国家开放大学大数据预处理复习题-题库-五号题库

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通过考察变量中每一个样本值与变量分布中心的相对距离来识别异常值。

“分箱”是客观法数据离散化的方法。

经过标准化处理后，新值体现的是原值在序列中的相对位置。

过多的低频类别会严重影响建模的效率。

利用箱线图可以识别出异常值。

异常值的数值可能是真实的值。

数量归约是指从所有样本中选择一个有代表性的子集，因此也称为样本归约。

将数据离散化后，可以克服连续型变量中隐藏的缺陷，使模型结果更加稳定，得到更加有意义的研究结论。

逻辑纠错中比较简单的方式是将不合理的值替换为缺失值，这样既保持了变量的性质不变，又避免了错误数据的危害。

包含缺失值的数据集表现出来的不确定性与不包含缺失值的数据集相比显著增大。

在进行变量选择时需要遵循的原则是，剔除的变量必须对数据分析影响较小

数据中心化是数据标准化的第一个步骤。

数据预处理是指在对数据进行分析前需要对数据进行的处理工作。

Python中，使用datetime对象的datetime.now()方法获得当前系统时间

完全随机缺失类型是指数据的缺失不受任何内部和外部因素的影响。

debug诊断信息需要在index.php文件中开启开发者模式才能查看

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