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数据分析中缺失值产生的原因及影响?

时间:2021-05-20 14:20:00  来源:  作者:瑞丽数据

缺失的原因

1)有些信息暂时无法获取,或者获取信息的代价太大

2)有些信息是被遗漏的。

3)属性值不存在。

缺失值的影响

1)数据挖掘建模将丢失大量的有用信息。

2)数据挖掘模型所表现出的不确定性更加显著,模型中蕴涵的规律更难把握。

3)包含空值的数据会使建模过程陷入混乱,导致不可靠的输出。

关于缺失值如何处理?在下一篇文章中给出答案!



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