数据处理的工作时间占整个数据分析项目的70%以上，因此，数据的质量直接决定了分析模型的准确性。那么，数据预处理的方法是什么呢？例如数据清理、数据集成、数据规范、数据转换等，其中最常用的是数据清理和数据集成，下面中琛魔方将来详细介绍一下这2种方法。 数据预处理的方法 1、数据清洗 数据清洗是通过填补缺失值，平滑或删除离群点，纠正数据的不一致来达到清洗的目的。简单来说，就是把数据里面哪些缺胳
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2020-08-13 11:52:24
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数据准备基本流程 数据规范化的几种方法 利用SciKit库进行数据变换 数据准备流程 数据清洗 数据集成 是什么？就是将多个数据源合并存放在一个数据仓库中 数据集成的两种架构 ETL（Extract、Transform、Load）即，（抽取、转换(合并表)、加载） 常见ETL工具（开源）：kettl ...
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2020-08-01 12:44:01
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0、题记日志分析是ELK最常用、最核心业务场景之一。如果你正在使用ElasticStack并且正尝试将自定义Logstash日志映射到Elasticsearch，那么这篇文章适合你。Logstash写入ES之前的中间数据处理过程一般叫做：数据ETL或者数据清洗。本文重点介绍数据清洗环节的非结构数据转化为结构化数据的——Grok实现。1、认知前提老生常谈，夯实基础认知。ELKStack是三个开源项目
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2020-07-31 01:06:57
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数据准备2 数据清洗 import platform from pandas import DataFrame print("当前所使用的python版本是：", platform.python_version()) data = {'Chinese': [66, 95, 93, 90, 80], ...
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2020-07-26 18:59:26
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数据分析基本流程 Python基本数据类型 Python各种括号的使用方式 数据分析基本流程 数据采集 数据挖掘 理解业务需求，对挖掘目标进行定义 理解数据：进行数据描述，数据质量验证 数据准备：收集数据（数据导入与导出）、数据清洗、数据集成 建模：选择和应用各种数据挖掘类型 数据可视化 报表工具 ...
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2020-07-26 15:04:48
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TF-IDF(term frequency–inverse document frequency)是一种用于信息检索与数据挖掘的常用加权技术，常用于挖掘文章中的关键词，而且算法简单高效，常被工业用于最开始的文本数据清洗。 TF-IDF有两层意思，一层是"词频"（Term Frequency，缩写为T ...
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2020-07-26 01:56:59
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业务数仓的DWD层一般有两个典型操作： ①因为是DWD层，所以要进行数据清洗。 ②因为数据来源于web项目的数据库，标的设计遵循三范式，因此在数仓里需要进行降维，以减少join次数。 在示例的8张表中，订单表，订单详情表，用户表，支付流水表字段与ODS层一致。对商品表的分类进行降维。增加二级分类，一 ...
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2020-07-02 00:05:06
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现阶段需要做数据库同步工作，目前调研了两个工具datax和kettle 这两者各有优缺点，基本的就不总结了。现在说说一些关键点： 基本方面： 1.datax适合做数据同步工作；kettle适合数据清洗，转换工作 目前成型的可视化界面，datax推荐datax web，kettle后期维护用的界面推荐 ...
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2020-07-01 12:14:39
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1、 处理重复数据drop_duplicates函数 #设定一些重复行数据 df.iloc[1] = [0,0,0,0,0,0,0,0] df.iloc[3] = [0,0,0,0,0,0,0,0] df.iloc[5] = [0,0,0,0,0,0,0,0] df.iloc[7] = [0,0,0 ...
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2020-06-29 17:08:43
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一. 数据清洗主要工作 ? 噪声(Noise)消除 ? 噪声包含错误值(类别型字段)及离群值(数值型字段) ? 噪声使探勘结果有相当大的偏差，必须将噪声移除或将其做适当的处理 2. 空值(Missing Value)填补 ? 人工填补? 自动填补 二.噪声如何处理 噪声侦测方法 ? 针对类别型字段， ...
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2020-06-27 19:56:43
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