如何進行數據處理

⑴ 數據預處理的方法有哪些

數據預處理的方法有：數據清理、數據集成、數據規約和數據變換。

1、數據清洗

數據清洗是通過填補缺失值，平滑或刪除離群點，糾正數據的不一致來達到清洗的目的。簡單來說，就是把數據裡面哪些缺胳膊腿的數據、有問題的數據給處理掉。總的來講，數據清洗是一項繁重的任務，需要根據數據的准確性、完整性、一致性、時效性、可信性和解釋性來考察數據，從而得到標準的、干凈的、連續的數據。

（1）缺失值處理

實際獲取信息和數據的過程中，會存在各類的原因導致數據丟失和空缺。針對這些缺失值，會基於變數的分布特性和變數的重要性採用不同的方法。若變數的缺失率較高（大於80%），覆蓋率較低，且重要性較低，可以直接將變數刪除，這種方法被稱為刪除變數。

若缺失率較低（小於95%）且重要性較低，則根據數據分布的情況用基本統計量填充（最大值、最小值、均值、中位數、眾數）進行填充，這種方法被稱為缺失值填充。對於缺失的數據，一般根據缺失率來決定「刪」還是「補」。

（2）離群點處理

離群點（異常值）是數據分布的常態，處於特定分布區域或范圍之外的數據通常被定義為異常或雜訊。我們常用的方法是刪除離群點。

（3）不一致數據處理

實際數據生產過程中，由於一些人為因素或者其他原因，記錄的數據可能存在不一致的情況，需要對這些不一致數據在分析前進行清理。例如，數據輸入時的錯誤可通過和原始記錄對比進行更正，知識工程工具也可以用來檢測違反規則的數據。

2、數據集成

隨著大數據的出現，我們的數據源越來越多，數據分析任務多半涉及將多個數據源數據進行合並。數據集成是指將多個數據源中的數據結合、進行一致存放的數據存儲，這些源可能包括多個資料庫或數據文件。在數據集成的過程中，會遇到一些問題，比如表述不一致，數據冗餘等，針對不同的問題，下面簡單介紹一下該如何處理。

（1）實體識別問題

在匹配來自多個不同信息源的現實世界實體時，如果兩個不同資料庫中的不同欄位名指向同一實體，數據分析者或計算機需要把兩個欄位名改為一致，避免模式集成時產生的錯誤。

（2）冗餘問題

冗餘是在數據集成中常見的一個問題，如果一個屬性能由另一個或另一組屬性「導出」，則此屬性可能是冗餘的。

（3）數據值的沖突和處理

不同數據源，在統一合並時，需要保持規范化，如果遇到有重復的，要去重。

⑵ 數據處理的常用方法有

1、列表法：是將實驗所獲得的數據用表格的形式進行排列的數據處理方法。列表法的作用有兩種：一是記錄實驗數據，二是能顯示出物理量間的對應關系。
2、圖示法：是用圖象來表示物理規律的一種實驗數據處理方法。一般來講,一個物理規律可以用三種方式來表述:文字表述、解析函數關系表述、圖象表示。
3、圖解法：是在圖示法的基礎上，利用已經作好的圖線，定量地求出待測量或某些參數或經驗公式的方法。
4、逐差法：由於隨機誤差具有抵償性，對於多次測量的結果，常用平均值來估計最佳值，以消除隨機誤差的影響。
5、最小二乘法：通過實驗獲得測量數據後，可確定假定函數關系中的各項系數，這一過程就是求取有關物理量之間關系的經驗公式。從幾何上看，就是要選擇一條曲線，使之與所獲得的實驗數據更好地吻合。

⑶ 論文數據處理方法

論文數據處理方法

論文數據處理方法，相信絕大部分的小夥伴都寫過畢業論文吧，當然也會有正准備要寫畢業論文的小夥伴要寫畢業論文了，那麼論文數據處理方法大家都知道是什麼嗎？接下來讓我們一起來看看吧。

論文數據處理方法1

一是列表法。列表法就是將一組實驗數據和計算的中間數據依據一定的形式和順序列成表格。列表法可以簡單明確地表示出物理量之間的對應關系，便於分析和發現資料的規律性，也有助於檢查和發現實驗中的問題，這就是列表法的優點。設計記錄表格時要滿足以下幾點：

1、表格設計要合理，以利於記錄、檢查、運算和分析。

2、表格中涉及的各物理量，其符號、單位及量值的數量級均要表示清楚。但不要把單位寫在數字後。

3、表中數據要正確反映測量結果的有效數字和不確定度。列入表中的除原始數據外，計算過程中的一些中間結果和最後結果也可以列入表中。

此外，表格要加上必要的說明。通常情況下，實驗室所給的數據或查得的單項數據應列在表格的上部，說明寫在表格的下部。

二是作圖法。作圖法是在坐標紙上用圖線表示物理量之間的關系，揭示物理量之間的聯系。作圖法既有簡明、形象、直觀、便於比較研究實驗結果等優點，它是一種最常用的數據處理方法。作圖法的基本規則是：

1、根據函數關系選擇適當的坐標紙(如直角坐標紙，單對數坐標紙，雙對數坐標紙，極坐標紙等)和比例，畫出坐標軸，標明物理量符號、單位和刻度值，並寫明測試條件。

2、坐標的原點不一定是變數的零點，可根據測試范圍加以選擇。，坐標分格最好使最低數字的一個單位可靠數與坐標最小分度相當。縱橫坐標比例要恰當，以使圖線居中。

3、描點和連線。根據測量數據，用直尺和筆尖使其函數對應的實驗點准確地落在相應的位置。一張圖紙上畫上幾條實驗曲線時，每條圖線應用不同的.標記符號標出，以免混淆。連線時，要顧及到數據點，使曲線呈光滑曲線(含直線)，並使數據點均勻分布在曲線(直線)的兩側，且盡量貼近曲線。個別偏離過大的點要重新審核，屬過失誤差的應剔去。

4、標明圖名，即做好實驗圖線後，應在圖紙下方或空白的明顯位置處，寫上圖的名稱、作者和作圖日期，有時還要附上簡單的說明，如實驗條件等，使讀者一目瞭然。作圖時，一般將縱軸代表的物理量寫在前面，橫軸代表的物理量寫在後面，中間用「～」聯接。

實驗數據的處理離不開繪製成表，列表法和作圖法還是有一定區別的。科研工作者在處理數據時，要注意根據實驗數據的特點，選擇是用列表法還是作圖法。

論文數據處理方法2

1、 基本描述統計

頻數分析是用於分析定類數據的選擇頻數和百分比分布。

描述分析用於描述定量數據的集中趨勢、波動程度和分布形狀。如要計算數據的平均值、中位數等，可使用描述分析。

分類匯總用於交叉研究，展示兩個或更多變數的交叉信息，可將不同組別下的數據進行匯總統計。

2、 信度分析

信度分析的方法主要有以下三種：Cronbach α信度系數法、折半信度法、重測信度法。

Cronbach α信度系數法為最常使用的方法，即通過Cronbach α信度系數測量測驗或量表的信度是否達標。

折半信度是將所有量表題項分為兩半，計算兩部分各自的信度以及相關系數，進而估計整個量表的信度的測量方法。可在信度分析中選擇使用折半系數或是Cronbach α系數。

重測信度是指同一批樣本，在不同時間點做了兩次相同的問題，然後計算兩次回答的相關系數，通過相關系數去研究信度水平。

3、 效度分析

效度有很多種，可分為四種類型：內容效度、結構效度、區分效度、聚合效度。具體區別如下表所示：

4、 差異關系研究

T檢驗可分析X為定類數據，Y為定量數據之間的關系情況，針對T檢驗，X只能為2個類別。

當組別多於2組，且數據類型為X為定類數據，Y為定量數據，可使用方差分析。

如果要分析定類數據和定類數據之間的關系情況，可使用交叉卡方分析。

如果研究定類數據與定量數據關系情況，且數據不正態或者方差不齊時，可使用非參數檢驗。

5、 影響關系研究

相關分析用於研究定量數據之間的關系情況，可以分析包括是否有關系,以及關系緊密程度等。分析時可以不區分XY，但分析數據均要為定量數據。

回歸分析通常指的是線性回歸分析，一般可在相關分析後進行，用於研究影響關系情況，其中X通常為定量數據（也可以是定類數據，需要設置成啞變數），Y一定為定量數據。

回歸分析通常分析Y只有一個，如果想研究多個自變數與多個因變數的影響關系情況，可選擇路徑分析。

⑷ 怎樣進行數據分析

進行數據分析方式如下：

1、要求明確：准確

明確需求主要是與他人溝通與需求相關的一切內容，並清晰准確地理解和表達相關內容。

在需求溝通中，通過掌握需求的核心內容，可以減少反復溝通。需求的核心內容可以從分析目的、分析主體、分析口徑、分析思路、完成時間五個方面來確定。此外，在溝通的過程中，可以適當提出自己的想法，讓需求更加清晰立體。

2、確定思路：全面、深入

分析思想是分析的靈魂，是細化分析工作的過程。分析思路清晰有邏輯，能有效避免反復分析問題。從分析目的出發，全面、深入地拆解分析維度，確定分析方法，最終形成完整的分析框架。

3、處理數據：高效

當我們進行數據分析時，我們可能會得到混亂的數據，這就要求我們清潔、整理、快速、准確地加工成適合數據分析的風格。

此時需要使用數據分析軟體以工作流的形式提取數據模型的語義，通過易於操作的可視化工具將數據加工成具有語義一致性和完整性的數據模型。系統支持的數據預處理方法包括：采樣、拆分、過濾和映射、列選擇、空值處理、並行、合並行、元數據編輯、JOIN、行選擇、重復值去除等。

4、數據分析：合適的數據

分析數據在分析過程中的地位是首要任務。從分析的目的出發，運用適當的分析方法或模型，使用分析工具分析處理過的數據，提取有價值的信息。

5、顯示數據：直觀

展示數據又稱數據可視化，是以簡單直觀的方式傳達數據中包含的信息，增強數據的可讀性，讓讀者輕松看到數據表達的內容。

6、寫報告：建議落地，邏輯清晰

撰寫報告是指以文件的形式輸出分析結果，其內容是通過全面科學的數據分析來顯示操作，可以為決策者提供強有力的決策依據，從而降低操作風險，提高利潤。

在撰寫報告時，為了使報告更容易閱讀和有價值，需要注意在報告中註明分析目標、口徑和數據來源；報告應圖文並茂，組織清晰，邏輯性強，單一推理；報告應反映有價值的結論和建議。

7、效果反饋：及時

所謂效果反饋，就是選擇合適有代表性的指標，及時監控報告中提出的戰略執行進度和執行效果。只有輸入和輸出才能知道自己的操作問題點和閃點，所以效果反饋是非常必要的。反饋時要特別注意兩點，一是指標要合適，二是反饋要及時。

⑸ 如何進行大數據分析及處理

1.可視化分析

大數據分析的使用者有大數據分析專家，同時還有普通用戶，但是他們二者對於大數據分析最基本的要求就是可視化分析，因為可視化分析能夠直觀的呈現大數據特點，同時能夠非常容易被讀者所接受，就如同看圖說話一樣簡單明了。

2. 數據挖掘演算法

大數據分析的理論核心就是數據挖掘演算法，各種數據挖掘的演算法基於不同的數據類型和格式才能更加科學的呈現出數據本身具備的特點，也正是因為這些被全世界統計 學家所公認的各種統計方法（可以稱之為真理）才能深入數據內部，挖掘出公認的價值。

另外一個方面也是因為有這些數據挖掘的演算法才能更快速的處理大數據，如 果一個演算法得花上好幾年才能得出結論，那大數據的價值也就無從說起了。

3. 預測性分析

大數據分析最終要的應用領域之一就是預測性分析，從大數據中挖掘出特點，通過科學的建立模型，之後便可以通過模型帶入新的數據，從而預測未來的數據。

4. 語義引擎

非結構化數據的多元化給數據分析帶來新的挑戰，我們需要一套工具系統的去分析，提煉數據。

語義引擎需要設計到有足夠的人工智慧以足以從數據中主動地提取信息。

5.數據質量和數據管理。

大數據分析離不開數據質量和數據管理，高質量的數據和有效的數據管理，無論是在學術研究還是在商業應用領域，都能夠保證分析結果的真實和有價值。

大數據分析的基礎就是以上五個方面，當然更加深入大數據分析的話，還有很多很多更加有特點的、更加深入的、更加專業的大數據分析方法。

大數據的技術

數據採集： ETL工具負責將分布的、異構數據源中的數據如關系數據、平面數據文件等抽取到臨時中間層後進行清洗、轉換、集成，最後載入到數據倉庫或數據集市中，成為聯機分析處理、數據挖掘的基礎。

數據存取： 關系資料庫、NOSQL、SQL等。

基礎架構： 雲存儲、分布式文件存儲等。

數據處理： 自然語言處理(NLP，Natural Language Processing)是研究人與計算機交互的語言問題的一門學科。

處理自然語言的關鍵是要讓計算機」理解」自然語言，所以自然語言處理又叫做自然語言理解也稱為計算語言學。

一方面它是語言信息處理的一個分支，另一方面它是人工智慧的核心課題之一。

統計分析： 假設檢驗、顯著性檢驗、差異分析、相關分析、T檢驗、 方差分析 、 卡方分析、偏相關分析、距離分析、回歸分析、簡單回歸分析、多元回歸分析、逐步回歸、回歸預測與殘差分析、嶺回歸、logistic回歸分析、曲線估計、 因子分析、聚類分析、主成分分析、因子分析、快速聚類法與聚類法、判別分析、對應分析、多元對應分析（最優尺度分析）、bootstrap技術等等。

數據挖掘： 分類 （Classification）、估計（Estimation）、預測（Prediction）、相關性分組或關聯規則（Affinity grouping or association rules）、聚類（Clustering）、描述和可視化、Description and Visualization）、復雜數據類型挖掘(Text, Web ,圖形圖像，視頻，音頻等)

模型預測 ：預測模型、機器學習、建模模擬。

結果呈現： 雲計算、標簽雲、關系圖等。

大數據的處理

1. 大數據處理之一：採集

大數據的採集是指利用多個資料庫來接收發自客戶端（Web、App或者感測器形式等）的 數據，並且用戶可以通過這些資料庫來進行簡單的查詢和處理工作。

比如，電商會使用傳統的關系型資料庫MySQL和Oracle等來存儲每一筆事務數據，除 此之外，Redis和MongoDB這樣的NoSQL資料庫也常用於數據的採集。

在大數據的採集過程中，其主要特點和挑戰是並發數高，因為同時有可能會有成千上萬的用戶 來進行訪問和操作，比如火車票售票網站和淘寶，它們並發的訪問量在峰值時達到上百萬，所以需要在採集端部署大量資料庫才能支撐。

並且如何在這些資料庫之間 進行負載均衡和分片的確是需要深入的思考和設計。

2. 大數據處理之二：導入/預處理

雖然採集端本身會有很多資料庫，但是如果要對這些海量數據進行有效的分析，還是應該將這 些來自前端的數據導入到一個集中的大型分布式資料庫，或者分布式存儲集群，並且可以在導入基礎上做一些簡單的清洗和預處理工作。

也有一些用戶會在導入時使 用來自Twitter的Storm來對數據進行流式計算，來滿足部分業務的實時計算需求。

導入與預處理過程的特點和挑戰主要是導入的數據量大，每秒鍾的導入量經常會達到百兆，甚至千兆級別。

3. 大數據處理之三：統計/分析

統計與分析主要利用分布式資料庫，或者分布式計算集群來對存儲於其內的海量數據進行普通 的分析和分類匯總等，以滿足大多數常見的分析需求，在這方面，一些實時性需求會用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基於 MySQL的列式存儲Infobright等，而一些批處理，或者基於半結構化數據的需求可以使用Hadoop。

統計與分析這部分的主要特點和挑戰是分析涉及的數據量大，其對系統資源，特別是I/O會有極大的佔用。

4. 大數據處理之四：挖掘

與前面統計和分析過程不同的是，數據挖掘一般沒有什麼預先設定好的主題，主要是在現有數 據上面進行基於各種演算法的計算，從而起到預測（Predict）的效果，從而實現一些高級別數據分析的需求。

比較典型演算法有用於聚類的Kmeans、用於 統計學習的SVM和用於分類的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。

該過程的特點和挑戰主要是用於挖掘的演算法很復雜，並 且計算涉及的數據量和計算量都很大，常用數據挖掘演算法都以單線程為主。

整個大數據處理的普遍流程至少應該滿足這四個方面的步驟，才能算得上是一個比較完整的大數據處理。