處理數據的方法包括哪些內容(數據的預處理包括哪些內容)
1.數據的預處理包括哪些內容
數據預處理（datapreprocessing）是指在主要的處理以前對數據進(jìn)行的一些處理。如對大部分地球物理面積性觀(guān)測數據在進(jìn)行轉換或增強處理之前，首先將不規則分布的測網(wǎng)經(jīng)過(guò)插值轉換為規則網(wǎng)的處理，以利于計算機的運算。另外，對于一些剖面測量數據，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。
數據預處理的方法：
1、數據清理
數據清理例程通過(guò)填寫(xiě)缺失的值、光滑噪聲數據、識別或刪除離群點(diǎn)并解決不一致性來(lái)“清理”數據。主要是達到如下目標：格式標準化，異常數據清除，錯誤糾正，重復數據的清除。
2、數據集成
數據集成例程將多個(gè)數據源中的數據結合起來(lái)并 統一存儲，建立數據倉庫的過(guò)程實(shí)際上就是數據集成。
3、數據變換
通過(guò)平滑聚集，數據概化，規范化等方式將數據轉換成適用于數據挖掘的形式。
4、數據歸約
數據挖掘時(shí)往往數據量非常大，在少量數據上進(jìn)行挖掘分析需要很長(cháng)的時(shí)間，數據歸約技術(shù)可以用來(lái)得到數據集的歸約表示，它小得多，但仍然接近于保持原數據的完整性，并結果與歸約前結果相同或幾乎相同。
2.數據預處理包括哪些內容
1.墓于粗糙集（ Rough Set）理論的約簡(jiǎn)方法 粗糙集理論是一種研究不精確、不確定性知識的數學(xué)工具。
目前受到了KDD的廣泛重視，利用粗糙集理論對數據進(jìn)行處理是一種十分有效的精簡(jiǎn)數據維數的方法。我們所處理的數據一般存在信息的含糊性（Vagueness）問(wèn)題。
含糊性有三種：術(shù)語(yǔ)的模糊性，如高矮；數據的不確定性，如噪聲引起的；知識自身的不確定性，如規則的前后件間的依賴(lài)關(guān)系并不是完全可靠的。在KDD中，對不確定數據和噪聲干擾的處理是粗糙集方法的 2.基于概念樹(shù)的數據濃縮方法 在數據庫中，許多屬性都是可以進(jìn)行數據歸類(lèi)，各屬性值和概念依據抽象程度不同可以構成一個(gè)層次結構，概念的這種層次結構通常稱(chēng)為概念樹(shù)。
概念樹(shù)一般由領(lǐng)域專(zhuān)家提供，它將各個(gè)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 特征知識和分類(lèi)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(lèi)：數據立方方法和面向屬性歸納方法。
普通的基于面向屬性歸納方法在歸納屬性的選擇上有一定的盲目性，在歸納過(guò)程中，當供選擇的可歸納屬性有多個(gè)時(shí)，通常是隨機選取一個(gè)進(jìn)行歸納。事實(shí)上，不同的屬性歸納次序獲得的結果知識可能是不同的，根據信息論最大墑的概念，應該選用一個(gè)信息丟失最小的歸納次序。
4.基于統計分析的屬性選取方法 我們可以采用統計分析中的一些算法來(lái)進(jìn)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(jìn)化論和分子遺傳學(xué)的全局隨機搜索算法。遺傳算法的基本思想是：將問(wèn)題的可能解按某種形式進(jìn)行編碼，形成染色體。
隨機選取N個(gè)染色體構成初始種群。再根據預定的評價(jià)函數對每個(gè)染色體計算適應值。
選擇適應值高的染色體進(jìn)行復制，通過(guò)遺傳運算（選擇、交叉、變異）來(lái)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(jìn)化，最后收斂到一個(gè)最適合環(huán)境的個(gè)體上，從而求得問(wèn)題的最優(yōu)解。
遺傳算法應用的關(guān)鍵是適應度函數的建立和染色體的描述。在實(shí)際應用中，通常將它和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )方法綜合使用。
通過(guò)遺傳算法來(lái)搜尋出更重要的變量組合。
3.物理實(shí)驗數據處理的方法有哪些
實(shí)驗數據的處理方法
實(shí)驗結果的表示，首先取決于實(shí)驗的物理模式，通過(guò)被測量之間的相互關(guān)系，考慮實(shí)驗結果的表示方法。常見(jiàn)的實(shí)驗結果的表示方法是有圖解法和方程表示法。在處理數據時(shí)可根據需要和方便選擇任何一種方法表示實(shí)驗的最后結果。
(1)實(shí)驗結果的圖形表示法。把實(shí)驗結果用函數圖形表示出來(lái)，在實(shí)驗工作中也有普遍的實(shí)用價(jià)值。它有明顯的直觀(guān)性，能清楚的反映出實(shí)驗過(guò)程中變量之間的變化進(jìn)程和連續變化的趨勢。精確地描制圖線(xiàn)，在具體數學(xué)關(guān)系式為未知的情況下還可進(jìn)行圖解，并可借助圖形來(lái)選擇經(jīng)驗公式的數學(xué)模型。因此用圖形來(lái)表示實(shí)驗的結果是每個(gè)中學(xué)生必須掌握的。
圖解法主要問(wèn)題是擬合面線(xiàn)，一般可分五步來(lái)進(jìn)行。
①整理數據，即取合理的有效數字表示測得值，剔除可疑數據，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(guān)系為原則。可根據需要和方便選擇不同的坐標紙，原來(lái)為曲線(xiàn)關(guān)系的兩個(gè)變量經(jīng)過(guò)坐標變換利用對數坐標就要能變成直線(xiàn)關(guān)系。常用的有直角坐標紙、單對數坐標紙和雙對數坐標紙。
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值，但起碼應注意下面兩個(gè)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據每個(gè)格值代表的有效數字盡量采用1、2、4、5避免使用3、6、7、9等數字。
④作散點(diǎn)圖，根據確定的坐標分度值將數據作為點(diǎn)的坐標在坐標紙中標出，考慮到數據的分類(lèi)及測量的數據組先后順序等，應采用不同符號標出點(diǎn)的坐標。常用的符號有：*○●△■等，規定標記的中心為數據的坐標。
⑤擬合曲線(xiàn)，擬合曲線(xiàn)是用圖形表示實(shí)驗結果的主要目的，也是培養學(xué)生作圖方法和技巧的關(guān)鍵一環(huán)，擬合曲線(xiàn)時(shí)應注意以下幾點(diǎn)：
a.轉折點(diǎn)盡量要少，更不能出現人為折曲。
b.曲線(xiàn)走向應盡量靠近各坐標點(diǎn)，而不是通過(guò)所有點(diǎn)。
c.除曲線(xiàn)通過(guò)的點(diǎn)以外，處于曲線(xiàn)兩側的點(diǎn)數應當相近。
⑥注解說(shuō)明，規范的作圖法表示實(shí)驗結果要對得到的圖形作必要的說(shuō)明，其內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(shí)間、地點(diǎn)、條件，制圖數據的來(lái)源等。
(2)實(shí)驗結果的方程表示法。方程式是中學(xué)生應用較多的一種數學(xué)形式，利用方程式表示實(shí)驗結果。不僅在形式上緊湊，并且也便于作數學(xué)上的進(jìn)一步處理。實(shí)驗結果的方程表示法一般可分以下四步進(jìn)行。
①確立數學(xué)模型，對于只研究?jì)蓚€(gè)變量相互關(guān)系的實(shí)驗，其數學(xué)模型可借助于圖解法來(lái)確定，首先根據實(shí)驗數據在直角坐標系中作出相應圖線(xiàn)，看其圖線(xiàn)是否是直線(xiàn)，反比關(guān)系曲線(xiàn)，冪函數曲線(xiàn)，指數曲線(xiàn)等，就可確定出經(jīng)驗方程的數學(xué)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(xiàn)關(guān)系方程的未定系數，在精度要求不太高的情況下，在確定的數學(xué)模型的基礎上，通過(guò)對數學(xué)模型求對數方法，變換成為直線(xiàn)方程，并根據實(shí)驗數據用單對數（或雙對數）坐標系作出對應的直線(xiàn)圖形。
③求出直線(xiàn)方程未定系數，根據改直后直線(xiàn)圖形，通過(guò)學(xué)生已經(jīng)掌握的解析幾何的原理，就可根據坐標系內的直線(xiàn)找出其斜率和截距，確定出直線(xiàn)方程的兩個(gè)未定系數。
④求出經(jīng)驗方程，將確定的兩個(gè)未定系數代入數學(xué)模型，即得到中學(xué)生比較習慣的直角坐標系的經(jīng)驗方程。
中學(xué)物理實(shí)驗有它一套實(shí)驗知識、方法、習慣和技能，要學(xué)好這套系統的實(shí)驗知識、方法、習慣和技能，需要教師在教學(xué)過(guò)程中作科學(xué)的安排，由淺入深，由簡(jiǎn)到繁加以培養和鍛煉。逐步掌握探索未知物理規律的基本方法。
4.數據處理一般包括什么、什么、什么、和分析數據等過(guò)程
由識別信息需求、收集數據、分析數據、評價(jià)并改進(jìn)數據分析的有效性組成。
1、識別需求
確保數據分析過(guò)程有效性的首要條件，可以為收集數據、分析數據提供清晰的目標。識別信息需求是管理者的職責管理者應根據決策和過(guò)程控制的需求，提出對信息的需求。就過(guò)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(guò)程輸入、過(guò)程輸出、資源配置的合理性、過(guò)程活動(dòng)的優(yōu)化方案和過(guò)程異常變異的發(fā)現。
2、收集數據
有目的的收集數據，是確保數據分析過(guò)程有效的基礎。組織需要對收集數據的內容、渠道、方法進(jìn)行策劃。
策劃時(shí)應考慮：將識別的需求轉化為具體的要求，如評價(jià)供方時(shí)，需要收集的數據可能包括其過(guò)程能力、測量系統不確定度等相關(guān)數據；明確由誰(shuí)在何時(shí)何處，通過(guò)何種渠道和方法收集數據；記錄表應便于使用；采取有效措施，防止數據丟失和虛假數據對系統的干擾。
3、分析數據
分析數據是將收集的數據通過(guò)加工、整理和分析、使其轉化為信息，通常用方法有：老七種工具，即排列圖、因果圖、分層法、調查表、散步圖、直方圖、控制圖；新七種工具，即關(guān)聯(lián)圖、系統圖、矩陣圖、KJ法、計劃評審技術(shù)、PDPC法、矩陣數據圖。
4、過(guò)程改進(jìn)
組織的管理者應在適當時(shí)，通過(guò)對以下問(wèn)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(wèn)題；信息對持續改進(jìn)質(zhì)量管理體系、過(guò)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(shí)現過(guò)程中有效運用數據分析。
收集數據的目的是否明確，收集的數據是否真實(shí)和充分，信息渠道是否暢通；數據分析方法是否合理，是否將風(fēng)險控制在可接受的范圍；數據分析所需資源是否得到保障。
擴展資料
數據處理中，通常計算比較簡(jiǎn)單，且數據處理業(yè)務(wù)中的加工計算因業(yè)務(wù)的不同而不同，需要根據業(yè)務(wù)的需要來(lái)編寫(xiě)應用程序加以解決。
而數據管理則比較復雜，由于可利用的數據呈爆炸性增長(cháng)，且數據的種類(lèi)繁雜，從數據管理角度而言，不僅要使用數據，而且要有效地管理數據。因此需要一個(gè)通用的、使用方便且高效的管理軟件，把數據有效地管理起來(lái)。
數據處理與數據管理是相聯(lián)系的，數據管理技術(shù)的優(yōu)劣將對數據處理的效率產(chǎn)生直接影響。而數據庫技術(shù)就是針對該需求目標進(jìn)行研究并發(fā)展和完善起來(lái)的計算機應用的一個(gè)分支。
參考資料來(lái)源：百度百科-數據處理
參考資料來(lái)源：百度百科-數據分析
5.數據分析方法有哪些
一、描述性統計
描述性統計是一類(lèi)統計方法的匯總，揭示了數據分布特性。它主要包括數據的頻數分析、數據的集中趨勢分析、數據離散程度分析、數據的分布以及一些基本的統計圖形。
1、缺失值填充：常用方法有剔除法、均值法、決策樹(shù)法。
2、正態(tài)性檢驗：很多統計方法都要求數值服從或近似服從正態(tài)分布，所以在做數據分析之前需要進(jìn)行正態(tài)性檢驗。常用方法：非參數檢驗的K-量檢驗、P-P圖、Q-Q圖、W檢驗、動(dòng)差法。
二、回歸分析
回歸分析是應用極其廣泛的數據分析方法之一。它基于觀(guān)測數據建立變量間適當的依賴(lài)關(guān)系，以分析數據內在規律。
1. 一元線(xiàn)性分析
只有一個(gè)自變量X與因變量Y有關(guān)，X與Y都必須是連續型變量，因變量Y或其殘差必須服從正態(tài)分布。
2. 多元線(xiàn)性回歸分析
使用條件：分析多個(gè)自變量X與因變量Y的關(guān)系，X與Y都必須是連續型變量，因變量Y或其殘差必須服從正態(tài)分布。
3.Logistic回歸分析
線(xiàn)性回歸模型要求因變量是連續的正態(tài)分布變量，且自變量和因變量呈線(xiàn)性關(guān)系，而Logistic回歸模型對因變量的分布沒(méi)有要求，一般用于因變量是離散時(shí)的情況。
4. 其他回歸方法：非線(xiàn)性回歸、有序回歸、Probit回歸、加權回歸等。
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(lái)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(gè)影響因素，或者存在多個(gè)影響因素時(shí)，只分析一個(gè)因素與響應變量的關(guān)系。
2. 多因素有交互方差分析：一頊實(shí)驗有多個(gè)影響因素，分析多個(gè)影響因素與響應變量的關(guān)系，同時(shí)考慮多個(gè)影響因素之間的關(guān)系
3. 多因素無(wú)交互方差分析：分析多個(gè)影響因素與響應變量的關(guān)系，但是影響因素之間沒(méi)有影響關(guān)系或忽略影響關(guān)系
4. 協(xié)方差分祈：傳統的方差分析存在明顯的弊端，無(wú)法控制分析中存在的某些隨機因素，降低了分析結果的準確度。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(jìn)行方差分析，是將線(xiàn)性回歸與方差分析結合起來(lái)的一種分析方法。
四、假設檢驗
1. 參數檢驗
參數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（如均值、百分數、方差、相關(guān)系數等）進(jìn)行的檢驗 。
2. 非參數檢驗
非參數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，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(jìn)行檢驗。
適用情況：順序類(lèi)型的數據資料，這類(lèi)數據的分布形態(tài)一般是未知的。
1）雖然是連續數據，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)，數據也是連續類(lèi)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(jiǎn)述空間數據的處理包括哪些內容
主要取決于原始數據的特點(diǎn)和用戶(hù)的具體需求。通常有數據變換、數據重構、數據提取等內容。
空間數據是用于描述所定義空間中對象的位置、形狀和方向的數據，空間數據有十分復雜的結構，一個(gè)空間數據實(shí)體可能由一個(gè)點(diǎn)或幾個(gè)多邊形組成，是任意分布在空間中的，通常不可能在一個(gè)單獨的有固定元組大小的表格中存取這些實(shí)體。
對空間數據執行的兩個(gè)常見(jiàn)操作是計算幾何之間的距離和確定多個(gè)對象之間的聯(lián)合或相交。
擴展資料：
注意事項：
1、空間數據通常是活動(dòng)的。插入，刪除與更新是交替進(jìn)行的。
2、空問(wèn)數據庫通常很大，例如典型的地圖會(huì )占用巨大的存儲空間，因此，一、二、三級內存對于高效率的過(guò)程是必須的。
3、沒(méi)有一個(gè)標準的代數定義來(lái)描述空間數據。運算符號的應用很大程度上取決于給定的應用領(lǐng)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(gè)多邊形的交運算可能會(huì )返回一些點(diǎn)、交叉的邊或沒(méi)有交集的多邊形。
5、盡管計算代價(jià)因空間數據庫運算符的不同而不同，通常都比傳統的運算符的耗費大。
參考資料來(lái)源：百度百科-空間數據
7.數據的預處理包括哪些內容
數據預處理（datapreprocessing）是指在主要的處理以前對數據進(jìn)行的一些處理。
如對大部分地球物理面積性觀(guān)測數據在進(jìn)行轉換或增強處理之前，首先將不規則分布的測網(wǎng)經(jīng)過(guò)插值轉換為規則網(wǎng)的處理，以利于計算機的運算。另外，對于一些剖面測量數據，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。
數據預處理的方法：1、數據清理數據清理例程通過(guò)填寫(xiě)缺失的值、光滑噪聲數據、識別或刪除離群點(diǎn)并解決不一致性來(lái)“清理”數據。主要是達到如下目標：格式標準化，異常數據清除，錯誤糾正，重復數據的清除。
2、數據集成數據集成例程將多個(gè)數據源中的數據結合起來(lái)并 統一存儲，建立數據倉庫的過(guò)程實(shí)際上就是數據集成。3、數據變換通過(guò)平滑聚集，數據概化，規范化等方式將數據轉換成適用于數據挖掘的形式。
4、數據歸約數據挖掘時(shí)往往數據量非常大，在少量數據上進(jìn)行挖掘分析需要很長(cháng)的時(shí)間，數據歸約技術(shù)可以用來(lái)得到數據集的歸約表示，它小得多，但仍然接近于保持原數據的完整性，并結果與歸約前結果相同或幾乎相同。
8.數據處理都有哪些內容
對數據進(jìn)行收集、記載、分類(lèi)、排序、存儲、計算、檢索、制表等操作，將數據綜合成信息的過(guò)程。
是計 算機應用的一個(gè)重要手段。最初指在計算機上加工 商業(yè)、企業(yè)的信息與數據，現在常用來(lái)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 的數據資料。
例如企業(yè)管理、庫存管理、報表統計、賬目計算、信息情報檢索等方面的應用都認為是數 據處理。其特點(diǎn)是存儲數據所需要的存儲空間遠遠 大于操縱數據的程序所需要的空間。
從而提出研究 的課題有：數據的存儲方式、數據結構、數據的檢索、數據的維護與管理等。
