第三章数据探索

标签：特殊字符   第三章   客户   一半   特定   常用   偏差   脏数据   最大值   

1.脏数据包括：缺失值，异常值，不一致的值，重复数据及含有特殊字符(#,￥，*)的数据。

2.异常值也称离群点，异常值分析也称离群点分析。

• 简单统计量分析：最常用的统计量是最大值和最小值。（如客户年龄最大值199，存在异常）
• 3σ原则：如果数据服从正态分布，在3σ原则下，测定值中与平均值的偏差超过3倍标准差的值就是异常值。P（|x-μ|>3σ）≤0.003,这个概率极小。
• 箱型图分析：箱型图提供识别异常值的标准：异常值通常被定义为小于Q_L-1.5IQR或大于Q_u+1.5IQR的值。Q_L称为下四分位数，表示全部观察值中有四分之一的数据比它小；Q_u称为上四分位数，表示全部观察值中有四分之一的数据比它大；IQR称为四分位距，是Q_u-Q_L，其中包含了全部观察值的一半。

　　　优势：1.对数据没要求（如服从某种特定的分布形式）

　　　　　　2.箱型图判断异常值的标准以四分位数和四分位距为基础，四分位数具有一定的鲁棒性：多达25%的数可以变得任意远而不会很大的扰动四分位数，所以异常值不能对这个标准施加影响。

第三章数据探索

标签：特殊字符   第三章   客户   一半   特定   常用   偏差   脏数据   最大值   

原文地址：http://www.cnblogs.com/keye/p/7707855.html