數據處理

數據處理是數據分析的重要步驟，其中包括數據清洗、數據轉換、數據整合等多個環節。在這其中，標準化和正規化是兩種常見的數據處理技巧。 標準化是一種將數據按比例縮放，使之落入一個小的特定區間的方法。在標準化中，數據會被重新縮放，使得數據的均值為0，標準差為1。這種方法主要用於需要對特徵縮放進行處理的算法，例如支持向量機（SVM）和K-近鄰（KNN）等。 正規化則是將數據的範圍縮放到[0, 1]或者[...

處理遺失資料是數據分析中的一個重要環節，也是一種精緻的藝術。遺失資料可能會導致分析結果的偏誤，因此需要採取適當的策略來處理。這些策略包括刪除遺失資料、填補遺失值、以及使用模型來預測遺失值。 刪除遺失資料是最簡單的策略，但可能會導致資訊的損失。填補遺失值是另一種常見的策略，可以使用固定值、平均值、中位數或眾數等方法來填補。然而，這種方法可能會引入額外的偏誤。 使用模型來預測遺失值是一種更複雜的策...