1 離群點和離群點分析 1.2 離群點的類型 a.全局離群點 顯著偏離數據集中的其余對象，最簡單的一類離群點。 檢測方法：找到一個合適 ...

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 ...

第二章、頻繁模式、關聯規則和相關規則挖掘 關聯規則挖掘算法可以從多種數據類型中發現頻繁項集，包括數值數據和分類數據，基礎算法有Apriori算法和FP-Growth算法。 1.關聯模式和關聯規則 1.1 模式和模式發現（頻繁模式可以有以下幾種形式 ...

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 ...

一直想把數據預處理的邏輯給理清楚點，在這里和大家一起分享。 一：缺失值的處理 刪除缺失值 這是一種很常用的策略。 缺點：如果缺失值太多，最終刪除到沒有什么數據了。那就不好辦了。 2.2 缺失值的填補 （1）均值法 根據缺失值 ...

看了數據挖掘的異常檢測部分，寫一點筆記。 1.0 概述 什么是數據挖掘：數據挖掘 什么是異常檢測：異常檢測 　　異常檢測的目標是發現與大部分其他對象不同的對象。通常，異常對象被稱為離群點，因為在數據的散布圖中，他們遠離其他數據點。異常檢測也稱為偏差檢測、例外挖掘。 　　異常檢測的方法 ...

第一章 什么是數據化運營 ...

下圖摘自：http://blog.163.com/qianshch@126/blog/static/48972522201092254141315/ 主要的聚類方法可以划 ...