大数据处理异常值的方法

文章阐述了关于大数据处理异常值的方法，以及大数据服务异常的信息，欢迎批评指正。

简述信息一览：

• 1、数据处理的三种方法
• 2、大数据科学家需要掌握的几种异常值检测方法
• 3、异常数据及偏离数据处理原则
• 4、大数据的预处理有哪些主要方法?
• 5、大数据里有异常怎么办?
• 6、有哪些比较好的做异常值检测的方法?

数据处理的三种方法

数据处理的三种方法分别是数据趋势分析、数据对***析与数据细分分析。根据处理设备的结构方式、工作方式，以及数据的时间空间分布方式的不同，数据处理有不同的方式。数据处理（dataprocessing），是对数据的***集、存储、检索、加工、变换和传输。

数据处理的三种方法是：数据清洗、数据转换、数据分析。数据清洗 数据清洗是指对原始数据进行筛选、过滤和修正，以使其符合分析的要求。原始数据中可能存在着错误、缺失、重复、异常值等问题，这些问题都会影响数据的质量和分析的结果。因此，数据清洗是数据分析的第一步，也是最关键的一步。

列表法：是将实验所获得的数据用表格的形式进行排列的数据处理方法。列表法的作用有两种：一是记录实验数据，二是能显示出物理量间的对应关系。图示法：是用图象来表示物理规律的一种实验数据处理方法。一般来讲，一个物理规律可以用三种方式来表述：文字表述、解析函数关系表述、图象表示。

- 数据拆分：将大型数据集拆分为更小、更易于管理的部分。- 数据***：通过***表汇总和重组数据，以便于分析。数据分析 数据分析是对数据进行深入研究，以提取信息、发现模式、验证假设和指导决策。这一步骤利用统计学、机器学习和数据挖掘技术，对数据进行综合处理。

列表法是一种将实验数据以表格形式排列的数据处理方法。它主要有两个作用：一是用于记录实验数据，二是能够清晰展示物理量之间的对应关系。 图示法是通过图像来表现物理规律的实验数据处理方法。通常，物理规律可以通过三种方式来描述：文字描述、解析函数关系描述以及图象展示。

大数据科学家需要掌握的几种异常值检测方法

1、箱体图也是一种比较常见的异常值检测方法，一般取所有样本的25%分位点Q1和75%分位点Q3，两者之间的距离为箱体的长度IQR，可认为小于Q1-5IQR或者大于Q3+5IQR的样本值为异常样本。

2、3Sigma（拉依达准则）3Sigma方法基于正态分布的特性，数据点落在（μ-3σ，μ+3σ）范围内的概率极低，被认为是异常。Python中，需先计算历史数据的正常区间，然后判断目标数据是否超出这个范围。但这种方法的局限性包括：假设数据近似正态分布，对异常点敏感，以及仅适用于单维数据。

3、首先，概率方法为我们提供了一种直观且基础的检测手段。通过计算数据点与整体分布的偏离程度，我们可以识别出那些显著偏离平均值或模型预测的异常点。这种方法简单易行，但可能对数据分布有较强的假设。

4、简单统计法：通过计算均值、方差等统计量，找出偏离正常数据分布的数据点。但是，这种方法可能会将正常但不典型的数据点误判为异常值。基于聚类的异常检测：通过将数据点聚类为不同的群集，然后检测与其他群集相比较不同的群集，找出异常点。但是，这种方法对于高维数据效果不佳。

5、例子：使用直方图检测异常点。直方图是一种频繁使用的非参数统计模型，可以用来检测异常点。该过程包括如下两步：步骤1：构造直方图。使用输入数据（训练数据）构造一个直方图。该直方图可以是一元的，或者多元的（如果输入数据是多维的）。

异常数据及偏离数据处理原则

异常数据的判别法则主要包括以下几种方法： 拉依达准则：此法则适用于总体服从正态分布的情况，利用公式 （|x-μ|3σ） = 0.003 来判断数据是否异常。当数据值大于μ+3σ或小于μ-3σ时，视为异常数据，并予以剔除。剔除后，重新计算偏差和标准偏差，直至所有偏差均小于3σ。

在处理异常数据时，既要保证数据的准确性和可靠性，也要确保剔除过程的合理性。只有这样，我们的科研结论才能经得起时间的考验，为科学探索提供坚实的基石。每个准则都为我们提供了一种策略，但关键在于恰当地运用，以保证数据的纯净和分析的公正。

异常值判断处理方法在检验批中，对异常数据的判断和处理遵循标准如《计数抽样检验程序》（GB2828）和《正态样本异常值的判断和处理》（GB4883）。异常值定义为样本中的显著偏离其他观测值的数值，可能是总体固有的随机变异极端表现，或者试验条件的偶然偏差。

大数据的预处理有哪些主要方法?

**数据清洗**：数据清洗是处理数据中的错误、缺失值、异常值和重复数据的过程。这可能包括删除重复记录、填补缺失值、校正错误数据以及处理异常值，以确保数据的完整性和一致性。 **特征选择**：特征选择旨在从大量特征中挑选出对预测任务最相关的特征。

数据清理：这一步骤涉及填充缺失值、平滑噪声数据、识别并删除异常值，以及解决数据中的不一致性，以确保数据的质量。 数据集成：数据集成是将来自不同数据源的信息合并到统一的存储集中，以便于后续的数据分析和处理。 数据规约：数据规约的目标是减少数据集的大小，同时保持数据的原有特性。

数据预处理的五个主要方法：数据清洗、特征选择、特征缩放、数据变换、数据集拆分。数据清洗 数据清洗是处理含有错误、缺失值、异常值或重复数据等问题的数据的过程。常见的清洗操作包括删除重复数据、填补缺失值、校正错误值和处理异常值，以确保数据的完整性和一致性。

二：数据预处理的方法 数据清洗 —— 去除噪声和无关数据。 数据集成 —— 将多个数据源中的数据结合起来存放在一个一致的数据存储中。 数据变换 —— 把原始数据转换成为适合数据挖掘的形式。

数据预处理的方法：数据清理、数据清理例程通过填写缺失的值、光滑噪声数据、识别或删除离群点并解决不一致性来“清理”数据。主要是达到如下目标：格式标准化，异常数据清除，错误纠正，重复数据的清除。

大数据里有异常怎么办?

1、一旦发现异常点，需要根据异常点的性质和影响，***取适当的措施。比如，可以将异常点删除、替换或纠正，或者进一步调查其原因并***取措施避免未来出现类似异常。

2、身份证过期了，所以会导致大数据检测异常，需要去行政大厅办理。网上有征信有问题，这种也会导致大数据检测异常的，需要去人行查看个人征信即可。你本人和身份证相貌差别很大，这个需要多次刷脸即可。以上是解决身份证大数据检查站显示异常的方法。

3、当征信大数据出现混乱时，我们可以***取以下措施：在此情况下，我们可以利用贝尖速查这个工具来查询个人信用情况。通过输入相关信息，我们可以获取个人信用状况的各项数据，包括网黑指数分、黑名单情况、网贷申请记录、申请平台类型、是否逾期、逾期金额以及***与网贷授信预估额度等重要数据。

4、异常借款的话，你是不是存在多头借贷，不然就是你最近申请过于频繁了。可以试着在微信：“早知数据”等数据查询平台获取一份自己的网贷大数据报告，分析一下自己的信用情况。如果查到网贷大数据已经黑了，说明有逾期或者是近期频繁申贷这种不良记录。想要把大数据恢复正常，建议半年内不要再有任何申贷操作。

5、比如数据库连接错误、查询语句错误、数据表结构不匹配等。解决这个问题，需要先排查异常的具体原因，然后针对性地进行调整和修复。可以通过查看错误日志、检查代码和数据库配置等方式来解决这个问题。同时，建议进行常规的数据备份和维护工作，保证数据的完整性和可用性，避免类似问题的再次出现。

6、这种情形的处理方法如下：根据《最高人民***关于公布失信被执行人名单信息的若干规定法释〔2013〕17号》第三条规定被执行人认为将其纳入失信被执行人名单错误的，被执行人本人可以向人民***提出并说明理由。

有哪些比较好的做异常值检测的方法?

1、Z-score方法是一维或低维特征空间中的参数异常检测方法。该技术假定数据是高斯分布，异常值是分布尾部的数据点。距离的远近取决于使用公式计算的归一化数据点z i的设定阈值Zthr。该技术使用KNIME工作流中的行过滤器节点实现。DBSCAN方法是一维或多维特征空间中的非参数，基于密度的离群值检测方法。

2、发现数据中的异常值，通常可以通过统计方法、可视化检查、业务逻辑判断以及机器学习算法等多种手段来实现。首先，统计方法是识别异常值的经典途径。例如，我们可以使用标准差或四分位数范围来界定正常值的范围，任何超出这个范围的数据点都可能被视为异常。

3、首先，概率方法为我们提供了一种直观且基础的检测手段。通过计算数据点与整体分布的偏离程度，我们可以识别出那些显著偏离平均值或模型预测的异常点。这种方法简单易行，但可能对数据分布有较强的假设。

4、此方法在数据分布为正态时效果最佳。接着，局部离群因子（LOF）是一种基于局部区域的异常检测方法。它通过比较焦点数据点与其邻域的局部密度来识别异常值。焦点点的局部密度较低，说明它在空间中孤立，可能是异常值。参数K决定了邻域内点的数量，其取值范围为0到数据点总数。

5、识别异常值对于ML算法的准确性和效率至关重要，同时也有助于业务决策。有多种方法可以检测异常值，包括箱线图、直方图、散点图和Z得分。箱线图显示了数据的五个数位指标，帮助发现大于“25%百分位减去5 x IQR”或小于“75%百分位加5 x IQR”的异常值。

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