R语言︱处理缺失数据&&异常值检验、离群点分析、异常值处理
在数据挖掘的过程中，数据预处理占到了整个过程的60% 脏数据：指一般不符合要求，以及不能直接进行相应分析的数据 脏数据包括：缺失值、异常值、不一致的值、重复数据及含有特殊符号（如＃、¥、＊）的数据 数据清洗：删除原始数据集中的无关数据、重复数据、平滑噪声数据、处理缺失值、异常值 ...
原文：R语言︱异常值检验、离群点分析、异常值处理
一 异常值检验 异常值大概包括缺失值 离群值 重复值,数据不一致。 基本函数 summary可以显示每个变量的缺失值数量. 缺失值检验 关于缺失值的检测应该包括：缺失值数量 缺失值比例 缺失值与完整值数据筛选。 plain view plain copy 缺失值解决方案 sum complete.cases saledata is.na saledata sum complete.cases sa ...
2018-05-31 13:33 0 864 推荐指数：
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