1.數據處理的主要操作 2.離散化與連續化 3.特征提取與構造 4.數據選擇與構造 5.缺失值的處理 6.多重共線性和內生性 1. 數據處理的主要操作 映射與收集數據 ：我們獲得數據后需要對數據的每一列都定義屬性，這樣才方便我們接下來的數據處理。 縮放大型數據：對於使用數據 ...

一、大數據預處理的幾個步驟 1.數據預處理 2.數據清洗 3.數據集成 4.數據歸約 5.數據變換 6.數據離散化 7.大數據預處理 二、數據預處理 現實中的數據大多是“臟”數據： ①不完整 缺少屬性值或僅僅包含聚集數據 ②含噪聲 包含錯誤或存在偏離期望的離群值 ...

只用一個模型建模獲得結果沒有對比性，無法判斷最終的預測結果是好還是壞，因此在進行預測時候往往都不是只使用一個模型進行，而是采用至少兩個模型進行對比，接下來就是使用LightGBM模型進行預測 需要先安裝LightGBM模塊，操作如下 然后從模塊中導入回歸模型，划分數據 ...

大數據蘊含巨大價值，引起了社會各界的高度關注。大數據的來源多種多樣，從現實世界中采集的數據大體上都是不完整、不一致的臟數據，無法直接進行數據挖掘和分析，或分析挖掘的結果差強人意。為了提高數據分析挖掘的質量，需要對數據進行預處理。 數據預處理方法主要包括數據清洗、數據集成、數據轉換和數據消減 ...

前言: 這篇文章主要對兩篇論文進行綜述，一篇是美國一些知名的數據管理領域的專家學者從專業的研究角度出發聯合發布的《大數據白皮書》，另一篇是孟曉峰和慈祥的《大數據管理：概念、技術與挑戰》[1]。前者介紹了大數據的產生、分析了大數據的處理流程，並提出了大數據所面臨的若干挑戰，而后者介紹了大數據 ...

實驗目標 對數據集做數據預處理以便可以進行后續的機器學習。具體包括通過多種方式處理缺失值、將變量轉為數值類型，使用機器學習模型填充缺失值，數據shuffle和持久化。 實驗要求 完成對數據集缺失值的處理 完成對數據集非數值變量 ...

preface 在上一章節我們聊了python大數據分析的基本模塊，下面就說說2個項目吧,第一個是進行淘寶商品數據的挖掘，第二個是進行文本相似度匹配。好了，廢話不多說，趕緊上車。 淘寶商品數據挖掘 數據來源： 自己寫個爬蟲爬吧，爬到后入庫（mysql）。 數據清洗： 所謂的數據 ...