之前用rvest幫人寫了一個定期抓取amazon價格庫存，並與之前價格比較的小程序，算是近期寫過的第一個完整的程序了。里面涉及了一些報錯的處理。 這里主要參考了stackoverflow上的以下問答： How to skip an error in a loop skip ...

在數據挖掘的過程中，數據預處理占到了整個過程的60% 臟數據：指一般不符合要求，以及不能直接進行相應分析的數據 臟數據包括：缺失值、異常值、不一致的值、重復數據及含有特殊符號（如＃、¥、＊）的數據 數據清洗：刪除原始數據集中的無關數據、重復數據、平滑噪聲數據、處理缺失值、異常值 ...

一、異常值檢驗 異常值大概包括缺失值、離群值、重復值,數據不一致。 1、基本函數 summary可以顯示每個變量的缺失值數量. 2、缺失值檢驗 關於缺失值的檢測應該包括：缺失值數量、缺失值比例、缺失值與完整值數據篩選 ...

1 異常觀測值 states<-as.data.frame(state.x77[,c("Murder", "Population","Illiteracy","Income","Frost")]) fit<-lm(Murder ...

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異常值概念：是指那些遠離正常值的觀測，即“不合群”觀測。異常值的出現一般是人為的記錄錯誤或者是設備的故障等，異常值的出現會對模型的創建和預測產生 嚴重的后果。當然異常值也不一定是壞事，有些情況下，通過尋找異常值就能夠給業務帶來良好的發展，如銷毀“釣魚”網站，關閉“薅羊毛”用戶的權限 ...

　　異常值是指數據中個別值的數值明顯偏離其余的數值，有時也稱為離群點，檢測異常值 就是檢驗數據中是否有錄入錯誤以及是否含有不合理的數據。 　　異常值的存在對數據分析十分危險，如果計算分析過程的數據有異常值，那么會對結果 會產生不良影響，從而導致分析結果產生偏差乃至錯誤 ...

異常值是模型優化的關鍵點之一，離均值遠的是異常值，可是多遠才算足夠遠呢，其實不同的模型有着不同的考量，基於模型所受的影響不同，所以所能忍受的異常值也不同。 1、異常值的類型 從二維的角度來說，其實異常值有三種類型，一是影響垂直方向Y的異常值，叫垂直特異性，對應探測該類異常的指標為標准化殘差 ...