首席执行官在本文中注明将介绍相关的大数据分析缺失率和无数据分析的相关内容。我希望这对每个人都会有所帮助。让我们来看看。
本文目录清单：
1.数据缺失值不能超过多少值2.大数据分析将遇到什么问题？3.数据分析中的数据分析4.多次插值为什么应将其总结超过百分之一。如果缺乏很严重，那么您可以尝试使用我们的免费开源缺少价值的软件METIMP，包括根据缺失值的比例和随机缺陷（RF，SVD，KNN，平均值，中位数）和非随机丢失（GSIMP，QRILC，HM，零，二进制）。我认为，如果变量和变量之间存在相关性，可以互相预测（例如家庭年收入和教育水平），或者缺乏理性的原因是低于最小检测极限等。关键是要找出缺乏的原因并找到适当的方法。
1.很难使用户的操作行为完成日志
在此阶段，数据分析基于统计数据，例如用户数量，时间点和使用频率。首先是识别用户，另一个是简单地记录过程的操作速度，第三个是开发成本更高。
2.产品缺乏中央政策
该要求分析师了解满足的产品。产品具有中央政策，用户的操作任务和目的将被分解，分析将是有目的的。否则，您不知道如何获取一堆数据。例如，输入方法的中心策略设置为每分钟输入频率。遵循此策略，它可以分析哪些因素是积极的（例如简单的点击）和反向效果（例如模糊的声音，点击次数的次数以及单击骨干键的次数。）中央策略。
3.在短期内可能很难玩
很难在短期内证明该方法的有效性，并且可能很难获得其他字符的支持。
4.将分析转变为具有指导意义或设计的结论
我已经看到使用的近40个设置项目的使用率，并修改了皮肤使用率更高，单一的选项使用率小于0.1％。可以调整数据以调整设置项目的级别。将重要的选项放在第一个级别上，以表明少于5％的级别可以放置2级或三级。
5.清除用户操作目的
对于用户而言，使用率越高，如果您添加了策略的方式，则用户考虑成本的成本，并且将添加操作数量，例如，查找。澄清用户无法找到所需的内容。如果用户找到流行内容并阐明使用显示信息的方法。
6.考虑运营需求
以前使用过的工具类型，设计的中心政策是改进操作的效率，减少点击次数，等待时间和手指位移等。最快的时间完成了。某些浏览产品的目的尚不清楚，并且有四种类型的用户行为，例如浏览，查询，比较和确认策略。用户策略的需求尚不清楚。多名内容刺激用户点击。
关于在大数据分析中将遇到什么问题，在这里将与您共享Anti的编辑。如果您对大数据项目有浓厚的兴趣，我希望本文可以帮助您。如果您也想知道技能和技能和更多数据分析师和大数据工程师的材料，您可以单击此网站上的其他文章以进行学习。
数据分析中缺乏价值
没有高质量数据，就没有高质量的数据挖掘结果。缺乏数据值是数据分析中经常遇到的问题之一。当缺乏比例是非常小时的情况下，可以被丢失的记录丢弃或手动。。分析此类数据，您可能会得出错误的结论，即将得出错误的结论。
缺乏数据的原因
现实世界中的数据异常凌乱，缺乏属性值通常是充分甚至不可避免的。缺乏数据的原因是多个方面：
目前无法获得信息。例如，在医疗数据库中，并非所有患者的临床测试结果都可以在给定时间内获得，从而导致一部分属性值。
省略了信息。这可能是因为它并不重要，忘记填写或错过了数据错误，或者可能是由于数据收集设备的故障，存储介质的故障，失败传输媒体和一些人为因素。
某些物体的某些属性不可用。例如，未婚人的配偶，孩子的固定收入状况，等等。
某些信息（考虑到）并不重要。例如，属性的价值与给定上下文无关。
获取此信息的价格太高。
系统的真实时间性能要求很高，也就是说，在获取此信息之前，迅速做出判断或决定。
应分析缺乏有价值治疗的具体分析。为什么要分析特定的问题？因为缺乏属性并不意味着数据缺失，并且缺乏信息本身包含信息，因此有必要填写在不同应用程序场景中可能包括不同应用程序场景中的信息。以下示例用于解释如何分析特定问题。仁慈看到的智慧和智慧仅是参考：
“年收入”：填写产品建议方案的平均值，填写借贷配额现场的最低价值；
“行为时间点”：填写数字；
“价格”：在产品的建议方案中填写最小值，填写产品匹配场景的平均值；
“人类生活”：估计保险费用以填补方案中的最大价值以及人口估计情况的平均值；
“驾驶年龄”：未填写此物品的用户可能没有汽车，这是合理的，可以将其填充为0；
“本科毕业时间”：未填写此项目的用户可能不会上大学，这更合理地填补了电力；
“婚姻状况”：未填写此项目的用户可能对其隐私更加敏感。它们应分别设置为分类，例如婚姻1.未婚0，而不是1。
缺少类型
在处理丢失的数据之前，有必要了解缺乏数据的机制和形式。数据集不包含不包含缺失值作为完整变量的变量，并且数据浓度包含脱水变量作为一个不完整的变量。从缺乏分布，丢失可以分为完全随机的缺乏，随机缺乏和完全非随机缺乏。
完全随机丢失（MCAR）：它是指缺乏完全随机的数据，不取决于任何不完整的变量或完整的变量，并且不会对样本的不公正影响。
随机缺少（3月）：缺乏数据并非完全随机，也就是说，缺乏此类数据取决于其他完整变量。例如，缺乏财务数据与企业的规模有关。
非随机丢失（MNAR）：mnar：是指缺乏与不完整变量本身有关的数据。例如，高收入人士的收入提供家庭收入。
对于随机缺乏和非随机缺乏，删除记录是不合适的。随机缺陷可以通过已知变量估计缺失值；没有良好的解决方案，可以随机缺乏。
注意：对于分类问题，您可以分析缺乏样本，类别和整体数据集中的比例以及类别的比例
缺乏价值处理的必要性
缺乏数据是许多研究领域的复杂问题。对于数据挖掘，缺席价值的存在引起了以下影响：
该系统丢失了许多有用的信息；
系统中显示的不确定性更为明显，并且系统中确定性的确定性更难掌握。
包含空置值的数据将导致发掘过程混乱并导致不可靠的输出。
数据挖掘算法本身更致力于避免数据构建的模型。此功能使其难以通过其自己的算法处理不完整的数据。因此，需要派生并填充默认值，以减少数据挖掘算法和实际应用程序之间的差距。
分析和比较缺失价值处理方法
处理不完整的数据集有三种主要方法：删除元组，数据补充而不是处理。
删除
也就是说，删除错过信息属性值的对象（元组，记录），以获取完整的信息表。此方法简单易于执行。当缺少和删除具有多个属性的对象时，它非常有效。与初始数据集的数据量相比，通常在缺少类标签时使用此方法。
但是，此方法有很大的局限性。要减少历史数据以换取信息，它将丢弃隐藏在这些对象中的大量信息。在初始数据集包含很少的对象的情况下，删除少量对象就足够了严重影响结果的客观性和准确性；因此，当丢失数据的比例很大时，尤其是当遗漏不是随机分布时，这不是随机分布的，这不是随机分布的。此方法可能导致数据偏离，这导致了错误的结论。
注意：删除元组或直接删除列的功能，有时会导致性能下降。
数据补充
这种方法是用一定的值填充空缺，以便完成信息表。基于统计原理，根据其余对象的值分布，根据其余对象的分布填充缺失值初始数据集。以下方法通常用于数据挖掘：
手动填充
由于知道数据的人是用户本身，因此该方法的最小数据可能是最佳的填充效果。但是，通常，这种方法非常耗时。当数据量表很大并且空值很多时，该方法不可行。
特殊价值填充
将空值作为特殊属性值的处理与任何其他属性值不同。例如，“未知”填充了“未知”。这将形成另一个有趣的概念，这可能会导致严重的数据偏差，并且通常不建议。
平均/模式完成器
初始数据集的属性分为值属性和非数字属性。
如果空值是数值，请根据所有对象中属性的值的平均值填充丢失的属性值；
如果根据统计的原理，空值是非数量类型另一个类似的方法称为条件均值完成器。在此方法中，用于查找平均值的值不是从数据集的所有对象中获取的，而是从具有与对象具有相同决策属性值的对象。
这两个数据的基本起点是相同的。它们尽可能相同，以补充缺乏属性值的最大概率可能是可能的值，它使用其他方法，它使用现有数据的多数信息来推测它丢失了。
热卡填充
对于包含空值的对象，热卡填充方法在完整数据中找到了与其最相似的对象，然后使用此相似对象的值填充它。不同的问题可能会选择不同的标准来确定相似性。概念非常简单，数据之间的关系用于执行短价值估计。该方法的缺点是很难定义相似的标准，并且有许多主观因素。
K-均值聚类
首先，基于欧洲风格的距离或相关分析，确定丢失的数据样本的最新k样品，并权衡此k值以估计样品的缺失数据。
将属性的所有可能值与所有可能
用空白属性值填充所有可能的属性值，这可以获得更好的补货效果。但是，当数据量大或遗漏的属性值时，计算价格非常大，并且有许多测试解决方案。
组合完成者
尝试使用空白属性值的所有可能属性的值，然后从最终属性中选择最佳属性值。该方法是补充数据以进行简报的目的，可以获得良好的结果；但是，当数据量大或错过时，计算价格非常大。
返回（回归）
基于一个完整的数据集，建立了回归方程。对于包含空值的对象，已知属性值的未知值被方程的估计值替换。当变量不线性相关时，会导致偏差估计。
期望最大化（EM）
EM算法是一种迭代算法，可在不完整的数据下计算出大量的可能性估计或后测试分布。在每个迭代周期中，交替执行两个步骤：e -step（excepctaion步骤，期望步骤），计算与相应的数据相对应的数据完整数据的完整数据和完整数据的配额。条件期望；最大化步骤，大尺度步骤），使用数字值确定参数的值并将其使用到下一个迭代中。算法是在E -step和M之间连续迭代的，即收敛，即在当参数更改小于预元阈值时，这两个迭代就会结束。该方法可能属于局部极值，收敛速度不快，计算很复杂。
多重填充（MI）
多种填充方法分为三个步骤：
对于每个空置值，一组可能的填充值反映了无响应模型的不确定性；每个值用于填充数据集的缺失值，生成几个完整的数据集。
每个填充数据集都使用统计方法的统计分析，用于完整数据集。
结合每个填充数据集的结果，最终统计数据可以推断出该推论认为数据填充引起的不确定性。该方法将空置值视为随机样本，因此计算出的统计推断可能会受到空置不确定性的影响价值。该方法的计算也很复杂。
C4.5方法
通过寻找属性之间的关系来填补损失的损失。它正在寻找两个属性之间具有最大相关性的属性。其中一个损失称为代理属性，另一个称为原始属性。它使用代理属性来确定原始属性中的损失值。此方法基于规则只能处理具有较小碱基的名词属性。
就几个统计数据而言，元组方法的删除和平均值方法的差异远远超过热卡填充方法，最大期望方法和多个填充方法。回报是一种更好的方法，但它仍然不如热甲板和em好；EM缺乏MI中包含的不确定成分。值得注意的是，这些方法直接处理模型参数的估计，而不是空缺预测本身。它们适合处理无监督的学习问题，对于监督和学习，情况不同，情况是不同的。。通常不建议进行人工填充和特殊价值填充。
不处理
补充处理仅是为了使我们的主观估计值使未知的值，这不一定完全满足客观事实。在补充不完整的信息的同时，我们或多或少更改了原始信息系统。此外，新噪声通常会引入错误的空值填充的数据中，从而导致挖掘任务引起错误。因此，在许多情况下，在许多情况下。，我们仍然希望在不更改原始信息的情况下处理信息系统。
请勿处理值的损失，并且直接在包含空气值的数据上挖掘的数据包括贝叶斯网络和人工神经网络。
贝叶斯网络提供了一种自然的方式来表示变量之间的因果关系信息，该变量用于发现数据之间的潜在关系。在该网络中，使用节点来表示变量，并且变量与边缘之间存在依赖关系。Bayesian网络仅是适合一定了解该领域的知识，并且至少变量之间的依赖性更为明显。否则，直接从数据中直接从数据的贝叶斯网络的结构不仅是高度复杂的（随着变量的增加，索引级别的增加），网络维护成本很昂贵，并且具有很大的估计参数，这给系统带来了较高的差异。它影响了其预测准确性。
人工神经网络可以有效地处理缺失的价值，但是需要进一步开发该领域的人工神经网络的研究。
上面的计划知道：
4.将变量映射到高维空间。例如，性别，有三种情况：男人，女人和缺乏情况，它们被映射为三个变量：男人，女人，女人，是否缺失。连续变量可以也可以像这样处理。要考虑缺失值，无需考虑线性不可或缺。缺点是，计算数量得到了极大的改善。
而且只有当样品体积很大时，效果很好，否则它会太稀疏，效果也很差。
总结
大多数数据挖掘系统都使用第一种和第二种方法来处理数据挖掘之前的数据预处理阶段的空置数据。无法避免原始系统上的主观因素，并且该系统在过多的空价值下完成该系统是不可行的。从理论上讲，贝叶斯人认为一切都考虑了一切，但是只有当数据集较小或符合某些条件时（例如不同的正态分布）），这是可行的。在此阶段，人工神经网络方法在数据挖掘中的应用仍然非常有限。值得一提的是，不完整的信息处理数据的不完整性已被广泛研究。不完整的数据表达理论是基于关于信誉理论，概率理论，模糊收集理论，可能性理论和d-s的证据理论。
这是鲁宾在1978年的第一个提议。以下是各种各样的概念：
使用与M的向量插入补充值，而不是每个缺失值。（M要求大于或等于20）使用此M插件值，而不是每个缺少值建立完整的数据集。多义插补是一个多个单个插值的组合。
为了响应一般的统计软件，将仅删除它，否则将执行案例删除方法。当大量缺乏值得数据集时，其余样本将不足和反射的可能性。Concept：这是一种基于重复模拟的处理脱水的方法。它从数据中生成了一组数据集，包含缺失值的集合。每个数据集的缺少数据都用蒙特卡洛方法填充。
假设在随机丢失数据的情况下，两个或多个值可以反映数据本身的概率分布以填充缺失值的方法。
R语言多互助
输入是一个包含缺失值数据的数据库，输出可以获取五个完整的数据库（默认情况下，没有自身的调整）。这五个数据是在原始数据中缺失值插值后生成的，因为插值是插值的，因为插值是随机的组件，因此生成的数据集略有不同
R语言执行多个插值流程图
在包含MICE（）函数中缺少有价值的数据集的原始数据集的多个插值之后，获得了五（多个）完整的数据集；
使用功能用于应用每个完整数据集的统计模型以生成顺序；
然后使用池函数将这些单独的分析结果集成到一组结果中；
使用多个插值的问题
研究不能在变量和变量之间相互交织。
例如：必须消除吸烟和突然大脑的人，吸烟（X）或突然的大脑（Y）的人，并且不能使用多个插值来填补数据。研究人员需要考虑BMI，因此BMI缺乏可以通过使用多个插值来填充数据。
插值数据和原始数据都需要分析。如果结果是一致的，那么缺乏数据对结果的影响很小，可以理解为敏感分析。
完成多个插值
完整的多个插值应包括三个步骤：数据填充，计算，摘要。
数据填充：每个丢失的数据填充M（M 1）次。每个填充将生成一个完整的数据集，依此类推，依此类推。（M通常约为20）
计算：分析每个完整数据集的标准完整数据分析方法。
摘要：结合每个分析获得的结果，并获得最终的统计判断。
主要数据填充方法
根据数据缺少机制，模式和可变类型，回归和预测平均匹配（PMM），趋势得分（PS），逻辑回报，徽标的分析和Malcov链蒙特卡洛（Markov Chain Monte）CARLO，MCMC）和其他不同方法来填充不同的方法
强调文本强调文本
准确性的原因
需要数据分布来遵守各种正态分布的假设假设（研究发现它不受影响）。但是仍然会产生一定的影响。
缺乏率：研究表明，当数据缺陷率达到25％时，仍然可以获得准确的参数估计结果。换句话说，缺少数据的25％。
结论：以上是首席CTO注释为所有人编写的有关缺乏大数据分析的所有内容。感谢您阅读本网站的内容。我希望这对您有帮助。关于大数据的更多信息，没有关于大数据的数据，也不要忘记在本网站上找到可以完成的相关内容。