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

1.數(shù)據(jù)的預(yù)處理包括哪些內(nèi)容

數(shù)據(jù)預(yù)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(yù)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(yù)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(shù)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(yù)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(shù)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(guān)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(lǐng)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(yīng)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(yù)定的評價函數(shù)對每個染色體計算適應(yīng)值。

選擇適應(yīng)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(yīng)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(yīng)用的關(guān)鍵是適應(yīng)度函數(shù)的建立和染色體的描述。在實際應(yīng)用中，通常將它和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(guān)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(guān)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(yīng)的測量誤差。

②選擇坐標紙，坐標紙的選擇應(yīng)為便于作圖或更能方使地反映變量之間的相互關(guān)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(guān)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(guān)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(yīng)注意下面兩個原則：

a.格值的大小應(yīng)當與測量得值所表達的精確度相適應(yīng)。

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(yīng)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(guān)鍵一環(huán)，擬合曲線時應(yīng)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(yīng)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(yīng)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(yīng)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(guān)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(yīng)圖線，看其圖線是否是直線，反比關(guān)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(guān)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(chǔ)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(yīng)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(yīng)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(yīng)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(chǔ)。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(yīng)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(guān)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(yīng)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(guān)聯(lián)圖、系統(tǒng)圖、矩陣圖、KJ法、計劃評審技術(shù)、PDPC法、矩陣數(shù)據(jù)圖。

4、過程改進

組織的管理者應(yīng)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(wù)中的加工計算因業(yè)務(wù)的不同而不同，需要根據(jù)業(yè)務(wù)的需要來編寫應(yīng)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(shù)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(shù)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(yīng)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(yīng)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(guān)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(guān)，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(guān)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(guān)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(yīng)變量的關(guān)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(yīng)變量的關(guān)系，同時考慮多個影響因素之間的關(guān)系

3. 多因素無交互方差分析：分析多個影響因素與響應(yīng)變量的關(guān)系，但是影響因素之間沒有影響關(guān)系或忽略影響關(guān)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(yīng)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(shè)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(guān)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(shè)（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(yīng)用很大程度上取決于給定的應(yīng)用領(lǐng)域。盡管一些符號比其他的應(yīng)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(yù)處理包括哪些內(nèi)容

數(shù)據(jù)預(yù)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(yù)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(yù)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(shù)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(yīng)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(lǐng)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(yīng)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。