第6章：数据预处理
python数据分析课后习题精选全文完整版
python数据分析课后习题B. 数据合并按照合并轴⽅向主要分为左连接、右连接、内连接和外连接C. 预处理过程主要包括数据清洗、数据合并、数据标准化和数据转换，它们之间存在交叉，没有严格的先后关系D. 数据标准化的主要对象是类别型的特征3. (单选题)以下关于缺失值检测的说法中，正确的是(B)。
A. null 和 notnull 可以对缺失值进⾏处理B. dropna⽅法既可以删除观测记录，亦可以删除特征C. fillna⽅法中⽤来替换缺失值的值只能是数据框D. pandas 库中的interpolate 模块包含了多种插值⽅法4. (单选题)关于标准差标准化，下列说法中错误的是(B)。
A. 经过该⽅法处理后的数据均值为0，标准差为1B. 可能会改变数据的分布情况C.Python中可⾃定义该⽅法实现函数:def StandardScaler(data):data=(data-data.mean())/data.std()return dataD. 计算公式为X*=(X-`X)/σ5. (单选题)以下关于pandas数据预处理说法正确的是(D)。
A. pandas没有做哑变量的函数B. 在不导⼈其他库的情况下，仅仅使⽤pandas 就可实现聚类分析离散化C. pandas 可以实现所有的数据预处理操作D. cut 函数默认情况下做的是等宽法离散化6. (单选题)以下关于异常值检测的说法中错误的是(D)。
A. 3σ原则利⽤了统计学中⼩概率事件的原理B. 使⽤箱线图⽅法时要求数据服从或近似服从正态分布C. 基于聚类的⽅法可以进⾏离群点检测D. 基于分类的⽅法可以进⾏离群点检测7. (单选题)有⼀份数据，需要查看数据的类型，并将部分数据做强制类型转换，以及对数值型数据做基本的描述性分析。
下列的步骤和⽅法正确的是(A)。
A. dtypes 查看类型，astype 转换类别，describe 描述性统计B. astype 查看类型，dtypes转换类别，describe描述性统计C. describe查看类型，astype转换类别，dtypes描述性统计D. dtypes 查看类型，describe 转换类别，astype 描述性统计8. (单选题)下列与标准化⽅法有关的说法中错误的是(A)。
数据清洗和预处理
总结
定义与内容 数据清洗与预处理的基 本概念和包括的内容
工具与案例分析
常用的数据清洗与预 处理工具和实际案例 分析
步骤与方法
数据清洗与预处理的具 体步骤和常用方法
展望
未来数据清洗与预处理将会迎来更多的发展 机遇。随着大数据和人工智能的快速发展， 数据清洗与预处理的技术也将不断创新，为 数据分析提供更多可能性。
为什么需要数据清洗与预处理
提高数据质量
减少错误数据对分析的影响 提高数据的准确性
增加数据可靠性
确保数据的完整性 减少数据分析中的误差
优化数据分析过程
提高数据处理效率 减少数据处理时间
支持模型建立
确保模型的可信度 提高模型的准确性
数据清洗与预处理的重要性
确保数据的准确性
01
提高数据分析的效果
02
降低数据分析错误率
Python中的Scikit-learn库
01 强大的机器学习库，包含异常值处理模块
R语言中的Outliers包
02 专门用于检测和处理异常值的包
Excel的条件格式化功能
03 利用条件格式化可快速识别异常值
总结
异常值处理在数据清洗和预处理中起着至关 重要的作用，通过有效的方法和工具，可以 准确识别和处理异常值，提高数据分析的准 确性和可靠性。
如何检测重复值
使用工具或编程语言检 查数据集中的重复记录
重复值处理方法
删除重复值
从数据集中删除重复的 记录
合并重复值
合并相同的记录为一 条数据
标记重复值
标记数据集中的重复记 录
重复值处理工具
Python中的Pandas库
提供数据处理和分析功 能
Excel的数据删除功能 可用于删除重复值
人工智能可穿戴设备数据采集与应用指南
人工智能可穿戴设备数据采集与应用指南第一章：人工智能可穿戴设备概述 (3)1.1 设备简介 (3)1.2 发展历程 (3)1.3 发展趋势 (3)第二章：可穿戴设备数据采集原理 (4)2.1 数据采集方式 (4)2.2 数据采集流程 (4)2.3 数据采集注意事项 (5)第三章：数据预处理与清洗 (5)3.1 数据预处理方法 (5)3.1.1 数据整合 (5)3.1.2 数据转换 (5)3.1.3 数据填充 (6)3.1.4 数据降维 (6)3.2 数据清洗策略 (6)3.2.1 错误数据清洗 (6)3.2.2 重复数据清洗 (6)3.2.3 异常数据清洗 (6)3.3 数据预处理与清洗工具 (6)3.3.1 Python库 (7)3.3.2 R语言 (7)3.3.3 SQL (7)3.3.4 Excel (7)第四章：人工智能技术在数据采集中的应用 (7)4.1 机器学习算法 (7)4.2 深度学习算法 (8)4.3 自然语言处理 (8)第五章：可穿戴设备数据存储与管理 (9)5.1 数据存储方式 (9)5.1.1 本地存储 (9)5.1.2 云端存储 (9)5.2 数据管理策略 (9)5.2.1 数据分类 (9)5.2.2 数据清洗 (9)5.2.3 数据加密 (10)5.2.4 数据分析 (10)5.3 数据安全性 (10)5.3.1 设备认证 (10)5.3.2 用户认证 (10)5.3.3 数据加密 (10)5.3.4 数据备份 (10)5.3.5 安全审计 (10)第六章：数据挖掘与分析 (10)6.1 数据挖掘方法 (10)6.1.1 分类方法 (10)6.1.2 聚类方法 (10)6.1.3 关联规则挖掘 (11)6.1.4 序列模式挖掘 (11)6.2 数据分析技术 (11)6.2.1 描述性统计分析 (11)6.2.2 可视化分析 (11)6.2.3 相关性分析 (11)6.2.4 因子分析 (11)6.3 数据挖掘与分析工具 (11)6.3.1 R语言 (11)6.3.2 Python (11)6.3.3 SQL (12)6.3.4 Tableau (12)6.3.5 Hadoop (12)第七章：人工智能在健康监测中的应用 (12)7.1 心率监测 (12)7.2 血压监测 (12)7.3 睡眠监测 (12)第八章：人工智能在运动辅助中的应用 (13)8.1 运动数据分析 (13)8.2 运动建议与指导 (13)8.3 运动辅助工具 (14)第九章：人工智能在情感识别中的应用 (14)9.1 情感识别技术 (14)9.2 情感分析应用 (15)9.3 情感识别工具 (15)第十章：人工智能在智能交互中的应用 (15)10.1 语音识别 (15)10.2 手势识别 (16)10.3 智能 (16)第十一章：可穿戴设备数据安全与隐私保护 (17)11.1 数据安全策略 (17)11.2 隐私保护技术 (17)11.3 法律法规与政策 (18)第十二章：人工智能可穿戴设备的发展前景与挑战 (18)12.1 发展前景 (18)12.2 技术挑战 (19)12.3 产业挑战 (19)第一章：人工智能可穿戴设备概述1.1 设备简介人工智能可穿戴设备是指将人工智能技术应用于各种穿戴设备中，通过智能化的数据处理和交互方式，为用户提供更加便捷、个性化的服务。
智慧树答案大数据分析与预测技术知到课后答案章节测试2022年
第一章1.以下哪些情景可以使用大数据分析与预测建模技术？答案:预测电商网站某商品未来的销售量;保险公司的骗保分析;预测某移动运营商客户转移到竞争对手的可能性2.有关大数据分析与预测的过程认识正确的是？答案:大数据分析与预测得到的结果需要通过检验样本的测试，甚至需要在现实中实验才能投入使用。
3.有关数据质量的认识正确的是？答案:各种数据质量问题对机器学习算法的影响很大，因此需要充分预处理才能进入建模阶段。
4.下面有关机器学习正确的说法是？答案:每种机器学习算法都有一定的使用范围，只能处理某类数据和问题。
;在机器学习过程中，需要人的经验指导数据的选择、噪声的消除、合适算法的选择以及调参等工作。
;机器学习可以从有限的样本数据中得到有用的规律，并能对新样本进行一定的泛化预测。
5.组织通过销售数据或洞察以创造新的收入来源，这属于大数据应用成熟度的哪一个阶段？答案:数据货币化6.如果以药品Ｂ来代替药品Ａ的使用，那么这个病人生存的几率有多大？这种分析属于答案:预测性分析7.NoSQL数据库作为非关系型数据库，只能够用来存储非结构数据。
答案:错8.根据患者的视网膜图像等相关医疗信息，使用机器学习算法进行建模，预测患者患糖尿病的可能性。
这个任务需要以下使用哪一类机器学习算法？答案:监督学习9.大数据分析的预测建模任务主要包括哪几大类问题？答案:关联分析;回归;分类10.下列哪些分析需要机器学习？答案:预测移动运营商用户未来使用的网络流量;寻找移动运营商用户对某类套餐使用的潜在客户;统计移动运营商的用户在某段时间对短信的使用数量第二章1.将原始数据进行集成、变换、维度规约、数值规约是在以下哪个步骤的任务？答案:数据预处理2.下面哪个步骤不属于数据预处理的过程？答案:分类和预测3.下面哪种不属于数据预处理的方法？答案:估计遗漏值4.以下哪种方法不属于特征选择的标准方法答案:抽样5.下面不属于创建新属性的相关方法的是答案:特征修改6.数据清洗包括以下哪几个方面？答案:噪声数据平滑技术;缺失数据处理方法;时间相关数据的处理7.以下哪几个是数据归约的策略？答案:数据压缩;数值归约;离散化和概念分层产生;数据立方体聚集;维度归约8.以下哪些是数据离散化技术？答案:ChiMerge技术;基于熵的离散化;分箱技术9.特征选择的目标有哪些？答案:更好地理解生成数据的基本过程;提供更快、性价比更高的学习过程;提高数据挖掘模型的性能10.特征选择算法一般分为那几类？答案:子集选择算法;特征排列算法第三章1.有关决策树的说法哪个是错误的？答案:决策树的深度越大越好2.有关决策树与特征工程的关系，以下说法错误的是？答案:决策树获得的特征是区分不同类别的最优特征。
《Python财务数据分析与应用(64课时)》教学大纲
《Python财务数据分析与应用》教学大纲课程编号：课程类型：□通识教育必修课□通识教育选修课√专业必修课□专业选修课□学科基础课总学时： 64 讲课学时：32 实验（上机）学时：32学分：4适用对象：会计学先修课程：计算机基础一、教学目标该课程是针对会计学专业本科学生开设的，其主要目的是教会学生能够利用python语言处理和分析实际财务数据。
本课程以实际工作中的财务数据进行实训教学，达到的教学目标是：增强学生实际动手解决问题的能力，掌握python编程的基础，学会利用python处理和分析实际财务数据。
二、教学内容及其与毕业要求的对应关系重点讲授python编程基础、数据结构和数据处理、数据分析方法、数据可视化的基本思路和软件实现，python数据分析的编程是本课程的难点内容，课程拟结合实际工作中的案例数据对该部分内容进行举一反三来强化学生的学习和训练学生的数据分析思维。
课程内容以多媒体的课件讲授为主，同时上机应用python对财务数据分析的各常用方法进行实现，上机完成每种方法的练习。
采用课堂练习和课后作业方式对学生掌握知识情况进行考核，建议采用开卷或论文方式进行课程考核，本课程平时成绩占30%，期末考试成绩占70%。
三、各教学环节学时分配以表格方式表现各章节的学时分配，表格如下：（宋体，小四号字）教学课时分配四、教学内容第1章 Python编程入门1.1 Python简介1.2 Anaconda的安装与使用1.2.1 下载与安装1.2.2 Jupyter Notebook界面介绍1.2.3 Jupyter Notebook基本应用1.3 Python编程1.3.1 Python程序应用1.3.2 程序代码调试过程解析教学目标：1.财务大数据的概念、内涵和特征2.培养大数据思维，锻炼大数据逻辑3.大数据在财务工作中的应用4.大数据关键技术5.Python语言的特点6.Python的环境搭建7.Jupyter Notebook的基本使用方法教学重点、难点：Python语言、Python编程应用课程的考核要求：基于Jupyter Notebook应用环境的Python编程应用。
湘教版七下数学第6章数据的分析6.2方差说课稿
湘教版七下数学第6章数据的分析6.2方差说课稿一. 教材分析湘教版七下数学第6章数据的分析6.2方差，主要介绍了方差的定义、计算方法以及方差的应用。
本节内容是学生对数据处理能力的一个重要提升，也是对数学应用能力的锻炼。
教材通过具体的例子，引导学生探究数据的波动情况，从而引入方差的概念，并学会计算方差。
教材内容由浅入深，逐步引导学生掌握方差的知识。
二. 学情分析七年级的学生已经掌握了数据的收集、整理和描述的基本方法，对平均数、中位数、众数等统计量有一定的了解。
但是，学生对方差的定义和计算方法可能较为陌生，对于数据的波动情况的理解也可能不够深入。
因此，在教学过程中，需要引导学生通过实际例子来感受数据的波动情况，从而更好地理解方差的概念。
三. 说教学目标1.知识与技能：理解方差的定义，掌握计算方差的方法，能运用方差分析数据的波动情况。
2.过程与方法：通过探究数据的波动情况，引导学生学会用方差来描述数据的稳定性。
3.情感态度价值观：培养学生的合作交流意识，提高学生对数学的兴趣。
四. 说教学重难点1.重点：方差的定义，计算方法以及应用。
2.难点：方差的概念的理解，计算方法的掌握。
五. 说教学方法与手段采用探究式教学法，结合多媒体教学手段，引导学生通过实际例子来感受数据的波动情况，从而更好地理解方差的概念。
同时，通过小组合作交流，提高学生对数学的兴趣。
六. 说教学过程1.导入：通过一个具体的例子，引导学生观察数据的波动情况，引发学生对数据波动的思考。
2.探究：引导学生通过小组合作，探究数据的波动情况与方差的关系，引导学生发现方差的定义和计算方法。
3.讲解：对学生的探究结果进行讲解，明确方差的定义，讲解方差的计算方法。
4.练习：让学生通过练习，巩固方差的计算方法。
5.应用：让学生运用方差分析数据的波动情况，体会方差的应用价值。
七. 说板书设计板书设计要简洁明了，突出重点。
主要包括方差的定义，计算方法以及应用。
数据预处理课程设计目的
数据预处理课程设计目的一、课程目标知识目标：1. 学生能理解数据预处理的基本概念、意义和常见方法。
2. 学生能掌握数据清洗、数据整合、数据转换等预处理技术。
3. 学生能了解数据预处理在实际数据处理中的应用。
技能目标：1. 学生能运用数据预处理技术对原始数据进行清洗、整合和转换。
2. 学生能运用编程工具（如Python）实现数据预处理过程。
3. 学生能通过实践操作，掌握数据预处理中的关键步骤和技巧。
情感态度价值观目标：1. 学生对数据预处理产生兴趣，认识到其重要性，培养数据分析思维。
2. 学生在数据处理过程中，形成严谨、细致的工作态度。
3. 学生通过小组合作，培养团队协作精神，学会与他人共同解决问题。
课程性质与教学要求：本课程为高年级数据科学与大数据技术相关专业的必修课。
结合学生特点，课程注重理论与实践相结合，强调实际操作能力的培养。
教学过程中，教师需引导学生主动参与，鼓励学生提问、讨论，提高学生的主动学习能力。
课程目标分解：1. 知识目标：通过讲解、案例分析、课后阅读等方式，使学生掌握数据预处理的基本知识。
2. 技能目标：通过课堂演示、上机实践、课后作业等环节，提高学生的数据预处理操作能力。
3. 情感态度价值观目标：通过小组讨论、项目实践、成果分享等形式，激发学生的学习兴趣，培养其团队协作能力和严谨的工作态度。
二、教学内容1. 数据预处理概述：介绍数据预处理的基本概念、意义和作用，引导学生了解数据预处理在整个数据分析流程中的重要性。
教材章节：第一章 数据预处理概述2. 数据清洗：讲解数据清洗的原理和方法，包括缺失值处理、异常值处理、重复值处理等。
教材章节：第二章 数据清洗3. 数据整合：介绍数据整合的常见方法，如数据合并、数据融合等，以及在实际应用中的注意事项。
教材章节：第三章 数据整合4. 数据转换：讲解数据转换的技巧，包括数据规范化、数据离散化、特征编码等。
教材章节：第四章 数据转换5. 数据预处理实践：结合实际案例，演示数据预处理的全过程，指导学生运用编程工具（如Python）进行操作。
贾俊平统计学(第六版)思考题答案解析
第一章：1、什么是统计学？统计学是一门收集、分析、表述、解释数据的科学和艺术。
2、描述统计:研究的是数据收集、汇总、处理、图表描述、概括与分析等统计方法。
推断统计：研究的是如何利用样本数据来推断总体特征。
3、统计学据可以分成哪几种类型，个有什么特点？按照计量尺度不同,分为：分类数据、顺序数据、数值型数据。
分类数据:只能归于某一类别的，非数字型数据。
顺序数据:只能归于某一有序类别的，非数字型数据。
数值型数据：按数字尺度测量的观察值,结果表现为数值。
按收集方法不同。
分为：观测数据、和实验数据观测数据：通过调查或观测而收集到的数据；不控制条件；社会经济领域实验数据：在试验中收集到的数据；控制条件；自然科学领域。
按时间不同,分为：截面数据、时间序列数据截面数据：在相同或近似相同的时间点上收集的数据。
时间序列数据:在不同时间收集的数据。
4、举例说明总体、样本、参数、统计量、变量这几个概念.总体:是包含全部研究个体的集合,包括有限总体和无限总体(范围、数目判定）样本：从总体中抽取的一部分元素的集合.参数：用来描述总体特征的概括性数字度量。
（平均数、标准差、比例等）统计量：用来描述样本特征的概括性数字度量。
(平均数、标准差、比例等）变量：是说明样本某种特征的概念，其特点：从一次观察到下一次观察结果会呈现出差别或变化。
(商品销售额、受教育程度、产品质量等级等)（对一千灯泡进行寿命测试，那么这千个灯泡就是总体，从中抽取一百个进行检测,这一百个灯泡的集合就是样本，这一千个灯泡的寿命的平均值和标准差还有合格率等描述特征的数值就是参数，这一百个灯泡的寿命的平均值和标准差还有合格率等描述特征的数值就是统计量，变量就是说明现象某种特征的概念,比如说灯泡的寿命。
)5、变量可以分为哪几类？分类变量：说明事物类别；取值是分类数据.顺序变量：说明事物有序类别；取值是顺序数据数值型变量：说明事物数字特征；取值是数值型数据。
变量也可以分为:随机变量和非随机变量;经验变量和理论变量6、举例说明离散型变量和连续型变量。
空间统计-空间数据预处理
第 1 章 空间数据处理1.1 数据预处理现实中采集的原始数据很多可能都是杂乱的、不完整的、有噪声的，常常还有多种不同类型，而且往往是高维度的，也就意味着有极多的可测量特征。
在数据分析步骤之前，必须对数据进行预处理，这样可以提高需要分析的数据质量，从而提高数据分析的效率和效果。
数据预处理一般包括两个部分，分别是数据准备和数据归约。
要把杂乱、有噪音的原始数据集变成具有标准形式、优化后的分析数据集，要经过清洗、转换（数据准备），以上工作对于中小型数据集就可以了，如果是大型数据集还需要进行缩减（数据归约）。
见错误！未找到引用源。
数据预处理过程。
原始数据缺失值补齐异常点分析标准化平整化差值和比例特征归约（特征选择、特征提取）值归约案例归约清洗转换归约中小型数据集大型数据集杂乱有噪声数据准备数据归约分析数据标准形式优化的数据预处理过程1.1.1 数据准备数据准备包括两个部分，分别是数据清洗和数据转换。
前者解决数据的完整和准确问题，后者解决数据分析的效果和效率问题。
数据清洗(Datqina Cleaning)过程将数据集中的噪声数据识别、删除，同时纠正不一致的数据。
错误的数据容易干扰数据分析过程的正常进行，甚至导致结果的准确性降低。
包括两个部分，缺失值补齐和异常点分析。
初始数据集应包含丢失值、失真、误记录和不当样本等，对于缺失值，要么补全，要么选择健壮模型来降低敏感性。
对于异常值需要非常小心，不能轻易丢弃，也有可能是研究母体的不寻常样本。
一些数据分析方法可以接受丢失值，其他方法则需要所有的值。
若样本足够大可以去除包含丢失值的所有样本，否则需要补齐缺失值。
一般可以采用三种方法。
首先，对于数量较小的数据，可以手动检查缺失值样本，根据经验加入可能的合理的值，但这样做可能会引入一个噪点值。
其次，可以应用一些常量自动替换缺失值，如使用一个全局常量、特征平均值、给定类型的特征平均值去替换缺失值。
这样可能会形成一个未经客观证明的正因素。
贾俊平第六版统计学课后思考题答案——张云飞
第一章导论1.什么是统计学统计学是收集、处理、分析、解释数据并从数据中得出结论的科学。
2.解释描述统计和推断统计描述统计研究的是数据收集、处理、汇总、图表描述、概括与分析等统计方法。
推断统计是研究如何利用样本数据来推断总体特征的统计方法。
3.统计数据可以分为哪几种类型？不同类型的数据各有什么特点？分类数据：是只能归于某一类别的非数字型数据，它是对事物进行分类的结果，数据表现为类别，是用文字来表述的。
顺序数据：是只能归于某一有序类别的非数字型数据。
虽然也有列别，但这些类别是有序的。
数值型数据：是按数字尺度测量的观察值，其结果表现为具体的数值。
4.解释分类数据、顺序数据和数值型数据的含义分类数据和顺序数据说明的是事物的品质特征，通常是用文字来表述的，其结果均表现为类别，因此也可统称为定性数据或品质数据；数值型数据说明的是现象的数量特征，通常是用数值来表现的，因此也可称为定量数据或数量数据。
5.举例说明总体、样本、参数、统计量、变量这几个概念总体是包含所研究的全部个体（数据）的集合；样本是从总体中抽取的一部分元素的集合；参数是用来描述总体特征的概括性数字度量；统计量是用来描述样本特征的概括性数字度量；变量是说明现象某种特征的概念。
比如我们欲了解某市的中学教育情况，那么该市的所有中学则构成一个总体，其中的每一所中学都是一个个体，我们若从全市中学中按某种抽样规则抽出了10所中学，则这10所中学就构成了一个样本。
在这项调查中我们可能会对升学率感兴趣，那么升学率就是一个变量。
我们通常关心的是全市的平均升学率，这里这个平均值就是一个参数，而此时我们只有样本的有关升学率的数据，用此样本计算的平均值就是统计量。
6.变量可以分为哪几类分类变量：一个变量由分类数据来记录就称为分类变量。
顺序变量：一个变量由顺序数据来记录就称为顺序变量。
数值型变量：一个变量由数值型数据来记录就称为数值型变量。
离散变量：可以取有限个值，而且其取值都以整位数断开，可以一一例举。
数据科学与大数据技术导论-第6章-大数据分析方法
目录
6.1
大数据分析方法概述
6.2
数据挖掘的主要方法
6.3
时间序列分析
6.4
人工神经网络
01
大数据分析方法概述
PART ONE
6.1.1 大数据分析方法的类型
大数据分析是指用适当的统计分析
方法对采集的大量数据进行分析，并将
这些数据加以汇总、理解和消化，提取
种大数据分析方法必不可少的。
数据模型的建立和结果分析
结果阐述
6.1.2 大数据分析方法的步骤
1）识别信息需求是确保数据分析过程有效性的首要条件，
（1）
识别信息需求
可以为收集数据、分析数据提供清晰的目标。
2）识别信息需求是数据分析师的职责，数据分析师应该
根据决策和过程控制的需求，提出对信息的需求。
1）采集过程中，应该将识别的需求转化为具体的要求；
算得出，不是数据中的原始数据。
平均数
（1）中位数适用于对定
中位数
众数
量数据的集中趋势分析。
（2）不适用于分类数据。
（3）不受极端值的影响。
（1）众数是是一组数据中出现次数最多的数据，主要用于描述分类数据的特点。
（2）一般在数据量较大的情况下才有意义。
（3）不受极端值的影响，但是可能存在多个众数或者没有众数的情况。
5）最终分析得到的结果是否与期望值一样、是否能够在产品实现过程中有效运用。
02
数据挖掘的主要方法
PART TWO
6.2.1 关联规则
1993年，美国学者安格沃尔首次提出了
关联规则的概念。关联规则最初提出的动机
是针对超市购物篮分析提出的，初次出现在
遥感原理与应用第6章-遥感作业
遥感原理与应用第6章-遥感作业一、随着科技的发展，遥感技术在现代社会中被广泛运用。
遥感是指使用各种遥感设备对地球表面进行观测、探测和测量，以获取地球表面各种信息的技术。
在国民经济、军事防卫、科学研究等领域，遥感具有极其重要的应用价值。
二、遥感作业的流程遥感作业主要分为以下几个流程：1. 数据采集遥感技术需要通过特定的遥感设备对地球表面进行观测，采集各种数据。
常用的遥感设备有卫星、航空平台、无人机等。
2. 数据预处理在获取数据后，需要进行预处理，以去除噪声、纠正偏移、配准图像等。
常用的数据预处理方法有辐射校正、大气校正、地形校正、影像配准等。
3. 数据处理在预处理完成之后，需要对数据进行处理，提取出目标信息。
常用的数据处理方法有目标检测、分类、测量、分析等。
4. 数据可视化数据处理完成后，可以将处理结果进行可视化，以便于使用者进行分析和理解。
常用的数据可视化方法有数码图像处理、地理信息系统等。
三、遥感作业的应用1. 农业在农业生产中，遥感技术可以较准确地获取、分析地表植被覆盖情况，实现精准施肥、治理水土流失等目标，提高农作物的产量和质量。
2. 矿产资源遥感技术可以帮助寻找地底矿产资源，把握资源分布情况与数量，为矿业事业的开发提供科学的依据。
3. 环境保护随着环境保护意识的提高，遥感技术在环境保护领域的应用也日益重要。
通过遥感技术，可以对水体、空气、土地、植被等环境进行监测和分析，更好地保护环境。
4. 气象预报遥感技术可以获取地球各个地方的气象数据，对气象预报具有重要意义。
借助遥感技术，可以实现地表温度、湿度、气压等指标的观测与分析，为气象预报提供数据支撑。
四、遥感作业面临的问题和挑战1. 数据处理能力遥感数据具有海量性、多源性、高维性等特点，对数据的处理能力提出了很高的要求。
如何有效地提高数据处理效率，成为遥感技术研究的重要方向之一。
2. 数据质量遥感数据的质量是遥感技术的关键因素之一。
如何提高数据质量，避免因数据质量影响对处理结果和应用的准确性，是遥感技术研究的难点之一。
数据预处理总结
数据预处理总结
一、数据清洗
数据清洗是数据预处理的重要步骤，其主要目的是去除数据中的噪声、无关信息以及错误数据，以确保数据的质量和准确性。
数据清洗的过程包括：数据去重、数据格式转换、缺失值处理、异常值检测等。
二、特征选择
特征选择是从原始特征中选取出与目标变量最相关的特征，以降低数据的维度和提高模型的性能。
特征选择的方法包括：过滤法、包装法、嵌入式法等。
三、缺失值处理
缺失值处理是数据预处理的常见问题，对于缺失的数据，可以采用填充缺失值的方法，如使用均值、中位数、众数等填充，或者使用插值、回归等方法预测填充。
四、异常值检测
异常值是指与大多数数据明显不同的数据点，它们可能会对模型的性能产生负面影响。
异常值检测的方法包括：基于统计的方法、基于距离的方法、基于密度的方等。
五、特征缩放
特征缩放是指将特征的取值范围调整到一个共同的范围内，如[0,1]或[-1,1]。
特征缩放的方法包括：最小-最大缩放、Z-score标准化、对数变换等。
六、数据规范化
数据规范化的目的是将数据的取值范围限制在一个小的区间内，以提高模型的收敛速度和稳定性。
数据规范化的方法包括：Min-Max规范化、小数定标规范化等。
七、编码转换
编码转换是指将分类变量转换为机器学习算法可以处理的格式。
常见的编码转换方法包括：独热编码、标签编码等。
数据仓库与数据挖掘技术 第6章 数据预处理技术
（3）使用一个全局常量填充缺失值。将缺失的属性值用 同一个常数(如“Unknown”或-∞)替换。但这种方法因为大 量的采用同一个属性值可能会误导挖掘程序得出有偏差甚 至错误的结论，因此要小心使用。 （4）用属性的均值填充缺失值。例如，已知重庆市某银 行的贷款客户的平均家庭月总收入为9000元，则使用该值 替换客户收入中的缺失值。 （5）用同类样本的属性均值填充缺失值。例如，将银行 客户按信用度分类，就可以用具有信用度相同的贷款客户 的家庭月总收入替换家庭月总收入中的缺失值。 （6）使用最可能的值填充缺失值。可以用回归、使用贝 叶斯形式化的基于推理的工具或决策树归纳确定。例如， 利用数据集中其他客户顾客的属性，可以构造一棵决策树 来预测家庭月总收入的缺失值。
第二步是纠正偏差。也就是说，一旦发现偏差，通常我们需 要定义并使用(一系列)变换来纠正它们。商业工具可以支持数 据变换步骤。但这些工具只支持有限的变换，因此，我们常 常可能选择为数据清理过程的这一步编写定制的程序。 偏差检测和纠正偏差这两步过程迭代执行。 随着我们对数据的了解增加，重要的是要不断更新元数据以 反映这种知识。这有助于加快对相同数据存储的未来版本的 数据清理速度。
b
1
-1<rab≤+l。如果rab大于0，则a和b是正相关的，该值越 大，相关性越强(即每个属性蕴涵另一个的可能性越大)。因 此，一个较高的rab值表明a(或b)可以作为冗余而被去掉。 如果结果值等于0，则a和b是独立的， 不存在相关。如果结 果值小于0，则a和b是负相关的，一个值随另一个的减少而 增加。这意味每一个属性都阻止另一个属性的出现。
现实世界采集到的大量的各种各样的数据是不符合 挖掘算法进行知识获取研究所要求的规范和标准的。主 要具有以下特征： （1）不完整性。指的是数据记录中可能会出现有些 数据属性的值丢失或不确定的情况，还有可能缺失必需 的数据。这是由于系统设计时存在的缺陷或者使用过程 中一些人为因素所造成的，如有些数据缺失只是因为输 入时认为是不重要的；相关数据没有记录可能是由于理 解错误，或者因为设备故障；与其他记录不一致的数据 可能已经删除；历史记录或修改的数据可能被忽略等等。
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分店1
中位数$80 Q1: $60 Q3: $100
使用盒图的数据离散的可视化描述
基本统计类描述的图形显示——直方图
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
精确度 完整度 一致性 可信度 附加价值 可解释性 内在的、上下文的、表象的以及可访问性
跟数据本身的含义相关的
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
集成多个数据库、数据立方体或文件 规范化和聚集
数据集成
数据变换
首先排序数据，并将他们分到等深的箱中 然后可以按箱的平均值平滑、按箱中值平滑、按箱的边界平 滑等等 通过让数据适应回归函数来平滑数据
回归
聚类：
监测并且去除孤立点
计算机检测可疑数据，然后对它们进行人工判断
计算机和人工检查结合
数据平滑的分箱方法
price的排序后数据（单位：美元）：4，8，15，21，21，24，25 ，28，34 划分为（等深的）箱： 箱1：4，8，15 箱2：21，21，24 箱3：25，28，34 用箱平均值平滑： 箱1：9，9，9 箱2：22，22，22 箱3：29，29，29 用箱边界平滑： 箱1：4，4，15 箱2：21，21，24 箱3：25，25，34
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
盒图——示例
盒图：数据分布的一种直观 表示，在盒图中：
端点在四分位数上，使得盒 图的长度是IQR 中位数M用盒内的线标记 胡须延伸到最大最小观测值
该盒图为在给定时间段在 AllElectronics的4个分店销 售的商品单价的盒图
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 1 n 1 n 2 1 n 2 2 s ( xi x ) [ xi ( xi ) 2 ] n i 1 n i 1 n i 1 标准差s是方差s2的平方根
数据变换
数据变换将数据转换或统一成适合挖掘的形式
平滑：去除数据中的噪声 聚集：汇总，数据立方体的构建 数据泛化：沿概念分层向上汇总 规范化：将数据按比例缩放，使之落入一个小的特定区间
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 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 不同的数据源 违反了函数依赖性
噪声数据（不正确的值）的成因
数据不一致性的成因
数据预处理为什么是重要的？
处理数据集成中的冗余数据
集成多个数据库时，经常会出现冗余数据
对象识别：同一属性或对象在不同的数据库中会有 不同的字段名 可导出数据：一个属性可以由另外一个表导出，如 “年薪”
有些冗余可以被相关分析检测到 仔细将多个数据源中的数据集成起来，能够减 少或避免结果数据中的冗余与不一致性，从而 可以提高挖掘的速度和质量。
聚类
通过聚类分析检测离群点，消除噪声
聚类将类似的值聚成簇。直观的，落在簇集合之外的值 被视为离群点
回归
y
Y1
Y1’
y=x+1
X1
x
数据清理做为一个过程 (1)
第一步：偏差检测
使用元数据（e.g. 每个属性的域、数值类型、依赖 性、分布等） 检查字段过载 检查唯一性规则、连续性规则、空值规则 使用偏差检查工具
ห้องสมุดไป่ตู้
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
数据清理
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
数据预处理
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
为什么进行数据预处理？
现实世界的数据是“肮脏的”——数据多了，什 么问题都会出现
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="" 包含错误或者孤立点 e.g. Salary = -10
mean mode 3 (mean median )
度量数据的离散度 （1）
最常用度量：极差、五数概括（基于四分位数）、中 间四分位数极差和标准差
极差（range）：数据集的最大值和最小值之差 百分位数(percentile)：第k个百分位数是具有如下性质的值x ：k%的数据项位于或低于x
描述性数据汇总
动机：为了更好的理解数据
获得数据的总体印像 识别数据的典型特征 凸显噪声或离群点 均值、中位数、众数（模）、中列数 四分位数、四分位数极差、方差等
度量数据的中心趋势
度量数据的离散程度
度量的分类
度量可以分为三类：
分布式度量(distributive measure)：将函数用于n个 聚集值得到的结果和将函数用于所有数据得到的结 果一样
散布图
确定两个量化的变量之间看上去是否有联系、模式或 者趋势的最有效的图形方法之一 散布图中的每个值都被视作代数坐标对，作为一个点 画在平面上 易于观察双变量数据在平面上的分布
loess曲线
loess曲线为散布图添加一条平滑的曲线，以便更好 的观察两个变量间的依赖模式 Loess (local regression)意指“局部回归”，为了拟 合loess曲线，需要两个参数：平滑参数α ，被回归拟 合的多项式的阶λ
有噪声
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”
数据为什么会变“脏”？
不完整数据的成因
偏差检测和数据变换（纠偏）的迭代执行
强调交互性的清理方法
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
数据集成
数据集成：
将多个数据源中的数据整合到一个一致的存储中 整合不同数据源中的元数据
模式集成：
数据清理工具：使用简单的领域知识（e.g.邮编、拼写检 查）检查并纠正数据中的错误 数据审计工具：通过分析数据发现规则和联系及检测违反 这些条件的数据来发现偏差
数据清理做为一个过程 (2)
第二步：数据变换（纠正偏差）
数据迁移工具：允许说明简单的变换 ETL（提取/变换/装入）工具：允许用户通过GUI说 明变换
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：
e.g. A.cust_id = B.customer_no
实体识别问题：
匹配来自不同数据源的现实世界的实体
e.g. Bill Clinton = William Clinton
检测并解决数据值的冲突
对现实世界中的同一实体，来自不同数据源的属性值可 能是不同的 可能的原因：不同的数据表示，不同的度量等等
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 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，有些数据因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
引起空缺值的原因
空缺值要经过推断而补上
或判定树这样的基于推断的方法
噪声数据
噪声：一个测量变量中的随机错误或偏差 引起不正确属性值的原因
数据收集工具的问题 数据输入错误 数据传输错误 技术限制 命名规则的不一致 重复记录 不完整的数据 不一致的数据
其它需要数据清理的数据问题
如何处理噪声数据
分箱(binning):