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商务数据分析缺失数据处理缺失数据的定义1目录CONTENTS缺失数据的处理3缺失数据的定义01缺失数据的定义01缺失数据（MissingValue）是指数据集中的某些值没有被观测到或记录下来。这些数据存在于原始数据集中，但是由于各种原因，缺失了某些值，导致数据集中有空白或空缺值的地方。信息暂时无法获取。如某种产品的收益等具有滞后效应。01数据因人为因素没有被记录、遗漏或丢失，这个是数据缺失的主要原因。02数据采集设备的故障、存储介质、传输媒体故障而造成数据丢失。03获取这些信息的代价太大。04有些对象的某个或某些属性是不可用的；如：未婚者的配偶姓名、儿童的固定收入状况等。05系统实时性能要求较高，即要求得到这些信息前迅速做出判断或决策。06缺失值产生的原因缺失数据的处理02(1)删除0102(2)插补03(3)不处理缺失数据的处理样本清单中,如果单元格为空,则认为存在缺失数据。缺失数据通常用以下两种方法替换:（1）删除

删除含缺失值的样本（行）删除含缺失值的特征（列）成对删除（在重要变量存在的情况下，成对删除只会删除相对不重要的变量行。这样可以尽可能保证充足的数据。该方法的优势在于它能够帮助增强分析效果，但是它也有许多不足。它假设缺失数据服从完全随机丢失（MCAR）。如果你使用此方法，最终模型的不同部分就会得到不同数量的观测值，从而使得模型解释非常困难。）(2)插补平均值填充人工填写0103将初始数据集中的属性分为数值属性和非数值属性来分别进行处理。如果空值是数值型的，就用平均值来填充该缺失的属性值；如果空值是非数值型的，就使用众数来填充缺失值当你对自己手头的数据集足够了解时，可以选择自己填写缺失值。然而一般来说，该方法很费时，当数据规模很大、空值很多的时候，该方法是不可行的。一般不推荐。02将空值作为一种特殊的属性值来处理，它不同于其他的任何属性值。如所有的空值都用“unknown”填充。一般作为临时填充或中间过程。有时可能导致严重的数据偏离，一般不推荐。特殊值填充（3）不处理缺失值当样本量足够大，缺失值的数量相对较小时，缺失值对整体数据的影响微乎其微的时候，可以选择不处理缺失值。缺失数据的处理首先要发现缺失值。一般用定位条件来查找缺失数据的单元格。下面演示将“年龄”字段中的空值替换为“20”。1)选中年龄所在的E列,选择“查找和选择”→“定位条件”命令,如图4-6所示。图4-6选择“定位条件”命令

2)在“定位条件”对话框中,选中空值单选按钮,如图4-7所示。3)单击“确定”按钮,E列所有的空白单元格呈选中状态,如图4-8所示。图

4-7

选中

“

空值”

单选按钮图

4-8

选中所有空值缺失数据的处理(4) 输入替代值“20”,按<Ctrl

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