更好的理解数据
数据基本统计描述
分位数－分位数图（Q-Q 图）：对着另一个单变 量的分位数，绘制一个单变量分布的分位数 允许用户观察是不是有从一个分布到另外一个分 布的迁移
Example shows unit price of items sold at Branch 1 vs. Branch 2 for each quantile. Unit prices of items sold at Branch 1 tend to be lower than those at Branch 2.
数据挖掘
第二章：数据预处理
本章内容
2.0 认识数据
2.1 为什么要预处理数据
2.2 数据清理
2.3 数据集成和变换
2.4 数据归约
基本要求：了解数据质量问题及其对挖掘的影
响，掌握数据清理、集成和变换、归约等方法
2.0 认识数据
洞察数据有助于数据预处理与挖掘
数据由什么类型的属性或字段组成 属性具有何种类型的属性值 属性是离散的还是连续的 数据分布特性
2.2 数据清洗
业界对数据清理的认识
“数据清理是数据仓库构建中最重要的问题”— DCI survey
数据清理任务
填写空缺值 识别离群点和平滑噪声数据 纠正不一致的数据 解决数据集成造成的冗余
2.2 数据清洗
空缺值
数据并不总是完整的
• 例如：数据库表中，很多条记录的对应字段没有相应值，比 如销售表中的顾客收入
只有两个类别与状态：0与1， true与false 对称的：两个状态分布或重要性相同。性别 非对称的：两个状态分布或重要性不是相同的。HIV 检验。
2.0 认识数据 –
数据对象与属性类型
序数类型（ordinal attribute）
属性值之间存在有意义的序，相继值之间差是定性的 大中小、职位、军衔 可通过把数值量的值域划分为有限个有序列性得到序
Q3: $100
2.0 认识数据 –
数据基本统计描述
2.0 认识数据 –
数据基本统计描述
常用的显示数据汇总和分布的方法
直方图、分位数图、q-q图、散布图和局部回归曲线
直方图：一种单变量图形表示方法
将数据分布划分成不相交的子集或桶，通常每个桶宽度一致 并用一个矩形表示，其高度表示桶中数据在给定数据中出现 的计数或频率
40 35 30 25 20 15 10 5 0
10000 20000 30000 40000 50000 60000 70000 80000 90000 100000
2.0 认识数据 –
数据基本统计描述
直方图能够比盒图展现更多的信息
这两个直方图具有相同的min, Q1, median, Q3, max
但是它们具有不同数据分布
2.0 认识数据 –
数据基本统计描述
分位数图：一种利用分位数信息观察单变量数据 分布的简单有效方法 显示所有的数据，允许用户评估总的情况和不寻 常情况的出现
设xi是递增排序的数据，则每个xi都有相对应的fi，指 出大约有100 fi ％的数据小于等于xi
2.0 认识数据 –
引起空缺值的原因
• • • • 设备异常 与其他已有数据不一致而被删除 因为误解而没有被输入的数据 在输入时，有些数据应为得不到重视而没有被输入
空缺值要经过推断而补上
2.2 数据清洗
如何处理空缺值
忽略元组：当类标号缺少时通常这么做（假定挖掘任务设 计分类或描述），当每个属性缺少值的百分比变化很大时， 它的效果非常差。 人工填写空缺值：工作量大，可行性低
数据可视化
2.0 认识数据 –
数据对象与属性类型
数据对象：数据集由数据对象组成，一个数据对象 代表一个实体
顾客、商品、患者 又称样本、实例、数据点、元组等
属性：表示数据对象的一个特征
维、特征、变量 一个给定对象的一组属性称作属性向量（特征向量） 属性的类型由该属性可能具有的值的集合决定
数据集成
•
数据变换
•
• •
规范化和聚集
得到数据集的压缩表示，但可得到相同或相近的结果 通过概念分层和数据离散化来规约数据，对数值型数据特 别重要
数据归约 数据离散化
2.1 为什么要预处理数据
本章内容
2.0 认识数据
2.1 为什么要预处理数据
2.2 数据清理
2.3
数据集成和变换
2.4 数据归约
68.26% 的数据分布在 [µ ±s] = [31.6±0.8] = [30.8, 32.4]
数据基本统计描述
95.44%的数据分布在 [µ ±2s] = [31.6±1.6] = [30.0, 33.2]
99.73%的数据分布在 [µ ±3s] = [31.6±2.4] = [29.2, 34.0] 至少 (1 - 1/k2 )的数据分布在 [µ-ks, µ+ks]
度量数据的中心趋势
均值、中位数、众数（模）
度量数据的离散程度
四分位数、四分位数极差、方差等
2.0 认识数据 –
算术平均值 加权算术平均
数据基本统计描述
x
1 n x xi n i 1
w x
i 1 n i
n
i
w
i 1
i
截断均值（trimmed mean）：去掉高、低极端值 得到的均值
标准差s是方差s2的平方根
标准差s是关于平均值的离散的度量，因此仅当选平均值做 中心度量时使用 所有观测值相同则 s＝0，否则 s>0 方差和标准差都是代数度量
2.0 认识数据 –
平均值：31.26
s2 s
数据基本统计描述
例子：5个数据 30.8, 31.7, 30.1, 31.6, 32.1
单峰的（unimodal，也叫单模态）、双峰的
（bimodal）、三峰的（trimodal）；多峰的 （multimodal）
对于适度倾斜（非对称的）的单峰频率曲线，可以使 用以下经验公式计算众数
m ean m ode 3 (m ean m edian )
2.0 认识数据 –
对称与正倾斜、负倾斜数 据的中位数、均值和众数
2.0 认识数据 –
数据基本统计描述
左半部分是正相关 右半部分是负相关
2.0 认识数据 –
数据基本统计描述
不相关数据
本章内容
2.0 认识数据
2.1
为什么要预处理数据
2.2 数据清理
2.3 数据集成和变换
2.4 数据归约
2.1 为什么要预处理数据
现实世界的数据是“脏的”
不完整(incomplete)
• 缺少数据值；缺乏某些重要属性；仅包含汇总数据
有噪声(noisy)
• • • 包含错误或者孤立点(outliers) e.g., 在编码或者命名上存在差异 e.g., Age=“42” Birthday=“03/07/1997”
数据不一致(inconsistent)
GIGO (Garbage in, garbage out)原理：No quality data, no
数类型
可用众数与中位数表示中心趋势
2.0 认识数据 –
可用整数或实数度量
数据对象与属性类型
数值属性（numeric attribute）