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缺失值最新娱乐体验_缺失值填充的几种方法(2024年11月深度解析)

内容来源：麦吉窗影视所属栏目：话题更新日期：2024-11-29

缺失值

生物统计SAS小课堂：描述性分析的细节最近在帮小伙伴准备面试时，发现很多人在描述性分析上容易混淆一些细节，尤其是处理缺失值时。因此，今天专门为大家整理了一些关于描述性分析的小知识，特别是针对连续性变量和非连续性变量的处理方法。𐟓Š 𐟒™ 对于连续性变量（continuous variables），通常使用proc means进行数据分析。如果遇到缺失值（missing value），可以在proc means后面加上nmiss选项，这样可以显示缺失值的数量和比例。 𐟩𗠥﹤𚎥ˆ†类变量（categorical variables），一般使用proc freq进行统计分析。对于缺失值，可以在table statement后使用/missing选项进行分析。具体示例请参考附图。 ❤️‍𐟔堤𘋧℥‘Š：SAS中的Pearson和Spearman相关性分析希望这些小知识能帮助大家更好地理解和掌握描述性分析，祝大家面试顺利！𐟒ꀀ

秋招机器学习必备：这些知识点你掌握了吗？ ReLU激活函数 𐟎eLU（Rectified Linear Unit）的公式是f(x)=max(0,x)f(x) = max(0, x)f(x)=max(0,x)。它在0的位置是不可导的，但这并不影响它的使用效果。神经网络的正则化操作 𐟛᯸ 神经网络中常见的正则化操作有L1正则化、L2正则化、dropout等。Dropout作为一种正则化方法，可以有效地防止过拟合。 1*1卷积核的作用 𐟔 1*1卷积核主要用于调整通道数，不改变空间尺寸。它在一些网络结构中起到关键作用，比如Inception系列。 LSTM的结构 𐟏‹️‍♂️ LSTM（Long Short-Term Memory）是一种特殊的RNN（循环神经网络），它通过门控机制来记忆长期依赖信息。LSTM在自然语言处理、时间序列预测等领域有广泛应用。随机森林与GBDT的区别 𐟌𓊩š机森林和GBDT（梯度提升决策树）都是集成学习的方法，但它们有不同的构建方式和目标。随机森林通过随机选择特征来构建多个决策树，而GBDT则是通过梯度下降优化目标函数来构建决策树。特征处理策略 𐟛 ️ 特征处理是机器学习中非常重要的一步。常见的特征处理策略包括缺失值处理、连续值处理和分类值处理。比如，对于缺失值，可以通过均值、中位数或众数进行填充；对于连续值，可以进行标准化或归一化处理；对于分类值，可以使用one-hot编码。 One-hot编码的作用 𐟔 One-hot编码是一种将分类变量转换为机器学习模型可以处理的格式的方法。它通过为每个类别创建一个二进制向量来表示分类值。特征归一化的意义 ⚖️ 特征归一化是将不同量纲的特征转换为同一量纲的过程，这样可以避免模型对某个特征过分关注，从而提高模型的泛化能力。交叉验证的重要性 𐟔„ 交叉验证是一种评估模型性能的方法，它将数据集分为训练集和测试集，然后重复多次训练和测试过程。通过交叉验证，可以更准确地评估模型的性能和泛化能力。梯度消失和梯度爆炸 𐟒劦⯥𚦦𖈥䱥’Œ梯度爆炸是深度学习中常见的两个问题。梯度消失指的是在反向传播过程中，梯度逐渐减小到接近零，导致模型无法更新；梯度爆炸则是指梯度过大，可能会破坏模型的稳定性。如何缓解梯度消失和梯度爆炸 𐟛᯸ 缓解梯度消失和梯度爆炸的方法有很多，比如使用合适的激活函数（如ReLU）、初始化权重、调整学习率等。此外，一些优化算法如Adam也可以有效缓解这些问题。生成模型与判别模型的区别 𐟎튧”Ÿ成模型和判别模型是两种不同的机器学习方法。生成模型学习数据的分布，生成新的数据样本；而判别模型则学习数据的分类边界，对数据进行分类或回归。决策树处理连续值的方法 𐟌𓊥†𓧭–树在处理连续值特征时，通常会将连续值离散化或进行分段处理，然后为每个分段创建一个新的特征。这样可以避免连续值对模型的影响过大。希望这些知识点能帮助你在秋招中更好地应对机器学习相关的问题！𐟒ꀀ

数据缺失？四种方法教你如何处理！在进行社会研究时，数据缺失是一个常见的问题。那么，如何处理这些缺失值呢？以下是四种常用的方法：删除带有缺失资料的个案 𐟗‘️ 如果某个国家的数据缺失，将其从研究中排除，那么指数只对有资料的国家有效。这可能会导致研究范围缩小，甚至可能限制研究结果的适用性。例如，如果一个对50个国家的研究因为数据缺失而变成对20个国家的研究，那么结论的普遍性可能会受到影响。用平均值替代缺失资料 𐟓Š 另一种方法是使用其他国家的平均值来代替缺失的数据。这种方法将芬兰保留在研究之中，但给它一个不准确的值。对于只有一个或少数几个项目的指数来说，这种方法可能会导致效度问题。根据非定量信息推测 𐟤” 如果有关芬兰的其他信息（例如，13岁到18岁在高中就学人数的比例）可用作推测识字率的依据，这种方法可以接受。虽然不如直接测量芬兰的识字率准确，但至少是基于一个未加检验的假设。输入随机值 𐟎𒊠 对于那些有大量项目和众多个案的研究来说，输入一个随机的值可能是一个明智的选择。在这种情况下，删除缺失资料或许是一个更好的选择，因为它可能产生更具有信度的测量值。这些方法各有优缺点，具体选择哪种方法取决于研究的目的、数据的性质以及可用的资源。

悉尼求职秘籍𐟔劰Ÿ“… 第一轮 Coding OA 在第一轮的 Coding OA 中，你将会面对三道题目。这些题目将通过 Hackerrank 平台进行，你有 48 小时的时间来完成它们。 1️⃣ 第一题是一道应用题，需要根据给定的规则进行计算。虽然难度不高，但需要你思考如何优化计算时间，以避免超时。 2️⃣ 第二题是一个典型的动态规划问题，难度介于 Leetcode 的 Easy 和 Medium 之间。 3️⃣ 第三题给你一个时间序列，其中包含缺失值，要求你估计这些缺失值，并与真实值进行比较，误差需小于等于 2%。 𐟓… 第二轮 Cognitive Test 完成第一轮后，你会立即收到第二轮的邀请，这是一系列的认知测试，包括图形推理、阅读理解和图表分析。每道题的限时有 3 分钟，相比其他公司的测试时间更为宽裕。 𐟓 评估与反馈两轮测试完成后，Tibra Capital 将对你的表现进行评估。尽管你自己感觉第一轮的 Coding 表现不错，但你可能因为以下原因收到了拒信： 1️⃣ 在处理数据时，可能过多地使用了 pandas 和其他 Python 包，如 bisect_left 进行二分查找。虽然这些工具在技术上允许使用，但完全自己编写可能会更好。 2️⃣ 花费了太多时间。由于限时 48 小时，你可能没有足够重视，导致没有在规定时间内完成所有题目。 3️⃣ 第三题的缺失值估计误差可能不够小。你使用了简单的插值方法来估计缺失值，误差在 0.6%-0.7% 之间，这可能没有达到他们的期望。 𐟒ᠦ€𛧻“ 这次经历虽然出乎意料，但教训是宝贵的。在未来的求职过程中，记得更加重视时间管理和代码优化，以确保你的表现达到最佳状态。

如何在Stata中剔除异常值？𐟓Š 在Stata中剔除异常值通常包括识别异常值、检查数据分布，然后决定是否删除或替换这些异常值。以下是一些常见的方法：识别异常值𐟔 使用描述性统计命令summarize或tabstat来获取变量的基本统计信息，如均值、标准差、最小值和最大值。绘制直方图或箱线图，以直观地观察异常值的存在。使用winsorize函数𐟓ˆ winsorize函数将变量的极端值替换为指定百分位数上下的截断值。例如，你可以将超过95%分位数或低于5%分位数的值替换为这两个分位数的值。 Stata命令： winsorize varname, replace 删除异常值𐟗‘️ 如果确定某些值是异常的，可以使用drop命令删除这些值。 Stata命令： drop if varname > threshold | varname < threshold 替换异常值𐟔„ 使用replace命令将异常值替换为缺失值或其他合适的值。 Stata命令： replace varname = . if varname > threshold | varname < threshold 替换为缺失值可以使用.表示。请注意，在执行任何数据清理操作之前，最好备份原始数据，以防止误操作。此外，剔除异常值可能会影响数据的分布和统计性质，因此必须谨慎使用，并根据研究目的权衡取舍。具体使用哪种方法取决于数据的特点和分布，以及研究问题的需求。在任何情况下，应该充分了解数据和背景，明确剔除异常值的理由。

𐟓Š 统计建模全流程大揭秘 𐟓ˆ 在指导学生参加统计建模比赛的过程中，我发现本科生在建模方面的水平还有很大的提升空间。因此，我将整个建模流程进行了详细的整理，希望能帮助到大家。 𐟌Ÿ 图一和图二适用于全国大学生统计建模竞赛和数学建模竞赛的C题（数学分析题）。如果你有其他更好的建议，欢迎分享讨论，也欢迎各位大佬给出相关建议。 𐟔 图三展示了数据清洗的过程，这是建模前的重要步骤。 𐟓ˆ 图四和图五分别介绍了如何识别和处理缺失值和异常值，这对数据的质量至关重要。 𐟓Š 建模流程：数据清洗及预处理：包括缺失值和异常值的处理，以及数据的标准化、归一化等。初步数据分析：对目标数据进行初步分析，输出数据的最大值、最小值、平均值、上下四分位数等。相关性分析：通过绘制散点图、箱线图等来探索变量之间的关系。建模：选择合适的模型进行回归分析，如线性回归、逻辑回归、支持向量机等。模型调优：通过交叉验证、网格搜索等方法对模型进行调优，并评估模型的性能。模型评估与结果分析：根据模型的评估指标，如MSE、PMSE、RP、AUC等，来评估模型的性能，并根据实际问题的需求给出建议。 𐟛 ️ 数据清洗：在数据挖掘中，数据准备是关键的一步，包括数据的抽取、清洗、转换等。数据清洗的工作量大约占整个过程的70%。常见的数据问题包括大量缺失值、异常值或一些奇异结果。 𐟔 缺失值处理：使用均值、中位数或众数进行填补。探索样本相似性插补。分类树与回归树对预测法插补。 𐟚력𜂥𘸥€𜥤„理：使用箱线图检测异常值。使用局部因子（LOF法）检测异常值。聚类检测异常值。基于稳健马氏距离的异常值检测。希望这些内容能帮助你在统计建模比赛中取得更好的成绩！

SPSS数据分析全攻略，导师都夸你！ 𐟌ŸSPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一款专为社会科学研究设计的强大统计分析软件。 𐟓ˆ数据录入打开SPSS后，首先在变量视图中定义变量，包括名称和类型（如数值型、字符型）。然后切换到数据视图，将数据逐行逐列录入，操作方式类似电子表格。 𐟔数据预处理数据清理：检查数据中的缺失值，可以选择删除含有缺失值的记录或用平均数等方式填充缺失值。数据转换：例如对数据进行标准化，使其符合正态分布，便于后续分析。 𐟓Š基本统计分析描述性统计：点击“分析”-“描述统计”-“描述”，选择要分析的变量，可得到均值、标准差等统计量，快速了解数据的集中和离散趋势。频率分析：通过“分析”-“描述统计”-“频率”，查看变量各个取值出现的频率。 𐟒᧛𘥅𓦀祈†析选择“分析”-“相关”-“双变量”，输入要分析相关性的变量，SPSS会计算出相关系数，如Pearson相关系数，判断变量之间的线性相关程度。 𐟔⥷‚性检验 T检验：用于比较两组数据的均值是否有显著差异，例如比较男性和女性的某项成绩差异，在“分析”-“比较均值”-“独立样本T检验”中操作。方差分析（ANOVA）：用于多组数据均值的比较，如比较不同班级学生成绩的差异，通过“分析”-“比较均值”-“单因素方差分析”进行。 𐟓ˆ回归分析线性回归：若想研究变量之间的线性关系，例如研究广告投入和销售额之间的关系，在“分析”-“回归”-“线性”中设置自变量和因变量，SPSS会给出回归方程等结果，用于预测等用途。

SPSS数据分析全流程详解𐟓Š SPSS是一款功能强大的统计分析软件，广泛应用于各种研究领域。通过以下步骤，您可以轻松掌握SPSS的基本操作，有效进行数据处理和分析。 1️⃣ 数据准备打开SPSS软件，选择“文件”->“打开”->“数据”，选择要导入的数据文件。SPSS支持多种数据格式，如CSV、Excel、TXT等。 2️⃣ 数据清洗与预处理在数据视图中，可以进行排序、筛选和计算新变量等操作。使用“数据”菜单中的选项，如“计算变量”、“重新编码为不同变量”等进行数据转换。对于缺失值和异常值，可以使用“替换缺失值”和“描述统计”中的箱线图进行分析和处理。 3️⃣ 描述性统计分析选择“分析”->“描述统计”->“频率”，可以生成变量的频率分布表。使用“描述”选项可以计算均值、方差、标准差等统计量。 4️⃣ 推断性统计分析 T检验：用于比较两个独立样本或配对样本的均值差异。方差分析（ANOVA）：用于比较三个或更多组间的均值差异。回归分析：用于探索自变量与因变量之间的线性关系。 5️⃣ 图形与可视化使用“图形”菜单可以创建各种图表，如条形图、散点图、直方图等。图表可以自定义标题、轴标签、颜色等属性。 6️⃣ 报告输出与保存分析结果可以输出到SPSS的查看器窗口，也可以导出为PDF、Word、Excel等格式。使用“文件”->“保存”或“另存为”选项保存数据文件和分析报告。 7️⃣ 高级功能与自定义 SPSS提供了丰富的高级功能，如聚类分析、因子分析、时间序列分析等。用户可以通过编写SPSS语法命令实现更复杂的数据分析和自动化任务。通过以上步骤，您可以充分利用SPSS进行各种数据分析，提升研究效率。

数据清洗必备技能：从零开始到实战 𐟓š 数据清洗全攻略数据清洗是数据分析的起点，通过一系列步骤来确保数据的准确性和完整性。以下是数据清洗的主要步骤和技巧： Scrub for Duplicate Data：删除重复数据，确保每个数据点只出现一次。 Scrub for Irrelevant Data：过滤掉与数据分析无关的数据，保持数据集的简洁。 Scrub for Incorrect Data：识别并修正错误数据，提高数据质量。 Fix Structural Errors：修复数据中的结构性错误，如格式不统一或编码错误。 Handle Missing Data：处理缺失数据，通过插值或删除来完善数据集。 Check the Outliers：识别并处理异常值，确保数据集的可靠性。 Standardize：标准化数据，使其具有可比性。 Normalize：归一化数据，消除量纲的影响。 𐟓– 数据清洗步骤详解 Scrub for Duplicate Data：通过去重操作，删除重复的数据行。 Scrub for Irrelevant Data：根据分析需求，删除不必要的列或行。 Scrub for Incorrect Data：检查数据中的错误，如拼写错误或逻辑错误，并进行修正。 Fix Structural Errors：修复数据中的结构性问题，如日期格式不统一或编码错误。 Handle Missing Data：处理数据中的缺失值，通过插值或删除来完善数据集。 Check the Outliers：识别并处理异常值，如使用箱线图或Z-score方法。 Standardize：通过减去均值并除以标准差来标准化数据。 Normalize：通过最大值和最小值来归一化数据。 𐟓Š 数据分析与可视化数据分析是数据清洗的延伸，通过统计方法和可视化工具来探索数据的内在规律。以下是数据分析的主要步骤和技巧：使用统计方法：通过描述性统计、相关性分析等方法来探索数据的特征。创建图表：使用柱状图、折线图、散点图等图表来可视化数据。 𐟓ˆ 实战案例：清洗数据以一个实际案例为例，介绍如何清洗数据：假设我们有一个包含销售数据的表格，其中包含价格和交易日期。我们的目标是清洗数据，找出异常值，并可视化数据。 1️⃣ 首先，我们需要检查数据中的重复值和无关值，删除这些行。 2️⃣ 接着，我们需要检查数据中的错误值，并进行修正。 3️⃣ 然后，我们需要修复数据中的结构性错误，如日期格式不统一。 4️⃣ 处理缺失数据，通过插值或删除来完善数据集。 5️⃣ 使用箱线图或Z-score方法来识别并处理异常值。 6️⃣ 最后，我们可以通过创建柱状图或折线图来可视化处理后的数据。 𐟒ᠦ示：在处理数据时，务必保持谨慎，确保数据的准确性和完整性。同时，多使用可视化工具来帮助你更好地理解数据。

数据分析面试必答：数据探索与清洗全攻略在众多数据分析的面试中，面试官常常会询问应聘者关于数据探索和清洗的经验。以下是一些常见的问题及其回答要点，帮助你更好地准备面试：找出最小值、最大值、中位数和平均值 𐟓Š 首先，我们会查找数据中的最小值、最大值、中位数和平均值，以便了解数据的分布情况。识别异常值 𐟔 接下来，我们会检查是否存在异常值，这些可能是数据录入错误或边缘情况。根据项目需求，我们可能会决定是否删除这些值，或者联系提供数据的人。缺失数据的处理 𐟓‘ 如果数据中存在缺失值，我们会检查其占比。如果缺失是随机的，并且每组的缺失比例呈正态分布，我们可能会选择直接删除这些值。否则，我们可能会使用该组的均值或中位数进行替代，或者使用多重插补方法来估计缺失值。问卷数据的处理 𐟓‹ 对于问卷数据，我们还会检查每个组的唯一值。例如，性别变量中可能包括“Unknown”、“Prefer not to disclose”等选项，这些选项可能会被归为一组。同样，种族变量中占比小的群体可能会被合并在一起。统计检验 𐟓ˆ 最后，我们可能会使用t检验来比较两组之间的差异是否显著。例如，比较男性和女性的平均收入是否存在差异。能够回答这些问题，展现出你对数据探索和清洗的深入理解，将有助于你在面试中脱颖而出。

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