清洗脏数据的工作你应该挺熟悉的吧?手动实现的方式,基本上就是通过专门的程序,结合概率统计学原理来查找数值异常的记录。对重复记录的检测和删除也关键,通常都是靠 SQL 语句或者一些数据清洗工具来完成。
比如,用DISTINCT
短语就能去除表中重复记录,还蛮。你也可以直接在数据库中用SELECT DISTINCT
去查询不重复的记录。了,遇到更复杂的情况,像Oracle
也有一套专门的查找和删除重复记录的方式,挺实用的。
如果你使用更智能的方式来清洗数据,可以考虑工具如DataCleaner
或者PageViewsMR
,这些工具操作起来也比较直观,功能也强大。
除了这些,你还可以学习一下 SPSS-Clementine 等数据挖掘工具,它们的操作逻辑其实也蛮,适合大部分数据清洗需求。整体来说,清洗数据还是得结合工具和算法,根据具体需求灵活选择。
有些工具还支持开源项目,像你对开源感兴趣的话,可以去看看那些项目,自己动手会更有收获哦。
数据清洗方法详解-数据挖掘原理与SPSS Clementine应用宝典
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在数据挖掘领域,算法和建模技术一直是核心,几乎所有主流的工具都支持各种成熟的算法。嗯,建模过程就是一个探索数据特征、验证模型并通过合适的模型实际问题的循环。现如今,像自动建模和模型转换这种技术,已经在业内热议。对于开发者来说,理解这些算法的底层实现会让你在选择工具时更加得心应手。如果你使用SPSS、Clementine等工具,了解其支持的算法和建模流程,能够你更快速地掌握数据挖掘的精髓。建议关注一些相关资料,提升你的技能。
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结果输出的节点设置,SPSS-Clementine 里做得还挺顺的。像概述表节点,输出方式清晰明了,矩阵形式直接能看出变量间的关系,方便你后续建模优化。
预测值评估部分也值得说说,输出结果直观,命中率一眼就能看出来。加上统计量输出和均值,不需要再另做太多,省了不少事。
还有个蛮实用的就是数据质量报告,像缺失值、异常值都能自动给出判断,报告格式也比较整洁。你要是做数据清洗前的质量控制,这块用起来还挺舒服的。
顺带提一句,结果导出到SPSS也挺方便的,不用担心格式兼容,直接就是可以用的版本。你要跑批量模型,或者做后期,输出这一块完全撑得住。
哦对了,之前也看过一篇蛮有意思的文章,的就是 SPSS
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t 一致性矩阵的可视化方式挺实用的,用行列对照的方式,实际值和预测值一目了然。你在做字符型目标字段建模的时候,这种格式能帮你快速发现模型预测偏差,节省调试时间。
t 绩效评价的统计量展示也蛮直观的,它给的是每个类别的平均信息量。换句话说,就是帮你看模型对每一类的信心有多高。你要是做分类模型,比如用户画像、文本标签这种,这部分数据挺值得盯一眼的。
哦对了,下面这些相关文章也值得一看。像是一致性、Kendall 一致性系数、还有像redis 键值校验、Yac 分布式一致性算法,都和数据建模或者系统稳定性相关,看场景选着参考下:
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