三、資料查詢
四、資料處理
2、資料整合
3、資料規約
4、資料變換
是兄弟就選c題拉
主要掌握方法的優缺點，使用場景，
列出的都是基本方法，在真正建模的時候需要根據實際情況新增一些內容，可以查詢一些文獻
微分方程：
灰色**：
馬爾科夫：
時間序列：
插值與擬合：
（簡略）神經網路：
線性規劃：
非線性規劃：
禁忌搜尋：
模擬退火：
遺傳演算法：
（簡略）人工神經網路：
理想解法：
模糊綜合評判法：
資料報絡分析法：
灰色關聯分析法：
主成分分析法：
（簡略）秩和比綜合分析法：
kaggledatasets
國家資料庫
和鯨資料庫
阿里天池
github-publicdatasets
刪除變數：缺失率較高、覆蓋率低–刪除
定值填充：一般9999（無窮大）
統計量填充：根據資料分布的情況填充（均勻分布用均值；傾斜分布用中位數）
插值填充：隨即插值、多重插補法、熱平台插補、拉格朗日插值法、牛頓插值法
（簡略）模型填充：回歸、貝葉斯、隨機森林、決策樹
檢查是否有離群點：簡單統計分析（箱線圖、各分位點判斷）、基於絕對值離差中位數、基於距離、基於密度、基於聚類
具體處理：刪除、對數變換消除異常、平均數/中位數代替、模型對離群點資料的魯棒性較高，可以不做處理（樹模型）
matlab中的異常值處理：link
平滑資料：分箱-用箱統計量代替箱中的數
建立變數和預變數的回歸模型，根據回歸係數和**變數，反解自變數的近似值
實體識別：（資料庫）確定資料庫中的customer_id和資料b中的club_id指的是同乙個實體
冗餘問題（排序–合併）：通過鄰近記錄是否相似來檢測記錄的重複，用相關性檢測：數值型變數計算相關係數矩陣；標稱型變數計算卡方檢驗
衝突處理：不同資料集，在合併統一時保持規範化、去重
最大-最小規範化
z-score標準化
log變化
條件：模型需要將連續的資料進行分段、分成離散的區間；離散化後的特徵更易理解；離散後可以克服資料中隱藏的缺陷
方法：等頻法；等寬法；聚類法
0，1啞變數
同一歸為一類
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