统计学数据预处理概要共48页
数据预处理的内容
数据预处理的内容以下是 8 条关于数据预处理的内容：1. 你知道吗，数据预处理就像是给数据洗个舒服的澡！比如说，我们拿到一堆乱七八糟的销售数据，那简直就像一团乱麻。
但经过预处理，把那些错误的、重复的信息清理掉，就像把脏东西从身上搓掉一样，数据一下子就变得清爽干净了，后续分析不就轻松多啦！2. 数据预处理啊，好比是给数据做一次精心的打扮呢！想象一下，一堆原始数据就像素颜的脸，有些地方还脏兮兮的。
我们通过各种操作，比如填充缺失值，那不就是给它化个妆，让它变得完整好看嘛！这样的数据才能美美地去参加后续的分析舞会呀！3. 哎呀呀，数据预处理可太重要啦！就像建房子得先把地基打好一样。
要是数据没处理好，就好比房子地基不稳，随时可能倒塌。
像整理客户信息的时候，把那些不准确的都修正过来，这不是给房子打牢根基嘛，以后用起来才安心呐！4. 数据预处理可不是随便搞搞就行的哦！这就好像做菜，原材料不处理好，怎么能做出美味佳肴呢？把数据中的杂质都去除掉，留下精华部分，这不就是把菜择好洗净切好嘛，接下来才能顺利下锅烹饪出好结果呀！5. 嘿，你可别小瞧了数据预处理哟！它就像是给数据健身一样。
那些有问题的数据就像身上的赘肉，通过预处理把它们处理掉，让数据变得结实有力呀！比如处理那些异常值，不就像把多余的赘肉甩掉嘛，这样的数据才能更灵活地发挥作用嘛！6. 哇塞，数据预处理真的很关键呢！它就如同给数据治病一样。
数据有了毛病，我们得赶紧治呀！通过各种预处理手段，把错误修正、把缺失补充，这不就是药到病除嘛，让数据重新焕发活力呀！想想如果数据病恹恹的，还怎么工作呢？7. 数据预处理是绝对不能马虎的呀！这就跟给运动员准备装备一样。
没准备好装备，运动员怎么能发挥好呢？同样，没做好数据预处理，后续怎么能准确分析呢？把数据整理好，就是给分析大战做好充分的准备呀，难道不是吗？8. 数据预处理真的超级重要啊！可以说没有它，很多事情都没法进行下去！就好像没头的苍蝇到处乱撞。
预处理
预处理基本流程
数据清洗
去除重复数据、处理缺失值和 异常值等。
数据变换
进行数据规范化、离散化、标 准化等变换操作，以满足后续 分析的需求。
特征选择
从原始特征中选择出对于后续 分析任务最有用的特征子集。
数据降维
通过主成分分析、线性判别分析 等方法降低数据的维度，以便于
后续的可视化和建模等操作。
02
数据清洗
特征编码
将类别型特征转换为数值型特征 ，如独热编码、标签编码等。
特征降维策略
线性降维
通过线性变换将高维特征映射到低维空间，如主成分分析、线性 判别分析等。
非线性降维
通过非线性变换实现特征降维，如流形学习、自编码器等。
特征选择降维
通过选择部分重要特征实现降维，如基于模型的特征选择、基于 统计检验的特征选择等。
通过人工合成新样本的方法来增加 少数类样本的数量，新样本由少数 类样本及其近邻样本随机线性插值 产生。
SMOTE过采样
根据少数类样本的分布情况，自适 应地合成不同数量的新样本，以更 好地平衡不同类别的样本数量。
欠采样技术原理及实现
原理
通过减少多数类样本的数量，使得不同类别的样本数量达到平衡，从 而避免模型在训练过程中对多数类样本产生偏好。
结合业务背景和数据特点，构造具有实际意义的 特征。
多项式特征扩展
通过多项式扩展增加特征的多样性，如多项式回 归中的特征构造。
3
交叉特征构造
将不同特征进行组合，构造交叉特征，以揭示更 多信息。
特征变换技术
标准化与归一化
消除特征量纲和数量级的影响， 使不同特征具有可比性。
离散化
将连续特征转换为离散特征，以 便于某些模型的处理和解释。
数据预处理的概念
数据预处理的概念
数据预处理的概念数据预处理是指在进行数据分析和建模之前对原始数据进行清洗、转换和整理的过程。
它是数据分析的关键步骤之一，能够提高数据质量和准确性，从而有效地支持决策和预测。
数据预处理包括数据清洗。
在这一步骤中，我们需要检查数据中是否存在缺失值、异常值和重复值。
缺失值可能会影响分析结果的准确性，因此我们需要决定如何处理这些缺失值，比如删除或填充。
异常值可能是由于数据采集错误或其他原因导致的，我们需要识别并决定如何处理这些异常值。
重复值可能会导致分析结果的偏差，因此我们需要去除重复值，确保数据的唯一性。
数据预处理还包括数据转换。
在这一步骤中，我们需要将数据转换为适合分析的形式。
例如，对于分类变量，我们可以将其转换为虚拟变量，以便在建模过程中使用。
对于数值变量，我们可以进行标准化或归一化处理，以消除不同变量之间的量纲差异。
数据预处理还包括数据整理。
在这一步骤中，我们需要对数据进行排序、合并或分割，以便更好地支持分析和建模。
例如，我们可以根据时间顺序对数据进行排序，以便进行时间序列分析。
我们还可以将多个数据集合并在一起，以便进行更全面的分析。
数据预处理是数据分析的重要环节，它能够提高数据质量和准确性，为决策和预测提供可靠的支持。
通过数据清洗、转换和整理，我们能够更好地理解和利用数据，从而取得更好的分析结果。
统计方法2 数据的预处理
统计方法2 数据的预处理第一节数据预处理的目的和内容我们面临的统计工作是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但有潜在的有用信息和知识的过程。
随着信息与计算技术的发展,我们所要处理的数据来源非常广泛,容量非常巨大(海量数据)。
海量的原始数据中存在着大量杂乱的、重复的、不完整的数据，严重影响到统计方法的执行效率，甚至可能导致结果的偏差。
为此，在进行统计计算之前，必须对收集到的原始数据进行预处理，以改进数据的质量，提高数据挖掘过程的效率、精度和性能。
数据预处理主要包括数据清理、数据集成、数据变换与数据归约等技术。
1．数据清理要去除源数据集中的噪声数据和无关数据，处理遗漏数据和清洗脏数据、空缺值，识别删除孤立点等。
1）噪声是一个测量变量中的随机错误或偏差，包括错误的值或偏离期望的孤立点值。
2）空缺值的处理最常用的方法是使用最可能的值填充空缺值，如用一个全局常量替换空缺值、使用属性的平均值填充空缺值或将所有元组按某些属性分类，然后用同一类中属性的平均值填充空缺值。
3）清洗脏数据数据并不都是正确的，常常不可避免地存在着不完整、不一致、不精确和重复的数据，这些数据统称为“脏数据”。
脏数据能使挖掘过程陷入混乱，导致不可靠的输出。
2．数据集成集成多个数据库、数据立方体或文件3．数据变换数据变换主要是找到数据的特征表示，用维数变换或转换方法减少有效变量的数目或找到数据的不变式，包括规格化、变换和投影等操作。
规格化是指将元组集按规格化条件进行合并，如属性值量纲的归一化处理，标准化等。
4．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第二节利用Matlab进行数据预处理1．Cftool在matlab 曲线拟合工具箱中提供的一元数据的分析工具Cftoolcftool(xdata,ydata)cftool(xdata,ydata,w) %w是拟合的权重利用cftool可以进行平滑处理，进行拟合（线性和非线性的），数据筛选，及拟合后的插值，外推，差分，积分等后处理工作。
数据的预处理包括哪些内容
数据的预处理包括哪些内容数据的预处理是数据分析的第一步，它是指在进行数据分析之前对原始数据进行清洗、转换和集成等操作，以便为后续的分析建模工作提供高质量的数据。
数据的预处理内容非常丰富，主要包括数据清洗、数据转换、数据集成和数据规约等几个方面。
首先，数据清洗是数据预处理的重要环节。
在实际的数据分析工作中，原始数据往往存在着各种问题，比如缺失值、异常值、重复值和错误值等。
因此，数据清洗的主要目标是识别和处理这些问题，以确保数据的质量和完整性。
对于缺失值，可以采取删除、插补或者不处理等方式进行处理；对于异常值，可以采取删除、平滑或者替换等方式进行处理；对于重复值和错误值，可以直接删除或者进行修正处理。
其次，数据转换也是数据预处理的重要环节。
数据转换主要是指对原始数据进行变换，以便为后续的分析建模工作提供更加合适的数据形式。
常见的数据转换包括标准化、归一化、离散化和数据变换等。
标准化和归一化是将数据按比例缩放，以便使其落入特定的范围；离散化是将连续型数据转换为离散型数据；数据变换是对原始数据进行函数变换，以便使其满足分析建模的要求。
另外，数据集成也是数据预处理的重要环节。
数据集成是指将多个数据源的数据合并为一个一致的数据集的过程。
在实际的数据分析工作中，数据往往来自不同的数据源，因此需要进行数据集成以便为后续的分析建模工作提供统一的数据形式。
数据集成的主要工作包括数据清洗、数据转换和数据合并等。
最后，数据规约也是数据预处理的重要环节。
数据规约是指通过选择、投影、聚集和归约等方式对原始数据进行简化，以便为后续的分析建模工作提供更加高效的数据形式。
常见的数据规约包括属性选择、数据投影、数据聚集和数据归约等。
综上所述，数据的预处理包括数据清洗、数据转换、数据集成和数据规约等几个方面。
通过对原始数据进行清洗、转换和集成等操作，可以为后续的分析建模工作提供高质量的数据，从而提高数据分析的准确性和有效性。
因此，数据的预处理是数据分析工作中不可或缺的重要环节。
统计学数据预处理讲解学习48页PPT
56、书不仅是生活，而且是现在、过 去和未 来文化 生活的 源泉。 ——库 法耶夫 57、生命不可能有两次，但许多人连一 次也不 善于度 过。— —吕凯 特 58、问渠哪得清如许，为有源头活水来 。—— 朱熹 59、我的努力求学没有得到别的好处， 只不过 是愈来 愈发觉 自己的 无知。 ——笛 卡儿
拉
60、生活的道路一旦选定，就要勇敢地 走到底 ，无声。——英国 2、任何法律的根本；不，不成文法本 身就是 讲道理 ……法 律，也 ----即 明示道 理。— —爱·科 克
3、法律是最保险的头盔。——爱·科 克 4、一个国家如果纲纪不正，其国风一 定颓败 。—— 塞内加 5、法律不能使人人平等，但是在法律 面前人 人是平 等的。 ——波 洛克
数据预处理概述(PPT 1114页)
一些数据挖掘方法，需要对数据进行标准化以获 得最佳的效果。
例如，对于分类算法，如涉及神经网络的算法 或诸如最临近分类和聚类的距离度量分类算法 ，都需要将训练样本属性度量输入值规范化， 这样有助于加快学习阶段的速度。
对于基于距离的方法，规范化可以帮助防止具
有较大初始值域的属性与具有较小初始值域的
（2）随机填补法。
随机填补法是采用某种概率抽样的方式，从 有完整信息的元组中抽取缺失数据的填补值 的方法。
它虽然能够避免均值填补中填补值过于凝集 以及容易扭曲目标属性分布的弱点，使得填 补值的分布与真值分布更为接近。但它却增 大了估计量的方差，并且稳定性不够。
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（3）热卡填补法。
2019/10/15
首先，将目标属性定为无意欠费客户和恶意欠费两类；
其次，选择属性作为输入属性，通常包括服务合同属性
（如服务类型、服务时间、交费类型等）、客户的基本 状态（如性别、年龄、收入、婚姻状况、受教育年限/ 学历、职业、居住地区等）以及经常或定期改变的数据 （如每月消费金额、交费纪录等）；
然后，将分类方法用于预先选定的包含客户欠费状态的 训练集中，从而挖掘归纳出规则集；
这种数值型变量有两个值：0或1；
而有N值的分类型变量原则上可以转化成 一个二进制的数值型变量，这种数值型变 量有N个值。
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例如：如果变量“眼睛颜色”有4个值：黑色、 蓝色、绿色、褐色。
特征值 编码
黑色
1000
蓝色
0100
绿色
0010
褐色
0001
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变量的分类：连续型变量和离散型变量。 连续型变量也认为是定量型或是量度型，
数据预处理操作方法
数据预处理操作方法数据预处理是指在进行数据分析和建模之前，对原始数据进行清洗、转换、集成、规范化等一系列操作的过程。
下面是一些常见的数据预处理操作方法：1. 数据清洗：包括处理缺失值、处理异常值、处理重复值、处理不一致的数据等。
常用的方法有删除缺失值/异常值/重复值、填补缺失值、使用插值方法估计缺失值、使用平均值、中位数或众数填补缺失值等。
2. 数据转换：包括对数据进行特征选择、特征提取、特征变换等操作。
常用的方法包括标准化、归一化、对数变换、指数变换、分箱等。
3. 数据集成：将多个数据源的数据集成到一个统一的数据源中。
常用的方法有拼接、合并、连接等。
4. 数据规范化：对数据进行规范化处理，使得数据具有相同的尺度。
常用的方法有min-max规范化、z-score规范化、小数定标规范化等。
5. 数据降维：对高维数据进行降维处理，减少特征的数量，以便后续的数据处理和分析。
常用的方法有主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）等。
6. 数据平滑：对数据进行平滑处理，去除噪音和波动。
常用的方法有滑动平均、指数平滑等。
7. 数据离散化：将连续型数据转化为离散型数据。
常用的方法有等宽离散化、等频离散化、基于聚类的离散化等。
8. 特征构建：根据业务需求和领域知识，构建新的特征变量。
常用的方法有特征组合、特征交叉等。
9. 数据采样：对数据进行采样，以满足样本不平衡或训练集大小限制等需求。
常用的方法有过采样、欠采样、SMOTE等。
需要根据具体的数据集和分析任务选择合适的数据预处理方法，同时还需要进行验证和评估，以确保数据预处理的有效性和正确性。
数据预处理共53页PPT资料
Missing Data
Data is not always available E.g., many tuples have no recorded value for several attributes,
Chapter 3: Data Preprocessing
Why data preprocessing? Data cleaning Data integration and transformation Data reduction Discretization and concept hierarchy generation Summary
such as “customer income” in sales data Missing data may be due to equipment malfunction inconsistent with other recorded data and thus deleted data not entered due to misunderstanding certain data may not be considered important at the time of
Why data preprocessing? Data cleaning Data integrБайду номын сангаасtion and transformation Data reduction Discretization and concept hierarchy generation Summary
数据预处理
Simple Discretization Methods: Binning
Equal-width (distance) partitioning: It divides the range into N intervals of equal size: uniform grid if A and B are the lowest and highest values of the attribute, the
such as “customer income” in sales data Missing data may be due to equipment malfunction inconsistent with other recorded data and thus deleted data not entered due to misunderstanding certain data may not be considered important at the time of
data sources, e.g., A.cust-id B.cust-# Detecting and resolving data value conflicts for the same real world entity, attribute values from different sources
are different possible reasons: different representations, different scales, e.g.,
metric vs. British units
* Partition into (equi-depth) bins: - Bin 1: 4, 8, 9, 15 - Bin 2: 21, 21, 24, 25 - Bin 3: 26, 28, 29, 34
统计学中的数据清洗与预处理
统计学中的数据清洗与预处理数据在统计学中扮演着非常重要的角色，它们是构建可靠统计模型和得出准确结论的基础。
然而，在现实世界中，原始数据往往存在各种问题，包括缺失值、异常值、重复值等等。
为了消除这些问题，确保数据的准确性和可用性，统计学中采用了数据清洗和预处理的方法。
本文将介绍统计学中的数据清洗与预处理的概念、方法和步骤。
一、数据清洗数据清洗是将原始数据中的错误、不完整和不一致的部分进行识别和纠正的过程。
它是数据分析的前提和基础，数据清洗的目标是确保数据的一致性和可用性，提高数据分析和建模的准确性和可靠性。
1.1 缺失值处理缺失值是指数据中某些观测值的缺失或未记录。
在数据分析中，缺失值会影响模型的准确性和可靠性，因此需要进行处理。
常用的缺失值处理方法包括删除观测缺失的记录、使用均值或中位数填补缺失值、根据其他变量进行插补等。
1.2 异常值处理异常值是数据中与其他观测值明显不同的值，可能是由于记录错误、测量误差或极端情况等原因导致。
异常值会对统计分析和建模产生不良影响，因此需要进行处理。
常用的异常值处理方法包括删除异常值、替换为合理值、对异常值进行转换等。
1.3 重复值处理重复值是数据中具有相同数值或特征的多个观测值，可能是由于多次重复记录或数据录入错误导致。
重复值会对数据分析和建模引入偏差和误差，因此需要进行处理。
常用的重复值处理方法包括删除重复值、合并相同观测值、添加唯一标识符等。
二、数据预处理数据预处理是在数据分析和建模之前对数据进行转换、归一化和标准化等处理的过程。
它旨在消除数据中的噪声、提取特征和减少维度等，以提高模型的性能和预测准确度。
2.1 数据转换数据转换是将原始数据按照一定规则进行转换和调整，以满足统计建模和分析的需求。
常见的数据转换方法包括对数转换、幂转换、指数转换、离散化和连续化等。
2.2 数据归一化数据归一化是将不同取值范围的数据转化为统一的标准范围的过程，消除不同维度之间的量纲影响和分布不均衡问题。
统计学统计数据预处理 -回复
统计学统计数据预处理-回复统计学中的统计数据预处理涉及到一系列的步骤和技巧，目的是为了使原始数据具备可靠性和合理性，以便后续的统计分析能够得出准确的结论。
在本文中，我将一步一步地解释统计数据预处理的关键步骤和方法。
首先，对于任何数据预处理的任务，首要任务是收集和整理原始数据。
这包括对数据源和数据类型进行深入的了解，并确定数据的必要性和可行性。
之后，我们需要对数据进行清洗。
这一步骤的目的是检测和纠正数据中的错误、缺失和异常值。
常用的清洗方法包括删除无效数据、补充缺失数据和修正异常值。
清洗完数据后，下一步是进行数据标准化。
数据标准化是将不同量级和不同单位的数据转换为可比较的形式。
最常见的方法是Z-score标准化，即将数据减去平均值并除以标准差。
这可以大大提高后续的统计分析的准确性。
接下来，我们需要对数据进行特征选择和降维。
特征选择是从原始数据中选择最相关和最具有代表性的特征。
这可以通过相关性分析、卡方检验和信息增益等方法来实现。
在特征选择之后，我们可能会遇到高维数据的问题，为了降低数据的维度并减少冗余信息，可以使用主成分分析（PCA）等降维技术。
在进行了数据标准化、特征选择和降维之后，我们还需要考虑数据的离散化和连续化处理。
离散化是将连续数据转换为有限数量的离散类别，这有助于简化数据分析并减少计算复杂度。
连续化处理则是相反的过程，将离散数据转换为连续的形式，以便更好地适应统计模型的需求。
最后，我们需要进行异常值检测和处理。
异常值对统计分析结果产生不良影响，因此需要通过计算上下限或使用统计方法来检测并删除这些异常值。
总而言之，统计学中的数据预处理是为了确保数据的可靠性和合理性而进行的一系列步骤和技巧。
通过收集和整理原始数据、清洗数据、数据标准化、特征选择和降维、数据的离散化与连续化处理以及异常值检测和处理，我们能够使原始数据适用于后续的统计分析，并得出准确的结论。
这些步骤是数据预处理的基础，为有效进行统计分析提供了可靠的数据基础。
名词解释数据预处理
名词解释数据预处理
嘿，你知道啥是数据预处理不？简单来说，数据预处理就像是给数
据来一场精心的打扮！你想想看啊，咱平时出门还得收拾收拾自己呢，数据也一样呀！
比如说，咱有一堆乱糟糟的数据，就像一个杂乱无章的房间（这就
类比一下哈）。
数据预处理呢，就是要把这个房间好好整理一番。
把
那些重复的、错误的、不完整的数据给挑出来，扔掉或者修正，这就
好比把房间里没用的杂物清理掉。
然后呢，再把数据进行标准化、归
一化之类的操作，就像把房间里的东西摆放得整整齐齐。
咱再举个例子，你去参加一个聚会，你不得先梳洗打扮一下，穿上
得体的衣服，让自己看起来精神焕发呀（这就是个形象的类比哦）！
数据预处理也是这个道理呀，要让数据以最好的状态去面对后续的分
析和处理。
有时候数据就像个调皮的孩子，这儿闹一下那儿闹一下（哈哈，是
不是很形象），你就得有耐心地去引导它、规范它。
数据预处理可不
简单哦，它需要细心、耐心和专业知识。
咱就说，要是数据没经过预处理，那后续的分析能靠谱吗？肯定不
行呀！就像你没做好准备就去做一件重要的事情，那能成功吗？所以呀，数据预处理真的超级重要！
我的观点就是，数据预处理是数据分析和处理中不可或缺的一步，就像盖房子要先打牢地基一样。
只有把数据预处理做好了，才能让后续的工作更加顺利、更加准确。
可千万别小瞧了它哦！。
数据预处理原理
数据预处理原理
数据预处理是指在进行数据分析、机器学习或深度学习之前对原始数据进行一系列处理的过程。
它的目的是清洗、转换和继承数据，使得数据能够适用于后续任务的需求以提高数据的质量和可用性。
数据预处理包括以下几个方面的原理和方法。
1. 数据清洗：数据清洗是数据预处理的第一步，主要目的是去除数据中的噪声、错误和异常值。
常见的数据清洗方法包括缺失值处理、异常值检测和处理以及重复值检测和删除。
2. 数据转换：数据转换是指将原始数据进行转换，使得数据的分布更加符合模型的假设。
常见的数据转换方法包括标准化、归一化、对数变换和指数变换等。
这些转换方法可以提高模型的性能和稳定性。
3. 特征选择：特征选择是指从原始数据中选择与目标任务相关的特征。
它可以减少特征空间的维度，避免维数灾难，并提高模型的泛化能力和解释能力。
特征选择常见的方法有过滤法、包装法和嵌入法等。
4. 特征抽取：特征抽取是指从原始数据中提取新的特征，以更好地描述数据的特征。
常见的特征抽取方法有主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）以及经验模态分解（EMD）等。
5. 数据集划分：数据集划分是将原始数据划分为训练集、验证集和测试集的过程。
训练集用于模型参数的学习，验证集用于
模型的选择和调优，而测试集用于评估模型的性能。
数据集划分要遵循一定的比例和随机性原则，以保证模型的准确性和公正性。
综上所述，数据预处理是数据分析和机器学习中不可或缺的一环。
通过数据预处理，可以提高数据的质量和可用性，减少模型的误差和过拟合。
它为后续的数据分析和建模提供了良好的数据基础。
统计数据的收集与预处理课件
2.2 SPSS数据文件的建立
•（1）数据的结构定义
➢名称 • 命名规则：
– 高版本的SPSS的变量名长度可多达64位，但是由于老版本的 SPSS变量名长度应在8位之内，为了避免与低版本及其他软件出现 兼容问题，高版本变量名一般仍控制在8位之内且尽量避免中文， 必要的中文说明可以放在Label栏中加以说明。
统计数据的收集与预处理
2.2 SPSS数据文件的建立
•定序尺度（Ordinal）
– 是对事物之间等级或顺序差别的一种测度。例如，考试成 绩（优、良、中、差）、人的身高等级（高、中、矮）、 学历等级（博士、硕士、学士）等。
•间隔尺度（Scale）
定距尺度（Interval），是对事物类别或次序之间 间距的测度。例如，100分制考试的成绩、重量、 温度等。
Stata v4-8 以记事本格式保存的数据文件
统计数据的收集与预处理
2.2 SPSS数据文件的建立
•2.2.4 从其他数据文件导入数据建立数据文件 •（1）直接打开
说明：
➢其中用的最多的是直接打开Excel的数据文件。 ➢在打开Excel格式的文件时，SPSS默认将Excel工作表中的全部数据 读到SPSS数据编辑窗口中，但也可指定仅读取工作表某个区域内的数 据。 ➢如果Excel工作表文件第一行或指定读取区域内的第一行上存储了变 量名信息，则应选择打开对话框上的复选框“从第一行数据中读取变量 名”，即以工作表第一行或指定读取区域内的第一行上的文字信息作为 SPSS的变量名；如果不选此项，SPSS的变量名将自动取名为V1、V2等。
统计数据的收集与预处理
2.2 SPSS数据文件的建立
•（1）数据的结构定义
➢变量类型
统计数据的收集与预处理