夜夜爽一区二区三区精品,精品一区二区三区免费毛片爱,日本美女一区二区三区,色窝窝无码一区二区三区色欲

美林?jǐn)?shù)據(jù)
ABOUT US
美林?jǐn)?shù)據(jù)技術(shù)股份有限公司（簡稱：美林?jǐn)?shù)據(jù)，NEEQ：831546）是國內(nèi)知名的數(shù)據(jù)治理和數(shù)據(jù)分析服務(wù)提供商。

如何巧用大數(shù)據(jù)分析工具提高數(shù)據(jù)質(zhì)量

2022-06-09 17:45:44 次
大量的數(shù)據(jù)中隱藏著商業(yè)價(jià)值，各行各業(yè)都在做大數(shù)據(jù)分析，挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值，但是卻很少有人關(guān)注數(shù)據(jù)質(zhì)量的問題，數(shù)據(jù)分析質(zhì)量高不高，直接影響數(shù)據(jù)分析成果的價(jià)值，保證數(shù)據(jù)質(zhì)量才是數(shù)據(jù)分析的關(guān)鍵。
 數(shù)據(jù)質(zhì)量體現(xiàn)為數(shù)據(jù)的正確性、準(zhǔn)確性、不矛盾性、一致性、完整性和集成性這六大方面。數(shù)據(jù)質(zhì)量在數(shù)據(jù)分析的各個(gè)環(huán)節(jié)都應(yīng)加以控制和保證，從數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)分析到最后數(shù)據(jù)分析成果展現(xiàn)及應(yīng)用，其中數(shù)據(jù)處理環(huán)節(jié)是提升數(shù)據(jù)質(zhì)量的重要環(huán)節(jié)。《哈佛商業(yè)評論》的一項(xiàng)研究表明，人們將80%的時(shí)間用于數(shù)據(jù)清理和組織，而數(shù)據(jù)分析時(shí)間僅占20%。有了Tempo，數(shù)據(jù)預(yù)處理將變得簡單高效！下面我們來看看其中一些重要的功能。
 Tempo 支持多種數(shù)據(jù)預(yù)處理方法，包括對行、列、表的30余種數(shù)據(jù)預(yù)處理節(jié)點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)清理，集成，變換，歸約等數(shù)據(jù)預(yù)處理，為挖掘分析做好準(zhǔn)備。其中行處理包括：數(shù)據(jù)過濾、排序、隨機(jī)抽樣、數(shù)據(jù)平衡等；列處理包括：重命名、屬性過濾、屬性生成、隨機(jī)數(shù)生成、缺失值處理、字符型/數(shù)值型/日期型屬性變換、設(shè)置角色等；表處理包括：數(shù)據(jù)連接、數(shù)據(jù)追加、數(shù)據(jù)拆分、數(shù)據(jù)分解、分類匯總、表轉(zhuǎn)置等；高級處理包括：數(shù)據(jù)平滑、主成分分析、因子分析、孤立點(diǎn)分析、RFM、季節(jié)解構(gòu)、異常值檢測、奇異值分解、分箱、局部多項(xiàng)式回歸、過程查詢分析器等。
 以某企業(yè)的全國銷售訂單分析為例，在構(gòu)建挖掘分析模型前需要進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理。
 
第一步，數(shù)據(jù)連接
 
將銷售訂單數(shù)據(jù)表與客戶信息數(shù)據(jù)表做數(shù)據(jù)表連接，連接方式為內(nèi)連接，如下圖所示，將兩表以城市、顧客姓名及訂單號相同為連接條件，組合成包含銷售訂單信息及客戶信息的數(shù)據(jù)寬表。
數(shù)據(jù)接入
可視化配置
 
第二步，數(shù)據(jù)過濾
 
通過數(shù)據(jù)過濾節(jié)點(diǎn)，將寬表數(shù)據(jù)中符合分析條件的數(shù)據(jù)篩選出來，如下圖所示，篩選出銷售額大于50萬的客戶。
 
數(shù)據(jù)處理
數(shù)據(jù)處理
 
 第三步，屬性生成
通過屬性生成節(jié)點(diǎn)，構(gòu)造新的屬性。如下圖所示，構(gòu)建新的屬性產(chǎn)品平均單價(jià)和凈利潤。
數(shù)據(jù)屬性生成
 數(shù)據(jù)屬性生成
第四步，缺失值處理
 
將所有字段進(jìn)行缺失值處理，支持對不同的字段類型采用不同的缺失值處理方式，如下圖所示，如數(shù)值型字段支持用平均值、最大值、最小值、中位數(shù)、眾數(shù)或自定義等方式進(jìn)行缺失值的處理，字符型和日期型數(shù)據(jù)支持最多次數(shù)項(xiàng)、最少次數(shù)項(xiàng)或自定義方式進(jìn)行缺失值處理。
數(shù)據(jù)缺失值處理
?數(shù)據(jù)缺失值處理
 
第五步，異常值檢測
 
異常值檢測利用原始數(shù)據(jù)的分布特征情況，對存在異常和噪聲的數(shù)據(jù)進(jìn)行檢測和識別。如下圖所示，可基于四分位距進(jìn)行異常值檢測也可根據(jù)業(yè)務(wù)情況自定義異常值條件來檢測異常值，支持直接刪除異常值、用均值替換異常值、僅輸出異常值及標(biāo)記異常值并輸出整表等操作。這里我們自定義折扣點(diǎn)大于1或銷售額小于0或者訂單數(shù)量基于四分位距的異常值點(diǎn)，不作為分析數(shù)據(jù)，將異常值直接刪除，從而進(jìn)行下一步分析。（我們也可以將異常值數(shù)據(jù)輸出單獨(dú)分析，也許能發(fā)現(xiàn)一些業(yè)務(wù)問題）
數(shù)據(jù)異常值檢測
?數(shù)據(jù)異常值檢測
 
第六步，數(shù)值型屬性變換
 
根據(jù)客戶的銷售額情況，請客戶分為小客戶、大客戶、重要客戶三個(gè)等級。如下圖所示，數(shù)值型屬性變換_區(qū)間轉(zhuǎn)字符，我們定義銷售額在50-100萬的客戶為小客戶，100萬-500萬的為大客戶，500萬以上的為重要客戶。
數(shù)值型屬性變換
?數(shù)值型屬性變換
 
第七步，主成分分析
 為了減少變量數(shù)目并避免多重共線性，用主成分分析方法，在保留原有數(shù)據(jù)90%信息的基礎(chǔ)上提取主成分，然后再用主成分參與構(gòu)建模型。
主成分分析方法
?
 主成分分析方法
第八步，設(shè)置角色
 
將主成分分析的計(jì)算結(jié)果作為自變量，構(gòu)建KMeans聚類模型，進(jìn)行模型評估，將模型結(jié)果輸出到指定的關(guān)系庫中，如下圖所示。
數(shù)據(jù)挖掘分析
?數(shù)據(jù)挖掘分析
運(yùn)用Tempo通過使用靈活多樣的數(shù)據(jù)預(yù)處理手段，大大提升了數(shù)據(jù)質(zhì)量，為后續(xù)構(gòu)建挖掘模型提供了更精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)，同時(shí)使構(gòu)建的挖掘模型更貼合業(yè)務(wù)實(shí)際，為后續(xù)業(yè)務(wù)應(yīng)用打下了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)！
 
服務(wù)熱線
400-608-2558
咨詢熱線
15502965860-
美林?jǐn)?shù)據(jù)
微信掃描二維碼，立即在線咨詢
夜夜爽一区二区三区精品,精品一区二区三区免费毛片爱,日本美女一区二区三区,色窝窝无码一区二区三区色欲 

  • 

    <center id="vcica"><optgroup id="vcica"></optgroup></center>
    • 

  • 
主站蜘蛛池模板：
亚洲一区二区三区在线播放|
国产精品自拍三区|
欧美日韩爆操|
欧美色视频日本高清在线观看|
欧美二区在线播放|
欧美电影打屁股sp|
欧美日韩高清在线观看|
欧美日韩综合视频|
国产精品日韩欧美一区|
国产日产亚洲精品|
国内伊人久久久久久网站视频|
一区视频在线看|
亚洲人成在线观看一区二区|
久久中文在线|
欧美韩日一区|
国产精品豆花视频|
国产一区日韩欧美|
亚洲在线成人|
欧美在线观看视频在线|
久久综合电影|
欧美日韩国产91|
国产精品日韩在线|
狠狠色综合日日|
欧美视频在线观看免费|
国产精品爽爽ⅴa在线观看|
国产综合色在线|
亚洲黄色在线|
伊人久久大香线蕉综合热线|
国产美女精品免费电影|
在线不卡视频|
好吊日精品视频|
国产手机视频一区二区|
亚洲第一在线综合在线|
狠狠色综合色区|
亚洲精品一区中文|
香蕉久久一区二区不卡无毒影院
|
精品1区2区3区4区|
亚洲六月丁香色婷婷综合久久|
亚洲欧美激情一区|
亚洲欧美日韩区|
久久夜色精品国产|