数据概括的基本方法(DWDM)

数据概括是数据分析的基本步骤,它包括描述数据的基本特征、分布以及异常值的检测。DWDM是一种常用的数据概括方法,下面将详细介绍DWDM的基本方法以及应用方式。

DWDM基本方法

DWDM(Data Warehouse Data Mining)基本方法包括以下四个方面:

数据清洗

数据清洗是确保数据的一致性和可靠性的基本步骤。主要有以下清洗方法:

  • 缺失值处理:删除含有缺失值的样本或使用插补法填补
  • 异常值处理:检测异常值并根据业务需求进行纠正或删除
  • 重复数据处理:删除或合并重复的数据
  • 数据格式统一:将不同格式的数据格式进行统一

数据转换

通过数据转换可以将数据从原始形式转化为适合进行分析的形式。主要有以下转换方法:

  • 特征选择:选择对结果影响较大的特征
  • 特征提取:从已有数据中提取与结果有关的特征
  • 归一化:将数据缩放到相同的规模,以便进行比较和分析
  • 时间序列分析:将时间序列数据转化为一定的特征向量,便于进行分析

数据挖掘

数据挖掘是从大量数据中找出有意义的信息的过程,通过数据挖掘可以发现隐含在数据中的利用价值。主要方法有以下:

  • 分类:将数据按照某些特征进行分类
  • 聚类:将数据按照相似度进行聚类
  • 关联分析:找出数据中的相关关系
  • 预测:通过对已有数据进行建模来进行预测

数据可视化

数据可视化将大量的数据以可视化的方式展现出来,以提高人们对数据的理解和分析。主要方法有以下:

  • 折线图:用线条表现数据变化趋势
  • 散点图:用点的位置表现数据间的关系
  • 柱状图:比较不同类别或时间上的数据差异
  • 饼图:显示各部分所占比例

DWDM实例

以房价预测为例,具体的数据概括过程如下:

  1. 数据清洗:检测房屋面积、房间数量等字段是否存在缺失值、异常值,如果存在,通过填补或删除等方式进行处理。

  2. 数据转换:选择与房价相关的特征,并归一化处理数值型特征。将非数值型变量通过独热编码进行转换。

  3. 数据挖掘:对数据建立回归模型,应用算法对房价进行预测,并对预测结果进行评估。

  4. 数据可视化:使用折线图等方式展示数据分布、预测结果与实际值的比较。

通过DWDM方法的应用,我们可以对数据进行全面的概括和分析,找出其中隐藏的有价值的信息。本例中,我们使用数据挖掘方法建立预测模型,可以帮助人们更好地理解房价变化的原因,以及进行相关的决策。

本站文章如无特殊说明,均为本站原创,如若转载,请注明出处:数据概括的基本方法(DWDM) - Python技术站

(0)
上一篇 2023年3月27日
下一篇 2023年3月27日

相关文章

  • 大数据和数据科学的区别

    当我们在处理数据时,通常会使用“大数据”和“数据科学”的术语。虽然它们之间存在重叠,但它们具有不同的意义和聚焦点。 大数据 “大数据”是一个用于描述数据集大小的术语,它指的是具有以下属性的数据:数据的大小远远超过了可一次性处理的存储和计算能力;数据可以是结构化、半结构化或非结构化的;它可以从任何数据源收集,包括数据交换、监视、日志记录、传感器等。 大数据的功…

    bigdata 2023年3月27日
    00
  • 数据挖掘的步骤是什么?

    数据挖掘是一种从海量数据中自动发现隐藏信息和规律的工具。它可以将一个大数据集分析成有用的信息,帮助企业和组织做出更加明智的决策。数据挖掘包含以下步骤: 问题定义 在数据挖掘的过程中,首先要明确问题,明确目标。根据问题的属性不同,数据挖掘的方法也不同。需要定义清楚问题,以便后续的数据处理、分析和建模。例如,通过数据挖掘购物行为数据,找到用户的偏好、消费习惯和客…

    大数据 2023年4月19日
    00
  • 大数据和预测分析的区别

    一、大数据和预测分析的概念 大数据指的是数据集过大、复杂度高、处理难度大等特征的数据,传统的数据处理方法已经难以胜任,需要借助大数据技术进行有效的处理和分析。 预测分析则是根据历史数据和趋势,预测未来某种现象或事件的发生情况。 二、大数据和预测分析的联系 大数据往往为预测分析提供了更多更全面的数据支持。传统的数据处理方式往往无法处理大量的数据,而通过利用大数…

    bigdata 2023年3月27日
    00
  • 数据可视化中常用的工具有哪些?

    数据可视化是展现数据信息的一种方式,它可以更直观地呈现数据,并能够更快速地发现数据背后的规律和趋势。以下是数据可视化中常用的工具及其特点: Tableau Tableau是一款用户友好的数据可视化软件,可以帮助用户从各种不同的数据源中创建交互式的可视化图表。其主要特点包括: 可视化维度:支持整理和查看不同维度的数据,包括文本、数字、日期等数据类型。 交互式:…

    大数据 2023年4月19日
    00
  • Hive 和 Hue 的区别

    Hive和Hue是两个密切相关的工具,都是Hadoop生态系统当中的一部分。但是他们的功能和用途却不一样。接下来我们来分别详细讲解。 Hive 介绍 Hive是一个运行于Hadoop上的数据仓库框架,它可以协助我们以SQL的方式查询、处理和管理大规模的数据集。Hive把Hadoop认为是可扩展、高可用、高性能的数据存储,以及复杂数据处理的平台。 Hive的优…

    bigdata 2023年3月27日
    00
  • 什么是数据建模?

    数据建模是一种创建数据模型的过程,在这个过程中数据模型师会建立一个反映现实世界中数据组织、属性和关系的模型。数据建模可以将复杂的数据结构和关系以易于理解和应用的方式呈现出来,使得我们可以更好地理解和管理数据。 数据建模的完成攻略如下: 1.确定业务需求:首先需要确定数据所针对的业务和应用,了解业务的需求才能对数据进行建模。 2.确定数据源:确定数据来源,包括…

    大数据 2023年4月19日
    00
  • 大数据中的数据湖是什么?一文了解!

    数据湖是当今存储系统中引起广泛关注的概念。它也不同于数据仓库。许多人不熟悉“数据湖”一词,因此他们会寻找定义。不过,这个词想必之前参与数据实践的人都知道。 公司越来越多地将公司数据存储在数据湖中。然而,数据混乱可能是由以不同格式存储大量数据造成的!让我们来看看数据湖的优缺点。 什么是数据湖? 将 Data Lake 想象成一个相当大的容器,它充当存储库,能够…

    2023年2月5日
    00
  • 人工智能中的常用技术有哪些?

    人工智能中的常用技术 人工智能是关注机器智能的一门领域,其中有许多常用技术可以被应用到各种方向的领域。下面是一些常见的人工智能技术。 1. 机器学习 机器学习是一种让计算机从数据中自动学习的方法,它采用各种算法,让计算机在不断的实践过程中不断得到改进,并可以被应用到各种领域中。机器学习算法包括分类、聚类和回归等,这些算法在图像识别和语音识别中得到了很好的应用…

    大数据 2023年4月19日
    00
合作推广
合作推广
分享本页
返回顶部