¿Cuál es el método de procesamiento de ruido en la limpieza de datos?
En el mundo altamente desarrollado de la ciencia y la tecnología actual, muchas tecnologías están mejorando constantemente. Sólo en los últimos años han aparecido muchos términos, como big data, Internet de las cosas, computación en la nube, inteligencia artificial, etc. Entre ellos, el desarrollo de big data es muy popular. Ahora muchas industrias han acumulado una gran cantidad de datos sin procesar, podemos obtener datos que son útiles para la toma de decisiones corporativas. ver el futuro con claridad. Por supuesto, los big data no se pueden separar del análisis de datos y el análisis de datos no se puede separar de los datos. Sin embargo, los datos masivos siempre contienen una gran cantidad de datos que necesitamos y los datos que necesitamos tienen impurezas. la confiabilidad de los datos. En términos generales, hay ruido en los datos, entonces, ¿cómo limpiar el ruido? Este artículo proporciona tres métodos, a saber, el método de agrupación, el método de agrupación y el método de regresión. Cada uno de estos tres métodos tiene sus propias ventajas y puede eliminar el ruido de forma completa.
En primer lugar, déjame decirte qué es el método de agrupación. El llamado método de agrupación consiste en colocar los datos que deben procesarse en cuadros de acuerdo con ciertas reglas y luego probarlos. cada cuadro Y adoptar métodos para procesar los datos de acuerdo con la situación real de cada cuadro en los datos. Al ver esto, muchos amigos solo lo entienden un poquito, pero no saben cómo dividirlo en cajas. ¿Cómo dividirlo en cajas? Podemos agrupar según la cantidad de filas de registros para que cada cuadro tenga la misma cantidad de registros. O establecemos una constante para el rango de intervalo de cada contenedor, de modo que podamos dividir los contenedores según el rango del intervalo. De hecho, también podemos personalizar el intervalo de agrupación. Los tres métodos son posibles. Después de dividir los números de cuadro, podemos encontrar el promedio y la mediana de cada cuadro, o usar valores extremos para dibujar un gráfico de líneas. En términos generales, cuanto mayor es el ancho del gráfico de líneas, más obvia es la suavidad.
En segundo lugar, déjame hablarte del método de regresión. El método de regresión utiliza datos funcionales para dibujar una imagen y luego la suaviza. Hay dos tipos de métodos de regresión, uno es la regresión lineal simple y el otro es la regresión multilineal. La regresión lineal simple consiste en encontrar la mejor línea recta entre dos atributos, que pueda predecir un atributo del otro. La regresión multilineal consiste en encontrar muchos atributos para ajustar los datos a una superficie multidimensional, de modo que se pueda eliminar el ruido.
Finalmente, déjame contarte sobre el método de agrupación. El llamado método de agrupación consiste en agrupar objetos abstractos en diferentes conjuntos y encontrar puntos aislados inesperados en el conjunto. De esta forma, podrás encontrar directamente el ruido y luego eliminarlo.
A través de la descripción anterior, debes haber comprendido los métodos específicos de eliminación de ruido. Espero que este artículo pueda ayudarte. Puedes utilizar los métodos mencionados anteriormente para limpiar mejor el ruido. ruido. Finalmente, gracias a todos por leer.