R語言︱處理缺失數據&&異常值檢驗、離群點分析、異常值處理
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 ...
原文：R語言︱異常值檢驗、離群點分析、異常值處理
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。 基本函數 summary可以顯示每個變量的缺失值數量. 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。 plain view plain copy 缺失值解決方案 sum complete.cases saledata is.na saledata sum complete.cases sa ...
2018-05-31 13:33 0 864 推薦指數：
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