處理數(shù)據(jù)的方法包括哪些內(nèi)容(數(shù)據(jù)的預處理包括哪些內(nèi)容)

1.數(shù)據(jù)的預處理包括哪些內(nèi)容

數(shù)據(jù)預處理（datapreprocessing）是指在主要的處理以前對數(shù)據(jù)進行的一些處理。如對大部分地球物理面積性觀測數(shù)據(jù)在進行轉(zhuǎn)換或增強處理之前，首先將不規(guī)則分布的測網(wǎng)經(jīng)過插值轉(zhuǎn)換為規(guī)則網(wǎng)的處理，以利于計算機的運算。另外，對于一些剖面測量數(shù)據(jù)，如地震資料預處理有垂直疊加、重排、加道頭、編輯、重新取樣、多路編輯等。

數(shù)據(jù)預處理的方法：

1、數(shù)據(jù)清理

數(shù)據(jù)清理例程通過填寫缺失的值、光滑噪聲數(shù)據(jù)、識別或刪除離群點并解決不一致性來“清理”數(shù)據(jù)。主要是達到如下目標：格式標準化，異常數(shù)據(jù)清除，錯誤糾正，重復數(shù)據(jù)的清除。

2、數(shù)據(jù)集成

數(shù)據(jù)集成例程將多個數(shù)據(jù)源中的數(shù)據(jù)結(jié)合起來并 統(tǒng)一存儲，建立數(shù)據(jù)倉庫的過程實際上就是數(shù)據(jù)集成。

3、數(shù)據(jù)變換

通過平滑聚集，數(shù)據(jù)概化，規(guī)范化等方式將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成適用于數(shù)據(jù)挖掘的形式。

4、數(shù)據(jù)歸約

數(shù)據(jù)挖掘時往往數(shù)據(jù)量非常大，在少量數(shù)據(jù)上進行挖掘分析需要很長的時間，數(shù)據(jù)歸約技術可以用來得到數(shù)據(jù)集的歸約表示，它小得多，但仍然接近于保持原數(shù)據(jù)的完整性，并結(jié)果與歸約前結(jié)果相同或幾乎相同。

2.數(shù)據(jù)預處理包括哪些內(nèi)容

1.墓于粗糙集（ Rough Set）理論的約簡方法 粗糙集理論是一種研究不精確、不確定性知識的數(shù)學工具。

目前受到了KDD的廣泛重視，利用粗糙集理論對數(shù)據(jù)進行處理是一種十分有效的精簡數(shù)據(jù)維數(shù)的方法。我們所處理的數(shù)據(jù)一般存在信息的含糊性（Vagueness）問題。

含糊性有三種：術語的模糊性，如高矮；數(shù)據(jù)的不確定性，如噪聲引起的；知識自身的不確定性，如規(guī)則的前后件間的依賴關系并不是完全可靠的。在KDD中，對不確定數(shù)據(jù)和噪聲干擾的處理是粗糙集方法的 2.基于概念樹的數(shù)據(jù)濃縮方法 在數(shù)據(jù)庫中，許多屬性都是可以進行數(shù)據(jù)歸類，各屬性值和概念依據(jù)抽象程度不同可以構(gòu)成一個層次結(jié)構(gòu)，概念的這種層次結(jié)構(gòu)通常稱為概念樹。

概念樹一般由領域?qū)＜姨峁?，它將各個層次的概念按一般到特殊的順序排列。 3.信息論思想和普化知識發(fā)現(xiàn) 特征知識和分類知識是普化知識的兩種主要形式，其算法基本上可以分為兩類：數(shù)據(jù)立方方法和面向?qū)傩詺w納方法。

普通的基于面向?qū)傩詺w納方法在歸納屬性的選擇上有一定的盲目性，在歸納過程中，當供選擇的可歸納屬性有多個時，通常是隨機選取一個進行歸納。事實上，不同的屬性歸納次序獲得的結(jié)果知識可能是不同的，根據(jù)信息論最大墑的概念，應該選用一個信息丟失最小的歸納次序。

4.基于統(tǒng)計分析的屬性選取方法 我們可以采用統(tǒng)計分析中的一些算法來進行特征屬性的選取，比如主成分分析、逐步回歸分析、公共因素模型分析等。這些方法的共同特征是，用少量的特征元組去描述高維的原始知識基。

5.遺傳算法〔GA, Genetic Algo}thrn}） 遺傳算法是一種基于生物進化論和分子遺傳學的全局隨機搜索算法。遺傳算法的基本思想是：將問題的可能解按某種形式進行編碼，形成染色體。

隨機選取N個染色體構(gòu)成初始種群。再根據(jù)預定的評價函數(shù)對每個染色體計算適應值。

選擇適應值高的染色體進行復制，通過遺傳運算（選擇、交叉、變異）來產(chǎn)生一群新的更適應環(huán)境的染色體，形成新的種群。這樣一代一代不斷繁殖進化，最后收斂到一個最適合環(huán)境的個體上，從而求得問題的最優(yōu)解。

遺傳算法應用的關鍵是適應度函數(shù)的建立和染色體的描述。在實際應用中，通常將它和神經(jīng)網(wǎng)絡方法綜合使用。

通過遺傳算法來搜尋出更重要的變量組合。

3.物理實驗數(shù)據(jù)處理的方法有哪些

實驗數(shù)據(jù)的處理方法

實驗結(jié)果的表示，首先取決于實驗的物理模式，通過被測量之間的相互關系，考慮實驗結(jié)果的表示方法。常見的實驗結(jié)果的表示方法是有圖解法和方程表示法。在處理數(shù)據(jù)時可根據(jù)需要和方便選擇任何一種方法表示實驗的最后結(jié)果。

(1)實驗結(jié)果的圖形表示法。把實驗結(jié)果用函數(shù)圖形表示出來，在實驗工作中也有普遍的實用價值。它有明顯的直觀性，能清楚的反映出實驗過程中變量之間的變化進程和連續(xù)變化的趨勢。精確地描制圖線，在具體數(shù)學關系式為未知的情況下還可進行圖解，并可借助圖形來選擇經(jīng)驗公式的數(shù)學模型。因此用圖形來表示實驗的結(jié)果是每個中學生必須掌握的。

圖解法主要問題是擬合面線，一般可分五步來進行。

①整理數(shù)據(jù)，即取合理的有效數(shù)字表示測得值，剔除可疑數(shù)據(jù)，給出相應的測量誤差。

②選擇坐標紙，坐標紙的選擇應為便于作圖或更能方使地反映變量之間的相互關系為原則?？筛鶕?jù)需要和方便選擇不同的坐標紙，原來為曲線關系的兩個變量經(jīng)過坐標變換利用對數(shù)坐標就要能變成直線關系。常用的有直角坐標紙、單對數(shù)坐標紙和雙對數(shù)坐標紙。

③坐標分度，在坐標紙選定以后，就要合理的確定圖紙上每一小格的距離所代表的數(shù)值，但起碼應注意下面兩個原則：

a.格值的大小應當與測量得值所表達的精確度相適應。

b.為便于制圖和利用圖形查找數(shù)據(jù)每個格值代表的有效數(shù)字盡量采用1、2、4、5避免使用3、6、7、9等數(shù)字。

④作散點圖，根據(jù)確定的坐標分度值將數(shù)據(jù)作為點的坐標在坐標紙中標出，考慮到數(shù)據(jù)的分類及測量的數(shù)據(jù)組先后順序等，應采用不同符號標出點的坐標。常用的符號有：*○●△■等，規(guī)定標記的中心為數(shù)據(jù)的坐標。

⑤擬合曲線，擬合曲線是用圖形表示實驗結(jié)果的主要目的，也是培養(yǎng)學生作圖方法和技巧的關鍵一環(huán)，擬合曲線時應注意以下幾點：

a.轉(zhuǎn)折點盡量要少，更不能出現(xiàn)人為折曲。

b.曲線走向應盡量靠近各坐標點，而不是通過所有點。

c.除曲線通過的點以外，處于曲線兩側(cè)的點數(shù)應當相近。

⑥注解說明，規(guī)范的作圖法表示實驗結(jié)果要對得到的圖形作必要的說明，其內(nèi)容包括圖形所代表的物理定義、查閱和使用圖形的方法，制圖時間、地點、條件，制圖數(shù)據(jù)的來源等。

(2)實驗結(jié)果的方程表示法。方程式是中學生應用較多的一種數(shù)學形式，利用方程式表示實驗結(jié)果。不僅在形式上緊湊，并且也便于作數(shù)學上的進一步處理。實驗結(jié)果的方程表示法一般可分以下四步進行。

①確立數(shù)學模型，對于只研究兩個變量相互關系的實驗，其數(shù)學模型可借助于圖解法來確定，首先根據(jù)實驗數(shù)據(jù)在直角坐標系中作出相應圖線，看其圖線是否是直線，反比關系曲線，冪函數(shù)曲線，指數(shù)曲線等，就可確定出經(jīng)驗方程的數(shù)學模型分別為：

Y=a+bx,Y=a+b/x,Y=a\b,Y=aexp(bx)

②改直，為方便的求出曲線關系方程的未定系數(shù)，在精度要求不太高的情況下，在確定的數(shù)學模型的基礎上，通過對數(shù)學模型求對數(shù)方法，變換成為直線方程，并根據(jù)實驗數(shù)據(jù)用單對數(shù)（或雙對數(shù)）坐標系作出對應的直線圖形。

③求出直線方程未定系數(shù)，根據(jù)改直后直線圖形，通過學生已經(jīng)掌握的解析幾何的原理，就可根據(jù)坐標系內(nèi)的直線找出其斜率和截距，確定出直線方程的兩個未定系數(shù)。

④求出經(jīng)驗方程，將確定的兩個未定系數(shù)代入數(shù)學模型，即得到中學生比較習慣的直角坐標系的經(jīng)驗方程。

中學物理實驗有它一套實驗知識、方法、習慣和技能，要學好這套系統(tǒng)的實驗知識、方法、習慣和技能，需要教師在教學過程中作科學的安排，由淺入深，由簡到繁加以培養(yǎng)和鍛煉。逐步掌握探索未知物理規(guī)律的基本方法。

4.數(shù)據(jù)處理一般包括什么、什么、什么、和分析數(shù)據(jù)等過程

由識別信息需求、收集數(shù)據(jù)、分析數(shù)據(jù)、評價并改進數(shù)據(jù)分析的有效性組成。

1、識別需求

確保數(shù)據(jù)分析過程有效性的首要條件，可以為收集數(shù)據(jù)、分析數(shù)據(jù)提供清晰的目標。識別信息需求是管理者的職責管理者應根據(jù)決策和過程控制的需求，提出對信息的需求。就過程控制而言，管理者應識別需求要利用那些信息支持評審過程輸入、過程輸出、資源配置的合理性、過程活動的優(yōu)化方案和過程異常變異的發(fā)現(xiàn)。

2、收集數(shù)據(jù)

有目的的收集數(shù)據(jù)，是確保數(shù)據(jù)分析過程有效的基礎。組織需要對收集數(shù)據(jù)的內(nèi)容、渠道、方法進行策劃。

策劃時應考慮：將識別的需求轉(zhuǎn)化為具體的要求，如評價供方時，需要收集的數(shù)據(jù)可能包括其過程能力、測量系統(tǒng)不確定度等相關數(shù)據(jù)；明確由誰在何時何處，通過何種渠道和方法收集數(shù)據(jù)；記錄表應便于使用；采取有效措施，防止數(shù)據(jù)丟失和虛假數(shù)據(jù)對系統(tǒng)的干擾。

3、分析數(shù)據(jù)

分析數(shù)據(jù)是將收集的數(shù)據(jù)通過加工、整理和分析、使其轉(zhuǎn)化為信息，通常用方法有：老七種工具，即排列圖、因果圖、分層法、調(diào)查表、散步圖、直方圖、控制圖；新七種工具，即關聯(lián)圖、系統(tǒng)圖、矩陣圖、KJ法、計劃評審技術、PDPC法、矩陣數(shù)據(jù)圖。

4、過程改進

組織的管理者應在適當時，通過對以下問題的分析，評估其有效性：

提供決策的信息是否充分、可信，是否存在因信息不足、失準、滯后而導致決策失誤的問題；信息對持續(xù)改進質(zhì)量管理體系、過程、產(chǎn)品所發(fā)揮的作用是否與期望值一致，是否在產(chǎn)品實現(xiàn)過程中有效運用數(shù)據(jù)分析。

收集數(shù)據(jù)的目的是否明確，收集的數(shù)據(jù)是否真實和充分，信息渠道是否暢通；數(shù)據(jù)分析方法是否合理，是否將風險控制在可接受的范圍；數(shù)據(jù)分析所需資源是否得到保障。

擴展資料

數(shù)據(jù)處理中，通常計算比較簡單，且數(shù)據(jù)處理業(yè)務中的加工計算因業(yè)務的不同而不同，需要根據(jù)業(yè)務的需要來編寫應用程序加以解決。

而數(shù)據(jù)管理則比較復雜，由于可利用的數(shù)據(jù)呈爆炸性增長，且數(shù)據(jù)的種類繁雜，從數(shù)據(jù)管理角度而言，不僅要使用數(shù)據(jù)，而且要有效地管理數(shù)據(jù)。因此需要一個通用的、使用方便且高效的管理軟件，把數(shù)據(jù)有效地管理起來。

數(shù)據(jù)處理與數(shù)據(jù)管理是相聯(lián)系的，數(shù)據(jù)管理技術的優(yōu)劣將對數(shù)據(jù)處理的效率產(chǎn)生直接影響。而數(shù)據(jù)庫技術就是針對該需求目標進行研究并發(fā)展和完善起來的計算機應用的一個分支。

參考資料來源：百度百科-數(shù)據(jù)處理

參考資料來源：百度百科-數(shù)據(jù)分析

5.數(shù)據(jù)分析方法有哪些

一、描述性統(tǒng)計

描述性統(tǒng)計是一類統(tǒng)計方法的匯總，揭示了數(shù)據(jù)分布特性。它主要包括數(shù)據(jù)的頻數(shù)分析、數(shù)據(jù)的集中趨勢分析、數(shù)據(jù)離散程度分析、數(shù)據(jù)的分布以及一些基本的統(tǒng)計圖形。

1、缺失值填充：常用方法有剔除法、均值法、決策樹法。

2、正態(tài)性檢驗：很多統(tǒng)計方法都要求數(shù)值服從或近似服從正態(tài)分布，所以在做數(shù)據(jù)分析之前需要進行正態(tài)性檢驗。常用方法：非參數(shù)檢驗的K-量檢驗、P-P圖、Q-Q圖、W檢驗、動差法。

二、回歸分析

回歸分析是應用極其廣泛的數(shù)據(jù)分析方法之一。它基于觀測數(shù)據(jù)建立變量間適當?shù)囊蕾囮P系，以分析數(shù)據(jù)內(nèi)在規(guī)律。

1. 一元線性分析

只有一個自變量X與因變量Y有關，X與Y都必須是連續(xù)型變量，因變量Y或其殘差必須服從正態(tài)分布。

2. 多元線性回歸分析

使用條件：分析多個自變量X與因變量Y的關系，X與Y都必須是連續(xù)型變量，因變量Y或其殘差必須服從正態(tài)分布。

3.Logistic回歸分析

線性回歸模型要求因變量是連續(xù)的正態(tài)分布變量，且自變量和因變量呈線性關系，而Logistic回歸模型對因變量的分布沒有要求，一般用于因變量是離散時的情況。

4. 其他回歸方法：非線性回歸、有序回歸、Probit回歸、加權(quán)回歸等。

三、方差分析

使用條件：各樣本須是相互獨立的隨機樣本；各樣本來自正態(tài)分布總體；各總體方差相等。

1. 單因素方差分析：一項試驗只有一個影響因素，或者存在多個影響因素時，只分析一個因素與響應變量的關系。

2. 多因素有交互方差分析：一頊實驗有多個影響因素，分析多個影響因素與響應變量的關系，同時考慮多個影響因素之間的關系

3. 多因素無交互方差分析：分析多個影響因素與響應變量的關系，但是影響因素之間沒有影響關系或忽略影響關系

4. 協(xié)方差分祈：傳統(tǒng)的方差分析存在明顯的弊端，無法控制分析中存在的某些隨機因素，降低了分析結(jié)果的準確度。協(xié)方差分析主要是在排除了協(xié)變量的影響后再對修正后的主效應進行方差分析，是將線性回歸與方差分析結(jié)合起來的一種分析方法。

四、假設檢驗

1. 參數(shù)檢驗

參數(shù)檢驗是在已知總體分布的條件下（一股要求總體服從正態(tài)分布）對一些主要的參數(shù)（如均值、百分數(shù)、方差、相關系數(shù)等）進行的檢驗 。

2. 非參數(shù)檢驗

非參數(shù)檢驗則不考慮總體分布是否已知，常常也不是針對總體參數(shù)，而是針對總體的某些一般性假設（如總體分布的位罝是否相同，總體分布是否正態(tài)）進行檢驗。

適用情況：順序類型的數(shù)據(jù)資料，這類數(shù)據(jù)的分布形態(tài)一般是未知的。

1）雖然是連續(xù)數(shù)據(jù)，但總體分布形態(tài)未知或者非正態(tài)；

2）總體分布雖然正態(tài)，數(shù)據(jù)也是連續(xù)類型，但樣本容量極小，如10以下；

主要方法包括：卡方檢驗、秩和檢驗、二項檢驗、游程檢驗、K-量檢驗等。

6.簡述空間數(shù)據(jù)的處理包括哪些內(nèi)容

主要取決于原始數(shù)據(jù)的特點和用戶的具體需求。通常有數(shù)據(jù)變換、數(shù)據(jù)重構(gòu)、數(shù)據(jù)提取等內(nèi)容。

空間數(shù)據(jù)是用于描述所定義空間中對象的位置、形狀和方向的數(shù)據(jù)，空間數(shù)據(jù)有十分復雜的結(jié)構(gòu)，一個空間數(shù)據(jù)實體可能由一個點或幾個多邊形組成，是任意分布在空間中的，通常不可能在一個單獨的有固定元組大小的表格中存取這些實體。

對空間數(shù)據(jù)執(zhí)行的兩個常見操作是計算幾何之間的距離和確定多個對象之間的聯(lián)合或相交。

擴展資料：

注意事項：

1、空間數(shù)據(jù)通常是活動的。插入，刪除與更新是交替進行的。

2、空問數(shù)據(jù)庫通常很大，例如典型的地圖會占用巨大的存儲空間，因此，一、二、三級內(nèi)存對于高效率的過程是必須的。

3、沒有一個標準的代數(shù)定義來描述空間數(shù)據(jù)。運算符號的應用很大程度上取決于給定的應用領域。盡管一些符號比其他的應用普遍一些。

4、許多空間符一號并不是封閉的。例如兩個多邊形的交運算可能會返回一些點、交叉的邊或沒有交集的多邊形。

5、盡管計算代價因空間數(shù)據(jù)庫運算符的不同而不同，通常都比傳統(tǒng)的運算符的耗費大。

參考資料來源：百度百科-空間數(shù)據(jù)

7.數(shù)據(jù)的預處理包括哪些內(nèi)容

數(shù)據(jù)預處理（datapreprocessing）是指在主要的處理以前對數(shù)據(jù)進行的一些處理。

如對大部分地球物理面積性觀測數(shù)據(jù)在進行轉(zhuǎn)換或增強處理之前，首先將不規(guī)則分布的測網(wǎng)經(jīng)過插值轉(zhuǎn)換為規(guī)則網(wǎng)的處理，以利于計算機的運算。另外，對于一些剖面測量數(shù)據(jù)，如地震資料預處理有垂直疊加、重排、加道頭、編輯、重新取樣、多路編輯等。

數(shù)據(jù)預處理的方法：1、數(shù)據(jù)清理數(shù)據(jù)清理例程通過填寫缺失的值、光滑噪聲數(shù)據(jù)、識別或刪除離群點并解決不一致性來“清理”數(shù)據(jù)。主要是達到如下目標：格式標準化，異常數(shù)據(jù)清除，錯誤糾正，重復數(shù)據(jù)的清除。

2、數(shù)據(jù)集成數(shù)據(jù)集成例程將多個數(shù)據(jù)源中的數(shù)據(jù)結(jié)合起來并 統(tǒng)一存儲，建立數(shù)據(jù)倉庫的過程實際上就是數(shù)據(jù)集成。3、數(shù)據(jù)變換通過平滑聚集，數(shù)據(jù)概化，規(guī)范化等方式將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成適用于數(shù)據(jù)挖掘的形式。

4、數(shù)據(jù)歸約數(shù)據(jù)挖掘時往往數(shù)據(jù)量非常大，在少量數(shù)據(jù)上進行挖掘分析需要很長的時間，數(shù)據(jù)歸約技術可以用來得到數(shù)據(jù)集的歸約表示，它小得多，但仍然接近于保持原數(shù)據(jù)的完整性，并結(jié)果與歸約前結(jié)果相同或幾乎相同。

8.數(shù)據(jù)處理都有哪些內(nèi)容

對數(shù)據(jù)進行收集、記載、分類、排序、存儲、計算、檢索、制表等操作，將數(shù)據(jù)綜合成信息的過程。

是計 算機應用的一個重要手段。最初指在計算機上加工 商業(yè)、企業(yè)的信息與數(shù)據(jù)，現(xiàn)在常用來泛指加工科 技、工程領域以外的所有計算、管理和操縱任何形式 的數(shù)據(jù)資料。

例如企業(yè)管理、庫存管理、報表統(tǒng)計、賬目計算、信息情報檢索等方面的應用都認為是數(shù) 據(jù)處理。其特點是存儲數(shù)據(jù)所需要的存儲空間遠遠 大于操縱數(shù)據(jù)的程序所需要的空間。

從而提出研究 的課題有：數(shù)據(jù)的存儲方式、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、數(shù)據(jù)的檢索、數(shù)據(jù)的維護與管理等。