数据分析复习提纲

  • 格式:docx
  • 大小:36.60 KB
  • 文档页数:2

数据分析复习提纲

一、数据的基本分类

1.定性数据

2.定量数据

定量数据是有关度量的数据,其中有两类:

(1)离散定量数据:是指只有有限个可能取值的数据,如年龄、性别、省份等。

(2)连续定量数据:是数值的定量数据,如年收入、体重等。

二、数据清洗

数据清洗是数据分析过程中的重要环节,它的主要作用是检查数据的质量和完整性,进行缺失值处理、异常值处理、重复值处理等,保证分析结果准确。

1.缺失值处理

缺失值处理是一种清理数据的重要技术,其主要目的是用有效的方式插补缺失值,保证分析时充分利用数据资源。常用的插补缺失值的方法有:均值插补、中位数插补、众数插补等。

2.异常值处理

异常值处理是指检测和处理离群点的一种技术,它的目的是检测到和去除异常值,以保证分析的正确性。常用的异常值处理方法有:硬/软异常值删除法、极值缩放法、内外点聚类法等。 3.重复值处理

重复值处理是指在数据清洗中,检测和删除数据中的重复值,保证原始数据的一致性。