数据处理流程
select count(*) from neaten_ent_info; -- 第一次山西数据的原始数据 334601select count(*) from ent_info; -- 第一次经过筛查的 山西数据 30981select * from neaten_ent_info ...
原文：数据处理的基本流程
数据清洗 对于缺失值的处理,我们分为 类:删除数据,数据插补,不处理.数据的插值是取前后相邻几个数据的平均值作为插值,有拉格朗日插值法,牛顿插值法等. 数据规范化 数据规范化对于基于距离的挖掘算法很重要,将数据映射到 之间,或者 之间.主要的方法有:最小 最大规范化,零 均值规范化,小数定标规范化 连续属性离散化 对于一些分类算法,如ID 算法和Apriori算法等,要求数据是分类形式.常用的方 ...
2018-07-11 15:41 0 1863 推荐指数：
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