R语言：异常值检验、离群点分析、异常值处理

2017-07-17

R语言：异常值检验、离群点分析、异常值处理 笔者寄语：异常值处理一般分为以下几个步骤：异常值检测、异常值筛选、异常值处理。其中异常值检测的方法主要有：箱型图、简单统计量（比如观察极值） 异常值处理方 ...

教你使用3σ原则来进行异常值处理

2020-07-31

在python数据清洗过程中，我们经常会遇到一些偏离正常范围的数据，例如人的体重为56吨，这些数据叫做异常值，如果不做异常值处理，会对我们最终的数据分析造成影响。小编今天给大家带来了一种很实用的异常值处理方 ...

异常值处理常用的几种方法

2020-07-01

异常值，又称离群点，是指那些在数据集中存在的不合理的值，需要注意的是，不合理的值是偏离正常范围的值，不是错误值。比如人的身高为-1m，人的体重为1吨等，都属于异常值的范围。虽然异常值不常出现，但是又会对 ...

数据分析实践入门：缺失值处理、重复值处理、异常值处理等

2020-05-11

从菜市场买来的菜，总有一些是坏掉的不太好的，所以把菜买回来之后要做一遍预处理，也就是把那些坏掉的不太好的部分扔掉。现实中大部分的数据都类似于菜市场的菜品，拿到手以后会有一些不好的数据，所以都要先做 ...

R语言：异常值检验、离群点分析、异常值处理

2017-04-29

R语言：异常值检验、离群点分析、异常值处理 笔者寄语：异常值处理一般分为以下几个步骤：异常值检测、异常值筛选、异常值处理。其中异常值检测的方法主要有：箱型图、简单统计量（比如观察极值） 异常值处理 ...

如何用Python进行数据分析？新手必备的入门教程

2024-10-25

数据分析领域正在迅猛发展，而Python已成为该领域的首选编程语言之一。Python凭借其直观的语法、多样的库和强大的社区支持，使得新手也能轻松上手进行数据分析。在本文中，我们将深度探讨如何用Python进行数据分析， ...

数据分析师需要掌握什么技能

2024-09-21

数据分析师的角色在现代企业中变得越来越重要，他们需要具备多种技能来处理和分析数据，从而为企业提供有价值的见解和决策支持。本文将详细探讨数据分析师需要掌握的主要技能，帮助有志于进入这一领域的读者全面了解 ...

怎样进行数据分析？新手必备的数据分析入门指南

2024-09-18

数据分析是一项涉及数据收集、处理、分析和呈现的复杂过程，对于新手来说，入门需要掌握一系列基础知识和技能。以下是一份详细的数据分析入门指南，帮助新手逐步掌握数据分析的核心内容。 1. 建立基础知识 数据分析 ...

银行数据分析岗位一般做什么

2024-09-17

银行数据分析岗位在现代金融机构中扮演着至关重要的角色。随着银行业数据量的爆炸式增长，数据分析师的职责也变得越来越复杂和多样化。本文将深入探讨银行数据分析岗位的主要职责、所使用的技术和工具、风险评估模 ...

数据分析6大步骤详解及实战案例分享

2024-09-07

作为一名数据分析从业者，我深知系统化的流程对于成功完成数据分析项目至关重要。尤其是对初学者而言，掌握正确的分析步骤不仅能提高效率，还能确保每个环节的准确性和有效性。今天，我将为大家详细讲解数据分析的 ...

机器学习在数据分析中的应用:5个经典案例解析

2024-08-31

在当今的数据驱动时代，机器学习已经成为各行业数据分析的重要工具。其广泛应用不仅提升了工作效率，还在多种场景中展现了卓越的智能化潜力。今天，我将通过五个经典案例，详细解析机器学习在金融、医疗、零售 ...

数据分析流程：如何做有效的数据分析

2024-08-20

数据分析如今已成为各行业决策的重要工具，然而，分析过程不仅仅是简单的数据处理，更是一项需要系统性和逻辑性的工作。一个有效的数据分析流程通常包括明确目标、数据收集与清洗、模型建立与评估、以及最后 ...

数据分析师的一天：揭秘数据驱动的工作流程

2024-08-19

在现代企业中，数据分析师扮演着至关重要的角色。他们负责将复杂的数据转化为有用的商业洞察，帮助企业在竞争中保持领先。本文将带你深入了解数据分析师的一天，展示他们如何通过系统性的分析和沟通，推动数 ...

数据分析怎么做：全面指南

2024-08-16

数据分析是一项复杂且系统性的工作，涵盖从基础数据收集到最终决策支持的多个步骤和方法。本文将为你详细介绍数据分析的基本流程、关键技能、实际应用场景，以及如何通过有效的技术和工具提升数据分析能力。 ...

数据分析工作内容：日常任务与关键职责

2024-08-15

在现代商业环境中，数据分析师的角色变得愈发重要。他们不仅仅是数据处理的执行者，更是商业决策的引导者。他们的工作涵盖从数据收集到支持决策的广泛内容，并通过各种技术和工具帮助企业实现数据驱动的发展。本文 ...

数据分析师如何进行数据清洗和预处理？

2024-04-26

在当今信息爆炸的时代，大量的数据被生成和收集。然而，原始数据往往存在缺失、错误、冗余等问题，这些问题会影响到数据分析师对数据进行准确和可靠的分析。因此，数据清洗和预处理成为了数据分析过程中不可或缺的 ...

如何解决数据科学中的样本不平衡问题？

2024-03-12

在数据科学领域，样本不平衡是指训练数据集中不同类别的样本数量差异较大。这种问题可能导致模型训练的偏见和不准确性，降低预测结果的可信度。在本文中，我们将探讨解决样本不平衡问题的一些常见方法。 一、理解 ...

如何检查金融数据的异常值并进行处理？

2024-03-04

在金融领域，数据的准确性和可靠性对于决策和风险管理至关重要。然而，由于各种因素的影响，金融数据中可能存在异常值。异常值是指与其他观测值显著不同的数据点，可能是由于数据输入错误、系统故障或其他未知原因引 ...

哪些因素会影响数据挖掘结果的可靠性？

2024-02-27

数据挖掘是一种从大量数据中提取有用信息和模式的过程。然而，数据挖掘结果的可靠性受到多个因素的影响。以下是影响数据挖掘结果可靠性的几个重要因素。 数据质量是影响数据挖掘结果可靠性的关键因素之一。如果输入 ...

多元回归模型在数据分析中有哪些应用？

2024-02-23

多元回归模型在数据分析中有广泛的应用。它是一种统计方法，用于探索和建立多个自变量与一个或多个因变量之间的关系。下面将介绍几个多元回归模型在数据分析中的常见应用。 多元回归模型可用于预测。通过收集相关自 ...