数据分析复习提纲
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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。