异常值处理的常用算法

2024-12-06

异常值在数据分析和机器学习中起着至关重要的作用。它们可能源自测量错误、数据损坏，或者代表真实但罕见的事件。这种数据的存在可能会极大地影响我们的分析结果和模型准确性。因此，识别和处理异常值是我们必须认真 ...

异常值处理的最佳实践

2024-12-06

在数据分析和预处理中，异常值处理是至关重要的一环。它旨在识别并处理那些明显偏离其他观测值的数据点，这些异常值可能是由测量误差、数据输入问题或其他非典型情况引起的。对数据准确性和模型性能都可能造成显著影 ...

R语言：异常值检验、离群点分析、异常值处理

2017-07-17

R语言：异常值检验、离群点分析、异常值处理 笔者寄语：异常值处理一般分为以下几个步骤：异常值检测、异常值筛选、异常值处理。其中异常值检测的方法主要有：箱型图、简单统计量（比如观察极值） 异常值处理方 ...

教你使用3σ原则来进行异常值处理

2020-07-31

在python数据清洗过程中，我们经常会遇到一些偏离正常范围的数据，例如人的体重为56吨，这些数据叫做异常值，如果不做异常值处理，会对我们最终的数据分析造成影响。小编今天给大家带来了一种很实用的异常值处理方 ...

异常值处理常用的几种方法

2020-07-01

异常值，又称离群点，是指那些在数据集中存在的不合理的值，需要注意的是，不合理的值是偏离正常范围的值，不是错误值。比如人的身高为-1m，人的体重为1吨等，都属于异常值的范围。虽然异常值不常出现，但是又会对 ...

数据分析实践入门：缺失值处理、重复值处理、异常值处理等

2020-05-11

从菜市场买来的菜，总有一些是坏掉的不太好的，所以把菜买回来之后要做一遍预处理，也就是把那些坏掉的不太好的部分扔掉。现实中大部分的数据都类似于菜市场的菜品，拿到手以后会有一些不好的数据，所以都要先做 ...

R语言：异常值检验、离群点分析、异常值处理

2017-04-29

R语言：异常值检验、离群点分析、异常值处理 笔者寄语：异常值处理一般分为以下几个步骤：异常值检测、异常值筛选、异常值处理。其中异常值检测的方法主要有：箱型图、简单统计量（比如观察极值） 异常值处理 ...

CDA数据分析师实战：决策树分析的业务应用与落地指南

2026-01-20

在CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的工作场景中，“精准分类与回归预测”是高频核心需求——比如预测用户是否流失、判断交易是否存在欺诈风险、评估客户授信等级等。决策树（Decision Tree）作为经典的监督 ...

CDA数据分析师实战：聚类分析的业务应用与落地指南

2026-01-19

在CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的日常工作中，常面临“无标签高维数据难以归类、群体规律模糊”的痛点——比如海量用户行为数据无明确分层标签、产品属性数据无法快速定位同类群体、市场调研数据难以识 ...

CDA数据分析师实战：主成分分析的业务应用与落地指南

2026-01-15

在CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的日常工作中，“高维数据处理”是高频痛点——比如用户画像包含“浏览次数、停留时长、加购次数”等10+个行为指标，市场调研涵盖“价格敏感度、品牌偏好”等多个维度，这 ...

CDA数据分析师实战：逻辑回归的业务应用与落地指南

2026-01-14

在CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的业务实操中，“分类预测”是高频核心需求——比如“预测用户是否会购买商品”“判断客户是否存在违约风险”“识别用户是否为流失高潜人群”。这类需求的核心是“将数据 ...

【CDA干货】数据清洗基本流程全解析：从“脏数据”到“高质量数据”的蜕变

2026-01-13

在数据驱动决策的时代，“数据质量决定分析价值”已成为行业共识。数据库、日志系统、第三方平台等渠道采集的原始数据，往往存在重复、缺失、异常、格式混乱等问题，这些“脏数据”会直接导致分析结果失真，甚至误导 ...

CDA数据分析师实战：线性回归的业务应用与落地指南

2026-01-13

在CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的核心能力体系中，“通过数据建立模型、实现预测与归因”是进阶关键——比如“预测下月销售额”“分析哪些因素对用户消费金额影响最大”“评估营销策略对销量的贡献度” ...

CDA数据分析师实战：相关系数的业务应用与落地指南

2026-01-12

在CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的日常工作中，“挖掘变量间的关联关系”是高频核心需求——比如判断“用户停留时长与消费金额是否相关”“广告投放量与销售额是否存在关联”“产品评分与复购率是否有联 ...

【CDA干货】流失用户预测建模与原因挖掘：数据挖掘全流程实操指南

2026-01-09

在存量竞争时代，用户流失率直接影响企业的营收与市场竞争力。无论是电商、互联网服务还是金融行业，提前精准预测潜在流失用户，并找到流失背后的核心原因，进而制定针对性的挽留策略，已成为企业精细化运营的核心诉 ...

【CDA干货】线性回归在多因子选股中的应用全解析

2026-01-09

在量化投资领域，多因子选股是主流的选股策略之一——其核心逻辑是通过挖掘影响股票未来收益的各类因子（如估值、成长、盈利、流动性等），筛选出综合因子表现优异的股票，构建具有超额收益潜力的投资组合。而线性回 ...

CDA数据分析师实战核心：数据清洗的价值、流程与落地技巧

2026-01-05

在数据驱动的业务场景中，“垃圾数据进，垃圾结果出”是永恒的警示。企业收集的数据往往存在缺失、异常、重复、格式混乱等问题，这些“带病数据”会直接导致分析结论失真、建模效果失效，甚至误导业务决策。CDA（Cer ...

CDA数据分析师：用效应分解法，拆解时间序列背后的业务密码

2025-12-18

在CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的时间序列分析工作中，常面临这样的困惑：某电商平台月度销售额增长20%，但增长是来自长期趋势的自然提升，还是节日促销的短期刺激？某APP日活用户下降5%，是季节性波动 ...

CDA数据分析师：以时间序列为尺，洞察数据动态价值

2025-12-17

在CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的日常工作中，“随时间变化的数据”无处不在——零售企业的每日销售额、互联网平台的每小时访问量、金融机构的每分钟交易金额、工厂设备的实时运行参数……这些按时间顺 ...

CDA一级10天上岸！在职党亲测有用

2025-12-04

 作者简介：张少伟，软件工程专业研究生，从事信息化工作（数据查询、统计分析） ” 一、CDA是什么？ CDA（Certified Data Analyst）是指在金融、电信、零售、制造、能源、医疗医药、旅游、咨询等行业从事数据的 ...