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在大数据时代,数据已成为推动业务创新与决策优化的重要资产。然而,数据的海量、异构及实时性往往伴随着噪声、错误记录以及缺失现象,严重影响下游分析模型的准确性和可靠性。尤其在 ETL(抽取、转换、加载)环节中,如何在海量数据流中迅速甄别并处理异常数据,便成为决定整个数据处理流程成败的关键一环。

目录

第一部分:引言与异常值基础理论

1. 数据质量与 ETL 挑战:开启数据之旅

2. 异常值的定义、分类与影响

2.1 异常值的内涵解析

2.2 分类与典型场景

2.3 异常值对数据分析的潜在危害

3. 异常值处理技术综述

3.1 统计检测法:数字之眼锁定异常

3.2 可视化识别:图形直观揭示真相

3.3 模型检测法:AI 算法的火眼金睛

3.4 业务规则判断:经验与领域知识的结晶

第二部分:异常值处理实战案例与缺失值处理技术综述

4. 异常值处理实战案例

4.1 工业生产数据中的异常检测

4.2 金融数据中的异常交易检测

4.3 医疗监控数据中的异常检测

4.4 电商平台订单数据中的异常检测

4.5 网络流量数据异常检测

5. 缺失值处理技术综述

5.1 删除策略:数据 “断舍离” 的艺术

5.2 简单填充法:统计 “救急” 补洞

5.3 高级插补技术:精密修复缺失数据

5.4 多重插补法(MICE):缺失处理中的王牌

6. 缺失值处理实战案例

6.1 社会调查数据中的缺失值处理

6.2 金融时间序列数据中的缺失值处理

6.3 医疗监测数据中的缺失值问题

6.4 电商用户行为数据中的缺失值处理

第三部分:大数据 ETL 中异常与缺失的综合处理

7.1 建立高效数据清洗管道的架构设计

7.2 异常值与缺失值协同处理的流程优化

7.3 案例分析:综合 ETL 数据清洗实战

7.4 综合案例

代码说明

第四部分 缺失值处理策略

4. 删除策略:直接移除缺失数据

4.1 列表删除(Listwise Deletion)

4.2 配对删除(Pairwise Deletion)

5. 简单填充法

5.1 均值 / 中位数 / 众数填充

5.2 最近邻填充(KNN Imputation)

6. 缺失值在不同行业的案例分析

6.1 金融行业:信用评分模型

6.2 医疗行业:患者病历数据

6.3 零售行业:用户消费数据

6.4 制造业:设备传感器数据

6.5 物流行业:运输数据

6.6 电商行业:库存管理


第一部分:引言与异常值基础理论

http://www.dtcms.com/wzjs/57022.html

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