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数据离散化
Logistic回归分析指标重要程度的主要过程是什么?
答:
②
数据
的
离散化
,对于连续性变量在分析过程中常常需要进行离散变成等级资料。可采用的方法有依据经验进行离散,或是按照四分、五分位数法来确定等级,也可采用聚类方法将计量资料聚为二类或多类,变为离散变量。③ 对性质相近的一些自变量进行部分多因素分析,并探讨各自变量(等级变量,数值变量)纳入模型时的适宜尺度,及...
什么是指标、维度、度量?
答:
你提供的图就是事实表:每个
数据
仓库都包含一个或者多个事实数据表。事实数据表可能包含业务销售数据,如销售商品所产生的数据,与软件中实际表概念一样。维度:说明数据,维度是指可指定不同值的对象的描述性属性或特征。例如,地理位置的维度可以包括“纬度”、“经度”或“城市名称”。“城市名称”维度...
论文上的
数据
是什么意思
答:
数据处理是研究的重要步骤。它包括数据清洗、组织、转换和分析等过程。数据清洗是指去掉无效或重复的数据,确保数据的准确性和可靠性。数据组织是将数据按照特定的类别或变量组织成表格或图形化形式,以便进行更深入的统计分析。数据转换是将原始数据转换为更适合分析的形式,如将连续
数据离散化
。最后,数据...
数据
挖掘技术的技术流程
答:
不然,挖掘的结果会差强人意。(5)
数据
变换:通过平滑聚集,数据概化,规范化等方式将数据转换成适用于数据挖掘的形式。对于有些实数型数据,通过概念分层和数据的
离散化
来转换数据也是重要的一步。(6) 数据挖掘过程:根据数据仓库中的数据信息,选择合适的分析工具,应用统计方法、事例推理...
数据
规范化的方法有哪些?
答:
举个例子,比如属性A的取值范围是-999到88,那么最大绝对值为999,小数点就会移动3为,即新数值=原数值/1000。那么A的取值范围就被规范为-0.999到0.088。数据变换的四种常见方法 1、数据平滑 去除数据噪声,将连续
数据离散化
。主要是用分箱、聚类和回归方式等算法进行数据平滑。2、数据聚集 对数据...
最大最小规范化公式是什么?
答:
二、应用举例:假设有一个
数据
集,包含身高和体重两个特征,而身高的范围是150cm到190cm,体重的范围是40kg到90kg。我们希望将这些数据规范化到0到1的范围内。1、原始数据:身高:150,160,170,180,190150,160,170,180,190 体重:40,50,60,70,80,9040,50,60,70,80,90 2、应用以上最大最小...
金融数学的研究内容
答:
从上面的介绍还可以看出,关联规则挖掘通常比较适用与记录中的指标取离散值的情况。如果原始数据库中的指标值是取连续的数据,则在关联规则挖掘之前应该进行适当的
数据离散化
(实际上就是将某个区间的值对应于某个值),数据的离散化是数据挖掘前的重要环节,离散化的过程是否合理将直接影响关联规则的挖掘结果。2.2关联规则...
有哪些
数据
预处理的方法?
答:
数据
方或一般文件。3、数据规约 数据归约技术可以用来得到数据集的归约表示,它小得多,但仍接近地保持原数据的完整性。 这样,在归约后的数据集上挖掘将更有效,并产生相同(或几乎相同)的分析结果。4、数据变换 数据变换包括对数据进行规范化,
离散化
,稀疏化处理,达到适用于挖掘的目的。
详解OLAP概念、基本内容、特点、分类
答:
(3)维的层次 一个维往往可以具有多个层次,例如时间维度分为年、季度、月和日等层次,地区维可以是国家、地区、省、市等层次。这里的层次表示
数据
细化程度,对应概念分层。后面介绍的上钻操作就是由 低层 概念映射到高层概念。概念分层可除根据概念的全序和偏序关系确定外,还可以通过对数据进行
离散化
...
中文版的SPSS 如何把年龄分组,比如1代表18到28的,2代表29到38 的...
答:
1、图示为需要分析的
数据
。独立样本t检验要求两组样本相对独立。为了方便表示,数据输入时“病情”项的1和0分别代表患病与不患病,这里患病与不患病就构成了两组独立数据。可用SPSS分析冠心病的发病是否与身高、体重、臀围等因素有关系。2、单击数据窗口左下侧的“变量视图“,在里面可以设置变量的分析比较...
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