一、如何高效運(yùn)用所學(xué)到的知識(shí)?

我想，如果題主能舉一個(gè)例子的話，可能更容易解決一些。

你所說(shuō)的是什么知識(shí)呢。如果只是泛指，那么答案也只能籠統(tǒng)一些說(shuō)。

實(shí)踐是檢驗(yàn)真理的唯一標(biāo)準(zhǔn)。

這句話可以多去應(yīng)用和思考。學(xué)到的知識(shí)如果想要運(yùn)用，就一定要去實(shí)踐，在學(xué)習(xí)/練習(xí)如何去用的過(guò)程中，慢慢地你就知道了該如何運(yùn)用。

希望我講清楚了。

也就是說(shuō)，你想要高效運(yùn)用某個(gè)知識(shí)，就需要在運(yùn)用這個(gè)知識(shí)這方面多去思考和實(shí)踐，慢慢地總結(jié)出經(jīng)驗(yàn)，在過(guò)程中不斷改進(jìn)，漸漸就能如魚得水了。

一個(gè)知識(shí)不是你聽(tīng)到了記住了就代表會(huì)了，就像做數(shù)學(xué)題一樣，需要不停地拿同一種題型去練習(xí)，才能越來(lái)越熟悉這種解題方法。

所以，如果說(shuō)突然想不起來(lái)或者說(shuō)不知道怎么用，只能說(shuō)，你要么沒(méi)真的記住學(xué)會(huì)那個(gè)知識(shí)，要么就是練習(xí)太少。歸根究底，其實(shí)不是真的學(xué)會(huì)了。如果你以能夠靈活運(yùn)用知識(shí)為學(xué)會(huì)知識(shí)的標(biāo)準(zhǔn)的話。

二、什么叫運(yùn)用數(shù)據(jù)？

應(yīng)用數(shù)據(jù)是屬于或由應(yīng)用創(chuàng)建的數(shù)據(jù)。應(yīng)用數(shù)據(jù)可以分為應(yīng)用內(nèi)容數(shù)據(jù)、應(yīng)用緩存數(shù)據(jù)、應(yīng)用配置數(shù)據(jù)、應(yīng)用數(shù)據(jù)耗盡、應(yīng)用平臺(tái)數(shù)據(jù)和系統(tǒng)級(jí)應(yīng)用數(shù)據(jù)。

應(yīng)用內(nèi)容數(shù)據(jù)

幾乎所有的應(yīng)用程序都有某種核心數(shù)據(jù)要存儲(chǔ)，無(wú)論是在運(yùn)行它們的設(shè)備上，在云中，還是在兩者的混合上。－

三、如何運(yùn)用大數(shù)據(jù)技術(shù)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的高效插入？

在當(dāng)今這個(gè)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的時(shí)代，大數(shù)據(jù)技術(shù)已經(jīng)深深融入了各行各業(yè)。作為一種信息處理的新方式，它不僅改變了我們獲取和分析數(shù)據(jù)的方式，還影響了如何將數(shù)據(jù)有效地插入到數(shù)據(jù)庫(kù)中。這一過(guò)程對(duì)企業(yè)數(shù)據(jù)管理、應(yīng)用程序開(kāi)發(fā)以及信息存儲(chǔ)效率都至關(guān)重要。

那么，什么是數(shù)據(jù)插入呢？簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，它指的是將新數(shù)據(jù)納入到現(xiàn)有數(shù)據(jù)庫(kù)中。這一過(guò)程看似簡(jiǎn)單，但在面對(duì)海量數(shù)據(jù)時(shí)，如何實(shí)現(xiàn)高效、快速的插入就成了一個(gè)挑戰(zhàn)。

數(shù)據(jù)插入的背景與挑戰(zhàn)

隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展，企業(yè)積累的數(shù)據(jù)量呈現(xiàn)出幾何級(jí)數(shù)的增長(zhǎng)。面對(duì)如此龐大的數(shù)據(jù)量，傳統(tǒng)的插入方式往往顯得捉襟見(jiàn)肘。一方面，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)在面對(duì)高并發(fā)插入請(qǐng)求時(shí)往往會(huì)出現(xiàn)性能瓶頸；另一方面，不同的數(shù)據(jù)格式和結(jié)構(gòu)也增加了插入的復(fù)雜性。這時(shí)，我們就需要思考如何利用新技術(shù)來(lái)優(yōu)化這一過(guò)程。

大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用

在這個(gè)背景下，一系列大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生。下面，我將分享幾種比較常見(jiàn)的技術(shù)和方法：

• NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)：相較于傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)，NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)如MongoDB和Cassandra在處理非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)方面具有明顯優(yōu)勢(shì)。它們支持水平擴(kuò)展，能夠高效處理大量并發(fā)插入。特別是在數(shù)據(jù)模型變化頻繁的場(chǎng)景下，NoSQL的靈活性使得數(shù)據(jù)插入過(guò)程變得更加簡(jiǎn)單。
• 批量插入：與逐條插入相比，批量插入能夠顯著提高插入速度。通過(guò)將多條記錄作為一組進(jìn)行插入，能夠減少數(shù)據(jù)庫(kù)的連接和通信開(kāi)銷。在使用大數(shù)據(jù)框架（如Hadoop或Spark）時(shí)，批量處理往往是一個(gè)有效的策略。
• 流處理框架：如Apache Kafka和Apache Flink等流處理框架，可用于實(shí)時(shí)處理數(shù)據(jù)流并進(jìn)行快速插入。這種方法越來(lái)越受到注重實(shí)時(shí)性的業(yè)務(wù)場(chǎng)景的青睞，比如金融交易和社交媒體分析。

提高插入效率的方法

當(dāng)然，除了技術(shù)選型，具體的操作和設(shè)置也會(huì)影響數(shù)據(jù)插入效率。以下是一些建議：

• 優(yōu)化數(shù)據(jù)庫(kù)結(jié)構(gòu)：合理的數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)能夠有效提升插入效率。比如，使用合適的數(shù)據(jù)類型和索引可以減少插入過(guò)程中的開(kāi)銷。
• 適當(dāng)?shù)牟l(fā)控制：通過(guò)合理配置連接池和限制并發(fā)插入請(qǐng)求，能夠在保持高吞吐量的同時(shí)避免數(shù)據(jù)庫(kù)過(guò)載。
• 定期維護(hù)：定期對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行碎片整理和性能調(diào)優(yōu)，可以保持良好的插入性能。

未來(lái)發(fā)展的趨勢(shì)

未來(lái)，隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的持續(xù)演進(jìn)，數(shù)據(jù)插入的方式也會(huì)不斷更新和優(yōu)化。例如，隨著邊緣計(jì)算和物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，數(shù)據(jù)的產(chǎn)生將更加分散，如何在保證高效性的同時(shí)處理分散的數(shù)據(jù)將成為一大挑戰(zhàn)。

那么，大數(shù)據(jù)技術(shù)對(duì)數(shù)據(jù)插入的影響已經(jīng)如此深遠(yuǎn)，我們又該如何應(yīng)對(duì)這些變化呢？不斷學(xué)習(xí)新技術(shù)、關(guān)注行業(yè)動(dòng)態(tài)是每個(gè)從業(yè)者應(yīng)盡的責(zé)任。在這個(gè)快速變化的時(shí)代，唯有保持思維的開(kāi)放與靈活，才能不被淘汰。

總結(jié)來(lái)說(shuō)，大數(shù)據(jù)時(shí)代下的數(shù)據(jù)插入不僅是技術(shù)問(wèn)題，更是邏輯與策略的結(jié)合。未來(lái)，無(wú)論你是從事技術(shù)方向，還是商業(yè)運(yùn)作，理解和掌握數(shù)據(jù)插入的高效方法，都是一項(xiàng)不可或缺的技能。希望這篇文章能為你的事業(yè)發(fā)展提供一些啟示和借鑒！

四、巧妙運(yùn)用PL/SQL進(jìn)行高效數(shù)據(jù)搜索

在數(shù)據(jù)庫(kù)開(kāi)發(fā)與管理的領(lǐng)域中，PL/SQL 是 Oracle 數(shù)據(jù)庫(kù)的一種重要工具。用戶經(jīng)常面臨“如何快速搜索特定數(shù)據(jù)”的問(wèn)題，而 PL/SQL 的強(qiáng)大功能可以幫助我們輕松解決這個(gè)難題。本文將深入探討如何有效利用 PL/SQL 進(jìn)行數(shù)據(jù)搜索，幫助大家提升數(shù)據(jù)庫(kù)操作的效率。

PL/SQL 簡(jiǎn)介

首先，讓我們簡(jiǎn)單回顧一下 PL/SQL 的基本概念。PL/SQL 意即“程序語(yǔ)言/結(jié)構(gòu)化查詢語(yǔ)言”，它結(jié)合了 SQL 的數(shù)據(jù)操作功能和程序設(shè)計(jì)的特性。這使得它在處理復(fù)雜的數(shù)據(jù)庫(kù)操作時(shí)，比單純使用 SQL 更加靈活和高效。

如何進(jìn)行高效搜索

在 PL/SQL 中，搜索數(shù)據(jù)通常會(huì)用到一些核心概念和技巧。以下是我總結(jié)的一些可行的方法：

• 使用游標(biāo)：游標(biāo)是 PL/SQL 中用于處理 SQL 查詢結(jié)果集的指針，合理使用游標(biāo)可以幫助我們逐行處理查詢結(jié)果，提高搜索的靈活性。
• 條件過(guò)濾：通過(guò)在 WHERE 子句中添加條件，可以顯著減少查詢結(jié)果的數(shù)據(jù)量，從而加快整體搜索速度。
• 索引的使用：確保搜索的字段上有必要的索引，這樣可以顯著提高執(zhí)行效率，尤其是在面對(duì)大數(shù)據(jù)量時(shí)。

實(shí)際案例：商品搜索

假設(shè)我們有一個(gè)商品管理系統(tǒng)，需要根據(jù)用戶的輸入進(jìn)行商品搜索。我們可以通過(guò)以下 PL/SQL 代碼來(lái)實(shí)現(xiàn)：

DECLARE   v_item_name VARCHAR2(100);   v_price      NUMBER;BEGIN   v_item_name := '筆記本';   SELECT price INTO v_price   FROM products   WHERE item_name = v_item_name;   DBMS_OUTPUT.PUT_LINE('商品價(jià)格: ' || v_price);EXCEPTION   WHEN NO_DATA_FOUND THEN      DBMS_OUTPUT.PUT_LINE('未找到商品');END;

在這個(gè)例子中，我們通過(guò) `SELECT` 語(yǔ)句搜索特定商品的價(jià)格。如果沒(méi)有找到對(duì)應(yīng)商品，程序?qū)⒉东@并處理異常，輸出用戶友好的提示信息。

常見(jiàn)問(wèn)題解答

1. PL/SQL 如何處理大數(shù)據(jù)量的搜索？

對(duì)于大數(shù)據(jù)量的搜索，優(yōu)化 SQL 查詢和使用索引是關(guān)鍵。此外，可以考慮將查詢結(jié)果分層處理，減少一次性獲取的數(shù)據(jù)量。

2. 是否可以在 PL/SQL 中使用動(dòng)態(tài) SQL 進(jìn)行搜索？

當(dāng)然可以！動(dòng)態(tài) SQL 允許我們根據(jù)實(shí)際需求構(gòu)造 SQL 語(yǔ)句，增加了靈活性，特別是在條件不固定時(shí)。

3. PL/SQL 是否支持并發(fā)搜索？

是的，通過(guò)程序塊的并發(fā)處理，可以多個(gè)用戶同時(shí)進(jìn)行查詢操作，保證數(shù)據(jù)的高效搜索與訪問(wèn)。

總結(jié)與展望

PL/SQL 提供了強(qiáng)大的數(shù)據(jù)搜索功能和靈活性，特別適用于處理復(fù)雜的數(shù)據(jù)庫(kù)需求。隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)，掌握 PL/SQL 的高級(jí)特性將為我們應(yīng)對(duì)不斷增長(zhǎng)的數(shù)據(jù)量和復(fù)雜性提供支持。希望以上內(nèi)容能為你在數(shù)據(jù)庫(kù)操作中提供幫助！

五、backtrader如何高效貫入數(shù)據(jù)？

1. Backtrader可以高效地貫入數(shù)據(jù)。

2. Backtrader使用了多種技術(shù)來(lái)提高數(shù)據(jù)貫入的效率，包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)壓縮和數(shù)據(jù)緩存等。其中，數(shù)據(jù)預(yù)處理可以將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為更適合回測(cè)的格式，數(shù)據(jù)壓縮可以減少數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)空間和傳輸時(shí)間，數(shù)據(jù)緩存可以提高數(shù)據(jù)的讀取速度。

3. 此外，Backtrader還支持多種數(shù)據(jù)源，包括CSV、Pandas、SQLite和MySQL等，用戶可以根據(jù)自己的需求選擇最適合自己的數(shù)據(jù)源。同時(shí)，Backtrader還提供了多種數(shù)據(jù)貫入方式，包括在線貫入和離線貫入等，用戶可以根據(jù)自己的需求選擇最合適的方式。

六、如何高效存儲(chǔ)海量GPS數(shù)據(jù)？

高效存儲(chǔ)海量GPS數(shù)據(jù)的方法如下

第一步：

想要將GPS數(shù)據(jù)導(dǎo)入，首先先用CSV格式或DXF格式把坐標(biāo)數(shù)據(jù)制作好然后再連接電腦。

第二步：

如果安裝了同步軟件就可以直接到“我的電腦”中找到我的移動(dòng)設(shè)備，然后進(jìn)去根目錄把文件拷貝進(jìn)去，如果沒(méi)有同步軟件可以在網(wǎng)上下載。

第三步：

接著然后回到手薄里，如果你的坐標(biāo)是做放樣用就打開(kāi)“測(cè)量”中的“碎部測(cè)量”放樣點(diǎn)庫(kù)知。如果是控制點(diǎn)就打開(kāi)控制點(diǎn)庫(kù)，然后點(diǎn)擊右下角第二個(gè)圖標(biāo)也就是一張紙一個(gè)向左的箭頭。

第四步：

我們接著導(dǎo)入圖標(biāo)再點(diǎn)擊向上向上到根目錄，然后選擇你的坐標(biāo)文件再根據(jù)你之前制作坐標(biāo)的文件格式，選擇對(duì)應(yīng)道的導(dǎo)入項(xiàng)再點(diǎn)鉤鉤，提示導(dǎo)入完成后即可結(jié)束了。

七、對(duì)于數(shù)據(jù)ETL，怎樣實(shí)現(xiàn)高效的數(shù)據(jù)清洗？

　　在這個(gè)由物聯(lián)網(wǎng)(IoT)，社交媒體，邊緣計(jì)算以及越來(lái)越多的計(jì)算能力(如量子計(jì)算)支持的數(shù)字時(shí)代，數(shù)據(jù)可能是任何企業(yè)最有價(jià)值的資產(chǎn)之一。正確(或不正確)的數(shù)據(jù)管理將對(duì)企業(yè)的成功產(chǎn)生巨大影響。換句話說(shuō)，它可以成敗一個(gè)企業(yè)。

　　這就是原因，為了利用這些巨大的數(shù)據(jù)，無(wú)論大小，企業(yè)都在使用機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)等技術(shù)，以便他們可以建立有用的客戶群，增加銷售量并提高品牌忠誠(chéng)度。

　　但是在大多數(shù)情況下，由于具有許多收集源和各種格式(結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化)，數(shù)據(jù)可能是不準(zhǔn)確，不一致和冗余的。

　　通過(guò)向機(jī)器學(xué)習(xí)算法提供具有此類異常的數(shù)據(jù)，我們是否可以及時(shí)，全面地訪問(wèn)相關(guān)信息?

　　不，當(dāng)然不!首先需要清除此類數(shù)據(jù)。

　　這就是數(shù)據(jù)清理的地方!

　　數(shù)據(jù)清理是建立有效的機(jī)器學(xué)習(xí)模型的第一步，也是最重要的一步。至關(guān)重要!

　　簡(jiǎn)而言之，如果尚未清理和預(yù)處理數(shù)據(jù)，則機(jī)器學(xué)習(xí)模型將無(wú)法正常工作。

　　盡管我們經(jīng)常認(rèn)為數(shù)據(jù)科學(xué)家將大部分時(shí)間都花在修補(bǔ)ML算法和模型上，但實(shí)際情況有所不同。大多數(shù)數(shù)據(jù)科學(xué)家花費(fèi)大約80%的時(shí)間來(lái)清理數(shù)據(jù)。

　　為什么?由于ML中的一個(gè)簡(jiǎn)單事實(shí)，

　　換句話說(shuō)，如果您具有正確清理的數(shù)據(jù)集，則簡(jiǎn)單的算法甚至可以從數(shù)據(jù)中獲得令人印象深刻的見(jiàn)解。

　　我們將在本文中涉及與數(shù)據(jù)清理相關(guān)的一些重要問(wèn)題：

　　a.什么是數(shù)據(jù)清理?

　　b.為什么需要它?

　　c.數(shù)據(jù)清理有哪些常見(jiàn)步驟?

　　d.與數(shù)據(jù)清理相關(guān)的挑戰(zhàn)是什么?

　　e.哪些公司提供數(shù)據(jù)清理服務(wù)?

　　讓我們一起開(kāi)始旅程，了解數(shù)據(jù)清理!

　　數(shù)據(jù)清洗到底是什么?

　　數(shù)據(jù)清理，也稱為數(shù)據(jù)清理，用于檢測(cè)和糾正(或刪除)記錄集，表或數(shù)據(jù)庫(kù)中的不準(zhǔn)確或損壞的記錄。廣義上講，數(shù)據(jù)清除或清除是指識(shí)別不正確，不完整，不相關(guān)，不準(zhǔn)確或其他有問(wèn)題(“臟”)的數(shù)據(jù)部分，然后替換，修改或刪除該臟數(shù)據(jù)。

　　通過(guò)有效的數(shù)據(jù)清理，所有數(shù)據(jù)集都應(yīng)該沒(méi)有任何在分析期間可能出現(xiàn)問(wèn)題的錯(cuò)誤。

　　為什么需要數(shù)據(jù)清理?

　　通常認(rèn)為數(shù)據(jù)清理是無(wú)聊的部分。但這是一個(gè)有價(jià)值的過(guò)程，可以幫助企業(yè)節(jié)省時(shí)間并提高效率。

　　這有點(diǎn)像準(zhǔn)備長(zhǎng)假。我們可能不喜歡準(zhǔn)備部分，但我們可以提前收緊細(xì)節(jié)，以免遭受這一噩夢(mèng)的困擾。

　　我們只需要這樣做，否則我們就無(wú)法開(kāi)始玩樂(lè)。就這么簡(jiǎn)單!

　　讓我們來(lái)看一些由于“臟”數(shù)據(jù)而可能在各個(gè)領(lǐng)域出現(xiàn)的問(wèn)題的示例：

　　a.假設(shè)廣告系列使用的是低質(zhì)量的數(shù)據(jù)并以不相關(guān)的報(bào)價(jià)吸引用戶，則該公司不僅會(huì)降低客戶滿意度，而且會(huì)錯(cuò)失大量銷售機(jī)會(huì)。

　　b.如果銷售代表由于沒(méi)有準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)而未能聯(lián)系潛在客戶，則可以了解對(duì)銷售的影響。

　　c.任何規(guī)模大小的在線企業(yè)都可能因不符合其客戶的數(shù)據(jù)隱私規(guī)定而受到政府的嚴(yán)厲處罰。例如，F(xiàn)acebook因劍橋數(shù)據(jù)分析違規(guī)向聯(lián)邦貿(mào)易委員會(huì)支付了50億美元的罰款。

　　d.向生產(chǎn)機(jī)器提供低質(zhì)量的操作數(shù)據(jù)可能會(huì)給制造公司帶來(lái)重大問(wèn)題。

　　數(shù)據(jù)清理涉及哪些常見(jiàn)步驟?

　　每個(gè)人都進(jìn)行數(shù)據(jù)清理，但沒(méi)人真正談?wù)撍．?dāng)然，這不是機(jī)器學(xué)習(xí)的“最奇妙”部分，是的，沒(méi)有任何隱藏的技巧和秘密可以發(fā)現(xiàn)。

　　盡管不同類型的數(shù)據(jù)將需要不同類型的清除，但是我們?cè)诖颂幜谐龅某Ｒ?jiàn)步驟始終可以作為一個(gè)良好的起點(diǎn)。

　　因此，讓我們清理數(shù)據(jù)中的混亂!

　　刪除不必要的觀察

　　數(shù)據(jù)清理的第一步是從我們的數(shù)據(jù)集中刪除不需要的觀測(cè)值。不需要的觀察包括重復(fù)或不相關(guān)的觀察。

　　a.在數(shù)據(jù)收集過(guò)程中，最常見(jiàn)的是重復(fù)或多余的觀察結(jié)果。例如，當(dāng)我們組合多個(gè)地方的數(shù)據(jù)集或從客戶端接收數(shù)據(jù)時(shí)，就會(huì)發(fā)生這種情況。隨著數(shù)據(jù)的重復(fù)，這種觀察會(huì)在很大程度上改變效率，并且可能會(huì)增加正確或不正確的一面，從而產(chǎn)生不忠實(shí)的結(jié)果。

　　b.不相關(guān)的觀察結(jié)果實(shí)際上與我們要解決的特定問(wèn)題不符。例如，在手寫數(shù)字識(shí)別領(lǐng)域，掃描錯(cuò)誤(例如污跡或非數(shù)字字符)是無(wú)關(guān)緊要的觀察結(jié)果。這樣的觀察結(jié)果是任何沒(méi)有用的數(shù)據(jù)，可以直接刪除。

　　修復(fù)結(jié)構(gòu)錯(cuò)誤

　　數(shù)據(jù)清理的下一步是修復(fù)數(shù)據(jù)集中的結(jié)構(gòu)錯(cuò)誤。

　　結(jié)構(gòu)錯(cuò)誤是指在測(cè)量，數(shù)據(jù)傳輸或其他類似情況下出現(xiàn)的那些錯(cuò)誤。這些錯(cuò)誤通常包括：

　　a.功能名稱中的印刷錯(cuò)誤(typos)，

　　b.具有不同名稱的相同屬性，

　　c.貼錯(cuò)標(biāo)簽的類，即應(yīng)該完全相同的單獨(dú)的類，

　　d.大小寫不一致。

　　例如，模型應(yīng)將錯(cuò)字和大小寫不一致(例如“印度”和“印度”)視為同一個(gè)類別，而不是兩個(gè)不同的類別。與標(biāo)簽錯(cuò)誤的類有關(guān)的一個(gè)示例是“不適用”和“不適用”。如果它們顯示為兩個(gè)單獨(dú)的類，則應(yīng)將它們組合在一起。

　　這些結(jié)構(gòu)錯(cuò)誤使我們的模型效率低下，并給出質(zhì)量較差的結(jié)果。

　　過(guò)濾不需要的離群值

　　數(shù)據(jù)清理的下一步是從數(shù)據(jù)集中過(guò)濾掉不需要的離群值。數(shù)據(jù)集包含離訓(xùn)練數(shù)據(jù)其余部分相距甚遠(yuǎn)的異常值。這樣的異常值會(huì)給某些類型的ML模型帶來(lái)更多問(wèn)題。例如，線性回歸ML模型的穩(wěn)定性不如Random Forest ML模型強(qiáng)。

　　但是，離群值在被證明有罪之前是無(wú)辜的，因此，我們應(yīng)該有一個(gè)合理的理由刪除一個(gè)離群值。有時(shí)，消除異常值可以提高模型性能，有時(shí)卻不能。

　　我們還可以使用離群值檢測(cè)估計(jì)器，這些估計(jì)器總是嘗試擬合訓(xùn)練數(shù)據(jù)最集中的區(qū)域，而忽略異常觀察值。

　　處理丟失的數(shù)據(jù)

　　機(jī)器學(xué)習(xí)中看似棘手的問(wèn)題之一是“缺少數(shù)據(jù)”。為了清楚起見(jiàn)，您不能簡(jiǎn)單地忽略數(shù)據(jù)集中的缺失值。出于非常實(shí)際的原因，您必須以某種方式處理丟失的數(shù)據(jù)，因?yàn)榇蠖鄶?shù)應(yīng)用的ML算法都不接受帶有丟失值的數(shù)據(jù)集。

　　讓我們看一下兩種最常用的處理丟失數(shù)據(jù)的方法。

　　a.刪除具有缺失值的觀察值：

　　這是次優(yōu)方式，因?yàn)楫?dāng)我們丟棄觀察值時(shí)，也會(huì)丟棄信息。原因是，缺失的值可能會(huì)提供參考，在現(xiàn)實(shí)世界中，即使某些功能缺失，我們也經(jīng)常需要對(duì)新數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)。

　　b.根據(jù)過(guò)去或其他觀察結(jié)果估算缺失值：

　　這也是次優(yōu)的方法，因?yàn)闊o(wú)論我們的估算方法多么復(fù)雜，原始值都會(huì)丟失，這總是會(huì)導(dǎo)致信息丟失。大數(shù)據(jù)分析機(jī)器學(xué)習(xí)AI入門指南https://www.aaa-cg.com.cn/data/2273.html由于缺少值可能會(huì)提供信息，因此應(yīng)該告訴我們的算法是否缺少值。而且，如果我們推算我們的價(jià)值觀，我們只是在加強(qiáng)其他功能已經(jīng)提供的模式。

　　簡(jiǎn)而言之，關(guān)鍵是告訴我們的算法最初是否缺少值。

　　那么我們?cè)撛趺醋瞿?

　　a.要處理分類特征的缺失數(shù)據(jù)，只需將其標(biāo)記為“缺失”即可。通過(guò)這樣做，我們實(shí)質(zhì)上是添加了新的功能類別。

　　b.要處理丟失的數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)，請(qǐng)標(biāo)記并填充值。通過(guò)這樣做，我們實(shí)質(zhì)上允許算法估計(jì)缺失的最佳常數(shù)，而不僅僅是用均值填充。

　　與數(shù)據(jù)清理相關(guān)的主要挑戰(zhàn)是什么?

　　盡管數(shù)據(jù)清理對(duì)于任何組織的持續(xù)成功都是必不可少的，但它也面臨著自己的挑戰(zhàn)。一些主要挑戰(zhàn)包括：

　　a.對(duì)引起異常的原因了解有限。

　　b.錯(cuò)誤地刪除數(shù)據(jù)會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)不完整，無(wú)法準(zhǔn)確地“填寫”。

　　c.為了幫助提前完成該過(guò)程，構(gòu)建數(shù)據(jù)清理圖非常困難。

　　d.對(duì)于任何正在進(jìn)行的維護(hù)，數(shù)據(jù)清理過(guò)程既昂貴又費(fèi)時(shí)。

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八、excel在工作中的高效運(yùn)用總結(jié)？

設(shè)兩個(gè)表,表 1為 現(xiàn)金日記明細(xì)賬, 表2為匯總表, 在表2用SUMIF匯總每日發(fā)生額, 本日余額=上日余額+本月收入發(fā)生額-本日支出發(fā)生額

九、access數(shù)據(jù)庫(kù)運(yùn)用？

Access的用途體現(xiàn)在兩個(gè)方面：

一、用來(lái)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析：Access有強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理、統(tǒng)計(jì)分析能力，利用Access的查詢功能，可以方便的進(jìn)行各類匯總、平均等統(tǒng)計(jì)。并可靈活設(shè)置統(tǒng)計(jì)的條件。大大提高了工作效率和工作能力。

二、用來(lái)開(kāi)發(fā)軟件，比如生產(chǎn)管理、銷售管理、庫(kù)存管理等各類企業(yè)管理軟件，其最大的優(yōu)點(diǎn)是易學(xué)。

十、怎么運(yùn)用數(shù)據(jù)透視表做數(shù)據(jù)匯總？

一、如果是2003或以下版本，選中要做透視表的數(shù)據(jù)區(qū)域，一定要包含字段名，然后選擇菜單中的數(shù)據(jù)－數(shù)據(jù)透視表和透視圖，接向?qū)Р僮鳎诓季种性囍研枰淖侄瓮线M(jìn)透視表的結(jié)構(gòu)圖上，將字段分別放在行、列和數(shù)據(jù)的位置，在數(shù)據(jù)中可選擇不同的統(tǒng)計(jì)方式，你要的是合計(jì)，確定即可。

二、如果是2007或以上版本，選中要做透視表的數(shù)據(jù)區(qū)域，一定要包含字段名，然后工具欄-插入中選擇 數(shù)據(jù)透視表，接向?qū)Р僮鳎诓季种性囍研枰淖侄瓮线M(jìn)透視表的結(jié)構(gòu)圖上，將字段分別放在行、列和數(shù)據(jù)的位置，在數(shù)據(jù)中可選擇不同的統(tǒng)計(jì)方式，你要的是合計(jì)，確定即可。