. 删除重复项
重复可能会扭曲分析并导致错误的结论。识别和删除重复记录点都是唯一的并准确地贡献于数据集。
. 异常值检测
异常值可能会扭曲统计分析并导致误导性结果。 分数分析四分位距和目 我的数据库 视检查例如箱线图等方法可以帮助正确检测和处理异常值。
. 数据分析
有效分析数值数据对于提取有意义的见解至关重要。这涉及各种统计和计算技术
. 描述性统计
描述性统计总结了数据集的主要特征。主要措施包括
意思是平均值。
中位数: 中间值。
模式最常见的值。
标准差数据变化量的度量。
方差与平均值的平方差的平均值。
. 推论统计
推论统计允许根据样本对总体进行预测或推断。技术包括假设检验置信区间和回归分析。
. 数据可视化
可视化数值数据有助于理解模式趋势和关系。常见的可视化工具和技术包括
直方图对于频率分布。
散点图两个变量之间的关系。
箱线图用于可视化分布和异常值。
折线图对于时间序列数据。
. 机器学习