数据处理方法有哪些

如题所述

数据处理方法有:

1、标准化:标准化是数据预处理的一种,目的的去除量纲或方差对分析结果的影响。作用:消除样本量纲的影响;消除样本方差的影响。主要用于数据预处理。

2、汇总:汇总是一个经常用于减小数据集大小的任务。汇总是一个经常用于减小数据集大小的任务。执行汇总之前,应该花一些时间来清理数据,尤其要关注缺失值。

3、追加:追加节点将结构类似的表,选取一个主表,将另外的表追加在主表后面(相当于增加行记录)。注意:要追加文件,字段测量级别必须相似。例如,名义字段无法附加测量级别为连续的字段,即字段类型的相同。

4、导出:用户可以修改数据值并从现有数据中派生出新字段。可以根据一个或多个现有字段按6种方式创建出一个或者多个相同的新字段。

5、分区:分区节点用于生成分区字段,将数据分割为单独的子集或样本,以供模型构建的训练、测试和验证阶段使用。通过用某个样本生成模型并用另一个样本对模型进行测试,可以预判此模型对类似于当前数据的大型数据集的拟合优劣。

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