来源：Deephub Imba 本文约2500字，建议阅读7分钟 如果我们在去除异常值之前和之后计算这些统计数据，我们会得到不同的结果。 异常值（离群值）是指距离其他数据值太远的数据值。数据异常值可能是自然产生的，也可能是由于测量不准确、或系统故障造成的。与缺失值类似，异常值会破坏数据科学项目并返回错误的结果或预测。异常值也可能出现在倾斜数据中，这些类型的异常值被认为是自然异常值。 异常值会影响数据的平均值、标准差和四分位范围。如果我们在去除异常值之前和之后计算这些统计数据，我们会得到不同的结果。 异
上一篇文章简单学习了什么是数据，这次来看看什么是统计指标，进一步了解更多数据分析相关的基础知识。
异常值（离群值）是指距离其他数据值太远的数据值。数据异常值可能是自然产生的，也可能是由于测量不准确、或系统故障造成的。与缺失值类似，异常值会破坏数据科学项目并返回错误的结果或预测。异常值也可能出现在倾斜数据中，这些类型的异常值被认为是自然异常值。
异常值是与其他观察结果显着不同的数据点。如下图所示，橙色数据点与一般分布相去甚远。我们将此点称为异常值。
来源：DeepHub IMBA本文约2300字，建议阅读5分钟本文为你介绍检测和处理数据集中的异常值。 本文是关于检测和处理数据集中的异常值，主要包含以下四部分内容： 什么是异常值？ 为什么检测异常值很重要？ 如何检测异常值？ 如何处理异常值？ 什么是异常值？ 异常值是与其他观察结果显着不同的数据点。如下图所示，橙色数据点与一般分布相去甚远。我们将此点称为异常值。 为什么检测异常值很重要？ 在数据科学项目、统计分析、机器学习应用中检测异常值非常重要： 异常值会导致分布偏斜。 异常值会严重影响数据集的
在地统计基本概念：克里格插值、平稳假设、变异函数、基台、线性无偏最优等中，我们详细介绍了地学计算的几个基本概念，并对其数学推导公式加以了梳理。接下来，我将通过几篇新的专题博客，对地学计算相关的代码、操作加以实践与详细讲解。本篇博客便是第一篇——基于MATLAB的空间数据变异函数计算与经验半方差图绘制。
作者：Dishashree Gupta 翻译：闵黎 卢苗苗 校对：丁楠雅 本文长度为6500字，建议阅读20分钟 本文是Analytics Vidhya所举办的在线统计学测试的原题，有志于成为数据科学家或者数据分析师的同仁可以以这41个问题测试自己的统计学水平。 介绍 统计学是数据科学和任何数据分析的基础。良好的统计学知识可以帮助数据分析师做出正确的商业决策。一方面，描述性统计帮助我们通过数据的集中趋势和方差了解数据及其属性。另一方面，推断性统计帮助我们从给定的数据样本中推断总体的属性。了解描述性和
在上一期奇怪的转录组差异表达矩阵之实验分组中，我们谈到DESeq2输出NA的问题，这周我们仍使用上周 GSE126548-分组差异并不大，这个数据集来进行分析
关于作者：JunLiang，一个热爱挖掘的数据从业者，勤学好问、动手达人，期待与大家一起交流探讨机器学习相关内容~
作 者：hyn, https://zhuanlan.zhihu.com/p/40756359
层次聚类顾名思义，是按照层次来进行聚类，其中不同的层次构成了树状结构的不同层级，叶子节点则对应真实的样本点，示意如下
数据质量在数据分析中的重要性毋庸置疑，其直接影响数据的产出和数据价值的高低，通常我们对数据质量的判断主要依据准确性、完整性和一致性三方面。但是，这几点原始数据往往并不具备。所以数据清洗成为了数据分析的重要前提，并且占据了整个数据分析工作中80%的时间。
通过检验数据集的数据质量、绘制图表、计算某些特征量等手段，对样本数据集的结构和规律进行分析的过程就是数据探索。
大于0，则A和B是正相关，这意味着A值随B值得增加而增加。该值越大，相关性越强。因此，一个较高值表明A(或B)可以作为冗余而被删除。
我有一个反复出现的问题，我无法完全理解和解释。在哪些情况下应用平均值mean（）可能更好，在哪些情况下应用中位数median（）更好？
所谓机器学习和深度学习， 背后的逻辑都是数学， 所以数学基础在这个领域非常关键， 而统计学又是重中之重， 机器学习从某种意义上来说就是一种统计学习。
关于箱线图，可以更好地展示整体数据的分布情况，包括中位数、最大值、最小值、平均值等等。当然，你也可以将散点图和箱线图结合进行作图。这些都是论文中常用的图形展示方法。
本文将介绍在时间序列预测相关问题中常见的异常检测算法，可以很大程度上帮助改善最终预测效果。
给粉丝朋友们带来了很多理解上的挑战，所以我们开辟专栏慢慢介绍其中的一些概念性的问题，上一期： 表达矩阵的归一化和标准化，去除极端值，异常值
在六西格玛众多的工具当中，箱形图最常见于描述数据分布的情况。箱形图可以让我们直观地了解到数据的实际分布情况，它的范围是什么，以及它的偏移度怎样。
基础篇 书推荐：《用python做科学计算》 📷 扩展库 简介 Numpy数组支持，以及相应的高效处理函数 Scipy矩阵支持，以及相应的矩阵数值计算模块 Matplotlib强大的数据可视化工具、作图库 Pandas强大、灵活的数据分析和探索工具 StatsModels 统计建模和计量经济学，包括描述统计、统计模型估计和推断 Scikit-Learn支持回归、分类、聚类等的强大机器学习库 Keras深度学习库，用于建立神经网络以及深度学习模型 Gensim 文本主题模型的库，文本挖掘用 ----- 贵阳大
数据清理是数据预处理的一个关键环节，它占据整个数据分析或挖掘50%~70%的时间。在这一环节中，我们主要通过一定的检测与处理方法，将良莠不齐的“脏”数据清理成质量较高的“干净”数据。pandas为数据清理提供了一系列方法，本章将围绕这些数据清理方法进行详细地讲解。 数据清理概述
上一篇分享了关于数据缺失值处理的一些方法，链接如下： [【Python数据分析基础】: 数据缺失值处理
异常值分析是检验数据是否有录入错误以及含有不合常理的数据。忽视异常值的存在是十分危险的，不加剔除地把异常值包括进数据的计算分析过程中，对结果会产生不良影响；重视异常值的出现，分析其产生的原因，常常成为发现问题进而改进决策的契机。 异常值是指样本中的个别值，其数值明显偏离其余的观测值。异常值也称为离群点，异常值的分析也称为离群点分析。 （1）简单统计量分析 可以先对变量做一个描述性统计，进而查看哪些数据是不合理的。最常用的统计量是最大值和最小值，用来判断这个变量的取值是否超出了合理的范围。如客户年龄的最大值为199岁，则该变量的取值存在异常。 （2）3原则 如果数据服从正态分布，在3原则下，异常值被定义为一组测定值中与平均值的偏差超过3倍标准差的值。在正态分布的假设下，距离平均值3之外的值出现的概率为P（｜x-｜>3）≤0.003，属于极个别的小概率事件。 如果数据不服从正态分布，也可以用远离平均值的多少倍标准差来描述。 （3）箱型图分析 箱型图提供了识别异常值的一个标准：异常值通常被定义为小于QL－1.5IQR或大于QU＋1.5IQR的值。QL称为下四分位数，表示全部观察值中有四分之一的数据取值比它小；QU称为上四分位数，表示全部观察值中有四分之一的数据取值比它大；IQR称为四分位数间距，是上四分位数QU与下四分位数QL之差，其间包含了全部观察值的一半。 箱型图依据实际数据绘制，没有对数据作任何限制性要求（如服从某种特定的分布形式），它只是真实直观地表现数据分布的本来面貌；另一方面，箱型图判断异常值的标准以四分位数和四分位距为基础，四分位数具有一定的鲁棒性：多达25%的数据可以变得任意远而不会很大地扰动四分位数，所以异常值不能对这个标准施加影响。由此可见，箱型图识别异常值的结果比较客观，在识别异常值方面有一定的优越性，如图3-1所示。
在机器学习中，异常检测和处理是一个比较小的分支，或者说，是机器学习的一个副产物，因为在一般的预测问题中，模型通常是对整体样本数据结构的一种表达方式，这种表达方式通常抓住的是整体样本一般性的性质，而那些在这些性质上表现完全与整体样本不一致的点，我们就称其为异常点，通常异常点在预测问题中是不受开发者欢迎的，因为预测问题通产关注的是整体样本的性质，而异常点的生成机制与整体样本完全不一致，如果算法对异常点敏感，那么生成的模型并不能对整体样本有一个较好的表达，从而预测也会不准确。
Pickle模块读入任何Python对象，将它们转换成字符串，然后使用dump函数将其转储到一个文件中——这个过程叫做pickling。反之从存储的字符串文件中提取原始Python对象的过程，叫做unpickling。
默认情况下，DESeq2 使用 Wald 检验来识别在两个样本之间差异表达的基因。给定设计公式中使用的因素，以及存在多少个因素水平，我们可以为许多不同的比较提取结果。在这里，我们将介绍如何从 dds 对象获取结果，并提供一些有关如何解释它们的解释。
箱形图（Box-plot）又称为盒须图、盒式图或箱线图，是一种用作显示一组数据分散情况资料的统计图。因形状如箱子而得名。在各种领域也经常被使用，常见于品质管理。它主要用于反映原始数据分布的特征，还可以进行多组数据分布特征的比 较。箱线图的绘制方法是：先找出一组数据的上边缘、下边缘、中位数和两个四分位数；然后， 连接两个四分位数画出箱体；再将上边缘和下边缘与箱体相连接，中位数在箱体中间。
在数学优化和决策理论中，损失函数或成本函数将一个或多个变量的值映射为一个实数，该实数直观地表示与该事件相关的一些“成本”。
作者：Matteo Courthoud 翻译：陈超校对：赵茹萱本文约7700字，建议阅读15分钟本文从可视化绘图视角和统计检验的方法两种角度介绍了比较两个或多个数据分布形态的方法。 从可视化到统计检验全方位分布形态比较指南： 图片来自作者 比较同一变量在不同组别之间的经验分布是数据科学当中的常见问题，尤其在因果推断中，我们经常在需要评估随机化质量时遇到上述问题。 我们想评估某一政策的效果（或者用户体验功能，广告宣传，药物，……），因果推断当中的金标准就是随机对照试验，也叫作A/B测试。在实际情况下，我们会
因为是随机的所以两组个体不会完全的相同（identical）。但是有时候，它们在总体表现时甚至不是“相似”的（similar）。例如，我们可能在一个群体中有更多的男性，或者年长的人，等等。(我们通常称这些特征为协变量或控制变量)。当这种情况发生时，就不能再确定结果的差异只是由于实验得来的。因此，随机化后，检查所有观察变量是否在组间平衡，是否没有系统差异是非常重要的。
原文链接：http://tecdat.cn/?p=6443 划分聚类 是用于基于数据集的相似性将数据集分类为多个组的聚类方法。 分区聚类，包括： K均值聚类 （MacQueen 1967），其中每个聚
比较一个变量在不同组中的分布是数据科学中的一个常见问题。当我们想要评估一项策略(用户体验功能、广告活动、药物等)的因果效应时，因果推断的黄金标准便是随机对照试验，也就是所谓的A /B测试。在实践中，我们为研究选择一个样本，并将其随机分为对照组（control group）和实验组（treatment group）比较两组之间的结果。随机化确保了两组之间的唯一差异，这样我们就可以将结果差异归因于实验效果。
来源：DeepHub IMBA本文6400字，建议阅读12分钟我们看到了很多不同的方法来比较两个或多个分布，无论是在可视化上还是在统计上。 比较一个变量在不同组中的分布是数据科学中的一个常见问题。当我们想要评估一项策略(用户体验功能、广告活动、药物等)的因果效应时，因果推断的黄金标准便是随机对照试验，也就是所谓的A /B测试。在实践中，我们为研究选择一个样本，并将其随机分为对照组（control group）和实验组（treatment group）比较两组之间的结果。随机化确保了两组之间的唯一差异，这样我
对于有N个数据的数据集，我们想把它们聚成K类，开始需要指定K个聚类中心，假设第i类有ni个样本数据，计算每个数据点分别到聚类中心的距离平方和，距离这里直接用的欧式距离，还有什么海明距离、街道距离、余弦相似度什么的其实都可以，这里聚类的话，欧式距离就好。
"Phenotype"一共包含4个函数，分为"outlier"、"stat"、"histplot"和"blup"。
ECOD首先以非参数方式估计变量的分布，然后将所有维度的估计尾部概率相乘，得出观测值的异常得分。ECOD假设变量独立，并且可以估算出每个变量的经验累积分布。虽然变量独立的假设可能过于严格，但这并不是新的假设，因为前一章中的HBOS也做了同样的假设，并且已被证明是有效的。
数据汇总是一个将原始数据简化为其主要成分或特征的过程，使其更容易理解、可视化和分析。本文介绍总结数据的七种重要方法，有助于理解数据实质的内容。
教程地址：http://www.showmeai.tech/tutorials/33
---- 概述 最近一直在学习数据挖掘和机器学习，无论是是服务端开发人员还是web开发人员，个人觉得最起码都要都一些最基本的数据挖掘和机器学习知识。废话少说，我们先来学习一下数据挖掘的是什么意思？个人的理解是从业务数据中挖掘出隐含的、未知的、对决策有潜在价值的关系、模式和趋势。也就是说我们从数据中挖掘到符合我们所需的目标。 数据挖掘的分解 目标定义-》数据采样-》数据整理-》模型评价-》模型发布。 所谓目标定义即定义我们到底需要做什么，目标的定义往往来源于需求，这里不去具体的阐述。 为了确保数据完整、各项属
在拿到一份数据准备做挖掘建模之前，首先需要进行初步的数据探索性分析（你愿意花十分钟系统了解数据分析方法吗？），对数据探索性分析之后要先进行一系列的数据预处理步骤。因为拿到的原始数据存在不完整、不一致、有异常的数据，而这些“错误”数据会严重影响到数据挖掘建模的执行效率甚至导致挖掘结果出现偏差，因此首先要数据清洗。数据清洗完成之后接着进行或者同时进行数据集成、转换、归一化等一系列处理，该过程就是数据预处理。一方面是提高数据的质量，另一方面可以让数据更好的适应特定的挖掘模型，在实际工作中该部分的内容可能会占整个工作的70%甚至更多。
导读：数据质量分析是数据挖掘中数据准备过程的重要一环，是数据预处理的前提，也是数据挖掘分析结论有效性和准确性的基础。没有可信的数据，数据挖掘构建的模型将是空中楼阁。
描述性统计是以数字和图表的形式来理解、分析和总结数据。对不同类型的数据(数值的和分类的)使用不同的图形和图表来分析数据，如条形图、饼图、散点图、直方图等。所有的解释和可视化都是描述性统计的一部分。重要的是要记住，描述性统计可以在样本和总体数据上执行，但并不会使用总体数据。
来源：DeepHub IMBA本文约2200字，建议阅读5分钟统计学是涉及数据的收集，组织，分析，解释和呈现的学科。 统计的类型 1) 描述性统计 描述性统计是以数字和图表的形式来理解、分析和总结数据。对不同类型的数据(数值的和分类的)使用不同的图形和图表来分析数据，如条形图、饼图、散点图、直方图等。所有的解释和可视化都是描述性统计的一部分。重要的是要记住，描述性统计可以在样本和总体数据上执行，但并不会使用总体数据。 2) 推论统计 从总体数据中提取一些数据样本，然后从这些数据样本中，推断一些东西(结论)。
在这篇文章中，我不会具体去推导检验统计量和相应拒绝域的得出，这对于大部分非统计学专业的人士来说是晦涩的，我只想通过一个案例告诉大部分初学者假设检验怎么在数据挖掘中使用。
在当今快速发展的科技时代，汽车不仅是交通工具，更是科技和工程的结晶。随着社会对可持续性和环境友好的关注不断增加，燃油效率成为汽车设计和制造中的一个关键议题。一辆车的燃油效率不仅关系到驾驶者的经济负担，还直接影响到环境的可持续性。本文将深入分析汽车燃油效率，并着眼于这一指标随着时间的推移所经历的变化。通过揭示背后的技术创新、市场趋势以及制度变革，我们将追溯汽车燃油效率的发展历程，以期带领读者深入了解这个引人注目的领域。
本文讲述了如何利用Python和R语言对数据集进行缺失值和异常值处理，包括利用均值、中位数、众数、插值、基于邻近算法、基于模型的回归、聚类、分类等多种方法。同时，还介绍了一种基于Knime的缺失值处理方法。
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