資料清理

在量化研究中，資料清理與預處理技巧是不可或缺的重要環節，它能幫助我們從龐大的資料中萃取出有價值的資訊，進而提升分析和決策的準確度。這些技巧包括了：資料的收集、整理、清洗、轉換和整合等。透過這些技巧，我們可以確保資料的完整性、一致性和正確性，並讓資料更適合後續的分析與建模，從而得出更可靠的結果。 量化研究中的資料清理與預處理技巧助你提升分析和決策準確度 在量化研究中，資料清理和預處理是不可或缺的...

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...