現如今，科技得到了空前發展，正是由於這個原因，很多科學技術得到大幅度的進步。就在最近的幾年裡，出現了很多的名詞，比如大資料、物聯網、雲計算、人工智慧等。其中大資料的熱度是最高的，這是因為現在很多的行業積累了龐大的原始資料，通過資料分析可以得到對企業的決策有幫助的資料，而大資料技術能夠比傳統的資料分析技術更優秀。但是，大資料離不開資料分析，資料分析離不開資料，海量的資料中有很多是我們我們需要的資料，也有很多我們不需要的資料。正如世界上沒有完全純淨的東西，資料也會存在雜質，這就需要我們對資料進行清洗才能保證資料的可靠性。一般來說，資料中是存在噪音的，那麼噪音是怎麼清洗的呢？我們就在這篇文章中給大家介紹一下資料清洗的方法。
通常來說，清洗資料有三個方法，分別是分箱法、聚類法、回歸法。這三種方法各有各的優勢，能夠對噪音全方位的清理。分箱法是乙個經常使用到方法，所謂的分箱法，就是將需要處理的資料根據一定的規則放進箱子裡，然後進行測試每乙個箱子裡的資料，並根據資料中的各個箱子的實際情況進行採取方法處理資料。看到這裡很多朋友只是稍微明白了，但是並不知道怎麼分箱。如何分箱呢？我們可以按照記錄的行數進行分箱，使得每箱有乙個相同的記錄數。或者我們把每個箱的區間範圍設定乙個常數，這樣我們就能夠根據區間的範圍進行分箱。其實我們也可以自定義區間進行分箱。這三種方式都是可以的。分好箱號，我們可以求每乙個箱的平均值，中位數、或者使用極值來繪製折線圖，一般來說，折線圖的寬度越大，光滑程度也就越明顯。
回歸法和分箱法同樣經典。回歸法就是利用了函式的資料進行繪製影象，然後對影象進行光滑處理。回歸法有兩種，一種是單線性回歸，一種是多線性回歸。單線性回歸就是找出兩個屬性的最佳直線，能夠從乙個屬性**另乙個屬性。多線性回歸就是找到很多個屬性，從而將資料擬合到乙個多維面，這樣就能夠消除雜訊。
聚類法的工作流程是比較簡單的，但是操作起來確實複雜的，所謂聚類法就是將抽象的物件進行集合分組，成為不同的集合，找到在集合意外的孤點，這些孤點就是雜訊。這樣就能夠直接發現噪點，然後進行清除即可。
關於資料清洗的方法我們給大家一一介紹了，具體就是分箱法、回歸法、聚類法。每個方法都有著自己獨特的優點，這也使得資料清洗工作能夠順利地進行。所以說，掌握了這些方法，有助於我們後面的資料分析工作。
資料分析的方法有哪些？
1 資料分析遵循的原則 資料分析為了驗證假設的問題，提供必要的資料驗證 資料分析為了挖掘更多的問題，並找到原因 不能為了做資料分析而做資料分析。2 步驟 調查研究 收集 分析 挖掘資料 圖表分析 分析 挖掘的結果做成圖表 3 常用方法 利用資料探勘進行資料分析常用的方法主要有分類 回歸分析 聚類 關...
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