发布网友 发布时间:2022-04-23 09:56
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懂视网 时间:2022-04-24 09:20
统计数据的预处理包括描述及探索性分析、缺失值处理、异常值处理、数据变换技术、信度与效度检验、宏观数据诊断等六大类。
数据预处理(data preprocessing)是指在主要的处理以前对数据进行的一些处理。如对大部分地球物理面积性观测数据在进行转换或增强处理之前,首先将不规则分布的测网经过插值转换为规则网的处理,以利于计算机的运算。另外,对于一些剖面测量数据,如地震资料预处理有垂直叠加、重排、加道头、编辑、重新取样、多路编辑等。现实世界中数据大体上都是不完整,不一致的脏数据,无法直接进行数据挖掘,或挖掘结果差强人意。为了提高数据挖掘的质量产生了数据预处理技术。数据预处理有多种方法:数据清理,数据集成,数据变换,数据归约等。这些数据处理技术在数据挖掘之前使用,大大提高了数据挖掘模式的质量,降低实际挖掘所需要的时间。数据的预处理是指对所收集数据进行分类或分组前所做的审核、筛选、排序等必要的处理。
热心网友 时间:2022-04-24 06:28
一、混凝-絮凝
混凝是指向水中投加一定剂量的化学药剂,这些化学药剂在水中发生水解,和水中的胶体粒子互相碰撞,发生电性中和,产生吸附、架桥和网捕作用,从而形成大的絮体颗粒,并从水中沉降,起到了降低颗粒悬浮物和胶体的作用。
二、介质过滤
介质过滤是指以石英砂或无烟煤等为介质,使水在重力或压力下通过由这些介质构成的床层,而水中的的颗粒污染物质则被介质阻截,从而达到与水分离的过程。粒状介质过滤基于“过滤-澄清”的工作过程去除水中的颗粒、悬浮物和胶体。
工业水处理
在工业用水处理中,预处理工序的任务是将工业用水的水源——地表水、地下水或城市自来水处理到符合后续水处理装置所允许的进水水质指标,从而保证水处理系统长期安全、稳定地运行,为工业生产提供优质用水。
预处理的对象主要是水中的悬浮物、胶体、微生物、有机物、游离性余氯和重金属等。这些杂质对于电渗析、离子交换、反渗透、钠滤等水处理装置会产生不利的影响。
热心网友 时间:2022-04-24 07:46
预处理常常指的是数据预处理,数据预处理常用处理方法为:数据清洗、数据集成。
1、数据清洗
数据清洗是通过填补缺失值,平滑或删除离群点,纠正数据的不一致来达到清洗的目的。简单来说,就是把数据里面哪些缺胳膊腿的数据、有问题的数据给处理掉。
总的来讲,数据清洗是一项繁重的任务,需要根据数据的准确性、完整性、一致性、时效性、可信性和解释性来考察数据,从而得到标准的、干净的、连续的数据。
(1)缺失值处理
实际获取信息和数据的过程中,会存在各类的原因导致数据丢失和空缺。针对这些缺失值,会基于变量的分布特性和变量的重要性采用不同的方法。
若变量的缺失率较高(大于80%),覆盖率较低,且重要性较低,可以直接将变量删除,这种方法被称为删除变量;若缺失率较低(小于95%)且重要性较低,则根据数据分布的情况用基本统计量填充(最大值、最小值、均值、中位数、众数)进行填充,这种方法被称为缺失值填充。
对于缺失的数据,一般根据缺失率来决定“删”还是“补”。
(2)离群点处理
离群点(异常值)是数据分布的常态,处于特定分布区域或范围之外的数据通常被定义为异常或噪声。我们常用的方法是删除离群点。
(3)不一致数据处理
实际数据生产过程中,由于一些人为因素或者其他原因,记录的数据可能存在不一致的情况,需要对这些不一致数据在分析前进行清理。例如,数据输入时的错误可通过和原始记录对比进行更正,知识工程工具也可以用来检测违反规则的数据。
2、数据集成
随着大数据的出现,我们的数据源越来越多,数据分析任务多半涉及将多个数据源数据进行合并。数据集成是指将多个数据源中的数据结合、进行一致存放的数据存储,这些源可能包括多个数据库或数据文件。
在数据集成的过程中,会遇到一些问题,比如表述不一致,数据冗余等,针对不同的问题,下面简单介绍一下该如何处理。
(1)实体识别问题
在匹配来自多个不同信息源的现实世界实体时,如果两个不同数据库中的不同字段名指向同一实体,数据分析者或计算机需要把两个字段名改为一致,避免模式集成时产生的错误。
(2)冗余问题
冗余是在数据集成中常见的一个问题,如果一个属性能由另一个或另一组属性“导出”,则此属性可能是冗余的。
(3)数据值的冲突和处理
不同数据源,在统一合并时,需要保持规范化,如果遇到有重复的,要去重。
数据预处理的方法有哪些.中琛魔方大数据分析平台表示在实践中,我们得到的数据可能包含大量的缺失值、异常值等,这对数据分析是非常不利的。此时,我们需要对脏数据进行预处理,以获得标准、干净和连续的数据,这些数据可以用于数据分析、数据挖掘等。
数据审核的内容主要包括以下四个方面:
1、准确性审核。主要是从数据的真实性与精确性角度检查资料,其审核的重点是检查调查过程中所发生的误差。
2、适用性审核。主要是根据数据的用途,检查数据解释说明问题的程度。具体包括数据与调查主题、与目标总体的界定、与调查项目的解释等是否匹配。
3、及时性审核。主要是检查数据是否按照规定时间报送,如未按规定时间报送,就需要检查未及时报送的原因。
4、一致性审核。主要是检查数据在不同地区或国家、在不同的时间段是否具有可比性。
热心网友 时间:2022-04-24 09:21
1、浸提法:
浸提法又称浸泡法。用于从固体混合物或有机体中提取某种物质,所采用的提取剂,应既能大量溶解被提取的物质,又要不破坏被提取物质的性质。
2、溶剂萃取法:
溶剂萃取法用于从溶液中提取某一组分,利用该组分在两种互不相溶的试剂中分配系数的不同,使其从一种溶液中转移至另一种溶剂中,从而与其他组分分离,达到分离和富集的目的。
3、盐析法
向溶液中加入某种无机盐,使溶质在原溶剂中的溶解度大大降低,而从溶液中沉淀析出,这种方法叫做盐析。如在蛋白质溶液中加入大量的盐类(硫酸铵),特别是加入重金属盐,使蛋白质从溶液中沉淀出来。
4、萃取法
萃取是利用相似相溶原理,通过系统中不同组分在溶剂中有不同的溶解度来分离混合物的单元操作,根据所提取的组分的不同,可分为浸提法(固—液萃取法)和萃取法(液—液萃取法)。萃取法(液—液萃取法):利用被提取组分在互不相溶的两溶剂中分配系数不同而达到分离。
5、减压浓缩法
有些待测组分对热不稳定,在较高温度下容易分解,采用减压浓缩,降低了溶剂的沸点,既可迅速浓缩至所需体积,又可避免被测物分解。
常用的减压浓缩装置为全玻减压浓缩器,又称K-D浓缩器,这种仪器是一种常用的减压蒸馏装置,此法具有浓缩温度低、速度快、损失少以及容易控制所需要体积的特点,适合对热不稳定被测物提取液的浓缩,特别适用于农药残留分析中样品溶液的浓缩。此外,还可用作溶剂的净化蒸馏之用。
热心网友 时间:2022-04-24 11:12
预处理的方法很多,主要有预沉、混凝、澄清、过滤、软化、消毒等。用这些方法预处理之后,可以使水的悬浮物(浑浊度)、色度、胶体物、有机物、铁、锰、暂时硬度、微生物、挥发性物质、溶解的气体等杂质除去或降低到一定的程度。热心网友 时间:2022-04-24 13:20
溶剂提取法